備注：自用回答
1胞枕、列舉常見的關系型數據庫和非關系型都有那些句灌？
答：http://www.cnblogs.com/zylq-blog/p/7595979.html
關系型數據庫：mysql，oracle替劈，sqlserver议泵，sqlite
關系型數據庫最典型的數據結構是表驮配，由二維表及其之間的聯系所組成的一個數據組織
優(yōu)點：
（1）易于維護：都是使用表結構熏纯，格式一致同诫；
（2）使用方便：SQL語言通用粤策，可用于復雜查詢樟澜；
（3）復雜操作：支持SQL，可用于一個表以及多個表之間非常復雜的查詢叮盘。
缺點：
（1）讀寫性能比較差秩贰，尤其是海量數據的高效率讀寫；
（2）固定的表結構柔吼，靈活度稍欠毒费；
（3）高并發(fā)讀寫需求，傳統關系型數據庫來說愈魏，硬盤I/O是一個很大的瓶頸觅玻。
非關系型數據庫：mongoDB，redis
非關系型數據庫嚴格上不是一種數據庫培漏，應該是一種數據結構化存儲方法的集合溪厘，可以是文檔或者鍵值對等。
優(yōu)點：
（1）格式靈活：存儲數據的格式可以是key,value形式牌柄、文檔形式畸悬、圖片形式等等，文檔形式珊佣、圖片形式等等蹋宦，使用靈活披粟，應用場景廣泛，而關系型數據庫則只支持基礎類型冷冗。
（2）速度快：nosql可以使用硬盤或者隨機存儲器作為載體守屉，而關系型數據庫只能使用硬盤；
（3）高擴展性蒿辙；
（4）成本低：nosql數據庫部署簡單胸梆，基本都是開源軟件。
缺點：
（1）不提供sql支持须板，學習和使用成本較高碰镜；
（2）無事務處理；
（3）數據結構相對復雜习瑰，復雜查詢方面稍欠绪颖。
非關系型數據庫的分類和比較：
（1）文檔型，如mongoDB
（2）key-value型甜奄，如redis
（3）列式數據庫
（4）圖形數據庫
2柠横、MySQL常見數據庫引擎及比較？
答：InnoDB：支持事務處理课兄，支持外鍵牍氛，支持崩潰修復能力和并發(fā)控制。如果需要對事務的完整性要求比較高（比如銀行）烟阐，要求實現并發(fā)控制（比如售票）搬俊，那選擇InnoDB有很大的優(yōu)勢。如果需要頻繁的更新蜒茄、刪除操作的數據庫唉擂，也可以選擇InnoDB，因為支持事務的提交（commit）和回滾（rollback）檀葛。?
MyISAM：插入數據快玩祟，空間和內存使用比較低。如果表主要是用于插入新記錄和讀出記錄屿聋，那么選擇MyISAM能實現處理高效率空扎。如果應用的完整性、并發(fā)性要求比較低润讥，也可以使用转锈。
MEMORY：所有的數據都在內存中，數據的處理速度快象对，但是安全性不高黑忱。如果需要很快的讀寫速度，對數據的安全性要求較低，可以選擇MEMOEY甫煞。它對表的大小有要求菇曲，不能建立太大的表。所以抚吠，這類數據庫只使用在相對較小的數據庫表常潮。
注意，同一個數據庫也可以使用多種存儲引擎的表楷力。如果一個表要求比較高的事務處理喊式，可以選擇InnoDB。這個數據庫中可以將查詢要求比較高的表選擇MyISAM存儲萧朝。如果該數據庫需要一個用于查詢的臨時表岔留，可以選擇MEMORY存儲引擎。
3检柬、簡述數據三大范式献联？
答：什么是三大范式：
第一范式：當關系模式R的所有屬性都不能在分解為更基本的數據單位時，稱R是滿足第一范式的何址，簡記為1NF里逆。滿足第一范式是關系模式規(guī)范化的最低要
求，否則用爪，將有很多基本操作在這樣的關系模式中實現不了原押。
第二范式：如果關系模式R滿足第一范式，并且R得所有非主屬性都完全依賴于R的每一個候選關鍵屬性偎血，稱R滿足第二范式诸衔，簡記為2NF。
第三范式：設R是一個滿足第一范式條件的關系模式烁巫，X是R的任意屬性集署隘，如果X非傳遞依賴于R的任意一個候選關鍵字宠能，稱R滿足第三范式亚隙，簡記為3NF.
