SQL必学必会笔记 —— 基础篇

基础篇

SQL语言按照功能划分

DDL（DataDefinitionLanguage），也就是数据定义语言，它用来定义我们的数据库对象，包括 数据库、数据表和列。通过使用DDL，可以创建，删除和修改数据库和表结构。

DDL的基础语法及设计工具

1. 对数据库进行定义

CREATE DATABASE nba; // 创建一个名为nba的数据库
DROP DATABASE nba; // 删除一个名为nba的数据库

1. 对数据表进行定义

CREATE TABLE table_name

创建表结构

CREATE TABLE player (
    player_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  player_name varchar(255) NOT NULL
);

修改表结构

// 修改字段
ALTER TABLE player ADD (age int(11));

// 修改字段名
 ALTER TABLE player RENAME COLUMN age to player_age

 // 修改字段的数据库类型
 ALTER TABLE player MODIFY (player_age float(3,1));

 // 删除字段
 ALTER TABLE player DROP COLUMN player_age;

数据标的常见约束

目的：

保证RDBMS里面数据的准确性和一致性。

常见的约束：

• 主键约束

• 一条记录的唯一标识，不能重复，不能为空。
• 可以是一个字段，也可以由多个字段符合组成。

• 外键约束

• 一个表中的外键对应另一张表中的主键。
• 可重复，也可为空。

• 唯一性约束
• NOT NULL约束
• DEFAULT，表明字段的默认值。
• CHECK约束

我们常通过可视化管理和设计工具进行数据库的设计。例如：Navicat

DML（DataManipulationLanguage），数据操作语言，我们用它操作和数据库相关的记录，比 如增加、删除、修改数据表中的记录。

DCL（DataControlLanguage），数据控制语言，我们用它来定义访问权限和安全级别。

DQL（DataQueryLanguage），数据查询语言，我们用它查询想要的记录。

 

DB、DBS和DBMS的区别是什么？

DB（DataBase），也就是数据库。

DBS（DataBase System），也就是数据库系统。它是更大的概念，包括了数据库、数据库管理系统以及数据库管理人员DBA。

DBMS（DataBase Management System），也就是数据库管理系统。DBMS = 多个数据库（DB） + 管理程序。

平常我们说的Oracle、MySQL等称之为数据库，但确切讲，它们应该是数据库管理系统，即DBMS。

DBMS分类

关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）

关系型数据库就是建立在关系模型基础上的数据库，SQL就是关系数据库的查询语言。

非关系数据库分类很多，主要有以下这些：

• 键值型数据库：通过Key - Value键值的方式来存储数据。其中，Redis是最流行的键值型数据库。
• 文档型数据库：用来管理文档，在数据库中文档作为处理信息的基本单位，一个文档就相当于一条记录。其中，MongoDB是最流行的文档型数据库。
• 搜索引擎
• 列式数据库
• 图形数据库

SQL是如何执行的？

• Oracle中的SQL在Oracle中的执行过程：

1. 语法检查: 检查SQL拼写是否正确，如果不正确，Oracle会报语法错误。
2. 语义检查: 检查SQL中的访问对象是否存在。语法检查和语义检查的作用是保证SQL语句没有错误。
3. 权限检查: 看用戶是否具备访问该数据的权限。
4. 共享池检查: 共享池(SharedPool)是一块内存池，最主要的作用是缓存SQL语句和该语句的执行计
   划。

Oracle通过检查共享池是否存在SQL语句的执行计划，来判断进行软解析，还是硬解析。

如何理解软解析和硬解析？

在共享池中，Oracle首先对SQL语句进行Hash运算，然后根据Hash值在库缓存(Library Cache)中查 找，如果存在SQL语句的执行计划，就直接拿来执行，直接进入“执行器”的环节，这就是软解析。

