数据库MySQL详解

分类	类型名称	说明
整数类型	tinyInt	很小的整数
	smallint	小的整数
	mediumint	中等大小的整数
	int(integer)	普通大小的整数
小数类型	float	单精度浮点数
	double	双精度浮点数
	decimal（m,d）	压缩严格的定点数
日期类型	year	YYYY 1901~2155
	time	HH:MM:SS -838:59:59~838:59:59
	date	YYYY-MM-DD 1000-01-01~9999-12-3
	datetime	YYYY-MM-DD HH:MM:SS 1000-01-01 00:00:00~ 9999-12-31 23:59:59
	timestamp	YYYY-MM-DD HH:MM:SS 1970~01~01 00:00:01 UTC~2038-01-19 03:14:07UTC
文本、二进制类型	CHAR(M)	M为0~255之间的整数
	VARCHAR(M)	M为0~65535之间的整数
	TINYBLOB	允许长度0~255字节
	BLOB	允许长度0~65535字节
	MEDIUMBLOB	允许长度0~167772150字节
	LONGBLOB	允许长度0~4294967295字节
	TINYTEXT	允许长度0~255字节
	TEXT	允许长度0~65535字节
	MEDIUMTEXT	允许长度0~167772150字节
	LONGTEXT	允许长度0~4294967295字节
	VARBINARY(M)	允许长度0~M个字节的变长字节字符串
	BINARY(M)	允许长度0~M个字节的定长字节字符串

3.3 数据库操作：database

l 创建数据库

格式:

* create database 数据库名;

* create database 数据库名 character set 字符集;

例如：

#创建数据库数据库中数据的编码采用的是安装数据库时指定的默认编码 utf8

CREATE DATABASE day21_1;

#创建数据库并指定数据库中数据的编码

CREATE DATABASE day21_2 CHARACTER SET utf8;

l 查看数据库

查看数据库MySQL服务器中的所有的数据库:

show databases;

查看某个数据库的定义的信息:

show create database 数据库名;

例如：

show create database day21_1;

l 删除数据库

drop database 数据库名称;

例如：

drop database day21_2;

l 其他的数据库操作命令

切换数据库：

use 数据库名;

例如：

use day21_1;

l 查看正在使用的数据库:

select database();

3.4 表结构相关语句

3.4.1 创建表

l 格式：

create table 表名(

字段名类型(长度) 约束,

字段名类型(长度) 约束

);

例如：

###创建分类表

CREATE TABLE sort (

sid INT, #分类ID

sname VARCHAR(100) #分类名称

);

3.4.2 查看表

l 查看数据库中的所有表：

格式：show tables;

l 查看表结构：

格式：desc 表名;

例如：desc sort;

3.4.3 删除表

l 格式：drop table 表名;

例如：drop table sort;

3.4.4 修改表结构格式：

l alter table 表名 add 列名类型(长度) 约束;

作用：修改表添加列.

例如：

#1，为分类表添加一个新的字段为分类描述 varchar(20)

ALTER TABLE sort ADD sdesc VARCHAR(20);

l alter table 表名 modify 列名类型(长度) 约束;

作用：修改表修改列的类型长度及约束.

例如：

#2, 为分类表的分类名称字段进行修改，类型varchar(50) 添加约束 not null

ALTER TABLE sort MODIFY sname VARCHAR(50) NOT NULL;

l alter table 表名 change 旧列名新列名类型(长度) 约束;

作用：修改表修改列名.

例如：

#3, 为分类表的分类名称字段进行更换更换为 snamesname varchar(30)

ALTER TABLE sort CHANGE sname snamename VARCHAR(30);

l alter table 表名 drop 列名;

作用：修改表删除列.

例如：

#4, 删除分类表中snamename这列

ALTER TABLE sort DROP snamename;

l rename table 表名 to 新表名;

作用：修改表名

例如：

#5, 为分类表sort 改名成 category

RENAME TABLE sort TO category;

l alter table 表名 character set 字符集;

作用：修改表的字符集

例如：

#6, 为分类表 category 的编码表进行修改，修改成 gbk

ALTER TABLE category CHARACTER SET gbk;

3.5 DOS操作数据乱码解决

我们在dos命令行操作中文时，会报错

insert into user(username,password) values(‘张三’,’123’);

ERROR 1366 (HY000): Incorrect string value: 'xD5xC5xC8xFD' for column 'username' at row 1

原因:因为mysql的客户端编码的问题我们的是utf8,而系统的cmd窗口编码是gbk

解决方案（临时解决方案）:修改mysql客户端编码。

show variables like 'character%'; 查看所有mysql的编码

在图中与客户端有关的编码设置:

client connetion result 和客户端相关

database server system 和服务器端相关

l 将客户端编码修改为gbk.

set character_set_results=gbk; / set names gbk;

以上操作，只针对当前窗口有效果，如果关闭了服务器便失效。如果想要永久修改，通过以下方式:

l 在mysql安装目录下有my.ini文件

default-character-set=gbk 客户端编码设置

character-set-server=utf8 服务器端编码设置

注意:修改完成配置文件，重启服务

字段属性

主键, 唯一键和自增长.

主键

主键: primary key,主要的键. 一张表只能有一个字段可以使用对应的键, 用来唯一的约束该字段里面的数据, 不能重复: 这种称之为主键.

一张表只能有最多一个主键.

增加主键

SQL操作中有多种方式可以给表增加主键: 大体分为三种.

方案1: 在创建表的时候,直接在字段之后,跟primary key关键字(主键本身不允许为空)

优点: 非常直接; 缺点: 只能使用一个字段作为主键

方案2: 在创建表的时候, 在所有的字段之后, 使用primary key(主键字段列表)来创建主键(如果有多个字段作为主键,可以是复合主键)

方案3: 当表已经创建好之后, 额外追加主键: 可以通过修改表字段属性, 也可以直接追加.

Alter table 表名 add primary key(字段列表);

前提: 表中字段对应的数据本身是独立的(不重复)

主键约束

主键对应的字段中的数据不允许重复: 一旦重复,数据操作失败(增和改)

更新主键 & 删除主键

没有办法更新主键: 主键必须先删除,才能增加.

