只要字段值还可以继续拆分，就不满足第一范式。
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范式设计得越详细，对某些实际操作可能会更好，但并非都有好处，需要对项目的实际情况进行设定。
在满足第一范式的前提下，其他列都必须完全依赖于主键列。 如果出现不完全依赖，只可能发生在联合主键的情况下：
实际上，在这张订单表中，product_name 只依赖于 product_id ，customer_name 只依赖于 customer_id。也就是说，product_name 和 customer_id 是没用关系的，customer_name 和 product_id 也是没有关系的。
这就不满足第二范式：其他列都必须完全依赖于主键列！
拆分之后，myorder 表中的 product_id 和 customer_id 完全依赖于 order_id 主键，而 product 和 customer 表中的其他字段又完全依赖于主键。满足了第二范式的设计！
在满足第二范式的前提下，除了主键列之外，其他列之间不能有传递依赖关系。
表中的 customer_phone 有可能依赖于 order_id 、 customer_id 两列，也就不满足了第三范式的设计：其他列之间不能有传递依赖关系。
修改后就不存在其他列之间的传递依赖关系，其他列都只依赖于主键列，满足了第三范式的设计！
查询每门课的平均成绩。
查询 score 表中至少有 2 名学生选修，并以 3 开头的课程的平均分数。
分析表发现，至少有 2 名学生选修的课程是 3-105 、3-245 、6-166 ，以 3 开头的课程是 3-105 、3-245。也就是说，我们要查询所有 3-105 和 3-245 的 degree 平均分。
查询所有学生的 name，以及该学生在 score 表中对应的 c_no 和 degree 。
通过分析可以发现，只要把 score 表中的 s_no 字段值替换成 student 表中对应的 name 字段值就可以了，如何做呢？
查询所有学生的 no 、课程名称 ( course 表中的 name ) 和成绩 ( score 表中的 degree ) 列。
只有 score 关联学生的 no ，因此只要查询 score 表，就能找出所有和学生相关的 no 和 degree ：
然后查询 course 表：
只要把 score 表中的 c_no 替换成 course 表中对应的 name 字段值就可以了。
查询所有学生的 name 、课程名 ( course 表中的 name ) 和 degree 。
只有 score 表中关联学生的学号和课堂号，我们只要围绕着 score 这张表查询就好了。
只要把 s_no 和 c_no 替换成 student 和 srouse 表中对应的 name 字段值就好了。
首先把 s_no 替换成 student 表中的 name 字段：
再把 c_no 替换成 course 表中的 name 字段：
查询 95031 班学生每门课程的平均成绩。
在 score 表中根据 student 表的学生编号筛选出学生的课堂号和成绩：
这时只要将 c_no 分组一下就能得出 95031 班学生每门课的平均成绩：
查询在 3-105 课程中，所有成绩高于 109 号同学的记录。
首先筛选出课堂号为 3-105 ，在找出所有成绩高于 109 号同学的的行。
查询所有成绩高于 109 号同学的 3-105 课程成绩记录。
查询所有和 101 、108 号学生同年出生的 no 、name 、birthday 列。
查询 '张旭' 教师任课的学生成绩表。
首先找到教师编号：
通过 sourse 表找到该教师课程号：
通过筛选出的课程号查询成绩表：
查询某选修课程多于5个同学的教师姓名。
首先在 teacher 表中，根据 no 字段来判断该教师的同一门课程是否有至少5名学员选修：
查看和教师编号有有关的表的信息：
我们已经找到和教师编号有关的字段就在 course 表中，但是还无法知道哪门课程至少有5名学生选修，所以还需要根据 score 表来查询：
根据筛选出来的课程号，找出在某课程中，拥有至少5名学员的教师编号：
在 teacher 表中，根据筛选出来的教师编号找到教师姓名：
查询 “计算机系” 课程的成绩表。
思路是，先找出 course 表中所有 计算机系 课程的编号，然后根据这个编号查询 score 表。
查询 计算机系 与 电子工程系 中的不同职称的教师。
查询课程 3-105 且成绩 至少 高于 3-245 的 score 表。
查询课程 3-105 且成绩高于 3-245 的 score 表。
查询某课程成绩比该课程平均成绩低的 score 表。
查询所有任课 ( 在 course 表里有课程 ) 教师的 name 和 department 。
查询 student 表中至少有 2 名男生的 class 。
查询 student 表中不姓 "王" 的同学记录。
查询 student 表中每个学生的姓名和年龄。
查询 student 表中最大和最小的 birthday 值。
