1. 初识MySQL

1.1 什么是数据库

数据库 ( DataBase , 简称DB )

概念 : 长期存放在计算机内,有组织,可共享的大量数据的集合,是一个数据 "仓库"

作用 : 保存,并能安全管理数据(如:增删改查等),减少冗余...

数据库总览 :

• 关系型数据库 ( SQL )

• • MySQL , Oracle , SQL Server , SQLite , DB2 , ...
  • 关系型数据库通过外键关联来建立表与表之间的关系

• 非关系型数据库 ( NOSQL )

• • Redis , MongoDB , ...
  • 非关系型数据库通常指数据以对象的形式存储在数据库中，而对象之间的关系通过每个对象自身的属性来决定

1.2 什么是DBMS

数据库管理系统 ( DataBase Management System )

数据库管理软件 , 科学组织和存储数据 , 高效地获取和维护数据

为什么要说这个呢?

因为我们要学习的MySQL应该算是一个数据库管理系统.

1.3 MySQL简介

概念 : 是现在流行的开源的,免费的 关系型数据库

历史 : 由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。

特点 :

• 免费 , 开源数据库
• 小巧 , 功能齐全
• 使用便捷
• 可运行于Windows或Linux操作系统
• 可适用于中小型甚至大型网站应用

官网 : www.mysql.com/

1.4 SQLyog

可手动操作,管理MySQL数据库的软件工具

特点 : 简洁 , 易用 , 图形化

)

使用SQLyog管理工具自己完成以下操作 :

• 连接本地MySQL数据库

• 新建MySchool数据库

• • 字段
  • GradeID : int(11) , Primary Key (pk)
  • GradeName : varchar(50)
  • 数据库名称MySchool
  • 新建数据库表(grade)

在历史记录中可以看到相对应的数据库操作的语句 .

连接数据库

打开MySQL命令窗口

• 在DOS命令行窗口进入 安装目录\mysql\bin
• 可设置环境变量，设置了环境变量，可以在任意目录打开！

连接数据库语句 : mysql -h 服务器主机地址 -u 用户名 -p 用户密码

注意 : -p后面不能加空格,否则会被当做密码的内容,导致登录失败 !

几个基本的数据库操作命令 :

update user set password=password('123456')where user='root'; 修改密码
flush privileges; 刷新数据库
show databases; 显示所有数据库
use dbname；打开某个数据库
show tables; 显示数据库mysql中所有的表
describe user; 显示表mysql数据库中user表的列信息
create database name; 创建数据库
use databasename; 选择数据库

exit; 退出Mysql
? 命令关键词 : 寻求帮助
-- 表示注释

2. 数据库操作

2.1 结构化查询语句分类

数据库操作

行操作数据库

创建数据库 : create database [if not exists] 数据库名;

删除数据库 : drop database [if exists] 数据库名;

查看数据库 : show databases;

使用数据库 : use 数据库名;

学习方法：

对照SQLyog工具自动生成的语句学习

固定语法中的单词需要记忆

2.2 创建数据表

属于DDL的一种，语法 :

create table [if not exists] `表名`(
    '字段名1' 列类型 [属性][索引][注释],
    '字段名2' 列类型 [属性][索引][注释],
    #...
    '字段名n' 列类型 [属性][索引][注释]
)[表类型][表字符集][注释];

说明 : 反引号用于区别MySQL保留字与普通字符而引入的 (键盘esc下面的键).

2.3 数据值和列类型

列类型 : 规定数据库中该列存放的数据类型

• 数值类型

tinyint

smallint

• 字符串类型

char

varchar

• 日期和时间型数值类型

date

• NULL值

理解为 "没有值" 或 "未知值"

不要用NULL进行算术运算 , 结果仍为NULL

2.4 数据字段属性

1. UnSigned

   • 无符号的

   • 声明该数据列不允许负数 .

2. ZEROFILL

   • 0填充的

   • 不足位数的用0来填充 , 如int(3),5则为005

3. Auto_InCrement

   • 自动增长的 , 每添加一条数据 , 自动在上一个记录数上加 1(默认)

   • 通常用于设置主键 , 且为整数类型

   • 可定义起始值和步长

     • 当前表设置步长(AUTO_INCREMENT=100) : 只影响当前表
     • SET @@auto_increment_increment=5 ; 影响所有使用自增的表(全局)

4. NULL 和 NOT NULL

   • 默认为NULL , 即没有插入该列的数值

   • 如果设置为NOT NULL , 则该列必须有值

5. DEFAULT

   • 默认的

   • 用于设置默认值

   • 例如,性别字段,默认为"男" , 否则为 "女" ; 若无指定该列的值 , 则默认值为"男"的值

-- 目标 : 创建一个school数据库
-- 创建学生表(列,字段)
-- 学号int 登录密码varchar(20) 姓名,性别varchar(2),出生日期(datatime),家庭住址,email
-- 创建表之前 , 一定要先选择数据库

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `student` (
  `id` int(4) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '学号',
  `name` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '匿名' COMMENT '姓名',
  `pwd` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '123456' COMMENT '密码',
  `sex` varchar(2) NOT NULL DEFAULT '男' COMMENT '性别',
  `birthday` datetime DEFAULT NULL COMMENT '生日',
  `address` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '地址',
  `email` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

-- 查看数据库的定义
SHOW CREATE DATABASE school;
-- 查看数据表的定义
SHOW CREATE TABLE student;
-- 显示表结构
DESC student;  -- 设置严格检查模式(不能容错了)SET sql_mode='STRICT_TRANS_TABLES';

2.5 数据表的类型

设置数据表的类型

CREATE TABLE 表名(
   -- 省略一些代码
   -- Mysql注释
   -- 1. # 单行注释
   -- 2. /*...*/ 多行注释
)ENGINE = MyISAM (or InnoDB)

-- 查看mysql所支持的引擎类型 (表类型)
SHOW ENGINES;

MySQL的数据表的类型 : MyISAM , InnoDB , HEAP , BOB , CSV等...

常见的 MyISAM 与 InnoDB 类型：

经验 ( 适用场合 ) :

• 适用 MyISAM : 节约空间及相应速度

• 适用 InnoDB : 安全性 , 事务处理及多用户操作数据表

数据表的存储位置

• MySQL数据表以文件方式存放在磁盘中

  • 包括表文件 , 数据文件 , 以及数据库的选项文件

  • 位置 : Mysql安装目录\data\下存放数据表 . 目录名对应数据库名 , 该目录下文件名对应数据表 .

• 注意 :

• * . frm -- 表结构定义文件

• * . MYD -- 数据文件 ( data )

• . MYI -- 索引文件 ( index )

InnoDB类型数据表只有一个 *.frm文件 , 以及上一级目录的ibdata1文件

MyISAM类型数据表对应三个文件 :

设置数据表字符集

我们可为数据库,数据表,数据列设定不同的字符集，设定方法 :

• 创建时通过命令来设置 , 如 : CREATE TABLE 表名()CHARSET = utf8;

• 如无设定 , 则根据MySQL数据库配置文件 my.ini 中的参数设定

2.6 修改数据库

修改表 ( ALTER TABLE )

修改表名 :ALTER TABLE 旧表名 RENAME AS 新表名

添加字段 : ALTER TABLE 表名 ADD字段名 列属性[属性]

修改字段 :

• ALTER TABLE 表名 MODIFY 字段名 列类型[属性]

• ALTER TABLE 表名 CHANGE 旧字段名 新字段名 列属性[属性]

删除字段 : ALTER TABLE 表名 DROP 字段名

删除数据表

语法：DROP TABLE [IF EXISTS] 表名

• IF EXISTS为可选 , 判断是否存在该数据表

• 如删除不存在的数据表会抛出错误

其他

1. 可用反引号（`）为标识符（库名、表名、字段名、索引、别名）包裹，以避免与关键字重名！中文也可以作为标识符！
2. 每个库目录存在一个保存当前数据库的选项文件db.opt。
3. 注释： 单行注释 # 注释内容 多行注释 /* 注释内容 */ 单行注释 -- 注释内容 (标准SQL注释风格，要求双破折号后加一空格符（空格、TAB、换行等）)
4. 模式通配符： _ 任意单个字符 % 任意多个字符，甚至包括零字符 单引号需要进行转义 '
5. CMD命令行内的语句结束符可以为 ";", "\G", "\g"，仅影响显示结果。其他地方还是用分号结束。delimiter 可修改当前对话的语句结束符。
6. SQL对大小写不敏感 （关键字）
7. 清除已有语句：

3. MySQL数据管理

3.1 外键

外键概念

如果公共关键字在一个关系中是主关键字，那么这个公共关键字被称为另一个关系的外键。由此可见，外键表示了两个关系之间的相关联系。以另一个关系的外键作主关键字的表被称为主表，具有此外键的表被称为主表的从表。

