三—03：Mysql03（子查询，TCL，索引，视图等）

一、子查询(Sub Query)

1. 子查询相关知识

子查询概念：一条select查询语句的结果作为另一条select语句的一部分

子查询的特点：

• 子查询一般作为查询条件使用。
• 使用子查询， 必须将子查询放在小括号中使用。
• 一条SQL语句含有多个select，一般是先执行子查询，再执行外查询。

子查询分类：单行子查询和多行子查询。

2. 单行子查询

单行子查询: 查询出的结果为一列一行(一个数据) 如: 最高，最低，平均等，可以使用判断符号 如: >，< ，= ，!= 等。

语法格式：select 字段  from  表 where  字段 判断符号 (子查询)。

#1 查询价格最高的商品信息

	select * from products where price = (select max(price) from products);
	
#2 查询化妆品分类下的 商品名称 商品价格

  select pname, price from products where cid=(select cid from category where cname='化妆品');

#3 查询小于平均价格的商品信息

	select * from products where price < (select avg(price) from products);

3. 多行子查询

多行子查询: 查询出的结果为一列多行(多个数据) ，可以使用判断符号 如: in， all， any。

in	等于任意一个	使用式: in(值1，值2 ...)
all	所有	使用方式: 字段 > |
any	任意一个	字段 > | < any(值1，值2 ...) 大于任意一个值。 字段 = any(值1，值2 ...) 等于任意一个值 效果等同于 in。

 格式：select 字段 from 表 where 字段 判断符号 (in ， any ，all) (子查询);

#1 查询化妆品类别中的商品价格和鞋服类别中的商品价格一样的 鞋服商品信息

  -- 查询化妆品类别中的商品价格
	select price from products where cid = (select cid from category where cname='化妆品'); -- 800 200

	select * from products where price in(select price from products where cid = (select cid from category where cname='化妆品'));


	select * from products where price in(select price from products where cid = (select cid from category where cname='化妆品'))
	and cid = (select cid from category where cname='鞋服');
	
	
	
	
#2 查询价格比所有鞋服类别中商品的价格都高的商品信息


-- 方式1：多行子查询实现
select * from products where price > all(select price from products where cid = (select cid from category where cname='鞋服'));
-- 方式2：单行子查询实现
select * from products where price > (select max(price) from products where cid = (select cid from category where cname='鞋服'))


#3 查询价格比任意一个鞋服类别中商品的价格高的商品信息
-- 方式1：多行子查询实现
select * from products where price > any(select price from products where cid = (select cid from category where cname='鞋服'));
-- 方式2：单行子查询实现
select * from products where price > (select min(price) from products where cid = (select cid from category where cname='鞋服'));
	

二、存储引擎

• 数据库存储引擎：是数据库管理系统中的重要组成部分。数据库管理系统（DBMS）使用存储引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。
• MySQL的核心就是插件式存储引擎。
• MySQL 可以通过 show engines 查看所有支持的存储引擎。

各个引擎的介绍：

InnoDB	默认的存储引擎，也是所有存储引擎中唯一支持事务、XA协议的存储引擎。
MyISAM	基于ISAM（Indexed Sequential Access Method目前已经废弃）的存储引擎，特点是查询效率较高。但不支持事务和容错性。
MEMORY	纯内存型型存储引擎。所有数据都在内存中，硬盘只存储.frm文件。所以当MySQL宕机或非法关闭时只生效表结构。由于所有数据都在内存上，所以相对来说性能较高。
MRG_MYISAM	以前也叫MERGE，简单理解就是对MyISAM表做了特殊的封装，对外提供单一访问入口，减少程序的复杂性。
ARCHIVE	主要用于通过较小的存储空间来存放过期的很少访问的历史数据。 ARCHIVE表不支持索引，通过一个.frm的结构定义文件，一个.ARZ的数据压缩文件还有一个.ARM的meta信息文件。由于其所存放的数据的特殊性，ARCHIVE表不支持删除，修改操作，仅支持插入和查询操作。
BLACKHOLE	俗称“黑洞”存储引擎。是一个非常有意思的存储引擎。所有的数据都是有去无回。
CSV	实际上操作的就是一个标准的CSV文件，不支持索引。主要用途就是可以通过先在数据库中建立一张CSV表，然后将生成的报表信息插入到该表，即可得到一份CSV报表文件了。
PERFORMANCE_SCHEMA	从MySQL 5.6新增的存储引擎。主要用于收集一些系统参数。

