测试工程师面试-数据库相关

本文主要是介绍测试工程师面试-数据库相关，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

记录一下在测试相关的面试中被问到的一些和数据库相关的物体，可能因为是测试岗来着

问的问题都是蛮基础的，哪怕是我简历里面写了redis熟练掌握，但也是没有遇到过有问的。

3 4 ①内连接查询 (只显示符合条件的数据)

查询学生表和成绩表所有信息

select * from student inner join sc  on student.sid = sc.sid;

②左外连接查询 (左边表中的数据优先全部显示)

• 查询学生表和成绩表所有信息

select * from student left join sc  on student.sid = sc.sid;

③右外连接查询 (右边表中的数据优先全部显示)

• 查询学生表和成绩表所有信息

select * from student right join sc  on student.sid = sc.sid;

④全连接查询(显示左右表中全部数据)

全连接查询：是在内连接的基础上增加 左右两边没有显示的数据 注意: mysql并不支持全连接 full JOIN 关键字 注意: 但是mysql 提供了 UNION 关键字.使用 UNION 可以间接实现 full JOIN 功能 1 2 3 select * from student left join sc on student.sid = sc.sid UNION select * from student right join sc on student.sid = sc.sid;

4.数据库锁

1.具体的锁

行级锁 行级锁是一种排他锁，防止其他事务修改此行;在使用以下语句时，Oracle 会自动应用行级锁:

INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT … FOR UPDATE [OF columns] [WAIT n | NOWAIT]; SELECT … FOR UPDATE 语句允许用户一次锁定多条记录进行更新 使用 COMMIT 或 ROLLBACK 语句释放锁。 表级锁 表示对当前操作的整张表加锁，它实现简单，资源消耗较少，被大部分 MySQL 引擎支持。最常使 用的 MYISAM 与 INNODB 都支持表级锁定。表级锁定分为表共享读锁(共享锁)与表独占写锁 (排他锁)。

页级锁 页级锁是 MySQL 中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快，但冲突多，行级 冲突少，但速度慢。所以取了折衷的页级，一次锁定相邻的一组记录。BDB 支持页级锁

MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下： 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低； 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高； 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 适用：从锁的角度来说，表级锁更适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如Web应用；而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又有并发查询的应用，如一些在线事务处理（OLTP）系统。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「项三城」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/andyjinhui/article/details/121647368

2.数据库并发策略

并发控制一般采用三种方法，分别是乐观锁和悲观锁以及时间戳。

乐观锁

乐观锁认为一个用户读数据的时候，别人不会去写自己所读的数据;悲观锁就刚好相反，觉得自 己读数据库的时候，别人可能刚好在写自己刚读的数据，其实就是持一种比较保守的态度;时间 戳就是不加锁，通过时间戳来控制并发出现的问题。

悲观锁

悲观锁就是在读取数据的时候，为了不让别人修改自己读取的数据，就会先对自己读取的数据加 锁，只有自己把数据读完了，才允许别人修改那部分数据，或者反过来说，就是自己修改某条数 据的时候，不允许别人读取该数据，只有等自己的整个事务提交了，才释放自己加上的锁，才允 许其他用户访问那部分数据。

时间戳

时间戳就是在数据库表中单独加一列时间戳，比如“TimeStamp”，每次读出来的时候，把该字 段也读出来，当写回去的时候，把该字段加 1，提交之前 ，跟数据库的该字段比较一次，如果比数 据库的值大的话，就允许保存，否则不允许保存，这种处理方法虽然不使用数据库系统提供的锁 机制，但是这种方法可以大大提高数据库处理的并发量，以上悲观锁所说的加“锁”，其实分为几种锁，分别是:排它锁(写锁)和共享锁(读锁)。

3.基于 Redis 分布式锁

获取锁的时候，使用 setnx(SETNX key val:当且仅当 key 不存在时，set 一个 key 为 val 的字符串，返回 1;若 key 存在，则什么都不做，返回 0)加锁，锁的 value 值为一个随机生成的UUID，在释放锁的时候进行判断。并使用 expire 命令为锁添 加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁。

