笔记来自b站
老杜带你学_mysql入门基础(mysql基础视频+数据库实战)很棒的mysql讲解,建议观看。
索引是在数据库表的字段上添加的,是为了提高查询效率存在的一种机制。
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。
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。
对于一本字典来说,查找某个汉字有两种方式:
第一种方式:一页一页挨着找,直到找到为止,这种查找方式属于全字典扫描。 效率比较低。
第二种方式: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。
t_user
id(idIndex) name(nameIndex) email(emailIndex) address (emailAddressIndex)
1 zhangsan...
2 lisi
3 wangwu
4 zhaoliu
5 hanmeimei
6 jack
select * from t_user where name = ‘jack’;
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’
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,会将name字段上的每一个值都比对一遍。效率比较低。
MySQL在查询方面主要就是两种方式:
第一种方式:全表扫描
第二种方式:根据索引检索。
注意: 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!)
遵循左小又大原则存放。采用中序遍历方式遍历取数据。
假设有一张用户表:t_user
id(PK) name 每一行记录在硬盘上都有物理存储编号
----------------------------------------------------------------------------------
100 zhangsan 0x1111
120 lisi 0x2222
99 wangwu 0x8888
88 zhaoliu 0x9999
101 jack 0x6666
55 lucy 0x5555
130 tom 0x7777
提醒1:在任何数据库当中主键上都会自动添加索引对象,id字段上自动有索引,
因为id是PK。另外在mysql当中,一个字段上如果有unique约束的话,也会自动
创建索引对象。
提醒2:在任何数据库当中,任何一张表的任何一条记录在硬盘存储上都有
一个硬盘的物理存储编号。
提醒3:在mysql当中,索引是一个单独的对象,不同的存储引擎以不同的形式
存在,在MyISAM存储引擎中,索引存储在一个.MYI文件中。在InnoDB存储引擎中
索引存储在一个逻辑名称叫做tablespace的当中。在MEMORY存储引擎当中索引
被存储在内存当中。不管索引存储在哪里,索引在mysql当中都是一个树的形式
存在。(自平衡二叉树:B-Tree)
什么条件下,我们会考虑给字段添加索引呢?
条件1:数据量庞大(到底有多么庞大算庞大,这个需要测试,因为每一个硬件环境不同)
条件2:该字段经常出现在where的后面,以条件的形式存在,也就是说这个字段总是被扫描。
条件3: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。)
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。
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。
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。
mysql> explain select * from emp where ename = 'KING';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
扫描14条记录:说明没有使用索引。type=ALL
mysql> create index emp_ename_index on emp(ename);
mysql> explain select * from emp where ename = 'KING';
+----+-------------+-------+------+-----------------+-----------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+-----------------+-----------------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | emp | ref | emp_ename_index | emp_ename_index | 33 | const | 1 | Using where |
+----+-------------+-------+------+-----------------+-----------------+---------+-------+------+-------------+
失效的第1种情况:
select * from emp where ename like '%T';
ename上即使添加了索引,也不会走索引,为什么?
原因是因为模糊匹配当中以“%”开头了!
尽量避免模糊查询的时候以“%”开始。
这是一种优化的手段/策略。
mysql> explain select * from emp where ename like '%T';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
失效的第2种情况:
使用or的时候会失效,如果使用or那么要求or两边的条件字段都要有
索引,才会走索引,如果其中一边有一个字段没有索引,那么另一个
字段上的索引也会实现。所以这就是为什么不建议使用or的原因。
mysql> explain select * from emp where ename = 'KING' or job = 'MANAGER';
+----+-------------+-------+------+-----------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+-----------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | emp | ALL | emp_ename_index | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where |
+----+-------------+-------+------+-----------------+------+---------+------+------+-------------+
失效的第3种情况:
使用复合索引的时候,没有使用左侧的列查找,索引失效
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);
mysql> explain select * from emp where job = 'MANAGER';
+----+-------------+-------+------+-------------------+-------------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+-------------------+-------------------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | emp | ref | emp_job_sal_index | emp_job_sal_index | 30 | const | 3 | Using where |
+----+-------------+-------+------+-------------------+-------------------+---------+-------+------+-------------+
mysql> explain select * from emp where sal = 800;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
失效的第4种情况:
在where当中索引列参加了运算,索引失效。
mysql> create index emp_sal_index on emp(sal);
explain select * from emp where sal = 800;
+----+-------------+-------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | emp | ref | emp_sal_index | emp_sal_index | 9 | const | 1 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+-------------+
mysql> explain select * from emp where sal+1 = 800;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
失效的第5种情况:
在where当中索引列使用了函数
explain select * from emp where lower(ename) = 'smith';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
失效的第6…
失效的第7…
索引在数据库当中分了很多类?
