主要是开发人员在构建代码时,没有对输入边界进行安全考虑,导致攻击者可以通过合法的输入点提交一些精心构造的语句,从而欺骗后台数据库对其进行执行,导致数据库信息泄露的一种漏洞
目前,主流的关系数据库主要分为以下几类:
1.商用数据库,例如:Oracle,SQL Server,DB2等;
2.开源数据库,例如:MySQL,PostgreSQL等;
3.桌面数据库,以微软Access为代表,适合桌面应用程序使用;
4.嵌入式数据库,以Sqlite为代表,适合手机应用和桌面程序。
而MySQL【MySQL本身实际上只是一个SQL接口,它的内部还包含了多种数据引擎MySQL接口和数据库引擎的关系就好比某某浏览器和浏览器引擎的关系。对用户而言,切换浏览器引擎不影响浏览器界面,切换MySQL引擎不影响自己写的应用程序使用MySQL的接口。使用MySQL时,不同的表还可以使用不同的数据库引擎】是目前应用最广泛的开源关系数据库。
1.客户端发起请求
2.服务器开启线程相应客户端的请求
3.客户端发起sql查询语句
4.缓存查询,先记录sql语句,查看是否有缓存,有缓存直接在缓存提出,如果缓存没有则进入分析器
5.分析器:进行分析sql命令是否正确,将客户的命令进行切换,将每个词用空格隔开,获得用户要查询的表,内容,用户权限
6.优化器:执行路径的选择,生成执行树。
7.存储引擎:管理存储的文件系统;不同的存储引擎有不同的功能和存储方式。
关系数据库是建立在关系模型【由关系数据结构、关系操作集合和关系完整性约束三部分组成】上的。而关系模型本质上就是若干个存储数据的二维表,可以把它们看作很多Excel表。表的每一行称为记录(Record),记录是一个逻辑意义上的数据。表的每一列称为字段(Column),同一个表的每一行记录都拥有相同的若干字段。
关系操作:查询操作和插入、删除、修改操作两大部分。查询操作又可分为选择、投影、连接、除、并、差、交、笛卡尔积等。
对于关系表,有个很重要的约束,就是任意两条记录不能重复。不能重复不是指两条记录不完全相同,而是指能够通过某个字段唯一区分出不同的记录,这个字段被称为主键。主键的选取非常重要:主键不要带有业务含义,记录一旦插入到表中,主键最好不要再修改,因为主键是用来唯一定位记录的,修改了主键,会造成一系列的影响。而应该使用BIGINT自增(数据库会在插入数据时自动为每一条记录分配一个自增整数)或者GUID类型(使用一种全局唯一的字符串作为主键,类似8f55d96b-8acc-4636-8cb8-76bf8abc2f57
)。主键也不应该允许NULL。可以使用多个列作为联合主键,但联合主键并不常用。
可以把数据与另一张表关联起来,这种列称为外键。外键并不是通过列名实现的,而是通过定义外键约束实现的。关系数据库通过外键可以实现一对多、多对多和一对一的关系。外键既可以通过数据库来约束,也可以不设置约束,仅依靠应用程序的逻辑来保证。
索引是关系数据库中对某一列或多个列的值进行预排序的数据结构。通过使用索引,可以让数据库系统不必扫描整个表,而是直接定位到符合条件的记录,这样就大大加快了查询速度。根据业务要求,又具有唯一性约束:即不能出现两条记录存储了同一个身份证号。这个时候,就可以给该列添加一个唯一索引。通过创建唯一索引,可以保证某一列的值具有唯一性。数据库索引对于用户和应用程序来说都是透明的。
update user set password=123(要更换的密码) where user='root'
set password for root@localhost = password('123'); //123为新密码
使用SELECT查询的基本语句SELECT * FROM <表名>
可以查询一个表的所有行和所有列的数据。SELECT
是关键字表示将要执行一个查询,*
表示“所有列”,FROM
表示将要从哪个表查询。查询结果也是一个二维表,它包含列名和每一行的数据。SELECT 100+200
上述查询会直接计算出表达式的结果。虽然SELECT可以用作计算,但它并不是SQL的强项。但是,不带FROM子句
的SELECT语句有一个有用的用途,就是用来判断当前到数据库的连接是否有效。许多检测工具会执行一条SELECT 1来测试数据库连接。
SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式>
,通过WHERE条件查询,可以筛选出符合指定条件的记录,而不是整个表的所有记录。
AND条件:
`SELECT * FROM students WHERE score >= 80 AND gender = 'M`
NOT条件:
SELECT * FROM students WHERE NOT class_id = 2 #筛选出不是二班的人
OR条件:
