2022-关系型数据库——MySQL笔记

目录

一、数据库相关的定义

二、常用数据库命令：

10、在window操作系统中，怎么使用命令来启动和关闭MySQL服务？

数据库的基本单元是表(table)

三、关于SQL语句的分类

四、简单查询

五、条件查询

小知识点：

like 称 模糊查询，支持%或下划线匹配

六、排序

数据处理函数(单行处理函数)：

七、分组查询****

八、连接查询

连接查询的分类 ：

九、外连接

3、多表联查:

4、子查询

十. union合并查询结果集（将匹配次数从乘法变成加法）

十一、limit是将查询结果集的一部分取出来,通常使用在分页查询中

十二、DDL 语句

1、表的创建

关于MySQL的数据类型：

2.删除表

十三、DML语句

1.插入数据insert

1、 insert 插入日期

2、date和datetime类型的区分？

2、修改数据update(DML)

3、删除数据delete（DML）

十四、创建表的约束(Constraint) 为了保证表中数据的有效性

1、关于创建表的约束的小问题

什么时候使用表级约束呢？

主键特征：

十五、存储引擎(了解)

十六、事务(transaction内须掌握且精通的)

1、事务的基本概念

2、事务的4个特性

事务之间的隔度级别:

十七、索引(底层原理:B-Tree)

索引的实现原理:

什么时候添加索引:

4、索引的创建删除

索引失效:

1、select * from 表 where 字段 like ’%I‘；

2、使用or的时候会失效，如果使用or，那么要求两边的条件字段要索引，才会走索引。如果是一个有，一个没有， 那么另一个字段上的索引也不会实现。

3、使用复合索引时、没有使用左侧的列查，索引失效。

4、在where当中索引列参加运算，索引失效。

5、在where中索引列使用了函数。

十八、视图(View)

1、创建、删除视图对象:

2、用视图做什么?

3、视图在实际开发的作用？(方便、简化开发、利于维护)

4、DBA：

十九、数据库设计的三范式(面试经常问)

1、数据库设计范式：

注意事项★:

---

一、数据库相关的定义

        数据库（Database）按照一定格式存储数据的一些文件的组合。（存储数据的仓库实际上就是一堆文件。这些文件中存储了具有特定格式的数据）。

数据库管理系统（DBMS）是专门用来管理数据库中的数据，其可以对数据库中的数据进行增删改查。

SQL结构化查询语言 程序员通过写SQL语句，然后DBMS执行SQL语句，来实现数据库中的数据进行增删改查（SQL、Database、DBMS这三者之间的关系）

SQL、Database、DBMS这三者之间的关系：DBMS—(执行)—>SQL—(操作)—>DB

二、常用数据库命令：

1、查看MySQL版本号：select version();

2、查看当前使用的数据库：select database();

3、查看所有数据库：show databases;

4、使用某个数据库：use 数据库名；

5、创建数据库：create database 数据名；

6、退出数据库：exit

7、导入数据：source 数据所在路径(不要有中文)

8、查看表结构：desc 表名；

9、进入数据库：mysql -hlocalhost -uroot -p密码

10、在window操作系统中，怎么使用命令来启动和关闭MySQL服务？

                关闭语法：net stop 服务名称

                开启语法：net start 服务名称

数据库的基本单元是表(table)

        行（row）被称为数据/记录

        列（colum）被称为字段

三、关于SQL语句的分类

DQL:数据查询语言；凡是带有select都是数据查询语言

DML:数据操作语言；凡是对表中数据进行增删改的都是DML（insert、delete、update）

DDL：数据定义语言；凡是create、drop、alter的语句都是DDL

TCL：事务控制语言；事务提交commit、事务回滚rollback

DCL：数据控制语言；例如授权grant、撤销权限revoke...

四、简单查询

1、查询一个字段：select 字段名 from 表名；

2、查询两个或多个字段：select 字段1、字段2、...  from 表名；

                                       select * from 表名；(效率低，可读性差)

3、给查询的列取别名：select 字段名 as 别名 from 表名；（注：只在查询时显示别名，原表的字段名不变）

注意：在所有数据库中，字符串统一使用单引号括起来，单引号才是标准

          字段可直接在语句中进行加减乘除的运算

五、条件查询

什么是条件查询？不是将表中所有数据查询出来，而是查询出符合条件的。

语法格式：select 字段1，字段2，...