如果没有找到SQL语句和执行计划，Oracle就需要创建解析树进行解析，生成执行计划，进入“优化 器”这个步骤，这就是硬解析。

共享池是Oracle中的术语，包括了库缓存，数据字典缓冲区等。

如何避免硬解析，尽量使用软解析？

在Oracle中，绑定变量是它的一大特色。绑定变量就是在SQL语句中使用变量，通过不同的变量取值来改变SQL的执行结果。这样做的好处是能提升软解析的可能性，不足之处在于可能会导致生成的执行计划不够优化，因此是否需要绑定变量还需要视情况而定。

1. 优化器: 优化器中就是要进行硬解析，也就是决定怎么做，比如创建解析树，生成执行计划。
2. 执行器: 当有了解析树和执行计划之后，就知道了SQL该怎么被执行，这样就可以在执行器中执行语句
   了。

• MySQL中的SQL是如何执行的

MySQL是典型的C/S架构，即Client/Server架构，服务器端程序使用的mysqld。整体的MySQL流程如下图所示：

MySQL由三层组成：

1. 连接层：客户端和服务端建立连接，客户端发送SQL至服务器端；
2. SQL层：对SQL语句进行查询处理；
3. 存储引擎层：与数据库文件打交道，负责数据的存储和读取。

其中，SQL层与数据库文件的存储方式无关，SQL层结构如下：

1. 查询缓存: Server如果在查询缓存中发现了这条SQL语句，就会直接将结果返回给客戶端;如果没有，就进入到解析器阶段。需要说明的是，因为查询缓存往往效率不高，所以在My拼SQ课L8.0之后就抛弃了这个功能。

2. 解析器: 在解析器中对SQL语句进行语法分析、语义分析。

3. 优化器: 在优化器中会确定SQL语句的执行路径，比如是根据全表检索，还是根据索引来检索等。

4. 执行器: 在执行之前需要判断该用戶是否具备权限，如果具备权限就执行SQL查询并返回结果。在

MySQL8.0以下的版本，如果设置了查询缓存，这时会将查询结果进行缓存。

这部分与Oracle执行SQL的原理是一样的。

与Oracle不同的是，MySQL的存储引擎采用了插件的形式，每个存储引擎都面向一种特定的数据库应用环境。同时开源的MySQL还允许开发人员设置自己的存储引擎，下面是一些常见的存储引擎：

1. InnoDB存储引擎:它是MySQL5.5版本之后默认的存储引擎，最大的特点是支持事务、行级锁定、外键 约束等。
2. MyISAM存储引擎:在MySQL5.5版本之前是默认的存储引擎，不支持事务，也不支持外键，最大的特点 是速度快，占用资源少。
3. Memory存储引擎:使用系统内存作为存储介质，以便得到更快的响应速度。不过如果mysqld进程崩 溃，则会导致所有的数据丢失，因此我们只有当数据是临时的情况下才使用Memory存储引擎。
4. NDB存储引擎:也叫做NDBCluster存储引擎，主要用于MySQLCluster分布式集群环境，类似于Oracle 的RAC集群。
5. Archive存储引擎:它有很好的压缩机制，用于文件归档，在请求写入时会进行压缩，所以也经常用来做 仓库。

设计数据表的原则

“三少一多”

1. 数据表的个数越少越好
2. 数据表中的字段个数越少越好
3. 数据表中联合主键的字段个数越少越好
4. 使用主键和外键越多越好

SELECT查询的基础语法

一般在生产环境下，不推荐直接使用SELECT*进行查询。（因为效率不高）

// 查询列 colmns代指需要查询列（* 查询全部，但在生产环境中较少使用，影响效率）； tablename为表名
SELECT columns FROM tablename

// 起别名
SELECT name AS n, hp_max AS hm

// 查询常数
SELECT '王者荣耀' AS platfor, name FROM heros

// 去除重复行
// DISTINCT需要放到所有列名的前面; DISTINCT其实是对后面所有列名的组合进行去重
SELECT DISTINCT attack_range FROM heros

// 如何排序检索数据（ ORDER BY 子句 默认按ASC递增排序）
// ORDER BY 通常位于 SELECT 语句的最后一条子句
SELECT name, hp_max FROM heros ORDER BY mp_max, hp_max DESC

// 约束返回结果的数量 LIMIT
// 约束返回结果的数量可以减少数据表的网络传输量，也可以提升查询效率。
SELECT name, hp_max FROM heros, ORDER BY hp_max DESC LIMIT 5

• SELECT的执行顺序

1. 关键字的顺序是不能颠倒的：

SELECT...FROM...WHERE...GROUP BY...HAVING...ORDER BY...