`SELECT * FROM students WHERE score >= 80 OR gender = 'M'`
组合筛选:
SELECT * FROM students WHERE (score < 80 OR score > 90) AND gender = 'M'; # 需要用到小括号
优先级:NOT > AND >OR (加上括号可以改变优先级)
常用条件表达式:
使用=判断相等 # 字符串需要用单引号括起来
使用>判断大于 # 字符串比较根据ASCII码,中文字符比较根据数据库设置
使用>=判断大于或相等
使用<判断小于
使用<=判断小于或相等
使用<>判断不相等
使用LIKE判断相似 name LIKE 'ab%'
【%表示任意字符,例如’ab%‘匹配’ab’,‘abc’,‘abcd’】
如果我们只希望返回某些列的数据,而不是所有列的数据,我们可以用SELECT 列1, 列2, 列3 FROM …,让结果集仅包含指定列。这种操作称为投影查询。
例如,
① 从students表中返回id、score和name这三列:
`SELECT id, score, name FROM students`
② 以下SELECT语句将列名score重命名为points,而id和name列名保持不变:
语法:使用SELECT 列1, 列2, 列3 FROM …时,还可以给每一列起个别名,这样,结果集的列名就可以与原表的列名不同。它的语法是SELECT 列1 别名1, 列2 别名2, 列3 别名3 FROM …。
例子:
`SELECT id, score points, name FROM students`
③ 投影查询同样可以接WHERE条件,实现复杂的查询:
`SELECT id, score points, name FROM students WHERE gender = 'M'`
我们使用SELECT查询时,查询结果集通常是按照id排序的,也就是根据主键排序。这也是大部分数据库的做法。使用ORDER BY(从低到高)可以对结果集进行排序;可以对多列进行升序、倒序排序。
① 例如按照成绩从低到高进行排序:
SELECT id, name, gender, score FROM students ORDER BY score;
② 按照成绩从高到底排序,我们可以加上DESC表示“倒序”:
`SELECT id, name, gender, score FROM students ORDER BY score DESC`
③ 如果score列有相同的数据,要进一步排序,可以继续添加列名例如,例如使用ORDER BY
score
DESC, gender表示先按score列倒序,如果有相同分数的,再按gender列排序:
`SELECT id, name, gender, score FROM students ORDER BY score DESC, gender`
④ 如果有WHERE子句,那么ORDER BY子句要放到WHERE子句后面。例如,查询一班的学生成绩,并按照倒序排序:
SELECT id, name, gender, score
FROM students
WHERE class_id = 1
ORDER BY score DESC;
这样,结果集仅包含符合WHERE条件
的记录,并按照ORDER BY
的设定排序。
使用SELECT查询时,如果结果集数据量很大,比如几万行数据,放在一个页面显示的话数据量太大,不如分页显示,每次显示100条。分页功能实际上就是从结果集中“截取”出第M~N条记录,这个查询可以通过LIMIT
子句实现,LIMIT 3表示的意思是“最多3条记录”(即每页最多显示三条记录,若最后一页只有一条记录,则按实际数量来)。例如:我们先把所有学生按照成绩从高到低进行排序,我们把结果集分页,每页3条记录。要获取第1页的记录,可以使用LIMIT 3 OFFSET 0
:
分页查询的关键在于,首先要确定每页需要显示的结果数量pageSize
(这里是3),然后根据当前页的索引pageIndex
(从1开始),确定LIMIT
和OFFSET
应该设定的值:
LIMIT总是设定为pageSize;
OFFSET计算公式为pageSize * (pageIndex - 1)。
这样就能正确查询出第N页的记录集。
SELECT id, name, gender, score
FROM students
ORDER BY score DESC
LIMIT 3 OFFSET 0;
上述查询LIMIT 3 OFFSET 0表示,对结果集从0号记录开始,最多取3条。注意SQL记录集的索引从0开始;如果要查询第2页,那么我们只需要“跳过”头3条记录,也就是对结果集从3号记录开始查询,把OFFSET设定为3;类似的,查询第3页的时候,OFFSET应该设定为6;查询第4页的时候,OFFSET应该设定为9。