                from 表名

                where 条件；

注意：在数据库中，null不能使用等号进行衡量；需要用is null；因为null在DB中代表什么也没有，它不是一个值，所以不能使用等号来衡量。

小知识点：

        and和or同时出现时，要注意优先级问题；and比or优先级高

        in相当于多个or同时出现：

                select * from 表 where sal in(800,1500);(其中()不是区间，只表示800 or 1500)                              select * from 表 where sal=800 or sal=1500；

        not是取反，多用于is not null、not in()

like 称 模糊查询，支持%或下划线匹配

          %匹配任意多个字符（%是一个特殊符号）

           下划线，一个下划线只匹配一个字符

select * from 表 where like ‘%O%’（包括O的）

select * from 表 where like ‘O%’（O开头的）

select * from 表 where like ‘%O’（O结尾的）

select * from 表 where like ‘_A’(第二个字母为A的)

六、排序

语法：select 字段1，...

          from 表名

          order by 可排序的字段名；(默认是升序)

指定降序：select 字段1，...  from 表名 order by 可排序的字段名  desc；

指定升序：select 字段1，...  from 表名 order by 可排序的字段名  asc；

可以两个或多个字段排序吗？可以；但是前一个是主导。

数据处理函数(单行处理函数)：

        一般都是在select之后和from之前写并应用函数 。

特点：一个输入对应一个输出。

与单行处理函数相对的是多行处理函数，其特点是多个输入对应一个输出。

lower(字段名)   转小写               upper(字段名)  转大写

substr(字段名/字符串，起始下标，截取长度) 注意：起始下标从1开始

concat(字符串1，字符串2)    进行字符串的拼接

length(字段)   取长度

trim()   去除字符串前后的空格

round(字段，0)  如果是0则保留整数位，-1保留到十位，1保留到一位小数位，-2保留百位，2保留两位小数

rand()   生成随机数

ifnull(数据,替换的值)可以将null转化成一个具体值，是空处理函数，专门处理空的。

        在数据库中只要有null参与的数字运算，最终结果都是null

分组函数（多处理函数）
分组函数在使用的时候必须先进行分组，然后才能使用。
如果你没有对数据进行分组，整张表默认为一组 。

count(字段)  计数            avg(字段)  平均值 

min(字段)   最小值            sum(字段)  求和

max(字段) 最大值  

分组函数需要注意哪些？

        1、分组函数自动忽略null，你不需要提前对null进行处理 

        2、count(*)和count(字段)的区别：

                count(*)：统计表中的总行数（只要有一行数据count++）

                count(字段)统计该字段下所有不为null的元素的总数

        3、分组函数不能直接使用在where子句中

        4、所以的分组函数可以组合在一起使用

七、分组查询****

        1、语法：select  ...  from  ....  group by  ...

        结论：在一条select语句中，如果有group by语句的话，select后面只能跟参加分组的字段以及分组函数，其他一律不能跟。因为无意义且可能导致报错。

        2、使用having可以对分完组之后的数据进一步过滤，不能单独使用having，必须和group by联合使用，having不能代替where。
优化策略 where和heaving优先选择where，where实在完成不了再选择heaving。

去除重复记录：原表数据不会被修改，只是查询结果去重 。
        去重需要使用关键字 distinct(可用在分组函数中 )
        Distinct只能出现在select之后，以及所有字段的最前方。
        如果distinct是在两个或多个字段的前方，则表示两个或多个字段联合去重。

八、连接查询

从一张表中单独查询称为单表查询。

多张表联合查询成为连接查询 。

连接查询的分类 ：

年代：SQL92、SQL99（重点学习）

表连接的分类：

        内连接：等值连接、非等值连接、自连接

        外连接：左外连接、右外连接 

        全连接 ：两个或多个表都是主表 

        1、当两张表在没有任何条件限制的条件下，最终查询结果条数是两张表条数的乘积(笛卡尔积现象）
        2、避免笛卡尔积现象：连接时加条件，满足条件的被筛选出来，(查询次数还是在连接查询中,一定要注意效率问题，在查询两个表中的两个或多个字段时，字段前一定要加上表名（表名.字段名）
        注意：通过迪卡尔积现象知，表的连接次数越多效率越低，尽量避免表的连接次数 

SQL92语法：select ...  from  表1，表2  where 连接条件  and ...