1. SELECT语句的执行顺序(在MySQL和Oracle中，SELCT执行顺序基本相同)：

FROM > WHERE > GROUP BY > HAVING > SELCT的字段 > DISTINCT > ORDER BY > LIMIT

// 例如一个SQL语句，执行顺序如下：
SELECT DISTINCT palyer_id, player_name, count(*) as num #顺序5
FROM player JOIN team ON player.team_id = team.team_id #顺序1
WHERE height > 1.80 #顺序2
GROUP BY player.team_id #顺序3
HAVING num > 2 #顺序4
ORDER BY num DESC #顺序6
LIMIT 2 #顺序7

在SELECT语句执行这些步骤的时候，每个步骤都会产生一个虚拟表，然后将这个虚拟表传入下一个步骤中作为输入。

SQL的执行原理

SQL语句的SELECT是先执行FROM这一步的。在这个阶段，如果是多张表联查，还会经历下面的几个步骤：

1. 首先先通过CROSS JOIN求笛卡尔积，相当于得到虚拟表vt（virtual table）1-1;
2. 通过on进行筛选，在虚拟表vt1-1的基础上进行筛选，得到虚拟表vt1-2;
3. 添加外部行。如果我们使用的是左连接、右连接或者全连接，就会涉及外部行，也就是在虚拟表vt1-2的基础上增加外部行，得到虚拟表vt1-3。

如果操作的是两张以上的表，还会重复上面的步骤，直到所有表都被处理完为止。这个过程得到是原始数据，也就是最终的虚拟表vt1，就可以在这个基础上再进行WHERE阶段。在这个阶段中，会根据vt1表的结果进行筛选过滤，得到虚拟表vt2。

然后进入第三步和第四步，也就是GROUP和HAVING阶段。在这个阶段中，实际上是在虚拟表vt2的基础上进行分组和分组过滤，得到中间的虚拟表vt3和vt4。

完成条件筛选部分后，就可以筛选表中提取的字段，也就是进入到SELECT和DISTINCT阶段。

首先在SELECT阶段会提取想要的字段，然后在DISTINCT阶段过滤重复的行，分别得到中间的虚拟表vt5-1和vt5-2。

当提取了想要的字段后，就可以按照指定的字段进行排序，也就是ORDER BY阶段，得到虚拟表vt6。

最后在vt6的基础上，取出指定行的记录，也就是LIMIT阶段，得到最终的结果，对应的是虚拟表vt7。

提升查询效率的手段

1. 尽量少使用SELECT*，它会查询所有列，效率不高；
2. 当你知道查询中有n条记录或者需要n条记录时，可以使用LIMIT n进行约束，从而提高查询效率；
3. 指定筛选条件，进行过滤。过滤可以筛选符合条件的结果，并进行返回，减少不必要的数据行。
4. 尽量少使用通配符，因为它需要消耗数据库更长的时间进行匹配。

SQL数据过滤的方法

子查询

子查询既嵌套在查询中的查询，有便于我们进行更复杂的查询。

它划分为关联子查询和非关联子查询。

 

• 关联子查询

子查询需要执行多次，采用循环的方式，先从外部查询开始，每次都传入子查询进行查询，然后再将结果反馈给外部，这种嵌套的执行方式就称为关联子查询。

SELECT player_name, height, team_id FROM player AS a
WHERE height > (SELECT avg(height) FROM player AS b
WHERE a.team_id = b.team_id

 

• 非关联子查询

子查询从数据表中查询了数据结果，如果这个数据结果只执行一次，然后这个数据结果作为主查询的条件进行执行，那么这样的子查询叫做非关联子查询。

 SELECT player_name, height FROM player WHERE height = (SELECT max(height) FROM player)

