数据库面试题（基本概念、索引、事务）
一、基本概念
1.主键、外键
主键
数据库表中对储存数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值（Null）。
外键
在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。
2.触发器
触发器是保证数据完整性的一种方法，它是与表事件相关的特殊的存储过程，它的执行不是由程序调用，也不是手工启动，而是由事件来触发，比如当对一个表进行操作（ insert，delete， update）时就会激活它执行。触发器经常用于加强数据的完整性约束和业务规则等。
触发器有如下作用：
可在写入数据表前，强制检验或转换数据。
触发器发生错误时，异动的结果会被撤销。
部分数据库管理系统可以针对数据定义语言（DDL）使用触发器，称为DDL触发器。
可依照特定的情况，替换异动的指令 (INSTEAD OF)。
3.存储过程
存储过程是一个预编译的SQL语句，允许模块化的设计，就是说只需创建一次，以后在该程序中就可以调用多次。如果某次操作需要执行多次SQL，使用存储过程比单纯SQL语句执行要快。
调用
1）可以用一个命令对象来调用存储过程。
2）可以供外部程序调用，比如：java程序。
优点
1）存储过程是预编译过的，执行效率高。
2）存储过程的代码直接存放于数据库中，通过存储过程名直接调用，减少网络通讯。
3）安全性高，执行存储过程需要有一定权限的用户。
4）存储过程可以重复使用，可减少数据库开发人员的工作量。
缺点
移植性差
4.视图
是一种虚拟的表，具有和物理表相同的功能。可以对视图进行增，改，查，操作，试图通常是有一个表或者多个表的行或列的子集。对视图的修改会影响基本表。它使得我们获取数据更容易，相比多表查询。
优点：
- 对数据库的访问，因为视图可以有选择性的选取数据库里的一部分。
- 用户通过简单的查询可以从复杂查询中得到结果。
- 维护数据的独立性，试图可从多个表检索数据。
- 对于相同的数据可产生不同的视图。
缺点：
查询视图时，必须把视图的查询转化成对基本表的查询，如果这个视图是由一个复杂的多表查询所定义，那么，那么就无法更改数据.
5.drop、truncate、 delete区别
drop直接删掉表。
truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始。
delete删除表中数据，可以加where字句。
（1） DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。
（2） 表和索引所占空间。当表被TRUNCATE 后，这个表和索引所占用的空间会恢复到初始大小，而DELETE操作不会减少表或索引所占用的空间。drop语句将表所占用的空间全释放掉。
（3） 一般而言，drop > truncate > delete
（4） 应用范围。TRUNCATE 只能对TABLE；DELETE可以是table和view
（5） TRUNCATE 和DELETE只删除数据，而DROP则删除整个表（结构和数据）。
（6） truncate与不带where的delete ：只删除数据，而不删除表的结构（定义）drop语句将删除表的结构被依赖的约束（constrain),触发器（trigger)索引（index);依赖于该表的存储过程/函数将被保留，但其状态会变为：invalid。
（7） delete语句为DML（data maintain Language),这个操作会被放到 rollback segment中,事务提交后才生效。如果有相应的 tigger,执行的时候将被触发。
（8） truncate、drop是DLL（data define language),操作立即生效，原数据不放到 rollback segment中，不能回滚。
（9） 在没有备份情况下，谨慎使用 drop 与 truncate。要删除部分数据行采用delete且注意结合where来约束影响范围。回滚段要足够大。要删除表用drop;若想保留表而将表中数据删除，如果于事务无关，用truncate即可实现。如果和事务有关，或老师想触发trigger,还是用delete。
（10） Truncate table 表名 速度快,而且效率高,因为:?truncate table 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同：二者均删除表中的全部行。但 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少。DELETE 语句每次删除一行，并在事务日志中为所删除的每行记录一项。TRUNCATE TABLE 通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据，并且只在事务日志中记录页的释放。
（11） TRUNCATE TABLE 删除表中的所有行，但表结构及其列、约束、索引等保持不变。新行标识所用的计数值重置为该列的种子。如果想保留标识计数值，请改用 DELETE。如果要删除表定义及其数据，请使用 DROP TABLE 语句。
（12） 对于由 FOREIGN KEY 约束引用的表，不能使用 TRUNCATE TABLE，而应使用不带 WHERE 子句的 DELETE 语句。由于 TRUNCATE TABLE 不记录在日志中，所以它不能激活触发器。
6.非关系型数据库和关系型数据库
非关系型数据库的优势
性能：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。
可扩展性：同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。
关系型数据库的优势
复杂查询：可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
事务支持：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。
其他
1.对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。
2.NOSQL数据库慢慢开始具备SQL数据库的一些复杂查询功能，比如MongoDB。
3.对于事务的支持也可以用一些系统级的原子操作来实现例如乐观锁之类的方法来曲线救国，比如Redis set nx。
7.数据库范式，根据某个场景设计数据表?
