【MySQL】增删查改CURD（进阶版）

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前言

一定会自由的 你说是吧

本文主要内容是：数据库的约束、新增、聚合查询（分组+聚合函数）、联合查询等。

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一、数据库约束

1. 数据库约束：对于数据库中的数据作出更详细的检查。

2. 数据库约束类型：

• NOT NULL - 指示某列不能存储 NULL 值。
• UNIQUE - 保证某列的每行必须有唯一的值。
• DEFAULT - 规定没有给列赋值时的默认值。
• PRIMARY KEY - NOT NULL 和 UNIQUE 的结合。确保某列（或两个列多个列的结合）有唯一标识，有助于更容易更快速地找到表中的一个特定的记录。
• FOREIGN KEY - 保证一个表中的数据匹配另一个表中的值的参照完整性。
• CHECK - 保证列中的值符合指定的条件。对于MySQL5数据库，对CHECK子句进行分析，但是忽略CHECK子句.

一）NULL约束:要求指定列非空

1. 在创建表时，在该列之后进行指定，也就是增加 not null 语句
2. 语法：create table 表名(列名 类型 not null,列名 类型…);

二）UNIQUE唯一约束

1. UNIQUE唯一约束： 值唯一，每次在该列插入/修改数据 都会针对当前的数据在表里进行查询，如果能够查到该值，则说明不是唯一的，插入/修改失败。
2. 当使用unique之后，每次插入操作都会涉及到 先查询、后插入。而查询很可能要进行遍历，效率较低，故引入了 索引
3. 【使用unique约束，数据库就会自动的给对应的列创建索引。】
4. 语法：create table 表名(列名 类型 unique,列名 类型…);

三）DEFAULT默认值约束

1. DEFAULT修改/指定 默认值
2. 本来数据表的默认值是NULL，可以通过DEFAULT修改默认值为其他值。
3. 修改方式： 在创建表时对列进行默认值的设置
4. 语法： ==create table 表名(列名 类型 default 值,列名 类型…); ==
5. 默认值的地方看数据类型决定要不要使用引号
6. 【默认值一般是在指定列插入，没有指定具体值的列就会设成数据库的默认值】

四）PRIMARY KEY主键

1. PRIMARY KEY 主键：
   针对每一条记录作身份标识（唯一性！！+非空性！）
   要求主键不能够重复，保证主键的唯一性，并且主键不能为空！
2. 【primary key相当于 unique + not null； 但是一个表里只有一个primary key，可以有多个unique】
3. Primary key的申明是在创建表时，钱并且一张表只能有一个primary key
4. 语法：create table 表名(列名 类型 primary key, …);
5. 【使用主键需要给该表设置唯一值，但是如果该分配工作自己完成的话就会比较麻烦；故：MySQL提供了一个“自增主键”的机制，通过自增这种简单策略，当主键处手动设为NULL或不进行设置时数据库就会对主键值进行自动分配，避免为null -->== auto_increment== ：
6. 语法：create table 表名(列名 类型 primary key auto_increment, …);
7. desc 表名; 就会在该列Extra处看到 auto_increment 标识
8. 在auto_increment 下也可以手动设置主键值，但是自增主键不能是0，否则就相当于给NULL自动生成主键值
9. 【自增值是接着手动主键值+1的（其实也就是最大值+1）），但是如果是起始位置，自增值就是1开始】
10. Ps. ①当前这个自增主键，如果服务器就一个，则能够保证主键的唯一性；
    ②但是如果数据库分布式部署（数据太大，一台机器存不下使用多台机器），则需要分库分表，分别在不同的主机上搭建不同的MySQL服务器，每个服务器存储其中的一份（但是这些数据逻辑上来说还是同一张表，只不过是存储于不同的机器上而已），原有的自增主键就失效了，因为：MySQL的自增主键只能保证单机上不重复，不能保证分布式部署时不重复。
11. 【分布式系统下，生成唯一ID的算法：（有很多种不同的实现方式）
    生成公式=（时间戳+机房编号/主机编号 + 随机因子）=> 拼接后，计算 哈希值】
    （虽然理论上无法保证两次生成的随机因子/随机数 是不同的，但是在实践中随机因子冲突的概率是非常低的，所以在工程上就忽略不计）

五）FOREIGN KEY外键

1. foreign key 把两张表关联起来，即：外键用于关联其他表的主键或唯一键。
2. 语法： create table 表名(列名 类型, …, 列名 类型, foreign key(该表中将要与另一张表有关联的列名) references 参考表名(参考的列名));
3. 当使用了外键之后，当前表中的该列一定要存在于参考表中的列，参考表就对当前表产生了约束。
   （参考表，也就是约束别人的表称为父表； 被约束的当前表称为子表）
4. 在外键的约束下插入数据也会触发查询：往当前表中插入新的记录，就会自动在参考表中进行查询，看该父表的参考列中是否有该值，有则插入成功，无则插入失败
5. 【故要求：子表中引用父表这一列务必是 primary key 或者是unique，也就是说必须唯一！】
6. 子表对父表也是有约束的：如果在子表存在的情况下是不能直接删除父表的；删除记录也要看当前记录是否被子表引用，如果被引用就不能随便删除
7. 子表限制父表修改或删除，父表限制子表修改或新增）
8. 【例题：某店铺有商品表和订单表，那么当我在该店铺订购了一件商品之后该店铺就多了一条记录，一久之后该店铺想要下架该商品，那就需要在商品表中取消该商品的编号，然而将订单编号同样删除是不太现实的，那该怎么办呢？
   ——逻辑删除：并不是真的把数据清空，而是简单的标记成“无效”，故所谓的删除操作其实就是将该标记位标识为“无效”（标记位可以自己在创建表的时候添加一列）】
9. 【注意：父类在子类之前创建！！！ 子类在父类之前删除】

