mysql入门基础-dljd-老杜

一、需求调研、需求分析（即应用场景）

        ds：软件的存在就是处理数据的，而我们的数据是存储在所谓的仓库当中的。     

二、框架的设计思想  

        ds：严格来说，mysql数据库中的数据也是存储在一个或多个文件上的。就像我们之前在学习使用javaSE时，使用ObjectOutputStream把java对象序列化，然后放到一个文件当中。我们还布置过一个作业，即使用流的方式对文件中的数据进行增删改查。实际上，以上的操作就是最原始的数据库，只不过这个“数据库”它有点low。

三、体系的组织结构设计（重要组件、模块划分、模块间交互）

数据库：

        英文单词DataBase，简称DB。按照一定格式存储数据的一些文件的组合。

        顾名思义：存储数据的仓库，实际上就是一堆文件。

        这些文件中存储了具有特定格式的数据。

数据库管理系统：

        DataBaseManagement，简称DBMS。

        数据库管理系统是专门用来管理数据库中数据的，

        数据库管理系统可以对数据库当中的数据进行增删改查。

        常见的数据库管理系统：MySQL、Oracle、MS SqlServer、DB2、sybase等....

SQL：结构化查询语言

        程序员需要学习SQL语句，程序员通过编写SQL语句，

        然后DBMS负责执行SQL语句，最终来完成数据库中数据的增删改查操作。

        SQL是一套标准，程序员主要学习的就是SQL语句，

        这个SQL在mysql中可以使用，同时在Oracle中也可以使用，在DB2中也可以使用。

三者之间的关系？

        DBMS--执行--> SQL --操作--> DB

四、工作原理、运行流程

1. DBMS-->执行--> SQL --操作--> DB：程序员通过编写SQL语句，然后DBMS负责执行SQL语句，最终来完成数据库中数据的增删改查操作。sql运行流程是：编译sql语句，执行sql语句。即DBMS拿到一条sql语句，会先进行SQL语句的编译，不符合语法，编译报错。编译未完成后，才能执行sql语句。
2. from --> where --> group by --> having --> select --> order by --> limit（排序总是在最后执行！）

   from：从某张表中查询数据，

   where：先经过where条件筛选出有价值的数据。

   group by：对这些有价值的数据进行分组。

   having：分组之后可以使用having继续筛选。

   select：select查询出来。

   order by：最后排序输出！

五、具体1：DQL语句

1、group by having

（1）序言：

1. 在实际的应用中，可能有这样的需求，需要先进行分组，然后对每一组的数据进行操作。

（2）group by子句：

1. 案例1：select ename,sal from emp where sal > min(sal);错在哪里？ 首先，有因为分组函数在使用的时候必须先分组之后才能使用。其次，有执行顺序：from --> where --> group by --> having --> select --> order by。接着，从执行顺序看，where在执行时还没有分组。最后，所以where后面不能出现分组函数。因此，注意：分组函数在使用的时候必须先进行分组，然后才能用。如果你没有对数据进行分组，整张表默认为一组。
2. 案例2：select sum(sal) from emp;对在哪里？这个没有分组，为啥sum()函数可以用呢？因为select在group by之后执行。从执行顺序看，select在执行时已经完成分组。即使此时你没有对数据进行分组，整张表默认为一组。
3. 案例3：找出每个工作岗位的工资和？实现思路：按照工作岗位分组，然后对工资求和。select job,sum(sal) from emp group by job;以上这个语句的执行顺序？首先，从emp表中查询数据。然后，根据job字段进行分组。最后，对每一组的数据进行sum(sal)。
4. 案例4：select ename,job,sum(sal) from emp group by job;错在哪里？错在：select后面不能加ename。以上语句在mysql中可以执行，但是毫无意义。以上语句在oracle中执行报错，oracle的语法比mysql的语法严格（mysql的语法相对来说松散一些，不那么严格！）。重点结论：在一条select语句当中，如果有group by语句的话，select后面只能跟：参加分组的字段，以及分组函数，其它的一律不能跟（没有意义，甚至在其它的语法要求比较严格的数据库中会报错）。
5. 案例5：group by后面跟多个字段。找出“每个部门，不同工作岗位”的最高薪资？思路：首先，按照部门进行分组；然后，再按照工作岗位进行分组。技巧：两个字段联合成1个字段看。（两个字段联合分组）。select deptno, job, max(sal) from emp group by deptno, job;

（3）having子句： 

        使用having可以对分完组之后的数据进一步过滤。

        having不能单独使用，having必须和group by联合使用。

        having不能代替where。

1. 案例1：找出每个部门最高薪资，要求显示最高薪资大于3000的？1

   第一步：找出每个部门最高薪资。思路：按照部门编号分组，求每一组最大值：
                 select deptno,max(sal) from emp group by deptno;
   第二步：要求显示最高薪资大于3000：

                 select deptno,max(sal)  from emp group by deptno having max(sal) > 3000;

2. 案例2：只能使用group by having，而使用where实现不了的情况：
   找出每个部门平均薪资，要求显示平均薪资高于2500的。

   第一步：找出每个部门平均薪资

   select deptno,avg(sal) from emp group by deptno;

   第二步：要求显示平均薪资高于2500的

   select deptno,avg(sal) from emp group by deptno having avg(sal) > 2500;