在实际操作中，将一个表的值放入第二个表来表示关联，所使用的值是第一个表的主键值(在必要时可包括复合主键值)。此时，第二个表中保存这些值的属性称为外键(foreign key)。

外键作用

保持数据一致性，完整性，主要目的是控制存储在外键表中的数据,约束。使两张表形成关联，外键只能引用外表中的列的值或使用空值。

创建外键

1. 建表时指定外键约束

-- 创建外键的方式一 : 创建子表同时创建外键

-- 年级表 (id\年级名称)
CREATE TABLE `grade` (
`gradeid` INT(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '年级ID',
`gradename` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '年级名称',
PRIMARY KEY (`gradeid`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8

-- 学生信息表 (学号,姓名,性别,年级,手机,地址,出生日期,邮箱,身份证号)
CREATE TABLE `student` (
`studentno` INT(4) NOT NULL COMMENT '学号',
`studentname` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '匿名' COMMENT '姓名',
`sex` TINYINT(1) DEFAULT '1' COMMENT '性别',
`gradeid` INT(10) DEFAULT NULL COMMENT '年级',
`phoneNum` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '手机',
`address` VARCHAR(255) DEFAULT NULL COMMENT '地址',
`borndate` DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '生日',
`email` VARCHAR(50) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
`idCard` VARCHAR(18) DEFAULT NULL COMMENT '身份证号',
PRIMARY KEY (`studentno`),


KEY `FK_gradeid` (`gradeid`),
CONSTRAINT `FK_gradeid` FOREIGN KEY (`gradeid`) REFERENCES `grade` (`gradeid`)


) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8

2. 建表后修改

-- 创建外键方式二 : 创建子表完毕后,修改子表添加外键
ALTER TABLE `student`
ADD CONSTRAINT `FK_gradeid` FOREIGN KEY (`gradeid`) REFERENCES `grade` (`gradeid`);
-- ALTER TABLE `表` ADD CONSTRAINT `约束名` FOREIGN KEY (`作为外键的列`) REFERENCES `哪个表` (`哪个字段`);

以上操作都是物理外键，数据库级别的外键，不建议使用！（避免数据库过多造成困扰，了解即可）；

最佳实践：

• 数据库是单纯的表，用来存数据，只有行（数据）和列（字段）；
• 我们想使用多张表的数据，想使用外键（程序去实现）；

删除外键

操作：删除 grade 表，发现报错

注意 : 删除具有主外键关系的表时 , 要先删子表 , 后删主表

-- 删除外键
ALTER TABLE student DROP FOREIGN KEY FK_gradeid;
-- 发现执行完上面的,索引还在,所以还要删除索引
-- 注:这个索引是建立外键的时候默认生成的
ALTER TABLE student DROP INDEX FK_gradeid;

3.2 DML语言

数据库意义 ： 数据存储、数据管理

管理数据库数据方法：

• 通过SQLyog等管理工具管理数据库数据
• 通过DML语句管理数据库数据

DML语言 ：数据操作语言

• 用于操作数据库对象中所包含的数据

• 包括 :

• • INSERT (添加数据语句)
  • UPDATE (更新数据语句)
  • DELETE (删除数据语句)

添加数据

INSERT

语法：

INSERT INTO 表名[(字段1,字段2,字段3,...)] VALUES('值1','值2','值3')

注意 :

• 字段或值之间用英文逗号隔开 .
• ' 字段1,字段2...' 该部分可省略 , 但添加的值务必与表结构,数据列,顺序相对应,且数量一致 .
• 可同时插入多条数据 , values 后用英文逗号隔开 .

-- 使用语句如何增加语句?
-- 语法 : INSERT INTO 表名[(字段1,字段2,字段3,...)] VALUES('值1','值2','值3')
INSERT INTO 'grade'('gradename') VALUES ('大一');

-- 主键自增,那能否省略呢?
INSERT INTO 'grade' VALUES ('大二');

-- 查询:INSERT INTO grade VALUE ('大二')错误代码：1136
Column count doesn`t match value count at row 1

-- 结论:'字段1,字段2...'该部分可省略 , 但添加的值务必与表结构,数据列,顺序相对应,且数量一致.

-- 一次插入多条数据
INSERT INTO 'grade'('gradename') VALUES ('大三'),('大四');

练习题目

自己使用INSERT语句为课程表subject添加数据 . 使用到外键.

修改数据

update命令

语法：

UPDATE 表名 SET column_name=value [,column_name2=value2,...] [WHERE condition];

-- 修改学员的名字，忘了带简介
UPDATE 'student' SET 'name'='余大王' WHERE id = 1;

-- 不指定情况下会修改所有的表(没有WHERE条件)!所有的name都为张三；
UPDATE 'student' SET 'name'='张三'

-- 修改多个属性，用逗号隔开
UPDATE 'student' SET 'name' = '与大王','sex'='男' WHERE id = 1

--通过多个条件定位数据
UPDATE 'student' SET 'name' = '与大王','sex'='男' WHERE id = 1 AND sex = '女'

注意 :

• column_name 为要更改的数据列
• value 为修改后的数据 , 可以为变量 , 具体指 , 表达式或者嵌套的SELECT结果
• condition 为筛选条件 , 如不指定则修改该表的所有列数据

where条件子句

可以简单的理解为 : 有条件地从表中筛选数据

运算符	含义	范围	结果
=	等于	5=6	false
<>或!=	不等于	5<>6	true
>	大于	5>6	false
<	小于	5<6	true
>=	大于等于	5>=6	false
<=	小于等于	5<=6	true
BETWEEN...AND...	在某个范围之间	BETWEEN 5 AND 6
AND	并且	5>1 AND 1>2	false
OR	或	5>1 OR 1>2	true

删除数据

DELETE命令

语法：

DELETE FROM 表名 [WHERE condition];

注意：condition为筛选条件 , 如不指定则删除该表的所有列数据

-- 删除最后一个数据
DELETE FROM 'grade' WHERE id = 5

TRUNCATE命令--truncate

作用：用于完全清空表数据 , 但表结构 , 索引 , 约束等不变 ;

语法：

TRUNCATE [TABLE] table_name;

-- 清空年级表
TRUNCATE grade

注意：DELETE于DELETE命令区别

• 相同 : 都能删除数据 , 不删除表结构 , 但TRUNCATE速度更快

• 不同 :

• • 使用TRUNCATE TABLE 重新设置AUTO_INCREMENT计数器
  • 使用TRUNCATE TABLE不会对事务有影响 （事务后面会说）

测试：

-- 创建一个测试表
CREATE TABLE `test` (
`id` INT(4) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`coll` VARCHAR(20) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8

-- 插入几个测试数据
INSERT INTO test(coll) VALUES('row1'),('row2'),('row3');

-- 删除表数据(不带where条件的delete)
DELETE FROM test;
-- 结论:如不指定Where则删除该表的所有列数据,自增当前值依然从原来基础上进行,会记录日志.

-- 删除表数据(truncate)
TRUNCATE TABLE test;
-- 结论:truncate删除数据,自增当前值会恢复到初始值重新开始;不会记录日志.

-- 同样使用DELETE清空不同引擎的数据库表数据.重启数据库服务后
-- InnoDB : 自增列从初始值重新开始 (因为是存储在内存中,断电即失)
-- MyISAM : 自增列依然从上一个自增数据基础上开始 (存在文件中,不会丢失)

4. DQL查询数据（最重要）

4.1 DQL语言

DQL( Data Query Language 数据查询语言 )

• 查询数据库数据 , 如SELECT语句
• 简单的单表查询或多表的复杂查询和嵌套查询
• 是数据库语言中最核心,最重要的语句
• 使用频率最高的语句

SELECT语法

SELECT [ALL | DISTINCT]
{* | table.* | [table.field1[as alias1][,table.field2[as alias2]][,...]]}
FROM table_name [as table_alias]
  [left | right | inner join table_name2]  -- 联合查询
  [WHERE ...]  -- 指定结果需满足的条件
  [GROUP BY ...]  -- 指定结果按照哪几个字段来分组
  [HAVING]  -- 过滤分组的记录必须满足的次要条件
  [ORDER BY ...]  -- 指定查询记录按一个或多个条件排序
  [LIMIT {[offset,]row_count | row_countOFFSET offset}];
   -- 指定查询的记录从哪条至哪条

注意 : [ ] 括号代表可选的 , { }括号代表必选得

4.2 指定查询字段 - SELECT

-- 查询表中所有的数据列结果 , 采用 **" \* "** 符号; 但是效率低，不推荐 .

