MySQL进阶的增删改查操作,包含各类查询的详细解释和操作以及表的设计讲解

2.表的设计

2.1表的分类

对于大多数企业级应用系统而言，数据库是整个应用系统的基石，因此数据库的表设计（也被称为schema设计）也就成为整个系统设计的重中之重。表设计的不好或者不合理，不仅会影响系统性能，而且会增加开发和集成的复杂性，甚至埋下隐患，最终会导致一系列的问题，例如数据不一致性问题等。概括而言，需要根据业务需求和系统功能，采用如下步骤设计表。

1. 确定数据库类型。
2. 判断表的类型，并据此构建表的列，确定表名。
3. 设计表的主键以及表之间的关联关系。
4. 优化设计，评估访问性能并根据查询模式添加索引。

应用系统往往涉及很多表,这些表的涉及存在先后顺序,而表之间也具有各种关联和依赖关系.因此,表的涉及并不是一蹴而就的，步骤2、3和4在大多数时候也不是清晰可分的，甚至整个设计也是一个循环迭代的过程，需要在多个步骤之间反复多次，以逐步的细化和优化。

基于所支持应用的不同，数据库可以划分为两大类，分别为面向分析型应用的 Online Analytical Processing （简称为OLAP）和面向事务型应用的 Online Transaction Processing （简称为OLTP）。OLAP用于 支持数据挖掘 、 统计报表 、 数据预测 等统计分析功能， 插入 、 更新 和 删除 这些写入操作较少，但是对于 数据读取 和 数据处理 的要求非常高。OLTP用于支持 事务处理 功能，需要全面满足操作的 原子性 （Atomicity）、 一致性 （Consistency）、 事务隔离性 （Isolation）和 持久性 （Durability），即所谓的ACID标准。

表设计的第一个步是根据业务需求，确定应用是 分析型 ，还是 事务型 ，从而确定数据库的类型是 OLAP ，还是 OLTP 。两种类型的数据库在设计理念和设计方法是完全不同的。本文主要讨论针对于OLTP的表设计，在下文中如果没有特别指出，那么所指的都是 OLTP 数据库。在大多数场景中，事务型应用也需要数据统计分析功能，但是通常并不会为此构建专门的 OLAP 数据库，而是基于现有的OLTP数据库支持这些统计分析功能。为此，需要数据库以 支持在线事务处理 为主，同时 辅助支持统计分析 功能。这种情况造成数据库的表往往可以划分为如下三类:

• 业务表 ，其操作特点是 随机增 、 随机删 、 随机改 、 随机查 。业务表来源于需要应用系统处理的业务实体，业务实体所包含的基本属性和状态被称为 业务属性 ，其与业务表的列之间存在对应关系。
• 日志表 ，其操作特点是 顺序增 、 不删 、 不改 、 多查 。日志表用于 记录原始日志或者历史数据 ，顾名思义，之所以被成为日志表，是因为这些日志和数据一旦生成，就不会被更改，也不会被删除。
• 汇总表 ，其操作特点是 顺序增 、 不删 、 少改 、 多查 。对于数据统计分析功能，如果直接使用日志表无法满足性能要求，则可以引入汇总表。在本质上汇总表是以 预先汇总数据 和 存储汇总结果 为代价，来 提高数据统计分析功能的访问性能 。基于不同的业务场景和业务需求，既可以在将 数据插入日志表 后，实时地以 逐条方式插入或者更新汇总表 ，也可以 间隔一定周期 ，定时地以批量方式读取日志表中的数据并执行汇总操作，然后批量地将汇总结果插入汇报表。

2.2表的构建

对于业务表、日志表和汇总表三种不同类型的表，不仅所对应的功能不同，设计目标不同，而且表的构造过程也不尽相同。

业务表的目标是 减小冗余数据 ，以提高数据的 完整性 （Integrity）和 一致性 （Consistency），其构造过程如下所示。

1. 归纳和抽象出需要持久化的业务实体 。业务实体是指在系统应用中需要依据业务规则/逻辑进行各种处理的对象，其中一部分业务实体需要 设计专门的表 ，以在数据库中存储相应的数据，而其他业务实体，或者衍生自需要持久化的业务实体，或者为临时性业务实体，因此无需为其设计表。
2. 总结相应的业务属性 。不同于业实体，业务属性往往为基本的数据类型，例如 小数、整数、字符串 等。应用系统依据业务逻辑对业务实体执行一系列的处理，这些处理最终能够被分解为对于业务属性的增、删、改、查操作。
3. 基于 业务实体 和 业务属性 ， 设计对应的表和列 。表和表的列分别对应于业务实体和业务属性。根据功能需求，有时还会增加一些额外的列，例如created_time和status等，用于支持一些辅助性的处理功能。