如果原本记录集一共就10条记录,但我们把OFFSET设置为20,会得到什么结果呢?OFFSET超过了查询的最大数量并不会报错,而是得到一个空的结果集。
注意:
OFFSET
是可选的,如果只写LIMIT 15
,那么相当于LIMIT 15 OFFSET 0
。
在MySQL中,LIMIT 15 OFFSET 30
还可以简写成LIMIT 30, 15
。
使用LIMIT
分页时,随着N越来越大,查询效率也会越来越低。
对于统计总数、平均数这类计算,SQL提供了专门的聚合函数,使用聚合函数进行查询,就是聚合查询,它可以快速获得结果。仍然以查询students表一共有多少条记录为例,我们可以使用SQL内置的COUNT()
函数查询:【COUNT(*)
表示查询所有列的行数,要注意聚合的计算结果虽然是一个数字,但查询的结果仍然是一个二维表,只是这个二维表只有一行一列,并且列名是COUNT(*)
】
`SELECT COUNT(*) FROM students;
通常,使用聚合查询时,我们应该给列名设置一个别名,便于处理结果:
`SELECT COUNT(*) num FROM students;`
COUNT(*)
和COUNT(id)
实际上是一样的效果。另外注意,聚合查询同样可以使用WHERE条件,因此我们可以方便地统计出有多少男生、多少女生、多少80分以上的学生等:
SELECT COUNT(*) boys FROM students WHERE gender = 'M';
除了COUNT()
函数外,SQL还提供了如下聚合函数:
SUM 计算某一列的合计值,该列必须为数值类型
AVG 计算某一列的平均值,该列必须为数值类型
MAX 计算某一列的最大值
MIN 计算某一列的最小值
MAX()和MIN()函数并不限于数值类型。如果是字符类型,MAX()
和MIN()
会返回排序最后和排序最前的字符。要统计男生的平均成绩,我们用下面的聚合查询:
SELECT AVG(score) average FROM students WHERE gender = 'M';
如果聚合查询的WHERE条件没有匹配到任何行,COUNT()
会返回0,而SUM()
、AVG()
、MAX()
和MIN()
会返回NULL:
SELECT AVG(score) average FROM students WHERE gender = 'X';
对于聚合查询,SQL还提供了“分组聚合”的功能。我们观察下面的聚合查询:
SELECT COUNT(*) num FROM students GROUP BY class_id;
执行这个查询,COUNT()
的结果不再是一个,而是3个,这是因为,GROUP BY
子句指定了按class_id
分组,因此,执行该SELECT语句时,会把class_id
相同的列先分组,再分别计算,因此,得到了3行结果。但是这3行结果分别是哪三个班级的,不好看出来,所以我们可以把class_id
列也放入结果集中:
SELECT class_id, COUNT(*) num FROM students GROUP BY class_id;
也可以使用多个列进行分组。例如,我们想统计各班的男生和女生人数:
SELECT class_id, gender, COUNT(*) num FROM students GROUP BY class_id, gender;
SELECT查询不但可以从一张表查询数据,还可以从多张表同时查询数据。查询多张表的语法是:SELECT * FROM <表1> <表2>
。但多表查询的结果集可能非常巨大,要小心使用。例如,同时从students表和classes查询数据:
SELECT * FROM students, classes;
这种一次查询两个表的数据,查询的结果也是一个二维表,它是students表和classes表的“乘积”,即students表的每一行与classes表的每一行都两两拼在一起返回。结果集的列数是students表和classes表的列数之和,行数是students表和classes表的行数之积。我们发现合并后有两列id和name,这时我们可以用投影查询,给id和name起个别名;
SELECT
students.id sid,
students.name,
students.gender,
students.score,
classes.id cid,
classes.name cname
FROM students, classes;
多表查询也可添加where条件子句
SELECT
students.id sid,
students.name,
students.gender,
students.score,
classes.id cid,
classes.name cname