-- 查询所有学生信息
SELECT * FROM student;

-- 查询指定列(学号 , 姓名),
SELECT 'studentno','studentname' FROM student;

AS 子句作为别名

作用：

• 可给数据列取一个新别名
• 可给表取一个新别名
• 可把经计算或总结的结果用另一个新名称来代替

-- 这里是为列取别名(当然as关键词可以省略)
SELECT studentno AS 学号,studentname AS 姓名 FROM student;

-- 使用as也可以为表取别名
SELECT studentno AS 学号,studentname AS 姓名 FROM student AS s;

-- 使用as,为查询结果取一个新名字
-- CONCAT()函数拼接字符串
SELECT CONCAT('姓名:',studentname) AS 新姓名 FROM student;

DISTINCT关键字的使用

作用 : 去掉SELECT查询返回的记录结果中重复的记录 ( 返回所有列的值都相同 ) , 只返回一条

-- # 查看哪些同学参加了考试(学号) 去除重复项
SELECT * FROM result; -- 查看考试成绩
SELECT 'studentno' FROM result; -- 查看哪些同学参加了考试,发现有重复项
SELECT DISTINCT 'studentno' FROM result; -- 了解:DISTINCT 去除重复项 , (默认是ALL)

SELECT 'studentno' FROM result; -- 查看哪些同学参加了考试,发现有重复项

SELECT DISTINCT 'studentno' FROM result; -- 了解:DISTINCT 去除重复项 , (默认是ALL)

使用表达式的列

数据库中的表达式 : 一般由文本值 , 列值 , NULL , 函数和操作符等组成

应用场景 :

• SELECT语句返回结果列中使用

• SELECT语句中的ORDER BY , HAVING等子句中使用

• DML语句中的 where 条件语句中使用表达式

  -- selcet查询中可以使用表达式
  SELECT @@auto_increment_increment; -- 查询自增步长
  SELECT VERSION(); -- 查询版本号
  SELECT 100*3-1 AS 计算结果; -- 表达式
  
  -- 学员考试成绩集体提分一分查看
  SELECT studentno,StudentResult+1 AS '提分后' FROM result;
  

• 避免SQL返回结果中包含 ' . ' , ' * ' 和括号等干扰开发语言程序.

4.3 where条件语句

作用：用于检索数据表中 符合条件 的记录

搜索条件可由一个或多个逻辑表达式组成 , 结果一般为真或假.

逻辑操作符

操作符名称	语法	描述
AND 或 &&	a AND b 或 a&&b	逻辑与，同时为真才为真
OR或||	a OR b 或 a||b	逻辑或，只要一个为真，结果有为真
NOT或！	NOTa 或 !a	逻辑非，若操作数为假，则结果为真

测试

-- 满足条件的查询(where)
SELECT Studentno,StudentResult FROM result;

-- 查询考试成绩在95-100之间的
SELECT 'Studentno','StudentResult'
FROM result
WHERE 'StudentResult'>=95 AND 'StudentResult'<=100;

-- AND也可以写成 &&
SELECT 'Studentno','StudentResult'
FROM result
WHERE 'StudentResult'>=95 && 'StudentResult'<=100;

-- 模糊查询(对应的词:精确查询)
SELECT 'Studentno','StudentResult'
FROM result
WHERE 'StudentResult' BETWEEN 95 AND 100;

-- 除了1000号同学,要其他同学的成绩
SELECT studentno,studentresult
FROM result
WHERE studentno!=1000;

-- 使用NOT
SELECT 'studentno','studentresult'
FROM result
WHERE NOT 'studentno'=1000;

模糊查询 ：比较操作符

操作符名称	语法	描述
IS NULL	a IS NULL	若操作符为NULL，则结果为真
IS NOT NULL	a IS NOT NULL	若操作符不为NULL，则结果为真
BETWEEN	a BETWEEN b AND c	若a范围在b与c之间，则结果为真
LIKE	a LIKE b	SQL匹配模式，若a匹配b，则结果为真
IN	a IN (a1,a2,...)	若a等于a1，a2... 中的某一个，则结果为真

注意：

• 数值数据类型的记录之间才能进行算术运算 ;
• 相同数据类型的数据之间才能进行比较 ;

测试：

-- 模糊查询 between and \ like \ in \ null

-- =============================================
-- LIKE
-- =============================================
-- 查询姓刘的同学的学号及姓名
-- like结合使用的通配符 : % (代表0到任意个字符) _ (一个字符)
SELECT studentno,studentname FROM student
WHERE studentname LIKE '刘%';

-- 查询姓刘的同学,后面只有一个字的
SELECT studentno,studentname FROM student
WHERE studentname LIKE '刘_';

-- 查询姓刘的同学,后面只有两个字的
SELECT studentno,studentname FROM student
WHERE studentname LIKE '刘__';

-- 查询姓名中含有 嘉 字的
SELECT studentno,studentname FROM student
WHERE studentname LIKE '%嘉%';

-- 查询姓名中含有特殊字符的需要使用转义符号 '\'
-- 自定义转义符关键字: ESCAPE ':'

-- =============================================
-- IN
-- =============================================
-- 查询学号为1000,1001,1002的学生姓名
SELECT studentno,studentname FROM student
WHERE studentno IN (1000,1001,1002);

-- 查询地址在北京,南京,河南洛阳的学生
SELECT studentno,studentname,address FROM student
WHERE address IN ('北京','南京','河南洛阳');

-- =============================================
-- NULL 空
-- =============================================
-- 查询出生日期没有填写的同学
-- 不能直接写=NULL , 这是代表错误的 , 用 is null
SELECT studentname FROM student
WHERE BornDate IS NULL;

-- 查询出生日期填写的同学
SELECT studentname FROM student
WHERE BornDate IS NOT NULL;

-- 查询没有写家庭住址的同学(空字符串不等于null)
SELECT studentname FROM student
WHERE Address='' OR Address IS NULL;

4.4 连接查询--JOIN

JOIN 对比

操作符名称	描述
INNER JOIN	如果表中有一个匹配，则返回行
LEFT JOIN	即使右表中没有匹配，也从左表中返回所有行
RIGHT JOIN	即使左表中没有匹配，也从又表中返回所有行

测试

/*
连接查询
   如需要多张数据表的数据进行查询,则可通过连接运算符实现多个查询
内连接 inner join
   查询两个表中的结果集中的交集
外连接 outer join
   左外连接 left join
       (以左表作为基准,右边表来一一匹配,匹配不上的,返回左表的记录,右表以NULL填充)
   右外连接 right join
       (以右表作为基准,左边表来一一匹配,匹配不上的,返回右表的记录,左表以NULL填充)
       
等值连接和非等值连接

自连接
*/

-- 查询参加了考试的同学信息(学号,学生姓名,科目编号,分数)
SELECT * FROM student;
SELECT * FROM result;

/*思路:
(1):分析需求,确定查询的列来源于两个类,student result,连接查询
(2):确定使用哪种连接查询?(内连接)
*/
SELECT s.studentno,studentname,subjectno,StudentResult
FROM student s
INNER JOIN result r
ON r.studentno = s.studentno

-- 右连接(也可实现)
SELECT s.studentno,studentname,subjectno,StudentResult
FROM student s
RIGHT JOIN result r
ON r.studentno = s.studentno

-- 等值连接
SELECT s.studentno,studentname,subjectno,StudentResult
FROM student s , result r
WHERE r.studentno = s.studentno

-- 左连接 (查询了所有同学,不考试的也会查出来)
SELECT s.studentno,studentname,subjectno,StudentResult
FROM student s
LEFT JOIN result r
ON r.studentno = s.studentno

-- 查一下缺考的同学(左连接应用场景)
SELECT s.studentno,studentname,subjectno,StudentResult
FROM student s
LEFT JOIN result r
ON r.studentno = s.studentno
WHERE StudentResult IS NULL

-- 思考题:查询参加了考试的同学信息(学号,学生姓名,科目名,分数)
SELECT s.studentno,studentname,subjectname,StudentResult
FROM student s
INNER JOIN result r
ON r.studentno = s.studentno
INNER JOIN `subject` sub
ON sub.subjectno = r.subjectno

自连接

/*
自连接
   数据表与自身进行连接

需求:从一个包含栏目ID , 栏目名称和父栏目ID的表中
    查询父栏目名称和其他子栏目名称
*/

-- 创建一个表
CREATE TABLE `category` (
`categoryid` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主题id',
`pid` INT(10) NOT NULL COMMENT '父id',
`categoryName` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '主题名字',
PRIMARY KEY (`categoryid`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8

-- 插入数据
INSERT INTO `category` (`categoryid`, `pid`, `categoryName`)
VALUES('2','1','信息技术'),
('3','1','软件开发'),
('4','3','数据库'),
('5','1','美术设计'),
('6','3','web开发'),
('7','5','ps技术'),
('8','2','办公信息');