• 子查询中的关键字

EXISTS子查询

关联子查询通常也会和EXISTS子查询一起使用。EXISTS子查询用来判断条件是否满足，满足为True，不满足为False。

集合比较子查询（IN、ANY、ALL、SOME）

IN：判断是否在集合中

ANY：需要与比较操作符一起使用，与子查询返回的任何值做比较

ALL：需要与比较操作符一起使用，与子查询返回的任何值做比较

SOME：实际上是ANY的别名，作用相同，一般常使用ANY

• 子查询作为计算字段

把子查询的结果作为主查询的列

SQL函数

SQL标准

SQL存在不同版本的标准规范，因为不同规范下的表连接操作是有区别的。其有两个主要的标准，分别是SQL92和SQL99。

SQL92

• 在SQL92中是如何使用连接的

SQL92的5种连接方式，它们分别是笛卡尔积、等值连接、非等值连接、外连接（左连接、右连接）和自连接。

笛卡尔积（交叉连接）CROSS JOIN

笛卡尔积是一个数学运算。假设两个集合X和Y，X和Y的笛卡尔积就是X和Y的所有可能组合。

它的作用就是可以把任何表进行连接，即使这两张表不相关。

等值连接

两张表的等值连接就是用两张表中都存在的列进行连接。也可以对多张表进行等值连接。

非等值连接

进行多表查询的时候，如果连接多个表的条件是等号时，就是等值连接，其他的运算符连接就是非等值查询。

外连接

两张表的外连接，会有一张主表，另一张是从表。如果是多张表的外连接，那么第一张表是主表，即显示全部的行，而剩下的表则显示对应连接的信息。

在SQL92中才用（+）代表从表所在的位置，其只有左外连接和右外连接，没有全外连接。

左外连接：

指左边的表是主表，需要显示左边表的全部行，而右侧的表是从表，（+）表示哪个是从表。

右外连接：

指的是右边的表是主表，需要显示右边表的全部行，而左侧的是从表。

自连接

自连接可以对多个表进行操作，也可以对同一个表进行操作。也就是说查询条件使用了当前表的字段。

SQL99

交叉连接

即SQL92中的笛卡尔乘积，这里采用的是CROSS JOIN。

自然连接

即SQL92的等值连接。这里采用的是NATURAL JOIN。

// SQL92
SELECT player_id, a.team_id, player_name, height, team_name FROM player as a, team as b
WHERE a.team_id = b.team_id

// SQL99
SELECT player_id, team_id, player_name, height, team_name FROM player
NATURAL JOIN team

ON连接

ON连接用来指定想要的连接条件。

一般来说在SQL99中，需要连接的表会采用JOIN进行连接，ON指定了连接条件，后面可以是等值连接，也可以采用非等值连接。

USING连接

使用USING指定数据表里同名字段进行等值连接。使用JOIN USING可以简化JOIN ON的等值连接。例如：

// JOIN ON
SELECT player_id, player.team_id, player_name, height, team_name FROM player
JOIN team ON player.team_id = team.team_id

// JOIN USING
SELECT player_id, team_id, player_name, height, team_name FROM player
JOIN team USING(team_id)

外连接

SQL99的外连接包括三种形式：

1. 左外连接：LEFT JOIN 或 LEFT OUTER JOIN
2. 右外连接：RIGHT JOIN 或 RIGHT OUTER JOIN
3. 全外连接：FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN

MySQL不支持全外连接，否则的话全外连接会返回左表和右表中的所有行。

全外连接的结果 = 左右表匹配的数据 + 左表没有匹配到的数据 + 右表没有匹配到的数九

自连接

自连接的原理在SQL92和SQL99中都是一样的，只是表述方式不同。

SQL99和SQL92的区别

• 两者的连接方式略有不同，这些连接操作基本可以分为三种情况：

1. 内连接：将多个表之间满足连接条件的数据行查询出来。它包括了等值连接、非等值连接和自连接。
2. 外连接：会返回一个表中的所有记录，以及另一个表中匹配的行。它包括了左外连接、右外连接和全连接。
3. 交叉连接：也称为笛卡尔积，返回左表中每一行与右表中每一行的组合。在SQL99中使用CROSS JOIN。