Alter table 表名 drop primary key;

主键分类

在实际创建表的过程中, 很少使用真实业务数据作为主键字段(业务主键,如学号,课程号); 大部分的时候是使用逻辑性的字段(字段没有业务含义,值是什么都没有关系), 将这种字段主键称之为逻辑主键.

Create table my_student(

Id int primary key auto_increment comment ‘逻辑主键: 自增长’, -- 逻辑主键

Number char(10) not null comment ‘学号’,

Name varchar(10) not null

)

自动增长

自增长: 当对应的字段,不给值,或者说给默认值,或者给NULL的时候, 会自动的被系统触发, 系统会从当前字段中已有的最大值再进行+1操作,得到一个新的在不同的字段.

自增长通常是跟主键搭配.

新增自增长

自增长特点: auto_increment

任何一个字段要做自增长必须前提是本身是一个索引(key一栏有值)

自增长字段必须是数字(整型)

一张表最多只能有一个自增长

自增长使用

当自增长被给定的值为NULL或者默认值的时候会触发自动增长.

自增长如果对应的字段输入了值,那么自增长失效: 但是下一次还是能够正确的自增长(从最大值+1)

如何确定下一次是什么自增长呢? 可以通过查看表创建语句看到.

修改自增长

自增长如果是涉及到字段改变: 必须先删除自增长,后增加(一张表只能有一个自增长)

修改当前自增长已经存在的值: 修改只能比当前已有的自增长的最大值大,不能小(小不生效)

Alter table 表名 auto_increment = 值;

向上修改可以

思考: 为什么自增长是从1开始?为什么每次都是自增1呢?

所有系统的变现(如字符集,校对集)都是由系统内部的变量进行控制的.

查看自增长对应的变量: show variables like ‘auto_increment%’;

可以修改变量实现不同的效果: 修改是对整个数据修改,而不是单张表: (修改是会话级)

Set auto_increment_increment = 5; -- 一次自增5

测试效果: 自动使用自增长

删除自增长

自增长是字段的一个属性: 可以通过modify来进行修改(保证字段没有auto_increment即可)

Alter table 表名 modify 字段类型;

唯一键

一张表往往有很多字段需要具有唯一性,数据不能重复: 但是一张表中只能有一个主键: 唯一键(unique key)就可以解决表中有多个字段需要唯一性约束的问题.

唯一键的本质与主键差不多: 唯一键默认的允许自动为空,而且可以多个为空(空字段不参与唯一性比较)

增加唯一键

基本与主键差不多: 三种方案

方案1: 在创建表的时候,字段之后直接跟unique/ unique key

方案2: 在所有的字段之后增加unique key(字段列表); -- 复合唯一键

方案3: 在创建表之后增加唯一键

唯一键约束

唯一键与主键本质相同: 唯一的区别就是唯一键默认允许为空,而且是多个为空.

如果唯一键也不允许为空: 与主键的约束作用是一致的.

更新唯一键 & 删除唯一键

更新唯一键: 先删除后新增(唯一键可以有多个: 可以不删除).

删除唯一键

Alter table 表名 drop unique key; -- 错误: 唯一键有多个

Alter table 表名 drop index 索引名字; -- 唯一键默认的使用字段名作为索引名字

外键

外键: foreign key, 外面的键(键不在自己表中): 如果一张表中有一个字段(非主键)指向另外一张表的主键,那么将该字段称之为外键.

增加外键

外键可以在创建表的时候或者创建表之后增加(但是要考虑数据的问题).

一张表可以有多个外键.

创建表的时候增加外键: 在所有的表字段之后,使用foreign key(外键字段) references 外部表(主键字段)

在新增表之后增加外键: 修改表结构

Alter table 表名 add [constraint 外键名字] foreign key(外键字段) references 父表(主键字段);

修改外键&删除外键

外键不可修改: 只能先删除后新增.

删除外键语法

Alter table 表名 drop foreign key 外键名; -- 一张表中可以有多个外键,但是名字不能相同

外键作用

外键默认的作用有两点: 一个对父表,一个对子表(外键字段所在的表)

对子表约束: 子表数据进行写操作(增和改)的时候, 如果对应的外键字段在父表找不到对应的匹配: 那么操作会失败.(约束子表数据操作)

对父表约束: 父表数据进行写操作(删和改: 都必须涉及到主键本身), 如果对应的主键在子表中已经被数据所引用, 那么就不允许操作

外键条件

外键要存在: 首先必须保证表的存储引擎是innodb(默认的存储引擎): 如果不是innodb存储引擎,那么外键可以创建成功,但是没有约束效果.
外键字段的字段类型(列类型)必须与父表的主键类型完全一致.
一张表中的外键名字不能重复.
增加外键的字段(数据已经存在),必须保证数据与父表主键要求对应.

外键约束

所谓外键约束: 就是指外键的作用.

之前所讲的外键作用: 是默认的作用; 其实可以通过对外键的需求, 进行定制操作.

外键约束有三种约束模式: 都是针对父表的约束

District: 严格模式(默认的), 父表不能删除或者更新一个已经被子表数据引用的记录

Cascade: 级联模式: 父表的操作, 对应子表关联的数据也跟着被删除

Set null: 置空模式: 父表的操作之后,子表对应的数据(外键字段)被置空

通常的一个合理的做法(约束模式): 删除的时候子表置空, 更新的时候子表级联操作

指定模式的语法

Foreign key(外键字段) references 父表(主键字段) on delete set null on update cascade;

更新操作: 级联更新

删除操作: 置空

删除置空的前提条件: 外键字段允许为空(如果不满足条件,外键无法创建)

外键虽然很强大, 能够进行各种约束: 但是对于PHP来讲, 外键的约束降低了PHP对数据的可控性: 通常在实际开发中, 很少使用外键来处理.

索引

几乎所有的索引都是建立在字段之上.

索引: 系统根据某种算法, 将已有的数据(未来可能新增的数据),单独建立一个文件: 文件能够实现快速的匹配数据, 并且能够快速的找到对应表中的记录.

索引的意义

提升查询数据的效率
约束数据的有效性(唯一性等)

增加索引的前提条件: 索引本身会产生索引文件(有时候有可能比数据文件还大) ,会非常耗费磁盘空间.

