1.自连接
a》求所有计算机组成原理比java成绩高的同学id。
1>先找到计算机组成原理和java课程的id
2>根据id再成绩表中进行筛选
2.子查询
单行子查询（子查询的结果只有一种）
a》查询和“不想毕业”同班的同学有哪些
多行查询
a》查询语文或者英文对应的成绩
1>借助in
2>借助exists
3.合并查询
把多个查询的结果集合合并成一个集合（需保证多个结果集之间的字段类型和数目都得一致）
a》查询id<3或者名字为英文的课程
1>用or
2>用union
(如果两个查询中有相同的记录，只会保留一个，如果不想去重，可以使用union all）
4.索引
索引：相当于目录
如果没有索引，我们在查找的时候，就需要把整个表遍历一遍，相当于“顺序表”。数据库的数据是在磁盘上。磁盘访问速度比较慢，并且数据量也可能很多，这个速度就会很慢，索引就可以很好解决这一点。
索引可以考虑的数据结构：
1.二叉搜索树：查找效率O（logN）
2.哈希表 查找效率是O（1）
但是哈希表只能进行一些相等的判断查询，对于一些查询某一范围内的数据，是不行的。但是对于二叉搜索树，她的中序遍历结果是有序的，假如查询[a,b]范围内的数据，可以先找到a,再找到b,中序遍历a,b之间的结果就是想要的数据。但是当数据量比较大的时候，最终操作效率也会越低。
真实的索引结构是一种N叉搜索树：B+树
每个节点是N叉，每个节点也可以存多个数据
每个节点的度=存的数据个数+1。
4和8两个数据把整个数据集切分为3部分，比4小，比4大比5小，比5大三部分，此时就相当于N分查找，比二分查找还快。
B+树的真实索引结构：
相比B树：
1.每一层元素之间都链接一起了
2.数据只再叶子节点上保存，非叶子节点只保存一些辅助查找的边界信息。
这里的叶子节点放到磁盘上，非叶子节点放到内存中，查找效率就更高了。（减少了读磁盘次数）
其实索引本质也就是使用空间来换时间。
加在主键上的索引和其他列的索引是截然不同的。
主键索引的叶子节点存的是数据的完整记录，其他索引的叶子节点存的是主键的id
查看索引：
创建索引：
删除索引：
5.事务
把一组操作封装在一起，成为了一个共同的执行单元。
基本特性：
ACID
1.原子性：事务中的若干操作，要么全部成功，要么就全不执行。（假如中间某个步骤出错，就把之前执行的步骤给回滚回去）
2.一致性：执行事务前后，数据一致出于一种合法的状态。
3.持久性：事务一旦执行完毕，此时对于数据的修改就是持久生效的（写入磁盘了，数据存到内存就是不持久的，重启就没了）
4.隔离性：涉及并发执行事务，比较复杂