• SQL99相对SQL92，写法更加可读和严谨

在SQL92中进行查询时，会把所有需要连接的表都放到FROM之后，然后在WHERE中写明连接的条件。

而在SQL99中这方面更灵活，它不需要一次性把所有需要连接的表都放到FROM之后，而是采用JOIN的方式，每次连接一张表，可以多次使用JOIN进行连接。

SELECT ...
FROM table1
    JOIN table2 ON table1和table2的连接条件
        JOIN table3 ON table2和table3的连接条件

多表连接建议使用SQL99标准，因为层次性更强，可读性更强

视图

视图即虚拟表，它相当于是一张表或多张表的数据结果集。

通常情况下，小型项目的数据库可以不使用视图，但是在大型项目中，以及数据表比较复制的情况下，视图的价值就凸显出来了，它可以帮助我们把经常查询的结果集放到虚拟表中，提升使用效率。

视图的操作

• 创建视图：CREATE VIEW

// 语法
CREATE VIEW view_name AS
SELECT column1, column2
FROM table
WHERE condition

// 实例
CREATE VIEW player_above_avg_height AS
SELECT player_id, height
FROM player
WHERE height > (SELECT AVG(height) from player)

• 嵌套视图

CREATE VIEW player_above_above_avg_height AS
SELECT player_id, height
FROM player
WHERE height > (SELECT AVG(height) from player_above_avg_height)

• 修改视图：ALTER VIEW

ALTER VIEW view_name AS
SELECT column1, column2
FROM table
WHERE condition

• 删除视图：DROP VIEW

DROP VIEW view_name

如何使用视图简化SQL操作

• 视图的作用：封装SQL查询，提升SQL复用率
• 利用视图完成复杂的连接
• 利用视图对数据进行格式化
• 使用视图和计算字段

视图 VS 临时表

• 视图是虚拟表，临时表是实体表。
• 临时表只在当前连接存在，关闭连接后，临时表就会自动释放。

存储过程

存储过程（Stored Procedure）是程序化的SQL，可以直接操作底层数据表，相比于面向集合的操作方式，能够实现一些更复杂的数据处理。它由SQL语句和流控制语句共同组成。

CREATE PROCEDURE 存储过程名称([参数列表])
BEGIN
    需要执行的语句
END

与视图类型，删除存储过程使用的是DROP PROCEDURE；更新存储过程为ALTER PROCEDURE。

下面看一个简单的例子：

// 1+2+...+n
CREATE PROCEDURE `add_num`(IN n INT)
BEGIN
    DECLARE i INT;
  DECLARE sum INT;
  SET i = 1;
  SET sum = 0;
  WHILE i <= n DO
    SET sum = sum + i;
    SET i = i + 1;
  END WHILE;
  SELECT sum;
END

如果需要再次使用这个存储过程时，直接使用CALL add_num(50);即可。

三种参数类型

参数类型	是否返回	作用
IN	否	向存储过程传入参数，存储过程中修改该参数的值，不能被返回。
OUT	是	把存储过程计算的结果放到该参数中，调用者可以得到返回值。
INOUT	是	IN和OUT的结合，既用于存储过程的传入参数，同时又可以把计算结果放到参数中，调用者可以得到返回值

IN和OUT的结合，既用于存储过程的传入参数，同时又可以把计算机结果放到参数中，调用者可以得到返回值。

IN参数必须在调用过程时指定，而在存储过程中修改该参数的值不能被返回。而OUT参数和INOUT参数可以在存储过程中被改变，并可返回。

例如如下：

// 查询某一类型英雄中的最大的最大生命值，最小的最大魔法值，以及平均最大攻击值
CREATE PROCEDURE `get_hero_scores`(
  OUT max_max_hp FLOAT,
    OUT min_max_mp FLOAT,
    OUT avg_max_attack FLOAT,
    s VARCHAR(255)
    )
BEGIN
    SELECT MAX(hp_max), MIN(mp_max), AVG(attack_max) FROM heros
  WHERE role_main = s INTO max_max_hp, min_max_mp, avg_max_attack
END