如果某个字段需要作为查询的条件经常使用, 那么可以使用索引(一定会想办法增加);

如果某个字段需要进行数据的有效性约束, 也可能使用索引(主键,唯一键)

Mysql中提供了多种索引

主键索引: primary key
唯一索引: unique key
全文索引: fulltext index
普通索引: index

全文索引: 针对文章内部的关键字进行索引

全文索引最大的问题: 在于如何确定关键字

英文很容易: 英文单词与单词之间有空格

中文很难: 没有空格, 而且中文可以各种随意组合(分词: sphinx)

关系

将实体与实体的关系, 反应到最终数据库表的设计上来: 将关系分成三种: 一对一, 一对多(多对一)和多对多.

所有的关系都是指的表与表之间的关系.

一对一

一对一: 一张表的一条记录一定只能与另外一张表的一条记录进行对应; 反之亦然.

学生表: 姓名,性别,年龄,身高,体重,婚姻状况, 籍贯, 家庭住址,紧急联系人

Id(P)	姓名	性别	年龄	体重	身高	婚姻	籍贯	住址	联系人

表设计成以上这种形式: 符合要求. 其中姓名,性别,年龄,身高,体重属于常用数据; 但是婚姻,籍贯,住址和联系人属于不常用数据. 如果每次查询都是查询所有数据,不常用的数据就会影响效率, 实际又不用.

解决方案: 将常用的和不常用的信息分离存储,分成两张表

常用信息表

Id(P)	姓名	性别	年龄	体重	身高
1

不常用信息表: 保证不常用信息与常用信息一定能够对应上: 找一个具有唯一性(确定记录)的字段来共同连接两张表

Id(P)	婚姻	籍贯	住址	联系人
2
1

一个常用表中的一条记录: 永远只能在一张不常用表中匹配一条记录;反过来,一个不常用表中的一条记录在常用表中也只能匹配一条记录: 一对一的关系

一对多

一对多: 一张表中有一条记录可以对应另外一张表中的多条记录; 但是返回过, 另外一张表的一条记录只能对应第一张表的一条记录. 这种关系就是一对多或者多对一.

母亲与孩子的关系: 母亲,孩子两个实体

妈妈表

ID(P)	名字	年龄	性别

孩子表

ID(P)	名字	年龄	性别

以上关系: 一个妈妈可以在孩子表中找到多条记录(也有可能是一条); 但是一个孩子只能找到一个妈妈: 是一种典型的一对多的关系.

但是以上设计: 解决了实体的设计表问题, 但是没有解决关系问题: 孩子找不出妈,妈也找不到孩子.

解决方案: 在某一张表中增加一个字段,能够找到另外一张表的中记录: 应该在孩子表中增加一个字段指向妈妈表: 因为孩子表的记录只能匹配到一条妈妈表的记录.

妈妈表

ID(P)	名字	年龄	性别

孩子表

ID(P)	名字	年龄	性别	妈妈ID
				妈妈表主键

多对多

多对多: 一张表中(A)的一条记录能够对应另外一张表(B)中的多条记录; 同时B表中的一条记录也能对应A表中的多条记录: 多对多的关系

老师教学: 老师和学生

老师表

T_ID(P)	姓名	性别
1	A	男
2	B	女

学生表

S_ID(P)	姓名	性别
1	张三	男
2	小芳	女

以上设计方案: 实现了实体的设计, 但是没有维护实体的关系.

一个老师教过多个学生; 一个学生也被多个老师教过.

解决方案: 在学生表中增加老师字段: 不管在哪张表中增加字段, 都会出现一个问题: 该字段要保存多个数据, 而且是与其他表有关系的字段, 不符合表设计规范: 增加一张新表: 专门维护两张表之间的关系

老师表

T_ID(P)	姓名	性别
1	A	男
2	B	女

学生表

S_ID(P)	姓名	性别
1	张三	男
2	小芳	女

中间关系表: 老师与学生的关系

ID	T_ID(老师)	S_ID(学生)
1	1	1
2	1	2
3	2	1
4

增加中间表之后: 中间表与老师表形成了一对多的关系: 而且中间表是多表,维护了能够唯一找到一表的关系; 同样的,学生表与中间表也是一个一对多的关系: 一对多的关系可以匹配到关联表之间的数据.

学生找老师: 找出学生id -> 中间表寻找匹配记录(多条) -> 老师表匹配(一条)

老师找学生: 找出老师id -> 中间表寻找匹配记录(多条) -> 学生表匹配(一条)

范式

范式: Normal Format, 是一种离散数学中的知识, 是为了解决一种数据的存储与优化的问题: 保存数据的存储之后, 凡是能够通过关系寻找出来的数据,坚决不再重复存储: 终极目标是为了减少数据的冗余.

范式: 是一种分层结构的规范, 分为六层: 每一次层都比上一层更加严格: 若要满足下一层范式,前提是满足上一层范式.

六层范式: 1NF,2NF,3NF...6NF, 1NF是最底层,要求最低;6NF最高层,最严格.

Mysql属于关系型数据库: 有空间浪费: 也是致力于节省存储空间: 与范式所有解决的问题不谋而合: 在设计数据库的时候, 会利用到范式来指导设计.

但是数据库不单是要解决空间问题,要保证效率问题: 范式只为解决空间问题, 所以数据库的设计又不可能完全按照范式的要求实现: 一般情况下,只有前三种范式需要满足.

范式在数据库的设计当中是有指导意义: 但是不是强制规范.

1NF

第一范式: 在设计表存储数据的时候, 如果表中设计的字段存储的数据,在取出来使用之前还需要额外的处理(拆分),那么说表的设计不满足第一范式: 第一范式要求字段的数据具有原子性: 不可再分.

讲师代课表

讲师	性别	班级	教室	代课时间	代课时间（开始，结束）
朱元璋	Male	php0226	D302	30天	2014-02-27,2014-05-05
朱元璋	Male	php0320	B206	30天	2014-03-21,2014-05-30
李世民	Male	php0320	B206	15天	2014-06-01,2014-06-20

上表设计不存在问题: 但是如果需求是将数据查出来之后,要求显示一个老师从什么时候开始上课,到什么时候节课: 需要将代课时间进行拆分: 不符合1NF, 数据不具有原子性, 可以再拆分.

解决方案: 将代课时间拆分成两个字段就解决问题.

