大数据学习总结（2021版）---Mysql基础

第1章：数据库

1.1 数据库概述

• 什么是数据库
  数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。
• 什么是数据库管理系统
  数据库管理系统（DataBase Management System，DBMS）：指一种操作和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，对数据库进行统一管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过数据库管理系统访问数据库中表内的数据。
• 常见的数据库管理系统

  • MYSQL ：开源免费的数据库，小型的数据库.已经被Oracle收购了.MySQL6.x版本也开始收费。

  • Oracle ：收费的大型数据库，Oracle公司的产品。Oracle收购SUN公司，收购MYSQL。

  • DB2 ：IBM公司的数据库产品,收费的。常应用在银行系统中.

  • SQLServer：MicroSoft 公司收费的中型的数据库。C#、.net等语言常使用。

  • SyBase ：已经淡出历史舞台。提供了一个非常专业数据建模的工具PowerDesigner。

  • SQLite : 嵌入式的小型数据库，应用在手机端。

  • Java相关的数据库：MYSQL，Oracle．

这里使用MySQL数据库。MySQL中可以有多个数据库，数据库是真正存储数据的地方。

1.2 数据库表

数据库中以表为组织单位存储数据。
表类似我们的Java类，每个字段都有对应的数据类型。
那么用我们熟悉的java程序来与关系型数据对比，就会发现以下对应关系。

• 类----------表
• 类中属性----------表中字段
• 对象----------记录

1.3 表数据

根据表字段所规定的数据类型，我们可以向其中填入一条条的数据，而表中的每条数据类似类的实例对象。表中的一行一行的信息我们称之为记录。

表记录与java类对象的对应关系

第2章：MySql数据库

2.1 MySql启动和停止

• 安装后，MySQL会以windows服务的方式为我们提供数据存储功能。开启和关闭服务的操作：右键点击我的电脑→管理→服务→可以找到MySQL服务开启或停止。
  
• 也可以在DOS窗口，通过命令完成MySQL服务的启动和停止（必须以管理运行cmd命令窗口）
  

2.2 登录MySQL数据库

MySQL是一个需要账户名密码登录的数据库，登陆后使用，它提供了一个默认的root账号，使用安装时设置的密码即可登录。

• 格式1：cmd> mysql –u用户名 –p密码

例如：mysql -u root –proot123456

• 格式2：mysql --host=ip地址 --user=用户名 --password=密码

例如：mysql --host=127.0.0.1  --user=root --password=root

2.3 SQLyog（MySQL图形化开发工具）

• 建议：
  我建议使用Navicat，具体怎么破解得百度，公司都用的这个，学习阶段用SQLyog也没关系
• 使用：
  输入用户名、密码，点击连接按钮，进行访问MySQL数据库进行操作
  

2.4 MySQL配置文件

• MySQL目录结构
  

1）bin 目录
用于放置一些可执行文件，如 mysql.exe、mysqld.exe、mysqlshow.exe 等。
2）docs 目录
存放一些文档
3）Data 目录
登录数据库后，可使用 SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE “%Datadir%”;命令查看 Data 目录位置。
Data 目录中用于放置一些日志文件以及数据库。我们创建和保存的数据都存在这个目录里。
4）include 目录
用于放置一些头文件，如：mysql.h、mysql_ername.h 等。
5）lib 目录
用于放置一系列库文件
6）share 目录
用于存放字符集、语言等信息
7）my.ini 文件
my.ini 是 MySQL 默认使用的配置文件，一般情况下，只要修改 my.ini 配置文件中的内容就可以对 MySQL 进行配置

• my.ini 文件

• [client]和[mysql]是客户端配置信息，[mysqld]是数据库配置信息
• [mysql]中默认no-beep表示当数据库发生错误的时候，不要让主板发出蜂鸣器的声音
• [mysqld]大致说明如下
  

第3章：SQL语句

3.1 SQL分类

• 数据定义语言：简称DDL(Data Definition Language)，用来定义数据库对象：数据库，表，列等。关键字：create，alter，drop等

• 数据操作语言：简称DML(Data Manipulation Language)，用来对数据库中表的记录进行更新。关键字：insert，delete，update等

• 数据控制语言：简称DCL(Data Control Language)，用来定义数据库的访问权限和安全级别，及创建用户。

• 数据查询语言：简称DQL(Data Query Language)，用来查询数据库中表的记录。关键字：select，from，where等

3.2 SQL通用语法

• 1.SQL语句可以单行或多行书写，以分号结尾
• 2.可使用空格和缩进来增强语句的可读性
• 3.MySQL数据库的SQL语句不区分大小写，建议使用大写，例如：SELECT * FROM user。
• 4.同样可以使用/**/的方式完成注释
• 5.MySQL中的我们常使用的数据类型如下
  

3.3 数据库操作：database（创建、查看、删除、修改）

创建数据库

• 创建数据库 数据库中数据的编码采用的是安装数据库时指定的默认编码 utf8

create database 数据库名;

• #创建数据库 并指定数据库中数据的编码

create database 数据库名 character set 字符集;

举例：

• #如果创建之后 修改数据库编码

ALTER DATABASE day21_2 CHARACTER SET=utf8;

查看数据库

• 查看数据库MySQL服务器中的所有的数据库:

show databases;

• 查看某个数据库的定义的信息

show create database 数据库名;

举例：

删除数据库

• drop database 数据库名称;

drop database day21_2;

切换数据库：

• use 数据库名;

use day21_1;

查看正在使用的数据库:

select database();

3.4 表结构相关语句

3.4.1 创建表

格式：
create table 表名(
   字段名 类型(长度) 约束,
   字段名 类型(长度) 约束
);


例如：
## 创建分类表
CREATE TABLE sort (
  sid INT, #分类ID
  sname VARCHAR(100) #分类名称
);

温馨提示：
你创建了数据库，就创建了一块逻辑空间，实际在磁盘上创建了一个文件夹，你创建了一个表，实际磁盘生成了一个.ibd文件，你可以在C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\Data目录下验证一下

举个例子，你创建了test数据库，然后你执行建表语句如下

CREATE TABLE temp(/*实验精度丢失问题*/
	id INT UNSIGNED PRIMARY KEY,
	num DECIMAL(20, 10) /*数字总位数20，保留小数点后10位*/
)

实际在你的磁盘上是这样存储的

3.4.2 查看表

• 查看当前数据库中的所有表

show tables;

• 查看其它数据库的所有表

show tables from 库名;

说明：此处是当出于当前数据库下，但想查看其他数据库的表的情况

• 查看表结构：
  • 方法一： desc 表名;
  • 方法二： SHOW COLUMNS FROM 表名;

DESC student;
 
SHOW COLUMNS FROM student;
 
/* 这两种方式结果一模一样，第一种更常见，显然命令更短你也更愿意用 */

图形化结果类似于下图

• 查看表内容

select * from 表名；

注意：*不可省略

3.4.3 删除表

• 格式：drop table 表名;

drop table sort;

3.4.4 修改表结构格式

alter table 表名 add 列名 类型(长度) 约束;

• 作用：添加列

#1，为分类表添加一个新的字段为 分类描述 varchar(20)
ALTER TABLE sort ADD sdesc VARCHAR(20);

• 当然，想添加多个字段分类怎么做呢？

/*添加多个列方法一*/
ALTER TABLE student
ADD address VARCHAR(200) NOT NULL,
ADD home_tel CHAR(11) NOT NULL;
/*add语句之间用逗号分隔，最后用分号结束*/
 
/*添加多个列方法二*/
ALTER TABLE student
ADD (address VARCHAR(200) NOT NULL,home_tel CHAR(11) NOT NULL);

• 值得注意的是：
  如果表需要添加多列，而有一列字段home_tel之前已经添加过了，结果会显示Duplicate column name ‘home_tel’，那么你本次添加的多列字段都是无效的，即全部添加失败

alter table 表名 modify 列名 类型(长度) 约束;

• 作用：修改列的类型长度及约束.

#2, 为分类表的分类名称字段进行修改，类型varchar(50) 添加约束 not null

ALTER TABLE sort MODIFY sname VARCHAR(50) NOT NULL; /* 添加约束NOT NULL */
 
ALTER TABLE student
MODIFY home_tel VARCHAR(20) NOT NULL; /*CHAR(11)修改为VARCHAR(200)*/

同理，和add类似，需要修改多个列的类型长度及约束，那么modify语句之间用逗号分隔，最后一句的末尾用分号结束。

alter table 表名 change 旧列名 新列名 类型(长度) 约束;

• 作用：修改列名

#3, 为分类表的分类名称字段进行更换 更换为 snamesname varchar(30)

ALTER TABLE sort CHANGE sname snamename VARCHAR(30);

同理，和add类似，需要修改多个列的字段名，那么change语句之间用逗号分隔，最后一句的末尾用分号结束。

直接来个例题：

假设有2个选项, 选择哪一个

• A. ALTER TABLE cource CHANGE cname VARCHAR(30) NOT NULL FIRST;

• B. ALTER TABLE cource MODIFY cname VARCHAR(30) NOT NULL FIRST;

请注意CHANGE和MODIFY的区别, MODIFY可以修改字段类型、字段属性，而CHANGE可修改字段名称，并且CHANGE需要旧列名和新列名，答案是B

alter table 表名 drop 列名;

• 作用：删除列

#4, 删除分类表中snamename这列

ALTER TABLE sort DROP snamename;
 
ALTER TABLE student
DROP home_address,
DROP home_tel;

同理，和add类似，需要删除多列，那么drop语句之间用逗号分隔，最后一句的末尾用分号结束。

rename table 表名 to 新表名;

• 作用：修改表名

#5, 为分类表sort 改名成 category

RENAME TABLE sort TO category;

alter table 表名 character set 字符集;

• 作用：修改表的字符集

#6, 为分类表 category 的编码表进行修改，修改成 gbk

ALTER TABLE category CHARACTER SET gbk;

第4章：字段属性

4.1 主键

• 主键: primary key,主要的键. 一张表只能有一个字段可以使用对应的键, 用来唯一的约束该字段里面的数据, 不能重复: 这种称之为主键.
• 一张表只能有最多一个主键, 主键请尽量使用整数类型而不是字符串类型

4.1.1增加主键

SQL操作中有多种方式可以给表增加主键: 大体分为三种.

• 方案1: 在创建表的时候,直接在字段之后,跟primary key关键字(主键本身不允许为空)
  
  优点: 非常直接; 缺点: 只能使用一个字段作为主键
• 方案2: 在创建表的时候, 在所有的字段之后, 使用primary key(主键字段列表)来创建主键(如果有多个字段作为主键,可以是复合主键)
  
• 方案3: 当表已经创建好之后, 额外追加主键: 可以通过修改表字段属性, 也可以直接追加.
  • Alter table 表名 add primary key(字段列表);

前提: 表中字段对应的数据本身是独立的(不重复)

4.1.2 主键约束

• 创建约束的目的就是保证数据的完整性和一致性。

• 主键对应的字段中的数据必须唯一，且不能为NULL， 一旦重复,数据操作失败(增和改)

• 建议主键使用数字类型，因为数字的检索速度非常快，并且主键如果是数字类型，还可以设置自动增长。

• 主键的原理其实就是一个计数器。

4.1.3 更新主键 & 删除主键

没有办法更新主键: 主键必须先删除,才能增加

• Alter table 表名 drop primary key;

4.1.4 主键分类

在实际创建表的过程中, 很少使用真实业务数据作为主键字段(业务主键,如学号,课程号); 大部分的时候是使用逻辑性的字段(字段没有业务含义,值是什么都没有关系), 将这种字段主键称之为逻辑主键.

