数据库从键
‘壹’ 超键(super key)、候选键(candidate key)和主键(primary key) 外键(foreign key)的区别
超键(super key):在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键
候选键(candidate key):不含有多余属性的超键称为候选键
主键(primary key):用户选作元组标识的一个候选键程序主键
比如一个小范围的所有人，没有重名的，考虑以下属性
身份证 姓名 性别 年龄
身份证唯一，所以是一个超键
姓名唯一，所以是一个超键
（姓名，性别）唯一，所以是一个超键
（姓名，性别，年龄）唯一，所以是一个超键
--这里可以看出，超键的组合是唯一的，但可能不是最小唯一的
身份证唯一，而且没有多余属性，所以是一个候选键
姓名唯一，而且没有多余属性，所以是一个候选键
--这里可以看出，候选键是没有多余属性的超键
考虑输入查询方便性，可以选择 身份证 为主键
也可以 考虑习惯 选择 姓名 为主键
--主键是选中的一个候选键
你将id设置为primary key;
将workerld 设置为unique
‘叁’ 数据库中的键、主码、主键是什么意思
码（键）：代表数目的符号
主码也就是主键，是惟一标识表中的每一行的字段或者多个字段的组合，它可以实现表的实体完整性
每个表只能有惟一的主码，且不能为空
这需要理清几个概念：
1）候选键： 关系中的一个属性组，其值能唯一标识一个元组，若从该属性组中去掉任何一个属性，它就不具有这一性质了，这样的属性组称作候选码。
2）主键：当有多个候选码时，可以选定一个作为主码，选定的候选码称主键
3）外键： 关系R中的一个属性组，它不是R的候选码，但它与另一个关系S的候选码相对应，则称这个属性组为R的外码或外键。
举个例子：
有两个关系：
student(s#,sname,d#),即学生这个关系有三个属性：学号，姓名，所在系别
dep(d#,dname)，即院系有两个属性：系号、系名
则s＃、d＃是主键，也是各自所在关系的唯一候选键，d＃是student的外键
‘肆’ 数据库主库与从库
这其实是根据数据库的三大范式设计范式（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这种规则就是范式。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来，数据库只需满足第三范式（3NF）就行了。下面我们举例介绍第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
在创建一个数据库的过程中，范化是将其转化为一些表的过程，这种方法可以使从数据库得到的结果更加明确。这样可能使数据库产生重复数据，从而导致创建多余的表。范化是在识别数据库中的数据元素、关系，以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。
下面是范化的一个例子 Customer Item purchased Purchase price Thomas Shirt $40 Maria Tennis shoes $35 Evelyn Shirt $40 Pajaro Trousers $25
如果上面这个表用于保存物品的价格，而你想要删除其中的一个顾客，这时你就必须同时删除一个价格。范化就是要解决这个问题，你可以将这个表化为两个表，一个用于存储每个顾客和他所买物品的信息，另一个用于存储每件产品和其价格的信息，这样对其中一个表做添加或删除操作就不会影响另一个表。关系数据库的几种设计范式介绍1 第一范式（1NF）
在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。
所谓第一范式（1NF）是指数据库表的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。如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。例如，对于图3-2 中的员工信息表，不能将员工信息都放在一列中显示，也不能将其中的两列或多列在一列中显示；员工信息表的每一行只表示一个员工的信息，一个员工的信息在表中只出现一次。简而言之，第一范式就是无重复的列。2 第二范式（2NF）
第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。如图3-2 员工信息表中加上了员工编号（emp_id）列，因为每个员工的员工编号是惟一的，因此每个员工可以被惟一区分。这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。
第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。简而言之，第二范式就是非主属性非部分依赖于主关键字。3 第三范式（3NF）
满足第三范式（3NF）必须先满足第二范式（2NF）。简而言之，第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。例如，存在一个部门信息表，其中每个部门有部门编号（dept_id）、部门名称、部门简介等信息。那么在图3-2的员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。如果不存在部门信息表，则根据第三范式（3NF）也应该构建它，否则就会有大量的数据冗余。简而言之，第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。
