断言：一个断言就是数据库需要时刻满足的某一条件。
授权：对不同用户在数据库中的不同数据值上允许不同的访问类型。这些区别以授权来表达。读权限、插入权限、更新权限、删除权限。
一、事务
事务：数据库应用中完成单一逻辑功能的操作集合。
事务四大特性 （ACID）：
Automic原子性：事务所有操作在数据库中要么全部正确反映、要么全部不反应
Consistency一致性，执行事务前后保持数据库一致性
Isolation隔离性，每个事务都感觉不到系统中有其他事务在并发执行
Durablitity持久性，一旦事务提交，对数据的改变就是永久的
二、触发器
触发器是一条语句，当对数据库作修改时，自动被系统执行，设置触发器，要知道执行触发器的条件以及触发器的动作。
触发器是一种特殊的存储过程，主要是通过事件来触发而被执行的。它可以强化约束，来维护数据的完整性和一致性，可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。可以联级运算。如，某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作，而该操作又会导致该表触发器被触发。
三、存储过程
存储过程是一个预编译的SQL语句，优点是允许模块化的设计，就是说只需创建一次，以后在该程序中就可以调用多次。如果某次操作需要执行多次SQL，使用存储过程比单纯SQL语句执行要快。
调用： 1）可以用一个命令对象来调用存储过程。
2）可以供外部程序调用，比如：java程序。
存储过程的优缺点？
优点： 1）存储过程是预编译过的，执行效率高。 2）存储过程的代码直接存放于数据库中，通过存储过程名直接调用，减少网络通讯。 3）安全性高，执行存储过程需要有一定权限的用户。 4）存储过程可以重复使用，可减少数据库开发人员的工作量。
缺点：移植性差
存储过程与函数的区别：
四、索引：
索引：对数据库中单列或者多列的值进行排序的一种结构，相当于目录。
create index studentID_index on student(ID)
优点：提高查询速度。
缺点：是更新数据时效率低，因为要同时更新索引
对数据进行频繁查询进建立索引，如果要频繁更改数据不建议使用索引。
什么样的字段适合建索引？
唯一、不为空、经常被查询的字段。
索引类型有哪些？**
简单索引（基本索引）
唯一索引（列值唯一，可以有null）
主键索引（列值唯一，不可以有null，表中只有一个）
组合索引（多列值组成一个索引，专用于组合搜索，效率大于索引合并）
全文索引（对文本内容进行分词、搜索）
索引的原理是B+树（数据有序、范围查询）
原因：1、保证树高，减少IO请求的次数
2、保证树宽，有利于范围查找
索引匹配原则：最左匹配原则
索引的底层实现（B+树，为何不采用红黑树，B树）
增加，删除，红黑树会进行频繁的调整，来保证红黑树的性质，浪费时间
B树，查询性能不稳定，查询结果高度不致，
B树，每个结点保存指向真实数据的指印，相比B+树每一层每屋存储的元素更多，显得更高一点。
聚集索引和非聚集索引区别
聚集索引，数据按索引顺序存储，中子结点存储真实的物理数据
非聚集索引，存储指向真正数据行的指针
五、视图与游标
视图：是一种虚拟的表，具有和物理表相同的功能。可以对视图进行增，改，查，操作，视图通常是有一个表或者多个表的行或列的子集。对视图的修改会影响基本表。它使得我们获取数据更容易，相比多表查询。
游标：是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。游标可以定在该单元中的特定行，从结果集的当前行检索一行或多行。可以对结果集当前行做修改。一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要。
视图的优缺点：
优点： 1）对数据库的访问，因为视图可以有选择性的选取数据库里的一部分。 2 ）用户通过简单的查询可以从复杂查询中得到结果。 3 ）维护数据的独立性，试图可从多个表检索数据。 4 ）对于相同的数据可产生不同的视图。
缺点： 性能：查询视图时，必须把视图的查询转化成对基本表的查询，如果这个视图是由一个复杂的多表查询所定义，那么就无法更改数据
表和视图的关系
视图：一条查询sql语句，用于显示一个或多个表或其他视图中的相关数据。
表：关系数据库中实际存储数据用的。
六、数据库表的操作：
1、列举几种表连接方式,有什么区别？
内连接、自连接、外连接（左、右、全）、交叉连接。
内连接：只有两个元素表相匹配的才能在结果集中显示。
外连接：
左外连接:左边为驱动表，驱动表的数据全部显示，匹配表的不匹配的不会显示。只显示左边表的属性数据，右边独有的ix
右外连接:右边为驱动表，驱动表的数据全部显示，匹配表的不匹配的不会显示。
全外连接：连接的表中不匹配的数据全部会显示出来。 交叉连接： 笛卡尔效应，显示的结果是链接表数的乘积。
2、主键和外键的区别？
主键在本表中是唯一的、不可唯空的，外键可以重复可以唯空；外键和另一张表的主键关联，不能创建对应表中不存在的外键。
3、在数据库中查询语句速度很慢，如何优化？
1.建索引
2.减少表之间的关联
3.优化sql，尽量让sql很快定位数据，不要让sql做全表查询，应该走索引,把数据 量大的表排在前面
4.简化查询字段，没用的字段不要，已经对返回结果的控制，尽量返回少量数据
5.尽量用PreparedStatement来查询，不要用Statement(防止SQL注入）
4、数据库三范式是什么?
