MySQL操作

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在MySQL主要操作有

• 查询select（重点）
• 条件查找（重点）
• 分组和聚合group by（重点）
• 函数(了解，可以现查)
• 子查询（重点）
• 表联结join（重点）
• 存储过程（了解）
• 索引操作（重点）
• 增删查改（了解）
• 查询优化（重点）

一、查询select

1、通过select ...from ...可以查看表内各列内容,*是指所有列

SELECT * FROM data.company;

2、使用 limit表示显示多少行的数据

SELECT positionId,city FROM data.dataanalyst
limit 3;

3、使用 order by升序排列

SELECT * FROM data.dataanalyst
order by positionId 
limit 10

4、使用 order by desc降序排列

SELECT * FROM data.dataanalyst
order by positionId desc;

二、条件查找

1、过滤使用where

SELECT * FROM data.dataanalyst
where companyId=4184;

2、对中文过滤要加双引号 " "

SELECT * FROM data.dataanalyst
where city="杭州";

3、区间过滤使用>、<、between and

SELECT * FROM data.dataanalyst
where companyId between 20 and 60;

4、多选使用 in()

SELECT * FROM data.dataanalyst
where companyId in(53,101);

5、排除用 <>或者 !=或者 not in()

SELECT * FROM data.dataanalyst
where city !="北京";

6、多条件并列查找 “且”使用where and

SELECT * FROM data.dataanalyst
where city !="北京"
and education="本科";

7、“或”使用or，and优先级高于or

SELECT * FROM data.dataanalyst
where city !="北京"
and positionId=148830
or companyId=70;

8、模糊过滤查找使用 like以及 %代表省略部分，相反是not like

SELECT * FROM data.dataanalyst
where secondType like '%开发';

9、 mysql中空值null和空字符' '是不同的，空值不等于空字符。判断NULL用is null 或者 is not null。 sql语句里可以用ifnull函数来处理。判断空字符串' '，要用 ='' 或者 <>''。空字符串之间可以比较，空值之间无法比较。
也就是说统计满足条件为a=b或者a<>b时的个数时，只要a或者b中包含null就无法统计在内。所以排除掉a=b剩下部分所对应的条件应该是：

where a<>b or a is null or b is null

三、分组

group by分组，功能类似数据透视表。
1.计数：统计各个分组中有多少项

SELECT city,count(city) FROM data.dataanalyst
group by city;

另外， count( * )、count(1)是对不为null的行进行计数，因此某一行只要不是所有列都为null（即只要是存在的记录），就会被计数。
count(field)是对field列不为null的行进行统计，因此某一行的该列为null，则不予计数 。若改field为主键，三者等价
2.不重复计数使用 count（distinct ）

SELECT city,count(positionId),count(distinct companyId) FROM data.dataanalyst
group by city;

3.多分类计数:

SELECT city,education,count(1) FROM data.dataanalyst
group by 1,2;

4.having-针对分组后结果的过滤

SELECT city,count(1) FROM data.dataanalyst
group by city
having count(positionId)>=100;

5.用嵌套函数if（）代替where语句

SELECT city,count(1) FROM data.dataanalyst
group by city
having count(if(industryField like '%电子商务%',1,null))>=50;

等价于

SELECT city,count(1) FROM data.dataanalyst
where industryField like '%电子商务%'
group by city
having count(positionId)>=50;

四、函数

详细参数可以参考：
http://www.cnblogs.com/kissdodog/p/4168721.html
截取函数left/right/locate/substr/length
left(salary,locate('k',salary)), 返回截取
locate('-',salary), 返回位置
length(salary) 返回长度
substr(salary,开始位置,截取长度) 返回截取
avg()平均数
max()最大值
year()时间函数返回年
now()返回现在时间
monthname()返回月份

SELECT 
left(salary,locate('k',salary)-1) as min,
substr(salary,locate('-',salary)+1,length(salary)-locate('-',salary)-1) as max,
salary FROM data.dataanalyst;

五、子查询

即select的嵌套结构

1.构造子查询

select (min+max)/2 as average,salary from
(SELECT 
left(salary,locate('k',salary)-1) as min,
substr(salary,locate('-',salary)+1,length(salary)-locate('-',salary)-1) as max,
salary FROM data.dataanalyst)as t

SELECT * FROM data.dataanalyst
where average=(select max(average) from data.dataanalyst)
查询表中平均最大的信息

2.使用case分层

group by 与case区别是：group by分类汇总结果，只显示到类；case是分层，显示每一条的层情况

select 
case 
    when (max+min)/2<=10 then '0-10'
    when (max+min)/2<=20 then '10-20'
    when (max+min)/2<=30 then '20-30'
    else '30+'
end as r,
salary from
(SELECT 
left(salary,locate('k',salary)-1) as min,
substr(salary,locate('-',salary)+1,length(salary)-locate('-',salary)-1) as max,
salary FROM data.dataanalyst)as t