数据库设计三大范式应用实例剖析
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。
设计范式是不是很难懂呢？非也，大学教材上给我们一堆数学公式我们当然看不懂，也记不住。所以我们很多人就根本不按照范式来设计数据库。
实质上，设计范式用很形象、很简洁的话语就能说清楚，道明白。本文将对范式进行通俗地说明，并以笔者曾经设计的一个简单论坛的数据库为例来讲解怎样将这些范式应用于实际工程。范式说明
第一范式（1NF）：数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分。这个单一属性由基本类型构成，包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。
例如，如下的数据库表是符合第一范式的： 字段1 字段2 字段3 字段4 而这样的数据库表是不符合第一范式的： 字段1 字段2 字段3 字段4
字段3.1 字段3.2 很显然，在当前的任何关系数据库管理系统（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库，因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。因此，你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。
第二范式（2NF）：数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖（部分函数依赖指的是存在组合关键字中的某些字段决定非关键字段的情况），也即所有非关键字段都完全依赖于任意一组候选关键字。 假定选课关系表为SelectCourse(学号, 姓名, 年龄, 课程名称, 成绩, 学分)，关键字为组合关键字(学号, 课程名称)，因为存在如下决定关系：
(学号, 课程名称) → (姓名, 年龄, 成绩, 学分)
这个数据库表不满足第二范式，因为存在如下决定关系：
(课程名称) → (学分)
(学号) → (姓名, 年龄)
即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。
由于不符合2NF，这个选课关系表会存在如下问题：
(1) 数据冗余：
同一门课程由n个学生选修，"学分"就重复n-1次；同一个学生选修了m门课程，姓名和年龄就重复了m-1次。
(2) 更新异常：
若调整了某门课程的学分，数据表中所有行的"学分"值都要更新，否则会出现同一门课程学分不同的情况。
(3) 插入异常：
假设要开设一门新的课程，暂时还没有人选修。这样，由于还没有"学号"关键字，课程名称和学分也无法记录入数据库。
(4) 删除异常：
假设一批学生已经完成课程的选修，这些选修记录就应该从数据库表中删除。但是，与此同时，课程名称和学分信息也被删除了。很显然，这也会导致插入异常。
把选课关系表SelectCourse改为如下三个表：
学生：Student(学号, 姓名, 年龄)；
课程：Course(课程名称, 学分)；
选课关系：SelectCourse(学号, 课程名称, 成绩)。
这样的数据库表是符合第二范式的， 消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。
另外，所有单关键字的数据库表都符合第二范式，因为不可能存在组合关键字。 第三范式（3NF）：在第二范式的基础上，数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。所谓传递函数依赖，指的是如果存在"A → B → C"的决定关系，则C传递函数依赖于A。因此，满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系：
关键字段 → 非关键字段x → 非关键字段y
假定学生关系表为Student(学号, 姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)，关键字为单一关键字"学号"，因为存在如下决定关系：
(学号) → (姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)
这个数据库是符合2NF的，但是不符合3NF，因为存在如下决定关系：
(学号) → (所在学院) → (学院地点, 学院电话)
即存在非关键字段"学院地点"、"学院电话"对关键字段"学号"的传递函数依赖。
它也会存在数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常的情况，读者可自行分析得知。
把学生关系表分为如下两个表：
学生：(学号, 姓名, 年龄, 所在学院)；
学院：(学院, 地点, 电话)。 这样的数据库表是符合第三范式的，消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。
鲍依斯-科得范式（BCNF）：在第三范式的基础上，数据库表中如果不存在任何字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。
假设仓库管理关系表为StorehouseManage(仓库ID, 存储物品ID, 管理员ID, 数量)，且有一个管理员只在一个仓库工作；一个仓库可以存储多种物品。这个数据库表中存在如下决定关系：
(仓库ID, 存储物品ID) →(管理员ID, 数量)
(管理员ID, 存储物品ID) → (仓库ID, 数量)
所以，(仓库ID, 存储物品ID)和(管理员ID, 存储物品ID)都是StorehouseManage的候选关键字，表中的唯一非关键字段为数量，它是符合第三范式的。但是，由于存在如下决定关系：