2NF

第二范式: 在数据表设计的过程中,如果有复合主键(多字段主键), 且表中有字段并不是由整个主键来确定, 而是依赖主键中的某个字段(主键的部分): 存在字段依赖主键的部分的问题, 称之为部分依赖: 第二范式就是要解决表设计不允许出现部分依赖.

讲师带课表

以上表中: 因为讲师没有办法作为独立主键, 需要结合班级才能作为主键(复合主键: 一个老师在一个班永远只带一个阶段的课): 代课时间,开始和结束字段都与当前的代课主键(讲师和班级): 但是性别并不依赖班级, 教室不依赖讲师: 性别只依赖讲师, 教室只依赖班级: 出现了性别和教室依赖主键中的一部分: 部分依赖.不符合第二范式.

解决方案1: 可以将性别与讲师单独成表, 班级与教室也单独成表.

解决方案2: 取消复合主键, 使用逻辑主键

ID = 讲师 + 班级(业务逻辑约束: 复合唯一键)

3NF

要满足第三范式,必须满足第二范式.

第三范式: 理论上讲,应该一张表中的所有字段都应该直接依赖主键(逻辑主键: 代表的是业务主键), 如果表设计中存在一个字段, 并不直接依赖主键,而是通过某个非主键字段依赖,最终实现依赖主键: 把这种不是直接依赖主键,而是依赖非主键字段的依赖关系称之为传递依赖. 第三范式就是要解决传递依赖的问题.

讲师带课表

以上设计方案中: 性别依赖讲师存在, 讲师依赖主键; 教室依赖班级,班级依赖主键: 性别和教室都存在传递依赖.

解决方案: 将存在传递依赖的字段,以及依赖的字段本身单独取出,形成一个单独的表, 然后在需要对应的信息的时候, 使用对应的实体表的主键加进来.

讲师代课表

讲师表班级表

讲师表:　ID = 讲师班级表中: ID = 班级

逆规范化

有时候, 在设计表的时候,如果一张表中有几个字段是需要从另外的表中去获取信息. 理论上讲, 的确可以获取到想要的数据, 但是就是效率低一点. 会刻意的在某些表中,不去保存另外表的主键(逻辑主键), 而是直接保存想要的数据信息: 这样一来,在查询数据的时候, 一张表可以直接提供数据, 而不需要多表查询(效率低), 但是会导致数据冗余增加.

如讲师代课信息表

逆规范化: 磁盘利用率与效率的对抗

数据高级操作

数据操作: 增删改查

新增数据

基本语法

Insert into 表名 [(字段列表)] values (值列表);

在数据插入的时候, 假设主键对应的值已经存在: 插入一定会失败!

主键冲突

当主键存在冲突的时候(Duplicate key),可以选择性的进行处理: 更新和替换

主键冲突: 更新操作

Insert into 表名[(字段列表:包含主键)] values(值列表) on duplicate key update 字段 = 新值;

主键冲突: 替换

Replace into 表名 [(字段列表:包含主键)] values(值列表);

蠕虫复制

蠕虫复制: 从已有的数据中去获取数据,然后将数据又进行新增操作: 数据成倍的增加.

表创建高级操作: 从已有表创建新表(复制表结构)

Create table 表名 like 数据库.表名;

蠕虫复制: 先查出数据, 然后将查出的数据新增一遍

Insert into 表名[(字段列表)] select 字段列表/* from 数据表名;

蠕虫复制的意义

从已有表拷贝数据到新表中
可以迅速的让表中的数据膨胀到一定的数量级: 测试表的压力以及效率

更新数据

基本语法

Update 表名 set 字段 = 值 [where条件];

高级新增语法

Update 表名 set 字段 = 值 [where条件] [limit 更新数量];

删除数据

与更新类似: 可以通过limit来限制数量

Delete from 表名 [where条件] [limit 数量];

删除: 如果表中存在主键自增长,那么当删除之后, 自增长不会还原

思路: 数据的删除是不会改变表结构, 只能删除表后重建表

Truncate 表名; -- 先删除改变,后新增改变

查询数据

基本语法

Select 字段列表/* from 表名 [where条件];

完整语法

Select [select选项] 字段列表[字段别名]/* from 数据源 [where条件子句] [group by子句] [having子句] [order by子句] [limit 子句];

Select选项

Select选项: select对查出来的结果的处理方式

All: 默认的,保留所有的结果

Distinct: 去重, 查出来的结果,将重复给去除(所有字段都相同)

字段别名

字段别名: 当数据进行查询出来的时候, 有时候名字并一定就满足需求(多表查询的时候, 会有同名字段). 需要对字段名进行重命名: 别名

语法

字段名 [as] 别名;

数据源

数据源: 数据的来源, 关系型数据库的来源都是数据表: 本质上只要保证数据类似二维表,最终都可以作为数据源.

数据源分为多种: 单表数据源, 多表数据源, 查询语句

单表数据源: select * from 表名;

多表数据源: select* from 表名1,表名2...;

从一张表中取出一条记录,去另外一张表中匹配所有记录,而且全部保留:(记录数和字段数),将这种结果成为: 笛卡尔积(交叉连接): 笛卡尔积没什么卵用, 所以应该尽量避免.

子查询: 数据的来源是一条查询语句(查询语句的结果是二维表)

Select * from (select 语句) as 表名;

Where子句

Where子句: 用来判断数据,筛选数据.

Where子句返回结果: 0或者1, 0代表false,1代表true.

判断条件:

比较运算符: >, <, >=, <= ,!= ,<>, =, like, between and, in/not in

逻辑运算符: &&(and), ||(or), !(not)

Where原理: where是唯一一个直接从磁盘获取数据的时候就开始判断的条件: 从磁盘取出一条记录, 开始进行where判断: 判断的结果如果成立保存到内存;如果失败直接放弃.