Create table my_student(
 
Id int primary key auto_increment comment ‘逻辑主键: 自增长’, -- 逻辑主键
 
Number char(10) not null  comment ‘学号’,
 
Name varchar(10) not null
 
)
 

4.2 自动增长

• 自增长:
  当对应的字段,不给值,或者说给默认值,或者给NULL的时候, 会自动的被系统触发, 系统会从当前字段中已有的最大值再进行+1操作,得到一个新的在不同的字段.

• 自增长的字段必须定义为主键，默认起始值是1而不是0

4.2.1 新增自增长

自增长特点:

• 任何一个字段要做自增长必须前提是本身是一个索引(key一栏有值)，auto_increment表示自动编号
  
• 自增长字段必须是数字(整型)
  
• 一张表最多只能有一个自增长
  

4.2.2 自增长使用

• 当自增长被给定的值为NULL或者默认值的时候会触发自动增长.
  
• 自增长如果对应的字段输入了值,那么自增长失效: 但是下一次还是能够正确的自增长(从最大值+1)
  
• 如何确定下一次是什么自增长呢? 可以通过查看表创建语句看到.
  

4.2.3 修改自增长？？？？？

• 自增长如果是涉及到字段改变: 必须先删除自增长,后增加(一张表只能有一个自增长)
• 修改当前自增长已经存在的值: 修改只能比当前已有的自增长的最大值大,不能小(小不生效)

Alter table 表名 auto_increment  = 值;

？？？？？？？？？？

思考: 为什么自增长是从1开始?为什么每次都是自增1呢?
所有系统的变现(如字符集,校对集)都是由系统内部的变量进行控制的.
查看自增长对应的变量: show variables like ‘auto_increment%’;

修改起始值和步长

• 可以修改变量实现不同的效果: 修改是对整个数据修改,而不是单张表: (修改是会话级)
• Set auto_increment_increment = 5; – 一次自增5
  
• 测试效果: 自动使用自增长
  

4.2.4 删除自增长

• 自增长是字段的一个属性: 可以通过modify来进行修改(保证字段没有auto_increment即可)
• Alter table 表名 modify 字段 类型;
  
  

注意：

• alter table my_auto modify id int primary key;错误，主键理论是单独存在的
• 有主键的时候，千万不要再加主键

4.3 唯一键

一张表往往有很多字段需要具有唯一性,数据不能重复: 但是一张表中只能有一个主键: 唯一键(unique key)就可以解决表中有多个字段需要唯一性约束的问题.

唯一键的本质与主键差不多: 唯一键默认的允许自动为空,而且可以多个为空(空字段不参与唯一性比较)

4.3.1 增加唯一键

基本与主键差不多: 三种方案

• 方案1: 在创建表的时候,字段之后直接跟unique/ unique key
  
• 方案2: 在所有的字段之后增加unique key(字段列表); – 复合唯一键
  
• 方案3: 在创建表之后增加唯一键
  

4.3.2 唯一键约束

唯一键与主键本质相同: 唯一的区别就是唯一键默认允许为空,而且是多个为空.

如果唯一键也不允许为空: 与主键的约束作用是一致的.

4.3.3 更新唯一键 & 删除唯一键

• 更新唯一键

  • 先删除后新增(唯一键可以有多个: 可以不删除).

• 删除唯一键

  • Alter table 表名 drop unique key; – 错误: 唯一键有多个

  • Alter table 表名 drop index 索引名字; – 唯一键默认的使用字段名作为索引名字
    

4.4 外键

4.4.2 新增外键

外键: foreign key, 外面的键(键不在自己表中): 如果一张表中有一个字段(非主键)指向另外一张表的主键,那么将该字段称之为外键.

• 创建表的时候增加外键: 在所有的表字段之后,
  ·- foreign key(外键字段) references 外部表(主键字段)
  
• 在新增表之后增加外键: 修改表结构
  • Alter table 表名 add [constraint 外键名字] foreign key(外键字段) references 父表(主键字段);
    

4.4.2 修改外键&删除外键

• 外键不可修改

• 只能先删除后新增.

• 删除外键语法

  • Alter table 表名 drop foreign key 外键名;
  • 一张表中可以有多个外键,但是名字不能相同

• 外键删除不能通过查看表的结构体现，应通过查看表的创建语句查看（看图）

• 

4.4.3 外键作用

外键默认的作用有两点: 一个对父表,一个对子表(外键字段所在的表)

• 对子表约束: 子表数据进行写操作(增和改)的时候, 如果对应的外键字段在父表找不到对应的匹配: 那么操作会失败.(约束子表数据操作)
• 
• 对父表约束: 父表数据进行写操作(删和改: 都必须涉及到主键本身), 如果对应的主键在子表中已经被数据所引用, 那么就不允许操作

4.4.4 外键条件

• 1.外键要存在: 首先必须保证表的存储引擎是innodb(默认的存储引擎): 如果不是innodb存储引擎,那么外键可以创建成功,但是没有约束效果.
• 2.外键字段的字段类型(列类型)必须与父表的主键类型完全一致.
• 3.一张表中的外键名字不能重复.
• 4,增加外键的字段(数据已经存在),必须保证数据与父表主键要求对应.

4.4.5 外键约束（不推荐）

• 所谓外键约束: 就是指外键的作用.

• 之前所讲的外键作用: 是默认的作用; 其实可以通过对外键的需求, 进行定制操作.

• 需要注意的是：外键约束的定义是写在子表上的，但是不推荐使用外键约束

MySQL字段约束有四种，主键约束，非空约束，唯一约束，外键约束。外键约束是唯一不推荐的约束

• 提示：主键约束其实就是非空约束和唯一约束合二为一的情况

外键约束有三种约束模式: 都是针对父表的约束(子表约束父表)

• District: 严格模式(默认的), 父表不能删除或者更新一个已经被子表数据引用的记录

• Cascade: 级联模式: 父表的操作, 对应子表关联的数据也跟着被更新

• Set null: 置空模式: 父表的操作之后,子表对应的数据(外键字段)被置空

通常的一个合理的做法(约束模式): 删除的时候子表置空, 更新的时候子表级联操作

指定模式(约束模式)的语法

Foreign key(外键字段) references 父表(主键字段) on delete set null on update cascade;

• 更新操作: 级联更新
  

  • 更新主键数字语法：
    update 表名 set 字段 = 数字（修改后） where 字段 = 1（修改前）;

• 删除操作: 置空
  

  • 删除置空的前提条件: 外键字段允许为空(如果不满足条件,外键无法创建)

  • 外键虽然很强大, 能够进行各种约束: 但是对于PHP来讲, 外键的约束降低了PHP对数据的可控性: 通常在实际开发中, 很少使用外键来处理.

4.4.6 创建外键约束的要求

创建外键约束的目的是保持数据一致性和完整性，以及实现一对一或者一对多的关系。

创建外键约束要求有以下几点：

• 父表和子表必须使用相同的存储引擎，而且禁止使用临时表。
  注意：具有外键列的表称为子表；子表所参照的表称为父表。

• 数据表的存储引擎只能是InnoDB。

• 外键列和参照列必须具有相似的数据类型。其中数字的长度或是否有符号位必须相同；而字符的长度则可以不同。
  注意：加 FOREIGN KEY 关键字的列称为外键列；外键列所参照的列称为参照列。

• 外键列和参照列必须创建索引。如果外键列不存在索引的话，MySQL将自动创建索引。如果参照列不存在索引的话，MySQL不会自动创建索引。
  注意:MySQL会为主键自动创建索引。

4.4.7 外键约束的闭环问题

比如说我们创建了2张表

/*先创建父表*/
CREATE TABLE t_dept(
	deptno INT UNSIGNED PRIMARY KEY,
	dname VARCHAR(20) NOT NULL UNIQUE,
	tel CHAR(4) UNIQUE
)
/*再创建子表*/
CREATE TABLE t_emp(
	empno INT UNSIGNED PRIMARY KEY,
	ename VARCHAR(20) NOT NULL,
	sex ENUM("男", "女") NOT NULL,
	deptno INT UNSIGNED NOT NULL,
	hiredate DATE NOT NULL,
	FOREIGN KEY (deptno) REFERENCES t_dept(deptno)
);

父表t_dept加一个数据如下：

子表t_emp加一个数据如下：

此时我想删除父表的数据，结果报错

结果发现有子表t_emp外键约束着父表，删除失败。必须先删除子表的约束数据才能删除父表的数据，那这样就失去了增减改查的灵活性了，并且更严重的是，

如果形成外键闭环，我们将无法删除任何一张表的数据记录。

如上图，A约束B，B约束C…，这样每一个表都算作父表，所谓的先删除子表的数据就是不可能的。因为有外键闭环的存在，所以我们不推荐外键约束

4.5 索引

• 几乎所有的索引都是建立在字段之上.

• 索引: 系统根据某种算法, 将已有的数据(未来可能新增的数据),单独建立一个文件: 文件能够实现快速的匹配数据, 并且能够快速的找到对应表中的记录.

4.5.1 创建索引

建表的时候创建索引，也可以在已存在的表上添加索引。

CREATE TABLE 表名称(
       ......,
       INDEX [索引名称] (字段),
       ......
);
//举例
CREATE TABLE t_message(
	id INT UNSIGNED PRIMARY KEY,
	content VARCHAR(200) NOT NULL,
	type ENUM("公告", "通报", "个人通知") NOT NULL,
	create_time TIMESTAMP NOT NULL,
	INDEX idx_type (type)
);

4.5.2 添加索引

向已存在的表中添加索引的方式如下

• CREATE INDEX 索引名称 ON 表名(字段); /添加索引方式1/

• ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名称(字段); /添加索引方式2/

CREATE INDEX idx_type ON t_message(type); /*添加索引方式1*/
 
ALTER TABLE t_message ADD INDEX idx_type(type);/*添加索引方式2*/

经常被用来做检索条件的字段需要加上索引，内部是二叉树，所以查询很快。如果是几千条数据，不必加索引，全盘检索也很快

4.5.3 查询索引

• SHOW INDEX FROM 表名;

/*查看t_message表的索引*/
SHOW INDEX FROM t_message;

查出来如下，有添加的普通索引和主键索引

4.5.4 删除索引

• DROP INDEX 索引名称 ON 表名;

/* 在t_message表中删除idx_type索引 */
DROP INDEX idx_type ON t_message;

4.5.5 索引的使用原则

• 数据量很大，且经常被查询的数据表可以设置索引 (即读多写少的表可以设置索引)

• 索引只添加在经常被用作检索条件的字段上 (比如电子商城需要在物品名称关键字加索引)

• 不要在大字段上创建索引 (比如长度很长的字符串不适合做索引，因为查找排序时间变的很长)

4.5.6 索引的意义

• 提升查询数据的效率
• 约束数据的有效性(唯一性等)
• 增加索引的前提条件: 索引本身会产生索引文件(有时候有可能比数据文件还大) ,会非常耗费磁盘空间.
• 如果某个字段需要作为查询的条件经常使用, 那么可以使用索引(一定会想办法增加);
• 如果某个字段需要进行数据的有效性约束, 也可能使用索引(主键,唯一键)

Mysql中提供了多种索引

• 主键索引: primary key
• 唯一索引: unique key
• 全文索引: fulltext index
• 普通索引: index
• 全文索引: 针对文章内部的关键字进行索引
  • 全文索引最大的问题: 在于如何确定关键字

第5章：关系

将实体与实体的关系, 反应到最终数据库表的设计上来: 将关系分成三种: 一对一, 一对多(多对一)和多对多.