-- 编写SQL语句,将栏目的父子关系呈现出来 (父栏目名称,子栏目名称)
-- 核心思想:把一张表看成两张一模一样的表,然后将这两张表连接查询(自连接)
SELECT a.categoryName AS '父栏目',b.categoryName AS '子栏目'
FROM category AS a,category AS b
WHERE a.`categoryid`=b.`pid`

-- 思考题:查询参加了考试的同学信息(学号,学生姓名,科目名,分数)
SELECT s.studentno,studentname,subjectname,StudentResult
FROM student s
INNER JOIN result r
ON r.studentno = s.studentno
INNER JOIN `subject` sub
ON sub.subjectno = r.subjectno

-- 查询学员及所属的年级(学号,学生姓名,年级名)
SELECT studentno AS 学号,studentname AS 学生姓名,gradename AS 年级名称
FROM student s
INNER JOIN grade g
ON s.`GradeId` = g.`GradeID`

-- 查询科目及所属的年级(科目名称,年级名称)
SELECT subjectname AS 科目名称,gradename AS 年级名称
FROM SUBJECT sub
INNER JOIN grade g
ON sub.gradeid = g.gradeid

-- 查询 数据库结构-1 的所有考试结果(学号 学生姓名 科目名称 成绩)
SELECT s.studentno,studentname,subjectname,StudentResult
FROM student s
INNER JOIN result r
ON r.studentno = s.studentno
INNER JOIN `subject` sub
ON r.subjectno = sub.subjectno
WHERE subjectname='数据库结构-1'

排序和分页

测试

/*============== 排序 ================
语法 : ORDER BY
   ORDER BY 语句用于根据指定的列对结果集进行排序。
   ORDER BY 语句默认按照ASC升序对记录进行排序。
   如果您希望按照降序对记录进行排序，可以使用 DESC 关键字。
   
*/

-- 查询 数据库结构-1 的所有考试结果(学号 学生姓名 科目名称 成绩)
-- 按成绩降序排序
SELECT s.studentno,studentname,subjectname,StudentResult
FROM student s
INNER JOIN result r
ON r.studentno = s.studentno
INNER JOIN `subject` sub
ON r.subjectno = sub.subjectno
WHERE subjectname='数据库结构-1'
ORDER BY StudentResult DESC

/*============== 分页 ================
语法 : SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
好处 : (用户体验,网络传输,查询压力)

推导:
   第一页 : limit 0,5
   第二页 : limit 5,5
   第三页 : limit 10,5
   ......
   第N页 : limit (pageNo-1)*pageSzie,pageSzie
   [pageNo:页码,pageSize:单页面显示条数]
   
*/

-- 每页显示5条数据
SELECT s.studentno,studentname,subjectname,StudentResult
FROM student s
INNER JOIN result r
ON r.studentno = s.studentno
INNER JOIN `subject` sub
ON r.subjectno = sub.subjectno
WHERE subjectname='数据库结构-1'
ORDER BY StudentResult DESC , studentno
LIMIT 0,5

-- 查询 JAVA第一学年 课程成绩前10名并且分数大于80的学生信息(学号,姓名,课程名,分数)
SELECT s.studentno,studentname,subjectname,StudentResult
FROM student s
INNER JOIN result r
ON r.studentno = s.studentno
INNER JOIN `subject` sub
ON r.subjectno = sub.subjectno
WHERE subjectname='JAVA第一学年'
ORDER BY StudentResult DESC
LIMIT 0,10

子查询

/*============== 子查询 ================
什么是子查询?
   在查询语句中的WHERE条件子句中,又嵌套了另一个查询语句
   嵌套查询可由多个子查询组成,求解的方式是由里及外;
   子查询返回的结果一般都是集合,故而建议使用IN关键字;
*/

-- 查询 数据库结构-1 的所有考试结果(学号,科目编号,成绩),并且成绩降序排列
-- 方法一:使用连接查询
SELECT studentno,r.subjectno,StudentResult
FROM result r
INNER JOIN `subject` sub
ON r.`SubjectNo`=sub.`SubjectNo`
WHERE subjectname = '数据库结构-1'
ORDER BY studentresult DESC;

-- 方法二:使用子查询(执行顺序:由里及外)
SELECT studentno,subjectno,StudentResult
FROM result
WHERE subjectno=(
   SELECT subjectno FROM `subject`
   WHERE subjectname = '数据库结构-1'
)
ORDER BY studentresult DESC;

-- 查询课程为 高等数学-2 且分数不小于80分的学生的学号和姓名
-- 方法一:使用连接查询
SELECT s.studentno,studentname
FROM student s
INNER JOIN result r
ON s.`StudentNo` = r.`StudentNo`
INNER JOIN `subject` sub
ON sub.`SubjectNo` = r.`SubjectNo`
WHERE subjectname = '高等数学-2' AND StudentResult>=80

-- 方法二:使用连接查询+子查询
-- 分数不小于80分的学生的学号和姓名
SELECT r.studentno,studentname FROM student s
INNER JOIN result r ON s.`StudentNo`=r.`StudentNo`
WHERE StudentResult>=80

-- 在上面SQL基础上,添加需求:课程为 高等数学-2
SELECT r.studentno,studentname FROM student s
INNER JOIN result r ON s.`StudentNo`=r.`StudentNo`
WHERE StudentResult>=80 AND subjectno=(
   SELECT subjectno FROM `subject`
   WHERE subjectname = '高等数学-2'
)

-- 方法三:使用子查询
-- 分步写简单sql语句,然后将其嵌套起来
SELECT studentno,studentname FROM student WHERE studentno IN(
   SELECT studentno FROM result WHERE StudentResult>=80 AND subjectno=(
       SELECT subjectno FROM `subject` WHERE subjectname = '高等数学-2'
  )
)

/*
练习题目:
   查 C语言-1 的前5名学生的成绩信息(学号,姓名,分数)
   使用子查询,查询郭靖同学所在的年级名称
*/

5. MySQL函数

5.1 常用函数

数据函数

 SELECT ABS(-8);  /*绝对值*/
 SELECT CEILING(9.4); /*向上取整*/
 SELECT FLOOR(9.4);   /*向下取整*/
 SELECT RAND();  /*随机数,返回一个0-1之间的随机数*/
 SELECT SIGN(0); /*符号函数: 负数返回-1,正数返回1,0返回0*/

字符串函数

 SELECT CHAR_LENGTH('狂神说坚持就能成功'); /*返回字符串包含的字符数*/
 SELECT CONCAT('我','爱','程序');  /*合并字符串,参数可以有多个*/
 SELECT INSERT('我爱编程helloworld',1,2,'超级热爱');  /*替换字符串,从某个位置开始替换某个长度*/
 SELECT LOWER('KuangShen'); /*小写*/
 SELECT UPPER('KuangShen'); /*大写*/
 SELECT LEFT('hello,world',5);   /*从左边截取*/
 SELECT RIGHT('hello,world',5);  /*从右边截取*/
 SELECT REPLACE('狂神说坚持就能成功','坚持','努力');  /*替换字符串*/
 SELECT SUBSTR('狂神说坚持就能成功',4,6); /*截取字符串,开始和长度*/
 SELECT REVERSE('狂神说坚持就能成功'); /*反转
 
 -- 查询姓周的同学,改成邹
 SELECT REPLACE(studentname,'周','邹') AS 新名字
 FROM student WHERE studentname LIKE '周%';

日期和时间函数

 SELECT CURRENT_DATE();   /*获取当前日期*/
 SELECT CURDATE();   /*获取当前日期*/
 SELECT NOW();   /*获取当前日期和时间*/
 SELECT LOCALTIME();   /*获取当前日期和时间*/
 SELECT SYSDATE();   /*获取当前日期和时间*/
 
 -- 获取年月日,时分秒
 SELECT YEAR(NOW());
 SELECT MONTH(NOW());
 SELECT DAY(NOW());
 SELECT HOUR(NOW());
 SELECT MINUTE(NOW());
 SELECT SECOND(NOW());

系统信息函数

 SELECT VERSION();  /*版本*/
 SELECT USER();     /*用户*/
 
 

聚合函数

函数名称	描述
COUNT()	返回满足Select条件的记录总和数，如 select count(*) 【不建议使用 *，效率低】
SUM()	返回数字字段或表达式列作统计，返回一列的总和。
AVG()	通常为数值字段或表达列作统计，返回一列的平均值
MAX()	可以为数值字段，字符字段或表达式列作统计，返回最大的值。
MIN()	可以为数值字段，字符字段或表达式列作统计，返回最小的值。

 -- 聚合函数
 /*COUNT:非空的*/
 SELECT COUNT(studentname) FROM student;
 SELECT COUNT(*) FROM student;
 SELECT COUNT(1) FROM student;  /*推荐*/
 