(仓库ID) → (管理员ID)
(管理员ID) → (仓库ID)
即存在关键字段决定关键字段的情况，所以其不符合BCNF范式。它会出现如下异常情况：
(1) 删除异常：
当仓库被清空后，所有"存储物品ID"和"数量"信息被删除的同时，"仓库ID"和"管理员ID"信息也被删除了。
(2) 插入异常：
当仓库没有存储任何物品时，无法给仓库分配管理员。
(3) 更新异常：
如果仓库换了管理员，则表中所有行的管理员ID都要修改。
把仓库管理关系表分解为二个关系表：
仓库管理：StorehouseManage(仓库ID, 管理员ID)；
仓库：Storehouse(仓库ID, 存储物品ID, 数量)。
这样的数据库表是符合BCNF范式的，消除了删除异常、插入异常和更新异常。
范式应用
我们来逐步搞定一个论坛的数据库，有如下信息：
（1）用户：用户名，email，主页，电话，联系地址
（2）帖子：发帖标题，发帖内容，回复标题，回复内容
第一次我们将数据库设计为仅仅存在表：
用户名 email 主页电话 联系地址 发帖标题 发帖内容 回复标题 回复内容
这个数据库表符合第一范式，但是没有任何一组候选关键字能决定数据库表的整行，唯一的关键字段用户名也不能完全决定整个元组。我们需要增加"发帖ID"、"回复ID"字段，即将表修改为：
用户名 email 主页电话 联系地址 发帖ID 发帖标题 发帖内容 回复ID 回复标题 回复内容
这样数据表中的关键字(用户名，发帖ID，回复ID)能决定整行：
(用户名,发帖ID,回复ID) → (email,主页,电话,联系地址,发帖标题,发帖内容,回复标题,回复内容)
但是，这样的设计不符合第二范式，因为存在如下决定关系：
(用户名) → (email,主页,电话,联系地址)
(发帖ID) → (发帖标题,发帖内容)
(回复ID) → (回复标题,回复内容)
即非关键字段部分函数依赖于候选关键字段，很明显，这个设计会导致大量的数据冗余和操作异常。
我们将数据库表分解为（带下划线的为关键字）：
（1） 用户信息：用户名，email，主页，电话，联系地址
（2） 帖子信息：发帖ID，标题，内容
（3） 回复信息：回复ID，标题，内容
（4） 发贴：用户名，发帖ID
（5） 回复：发帖ID，回复ID
这样的设计是满足第1、2、3范式和BCNF范式要求的，但是这样的设计是不是最好的呢？
不一定。
观察可知，第4项"发帖"中的"用户名"和"发帖ID"之间是1：N的关系，因此我们可以把"发帖"合并到第2项的"帖子信息"中；第5项"回复"中的"发帖ID"和"回复ID"之间也是1：N的关系，因此我们可以把"回复"合并到第3项的"回复信息"中。这样可以一定量地减少数据冗余，新的设计为：
（1） 用户信息：用户名，email，主页，电话，联系地址
（2） 帖子信息：用户名，发帖ID，标题，内容
（3） 回复信息：发帖ID，回复ID，标题，内容
数据库表1显然满足所有范式的要求；
数据库表2中存在非关键字“标题”、“内容”对关键字段“发帖ID”的部分函数依赖，即不满足第二范式的要求，但是这一设计并不会导致数据冗余和操作异常；
数据库表3中也存在非关键字段"标题"、"内容"对关键字段"回复ID"的部分函数依赖，也不满足第二范式的要求，但是与数据库表2相似，这一设计也不会导致数据冗余和操作异常。
由此可以看出，并不一定要强行满足范式的要求，对于1：N关系，当1的一边合并到N的那边后，N的那边就不再满足第二范式了，但是这种设计反而比较好！
对于M：N的关系，不能将M一边或N一边合并到另一边去，这样会导致不符合范式要求，同时导致操作异常和数据冗余。
对于1：1的关系，我们可以将左边的1或者右边的1合并到另一边去，设计导致不符合范式要求，但是并不会导致操作异常和数据冗余。
‘伍’ 数据库老师会问哪些问题
1.MySQL 主键与索引的联系与区别
主键是为了标识数据库记录唯一性，不允许记录重复，且键值不能为空，主键也是一个特殊索引。
数据表中只允许有一个主键，但是可以有多个索引。
使用主键会数据库会自动创建主索引，也可以在非主键上创建索引，方便查询效率。
索引可以提高查询速度，它就相当于字典的目录，可以通过它很快查询到想要的结果，而不需要进行全表扫描。
主键索引外索引的值可以为空。
主键也可以由多个字段组成，组成复合主键，同时主键肯定也是唯一索引。
唯一索引则表示该索引值唯一，可以由一个或几个字段组成，一个表可以有多个唯一索引。
2.数据库索引是怎么回事？用的啥数据结构 为什么B+树比B树更合适
一个索引是存储的表中一个特定列的值数据结构（最常见的是B-Tree）。索引是在表的列上创建。所以，要记住的关键点是索引包含一个表中列的值，并且这些值存储在一个数据结构中。请记住记住这一点：索引是一种数据结构 。
什么样的数据结构可以作为索引？
B-Tree 是最常用的用于索引的数据结构。因为它们是时间复杂度低， 查找、删除、插入操作都可以可以在对数时间内完成。另外一个重要原因存储在B-Tree中的数据是有序的。数据库管理系统（RDBMS）通常决定索引应该用哪些数据结构。但是，在某些情况下，你在创建索引时可以指定索引要使用的数据结构。
当我们利用索引查询的时候，不可能把整个索引全部加载到内存，只能逐一加载每个磁盘页，磁盘页对应索引树的节点。那么Mysql衡量查询效率的标准就是磁盘IO次数。如果我们利用二叉树作为索引结构，那么磁盘的IO次数和索引树的高度是相关的。
那么为了提高查询效率，就需要减少磁盘IO数。为了减少磁盘IO的次数，就需要尽量降低树的高度，需要把原来“瘦高”的树结构变的“矮胖”，树的每层的分叉越多越好，因此B树正好符合我们的要求，这也是B-树的特征之一。