以 class 和 birthday 从大到小的顺序查询 student 表。
查询 "男" 教师及其所上的课程。
查询最高分同学的 score 表。
查询和 "李军" 同性别的所有同学 name 。
查询和 "李军" 同性别且同班的同学 name 。
查询所有选修 "计算机导论" 课程的 "男" 同学成绩表。
需要的 "计算机导论" 和性别为 "男" 的编号可以在 course 和 student 表中找到。
建立一个 grade 表代表学生的成绩等级，并插入数据：
查询所有学生的 s_no 、c_no 和 grade 列。
思路是，使用区间 ( BETWEEN ) 查询，判断学生的成绩 ( degree ) 在 grade 表的 low 和 upp 之间。
准备用于测试连接查询的数据：
分析两张表发现，person 表并没有为 cardId 字段设置一个在 card 表中对应的 id 外键。如果设置了的话，person 中 cardId 字段值为 6 的行就插不进去，因为该 cardId 值在 card 表中并没有。
要查询这两张表中有关系的数据，可以使用 INNER JOIN ( 内连接 ) 将它们连接在一起。
完整显示左边的表 ( person ) ，右边的表如果符合条件就显示，不符合则补 NULL 。
完整显示右边的表 ( card ) ，左边的表如果符合条件就显示，不符合则补 NULL 。
完整显示两张表的全部数据。
在 MySQL 中，事务其实是一个最小的不可分割的工作单元。事务能够 保证一个业务的完整性 。
比如我们的银行转账：
在实际项目中，假设只有一条 SQL 语句执行成功，而另外一条执行失败了，就会出现数据前后不一致。
因此，在执行多条有关联 SQL 语句时， 事务 可能会要求这些 SQL 语句要么同时执行成功，要么就都执行失败。
在 MySQL 中，事务的 自动提交 状态默认是开启的。
自动提交的作用 ：当我们执行一条 SQL 语句的时候，其产生的效果就会立即体现出来，且不能 回滚 。
什么是回滚？举个例子：
可以看到，在执行插入语句后数据立刻生效，原因是 MySQL 中的事务自动将它 提交 到了数据库中。那么所谓 回滚 的意思就是，撤销执行过的所有 SQL 语句，使其回滚到 最后一次提交 数据时的状态。
在 MySQL 中使用 ROLLBACK 执行回滚：
由于所有执行过的 SQL 语句都已经被提交过了，所以数据并没有发生回滚。那如何让数据可以发生回滚？
将自动提交关闭后，测试数据回滚：
那如何将虚拟的数据真正提交到数据库中？使用 COMMIT :
事务的实际应用 ，让我们再回到银行转账项目：
这时假设在转账时发生了意外，就可以使用 ROLLBACK 回滚到最后一次提交的状态：
这时我们又回到了发生意外之前的状态，也就是说，事务给我们提供了一个可以反悔的机会。假设数据没有发生意外，这时可以手动将数据真正提交到数据表中：COMMIT 。
事务的默认提交被开启 ( @@AUTOCOMMIT = 1 ) 后，此时就不能使用事务回滚了。但是我们还可以手动开启一个事务处理事件，使其可以发生回滚：
仍然使用 COMMIT 提交数据，提交后无法再发生本次事务的回滚。
事务的四大特征：
事务的隔离性可分为四种 ( 性能从低到高 ) ：
查看当前数据库的默认隔离级别：
修改隔离级别：
测试 READ UNCOMMITTED ( 读取未提交 ) 的隔离性：
由于小明的转账是在新开启的事务上进行操作的，而该操作的结果是可以被其他事务（另一方的淘宝店）看见的，因此淘宝店的查询结果是正确的，淘宝店确认到账。但就在这时，如果小明在它所处的事务上又执行了 ROLLBACK 命令，会发生什么？
这就是所谓的 脏读 ，一个事务读取到另外一个事务还未提交的数据。这在实际开发中是不允许出现的。
把隔离级别设置为 READ COMMITTED ：
这样，再有新的事务连接进来时，它们就只能查询到已经提交过的事务数据了。但是对于当前事务来说，它们看到的还是未提交的数据，例如：
但是这样还有问题，那就是假设一个事务在操作数据时，其他事务干扰了这个事务的数据。例如：
虽然 READ COMMITTED 让我们只能读取到其他事务已经提交的数据，但还是会出现问题，就是 在读取同一个表的数据时，可能会发生前后不一致的情况。* 这被称为* 不可重复读现象 ( READ COMMITTED ) 。
将隔离级别设置为 REPEATABLE READ ( 可被重复读取 ) :
测试 REPEATABLE READ ，假设在两个不同的连接上分别执行 START TRANSACTION :
当前事务开启后，没提交之前，查询不到，提交后可以被查询到。但是，在提交之前其他事务被开启了，那么在这条事务线上，就不会查询到当前有操作事务的连接。相当于开辟出一条单独的线程。
无论小张是否执行过 COMMIT ，在小王这边，都不会查询到小张的事务记录，而是只会查询到自己所处事务的记录：
这是 因为小王在此之前开启了一个新的事务 ( START TRANSACTION ) * ，那么* 在他的这条新事务的线上，跟其他事务是没有联系的 ，也就是说，此时如果其他事务正在操作数据，它是不知道的。
