跟我走 offer 有！

1.如何获得高效的数据库逻辑结构？

从关系数据库的表中
删除冗余信息的过程
称为数据规范化，
是得到高效的关系型数据库表的逻辑结构
最好和最容易的方法。
规范化数据时应执行以下操作：
1.将数据库的结构精简为最简单的形式
2.从表中删除冗余值
3.标识所有依赖与其他数据的数据
规范化过程有几个阶段，
分别称作第一范式(1NF)、
第二范式(2NF)、
第三范式(3NF)、
第四范式(4NF)
以及第五范式(5NF)。
对于所有的实际应用，
3NF已经足够了。

2.数据库三范式是什么？

第一范式（1NF）：
字段具有原子性,不可再分。
所有关系型数据库系统
都满足第一范式）
数据库表中的字段都是单一属性的，
不可再分。
例如，姓名字段，
其中的姓和名必须作为一个整体，
无法区分哪部分是姓，
哪部分是名，
如果要区分出姓和名，
必须设计成两个独立的字段。
第二范式（2NF）：
第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上
建立起来的，即满足第二范式（2NF）
必须先满足第一范式（1NF）。
要求数据库表中的每个实例
或行必须可以被惟一地区分。
通常需要为表加上一个列，
以存储各个实例的惟一标识。
这个惟一属性列被
称为主关键字或主键。
 
第二范式（2NF）要求实体的属性
完全依赖于主关键字。
所谓完全依赖是指不能存在
仅依赖主关键字一部分的属性，
如果存在，
那么这个属性和主关键字的这一部分
应该分离出来形成一个新的实体，
新实体与原实体之间是一对多的关系。
为实现区分通常需要为表加上一个列，
以存储各个实例的惟一标识。
简而言之，
第二范式就是非主属性
非部分依赖于主关键字。
第三范式（3NF）
是在第二范式的基础上建立起来的，
即满足第三范式（3NF）
必须先满足第二范式（2NF）。
第三范式（3NF）要求
非主关键字不能依赖于
其他非主关键字。
即非主关键字之间
不能有函数（传递）依赖关系.
即不能从一个表的某个字段
推出该表的另一个字段。 
满足三范式的设计，
基本可以解决数据冗余、
插入异常、
更新异常、
删除异常等数据存储问题。

3.SQL语句分为哪几种？

SQL语句主要可以划分为以下几类：
DDL(Data Definition Language):
数据定义语言，
定义对数据库对象(库、表、列、索引)的操作。
包括：
CREATE、
DROP、
ALTER、
RENAME、
TRUNCATE等
DML(Data Manipulation Language): 
数据操作语言，
定义对数据库记录的操作。
包括：
INSERT、
DELETE、
UPDATE、
SELECT等
DCL(Data Control Language): 
数据控制语言，
定义对数据库、表、字段、
用户的访问权限和安全级别。
包括：
GRANT、
REVOKE等
Transaction Control:
事务控制
包括：
COMMIT、
ROLLBACK、
SAVEPOINT等

4. Delete、truncaate、drop都是删除语句，它们有什么分别？

delete 属于DML语句，
删除数据，
保留表结构，
需要commit，
可以回滚，
如果数据量大，
很慢。
truncate 属于DDL语句，
删除所有数据，
保留表结构，
自动commit，
不可以回滚，
一次全部删除所有数据，
速度相对较快。
Drop属于 DDL语句，
删除数据和表结构,
不需要commit，
删除速度最快。

5.Where和having都是条件筛选关键字，它们有什么分别？

1.Where语句是一条一条从磁盘读取的,
 然后进行判断,
满足条件的存放到内存,
不满足忽略,
而having是将所有的数据读入内存中,
然后在内存内部逐条判断,
不满足直接删除
where是判断数据从磁盘
读入内存的时候,
having是判断分组
统计之前的所有条件
2.having子句中可以使用字段别名，
而where不能使用
3.having能够使用统计函数，
但是where不能使用
4.where 后不能跟聚合函数，
因为where执行顺序大于聚合函数。
5.having 是筛选组 
而where是筛选记录
注意:HAVING用于应被用于WHERE子句的条目，
从我们开头的2条语句来看，
这样用并没有出错，
但是mysql不推荐。
而且也没有明确说明原因，
但是既然它要求，
我们遵循就可以了

6.如何提升数据查询的效率？

1.首先检查表的结构是否合理,
因为采用多表查询的时候,
看主外键的引用关系是否适当.
如果不适当则重新设置表结构.
如果是应用中的系统,
则不需要更改表的字段,
只更改主外键关系.
如果数据库中有较多的数据,
还应采用索引提高查询效率.
2.利用索引（index）
对查询进行优化,
index可以避免对表数据的全面扫描,
当你以某个字段建立一个索引的时候,
数据库就会生成一个索引页,
索引页不单单保存索引的数据,
还保存了索引在数据库的
具体的物理地址,
能够很快的定位查找到要找的记录
3. 如果表的列很少,
不适合建索引.
表数据很少查询，
而经常做insert、delete、update动作，
不适合建所以。
因为Oracle需要对索引额外维护。
建立索引后,select会快, 
当执行过多次的insert,delete,update后,
会出现索引碎片,
影响查询速度,我
们应该对索引进行重组
（即drop掉索引重新create）
4.索引的类型分为：
B-树索引：
适合于大量的增、删、改，
大多数数据的索引默认类型。
位图索引：
适合于决策支持系统
HASH索引、分区索引等。