B树 B树的节点为关键字和相应的数据（索引等）
B+树 B+树是B树的一个变形，非叶子节点只保存索引，不保存实际的数据，数据都保存在叶子节点中，B+树的叶子节点为链表，链表放数据，非叶子节点是索引。
对比：
B树和B+树同样适用于高度越低，查询越快。
B树查找节点，B+树只需要查询所有节点（索引），B树查询索引和数据。虽然可能第一个就找到，但在极端情况下，需要全查询索引和数据，不如B+树稳定。
B+树和B树比，B+树的硬盘空间更少，io的读写代价更低。因为B+树节点只有索引，占位更少。在查询的情况下硬盘指针移动更低
表的主键、外键必须有索引；
数据量超过300的表应该有索引；
经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；
经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；
索引应该建在选择性高的字段上；
索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；
复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替
频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；
删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；
限制表上的索引数目。对一个存在大量更新操作的表，所建索引的数目一般不要超过3个，最多不要超过5个。索引虽说提高了访问速度，但太多索引会影响数据的更新操作。
避免在取值朝一个方向增长的字段（例如：日期类型的字段）上，建立索引；对复合索引，避免将这种类型的字段放置在最前面
对复合索引，按照字段在查询条件中出现的频度建立索引
删除不再使用，或者很少被使用的索引。
性能极高 – Redis能支持超过 100K+ 每秒的读写频率。
丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
原子 – Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。
丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。
表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。
行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。
页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般
哈希表索引是怎么工作的？
哈希表是另外一种你可能看到用作索引的数据结构-这些索引通常被称为哈希索引。使用哈希索引的原因是，在寻找值时哈希表效率极高。所以，如果使用哈希索引，对于比较字符串是否相等的查询能够极快的检索出的值。例如之前我们讨论过的这个查询(SELECT * FROM Employee WHERE Employee_Name = ‘Jesus’) 就可以受益于创建在Employee_Name 列上的哈希索引。哈系索引的工作方式是将列的值作为索引的键值（key），和键值相对应实际的值（value）是指向该表中相应行的指针。因为哈希表基本上可以看作是关联数组，一个典型的数据项就像“Jesus => 0x28939″，而0x28939是对内存中表中包含Jesus这一行的引用。在哈系索引的中查询一个像“Jesus”这样的值，并得到对应行的在内存中的引用，明显要比扫描全表获得值为“Jesus”的行的方式快很多。
哈希索引的缺点
哈希表是无顺的数据结构，对于很多类型的查询语句哈希索引都无能为力。举例来说，假如你想要找出所有小于40岁的员工。你怎么使用使用哈希索引进行查询？这不可行，因为哈希表只适合查询键值对-也就是说查询相等的查询（例：like “WHERE name = ‘Jesus’）。哈希表的键值映射也暗示其键的存储是无序的。这就是为什么哈希索引通常不是数据库索引的默认数据结构-因为在作为索引的数据结构时，其不像B-Tree那么灵活
3.创建索引的注意事项
索引可以提高数据的访问速度，但同时也增加了插入、更新和删除操作的处理时间，解决此问题就是分析应用程序的业务处理、数据使用，为经常被用作查询条件、或者被要求排序的字段建立索引。索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。
创建规则：
创建索引需要注意的地方：
4.MYSQL事务特性和实现原理
ACID表示原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（rability）。一个很好的事务处理系统，必须具备这些标准特性：
原子性（atomicity）
一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性
是利用Innodb的undo log。undo log名为回滚日志，是实现原子性的关键，当事务回滚时能够撤销所有已经成功执行的sql语句，他需要记录你要回滚的相应日志信息。
一致性（consistency）
数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。（在前面的例子中，一致性确保了，即使在执行第三、四条语句之间时系统崩溃，支票账户中也不会损失200美元，因为事务最终没有提交，所以事务中所做的修改也不会保存到数据库中。）
数据库通过原子性、隔离性、持久性来保证一致性