单一索引:一个字段上添加索引。
复合索引:两个字段或者更多的字段上添加索引。
主键索引:主键上添加索引。
唯一性索引:具有unique约束的字段上添加索引。
…
注意:唯一性比较弱的字段上添加索引用处不大。
view:站在不同的角度去看待同一份数据。
表复制:
mysql> create table dept2 as select * from dept;
dept2表中的数据:
mysql> select * from dept2;
+--------+------------+----------+
| DEPTNO | DNAME | LOC |
+--------+------------+----------+
| 10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
| 20 | RESEARCH | DALLAS |
| 30 | SALES | CHICAGO |
| 40 | OPERATIONS | BOSTON |
+--------+------------+----------+
创建视图对象:
create view dept2_view as select * from dept2;
删除视图对象:
drop view dept2_view;
注意:只有DQL语句才能以view的形式创建。
create view view_name as 这里的语句必须是DQL语句;
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。)
//面向视图查询
select * from dept2_view;
// 面向视图插入
insert into dept2_view(deptno,dname,loc) values(60,'SALES', 'BEIJING');
// 查询原表数据
mysql> select * from dept2;
+--------+------------+----------+
| DEPTNO | DNAME | LOC |
+--------+------------+----------+
| 10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
| 20 | RESEARCH | DALLAS |
| 30 | SALES | CHICAGO |
| 40 | OPERATIONS | BOSTON |
| 60 | SALES | BEIJING |
+--------+------------+----------+
// 面向视图删除
mysql> delete from dept2_view;
// 查询原表数据
mysql> select * from dept2;
Empty set (0.00 sec)
// 创建视图对象
create view
emp_dept_view
as
select
e.ename,e.sal,d.dname
from
emp e
join
dept d
on
e.deptno = d.deptno;
// 查询视图对象
mysql> select * from emp_dept_view;
+--------+---------+------------+
| ename | sal | dname |
+--------+---------+------------+
| CLARK | 2450.00 | ACCOUNTING |
| KING | 5000.00 | ACCOUNTING |
| MILLER | 1300.00 | ACCOUNTING |
| SMITH | 800.00 | RESEARCH |
| JONES | 2975.00 | RESEARCH |
| SCOTT | 3000.00 | RESEARCH |
| ADAMS | 1100.00 | RESEARCH |
| FORD | 3000.00 | RESEARCH |
| ALLEN | 1600.00 | SALES |
| WARD | 1250.00 | SALES |
| MARTIN | 1250.00 | SALES |
| BLAKE | 2850.00 | SALES |
| TURNER | 1500.00 | SALES |
| JAMES | 950.00 | SALES |
+--------+---------+------------+
// 面向视图更新
update emp_dept_view set sal = 1000 where dname = 'ACCOUNTING';
// 原表数据被更新
mysql> select * from emp;
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+
| EMPNO | ENAME | JOB | MGR | HIREDATE | SAL | COMM | DEPTNO |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+
| 7369 | SMITH | CLERK | 7902 | 1980-12-17 | 800.00 | NULL | 20 |
| 7499 | ALLEN | SALESMAN | 7698 | 1981-02-20 | 1600.00 | 300.00 | 30 |
| 7521 | WARD | SALESMAN | 7698 | 1981-02-22 | 1250.00 | 500.00 | 30 |
| 7566 | JONES | MANAGER | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 | NULL | 20 |
| 7654 | MARTIN | SALESMAN | 7698 | 1981-09-28 | 1250.00 | 1400.00 | 30 |
| 7698 | BLAKE | MANAGER | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 | NULL | 30 |
| 7782 | CLARK | MANAGER | 7839 | 1981-06-09 | 1000.00 | NULL | 10 |
| 7788 | SCOTT | ANALYST | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 | NULL | 20 |
| 7839 | KING | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 1000.00 | NULL | 10 |
| 7844 | TURNER | SALESMAN | 7698 | 1981-09-08 | 1500.00 | 0.00 | 30 |
| 7876 | ADAMS | CLERK | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 | NULL | 20 |
| 7900 | JAMES | CLERK | 7698 | 1981-12-03 | 950.00 | NULL | 30 |
| 7902 | FORD | ANALYST | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 | NULL | 20 |
| 7934 | MILLER | CLERK | 7782 | 1982-01-23 | 1000.00 | NULL | 10 |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+
《方便,简化开发,利于维护》
create view
emp_dept_view
as
select
e.ename,e.sal,d.dname
from
emp e
join
dept d
on
e.deptno = d.deptno;
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。
再提醒一下:
视图对应的语句只能是DQL语句。
但是视图对象创建完成之后,可以对视图进行增删改查等操作。
小插曲:
增删改查,又叫做:CRUD。
CRUD是在公司中程序员之间沟通的术语。一般我们很少说增删改查。
一般都说CRUD。
重点掌握:
数据的导入和导出(数据的备份)
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。)
数据导出?
