摘之武sir博客，用于个人汇总用~
参考博客：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/p/9078770.html
1.列举常见的关系型数据库和非关系型都有那些？
2.MySQL常见数据库引擎及比较？
3.简述数据三大范式？
第一范式（1NF）无重复的列 第二范式（2NF）属性完全依赖于主键 第三范式（3NF）属性不依赖于其它非主属性 第一范式 1、每一列属性都是不可再分的属性值，确保每一列的原子性 2、两列的属性相近或相似或一样，尽量合并属性一样的列，确保不产生冗余数据。 第二范式 每一行的数据只能与其中一列相关，即一行数据只做一件事。只要数据列中出现数据重复，就要把表拆分开来。 第三范式 数据不能存在传递关系，即没个属性都跟主键有直接关系而不是间接关系。 像：a-->b-->c 属性之间含有这样的关系，是不符合第三范式的。 比如Student表（学号，姓名，年龄，性别，所在院校，院校地址，院校电话） 这样一个表结构，就存在上述关系。 学号--> 所在院校 --> (院校地址，院校电话) 这样的表结构，我们应该拆开来，如下。 （学号，姓名，年龄，性别，所在院校）--（所在院校，院校地址，院校电话）
4.什么是事务？MySQL如何支持事务？
事务由一个或多个sql语句组成一个整体，如果所有的语句执行成功那么修改将会全部生效，如一条sql语句将销量+1，下一条再+1，倘若第二条失败，那么销量将撤销第一条sql语句的+1操作，只有在该事务中所有的语句都执行成功才会将修改加入到数据库中。 事务的特性 事务具体四大特性，也就是经常说的ACID 1. 原子性（Atomicity） 原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。 2. 一致性（Consistency） 一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。 拿转账来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000，这就是事务的一致性。 3.隔离性（Isolation） 隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。 即要达到这么一种效果：对于任意两个并发的事务T1和T2，在事务T1看来，T2要么在T1开始之前就已经结束，要么在T1结束之后才开始，这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。 4.持久性（Durability） 持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。Mysql中会保存有相应的操作日志，即使遭遇故障依然能够通过日志恢复最后一次更新。 例如我们在使用JDBC操作数据库时，在提交事务方法后，提示用户事务操作完成，当我们程序执行完成直到看到提示后，就可以认定事务以及正确提交，即使这时候数据库出现了问题，也必须要将我们的事务完全执行完成，否则就会造成我们看到提示事务处理完毕，但是数据库因为故障而没有执行事务的重大错误。 MySql中支持事务的引擎 在mysql中用的最多的存储引擎有：innodb，bdb，myisam ,memory 等。其中innodb和bdb支持事务而myisam等不支持事务。
5.简述数据库设计中一对多和多对多的应用场景？
6.如何基于数据库实现商城商品计数器？
7.常见SQL（必备）
详见武沛齐博客：https://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5729934.html
8.简述触发器、函数、视图、存储过程？
9.MySQL索引种类
10.索引在什么情况下遵循最左前缀的规则？
11.主键和外键的区别？
12.MySQL常见的函数？
13.列举 创建索引但是无法命中索引的8种情况。
14.如何开启慢日志查询？
15.数据库导入导出命令（结构+数据）？
16.数据库优化方案？
17.char和varchar的区别？
18.简述MySQL的执行计划？
19.在对name做了唯一索引前提下，简述以下区别：
select * from tb where name = ‘Oldboy-Wupeiqi’
select * from tb where name = ‘Oldboy-Wupeiqi’ limit 1
20.1000w条数据，使用limit offset 分页时，为什么越往后翻越慢？如何解决？
21.什么是索引合并？
22.什么是覆盖索引？
23.简述数据库读写分离？
24.简述数据库分库分表？（水平、垂直）
25.redis和memcached比较？
如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 2 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别（我个人是这么认为的）。 同时由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 可以参考使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used 当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 redis、memcache、mongoDB 对比 从以下几个维度，对redis、memcache、mongoDB 做了对比，欢迎拍砖 1、性能 都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈 总体来讲，TPS方面redis和memcache差不多，要大于mongodb 2、操作的便利性 memcache数据结构单一 redis丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络IO次数 mongodb支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富 3、内存空间的大小和数据量的大小 redis在2.0版本后增加了自己的VM特性，突破物理内存的限制；可以对key value设置过期时间（类似memcache） memcache可以修改最大可用内存,采用LRU算法 mongoDB适合大数据量的存储，依赖操作系统VM做内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一起 4、可用性（单点问题） 对于单点问题， redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制，因性能和效率问题， 所以单点问题比较复杂；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash 机制。 