条件查询1: 要求找出学生id为1或者3或者5的学生

条件查询2: 查出区间落在180,190身高之间的学生:

Between本身是闭区间; between左边的值必须小于或者等于右边的值

Group by子句

Group by:分组的意思, 根据某个字段进行分组(相同的放一组,不同的分到不同的组)

基本语法: group by 字段名;

分组的意思: 是为了统计数据(按组统计: 按分组字段进行数据统计)

SQL提供了一系列统计函数

Count(): 统计分组后的记录数: 每一组有多少记录

Max(): 统计每组中最大的值

Min(): 统计最小值

Avg(): 统计平均值

Sum(): 统计和

Count函数: 里面可以使用两种参数: *代表统计记录,字段名代表统计对应的字段(NULL不统计)

分组会自动排序: 根据分组字段:默认升序

Group by 字段 [asc|desc]; -- 对分组的结果然后合并之后的整个结果进行排序

多字段分组: 先根据一个字段进行分组,然后对分组后的结果再次按照其他字段进行分组

有一个函数: 可以对分组的结果中的某个字段进行字符串连接(保留该组所有的某个字段): group_concat(字段);

回溯统计: with rollup: 任何一个分组后都会有一个小组, 最后都需要向上级分组进行汇报统计: 根据当前分组的字段. 这就是回溯统计: 回溯统计的时候会将分组字段置空.

多字段回溯: 考虑第一层分组会有此回溯: 第二次分组要看第一次分组的组数, 组数是多少,回溯就是多少,然后加上第一层回溯即可.

Having子句

Having子句: 与where子句一样: 进行条件判断的.

Where是针对磁盘数据进行判断: 进入到内存之后,会进行分组操作: 分组结果就需要having来处理.

Having能做where能做的几乎所有事情, 但是where却不能做having能做的很多事情.

1.分组统计的结果或者说统计函数都只有having能够使用.

2.Having能够使用字段别名: where不能: where是从磁盘取数据,而名字只可能是字段名: 别名是在字段进入到内存后才会产生.

Order by子句

Order by: 排序, 根据某个字段进行升序或者降序排序, 依赖校对集.

使用基本语法

Order by 字段名 [asc|desc]; -- asc是升序(默认的),desc是降序

排序可以进行多字段排序: 先根据某个字段进行排序, 然后排序好的内部,再按照某个数据进行再次排序:

Limit子句

Limit子句是一种限制结果的语句: 限制数量.

Limit有两种使用方式

方案1: 只用来限制长度(数据量): limit 数据量;

方案2: 限制起始位置,限制数量: limit 起始位置,长度;

Limit方案2主要用来实现数据的分页: 为用户节省时间,提交服务器的响应效率, 减少资源的浪费.

对于用户来讲: 可以点击的分页按钮: 1,2,3,4

对于服务器来讲: 根据用户选择的页码来获取不同的数据: limit offset,length;

Length: 每页显示的数据量: 基本不变

Offset: offset = (页码 - 1) * 每页显示量

连接查询

连接查询: 将多张表(可以大于2张)进行记录的连接(按照某个指定的条件进行数据拼接): 最终结果是: 记录数有可能变化, 字段数一定会增加(至少两张表的合并)

连接查询的意义: 在用户查看数据的时候,需要显示的数据来自多张表.

连接查询: join, 使用方式: 左表 join 右表

左表: 在join关键字左边的表

右表: 在join关键字右边的表

连接查询分类

SQL中将连接查询分成四类: 内连接,外连接,自然连接和交叉连接

交叉连接

交叉连接: cross join, 从一张表中循环取出每一条记录, 每条记录都去另外一张表进行匹配: 匹配一定保留(没有条件匹配), 而连接本身字段就会增加(保留),最终形成的结果叫做: 笛卡尔积.

基本语法: 左表 cross join 右表; ===== from 左表,右表;

笛卡尔积没有意义: 应该尽量避免(交叉连接没用)

交叉连接存在的价值: 保证连接这种结构的完整性

内连接

内连接: [inner] join, 从左表中取出每一条记录,去右表中与所有的记录进行匹配: 匹配必须是某个条件在左表中与右表中相同最终才会保留结果,否则不保留.

基本语法

左表 [inner] join 右表 on 左表.字段 = 右表.字段; on表示连接条件: 条件字段就是代表相同的业务含义(如my_student.c_id和my_class.id)

字段别名以及表别名的使用: 在查询数据的时候,不同表有同名字段,这个时候需要加上表名才能区分, 而表名太长, 通常可以使用别名.

内连接可以没有连接条件: 没有on之后的内容,这个时候系统会保留所有结果(笛卡尔积)

内连接还可以使用where代替on关键字(where没有on效率高)

外连接

外连接: outer join, 以某张表为主,取出里面的所有记录, 然后每条与另外一张表进行连接: 不管能不能匹配上条件,最终都会保留: 能比配,正确保留; 不能匹配,其他表的字段都置空NULL.

外连接分为两种: 是以某张表为主: 有主表

Left join: 左外连接(左连接), 以左表为主表

Right join: 右外连接(右连接), 以右表为主表

基本语法: 左表 left/right join 右表 on 左表.字段 = 右表.字段;

左连接

右连接

虽然左连接和右连接有主表差异, 但是显示的结果: 左表的数据在左边,右表数据在右边.

左连接和右连接可以互转.

自然连接

自然连接: natural join, 自然连接, 就是自动匹配连接条件: 系统以字段名字作为匹配模式(同名字段就作为条件, 多个同名字段都作为条件).

自然连接: 可以分为自然内连接和自然外连接.

自然内连接: 左表 natural join 右表;

自然外连接: 左表 natural left/right join 右表;

其实, 内连接和外连接都可以模拟自然连接: 使用同名字段,合并字段

左表 left/right/inner join 右表 using(字段名); -- 使用同名字段作为连接条件: 自动合并条件

多表连接: A表 inner join B表 on 条件 left join C表 on条件 ...

执行顺序: A表内连接B表,得到一个二维表, 左连接C表形成二维表..

子连接

子查询: sub query, 查询是在某个查询结果之上进行的.(一条select语句内部包含了另外一条select语句).

子查询分类

子查询有两种分类方式: 按位置分类; 按结果分类

按位置分类: 子查询(select语句)在外部查询(select语句)中出现的位置

From子查询: 子查询跟在from之后

Where子查询: 子查询出现where条件中

Exists子查询: 子查询出现在exists里面

按结果分类: 根据子查询得到的数据进行分类(理论上讲任何一个查询得到的结果都可以理解为二维表)

标量子查询: 子查询得到的结果是一行一列

列子查询: 子查询得到的结果是一列多行

行子查询: 子查询得到的结果是多列一行(多行多列)

上面几个出现的位置都是在where之后

表子查询: 子查询得到的结果是多行多列(出现的位置是在from之后)

标量子查询

需求: 知道班级名字为PHP0710,想获取该班的所有学生.