第一范式
(确保每列保持原子性)所有字段值都是不可分解的原子值。
第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足了第一范式。
第一范式的合理遵循需要根据系统的实际需求来定。比如某些数据库系统中需要用到“地址”这个属性，本来直接将“地址”属性设计成一个数据库表的字段就行。但是如果系统经常会访问“地址”属性中的“城市”部分，那么就非要将“地址”这个属性重新拆分为省份、城市、详细地址等多个部分进行存储，这样在对地址中某一部分操作的时候将非常方便。这样设计才算满足了数据库的第一范式，如下表所示。
上表所示的用户信息遵循了第一范式的要求，这样在对用户使用城市进行分类的时候就非常方便，也提高了数据库的性能。
第二范式
(确保表中的每列都和主键相关)在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。
第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。
比如要设计一个订单信息表，因为订单中可能会有多种商品，所以要将订单编号和商品编号作为数据库表的联合主键。
第三范式
(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关) 数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。
第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。
比如在设计一个订单数据表的时候，可以将客户编号作为一个外键和订单表建立相应的关系。而不可以在订单表中添加关于客户其它信息（比如姓名、所属公司等）的字段。
BCNF
符合3NF，并且，主属性不依赖于主属性。
若关系模式属于第二范式，且每个属性都不传递依赖于键码，则R属于BC范式。
通常BC范式的条件有多种等价的表述：每个非平凡依赖的左边必须包含键码；每个决定因素必须包含键码。
BC范式既检查非主属性，又检查主属性。当只检查非主属性时，就成了第三范式。满足BC范式的关系都必然满足第三范式。
还可以这么说：若一个关系达到了第三范式，并且它只有一个候选码，或者它的每个候选码都是单属性，则该关系自然达到BC范式。
一般，一个数据库设计符合3NF或BCNF就可以了。
第四范式
要求把同一表内的多对多关系删除。
第五范式
从最终结构重新建立原始结构。
8.连接
内连接
只连接匹配的行
左外连接
包含左边表的全部行（不管右边的表中是否存在与它们匹配的行），以及右边表中全部匹配的行
右外连接
包含右边表的全部行（不管左边的表中是否存在与它们匹配的行），以及左边表中全部匹配的行
全外连接
包含左、右两个表的全部行，不管另外一边的表中是否存在与它们匹配的行。
交叉连接
生成笛卡尔积－它不使用任何匹配或者选取条件，而是直接将一个数据源中的每个行与另一个数据源的每个行都一一匹配
9.varchar和char的使用场景
1.char的长度是不可变的，而varchar的长度是可变的。
定义一个char[10]和varchar[10]。
如果存进去的是‘csdn’,那么char所占的长度依然为10，除了字符‘csdn’外，后面跟六个空格，varchar就立马把长度变为4了，取数据的时候，char类型的要用trim()去掉多余的空格，而varchar是不需要的。
2.char的存取数度还是要比varchar要快得多，因为其长度固定，方便程序的存储与查找。
char也为此付出的是空间的代价，因为其长度固定，所以难免会有多余的空格占位符占据空间，可谓是以空间换取时间效率。
varchar是以空间效率为首位。
3.char的存储方式是：对英文字符（ASCII）占用1个字节，对一个汉字占用两个字节。
varchar的存储方式是：对每个英文字符占用2个字节，汉字也占用2个字节。
4.两者的存储数据都非unicode的字符数据。
10.SQL语言分类
SQL语言共分为四大类：
数据查询语言DQL
数据操纵语言DML
数据定义语言DDL
数据控制语言DCL
- 数据查询语言DQL
数据查询语言DQL基本结构是由SELECT子句，FROM子句，WHERE子句组成的查询块：
SELECT
FROM
WHERE
2 .数据操纵语言DML
数据操纵语言DML主要有三种形式：
- 插入：INSERT
- 更新：UPDATE
- 删除：DELETE
- 数据定义语言DDL
数据定义语言DDL用来创建数据库中的各种对象-----表、视图、索引、同义词、聚簇等如：
CREATE TABLE/VIEW/INDEX/SYN/CLUSTER
表 视图 索引 同义词 簇
DDL操作是隐性提交的！不能rollback
- 数据控制语言DCL
数据控制语言DCL用来授予或回收访问数据库的某种特权，并控制数据库操纵事务发生的时间及效果，对数据库实行监视等。如：
- GRANT：授权。
- ROLLBACK [WORK] TO [SAVEPOINT]：回退到某一点。回滚—ROLLBACK；回滚命令使数据库状态回到上次最后提交的状态。其格式为：
SQL>ROLLBACK;- COMMIT [WORK]：提交。
在数据库的插入、删除和修改操作时，只有当事务在提交到数据
库时才算完成。在事务提交前，只有操作数据库的这个人才能有权看
到所做的事情，别人只有在最后提交完成后才可以看到。
提交数据有三种类型：显式提交、隐式提交及自动提交。下面分
别说明这三种类型。
(1) 显式提交
用COMMIT命令直接完成的提交为显式提交。其格式为：
SQL>COMMIT；
(2) 隐式提交
用SQL命令间接完成的提交为隐式提交。这些命令是：
ALTER，AUDIT，COMMENT，CONNECT，CREATE，DISCONNECT，DROP，
EXIT，GRANT，NOAUDIT，QUIT，REVOKE，RENAME。
(3) 自动提交
若把AUTOCOMMIT设置为ON，则在插入、修改、删除语句执行后，
系统将自动进行提交，这就是自动提交。其格式为：
SQL>SET AUTOCOMMIT ON；
11.数据库设计的六个阶段
1.需求分析
分析用户需求（数据、功能和性能需求）
2.概念结构设计
主要采用E-R模型设计
3.逻辑结构设计
通过将E-R图转换成表实现E-R模型到关系模型的转换，进行关系规范化
4.数据库物理设计
主要是为所设计的数据库选择合适的存储结构和存储路径
5.数据库的实施
编程、测试和试运行
6.数据库运行和维护
系统的运行和数据库的日常维护
二、索引
1.什么是索引
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，索引的实现通常使用B树及其变种B+树。
在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
2.索引的作用
索引作用：
协助快速查询、更新数据库表中数据。
为表设置索引要付出代价的：
一是增加了数据库的存储空间
二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。
3.索引的优缺点
创建索引可以大大提高系统的性能（优点）：
1.通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
2.可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
3.可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
