零基础如何在1小时内入门 MySQL

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春招之后，部门又来了好多小鲜肉，其中有部分同学是没有用过MySQL的，我把自己以前做过的笔记又重新整理了一番，希望能够对新同学有帮助！

什么是DML、DDL、DCL、TCL？

DML（data manipulation language）：

它们是SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE，就象它的名字一样，这4条命令是用来对数据库里的数据进行操作的语言

DDL（data definition language）：主要的命令有CREATE、ALTER、DROP等，DDL主要是用在定义或改变表（TABLE）的结构，数据类型，表之间的链接和约束等初始化工作上，他们大多在建立表时使用

DCL（Data Control Language）：是数据库控制功能。是用来设置或更改数据库用户或角色权限的语句，包括（grant,deny,revoke等）语句。在默认状态下，只有sysadmin,dbcreator,db_owner或db_securityadmin等人员才有权力执行DCL

TCL（Transaction Control Language）：事务控制语言，包括：set transaction\rollback\savepoin

MySQL常用命令

DDL

创建数据库

create database 数据库名;

查看数据库列表

show databases;

使用数据库

use 数据库名;

删除数据库

drop database 数据库名;

创建数据表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `codes_user`(
->    `user_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
->    `user_title` VARCHAR(100) NOT NULL,
->    `user_author` VARCHAR(40) NOT NULL,
->    `submission_date` DATE,
->    PRIMARY KEY ( `user_id` )
-> )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

查看数据表设计

方法一

desc 表名

方法二

show create table 表名

删除数据表

drop table 表名;

清空表

truncate table 表名;

或者

delete from 表名;

删除字段

ALTER TABLE 表名 DROP 字段名;

新增字段

ALTER TABLE 表名 ADD 字段名 INT; # INT 是字段类型

修改字段类型

ALTER TABLE 表名 MODIFY 字段名 CHAR(10); # 修改字段类型

修改字段

ALTER TABLE 表名 CHANGE 旧字段名 新字段名 BIGINT; # BIGINRT 是新字段的数据类型

创建索引

# 方法一
alter table 表名 add index 索引名(字段1,字段2...);   # 创建普通索引
alter table 表名 add unique 索引名(字段1,字段2...);   # 创建unique索引
alter table 表名 add primary 索引名(字段1,字段2...);   # 创建主键索引

# 方法二
create index 索引名 on 表名 (字段1，字段2...);   # 创建普通索引

查看索引信息

SHOW INDEX FROM 表名\G;

删除索引

ALTER TABLE 表名 DROP INDEX 索引名
DROP INDEX 索引名 ON 表名

DQL and DML

查询

查询结果去重

select distinct 字段名 from 表名;

限制 limit与offset

select * from 表名 limit 5; # 只检索5条数据
select * from 表名 limit 5 offset 10; # 从第5条数据开始，取10条数据

排序 order by

select * from 表名 order by id; # ASC 默认是升序排列
select * from 表名 order by id desc; # DESC 默认是升序排列

数据过滤

or与and

select * from TB_User where （ score=100 or score=200) and age>18;
# or 的优先级小于 and，需要加括号

in 与 not in

select * from TB_User where age in (20, 21)

between..and

select * from TB_User where age between 18 and 20

模糊匹配关键字 like

# “%” 表示任意多个字符
# 完全匹配张三
select * from TB_User where name like '张三';
# 以张三结尾
select * from TB_User where name like '%张三';
# 以张三开头
select * from TB_User where name like '张三%';
# 结果包含张三
select * from TB_User where name like '%张三%';
# “_” 表示任意单个字符
select * from TB_User where name like '_张三';
select * from TB_User where name like '张三_';

正则匹配关键字 regexp

# 以张三开头
select * from TB_User where name regexp '^张三';
# 以张三结尾
select * from TB_User where name regexp '张三$';
# “.” 匹配任意一个字符
select * from TB_User where name regexp '.三';
# 匹配以姓是张、赵的学生
SELECT * FROM tb_student WHERE `name` REGEXP '^[张赵]';
# 匹配“张张张三”
SELECT * FROM tb_student WHERE `name` REGEXP '张{3}';

拼接字段

select Concat(name, '(', age, ')') from user order by age;

内置函数

select AVG(price) AS avg_price from TB_Order where orderID='100'; # 返回某列的平均值
select Count(*) from TB_User # 返回user表行数 count(*) 不省略null值
select Max(score) from TB_Student # 返回最大值
select Min(score) from TB_Student # 返回最小值
select SUM(score) from TB_Student where name='老王'; # 返回求和

分组

group by 以某个字段进行分组

select name, AVG(score) as avg_score from TB_Student group_by name; 
# 统计每个学生的平均分

having 过滤分组，having后面一般跟聚合函数使用，且需要和group by配合使用

select name, AVG(score) as avg_score from TB_Student group_by name having avg_score>90; 
# 统计每个学生的平均分，并且过滤出平均分大于90的记录