三、数据库事务控制(TCL)

1. 事务的概念

事务是一个整体，由一条或者多条SQL语句组成，这些SQL语句要么都执行成功，要么就失败，只要有一条SQL出现异常，整个操作就会回滚。

回滚: 就是事务运行的过程中发生了某种故障，或者SQL出现了异常，事务不能继续执行，系统将事务中对数据库的所有已完成的操作全部取消，回滚到事务开始时的状态。

常用的存储引擎有InnoDB（MySQL5.5以后默认的存储引擎）和MyISAM（MySQL5.5之前默认的存储引擎），其中InnoDB支持事务处理机制，而MyISAM不支持。

2. MySQL事务操作

MySQL 中可以有两种方式进行事务的操作：

1. 自动提交事务(MySQL默认)

2. 手动提交事务

2.1 手动提交事务

功能	语句
开启事务	start  transaction; 或 begin;
提交事务	commit;
回滚事务	rolldack；

1. start  transaction 或 begin 这个语句显式地标记一个事务的起始点。手动开启事务后，事务不再是自动提交。

2. commit 表示提交事务，即提交事务的所有操作，就是将事务中所有对数据库的更新都写到磁盘上的物理数据库中，事务正常结束。

3. rolldack 表示撤销事务，即在事务运行的过程中发生了某种故障，事务不能继续执行，系统将事务中对数据库的所有已完成的操作全部撤销，回滚到事务开始时的状态。

2.2 手动提交事务的流程

• 手动开启事务 start transaction。手动开启事务后，事务不再是自动提交。

• 提交事务 commit。没有出现任何问题，提交事务 数据就会持久化到本地磁盘。

• 回滚事务 rollback。出现问题回滚事务，回滚事务要在提交事务之前操作,一旦事务完成了提交，就不能再回滚. 如出现宕机等情况事务会自动回滚。

示例 ：

-- 开启事务
start transaction;

-- 执行多条SQL语句
update account set money = money-500 where name = 'tom';
update account set money = money+500 where name = 'jack';

-- 提交事务(没发生任何问题提交)
commit;

-- 回滚事务(出现问题回滚，如果出现宕机等原因事务会自动回滚)
rollback;

2.3 事务的四大特性 ACID（重点）

原子性 （Atomicity）	一个事务要么全部提交成功，要么全部失败回滚，不能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性 。
一致性（Consistency）	指事物必须是数据库从一个一致性状态到另一个一致性状态。一致性规定事务提交前后只存在两个状态，提交前的状态和提交后的状态。事务按照预期生效，数据的状态是预期的状态。
隔离性 （Isolation）	事务的隔离性是多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作数据所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。
持久性 （Durability）	持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。

3. MySQL事务的问题及解决

3.1 并发访问产生的问题（重点）

事务在操作时的理想状态：所有的事务之间保持隔离，互不影响。因为并发操作，多个用户同时访问同一个数据，可能引发并发访问的问题，破坏数据的完整性 。

脏读	A事务读取B事务尚未提交的数据并在此基础上操作，而B事务执行回滚，那么A读取到的数据就是脏数据。
不可重复读	一个事务中两次读取的数据内容不一致,要求的是在一个事务中多次读取时数据是一致的.这是进行update操作时引发的问题。
幻读	事务A重新执行一个查询，返回一系列符合查询条件的行，发现其中插入了被事务B提交的行。

3.2 四种隔离级别

通过设置隔离级别,可以防止上面的三种并发问题. MySQL数据库有四种隔离级别级别高低从上到下。

1.串行化
当数据库系统使用SERIALIZABLE隔离级别时，一个事务在执行过程中完全看不到其他事务对数据库所做的更新。当两个事务同时操作数据库中相同数据时，如果第一个事务已经在访问该数据，第二个事务只能停下来等待，必须等到第一个事务结束后才能恢复运行。因此这两个事务实际上是串行化方式运行。脏读，不可重复读，幻读都不会出现