确定数据源: 获取所有的学生

Select * from my_student where c_id = ?;

获取班级ID: 可以通过班级名字确定

Select id from my_class where c_name = ‘PHP0710’; -- id一定只有一个值(一行一列)

标量子查询实现

列子查询

需求: 查询所有在读班级的学生(班级表中存在的班级)

1.确定数据源: 学生

Select * from my_student where c_id in (?);

2.确定有效班级的id: 所有班级id

Select id from my_class;

列子查询

列子查询返回的结果会比较: 一列多行, 需要使用in作为条件匹配: 其实在mysql中有还有几个类似的条件: all, some, any

=Any ==== in; -- 其中一个即可

Any ====== some; -- any跟some是一样

=all ==== 为全部

肯定结果

否定结果

行子查询

行子查询: 返回的结果可以是多行多列(一行多列)

需求: 要求查询整个学生中,年龄最大且身高是最高的学生.

1.确定数据源

Select * from my_student where age = ? And height = ?;

2.确定最大的年龄和最高的身高;

Select max(age),max(height) from my_student;

行子查询: 需要构造行元素: 行元素由多个字段构成

表子查询

表子查询: 子查询返回的结果是多行多列的二维表: 子查询返回的结果是当做二维表来使用

需求: 找出每一个班最高的一个学生.

1.确定数据源: 先将学生按照身高进行降序排序

Select * from my_student order by height desc;

2.从每个班选出第一个学生

Select * from my_student group by c_id; -- 每个班选出第一个学生

表子查询: from子查询: 得到的结果作为from的数据源

Exists子查询

Exists: 是否存在的意思, exists子查询就是用来判断某些条件是否满足(跨表), exists是接在where之后: exists返回的结果只有0和1.

需求: 查询所有的学生: 前提条件是班级存在

1.确定数据源

Select * from my_student where ?;

2.确定条件是否满足

Exists(Select * from my_class); -- 是否成立

Exists子查询

视图

视图: view, 是一种有结构(有行有列)但是没结果(结构中不真实存放数据)的虚拟表, 虚拟表的结构来源不是自己定义, 而是从对应的基表中产生(视图的数据来源).

创建视图

基本语法

Create view 视图名字 as select语句; -- select语句可以是普通查询;可以是连接查询; 可以是联合查询; 可以是子查询.

创建单表视图: 基表只有一个

创建多表视图: 基表来源至少两个

查看视图

查看视图: 查看视图的结构

视图是一张虚拟表: 表, 表的所有查看方式都适用于视图: show tables [like]/desc 视图名字/show create table 视图名;

视图比表还是有一个关键字的区别: view. 查看”表(视图)”的创建语句的时候可以使用view关键字

视图一旦创建: 系统会在视图对应的数据库文件夹下创建一个对应的结构文件: frm文件

使用视图

使用视图主要是为了查询: 将视图当做表一样查询即可.

视图的执行: 其实本质就是执行封装的select语句.

修改视图

视图本身不可修改, 但是视图的来源是可以修改的.

修改视图: 修改视图本身的来源语句(select语句)

Alter view 视图名字 as 新的select语句;

删除视图

Drop view 视图名字;

视图意义

视图可以节省SQL语句: 将一条复杂的查询语句使用视图进行保存: 以后可以直接对视图进行操作
数据安全: 视图操作是主要针对查询的, 如果对视图结构进行处理(删除), 不会影响基表数据(相对安全).
视图往往是在大项目中使用, 而且是多系统使用: 可以对外提供有用的数据, 但是隐藏关键(无用)的数据: 数据安全
视图可以对外提供友好型: 不同的视图提供不同的数据, 对外好像专门设计
视图可以更好(容易)的进行权限控制

视图数据操作

视图是的确可以进行数据写操作的: 但是有很多限制

将数据直接在视图上进行操作.

新增数据

数据新增就是直接对视图进行数据新增.

1.多表视图不能新增数据

2.可以向单表视图插入数据: 但是视图中包含的字段必须有基表中所有不能为空(或者没有默认值)字段

3.视图是可以向基表插入数据的.

删除数据

多表视图不能删除数据

单表视图可以删除数据

更新数据

理论上不能单表视图还是多表示视图都可以更新数据.

更新限制: with check option, 如果对视图在新增的时候,限定了某个字段有限制: 那么在对视图进行数据更新操作时,系统会进行验证: 要保证更新之后,数据依然可以被实体查询出来,否则不让更新.

视图算法

视图算法: 系统对视图以及外部查询视图的Select语句的一种解析方式.

视图算法分为三种

Undefined: 未定义(默认的), 这不是一种实际使用算法, 是一种推卸责任的算法: 告诉系统,视图没有定义算法, 系统自己看着办

Temptable: 临时表算法: 系统应该先执行视图的select语句,后执行外部查询语句

Merge: 合并算法: 系统应该先将视图对应的select语句与外部查询视图的select语句进行合并,然后执行(效率高: 常态)

算法指定: 在创建视图的时候

Create algorithm = 指定算法 view 视图名字 as select语句;

视图算法选择: 如果视图的select语句中会包含一个查询子句(五子句), 而且很有可能顺序比外部的查询语句要靠后, 一定要使用算法temptable,其他情况可以不用指定(默认即可).

数据备份与还原

备份: 将当前已有的数据或者记录保留

还原: 将已经保留的数据恢复到对应的表中

为什么要做备份还原?

防止数据丢失: 被盗, 误操作
保护数据记录

数据备份还原的方式有很多种: 数据表备份, 单表数据备份, SQL备份, 增量备份.

数据表备份

不需要通过SQL来备份: 直接进入到数据库文件夹复制对应的表结构以及数据文件, 以后还原的时候,直接将备份的内容放进去即可.

数据表备份有前提条件: 根据不同的存储引擎有不同的区别.

存储引擎: mysql进行数据存储的方式: 主要是两种: innodb和myisam(免费)

对比myisam和innodb: 数据存储方式

Innodb: 只有表结构,数据全部存储到ibdata1文件中

Myisam: 表,数据和索引全部单独分开存储

这种文件备份通常适用于myisam存储引擎: 直接复制三个文件即可, 然后直接放到对应的数据库下即可以使用.