7.什么是数据库事务？

事务是作为一个逻辑单元
执行的一系列操作，
要么一起成功，要么一起失败。
一个逻辑工作单元必须有四个属性，
称为 ACID:
原子性、
一致性、
隔离性
持久性
属性，
只有这样才能成为一个事务。
原子性 ：
事务必须是原子工作单元；
对于其数据修改，
要么全都执行
，要么全都不执行。
一致性 ：
事务在完成时，
必须使所有的数据都保持一致状态。
在相关数据库中，
所有规则都必须应用于事务的修改，
保持所有数据的完整性。
事务结束时，
所有的内部数据结构
（如 B 树索引或双向链表）
都必须是正确的。
隔离性 ：
由并发事务所作的修改
必须与任何其它并发事务
所作的修改隔离。
事务查看数据时数据所处的状态，
要么另一并发事务修改它之前的状态，
要么是另一事务修改它之后的状态，
事务不会查看中间状态的数据。
这为可串行性，
因为它能够重新装载起始数据，
并且重播一系列事务，
以使数据结束时的状态
与原始事务执的状态相同。
持久性 ：
事务完成之后，
它对于系统的影响是永久性的。
该修改即使出现系统故障也将一直保持。

8.什么是数据库事务的隔离级别？

多个线程开启各自事务操作数据库中数据时，数
据库系统要负责隔离操作，
以保证各个线程在获取数据时的准确性。
数据库共定义了四种隔离级别：
Serializable：（串行化）
可避免脏读、
不可重复读、
虚读情况的发生
Repeatable read：（可重复读）
可避免脏读、
不可重复读情况的发生。
Read committed：（读已提交）
可避免脏读情况发生。
Read uncommitted：(读未提交)
最低级别，
以上情况均无法保证。

9.如何删除表中的重复数据，只保留一条记录？

1、查找表中多余的重复记录，
重复记录是根据单个字段（peopleId）来判断 
select * from people 
where peopleId in (
select peopleId from people 
group by peopleId 
having count(peopleId) > 1
) 
2、删除表中多余的重复记录，
重复记录是根据单个字段（peopleId）来判断，
只留有rowid最小的记录 
delete from people 
where peopleName in (
select peopleName from people 
group by peopleName 
having count(peopleName) > 1
) and peopleId not in (
select min(peopleId) from people 
group by peopleName 
having count(peopleName)>1
) 
3、查找表中多余的重复记录（多个字段） 
select * from vitae a 
where (a.peopleId,a.seq) in (
select peopleId,seq from vitae 
group by peopleId,seq 
having count(*) > 1
) 
4、删除表中多余的重复记录（多个字段），只留有rowid最小的记录 
delete from vitae a 
where (a.peopleId,a.seq) in (
select peopleId,seq from vitae
 group by peopleId,seq 
having count(*) > 1
) and rowid not in (
 select min(rowid) from vitae
 group by peopleId,seq
 having count(*)>1
) 
5、查找表中多余的重复记录（多个字段），不包含rowid最小的记录 
select * from vitae a 
where (a.peopleId,a.seq) in (
select peopleId,seq from vitae
group by peopleId,
seq having count(*) > 1
) 
and rowid not in (
select min(rowid) from vitae 
group by peopleId,
seq having count(*)>1
) 
6.消除一个字段的左边的第一位：
update tableName set 
[Title]=Right([Title],(len([Title])-1)) 
where Title like '村%'
7.消除一个字段的右边的第一位：
update tableName set 
[Title]=left([Title],(len([Title])-1)) 
where Title like '%村'
8.假删除表中多余的重复记录（多个字段），
不包含rowid最小的记录 
update vitae set ispass=-1
where peopleId in (
select peopleId from vitae 
group by peopleId
)

10.如何通过sql语句完成分页？

客户端通过传递start(页码)，
PageSize(每页显示的条数)两个参数
去分页查询数据库表中的数据，
那我们知道MySql数据库提供了
分页的函数limit m,n，
但是该函数的用法和我们的需求不一样，
所以就需要我们根据实际情况
去改写适合我们自己的分页语句，
具体的分析如下：
比如：
查询第1条到第10条的数据的sql是：
select * from table limit 0,10; 
对应我们的需求就是查询第一页的数据：
select * from table limit (1-1)*10,10;
查询第10条到第20条的数据的sql是：
select * from table limit 10,20; 
对应我们的需求就是查询第二页的数据：
select * from table limit (2-1)*10,10;
查询第20条到第30条的数据的sql是：
select * from table limit 20,30; 
对应我们的需求就是查询第三页的数据：
select * from table limit (3-1)*10,10;
二：通过上面的分析，
可以得出符合我们自己需求的分页
sql格式是：
select * from table limit (start-1)*PageSize,PageSize; 
其中start是页码，
PageSize是每页显示的条数。

Java架构技术生态

Java架构师资料包

粉丝福利，

关注作者私信，关键词：“ 架构 ”

可免费获取一份Java架构学习资料包，有（高并发+Spring源码+JVM原理解析+分布式架构+微服务架构+多线程并发原理等...这些成为架构师必备的内容）以及Java进阶学习路线图，相信你领取后学习 会有提升和收获。