冗余数据的字面意思是 多余的和不必要的数据 。冗余数据的一种 极端情况 是 重复数据 ，可能所在列名不同，甚至所在表也可能不同，但是在两列中对应的数据是完全相同的。冗余数据的另一种常见情况是 数据依赖 ，即一列数据可以由其他一列或者几列数据推导出来。例如商品表中的三列： 原价、现价和折扣 ，因为 现价=原价×折扣 ，所以其中任何一列都可以由其他两列计算而来，因此存在数据依赖，仅仅需要保留其中两列即可，具体去除那一列需要根据 业务需求 和 使用场景 来决定。此外，关系冗余也是一种常见的冗余数据，包括 部分依赖 和 传递依赖 。 部分依赖 是指在使用复合主键时非主键的列仅仅依赖于部分主键，而不是依赖于整个主键。 传递依赖 是指非主键的列 不直接 依赖于主键，而是依赖于其他非主键的列。为了消除冗余关系，需要根据具体情况，或者删除一些相关的列，或者 将冗余关系抽取出来独立建表 。无论属于那种数据冗余，都需要从业务逻辑和业务含义上来分析和判断，尝试更改一列数据，看看更改此列数据后，是否需要进一步地更改这个表或者其他表的列，以判断是否存在依赖此列的数据。对于业务表而言，一旦出现冗余数据，那么在更新部分冗余数据时，必需同时额外地更新冗余数据的其他部分，否则将会出现数据不一致问题。显而易见， 冗余数据将会大大增加数据更新的复杂性 ，所以必须在业务表中消除各种形式的冗余数据。

设计业务表 主键 时，采用如下原则。

1. 建议优先使用 存在业务含义 的、 类型为整数 的并且 具有唯一性 的 一列或者多列 为主键，即现有的一列或者多列为整数类型并且 能够唯一地标识一行数据 ，那么就采用这一列或者多列做主键。如果主键为多列，那么也被称为复合主键。
2. 如果不存在列满足设计原则1，那么建议 创建自增长主键 ，即设计由关键字 NOT NULL 和 AUTO_INCREMENT 修饰的整数列作为主键。

针对于业务表主键的设计原则，有如下几点说明。其一，之所以建议优先采用具有业务含义的主键，是因为可以获得更好的性能。 具有业务含义的列常常作为查询或者更新条件 ，作为主键可以 更加快速地定位数据在磁盘上的存储位置 。虽然自增长主键能够实现顺序插入，具有更好的插入性能，但是数据查询和数据更新的操作频率要远远大于数据插入操作， 减小查询和更新操作的时延 可以获得更好的数据库平均访问性能。其二，在一个表中没有业务含义的自增长主键，在其他表中就存在确定的业务含义，例如在如下代码片段中虽然member表的id是自增长主键，并没有业务意义，但是在表last_login中这个id（member_id）就具有了业务含义， 能够代表一个特定的member 。其三，如果是 复合主键 ，那么在复合主键列中 不同列的排列顺序需要仔细考量 ，一般依据查询模式，越经常作为查询条件的列，在主键中的位置越靠左（ 越靠前 ）。其四，ENUM、DATE、DATETIME、TIME和较短的CHAR这些类型所占的存储空间较小，在设计主键时可以等同于整型对待。其五，如果存在一列或者多列，其具有业务含义并且能够唯一标识一行数据，但不是整数（ 通常为字符串 ），则有两种解决方案。方案一，如下代码片段中member表所示， email具有唯一性 ，但 不是整数 ，可以 采用自增长主键+唯一索引 的方式，其中如果为唯一索引为多列，那么在唯一索引中的排列顺序 依据复合主键的排列原则 来处理。方案二，类似于member2和email表，将多列中 非整数型的列 提取出来建立一个独立的表，假设表t1中存在三列能够唯一标识每行数据，分别为c1、c2和c3，其中c1为整数，c2和c3为VARCHAR类型，则从t1表中抽离两列c2和c3，分别建立两个新的字典表t2和t3，在新表t2和t3中采用自增长主键，并且在两个表中c2和c3所对应的列分别建立唯一索引，而在原表t1中采用t2表和t3表的主键t2_id和t3_id替换c2和c3列，并用c1和t2_id、t3_id三列做复合主键。

CREATE TABLE member (
  id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  ...

  email VARCHAR(63) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  UNIQUE KEY (email)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE last_login (
  member_id INT UNSIGNED NOT NULL,
  ...

  PRIMARY KEY (member_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE member2 (
  email_id INT UNSIGNED NOT NULL,
  ...

  PRIMARY KEY (email_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE email (
  id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  value VARCHAR(63) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  UNIQUE KEY (value)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

日志表的目标是尽可能全面的和完整的记录数据，以便于支持现在所需的和未来可能的各种数据分析应用，其构造过程如下所示。

1. 收集和整理需要存储的 原始日志或者历史数据 。
2. 针对收集到的数据， 抽取 其中的信息，并关联其他的相关信息。
3. 将信息分解为一系列的信息项，每个信息项都为基本的数据类型。
4. 将这些信息项 划分为不同的表 。

不同于业务表，日志表可能存在大量的冗余数据。之所以许可日志表有冗余数据，是因为如下几方面原因。其一是 为了保存易变的关联数据 ，例如在订单历史表中每件商品都会记录单价，理论上通过商品信息（商品id）能够关联得到商品的价格，因此价格是一个冗余数据，但是对于一件商品而言，其 价格会随着时间进行调整 ，也就是说价格会经常变动，实时关联所得到的价格很可能已经不是在商品出售时的价格。其二是为了 避免JOIN业务表 ，如果预估日志表和业务表的数据规模都非常庞大，那么在日志表中添加一些 相关联的、来自业务表的数据 ，可以在很多场景中有效地减小日志表与业务表之间的JOIN操作，从而避免JOIN操作所引起的性能下降或者性能抖动。其三是 数据一旦插入日志表中，就不会被更改 ，因此在一个日志表中每行数据为在数据生成时的关联数据和上下文数据，在每行数据中并不会出现数据不一致问题。