所有的关系都是指的表与表之间的关系.

5.1 一对一

一对一: 一张表的一条记录一定只能与另外一张表的一条记录进行对应; 反之亦然.

举例：
学生表: 姓名,性别,年龄,身高,体重,婚姻状况, 籍贯, 家庭住址,紧急联系人

表设计成以上这种形式: 符合要求. 其中姓名,性别,年龄,身高,体重属于常用数据; 但是婚姻,籍贯,住址和联系人属于不常用数据. 如果每次查询都是查询所有数据,不常用的数据就会影响效率, 实际又不用.

解决方案: 将常用的和不常用的信息分离存储,分成两张表

• 常用信息表

• 不常用信息表:
  • 保证不常用信息与常用信息一定能够对应上: 找一个具有唯一性(确定记录)的字段来共同连接两张表

一个常用表中的一条记录: 永远只能在一张不常用表中匹配一条记录;反过来,一个不常用表中的一条记录在常用表中也只能匹配一条记录: 一对一的关系

5.2 一对多

一对多: 一张表中有一条记录可以对应另外一张表中的多条记录; 但是返回过, 另外一张表的一条记录只能对应第一张表的一条记录. 这种关系就是一对多或者多对一.

母亲与孩子的关系: 母亲,孩子两个实体

• 妈妈表

• 孩子表

以上关系: 一个妈妈可以在孩子表中找到多条记录(也有可能是一条); 但是一个孩子只能找到一个妈妈: 是一种典型的一对多的关系.

但是以上设计: 解决了实体的设计表问题, 但是没有解决关系问题: 孩子找不出妈,妈也找不到孩子.

解决方案: 在某一张表中增加一个字段,能够找到另外一张表的中记录: 应该在孩子表中增加一个字段指向妈妈表: 因为孩子表的记录只能匹配到一条妈妈表的记录.

• 妈妈表
  
• 孩子表
  

5.3多对多

多对多: 一张表中(A)的一条记录能够对应另外一张表(B)中的多条记录; 同时B表中的一条记录也能对应A表中的多条记录: 多对多的关系
老师教学: 老师和学生

• 老师表
  

• 学生表
  
  以上设计方案: 实现了实体的设计, 但是没有维护实体的关系.

一个老师教过多个学生; 一个学生也被多个老师教过.

解决方案: 在学生表中增加老师字段: 不管在哪张表中增加字段, 都会出现一个问题: 该字段要保存多个数据, 而且是与其他表有关系的字段, 不符合表设计规范: 增加一张新表: 专门维护两张表之间的关系

• 中间关系表: 老师与学生的关系
  
  增加中间表之后: 中间表与老师表形成了一对多的关系: 而且中间表是多表,维护了能够唯一找到一表的关系; 同样的,学生表与中间表也是一个一对多的关系: 一对多的关系可以匹配到关联表之间的数据.

学生找老师: 找出学生id -> 中间表寻找匹配记录(多条) -> 老师表匹配(一条)

老师找学生: 找出老师id -> 中间表寻找匹配记录(多条) -> 学生表匹配(一条)

第6章：范式

• 范式: Normal Format, 是一种离散数学中的知识, 是为了解决一种数据的存储与优化的问题: 保存数据的存储之后, 凡是能够通过关系寻找出来的数据,坚决不再重复存储: 终极目标是为了减少数据的冗余.

• 范式: 是一种分层结构的规范, 分为六层: 每一次层都比上一层更加严格: 若要满足下一层范式,前提是满足上一层范式.

• 六层范式: 1NF,2NF,3NF…6NF, 1NF是最底层,要求最低;6NF最高层,最严格.

• Mysql属于关系型数据库: 有空间浪费: 也是致力于节省存储空间: 与范式所有解决的问题不谋而合: 在设计数据库的时候, 会利用到范式来指导设计.

• 但是数据库不单是要解决空间问题,要保证效率问题: 范式只为解决空间问题, 所以数据库的设计又不可能完全按照范式的要求实现: 一般情况下,只有前三种范式需要满足.

• 范式在数据库的设计当中是有指导意义: 但是不是强制规范.

6.1 1NF（第一范式）

• 第一范式: 在设计表存储数据的时候, 如果表中设计的字段存储的数据,在取出来使用之前还需要额外的处理(拆分),那么说表的设计不满足第一范式。

• 第一范式要求字段的数据具有原子性: 不可再分.

• 第一范式是数据库的基本要求，不满足第一范式就不是关系型数据库

让我们简单化这个问题：

1NF—原子性

• eg1：
  
  数据表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，也不能存在重复的属性。
• eg2：讲师代课表
  
  上表设计不存在问题: 但是如果需求是将数据查出来之后,要求显示一个老师从什么时候开始上课,到什么时候节课: 需要将代课时间进行拆分: 不符合1NF, 数据不具有原子性, 可以再拆分.

解决方案: 将代课时间拆分成两个字段就解决问题.

6.2 2NF（第二范式）？？？

第二范式: 在数据表设计的过程中,如果有复合主键(多字段主键), 且表中有字段并不是由整个主键来确定, 而是依赖主键中的某个字段(主键的部分): 存在字段依赖主键的部分的问题, 称之为部分依赖: 第二范式就是要解决表设计不允许出现部分依赖.

定义太绕了，简单点：2NF—唯一性

• eg1：

学号为230的学生在2018-07-15考试第一次58没及格，然后当天补考第二次还是58没及格，于是数据库就有了重复的数据。解决办法就是添加一个流水号，让数据变得唯一。

• eg2：讲师带课表？？？？？？
  
  以上表中: 因为讲师没有办法作为独立主键, 需要结合班级才能作为主键(复合主键: 一个老师在一个班永远只带一个阶段的课): 代课时间,开始和结束字段都与当前的代课主键(讲师和班级): 但是性别并不依赖班级, 教室不依赖讲师: 性别只依赖讲师, 教室只依赖班级: 出现了性别和教室依赖主键中的一部分: 部分依赖.不符合第二范式.

解决方案1: 可以将性别与讲师单独成表, 班级与教室也单独成表.

解决方案2: 取消复合主键, 使用逻辑主键

ID = 讲师 + 班级(业务逻辑约束: 复合唯一键)

6.3 3NF（第三范式）

要满足第三范式,必须满足第二范式

第三范式: 理论上讲,应该一张表中的所有字段都应该直接依赖主键(逻辑主键: 代表的是业务主键), 如果表设计中存在一个字段, 并不直接依赖主键,而是通过某个非主键字段依赖,最终实现依赖主键: 把这种不是直接依赖主键,而是依赖非主键字段的依赖关系称之为传递依赖. 第三范式就是要解决传递依赖的问题.

定义很绕，我们简单点：3NF—关联性

每列都与主键有直接关系，不存在传递依赖

• eg1：

根据主键爸爸能关联儿子女儿，但是女儿的玩具、衣服都不是依赖爸爸的，而是依赖女儿的，这些东西不是与爸爸有直接关系，所以拆分两个表。

满足第三范式后，检索、提取数据非常方便，如果不满足，虽然表也能建成功，但是检索就会花费很多时间，比如如果是第一个表，逻辑上要找女儿的衣服，去查找女儿是找不到的，此时女儿不是主键。数据表拆分之后，根据主键列女儿陈婷婷，可以很快的找到女儿的衣服校服。主键查找是很快的。

依照第三范式，数据可以拆分到不同的数据表，彼此保持关联

• eg2：讲师带课表

以上设计方案中: 性别依赖讲师存在, 讲师依赖主键; 教室依赖班级,班级依赖主键: 性别和教室都存在传递依赖.

解决方案: 将存在传递依赖的字段,以及依赖的字段本身单独取出,形成一个单独的表, 然后在需要对应的信息的时候, 使用对应的实体表的主键加进来.

讲师表

讲师表:　ID = 讲师
班级表

班级表中: ID = 班级

6.4 逆规范化

有时候, 在设计表的时候,如果一张表中有几个字段是需要从另外的表中去获取信息. 理论上讲, 的确可以获取到想要的数据, 但是就是效率低一点. 会刻意的在某些表中,不去保存另外表的主键(逻辑主键), 而是直接保存想要的数据信息: 这样一来,在查询数据的时候, 一张表可以直接提供数据, 而不需要多表查询(效率低), 但是会导致数据冗余增加.
如讲师代课信息表

逆规范化: 磁盘利用率与效率的对抗

第7章：数据高级操作（增、删、改、查）

7.1 新增数据

基本语法

Insert into 表名 [字段1,字段2,......] values (值1,值2,......); /*插入单条记录*/

Insert into 表名 [字段1,字段2,......] values (值1,值2,......), (值1,值2,......); /*插入多条记录*/

表名后面不写字段列表也可以插入数据，但是会影响速度。Mysql会进行词法分析，找到对应表结构，然后自动给你补上字段列表。所以表名后面不写字段列表，数据库难以高效的操作。

INSERT INTO t_dept(deptno, dname, loc)
VALUES(50, "技术部", "北京");

INSERT INTO t_dept(deptno, dname, loc)
VALUES(60, "后勤部", "北京"),(70,"保安部","北京");

eg：向技术部添加一条员工记录

分析：测验insert语句里面子查询的问题，并且这个子查询是单行子查询，不能是多行子查询，还必须是单行单列的。

INSERT INTO t_emp
(empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
VALUES(8001, "刘娜", "SALESMAN", 8000, "1988-12-20", 2000, NULL,
(SELECT deptno FROM t_dept WHERE dname="技术部"));

INSERT语句方言

MySQL的INSERT语句还有一种方言语法

INSERT INTO 表名 SET 字段1=值1, 字段2=值2......

为什么称之为方言语法呢？就是因为这个语法只能在MySQL使用，不能在Oracle使用，当然你只用MySQL就可以使用这种方言语法，很简洁。

INSERT INTO t_emp
SET empno=8002,ename="JACK",job="SALESMAN",mgr=8000,
hiredate="1985-3-14",sal=2500,comm=NULL,deptno=50;

在数据插入的时候, 假设主键对应的值已经存在: 插入一定会失败!