隔离性（isolation）
通常来说，一个事务所做的修改在最终提交以前，对其他事务是不可见的。（在前面的例子中，当执行完第三条语句、第四条语句还未开始时，此时有另外的一个账户汇总程序开始运行，则其看到支票帐户的余额并没有被减去200美元。）
利用的是锁和MVCC机制。MVCC,即多版本并发控制(Multi Version Concurrency Control),一个行记录数据有多个版本对快照数据，这些快照数据在undo log中。如果一个事务读取的行正在做DELELE或者UPDATE操作，读取操作不会等行上的锁释放，而是读取该行的快照版本。
持久性（rability）
一旦事务提交，则其所做的修改会永久保存到数据库。（此时即使系统崩溃，修改的数据也不会丢失。持久性是个有占模糊的概念，因为实际上持久性也分很多不同的级别。有些持久性策略能够提供非常强的安全保障，而有些则未必，而且不可能有能做到100%的持久性保证的策略。）
是利用Innodb的redo log。当做数据修改的时候，不仅在内存中操作，还会在redo log中记录这次操作。当事务提交的时候，会将redo log日志进行刷盘(redo log一部分在内存中，一部分在磁盘上)。当数据库宕机重启的时候，会将redo log中的内容恢复到数据库中，再根据undo log和binlog内容决定回滚数据还是提交数据。redo log体积小，刷盘快。redo log是一直往末尾进行追加，属于顺序IO。效率显然比随机IO来的快
5.redis的原理和优点
redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hashs（哈希类型）
这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的.
在此基础上，redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步.
Redis的优点:
6.Mysql中的锁机制
Mysql用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。这些锁统称为悲观锁
MySQL的锁机制比较简单，其最 显着的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。比如，MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level locking）；BDB存储引擎采用的是页面锁（page-level locking），但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁。
从上述特点可见，很难笼统地说哪种锁更好，只能就具体应用的特点来说哪种锁更合适！仅从锁的角度 来说：表级锁更适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如Web应用；而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又有 并发查询的应用，如一些在线事务处理（OLTP）系统。
7.ABC联合索引生效问题
对于复合索引：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index （a,b,c）。 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。
对于复合索引：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index （a,b,c）。 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。
‘陆’ 数据库中各种表的定义，如：主表，从表，主键，外键，主键表，外键表，他们之间的联系，越详细越好！
主表/父表 和 从表/子表 主键/外键都是相对而言的。
一个表的主键可以是另一个表的外键，相反也一样。
主键，外键是关系数据库的基础。所谓‘关系’就是主键，外键之间的联系。
‘柒’ 数据库中键的定义和作用
生活中每个人都有自己的特征，用于区别其他人，比如姓名，身份证号，因为姓名可能有重复，区分每个人的时候都使用身份证号，比如办银行卡需要对应本人的身份证号，这样可以把银行卡跟人关联起来。
数据库中的数据（表示某个事物或对象）也是同样，为了区分数据，类似人的身份证号，为数据定义一个键，跟身份证号一样，这个键作用多多：比如可以确定这个数据跟其他数据是不一样的，另外通过键可以跟其他类型数据关联起来，用于其他复杂用途比如复杂查询等
‘捌’ 数据库里面的主键和外键及候选键是什么意思啊
1、主键（primary key）吧：一张表（关系）的一个列（属性）或多个列可以作为主键，但是前提是让这个列作主键，这个列就能保证该列下的各个行（元组）的值不能相同，比如说用姓名属性作主键的话，那么这个主键就不一定可以，如果有两个人是同样的名字的话，就不能做到该属性下的各个元组数据的值不同，如果用阿拉伯数字作主键就是一个很好的选择。
2、外键（foreign key）：一张表（关系）的列（属性）它同时存在表1和表2中，它不是表1的主键，而是表2的主键，就可以说他是表1的外键。
3、候选键(Candidate Key)：能唯一标识表（关系）中行(元组)的列（属性），则称该属性为候选键，也称 候选关键字 或 候选码；由此来看候选键可以不只一个，还看一看得出的就是主键同时它也是候选键。
‘玖’ 数据库主键具体指哪项，有什么作用
主键：
关系数据库依赖于主键---它是数据库物理模式的基石。主键在物理层面上只有两个用途：
1.
