蚌埠口碑好的Python工程师培训机构

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　　课程优势：

　　上机课：专业教师边讲边演示边安排学员动手操作体验

　　理论课：专业教师讲解、示范、使学员理解基本理论

　　指导学习课：针对课程内容难点突破以及课程总复习

　　翻转课堂：借助网络资源获取知识、分析问题和解决问题,协作学习

　　项目案例课：综合运用技能点，提升代码熟练度，规范度,提高软件质量意识

　　阶段项目课：小组开发接近企业真实开发的项目，提高编程能力，学习业务知识

　　Python工程师数据库常见面试题

　　Python较开始是被用于编写自动化脚本的，但是随着python版本的迭代以及语言新功能的添加，越来越多的被用在项目开发领域。作为计算机程序设计语言，都需要与数据库实现交互。所以作为Python开发工程师你一定要熟练数据的使用。下面就为大家分享一些Python开发工程师面试过程中遇到的关于数据库的题目。

　　一、说一下 mysql 数据库存储的原理？

　　储存过程是一个可编程的函数，它在数据库中创建并保存。它可以有 SQL 语句和一些特殊的控制结构组成。当希望在不同的应用程序或平台上执行相同的函数，或者封装特定功能时，存储过程是非常有用的。数据库中的存储过程可以看做是对编程中面向对象方法的模拟。它允许控制数据的访问方式。存储过程通常有以下优点：

　　a、存储过程能实现较快的执行速度。

　　b、存储过程允许标准组件是编程。

　　c、存储过程可以用流程控制语句编写，有很强的灵活性，可以完成复杂的判断和较复杂的运算。

　　d、存储过程可被作为一种安全机制来充分利用。

　　e、存储过程能够减少网络流量。

　　二、数据库索引

　　数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用 B_TREE。B_TREE 索引加速了数据访问，因为存储引擎不会再去扫描整张表得到需要的数据；相反，它从根节点开始，根节点保存了子节点的指针，存储引擎会根据指针寻找数据。

　　三、数据库优化方案

　　优化索引、SQL 语句、分析慢查询

　　设计表的时候严格根据数据库的设计范式来设计数据库

　　使用缓存，把经常访问到的数据而且不需要经常变化的数据放在缓存中，能节约磁盘 IO

　　优化硬件；采用 SSD，使用磁盘队列技术(RAID0,RAID1,RDID5)等；

　　采用 MySQL 内部自带的表分区技术，把数据分层不同的文件，能够提高磁盘的读取效率

　　垂直分表；把一些不经常读的数据放在一张表里，节约磁盘 I/O

　　主从分离读写；采用主从复制把数据库的读操作和写入操作分离开来

　　分库分表分机器（数据量特别大），主要的的原理就是数据路由

　　选择合适的表引擎，参数上的优化

　　进行架构级别的缓存，静态化和分布式

　　不采用全文索引

　　采用更快的存储方式，例如 NoSql 存储经常访问的数据。

　　四、数据库怎么优化查询效率？

　　1、储存引擎选择：如果数据表需要事务处理，应该考虑使用 InnoDB，因为它完全符合 D 特性。如果不需要事务处理，使用默认存储引擎 MyISAM 是比较明智的

　　2、分表分库，主从。

　　3、对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引

　　4、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

　　5、应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描

　　6、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

　　7、Update 语句，如果只更改 1、2 个字段，不要 Update 全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志

　　8、对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表 JOIN，要先分页再 JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。