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
数据库表的设计依据。教你怎么进行数据库表的设计。
3个。
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。
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。
声明:三范式是面试官经常问的,所以一定要熟记在心!
设计数据库表的时候,按照以上的范式进行,可以避免表中数据的冗余,空间的浪费。
最核心,最重要的范式,所有表的设计都需要满足。 必须有主键,并且每一个字段都是原子性不可再分。
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,第一:没有主键。第二:联系方式可以分为邮箱地址和电话
学生编号(pk) 学生姓名 邮箱地址 联系电话
----------------------------------------------------
1001 张三 [email protected] 1359999999
1002 李四 [email protected] 13699999999
1003 王五 [email protected] 13488888888
建立在第一范式的基础之上,
要求所有非主键字段必须完全依赖主键,不要产生部分依赖。
学生编号 学生姓名 教师编号 教师姓名
----------------------------------------------------
1001 张三 001 王老师
1002 李四 002 赵老师
1003 王五 001 王老师
1001 张三 002 赵老师
这张表描述了学生和老师的关系:(1个学生可能有多个老师,1个老师有多个学生)
这是非常典型的:多对多关系!
分析以上的表是否满足第一范式?
不满足第一范式。
怎么满足第一范式呢?修改
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
学生编号 教师编号,两个字段联合做主键,复合主键(PK: 学生编号+教师编号)
经过修改之后,以上的表满足了第一范式。但是满足第二范式吗?
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。
为了让以上的表满足第二范式,你需要这样设计:
使用三张表来表示多对多的关系!!!!
学生表
学生编号(pk) 学生名字
------------------------------------
1001 张三
1002 李四
1003 王五
教师表
教师编号(pk) 教师姓名
--------------------------------------
001 王老师
002 赵老师
学生教师关系表
id(pk) 学生编号(fk) 教师编号(fk)
------------------------------------------------------
1 1001 001
2 1002 002
3 1003 001
4 1001 002
背口诀:
多对多怎么设计?
多对多,三张表,关系表两个外键!!!!!!!!!!!!!!!
第三范式建立在第二范式的基础之上
要求所有非主键字典必须直接依赖主键,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
以上表的设计是描述:班级和学生的关系。很显然是1对多关系!
一个教室中有多个学生。
分析以上表是否满足第一范式?
满足第一范式,有主键。
分析以上表是否满足第二范式?
满足第二范式,因为主键不是复合主键,没有产生部分依赖。主键是单一主键。
分析以上表是否满足第三范式?
第三范式要求:不要产生传递依赖!
一年一班依赖01,01依赖1001,产生了传递依赖。
不符合第三范式的要求。产生了数据的冗余。
那么应该怎么设计一对多呢?
班级表:一
班级编号(pk) 班级名称
----------------------------------------
01 一年一班
02 一年二班
03 一年三班
学生表:多
学生编号(PK) 学生姓名 班级编号(fk)
-------------------------------------------
1001 张三 01
1002 李四 02
1003 王五 03
1004 赵六 03
背口诀:
一对多,两张表,多的表加外键!!!!!!!!!!!!
一对多:
一对多,两张表,多的表加外键!!!!!!!!!!!!
多对多:
多对多,三张表,关系表两个外键!!!!!!!!!!!!!!!
一对一:
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
t_user
id login_name login_pwd real_name email address........
---------------------------------------------------------------------------
1 zhangsan 123 张三 zhangsan@xxx
2 lisi 123 李四 lisi@xxx
...
这种庞大的表建议拆分为两张:
t_login 登录信息表
id(pk) login_name login_pwd
---------------------------------
1 zhangsan 123
2 lisi 123
t_user 用户详细信息表
id(pk) real_name email address........ login_id(fk+unique)
-----------------------------------------------------------------------------------------
100 张三 zhangsan@xxx 1
200 李四 lisi@xxx 2
口诀:一对一,外键唯一!!!!!!!!!!
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!