数值类型
整数型 tinyint smallint mediumint int|integer bigint
注意：
1， 如何选择数据类型，我们的原则是：够用就行！尽量的选择占用内存小的整型，而且效率也更快！
2，可以使用unsigned来控制是否有符号位，如果不写，缺省值是有符号的
MySQL不会进行自动类型转换，如果超出了指定类型的范围，就直接报错！
3，可以指定数据显示的最小宽度，以达到统一显示的目的，通常的做法就是使用zerofill来进行填充
如果插入的数据，超出了指定的显示宽度，不影响原有的数据，该怎么显示就怎么显示：
4，其实，在MySQL中，也有bool型，但其实就是tinyint(1)的别名！
小数型 又可以分成浮点数和定点数！
浮点数 分成了单精度型和双精度型！其中单精度占4个字节，而双精度占8个字节！
单精度的有效位在6-7位之间，而双精度的有效位在16-17位之间！所以，我们在插入浮点数的时候也要注意，有时候没有超过浮点数的范围，但是超出了浮点数的精度！
注意： 1，浮点数还支持控制数字的范围，语法形式为：type(M,D)这里的type是指float或double！
M：表示是所有数值位的范围（包括整数和小数部分，不包括小数点）D：表示小数的位数的范围，小数超出的部分会四舍五入
2，同php一样，浮点数也支持科学计数法
定点数 采用定点数存储！关键字：decimal
定点数策略：每当出现连续的9位数的时候，用4个字节单独存储，而且整数部分和小数部分分开存储！
定点数优缺点： 优点：所有的数据都会被精确的存储，不会造成数据的丢失！ 缺点：占用的空间较大
注意：1， decimal同样支持decimal(M,D)语法此时，M指的是总位数，D代表小数的位数，默认的情况下，M为10，D为0
2， decimal同样也支持zerofill语法由于货币值往往都是decimal型，所以decimal型也叫作货币型！
日期时间型
datetime 和 timestamp
datetime和timestamp的显示形式和插入形式基本上是一样的，只是存储形式和能表示的日期的范围不一样，在timestamp中存储是整型，但是其显示形式和插入形式和datetime一样都是年月日时分秒
注意： 插入数据的时候可以支持任意的格式，使用什么分隔符不重要，日期的范围和格式才重要！
另外，还可以使用mysql内部的一个函数now()来插入，意思就是当前的年月日时分秒
date 相当于datetime的一个“子集”，只有年与日没有时分秒！
time time型有两个含义：1， 一天中的时间（也就是datetime中的一个“子集”，只有时分秒）
2， 表示时间间隔，表示时间的间隔的时候，格式为，D HH:MM:SS也就是 天 时：分：秒
year 只表示年份，但是年份可以简写，比如现实中98年认为是1998年！范围比较小，只能是1901年到2155年，因为只占一个字节！
注意： 如果年份只写两位，大于等于70的就代表19XX年，小于等于69的代表20XX年！
字符串类型
char和varchar
在定义的时候，都需要指定字符串的长度！char(M)，varchar(M)
但是，varchar中的M仅仅表示一个范围，在实际的存储中，实际的长度是可变，只要不超过M就行了！理论上最多M的最大值是65535个字节，但是，由于需要占用1-2个字节来保存其他的信息，同时整条记录也有一个限制，也不能超过65535个字节！
由于创建表的时候，默认的字符集是utf8，所以varchar中的M的最大值是21844
总结：
1， varchar中的M只是一字节范围
2， 如果是utf8编码，这里的M的最大值也就是2万多，如果gbk编码，这里的M的最大值也就是3万多！
char中的M的范围是一个字符数，不超过255个字符！
因为这里的长度M是定长的，因为就是这里定义成多少个字符，在实际存储的时候就占用多少个字符
char与varchar的比较
1， varchar对存储空间的使用更加灵活
2， char的效率更高
3， 如果存储的字符串的长度是已知固定的，就用char，如果是可变的，就用varchar
text
也叫作文本类型，又可以分成四种：
tinyText，text，mediumText，longtext，其中longtext一般认为长度没有限制！
text类型使用起来跟varchar差不过，只不过这里不用指定长度，在实际的开发中，一般文本框和其他自由输入区域（比如一篇文章，一个新闻等）都是用text类型来存储！
enum
也叫作枚举类型，类似于单选！