3.子查询作为where的条件

可以看到分组过滤后的确切条目情况，职位数大于200的城市的条目信息：

select * from data.dataanalyst
where city in
(SELECT city FROM data.dataanalyst
group by city having count(positionId)>200)

举例：

SELECT * FROM new_schema.score
where cno='3-105' and DEGREE>all(select degree from new_schema.score
where cno='3-245')

SELECT * FROM new_schema.score
where cno='3-105' and DEGREE>any(select degree from new_schema.score
where cno='3-245')

SELECT * FROM new_schema.score
where cno='3-105' and DEGREE not in(select degree from new_schema.score
where cno='3-245')

select a.* from new_schema.score as a 
where a.DEGREE<(SELECT avg(DEGREE) FROM new_schema.score as b 
where b.cno=a.cno)    #特别注意，与分类后的均值比较

引入sql用于比较情况下any和all的区别
Any:>Any 表示至少大于一个值，即大于最小值。
All: >All 表示大于每一个值。换句话说，它表示大于最大值

六、连接join

1、上下连接两个表使用A UNION B(注意保持同字段名)

SELECT SNAME AS NAME, SSEX AS SEX, SBIRTHDAY AS BIRTHDAY FROM new_schema.STUDENT where ssex="女"
UNION
SELECT TNAME AS NAME, TSEX AS SEX, TBIRTHDAY AS BIRTHDAY FROM new_schema.TEACHER where tsex="女"

2、将两个表通过某个键值连接

select * from data.dataanalyst as d
join data.company as c on d.companyId=c.companyId

SQL join各种联结结果.png

join 相当于inner join 取交集
左联结：返回左表的全部和右表匹配的部分

select * from data.dataanalyst as d
left join (select * from data.company 
where companySize='150-500人') as c on d.companyId=c.companyId

3、 mysql全联结没有outer join或者full outer join，所以全联结使用
left join union right join 的结构

SELECT u.user_id,a.user_id,account_type FROM `user` u
LEFT join test_account a on u.user_id=a.user_id
union 
SELECT u.user_id,a.user_id,account_type FROM `user` u
right join test_account a on u.user_id=a.user_id

4、多表连接使用一个join on实现顺序联结(join后多表用（）包起来，键值用and连接)：

SELECT u.user_id,a.user_id,c.user_id,account_type,contact_fullname 
FROM `user` u
LEFT join (test_account a,user_contact c) 
on u.user_id=a.user_id and u.user_id=c.user_id

此时包含了所有u表user_id对应的u表数据，u、a表共同user_id部分对应的a表数据，u、a、c表共同user_id部分对应的c表数据，可以理解为是一种漏斗型联立。
5、针对联结后取数据，如果数据量比较大，多表联结取数据时间过长时，可以使用先取数据再联结的方式

七、存储过程

存储过程是一组为了完成特定功能的SQL语句集，经编译后存储在数据库中，用户通过指定存储过程的名字并给定参数（如果该存储过程带有参数）来调用执行它。可以看做是可编程的函数。
语法：
CREATE PROCEDURE 过程名 ([IN|OUT|INOUT] 参数名 数据类型) 过程体

DELIMITER //
  CREATE PROCEDURE myproc(OUT s int)
    BEGIN
      SELECT COUNT(*) INTO s FROM students;
    END
    //
DELIMITER ;

分隔符
MySQL默认以";"为分隔符，如果没有声明分割符，则编译器会把存储过程当成SQL语句进行处理，因此编译过程会报错，所以要事先用“DELIMITER //”声明当前段分隔符，让编译器把两个"//"之间的内容当做存储过程的代码，不会执行这些代码；“DELIMITER ;”的意为把分隔符还原。
参数
存储过程根据需要可能会有输入、输出、输入输出参数，如果有多个参数用","分割开。MySQL存储过程的参数用在存储过程的定义，共有三种参数类型,IN,OUT,INOUT:
IN:参数的值必须在调用存储过程时指定，在存储过程中修改该参数的值不能被返回，为默认值，相当于输入
OUT:该值可在存储过程内部被改变，并可返回，相当于输出
INOUT:调用时指定，并且可被改变和返回，相当于改变输入并输出
过程体
过程体的开始与结束使用BEGIN与END进行标识。
例如

DELIMITER //
  CREATE PROCEDURE num_from_employee (IN emp_id INT, OUT count_num INT ) 
     READS SQL DATA 
     BEGIN
       SELECT COUNT(*) INTO count_num 
       FROM employee 
       WHERE d_id=emp_id ; 
     END
 //
DELIMITER ;