获取锁的时候调用 setnx，如果返回 0，则该锁正在被别人使用，返回 1 则成功获取锁。 还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。

释放锁的时候，通过 UUID 判断是不是该锁，若是该锁，则执行 delete 进行锁释放。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Django姜戈」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/programmer_union/article/details/117356077

5.数据库三范式

1、第一范式(确保每列保持原子性)

第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足了第一范式。

第一范式的合理遵循需要根据系统的实际需求来定。比如某些数据库系统中需要用到“地址”这个属性，本来直接将“地址”属性设计成一个数据库表的字段就行。但是如果系统经常会访问“地址”属性中的“城市”部分，那么就非要将“地址”这个属性重新拆分为省份、城市、详细地址等多个部分进行存储，这样在对地址中某一部分操作的时候将非常方便。这样设计才算满足了数据库的第一范式。

上表所示的用户信息遵循了第一范式的要求，这样在对用户使用城市进行分类的时候就非常方便，也提高了数据库的性能。

2、第二范式(确保表中的每列都和主键相关)

第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。

比如要设计一个订单信息表，因为订单中可能会有多种商品，所以要将订单编号和商品编号作为数据库表的联合主键。

订单信息表

这样就产生一个问题：这个表中是以订单编号和商品编号作为联合主键。这样在该表中商品名称、单位、商品价格等信息不与该表的主键相关，而仅仅是与商品编号相关。所以在这里违反了第二范式的设计原则。

而如果把这个订单信息表进行拆分，把商品信息分离到另一个表中，把订单项目表也分离到另一个表中，就非常完美了。

这样设计，在很大程度上减小了数据库的冗余。如果要获取订单的商品信息，使用商品编号到商品信息表中查询即可。

3、第三范式(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关)

第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。

比如在设计一个订单数据表的时候，可以将客户编号作为一个外键和订单表建立相应的关系。而不可以在订单表中添加关于客户其它信息（比如姓名、所属公司等）的字段。如下面这两个表所示的设计就是一个满足第三范式的数据库表。

6.数据语言

• 数据查询语言（DQL）：是由SELECT子句，FROM子句，WHERE子句组成的查询块

• 数据操纵语言（DML）: SELECT(查询) INSERT(插入) UPDATE(更新) DELETE(删除）

• 数据定义语言（DDL）：CREATE(创建数据库或表或索引）ALTER(修改表或者数据库）DROP(删除表或索引）

• 数据控制语言（DCL）：GRANT(赋予用户权限） REVOKE(收回权限） DENY(禁止权限)

• 事务控制语言（TCL）：SAVEPOINT (设置保存点）ROLLBACK (回滚) COMMIT(提交)

7.sql的执行顺序

aql语句的执行过程是：

1、from 子句组装来自不同数据源的数据；

2、where 子句基于指定的条件对记录行进行筛选；

3、group by 子句将数据划分为多个分组；

4、使用聚集函数进行计算；

5、使用 having 子句筛选分组；

6、计算所有的表达式；

7、select 的字段；

8、使用 order by 对结果集进行排序。

8.mysql中change和modify的区别

总结就是--- change改大（名字），modify改小（类型）

之前看过一篇博客，说是modify 是修改微小的操作，而change是 修改和原来幅度比较大的，我觉得很正确

先举几个例子：

将 数据表 deptment 中 name字段的数据类型 由varchar(22) 修改成varchar(30):

 alter table    deptment    modify     name VARCHAR(30);  

这儿只是修改了字段的属性。比较微小，同样的操作，看一下change 是改变多大的

将数据表 department 中的 location字段名 改为loc，数据类型修改成 varchar(30):

alter table deptment change location loc varchar(30);

这而不仅修改了数据类型，关键改名字，只要改名字 肯定要用change 你想想 改一个名子 会牵扯到很多东西，而只改一个数据类型则会牵扯的很小，这儿就能看出 change修改的范围和力度要比modify 大。

用的时候，一定要注意：

修改数据类型，修改字段位置 ---用modify

修改名字 --就用change ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「小曹男孩」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_36057860/article/details/79512394

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