关系型数据库Mysql

关系型数据库

基础知识：

1. 数据库（DB）：保存有组织的数据的容器。

2. 数据库管理系统（DBMS）：创建和操纵数据的容器。

3. 数据库系统（DBS）：DB+DBMS（含应用开发工具）+应用程序+数据库管理员（DBA）

4. 数据模型：数据库的类型是根据数据模型来划分的，DBMS也是针对它进行设计的。

DBMS代表数据库管理系统，数据库是数据的集合，管理系统是一组用于存储和检索这些数据的程序；因此DBMS是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。 常见的有：Mysql， Oracle ，Sybase等。

关系模型：

关系 （Relation） ：一个关系对应一张表；

元组 （Tuple） ：表中一行为一个元组；

属性（Attribute）：表中一列为一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名；

码（Key） ：唯一确定一个元组的属性或属性组；

域（Domain） ： 针对属性的取值范围集合 ，是一组具有相同数据类型的值的集合。 比如性别取值为男、女、学号的长度为8位等， 所有的域都是原子数据（Atomic Data） ；

目或度（Degree）：R表示关系的名字，n是关系的目或度；

分量：元组中的一个属性值；

候选码（Candidate Key）：如果关系中的某一属性或属性组的值能唯一的标识一个元组，称为该属性或属性组为候选码。

主码（Primary Key）：主键，如果一个关系有多个候选码，则选定一个作为主码。 可以人为选定一个键作为一张表的主键。一张表可以没有主键。选定为主键的那一列数据里面不能出现空值（NULL），且要满足作为键的条件。

主属性（Prime Attribute）：包含任何候选码中的属性称为主属性，不包含任何候选码的属性称为非主属性。

外码（Foreign Key）:关系模式R中的属性或属性组非该关系的码，但他是其他关系的码，那么该属性集对关系模式R而言是外码，也称为外键。 用于强制约束表与表之间的联系

全码（ALL-key）：关系模型的所有属性组是这个关系模式的候选码，称为全码。

关系模式：对关系的描述，一般表示为：关系名（属性1，属性2，……，属性n）学生（学号，姓名，年龄，性别，系，年级）；

注意规范：不能出现大表套小表。

基本关系：实际存在的表，是实际存储数据的逻辑表示。

查询表：查询结果对应的表。

视图表：由基本表或其他视图表导出的表，本身不独立存储在数据库中，数据库中只是存放定义，所以又称为虚表。

数据库系统模式：

型：对某一类数据的结构和属性的说明，（学号，姓名，性别，系别，年龄，籍贯）；

值：是型的一个具体赋值，（201315130，李明，男，计算机，19，江苏）；

模式：模式是相对稳定的，即属性名的集合；

实例：模式的一个具体值，反映数据库某一时刻的状态，同一个模式可以有很多实例，实例随数据库中的数据的更新而变动；

例子：对于成绩单，科目的那一行表示的是模式，每一个人的成绩一行表示一个实例。

数据库系统的三级模式结构：

模式：数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，所有用户的公共数据视图，综合了所有用户的需求，一个数据库只有一个模式，模式是相对稳定的，但是实体是相对变动的；

外模式：模式的子集，一个数据库可以有多个，是数据库中局部数据的逻辑结构和特征的描述；

内模式：1）是数据物理结构和存储方式的描述；2）是数据在数据库内部的表示方式，一个数据库只有一个内模式。

Mysql

练习网站： SQL Fiddle

select 需要展示的字段，* 代表全部字段

from 从哪一张表展现

where 后面跟着一些过滤条件，多个过滤条件使用 and / or 来连接

order by 根据某几个字段来排序，后面跟着ACS代表升序，DESC代表降序

limit 最多展示多少行数据。使用limit是一个好习惯，不然可能会不小心一次性展示几百万条数据。

建表：

CREATE TABLE `student_info` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id，主键',
  `student_name` varchar(50) COMMENT '学生姓名',
  `student_age` int COMMENT '学生年龄',
  `student_sex` varchar(10) COMMENT '学生性别',
  `class_name` varchar(20) COMMENT '所在班级',
  PRIMARY KEY (`id`)
);
​
INSERT INTO `student_info`
(`student_name`, `student_age`,`student_sex`,`class_name`)
VALUES
('葛尧', 8 , '男', '1班')
;
INSERT INTO `student_info`
(`student_name`, `student_age`,`student_sex`,`class_name`)
VALUES
('XH', 19 , '男','2班')
;
INSERT INTO `student_info`
(`student_name`, `student_age`,`student_sex`,`class_name`)
VALUES
('QHR', 24 , '男','3班')
;
​
INSERT INTO `student_info`
(`student_name`, `student_age`,`student_sex`,`class_name`)
VALUES
('GG', 22 , '女','1班')
;
INSERT INTO `student_info`
(`student_name`, `student_age`,`student_sex`,`class_name`)
VALUES
('GYX', 17 , '女','2班')
;
INSERT INTO `student_info`
(`student_name`, `student_age`,`student_sex`,`class_name`)
VALUES
('WR', 9 , '女','3班')
;

常用函数：

• 求和：sum()

对数字进行sum，不能对名字、班级这些文字进行求和。

select 
 sum(`student_age`) as '年龄和'
from `student_info`
where `student_sex`='女'
;

• 求个数：count(任意)

select 
 count(1) as '成年男学生数目'
from `student_info`
where `student_sex`='男' and `student_age` > 17
;

• 求平均：avg()

select 
 sum(`student_age`)/count(1) as '使用多个函数组合求成年男学生平均年龄',
 avg(`student_age`) as '使用avg函数求成年男学生平均年龄'
from `student_info`
where `student_sex`='男' and `student_age` > 17
;

• 子查询

需求： 列出所有的，女性人数小于2的门派

SELECT 
  *
FROM
(
  SELECT 
    `student_class` as '门派',
    `student_sex`,
    count(1) as '人数'
  FROM
    `student_info`
  GROUP BY
    `student_class`, `student_sex`
  ORDER BY
    `人数` DESC, `门派`
) son_result
WHERE
  son_result.`student_sex` = '女' and son_result.`人数` < 2
;

E-R模型

基本要素包括实体集和联系

• 实体集&属性（矩形）： 描述数据内部结构，具有相同属性的实体具有相同的特征和性质

• 联系集（菱形及连线）： 描述外部结构，联系也称关系，在信息世界中反映实体内部或实体之间的联系

常见的联系集类型（映射基数）分为一对一（1：1）、一对多（1：n）和多对多（m：n）

建图：第一种是从需求分析阶段得到的数据流图（DFD）和数据字典（DD）来建立模型；第二种是根据对现实世界的理解，直接进行建模。

我们将其转换为关系模式如下：

商店（商店编号，店名，店址，店经理）

商品（商品编号，商品名，单价，产地）

职工（职工编号，职工名，性别，工资）

销售（商店编号，商品编号，月销售量）

服务（商店编号，职工编号，参加工作时间）