2.可重复读
当数据库系统使用REPEATABLE READ隔离级别时，一个事务在执行过程中可以看到其他事务已经提交的新插入的记录，但是不能看到其他事务对已有记录的更新。会出现幻读的情况。

3.读已提交
当数据库系统使用READ COMMITTED隔离级别时，一个事务在执行过程中可以看到其他事务已经提交的新插入的记录，而且还能看到其他事务已经提交的对已有记录的更新。不可重复读，幻读可能会出现。

4.读未提交
当数据库系统使用READ UNCOMMITTED隔离级别时，一个事务在执行过程中可以看到其他事务没有提交的新插入的记录，而且还能看到其他事务没有提交的对已有记录的更新。会出现脏读的问题。脏读，不可重复读，幻读可能会出现。

注意事项:

• 隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大。
• MVCC多版本控制机制，读取时采用快照读，读取的内容来源于快照，解决不可重复读，幻读。
• Oracle和SQLServer默认隔离级别为读已提交。Mysql默认隔离级别为可重复读。

3.3 隔离级别相关命令

• 查看隔离级别 ：select @@transaction_isolation;
• 设置隔离级别  

-- 设置隔离级别语法格式
set session transaction isolation level 隔离级别名称;
-- 如: 设置为读未提交
set session transaction isolation level read uncommitted;

-- read uncommitted 	读未提交 
-- read committed   	读已提交 
-- repeatable read  	可重复读 
-- serializable      	串行化

四、索引

1. 索引介绍

• 索引类似图书的目录，一种数据结构，通过索引可以快速的找到需要查询的内容。
• 索引和数据都是存储在.idb文件（InnoDB引擎）。
• 索引和数据存储在不同的文件中（MyISAM引擎）。

2. 索引的结构

索引在数据库底层有两种结构：BTREE和HASH。默认使用的是BTREE。

2.1 HASH结构

Hash底层实现是由Hash表来实现的，是根据键值 存储数据的结构。非常适合根据key查找value值，也就是单个key查询，或者说等值查询。

缺点:

1. 哈希表这种结构是不支持模糊查找，只能遍历这个表（哈希表是把索引字段映射成对应的哈希码然后再存放在对应的位置）。

2. 适合于精确的查找，不适合范围查询。

2.2 BTREE结构

 BTree分为B-Tree和B+Tree，MySQL数据库索引采用的B+Tree，B+Tree是在B-Tree上做了优化改造。

B-Tree结构：

• 索引值和data(数据)分布在整棵树结构中

• 每个节点可以存放多个索引值以及对应的data(数据)

• 树节点中的多个索引值从左到右升序排列

缺点:所有的节点都存放数据，数据会占用空间，导致存放的索引变少。

B+Tree结构

• 非叶子节点不存储data数据，只存储索引值，这样便于存储更多的索引值。

• 叶子节点包含了所有的索引值和data数据。

• 叶子节点用指针连接，提高区间的访问性能。

B+树进行范围查找时，只需要查找定位两个节点的索引值，然后利用叶子节点的指针进行遍历即可。B-树需要遍历范围内所有的节点和数据，显然B+Tree效率高。

2.3 其它树结构回顾

树结构	优点	缺点
二叉树	可以进行范围查询	树会失去平衡，在进行数据查询的时候需要比较N多次才行
平衡二叉树	可以通过算法自动的平衡	AVL树对平衡的要求比较严格，稍微有一点失衡直接就使用算法进行平衡，这个过程是比较耗费时间
红黑树	相当于二叉树和AVL树的中间产物，红黑树会追求绝对的平衡，所以不会有很多次的裂变	树特别深的话，比较起来还是很耗时的

3. 索引的优点

创建索引可以大大提高系统的查询性能。

• 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
• 可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
• 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的完整性方面特别有意义。
• 在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
• 通过使用索引，可以在查询的过程中 ，使用查询优化器，提高系统的性能。