注：關系實質上是一張二維表，其中每一行是一個元組违崇，每一列是一個屬性
4阿弃、什么是事務斩例？MySQL如何支持事務臭增？
答：原子性、一致性肥印、隔離性伴箩、持久性
在mysql中用的最多的存儲引擎有：innodb入愧，bdb，myisam ,memory 等。其中innodb和bdb支持事務而myisam等不支持事務棺蛛。
5怔蚌、簡述數據庫設計中一對多和多對多的應用場景？
答：一對多關系示例：一個學生只屬于一個班旁赊，但是一個班級有多名學生桦踊。
? ? ? ?多對多關系示例：一個學生可以選擇多門課，一門課也有多名學生终畅。
6籍胯、如何基于數據庫實現商城商品計數器？
答：如果是在非常高的并發(fā)之下离福，還是建議用內存數據庫redis去實現計數的功能杖狼。如果不是那么高的并發(fā)，用表實現就可以妖爷。
https://blog.csdn.net/stevendbaguo/article/details/70889449
7本刽、常見SQL（必備）
詳見武沛齊博客：https://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5729934.html
8、簡述觸發(fā)器赠涮、函數子寓、視圖、存儲過程笋除？
答：https://blog.csdn.net/running_nz/article/details/51111927
9斜友、MySQL索引種類
答：1.普通索引2.唯一索引3.主鍵索引4.組合索引5.全文索引
10、索引在什么情況下遵循最左前綴的規(guī)則垃它？
答：最左前綴原理的一部分鲜屏，索引index1:(a,b,c)，只會走a国拇、a,b洛史、a,b,c?三種類型的查詢，其實這里說的有一點問題酱吝，a,c也走也殖，但是只走a字段索引，不會走c字段务热。
索引是有序的忆嗜，index1索引在索引文件中的排列是有序的，首先根據a來排序崎岂，然后才是根據b來排序捆毫，最后是根據c來排序，
11冲甘、主鍵和外鍵的區(qū)別绩卤？
答：主鍵：唯一標識一條記錄途样，不能有重復的，不允許為空
外鍵：表的外鍵是另一表的主鍵,?外鍵可以有重復的,?可以是空值
12濒憋、MySQL常見的函數娘纷？
答：sum，abs跋炕，floor
13赖晶、列舉 創(chuàng)建索引但是無法命中索引的8種情況。
答：https://blog.csdn.net/zengdeqing2012/article/details/38532217
? ? ? ?（1）如果條件中有or辐烂，即使其中有條件帶索引也不會使用(這也是為什么盡量少用or的原因)
要想使用or遏插，又想讓索引生效，只能將or條件中的每個列都加上索引
【佬蕖（2）對于多列索引胳嘲，不是使用的第一部分，則不會使用索引
】鄄荨（3）like查詢以%開頭
×伺！（4）如果列類型是字符串，那一定要在條件中將數據使用引號引用起來,否則不使用索引
〕矫睢（5）如果mysql估計使用全表掃描要比使用索引快,則不使用索引
14鹰祸、如何開啟慢日志查詢？
答：https://www.jb51.net/article/115372.htm
slow_query_log =1
slow_query_log_file=/application/mysql/data/localhost-slow.log
long_query_time = 1
15密浑、數據庫導入導出命令（結構+數據）蛙婴？
答：https://www.cnblogs.com/doudouxiaoye/p/5819607.html
16、數據庫優(yōu)化方案尔破？
答：https://blog.csdn.net/q602075961/article/details/71076390
17街图、char和varchar的區(qū)別？
答：char不可變字段懒构，varchar是可變字段
https://blog.csdn.net/qq_34858648/article/details/77881176
18餐济、簡述MySQL的執(zhí)行計劃？
答：https://blog.csdn.net/heng_yan/article/details/78324176
MySql提供了EXPLAIN語法用來進行查詢分析胆剧，在SQL語句前加一個"EXPLAIN"即可
19絮姆、在對name做了唯一索引前提下，簡述以下區(qū)別：
答：過濾出數據的同時赞赖，進行計數
20滚朵、1000w條數據，使用limit offset 分頁時前域，為什么越往后翻越慢？如何解決韵吨？
答：?先查主鍵匿垄，在分頁。 select * from tb where id in（select id from tb where limit 10 offset 20）
21、什么是索引合并椿疗？
答：索引合并漏峰，讓一條sql可以使用多個索引。對這些索引取交集届榄，并集浅乔，或者先取交集再取并集。從而減少從數據表中取數據的次數铝条，提高查詢效率靖苇。
22、什么是覆蓋索引班缰？
答：如果一個索引包含(或覆蓋)所有需要查詢的字段的值贤壁，稱為‘覆蓋索引’
23、簡述數據庫讀寫分離埠忘？
答：主服務器master記錄數據庫操作日志到Binary log脾拆，從服務器開啟i/o線程將二進制日志記錄的操作同步到relay log（存在從服務器的緩存中），另外sql線程將relay log日志記錄的操作在從服務器執(zhí)行莹妒。?
