MySQL 示例数据库 employees 的导入与使用

导入 MySQL 示例数据库 employees

本博客记录将 employees.db 数据库导入本地 MySQL 数据库中。

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1. 导入示例数据库：employees

1.1 下载示例数据库：employees

employees 是官方提供的示例数据库，官方下载链接

或者在该链接下下载：https://pan.baidu.com/s/1i_tddrAHSf27u8zI3lDSWA (提取密码：g5au)

1.2 导入 employees

① 将 “employees_db” 解压到任一文件夹下（最好别带中文）
② 修改 employees.sql 文件 （若直接将“employees_db” 解压到 D 盘下则无需修改 ） ：
打开employees.sql文件，拉到最后，将下列路径修改为自己解压的路径

例如我将 “employees_db” 解压至D:\SoftWare\mysql-5.5.56-winx64\example_db 文件夹下，则我修改后为：

③ 打开 cmd，切到刚刚解压的 “employees_db” 文件夹下，输入以下命令：

mysql -u root -p < employees.sql

无报错则导入成功

④ 查看数据库：激活mysql，输入 show databases; 查看数据库，或者打开MySQL的可视化工具 MySQL Workbench 或 navicat 查看数据库 employees。下图为在 workbench 中查看数据库 employees

2. 使用示例数据库：employees

1.在MySQL样本数据库上完成下列查询，并使用SQL EXPLAIN工具对每一条SQL语句进行分析：


(1). 查询每个部门 (departments) 的编号 (dept_no),名称 (dept_name),在该部门工作过的雇员 (employees) 人数,最低工资 (salary) ,平均工资,最高工资及工资总额；
sql语句如下所示：

 select a.dept_no as 部门编号,
		a.dept_name as 部门名称,
        count(distinct b.emp_no) as 雇员人数,
        min(salary) as 最低工资,
        avg(salary) as 平均工资,
        max(salary) as 最高工资,
        sum(salary) as 工资总额
from employees.departments a, employees.dept_emp b, employees.salaries c
where a.dept_no=b.dept_no and b.emp_no=c.emp_no
group by a.dept_no,a.dept_name

查询结果如下图所示：

explain+sql 对sql语句进行分析（explain教程详见：MySQL explain 应用详解(吐血整理)）：

(2). 查询每个部门(departments)的编号(dept_no),名称(dept_name),及各个时间段(from_date,to_date)担任该部门经理(dept_manager)的雇员的编号(emp_no)和姓名(first_name+last_name)，并按时间段先后显式；
sql语句如下所示：

select a.dept_no as 部门编号,
	   a.dept_name as 部门名称,
       b.emp_no as 部门经理编号,
       b.from_date,
       to_date,
       concat(c.first_name,c.last_name) as 部门经理姓名
from departments a,
     dept_manager b,
     employees c
where a.dept_no=b.dept_no
and b.emp_no=c.emp_no
order by b.from_date;

查询结果如下图所示：

explain sql 结果如下图所示：

(3) 查询每位雇员的编号(emp_no),姓名(first_name+last_name),及各个时间段(from_date,end_data)的工资额(salary),并按时间段先后显式；
sql 语句如下所示

select a.emp_no as 雇员编号,
       concat(a.first_name,a.last_name) as 雇员姓名,
       b.from_date,
       b. to_date,
       b.salary as 工资额
from employees a,
     salaries b
where a.emp_no=b.emp_no
order by b.from_date;

执行结果如下图所示：

explain+sql 语句分析结果如下图所示：

(4) 查询每位雇员的编号(emp_no),姓名(first_name+last_name),及各个时间段(from_date,end_data)的工作部门名称(dept_name),并按时间段先后显式；
sql语句如下所示：

select a.emp_no as 雇员编号,
       concat(c.first_name,c.last_name) as 雇员姓名,
       from_date,
       to_date,
       b.dept_name as 部门名称
from dept_emp a,
	 departments b,
     employees c
where a.dept_no=b.dept_no
and a.emp_no=c.emp_no
order by a.from_date
;

执行结果如下图所示：

explain+sql 语句分析结果如下图所示：



(5) 查询每位雇员的编号(emp_no),姓名(first_name+last_name),及任职过的部门数；
sql语句如下所示：

select a.emp_no as 雇员编号,
       concat(b.first_name,b.last_name) as 雇员姓名,
       count(distinct a.dept_no) as 任职过的部门数
from dept_emp a,
     employees b
where a.emp_no=b.emp_no
group by a.emp_no ,
         concat(b.first_name,b.last_name) 
;

执行结果如下图所示：

explain sql 结果如下图所示：



(6) 查询每位雇员的编号(emp_no),姓名(first_name+last_name),及各个时间段(from_date,end_data)担任的职务(title),并按时间段先后显式；
sql 语句如下所示：

select a.emp_no as 雇员编号,
       concat(a.first_name,a.last_name) as 雇员姓名,
       b.from_date,
       b.to_date,
       b.title as 职务
from employees a,
     titles b
where  a.emp_no=b.emp_no
order by b.from_date
;