2、连接查询

序言

        什么是连接查询？

                从一张表中单独查询，称为单表查询。

                emp表和dept表联合起来查询数据（如：从emp表中取员工名字，从dept表中取部门名字），这种跨表查询（即多张表联合起来查询数据）被称为连接查询。

知识点 

1. 迪卡尔积
           当两张表进行连接查询时，没有任何条件的限制​​​​​​。结果集：第1张表的记录数 * 第2张表的记录数。例如：select ename,dname from emp, dept;
           ds：两张表连接查询的时候，工作流程永远是这样的：首先，拿第1张表的第1条数据，和第2张表的所有数据进行配对，得到配对成功的两条记录，连成一条长长的记录。其次，以此类推荐，即拿第1张表的第2条记录去和第2张表的所有记录进行配对。

           怎么避免笛卡尔积现象？连接时加连接条件，满足这个条件的两条记录被筛选出来，进行配对，连成一条长长的记录。

   SQL92语法：select e.ename,d.dname from emp e, dept d where e.deptno = d.deptno;

           思考：以上查询语句，最终查询的结果条数是14条，但是匹配的过程中，匹配的次数减少了吗？还是56次，只不过进行了四选一。因此，匹配次数并没有减少。

           注意：通过笛卡尔积现象得出，表的连接次数越多效率越低，尽量避免表的连接次数。

2. 内连接
   1. 等值连接：select ... from a join b on a和b的连接条件 where 筛选条件

      92语法：select e.ename,d.dname from emp e, dept d where e.deptno = d.deptno;

      92的缺点：结构不清晰。表的连接条件和后期进一步筛选的条件，都放到了where后面。

      99语法：select e.ename,d.dname from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno;

                   //inner可以省略（带着inner可读性更好！！！一眼就能看出来是内连接）

                   select e.ename,d.dname from emp e inner join dept d on e.deptno = d.deptno
                   // 条件是等量关系，所以被称为等值连接。

      99优点：结构不清晰。表连接的条件是独立的，连接条件放在on后面。而连接之后，如果还需要进一步筛选，再往后继续添加where。

   2. 非等值连接：条件不是一个等量关系，称为非等值连接。
      案例：找出每个员工的薪资等级，要求显示员工名、薪资、薪资等级？
      select e.ename, e.sal, s.grade from emp e join salgrade s on e.sal between s.losal and s.hisal;
   3. 自连接：技巧：一张表看做两张表。
      案例：查询员工的上级领导，要求显示员工名和对应的领导名？

      select a.ename as '员工名', b.ename as '领导名' from emp a join emp b on

      a.mgr = b.empno;       
      //条件：员工的领导编号 = 领导的员工编号

3. 外连接：outer是可以省略的，带着可读性强。
   1. 左外连接（左连接）：左边表的记录全查出来。如果右边表没有匹配记录时，补空记录
   2. 右外连接（右连接）：右边表的记录全查出来。如果左边表没有匹配记录时，补空记录
   3. 注意：外连接的查询结果条数一定是 >= 内连接的查询结果条数？正确。
4. 全连接（不讲）：a表和b表都是主表，都查出来。极少用，不讲。

5. 三张表，四张表怎么连接？语法：

   select ...

   from a join b on a和b的连接条件

              join c on a/b和c的连接条件

              right join d on a/b/c和d的连接条件

   一条SQL中内连接和外连接可以混合，即都可以出现，随便出现。
   理解：a和b连接完成后的结果集（一条长长的记录），再去和c表连接，.....再和d表连接

   案例1：找出每个员工的部门名称以及工资等级，

   要求显示员工名、部门名、薪资、薪资等级？

   select

         e.ename,e.sal,d.dname,s.grade

   from emp e join dept d on  e.deptno = d.deptno

                      join salgrade s on e.sal between s.losal and s.hisal;

   案例2：找出每个员工的部门名称以及工资等级，还有上级领导，

   要求显示员工名、领导名、部门名、薪资、薪资等级？

   select

         e.ename,e.sal,d.dname,s.grade,l.ename

   from emp e join dept d on  e.deptno = d.deptno

                      join salgrade s on e.sal between s.losal and s.hisal

                      left join emp l on e.mgr = l.empno;

         

3、子查询

序言

        什么是子查询？select语句中嵌套select语句，被嵌套的select语句称为子查询。

        子查询都可以出现在哪里呢？

                select      ..(select).

                from        ..(select).

                where      ..(select).

知识点

1. where子句中的子查询
   案例：找出比最低工资高的员工姓名和工资？
   思路：
         第一步：查询最低工资是多少。select min(sal) from emp;
         第二步：找出>800的。select ename,sal from emp where sal > 800;
         第三步：合并。select ename,sal from emp where sal > (select min(sal) from emp);

   流程：先执行子查询，再执行主查询。

2. from子句中的子查询：from后面的子查询，可以将子查询的查询结果当做一张临时表
   案例：找出每个岗位的平均工资的薪资等级。
   第一步：找出每个岗位的平均工资（按照岗位分组求平均值）
           select job,avg(sal) from emp group by job;
   第二步：等级表（s表）
           select * from salgrade; 
   第三步：t表和s表进行表连接，条件：t表avg(sal) between s.losal and s.hisal;
           select 
               t.*, s.grade
           from
               (select job,avg(sal) as avgsal from emp group by job) t
           join
               salgrade s
           on
               t.avgsal between s.losal and s.hisal;
   注意：克服心理障碍，把以上的查询结果就当做一张真实存在的表t。
   注意：在子查询中使用函数的地方要起别名

3. select后面出现的子查询（这个内容不需要掌握，了解即可！！！）
   案例：找出每个员工的部门名称，要求显示员工名，部门名？
         select 
           e.ename,e.deptno,(select d.dname from dept d where e.deptno = d.deptno) as dname 
         from 
           emp e;
         //错误：ERROR 1242 (21000): Subquery returns more than 1 row
         select 
           e.ename,e.deptno,(select dname from dept) as dname
         from
           emp e;
       注意：对于select后面的子查询来说，这个子查询只能一次返回1条结果，多于1条，就报错了。！

4、limit：分页查询

        limit作用：将查询结果集的一部分取出来。通常使用在分页查询当中。

        完整用法：limit startIndex, length。

        startIndex是起始下标，length是长度。

        起始下标从0开始。

        缺省用法：limit 5; 这是取前5.