在定义enum类型的时候，需要把所有可能的选项都罗列出来！
并且，用户在插入数据的时候，也只能插入单选项中的选项值：
注意：
单选项在内存中实际存储的其实是整型数据：
所以，在插入数据的时候，也可以直接插入该选项对应的编号：
就是说，各个选项实际在内存中的编号是，从左往右存储的是：
1,2,3,4,5
最多可以存储65535个选项！用一两个字节就够了！
set
也叫作集合类型，类似于多选项！
同enum一样，在定义set类型的时候一样需要把所有可能的值罗列出来！
既然是多选项，所以在插入的时候可以插入多个选项，并且插入选项的顺序可以和表中定义的顺序不一样：
注意：
set类型的值在内存中存储的一样是这些选项在定义表的时候的位置
这里的选项代表的位置从左往右依次是：
1,2,4,8,16
多选项最多只可以有64个！
Binary,varbinary,blob
这三个都称为二进制文本类型，也就是说，里面实际存储的就是二进制形式，也就是所谓的字节流（相当于我们前面学习都是字符流）
Binary,varbinary,blob就是二进制流的char、varchar和text
在实际的应用中，二进制文本类型基本不使用！比如，图片（二进制）一般也不用直接以二进制的形式存储到数据库中，而是仅仅保存该图片的路径或该图片的名字！
列属性
所谓的列属性，就是在定义一个列（字段）的时候对该列设置的额外的信息或约束！
所以，一个列属性也往往对应着一个列约束！列属性和列约束其实是不同方向上的不同理解而已（本质是一样的）
null和not null
默认情况下，字段都允许为空（缺省值为null），如果加上not null，意思就是这个字段不能为空，所以，not null也叫作非空约束！
也就是说，当我们没有给一个not null属性的字段插入值的时候，系统会首先判断该字段有没有一个默认值，如果没有，就报错！
default
自定义默认值属性，也叫作自定义默认值约束，通常就是配合not null一起使用！
也就是说，在给一个字段加上not null属性的时候，也往往给它设置一个default属性，这样一来，如果给这个字段插入值的时候，就以插入的值为标准，如果没有给该字段插入值，就以默认值为标准！
在插入数据的时候，也可以直接插入default关键字，注意这里的关键字不能用引号括起来！
primary key
简称PK，也叫作主键属性或者主键约束！主要的键，主要的字段！
主键的概念：
可以唯一标识某条记录的字段或字段的组合（组合主键）！
在实际的运用中，很少使用组合主键，而往往都是利用一个和实体信息完全不相关的属性作为唯一的主键，这样做的好处就是主键与业务逻辑不发生任何的关系，只是用来标识记录
设置主键有两种方式：
第一种：在定义一个字段的时候直接在后面进行设置primary key
需要注意的几点：
1，定义一个字段为主键后，该字段就不能重复！
2，主键不能为空null
事实上，当我们定义一个字段为主键之后，系统会自动的给该字段加上非空约束：
第二种：定义完字段后再定义主键
效果是一样的，但是如果定义组合主键的话，只能用第二种方式：
注意：
组合主键的含义是两个或多个字段组合在一起形成一个主键！而不是所有的字段都是主键，因为主键只能有一个！
unique key
也叫作唯一键属性或唯一键约束！增加该属性后，该字段的值就不能重复！
定义的方式和主键是类似的：
也就是说，唯一键可以有很多个！
另外，唯一键和主键的一个区别是：唯一键允许为空，但是主键不能为空！
另外：unique key 可以简写成unique
auto_increment
自增长属性，或者自增长约束！
作用是每次插入记录的时候，自动的为某个字段的值加1（基于上一个记录）
注意：
使用这个属性有两个条件：
1， 该字段类型必须为整型
2， 该字段上必须存在索引（后面讲，主键也叫作主键索引，唯一键也叫作唯一键索引）
型的，
在真实的项目中，首先，用一个id字段作为主键（和记录上的主体没有任何的关系，仅仅表示一条不同的记录而已），其次，就是在该主键上增加auto_increment属性！
这样一来，每次插入主键字段的时候，就可以直接插入null！这里的插入null不是真正的将null这个值插入到主键（主键不允许为null），而是告诉系统这里开启自动加载机制！
注意：
1，开启了自动增长机制，并不代表不能手动插入！
2，自动增长是以前面出现的最大值自动增长！
3，delete from表中所有的数据之后，并不会重置自动增长机制！
如果想重置自动增长，可以使用truncate 表名语法！
comment