24名船、簡述數據庫分庫分表？（水平旨怠、垂直）
答：（1）數據庫分表
??? 把一張表按照一定的規(guī)則分解成不同的實體表包帚。比如垂直劃分和水平劃分
? 垂直切分：把不同功能，不同模塊的數據分別放到不同的表中运吓，但是如果同一個模塊的數據量太大就會存在性能瓶頸
水平切分：垂直切分解決不了大表的瓶頸渴邦，如果同一個功能中表的數據量過大，就要對該表進行切分拘哨，為水平切分
通俗理解：垂直切分---分不同的模塊表谋梭；水平切分---分同一個模塊下的多個表
（2）分庫
將一堆數據放到不同的數據庫中保存，上面說的都是在同一個數據庫上倦青，分庫是分到不同的數據庫上
25瓮床、redis和memcached比較？
答：（1）?Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據产镐，同時還提供list隘庄，set，hash等數據結構的存儲癣亚。
（2）Redis支持數據的備份丑掺，即master-slave模式的數據備份。
（3）Redis支持數據的持久化述雾，可以將內存中的數據保持在磁盤中街州，重啟的時候可以再次加載進行使用兼丰。
26、redis中數據庫默認是多少個db 及作用唆缴？
答：當redis 服務器初始化時鳍征，會預先分配 16 個數據庫（該數量可以通過配置文件配置），所有數據庫保存到結構 redisServer 的一個成員 redisServer.db 數組中面徽。當我們選擇數據庫 select number 時艳丛，程序直接通過 redisServer.db[number] 來切換數據庫。有時候當程序需要知道自己是在哪個數據庫時趟紊，直接讀取 redisDb.id 即可氮双。
27、python操作redis的模塊织阳？
答：https://www.cnblogs.com/xtsec/p/7000404.html
導入redis眶蕉，鏈接redis數據庫，對redis api的使用
28唧躲、如果redis中的某個列表中的數據量非常大造挽，如果實現循環(huán)顯示每一個值？
答：可以嘗試將對象分拆成幾個key-value弄痹， 使用multiGet獲取值饭入，這樣分拆的意義在于分拆單次操作的壓力，將操作壓力平攤到多個redis實例中肛真，降低對單個redis的IO影響谐丢； ? ?
29、redis如何實現主從復制蚓让？以及數據同步機制乾忱？
答：Redis的主從同步機制可以確保redis的master和slave之間的數據同步
全備份過程中，在slave啟動時历极，會向其master發(fā)送一條SYNC消息窄瘟，master收到slave的這條消息之后，將可能啟動后臺進程進行備份趟卸，備份完成之后就將備份的數據發(fā)送給slave
30蹄葱、redis中的sentinel的作用？
答：用于監(jiān)控redis集群中Master狀態(tài)的工具
31锄列、如何實現redis集群图云？
答：Redis集群設計包括2部分：哈希Slot和節(jié)點主從
主從模式的設計：
優(yōu)點：讀寫分離，通過增加Slaver可以提高并發(fā)讀的能力邻邮。
缺點：Master寫能力是瓶頸竣况。
?????????雖然理論上對Slaver沒有限制但是維護Slaver開銷總將會變成瓶頸。
?????????Master的Disk大小也將會成為整個Redis集群存儲容量的瓶頸饶囚。
哈希Slot的優(yōu)缺點：
缺點：每個Node承擔著互相監(jiān)聽帕翻、高并發(fā)數據寫入鸠补、高并發(fā)數據讀出萝风，工作任務繁重
優(yōu)點：將Redis的寫操作分攤到了多個節(jié)點上嘀掸，提高寫的并發(fā)能力，擴容簡單规惰。
32睬塌、redis中默認有多少個哈希槽？
答：16384?個哈希槽
33歇万、簡述redis的有哪幾種持久化策略及比較揩晴？
答：rdb:快照形式是直接把內存中的數據保存到一個dump文件中，定時保存贪磺，保存策略
? ? ? ? aof：把所有的對redis的服務器進行修改的命令都存到一個文件里硫兰，命令的集合
34、列舉redis支持的過期策略寒锚。
答：volatile-lru：只對設置了過期時間的key進行LRU（默認值）?