        注意：mysql当中limit在order by之后执行！！！！！！

        记公式：limit (pageNo-1)*pageSize , pageSize

5、其它语法

1. and、or混用：and和or同时出现，and优先级较高。如果想让or先执行，需要加“小括号”。以后在开发中，如果不确定优先级，就加小括号就行了。
2. in、or的关系：in表示包含，相当于多个 or。注意：in不是一个区间，in后面跟的是具体的值。

3. like转义字符：找出名字中有“_”的？select name from t_student where name like '%_%'; //这样不行，应该这样写：mysql> select name from t_student where name like '%\_%'; // \转义字符。

4. order by 多字段：select ename,sal from emp order by sal asc, ename asc; // sal在前，起主导，只有sal相等的时候，才会考虑启用ename（所以可能用不上）排序。

5. null的理解：null不是一个值，null是什么也没有。

6. 单行处理函数与多行处理（分组）函数有区别：单行处理函数的特点：一个输入（一行记录）对应一个输出。和单行处理函数相对的是：多行处理函数。（多行处理函数特点：多个输入，对应1个输出！）

7. 单行处理函数finull、null参与的运算：注意：NULL只要参与运算，最终结果一定是NULL。为了避免这个现象，需要使用ifnull函数。ifnull函数用法：ifnull(数据, 被当做哪个值)。

8. 单行处理函数case..when..then..when..then..else..end：当员工的工作岗位是MANAGER的时候，工资上调10%，当工作岗位是SALESMAN的时候，工资上调50%,其它正常。（注意：不修改数据库，只是将查询结果显示为工资上调）

   select ename,job, sal as oldsal,

   (case job when 'MANAGER' then sal*1.1 when 'SALESMAN' then sal*1.5 else sal end) as newsal

   from emp;

9. 多行处理（分组）函数与分组的关系：（1）分组函数在使用的时候必须先进行分组，然后才能用。如果你没有对数据进行分组，整张表默认为一组。

10. 多行处理（分组）函数使用注意事项：（1）分组函数自动忽略NULL，你不需要提前对NULL进行处理。（2）分组函数中count(*)和count(具体字段)有什么区别？count(具体字段)：表示统计该字段下所有不为NULL的元素的总数。count(*)：统计表当中的总行数。（只要有一行数据count则++）因为每一行记录不可能都为NULL，一行数据中有一列不为NULL，则这行数据就是有效的。（3）分组函数不能够直接使用在where子句中。（4）所有的分组函数可以组合起来一起用。

11. distinct最前方：select ename,distinct job from emp，这样编写是错误的，语法错误。（1）distinct只能出现在所有字段的最前方。（2）distinct出现在job,deptno两个字段之前，表示两个字段联合起来去重，如 select distinct job,deptno from emp。（3）以下是正确的：统计一下工作岗位的数量？select count(distinct job) from emp;

12. union。（1）union在进行结果集合并的时候，要求两个结果集的列数相同。（2）MYSQL可以，但oracle语法严格 ，不可以，报错。oracle中要求：结果集合并时列和列的数据类型也要一致。

六、具体2：关于mysql中的数据类型？

1、很多数据类型，我们只需要掌握一些常见的数据类型即可。

1.  varchar(最长255)
   1. 可变长度的字符串        
   2. 比较智能，节省空间。
   3. 会根据实际的数据长度动态分配空间。
   4. 优点：节省空间
   5. 缺点：需要动态分配空间，速度慢。
2. char(最长255)
   1. 定长字符串
   2. 不管实际的数据长度是多少。
   3. 分配固定长度的空间去存储数据。
   4. 使用不恰当的时候，可能会导致空间的浪费。
   5. 优点：不需要动态分配空间，速度快。
   6. 缺点：使用不当可能会导致空间的浪费。
3. varchar和char我们应该怎么选择？
   1. 性别字段你选什么？因为性别是固定长度的字符串，所以选择char。
   2. 姓名字段你选什么？每一个人的名字长度不同，所以选择varchar。
4. int(最长11)：数字中的整数型。等同于java的int。
5. bigint：数字中的长整型。等同于java中的long。
6. float ：单精度浮点型数据
7. double：双精度浮点型数据
8. date：短日期类型
9. datetime：长日期类型
10. clob
    1. 字符大对象        
    2. 最多可以存储4G的字符串。
    3. 比如：存储一篇文章，存储一个说明。
    4. 超过255个字符的都要采用CLOB字符大对象来存储。
    5. Character Large OBject:CLOB
11. blob
    1. 二进制大对象
    2. Binary Large OBject
    3. 专门用来存储图片、声音、视频等流媒体数据。
    4. 往BLOB类型的字段上插入数据的时候，例如插入一个图片、视频等，
    5. 你需要使用IO流才行。