由于大量冗余数据，日志表的 列数 往往较多。如果列数过多，尤其是VARCHAR类型的列过多，那么日志表的 访问性能会较差 。一方面，当前关系型数据库广泛采用行存储方式，即使仅仅访问其中一列数据，也需要 首先从磁盘中读取整行数据 。另一方面，大多数的统计分析应用仅仅需要读取日志表中的 部分列 ，而 不是全部列 。为此，针对于一些行数较多的日志表，可以采用 垂直分表 ，即将这些列合理地 拆分到多个相关的日志表 中，并 通过主键将这些表关联起来 。

日志表的一个特点是每行数据或者具有数据的生成时间或者可以添加插入数据库的时间，结合这个时间戳构建主键可以 优化数据存储和数据查询 。故而，日志表主键的设计原则如下。

1. 建议优先使用 包含时间戳在内 的、 存在业务含义 的、类型为 整数 （包括ENUM、DATE、DATETIME、TIME和较短的CHAR等占用存储空间较小的类型）的并且能够 唯一标识一行数据 的多列作为 复合主键 。例如在如下代码片段中login_history表采用login_time和member_id做复合主键，其中login_time是从格林威治时间1970年1月1日00点00分00秒到当前登陆时刻的总毫秒数。
2. 如果不存在满足设计原则1的列，那么建议采用 时间戳+自增长整数 做主键。存在两种具体地实现方案。方案一如下代码片段中表demo1所示， 采用64位无符号整数 ，其中 前32位为Unix时间戳 ，表示从格林威治时间1970年1月1日00点00分00秒到当前的总秒数，后32位 为自增长整数 ，当然也可以采用 分布式ID方案 ，以实现分布式入库数据。方案二如表demo2所示，采用两列 created_time和id做复合主键 ，其中created_time为 Unix时间戳 ， id为自增长整数 。InnoDB引擎不支持在复合主键中使用关键字AUTO_INCREMENT，因此需要依靠应用来实现自增长整数。
3. 如果没有其他可选择的主键，那么最后才选择构建一列自增长的整数作为主键。对于自增长主键，如果 日志表的数据量比较大 ，建议 定期地将数据转移到专门的历史表中 ，例如以年或者月为周期分别转移到历史表****_yyyy或者****_yyyy_mm中。

CREATE TABLE login_history (
  login_time BIGINT UNSIGNED NOT NULL,
  member_id INT UNSIGNED NOT NULL
  ...

  PRIMARY KEY (login_time, member_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE demo1 (
  id BIGINT UNSIGNED NOT NULL,
  ...

  PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE demo2 (
  created_time INT UNSIGNED NOT NULL,
  id INT UNSIGNED NOT NULL,
  ...

  PRIMARY KEY (created_time, id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

与自增长主键相比，时间戳 不仅表示数据插入的顺序 ，而且可以 作为日志表的查询条件 。在绝大多数情况下日志表的 查询条件中都会包含时间范围 ，因此使用时间戳作为 复合主键 ，可以将主键进一步地用于 分区 （Partition）和 优化数据存储 ，从而 大大提升数据库的访问性能 。

汇总表是以 减小数据库的响应时间 为目标，其构造过程如下所示。

1. 挑选出 交互性的 、 高频使用的统计分析需求/功能 。汇总数据是有代价的，需要 尽可能地避免不必要的数据汇总操作 。因此，如果直接访问日志表就能够满足性能要求，那么就无需为此构建汇总表。此外，对于非交互性或者不经常使用的数据分析功能，建议不专门设计汇总表，而是利用已有的汇总表或者直接从日志表中实时地汇总数据。
2. 针对挑选出的统计分析需求/功能， 分解和归纳出所需要的信息项 。这些信息项可以划分为两类。一类称为 统计属性 （Attribute）或者 统计维度 （Dimension），常常用于查询条件，一般为可枚举的类型，例如整型、Date、ENUM等类型。对于类似国家和地区这类字符串类型的统计维度，在设计表时一般会采用字典表存储，并通过字典表id进行关联，从而可以看作一种 特殊的ENUM类 型。另一类称为 统计指标 （Metric），一般为整型或者小数，统计指标还可以继续划分为基本指标和可由基本指标计算得来的指标（简称为可计算指标）。通常情况下，仅仅需要考虑基本指标即可，只有在数据规模异常庞大并且计算代价异常高昂的情况下，才需要存储可计算指标。
3. 针对于统计维度和基本指标 ，进行归约和合并，然后划分为不同的表。一个维度可能对应多个不同的粒度（有时也被成为层级），例如时间周期/时间间隔，可能为 分钟、小时、天、月 等不同的粒度。如果维度相同，但粒度不同，那么可以剔除粒度较大的信息项，仅保留粒度最小的信息项，因为基于最小粒度的数据，通过 SUM操作 就可以得到更大粒度的汇总数据。在剔除维度相同但是粒度较大的信息项后，对于重复的信息项进行合并和剔重，然后根据汇总数据来源或者所支持的功能，将这些信息项划归为不同的表，每个信息项对应于表的一列。
4. 估算数据规模 ，对汇总进行 拆分 和 组合 。对于一个汇总表而言，当 统计维度越少 、 统计粒度越粗时 ，则数据量越少，查询速度越快，相反地，当 统计维度越多、统计粒度越细 时，则 数据量越大 ，所支持的功能也越丰富。在上述步骤3完成之后，需要预估每个汇总表可能的数据规模，并估算所对应统计分析功能的访问性能。如果预估数据规模庞大并且统计分析功能的访问性能较差，那么可以尝试 减小维度 和/或 增加粒度 ，以满足性能要求。如果维度和粒度之间还无法兼顾，则可以进一步地针对不同的功能/需求， 将汇报表拆分为多个汇总表 ，即 针对不同维度和粒度 ，建立多个汇总表。一般而言， 维度多的汇总表，其粒度较粗 ，而维度少的表，其粒度较细。在一些极端情况下为了进一步地降低响应时间，许可一个数据数据分析功能就对应一个数据汇总表。

