数据库基础知识

一边复习一边把重要的内容摘出来以便自己查找~不是很全，只涉及基础操作

SQL层流程：

MySQL语句SQL层流程：SQL语句-缓存查询-解析器-优化器-执行器

查询缓存：如果查询缓存中有这条SQL语句则直接将结果返回客户端，没有就进入解析器。8.0以后没有

解析器：进行语法分析（拼写是否正确，语法错误）、语义分析（访问对象是否存在，比如列名错误）。

优化器：确定SQL语句执行路径（全表检索/索引检索等）

执行器：判断用户是否具有权限，具有权限则根据索引检索并返回结果。

存储引擎 InnoDB  MylSAM

InnoDB:5.5以后默认，支持事务、行级锁定、外键约束等

MylSAM:5.5以前，不支持事务和外键，速度快、占用资源少。

数据库的设计在于表的设计，MySQL可以每个表采用不同存储引擎，根据实际数据处理需要来选择引擎、

PROFILE

分析语句性能时采用profile(官方建议 Performance Schema)，里面记录所有的查询和错误语句，会话结束则丢失profile信息。

查看执行语句的时间：

mysql>select @@profiling;

mysql> set profiling=1;

mysql> select * from xxx;

mysql> show profiles；#查看会话产生的所有profiles 如果show profile则打开最近的profile

约束：

主键约束：唯一标识一条记录，不能重复不能为空，UNIQUE NOT NULL。一个表的主键只能有一个，可以是一个字段，也可以是多个字段复合组成。

外键约束：一个表中的外键，对应另一个表的主键。外键可以重复可以为空，主要是保证了表与表之间引用的完整性。

• 外键为了实现强一致性，如果正确性>性能，建议使用外键保证数据的完整性和一致性。
• 高并发的情况外键会造成额外的开销，也容易造成死锁。
• 可以通过业务层来进行实现外键，但业务逻辑和数据必须同时修改。

唯一性约束：表明字段在表中的数值是唯一的。唯一性约束相当于创建了一个约束和普通索引，目的是保证字段的正确性。索引的目的是提升数据检索速度。

NOT NULL约束：该字段不能为空，必须有取值

DEFAULT约束：默认值，如果没有插入值则采用默认值。

CHECK约束：检查特定字段取值范围的有效性，如CHECK(height>=0 AND height<3)

设计数据表的原则

数据表个数越少越好

数据表字段个数越少越好（前提各字段相互独立）

数据表中联合主键的字段个数越少越好（联合主键字段多，索引空间和运行时间大）

通过主键和外键的使用来增强数据表之间的复用率。

SELECT

查询某一列列名/SELECT * 查询所有/可以查询某个常量来增加列字段 SELECT 'AAA' AS name, id FROM table

DISTINCT需要放在所有列名前，实际是对列名组合进行去重，不能单独在一个列的前面

ORDER BY：可以多列排序（可以包含非选择列），DESC表示递减，ASC默认递增，文本类需要参考数据库字段的属性

LIMIT：约束返回结果数量，可以提高查询效率

关键字顺序：SELECT...FROM...WHERE...GROUP BY ...HAVING...ORDER BY ...LIMIT

执行顺序：FROM组装数据>WHERE>GROUP BY>聚集函数计算>HAVING>计算表达式>SELECT>DISTINCT>ORDER BY>LIMIT

SELECT（*）的效率比较低，如果能选择列或限制返回行数则可以提高效率。

COUNT是个特例：统计行数时COUNT(*)=COUNT(1)>COUNT(字段)

WHERE

()优先级>AND优先级>OR优先级

通配符区别大小写，%一个或多个，_只代表一个，尽量少用通配符因为消费数据库更长的时间来匹配，如果想让索引生效，不能LIKE直接加通配符%，这样会进行全表扫描。

常用SQL函数

一般WHERE中不用条件函数，会导致查询不走索引全表遍历，导致慢查询。

算数函数：ABS()取绝对值 MOD()取余 ROUND（）四舍五入取小数，包含字段名称和小数位数

字符串函数：

• CONCAT多个字段拼接，
• LENGTH字段长度（汉字3字符，一个数字/字母 一个字符），CHAR_LENGTH 数字字母汉字都是一个字符
• LOWER、UPPER 大小写转换
• REPLACE（）替换函数，要替换的表达式或字段名、要查找的被替换字符串、替换成哪个字符串
• SUBSTRING（）截断字符串，3个参数：待截断的表达式或字段名，开始截取的位置，截取长度