八、索引操作

PRIMARY KEY（索引不包含重复值）
1、PRIMARY KEY 约束唯一标识数据库表中的每条记录。
2、主键必须包含唯一的值。
3、主键列不能包含 NULL 值。
4、每个表都应该有一个主键，并且每个表只能有一个主键。
创建主键：

 CREATE TABLE 'wb_blog'( 
   'id' smallint(8) unsigned NOT NULL PRIMARY KEY,#在这里为id字段加上主键 
   'catid' smallint(5) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', 
   'title' varchar(80) NOT NULL DEFAULT '', 
   'content' text NOT NULL
 ) ;

对于没有主键的表进行补主键：

ALTER TABLE wb_blog ADD PRIMARY KEY ('id');

撤销主键：

ALTER TABLE wb_blog DROP PRIMARY KEY;

普通索引（可以存在重复值）
创建普通索引的一个作用是可以优化查询速度（特别是存在重复值的列）
创建索引

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)

删除索引

DROP INDEX index_name ON talbe_name
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name
ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY

九、增删查改

1、增insert into

insert into student (name,money,sex,phone) values ('hk',10000,'男',188);

2、删DELETE FROM

DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > '%d'" % (20);

3、查SELECT from

SELECT * from students limit 5;#查询5条

4、改update set

update student set money=100；#不指定条件，修改所有

十、查询优化

explain来获取查询执行计划的信息

explain 
SELECT * FROM `tqzc_info`

1. id：包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序；如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行；id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行。
2. select_type：示查询中每个select子句的类型（简单OR复杂）
   a. SIMPLE：查询中不包含子查询或者UNION
   b. PRIMARY：查询中若包含子部分，最外层查询则被标记为PRIMARY
   c. SUBQUERY：在SELECT或WHERE列表中包含了子查询，该子查询被标记为SUBQUERY
   d. DERIVED：在FROM列表中包含的子查询被标记为：DERIVED（衍生）用来表示包含在from子句中的子查询的select，mysql会递归执行并将结果放到一个临时表中。服务器内部称为"派生表"，因为该临时表是从子查询中派生出来的
   e. UNION：若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION；若UNION包含在FROM子句的子查询中，外层SELECT将被标记为：DERIVED
   f. UNION RESULT：从UNION表获取结果的SELECT被标记为UNION RESULT
3. type：表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”，常见类型如下:
   ALL, index, range, ref, eq_ref, const, system, NULL
   从左到右，性能从最差到最好
   a. ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行
   b. index：Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树
   c. range:索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行。显而易见的索引范围扫描是带有between或者where子句里带有<, >查询。当mysql使用索引去查找一系列值时，例如IN()和OR列表，也会显示range
   d. ref：使用非唯一索引扫描或者唯一索引的前缀扫描，返回匹配某个单独值的记录行
   e. eq_ref：类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件
   f. const、system：当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量
   g. NULL：MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引。例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。
4. possible_keys：此次查询中可能选用的索引，指出能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用
5. key：此次查询中确切使用到的索引，若没有使用索引，显示为NULL
6. key_len表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度（key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的）
7. ref：显示索引的那一列被使用了。
8. rows：显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值，直观显示 SQL 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好
9. filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比
10. extra: 额外的信息
    a. Using filesort：表示 MySQL 需额外的排序操作, 不是通过索引列进行排序，由于这样的查询 CPU 资源消耗大，所以没有特殊排序要求建议去掉或者改为索引列排序。
    b. Using index："覆盖索引扫描", 表示查询在索引树中就可查找所需数据, 不用扫描表数据文件, 往往说明性能不错。
    c. Using temporary：查询有使用临时表, 一般出现于排序, 分组和多表 join 的情况, 查询效率不高, 建议优化。

优化点：

1、最有效：应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 join on 或者where 及 order by 涉及的列上建立索引，但是该列有大量重复数据不建议在该列上建立索引。索引虽然可以提高相应的 select 效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以一个表的索引数较好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要

create index index_name on table_name (column_list)

2、exists()适合内表比外表数据大的情况，其他情况下in与exists效率差不多,可任选一个使用

select * from a where exists(select * from b where b.num=a.num)

3、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’
改为
select id from t where name like ‘abc%’

4、尽量少用 select * from t ，用具体的字段列表代替*，避免返回用不到的任何字段。
5、若果中间过程查询量比较大，可以创建中间表
6、尽量避免使用前置百分号

select id from t where name like ‘%c%’
改为
select id from t where name like ‘c%’

7、使用子查询：针对联结后取数据，如果数据量比较大，多表联结取数据时间过长时，可以使用先取数据再联结的方式