在一个汇总表中 不同统计维度 之间通常情况下是相互独立的。如果需要多个不同粒度的汇总数据，那么理论上仅仅需要在汇总表保留最细粒度的统计维度即可，较高粒度的数据可以通过细粒度的数据汇总得来。例如地区由粗到细可以划分为三个粒度，分别为国家、省/州/自治区和市，三个粒度分别对应三个表 country、subdivision和city ，主键分别为 country_code、subdivision_id和city_id ，并且 city表和subdivision表 分别通过 subdivision_id 和 country_code 关联到subdivision表和country表。如果同时需要上述三个粒度的订单地区统计表，那么仅仅需要市粒度的汇总数据，即订单地区统计表仅仅需要city_id列，国家和省/州/自治区两个粒度的订单统计数据可以由城市粒度的数据通过JOIN和SUM得到。然而，如果一个维度的不同粒度所对应的数据规模异常庞大或者为了避免JOIN操作，那么在一个汇总表中许可使用同一个维度的不同粒度作为列，也就是说可能存在相互依赖的多个列。假设国家、省/州/自治区和市三个粒度所对应的行数分别为千万、亿和十亿级别，那么在原有的市粒度（city_id）基础上，在订单地区统计表中再增加国家（country_code）和省/州/自治区（subdivision_id）两个粒度（需要分别添加两列作为索引）。这虽然会造成地区统计维度的重复和列之间的依赖，但是却可以大大提高包含国家和省/州/自治区条件的数据汇总性能。

对于 汇总表的主键 ，建议遵循如下设计原则。

1. 如果统计维度之间 相互独立 ，那么选择 统计维度的列 作为复合主键。复合主键的多列按照如下规则排列：

a）如果统计维度中存在 时间周期/时间间隔 ，那么时间周期/时间间隔所在的列位于复合主键的 最左面（最前面） ；

b）越经常作为 查询条件的统计维度 ，在复合主键中的位置 越靠左（越靠前） 。

1. 如果存在一个 统计维度的不同粒度 ，那么仅仅选择 最细粒度 的列作为复合主键，并且复合主键的多列遵守设计原则1中的规则进行排列。

类似于日志表，在汇总表中建议将 时间周期/时间间隔置于复合主键的最左面 ，是因为在访问日志表时时间范围往往是条件之一，从而可以根据时间范围进行分区和优化查询性能。基于周期/间隔的不同，时间周期/时间间隔可以选择不同的定义格式。对于天，建议采用 DATE 类型，但是也许可使用yyyymmdd格式的 INT UNSIGNED 类型。对于小时，既可以采用两列，并且两列的类型分别为 DATE和TINYINT UNSIGNED ，分别用于存储日期和小时，也可以采用 INT UNSIGNED 定义的一列，以yyyymmddHH格式同时存储日期和小时。对于分钟或者秒粒度的周期/间隔，建议采用INT UNSIGNED定义的UNIX时间戳，例如对于30秒的周期/间隔[t, t+30)，可以采用时间t对应的UNIX时间戳。

对于三种类型的表，无论那种类型，在其初步设计过程中都不可避免地需要重复地尝试对表进行拆分和合并，即将一个表拆分为多个表或者将多个表合并为一个表。在表的分拆与合并过程中需要参考如下几方面因素。其一是业务逻辑，基于业务含义或者业务意义，尽量将业务相关性强和业务关联紧密的列放到一个表中。其二是读取模式，尽量将经常同时一起访问的列放到一个表中，以优化读取性能。其三是更新模式，尽量将那些频繁更新的列放到一个表中，以优化数据更新性能。

2.3表的关联

顾名思义，关联就是 将位于一个表或者多个表内相关的多行数据相互联系起来 ，也就是说，通过一个表的 一行数据 ，可以访问到 此表或者其他表中与此行数据相关的一行或者多行数据 ，甚至被关联的数据还可以继续关联其他数据，从而 基于一行数据就可以获得与之相关的完整数据 。

表的关联来自如下几个方面。

• 业务实体关系 。业务实体之间的关系各种各样，例如 包含、依赖、从属、组成 等等。这些种类繁多的关系在数据库层面最终都会表示为表的关联。例如 雇员 （employee）和 部门 （department），又如地区的三个粒度国家（country）、省/州/自治区（subdivision）和市（city）。虽然从业务层面看上这些业务实体之间的关系迥异，但是在数据库层面上都能通过统一的表关联关系来支持。
• 字典表的应用 。对于 VARCHAR类型 或者 较长CHAR类型 定义的列，如果不同行的取值可能出现较多的重复，那么建议增加字典表用于存储字符串，并且在原来的表中使用字典表的整数型主键替换原来的字符串。例如在上文代码片段中表 member2 和表 email ，其中 表email 充当了字典表，并且为了确保取值的唯一性， value 添加了唯一索引，而在 member2 中采用字典表 email 的主键作为一列 email_id ，以取代具体的 email 值。
• 范式的正规化 。范式（Normal Forms）是从实践中提炼出来的一系列基本的标准或者准则，用于对表进行正规化或者规范化（Normalization）。目前广泛使用的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）和Boyce-Codd范式（BCNF）4个范式，其中后三个范式用于避免部分依赖或者传递依赖。一旦违反后三个范式，就需要对表进行拆分，从而在被拆分出来的表和原来的表之间形成关联。// 未知领域
• 优化访问性能 。关系型数据库广泛采用行存储方式，也就是说，数据以行作为在磁盘上的存储和访问单位，即使读取或者更新一行数据中的一列，也需要将整行数据从磁盘中读取出来。为了减小不必要的I/O操作和优化访问性能，需要尽量避免一个表具有过多的列。对于列数过多的表，首先根据业务逻辑和业务含义的相关性，从业务层面进行拆分。如果无法从业务层面进行拆分，则可以根据读取模式或者更新模式，将那些频繁读取或者更新的列拆分出来。拆分之后，通常需要在拆分出来的多个表之间建立关联关系。