是专门为列做注释的（描述的），与其他的注释符不同之处在于，这里的注释内容属于列定义的一部分：
实体与实体关系
现实生活中，实体与实体之间肯定是有关系的，我们在设计数据表的时候，也应该体现出这种表与表之间的关系，我们把这种关系总结成三种：
一对一
一对多（多对一）
多对多
外键
概念
关键字：foreign key 也叫作外键属性或外键约束！外面（其他表）的主键！
如果一个实体A的某一个字段，刚好指向或引用另一个实体B的主键，那么实体A的这个字段就叫作外键，所以简单来说，外键就是外面的主键，就是其他表的主键！
作用
外键的意义就是用来约束关系内的实体！
假如上面学生表中有一个学生的班级字段是11，就不符合正常的业务逻辑！
所以，外键约束主要体现在以下的两个方面：
1， 增加子表记录的时候，是否有与之对应的父表记录！
2， 当删除或更改父表记录的时候，从表应该如何处理相关的记录！
定义
语法格式如下：
foreign key(子表字段) references 父表名(父表主键)
应该先创建父表：
再创建子表：
设置级联操作
所谓的级联操作，就是在操作父表的时候，会以什么样的形式影响到子表，也叫作关联操作或者关联动作！
此时，主表操作主要体现在以下两个方面：
主表更新
语法形式为：on update[级联操作]
主表删除
语法形式为：on delete[级联操作]
这里的级联操作常见的有三种形式：
cascade：同步操作，或者串联操作！也就是当主表记录删除或更新的时候，从表也进行相应的删除或更新！
set null：设置为null，也就是当主表记录删除或更新的时候，从表中的外键字段设置为空
restrict：拒绝主表的更新或删除
现在，先把上面itcast_student表的外键删除掉：
删除外键的语法
alter table 表名drop foreign key 外键名;
注意：这里的外键名并不是字段名，一般如果在创建外键的时候没有给该外键起一个名字，系统会自动分配一个外键名字！
增加外键的语法：
alter table 表名 add foreign key 外键定义
关于外键，还有两点需要注意的地方：
1， 外键约束只有InnoDB存储引擎才支持！
2， 在实际项目中，往往会用到外键的设计思想，但往往不会真正的从语法上进行外键约束，因为外键约束的级联操作可能会带来一些现实的逻辑问题！另外，使用外键会较低mysql的效率！
存储引擎
表的存储引擎，也叫作表类型，指的是数据表的存储机制、索引方案等配套相关功能，不同的存储引擎，由于处理方式不同，会带来不同的功能或相应的优化，也就是，各有各的优点
所以，用户在创建表的时候，要根据实际需要合理的选择存储引擎，在windows下，默认的存储引擎为InnoDB，当然，可以在数据库的配置文件my.ini中进行修改：
范式
还有一个创建表的规范：范式！
这里的范就是规范的意思，范式就是我们设计数据表的基本规范！
范式的主要作用就是通过合理的数据存储，从而使得数据的冗余度最小化以及运行效率的最大化！
范式是分层的！
所谓的分层，就是根据不同的需求划分不同的标准，范式本身是数学上的概念，本来可以分6层，被引入到数据库之后，由于后面的层次实在是太严格，很难实现，所以，Mysql只引入了三层范式！而且是一层一层的严格递进！
我们一般认为，满足了三层范式的数据库，就是比较合理优秀的数据库！
第一范式1NF
NF：normal format
第二范式2NF
第二范式就是在满足第一范式的基础之上再满足以下的两个条件：
1， 表中的一行都具有唯一的可以区分的特性
第一个比较容易满足，也就是表中不能有完成相同的记录，而且一般表都有主键！
2， 不能有部分依赖
什么叫依赖？
如果确定了表中的某个字段A，就能确定该表张的另一个字段B，那么我们就说B依赖于A！
很显然，所有的字段都依赖于主键！
什么叫部分依赖？
主键可以是组合主键，比如现在有一个组合主键（A,B），此时，其他所有的字段都应该依赖于这个组合主键，但是，此时如果有某个字段C，它只依赖于A，我们就说，此时，产生了部分依赖
第三范式3NF
第三范式就是在满足第二范式的基础上，消除传递依赖！
什么是传递依赖？
如果一个表中某个字段不直接依赖于主键，而是先依赖于其他的字段，就叫作传递依赖！
比如：
主键是A，B依赖于A，而C又依赖于B！
注意：并不是C不依赖于A，而是C只能等B确定后才依赖于A！
其他数据操作
数据的操作也叫作crud： C：create R：read U：update D：delete
插入数据
标准语法：insert into 表名[字段列表] values(值列表)