日期函数

如果进行日期比较需要DATE函数，不要直接日期列字段和字符串比较，因为不能确定该列是字符串还是datetime类型

日期的标准写法是：'xxxx-xx-xx'

e.g. WHERE time>'2015-01-01' 不安全 应为： WHERE DATE(time)>'2015-01-01'

• CURRENT_DATE()系统当前的日期
• CURRENT_TIME()系统当前的时间（无日期）
• CURRENT_TIMESTAMP()系统当前的日期+时间
• EXTRACT()抽取具体的年月日 e.g. SELECT EXTRACT(YEAR FROM ‘2020-02-16’)
• DATE()返回时间的日期部分 e.g. SELECT DATE('2019-04-01 12:00:05')
• YEAR() MONTH() DAY() HOUR() MINUTE() SECOND()返回时间的某一部分

转换函数

CAST（）数据类型转换，原始数据和目标数据

e.g. SELECT CAST(123.123 AS DECIMAL(8,2)) 运行结果123.12 

        DECIMAL(a,b) a是整数和小数加起来最多的位数，b表示小数位数

COALESCE（）返回第一个非空数值

大小写规范：

MySQL在Linux环境下，数据库名、表名、变量名严格区分大小写，字段名忽略大小写

MySQL在Windows环境下全部不区分大小写。

规范建议：关键字和函数名大写，数据库名、表名、字段名小写，SQL语句以分号结尾

聚集函数：

COUNT MAX MIN SUM AVG

AVG MAX MIN会自动忽略NULL的行，MAX MIN可以对字符串使用。

对于中文字符串可以先转换成gbk再进行比较，e.g. MIN(CONVERT(name USING gbk))

COUNT(字段名)会忽略值为NULL的数据行，而COUNT(*)计数包括NULL行

聚集函数可以和DISTINCT一起使用，AVG(DISTINCT num) 对不同num值的数据聚集

HAVING

HAVING对分组过滤，WHERE对数据行过滤

子查询：

非关联子查询：子查询执行一次从数据表中查询到数据结果，将结果作为主查询的条件进行执行。

关联子查询：子查询中的表用到了外部的表，进行了条件关联。需要执行多次，将内部查询结果反馈给外部。

SELECT * FROM A WHERE cc IN (SELECT cc FROM B)  A表比B大，如果B中cc有索引则IN更快

SELECT * FROM A WHERE EXIST(SELECT cc FROM WHERE B.cc=A.cc) A表比B小，EXISTS效率更高

IN是外表和内表进行HASH连接，先执行子查询，但IN不能判断NULL，而且IN只能跟一个列名，外表大用IN

EXISTS是对外表进行循环，然后再内表进行循环，可以判断NULL，外表小用EXISTS

ANY（SOME）和ALL都必须和比较操作符一起用，ANY表示任一，ALL表示所有

SQL92:

笛卡尔积：SELECT * FROM table1,table2 返回table1行数*table2行数

等值连接：用两张表中都存在的列进行连接（等号），如果使用了表别名在查询字段只能用表别名，不能用原表名。

非等值连接：连接多个表的条件是等号以外的其他的运算符。

LEFT JOIN 和RIGHT JOIN存在SQL99以后

自连接：查询条件使用了当前的表的字段

SQL99（可读性比92更强）：

NATURAL JOIN：自然连接，自动连接表中相同的字段，进行等值连接，不需要WHERE的条件

ON：JOIN进行连接，ON指定连接条件

JOIN USING连接： A JOIN B USING(l两个表中相同的列名)可以简化JOIN ON

外连接：LEFT JOIN左外连接，RIGHT JOIN右外连接，FULL JOIN全外连接。（LEFT OUTER JOIN 一回事儿，省略OUTER）

MySQL不支持全外连接

连接的性能：

空值连接表的数量，多表连接降低SQL查询性能，不要连接不必要的表

连接时可以用WHERE语句过滤掉不必要的数据行返回

使用自连接的速度比使用子查询要快

视图 VIEW

安全性：基于底层数据表的虚拟表，可以限制对底层数据的修改，设定不同的数据查询权限。可以保证数据表的数据安全。

简单：视图是对SQL查询的封装，将原本复杂的SQL查询简化，方便重用而不必知道细节。

跳过了总结存储和管理事务这两部分，知识点有点多T T

隔离

脏读、幻读、不可重复读

脏读：读到了其他事务还没有提交的数据

不可重复读：对某数据进行提取，两次读取结果不同，是因为有其他的事务对这个数据同时进行了修改或者删除。

幻读：事务A根据条件查询得到了N条数据，事务B更改或增加了M条符合A查询条件的数据。事务A再次查询发现N+M条数据。

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，但它牺牲了系统的并发性。隔离级别越低，意味系统并发程度越大，更可能出现异常情况。