一个关联关系在大多数情况下会连接两方数据，这两方数据既可以分别位于两个不同的表，也可以位于一个表中的不同行。需要指出的是，表的关联关系是双向的，即从两方中的任何一方都可以访问到两方的完整数据。根据关联两方行数的对应关系，表的关联可以划分为如下三类。

• 一对一关系 （One-to-One Relationship）。在关联的两方中任何一方的一行数据仅仅对应另一方的一行数据，反之亦然。例如在上文代码片段中的表member和表last_login就是一对一的关联关系，member表中的一行数据（一个member）对应last_login表中的一行数据（最后一次登录记录）。相反方向，last_login表中的一条最后一次登录记录（如果存在的话）也对应member表的一个member。
• 一对多关系 （One-to-Many Relationship）。在关联的两方中从 一个方向上 ，一方的 一行数据对应另一方的多行数据 ，而从相反方向上，另一方的一行数据却仅仅对应一行数据。例如 国家 （country）和 省/州/自治区 （subdivision）就是一对多的关系，country表的一行数据（一个国家）对应subdivision表的多行数据（多个省/州/自治区），而subdivision表中的一个省/州/自治区仅仅属于country表中的一个国家。
• 多对多关系 （Many-to-Many Relationship）。在关联的两方中任何一方的一行数据对应另一方的多行数据，反之亦然。例如 学生 （student）和 课程 （course）就是 多对多 的关系。因为一个学生通常会选择多门课程，因此student表中的一行数据对应course表的多行，而多个学生会选择同一门课程，因此一行course表中的数据也会对应多行student表中的数据。

表的关联在数据库层面需要设计 专门的列 ， 用于额外存储所关联数据的主键 。在被关联的两方中，任何一方通过本方的一行数据（或者一个主键）就可以访问这个主键的拷贝，进而获得所需要的另一方面数据。对于上述三种类型的关联关系，在具体实现如何存储主键的拷贝以及如何访问到这个主键拷贝上有较大差异。

对于一对一的关联关系，存在如下三种实现方式。第一种方式是 相关联的两方数据采用相同的主键 ，例如上文代码片段中的member表和last_login表，由于先有member数据，后有last_login数据，因此last_login表采用member表的主键作为自己的主键member_id。第二种方式是 在一方的表中采用专门的、非主键的列存储另一方数据的主键 ，并且为了确保一对一的对应关系，此列通常会添加唯一索引。如下代码片段中表last_login2所示，该表存在独立的自增长主键，并通过列member_id存储member表主键的拷贝。第三种方式是 采用专门的关联表来存储两方数据的主键 ，并且在通常情况下两个主键所对应的列会分别作为这个关联表的主键和唯一索引，如下代码片段中表last_login3_member_association就是一个专门的关联表，用于存储表last_login3和表member之间的关联关系。在上述三种方式中第一种实现方式较为简单，但是如果采用AUTO_INCREMENT自增长主键，则需要满足如下条件：相互关联的两方数据具有严格的插入顺序，即总是在一方的数据先插入数据库之后，另一方的数据才能插入数据库。如果相关联的两方数据 需要几乎同时插入数据库 ，则需要由应用来生成主键或者使用具有业务含义的主键。如果相关联的两方数据的插入是 相互独立的 ，也就是说 无法确保两方数据的插入顺序 ，那么建议采用 第三种方式来实现一对一的关联 。

CREATE TABLE last_login2 (
  id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  ...

  member_id INT UNSIGNED NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  UNIQUE KEY (member_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE last_login3 (
  id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  ...

  PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE last_login3_member_association (
  member_id INT UNSIGNED NOT NULL,
  last_login_id INT UNSIGNED NOT NULL,
  PRIMARY KEY (member_id),
  UNIQUE KEY (last_login_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

对于 一对多 的关联关系，存在两种实现方式。第一种方式是在一对多关系中对应多的一方 添加专门的列 用于额外存储另一方（在一对多关联中对应一的一方）的 主键 ，例如country和subdivision是一对多的关系，如下代码片段中subdivision表采用 country_code 列来存储 country表的主键 。此种方式的一种特殊情况是相关联的两方数据都位于一个表中。对于这种特殊情况，也会在表中构建专门的列，但是对于一对多关系中对应一的那些行，此列采用特殊的取值，以区别于正常的关联关系。例如，在企业组织架构中除了极少数empolyee之外，每个employee都会向一个特定leader汇报工作，而leader本身也是一个employee，并且可能也会存在其对应的leader。如下代码片段中 employee 表，每个employee对应表中的一行，并通过 leader_id 关联到表中其 leader ，而对于极少数 没有leader的empoyee ，其leader_id设置为 0 ，因为不存在id为0的employee。第二种方式是 采用专门的关联表来存储关联两方的主键 ，并且一般情况会采用含有多的列的表中的列作为主键，如下代码片段中employee_department_association表就是一个专门的关联表，用于存储employee和department之间的关联关系，并且使用emplyee表的主键作为自己的主键employee_id。

CREATE TABLE country (
  code CHAR(2) NOT NULL,
  ...