7.1.1 IGNORE关键字

IGNORE关键字只会插入数据库不存在的记录。比如主键冲突、唯一性冲突，数据库会报错，加上IGNORE之后数据库会忽略这条数据不会报错。

简单点就是，没加IGNORE关键字前，加入已经存在的记录（主键等，具有唯一新的字符），会报错。加IGNORE关键字后，不会报错，直接忽略此条错误数据，把其他正常数据加入表中

INSERT [IGNORE] INTO 表名 ......;

INSERT IGNORE INTO t_dept(deptno, dname, loc)
VALUES(70, "A", "北京"), (80, "B", "上海"); /*70部门已经存在*/

7.1.2 主键冲突

当主键存在冲突的时候(Duplicate key)，你可以添加ignore关键字选择忽略，数据库不会报错，但是确实非得添加这个记录怎么办呢？可以选择性的进行处理: 更新和替换
主键冲突：更新操作

• Insert into 表名[(字段列表:包含主键)] values(值列表) on duplicate key update 字段 = 新值;
  

主键冲突: 替换

• Replace into 表名 [(字段列表:包含主键)] values(值列表);
  

7.1.3 蠕虫复制

蠕虫复制: 从已有的数据中去获取数据,然后将数据又进行新增操作: 数据成倍的增加.

表创建高级操作: 从已有表创建新表(复制表结构)

• Create table 表名 like 数据库.表名;

蠕虫复制: 先查出数据, 然后将查出的数据新增一遍

• Insert into 表名[(字段列表)] select 字段列表/* from 数据表名;

举例：创建表test1 和 test2：

-- test1
create table test1(
id int not null primary key auto_increment,
name varchar(20),
gender int(1) default 0,
age int(2) not null);
 
-- test2//复制表结构
create table test2 like test1;

• 向test1 插入一条数据

insert into test1 values(default, 'tom', default, 18);

• 此时test1 有一条记录，test2 没有记录。

对test2 进行蠕虫复制：

• 1）从test1 获取原始数据（test1 和test2 的表结构必须相同）。

insert into test2 select * from test1;

此时，test2 记录数为 1

• 2）test2 蠕虫复制操作

INSERT INTO test2 SELECT * FROM test2;

你会发现报错：

mysql> insert into test2 select * from test2;
ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '1' for key 'PRIMARY'

原因就是主键冲突，解决办法，不复制主键：

insert into test2(name,gender,age) select name,gender,age from test2;

此时，test2 记录数为2。
…

重复操作，记录数数量从 1-2-4-8-16-32-64…增长。
例如：

mysql> insert into test2(name,gender,age) select name,gender,age from test2;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Records: 1  Duplicates: 0  Warnings: 0
 
mysql> insert into test2(name,gender,age) select name,gender,age from test2;
Query OK, 2 rows affected (0.01 sec)
Records: 2  Duplicates: 0  Warnings: 0
 
mysql> insert into test2(name,gender,age) select name,gender,age from test2;
Query OK, 4 rows affected (0.01 sec)
Records: 4  Duplicates: 0  Warnings: 0
 
mysql> insert into test2(name,gender,age) select name,gender,age from test2;
Query OK, 8 rows affected (0.01 sec)
Records: 8  Duplicates: 0  Warnings: 0
 
mysql> insert into test2(name,gender,age) select name,gender,age from test2;
Query OK, 16 rows affected (0.01 sec)
Records: 16  Duplicates: 0  Warnings: 0
 
mysql> select count(*) from test2;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|       32 |
+----------+
1 row in set (0.01 sec)

所以，若表有主键并且有自增长，那不复制主键的值即可。

还有一种，主键没有自增长，那不复制主键可以吗？答案是不行。因为主键的前提是不能为空，赋值则发生主键冲突，不赋值则引发非空约束

蠕虫复制的意义

• 从已有表拷贝数据到新表中
• 可以迅速的让表中的数据膨胀到一定的数量级: 测试表的压力以及效率

7.2 更新数据

基本语法

UPDATE [IGNORE] 表名 SET 字段1=值1, 字段2=值2, ......
[WHERE 条件1 ......]
[ORDER BY ......]
[LIMIT ......];

eg1：把每个员工的编号和他上司的编号+1，用order by子句完成

UPDATE t_emp SET empno=empno+1, mgr=mgr+1
ORDER BY empno DESC;

eg2：把月收入前三名的员工底薪减100元，用LIMIT子句完成

UPDATE t_emp
SET sal=sal-100
ORDER BY sal+IFNULL(comm,0) DESC
LIMIT 3;

eg3：把10部门中，工龄达到20年的员工，底薪增加200元

UPDATE t_emp
SET sal=sal+200
WHERE deptno=10 AND DATEDIFF(NOW(),hiredate)/365 >= 20

7.2.1 UPDATE语句中的内连接？？？？？

7.2.2 UPDATE语句中的外连接？？？？？

7.3 删除数据

基本语法

DELETE [IGNORE] FROM 表名
[WHERE 条件1, 条件2, ...]
[ORDER BY ...]
[LIMIT ...];

子句执行顺序：FROM -> WHERE -> ORDER BY -> LIMIT -> DELETE

ignore表示删除失败就直接忽略而不是报错。

eg1：删除10部门中，工龄超过20年的员工记录
DELETE from t_emp
WHERE deptno=10 AND DATEDIFF(NOW(),hiredate)/365 >20;

eg2：删除20部门中工资最高的员工记录
DELETE FROM t_emp
WHERE deptno=20
ORDER BY sal+IFNULL(comm,0) DESC
LIMIT 1;

提示：如果表中存在主键自增长,那么当删除之后, 自增长不会还原，下一条数据记录插入会在上一次计数的基础继续增加

7.3.1 DELETE语句中的内连接???

• DELETE语句是在事务机制下删除记录，删除记录之前，先把要删除的记录保存到日志文件里，然后再删除记录。

• TRUNCATE语句在事务机制之外删除记录，速度远超过DELETE语句。

7.3.2 DELETE语句中的外连接???

7.3.3 快速删除数据表全部记录

DELETE语句是在事务机制下删除记录，删除记录之前，先把要删除的记录保存到日志文件里，然后再删除记录。

TRUNCATE语句在事务机制之外删除记录，速度远超过DELETE语句。

• 方法一：使用 delete from [表名] 生成日志

• 方法二：使用 truncate table [表名] 无日志生成

注意：两种方式删除后再插入数据，第一条id的值不一样
方法一：删除后再插入数据

方法二：删除后再插入数据

7.4 查询数据

7.4.1 Select语句

最基本的查询语句就是SELECT和FROM关键字组成，SELECT语句屏蔽了物理层的操作，用户不必关系数据的真实存储，交互由数据库高效的查询数据。

• All或者*: 默认保留所有的结果

• Distinct: 去重, 查出来的结果,将重复给去除(所有字段都相同)

注意点：

• 1.distinct关键字只能在select子句中使用一次，写2个distinct直接报错
  
• 2.distinct关键字只能写在select子句的第一个字段前面，否则报错，若有多个字段，则distinct失效。

SELECT job, DISTINCT ename FROM t_emp; 
/* distinct写在第二个字段前面 */

distinct没有写在第一个字段前面，结果直接报错

• 3.若有多个字段，即使写在第一个字段前面，distinct也失效。

若有多个字段，即使写在第一个字段前面，distinct也失效。
SELECT DISTINCT job, ename FROM t_emp;

job并没有想象中的去重，distinct失效了，因为针对了你的所有字段，只要有一个字段不同就算是不同，所以distinct失效了。

4.综上1、2所述，distinct只能存在于select子句查询一个字段的情况，否则要么失效，要么语法报错。

7.4.3 字段别名

字段别名: 当数据进行查询出来的时候, 有时候名字并不一定就满足需求(多表查询的时候, 会有同名字段). 需要对字段名进行重命名: 别名
语法：字段名 [as] 别名;

• 这查询的结果集修改了字段，并不会修改底层数据表的字段

• 小细节：查询语句的执行顺序是先词法分析与优化，读取SQL语句，然后FROM子句选择数据来源，最后SELECT子句选择输出内容

7.4.4 数据源

数据源: 数据的来源, 关系型数据库的来源都是数据表。本质上只要保证数据类似二维表，最终都可以作为数据源。

数据源分为多种: 单表数据源, 多表数据源, 查询语句

7.4.5 Where子句

• Where子句: 用来判断数据,筛选数据.

• Where子句返回结果: 0或者1, 0代表false,1代表true.

• 语法格式

SELECT ... FROM ... WHERE 条件 [AND | OR] 条件 ......;

• 判断条件:

  • 比较运算符: >, <, >=, <= ,!= ,<>, =, like, between and, in/not in

  • 逻辑运算符: &&(and), ||(or), !(not)

Where原理:

• where是唯一一个直接从磁盘获取数据的时候就开始判断的条件语句，从磁盘取出一条记录, 开始进行where判断。判断结果如果成立则保存到内存，失败直接放弃.

注意点：

• 扩展：其中IFNULL(comm, 0)表示如果comm为null，则返回0
• DATEDIFF(NOW()，hiredate)表示当前时间减去入职时间hiredate的天数。
• WHERE子句中，条件执行的顺序是从左到右的。所以我们应该把索引条件或者筛选掉记录最多的条件写在最左侧。因为索引查询速度快，筛选记录最多的条件更容易触发短路语句的效果，这样就无须执行后续条件就能完成查询。

7.4.6 聚合函数

聚合函数在数据查询分析中，应用十分广泛。聚合函数可以对数据求和、求最大值和最小值、求平均值等等。

比如SQL提供了如下聚合函数

• Count(): 统计分组后的的记录数: 每一组有多少记录

  • count(*)用于获得包含空值的记录数
  • count(列名)用于获得包含非空值的记录数

• Max(): 统计每组中非空的最大值

• Min(): 统计非空的最小值

• Avg(): 统计平均值

• Sum(): 统计和

注意：聚合函数永远不可能出现在where子句里，一定会报错

7.4.7 Group by子句

为什么要分组呢？因为默认情况下汇总函数是对全表范围内的数据做统计。

Group by:主要用来分组查询, 通过一定的规则将一个数据集划分为若干个小的区域，然后针对每个小区域分别进行数据汇总处理。也就是根据某个字段进行分组(相同的放一组,不同的分到不同的组)

• 基本语法: group by 字段名;
  
  图形化例子：

eg：根据不同的部门号分组显示平均工资

SELECT deptno, ROUND(AVG(sal)) FROM t_emp GROUP BY deptno;/*round四舍五入为整数*/

• 逐级分组

数据库支持多列分组条件，执行的时候逐级分组

eg：查询每个部门里，每种职位的人员数量和平均底薪

SELECT deptno, job, COUNT(*), AVG(sal)
FROM t_emp
GROUP BY deptno, job
ORDER BY deptno;

• 对分组结果集再次做汇总计算(回溯统计)

SELECT deptno, AVG(sal), SUM(sal), MAX(sal), MIN(sal), COUNT(*)
FROM t_emp
GROUP BY deptno WITH ROLLUP

使用了WITH ROLLUP之后，你发现最底下还有一行，对应列再次做聚合计算，avg列再次做平均值计算，sum列对上面几个部门数据再次进行sum计算…

多字段回溯: 考虑第一层分组会有此回溯: 第二次分组要看第一次分组的组数, 组数是多少,回溯就是多少,然后加上第一层回溯即可.

