1、数据库不满足隔离性，会发生脏数据、不可重复读、幻读等情况。
脏数据：事务A在修改过程中发生了回滚，事务B读到了修改之后的数据，这个数据是无效的；
不可重复读：事务A修改数据的过程中，事务B读取了一批数据；A修改之后B再去读，发现结果跟之前的不一致；
幻读：事务A在添加过程中发生了回滚，事务B读到了添加之后的数据，是数据库中不存在的。
2、游标
游标（cursor）是得到一组数据结果之后用来单行访问数据集的指针。
3、java读取数据库的getObject和getString方法
getObject是一次性获取所有数据，getString是一次一行。针对内存和网络情况选择相应的方法。
4、范式
范式是设计数据库表结构时建议满足的一些要求。从低到高依次有第一范式，第二范式，第三范式，BCNF范式，第四范式。大概了解了前三个。
第一范式是说表的每一列都不可再分，例如电话号码，可以有固定电话和移动电话，这个设计就是不符合第一范式的。数据库使用的时候都能够满足第一范式，设计不出不符合第一范式的表。
第二范式是说表中需要有主键，可以是单独主键，也可以是组合主键，如果是组合主键，不能有部分依赖，例如一个成绩表，主键是学号和课程号，有一个字段是学生年龄，这个字段部分依赖与学号，因此这个设计不符合第二范式。不符合第二范式会造成数据库的数据冗余。
第三范式是说表中不能够有传递依赖与主键。例如主键学号决定了一个班级，班级决定了任课教师，任课教师就是传递依赖与学号的，这样在修改的时候就需要很多冗余操作。
后面几个范式有待于进一步学习。。。。。。
5、索引
索引是提高数据库查询的一种有效方法，当然提高查询的代价是需要维护一个索引表结构，数据库在做增删改操作的时候，索引表结构也要相应的修改，所以索引不是越多越好。
常见的索引有B+树索引，hash索引，顾名思义，索引结构分别为B+树和hash表。B+树比较好理解，指针域、叶子节点存放数据；hash表可以在常数时间查询某一个数据（理想情况下，没有冲突），但是hash表的问题就在于不能够用于查询连续数据集，而B+树很擅长于此；hash不能做局部查询，如like ‘%sql%’，因为hash映射之后的结果不再是类似的内容；hash不能做排序；如果是组合的hash索引，必须在一起查询；（关于hash索引和B+树索引未完待续）
组合索引的话，有一个名词叫做最左前缀，意思是以左侧的字段为索引基准，在此基础上再构造子域的索引。以最左前缀查询时能够提高索引效率，而以右侧字段查询时，是不会走索引的。所以最左前缀要选择查询频率较高的、字段内容较丰富的、修改较少的，这通常会存在矛盾，所以需要平衡几个条件，选择最优最左前缀。
如果索引列允许为null，则如果where查询中存在is null的话，执行计划会走全表查询，因为null是不定状态，null和null也是不等的，所以要尽量避免在索引列上允许为null；
聚集索引——物理结构与索引结构一致，通常索引子节点上直接存储数据；非聚集索引——不一致。主键、经常批量查询、不经常修改的字段通常设置成聚集索引。
6、几种数据库的比较
oracle是最古老的一种数据库，传统行业如金融等都用的这个，安全性比较高，性能也好；Mysql是2000年左右才开始出现的，开源，比较适合轻量级网站开发，刚开始默认引擎是MyISAM，不支持事务，后来改成InnoDB，才开始支持事务，Mysql对一些不常用的sql语句也不支持，例如check，会编译，但不会在运行时检查；sqlserver是微软搞得，封闭，跟windows，vs兼容较好，一些中小企业常用。
mysql两种存储引擎的区别，MyISAM默认不支持事务，InnoDB支持事务；MyISAM需要较少的内存和磁盘空间，InnoDB因为要支持事务所以需求较大；
7、优化查询的几种方法
1）用临时表，把查询结果缓存在数据库中；
2）使用相同的sql语句，因为之前已经在数据库中编译过了；
3）使用索引；
4）尽量不用like '%sql%'的形式，这样的模糊查询会不走索引；
5）用where语句尽可能的筛除数据，然后再执行聚集函数（groupby，having）；
6）只查询需要的字段；
7）如果知道查询的条数，用limit限制；
8）对于链表查询join，尽可能在两个join的字段上加索引，这样两个字段就是有序的，不需要做笛卡尔积；
8、执行计划的执行顺序
where>group by>having>order by