  PRIMARY KEY (code)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE subdivision (
  id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  ...

  country_code CHAR(2) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  KEY (country_code)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE employee (
  id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  ...

  leader_id INT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,
  PRIMARY KEY (id),
  KEY (leader_id),
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE department (
  id SMALLINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  ...

  PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE employee_department_association (
  employee_id INT UNSIGNED NOT NULL,
  department_id SMALLINT UNSIGNED NOT NULL,
  PRIMARY KEY (employee_id),
  KEY (department_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

对于多对多的关联关系，会采用 专门的关联表 来存储关联两方的主键。在关联表中常常 联合双方的主键 作为 复合主键 。如果不使用复合主键，而是采用自增长主键，那么要 联合双方的主键作为唯一索引 ，以保证关联数据的唯一性，避免出现重复的数据。如下代码片段中student表和course表数据为多对多的关系， enrollment 表是关联表，存储student表和course表的主键，并使用这两个表的主键作为自己的复合主键。

CREATE TABLE student (
  id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  ...

  PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE course (
  id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  ...

  PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE enrollment (
  student_id INT UNSIGNED NOT NULL,
  course_id INT UNSIGNED NOT NULL,
  PRIMARY KEY (course_id, student_id),
  KEY (student_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

-- 创建课程表
DROP TABLE IF EXISTS course;
CREATE TABLE course (
  id INT PRIMARY KEY auto_increment,
  name VARCHAR(20)
);

-- 创建课程学生中间表,考试成绩表
DROP TABLE IF EXISTS score;
CREATE TABLE score (
  id INT PRIMARY KEY auto_increment,
  score DECIMAL(3,1),
  student_id INT,
  course_id INT,
  FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES student(id),
  FOREIGN KEY (course_id) REFERENCE course(id)
)

插入查询结果

语法:

INSERT INTO table_name [(column,[, column …])] SELECT …

案例：创建一张用户表，设计有name姓名、email邮箱、sex性别、mobile手机号字段。需要把已有的

学生数据复制进来，可以复制的字段为name、qq_mail

-- 创建用户表
DROP TABLE IF EXISTS test_user;
CREATE TABLE test_user (
  id INT PRIMARY KEY auto_increment,
  name VARCHAR(20) comment '姓名',
  age INT comment '年龄',
  email VARCHAR(20) comment '邮箱',
  sex VARCHAR(1) comment '性别',
  mobile VARCHAR(20) comment '手机号'
);
-- 将学生表中的所有数据复制到用户表
INSERT INTO test_user(name, email) select name, qq_mail from student;

4.1聚合查询

4.1.1聚合函数

常见的统计总数\计算平均值等操作,可以使用聚合函数来实现,常见的聚合函数有:

函数	说明
COUNT([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的数量
SUM([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的总和,不是数字没有意义
AVG([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的平均值,不是数字没有意义
MAX([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的最大值,不是数字没有意义
MIN([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的最小值,不是数字没有意义

案例:

• COUNT

-- 统计班级共有多少同学
SELECT COUNT(*) FROM student;
SELECT COUNT(0) FROM student;

-- 统计班级收集的qq_mail有多少个,qq_mail为NULL的数据不会计入结果
SELECT COUNT(qq_mail) FROM student;

• SUM

-- 统计数学成绩总分
SELECT SUM(math) FROM exam_result;

-- 不及格 <60 的总分,没有结果,返回NULL
SELECT SUM(math) FROM exam_result WHERE math<60;

• AVG

-- 统计平均总分
SELECT AVG(chinese + math + english) 未挂科平均总分 FROM exam_result 
WHERE chinese>60 AND math>60 AND english>60;

• MAX

-- 返回未挂科的人中的英语最高分
SELECT MAX(english) FROM exam_result 
WHERE chinese>60 AND math>60 AND english>60;

• MIN

-- 返回>70分以上的数学最低分
SELECT MIN(math) FROM exam_result WHERE math > 70;

4.1.2GROUP BY子句

SELECT中使用GROUP BY 子句可以对指定列进行分组查询.需要满足:

使用GROUP BY 进行分组查询时,SELECT 指定的字段必须是"分组依据字段",

其他字段若想出现在SELECT中则必须要包含在聚合函数中

select column1,sum(column2),..from table group by column1,column3;

首先我们来准备一个测试表,该表为职员表,具有id(主键),name(姓名),role(角色),salary(薪水)

create table emp(
  id int primary key auto_increment,
  name varchar(20) not null,
  role varchar(20) not null,
  salary numeric(11,2)
);

insert into emp(name,role,salary) values
('马云','服务员',1000.20),
('马化腾','游戏陪玩',2000.99),
('孙悟空','游戏角色',999.11),
('猪悟能','游戏角色',333.5),
('沙和尚','游戏角色',700.33),
('隔壁老王','董事长',12000.66);

然后我们来查询每个角色的最高工资,最低工资和平均工资

select role,max(salary),min(salary),avg(salary) from emp group by role;