4. 索引的缺点

• 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
• 索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间。如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
• 当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

5. 什么样的字段适合创建索引

 一般来说，应该在具备下述特性的列上创建索引：

• 在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
• 在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
• 在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
• 在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
• 在经常需要排序的列上创建索引，可加快排序查询时间；
• 在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

建立索引，一般按照select的where条件来建立，

比如： select的条件是where f1 and f2，那么如果我们在字段f1或字段f2上建立索引是没有用的，只有在字段f1和f2上同时建立索引才有用等。

6. 什么样的字段不适合创建索引

一般来说，不应该创建索引的这些列具有下述特点：

• 对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。
• 对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。
• 对于那些定义为text，image和bit数据类型的列不应该增加索引。
• 当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

7. 索引分类

7.1 索引种类

索引分为单列索引和组合索引。

• 单列索引就是只是给某个列加索引；
• 组合索引是给表中大于等于两个列添加索引。

7.2 单列索引

单列索引又分为：主键索引、普通索引和唯一索引。

7.2.1 主键索引

特点：添加了主键约束，自动创建主键索引。唯一 + 非空

创建主键索引的方式:

-- 1. 创建表时指定主键约束
create table 表名(
   字段1 类型 primary key,
   ...
);

-- 2. 为创建好表，但是并没有指定主键约束的表添加主键约束
alter table 表名 add primary key(字段名);

-- 3. 查看某张表中的所有索引
show index from 表名;

7.2.2 唯一索引

特点：添加了唯一约束，自动创建索引索引。手动添加唯一索引。唯一 可以为null。

创建索引的方式:

-- 创建表时指定唯一约束，会自动创建唯一索引
create table 表名(
   字段1 类型 unique,
   ...
);

-- 为创建好的表添加唯一索引
alter table 表名 add unique index [索引名称](字段名);

-- 为创建好的表添加唯一索引
create unique index <索引名称> on 表名(字段名);

7.2.3 普通索引

特点：建立在非主键约束，外键约束，唯一约束的列上。不唯一可以为null。

创建索引的方式:

-- 1. 创建表时创建普通索引
create table 表名(
   字段1 类型,
   ...,
   index [索引名称](字段名) -- 不指定索引名称，自动生成
);

-- 2. 为创建好的表添加普通索引
alter table 表名 add index [索引名称](字段名); -- 不指定索引名称，自动生成

-- 3. 为创建好的表添加普通索引
create index <索引名称> on 表 (字段名); -- 必须指定索引名称

7.3 组合索引

也叫联合索引,给表中大于等于两个列添加索引。

但是需要满足最左前缀，创建组合索引相当于创建了多个索引，一般把最常用的放在最左边。

 创建索引的方式:

-- 语法格式：
create index 索引名 on 表名(列1，列2...)

create index index3 on demo(col1,col2,col3)

create index index3 on demo(col1,col2)

相当于创建col1、col1-col2、col1-col2-col3、col1-col3四个索引。可以通过执行计划查询，如果执行计划类型为ref表示使用索引，如果类型为index表示没有匹配到合适索引。

查看MySQL的执行计划：

    const(主键查询) > ref （非唯一性索引扫描）> range （索引范围扫描）> index(扫描全部索引) > all(全表扫描)

7.4 全文索引

7.4.1创建

-- 创建表
create table tb_fulltext(
	id int(11) primary key auto_increment,
	name varchar(100),
    address varchar(200),
-- 方式1
    FULLTEXT index_name (name)
);
-- 方式2
ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT index_name(name);

7.4.2 使用

创建好的全文索引需要配合match(列，列) against(‘内容’)使用。

match中列必须和创建全文索引的列一样。例如创建全文索引是(id,name)（相当于组合索引），match(id)可以使用全文索引，match(name)无法使用全文索引，必须单独建立name列的全文索引。因为组合索引的最左前缀原则