2、时间类型与字符串类型的转换：

        mysql的日期格式：

                %Y 年

                %m 月

                %d 日

                %h 时

                %i 分

                %s 秒

        mysql短日期默认格式：date：%Y-%m-%d

        mysql长日期默认格式：dateTime：%Y-%m-%d %h:%i:%s

        drop table if exists t_user;

        create table t_user(

                id int,

                name varchar(32),

                birth date,

                create_time datetime

        );

str_to_date('字符串日期', '日期格式')。将字符串varchar类型转换成date类型。

//  insert插入日期  

insert into t_user(id,name,birth) values(1, 'zhangsan', str_to_date('01-10-1990','%d-%m-%Y'));

//  （自动数据类型转换）即自动将insert语句中的字符串转换为日期类型date

insert into t_user(id,name,birth) values(2, 'lisi', '1990-10-01');

date_format(日期类型数据, '日期格式')：将date类型转换成具有一定格式的varchar字符串类型。

//   select日期类型的数据

select id,name,date_format(birth,'%Y/%m/%d') as birth from t_user;

//  以下，的SQL语句实际上是进行了默认的日期格式化，自动将数据库中的date类型转换成varchar类型（自动数据类型转换）。并且采用的格式是mysql默认的日期格式：'%Y-%m-%d'

select id,name,birth from t_user;

3、date和datetime两个类型的区别？

        date是短日期：只包括年月日信息。

        datetime是长日期：包括年月日时分秒信息。

        mysql短日期默认格式：%Y-%m-%d

        mysql长日期默认格式：%Y-%m-%d %h:%i:%s

        drop table if exists t_user;

        create table t_user(

                id int,

                name varchar(32),

                birth date,

                create_time datetime

        );

   insert into t_user(id,name,birth,create_time) values(1,'zhangsan','1990-10-01','2020-03-18 15:49:50');

        //  在mysql当中怎么获取系统当前时间？now() 函数，并且获取的时间带有：时分秒信息！！！！是datetime类型的。

        insert into t_user(id,name,birth,create_time) values(2,'lisi','1991-10-01',now());

七、具体3：DDL语句

1、create语句

        创建一个学生表？

        学号、姓名、年龄、性别、邮箱地址

        create table t_student(

                no int, //  int这里写也得不写也得，写也就是给个建议长度，超过也没问题

                name varchar(32),

                sex char(1) default 'm',

                age int(3),

                email varchar(255)

        );

        //  快速建表      表创建出来，同时表中的数据也存在了！！！

        create table emp2 as select * from emp;

        create table mytable as select empno,ename from emp where job = 'MANAGER';

        

2、drop语句：

        drop table t_student; // 当这张表不存在的时候会报错！

        drop table if exists t_student;// 如果这张表存在的话，删除

3、alert（建议使用工具！！！）

        添加一个字段，删除一个字段，修改一个字段！！！

八、具体4：DML语句

1、insert

        insert into 表名(字段名1,字段名2,字段名3...) values(值1,值2,值3);

        注意：字段名和值要一一对应。什么是一一对应？数量要对应。数据类型要对应。

        注意：没有给其它字段指定值的话，默认值是NULL。或者使用default，给出默认值。

        注意：前面的字段名省略的话，等于都写上了！所以值也要都写上！

        //  可以一次插入多条记录。

        insert into t_user(id,name,birth,create_time) values

        (1,'zs','1980-10-11',now()),

        (2,'lisi','1981-10-11',now()),

        (3,'wangwu','1982-10-11',now());

        //  快速插入数据

        insert into dept_bak select * from dept; //很少用！

2、update

        update 表名 set 字段名1=值1,字段名2=值2,字段名3=值3... where 条件;

        注意：没有条件限制会导致所有数据全部更新。

3、delete

        delete from 表名 where 条件;

        注意：没有条件，整张表的数据会全部删除！

4、truncate

     // 快速删除表中的数据

     delete from dept_bak; //这种删除数据的方式比较慢。可恢复（回滚）。

     truncate table dept_bak;// 快、不可恢复（回滚）。

九、具体5：性能与优化

1. 连接查询时关联的表越多，匹配次数越多，查询效率越低。
   优化策略：首先，减少关联的表的数量。其次，通过条件减少表连接记录之间匹配的次数，例如，可以通过where条件对某一张表的数据进行过滤再和另一张表进行连接。
2. select * from tablename：这种方式的缺点：（1）效率低（底层会把*号转换为表的全部字段）；（2）可读性差。在实际开发中不建议，可以自己玩没问题。

   优化策略：可以把每个字段都写上，如select a,b,c,d,e,f... from tablename;

3. 案例1：找出每个部门最高薪资，要求显示最高薪资大于3000的？

   第一步：找出每个部门最高薪资。思路：按照部门编号分组，求每一组最大值：
                 select deptno,max(sal) from emp group by deptno;
   第二步：要求显示最高薪资大于3000：
                 select deptno,max(sal)  from emp group by deptno having max(sal) > 3000;

   思考：提出问题，以上的sql语句执行效率是不是低？比较低。

   思路：实际上可以这样考虑：先将大于3000的都找出来，然后再分组。

   高效：select  deptno,max(sal) from emp where sal > 3000 group by deptno;

   优化策略：能先用where过滤掉的，就先使用where过滤掉。where和having，优先选择where。where实在完成不了，再进行分组并使用having。

4. select ename,dname from emp, dept where emp.deptno = dept.deptno;
   效率很低，因为select ename,dname中的ename,dname都有可能会去emp, dept中去查找。
   优化策略：我们可以指明ename,dname分别到哪张表中去查找：
   select emp.ename,dept.dname from emp, dept where emp.deptno = dept.deptno;