一种替代方案是，不用redis本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡 Memcache本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。 mongoDB支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,auto sharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。 5、可靠性（持久化） 对于数据持久化和数据恢复， redis支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，aof增强了可靠性的同时，对性能有所影响 memcache不支持，通常用在做缓存,提升性能； MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性 6、数据一致性（事务支持） Memcache 在并发场景下，用cas保证一致性 redis事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行 mongoDB不支持事务 7、数据分析 mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他不支持 8、应用场景 redis：数据量较小的更性能操作和运算上 memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用sharding） MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题
26.redis中数据库默认是多少个db 及作用？
redis下，数据库是由一个整数索引标识，而不是由一个数据库名称。默认情况下，一个客户端连接到数据库0。redis配置文件中下面的参数来控制数据库总数：
/etc/redis/redis.conf
文件中，有个配置项 databases = 16 //默认有16个数据库
27.python操作redis的模块？
28.如果redis中的某个列表中的数据量非常大，如果实现循环显示每一个值？30.redis中的sentinel的作用？
29.redis如何实现主从复制？以及数据同步机制？
30.redis中的sentinel的作用？
31.如何实现redis集群？
32.redis中默认有多少个哈希槽？
Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽。
Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。 Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念。 Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽.集群的每个节点负责一部分hash槽。这种结构很容易添加或者删除节点，并且无论是添加删除或者修改某一个节点，都不会造成集群不可用的状态。 使用哈希槽的好处就在于可以方便的添加或移除节点。 当需要增加节点时，只需要把其他节点的某些哈希槽挪到新节点就可以了； 当需要移除节点时，只需要把移除节点上的哈希槽挪到其他节点就行了； 在这一点上，我们以后新增或移除节点的时候不用先停掉所有的 redis 服务。 "用了哈希槽的概念，而没有用一致性哈希算法，不都是哈希么？这样做的原因是为什么呢？" Redis Cluster是自己做的crc16的简单hash算法，没有用一致性hash。Redis的作者认为它的crc16(key) mod 16384的效果已经不错了，虽然没有一致性hash灵活，但实现很简单，节点增删时处理起来也很方便。 "为了动态增删节点的时候，不至于丢失数据么？" 节点增删时不丢失数据和hash算法没什么关系，不丢失数据要求的是一份数据有多个副本。 “还有集群总共有2的14次方，16384个哈希槽，那么每一个哈希槽中存的key 和 value是什么？” 当你往Redis Cluster中加入一个Key时，会根据crc16(key) mod 16384计算这个key应该分布到哪个hash slot中，一个hash slot中会有很多key和value。你可以理解成表的分区，使用单节点时的redis时只有一个表，所有的key都放在这个表里；改用Redis Cluster以后会自动为你生成16384个分区表，你insert数据时会根据上面的简单算法来决定你的key应该存在哪个分区，每个分区里有很多key。
33.简述redis的有哪几种持久化策略及比较？
参考博客: https://www.cnblogs.com/chenliangcl/p/7240350.html
RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储。
AOF持久化以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作，查询操作不会记录，以文本的方式记录，可以打开文件看到详细的操作记录。