-- 创建表
create table t8(
	id int(11) primary key auto_increment,
	name varchar(100),
  address varchar(200),
  FULLTEXT index_name (name) with parser ngram  -- 手动指定的拆词器，默认两个字符进行拆分
);

insert into t8 values(default, '你多大了呀', 'sh');
insert into t8 values(default, '你多大', 'sh');
insert into t8 values(default, '大了呀', 'sh');
insert into t8 values(default, '了呀', 'sh');
select * from t8 where match(name) against("多大");

against中内容有三种模式:

• 自然语言模式：IN NATURAL LANGUAGE MODE

• 布尔模式：IN BOOLEAN MODE

• 查询扩展模式：WITH QUERY EXPANSION

自然语言模式：拆分出来的关键字必须严格匹配。例如beijing只能通过beijing搜索，不能通过bei搜索。

select * from t8 where match(name) against("你多"); -- 自然模式

 布尔模式：支持特殊符号。即使对没有全文索引的列也可以进行搜索，但是非常慢。查询时必须从最左开始查询。

特殊符号	说明
+	一定要有(不含有该关键词的数据条均被忽略)
-	不可以有(排除指定关键词，含有该关键词的均被忽略)
>	提高该条匹配数据的权重值
<	降低该条匹配数据的权重值
~	将其相关性由正转负，表示拥有该字会降低相关性(但不像 - 将之排除)，只是排在较后面权重值降低
*	万用字，不像其他语法放在前面，这个要接在字符串后面。 因为搜索时只能满足最左前缀搜索like ‘内容%’，不能实现类似like ‘%内容%’这种
""	用双引号将一段句子包起来表示要完全相符，不可拆字

# 多* 可以搜索到内容。 多 不能搜索到内容
select * from t8 where match(name) against("多*" in boolean mode); -- 布尔模式

查询扩展：查询时进行扩展查询，发现和条件有关系的内容都查询出来  

select * from t8 where match(name) against("你多" with query expansion); -- 拓展模式

7.4.3 中文拆词器

由于中文是没有空格的，MySQL 从5.7.6开始内置ngram中文分词插件。可以设置把整个中文按照指定大小进行拆词。设置步骤如下：

1. 在my.ini中[mysqld]下添加参数，设置拆词长度（根据自己的需求进行完成即可

ngram_token_size=2

     2. 给address创建全文索引。注意后面的with parser ngram

create fulltext index index3 on ft(address)  with parser ngram;

8. 聚集索引和非聚集索引（面试题）

1. Innodb存储引擎：（索引和数据在同一个文件中）

• 聚集索引 （聚簇索引）：并不是索引的分类，索引值和行数据存储在一起，数据会按照索引的顺序进行存储。
• 主键索引为聚集索引的一种，也可以自定义聚集索引（很少自定义）。
• 表中没有主键索引，自动找一个唯一非空的索引作为聚集索引，自动创建一个隐藏的字段作为聚集索引。
•  非聚集索引 （非聚簇索引，二级索引 ，辅助索引）：并不是索引的分类，索引值和主键值存储在一起，根据索引值找到主键， 根据主键找到行数据（回表查询）                                       

2.  MyISAN存储引擎：（索引和数据在不同的文件中）

• 非聚集索引：索引值和行数据的地址存储在一起。                                                       

五、count(*),count(列),count(1)的区别

执行效果上：

• count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略为NULL的值。
• count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略为NULL的值。
• count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为null的计数，即某个字段值为NULL时，不统计。

执行效率上：

• 列名为主键，count(列名)会比count(1)快
• 列名不为主键，count(1)会比count(列名)快
• 如果表多个列并且没有主键，则 count(1 的执行效率优于 count（*）
• 如果有主键，则 select count（主键）的执行效率是最优的
• 如果表只有一个字段，则 select count（*）最优。

• 在InnoDB引擎中count(*)和count(1)性能没有什么差别

• count(列)需要看列和count(*)优化后的列情况，如果count(列)使用了非索引列，而表中包含索引列则count(*)更快。如果count（列）和count(*)优化后的是同一个列则性能没有什么差别。如果表中没有索引则count（列）和count(*)性能也没有什么差别。

六、索引优化

1 优化案例

1. 使用短索引（前缀索引）

   对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。

   例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是唯一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

