【MySQL】表的增删查改（进阶）
在开始正文之前给大家分享我的摄影照片哦~
希望大家喜欢~
文章目录
- 数据库约束
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- 约束类型
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- NOT NULL
- UNIQUE
- PRIMARY KEY
- DEFAULT
- FOREIGN KEY（外键约束）
- 表的设计
-
- 一对一关系
- 一对多关系
- 多对多关系
- 新增
- 查询
-
- 聚合查询
-
- 聚合函数
- GROUP BY 子句
- 联合查询（多表查询）
- 内连接和外连接
- 自连接
- 子查询
- 多行子查询
- 合并查询
数据库约束
约束类型
NOT NULL
指示某列不能存储NULL值.
UNIQUE
保证某列的每行必须有唯一的值。
数据库如何判定，当前这一条记录是重复的？先查找，再插入。但是加上约束之后，数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
PRIMARY KEY
约束是可以组合在一起使用的。一列中可以同时加上多个约束。如：
主键约束，就是not null + unique
主键也同样是在插入记录的时候，需要先查询，再进行真正的插入。
正因为主键和unique都有先查询的过程，MySQL就会默认给primary key和unique 这样的列，自动添加索引，来提高查询速度。
注意：
- 实际开发中，大部分的表，一般都会带有一个主键，主键往往是一个整数表示的id
- 在mysql中，一个表里，只能有一个主键，不能有多个
- 虽然主键不能有多个，mysql允许把多个列放到一起共同作为一个主键（联合主键）
- 主键另外一个非常常用的方法，就是使用mysql自带的“自增主键”作为主键的值。（主键需要保证不重复，如果我们靠自己去生成一些不重复的主键值，就比较麻烦）
值得注意的是：自增主键，并不会重复利用中间的空隙，是依照之前的最大值，来往后累加的。
mysql的数据量比较小，所有的数据都在一个mysql服务器上，自增主键是可以很好地工作的，如果mysql的数据量很大，一台主机放不下就需要进行分库分表，使用多个主机来进行存储。
在这个场景下，如果再新插入一个数据，这个数据就会落在三个服务器之一，那么新的这个数据的主键id，如果分配？能否继续用mysql自带的自增主键？？？
涉及到一个“分布式系统中唯一id生成算法”
实现公式 = 时间戳 + 主机编号+ 随机因子 =>结合三部分就可以得到一个全局唯一的id。
DEFAULT
FOREIGN KEY（外键约束）
针对两个表之间，产生的约束。
外键约束的含义，就是要求student里的classId 务必要在class表的id列中存在。
学生表中的数据要依赖班级表的数据。班级表的数据要对学生表产生约束力。此处起到约束作用的班级，就叫做“父表”（parent），被约束的这个表，就叫做子表（child）。
外键约束，是父表对 子表做了约束，但与此同时。子表也在反过来约束了父表。
id为1，被子表引用了，因此被约束，无法删除id为1的数据。
id为2，没有被引用，可以删除。
这是为什么呢？每次给子表插入数据，势必要在父表中查询一下这个id是否存在。默认情况下查询是需要遍历表的。在表非常大的时候，遍历效率非常低，所以要使用索引。
要想创建外键，就要求父表的对应的列，得有primary key 或者unique约束。
表的设计
表的设计/数据库的设计，要做的工作，就是明确一个程序里，需要使用几个数据库，几个表，表里有哪些列~
设计表/数据库基本思路：
- 先明确实体
- 再明确实体之间的关系（关系是固定的套路：1.没关系 2.一对一 3. 一对多 4.多对多）
- 根据上述内容，套入到固定的“公式”中，然后就可以得到表。
一对一关系
在教务系统中，有一个实体，学生，还有一个实体，账号。
一个学生，只能拥有一个账号（一个学生不能有多个账号）
一个账号，只能被一个同学使用（一个账号不能给多个同学共享）
针对这种关系：
- 可以把学生和账号，这两个实体放入一个表中
student_account(id,name,username,password); - 学生和账号在不同的表里，相互关联
student(studentId,name);
account(accountId,username,password,studentId);
student.studentId与account.studentId相互关联~
一对多关系
一个学生，只能存在于一个班级中。
一个班级，可以包含多个学生。
针对这种关系：
- student(id,name);