 -- 从含义上讲，count(1) 与 count(*) 都表示对全部数据行的查询。
 -- count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数，忽略字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。
 -- count(*) 包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，包含字段为null 的记录；
 -- count(1) 用1代表代码行，在统计结果的时候，包含字段为null 的记录 。
 /*
 很多人认为count(1)执行的效率会比count(*)高，原因是count(*)会存在全表扫描，而count(1)可以针对一个字段进行查询。其实不然，count(1)和count(*)都会对全表进行扫描，统计所有记录的条数，包括那些为null的记录，因此，它们的效率可以说是相差无几。而count(字段)则与前两者不同，它会统计该字段不为null的记录条数。
 
 下面它们之间的一些对比：
 
 1）在表没有主键时，count(1)比count(*)快
 2）有主键时，主键作为计算条件，count(主键)效率最高；
 3）若表格只有一个字段，则count(*)效率较高。
 */
 
 SELECT SUM(StudentResult) AS 总和 FROM result;
 SELECT AVG(StudentResult) AS 平均分 FROM result;
 SELECT MAX(StudentResult) AS 最高分 FROM result;
 SELECT MIN(StudentResult) AS 最低分 FROM result;

题目：

 -- 查询不同课程的平均分,最高分,最低分
 -- 前提:根据不同的课程进行分组
 
 SELECT subjectname,AVG(studentresult) AS 平均分,MAX(StudentResult) AS 最高分,MIN(StudentResult) AS 最低分
 FROM result AS r
 INNER JOIN `subject` AS s
 ON r.subjectno = s.subjectno
 GROUP BY r.subjectno
 HAVING 平均分>80;
 
 /*
 where写在group by前面.
 要是放在分组后面的筛选
 要使用HAVING..
 因为having是从前面筛选的字段再筛选，而where是从数据表中的>字段直接进行的筛选的
 */

5.2 MD5 加密

一、MD5简介

MD5即Message-Digest Algorithm 5（信息-摘要算法5），用于确保信息传输完整一致。是计算机广泛使用的杂凑算法之一（又译摘要算法、哈希算法），主流编程语言普遍已有MD5实现。将数据（如汉字）运算为另一固定长度值，是杂凑算法的基础原理，MD5的前身有MD2、MD3和MD4。

二、实现数据加密

新建一个表 testmd5

 CREATE TABLE `testmd5` (
  `id` INT(4) NOT NULL,
  `name` VARCHAR(20) NOT NULL,
  `pwd` VARCHAR(50) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
 ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8

插入一些数据

 INSERT INTO testmd5 VALUES(1,'kuangshen','123456'),(2,'qinjiang','456789')

如果我们要对pwd这一列数据进行加密，语法是：

 update testmd5 set pwd = md5(pwd);

如果单独对某个用户(如kuangshen)的密码加密：

 INSERT INTO testmd5 VALUES(3,'kuangshen2','123456')
 update testmd5 set pwd = md5(pwd) where name = 'kuangshen2';

插入新的数据自动加密

 INSERT INTO testmd5 VALUES(4,'kuangshen3',md5('123456'));

查询登录用户信息（md5对比使用，查看用户输入加密后的密码进行比对）

 SELECT * FROM testmd5 WHERE `name`='kuangshen' AND pwd=MD5('123456');

小结

 -- ================ 内置函数 ================
 -- 数值函数
 abs(x)            -- 绝对值 abs(-10.9) = 10
 format(x, d)    -- 格式化千分位数值 format(1234567.456, 2) = 1,234,567.46
 ceil(x)            -- 向上取整 ceil(10.1) = 11
 floor(x)        -- 向下取整 floor (10.1) = 10
 round(x)        -- 四舍五入去整
 mod(m, n)        -- m%n m mod n 求余 10%3=1
 pi()            -- 获得圆周率
 pow(m, n)        -- m^n
 sqrt(x)            -- 算术平方根
 rand()            -- 随机数
 truncate(x, d)    -- 截取d位小数
 
 -- 时间日期函数
 now(), current_timestamp();     -- 当前日期时间
 current_date();                    -- 当前日期
 current_time();                    -- 当前时间
 date('yyyy-mm-dd hh:ii:ss');    -- 获取日期部分
 time('yyyy-mm-dd hh:ii:ss');    -- 获取时间部分
 date_format('yyyy-mm-dd hh:ii:ss', '%d %y %a %d %m %b %j');    -- 格式化时间
 unix_timestamp();                -- 获得unix时间戳
 from_unixtime();                -- 从时间戳获得时间
 
 -- 字符串函数
 length(string)            -- string长度，字节
 char_length(string)        -- string的字符个数
 substring(str, position [,length])        -- 从str的position开始,取length个字符
 replace(str ,search_str ,replace_str)    -- 在str中用replace_str替换search_str
 instr(string ,substring)    -- 返回substring首次在string中出现的位置
 concat(string [,...])    -- 连接字串
 charset(str)            -- 返回字串字符集
 lcase(string)            -- 转换成小写
 left(string, length)    -- 从string2中的左边起取length个字符
 load_file(file_name)    -- 从文件读取内容
 locate(substring, string [,start_position])    -- 同instr,但可指定开始位置
 lpad(string, length, pad)    -- 重复用pad加在string开头,直到字串长度为length
 ltrim(string)            -- 去除前端空格
 repeat(string, count)    -- 重复count次
 rpad(string, length, pad)    --在str后用pad补充,直到长度为length
 rtrim(string)            -- 去除后端空格
 strcmp(string1 ,string2)    -- 逐字符比较两字串大小
 
 -- 聚合函数
 count()
 sum();
 max();
 min();
 avg();
 group_concat()
 
 -- 其他常用函数
 md5();
 default();

6. 事务

6.1 什么是事务

要么成功，要么失败!

A: 500块钱 B:100块钱

1. SQL 执行 ：A 给 B 转账 200块；

2. SQL 执行 ：B 收到 A的钱：A:300 B:300

   两个SQL同时执行完事件才结束；假如执行一半，A转了B没收到！肯定不行！

   事务就是解决这个问题的，两个SQL要么同时成功，要么都失败！

|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|

• 事务就是将一组SQL语句放在同一批次内去执行
• 如果一个SQL语句出错,则该批次内的所有SQL都将被取消执行
• MySQL事务处理只支持InnoDB和BDB数据表类型

6.2 事务的ACID原则

原子性(Atomic)

• 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。

  A: 500块钱 B:100块钱

  针对同一事务，两个步骤：

  • A 给 B 转账 200块；

  • 步骤二：B 收到 A的钱：A:300 B:300

  原子性表示，这两个步骤一起成功，或者一起失败，不能只发生其中一个动作

一致性(Consist)

• 一个事务在执行之前和执行之后，数据库都必须处于一致性状态。

  如果数据库系统在运行过程中发生故障，有些事务尚未完成就被迫中断，这些未完成的事务对数据库所作的修改有一部分已写入物理数据库，这是数据库就处于一种不正确的状态，也就是不一致的状态

A: 500块钱 B:100块钱

针对同一事务，两个步骤：

• 步骤一：A 给 B 转账 100块；

• 步骤二：B 收到 A的钱：A:300 B:300

  一致性表示事务完成后，符合逻辑运算,共600；

持久性(Durable)

• 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。（事务一旦提交就不可逆）

  操作前A：500，B：100 操作后A：300，B：300 如果在操作前（事务还没有提交）服务器宕机或者断电，那么重启数据库以后，数据状态应该为 A：500，B：100 如果在操作后（事务已经提交）服务器宕机或者断电，那么重启数据库以后，数据状态应该为 A：300，B：300

隔离性(Isolated)

• 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。

6.3 同时有多个事务在进行会怎么样呢?

多事务的并发进行一般会造成以下几个问题:

• 脏读: A事务读取到了B事务未提交的内容,而B事务后面进行了回滚.
• 不可重复读: 当设置A事务只能读取B事务已经提交的部分,会造成在A事务内的两次查询,结果竟然不一样,因为在此期间B事务进行了提交操作.
• 幻读: A事务读取了一个范围的内容,而同时B事务在此期间插入了一条数据.造成"幻觉".

脏读：

指一个事务读取了另外一个事务未提交的数据。

不可重复读：

在一个事务内读取表中的某一行数据，多次读取结果不同。（这个不一定是错误，只是某些场合不对）

页面统计查询值

A:	100
B:	200
C:	300

点击生成报表的时候，B有人转账进来300（事务已经提交）

A:	100
B:	400
C:	300

虚读(幻读)

是指在一个事务内读取到了别的事务插入的数据，导致前后读取不一致。 （一般是行影响，多了一行）

A:	100
B:	200
C:	300

A:	100
B:	200
C:	300
D:	400

6.4 事务的隔离级别

• 未提交读(READ UNCOMMITTED)

一个事务可以读取另一个未提交事务的数据,脏读、不可重复度和幻读均不可避免.