FROM students , classes
WHERE students.gender = 'M' AND classes.id = 1;
连接查询是另一种类型的多表查询,就是先确定一个主表作为结果集,然后,把其他表的行有选择性地“连接”在主表结果集上。JOIN查询需要先确定主表,然后把另一个表的数据“附加”到结果集上;INNER JOIN
是最常用的一种JOIN查询,它的语法是SELECT ... FROM <表1> INNER JOIN <表2> ON <条件...>
;例如我们希望结果集同时包含所在班级的名称,上面的结果集只有class_id
列,缺少对应班级的name列,存放班级名称的name列存储在classes表中,只有根据students表的class_id
,找到classes表对应的行,再取出name列,就可以获得班级名称。
内连接(INNER JOIN
):
SELECT s.id, s.name, s.class_id, c.name class_name, s.gender, s.score
FROM students s
INNER JOIN classes c
ON s.class_id = c.id;
外连接(OUTER JOIN):
SELECT s.id, s.name, s.class_id, c.name class_name, s.gender, s.score
FROM students s
RIGHT OUTER JOIN classes c
ON s.class_id = c.id;
注意INNER JOIN查询
的写法是:
1.先确定主表,仍然使用FROM <表1>
的语法;
2.再确定需要连接的表,使用INNER JOIN <表2>
的语法;
3.然后确定连接条件,使用ON <条件...>
,这里的条件是s.class_id = c.id
,表示students表的class_id
列与classes表的id列相同的行需要连接;
4.可选:加上WHERE
子句、ORDER BY
等子句。
注意:使用别名不是必须的,但可以更好地简化查询语句。
与外连接相比,我们可以发现内连接多了一行四班,但相关的列均为NULL
。因为根据ON条件s.class_id = c.id
,classes表的id=4的行正是“四班”,但是,students表中并不存在class_id=4
的行。
RIGHT OUTER JOIN,LEFT OUTER JOIN
,以及FULL OUTER JOIN
,它们的区别是:
① INNER JOIN只返回同时存在于两张表的行数据,由于students表的class_id包含1,2,3,classes表的id包含1,2,3,4,所以,INNER JOIN
根据条件s.class_id = c.id
返回的结果集仅包含1,2,3;
② RIGHT OUTER JOIN返回右表都存在的行。如果某一行仅在右表存在,那么结果集就会以NULL填充剩下的字段;
③ LEFT OUTER JOIN则返回左表都存在的行。
例如,如果我们给students表增加一行,并添加class_id=5,由于classes表并不存在id=5的行,所以,LEFT OUTER JOIN
的结果会增加一行,对应的class_name
是NULL:
INSERT INTO students (class_id, name, gender, score) values (5, '新生', 'M', 88);
SELECT s.id, s.name, s.class_id, c.name class_name, s.gender, s.score
FROM students s
LEFT OUTER JOIN classes c
ON s.class_id = c.id;
INSERT语句的基本语法是:
INSERT INTO <表名> (字段1, 字段2, ...) VALUES (值1, 值2, ...)
例如,我们向students表插入一条新记录,先列举出需要插入的字段名称,然后在VALUES
子句中依次写出对应字段的值:
INSERT INTO students (class_id, name, gender, score) VALUES (2, '大牛', 'M', 80);
SELECT * FROM students;
我们发现第一条语句中并未列出id字段,那是因为id字段是一个自增主键,它的值可以由数据库自己推算出来。此外,如果一个字段有默认值,那么在INSERT语句中也可以不出现。
注意:字段顺序不必和数据库表的字段顺序一致,但值的顺序必须和字段顺序一致。也就是说,可以写INSERT INTO students (score, gender, name, class_id) ...