六）CHECK约束

1. 在MySQL5上使用是不会报错的
2. 使用示例：

drop table if exists test_user;
create table test_user (
   id int,
   name varchar(20),
   sex varchar(1),
   check (sex ='男' or sex='女')
);

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二、表的设计

1. 题： 谈谈你的xx项目里，数据库时如何设计的？
   答：数据库里有几个表； 每个表都是干啥的； 每个表里又有哪些列； 这些列又是干啥的。

2. 数据库设计的主要思路：

① 根据需求找到“实体”：实体其实就是类似于面向对象程序设计中的“找对象”，找到需求中关键性的名词；
② 梳理清楚实体间的关系：一对一、一对多、多对多、没关系 （一般来说，每个实体都会安排一个表，但是表里的内容需要受到实体间关系的影响）

一）一对一关系

1. 一对一关系，在设计表时有多种方式：
   ①把两张表合并成一张表，即把所有信息放到一张表里；
   ②在一个表中加入另一个表的主键作为该表的外键

二）一对多关系

一对多关系设计表：把一的关系的表的主键加入到多的表中作为新的一列

三） 多对多关系

多对多表结构通常需要使用一个“关联表”（创建一个新的表）把两个实体的表给联系起来

四）没关系

没有关系的表就进行正常设计，不需要特殊处理

（注意：E-R实体-关系图 ！）

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三、新增

1. 可以把一个表的查询结果插入到另一个表中：
2. 语法：==insert into 表名1 select * from 表名2; ==
   // 查询表2的所有记录插入到表1中
3. 注：这里的插入不一定就是插入全部数据，也可能插入其中一部分，具体看查询的条件。
4. 查询结果的列要和插入的表的列匹配！：列名无所谓，但是列的个数和类型要匹配！

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四、查询

一）聚合查询

1. 聚合函数

1. 查询的时候带表达式是把列和列放到一起进行计算；聚合查询是把行和行放到一起进行计算。
2. 【聚合函数：SQL里面提供了一些函数，通过这些函数就可以进行 行和行的运算】
3. 常见的统计总数、计算平局值等操作，可以使用聚合函数来实现，常见的聚合函数有：
   

2. 分组GROUP BY子句

1. group by 列名
   // 把该列对应的记录中值相同的记录分成一组；然后就可以针对每一组分别聚合（也就是使用聚合函数）了。

2. 【group by 列名 在select*之后展示的相当于是每组的第一条记录； 这样其实是不合理的，所以除了分组的这一列进行查询之外，其他的列都要搭配聚合函数来查询】

3. 分组查询是可以指定条件的：分组之前使用条件筛选还是分组之后使用条件筛选。
   Eg. ①查询每个岗位的平均薪资（除去“张三”这个记录）——分组之前条件筛选（where）
   select role, avg(salary) from 表名 where name!=”张三” group by role;
   【where写到group by前面，先条件再分组】
   ②查询平均薪资大于10000的岗位 ——分组之后条件筛选（having）
   select role, avg(salary) from 表名 group by role having avg(salary)>10000;
   【having写到group by后面，先分组再条件】
   ——SQL中语句的位置是固定的！！

4. 针对同一个SQL中，是可以同时使用having 和 where的！
   ③求除了张三之外每个岗位的平均薪资，并保留平均薪资大于10000的岗位
   select role, avg(salary) from 表名 where name!=”张三” group by role having avg(salary)>10000;

5. group by 之前的条件使用where，之后的条件使用 having。

6. 【补充】byte是1字节，也就是8位，但是其是有符号数，符号位占一位，实际有效的只有7位，所以：范围【-128，127】

二）联合查询：多表查询

注意：关联查询可以对关联表使用别名。

1. 内连接

1. “笛卡尔积”：其实就是简单的排列组合，把两张表的记录在一起进行简单排列组合出所有可能的结果（也就是说：m*n种可能的结果）

2. “笛卡尔积”的列数是两个表的列数之和，“笛卡尔积”的行数是两个表的行数之积。

3. 【进行联合查询的过程其实就是计算笛卡尔积的过程，当表比较大的时候笛卡尔积后就会更大，此时如果进行多表查询就是非常低效的，甚至会成为“危险操作”】

4. 【笛卡尔积的结果中，有些数据是有效的，而有些数据是无效的，我们要剔除无效数据
   ——联合查询/多表查询=笛卡尔积+连接条件（用来“筛选笛卡尔积有效数据”的条件）+其他条件（根据其他需求）】