单表数据备份

每次只能备份一张表; 只能备份数据(表结构不能备份)

通常的使用: 将表中的数据进行导出到文件

备份: 从表中选出一部分数据保存到外部的文件中(outfile)

Select */字段列表 into outfile 文件所在路径 from 数据源; -- 前提: 外部文件不存在

高级备份: 自己制定字段和行的处理方式

Select */字段列表 into outfile 文件所在路径 fields 字段处理 lines 行处理 from 数据源;

Fields: 字段处理

Enclosed by: 字段使用什么内容包裹, 默认是’’,空字符串

Terminated by: 字段以什么结束, 默认是” ”, tab键

Escaped by: 特殊符号用什么方式处理,默认是’\’, 使用反斜杠转义

Lines: 行处理

Starting by: 每行以什么开始, 默认是’’,空字符串

Terminated by: 每行以什么结束,默认是” ”,换行符

数据还原: 将一个在外部保存的数据重新恢复到表中(如果表结构不存在,那么sorry)

Load data infile 文件所在路径 into table 表名[(字段列表)] fields字段处理 lines 行处理; -- 怎么备份的怎么还原

SQL备份

备份的是SQL语句: 系统会对表结构以及数据进行处理,变成对应的SQL语句, 然后进行备份: 还原的时候只要执行SQL指令即可.(主要就是针对表结构)

备份: mysql没有提供备份指令: 需要利用mysql提供的软件: mysqldump.exe

Mysqldump.exe也是一种客户端,需要操作服务器: 必须连接认证

Mysqldump/mysqldump.exe -hPup 数据库名字 [数据表名字1[ 数据表名字2...]] > 外部文件目录(建议使用.sql)

单表备份

整库备份

Mysqldump/mysqldump.exe -hPup 数据库名字 > 外部文件目录

SQL还原数据: 两种方式还原

方案1: 使用mysql.exe客户端还原

Mysql.exe/mysql -hPup 数据库名字 < 备份文件目录

方案2: 使用SQL指令还原

Source 备份文件所在路径;

SQL备份优缺点

优点: 可以备份结构
缺点: 会浪费空间(额外的增加SQL指令)

增量备份

不是针对数据或者SQL指令进行备份: 是针对mysql服务器的日志文件进行备份

增量备份: 指定时间段开始进行备份., 备份数据不会重复, 而且所有的操作都会备份(大项目都用增量备份)

事务安全

事务: transaction, 一系列要发生的连续的操作

事务安全: 一种保护连续操作同时满足(实现)的一种机制

事务安全的意义: 保证数据操作的完整性

事务操作

事务操作分为两种: 自动事务(默认的), 手动事务

手动事务: 操作流程

1.开启事务: 告诉系统以下所有的操作(写)不要直接写入到数据表, 先存放到事务日志

Start transaction;

2.进行事务操作: 一系列操作

a) 李四账户减少

b) 张三账户增加

3.关闭事务: 选择性的将日志文件中操作的结果保存到数据表(同步)或者说直接清空事务日志(原来操作全部清空)

a) 提交事务: 同步数据表(操作成功): commit;

b) 回滚事务: 直接清空日志表(操作失败): rollback;

自动事务处理

在mysql中: 默认的都是自动事务处理, 用户操作完会立即同步到数据表中.

自动事务: 系统通过autocommit变量控制

Show variables like ‘autocommit’;

关闭自动提交: set autocommit = off/0;

再次直接写操作

自动关闭之后,需要手动来选择处理: commit提交, rollback回滚

注意: 通常都会使用自动事务

事务原理

事务操作原理: 事务开启之后, 所有的操作都会临时保存到事务日志, 事务日志只有在得到commit命令才会同步到数据表,其他任何情况都会清空(rollback, 断电, 断开连接)

回滚点

回滚点: 在某个成功的操作完成之后, 后续的操作有可能成功有可能失败, 但是不管成功还是失败,前面操作都已经成功: 可以在当前成功的位置, 设置一个点: 可以供后续失败操作返回到该位置, 而不是返回所有操作, 这个点称之为回滚点.

设置回滚点语法: savepoint 回滚点名字;

回到回滚点语法: rollback to 回滚点名字;

事务特性

事务有四大特性: ACID

A: Atomic原子性, 事务的整个操作是一个整体, 不可分割,要么全部成功,要么全部失败;

C: Consistency, 一致性, 事务操作的前后, 数据表中的数据没有变化

I: Isolation, 隔离性, 事务操作是相互隔离不受影响的.

D: Durability, 持久性, 数据一旦提交, 不可改变,永久的改变数据表数据

锁机制: innodb默认是行锁, 但是如果在事务操作的过程中, 没有使用到索引,那么系统会自动全表检索数据, 自动升级为表锁

行锁: 只有当前行被锁住, 别的用户不能操作

表锁: 整张表被锁住, 别的用户都不能操作

触发器

触发器: trigger, 事先为某张表绑定好一段代码 ,当表中的某些内容发生改变的时候(增删改)系统会自动触发代码,执行.

触发器: 事件类型, 触发时间, 触发对象

事件类型: 增删改, 三种类型insert,delete和update

触发时间: 前后: before和after

触发对象: 表中的每一条记录(行)

一张表中只能拥有一种触发时间的一种类型的触发器: 最多一张表能有6个触发器

创建触发器

在mysql高级结构中: 没有大括号, 都是用对应的字符符号代替

触发器基本语法

-- 临时修改语句结束符

Delimiter 自定义符号: 后续代码中只有碰到自定义符号才算结束

Create trigger 触发器名字触发时间事件类型 on 表名 for each row

Begin -- 代表左大括号: 开始

-- 里面就是触发器的内容: 每行内容都必须使用语句结束符: 分号

End -- 代表右带括号: 结束

-- 语句结束符

自定义符号

-- 将临时修改修正过来

Delimiter ;

查看触发器

查看所有触发器或者模糊匹配

Show triggers [like ‘pattern’];

g 的作用是分号和在sql语句中写’;’是等效的

G 的作用是将查到的结构旋转90度变成纵向

可以查看触发器创建语句

Show create trigger 触发器名字;

所有的触发器都会保存一张表中: Information_schema.triggers

使用触发器

触发器: 不需要手动调用, 而是当某种情况发生时会自动触发.(订单里面插入记录之后)

修改触发器&删除触发器

触发器不能修改,只能先删除,后新增.