4.在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
5.通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
增加索引也有许多不利的方面(缺点)：
1.创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
2.索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
3.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度
4.哪些列适合建立索引、哪些不适合建索引？
索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候，应该考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。
一般来说，应该在这些列上创建索引：
（1）在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
（2）在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
（3）在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
（4）在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
（5）在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
（6）在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
对于有些列不应该创建索引：
（1）对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。
这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
（2）对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。
这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
（3）对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。
这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
（4）当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
5.什么样的字段适合建索引
唯一、不为空、经常被查询的字段
6.MySQL B+Tree索引和Hash索引的区别?
Hash索引和B+树索引的特点：
Hash索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位;
B+树索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问;
为什么不都用Hash索引而使用B+树索引？
（1）Hash索引仅仅能满足"=",“IN"和”"查询，不能使用范围查询,因为经过相应的Hash算法处理之后的Hash值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样；
（2）Hash索引无法被用来避免数据的排序操作，因为Hash值的大小关系并不一定和Hash运算前的键值完全一样；
（3）Hash索引不能利用部分索引键查询，对于组合索引，Hash索引在计算Hash值的时候是组合索引键合并后再一起计算Hash值，而不是单独计算Hash值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash索引也无法被利用；
（4）Hash索引在任何时候都不能避免表扫描，由于不同索引键存在相同Hash值，所以即使取满足某个Hash键值的数据的记录条数，也无法从Hash索引中直接完成查询，还是要回表查询数据；
（5）Hash索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B+树索引高。
补充：
1.MySQL中，只有HEAP/MEMORY引擎才显示支持Hash索引。
2.常用的InnoDB引擎中默认使用的是B+树索引，它会实时监控表上索引的使用情况，如果认为建立哈希索引可以提高查询效率，则自动在内存中的“自适应哈希索引缓冲区”建立哈希索引（在InnoDB中默认开启自适应哈希索引），通过观察搜索模式，MySQL会利用index key的前缀建立哈希索引，如果一个表几乎大部分都在缓冲池中，那么建立一个哈希索引能够加快等值查询。
3.如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提是，键值都是唯一的。如果键值不是唯一的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，直到找到相应的数据；
4.如果是范围查询检索，这时候哈希索引就毫无用武之地了，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索；
同理，哈希索引没办法利用索引完成排序，以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询（这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询）；
5.哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则；
6.B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题。
7.在大多数场景下，都会有范围查询、排序、分组等查询特征，用B+树索引就可以了。
7.B树和B+树的区别
B树，每个节点都存储key和data，所有节点组成这棵树，并且叶子节点指针为nul，叶子结点不包含任何关键字信息。
B+树，所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含有这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接，所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含有其子树根结点中最大（或最小）关键字。 (而B 树的非终节点也包含需要查找的有效信息)
8.为什么说B+比B树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？
1.B+的磁盘读写代价更低
B+的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对B树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。
2.B+tree的查询效率更加稳定
由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。
9.聚集索引和非聚集索引区别?