// 进行调用
CALL get_hero_scores(@max_max_hp, @min_max_mp, @avg_max_attack, '战士');
SELECT @max_max_hp, @min_max_mp, @avg_max_attack;

流控制语句

• BEGIN...END

其中间包含了多个语句，每个语句都以(;)号为结束符。

• DECLARE

用于声明变量，使用的位置在于BEGIN...END语句中间，而且需要在其他语句之前进行变量的声明。

• SET

赋值语句，用于对变量进行赋值。

• SELECT...INTO

把从数据表中查询的结果存放到变量中，也就是为变量赋值。

• IF...THEN...ENDIF

条件判断语句，我们还可以在iF...THEN...ENDIF中使用ELSE和ELSEIF来进行条件判断。

• CASE

用于多条件的分支判断，语法如下：

CASE
    WHEN expression1 THEN ...
  WHEN expression2 THEN ...
  ...
    ELSE
    --ELSE可加可不加。加的话代表所有条件都不满足时采用的方式
END

• LOOP、LEAVE和ITERATE

LOOP是循环语句，使用LEAVE可以跳出循环，使用ITERATE则可以进入下一 次循环。如果你有面向过程的编程语言的使用经验，你可以把LEAVE理解为BREAK，把ITERATE理解为 CONTINUE。

• REPEAT...UNTIL...END REPEAT

这是一个循环语句，首先会执行一次循环，然后在UNTIL中进行表达式 的判断，如果满足条件就退出，即END REPEAT;如果条件不满足，则会就继续执行循环，直到满足退出条 件为止。

• WHILE...DO...END WHILE

这也是循环语句，和REPEAT循环不同的是，这个语句需要先进行条件判断， 如果满足条件就进行循环，如果不满足条件就1退出循环。

优缺点

有些公司对于大型项目要求使用存储过程，而有些则在手册中明确禁止使用存储过程。

• 优点

• 一次编译多次使用，提升SQL的执行效率
• 减少开发工作量
• 安全性强
• 减少网络传输量

• 缺点

• 可移植性差
• 调试困难
• 版本管理困难
• 不适合高并发的场景

事务处理

保证了一次处理的完整性，也保证了数据库中的数据一致性。

特性：ACID

1. A，原子性（Atomicity）。进行数据处理操作的基本单位。
2. C，一致性（Consistency）。指的是数据库在进行事务操作后，会由原来的一致状态，变成另一种一致的状态。
3. I，隔离性（Isolation）。每个事务都是彼此独立的，不会受到其他事务的执行影响。
4. D，持久性（Durability）。事务提交之后对数据的修改是持久性的，即使在系统出故障的情况下，比如系统崩溃或者存储介质发送故障，数据的修改依然是有效的。持久性是通过事务日志来保证的。日志包括了回滚日志和重做日志。

ACID是事务的四大特性。原子性是基础，隔离性是手段，一致性是约束条件，而持久性使我们的目的。

事务的控制

使用事务有两种方式，分为隐式事务和显式事务。隐式事务实际上就是自动提交，Oracle默认不自动提交，需要手动COMMIT命令，而MySQL默认自动提交。

• 常用的控制语句

1. STARTTRANSACTION或者BEGIN，作用是显式开启一个事务。
2. COMMIT: 提交事务。当提交事务后，对数据库的修改是永久性的。
3. ROLLBACK或者ROLLBACKTO[SAVEPOINT]，意为回滚事务。意思是撤销正在进行的所有没有提交的修
   改，或者将事务回滚到某个保存点。
4. SAVEPOINT: 在事务中创建保存点，方便后续针对保存点进行回滚。一个事务中可以存在多个保存点。
5. RELEASESAVEPOINT: 删除某个保存点。
6. SETTRANSACTION，设置事务的隔离级别。