SQL99语法：select ...  from  表1  join  表2 on  连接条件；

SQL92语法缺点：结构不清晰，表的连接条件和后期进一步筛选的条件都放在了where后面 

SQL99语法缺点：表连接的条件是独立的，连接之后若还需要进一步筛选，再往后添加where即可。

九、外连接

外连接中，表之间存在主次关系。

1、语法：select * from 表1 right join 表2 on 连接条件

2、right : 表示将join关键字右边的看作主表，主要是为了将这张表的数据全部查询出来，捎带关联查询左边的表。

3、多表联查:

语法: select ... from  表1 join 表2  on 连接条件  join 表3  on 连接条件  join 表4 on  连接条件；

4、子查询

sekct语句中嵌套select 语句，被嵌套select 语句 称子查询

语法：select .....(select).....from .....(select).....where......(select)

where 子查询:当有筛选条件中需要用分组函数时，则可以使用子查询来实现

from 子查询:注意: from后的子查询,可以将子查询结果当做一张临时表

selec子查询(了解即可)

十. union合并查询结果集（将匹配次数从乘法变成加法）

union的效率集更高些，对于表连接来说，每连接一次新表，则匹配的次数满足笛卡尔积，但是union可以减少匹配的次数。在减少匹配的次数的情况下，还可以完成两个结果的拼接。

语法：select 字段1，字段2 from 表 where 查询条件

          union

          select 字段1，字段2 from 表 where 查询条件2

union的注意事项: 1、union在进行结果集合并的时候，要求两个结果集的列数相同；2、如果合并查询的字段类型不统一,则MySQL可以，oracle不可以，会报错，即结果集合并时列和列的数据类型也要一致。

十一、limit是将查询结果集的一部分取出来,通常使用在分页查询中

完整用法:limit startIndex，length；

缺省用法： limit limit 5;    取前5

注:MySQL中limit在order by之后执行!!!

语法：select 字段 from 表 order by desc limit xxxx；

公式: limit (pageNo -1)*pageSize,pageSize;

DQL顺序总结:

from\ where\ group by\ heaving\ select \ order by\ limit

十二、DDL 语句

(建表属于DDL 语句，DDL包括：create 、drop、alter）

1、表的创建

语法格式：create table 表名 (字段名1 数据类型，        

                            字段名2 数据类型，

                            字段名3 数据类型，

                           ）；

关于MySQL的数据类型：

varchar（可变长度字符串，最长255)                      double

char (定长长度字符串) (长255)                               date短日期类型

int (最长11)                                                            datatime长日期类型

bigint                                                        clob字符大对象(最多可以存储4G的字符串)

float                                                        blob 二进制大对象(专门储图片、声音视频等流媒体)

2.删除表

语法：

drop table 表名；  //如果表不存在，则报错

drop table if exists 表名；//不存在也不会报错

十三、DML语句

1.插入数据insert

语法格式:

insert into 表名(字段名1，...，字段名n) values(值1，....，值n)；

注:字段名和值一一对应，即数量要对应，数据类型要对应。

        insert语句但凡是执行成功了，那必然会多一记录

        没有给字段名值， 则默认为null

        insert的字段名全省掉，等于对应 的value都写上。

1、 insert 插入日期

str_to_date:将字符串varchar类型转换为date类型 str_to_date('字符串日期'，'日期格式')

date_format:将date类型转换为特定格式的varchar类型。

MySQL的日期格式：%Y年，%m月，%d日，%h时，%i分，%s秒

2、date和datetime类型的区分？

date 短日期:包括在日信息(%Y- %M-%d)

datetime是长日期：包括年月日时分秒信息，(%Y- %M-%d  %h:%i:%s)

在MySQL中,怎么获取系统当前时间: now()函数 一> 得到的时间datetime类型

2、修改数据update(DML)

语法格式：update 表名 set 字段名1：值1，字段名2：值2，...，where 条件；

注:没where限制条件，会导致所有数据全部更新

3、删除数据delete（DML）

语法： delete from 表 where 条件；

注:没有限制条件,整张表的数据全删除。

        表中的数据被删除了，但是这个数据在硬盘上的真实存储空间不释放。

        缺点：删除效率低

        优点：支持回滚，后悔了可以在恢复数据。

快速创建表: create table 表 as select * from 表;

原理：将一个查询结果当做一张表新建！相当于完成一张表的快速复制。

快速插入 :insert into 表 select * from 表2; 

truncate语句删除原理：(物理删除) 缺点、不支持回滚；优点:快

truncate  table 表名( DDL);

十四、创建表的约束(Constraint) 为了保证表中数据的有效性

非空约束: not null 约束的字段不能为null   ——>只有列级约束，没有表级约束

唯一性约束: unique 约束的字段不能重复，但可以为null

主建约束（只有一个）：Primary Key (简PK)任何一张表都应该有主键， 没有主键，表无效

外键约束:Foreign Key(简FK)