然而事实是，在真实的数据表中，小张已经插入了一条数据。但是小王此时并不知道，也插入了同一条数据，会发生什么呢？
报错了，操作被告知已存在主键为 6 的字段。这种现象也被称为 幻读，一个事务提交的数据，不能被其他事务读取到 。
顾名思义，就是所有事务的 写入操作 全都是串行化的。什么意思？把隔离级别修改成 SERIALIZABLE :
还是拿小张和小王来举例：
此时会发生什么呢？由于现在的隔离级别是 SERIALIZABLE ( 串行化 ) ，串行化的意思就是：假设把所有的事务都放在一个串行的队列中，那么所有的事务都会按照 固定顺序执行 ，执行完一个事务后再继续执行下一个事务的 写入操作 ( 这意味着队列中同时只能执行一个事务的写入操作 ) 。
根据这个解释，小王在插入数据时，会出现等待状态，直到小张执行 COMMIT 结束它所处的事务，或者出现等待超时。
转载：
1、存储过程定义：
存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段 SQL 语句的集合，调用存储过程可以简化应用开发 人员的很多工作，减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，对于提高数据处理的效率是有好处的。 存储过程思想上很简单，就是数据库 SQL 语言层面的代码封装与重用。
2、特点：
封装，复用 ： 可以把某一业务SQL封装在存储过程中，需要用到 的时候直接调用即可。
可以接收参数，也可以返回数据 ：再存储过程中，可以传递参数，也可以接收返回 值。
减少网络交互，效率提升 ： 如果涉及到多条SQL，每执行一次都是一次网络传 输。 而如果封装在存储过程中，我们只需要网络交互一次可能就可以了。
3、基本语法
（1）创建：
（2）调用：
（3）查看：
（4）删除
注意: 在命令行中，执行创建存储过程的SQL时，需要通过关键字 delimiter 指定SQL语句的 结束符。
总结
本章给出了一些基本的思路和技术 有肋于你成功地进行性能优化 正确的思维方式是开启系统的全部潜力和应用本书其他章节提供的知识的关键 下面是我们试图演示的一些基本知识点
我们认为定义性能最有效的方法是响应时间
如果无法测量就无法有效地优化 所以性能优化工作需要基于高质量 全方位及完整的响应时间测量
测量的最佳开始点是应用程序 而不是数据库 即使问题出在底层的数据库 借助良好的测量也可以很容易地发现问题
大多数系统无法完整地测量 测量有时候也会有错误的结果 但也可以想办法绕过一些限制 并得到好的结果（但是要能意识到所使用的方法的缺陷和不确定性在哪里）
完整的测量会产生大量需要分析的数据 所以需要用到剖析器 这是最佳的工具 可以帮助将重要的问题冒泡到前面 这样就可以决定从哪里开始分析会比较好
剖析报告是一种汇总信息 掩盖和丢弃了太多细节 而且它不会告诉你缺少了什么 所以完全依赖剖析报告也是不明智的
有两种消耗时间的操作 工作或者等待 大多数剖析器只能测量因为工作而消耗的时间 所以等待分析有时候是很有用的补充 尤其是当CPU 利用率很低但工作却一直无法完成的时候
优化和提升是两回事 当继续提升的成本超过收益的时候 应当停止优化
注意你的直觉 但应该只根据直觉来指导解决问题的思路 而不是用于确定系统的问题 决策应当尽量基于数据而不是感觉
总体来说 我们认为解决性能问题的方法 首先是要澄清问题 然后选择合适的技术来解答这些问题 如果你想尝试提升服务器的总体性能 那么一个比较好的起点是将所有查询记录到日志中 然后利用pt query digest 工具生成系统级别的剖析报告 如果是要追查某些性能低下的查询 记录和剖析的方法也会有帮助 可以把精力放在寻找那些消耗时间最多的 导致了糟糕的用户体验的 或者那些高度变化的 抑或有奇怪的响应时间直方图的查询 当找到了这些 坏 查询时 要钻取pt query digest 报告中包含的该查询的详细信息 或者使用SHOW PROFILE 及其他诸如EXPLAIN 这样的工具
如果找不到这些查询性能低下的原因 那么也可能是遇到了服务器级别的性能问题 这时 可以较高精度测量和绘制服务器状态计数器的细节信息 如果通过这样的分析重现了问题 则应该通过同样的数据制定一个可靠的触发条件 来收集更多的诊断数据 多花费一点时间来确定可靠的触发条件 尽量避免漏检或者误报 如果已经可以捕获故障活动期间的数据 但还是无法找到其根本原因 则要么尝试捕获更多的数据 要么尝试寻求帮助
我们无法完整地测量工作系统 但说到底它们都是某种状态机 所以只要足够细心 逻辑清晰并且坚持下去 通常来说都能得到想要的结果 要注意的是不要把原因和结果搞混了 而且在确认问题之前也不要随便针对系统做变动
理论上纯粹的自顶向下的方法分析和详尽的测量只是理想的情况 而我们常常需要处理的是真实系统 真实系统是复杂且无法充分测量的 所以我们只能根据情况尽力而为 使用诸如pt query digest 和MySQL 企业监控器的查询分析器这样的工具并不完美 通常都不会给出问题根源的直接证据 但真的掌握了以后 已经足以完成大部分的优化诊断工作了
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