   CREATE  INDEX  index_name  ON  table_name (column(length));

2. 索引列排序

   MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。

3. like语句操作

   一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引，而like “aaa%”（非前导模糊查询）可以使用索引。使用后，优化到range级别。

   explain select * from teacher where address like '%oracle%';

4. 不要在列上进行运算

   例如：select * from users where YEAR(adddate)<2007，将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成：select * from users where adddate<’2007-01-01′。

   应该把计算放在业务代码上完成，而不是交给数据库。

5. 范围列可以使用索引

   范围条件有：<、<=、>、>=、between等。

   范围列可以用到索引（联合索引必须是最左前缀），但是范围列后面的列无法用到索引，索引最多用于一个范围列，如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。所以where中把最主要的查询条件放在第一个。

   alter table teacher add column (age int(3));
   alter table teacher add column (weight int(3));
   select * from teacher;
   update teacher set age=10,weight=90 where id = 1;
   update teacher set age=20,weight=100 where id = 2;
   update teacher set age=30,weight=110 where id = 3;
   ​
   create index age_index on teacher(age);
   create index weight_index on teacher(weight);
   ​
   select * from teacher where age between 10 and 20 and weight between 90 and 100;

6. 类型转换会导致索引无效

   当列是文本类型时，把数值类型当作列的条件会弃用索引。

   explain select * from teacher where name = 20;

2. 总结

索引的级别：    const(主键查询) > ref （非唯一性索引扫描）> range （索引范围扫描）> index(扫描全部索引) > all(全表扫描)。

• 不要在where后的条件中进行列的运算和函数操作

• 模糊查询时，like‘%xxx%’，放弃使用索引二进行全表扫描。like‘xxx%’，可以使用索引索引级别为range。

• 类型转换会导致索引无效

MySQL只对以下操作符才使用索引：<,<=,=,>,>=,between,in,以及某些时候的like(不以通配符%或_开头的情形)。而理论上每张表里面最多可创建16个索引，不过除非是数据量真的很多，否则过多的使用索引也不是那么好玩的。

建议：一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

七、视图

1. 什么是视图

1. 视图是一种虚拟表

2. 视图建立在已有表的基础上，视图建立依赖的这些表称为基表

3. 向视图提供数据内容的语句为 SELECT 语句，可以将视图理解为存储起来的 SELECT 语句

4. 视图向用户提供基表数据的另一种表现形式

2. 视图的作用

简化复杂的查询

1. 视图本身就是一条查询SQL，我们可以将一次复杂的查询构建成一张视图，用户只要查询视图就可以获取想要得到的信息(不需要再编写复杂的SQL)，可以理解为查询视图就相当于将创建视图的SQL再次执行一次

2. 视图主要就是为了简化复杂查询

3. 视图的使用

语法格式：

-- 创建视图
create view 视图名称 as select语句; 
-- view: 表示视图
-- as: 表示视图要执行的操作
-- select: 向视图提供数据内容
-- 查询视图和查询表一样
select * from 视图名称;
-- 删除视图
drop view 视图名称;

示例：

#1 显示所有类别名称以及其对应的商品名称，商品价格
select * from category c left join products p on c.cid = p.cid;
#2 把上边的查询语句，创建为一张试图
create view category_products_view 
as 
select c.cname，p.pname，p.price from category c left join products p on c.cid = p.cid;
#3 查询视图(相当于执行 #1的操作)
select * from category_products_view;

-- 需求: 将查询各个分类下的商品平均价格和类别名称，创建为一张视图.
create view cate_dep_view as
select c.cname，avg(price) from category c left join products p 
on c.cid = p.cid group by c.cname;