蠕虫复制 就是在已有的数据的基础之上，将原来的数据进行复制，插入到相对应的表中！
语法规则：insert into 表名 select *|字段列表from 表名
注意：当一个表中的数据复制到另一个表中的时候，需要注意数据的来源要与被插入的表的字段数量和类型要保持一致！
蠕虫复制的优点：1， 可以以最快的速度复制另外一张表的数据 2， 在短期内产生大量的数据，以测试服务器的压力
主键重复
策略一：语法：insert into 表名[字段列表] values(值列表) on duplicate key update 字段1=值1，字段2=值2……
当主键不冲突的时候，相当于一条插入语句，当主键有冲突的时候，相当于一条更新语句！
策略二：如果主键重复，直接删除原纪录再插入 语法：replace into 表名[字段列表] values(值列表);
在插入之前进行一次判断，判断有没有主键重复，如果没有，跟普通的插入语句没有区别，如果有主键冲突，先删除以前的记录，再插入新记录！
修改数据
标准语法：update 表名 set 字段1=值1，字段2=值2……where条件;
还可以加上orderby子句和limit子句：update 表名 set 字段1=值1，字段2=值2……[where条件][order by 字段名 asc|desc][limit 数据量]
删除数据
标准语法：delete from 表名 [where条件] [order by 字段名 asc|desc][limit 数据量]
还有一个类似删除功能的语法：truncate table 表名; 或 truncate 表名;
注意：该语句不属于DML，属于DDL
相当于做了两件事情： 1， 先把原表drop掉！ 2， 再按以前的原表的结构重新创建一次！
查询数据 查询数据可以说是整个业务逻辑中使用的最多也是最复杂的！
以前的语法：select * |字段列表 from 表名 [where子句];
一个比较完整的语法：select [select选项] *|字段列表 [as 字段别名] from 数据源 [where子句][group by子句][having子句][order by子句][limit子句];
以上的语法一般只是单表查询，另外还有多表查询，多表查询又有联合查询、子查询、连接查询（左连接，右连接，内连接，外连接，自然连接）
注意：1， from后面的子句往往称之为：五子句，也叫五子查询！ 2， 五子查询都可以没有，但是，如果要有，就必须按顺序写！
select选项 含义：就是系统在查询到相关数据之后，如何显示！
这里的select选项有两个值：all：也是缺省值（默认值），保留所有的查询结果！ distinct：去重，去掉重复的查询结果
别名 所谓的别名，就是给字段或其他表达式等标识符另起一个名字， 基本语法如下：字段|表达式|表|子查询 [as] 别名
这里的as可以省略，但是为了增加可读性，一般还是写上！
虚拟表 查询语句的比较完整的语法：
select [select选项] *|字段列表 [as 字段别名] from 数据源 [where子句][group by子句][having子句][order by子句][limit子句];
一条真实的sql语句，有可能连字段没有！典型的，select语句可以当计算器使用：
where子句
语法和使用流程 语法：where 表达式
功能：通过限定的表达式的条件对数据进行过滤，得到我们想要的结果
流程：逐一取出每一条记录，先通过当前记录来计算where后面表达式的值，如果计算的结果为真（非0），就返回来记录，如果计算的结构为假（0），则不返回记录！相当于对所有的记录做了一次遍历！
MySQL运算符
关系运算符 < > <= >= = !=(<>)
注意：这里的等于是一个等号
between and 做数值范围限定，相当于数学上的闭区间！另外，between and 的前面还可以加上not，代表相反！
n和not in 语法形式：in|not in（集合） 表示某个值出现或没出现在一个集合之中！
逻辑运算符 && and|| or！ not
where子句的其他形式
空值查询 select *|字段列表 from 表名 where 字段名 is [not] null
糊查询 也就是带有like关键字的查询，常见的语法形式是：select *|字段列表from 表名 where 字段名 [not] like ‘通配符字符串’;
所谓的通配符字符串，就是含有通配符的字符串！