5. 案例：查询工作岗位是MANAGER和SALESMAN的员工？
   方案1：select ename,job from emp where job = 'MANAGER' or job = 'SALESMAN';
   方案2：select ename,job from emp where job in('MANAGER','SALESMAN');
   方案3：select ename,job from emp where job = 'MANAGER'
                   union
                select ename,job from emp where job = 'SALESMAN';
   结论：union效率要高一些。
   优化策略：union的效率要高一些。对于表连接来说，每连接一次新表，则匹配的次数满足笛卡尔积，成倍的翻。而union可以做到减少匹配的次数。在减少匹配次数的情况下，还可以完成两个结果集的拼接。使用union的话是：100次 + 100次 = 200次，即union把乘法变成了加法运算。

6. delete语句删除数据的原理？（delete属于DML语句！！！）

      表中的数据被删除了，但是这个数据在硬盘上的真实存储空间不会被释放！！！

      这种删除缺点是：删除效率比较低。

      这种删除优点是：支持回滚，后悔了可以再恢复数据！！！

   truncate语句删除数据的原理？

      这种删除效率比较高，表被一次截断，物理删除。

      这种删除缺点：不支持回滚。

      这种删除优点：快速。

   大表非常大，上亿条记录？？？？

      删除的时候，使用delete，也许需要执行1个小时才能删除完！效率较低。

      可以选择使用truncate删除表中的数据。只需要不到1秒钟的时间就删除结束。效率较高。

十、具体6：事务

1 生活问题

        正是因为做某件事的时候，需要多条DML语句共同联合起来才能完成，所以需要事务的存在。如果任何一件复杂的事儿都能一条DML语句搞定，那么事务则没有存在的价值了。

2解决方案

（1）思想 

1. 一个事务其实就是一个完整的业务逻辑。

（2）流原：事务是怎么做到多条DML语句同时成功和同时失败的呢？

1. InnoDB存储引擎：提供一组用来记录事务性活动的日志文件。

2. 在事务的执行过程中，每一条DML的操作都会记录到“事务性活动的日志文件”中。

3. 事务开启

4. 提交事务？

   1. 清空事务性活动的日志文件，将数据全部彻底持久化到数据库表中。

   2. 提交事务标志着，事务的结束。并且是一种全部成功的结束。

5. 回滚事务？（roolbak：回滚永远都是只能回滚到上一次的提交点！）

   1. 清空事务性活动的日志文件，并且将之前所有的DML操作全部撤销

   2. 回滚事务标志着，事务的结束。并且是一种全部失败的结束。

（3）mysql事务常用设置 

1. 只有DML语句才会有事务这一说，其它语句和事务无关！！！
2. mysql默认情况下是支持自动提交事务的。（自动提交）。
   什么是自动提交？每执行一条DML语句，则提交一次！

   这种自动提交实际上是不符合我们的开发习惯，因为一个业务

   通常是需要多条DML语句共同执行才能完成的，为了保证数据

   的安全，必须要求同时成功之后再提交，所以不能执行一条

   就提交一条。

3. 怎么将mysql的自动提交机制关闭掉呢？先执行这个命令：start transaction;

（4）事务包括4个特性：ACID

A：原子性

        不可再分。

C：一致性

        在同一个事务当中，所有操作必须同时成功，或者同时失败，以保证前后数据的一致性。

I：隔离性      

1. 教室A和教室B之间有一道墙，这道墙就是隔离性。
2. 两个事务同时去操作一张表：A事务在操作一张表的时候，另一个事务B也操作这张表会那样？？？这就是隔离性。
3. 相当于多线程并发访问同一张表一样，此时就会有多线程带来的线程安全问题。为了解决事务之间的线程安全问题，就要使用事务的隔离性。
4. 1. D：持久性

        将数据持久化到硬盘上的数据库中。

（5）重点研究一下事务的隔离性！！！

1. 事务的隔离级别：A教室和B教室中间有一道墙，这道墙可以很厚，也可以很薄。这道墙越厚，表示隔离级别就越高。

2. 分类：

   1. 读未提交（最低级别）：没有提交就读到了

      1. 原因：事务A可以读取到事务B未提交的数据。

      2. 问题：脏数据，脏读现象

   2. 读已提交：提交之后才能读到。数据绝对真实，oracle默认。

      1. 原因：事务A只能读取到事务B提交之后的数据。

      2. 解决：读未提交

      3. 问题：不可重复读

                什么是不可重复读取数据呢？在事务开启之后，第一次读到的数据是3条，当前事务还没有结束，可能第二次再读取的时候，读到的数据是4条，3不等于4称为不可重复读取。

   3. 可重复读：即使提交之后也读不到，永远读取的都是事务A刚开启事务时的数据。数据不够真实，出现幻影读。mysql默认。

      1. 原因：事务A开启之后，不管是多久，每一次在事务A中读取到的数据都是一致的。即使事务B将数据已经修改，并且提交了，事务A读取到的数据还是没有发生改变，这就是可重复读。

      2. 解决：不可重复读

      3. 问题：可以会出现幻影读。每一次读取到的数据都是幻象。不够真实！

      4. 案例：以下需求应该使用什么样的隔离级别？可重复读即可。
         下午1点开始开启了事务，只要事务不结束，到下午3点，读到的数据还是那样！
         原理：就是做了数据的一个备份，或者说对数据进行了一个快照。
         