我们可以看一下有group by 和没有之间的区别

这里我们可以看到,如果想将职员表按照角色分组,查询各个角色的名字

4.1.3HAVING

• 用来分组 查询后 制定一些条件来输出查询结果
• having的作用和where一样，但having只能用于group by

GROUP BY 子句进行分组以后，需要对分组结果再进行条件过滤时，不能使用 WHERE 语句，而需要用HAVING

显示平均工资低于1500的角色和它的平均工资

select role,max(salary),min(salary),avg(salary) from emp group by role
having avg(salary)<1500;

• having和where的区别

having是在分组后对数据进行过滤

where是在分组前对数据进行过滤

having后面可以使用分组函数（统计函数)

where后面不可以使用分组函数

where是对分组前记录的条件，如果某行记录没有满足where子句的条件，那么这行记录不会参加分组；而having是对分组后数据的约束

4.2联合查询

实际开发中往往数据来自不同的表，所以需要多表联合查询。多表查询是对多张表的数据取笛卡尔积：

表达式

A×B = {(x,y)|x∈A∧y∈B}

注意:关联查询可以对关联表使用别名

我们先来初始化测试数据

insert into classes(name, study) values
('计算机系2019级1班', '学习了计算机原理、C和Java语言、数据结构和算法'),
('中文系2019级3班','学习了中国传统文学'),
('自动化2019级5班','学习了机械自动化');
insert into student(sn, name, qq_mail, classes_id) values
('09982','黑旋风李逵','[email protected]',1),
('00835','菩提老祖',null,1),
('00391','白素贞',null,1),
('00031','许仙','[email protected]',1),
('00054','不想毕业',null,1),
('51234','好好说话','[email protected]',2),
('83223','tellme',null,2),
('09527','老外学中文','[email protected]',2);
insert into course(name) values
('Java'),('中国传统文化'),('计算机原理'),('语文'),('高阶数学'),('英文');
insert into score(score, student_id, course_id) values
-- 黑旋风李逵
(70.5, 1, 1),(98.5, 1, 3),(33, 1, 5),(98, 1, 6),
-- 菩提老祖
(60, 2, 1),(59.5, 2, 5),
-- 白素贞
(33, 3, 1),(68, 3, 3),(99, 3, 5),
-- 许仙
(67, 4, 1),(23, 4, 3),(56, 4, 5),(72, 4, 6),
-- 不想毕业
(81, 5, 1),(37, 5, 5),
-- 好好说话
(56, 6, 2),(43, 6, 4),(79, 6, 6),
-- tellme
(80, 7, 2),(92, 7, 6);

4.2.1内连接

语法:

select 字段 from 表1 别名1 [inner] join 表2 别名2 on 连接条件 and 其他条件;
select 字段 from 表1 别名1 ,表2 别名2 where 连接条件 and 其他条件;

上面提到的笛卡尔积就是把两个表中的所有记录进行排列组合,穷举出所有的可能情况~

笛卡尔积的列数就是原来两张表的列数之和

笛卡尔积的行数就是原来两张表的行数之和

怎么制作笛卡尔积的表格呢?

再过滤吊中间的无效数据,用相同的id作为连接条件

select * from student where student.id = score.student_id;

案例:

1. 查询"许仙"同学的成绩

select sco.score from student stu inner join score sco on stu.id=sco.student_id
and stu.name='许仙';
-- 或者
select sco.score from student stu, score sco where stu.id=sco.student_id and
stu.name='许仙';

1. 查询所有同学的总成绩,及同学的个人信息

-- 成绩表对学生表是多对一的关系,查询总成绩是根据成绩表的同学id来进行分组的
SELECT 
  stu.sn,
  stu.name,
  stu.qq_mail,
  sum(sco.score)
FROM 
  student stu
  JOIN score sco ON stu.id = sco.student_id
GROUP BY
  sco.student_id;

1. 查询所有同学的成绩,及同学的个人信息:

-- 查询出来的都是有成绩的同学,"老外学中文"同学没有显示
SELECT * FROM student stu join score sco on stu.id = sco.student_id;

--学生表,成绩表,课程表三张表关联查询
SELECT 
  stu.id,
  stu.sn,
  stu.name,
  stu.qq_mail,
  sco.score,
  sco.course_id,
  cou.name
FROM
  student stu
  JOIN score sco ON stu.id = sco.student_id
  JOIN course cou ON sco.course_id = cou.id
ORDER BY
  stu.id;

多表查询的一般步骤:

1. 现根据需求理清楚想要的数据都在哪些表中
2. [核心操作] 先针对多个表进行笛卡尔积
3. 根据连接条件,筛选出合法数据,过滤掉非法数据
4. 进一步增加条件,根据需求做出更加精细的筛选
5. 去掉不必要的列,保留最关注的信息~

4.2.2 外连接

外连接分为左外连接和右外连接.如果联合查询,左侧的表完全显示,我们称之为左外连接;右侧的表完全显示我们就说是右外连接.

语法:

-- 左外连接,表1完全显示
select 字段名 from 表名1 left join 表名2 on 连接条件;

-- 右外连接,表2完全显示
select 字段 from 表名1 right join 表名2 on 连接条件;

• 内连接是交集,其产生的结果,是两张表都包含的数据
• 左外连接,就是以join左侧的表为主,保证左侧的表的每个记录都能体现在结果中,如果左侧的记录在右侧表中不存在,则填充NULL
• 右外连接,就是以join右侧的表为主,保证右侧的表每个记录都能体现在结果中,如果右侧的记录在左侧不存在,则填充NULL.

