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数据库面试题(开发者必看)
看在前面
- 原文：数据库面试题(开发者必看)（掘金特邀作者 | 技术公众号：Java3y，文章导航 https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y ；完整镜像见腾讯云开发者社区 article/1062249）
- 一篇覆盖开发者侧数据库常见面试题的合集。内容包括存储过程、范式、视图、删除语句、索引、事务与锁、键与约束、存储引擎、优化思路。原文末尾另有 20 道 SQL 练习题（学生/课程/成绩/教师表）与 Oracle/MySQL 区别，本篇未收录。
一、什么是存储过程？有哪些优缺点？
存储过程就像编程语言中的函数，封装了代码（PLSQL、T-SQL）。
优点：封装代码保存在数据库中供编程语言调用。预编译的代码块执行效率较高。一条存储过程代替 T-SQL 语句，可降低网络通信量、提高通信速率。
缺点：各数据库的存储过程语法几乎都不一样，难以维护（不通用）。业务逻辑放在数据库里，难以迭代。
二、三个范式是什么？
教科书定义：1NF 字段单一不可再分。2NF 不存在非关键字段对候选键的部分函数依赖。3NF 不存在非关键字段间的传递函数依赖（关键字段 → 非关键字段x → 非关键字段y）。
通俗记法（满足 3NF 则必然满足 2NF、1NF）：
1NF：字段是最小的单元不可再分（学生表的年龄、性别、学号都不可再分）；
2NF：字段必须完全依赖于全部主键而非部分主键（学号 1024 → 姓名Java3y、年龄22，姓名年龄都依赖主键学号）；
3NF：非主键字段互不依赖、只依赖主键（系编号、系主任、系简介应单独成表，学生表只留系编号）。否则学生表里冗余存系信息形成传递依赖。
三、什么是视图？使用场景有哪些？
视图是基于基表的一种虚表：向视图提供数据的语句为 SELECT，可理解为存储起来的 SELECT 语句。
要点：视图不存储真正的数据（数据仍在基表）。程序员操作视图最终会转成操作基表。一个基表可以有 0 个或多个视图。
场景一：只给用户看该看的字段。不同角色只关心同一张表的不同列，视图既聚焦又防保密数据泄漏。
场景二：封装长查询——把复杂 SELECT 封装成视图，使用时变简单。
注意：使用视图让我们专注于逻辑，但不提高查询效率。
四、drop、delete 与 truncate 分别在什么场景使用？
| 项 | drop table | truncate table | delete from |
|---|---|---|---|
| 类别 | DDL | DDL | DML |
| 回滚 | 不可回滚 | 不可回滚 | 可回滚 |
| where | 不可带 | 不可带 | 可带 |
| 删除范围 | 表内容和结构 | 表内容 | 表内容（看 where） |
| 速度 | 快 | 快 | 慢（逐行删除） |
- 结论：不再需要一张表用 drop；删除部分数据行用 delete 且带 where；保留表而清空所有数据用 truncate。
五、索引是什么？有什么作用及优缺点？
索引是一种快速查询表中内容的机制，类似新华字典的目录。运用在表中某些字段上，但存储时独立于表之外，把数据变成有序的。
特点：定义 primary key 或 unique 约束后系统自动在相应列创建索引。用户也可按需对单/多字段加索引。是否使用索引由优化器决定。
要创建索引：表经常 SELECT、表很大且记录内容分布范围广、列经常出现在 WHERE 或连接条件中。
不要创建索引：表经常 INSERT/UPDATE/DELETE、表很小、列不常作为连接条件或出现在 WHERE 中。
优点：加快检索速度；唯一索引确保数据唯一性；查询中可使用优化隐藏器提高系统性能。缺点：降低插入、删除、修改这类维护任务的速度（数据更新需同时更新索引）；占用物理和数据空间。
分类：唯一索引、主键索引。聚集索引的物理顺序与键值逻辑顺序相同，每表只能一个。非聚集索引的索引与数据分开存、带指向数据的指针，可有多个。深挖见《敖丙系列--我以为自己对索引很了解，直到我遇到了阿里面试官》。
六、什么是事务？
事务：一个 Session 中的所有操作，要么同时成功，要么同时失败。
ACID：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。
转账示例（JDBC）：
connection.setAutoCommit(false)开始事务后执行两条 UPDATE，中间int a = 3/0抛异常，catch 中显式connection.rollback()——A、B 账户都恢复原样。注意：程序捕获到异常时需要在 catch 中显式回滚。否则，系统非正常退出时才由未处理异常触发自动回滚。四个隔离级别（从高到低）：
Serializable（避免脏读、不可重复读、幻读）
Repeatable read（避免脏读、不可重复读）
Read committed（避免脏读）
Read uncommitted（什么都避免不了）
