本文原作者为动力节点教学总监杜老师老杜在其课老杜带你学_mysql 入门基础(mysql 基础视频+数据库实战)所写讲课笔记
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原视频下方文字描述如下:
本套是 MySQL 数据库视频教程是动力节点教学总监杜老师讲述,其中详细讲解了 MySQL 的相关知识,包括 MySQL 概述,MySQL 应用环境,MySQL 系统特性,MySQL 初学基础,MySQL 管理工具,如何安装 MySQL 及 MySQL 新特性,通过观看本套 Java 视频教程就可掌握 MySQL 全套知识
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
id(idIndex) name(nameIndex) ...
---------------------------------------
1 zhangsan ...
2 lisi ...
3 wangwu ...
4 zhaoliu ...
5 hanmeimei ...
6 jack ...
---------------------------------------
select * from t_user where 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!)
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,遵循左小右大原则存放。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
注意
什么条件下,我们会考虑给字段添加索引呢?
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:
// 给 emp 表的 ename 字段添加索引,起名:emp_ename_index
mysql> create index emp_ename_index on emp(ename);
删除索引:
// 将 emp 表上的 emp_ename_index 索引对象删除
mysql> drop index emp_ename_index on emp;
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 |
+----+-------------+-------+------+-----------------+-----------------+---------+-------+------+-------------+
扫描 1 条记录,说明使用了索引,type=ref
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 |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
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 |
+----+-------------+-------+------+-----------------+------+---------+------+------+-------------+
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 |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
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 |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
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 |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
还有部分失效原因,遇到问题后上网查找
索引在数据库当中分了很多类
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;
创建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。
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 |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+
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。
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。
视图对象存储在硬盘上的,不是内存当中,不会消失。
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。
注意:在 windows 的 dos 命令窗口中:
mysqldump bjpowernode>D:\bjpowernode.sql -uroot -p123456
可以导出指定的表吗?
mysqldump bjpowernode emp>D:\bjpowernode.sql -uroot -p123456
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。
要求任何一张表必须有主键,每一个字段原子性不可再分。
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。
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。
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 zs@gmail.com,1359999999
1002 李四 ls@gmail.com,13699999999
1001 王五 ww@163.net,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 zs@gmail.com 13599999999
1002 李四 ls@gmail.com 13699999999
1003 王五 ww@163.net 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
-------------------------
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。
没有拆分表之前:一张表
t_user
id login_name login_pwd real_name email ...
-------------------------------------------------------------
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 ... 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。
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