,但是对应的VALUES就得变成(80, 'M', '大牛', 2)
。
还可以一次性添加多条记录,只需要在VALUES
子句中指定多个记录值,每个记录是由(…)包含的一组值:
INSERT INTO students (class_id, name, gender, score) VALUES
(1, '大宝', 'M', 87),
(2, '二宝', 'M', 81);
SELECT * FROM students;
UPDATE
语句的基本语法是:
UPDATE <表名> SET 字段1=值1, 字段2=值2, ... WHERE ...;
例如,我们想更新students表id=1的记录的name和score这两个字段,先写出UPDATE
students SET name='大牛', score=66,
然后在WHERE子句中写出需要更新的行的筛选条件id=1
:
UPDATE students SET name='大牛', score=66 WHERE id=1;
SELECT * FROM students WHERE id=1;
注意到UPDATE
语句的WHERE
条件和SELECT
语句的WHERE
条件其实是一样的,因此完全可以一次更新多条记录:
UPDATE students SET name='小牛', score=77 WHERE id>=5 AND id<=7;
SELECT * FROM students;
在UPDATE语句中,更新字段时可以使用表达式。例如,把所有80分以下的同学的成绩加10分:
UPDATE students SET score=score+10 WHERE score<80;
SELECT * FROM students;
其中,SET score=score+10
就是给当前行的score字段的值加上了10。
如果WHERE
条件没有匹配到任何记录,UPDATE
语句不会报错,也不会有任何记录被更新。例如:
UPDATE students SET score=100 WHERE id=999;
SELECT * FROM students;
UPDATE
语句可以没有WHERE
条件,例如:
UPDATE students SET score=60;
这时,整个表的所有记录都会被更新。所以,在执行UPDATE
语句时要非常小心,最好先用SELECT
语句来测试WHERE
条件是否筛选出了期望的记录集,然后再用UPDATE
更新。
在使用MySQL这类真正的关系数据库时,UPDATE
语句会返回更新的行数以及WHERE条件匹配的行数。
例如,更新id=1的记录时:
mysql> UPDATE students SET name='大宝' WHERE id=1;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
MySQL会返回1,可以从打印的结果Rows matched: 1 Changed: 1
看到。
当更新id=999
的记录时:
mysql> UPDATE students SET name='大宝' WHERE id=999;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
Rows matched: 0 Changed: 0 Warnings: 0
MySQL会返回0,可以从打印的结果Rows matched: 0 Changed: 0
看到。
DELETE语句的基本语法是:
DELETE FROM <表名> WHERE ...;
例如,我们想删除students表中id=1
的记录:
DELETE FROM students WHERE id=1;
SELECT * FROM students;
注意到DELETE
语句的WHERE
条件也是用来筛选需要删除的行,因此和UPDATE
类似,DELETE
语句也可以一次删除多条记录:
DELETE FROM students WHERE id>=5 AND id<=7;
SELECT * FROM students;
如果WHERE
条件没有匹配到任何记录,DELETE
语句不会报错,也不会有任何记录被删除。例如:
DELETE FROM students WHERE id=999;
SELECT * FROM students;
最后,要特别小心的是,和UPDATE
类似,不带WHERE
条件的DELETE
语句会删除整个表的数据:
DELETE FROM students;
这时,整个表的所有记录都会被删除。所以,在执行DELETE
语句时也要非常小心,最好先用SELECT
语句来测试WHERE
条件是否筛选出了期望的记录集,然后再用DELETE
删除。
在使用MySQL这类真正的关系数据库时,DELETE语句也会返回删除的行数以及WHERE条件匹配的行数。例如,分别执行删除id=1
和id=999
的记录:
mysql> DELETE FROM students WHERE id=1;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> DELETE FROM students WHERE id=999;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
在一个运行MySQL的服务器上,实际上可以创建多个数据库(Database)。要列出所有数据库,使用命令:
mysql> SHOW DATABASES;
+--------------------+
| Database |
+--------------------+
| information_schema |
| mysql |
| performance_schema |
| shici |
| sys |
| test |
| school |
+--------------------+
其中,information_schema、mysql、performance_schema
和sys
是系统库,不要去改动它们。其他的是用户创建的数据库。