   4. 序列化/串行化（最高级别）：

      1. 原因：事务排队，需要等待其他事务的提交，不能并发！有类似于java中的synchronized，线程同步（事务同步）。

      2. 解决：解决了以上所有问题（读未提交、读已提交、可重复读）

      3. 问题：每一次读取到的数据都是最真实的，并且效率是最低的。

十一、具体7：数据库对象：视图

1、生活问题：通过对视图的操作，会影响到原表数据

2、解决方案

（1）创建视图对象：

        create view dept2_view as select * from dept2;

        注意：只有DQL语句才能以view的形式创建。

                   create view view_name as 后面的语句必须是DQL语句;

（2）删除视图对象：

        drop view dept2_view;

（3）用视图做什么？

        我们可以面向视图对象进行增删改查，对视图对象的增删改查，会导致原表被操作！（视图的特点：通过对视图的操作，会影响到原表数据。）

（4）视图对象在实际开发中到底有什么用？《方便，简化开发，利于维护》

        假设有一条非常复杂的SQL语句，而这条SQL语句需要在不同的位置上反复使用。每一次使用这个sql语句的时候都需要重新编写，很长，很麻烦，怎么办？可以把这条复杂的SQL语句以视图对象的形式新建。在需要编写这条SQL语句的位置直接使用视图对象，可以大大简化开发。并且利于后期的维护，因为修改的时候也只需要修改一个位置就行，只需要修改视图对象所映射的SQL语句。

        我们以后面向视图开发的时候，使用视图的时候可以像使用table一样。可以对视图进行增删改查等操作。视图不是在内存当中，视图对象也是存储在硬盘上的，不会消失。

十二、具体8：数据库对象：索引

1、生活中的问题

1. 提高查询效率

2、解决方案

（1）思想

1. 索引相当于一本书的目录（多级）

（2）流原

1. 索引是在数据库表的字段上添加的。一张表的一个字段可以添加一个索引，当然，多个字段联合起来也可以添加索引。

2. MySQL在查询方面主要就是两种方式：

   1. 第一种方式：全表扫描

   2. 第二种方式：根据索引检索。

3. 案例：select * from t_user where name = 'jack';

   1. 以上的这条SQL语句会去name字段上扫描，为什么？因为查询条件是：name='jack'。

      1. 全表（字段）扫描：如果name字段上没有添加索引（目录），或者说没有给name字段创建索引，MySQL会进行全扫描，即会将name字段上的每一个值都比对一遍。效率比较低。

      2. 索引扫描：索引相当于一本书的目录，是为了缩小扫描范围而存在的一种机制。先通过目录（索引）去定位一个大概的位置，然后直接定位到这个位置，做局域性扫描，缩小扫描的范围，快速的查找。这种查找方式属于通过索引检索，效率较高。

4. 索引排序：

          在实际中，汉语字典前面的目录是排序的，按照a b c d e f....排序，为什么排序呢？因为只有排序了才会有区间查找这一说！（缩小扫描范围其实就是扫描某个区间罢了！）

          在mysql数据库当中索引也是需要排序的，并且这个所以的排序和TreeSet数据结构相同。TreeSet（TreeMap）底层是一个自平衡的二叉树！在mysql当中索引是一个B-Tree数据结构。
           遵循左小又大原则存放。采用中序遍历方式遍历取数据。

5. 索引实现原理

1. 第一步：根据左小右大的原则，把索引字段排序到一棵B-Tree上。
2. 第二步：同时把当前索引字段所在的记录的物理存储编号放在后面，可以理解成是一个map（key=索引字段值，value=当前索引字段所在的记录的物理存储编号）。
3. 第三步：select * from t_user where id=101;
4. 第四步：mysql发现id字段上有索引对象，所以会通过索引对象idIndex进行查找。
5. 第五步：mysql从头节点开始查询，通过左小右大的排序规则在B-Tree树上查找。顺序是：100 > 120 >101，即定位到了101。
6. 第六步：通过101得出物理编号：0x666。
7. 第七步：此时马上把sql语句转换为select * from t_user where 物理编号 = 0x666，直接从物理硬盘上拿记录，并返回查询结果。

（3）索引的使用

1）索引分类

1. 单一索引：一个字段上添加索引。
   1. 主键索引：主键上添加索引。

   2. 唯一性索引：具有unique约束的字段上添加索引。

2. 复合索引：两个字段或者更多的字段上添加索引。
   1. 复合主键索引
   2. 复合唯一性索引

注意：唯一性比较弱的字段上添加索引用处不大。

2）什么条件下，我们会考虑给字段添加索引呢？

1. 条件1：数据量庞大
2. 条件2：这个字段总是被扫描，即该字段经常出现在where的后面，以条件的形式存在。
3. 条件3：该字段很少变动，该字段很少的DML(insert delete update)操作。（因为DML之后，索引需要重新排序。）
4. 建议不要随意添加索引，因为索引也是需要维护的，太多的话反而会降低系统的性能。
5. 建议通过主键查询，建议通过unique约束的字段进行查询，效率是比较高的。

3）索引的创建与删除

        创建索引：

                mysql> create index emp_ename_index on emp(ename);

                给emp表的ename字段添加索引，起名：emp_ename_index

        删除索引：

                mysql> drop index emp_ename_index on emp;

                将emp表上的emp_ename_index索引对象删除。

4）在mysql当中，怎么查看一个SQL语句是否使用了索引进行检索？

5）索引失效

1. 失效的第1种情况：like + %

2. 失效的第2种情况：or

3. 失效的第4种情况：索引列参加了运算

4. 失效的第5种情况：索引列使用了函数

5. 失效的第3种情况：复合索引

   什么是复合索引？

   两个字段，或者更多的字段联合起来添加一个索引，叫做复合索引。

   create index emp_job_sal_index on emp(job,sal);

6. 失效的第6...