• GROUP_CONCAT函数
  这个函数可以把分组查询中的某个字段拼接成一个字符串

eg：查询每个部门内底薪超过2000元的人数和员工姓名

SELECT deptno, COUNT(*), GROUP_CONCAT(ename)
FROM t_emp
WHERE sal >= 2000
GROUP BY deptno;

看到ename都是逗号连接的字符串

小提示：语句的执行顺序如下：

FROM -> WHERE -> GROUP BY -> SELECT -> ORDER BY -> LIMIT

FROM 选择数据来源，WHERE选择条件，符合条件的记录留下来，然后经过GROUP BY分组，分完组根据SELECT子句里面聚合函数做计算，然后ORDER BY对结果集排序，最后交给LIMIT挑选返回哪些分页的数据显示。

注意：分组会自动排序: 根据分组字段:默认升序
Group by 字段 [asc|desc]; – 对分组的结果然后合并之后的整个结果进行排序

多字段分组: 先根据一个字段进行分组,然后对分组后的结果再次按照其他字段进行分组

7.4.8 Having子句

我们前面也说了，WHERE子句不允许出现聚合函数

HAVING子句的出现主要是为了WHERE子句不能使用聚合函数的问题，HAVING子句不能独立存在，必须依赖于GROUP BY子句而存在，GROUP BY 执行完成就立即执行HAVING子句

eg1：查询部门平均底薪超过2000的员工数量

SELECT deptno, COUNT(*)
FROM t_emp
GROUP BY deptno HAVING AVG(sal) >= 2000;

1.要注意HAVING子句判断只能和具体数值判断大小，不能和字段以及聚合函数判断，比较要有数值。比如查询工资大于平均工资的人的数量就不能写HAVING sal > AVG(sal)，子句判断不是和数值在比较，直接报错。表连接能解决这个问题，后面再讲。

2.HAVING子句的特殊用法

如果按照数字1分组，MySQL会按照SELECT子句中的列进行分组，HAVING子句也可以正常使用

比如按照部门分组，查询各个部门总人数

SELECT deptno, COUNT(*) FROM t_emp GROUP BY 1;

3.HAVING的出现是不是可以完全替换WHERE？

那肯定是不行的，Where是针对磁盘数据进行判断，进入到内存之后会进行分组操作，分组结果就需要having来处理.

SELECT deptno, COUNT(*) FROM t_emp
GROUP BY 1
HAVING deptno IN(10, 30);/*效率低了*/
 
SELECT deptno, COUNT(*) FROM t_emp 
WHERE deptno IN(10, 30)
GROUP BY 1;

从功能上来说，上面两种写法没有什么区别，但是WHERE优先级在GROUP BY之前，是先把数据按条件筛选完了再分组好呢，还是分完组再去筛选好呢？肯定是前者。所以WHERE能完成的就用WHERE完成，不要放到HAVING中。大量的数据从磁盘读取到内容代价比较大，先筛选完了，再把符合条件的记录读取到内存中显然更好。

4.Having能做where能做的几乎所有事情, 但是where却不能做having能做的很多事情.

• 分组统计的结果或者说统计函数都只有having能够使用.
  
• Having能够使用字段别名，where不能，where是从磁盘取数据，而名字只可能是字段名，别名是在字段进入到内存后才会产生
  

7.4.9 Order by子句

Order by: 排序, 根据某个字段进行升序或者降序排序, 依赖校对集.

• 单字段排序：

Order by 字段名 [asc|desc]; -- asc是升序(默认的),desc是降序

• 多字段排序:

使用order by 规定首要条件和次要条件排序。数据库会先按照首要条件排序，遇到首要排序内容相同的记录，那么会启用次要条件再次排序。

使用图形化界面再举一个例子：

执行如下语句

SELECT empno, ename, sal, hiredate 
FROM t_emp ORDER BY sal DESC, hiredate ASC;

可以看到当首要排序条件sal记录相同时，会按照hiredate进行升序排列

7.4.10 Limit子句

Limit子句是一种限制结果的语句，用来做数据分页的。

比如我们看朋友圈，只会加载少量的部分信息，不会一次性加载全部朋友圈，那样只会浪费CPU时间、内存、网络带宽。而结果集的记录可能很多，可以使用limit关键字限定结果集数量。

Limit有两种使用方式

• 方案1: 只用来限制长度(数据量): limit 数据量;
  
• 方案2: 限制起始位置,限制数量: limit 起始位置,长度;

Limit方案2主要用来实现数据的分页: 为用户节省时间,提交服务器的响应效率, 减少资源的浪费.

对于用户来讲: 可以点击的分页按钮: 1,2,3,4

对于服务器来讲: 根据用户选择的页码来获取不同的数据: limit offset,length;

• Length: 每页显示的数据量: 基本不变

• Offset: offset = (页码 - 1) * 每页显示量

小提示：子句的执行顺序 FROM -> SELECT -> LIMIT，先选择数据来源，再选择输出内容，最后选择显示的限定条件

第8章：连接查询

• 连接查询: 将多张表(可以大于2张)进行记录的连接(按照某个指定的条件进行数据拼接): 最终结果是: 记录数有可能变化, 字段数一定会增加(至少两张表的合并)

• 连接查询的意义: 在用户查看数据的时候,需要显示的数据来自多张表.

• 连接查询: join, 使用方式: 左表 join 右表

8.1 连接查询分类

SQL中将连接查询分成四类: 内连接,外连接,自然连接和交叉连接

8.2 交叉连接

交叉连接: cross join, 从一张表中循环取出每一条记录, 每条记录都去另外一张表的所有记录逐个进行匹配，并保留所有记录，最终形成的结果叫做笛卡尔积.

基本语法: 左表 [cross] join 右表。其中cross可以省略

笛卡尔积对于我们的查询没有意义，应该尽量避免(交叉连接没用)

交叉连接存在的价值: 保证连接这种结构的完整性

8.3 内连接

内连接: [inner] join, 从左表中取出每一条记录，去右表中与所有的记录进行匹配，匹配必须是某个条件在左表中与右表中相同最终才会保留结果，否则不保留.

如下，某个条件左右表相同部分的交集

基本语法

SELECT ...... FROM 表1
[INNER] JOIN 表2 ON 条件
[INNER] JOIN 表3 ON 条件
......

内连接其实有多种语法形式，想用哪种看个人喜好，效率上没有区别。

SELECT ... FROM 表1 JOIN 表2 ON 连接条件;
SELECT ... FROM 表1 JOIN 表2 WHERE 连接条件;
SELECT ... FROM 表1, 表2 WHERE 连接条件;

我们来做个例题，首先我们看到前提条件给出了3张表

• 1.员工表t_emp
  
• 2.部门表t_dept

• 3.薪资等级表t_salgrade

有人会问了，内连接语法看起来就是交叉连接多了一个ON条件，但是区别可大了，来直观感受一下

SELECT * FROM t_emp  JOIN t_dept /*交叉连接*/

交叉连接产生笛卡尔积，保留所有结果，导致出现了56条记录

SELECT * FROM t_emp e JOIN t_dept d ON e.deptno = d.deptno; /*内连接*/

内连接就只针对符合条件的记录去连接，结果集少了很多条记录。

注意：在查询数据的时候，不同表有同名字段，这个时候需要加上表名才能区分，而表名太长，通常可以使用别名，这里两张表都有deptno，表名也缩短为了一个字母

再来看看具体例题

eg1：查询每个员工的工号、姓名、部门名称、底薪、职位、工资等级

分析：工号empno、姓名ename、底薪sal、职位job是在员工表t_emp，部门名称dname是在部门表t_dept，工资等级grade是在薪资等级表t_salgrade。现在就涉及到了3个表的操作，而员工表t_emp和部门表t_dept都有员工编号deptno字段，这个很容易作为筛选条件， 但是工资等级grade却没有相同字段去对应，那么这个就需要找到逻辑关系的对应，用底薪sal去判断薪资等级中的薪水范围即可

SELECT e.empno, e.ename, d.dname, e.sal, e.job, s.grade
FROM t_emp e JOIN t_dept d ON e.deptno = d.deptno
JOIN t_salgrade s ON e.sal BETWEEN s.losal AND s.hisal;

eg2：查询与SCOTT相同部门的员工
分析：还是那3张表，要查和某个人相同部门的员工，有人就开始这么做，上去就是一个sql

SELECT ename
FROM t_emp
WHERE deptno=(SELECT deptno FROM t_emp WHERE ename="SCOTT")
AND ename!="SCOTT";

括号中的查询我们称为子表，子表中查询到deptno然后把结果集给父表继续查询，写完感觉自我良好，殊不知自己写了一个领导看到就想把你开除的sql。

FROM先执行，获取了数据表的每条记录，再去WHERE进行筛选，万一有上万条数据呢？WHERE会逐一判断上万条数据是否满足条件的时候都要去查询一个子表，相当于SELECT deptno FROM t_emp WHERE ename="SCOTT"被你执行了上万次，而子表也是上万条数据，每一次父表的条件判断又会执行上万次子表查询，数据量小的时候看不出差异，数据量大了就很明显了。

这里用表连接的效率远远高于子查询

SELECT e2.ename
FROM t_emp e1 JOIN t_emp e2 ON e1.deptno=e2.deptno
WHERE e1.ename="SCOTT" AND e2.ename!="SCOTT";

先内连接减少数据源结果集的数量，然后进行筛选。能达到和子查询一样的效果，效率比子查询要高。

eg3：查询底薪超过公司平均底薪的员工信息

SELECT e.empno, e.ename, e.sal
FROM t_emp e JOIN
(SELECT AVG(sal) avg FROM t_emp) t 
ON e.sal >= t.avg;

把平均底薪查询结果当作一个表再和员工表t_emp连接，返回FROM子句。之前说过，这个问题是WHERE解决不了的，WHERE里面不能出现聚合函数的，直接写WHERE sal >= AVG(sal)肯定报错，而HAVING子句又只能和数值比较，这里e.sal>=t.avg表达式两边都是变量，HAVING子句无法解决

eg4：查询RESEARCH部门人数、最高底薪、最低底薪、平均底薪、平均工龄

SELECT COUNT(*), MAX(e.sal), MIN(e.sal), AVG(e.sal),
AVG(DATEDIFF(NOW(),e.hiredate)/365)
FROM t_emp e JOIN t_dept d ON e.deptno=d.deptno
WHERE d.dname="RESEARCH";

eg5：查询每种职业的最高工资、最低工资、平均工资、最高工资等级和最低工资等级

分析：涉及到工资等级，需要薪资等级表t_salgrade，那么就是员工表和薪资等级表的连接，因为同一种职业不同人有不同的收入，所有根据收入等级排工资等级，逻辑要捋清楚。

SELECT
e.job,
MAX(e.sal + IFNULL(e.comm,0)),
MIN(e.sal + IFNULL(e.comm,0)),
AVG(e.sal + IFNULL(e.comm,0)),
MAX(s.grade),
MIN(s.grade)
FROM t_emp e JOIN t_salgrade s
ON (e.sal + IFNULL(e.comm,0)) BETWEEN s.losal AND s.hisal
GROUP BY e.job;

8.4 外连接

• 外连接分为两种：左(外)连接和右(外)连接。

左外连接就是保留左表所有记录，与右表做连接。如果右表有符合条件的记录就与左表连接。如果右表没有符合条件的记录，就用NULL与左表连接。右外连接同理。

• 基本语法: 左表 left/right join 右表 on 左表.字段 = 右表.字段;