要创建一个新数据库,使用命令:
mysql> CREATE DATABASE test;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
要删除一个数据库(即删除数据库中所有的表),使用命令:
mysql> DROP DATABASE test;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
对一个数据库进行操作时,要首先将其切换为当前数据库:
mysql> USE test;
Database changed
列出当前数据库的所有表,使用命令:
mysql> SHOW TABLES;
+---------------------+
| Tables_in_test |
+---------------------+
| classes |
| statistics |
| students |
| students_of_class1 |
+---------------------+
要查看一个表的结构,使用命令:
mysql> DESC students;
+----------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+----------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id | bigint(20) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| class_id | bigint(20) | NO | | NULL | |
| name | varchar(100) | NO | | NULL | |
| gender | varchar(1) | NO | | NULL | |
| score | int(11) | NO | | NULL | |
+----------+--------------+------+-----+---------+----------------+
5 rows in set (0.00 sec)
还可以使用以下命令查看创建表的SQL语句:
mysql> SHOW CREATE TABLE students;
+----------+-------------------------------------------------------+
| students | CREATE TABLE `students` ( |
| | `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, |
| | `class_id` bigint(20) NOT NULL, |
| | `name` varchar(100) NOT NULL, |
| | `gender` varchar(1) NOT NULL, |
| | `score` int(11) NOT NULL, |
| | PRIMARY KEY (`id`) |
| | ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 |
+----------+-------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
创建表使用CREATE TABLE
语句,而删除表使用DROP TABLE
语句:
mysql> DROP TABLE students;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
修改表就比较复杂。如果要给students
表新增一列birth
,使用:
ALTER TABLE students ADD COLUMN birth VARCHAR(10) NOT NULL;
rename table 旧表名 to 新表名;
alter table 旧表名 rename [as] 新表名
要修改birth
列,例如把列名改为birthday
,类型改为VARCHAR(20)
:
ALTER TABLE students CHANGE COLUMN birth birthday VARCHAR(20) NOT NULL;
要删除列,使用:
ALTER TABLE students DROP COLUMN birthday;
使用EXIT
命令退出MySQL(EXIT
仅仅断开了客户端和服务器的连接,MySQL服务器仍然继续运行):
mysql> EXIT
Bye
如果我们希望插入一条新记录(INSERT
),但如果记录已经存在,就先删除原记录,再插入新记录。此时,可以使用REPLACE
语句,这样就不必先查询,再决定是否先删除再插入:
REPLACE INTO students (id, class_id, name, gender, score) VALUES (1, 1, '小明', 'F', 99);
若id=1
的记录不存在,REPLACE
语句将插入新记录,否则,当前id=1
的记录将被删除,然后再插入新记录。
如果我们希望插入一条新记录(INSERT
),但如果记录已经存在,就更新该记录,此时,可以使用INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE ...
语句:
INSERT INTO students (id, class_id, name, gender, score) VALUES (1, 1, '小明', 'F', 99) ON DUPLICATE KEY UPDATE name='小明', gender='F', score=99
若id=1
的记录不存在,INSERT
语句将插入新记录,否则,当前id=1
的记录将被更新,更新的字段由UPDATE
指定。
如果我们希望插入一条新记录(INSERT
),但如果记录已经存在,就啥事也不干直接忽略,此时,可以使用INSERT IGNORE INTO ...