检查约束: check （MySQL不支持，oracle支持)

1、关于创建表的约束的小问题

什么时候使用表级约束呢？

        需要给多个字段联合起来添加某一个约束时，才使用表级约束

在MySQL中如果一个字段同时被not null 和 unique约束的话，该字段自动变成主键字段(oracle不一样)

主键特征：

        not null + unique（有单一主键，也有复合主键，一般情况下，但单一主键用的多一点）

        外键约束：foreign key (字段名) reference 另一表（字段）

        外键值可以为null；子表中的外键引用的父表中的某一字段，被引用的这个字段不一定是主键，但至少有unique约束。

十五、存储引擎(了解)

存储引擎是一个表存储/组织数据的一种方式；不同的存储引擎，表的存储数据的方式不同(存储引擎是MySQL中特有的一个术语，其他数据库没有)。

在建表的时候可以在最后小括号的')'的右边使用：

        engine用来指定存储引擎

        charset来指定这张表的字符编码方式。

结论:MySQL默认的存储引擎是 InnoDB；默认字符编码utf-8

在MySQL中，用来查看搜索引擎有哪些：show engines \G

存储引擎类别:

MyIsAM（节省空间） :格式文件 （存储表结构的定义)mytable.frm

                                  数据文件(存储表行的内容) mytable.MYD

                                  索引文件(存储上索引) mytable.MYI

InnoDB : MySQL默认搜索引擎; InnoDB支持事物支持数据库崩溃后自动恢复机制。

InnoDB的特点：非常安全。

MEMORY ：优点：查询效率非常高(快)

缺点:不安全，关机之后数据自动消失(因为数据和索引在内存当中)

十六、事务(transaction内须掌握且精通的)

1、事务的基本概念

事务是一个完整的业务逻辑，是一个最小的工作单元,不可再分

有DML语句才会有事务，其它语句和事务无关! (insort、delete、update)

事务的本质:一个事务本质上就是多条DML语句同时成功或同时失败。

提交事务(commit): 清空事务性活动日志文件，将数据全部彻底持久化到数据库表中。提交事务标志着事务的结束。并且一种全部成功的结束。

事务回滚 (rollback):将之前所有DML操作全部撤销，并且清空事务性活动的日志。事务回滚标志着事务的结束，并且是种全部失败的结束。

提交事务: commit; 语句

回滚事务: rollback; 语向(回滚永远只能回滚到上一次的提交点)

        在MySQL中，默认情况下是支持自动提交事务的(commit),即每执行一条DML语句，则提交一次； 一>  一般不符合开发的机制，一般在start transation; 之中进行.

        关闭MySQL中的自动提交机制: start transation;

2、事务的4个特性

A原子性:说明事务是最小的工作单元，不可再分。

C一致性:所有事务要求,在同一个事务中,所有操做必须同时成动或同时失败，保证数据的一致性

I隔离性：A事务与B事务之间具有一定的隔离.

D持久性:事务结束的保障，事务提交就相当于将没有保存到硬盘上的数据，保存到硬盘上。

事务之间的隔度级别:

        读未提交:read uncommitted (最低的隔离级别)即事务A可以读到事务B未提交的数据。(“脏读数据" (没什么用，一般从read committed)

        读已提交：read committed解决"脏读“，但不可重复读取据（前后读的数据不一致）

        可重复读: repeatable read   A开启,不管多久A读到的数据都是一致的，即使B修改并提交了数据，A读的不变，可重复读。(存在"幻读"数据)

        序列化：Serializable（最高的隔离级别):效率最低，解决所有问题，事务不排队，不能并发。

十七、索引(底层原理:B-Tree)

        索引是在数据库表中的字段上添加的，是为了提高查询的效率存在的一种机制。索引相当于一本书的目录，是为了缩小扫描的范围而存在的一种机制。

        一张表的字段可以添加一个索引，多个字段联合起来也可以添加索引。

索引的实现原理:

        提醒1：在任何数据库中，主键(PK）上都会自动添加索引对象。在MySQL中，一个字段上如果有unique约束的话，也会自动创建索引对象。

        提醒2:在mysql中，任何一张表的任何一张记录，在硬盘存储上都有一个硬盘的物理存储编号。

        提醒3:在mysql中，索引是一个单独的对象，不同的存储引擎以不同的形式存在。在MyIsAM中，索引存储在一个.MYI文件中。 在InnoDB中，索引存在一个逻辑名称 叫做tablespace中。在MEMOKY中，索引存在内存中。不管索引存在哪。在MySQL中都是一个树的形式存在。平衡二叉树(B-Tree)