SELECT 子句顺序

select > from > where > group by > having > order by > limit

联结查询 JOIN

内联查询

# 假设 TB_A 与 TB_B 有公共字段 a
# 写法一
select a, b from TB_A, TB_B where TB_A.a = TB_B.a
# 写法二
select a, b from TB_A inner join TB_B on TB_A.a = TB_B.a

自联结

select student, score from TB_Student where tag = (select tag from TB_StudentTag where tag = '优秀' );

外部连结（左连结和右连结）

# 假设 TB_A 与 TB_B 有公共字段 a
select TB_A.a, TB_b.b from TB_A left outer JOIN TB_B ON TB_A.a = TB_B.a;

全连结

select TB_A.a, TB_B.b from TB_A full join TB_B on TB_A.a=TB_B.a;

附上 sql 各种联结查询图解

组合查询 UNION

# 使用场景：
# 1、单表执行多个查询，按单个查询返回数据
# 2、在单个查询中，从不同的表返回类似结构的数据

# 数据去重 union
select A.key1 from A union select B.key1 from B;
# 数据不去重 union all
select A.key1 from A union all select B.key1 from B;

增加

INSERT INTO 表名 VALUES(值1,值2...);
INSERT INTO 表名(字段1,字段2...) VALUES(值1,值2...);
INSERT INTO 表名(字段1,字段2...) select 字段1,字段2... from 表名（可以是其他表）;

修改

update 表名 set 字段名 = 新值 where id = '100';

删除

# 删除 id 为 '100' 的数据
delete from 表名 where id = '100';

DCL

数据库授权

grant all privileges  on *.* to root@'%' identified by "root_pwd";

mysql复制表

语法：mysqldump -u用戶名 -p密码 -d 数据库名表名 > 脚本名;

# 导出整个数据库结构和数据
mysqldump -h localhost -uroot -p123456 database > dump.sql
# 导出单个数据表结构和数据
mysqldump -h localhost -uroot -p123456  database table > dump.sql
# 导出整个数据库结构（不包含数据）
mysqldump -h localhost -uroot -p123456  -d database > dump.sql
# 导出单个数据表结构（不包含数据）
mysqldump -h localhost -uroot -p123456  -d database table > dump.sql

如何进行慢查询分析

explain select sql语句

结果分析

type（从最优到最差）：const > eq_reg > ref > range > index > all

key ：若为null，则没有使用索引

key_len ：索引长度，越短越好

SQL优化方法

1. 索引优化，添加复合索引
2. 分表，大表拆小表
3. 尽量避免 select *，杜绝 select * from tb_name
4. 尽量避免 select * from tb_name where name like 'xxx'
5. 避免在大表上的 group by，order by，offset 操作
6. WHERE查询条件，尽量按照添加的索引顺序来写

非关系型数据库和关系型数据库的比较

关系型数据库：MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、SQLite

优点：

1. 查询能力高，可以操作很复杂的查询

2. 一致性高。在数据同步时，一般采用锁来保证数据的可靠性，在处理数据时，对表进行封锁来保证操作的时候其他操作不能改变查询范围的数据

3. 表具有逻辑性，易于理解

缺点：

1. 不适用高并发读写

2. 不适用海量数据高效读写

3. 层次多，扩展性低

4. 维护一致性开销大

5. 涉及联表查询，复杂，慢

非关系型数据库：Hbase、Redis、MongoDB、Memcached

优点：

1. 由于数据之间没有关系，所以易扩展，也易于查询

2. 数据结构灵活，每个数据都可以有不同的结构

3. 由于降低了一致性的要求，所以查询速度更快

缺点：

1. 数据准确度没有那么高

事务的四大特征是什么？

特点：原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）

什么是脏读、不可重复读、幻读？

脏读

脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。（未提交读）

不可重复读

是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读到的的数据可能是不一样的。这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的，（不可重复读）

幻读

是指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。那么，以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行，就好象发生了幻觉一样。

如何避免脏读、不可重复读、幻读？

隔离级别设置为：可串行化（Serializable）【锁表】

事务隔离级别有哪些？

从上到下，级别提高

1. 读未提交（read uncommited）【隔离级别最低，并发性能高】（脏读、不可重复读、幻读）

2. 读已提交（read commited）【锁定正在读取的行】（不可重复读、幻读）

3. 可重复读（repeatable read）【锁定所读区的所有行】（幻读）4. 可串行化（serializable）【锁表】

细心的同学可能会看到，示例的sql语句关键字有大写的，也有小写的。当然不管大写还是小写，都能执行成功，但是本文最后，还是有两点补充要送给大家。

1. SQL语句关键字尽量用大写书写

2. 千万不要在同一条SQL语句中出现关键字既有大写也有小写的情况