4. 视图与表的区别

• 视图是建立在表的基础上，表存储数据库中的数据，而视图只是做一个数据的展示

• 通过视图不能改变表中数据（一般情况下视图中的数据都是表中的列 经过计算得到的结果,不允许 更新）

• 删除视图，表不受影响，而删除表，视图不再起作用

八、存储过程

1. 存储过程介绍

存储过程就是数据库中保存(Stored)的一系列SQL命令（Procedure）的集合。也可以将其看作相互之间有关系的SQL命令组织在一起形成的一个方法。

2. 存储过程的优点

• 提高执行性能。

• 可减轻网络负担

• 可将数据库的处理黑匣子化。

3. 案例

-- 定义一个存储过程
DELIMITER //
create procedure myproc1(in name varchar(10))
begin
	if name is null or name = '' then
		select * from emp;
	else
		select * from emp where ename like concat('%'，name，'%');
	end if;
end;
//
DELIMITER ;

-- 运行存储过程
call myproc1('');
call myproc1('精');

-- 删除存储过程
drop procedure myproc1;

-- 定义存储过程，有返回值
DELIMITER //
create procedure myproc2(in name varchar(10)，out num int(4))
begin
	if name is null or name = '' then
		select * from emp;
	else
		select * from emp where ename like concat('%',name,'%');
	end if;
	select found_rows() into num;
end
//
DELIMITER ;

-- 运行存储过程
call myproc2('精',@num);
select @num;

create procedure 存储过程名称(参数);//可以无参，也可以带参数，和java的方法名差不多

有参数的设置：（in|out|inout 参数名称 数据类型）

in:输入参数，表示该参数的值必须调用存储过程时指定

out:输出参数，表示可以被存储过程改变，并且可以返回

inout：输入输出参数，在调用时指定，可以被改变和返回

说明：

1. 分隔符

   MySQL默认以";"为分隔符，如果没有声明分割符，则编译器会把存储过程当成SQL语句进行处理，因此编译过程会报错，所以要事先用“DELIMITER //”声明当前段分隔符，让编译器把两个"//"之间的内容当做存储过程的代码；“DELIMITER ;”的意思是把分隔符还原。

2. 局部变量

   在mysql中声明局部变量使用@+变量名。(两个@是系统变量)

 

九、数据控制语言(DCL)

1. 用户管理

MySQL中可创建不同的用户，并分配不同的权限，保证MySQL中数据的安全性。

MySQL用户主要包括两种：

• root用户：为超级管理员拥有MySQL提供的所有权限。
• 普通用户:：权限取决于该用户在创建时被赋予的权限有哪些. 没有赋予任何权限，只有可以登录mysql的权限。用户表存在于mysql库中的user表中，要先选择mysql库再进行操作

 语法格式:

-- 查询所有用户
use mysql;
select * from user;

-- 创建用户
create user '用户名'@'主机名' identified by '密码'; 
-- 主机名: localhost 只能本机连接  % 所有都可以连接

-- 修改用户密码
alter user '用户名'@'主机名' identified by '密码';

-- 删除用户
drop user '用户名'@'主机名'; 

2. 权限管理

• MySQL通过权限管理机制可以给不同的用户授予不同的权限，从而确保数据库中数据的安全性

• 只能给存在的用户授权

• 新创建的用户只有登录的权限(USAGE)

语法格式:

-- 为某个用户授权
grant 权限1，权限2 ... on 数据库名.表名 to '用户名'@'主机名';

-- 查看某个用户有哪些权限
show grants for '用户名'@'主机名';

-- 撤销用户权限
revoke 权限1，... on 数据库名.表名 from '用户名'@'主机名';

-- 刷新权限(添加，撤销授权之后一定要刷新权限)
flush privileges;

 

3. 角色管理

角色是指定的权限集合，和用户帐户一样可以对角色进行权限的授予和撤销。如果用户被授予角色，则该用户就拥有了该角色的权限。

语法格式：

-- 创建角色
create role '角色名称'，...;

-- 为角色授权
grant 权限1，权限2，... on 数据库名.表名 to '角色名称';

-- 为用户分配角色
grant '角色名称' to '用户名'@'主机名';

-- 撤销角色的权限
revoke 权限1，... on 数据库名.表名 from '角色名称';

4. 开启远程连接

# 创建用户
create user 'cy'@'%' identified by '123456';

#授权
#grant all on *.* to 'cy'@'%';
grant select on *.* to 'cy'@'%';

#刷新权限
flush privileges;