• 已提交读(READ COMMITTED)

一个事务要等另一个事务提交后才能读取数据,可避免脏读,不可重复度和幻读不可避免.

• 可重复读(REPEATABLE READ)

就是保证在事务处理过程中，多次读取同一个数据时，其值都和事务开始时刻是一致的，可避免脏读和不可重复度，但是有可能出现幻影数据.

• 可串行化(SERIALIZABLE)

最高的事务隔离级别,在该级别下,事务串行化顺序执行,可以避免脏读、不可重复读与幻读.但是这种事务隔离级别效率低下,比较耗数据库性能,一般不使用.

四种隔离级别设置

数据库 set transaction isolation level设置事务隔离级别 select @@tx_isolation查询当前事务隔离级别

设置	描述
Serializable	可避免脏读、不可重复读、虚读情况的发生。（串行化）
Repeatable read	可避免脏读、不可重复读情况的发生。（可重复读）
Read committed	可避免脏读情况发生（读已提交）。
Read uncommitted	最低级别，以上情况均无法保证。(读未提交)

6.5 基本语法

-- Mysql是默认开启事务自动提交的
-- 使用set语句来改变自动提交模式
SET autocommit = 0;   /*关闭*/
SET autocommit = 1;   /*开启*/

-- 注意:
--- 1.MySQL中默认是自动提交
--- 2.使用事务时应先关闭自动提交

-- 开始一个事务,标记事务的起始点
START TRANSACTION  

-- 提交一个事务给数据库
COMMIT

-- 将事务回滚,数据回到本次事务的初始状态
ROLLBACK

-- 还原MySQL数据库的自动提交
SET autocommit =1;

-- 保存点
SAVEPOINT 保存点名称 -- 设置一个事务保存点
ROLLBACK TO SAVEPOINT 保存点名称 -- 回滚到保存点
RELEASE SAVEPOINT 保存点名称 -- 删除保存点

测试

/*
课堂测试题目

A在线买一款价格为500元商品,网上银行转账.
A的银行卡余额为2000,然后给商家B支付500.
商家B一开始的银行卡余额为10000

创建数据库shop和创建表account并插入2条数据
*/

CREATE DATABASE `shop`CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
USE `shop`;

CREATE TABLE `account` ( 
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR(32) NOT NULL,
`cash` DECIMAL(9,2) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8

INSERT INTO account (`name`,`cash`)
VALUES('A',2000.00),('B',10000.00)

-- 转账实现
SET autocommit = 0; -- 关闭自动提交
START TRANSACTION;  -- 开始一个事务,标记事务的起始点
UPDATE account SET cash=cash-500 WHERE `name`='A';-- A减500
UPDATE account SET cash=cash+500 WHERE `name`='B';-- B加500
COMMIT; -- 提交事务，被持久化了，回滚也没用了！
rollback;-- 回滚，没有提交事务前可以回滚
SET autocommit = 1; -- 恢复自动提交

• 事务的过程：

SET autocommit = 0; -- 关闭自动提交 START TRANSACTION; -- 开始一个事务,标记事务的起始点 UPDATE account SET cash=cash-500 WHERE name='A';-- A减500 UPDATE account SET cash=cash+500 WHERE name='B';-- B加500 COMMIT; -- 提交事务，被持久化了，回滚也没用了！ rollback;-- 回滚，没有提交事务前可以回滚 SET autocommit = 1; -- 恢复自动提交

7. 索引

MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效数据的数据结构。

索引的作用:

• 提高查询速度
• 确保数据的唯一性
• 可以加速表和表之间的连接 , 实现表与表之间的参照完整性
• 使用分组和排序子句进行数据检索时 , 可以显著减少分组和排序的时间
• 全文检索字段进行搜索优化.

7.1 分类

• 主键索引 (Primary Key)
• 唯一索引 (Unique)
• 常规索引 (Index)
• 全文索引 (FullText)

主键索引 (Primary Key)

主键 : 某一个属性组能唯一标识一条记录,只能一个列作为主键；

特点 :

• 最常见的索引类型
• 确保数据记录的唯一性
• 确定特定数据记录在数据库中的位置

唯一索引(Unique)

作用 : 避免重复的列出现，多个列都可以标示为唯一索引

与主键索引的区别

• 主键索引只能有一个
• 唯一索引可能有多个

CREATE TABLE `Grade`(
  `GradeID` INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARYKEY,
  `GradeName` VARCHAR(32) NOT NULL UNIQUE
   -- 或 UNIQUE KEY `GradeID` (`GradeID`)
)

常规索引 (Index)

作用 : 快速定位特定数据，默认的，index、key关键字来设置

注意 :

• index 和 key 关键字都可以设置常规索引
• 应加在查询找条件的字段
• 不宜添加太多常规索引,影响数据的插入,删除和修改操作

CREATE TABLE `result`(
   -- 省略一些代码
  INDEX/KEY `ind` (`studentNo`,`subjectNo`) -- 创建表时添加
)
-- 创建后添加
ALTER TABLE `result` ADD INDEX `ind`(`studentNo`,`subjectNo`);

全文索引 (FullText)

作用 : 快速定位特定数据

注意 :

• 只能用于MyISAM类型的数据表
• 只能用于CHAR , VARCHAR , TEXT数据列类型
• 适合大型数据集

/*
#方法一：创建表时
    CREATE TABLE 表名 (
               字段名1 数据类型 [完整性约束条件…],
               字段名2 数据类型 [完整性约束条件…],
               [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]   INDEX | KEY
               [索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC])
               );


#方法二：CREATE在已存在的表上创建索引
       CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名
                    ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;


#方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引
       ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX
                            索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;
                           
                           
#删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;
#删除主键索引: ALTER TABLE 表名 DROP PRIMARY KEY;


#显示索引信息: SHOW INDEX FROM student;
*/

/*增加全文索引*/
ALTER TABLE `school`.`student` ADD FULLTEXT INDEX `studentname` (`StudentName`);

/*EXPLAIN : 分析SQL语句执行性能*/
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE studentno='1000';

/*使用全文索引*/
-- 全文搜索通过 MATCH() 函数完成。
-- 搜索字符串作为 against() 的参数被给定。搜索以忽略字母大小写的方式执行。对于表中的每个记录行，MATCH() 返回一个相关性值。即，在搜索字符串与记录行在 MATCH() 列表中指定的列的文本之间的相似性尺度。
EXPLAIN SELECT *FROM student WHERE MATCH(studentname) AGAINST('love');

/*
开始之前，先说一下全文索引的版本、存储引擎、数据类型的支持情况

MySQL 5.6 以前的版本，只有 MyISAM 存储引擎支持全文索引；
MySQL 5.6 及以后的版本，MyISAM 和 InnoDB 存储引擎均支持全文索引;
只有字段的数据类型为 char、varchar、text 及其系列才可以建全文索引。
测试或使用全文索引时，要先看一下自己的 MySQL 版本、存储引擎和数据类型是否支持全文索引。
*/

7.2 测试索引

建表app_user：

CREATE TABLE `app_user` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '用户昵称',
`email` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',
`phone` varchar(20) DEFAULT '' COMMENT '手机号',
`gender` tinyint(4) unsigned DEFAULT '0' COMMENT '性别（0:男；1：女）',
`password` varchar(100) NOT NULL COMMENT '密码',
`age` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
`create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
`update_time` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='app用户表'

批量插入数据：100w

DROP FUNCTION IF EXISTS mock_data;
DELIMITER ?
CREATE FUNCTION mock_data()
RETURNS INT
BEGIN
DECLARE num INT DEFAULT 1000000;
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i < num DO
  INSERT INTO app_user(`name`, `email`, `phone`, `gender`, `password`, `age`)
   VALUES(CONCAT('用户', i), '24736743@qq.com', CONCAT('18', FLOOR(RAND()*(999999999-100000000)+100000000)),FLOOR(RAND()*2),UUID(), FLOOR(RAND()*100));
  SET i = i + 1;
END WHILE;
RETURN i;
END;
SELECT mock_data();

索引效率测试

无索引

SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999'; -- 查看耗时
SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999';
SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999';

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999'\G
*************************** 1. row ***************************
          id: 1
select_type: SIMPLE
       table: app_user
  partitions: NULL
        type: ALL
possible_keys: NULL
        key: NULL
    key_len: NULL
        ref: NULL
        rows: 992759
    filtered: 10.00
      Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

创建索引

CREATE INDEX idx_app_user_name ON app_user(name);

测试普通索引

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999'\G
*************************** 1. row ***************************
          id: 1
select_type: SIMPLE
       table: app_user
  partitions: NULL
        type: ref
possible_keys: idx_app_user_name
        key: idx_app_user_name
    key_len: 203
        ref: const
        rows: 1
    filtered: 100.00
      Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999';
1 row in set (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999';
1 row in set (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM app_user WHERE name = '用户9999';
1 row in set (0.00 sec)

7.3 索引准则

• 索引不是越多越好
• 不要对经常变动的数据加索引
• 小数据量的表建议不要加索引
• 索引一般应加在查找条件的字段

索引的数据结构

-- 我们可以在创建上述索引的时候，为其指定索引类型，分两类
hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢
btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长（我们就用它，因为innodb默认支持它）

-- 不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；

8 面试题

8.1 索引

1. 什么是索引?