allkeys-lru?：?刪除lru算法的key ??
volatile-random：隨機刪除即將過期key ??
allkeys-random：隨機刪除???
volatile-ttl?：?刪除即將過期的 ??
noeviction?：?永不過期劫映，返回錯誤??
35、MySQL 里有 2000w 數據刹前，redis 中只存 20w 的數據泳赋，如何保證 redis 中都是熱點數據？?
答：redis 內存數據集大小上升到一定大小的時候喇喉，就會施行數據淘汰策略祖今。redis 提供 6種數據淘汰策略：?
volatile-lru：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數據淘汰
volatile-ttl：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的數據淘汰
volatile-random：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中任意選擇數據淘汰
allkeys-lru：從數據集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數據淘汰
allkeys-random：從數據集（server.db[i].dict）中任意選擇數據淘汰
no-enviction（驅逐）：禁止驅逐數據
36、寫代碼拣技，基于redis的列表實現 先進先出千诬、后進先出隊列、優(yōu)先級隊列膏斤。
答：請求的優(yōu)先級徐绑。我們先假設一個最簡單的場景，有三個優(yōu)先級：高中低三級掸绞”萌可以設置3個list結構，比如叫queue_h衔掸，queue_m烫幕，queue_l，分別對應三個優(yōu)先級敞映。
37较曼、如何基于redis實現消息隊列？
答：使用lpush向list的左端推送數據（發(fā)送消息）振愿，使用rpop從右端接收數據（消費消息）
38捷犹、如何基于redis實現發(fā)布和訂閱弛饭？以及發(fā)布訂閱和消息隊列的區(qū)別？
答：“發(fā)布/訂閱”模式包含兩種角色萍歉，分別是發(fā)布者和訂閱者侣颂。訂閱者可以訂閱一個或若干個頻道（channel），而發(fā)布者可以向指定的頻道發(fā)送消息枪孩，所有訂閱此頻道的訂閱者都會收到此消息憔晒。
39、什么是codis及作用蔑舞？
答：Codis是一個分布式的Redis解決方案拒担，對于上層的應用來說，連接Codis Proxy和連接原生的Redis Server沒有明顯的區(qū)別攻询，上層應用可以像使用單機的Redis一樣使用从撼，Codis底層會處理請求的轉發(fā)，不停機的數據遷移等工作钧栖，所有后邊的一切事情低零，對于前面客戶端來說是透明的，可以簡單的認為后邊連接是一個內存無限大的Redis服務桐经。
業(yè)務需要毁兆，數據可能需要遷移，機器橫向擴容
經過線上測試阴挣，Codis的升級版Reborn在pipline操作的性能比Codis慢了幾十倍
40气堕、什么是twemproxy及作用？
答：twemproxy是 Twtter 開源的一個 Redis 和 Memcache 代理服務器畔咧，主要用于管理 Redis 和 Memcached 集群茎芭，減少與Cache 服務器直接連接的數量。
41誓沸、寫代碼實現redis事務操作梅桩。
答：Redis會將一個事務中的所有命令序列化，然后按順序執(zhí)行
42拜隧、redis中的watch的命令的作用宿百？
答：當某個事務需要按條件執(zhí)行時，就要使用這個命令將給定的鍵設置為受監(jiān)控的
43洪添、基于redis如何實現商城商品數量計數器垦页？
答：https://www.cnblogs.com/JockChou/p/4647973.html
44、簡述redis分布式鎖和redlock的實現機制干奢。
45痊焊、什么是一致性哈希？Python中是否有相應模塊？
46薄啥、如何高效的找到redis中所有以oldboy開頭的key辕羽？