聚合索引(clustered index):
聚集索引表记录的排列顺序和索引的排列顺序一致，所以查询效率快，只要找到第一个索引值记录，其余就连续性的记录在物理也一样连续存放。聚集索引对应的缺点就是修改慢，因为为了保证表中记录的物理和索引顺序一致，在记录插入的时候，会对数据页重新排序。
聚集索引类似于新华字典中用拼音去查找汉字，拼音检索表于书记顺序都是按照a~z排列的，就像相同的逻辑顺序于物理顺序一样，当你需要查找a,ai两个读音的字，或是想一次寻找多个傻(sha)的同音字时，也许向后翻几页，或紧接着下一行就得到结果了。
非聚合索引(nonclustered index):
非聚集索引指定了表中记录的逻辑顺序，但是记录的物理和索引不一定一致，两种索引都采用B+树结构，非聚集索引的叶子层并不和实际数据页相重叠，而采用叶子层包含一个指向表中的记录在数据页中的指针方式。非聚集索引层次多，不会造成数据重排。
非聚集索引类似在新华字典上通过偏旁部首来查询汉字，检索表也许是按照横、竖、撇来排列的，但是由于正文中是a~z的拼音顺序，所以就类似于逻辑地址于物理地址的不对应。同时适用的情况就在于分组，大数目的不同值，频繁更新的列中，这些情况即不适合聚集索引。
根本区别：
聚集索引和非聚集索引的根本区别是表记录的排列顺序和与索引的排列顺序是否一致。
三、事务
1.什么是事务？
事务是对数据库中一系列读/写操作进行统一的回滚或者提交的操作，主要用来保证数据的完整性和一致性。
多个应用程序在并发访问数据库时，可以提供隔离。
事务提交给DBMS，确保全部执行成功并保存结果，否则：回滚至事务执行前，所有事物相互独立，互不影响。
2.事务四大特性（ACID）原子性、一致性、隔离性、持久性
原子性（Atomicity）:
原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。
一致性（Consistency）:
事务开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏。比如A向B转账，不可能A扣了钱，B却没收到。
隔离性（Isolation）:
隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。同一时间，只允许一个事务请求同一数据，不同的事务之间彼此没有任何干扰。比如A正在从一张银行卡中取钱，在A取钱的过程结束前，B不能向这张卡转账。
持久性（Durability）:
持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。
3.事务的并发问题
1、脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据
2、不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果因此本事务先后两次读到的数据结果会不一致。
3、幻读：幻读解决了不重复读，保证了同一个事务里，查询的结果都是事务开始时的状态（一致性）。
例如：事务T1对一个表中所有的行的某个数据项做了从“1”修改为“2”的操作 这时事务T2又对这个表中插入了一行数据项，而这个数据项的数值还是为“1”并且提交给数据库。 而操作事务T1的用户如果再查看刚刚修改的数据，会发现还有跟没有修改一样，其实这行是从事务T2中添加的，就好像产生幻觉一样，这就是发生了幻读。
4、更新丢失：同时更新一行数据，一个事务把另一个事务的更新覆盖了。
小结：不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删除。解决不可重复读的问题只需锁住满足条件的行，解决幻读需要锁表。
4.事务的隔离级别
读未提交
另一个事务修改了数据，但尚未提交，而本事务中的SELECT会读到这些未被提交的数据脏读
允许脏读，只处理更新丢失。事务A写，另一事务不允许写，但可读。“排他写锁”
不可重复读（读提交）
事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果因此本事务先后两次读到的数据结果会不一致。
处理更新丢失、脏读。事务A读，允许其他事务访问；事务A写，不允许其他事务访问。“瞬间共享读锁”、“排他写锁”
可重复读
在同一个事务里，SELECT的结果是事务开始时时间点的状态，因此，同样的SELECT操作读到的结果会是一致的。但是，会有幻读现象
处理更新丢失、脏读和不可重复度。事务A读，允许其他事务读，不允许写；事务A写，不允许其他事务访问。“共享读锁”、“排他写锁”。
串行化
最高的隔离级别，在这个隔离级别下，不会产生任何异常。并发的事务，就像事务是在一个个按照顺序执行一样
提供严格的事务隔离。不能并发执行，锁无法实现。
以上隔离级别，越高，越能保证完整性和一致性，但并发性会越低。一般首选读提交。