第一范式：无重复的列（无重复的属性），每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。
第二范式：行可以唯一区分，主键约束 。非主属性非部分依赖于主关键
第三范式：表的非主属性不能依赖与其他表的非主属性 外键约束。属性不依赖于其它非主属性。（我的理解是消除冗余）
且三大范式是一级一级依赖的，第二范式建立在第一范式上，第三范式建立第一第二范式上
5、union和union all有什么不同?
UNION：表链接后对结果集进行排序、去重。
UNION ALL：只是简单的将两个结果合并后就返回，不去重。
从效率上说，UNION ALL 要比UNION快很多，所以，如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复的数据的话，那么就使用UNION ALL。
6、order by与group by的区别
order by 排序查询、asc升序、desc降序
group by 分组查询、having 只能用于group by子句、作用于组内，having条件子句可以直接跟函数表达式。使用group by 子句的查询语句需要使用聚合函数。
7、怎么去除去重：使用distinct关键字
六、数据库存储引擎 InnoDB索引和MyISAM索引的区别：
一是主索引的区别，InnoDB的数据文件本身就是索引文件。而MyISAM的索引和数据是分开的。
二是辅助索引的区别：InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。而MyISAM的辅助索引和主索引没有多大区别（叶节点的data域存放的是数据记录的地址）。
七、数据库隔离级别
脏读：事务A读取数据过程中，事务B对数据进行了
八、SQL优化：
数据库优化的总结
（一）最重要的就是避免全表扫描
为了防止数据库引擎放弃使用索引而进行全表扫描，可以避免以下SQL语句：
where中使用字段进行null值判断【可设字段的默认初始值为0，判断是否为0】
where中使用!=或 <>(因为索引只能说明什么在数据库，而不能说明什么不在，!=会放弃使用索引)
where中使用or来连接条件【当两个or的两个字段一个有索引一个无索引时会导致全表扫描===> 可写成多条sql语句，再用union all 求并集】
where中使用in/not in
【对于连续值：可改为用between；对于用in在where再进行一层select的(select num from a where num in(select num from b) )，可以改为exists：(select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)】
where 中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算
【如select id from t where num/2=100; 应将其运算尽量改到等号右边：select id from t where num=2*100 】
（二）对于索引：
索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，（因为 insert 或 update 时有可能会重建索引）
一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
（三）表的设计
使用varchar代替char（变长字段存储空间小，节省存储空间；在一个相对较小的字段的查询效率较高）
只返回需要查询的字段 而不要使用select*（此时会扫描表中所有的列）
优化group by
关于索引的问题？
什么是索引？
【索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构。】
为什么索引能提升效率？
【索引通过事先排好序，在查找时可以应用二分查找等高效率的算法】
什么情况下索引失效？为什么失效？
【%在第一位；在where中使用or且其中一个列非索引；在where中使用!=,<>；在where中使用in/not in，where中'='左边运算；字符型字段为数字时在where条件里不添加引号
此时引擎会放弃使用索引，而改用全表扫描】
like%..%为什么会扫描全表？遵循什么原则？
【因为这样是全模糊查找, 无法使用索引, 所以会扫描全表。
使用了索引的最左原则, 因为索引没生效】
建索引的几大原则？
1、最左前缀匹配原则：
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询（>、<、between、like）就停止匹配。比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4，如果建立（a,b,c,d）顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
2、=和in可以乱序
比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立（a,b,c）索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。
3、尽量扩展索引而不要新建索引
比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，只需要修改原索引
4、尽量选择区分度高的列作为索引
区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少。
INNODB和MYISAM
SQL优化
数据库中数据结构【b树和hash】
数据库优化
对于mysql数据库来说，索引的使用是很巧妙的。它设置的好可以提高速度，设置的不好不光无法提高速度，还会造成浪费内存空间。在优化方面，
我们首先建立索引，要判断是否需要建立。其次使用的时候，要尽可能避免索引与or，where。。。。。。（此处有至少10条）一起使用。】
数据库锁是怎么实现的