什么时候添加索引:

1.数据量庞大(就设置而言)

2.该字段经常出现在where 的后面(即以条件的形式存在)

3.该字段很少的DML操作(因在DML之后，索引要重新排序)

        建议不要随意添加索引，因为索引也需要维护，太多反而降低系统性能；建议通过主键 或 unique 进行索引查询，效希高。

4、索引的创建删除

创建: create index 索引名 on 表(字段);

删除: drop index 索引名 on 表;

在Mysql中查看是否使用了索引:   explain select * from 表 whete 条件1;

索引失效:

1、select * from 表 where 字段 like ’%I‘；

即使字段上加了索引，不会索引，因为模糊匹配当中以%开头(索引失效)尽量避免模糊查询时以%开始，这是优化的手段。

2、使用or的时候会失效，如果使用or，那么要求两边的条件字段要索引，才会走索引。如果是一个有，一个没有， 那么另一个字段上的索引也不会实现。

3、使用复合索引时、没有使用左侧的列查，索引失效。

        复合索引：两个字段或更多字段联合起来添加一个索引。

        create index 索引名 on 表(字段1，字段2)；//字段1可用索引查，字段2不可用字段查

4、在where当中索引列参加运算，索引失效。

        explain select * from 表 where 字段+1=xxx;   //无索引

5、在where中索引列使用了函数。

        explain select * from 表 where lower(字段)=“  ”；    //索引失效

索引是各种数据库进行优化的重要手段，优化的时候优先考虑的就是索引

索引类别:单一索引，复合索引，主键索引、唯一性索引......

注:唯一性比较弱的字段，添加索引用处不大。

十八、视图(View)

view: 站在不同的角度去看待同一份数据。

1、创建、删除视图对象:

        创建: create view 视图名 as select * from 字段；

        删除: drop view 视图名:

注:只有DQL才能以view的形式创建：create view 视图名 as DQL语句；

2、用视图做什么?

面向视图对象进行增删改查，对视图对象的增删改查，会导致原表被操作(视图的特点：通过对视图的操作会对原表造成影响。）。

3、视图在实际开发的作用？(方便、简化开发、利于维护)

        如果在一个非常复杂的SQL语句，需要在不同的位置反复使用，就可以把这个复杂的SQL语句以视图对象的形式新建，简化开发，利于后期维护。

面向视图开发，使用视图时可以像table一样，可对视图进行增删改查，一般都说CRUD。

        C：create 增                R：retrive 查；检索

        U：update 改                D：delete 删

4、DBA：

重点掌握：数据的导人和导出(数据的备份)

数据库的导出:在window的dos命令窗口下：musqldump 数据库名 > 存放路径 -uroot -p密码；

导出指定表: mysqldump 数据库名 表名 > 存放路径 -uroot -p密码；

数据库的导入:

注：要先登录到mysql数据库服务器上，然后创建数据库：create database 数据库名；

                                                                                        使用数据库：use 数据库名；

然后初始化数据库: source 路径；

十九、数据库设计的三范式(面试经常问)

1、数据库设计范式：

        数据库表的设计依据。教你怎么进行数据库表的设计。

第一范式：要求任何一张表必须有主键，每个字段原子性不可再分。

第二范式：建立在第一范式的基础之上，要求所有非主键字段完全依赖主键，不要产生部份依赖。

第三范式：建立在第二范式的基础之上，要求所有非主键字段直接依赖主键,不要产生传递依赖

按以上的范式进行，可避免表中数据的冗余以及空间的浪费。

第一范式:(最核心、最重要的范式，所有表的设计都要满足)

第二范式口诀:多对多怎么设计？多对多，三张表，关系表两外键...

第二范式口诀:一对多怎么设计?  一对多，两张表加外键

第二范式口诀:一对一怎么设计?  一对一，外键唯一 (unique)

注意事项★:

(面试说,会显得自己不那么初级)

        数据库设计三范式是理论上的，实践和理论可能有偏差。最终目的是为了满足客户需求，有时可能拿冗余换速度。因为在MySQL中，表与表之间的连接次数越多，效率越低(笛卡尔积)，这对开发人员来说，SQL语句的编写难度也会降低。