5. 笛卡尔积：select * from 表名1,表名2 ;
   // 输出的就是两表的列 和行之积 的一张新临时表

6. 笛卡尔积+条件筛选： select * from 表名1,表名2 where 表名1.列名=表名2.列名;

7. 同一个表中列名不可以相同，但是多个不同表中列名是可以相同的：此时通过 【表名.列名】 进行访问，但是如果想要访问的这两个表中列名不一样，那么表名可加可不加

8. 笛卡尔积还可以使用【join on 这样的关键字】

9. 语法：表1 join 表2 [on 条件];

// [ on 条件] 部分可以省略，省略就是全部笛卡尔积
// [on 条件]部分的条件其实跟where中类似，多个条件间也是用逻辑运算符进行连接

Eg. select 想要查看的列名,列名,… from 表名1 join表名2[ on 表名1.列名=表名2.列名];

10. 有些特定场景下只能使用[join on]：
    1）（注：where 条件中的并且要使用and，在条件中直接,不可行！！！）
    2）（复杂SQL语句：①笛卡尔积 ②加上连接条件 ③加上其他条件 ④对结果的列按要求进行精简）
    3）【求和】要注意：按行求和（聚合函数sum） or 按列求和（直接：列名+列名+…）

11. 多个表的笛卡尔积：select * from 表名1,表名2,表名3,…表名n;
    // 此时会发现在屏幕上显示很慢，主要是因为：打印比较慢。
    12.例：有三张表：学生表student、课程表course、分数表score； 查询每个同学每门课程的成绩？
    ①笛卡尔积：

select * from student,course,score;

②加上连接条件（分数表是关联学生表和课程表的，其分别与两个表都有关联关系）：

select * from student,course,score where student.id=score.student_id and course.id=score.course_id;

③加上其他条件：注意此时已经不用再使用其他条件了，已经基本符合条件；如果再加上group by ，则除了排序的列外其他涉及的列都要使用聚合函数。
④精简输出：

select student.name as student,course.name as course,score from student,course,score where student.id=score.student_id and course.id=score.course_id;

13. Ps.使用join on : 一个join on 只针对两个表，两个表联合+条件 完成后相当于串成一个表，然后再继续 join 表 on 条件 ——更体现两两联合的特点

select student.name as student,course.name as course,score from student join course on student.id=score.student_id join score on course.id=score.course_id;

14. 【注意书写顺序：select --> from --> join on --> where --> group by --> having】

2. 外连接

1. 使用join可以做外连接也可以做内连接。
2. 直接写join 或 inner join就是内连接，写作left join左外连接、 right join右外连接
3. 如果两张表上的数据是一一对应的，那么外连接和内连接其实看不出来区别；但是当两张表不再一一对应，而且有一个表的数据要完全显示的时候，就需要使用外连接
4. 全外连接在MySQL中不支持—> 全外连接：也就是两个表中的信息不管在对方表里有无都全部显示
5. 在工作中使用联合查询不多，出现也多以内连接为主
6. 面试：回答左外连接、右外连接和内连接的区别。
7. 如果联合查询，左侧的表完全显示我们就说是左外连接；右侧的表完全显示我们就说是右外连接。

3. 自连接（了解：开发中一般不使用）

1. 自连接：也就是自己和自己连接（同一张表作连接）； 其目的是：把行转换为列， 然后可以进行行之间的比较。
2. 两个表的自连接 不能直接使用原来的表名进行连接，而是需要使用别名进行连接。
3. 自连接的代价：运行的开销、可读性的成本

4. 子查询

1. 子查询 类似 套娃/嵌套：本质上就是嵌入在其他sql语句中的select语句，即：基于一个结果的临时表再发起另一组查询
   ——其实就是：嵌套查询
2. 但是注意 子查询不要嵌套太复杂
3. 【子查询结果是一条记录就可以使用=连接，但是子查询结果是多条记录则使用in连接】
4. 除了in之外，exists也可以进行多行子查询（exists的写法 执行效率和可读性都远低于in这个写法；）
5. 但是在极端情况下exists可以代替in： in里的子查询结果是在内存中的，但是如果子查询结果集特别大，内存放不下就需要使用exists
6. 关键字：[not] in 、 [not] exists
7. 示例：

select * from score where course_id not in (select id from course where name!='语文' and name!='英文');

5.合并查询

1. 使用 union 或者 union all 来完成把两个查询的结果集合合并到一起。
2. 【union 在合并时如果有重复的数据就进行去重， union all 在合并时如果有重复的数据也不去重】
3. 合并查询 其实就相当于 两个已经查询好的临时表进行合并
4. eg. select * fron 表名1 where 条件 union/union all select * fron 表名2 where 条件;
5. 使用UNION和UNION ALL时，前后查询的结果集中，字段需要一致。

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THINK

1. 【聚合查询 和 联合查询 是重点！】
2. 聚合函数（group by、having等的使用）
3. 约束（自增等）进行简单了解