数据库数据相关

数据相关

数据库的隔离级别

隔离级别	脏读（Dirty Read）	不可重复读（NonRepeatable Read）	幻读（Phantom Read）
未提交读（Read uncommitted）	可能	可能	可能
已提交读（Read committed）	不可能	可能	可能
可重复读（Repeatable read）	不可能	不可能	可能
可串行化（Serializable ）	不可能	不可能	不可能

未提交读(Read Uncommitted)：允许脏读，也就是可能读取到其他会话中未提交事务修改的数据。

提交读(Read Committed)：只能读取到已经提交的数据。Oracle等多数数据库默认都是该级别 (不重复读)。

可重复读(Repeated Read)：可重复读。在同一个事务内的查询都是事务开始时刻一致的，InnoDB默认级别。在SQL标准中，该隔离级别消除了不可重复读，但是还存在幻象读。

串行读(Serializable)：完全串行化的读，每次读都需要获得表级共享锁，读写相互都会阻塞。

数据库索引底层是怎么实现的？哪些情况下索引会失效？

B+树实现的。

没有遵循最左匹配原则。

一些关键字会导致索引失效，例如 or， ！= ， not in，is null ,is not unll

like查询是以%开头

隐式转换会导致索引失效。

对索引应用内部函数，索引字段进行了运算。

数据库的两种引擎使用方法

InnoDB是聚集索引，支持事务，支持行级锁，主要面向在线事务处理（OLTP）的应用；

MyISAM是非聚集索引，不支持事务，只支持表级锁，主要面向一些OLAP的应用。

数据库水平切分与垂直切分

垂直拆分就是要把表按模块划分到不同数据库表中（当然原则还是不破坏第三范式）。说得简单就是要把原来强耦合的系统拆分成多个弱耦合的服务，通过服务间的调用来满足业务需求看，因此表拆出来后要通过服务的形式暴露出去，而不是直接调用不同模块的表，也非常有利于进行局部的优化和治理，保障核心模块的稳定性。

水平拆分，上面谈到垂直切分只是把表按模块划分到不同数据库，但没有解决单表大数据量的问题，而水平切分就是要把一个表按照某种规则把数据划分到不同表或数据库里。

通俗理解：水平拆分行，行数据拆分到不同表中， 垂直拆分列，表数据拆分到不同表中。

JDBC中如何进行事务处理

Connection提供了事务处理的方法，通过调用setAutoCommit(false)可以设置手动提交事务；当事务完成后用commit()显式提交事务；如果在事务处理过程中发生异常则通过rollback()进行事务回滚。除此之外，从JDBC 3.0中还引入了Savepoint（保存点）的概念，允许通过代码设置保存点并让事务回滚到指定的保存点。

数据库的事物特性

• 原子性(Atomic)：事务中各项操作，要么全做要么全不做，任何一项操作的失败都会导致整个事务的失败；
• 一致性(Consistent)：事务结束后系统状态是一致的；
• 隔离性(Isolated)：并发执行的事务彼此无法看到对方的中间状态；
• 持久性(Durable)：事务完成后所做的改动都会被持久化，即使发生灾难性的失败。通过日志和同步备份可以在故障发生后重建数据。

使用JDBC操作数据库时，经常遇到性能问题，请你说明一下如何提升读取数据的性能，以及更新数据的性能？

要提升读取数据的性能，可以指定通过结果集（ResultSet）对象的setFetchSize()方法指定每次抓取的记录数（典型的空间换时间策略）；要提升更新数据的性能可以使用PreparedStatement语句构建批处理，将若干SQL语句置于一个批处理中执行。