Drop trigger 触发器名字;

触发器记录

触发器记录: 不管触发器是否触发了,只要当某种操作准备执行, 系统就会将当前要操作的记录的当前状态和即将执行之后新的状态给分别保留下来, 供触发器使用: 其中, 要操作的当前状态保存到old中, 操作之后的可能形态保存给new.

Old代表的是旧记录,new代表的是新记录

删除的时候是没有new的; 插入的时候是没有old

Old和new都是代表记录本身: 任何一条记录除了有数据, 还有字段名字.

使用方式: old.字段名 / new.字段名(new代表的是假设发生之后的结果)

查看触发器的效果

如果触发器内部只有一条要执行的SQL指令, 可以省略大括号(begin和end)

Create trigger 触发器名字触发时间事件类型 on 表名 for each row

一条SQL指令;

触发器: 可以很好的协调表内部的数据处理顺序和关系. 但是从JAVA角度出发, 触发器会增加数据库维护的难度, 所以较少使用触发器.

函数

函数: 将一段代码块封装到一个结构中, 在需要执行代码块的时候, 调用结构执行即可.(代码复用)

函数分为两类: 系统函数和自定义函数

系统函数

系统定义好的函数, 直接调用即可.

任何函数都有返回值, 因此函数的调用是通过select调用.

Mysql中,字符串的基本操作单位(最常见的是字符)

Substring: 字符串截取(字符为单位)

char_length: 字符长度

Length: 字节长度

Instr: 判断字符串是否在某个具体的字符串中存在, 存在返回位置

Lpad: 左填充, 将字符串按照某个指定的填充方式,填充到指定长度(字符)

Insert: 替换,找到目标位置,指定长度的字符串,替换成目标字符串

MySQL函数

自定义函数

函数要素: 函数名, 参数列表(形参和实参), 返回值, 函数体(作用域)

创建函数

创建语法

Create function 函数名([形参列表]) returns 数据类型 -- 规定要返回的数据类型

Begin

-- 函数体

-- 返回值: return 类型(指定数据类型);

End

定义函数

自定义函数与系统函数的调用方式是一样: select 函数名([实参列表]);

查看函数

查看所有函数: show function status [like ‘pattern’];

查看函数的创建语句: show create function 函数名;

修改函数&删除函数

函数只能先删除后新增,不能修改.

Drop function 函数名;

函数参数

参数分为两种: 定义时的参数叫形参, 调用时的参数叫实参(实参可以是数值也可以是变量)

形参: 要求必须指定数据类型

Function 函数名(形参名字字段类型) returns 数据类型

在函数内部使用@定义的变量在函数外部也可以访问

作用域

Mysql中的作用域与js中的作用域完全一样

全局变量可以在任何地方使用; 局部变量只能在函数内部使用.

全局变量: 使用set关键字定义, 使用@符号标志

局部变量: 使用declare关键字声明, 没有@符号: 所有的局部变量的声明,必须在函数体开始之前

存储过程

存储过程简称过程,procedure, 是一种用来处理数据的方式.

存储过程是一种没有返回值的函数.

创建过程

Create procedure 过程名字([参数列表])

Begin

-- 过程体

End

查看过程

函数的查看方式完全适用于过程: 关键字换成procedure

查看所有过程: show procedure status [like ‘pattern’];

查看过程创建语句: show create procedure 过程名;

调用过程

过程没有返回值: select是不能访问的.

过程有一个专门的调用关键字: call

修改过程&删除过程

过程只能先删除,后新增

Drop procedure 过程名;

过程参数

函数的参数需要数据类型指定, 过程比函数更严格.

过程还有自己的类型限定: 三种类型

In: 数据只是从外部传入给内部使用(值传递): 可以是数值也可以是变量

Out: 只允许过程内部使用(不用外部数据), 给外部使用的.(引用传递: 外部的数据会被先清空才会进入到内部): 只能是变量

Inout: 外部可以在内部使用,内部修改也可以给外部使用: 典型的引用传递: 只能传变量

基本使用

Create procedure 过程名(in 形参名字数据类型, out 形参名字数据类型, inout 形参名字数据类型)

调用: out和inout类型的参数必须传入变量,而不能是数值

正确调用: 传入变量

存储过程对于变量的操作(返回)是滞后的: 是在存储过程调用结束的时候,才会重新将内部修改的值赋值给外部传入的全局变量.

测试: 传入数据1,2,3: 说明局部变量与全局变量无关

最后: 在存储过程调用结束之后, 系统会将局部变量重复返回给全局变量(out和inout)

==================================Talk is cheap, show me the code================================

CSDN博客地址：https://blog.csdn.net/qq_34115899

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原文地址：https://www.cnblogs.com/lcy0515/p/10807888.html

数据库MySQL详解

第1章 数据库

1.1 数据库概述

1.2 数据库表

1.3 表数据

第2章 MySql数据库

2.1 MySql安装

2.2 登录MySQL数据库

2.3 SQLyog（MySQL图形化开发工具）

第3章 SQL语句

3.1 SQL语句

3.2 SQL通用语法

3.3 数据库操作：database

3.4 表结构相关语句

3.4.1 创建表

3.4.2 查看表

3.4.3 删除表

3.4.4 修改表结构格式：

3.5 DOS操作数据乱码解决

字段属性

主键

增加主键

主键约束

更新主键 & 删除主键

主键分类

自动增长

新增自增长

自增长使用

修改自增长

删除自增长

唯一键

增加唯一键

唯一键约束

更新唯一键 & 删除唯一键

外键

增加外键

修改外键&删除外键

外键作用

外键条件

外键约束

索引

关系

一对一

一对多

多对多

范式

1NF

2NF

3NF

逆规范化

数据高级操作

新增数据

主键冲突

蠕虫复制

更新数据

删除数据

查询数据

Select选项

字段别名

数据源

Where子句

Group by子句

Having子句

Order by子句

Limit子句

连接查询

连接查询分类

交叉连接

内连接

外连接

自然连接

子连接

子查询分类

标量子查询

列子查询

行子查询

表子查询

Exists子查询

视图

创建视图

第1章数据库