数据库笔记

2026-7-17

原始笔记链接：https://cloud.seatable.cn/dtable/external-links/59b453a8639945478de2/

0113 数据库事务处理是什么

事务处理：某一组操作是一个原子操作，如果中途无法执行，就回退到开始的状态。不能执行到一半执行停止执行。

实例：删除一个用户时，用户的各种信息分别在不同的表中存储，那么这组操作就包括多个删除 SQL 语句，就是一个 commit。例如删除用户的基本信息，用户的评论，用户的操作日志等。如果删除用户评论时，发现找不到这个用户，那么应该提示错误并回退到之前的状态，而不应该继续执行，或者执行一半。

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START TRANSATION
DELETE FROM USERS WHERE user_id = 002;
DELETE FROM COMMENTS WHERE user_id = 002;
DELETE FROM OPERATIONS WHERE user_id = 002;
COMMIT;

0377 mysql 中主键外键是什么

mysql 中不同表通过主键和外键建立关联，进行约束，确保了数据一致性。

根据不同表的关联关系，确定主键和外键。

如果是一对多的关系（例如用户表和评论表），那么用户表的 id 就是主键，在评论表中建立 user_id 作为外键。

如果是多对多的关系（例如用户表和图书表），那么需要新建一个中间表，user_book 存放外键。用户表中 id 是主键，图书表中 id 也是主键，user_book 表中，新建 book_id 和 user_id 作为外键，进行关联和约束。

主键是唯一的，确保了数据增删改的联动性。

0888 数据库视图是什么

视图是基于一个或多个基本表的查询结果的虚拟表。

它是一个逻辑概念，不实际存储数据，但可以像基本表一样使用。

视图是通过 SELECT 语句创建的，并可以对其进行查询、插入、更新和删除等操作。

视图的主要作用，简化复杂查询和保护数据的安全性。

通过创建视图，可以隐藏底层表结构和数据，只暴露需要的信息给用户。

视图还可以将多个表的数据合并到一个虚拟表中，简化查询操作。

1、特点

不存储实际数据，只保存查询定义
可以像基本表一样使用，进行CRUD操作
可以简化复杂查询和保护数据安全

2、优点

简化查询：通过创建视图，可以将复杂的查询操作封装成一个简单的查询语句，并且可以重复使用。

数据安全：通过视图，可以隐藏底层表的结构和数据，只暴露必要的信息给用户。可以给用户授予对视图的访问权限，而不直接访问基本表，从而提高数据的安全性。

数据一致性：通过视图，可以将多个相关的表的数据合并到一个虚拟表中，保证了数据的一致性。

3、缺点

查询效率：视图的查询效率可能会低于直接查询基本表，因为视图需要在查询时动态生成结果。

更新限制：由于视图是基于基本表的查询结果，对视图的更新操作可能会受到限制。例如，视图中使用了聚合函数或 GROUP BY 子句，则不能对视图进行更新。

存储空间：虽然视图不存储实际数据，但是需要占用一定的存储空间来保存查询定义。

4、用途

简化复杂查询：通过将复杂的查询逻辑封装到视图中，可以简化应用程序中的查询操作。

数据安全性：视图可以限制用户对底层表的访问权限，从而提供更高的数据安全性和隐私保护。

数据抽象和封装：通过视图，可以将多个表的数据抽象为一个虚拟表，简化数据模型和应用程序开发。

性能优化：视图可以预先计算和存储结果集，以提高查询性能，并避免重复执行复杂查询。

基本使用

视图的增删和表类似

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CREATE VIEW view_name AS
SELECT column1, column2
FROM table1, table2
WHERE conditions;

案例

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# 创建数据库表，并插入数值
create table t(quantity int, price int);

insert into t values (3,50);
insert into t values (4,100);

# 创建视图1
create view view_t as select quantity, price, quantity * price from t;
select * from view_t;

# 创建视图2
CREATE VIEW view_t2(qty, price, total) AS SELECT quantity, price, quantity * price FROM t;
select * from view_t2;

参考链接

https://blog.csdn.net/qq_21891743/article/details/132590386

https://blog.csdn.net/2301_78341899/article/details/131533874

0819 mysql 如何支持 emoji 表情

这是 mysql 字符集的问题，如果是 emoji 表情发送失败，原因是数据库不能存储 emoji 表情，需要修改 mysql 的配置，将字符类型修改为 utf8mb4。

mysql 的 utf-8 编码的一个字符最多 3 个字节，但是一个 emoji 表情为 4 个字节，所以 utf-8 不支持储存 emoji 表情，但是 utf-8 的超集 utf8mb4 一个字符最多能有 4 个字节，所以能够支持 emoji 的表情存储。

找到/etc/mysql 路径下有 my.cnf 文件，添加如下的配置：

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[client]
default-character-set=utf8mb4

[mysqld]
character-set-client-handshake = FALSE
character-set-server = utf8mb4
collation-server = utf8mb4_unicode_ci
init_connect='SET NAMES utf8mb4'

