mysql总结

执行顺序

将之前的关键字全部组合在一起，来看他们的执行顺序？
select
from
where
group by
order by
执行顺序必须掌握:
第一步：from
第二步：where
第三步：group by
第四步：having
第五步：select
第六步：order by 排序总是在最后执行

约束

约束对应的英语单词：constraint
在创建表的时候，我们给表中的字段加上一些约束，来保证这个表中数据的完成性，有效性。
约束的作用就是为了保证：表中数据有效

约束包括那些？
非空约束：not null 只有列级约束没有表级约束
唯一性约束：unique
主键约束：primary key (简称pk)
外键约束：foreign key（简称FK）
检查约束：check(mysql不支持，oracle支持)

一个表中主键约束能加两个吗？
结论：一张表，主键约束只能添加一个
主键建议使用：int bigint char 等类型
不建议使用：varchar来做主键。主键值一般都是数字，一般都是定长的。

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，因为主键主要做到不重复就行，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。

外键约束：
t_class是父表 t_student是子表

删除表的顺序？ 先删除子在删除父
创建表的顺序？先创建父，再创建子
删除数据的顺序？ 先删子，再删父
插入数据的顺序？先插入父，再插入子。

小插曲：
xxxx.sql这种文件被称为sql脚本文件。
sql脚本文件中编写了大量的sql语句。
我们执行sql脚本文件的时候，该文件中所有的sql语句会全部执行！
批量的执行sql语句，可以使用sql脚本文件。
在mysql当中怎么执行sql脚本呢？
mysql > source D:\course\03-MySQL\document\vip.sql

单表查询

数据处理函数又被称为单行处理函数

特点:单行处理函数的特点：一个输入对应一个输出。
多行处理函数特点:多个输入，对应一个输出
常见单行处理函数：
1 lower转换小写
2 upper转换大写
3 substr取子串（substr(被截取的字符串，起始下标，截取的长度)）
4 length 取长度
5 trim 去空格
6 str_to_date 将字符串转换成日期
7 date_format 格式化日期
8 format设置千分位
9 round 四舍五入
10 rand()生成随机数
11 ifnull 可以将null转换成一个具体值

加密解密：不可逆
password() 在mysql 8.0中弃用
MD5（）
SHA()
可逆
encode（‘atguigu’,‘mysql’）,decode(encode(‘atguigu’,‘mysql’),‘mysql’)

mysql 信息函数

其他函数：

commit和rollback：

分组函数（多行处理函数）

1 count 计数 2 sum 求和 3 avg 平均值 4 max 最大值 5 min 最小值
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，整张表默认一组。
例子：select count(ename) from emp;

分组函数在使用的时候需要注意那些？
第一点：分组函数自动忽略null,你不需要提前对null进行处理。
第二点：分组函数中count()和count(具体字段)有上面区别？
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。
第三点:分组函数不能直接使用在where子句中。
因为分组函数在使用的时候必须先分组之后才能使用。where执行的时候，还没有分组，所以where后面不能出现分组函数。
重要结论：
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。其他的一律不能跟。
优化策略：where和having，优先选择where,where实在完成不了了在选择having.

多表查询

根据年代分类:
SQL92:1992年的时候出现的语法
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。
SQL99:1999年的时候出现的语法（重点）
优点：表连接的条件是独立的，连接之后，如果还需要进一步筛选，再往后继续添加where

根据表连接的方式分类：
内连接:等值连接，非等值连接，自连接
外连接:左外连接，右外连接
全连接（了解即可）

当两张表进行连接查询，没有任何条件限制的时候，最终查询结果条数，是两张表的乘积，这种现象被称为：笛卡尔积现象。
怎样避免笛卡尔积现象？
连接时加条件，满足这个条件的记录被帅筛选出来。
思考：最终查询的结构条数是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。

内连接（特点：完成能够匹配上这个条件的数据查询出来）

内连接之等值连接
select 字段名 from 表名1 join 表名2 on e.deptno = d.deptno;

内连接之非等值连接(条件不是一个等量关系，称为非等值连接)
select e.name,e.sal,s.grade from emp e join salgrade s on e.sal between s.losal and s.hisal

内连接之自连接（将一张表看成两张表）
select a.ename as “员工名”，b.ename as “领导名”
from emp a join emp b on a.mgr = b.empno;

