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一、实体之间的关系

1.1 一对多（1：N）

1.2 多对一（N：1）

1.3 一对一（1：1）

1.4 多对多（N：N）

1.5 小结

实现一对一：主键和主键建关系； 实现一对多：主键和非主键建关系； 实现多对多：引入第三张关系表；

二、数据库设计

2.1 数据库设计步骤

1. 收集信息：与该系统有关人员进行交流、充分理解数据库需要完成的任务
2. 标识对象（实体 - Entity）：标识数据库要管理的关键对象或实体
3. 标识每个实体的属性（Attribute）
4. 标识对象之间的关系（Relationship）
5. 将模型转换成数据库
6. 规范化

2.2 数据规范化

1. 第一范式：确保每列原则性 第一范式的目标是确保每列的原子性，一个字段表示一个含义

2. 第二范式：非键字段必须依赖于键字段 第二范式在满足第一范式的前提下，要求每个表只描述一件事情

3. 第三范式：消除传递依赖 第三范式在满足第二范式的前提下，除了主键以外的其他列消除传递依赖

4. 反三范式 范式越高，数据冗余越少，表越来越多，但是效率又是就越底下为了提高运行效率，可以适当让数据冗余。

2.3 例题

需求： 假设某建筑公司要设计一个数据库，公司的业务规则说明如下：

1. 公司承担多个工程项目，每一项工程有：工程号、工程名称、施工人员等。
2. 公司有多名职工，每一名职工有：职工号、姓名、性别、职务。
3. 公司按照工时和小时工资率支付工资，小时工资率由职工的职务决定

标识实体：

1. 工程；
2. 职工；
3. 工时；
4. 小时工资率；

共有四个表：

三、查询语句

语法： select [选项] 列名 [from 表名] [where 条件] [group by 分组] [order by 排序] [having 条件] [limit 限制] 测试代码：

create table stutable (
  stuNo char(6) primary key,
  stuName varchar(10) not null,
  stuSex char(2) not null,
  stuAge tinyint not null,
  stuSeat tinyint not null,
  stuAddress varchar(10) not null,
  ch tinyint,
  math tinyint
) charset=gbk;

insert into stutable values ('01','康康', '男', 20,1, '厦门', 90, null);
insert into stutable values ('02','西西', '女', 20,2, '上海', 88, 99);
insert into stutable values ('03','张三', '男', 20,3, '福州', 88, 99);
insert into stutable values ('04','李四', '男', 21,4, '龙岩', 90, 90);
insert into stutable values ('05','王五', '男', 19,5, '北京', 91, 90.5);
insert into stutable values ('06','婷婷', '女', 19,6, '河南', 91.5, 90.3);
insert into stutable values ('07','芳芳', '女', 19,7, '厦门', 99.5, 99.5);
insert into stutable values ('08','赵六', '男', 21,8, '福州', 93.5, 92.5);

3.1 字段表达式

可以直接输出内容：

可以输出mysql自带的一些函数，例如随机数rand()：

可以通过as给字段去别名：

3.2 from子句

from：来自，from后面跟的是数据源。数据源可以有多个，返回笛卡尔积。 插入测试表：

测试多个数据源：

多个数据源返回笛卡尔积：

3.3 dual表

dual表是一个伪表，在有些特定情况下，没有具体的表的参与，但是为了包装select语句的完整又必须要一个表名，这时候就使用伪表。

3.4 where子句

where后面跟的是条件，在数据源中进行筛选。返回条件为真记录。where后面跟着是条件语句，如果为真则返回，例如where 1将会把所有记录返回，where 0 则一条都不会返回。

MySQL支持的运算符	含义
>	大于
<	小于
>=	大于等于
<=	小于等于
=	等于
!=	不等于
and	与
or	或
not	非
in 、not in	（不在）在
between and 、 not between and	（不）在什么的什么之间
is null 、 is not null	（不）是为空

例题：

1. 查找语文成绩高于90的学生：
2. 查找语文和数学都高于90的：
3. 查询语文或数学低于90分的同学：
4. 查找厦门的学生（sql语句不区分大小写）： 通过in：
5. 查找不是厦门的学生（sql语句不区分大小写）：
6. 查找年龄在19 - 20之间的学生： 利用between and：
7. 查找年龄不在19 - 20之间的学生：
8. 查找缺考的学生：

3.5 聚合函数和分组查询（group by）

将查询的结果分组，分组查询目的在于统计数据。

3.5.1 聚合函数

1. sum() 求和
2. avg() 求平均数
3. max() 求最大值
4. min() 求最小值
5. count() 求记录数

例题： 1、求语文总分： 2、求数学最大值： 3、语文平均分：

3.5.2 分组查询

语法：select 分组字段,取值函数 as 别名 from 表名 group by 分组字段;

1、查询男生和女生的各自语文平均分： 2、查询男生和女生各自多少人： 3、查询每个地区有多少人： 4、每个地区的数学平均分： 5、如果分组字段中放普通字段： 可以发现只会返回第一项查询到的数据。 总结：

1. 如果是分组查询，查询字段必须是分组字段和聚合函数。
2. 查询字段是普通字段，只取第一个值。

可以通过group_concat()函数将同一组的值连接起来显示： 6、多列数组

3.6 排序（order by）

asc：升序（默认） desc：降序 1、按照年龄排序： 降序： 2、按年龄降序，如果年龄一样的按照语文成绩进行降序：

3.7 having条件

having条件就是在结果集上继续进行筛选。 例题： 如上图having报错的原因在于，第一次查询了stuname，而having在stuname的基础去查询stusex，stuname肯定没有stusex所以报错了。

where和having的区别： where是对原始数据进行筛选，having是对记录集进行筛选。

3.8 limit

语法：limit 起始位置, 显示长度 1、找出语文和数学成绩总分前三名： 2、找出总分成绩后三名同学数学成绩加2分：

3.9 查询语句中的选项

查询语句中的选项有两个： 1、all：显示所有数据（默认） 2、distinct：去除结果集中重复的数据 例：

四、模糊查询

4.1 通配符

1、_ 表示任意一个字符

2、% 表示任意字符

4.2 模糊查询（like）

4.3 联合（union）

将多个表的数据组合到一起 语法： select 语句 from 表1名 union [选项] select 语句 from 表2名 union [选项] select 语句

union的选项也有两个： 1、all：显示所有数据 2、distinct： 去除重复的数据【默认】

union的注意事项： 1、union两边的select语句的字段个数必须是一致的。 2、union两边的select语句的字段名可以不一致，最终按第一个select语句的字段名。 3、union两边的select语句中的数据类型可以不一致。

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