索引是一种数据结构,可以帮助我们快速的进行数据的查找.

2. 索引是个什么样的数据结构呢?

索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关, 在MySQL中使用较多的索引有**Hash索引****,**B+树索引****等,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引.

3. Hash索引和B+树所有有什么区别或者说优劣呢?

1. 首先要知道Hash索引和B+树索引的底层实现原理:

   • hash索引底层就是hash表,进行查找时,调用一次hash函数就可以获取到相应的键值,之后进行回表查询获得实际数据.

   • B+树底层实现是多路平衡查找树.对于每一次的查询都是从根节点出发,查找到叶子节点方可以获得所查键值,然后根据查询判断是否需要回表查询数据.

2. 那么可以看出他们有以下的不同:

   • hash索引进行等值查询更快(一般情况下),但是却无法进行范围查询.

     • 因为在hash索引中经过hash函数建立索引之后,索引的顺序与原顺序无法保持一致,不能支持范围查询.

     • 而B+树的的所有节点皆遵循(左节点小于父节点,右节点大于父节点,多叉树也类似),天然支持范围.

   • hash索引不支持使用索引进行排序,原理同上.

   • hash索引不支持模糊查询以及多列索引的最左前缀匹配.原理也是因为hash函数的不可预测.AAAA和AAAAB的索引没有相关性.

   • hash索引任何时候都避免不了回表查询数据,而B+树在符合某些条件(聚簇索引,覆盖索引等)的时候可以只通过索引完成查询.

   • hash索引虽然在等值查询上较快,但是不稳定.性能不可预测,当某个键值存在大量重复的时候,发生hash碰撞,此时效率可能极差.而B+树的查询效率比较稳定,对于所有的查询都是从根节点到叶子节点,且树的高度较低.

3. 因此,在大多数情况下,直接选择B+树索引可以获得稳定且较好的查询速度.而不需要使用hash索引.

4. 上面提到了B+树在满足聚簇索引和覆盖索引的时候不需要回表查询数据,什么是聚簇索引?

在B+树的索引中,叶子节点可能存储了当前的key值,也可能存储了当前的key值以及整行的数据,这就是聚簇索引和非聚簇索引. 在InnoDB中,只有主键索引是聚簇索引,如果没有主键,则挑选一个唯一键建立聚簇索引.如果没有唯一键,则隐式的生成一个键来建立聚簇索引.

当查询使用聚簇索引时,在对应的叶子节点,可以获取到整行数据,因此不用再次进行回表查询.

5. 非聚簇索引一定会回表查询吗?

不一定,这涉及到查询语句所要求的字段是否全部命中了索引,如果全部命中了索引,那么就不必再进行回表查询.

举个简单的例子,假设我们在员工表的年龄上建立了索引,那么当进行select age from employee where age < 20的查询时,在索引的叶子节点上,已经包含了age信息,不会再次进行回表查询.

6. 在建立索引的时候,都有哪些需要考虑的因素呢?

建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合.如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序.此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力.这些都和实际的表结构以及查询方式有关.

7. 联合索引是什么?为什么需要注意联合索引中的顺序?

MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引,叫做联合索引.在联合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用,否则无法命中索引.

具体原因为:

MySQL使用索引时需要索引有序,假设现在建立了"name,age,school"的联合索引,那么索引的排序为: 先按照name排序,如果name相同,则按照age排序,如果age的值也相等,则按照school进行排序.

当进行查询时,此时索引仅仅按照name严格有序,因此必须首先使用name字段进行等值查询,之后对于匹配到的列而言,其按照age字段严格有序,此时可以使用age字段用做索引查找,,,以此类推.因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序,一般情况下,将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面.此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整.

8. 创建的索引有没有被使用到?或者说怎么才可以知道这条语句运行很慢的原因?

MySQL提供了explain命令来查看语句的执行计划,MySQL在执行某个语句之前,会将该语句过一遍查询优化器,之后会拿到对语句的分析,也就是执行计划,其中包含了许多信息. 可以通过其中和索引有关的信息来分析是否命中了索引,例如possilbe_key,key,key_len等字段,分别说明了此语句可能会使用的索引,实际使用的索引以及使用的索引长度.

9. 那么在哪些情况下会发生针对该列创建了索引但是在查询的时候并没有使用呢?

• 使用不等于查询,
• 列参与了数学运算或者函数
• 在字符串like时左边是通配符.类似于'%aaa'.
• 当mysql分析全表扫描比使用索引快的时候不使用索引.
• 当使用联合索引,前面一个条件为范围查询,后面的即使符合最左前缀原则,也无法使用索引.

以上情况,MySQL无法使用索引.

8.2 事务相关

1. 什么是事务?

理解什么是事务最经典的就是转账的栗子,相信大家也都了解,这里就不再说一边了.

事务是一系列的操作,他们要符合ACID特性.最常见的理解就是:事务中的操作要么全部成功,要么全部失败.但是只是这样还不够的.

2. ACID是什么?可以详细说一下吗?

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)：**系统(数据库)总是从一个一致性的状态转移到另一个一致性的状态,不会存在中间状态.

隔离性（isolation):通常来说:一个事务在完全提交之前,对其他事务是不可见的.注意前面的通常来说加了红色,意味着有例外情况.

**持久性（durability）:**一旦事务提交,那么就永远是这样子了,哪怕系统崩溃也不会影响到这个事务的结果.

3. 同时有多个事务在进行会怎么样呢?

多事务的并发进行一般会造成以下几个问题:

• 脏读: A事务读取到了B事务未提交的内容,而B事务后面进行了回滚.
• 不可重复读: 当设置A事务只能读取B事务已经提交的部分,会造成在A事务内的两次查询,结果竟然不一样,因为在此期间B事务进行了提交操作.
• 幻读: 指在一个事务内读取到了别的事务插入的数据，导致前后读取不一致.

4. 怎么解决这些问题呢?MySQL的事务隔离级别了解吗?

MySQL的四种隔离级别如下:

• 未提交读(READ UNCOMMITTED)

这就是上面所说的例外情况了,这个隔离级别下,其他事务可以看到本事务没有提交的部分修改.因此会造成脏读的问题(读取到了其他事务未提交的部分,而之后该事务进行了回滚).

这个级别的性能没有足够大的优势,但是又有很多的问题,因此很少使用.

• 已提交读(READ COMMITTED)

一个事务要等另一个事务提交后才能读取数据,可避免脏读,不可重复度和幻读不可避免.

• 可重复读(REPEATABLE READ)

就是保证在事务处理过程中，多次读取同一个数据时，其值都和事务开始时刻是一致的，可避免脏读和不可重复度，但是有可能出现幻影数据.

• 可串行化(SERIALIZABLE)

最高的事务隔离级别,在该级别下,事务串行化顺序执行,可以避免脏读、不可重复读与幻读.但是这种事务隔离级别效率低下,比较耗数据库性能,一般不使用.

5. Innodb使用的是哪种隔离级别呢?

InnoDB默认使用的是可重复读隔离级别.

6. 对MySQL的锁了解吗?

当数据库有并发事务的时候,可能会产生数据的不一致,这时候需要一些机制来保证访问的次序,锁机制就是这样的一个机制.

就像酒店的房间,如果大家随意进出,就会出现多人抢夺同一个房间的情况,而在房间上装上锁,申请到钥匙的人才可以入住并且将房间锁起来,其他人只有等他使用完毕才可以再次使用.

7. MySQL都有哪些锁呢?像上面那样子进行锁定岂不是有点阻碍并发效率了?

从锁的类别上来讲,有共享锁和排他锁.

共享锁: 又叫做读锁. 当用户要进行数据的读取时,对数据加上共享锁.共享锁可以同时加上多个.

排他锁: 又叫做写锁. 当用户要进行数据的写入时,对数据加上排他锁.排他锁只可以加一个,他和其他的排他锁,共享锁都相斥.