执行结果如下图所示：

explain sql 结果如下图所示：

(7) 查询担任每种职务(title)的雇员人数；
sql 语句如下所示：

select title as 职位,
       count(distinct emp_no) as 人数
from titles
group by title
;

执行结果如下图所示：

explain sql结果如下图所示

(8) 查询每个部门中担任每种职务(title)的雇员人数；
sql语句如下所示

select a.dept_name as 部门,
       c.title as 职位,
       count(distinct c.emp_no) as 人数
from  departments a,
      dept_emp b,
      titles c
where a.dept_no=b.dept_no
and b.emp_no=c.emp_no
group by dept_name,title
;

执行结果如下图所示：

explain sql结果如下图所示：

(9) 查询每位雇员的编号(emp_no),姓名(first_name+last_name),及工资额最高的时间段(from_date,end_data)及其工资额；
sql语句如下所示

select a.emp_no as 雇员编号,
       concat(a.first_name,a.last_name) as 雇员姓名,
       c.from_date,
       c.to_date,
       b.salary as 最高工资
from employees a,
     (select emp_no,max(salary) as salary from salaries group by emp_no) b,
     salaries c
where a.emp_no=b.emp_no
and b.emp_no = c.emp_no
and b.salary =c.salary
;

执行结果如下图所示：

explain sql 分析结果如下图所示：

(10) 查询所有曾经担任过部门经理(dept_manager)的雇员的编号(emp_no)和姓名(first_name+last_name);
sql语句如下所示：

select a.emp_no as 雇员编号,
       concat(a.first_name,a.last_name) as 雇员姓名
from employees a,
     titles b
where b.title="Manager"
and a.emp_no = b.emp_no
;

执行结果如下图所示：

explain sql 分析结果如下图所示：

(11) 按时间段(from_date,end_data)先后列出每个部门(departments)的编号(dept_no),名称(dept_name),及其经理的姓名(first_name+last_name)；
sql 语句如下所示：

select a.dept_no as 部门编号,
       a.dept_name as 名称,
       concat(c.first_name,c.last_name) as 经理姓名,
       b.from_date,
       b.to_date
from departments a,
	 dept_manager b,
     employees c
where a.dept_no=b.dept_no
and  b.emp_no=c.emp_no
order by b.from_date
;

执行结果如下图所示：

explain sql 分析结果如下图所示：

(12) 查询所有曾经在‘Development’工作过雇员的编号(emp_no),姓名(first_name+last_name),及时间段(from_date,end_data)；
sql 语句如下所示：

select c.emp_no as 雇员编号,
       concat(c.first_name,c.last_name) as 姓名,
       b.from_date,
       b.to_date       
from (select dept_no from departments where dept_name="Development") a,
     dept_emp b,
     employees c 
where a.dept_no=b.dept_no
and b.emp_no=c.emp_no
order by b.from_date
;

执行结果如下图所示：

explain sql 分析结果如下图所示：

(13) 查询曾经在所有部门都工作过的雇员的编号(emp_no),姓名(first_name+last_name)；
思路1：查找符合下列条件的雇员：不存在一个部门，雇员没有在该部门工作过，sql语句如下所示：

select a.emp_no as 雇员编号,
       concat(a.first_name,a.last_name) as 姓名
from employees a
where not exists( -- 不存在这样的部门
      select *
      from departments b
      where not exists( -- 员工没有工作过
			select *
            from dept_emp c
            where b.dept_no=c.dept_no 
            and c.emp_no=a.emp_no
            )
	 );

思路2：查找符合下列条件的雇员：雇员工作过的部门数 == 所有的部门数，
sql语句如下所示：

select a.emp_no as 雇员编号,
       concat(a.first_name,a.last_name) as 姓名
from employees a,
     dept_emp b
where a.emp_no=b.emp_no
group by b.emp_no
having count(distinct b.emp_no) = (
       select count(distinct dept_no)
       from departments);

或者用 all 语句，sql 语句如下所示

select a.emp_no as 雇员编号,
       concat(a.first_name,a.last_name) as 姓名
from employees a,
     dept_emp b 
where a.emp_no=b.emp_no
and b.dept_no = all (select distinct dept_no from departments)
;

执行结果为空

(14) 在dept_emp表中插入适当数据使得至少3个以上雇员满足上一题的查询要求。
先在 employees 表中插入 3 个员工信息，sql语句如下所示：

#(1)先插入3个员工
insert into employees(emp_no,birth_date,first_name,last_name,gender,hire_date) values(1,'1985-01-01','Ann','Black','M','2010-01-01');
insert into employees(emp_no,birth_date,first_name,last_name,gender,hire_date) values(2,'1985-01-01','Bnn','Black','M','2010-01-01');
insert into employees(emp_no,birth_date,first_name,last_name,gender,hire_date) values(3,'1985-01-01','Cnn','Black','M','2010-01-01');