• 为什么要有外连接？

我们还是以内连接中提到的3张数据表为例子。
如果有一名临时员工，没有固定的部门编号，那么我们查询每名员工和他的部门名称，用内连接就会漏掉临时员工，所以要引入外连接语法才能解决这个问题。外连接与内连接的区别在于，除了符合条件的记录之外，结果集中还会保留不符合条件的记录。

• 含有临时员工的员工表t_emp
  
• 部门表t_dept
  
• 薪资等级表t_salgrade
  

eg1：查询每名员工和他的部门名称

假设我们使用内连接，我们根本查不到临时员工信息，因为临时员工没有部门编号，如下：

SELECT e.empno, e.ename, d.dname
FROM t_emp e JOIN t_dept d
ON e.deptno=d.deptno;

当我们使用外连接时，就能够查到临时员工，如下：

/*左连接*/
SELECT e.empno, e.ename, d.dname
FROM t_emp e LEFT JOIN t_dept d
ON e.deptno=d.deptno;
 
/*右连接，换一下表的顺序，结果集一样*/
SELECT e.empno, e.ename, d.dname
FROM t_dept d RIGHT JOIN t_emp e 
ON e.deptno=d.deptno;

左表是员工表，左连接保留所有记录，没有部门编号的临时员工信息也会保留，右表部门编号没有与之匹配，那就用NULL连接。

eg2：查询每个部门的名称和部门的人数

有人容易写出下面的错误sql语句

SELECT d.dname, COUNT(*)
FROM t_dept d LEFT JOIN t_emp e
ON d.deptno=e.deptno
GROUP BY d.deptno;/*按部门分组，所以有group by*/

这题很多细节，很多人会出错，40部门的部门名称为dname为OPERATIONS里没有员工，居然还是有一条记录，因为你在连接的时候左表记录全部保留，在右表中没有员工与OPERATIONS部门匹配，连接的是NULL，这也是一条记录，所以这里才会出现1。

但是你也不要写成COUNT(d.deptno)，因为左边部门表记录全保留，d.deptno有40部门，40部门的dname就是OPERATIONS，右表与之连接的都是NULL，道理和上面一样。

所以你得按照右边员工表计算，COUNT(e.deptno)，记录各个部门非空记录数。40部门没有员工，右表e.deptno没有40，NULL不会被COUNT(e.deptno)计算入内，所以是0，符合预期。

正确的sql语句如下：

SELECT d.dname, COUNT(e.deptno)
FROM t_dept d LEFT JOIN t_emp e
ON d.deptno=e.deptno
GROUP BY d.deptno;/*按部门分组，所以有group by*/

eg3：查询每个部门的名称和部门的人数，如果是没有部门的临时员工，部门名称用NULL代替

分析：我们上一个例子已经做到了查询部门名称和部门的人数，现在就差一个临时员工和他的部门的问题。临时员工在t_emp表，所以你要保留这个表的所有内容再把eg2例子的查询语句一起联合查询

(SELECT d.dname, COUNT(e.deptno)
FROM t_dept d LEFT JOIN t_emp e
ON d.deptno=e.deptno
GROUP BY d.deptno) UNION
(SELECT d.dname, COUNT(*)
FROM t_dept d RIGHT JOIN t_emp e
ON d.deptno=e.deptno
GROUP BY d.deptno);

eg4：查询每名员工的编号、姓名、部门名称、月薪、工资等级、工龄、上司编号、上司姓名、上司部门(这个题有点综合，没点基础做不出来)

分析：要查员工的编号、姓名、部门名称、工龄，涉及到员工表t_emp、部门表t_dept，查工资等级涉及到薪资等级表t_salgrade，有的员工是其他员工的上司，所以我们为员工表再做一次查询连接起来当作领导表，连接条件是员工的领导编号和领导的员工编号相等时，这个领导表查出来的员工，就是员工表里对应员工的领导。sql如下，你细品

SELECT 
	e.empno, e.ename, d.dname,
	e.sal + IFNULL(e.comm,0), s.grade,
	FLOOR(DATEDIFF(NOW(),e.hiredate)/365),
	t.empno AS mgrno, t.ename AS mname, t.dname AS mdname
FROM t_emp e LEFT JOIN t_dept d ON e.deptno=d.deptno
LEFT JOIN t_salgrade s ON e.sal BETWEEN s.losal AND s.hisal
LEFT JOIN
(SELECT	e1.empno, e1.ename, d1.dname
FROM t_emp e1 JOIN t_dept d1
ON e1.deptno=d1.deptno
) t ON e.mgr=t.empno;

外连接的注意事项：

内连接只保留符合条件的记录，所以查询条件写在ON子句和WHERE子句中的效果是相同的。但是外连接里，条件写在WHERE子句里，不符合条件的记录是会被过滤掉的，而不是保留下来。

我们来看看具体差别

SELECT e.ename, d.dname, d.deptno
FROM t_emp e
LEFT JOIN t_dept d ON e.deptno=d.deptno
AND e.deptno=10; /*这里是and不是where*/

分析：左连接保留左表全部，按条件连接右表，不仅要部门编号相同，还要部门编号为10，不满足的用NULL连接，所以总记录条数就是左表的COUNT(*)数量

改为WHERE之后

SELECT e.ename, d.dname, d.deptno
FROM t_emp e
LEFT JOIN t_dept d ON e.deptno=d.deptno
WHERE e.deptno=10;

分析：左连接保留左表全部，按照部门号进行对应连接，连接完再进行筛选员工部门号位10的记录，不满足的就过滤。一步步的执行过程如下图

8.5 自然连接

自然连接: natural join, 自然连接, 就是自动匹配连接条件: 系统以字段名字作为匹配模式(同名字段就作为条件, 多个同名字段都作为条件).

• 自然内连接: 左表 natural join 右表;
  

• 自然外连接: 左表 natural left/right join 右表;
  
  其实, 内连接和外连接都可以模拟自然连接: 使用同名字段,合并字段

• 左表 left/right/inner join 右表 using(字段名); – 使用同名字段作为连接条件: 自动合并条件
  
  多表连接: A表 inner join B表 on 条件 left join C表 on条件 …

执行顺序: A表内连接B表,得到一个二维表, 左连接C表形成二维表.

8.6 子查询

子查询: sub query, 查询是在某个查询结果之上进行的.(一条select查询的sql语句内部包含了另外一条select查询的sql语句).

8.6.1 子查询分类

• Where子查询:

子查询出现where条件中，where语句里不推荐使用子查询，每执行一次where条件筛选，就会进行一次子查询，效率低下。像这种反复子查询就属于相关子查询，where语句的子查询都属于相关子查询，我们要避免相关子查询的存在。

比如查询底薪超过公司平均底薪的员工信息

• From子查询:

子查询跟在from之后，通常这种子查询的结果集作为一个临时表，from子查询只会执行一次，不是相关子查询，所以查询效率高。

• SELECT子查询，

子查询跟在SELECT之后，SELECT子查询也是相关子查询，不推荐

8.6.2 单行子查询和多行子查询???

8.6.3 WHERE子句中的多行子查询???

8.6.4 子查询的EXISTS关键字

EXISTS关键字是把原来在子查询之外的条件判断，写到了子查询的里面。

SELECT ... FROM 表名 WHERE [NOT] EXISTS (子查询)

eg：查询工资等级是3级或者4级的员工信息

SELECT empno, ename, sal
FROM t_emp
WHERE EXISTS(
SELECT *           /*这里选择其他字段也可以，比如grade*/
FROM t_salgrade
WHERE sal BETWEEN losal AND hisal
AND grade IN(3,4)
)

只要子查询结果为不为空，那么EXISTS这个条件就是满足的，这条记录就满足条件不会被过滤

这里只是演示WHERE多行子查询的EXISTS关键字，解决这个问题用表连接其实好的多。如下：

SELECT empno, ename, sal
FROM t_emp
JOIN t_salgrade
ON sal BETWEEN losal AND hisal AND grade IN(3,4)

第9章：视图

视图: view, 是一种有结构(有行有列)但是没结果(结构中不真实存放数据)的虚拟表, 虚拟表的结构来源不是自己定义, 而是从对应的基表中产生(视图的数据来源).

基本语法

Create view 视图名字 as select语句;

• select语句可以是普通查询;可以是连接查询; 可以是联合查询; 可以是子查询.

• 创建单表视图: 基表只有一个

• 创建多表视图: 基表来源至少两个

9.2 查看视图

查看视图: 查看视图的结构

• 视图是一张虚拟表: 表, 表的所有查看方式都适用于视图: show tables [like]/desc 视图名字/show create table 视图名;
  

• 视图一旦创建: 系统会在视图对应的数据库文件夹下创建一个对应的结构文件: frm文件
  

9.3 使用视图

使用视图主要是为了查询: 将视图当做表一样查询即可

视图的执行: 其实本质就是执行封装的select语句.

9.4 修改视图

视图本身不可修改, 但是视图的来源是可以修改的.

修改视图: 修改视图本身的来源语句(select语句)

Alter view 视图名字 as 新的select语句;

9.5 删除视图

Drop view 视图名字;

9.6 视图意义

• 视图可以节省SQL语句: 将一条复杂的查询语句使用视图进行保存: 以后可以直接对视图进行操作
• 数据安全: 视图操作是主要针对查询的, 如果对视图结构进行处理(删除), 不会影响基表数据(相对安全).
• 视图往往是在大项目中使用, 而且是多系统使用: 可以对外提供有用的数据, 但是隐藏关键(无用)的数据: 数据安全
• 视图可以对外提供友好型: 不同的视图提供不同的数据, 对外好像专门设计
• 视图可以更好(容易)的进行权限控制

9.7 视图数据操作（不建议使用）

• 视图是的确可以进行数据写操作的: 但是有很多限制

• 将数据直接在视图上进行操作.

9.7.1 新增数据

数据新增就是直接对视图进行数据新增.

• 多表视图不能新增数据

可以向单表视图插入数据: 但是视图中包含的字段必须有基表中所有不能为空(或者没有默认值)字段

9.7.2 删除数据

• 多表视图不能删除数据

• 单表视图可以删除数据
  

9.7.3 更新数据

9.8 视图算法

视图算法: 系统对视图以及外部查询视图的Select语句的一种解析方式.

视图算法分为三种

• Undefined: 未定义(默认的), 这不是一种实际使用算法, 是一种推卸责任的算法: 告诉系统,视图没有定义算法, 系统自己看着办

• Temptable: 临时表算法: 系统应该先执行视图的select语句,后执行外部查询语句

• Merge: 合并算法: 系统应该先将视图对应的select语句与外部查询视图的select语句进行合并,然后执行(效率高: 常态)

算法指定: 在创建视图的时候

Create algorithm = 指定算法 view 视图名字 as select语句;

视图算法选择: 如果视图的select语句中会包含一个查询子句(五子句), 而且很有可能顺序比外部的查询语句要靠后, 一定要使用算法temptable,其他情况可以不用指定(默认即可).

第10章：数据备份与还原

• 备份: 将当前已有的数据或者记录保留

• 还原: 将已经保留的数据恢复到对应的表中

为什么要做备份还原?

