数据库面试的第一层考的是概念是否清晰：数据、管理系统、事务与模型边界搞混，后面 MySQL 细节很难串起来。

四个层次别混用

DB 是存数据的集合；DBMS 是管理数据的软件（MySQL、PostgreSQL）；DBS 是硬件+软件+人+应用的系统；DBA 负责设计、备份、权限与性能。日常说「连 MySQL」其实连的是 DBMS，里面可以托管多个逻辑库。

DBMS 在干什么

四大职能可以记成「定义—操作—控制—维护」：DDL 管结构，DML 管 CRUD，并发/事务/权限管正确性与安全，导入导出与备份管生命周期。SQL 只是对外接口，底层还有缓冲池、锁、日志等机制。

关系型 vs NoSQL 怎么选

关系型擅长结构化数据与强一致事务；NoSQL 在水平扩展、灵活 schema、特定访问模式上更顺手。选型看访问模式与一致性要求，而不是流行度。

事务 ACID 要点

原子性靠 undo，持久性靠 redo+binlog，隔离性靠锁与 MVCC，一致性是最终目标。并发下脏读、不可重复读、幻读分别对应不同隔离级别权衡。

数据模型与范式

概念模型（ER）到逻辑模型（表）再到物理模型（索引分区）是设计主线。范式减少冗余，但过度范式带来多表 JOIN；反范式用可控冗余换读性能。主键、候选键、外键约束要在「数据库 enforce」与「应用 enforce」之间做选择，互联网业务常弱化物理外键，但逻辑关系必须在代码与任务里补偿。

并发控制初识

乐观锁版本号、悲观锁 SELECT FOR UPDATE、分布式锁各适用不同冲突概率场景。读多写少且冲突低用乐观；库存扣减等高冲突写路径需悲观或原子 SQL（UPDATE … WHERE qty >= 1）。

实践复习清单

四概念口述；DBMS 四大功能举例；ACID 与日志对应；范式与反范式案例；NoSQL 四类场景；ER 到表设计一练。

常见坑

  • 把数据库当文件柜，不做范式与冗余设计，后期改表代价巨大。
  • 外键在应用层维护却没有任何一致性补偿。
  • 认为 NoSQL 完全不要 schema，文档结构失控同样难维护。

总结与自测

DB 与 DBMS 区别；ACID 含义；范式目的；NoSQL 四类；ER 图作用。概念题要能各举一线业务例子，避免空泛定义。