数据库大的知识点，特此补上。看的还是《漫画数据库》。
一、查询
如果要从一个数据库里面检索出某一字段为最大的数据项，那用什么方法呢？——其实用子查询就可以查到。
1)子查询是查询里面再嵌套查询。
people表：
如果我要查询年龄最大的那一行数据项。就可以使用子查询。
select * from people where age = (select max(age) from people);
选出people里面的最大年龄，再选出年龄等于最大值的数据。
当然，还有另外一种方法。
select * from people order by age desc limit 1;
通过从大到小的排序，并且限制数据为一条，那么就是最大的了。当然，有两条数据都是最大，那么这条语句就不完美了。
2)相关子查询
子查询内部嵌套的表格其实可以使用外部指定的表格，为相关子查询。这里说的不是外部和内部的表格一定是不同的。看例子。
假如现在选出年龄大于本国平均年龄的人，单单用子查询是查不了的，因为我们需要每条数据的国家都和平均年龄的国家对应。
select * from people p where age>(select avg(age) from people where count ry = p.country);
选出平均年龄的时候，如果没有where country = p.country那么选出来的只是大于全部人的平均年龄的数据。
但是有了之后，假如选到country为a的数据，那就会根据a国家的平均年龄进行比较，最终得到结果。
灵活运用子查询功能是很强大的。
二、事务隔离级别
1)事务
既然谈到事务隔离级别，先要说明事务是什么东西，之前论坛一个老鸟也面试过别人这样的问题，
数据库进行数据的检索，插入、更新和删除，用户的一系列操作我们称为事务，最重要的一点，保证数据的一致性和完整性。
保证数据的一致性和完整性是怎么来的？其实数据库事务具有酸性。开玩笑，其实是ACID属性。
A,Atomicity，原子性，事务必须结束与提交或者回滚的任意一个任务。
C,Consistency，一致性，执行数据库事务不能破坏数据库的一致性，举个例子（你从银行取了1000元，那么其他关联表要跟着变）。
I,Isolation，隔离性，两个事务的执行互不干扰。
D,Durability，持久性，事务完成，便将更改持久保存于数据库，不会被回滚。
2)执行控制——利用锁
共享锁，一个事务读取数据时，可以加共享锁，就是其他事务只能读取数据，不能更改数据。
独占锁，一个事务更改数据时，可以加独占锁，就是其他事务不能读取数据，也不能更改数据。
3)隔离级别
笔试题中有考到，第一时间想到赃读，不可重复读这些。隔离级别的倒忘光了。
设定隔离级别后的现象。
先解释三个现象：
脏读：dirty read，事务1提交之前，事务2读取了1中的数据，1一旦回滚，2读取了不存在的数据的现象。
我本金10元，往银行存了10元，后面没存了，但是银行那边读多10元，并且按20元处理。
不可重复读：non-repeatable read，事务1读取时，事务2更新并提交，事务1再读取，发现前后数据不同。
银行查账单，发现你有10元，然后你取了10元出来，银行再查，发现余额为0。前后不同。
虚度（幻读）：phatom，事务1检索多行数据，事务2插入符合检索条件的新数据，事务1第二次检索发现前后数据不同。
银行查询你的消费清单，你又跑去消费了，然后后面再查发现新消费的账单怎么不在第一次的查询里面，如幻影般消失。
read uncommited，读未提交，以上三种现象都可能会发生。
read commited，读提交，防止脏读，脏读的问题解决就是提交完成的数据才给你读，不然一旦回滚，读出来就是错的。
repeateable read，重复读，防止脏读和不可重复读，不可重复读确实是发生在事务提交之后，问题在于读取的时候又有事务进行更改，所以问题解决是，一旦读取数据，就不让你在中途进行更新（MySQL默认级别）。
serializable，序列化，防止三种现象，幻读问题是，你事务进行检索数据之后，有人插入新的数据，后面再检索发现多了一条，好比银行小姐明明就看你消费100元，后面你又刷卡1000，后面查出来的总消费是1100，这是银行小姐就慌张了。
解决问题所在就是读取数据时还禁止其他事务进行插入或者删除。
这样看来，其实事务的隔离机制就是在控制事务后其他事务不能进行的操作，隔离级别越高，条件就越多，代价越大，但是也不会出现任何的三种现象。
4)悲观锁和乐观锁
悲观锁：给加载的数据加锁，不让其他事务更新和加载，这样，脏读和不可重复读都不会出现，虚读还是有的，因为还是可以插入或者删除数据。
乐观锁：并不会像悲观那样锁死，基于数据版本的记录，更新最后的更新，这样的话，其实不可重复读的问题还是存在的。
根据不同的数据库设计和性能要求进行所需要的隔离级别，才是最恰当的。