外连接

//outer是可以省略的，带着可读性强
右外连接：select e.ename,d.dname from emp e right outer join dept d on e.deptno = d.deptno;
right代表上面：表示将join关键字右边的这张表看成主表，主要是为了将这张表的数据全部查询出来，捎带着关联查询左边的表。

外连接之左外连接
select e.ename,d.dname from dept d left outer join emp e on e.deptno =d.deptno

三张表，四张表怎么连接？
语法：
select … from a join a和b的连接条件 join c on a和c的连接条件 join d on a和d的连接条件

子查询

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)

union合并查询结果集

union得效率要高一些。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，

日期转换

mysql的日期格式：
%Y 年
%m 月
%d 日
%h 时
%i 分
%s 秒
1 str_to_data将字符串转换成日期对象
2 data_format将日期转换成字符串
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：包含年月日时分秒信息。
在mysql当中如何获取系统当前时间？
now()函数，并且获取的时间带有：时分秒信息是datatime类型的

例子

按照工作岗位分组，然后对工资求和。
select job,sum(sal) from emp group by job

找出每个部门，不同工作岗位的最高薪资？
技巧：两个字段联合成一个字段看。
select deptno,job,max(sal) from emp group by deptno,job

找出每个岗位的平均薪资，要求显示平均薪资大于1500的，除Manacer岗位之外，要求按照平均薪资降序排。
select job,avg(sal) as avgsal from emp where job <> ‘MANACER’ group by job avgsal desc;

把查询结构去除重复记录
注意：原表数据不会被修改，只是查询结果去重,distinct只能出现在所有字段的最前方。
select distinct job from emp;

表起别名很重要，效率问题
select emp,dept from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno
优化：
select e.ename,d.dname from emp e,dept d where e.deptno = d.deptno（sql 92语法）

mysql高级

mysql的架构介绍

查看你的mysql当前默认的存储引擎
show variables like ‘%storage_engine%’
MyISAM和InnoDB对比：

索引优化分析

力扣常用函数

DENSE_RANK() over

InnoDB中索引的推演：

常见索引概念：
1 聚簇索引：
2 二级索引：
3 联合索引：

回表：
我们根据这个以C2列大小排序的B+树只能确定我们要查找记录的主键值，所以如果我们想根据C2列的值查找到完整的用户记录的话，仍然需要到聚簇索引中再茶一遍，这个过程称为回表。也就是根据C2列的值查询一条完整的用户记录需要使用到2棵B+树

联合索引：

InnoDB的B+树索引的注意事项
1 根页面位置万年不变
2 内节点中目录项记录的唯一性
3 一个页面最少存储两条记录

mysql数据结构选择的合理性
1 全表遍历
2 Hash结构(等值查找 o1)

3 二叉搜索树

4 AVL树
5 B-Tree

6 B+Tree

R树：

BTree和B+Tree的区别：

InnoDB数据存储结构

数据库服务器的优化步骤：


Explain的概述与table，id字段刨析

查询优化器可能对涉及子查询的查询语句进行重写，转变为多表查询的操作

六大日志文件的概述

查看通用日志是否打开：show variables like ‘%general%’;
启动日志：
方式一：永久性
修改my.cnf或者my.ini配置来设置。再【mysqld】组下加入log选项，并重启MYSQL服务。
【mysqld】
general_log=ON
general_log_file=[[path][filename]] #日志文件所在的目录抵制，filename为日志文件名

方式2：临时性方式

错误日志



二进制日志（bin log）

方式一

查看mysqlbinlog日志 mysqlbinlog “/var/lib/mysql/binlog/atguigu-bin”

show BINLOG EVENTS in ‘mysql-bin.000216’; 查看binlog日志

查看binlog的默认格式

恢复插入的数据

删除二进制日志：


使用场景：

再谈二进制日志

两阶段提交：

中继日志（relay log）：
中继日志只在主从服务器架构的从服务器上存在。

主从复制

第一个作用：读写分离。
第二个作用：数据备份
第三个作用：高可用性

涉及的三个线程：


配置主从：

binlong格式设置：
格式1：STATEMENT模式（基于SQL语句的复制（statement-based replication,SBR））
格式二：row模式（基于行的复制（row-based replication,RBR））
binlog_format = ROW

3 mixed模式（混合模式复制（mixed-based replication,MBR））

数据同步一致性：
方法一：异步复制

方式二：半同步复制

方式三：组复制
在这里插入图片描述