事务隔离

• 事务并发处理可能存在的异常都有哪些？

共有3种异常情况：脏读（Dirty Read）、不可重复读和幻读（Phantom Read）

1. 脏读：读到了其他事务还没有提交的数据。
2. 不可重复读：对某数据进行读取，发现两次读取的结果不同，也就是说没有读到相同的内容。这是因为有其他事务对这个数据同时进行了修改或删除。
3. 幻读：事务A根据条件查询得到了N条数据，但此时事务B更改或者增加了M条符合事务A查询条件的数据，这样事务A再次进行查询的时候会发现会有N+M条数ujuu，产生了幻读。

• 事务隔离的级别有哪些？

	脏读	不可重复读	幻读
读未提交（READ UNCOMMITTED）	允许	允许	允许
读已提交（READ COMMITTED）	禁止	允许	允许
可重复读（REPEATABLE READ）	禁止	禁止	允许
可串行化（SERIALIZABLE）	禁止	禁止	禁止

读未提交，也就是允许读到未提交的数据，这种情况下查询是不会使用锁的，可能会产生脏读、不可重复 读、幻读等情况。

读已提交就是只能读到已经提交的内容，可以避免脏读的产生，属于RDBMS中常⻅的默认隔离级别(比如说Oracle和SQL Server)，但如果想要避免不可重复读或者幻读，就需要我们在SQL查询的时候编写带加锁 的SQL语句(我会在进阶篇里讲加锁)。

可重复读，保证一个事务在相同查询条件下两次查询得到的数据结果是一致的，可以避免不可重复读和脏读，但无法避免幻读。MySQL默认的隔离级别就是可重复读。

可串行化，将事务进行串行化，也就是在一个队列中按照顺序执行，可串行化是最高级别的隔离等级，可以解决事务读取中所有可能出现的异常情况，但是它牺牲了系统的并发性。

游标

游标，一种灵活的操作方式，可以让我们从数据结果集中每次提取一条数据记录进行操作。

在SQL中，游标是一种临时的数据库对象，可以指向存储在数据库表中的数据行指针。这里游标充当了指针的作用，可以通过操作游标来对数据行进行操作。

• 如何使用游标？

一般需要经历五个步骤。不同DBMS中，使用游标的语法可能略有不同。

1、定义游标

// 适用于MySQL，SQL Server，DB2和MariaDB
DECLARE cursor_name CURSOR FOR select_statement

// Oracle / PostgreSQL
DECLARE cursor_name CURSOR IS select_statement

2、打开游标

OPEN cursor_name

3、从游标中取得数据

FETCH cursor_name INTO var_name ...

这句话的作用是使用cursor_name这个游标来读取当前行，并且将数据保存到var_name这个变量中，游标指针指到下一行。如果游标读取的数据行有多个列明，则在INTO关键字后面赋值多个变量名即可。

4、关闭游标

CLOSE cursor_name

5、释放游标

DEALLOCATE PREPARE

• 简单例子

假设想用游标扫描heros数据表中的数据行，然后累计最大生命值。

CREATE PROCEDURE `calc_hp_max`()
BEGIN
    -- 创建接收游标的变量
  DECLARE hp INT;
  -- 创建总数变量
  DECLARE hp_sum INT DEFAULT 0;
  -- 创建结束标志变量
  DECLARE done INT DEFAULT false;
  -- 定义游标
  DECLARE cur_hero CURSOR SELECT hp_max FROM heros;

  OPEN cur_hero;
  read_loop:LOOP
  FETCH cur_hero INTO hp;
  -- 判断游标的训话是否结束
  IF done THEN
    LEAVE read_loop;
  END IF

  SET hp_sum = hp_sum + hp;
  END LOOP;
  CLOSE cur_hero
  SELECT hp_sum;
  DEALLOCATE PREPARE cur_hero;
 END

• 游标性能

• 好处：灵活性强，可以解决复杂的数据处理问题，对数据进行逐行扫描处理
• 不足：使用游标的过程中会对数据进行加锁，当业务并发量大的时候，会影响到业务的效率。同时游标是在内存中进行的处理，会消耗系统资源，容易造成内存补足。
• 建议：通常游标有替代方案的时候，可以采用替代方案，如果实在绕不开有时候还是会用到游标。