案例:查询所有同学的成绩,及同学的个人信息,如果该同学没有成绩,也需要显示

-- "老外学中文"同学 没有考试成绩,也显示出来了
select * from student stu left join score sco on stu.id=sco.student_id;
-- 对应的右连接为:
select * from student stu right join score sco on stu.id=sco.student_id;

--学生表,成绩表,课程表三张表关联查询
SELECT 
  stu.id,
  stu.sn,
  stu.name,
  stu.qq_mail,
  sco.score,
  sco.course_id,
  cou.name
FROM
  student stu
  JOIN score sco ON stu.id = sco.student_id
  JOIN course cou ON sco.course_id = cou.id
ORDER BY
  stu.id;

自连接是指在同一张表连接自身进行查询

案例:

显示所有"计算机原理"成绩比"Java"成绩高得成绩信息

-- 先查询"计算机原理"和"Java"课程的id
select id,name from course where name='Java' or name='计算机原理';

-- 再查询成绩表中，“计算机原理”成绩比“Java”成绩 好的信息
select
  s1.*
from
  score s1,
  score s2
where
  s1.student_id=s2.student_id
  AND s1.score < s2.score
  AND s1.course_id = 1
  AND s2.course_id = 3;

-- 也可以使用join on 语句进行自连接查询
SELECT 
  s1 .*
FROM 
  score s1
  JOIN score s2 ON s1.student_id = s2.student_id
  AND s1.score 
  
以上查询只显示了成绩信息,并且是分布执行的.要显示学生以及成绩信息,并在一条语句显示:
 
  
SELECT
  stu.*,
  s1.score Java,
  s2.score 计算机原理
FROM 
  score s1
  JOIN score s2 ON s1.student_id = s2.student_id
  JOIN student stu ON s1.student_id = stu.id 
  JOIN course c1 ON s1.course_id = c1.id
  JOIN course c2 ON s2.course_id = c2.id
  AND s1.score < s2.score
  AND c1.NAME = 'Java'
  AND c2.NAME = '计算机原理';
 
  
4.2.4子查询
 
  
子查询也指嵌入在其他sql语句中的select语句,也叫嵌套语句
 
  
单行子查询:返回一行记录的子查询
 
  
查询与"不想毕业"同学的同班同学
 
  
select * from student where class_id = (
select class_id from student where name = '不想毕业');
 
  
多行子查询:返回多行记录的子查询
 
  
案例:查询"语文"或"英文"课程的成绩信息
 
  
 
   
[NOT]IN关键词:
 
  
 
  
-- 使用IN
select * from score where course_id in (
  select id from course where name='语文' or name='英语');

-- 使用NOT IN 
select * from score where course_id not in (
  select id from course where name!='语文'and name!='英文');
 
  
可以使用多列包含:
 
  
-- 插入重复的分数:score,student_id,course_id列重复
insert into score(score,student_id,course_id) values
-- 黑旋风李逵
(70.5,1,1),(98.5,1,3),
-- 菩提老祖
(60,2,1);

-- 查询重复的分数
SELECT * from score where (score,student_id,course_id)
IN
 
  
 
   
[NOT] EXISTS 关键字
 
  
 
  
-- 使用EXISTS
select * from score sco where exists (select sco.id from course cou
where (name='语文' or name='英文') and cou.id = sco.course_id);
-- 使用 NOT EXISTS
select * from score sco where not exists (select sco.id from course cou
where (name!='语文' and name!='英文') and cou.id = sco.course_id);
 
  
在from子句中使用子查询：子查询语句出现在from子句中。这里要用到数据查询的技巧，把一个
 
  
子查询当做一个临时表使用。
 
  
查询所有比“中文系2019级3班”平均分高的成绩信息：
 
  
-- 获取“中文系2019级3班”的平均分，将其看作临时表
SELECT
avg( sco.score ) score
FROM
score sco
JOIN student stu ON sco.student_id = stu.id
JOIN classes cls ON stu.classes_id = cls.id
WHERE
cls.NAME = '中文系2019级3班';
 
  
查询成绩表中，比以上临时表平均分高的成绩：
 
  
SELECT * FROM score sco ,
(
  SELECT
  avg(sco.score) score
  FROM score sco
  JOIN student stu ON sco.student_id = stu.id
  JOIN classes cls ON stu.classes_id = cls.id
  WHERE
    cls.NAME='中文系2019级3班'
) tmp
WHERE
  sco.score > tmp.score
 
  
4.2.5合并查询
 
  
在实际应用中,为了合并多个select的执行结果,可以使用集合操作符union,union all.使用UNION和UNION ALL时,前后查询的结果集中,字段需要一致.
 
  
union
 
  
该操作符用于取得两个结果集的并集.
 
  
当使用该操作符时,会自动去掉结果集中的并集.
 
  
案例:查询id小于3,或者名字为"英文"的课程:
 
  
select * from course where id<3
union
select * from course where name='英文';

-- 或者使用or来实现
select * from course where id<3 or name='英文';
 
  
union all
 
  
该操作符用于取得两个结果集的并集.
 
  
当使用该操作符时,不会去掉结果集中的重复行.
 
  
案例:id小于3,或者名字为"Java"的课程
 
  
-- 可以看到结果集中出现重复数据Java
select * from course where id < 3
union all
select * from course where name = '英文';