语句:
INSERT IGNORE INTO students (id, class_id, name, gender, score) VALUES (1, 1, '小明', 'F', 99);
若id=1
的记录不存在,INSERT
语句将插入新记录,否则,不执行任何操作。
如果想要对一个表进行快照,即复制一份当前表的数据到一个新表,可以结合CREATE
TABLE和SELECT
:
-- 对class_id=1的记录进行快照,并存储为新表students_of_class1:
CREATE TABLE students_of_class1 SELECT * FROM students WHERE class_id=1;
新创建的表结构和SELECT
使用的表结构完全一致。
如果查询结果集需要写入到表中,可以结合INSERT
和SELECT
,将SELECT
语句的结果集直接插入到指定表中。
例如,创建一个统计成绩的表statistics
,记录各班的平均成绩:
CREATE TABLE statistics (
id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
class_id BIGINT NOT NULL,
average DOUBLE NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
);
然后,我们就可以用一条语句写入各班的平均成绩:
INSERT INTO statistics (class_id, average) SELECT class_id, AVG(score) FROM students GROUP BY class_id;
确保INSERT
语句的列和SELECT
语句的列能一一对应,就可以在statistics
表中直接保存查询的结果:
> SELECT * FROM statistics;
+----+----------+--------------+
| id | class_id | average |
+----+----------+--------------+
| 1 | 1 | 86.5 |
| 2 | 2 | 73.666666666 |
| 3 | 3 | 88.333333333 |
+----+----------+--------------+
3 rows in set (0.00 sec)
在查询的时候,数据库系统会自动分析查询语句,并选择一个最合适的索引。但是很多时候,数据库系统的查询优化器并不一定总是能使用最优索引。如果我们知道如何选择索引,可以使用FORCE INDEX
强制查询使用指定的索引。例如:
> SELECT * FROM students FORCE INDEX (idx_class_id) WHERE class_id = 1 ORDER BY id DESC;
指定索引的前提是索引idx_class_id
必须存在。
Read Uncommitted
是隔离级别最低的一种事务级别。在这种隔离级别下,一个事务会读到另一个事务更新后但未提交的数据,如果另一个事务回滚,那么当前事务读到的数据就是脏数据,这就是脏读(Dirty Read
)。例如:
首先,我们准备好students
表的数据,该表仅一行记录:
mysql> select * from students;
+----+-------+
| id | name |
+----+-------+
| 1 | Alice |
+----+-------+
1 row in set (0.00 sec)
然后,分别开启两个MySQL客户端连接,按顺序依次执行事务A和事务B:
在Read Committed
隔离级别下,一个事务可能会遇到不可重复读(Non Repeatable Read
)的问题。不可重复读是指,在一个事务内,多次读同一数据,在这个事务还没有结束时,如果另一个事务恰好修改了这个数据,那么,在第一个事务中,两次读取的数据就可能不一致。
我们仍然先准备好students
表的数据:
mysql> select * from students;
+----+-------+
| id | name |
+----+-------+
| 1 | Alice |
+----+-------+
然后,分别开启两个MySQL客户端连接,按顺序依次执行事务A和事务B:
在Repeatable Read
隔离级别下,一个事务可能会遇到幻读(Phantom Read
)的问题。
幻读是指,在一个事务中,第一次查询某条记录,发现没有,但是,当试图更新这条不存在的记录时,竟然能成功,并且,再次读取同一条记录,它就神奇地出现了。
我们仍然先准备好students
表的数据:
mysql> select * from students;
+----+-------+
| id | name |
+----+-------+
| 1 | Alice |
+----+-------+
1 row in set (0.00 sec)
然后,分别开启两个MySQL客户端连接,按顺序依次执行事务A和事务B:
Serializable是最严格的隔离级别。在Serializable
隔离级别下,所有事务按照次序依次执行,因此,脏读、不可重复读、幻读都不会出现。
虽然Serializable
隔离级别下的事务具有最高的安全性,但是,由于事务是串行执行,所以效率会大大下降,应用程序的性能会急剧降低。如果没有特别重要的情景,一般都不会使用Serializable
隔离级别。
如果没有指定隔离级别,数据库就会使用默认的隔离级别。在MySQL中,如果使用InnoDB
(支持事务安全的引擎,支持外键、行锁、事务是他的最大特点。),默认的隔离级别是Repeatable Read
。