数据库中的范式：
第一范式（1NF）：
数据表中的每一列(字段)，必须是不可拆分的最小单元，也就是确保每一列的原子性。
例如： userInfo: ‘山东省烟台市 1318162008‘ 依照第一范式必须拆分成 userInfo: ‘山东省烟台市‘ userTel: ‘1318162008‘两个字段第二范式（2NF）：
满足1NF后要求表中的所有列，都必需依赖于主键，而不能有 任何一列与主键没有关系（一个表只描述一件事情）。
例如：订单表只能描述订单相关的信息，所以所有的字段都必须与订单ID相关。 产品表只能描述产品相关的信息，所以所有的字段都必须与产品ID相关。 因此在同一张表中不能同时出现订单信息与产品信息。第三范式（3NF）：
满足2NF后，要求：表中的每一列都要与主键直接相关，而不是间接相关（表中的每一列只能依赖于主键）
例如：订单表中需要有客户相关信息，在分离出客户表之后，订单表中只需要有一个用户 ID即可，而不能有其他的客户信息，因为其他的用户信息是直接关联于用户ID，而不是关联 于订单ID。注意事项：
1.第二范式与第三范式的本质区别：在于有没有分出两张表。
第二范式是说一张表中包含了多种不同实体的属性，那么必须要分成多张表，第三范式是要求已经分好了多张表的话，一张表中只能有另一张标的ID，而不能有其他任何信息，（其他任何信息，一律用主键在另一张表中查询）。
2.必须先满足第一范式才能满足第二范式，必须同时满足第一第二范式才能满足第三范式。
事务
事务指逻辑上的一组操作，组成这组操作的各个单元，要不全部成功，要不全部不成功。
例如：A向B转账100元，对应于如下两条sql语句：
update from account set money=money+100 where name=‘b‘;update from account set money=money-100 where name=‘a‘;数据库默认事务是自动提交的，也就是发一条sql它就执行一条，如果想多条sql放在一个事务中执行，则需要使用如下语句：
start transaction……commit数据库开启事务命令：
start transaction ：开启事务
rollback：回滚事务
commit：提交事务
事务的四大特性（ACID）和隔离级别
⑴ 原子性（Atomicity）
原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，这和前面两篇博客介绍事务的功能是一样的概念，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。
⑵ 一致性（Consistency）
一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。
拿转账来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000，这就是事务的一致性。
⑶ 隔离性（Isolation）
隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。
即要达到这么一种效果：对于任意两个并发的事务T1和T2，在事务T1看来，T2要么在T1开始之前就已经结束，要么在T1结束之后才开始，这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。
关于事务的隔离性数据库提供了多种隔离级别，稍后会介绍到。
⑷ 持久性（Durability）
持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。
以上介绍完事务的四大特性(简称ACID)，现在重点来说明下事务的隔离性，当多个线程都开启事务操作数据库中的数据时，数据库系统要能进行隔离操作，以保证各个线程获取数据的准确性，在介绍数据库提供的各种隔离级别之前，我们先看看如果不考虑事务的隔离性，会发生的几种问题：
1，脏读
脏读是指在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。
当一个事务正在多次修改某个数据，而在这个事务中这多次的修改都还未提交，这时一个并发的事务来访问该数据，就会造成两个事务得到的数据不一致。例如：用户A向用户B转账100元，对应SQL命令如下当只执行第一条SQL时，A通知B查看账户，B发现确实钱已到账（此时即发生了脏读），而之后无论第二条SQL是否执行，只要该事务不提交，则所有操作都将回滚，那么当B以后再次查看账户时就会发现钱其实并没有转。
2，不可重复读
不可重复读是指在对于数据库中的某个数据，一个事务范围内多次查询却返回了不同的数据值，这是由于在查询间隔，被另一个事务修改并提交了。
例如事务T1在读取某一数据，而事务T2立马修改了这个数据并且提交事务给数据库，事务T1再次读取该数据就得到了不同的结果，发送了不可重复读。
不可重复读和脏读的区别是，脏读是某一事务读取了另一个事务未提交的脏数据，而不可重复读则是读取了前一事务提交的数据。
在某些情况下，不可重复读并不是问题，比如我们多次查询某个数据当然以最后查询得到的结果为主。但在另一些情况下就有可能发生问题，例如对于同一个数据A和B依次查询就可能不同，A和B就可能打起来了……
3，虚读(幻读)
幻读是事务非独立执行时发生的一种现象。例如事务T1对一个表中所有的行的某个数据项做了从“1”修改为“2”的操作，这时事务T2又对这个表中插入了一行数据项，而这个数据项的数值还是为“1”并且提交给数据库。而操作事务T1的用户如果再查看刚刚修改的数据，会发现还有一行没有修改，其实这行是从事务T2中添加的，就好像产生幻觉一样，这就是发生了幻读。
幻读和不可重复读都是读取了另一条已经提交的事务（这点就脏读不同），所不同的是不可重复读查询的都是同一个数据项，而幻读针对的是一批数据整体（比如数据的个数）。
现在来看看MySQL数据库为我们提供的四种隔离级别：
① Serializable (串行化)：可避免脏读、不可重复读、幻读的发生。
② Repeatable read (可重复读)：可避免脏读、不可重复读的发生。
③ Read committed (读已提交)：可避免脏读的发生。
④ Read uncommitted (读未提交)：最低级别，任何情况都无法保证。
以上四种隔离级别最高的是Serializable级别，最低的是Read uncommitted级别，当然级别越高，执行效率就越低。像Serializable这样的级别，就是以锁表的方式(类似于Java多线程中的锁)使得其他的线程只能在锁外等待，所以平时选用何种隔离级别应该根据实际情况。在MySQL数据库中默认的隔离级别为Repeatable read (可重复读)。
索引
索引的目的：提高查询效率
原理：通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。
数据结构：B+树
图解B+树与查找过程：
如上图，是一颗b+树，关于b+树的定义可以参见B+树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。
b+树的查找过程
如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。
MySQL中常见索引有：
- 普通索引
- 唯一索引
- 主键索引
- 组合索引
1、普通索引
普通索引仅有一个功能：加速查询
创建表 + 索引
create table in1( nid int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, extra text, index ix_name (name))创建索引
create index index_name on table_name(column_name)删除索引
drop index_name on table_name;查看索引
show index from table_name;2、唯一索引
唯一索引有两个功能：加速查询 和 唯一约束（可含null）
创建表 + 唯一索引
create table in1( nid int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, extra text, unique ix_name (name))创建唯一索引
create unique index 索引名 on 表名(列名)删除唯一索引
drop unique index 索引名 on 表名3、主键索引
主键有两个功能：加速查询 和 唯一约束（不可含null）
创建表 + 创建主键
create table in1( nid int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, extra text, index ix_name (name))
OR
create table in1( nid int not null auto_increment, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, extra text, primary key(ni1), index ix_name (name))创建主键
alter table 表名 add primary key(列名);删除主键
alter table 表名 drop primary key;alter table 表名 modify 列名 int, drop primary key;4、组合索引
组合索引是将n个列组合成一个索引
其应用场景为：频繁的同时使用n列来进行查询，如：where n1 = ‘alex‘ and n2 = 666。
创建表create table in3( nid int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, extra text)创建组合索引create index ix_name_email on in3(name,email);如上创建组合索引之后，查询：
name and email -- 使用索引
name -- 使用索引
email -- 不使用索引
注意：对于同时搜索n个条件时，组合索引的性能好于多个单一索引合并。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/IT-Scavenger/p/9190147.html