MySQL中的通配符有两个： _ ：代表任意的单个字符 % ：代表任意的字符
group by子句 也叫作分组统计查询语句！ 语法：group by 字段1[，字段2]……
统计函数（聚合函数）
sum()：求和，就是将某个分组内的某个字段的值全部相加
max()：求某个组内某个字段的最大值
min()：求某个组内某个字段的最小值
avg()：求某个组内某个字段的平均值
count()：统计某个组内非null记录的个数，通常就是用count(*)来表示！
注意：统计函数都是可以单独的使用的！但是，只要使用统计函数，系统默认的就是需要分组，如果没有group by子句，默认的就是把整个表中的数据当成一组！
字段分组 group by 字段1[，字段2]……
作用是：先根据字段1进行分组，然后再根据字段 2进行分组！所以，多字段分组的结果就是分组变多了！
回溯（su）统计 回溯统计就是向上统计！在进行分组统计的时候，往往需要做上级统计！
在MySQL中，其实就是在语句的后面加上with rollup即可！
注意：既然group by子句出现在where子句之后，说明了，我们可以先将整个数据源进行筛选，然后再进行分组统计！
having子句 having子句和where子句一样，也是用来筛选数据的，通常是对group by之后的统计结果再次进行筛选！
二者的比较：
1， 如果语句中只有having子句或只有where子句的时候，此时，它们的作用基本是一样的！
2， 二者的本质区别是：where子句是把磁盘上的数据筛选到内存上，而having子句是把内存中的数据再次进行筛选！
3， where子句的后面不能使用统计函数，而having子句可以！因为只有在内存中的数据才可以进行运算统计！
order by子句 根据某个字段进行排序，有升序和降序！
语法形式为：order by字段1[asc|desc] 默认的是asc，也就是升序！如果要降序排序，需要加上desc！
多字段排序 order by 字段1[asc|desc]，字段2[asc|desc]……
比如：order by score asc,age desc
也就是说，先按分数进行升序排序，如果分数一样的时候，再按年级进行降序排序！
limit子句 limit就是限制的意思，所以，limit子句的作用就是限制查询记录的条数！
语法 limit offset,length 其中，offset是指偏移量，默认为0，而length是指需要显示的记录数！
注意：这里的偏移量offset可以省略的！缺省值就代表0！
分页原理 假如在项目中，需要使用分页的效果，就应该使用limit子句！
比如，每页显示10条记录：
第1页：limit 0,10 第2页：limit 10,10 第3页：limit 20,10
如果用$pageNum代表第多少页，用$rowsPerPage代表每页显示的长度 limit ($pageNum - 1)*$rowsPerPage, $rowsPerPage
联合查询 关键字：union
语法形式
select语句1
union[union选项]
select 语句2
union[union选项]
select 语句3
union[union选项]
……
作用：所谓的联合查询，就是将多个查询结果进行纵向上的拼接，也就是select语句2的查询结果放在select语句1查询结果的后面。依次类推！
其中，这里的union选项跟前面学习的select选择的值是一样的，只是默认值不一样：
all：也是缺省值，保留所有的查询结果！ distinct：去重（默认值），去掉重复的查询结果！
union的应用
union的主要应用有以下的两种情形：
第一， 获得数据的条件，在同一个select语句中存在逻辑冲突，或者很难在同一个select语句中实现，这个时候，我们需要把这个业务逻辑进行拆分，也就是使用多个select语句单独的分别实现，然后再用union将各个select语句查询结果“拼接”到一起！
注意的：1， 联合查询中如果要使用order by，那么就必须对这个select语句加上一对括号！
2， 联合查询中的order by必须搭配上limit关键字才能生效！因为系统默认的联合查询的结果往往比较多，所以要加以限制，当然，如果想显示全部的数据，可以在limit子句后面加上一个很大的数，比如：999999
第二，如果一个项目的某张数据表的数据量特别大，往往会导致数据查询效率很低下，此时，我们需要对数据表进行优化处理，往往就是对该数据表进行“水平分割”，此时，这些拆分后的数据表，表结构都是一样的，只是存放的数据不一样