防止数据丢失: 被盗, 误操作
保护数据记录

数据备份还原的方式有很多种:

数据表备份, 单表数据备份, SQL备份, 增量备份.

10.1 数据表备份

• 不需要通过SQL来备份: 直接进入到数据库文件夹复制对应的表结构以及数据文件, 以后还原的时候,直接将备份的内容放进去即可.

• 数据表备份有前提条件: 根据不同的存储引擎有不同的区别.

• 存储引擎: mysql进行数据存储的方式: 主要是两种: innodb和myisam(免费)
  

对比myisam和innodb: 数据存储方式

• Innodb: 只有表结构,数据全部存储到ibdata1文件中

• Myisam: 表,数据和索引全部单独分开存储

这种文件备份通常适用于myisam存储引擎: =直接复制三个文件即可, 然后直接放到对应的数据库下即可以使用.

10.2 单表数据备份

每次只能备份一张表; 只能备份数据(表结构不能备份)

如果业务数据非常多，建议只导出表结构，然后用SELECT INTO OUTFILE把数据导出成文本文档，具体操作可以看10.5节图形化操作。

备份: 从表中选出一部分数据保存到外部的文件中(outfile)

Select */字段列表 into outfile 文件所在路径 from 数据源;
前提: 外部文件不存在

高级备份: 自己制定字段和行的处理方式
Select */字段列表 into outfile 文件所在路径 fields 字段处理 lines 行处理 from 数据源;

Fields: 字段处理

• Enclosed by: 字段使用什么内容包裹, 默认是’’,空字符串

• Terminated by: 字段以什么结束, 默认是”\t”, tab键

• Escaped by: 特殊符号用什么方式处理,默认是’\’, 使用反斜杠转义

Lines: 行处理

• Starting by: 每行以什么开始, 默认是’’,空字符串

• Terminated by: 每行以什么结束,默认是”\r\n”,换行符
  

数据还原: 将一个在外部保存的数据重新恢复到表中(如果表结构不存在,那么sorry)

Load data infile 文件所在路径 into table 表名[(字段列表)] fields字段处理 lines 行处理;

怎么备份的怎么还原

10.3 SQL备份与还原

备份的是SQL语句: 系统会对表结构以及数据进行处理,变成对应的SQL语句, 然后进行备份: 还原的时候只要执行SQL指令即可.(主要就是针对表结构)

备份: mysql没有提供备份指令: 需要利用mysql提供的软件

图形化操作如下，选中数据表，点击右键

10.4 增量备份

不是针对数据或者SQL指令进行备份: 是针对mysql服务器的日志文件进行备份

增量备份: 指定时间段开始进行备份., 备份数据不会重复, 而且所有的操作都会备份(大项目都用增量备份)

10.5 大文件备份和还原(图形化操作，推荐！)

业务数据比较多的时候，只导出表结构到sql文件，业务数据文件导出到txt文件，这样就跳过了sql词法分析和语法优化，哪怕导入几千万条数据，也可以在1分钟内导入完毕
1.导出表结构

2.导出表中业务数据







3.删除表，为导入做准备

4.导入表结构

5.刷新后看到表结构









7.刷新表即可看到导入成功

第11章：事务、事务安全

• 事务: transaction, 一系列要发生的连续的操作

• 事务安全: 一种保护连续操作同时满足(实现)的一种机制

• 事务安全的意义: 保证数据操作的完整性

如果SQL语句直接操作文件是很危险的，比如你要给员工涨工资，正在update操作的时候，系统断电了，你就不知道谁已经涨了谁还没涨。

我们应该利用日志来间接写入。

MySQL总共5种日志，其中只有redo日志和undo日志与事务有关

日志就相当于数据文件的一个副本，SQL语句操作什么样的记录，MySQL就会把这些记录拷贝到undo日志，然后增删改查的操作就会记录到redo日志，最后把redo日志和数据库文件进行同步就行了。即使同步过程中断电了，有了redo日志的存在，重启MySQL数据库之后继续同步数据，同步成功后我们修改的数据就真正同步到数据库里面了，有事务的数据库抵抗风险的能力变强了。

RDBMS=SQL语句+事务(ACID)

事务是一个或者多个SQL语句组成的整体，要么全部执行成功，要么全部失败。

11.1 事务操作

事务操作分为两种: 自动事务(默认的), 手动事务

默认情况下，MySQL执行每条SQL语句都会自动开启和提交事务。为了让多条SQL语句纳入到一个事物之下，可以手动管理事务。

START TRANSACTION;

SQL语句

[COMMIT | ROLLBACK];

START TRANSACTION;
 
DELETE FROM t_emp;
DELETE FROM t_dept;
SELECT * FROM t_emp;
SELECT * FROM t_dept;

开启事务: 告诉系统以下所有的操作(写)不要直接写入到数据表, 先存放到redo日志。

删除员工表t_emp和部门表t_dept之后，SQL语句查询两表的的数据均为空

但是去看数据表的数据却仍然存在，这是为什么呢？


因为你开启了事务，你现在的操作还在redo日志里面，并没有同步到数据库文件里面，你只有COMMIT之后才会同步
继续执行

ROLLBACK;

去数据表查看，2张数据表都被清空了。

当然你也可以直接回滚，执行ROLLBACK；

ROLLBACK;

这样你的redo日志被清空，下次操作的时候重新往redo日志里面进行操作，就不会受到上一次操作的影响。

11.2 自动事务处理

在mysql中: 默认的都是自动事务处理, 用户操作完会立即同步到数据表中.

自动事务: 系统通过autocommit变量控制

Show variables like ‘autocommit’;

关闭自动提交: set autocommit = off/0;

再次直接写操作

自动关闭之后,需要手动来选择处理: commit提交, rollback回滚

注意: 通常都会使用自动事务

11.3 事务原理

事务操作原理: 事务开启之后, 所有的操作都会临时保存到事务日志, 事务日志只有在得到commit命令才会同步到数据表,其他任何情况都会清空(rollback, 断电, 断开连接)

11.4 回滚点

回滚点: 在某个成功的操作完成之后, 后续的操作有可能成功有可能失败, 但是不管成功还是失败,前面操作都已经成功: 可以在当前成功的位置, 设置一个点: 可以供后续失败操作返回到该位置, 而不是返回所有操作, 这个点称之为回滚点.

设置回滚点语法: savepoint 回滚点名字;

回到回滚点语法: rollback to 回滚点名字;

11.5 事务ACID属性

A: Atomic原子性，一个事物中的所有操作要么全部完成，要么全部失败。事物执行后，不允许停留在中间某个状态。

C: Consistency一致性，不管在任何给定的时间，并发事务有多少，事务必须保证运行结果的一致性。事务可以并发执行，但是最终MySQL却串行执行。

怎么保证一致性？

阻止事务之间相互读取临时数据

I: Isolation隔离性，每个事务只能看到事务内的相关数据，别的事务的临时数据在当前事务是看不到的。隔离性要求事务不受其他并发事务的影响，在给定时间内，该事务是数据库运行的唯一事务。

怎么保证隔离性？

undo和redo日志中的数据都会被标记属于哪个事务的，所以事务执行过程中就只能读到自己的临时数据了。

D: Durability持久性，事务一旦提交，结果便是永久性的。即便发生宕机，仍然可依靠事务日志完成数据持久化。

锁机制: innodb默认是行锁, 但是如果在事务操作的过程中, 没有使用到索引,那么系统会自动全表检索数据, 自动升级为表锁

• 行锁: 只有当前行被锁住, 别的用户不能操作

• 表锁: 整张表被锁住, 别的用户都不能操作

11.6 事务的隔离级别

在某些特定场合，我们又想让事务之间读取到一些临时数据，这就需要修改事务的隔离级别

11.6.1 read uncommitted

场景一：比如买票的场景，逢年过节都需要买票回家，假如A和B都在买同一辆车的车票，此时还剩最后一张票，A点击购买，但是还没付款提交，因为查看不到事务之间的临时数据，所以B查看时，也还剩一张票，于是B点击购买，立即付款提交，结果A就会购买失败。所以理想的情况应该是，当A点击购买去付款时，B应该看得到这个临时数据，显示没有票才对。

eg1：查看事务之间能否读取未提交的数据

新建一个查询

START TRANSACTION;
UPDATE t_emp SET sal=1;

此时开启事务并进行更新操作，但是没有commit

再新建一个查询

START TRANSACTION;
SELECT empno, ename, sal FROM t_emp;
COMMIT;

注意：这里没有修改数据，仅仅只是select查询数据，redo日志没有改变，所以不会做同步到文件的操作，commit之后会清空对应的undo日志数据。

结果显示如下，前者在事务中修改sal为1，后者却看不到。

SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED; /*代表可以读取其他事务未提交的数据*/
START TRANSACTION;
SELECT empno, ename, sal FROM t_emp;
COMMIT;

结果立马就变了，但是要注意，因为前者并未commit，所以数据库表文件的数据还没有修改

11.6.2 read committed

场景二：银行转账的场景，A事务执行往Scott账户转账1000的操作，B事务执行扣除Scott账户100块的操作，如果A能读取到B事务未提交的数据，那么转账后就会修改为5900，而此时因为100块是错误的消费，所以需要回滚，此时账户就只有5900块了，凭空消失100块，所以只有A事务读取到B事务提交后的数据才能保证转账的正确性。这种场景就和买票的场景完全不同。

还是eg1的例子，此时修改隔离级别的SQL语句即可

SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;/*只能读取其他事务提交的数据*/
START TRANSACTION;
SELECT empno, ename, sal FROM t_emp;
COMMIT;

其他事物提交的数据都会同步到数据库表文件中，所以这里就是从数据库表文件中读取的数据。

11.6.3 repeatable read

场景三：你在淘宝或者京东等电商，点击购买，选好收货地址之类的之后，点击提交订单，就会让你输入支付密码支付，此时显示的价格是undo日志的价格，如果此时卖家涨价，你购买的还是涨价之前的价格，这种场景就是可重复读。
新建一个查询1

SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;/*事务在执行中反复读取数据，得到的结果是一致的*/
START TRANSACTION;
SELECT empno, ename, sal FROM t_emp;

这里一定要先执行一次select语句，保证undo日志拷贝过一次数据

再新建一个查询2

START TRANSACTION;
UPDATE t_emp SET sal=1;

此时数据库表文件的数据如下

此时在查询1处执行SELECT empno, ename, sal FROM t_emp;

虽然数据库表文件的数据已经修改了，但是查询1处的事务隔离级别是可以反复读，每次都从undo日志里面读取，所以这里还是修改前的价格，直到提交commit，commit之后清空对应的undo日志记录，下次会重新从数据库文件里面拷贝数据，那个时候才是sal=1的数据。

注意：MySQL默认事务隔离级别就是REPEATABLE READ

11.6.4 serializable ？？？

由于事务并发执行所带来的各种问题，前三种隔离级别只适用于在某种业务场景中，凡事序列化的隔离性，让事务逐一执行，就不会产生上述问题了。但是序列化的隔离级别使用的特别少，它让事务的并发性大大降低。

第12章：触发器

触发器: trigger, 事先为某张表绑定好一段代码 ,当表中的某些内容发生改变的时候(增删改)系统会自动触发代码,执行.