7. 失效的第7...

6）问题 

十三、具体9：数据库存储引擎（了解）

1 生活的思想

      

2 解决方案

（1）思想

1. 实际上存储引擎是一个表存储/组织数据的方式。

2. 不同的存储引擎，表存储数据的方式不同。

3. mysql数据库中，每张表都可以指定存储引擎。表的存储引擎不一样，即表存储数据的方式不一样。

（2）怎么表的存储引擎

        show create table t_student;

（3）怎么给表指定“存储引擎”呢？

        建表时指定存储引擎，以及字符编码方式。

        在建表的时候可以在最后小括号的")"的右边使用：

                ENGINE来指定存储引擎。

                CHARSET来指定这张表的字符编码方式。

        结论：

                mysql默认的存储引擎是：InnoDB

                mysql默认的字符编码方式是：utf8

（4）怎么查看mysql支持哪些存储引擎呢？

        数据库版本：select version();

        当前版本支持的存储引擎： show engines \G

        mysql支持九大存储引擎，当前mysql 5.5.36支持8个。版本不同支持情况不同。

（5）关于mysql常用的存储引擎介绍一下（了解）

1）MyISAM存储引擎的特点？如何存储数据？

 它管理的表具有以下特征： 

1.  使用三个文件表示每个表：
   1. 格式文件 — 存储表结构的定义（mytable.frm）
   2. 数据文件 — 存储表行的内容（mytable.MYD）
   3. 索引文件 — 存储表上索引（mytable.MYI）：索引是一本书的目录，缩小扫描范围，提高查询效率的一种机制。
2. 可被转换为压缩、只读表来节省空间

MyISAM存储引擎的优点：

        可被转换为压缩、只读表来节省空间

        这是这种存储引擎的优势！！！！

MyISAM存储引擎的缺点：

        不支持事务机制，安全性低

2）InnoDB存储引擎的特点？如何存储数据？

这是mysql默认的存储引擎，同时也是一个重量级的存储引擎。

InnoDB支持事务，支持数据库崩溃后自动恢复机制。

InnoDB存储引擎最主要的特点是：非常安全。

它管理的表具有下列主要特征：

        每个 InnoDB 表在数据库目录中以.frm 格式文件表示

        InnoDB 表空间 tablespace 被用于存储表的内容（表空间是一个逻辑名称。表空间存储数据+索引。）

        提供一组用来记录事务性活动的日志文件

        用 COMMIT(提交)、SAVEPOINT 及ROLLBACK(回滚)支持事务处理

        提供全 ACID 兼容

        在 MySQL 服务器崩溃后提供自动恢复

        多版本（MVCC）和行级锁定

        支持外键及引用的完整性，包括级联删除和更新

InnoDB最大的特点就是支持事务：

        以保证数据的安全。效率不是很高，并且也不能压缩，不能转换为只读，不能很好的节省存储空间。

3）MEMORY存储引擎的特点？如何存储数据？

使用 MEMORY 存储引擎的表，其数据存储在内存中，且行的长度固定，

这两个特点使得 MEMORY 存储引擎非常快。

MEMORY 存储引擎管理的表具有下列特征：

        – 在数据库目录内，每个表均以.frm 格式的文件表示。

        – 表数据及索引被存储在内存中。（目的就是快，查询快！）

        – 表级锁机制。

        – 不能包含 TEXT 或 BLOB 字段。

MEMORY 存储引擎以前被称为HEAP 引擎。

MEMORY引擎优点：查询效率是最高的。不需要和硬盘交互。

MEMORY引擎缺点：不安全，关机之后数据消失。因为数据和索引都是在内存当中。

十四、约束

1、生活需求

        在创建表的时候，我们可以给表中的字段加上一些约束，来保证这个表中数据的完整性、有效性！！！约束的作用就是为了保证：表中的数据有效！！

2、解决方案

1. 非空约束：not null
2. 唯一性约束: unique
3. 主键约束: primary key （简称PK）

   1. 自然主键：主键值是一个自然数，和业务没关系。

   2. 业务主键：主键值和业务紧密关联，例如拿银行卡账号做主键值。这就是业务主键！

   3. 在实际开发中使用业务主键多，还是使用自然主键多一些？

      自然主键使用比较多，因为主键只要做到不重复就行，不需要有意义。

      业务主键不好，因为主键一旦和业务挂钩，那么当业务发生变动的时候，

      可能会影响到主键值，所以业务主键不建议使用。尽量使用自然主键。

4. 外键约束：foreign key（简称FK）：
   1. 为了保证cno字段中的值都是100和101

   2. 思考：子表中的外键引用的父表中的某个字段，被引用的这个字段必须是主键吗？

      不一定是主键，但至少具有unique约束。

   3. 测试：外键可以为NULL吗？

      外键值可以为NULL。

5. 检查约束：check（mysql不支持，oracle支持）

1. 列组约束
2. 表级约束 

3、典型案例

//   1、新需求：name和email两个字段联合起来具有唯一性！！！！

drop table if exists t_vip;

create table t_vip(

        id int,

        name varchar(255),

        email varchar(255),

        unique(name,email) // 约束没有添加在列的后面，这种约束被称为表级约束。

);

//  2、unique 和not null可以联合吗？

drop table if exists t_vip;

create table t_vip(

        id int,

        name varchar(255) not null unique

        在mysql当中，如果一个字段同时被not null和unique约束的话，该字段自动变成主键字段。（注意：oracle中不一样！）

);

