事务ACID：
原子性：要求操作要么全部执行，要么全部不执行
一致性：事务提交前后只存在两个状态，提交前的状态和提交后的状态，不会有中间状态
隔离性：事务可以并发执行，但是他们互不干扰，但是有可能不同的事务用到同一个资源，为了保持隔离性使用锁
持久性：事务提交之后，数据库的状态就发生了改变，不管出现什么情况，会通过提交的日志回滚，最终完成操作。
范式：
第一范式：所有的属性都不可再分
第二范式：非主属性完全函数依赖于任何一个候选码。理解：必须有一个数据项作为主键，其他的数据项与主键一一对应。
候选码：某一属性组的值能唯一的标识一个元组，而其子集不行，
第三范式：任何非主属性不依赖于其他非主属性，消除了传递依赖；
BC范式：消除了函数依赖
SQL的执行顺序：
From -> join -> on -> where -> group by -> having -> select -> order by -> distinct -> order by -> limit
Where VS having ;
用的地方不一样：where 可以任何地方 having 只能用于select
执行顺序不一致：
Having子句可以用集合函数 where 不可以、
表与视图的区别：
数据库中的数据是存储在表中，而视图只是一个或者多个表的依照某个条件组合而成的结果集，表可以进行增删改查操作，视图只能进行查询，视图中的增删改操作会依赖于相关的表中的数据，表是物理存在的，视图是虚拟的内存表
表占用物理空间，视图不占用物理空间，视图是一个逻辑概念、
表是内容 视图是窗口，、
联系：视图是在基本表之上建立的表，依据基本表的存在而存在
数据库为什么使用B+树而不是二叉树、B树
二叉树确实减少了查找次数，但是最坏的情况下，二叉树可能退化为顺序查找，当数据库中的数据量特别大时，层次也将特别大，二叉树的高度一般是log_2^n,B树的高度为log_t((n+1)/2) +1 t是树的最小度数
B树：提高了IO性能，并没有解决元素遍历时效率低下的问题，B+ 树就是解决遍历的效率，B+树只需要遍历叶子节点即可实现整棵树的遍历，而B树使用的中序遍历按序查找，
B树：每个节点既保存索引又保存数据，搜索时相当于二分查找 ，所有的叶子结点都在同一层
B+ 树的特点：只有叶子保存数据，搜索时相当于二分查找，增加了相邻节点的指向指针，
B VS B+ ：
1、 B+ 树查询时间复杂度是固定的logn ;B 树的查询复杂度最好的情况下就是O(1) （根节点）
2、 B+树相邻节点的指针可以大大的增加区间访问性，可使用范围查询，而B树每个key和data在一起则无法区间查找
3、 B树的每个节点及保存数据有保存索引，所以磁盘IO次数较少，B+树只有叶子结点保存数据磁盘IO比较多，但是区间访问比较好
4、 B树的区间查找过程，查找到范围的下限，通过树的中序遍历一直知道区间的上限，查找过程比较繁琐，B+ 树查找到范围的下限，通过链表指针一直遍历到区间的上限
主要不同点：三个方面：磁盘IO的次数，查询性能，区间查找
MySQL的引擎介绍：
MyISAM：不支持事务，不支持外键，优势是访问速度快；
InNoDB：支持事务，但是处理的效率相对差一些，支持自动增长列，支持外键
MEMORY：使用内存中的内容来创建表，默认使用Hash索引，一旦服务关闭，表中的数据就会全部丢失 hash索引检索效率高，
MEGEG：是一组MyISAM表的组合，这些MyISAM表结构必须完全相同，实际是对MyISAM的操作