触发器: 事件类型, 触发时间, 触发对象

• 事件类型: 增删改, 三种类型insert,delete和update

• 触发时间: 前后: before和after

• 触发对象: 表中的每一条记录(行)

一张表中只能拥有一种触发时间的一种类型的触发器: 最多一张表能有6个触发器

12.1 创建触发器

在mysql高级结构中: 没有大括号, 都是用对应的字符符号代替

触发器基本语法

– 临时修改语句结束符

Delimiter 自定义符号: 后续代码中只有碰到自定义符号才算结束

Create trigger 触发器名字 触发时间 事件类型 on 表名 for each row

Begin – 代表左大括号: 开始

– 里面就是触发器的内容: 每行内容都必须使用语句结束符: 分号

End – 代表右带括号: 结束

– 语句结束符

自定义符号

– 将临时修改修正过来

Delimiter ;

如果触发器内部只有一条要执行的SQL指令, 可以省略大括号(begin和end)

Create trigger 触发器名字 触发时间 事件类型 on 表名 for each row

一条SQL指令;

触发器: 可以很好的协调表内部的数据处理顺序和关系. 但是从JAVA角度出发, 触发器会增加数据库维护的难度, 所以较少使用触发器.

12.2 查看触发器

查看所有触发器或者模糊匹配

Show triggers [like ‘pattern’];

• \g 的作用是分号和在sql语句中写’;’是等效的

• \G 的作用是将查到的结构旋转90度变成纵向

可以查看触发器创建语句

Show create trigger 触发器名字;

所有的触发器都会保存一张表中: Information_schema.triggers

12.3 使用触发器

触发器: 不需要手动调用, 而是当某种情况发生时会自动触发.(订单里面插入记录之后)

12.4 修改触发器&删除触发器

触发器不能修改,只能先删除,后新增.

Drop trigger 触发器名字;

12.5 触发器记录？？？

第13章：函数

13.1 数字函数

eg：求四舍五入

select round(4.6288*100)/100;

13.2 日期函数

13.2.1 获取系统时间函数

• NOW()函数能获得系统日期和时间，格式yyyy-MM-dd hh:mm:ss，数据库的最小时间单位是秒s，而不是毫秒ms
• CURDATE()函数能获得当前系统日期，格式yyyy-MM-dd
• CURTIME()函数能获得当前系统时间，格式hh:mm:ss

SELECT NOW(), CURDATE(), CURTIME();

13.2.2 日期格式化函数

DATE_FORMAT(日期, 表达式)

该函数用于格式化日期，返回用户想要的日期格式

eg：比如查看员工入职的年份

SELECT ename, DATE_FORMAT(hiredate,"%Y") AS result FROM t_emp;

占位符说明


eg：查询某个日期是星期几

SELECT DATE_FORMAT("2021-1-1","%w");

结果是星期5，如果是大写%W，那么就输出英文Friday

eg：利用日期函数，查询1981年上半年入职的员工有多少个

SELECT COUNT(*) FROM t_emp
WHERE DATE_FORMAT(hiredate,"%Y")=1981
AND DATE_FORMAT(hiredate,"%m")<=6;

13.2.3 日期偏移计算

注意：MySQL数据库里面，两个日期不能直接加减，日期也不能与数字加减
比如 select hiredate+1 from t_emp;
其实hiredate是"1980-12-18"变成了19801218，然后+1，结果是19801219

DATE_ADD(日期, INTERVAL 偏移量 偏移的时间单位)

该函数可以实现日期的偏移计算，而且时间单位很灵活

举几个例子

/*100天之后是什么时间*/
SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 100 DAY);
/*300分钟之前是什么时间*/
SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL -300 MINUTE);
/*6个月零3天之前是什么时间*/
SELECT DATE_ADD(DATE_ADD(NOW(),INTERVAL -6 MONTH),INTERVAL -3 DAY)

把日期偏移函数和日期格式化函数混合用一下

eg：6个月零3天之前是什么时间，保留年月日即可

SELECT 
DATE_FORMAT(DATE_ADD(DATE_ADD(NOW(),INTERVAL -6 MONTH), INTERVAL -3 DAY), "%Y/%m/%d");

13.2.4 计算日期之间相隔的天数

DATEDIFF(日期1, 日期2)

该函数用来计算两个日期之间相差的天数为日期1-日期2。

eg：比如计算现在和2019-1-1相差多少天

SELECT DATEDIFF(NOW(),"2019-1-1");

13.3 字符函数

eg：查询员工表中姓名小写、姓名大写、姓名包含的字符数、底薪末尾添加$，姓名包含有A

SELECT
	LOWER(ename), UPPER(ename), LENGTH(ename),
	CONCAT(sal,"$"),INSTR(ename,"A")
FROM t_emp;

• 这里对于汉字，LOWER和UPPER函数是没有转换作用的，
• 对于LENGTH函数，因为这里的数据库编码是UTF8字符集，所以一个汉字占3个字节，长度为6，
• INSTR函数会返回首次出现A的位置，从1开始，如果没有包含A，则返回0。

INSERT例子

/*插入"先生"并替换从1开始的3个字符*/
SELECT INSERT("女士早上好", 1, 3, "先生");

REPLACE例子

SELECT REPLACE("女士早上好","女士","先生");

SUBSTR、SUBSTRING、LPAD、TRIM例子

SELECT SUBSTR("你好世界", 3, 4), SUBSTRING("你好世界", 3, 2),
LPAD(SUBSTRING("13312345678", 8, 4),11,"*"),
TRIM("                Hello World    ");

说明：SUBSTR(“你好世界”, 3, 4)表示获取从1开始下标为[3,4]闭区间位置子串，SUBSTRING(“13312345678”, 8, 4)表示获取从下标8开始后面的4个字符，LPAD(SUBSTRING(“13312345678”, 8, 4),11,"")表示子串将由""左填充到11个字符的长度，TRIM就是去除首尾空格。

13.4 条件函数

13.4.1 简单条件判断

SQL语句可以利用条件函数来实现编程语言里的条件判断

IFNULL(表达式, 值)

IF(表达式, 值1, 值2)

eg：SALES部门发放礼品A，其余部门发放礼品B，打印每名员工获得的礼品

SELECT
	e.empno, e.ename, d.dname,
	IF(d.dname="SALES","礼品A","礼品B")
FROM t_emp e JOIN t_dept d ON e.deptno=d.deptno;

13.4.2 复杂条件判断

复杂的条件判断可以用条件语句来实现，比IF语句功能更强大

CASE
    WHEN 表达式 THEN 值1
    WHEN 表达式 THEN 值2
    ...
    ELSE 值N
END

eg：公司集体旅游，每个部门目的地不同，SALES部门去P1地点，ACCOUNTING部门去P2地点，RESEARCH部门去P3地点，查询每名员工的旅行地点。

SELECT
	e.empno, e.ename,
	CASE
		WHEN d.dname="SALES" THEN "p1"
		WHEN d.dname="ACCOUNTING" THEN "p2"
		WHEN d.dname="RESEARCH" THEN "P3"
	END AS place
FROM t_emp e JOIN t_dept d ON e.deptno=d.deptno;

eg：公司调整员工基本工资，具体方案如下：

1.SALES部门中工龄超过20年，涨幅10%
2.SALES部门中工龄不满20年，涨幅5%
3.ACCOUNTING部门，涨幅300
4.RESEARCH部门里低于部门平均底薪，涨幅200
5.没有部门的员工，涨幅100

UPDATE t_emp e LEFT JOIN t_dept d ON e.deptno=d.deptno
LEFT JOIN (SELECT deptno, AVG(sal) avg FROM t_emp GROUP BY deptno) t
ON e.deptno=d.deptno
SET sal=(
	CASE
		WHEN d.dname="SALES" AND DATEDIFF(NOW(),e.hiredate)/365>=20
		THEN e.sal*1.1
		WHEN d.dname="SALES" AND DATEDIFF(NOW(),e.hiredate)/365<20
		THEN e.sal*1.05
		WHEN d.dname="ACCOUNTING" THEN e.sal+300
		WHEN d.dname="RESEARCH" AND e.sal<t.avg THEN e.sal+200
		WHEN e.deptno IS NULL THEN e.sal+100
		ELSE e.sal
	END
);

13.5 自定义函数

函数要素: 函数名, 参数列表(形参和实参), 返回值, 函数体(作用域)

13.5.1 创建函数

创建语法

Create function 函数名([形参列表]) returns 数据类型 – 规定要返回的数据类型

Begin

– 函数体

– 返回值: return 类型(指定数据类型);

End

定义函数

自定义函数与系统函数的调用方式是一样: select 函数名([实参列表]);

13.5.2 查看函数

查看所有函数: show function status [like ‘pattern’];

查看函数的创建语句: show create function 函数名;

13.5.3 修改函数&删除函数

函数只能先删除后新增,不能修改.

Drop function 函数名;

13.5.4 函数参数

参数分为两种: 定义时的参数叫形参, 调用时的参数叫实参(实参可以是数值也可以是变量)

形参: 要求必须指定数据类型

Function 函数名(形参名字 字段类型) returns 数据类型

在函数内部使用@定义的变量在函数外部也可以访问

13.5.5 作用域

Mysql中的作用域与js中的作用域完全一样

全局变量可以在任何地方使用; 局部变量只能在函数内部使用.

• 全局变量: 使用set关键字定义, 使用@符号标志

• 局部变量: 使用declare关键字声明, 没有@符号: 所有的局部变量的声明,必须在函数体开始之前
  

第14章：存储过程

• 存储过程简称过程,procedure, 是一种用来处理数据的方式.

• 存储过程是一种没有返回值的函数.

14.1 创建过程

Create procedure 过程名字([参数列表])

Begin

-- 过程体

End

14.2 查看过程

函数的查看方式完全适用于过程: 关键字换成procedure

查看所有过程: show procedure status [like ‘pattern’];

查看过程创建语句: show create procedure 过程名;

14.3 调用过程

过程没有返回值: select是不能访问的.加粗样式

过程有一个专门的调用关键字: call

14.4 修改过程&删除过程

过程只能先删除,后新增

• Drop procedure 过程名;

14.5 过程参数

函数的参数需要数据类型指定, 过程比函数更严格.

过程还有自己的类型限定: 三种类型

• In: 数据只是从外部传入给内部使用(值传递): 可以是数值也可以是变量

• Out: 只允许过程内部使用(不用外部数据), 给外部使用的.(引用传递: 外部的数据会被先清空才会进入到内部): 只能是变量

• Inout: 外部可以在内部使用,内部修改也可以给外部使用: 典型的引用传递: 只能传变量

基本使用

Create procedure 过程名(in 形参名字 数据类型, out 形参名字 数据类型, inout 形参名字 数据类型)

调用: out和inout类型的参数必须传入变量,而不能是数值

正确调用: 传入变量

存储过程对于变量的操作(返回)是滞后的: 是在存储过程调用结束的时候,才会重新将内部修改的值赋值给外部传入的全局变量.

测试: 传入数据1,2,3: 说明局部变量与全局变量无关

最后: 在存储过程调用结束之后, 系统会将局部变量重复返回给全局变量(out和inout)