class(class,name,studentIds);
注意：这种在MySQL中不可行，因为MySQL中没有一个像数组这样的类型。 - student(id,name,classId);
class(classId,name);
多对多关系
学生与课程之间：
一个学生可以选修多门课程
一门课程，也可以被多个学生来选择
针对这种关系：
student(studentId,name);
course(courseId,name);
student_course(studentId,courseId);
新增
把查询的结果，插入到另一个表中。
（相当于复制粘贴~）
查询
聚合查询
本质上是在针对行和行之间进行计算。
进行聚合，需要搭配聚合函数（SQL中内置的一组函数）
聚合函数
常见的聚合函数有:
这些操作都是针对某个列的所有行来进行运算的。
注意：count和()之间不能有空格，必须紧挨着！！！
sum求和：
要求这个列必须得是数字。
NULL和任何数据运算，结果都是NULL，sum会尽可能的避免这种情况。
GROUP BY 子句
使用group by 对表中的行进行分组
不用group by分组的时候，相当于只有一组。引入group by就可以针对不同的组来分别进行聚合。
如果不带聚合函数的普通查询，一般不能group by。mysql中如果没有order by，这里的顺序是不可预期的。
分组查询，也是可以指定条件的。有两种情况：
- 分组之前，指定条件。先筛选，再分组。 where
- 分组之后，指定条件。先分组，再筛选。 having
- 分组之前和之后，都指定条件。
以上having之后的条件是分组之后才能算出来的的，此时就需要先分组。再条件筛选。
以上属于第三种情况，两者都有。
联合查询（多表查询）
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：
笛卡尔积是通过排列组合来的。
笛卡尔积得到一个更大的表。列数就是两个表列数只和。行数就是两个表行数之积。
但是仔细观察，笛卡尔积里的很多结果，是无效数据。只有一部分是有意义的。
需要用到成员访问运算符.
加上以上条件之后，结果就只剩下合法数据了。我们吧这个用来筛选有效数据的条件称为连接条件。
任务1：查询许仙同学的成绩
要想完成上述查询，就需要吧学生表和分数表进行联合查询。
那么如何进行联合查询呢？
- 先计算笛卡尔积
- 引入连接条件
- 再根据需求，加入必要的条件。
- 把不必要的列去掉
联合查询，还有一种写法。使用join来完成
或者写作：
任务2：查询所有同学的总成绩，以及同学的个人信息
分析:要列出每个同学的姓名（student表）和总分（分数表），由于此处是按照行的维度来进行组织的，就需要使用聚合查询来完成。
-
先笛卡尔积
-
加上连接条件
-
加上聚合查询，把同一个同学的行合并到同一个组中同时计算总分
任务3：查询所有同学的成绩以及同学的个人信息
分析：期望查询结果中，有个人信息（student表），有课程名字（class表），有分数（分数表）
- 先对三张表进行笛卡尔积
- 引入连接条件（）此处有两个引入条件需要同时满足
- 针对要求的列进行精简
同样是使用join on也可以进行三个表的查询
内连接和外连接
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;
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;
内连接和外连接大多数情况下没什么区别。但是如果表不是一一对应，内连接和外连接就有区别了。
左外连接：会把左表的结果尽量列出来，哪怕在右表中没有对应的记录，就使用NULL填充。
同理，右表连接，会把右表的结果尽量列出来，哪怕左表中没有对应的李璐，就使用NULL来填充。
自连接
自连接就是自己和自己进行笛卡尔积。
子查询
子查询本质上就是套娃。把多个SQL组合成一个。实际开发中，子查询要慎用！
单行子查询：返回一行记录的子查询
任务：查询与“不想毕业”同学的同班同学
分析：先去查询不想毕业同学的班级id，再按照班级id来查询那些同学和他一个班。
子查询就是把两个操作合并~
多行子查询
返回多行记录的子查询
任务：查询“语文”或者“英语课程的成绩信息”
分析：1.现根据名字查课程id
2.根据课程id查询课程分数
在这里插入图片描述
合并查询
本质上是吧两个查询的结果集，合并成一个。（要求这两结果集的列相同，才能合并）
任务：查询id小于3，或者名字为“英文”的课程。
union all和union差不多，union是会进行去重的。union all则是可以保留多份，不去重。
知识扩展：
高内聚和低耦合
耦合：描述了模块之间的关联关系是不是比较强。认为关联关系越强，越复杂，即耦合度越高，越不好。
高内聚：把所有有关联关系的代码写到一起。