[mysql]
default-character-set=utf8mb4

重启 mysql 的服务：

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service mysqld restart

0687 elastic search 的基本原理

安装和环境：elastic search 是一个单独 java 服务；默认端口是 9200

搜索原理：类似数据库增加索引，elastic 对于文本内容也增加了索引（具体的中文分词、英文分词、构建字典树等细节不考虑）。增加索引后，对全文搜索性能更好。

关键词：节点 Node，集群 cluster，索引 Index，文档 Document。

每一个 elastic 是一个节点，多个节点构成分布式集群。每一个索引，包括多个文档。

搜索步骤：

通过 API 建立删除索引

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PUT localhost:9200/novel

DELETE localhost:9200/novel

设置中文分词（创建索引时，增加配置）“analyzer”: “ik_max_word” 表示分词器

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curl -X PUT 'localhost:9200/accounts' -d '

{
  "mappings": {
    "person": {
      "properties": {
        "user": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
        },
        "title": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
        },
        "desc": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  }
}'

参考：

https://www.ruanyifeng.com/blog/2017/08/elasticsearch.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/getting-started.html

https://www.elastic.co/cn/blog/a-practical-introduction-to-elasticsearch

0296 MYSQL 高并发性能问题

Mysql 高并发性能问题

问题：mysql 分布式还不完善，所以存在高并发的问题。如果并行请求很多，mysql 锁无法合理分配资源，产生延时。

解决

1、分库分表：利用已有的MySQL资源，将原来的数据表拆分成多个数据库（或者表），同时支持多个SQL的查询，可以在一定程度上提升查询性能。

2、缓存技术：使用缓存可以减少MySQL服务器的查询压力，提高数据的读取速度，降低内存的占用。常用的缓存技术有Redis、Memcache等，可以将MySQL查询和处理的结果缓存起来，实现简单的数据一次查询，多次引用的功能。

3、HTTP集群：通过市面上常用的反向代理负载均衡技术，将网站服务器的查询压力分散到多台服务器上，从而提升MySQL的性能和容量。

4、优化SQL语句：通过在查询语句中添加索引、减少冗余数据等步骤，提升表之间关联查询、语句执行速度以及内存容量。

参考链接

https://www.dbs724.com/157170.html

https://blog.csdn.net/weixin_40990818/article/details/113704102

https://juejin.cn/post/7163894728201601060

0378 mysql 中如何优化

mysql 初级使用不涉及复杂算法

如果遇到慢查询时：mysql 建立索引时，实际上就是线性查找，转换成映射查找（建立索引，具体算法不一样），可以提高查询的速度。

0380 mysql 和 mariaDB 的区别

https://blog.csdn.net/sensor_WU/article/details/129646422

相同点：mysql 和 mariaDB 都是关系型数据库，主要功能相同。MariaDB是MySQL的一个分支，由开源社区维护，采用GPL授权许可,完全兼容MySQL。

发展历史：mysql 早期是个人开发者发布，随后被 Sun 收购，随后 2008 年被 Oracle 收购，走上了商业化道路（收费）。2009年 mysql 创始人在新的分支上创建了 mariaDB，使用 GPL 许可证，代码开源。

主要区别：mysql 存储引擎是 innoDB, mariaDB 存储引擎是 XtraDB，有一些性能差异。

0891 ORM 对象关系映射

对象关系映射，Object relationship mapping

ORM 框架是一种用于解决编程语言中的对象模型，与关系型数据库中数据模型之间不匹配问题，的技术框架。

核心：建立对象与数据库表之间的映射关系，让开发者可以直接使用面向对象的方式（如操作类、对象、方法）来操作数据库，而无需编写复杂的 SQL 语句。

Python 领域的 ORM 框架：SQLAlchemy、Django ORM

ORM 优势：

简化数据库操作：用熟悉的面向对象语法（如创建对象、调用方法）替代 SQL 语句，降低了数据库操作的复杂度。
隔离数据库差异：屏蔽了不同数据库（如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等）的 SQL 语法差异，切换数据库时无需大量修改代码。
提高开发效率：减少了重复编写 SQL 的工作量，让开发者更专注于业务逻辑而非数据访问细节。
增强代码可维护性：将数据访问逻辑集中管理，便于后期修改和维护。

0899 强制删除外键的数据库表

通常，删除数据库表，执行

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DROP TABLE IF EXISTS project_connection;

如果这个表和其他的表存在多个外键关联，又必须删除（本地测试可以这样操作），执行下面的脚本，强制删除表

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-- 临时禁用外键约束检查
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;

-- 删除表
DROP TABLE IF EXISTS project_connection;

-- 恢复外键约束检查（重要！）
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

0489 数据库 schema 是什么意思

schema 是数据库的组织和结构，包含了表、列、数据类型、视图、存储过程、关系、主键、外键等数据库对象。

组织和结构：Schema 在数据库中起到了组织和结构化的作用，它定义了数据库的结构和对象之间的关系，使得数据存储和检索更加有序和高效。‌
命名空间和对象集合：Schema在数据库中形成了一个命名空间，允许多个用户使用同一个数据库而不会相互干扰。它包含了表和其他数据库对象，如数据类型、函数、操作符等。‌
避免名称冲突：通过将数据库对象组织成逻辑组，Schema有助于避免对象名称的冲突
数据完整性和业务逻辑：Schema还通过定义约束和规则来确保数据的完整性和一致性，如唯一约束和非空约束，有助于维护数据的质量和准确性。
可视化表示：在可视化工具中，Schema可以通过关系图表来表示，显示数据库对象及其之间的关系。‌