惟一地标识一行。
2.
作为一个可以被外键有效引用的对象。
基于以上这两个用途，下面给出了我在设计物理层面的主键时所遵循的一些原则：
1.
主键应当是对用户没有意义的。如果用户看到了一个表示多对多关系的连接表中的数据，并抱怨它没有什么用处，那就证明它的主键设计地很好。
2.
主键应该是单列的，以便提高连接和筛选操作的效率。
注：使用复合键的人通常有两个理由为自己开脱，而这两个理由都是错误的。其一是主键应当具有实际意义，然而，让主键具有意义只不过是给人为地破坏数据库提供了方便。其二是利用这种方法可以在描述多对多关系的连接表中使用两个外部键来作为主键，我也反对这种做法，理由是：复合主键常常导致不良的外键，即当连接表成为另一个从表的主表，而依据上面的第二种方法成为这个表主键的一部分，然，这个表又有可能再成为其它从表的主表，其主键又有可能成了其它从表主键的一部分，如此传递下去，越靠后的从表，其主键将会包含越多的列了。
3.
永远也不要更新主键。实际上，因为主键除了惟一地标识一行之外，再没有其他的用途了，所以也就没有理由去对它更新。如果主键需要更新，则说明主键应对用户无意义的原则被违反了。
注：这项原则对于那些经常需要在数据转换或多数据库合并时进行数据整理的数据并不适用。
4.
主键不应包含动态变化的数据，如时间戳、创建时间列、修改时间列等。
5.
主键应当有计算机自动生成。如果由人来对主键的创建进行干预，就会使它带有除了惟一标识一行以外的意义。一旦越过这个界限，就可能产生认为修改主键的动机，这样，这种系统用来链接记录行、管理记录行的关键手段就会落入不了解数据库设计的人的手中。
外键是数据库一级的一个完整性约束，就是数据库基础理论书中所说的“参照完整性”的数据库实现方式。
外键属性当然是可以去掉的，如果你不想再用这种约束，对编程当然不会有什么影响，但相应的录入数据的时候就不对录入的数据进行“参照完整性”检查了。
例如有两个表
a(a,b)
:a为主键，b为外键（来自于b.b)
b(b,c,d)
:b为主键
如果我把字段b的外键属性去掉，对编程没什么影响。
如上面，a中的b要么为空，要么是在b的b中存在的值，有外键的时候，数据库会自动帮你检查a的b是否在b的b中存在。
‘拾’ 数据库中什么是主键，什么是外键
主键（Primary key）： 也称为主码或主关键字，用于惟一地确定一个元组的属性或属性组(复合主码)。每个关系都有一个并且只有一个主码。
外键（Foreign Key）：也称为外码或外部关键字。如果一个属性集不是所在关系的关键字，但是是其他关系的关键字，则该属性集称为外部关键字。
在关系数据库中可以通过外键使两个关系关联，这种联系通常是一对多（1：n）的，其中主（父）关系（1方）称为被参照关系，从（子）关系（n方）称为参照关系。
(10)数据库从键扩展阅读：
数据库主键作用:
1、保证实体的完整性
2、加快数据库的操作速度
3、在表中添加新记录时，DBMS会自动检查新记录的主键值，不允许该值与其他记录的主键值重复。
4、DBMS自动按主键值的顺序显示表中的记录。如果没有定义主键，则按输入记录的顺序显示表中的记录。
在有些数据库中，虽然主键不是必需的，但最好为每个表都设置一个主键，不管是单主键还是复合主键。它存在代表着表结构的完整性，表的记录必须得有唯一区分的字段，主键主要是用于其他表的外键关联，以及本记录的修改与删除。