事务的四大特性

（1）原子性：事务执行的最小单位，不可被分割，事务的原子性保证事务中的一连串动作要么都执行，要么都不执行。
（2）一致性：执行事务前后的数据保持一致，多个事务对同一个数据的读取结果是一样的。
（3）隔离性：并发访问数据库时，一个事务不会被其他事务所干扰，各个并发事务之间是独立的。
（4）持久性：一个事务提交之后，它对数据库的改变是持久的，即使数据库发生故障也不会有任何影响。

什么是脏读、幻读、不可重复读

脏读：某个事务已经更新了一份数据，另一个事务在此期间读取了这个数据，由于某些原因，前一个事务执行了回滚操作，则此时后一个事务读取的数据是不正确的。
不可重复读：同一个事务两次查询之间数据不一致，这可能是两次查询之中插入了一个事务更新了原有的数据。
幻读：同一个事务两次查询到的数据数目不一致，两次查询间有另一个事务插入或者删除了几条数据。

数据库的四种隔离级别

读取未提交：最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据变更，会导致脏读（读取到回滚数据）、不可重复读（两次读取间有更新）、幻读（两次读取间有新增或者删除）。
读取已提交：允许读取并发事务已经提交的数据，可以防止脏读。
可重复读：对同一字段的多次读取结果都是一致的，除非数据是被本身事务所修改，可以阻止脏读和不可重复读。
可串行化：最高的隔离级别，所有事务依次执行，这样事务之间完全不会被干扰。

隔离级别和锁的关系

（1）在读未提交的级别下，读取数据不需要加共享锁。
（2）在读已提交的级别下，读取数据需要增加共享锁，但会在语句执行完后释放共享锁。
（3）在重复读的隔离级别下，读操作需要加共享锁，但在事务提交不会释放共享锁，也就是必须等待事务执行完毕后才可以释放共享锁。
（4）在序列化的级别下，该级别锁住整个表的数据，并且一直持有锁，知道事务完成。

从锁的类别上区分，MySql都有哪些锁

共享锁：又叫做读锁，当用户需要进行数据的读取时，对数据加上共享锁，共享锁可以同时加上多个。
排他锁：又叫做写锁，当用户需要进行数据的写入时，对数据加上排他锁，排他锁只可以加一个，它和其他的排他锁、共享锁都互斥。

SQL约束有哪几种

Not Null：用于控制字段的内容一定不能为空(NULL)
UNIQUE：控制字段不能重复，一个表允许有多个UNIQUE约束
PRIMARY KEY：用于控制字段不能重复，不能为空，且一个表中只能有一个
FOREIGN KEY：用于预防破坏表之间的连接的动作，也能防止非法数据插入外键列，因为它必须是它指向的那个表中的值。

varchar和char的区别

char：char表示长字符串，长度是固定的，如果插入数据的长度小于char的固定长度时，则会用空格填充，因为长度固定，所以char的存取速度比varchar要快很多，甚至可以快50%，但是因为其长度固定，所以会占据很多多余的空间，是空间换时间的做法。
varchar：表示可变长字符串，长度是可变的；插入的数据多长，就按照多长来存储，存取方面比char慢，因为长度不确定，但因此不占用多余空间，是时间换空间的做法。

FLOAT和DOUBLE的区别是什么？

Float类型数据最多存储8位十进制数，并且在内存中占有4字节。
Double类型数据最多存储18位十进制数，并且在内存中占8字节。

drop、delete和truncate

delete：可回滚，删除后表结构还在，可以删除表的全部或者一部分数据，删除速度慢，需要逐行删除。
trancate：不可回滚，表结构还在，删除表中的所有数据，删除速度快
drop：不可回滚，从数据库中删除表，所有的数据行，索引和权限也会被删除，删除速度快。

UNION与UNIONALL的区别

如果使用UNION ALL，不会合并重复的记录行
UNION效率高于UNION ALL

SQL的生命周期

（1）应用服务器与数据库服务器建立一个连接
（2）数据库进程拿到请求sql
（3）解析并生成执行计划，执行
（4）读取数据到内存中并且进行逻辑处理
（5）经过步骤一的连接，发送结果到客户端
（6）关掉连接，释放资源

优化查询过程中的数据访问

访问数据太多导致查询性能下降，确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或者列，确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行，避免犯如下SQL语句错误：
（1）查询不需要的数据，解决办法：使用limit解决
（2）多表关联返回全部列，解决办法：指定列名
（3）总是返回全部列，解决办法：避免使用select * 重复查询相同的数据。解决办法：可以缓存数据，下次直接读取缓存。
（4）是否存在扫描额外的记录，解决办法：使用explain进行分析，如果发现查询需要扫描大量的数据，但只返回少数的行，可以通过如下技巧去优化：
使用索引覆盖扫描，把所有的列都放到索引中，这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果。

某个表有近千万数据，CRUD比较慢，如何优化？

（1）限定数据的范围：务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。
比如在查用户订单历史的时候，可以控制在一个月的范围内。
（2）读/写分离：经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读。
（3）缓存：使用MySQL的缓存，另外对重量级、更新少的数据可以考虑使用应用级别的缓存。