用上面的例子来说就是用户的行为有两种,一种是来看房,多个用户一起看房是可以接受的. 一种是真正的入住一晚,在这期间,无论是想入住的还是想看房的都不可以.

锁的粒度取决于具体的存储引擎,InnoDB实现了行级锁,页级锁,表级锁.

他们的加锁开销从大大小,并发能力也是从大到小.

表结构设计

1. 为什么要尽量设定一个主键?

主键是数据库确保数据行在整张表唯一性的保障,即使业务上本张表没有主键,也建议添加一个自增长的ID列作为主键.设定了主键之后,在后续的删改查的时候可能更加快速以及确保操作数据范围安全.

2. 主键使用自增ID还是UUID?

推荐使用自增ID,不要使用UUID.

因为在InnoDB存储引擎中,主键索引是作为聚簇索引存在的,也就是说,主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序),如果主键索引是自增ID,那么只需要不断向后排列即可,如果是UUID,由于到来的ID与原来的大小不确定,会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片,进而造成插入性能的下降.

总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些.

图片来源于《高性能MySQL》: 其中默认后缀为使用自增ID,_uuid为使用UUID为主键的测试,测试了插入100w行和300w行的性能.

关于主键是聚簇索引,如果没有主键,InnoDB会选择一个唯一键来作为聚簇索引,如果没有唯一键,会生成一个隐式的主键.

If you define a PRIMARY KEY on your table, InnoDB uses it as the clustered index.

If you do not define a PRIMARY KEY for your table, MySQL picks the first UNIQUE index that has only NOT NULL columns as the primary key and InnoDB uses it as the clustered index.

3. 字段为什么要求定义为not null?

MySQL官网这样介绍:

NULL columns require additional space in the rowto record whether their values are NULL. For MyISAM tables, each NULL columntakes one bit extra, rounded up to the nearest byte.

null值会占用更多的字节,且会在程序中造成很多与预期不符的情况.

4. 如果要存储用户的密码散列,应该使用什么字段进行存储?

密码散列,盐,用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率.

存储引擎相关

1. MySQL支持哪些存储引擎?

MySQL支持多种存储引擎,比如InnoDB,MyISAM,Memory,Archive等等.在大多数的情况下,直接选择使用InnoDB引擎都是最合适的,InnoDB也是MySQL的默认存储引擎.

1. InnoDB和MyISAM有什么区别?

• InnoDB支持事物，而MyISAM不支持事物
• InnoDB支持行级锁，而MyISAM支持表级锁
• InnoDB支持MVCC, 而MyISAM不支持
• InnoDB支持外键，而MyISAM不支持
• InnoDB不支持全文索引，而MyISAM支持。

零散问题

1. MySQL中的varchar和char有什么区别.

char是一个定长字段,假如申请了char(10)的空间,那么无论实际存储多少内容.该字段都占用10个字符,而varchar是变长的,也就是说申请的只是最大长度,占用的空间为实际字符长度+1,最后一个字符存储使用了多长的空间.

在检索效率上来讲,char > varchar,因此在使用中,如果确定某个字段的值的长度,可以使用char,否则应该尽量使用varchar.例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char.

2. varchar(10)和int(10)代表什么含义?

varchar的10代表了申请的空间长度,也是可以存储的数据的最大长度,而int的10只是代表了展示的长度,不足10位以0填充.也就是说,int(1)和int(10)所能存储的数字大小以及占用的空间都是相同的,只是在展示时按照长度展示.

3. MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?

有三种格式,statement,row和mixed.

• statement模式下,记录单元为语句.即每一个sql造成的影响会记录.由于sql的执行是有上下文的,因此在保存的时候需要保存相关的信息,同时还有一些使用了函数之类的语句无法被记录复制.
• row级别下,记录单元为每一行的改动,基本是可以全部记下来但是由于很多操作,会导致大量行的改动(比如alter table),因此这种模式的文件保存的信息太多,日志量太大.
• mixed. 一种折中的方案,普通操作使用statement记录,当无法使用statement的时候使用row.

此外,新版的MySQL中对row级别也做了一些优化,当表结构发生变化的时候,会记录语句而不是逐行记录.

4. 超大分页怎么处理?

超大的分页一般从两个方向上来解决.

• 数据库层面,这也是我们主要集中关注的(虽然收效没那么大),类似于select * from table where age > 20 limit 1000000,10这种查询其实也是有可以优化的余地的. 这条语句需要load1000000数据然后基本上全部丢弃,只取10条当然比较慢. 当时我们可以修改为select * from table where id in (select id from table where age > 20 limit 1000000,10).这样虽然也load了一百万的数据,但是由于索引覆盖,要查询的所有字段都在索引中,所以速度会很快. 同时如果ID连续的好,我们还可以select * from table where id > 1000000 limit 10,效率也是不错的,优化的可能性有许多种,但是核心思想都一样,就是减少load的数据.
• 从需求的角度减少这种请求....主要是不做类似的需求(直接跳转到几百万页之后的具体某一页.只允许逐页查看或者按照给定的路线走,这样可预测,可缓存)以及防止ID泄漏且连续被人恶意攻击.

解决超大分页,其实主要是靠缓存,可预测性的提前查到内容,缓存至redis等k-V数据库中,直接返回即可.

在阿里巴巴《Java开发手册》中,对超大分页的解决办法是类似于上面提到的第一种.

5. 关心过业务系统里面的sql耗时吗?统计过慢查询吗?对慢查询都怎么优化过?

在业务系统中,除了使用主键进行的查询,其他的我都会在测试库上测试其耗时,慢查询的统计主要由运维在做,会定期将业务中的慢查询反馈给我们.

慢查询的优化首先要搞明白慢的原因是什么? 是查询条件没有命中索引?是load了不需要的数据列?还是数据量太大?

所以优化也是针对这三个方向来的,

• 首先分析语句,看看是否load了额外的数据,可能是查询了多余的行并且抛弃掉了,可能是加载了许多结果中并不需要的列,对语句进行分析以及重写.
• 分析语句的执行计划,然后获得其使用索引的情况,之后修改语句或者修改索引,使得语句可以尽可能的命中索引.
• 如果对语句的优化已经无法进行,可以考虑表中的数据量是否太大,如果是的话可以进行横向或者纵向的分表.

6. 上面提到横向分表和纵向分表,可以分别举一个适合他们的例子吗?

横向分表是按行分表.假设我们有一张用户表,主键是自增ID且同时是用户的ID.数据量较大,有1亿多条,那么此时放在一张表里的查询效果就不太理想.我们可以根据主键ID进行分表,无论是按尾号分,或者按ID的区间分都是可以的. 假设按照尾号0-99分为100个表,那么每张表中的数据就仅有100w.这时的查询效率无疑是可以满足要求的.

纵向分表是按列分表.假设我们现在有一张文章表.包含字段id-摘要-内容.而系统中的展示形式是刷新出一个列表,列表中仅包含标题和摘要,当用户点击某篇文章进入详情时才需要正文内容.此时,如果数据量大,将内容这个很大且不经常使用的列放在一起会拖慢原表的查询速度.我们可以将上面的表分为两张.id-摘要,id-内容.当用户点击详情,那主键再来取一次内容即可.而增加的存储量只是很小的主键字段.代价很小.

当然,分表其实和业务的关联度很高,在分表之前一定要做好调研以及benchmark.不要按照自己的猜想盲目操作.

7. 什么是存储过程？有哪些优缺点？

存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解：存储过程可以说是一个记录集，它是由一些T-SQL语句组成的代码块，这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能（对单表或多表的增删改查），然后再给这个代码块取一个名字，在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块，执行效率比较高,一个存储过程替代大量T_SQL语句 ，可以降低网络通信量，提高通信速率,可以一定程度上确保数据安全

但是,在互联网项目中,其实是不太推荐存储过程的,比较出名的就是阿里的《Java开发手册》中禁止使用存储过程,我个人的理解是,在互联网项目中,迭代太快,项目的生命周期也比较短,人员流动相比于传统的项目也更加频繁,在这样的情况下,存储过程的管理确实是没有那么方便,同时,复用性也没有写在服务层那么好.

8. 说一说三个范式

第一范式: 每个列都不可以再拆分. 第二范式: 非主键列完全依赖于主键,而不能是依赖于主键的一部分. 第三范式: 非主键列只依赖于主键,不依赖于其他非主键.

在设计数据库结构的时候,要尽量遵守三范式,如果不遵守,必须有足够的理由.比如性能. 事实上我们经常会为了性能而妥协数据库的设计.

9. MyBatis中的#和$有什么区别?

乱入了一个奇怪的问题.....我只是想单独记录一下这个问题,因为出现频率太高了.

• # 会将传入的内容当做字符串,

• 而$会直接将传入值拼接在sql语句中.

所以#可以在一定程度上预防sql注入攻击.