数据库小知识

数据库管理软件分类

mysql就是一个基于socket编写的C/S架构的软件

分两大类：
　　关系型：如sqllite，db2，oracle，access，sql server，MySQL，注意：sql语句通用
　　非关系型：mongodb，redis，memcache

总结两句话：
    关系型数据库需要有表结构
    非关系型数据库是key-value存储的，没有表结构

存储引擎

数据库中的表也应该有不同的类型，表的类型不同，会对应mysql不同的存取机制，表类型又称为存储引擎。

ps: 存储引擎说白了就是如何存储数据、如何为存储的数据建立索引和如何更新、查询数据等技术的实现方法。因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的，
所以存储引擎也可以称为表类型（即存储和操作此表的类型）

在Oracle 和SQL Server等数据库中只有一种存储引擎，所有数据存储管理机制都是一样的。而MySql
数据库提供了多种存储引擎。用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎，用户也可以根据
自己的需要编写自己的存储引擎

单表查询注意点

where约束

where子句中可以使用
1.比较运算符：>、<、>=、<=、<>、!=
2.between 80 and 100 ：值在80到100之间
3.in(80,90,100)值是10或20或30
4.like 'xiaomagepattern': pattern可以是%或者_。%小时任意多字符，_表示一个字符
5.逻辑运算符：在多个条件直接可以使用逻辑运算符 and or not

group by 分组查询

#1、首先明确一点：分组发生在where之后，即分组是基于where之后得到的记录而进行的

#2、分组指的是：将所有记录按照某个相同字段进行归类，比如针对员工信息表的职位分组，或者按照性别进行分组等

#3、为何要分组呢？
    取每个部门的最高工资
    取每个部门的员工数
    取男人数和女人数

小窍门：‘每’这个字后面的字段，就是我们分组的依据

#4、大前提：
    可以按照任意字段分组，但是分组完毕后，比如group by post，只能查看post字段，如果想查看组内信息，需要借助于聚合函数

继续验证通过group by分组之后，只能查看当前字段,如果想查看组内信息，需要借助于聚合函数

聚合函数

max()求最大值
min()求最小值
avg()求平均值
sum() 求和
count() 求总个数

#强调：聚合函数聚合的是组的内容，若是没有分组，则默认一组
# 每个部门有多少个员工
select post,count(id) from employee group by post;
# 每个部门的最高薪水
select post,max(salary) from employee group by post;
# 每个部门的最低薪水
select post,min(salary) from employee group by post;
# 每个部门的平均薪水
select post,avg(salary) from employee group by post;
# 每个部门的所有薪水
select post,sum(age) from employee group by post;

HAVING过滤

HAVING与WHERE不一样的地方在于

#！！！执行优先级从高到低：where > group by > having 
#1. Where 发生在分组group by之前，因而Where中可以有任意字段，但是绝对不能使用聚合函数。

#2. Having发生在分组group by之后，因而Having中可以使用分组的字段，无法直接取到其他字段,可以使用聚合函数

order by 查询排序

按单列排序
    SELECT * FROM employee ORDER BY age;
    SELECT * FROM employee ORDER BY age ASC;
    SELECT * FROM employee ORDER BY age DESC;
按多列排序:先按照age升序排序，如果年纪相同，则按照id降序
    SELECT * from employee
        ORDER BY age ASC,
        id DESC;

limit  限制查询的记录数

示例：
    SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC 
     LIMIT 3;                    #默认初始位置为0 

    SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC
        LIMIT 0,5; #从第0开始，即先查询出第一条，然后包含这一条在内往后查5条

    SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC
        LIMIT 5,5; #从第5开始，即先查询出第6条，然后包含这一条在内往后查5条

多表查询

语法：

SELECT 字段列表
    FROM 表1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN 表2
    ON 表1.字段 = 表2.字段;

inner join

内连接：只连接匹配的行

找两张表共有的部分，相当于利用条件从笛卡尔积结果中筛选出了匹配的结果

left join

外链接之左连接：优先显示左表全部记录

本质就是：在内连接的基础上增加左边有，右边没有的结果

right join

外链接之右连接：优先显示右表全部记录

本质就是：在内连接的基础上增加右边有，左边没有的结果

子查询

#1：子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中。
#2：内层查询语句的查询结果，可以为外层查询语句提供查询条件。
#3：子查询中可以包含：IN、NOT IN、ANY、ALL、EXISTS 和 NOT EXISTS等关键字
#4：还可以包含比较运算符：= 、 !=、> 、<等

命中索引

- like '%xx'
            select * from userinfo where name like '%al';
        - 使用函数
            select * from userinfo where reverse(name) = 'alex333';
        - or
            select * from userinfo where id = 1 or email = 'alex122@oldbody';
            特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引
                    select * from userinfo where id = 1 or name = 'alex1222';
                    select * from userinfo where id = 1 or email = 'alex122@oldbody' and name = 'alex112'
        - 类型不一致
            如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然...
            select * from userinfo where name = 999;
        - !=
            select count(*) from userinfo where name != 'alex'
            特别的：如果是主键，则还是会走索引
                select count(*) from userinfo where id != 123
        - >
            select * from userinfo where name > 'alex'
            特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引
                select * from userinfo where id > 123
                select * from userinfo where num > 123
        - order by
            select email from userinfo order by name desc;
            当根据索引排序时候，选择的映射如果不是索引，则不走索引
            特别的：如果对主键排序，则还是走索引：
                select * from userinfo order by nid desc;
         
        - 组合索引最左前缀
            如果组合索引为：(name,email)
            name and email       -- 使用索引
            name                 -- 使用索引
            email                -- 不使用索引

最左前缀：

最左前缀匹配：
        create index ix_name_email on userinfo(name,email);
                 select * from userinfo where name = 'alex';
                 select * from userinfo where name = 'alex' and email='alex@oldBody';

                 select * from userinfo where  email='alex@oldBody';

             如果使用组合索引如上，name和email组合索引之后，查询
             （1）name和email ---使用索引
             （2）name        ---使用索引
             （3）email       ---不适用索引
              对于同时搜索n个条件时，组合索引的性能好于多个单列索引
　　　　　　　　******组合索引的性能>索引合并的性能*********

索引注意事项

(1)避免使用select *
       (2)count(1)或count(列) 代替count(*)
       (3)创建表时尽量使用char代替varchar
       (4)表的字段顺序固定长度的字段优先
       (5)组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）
       (6)尽量使用短索引 （create index ix_title on tb(title(16));特殊的数据类型 text类型）
       (7)使用连接（join）来代替子查询
       (8)连表时注意条件类型需一致
       (9)索引散列（重复少）不适用于建索引，例如：性别不合适