1.自連接
a》求所有計算機組成原理比java成績高的同學id。
1>先找到計算機組成原理和java課程的id
2>根據id再成績表中進行篩選
2.子查詢
單行子查詢（子查詢的結果只有一種）
a》查詢和“不想畢業”同班的同學有哪些
多行查詢
a》查詢語文或者英文對應的成績
1>藉助in
2>藉助exists
3.合併查詢
把多個查詢的結果集合合併成一個集合（需保證多個結果集之間的字段類型和數目都得一致）
a》查詢id<3或者名字爲英文的課程
1>用or
2>用union
(如果兩個查詢中有相同的記錄，只會保留一個，如果不想去重，可以使用union all）
4.索引
索引：相當於目錄
如果沒有索引，我們在查找的時候，就需要把整個表遍歷一遍，相當於“順序表”。數據庫的數據是在磁盤上。磁盤訪問速度比較慢，並且數據量也可能很多，這個速度就會很慢，索引就可以很好解決這一點。
索引可以考慮的數據結構：
1.二叉搜索樹：查找效率O（logN）
2.哈希表 查找效率是O（1）
但是哈希表只能進行一些相等的判斷查詢，對於一些查詢某一範圍內的數據，是不行的。但是對於二叉搜索樹，她的中序遍歷結果是有序的，假如查詢[a,b]範圍內的數據，可以先找到a,再找到b,中序遍歷a,b之間的結果就是想要的數據。但是當數據量比較大的時候，最終操作效率也會越低。
真實的索引結構是一種N叉搜索樹：B+樹
每個節點是N叉，每個節點也可以存多個數據
每個節點的度=存的數據個數+1。
4和8兩個數據把整個數據集切分爲3部分，比4小，比4大比5小，比5大三部分，此時就相當於N分查找，比二分查找還快。
B+樹的真實索引結構：
相比B樹：
1.每一層元素之間都鏈接一起了
2.數據只再葉子節點上保存，非葉子節點只保存一些輔助查找的邊界信息。
這裏的葉子節點放到磁盤上，非葉子節點放到內存中，查找效率就更高了。（減少了讀磁盤次數）
其實索引本質也就是使用空間來換時間。
加在主鍵上的索引和其他列的索引是截然不同的。
主鍵索引的葉子節點存的是數據的完整記錄，其他索引的葉子節點存的是主鍵的id
查看索引：
創建索引：
刪除索引：
5.事務
把一組操作封裝在一起，成爲了一個共同的執行單元。
基本特性：
ACID
1.原子性：事務中的若干操作，要麼全部成功，要麼就全不執行。（假如中間某個步驟出錯，就把之前執行的步驟給回滾回去）
2.一致性：執行事務前後，數據一致出於一種合法的狀態。
3.持久性：事務一旦執行完畢，此時對於數據的修改就是持久生效的（寫入磁盤了，數據存到內存就是不持久的，重啓就沒了）
4.隔離性：涉及併發執行事務，比較複雜