执行结果如下图所示：

再在 dept_emp 表中插入信息，sql语句如下所示：

#插入员工1
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(1,'d001','2010-01-01','2010-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(1,'d002','2011-01-01','2011-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(1,'d003','2012-01-01','2012-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(1,'d004','2013-01-01','2013-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(1,'d005','2014-01-01','2014-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(1,'d006','2015-01-01','2015-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(1,'d007','2016-01-01','2016-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(1,'d008','2017-01-01','2017-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(1,'d009','2018-01-01','2018-12-01');

#插入员工2
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(2,'d001','2010-01-01','2010-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(2,'d002','2011-01-01','2011-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(2,'d003','2012-01-01','2012-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(2,'d004','2013-01-01','2013-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(2,'d005','2014-01-01','2014-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(2,'d006','2015-01-01','2015-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(2,'d007','2016-01-01','2016-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(2,'d008','2017-01-01','2017-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(2,'d009','2018-01-01','2018-12-01');

#插入员工3
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(3,'d001','2010-01-01','2010-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(3,'d002','2011-01-01','2011-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(3,'d003','2012-01-01','2012-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(3,'d004','2013-01-01','2013-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(3,'d005','2014-01-01','2014-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(3,'d006','2015-01-01','2015-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(3,'d007','2016-01-01','2016-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(3,'d008','2017-01-01','2017-12-01');
insert into dept_emp(emp_no,dept_no,from_date,to_date) values(3,'d009','2018-01-01','2018-12-01');

再执行上一题的语句，执行结果如下图所示：

2.使用SQL EXPLAIN 工具对下列SQL查询语句进行分析，判断哪些索引将可以对下列查询产生加速作用，并通过实验进行验证。

在红色上的列建索引（个人感觉题目不对，红色的属性本来就自动建了索引）
比较速度：(1).不建索引；(2).建索引；


① explain 分析上述 sql 语句：

explain
SELECT TITLE,
       DEPT_NAME,
       GENDER, 
       COUNT(DISTINCT E.EMP_NO)
FROM DEPARTMENTS D,
     DEPT_EMP DE,
     EMPLOYEES E,
     SALARIES S,
     TITLES T
WHERE D.DEPT_NO=DE.DEPT_NO 
AND DE.EMP_NO=E.EMP_NO 
AND E.EMP_NO=S.EMP_NO 
AND E.EMP_NO=T.EMP_NO
GROUP BY  TITLE,DEPT_NAME,GENDER
ORDER BY  TITLE,DEPT_NAME,GENDER;

分析结果如下图所示；

♥ 根据 explain 的 possible key 结果可知：

• departments 表可能使用的索引为：主键索引，即dept_no；
• dept_emp 表可能使用的索引为：主键索引（emp_no, dept_no）、emp_no 以及dept_no索引；
• employees 表可能使用的索引为：主键索引，即 emp_no;
• title 表可能使用的索引为：主键索引，即（emp_no, title, from_date) 以及 emp_no
• salaries 表可能使用的索引为：主键索引，即（emp_no, from_date）以及 emp_no

♥ 根据 explain 的 key 结果可知：

• 使用了 departments 表的 dept_name 索引（unique 索引）；
• 使用了 dept_emp 表的dept_no索引；
• 使用了 employees 表的主键索引，即 emp_no;
• 使用了 title 表的主键索引，即（emp_no, title, from_date)
• 使用了salaries 表的主键索引，即（emp_no, from_date）

♥ 对 explain 的 extra 分析：
Using filesort 表示当SQL中有一个地方需要对一些数据进行排序的时候，优化器找不到能够使用的索引，所以只能使用外部的索引排序，外部排序就不断的在磁盘和内存中交换数据，这样就摆脱不了很多次磁盘IO，以至于SQL执行的效率很低。反之，由于索引的底层是B+Tree实现的，他的叶子节点本来就是有序的，能加快查询。

Using tempporary 表示在对MySQL查询结果进行排序时，使用了临时表,这样的查询效率是比外部排序更低的，常见于 order by 和 group by 。

在对 departments 的 dept_name 进行order by以及group by时没有使用索引导致了Using filesort 和 Using tempporary，但是经过查看发现，departments的 dept_name 上是有 unique 索引的（如下图所示），因为 order by 和 group by的时候用到了其他表的属性，索引导致 dept_name 索引失效了。

order by 使用索引失败原因：在联表查询中order by后面跟的索引只对驱动表才起作用。

• 驱动表（谁查出来符合来签合条件的数据量少，谁就最有资格做驱动表）： 在多表查询的时候，sql 查的第一张表数据再去匹配第二张表，此时第一张表 就是驱动表。
• 如果orderby 后的排序字段用的是驱动表的排序字段，那么这个字段的索引是不失效的，效率高。
• 如果 order by 后的排序字段用的不是驱动表的字段，那么索引不会起作用，数据库会将驱动表查出来的数据和其他表进行关联，关联后的结果集创建一个临时表进行存储，然后对这个临时表按非驱动表的列进行排序，这样 sql 效率会变慢。