//  3、联合（复合）主键

create table t_vip(

        id int,

        name varchar(255),

        email varchar(255),

        primary key(id,name)

        在实际开发中不建议使用：复合主键。建议使用单一主键！

);

十五 数据库三大范式

1 生活问题

        设计表时有什么依据？三大范式。

        设计数据库表的时候，按照三大范式进行设计，可以避免表中数据的冗余，空间的浪费。

2 解决方案

（1）思想

        什么是数据库设计范式？

        数据库表的设计依据。教你怎么进行数据库表的设计。

（2）第一范式：要求任何一张表必须有主键，每一个字段原子性不可再分。

学生编号         学生姓名         联系方式

------------------------------------------------------------------------------------

1001                 张三              [email protected], 1359999999

1002                 李四             [email protected],13699999999

1001                 王五             [email protected],13488888888

以上是学生表，满足第一范式吗？

        不满足。联系方式可以分为邮箱地址和电话

（3）第二范式：建立在第一范式的基础之上，要求所有非主键字段完全依赖主键，不要产生部分依赖。

学生编号+教师编号(pk)        学生姓名        教师姓名

----------------------------------------------------------------------------------------

   1001 001                             张三                 王老师

   1002 002                             李四                 赵老师

   1003 001                             王五                 王老师

   1001 002                              张三                 赵老师

满足第二范式吗？

        不满足，“张三”依赖1001，“王老师”依赖001，显然产生了部分依赖。

产生部分依赖有什么缺点？

        数据冗余了。空间浪费了。“张三”重复了，“王老师”重复了。

背口诀：多对多怎么设计？

        多对多，三张表，关系表两个外键！！！！！！！！！！！！！！！

（4）第三范式：建立在第二范式的基础之上，要求所有非主键字段直接依赖主键，不要产生传递依赖。

学生编号（PK）         学生姓名         班级编号               班级名称

--------------------------------------------------------------------------------------------------

1001                                 张三                 01                 一年一班

1002                                 李四                 02                 一年二班

1003                                 王五                 03                 一年三班

1004                                 赵六                 03                 一年三班

分析以上表是否满足第三范式？

        不满足。“一年一班” 依赖 “01”（非PK），“01” 依赖 “1001”（PK），产生了传递依赖。

背口诀：

        一对多，两张表，多的表加外键！！！！！！！！！！！！

 （4）总结表的设计？  

1. 一对多：口诀：一对多，两张表，多的表加外键！！！！！！！！！！！！
2. 多对多：口诀：多对多，三张表，关系表两个外键！！！！！！！！！！！！！！！
3. 一对一：口诀：一对一，外键唯一！！！！！！！！！！
          一对一放到一张表中不就行了吗？为啥还要拆分表？
          在实际的开发中，可能存在一张表字段太多，太庞大。这个时候要拆分表。
          一对一怎么设计？没有拆分表之前：一张表。
          拆分表，口诀：一对一，外键唯一！！！！！！！！！！     

（5）嘱咐一句话：以满足客户需求为准

        数据库设计三范式是理论上的。

        实践和理论有的时候有偏差。

        最终的目的都是为了满足客户的需求，有的时候会拿冗余换执行速度。

        因为在sql当中，表和表之间连接次数越多，效率越低。（笛卡尔积）

        有的时候可能会存在冗余，但是为了减少表的连接次数，这样做也是合理的，

        并且对于开发人员来说，sql语句的编写难度也会降低。

        面试的时候把这句话说上：他就不会认为你是初级程序员了！

十五 DBA常用命令？

1. 重点掌握：数据的导入和导出（数据的备份）
2. 其它命令了解一下即可。（这个培训日志文档留着，以后忘了，可以打开文档复制粘贴。
3. 数据导出？
   注意：在windows的dos命令窗口中：mysqldump bjpowernode>D:\bjpowernode.sql -uroot -p123456
4. 可以导出指定的表吗？
   mysqldump bjpowernode emp>D:\bjpowernode.sql -uroot -p123456
5. 数据导入？
   注意：需要先登录到mysql数据库服务器上。
   然后创建数据库：create database bjpowernode;
   使用数据库：use bjpowernode
   然后初始化数据库：source D:\bjpowernode.sql

十六 特殊需求

1 两个子查询结果相除

1. https://zhidao.baidu.com/question/226428906.html    
   1. 方式1：select语句中两条子查询结果相除。
   2. 方式2：首先，两个子查询join。其次，select语句中分别得到两个子查询的字段并相除。
2. https://blog.csdn.net/being_towards_death/article/details/84527260
   1. 方式2。用函数处理结果：CAST、ROUND、COALESCE。
3. https://easylearn.baidu.com/edu-page/tiangong/questiondetail?id=1711656412511576434&fr=search
   1. 方式1。备注：查询公共表：from dual
4. https://wenku.baidu.com/view/2706526db007e87101f69e3143323968011cf401.html?_wkts_=1671077015204&bdQuery=select%E8%AF%AD%E5%8F%A5%E6%89%A7%E8%A1%8C%E9%A1%BA%E5%BA%8F
   1. sql语句的执行顺序 
5. https://cloud.tencent.com/developer/ask/sof/209391  
   1. 方式1。方式2。条件聚合。
6. https://huaweicloud.csdn.net/63357061d3efff3090b57041.html
   1. 方式1。as xxxxxx。​​​​​​​
7. https://www.nuomiphp.com/a/stackoverflow/zh/622ab5d1fb0ae3077501cd5f.html
   1. 方式1。
8. https://blog.csdn.net/weixin_43865008/article/details/116263675
   1. 方式1。方式2。