脏读：读到别的事务未提交的数据。不可重复读：一个事务内读到别的事务已提交的修改，前后查询不一致。幻读：一个事务内读到别的事务插入的数据，前后记录数不一致。
七、数据库的乐观锁和悲观锁是什么？
两者都是并发控制的技术手段，保证多事务同时存取同一数据时不破坏隔离性与统一性。
悲观锁：假定会发生并发冲突，查询数据时就把事务锁起来直到提交；实现用数据库锁机制：
select * from eb_sku where sku_id = 1001 for update再 update。缺点：性能低。乐观锁：假设不会发生并发冲突，提交时才检查；通过 version 或时间戳实现：
update eb_sku set stock = ..., version = #{version}+1 where sku_id = #{skuId} and version = #{version} and stock >= #{quantity}。更多见库内《for update和for update nowait》《数据库两大神器之锁》。
八、超键、候选键、主键、外键分别是什么？
超键：能唯一标识元组的属性集，单个或组合属性均可，包含候选键和主键。
候选键（候选码）：最小超键，即没有冗余元素的超键。
主键（主码）：从候选键中选出的、唯一完整标识数据对象的列或组合。一个表只有一个主键，且不能取空值。
外键：在一个表中存在的另一个表的主键。
例：邮寄地址（城市名，街道名，邮政编码，单位名，收件人）。它有两个候选键 {城市名,街道名} 和 {街道名,邮政编码}。选定前者作唯一标识，它就是主键。
九、SQL 约束有哪几种？
- NOT NULL：字段内容不能为空。UNIQUE：内容不能重复，一个表允许多个。PRIMARY KEY：不能重复且一个表只允许一个。FOREIGN KEY：预防破坏表间连接、防止非法数据插入外键列（必须是它指向表中的值之一）。CHECK：控制字段的取值范围。
十、快问快答
数据库运行于哪种状态可防数据丢失：archivelog mode（归档模式）。只要归档日志文件不丢失，即可有效防止数据丢失。
varchar 和 char 的区别：char 固定长度，varchar 可变长度。
MySQL 权限表：user（全局）、db（库级）、table_priv（表级）、columns_priv（列级）、host（配合 db 做主机级细控，不受 GRANT/REVOKE 影响），存于 mysql 库。
数据表损坏的修复：停服后执行
myisamchk –recover 库路径/*.MYI；或REPAIR TABLE修复表、OPTIMIZE TABLE回收删除数据后的闲置空间并重排磁盘数据行。InnoDB 的行锁加在什么上：基于索引完成。
select * from tab_with_index where id = 1 for update且 id 是索引列时为行锁；id 不是索引键时 InnoDB 将升级为表锁，并发无从谈起。
十一、MySQL 存储引擎
InnoDB（5.5+ 默认）：支持 ACID 事务、行级锁、外键，面向处理大容量数据库系统。
MyISAM（旧默认）：不支持事务、行级锁和外键。
MEMORY：数据全在内存，处理快、安全性不高，适合临时查询表。
同一数据库可混用多种引擎：事务要求高的表选 InnoDB，查询要求高的选 MyISAM，临时表选 MEMORY。
两引擎索引结构：都是 B+ 树。MyISAM 的 B+ 树叶子存实际数据的地址值，索引与数据分离（非聚集）；InnoDB 的 B+ 树叶子存实际数据（聚集）。
十二、数据库优化的思路（原文收尾）
三个层面：SQL 优化、数据库结构优化、服务器硬件优化（"这个么多花钱咯"——原作者语）。
SQL 优化书写清单
选择最有效率的表名顺序：解析器按从右到左处理 FROM 子句。记录数最少的表（或被引用最多的表）写在最后。
WHERE 子句中的连接顺序：解析顺序自右而左。表间连接写在前（左），能过滤最多记录的条件放在最右。
SELECT 子句避免使用 *：查数据字典耗更多时间且不直观。
用 TRUNCATE 替代 DELETE：全表删除数据、保留表结构时更快。
多使用内部函数提高 SQL 效率：如用 concat() 代替 || 拼接。
使用表或列的别名：名称缩短可减少扫描字符长度。
多使用 commit：会释放回滚点。
善用索引：表记录量大时用索引提升查询速度。
SQL 关键字写大写：Oracle 服务器总是先将小写转成大写后才执行。
避免在索引列上使用 NOT：遇 NOT 转为全表扫描。
避免在索引列上使用计算：索引列作为函数一部分时优化器不走索引。
用 >= 替代 >、用 IN 替代 OR：
DEPTNO >= 4直接跳到首条等于 4 的记录。总是使用索引的第一个列。复合索引只有在第一个列被 WHERE 引用时才会被使用。
数据库结构优化
- 范式优化：消除冗余、节省空间。反范式优化：适当加冗余、减少 join。拆分表：垂直拆分和水平拆分（详见《数据库怎么分库分表》）。
内容来源：原文 · 2026-10 整理回填。