数据类型
了解数据的数据类型可以通过以下语句来查看和使用帮助：
mysql> ? 查询关键词
# 如果，我们希望了解关于int的可以填值范围
mysql> ? int
使用数据类型的原则：够用就行，尽量使用取值范围小的，而不用大的，这样可以更多的节省存储空间
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常用数据类型如下：
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整数：bit[0-64]，tinyint, smallint, int
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小数：decimal
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字符串：varchar,char
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日期时间: date, time, datetime
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枚举类型(enum) 多选一，例如性别字段 enum('男','女')，后面添加数据时，值得填写只能'男'和'女'这两项,其他值填写进来会报错。
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特别说明的类型如下：
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decimal表示浮点数，如decimal(5,2)表示共存5位数，小数占2位
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char表示固定长度的字符串，如char(3)，如果填充'ab'时会补一个空格为
'ab ' -
varchar表示可变长度的字符串，如varchar(3)，填充'ab'时就会存储'ab'
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字符串text表示存储大文本，当字符大于4000时推荐使用
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对于图片、音频、视频等文件，不存储在数据库中，而是上传到某个文件管理服务器上，然后在表中存储这个文件的保存路径
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更全的数据类型可以参考http://blog.csdn.net/anxpp/article/details/51284106
数值类型(常用)
| 类型 | 字节大小 | 有符号范围(Signed) | 无符号范围(Unsigned) |
|---|---|---|---|
| TINYINT | 1 | -128 ~ 127 | 0 ~ 255 |
| SMALLINT | 2 | -32768 ~ 32767 | 0 ~ 65535 |
| MEDIUMINT | 3 | -8388608 ~ 8388607 | 0 ~ 16777215 |
| INT/INTEGER | 4 | -2147483648 ~2147483647 | 0 ~ 4294967295 |
| BIGINT | 8 | -9223372036854775808 ~ 9223372036854775807 | 0 ~ 18446744073709551615 |
小数类型
| 类型 | 使用 | 描述 |
|---|---|---|
| decimal(M,D) | decimal(5,2)，表示只能有5个数字， 其中最多设置2个数字在小数点后面 可以存储的数值：1000.5，123.56 不可以存储的数值：1000.51，100000, 1.345 | 十进制小数，用于表示商品的价格 |
开发中，一般QQ号或者手机号都是使用字符串来保存的
字符串
| 类型 | 字节大小 | 示例 |
|---|---|---|
| CHAR | 0-255 | 定长字符串，类型:char(3) 输入 'ab', 实际存储为'ab ', 输入'abcd' 实际存储为 'abc' |
| VARCHAR | 0-255 | 不定长字符串，类型:varchar(3) 输 'ab',实际存储为'ab', 输入'abcd',实际存储为'abc' |
| TEXT | 0-65535 | 大文本 |
在5.5版本的mysql以后，varchar类型可以存储的数据，可以达到65535个字符。
日期时间类型
| 类型 | 字节大小 | 示例 | 场景 |
|---|---|---|---|
| DATE | 4 | '2020-01-01' | 日期记录，会员过期时间，活动时间范围 |
| TIME | 3 | '12:29:59' | 餐厅的餐牌 |
| DATETIME | 8 | '2020-01-01 12:29:59' | 会员登录时间 |
| YEAR | 1 | '2017' | 电影的年份.... |
| TIMESTAMP | 4 | '1970-01-01 00:00:01' UTC ~ '2038-01-01 00:00:01' UTC | 基本用不上 |
DATETIME 和 TIMESTAMP，很多时候，我们会使用程序中的时间戳来代替，后面在数据库中保存时设置字段的类型是数值型，这样的话，可以节省存储空间，同时还可以提高数据的读取速度。
约束规则
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主键primary key：在表中区分每一行数据的唯一性的标志服，数据在物理上存储的顺序
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非空not null：此字段不允许填写空值，如果允许填写空值，则直接不填not null
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惟一unique：此字段的值不允许重复
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默认default：当不填写此值时会使用默认值，如果填写时以填写为准
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外键 foreign key：用于连接两个表的关系，对关系字段进行约束，当为关系字段填写值时，会到关联的表中查询时是否此值是否存在，如果存在则填写成功，如果不存在则填写失败并抛出异常
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说明：虽然外键约束可以保证数据的有效性，但是在进行数据的crud（create增加、update修改、delete删除、read查询）时，都会降低数据库的性能，所以不推荐使用，那么数据的有效性怎么保证呢？答：可以在python的逻辑层进行判断控制[用代码控制]
数据库设计
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关系型数据库建议在E-R模型的基础上，我们需要根据产品经理的设计策划，抽取出来模型与关系，制定出表结构，这是项目开始的第一步
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在开发中有很多设计数据库的软件，常用的如power designer，db desinger等，这些软件可以直观的看到实体及实体间的关系
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设计数据库，可能是由专门的数据库设计人员完成，也可能是由开发组成员完成，一般是项目经理带领组员来完成
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现阶段不需要独立完成数据库设计，但是要注意积累一些这方面的经验
实体
就是我们根据开发需求，要保存到数据库中作为一张表存在的事物。实体的名称最终会变成表名
实体会有属性，实体的属性就是描述这个事物的内容，实体的属性最终会在表中作为字段存在。
实体与实体之间会存在关系，这种关系一般就是根据三范式提取出来的主外键。
三范式
范式理论【在总结了经验以后，得出规范我们数据库设计的一些理论】
三范式：
1. 数据要保证不可分割.
2. 数据不能冗余(多余).
3. 数据不能重复.重复的数据,新建一张表存储.
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经过研究和对使用中问题的总结，对于设计数据库提出了一些规范，这些规范被称为范式(Normal Form)
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目前有迹可寻的共有8种范式，一般需要遵守3范式即可
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◆ 第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。
考虑这样一个表：【联系人】（姓名，性别，电话） 如果在实际场景中，一个联系人有家庭电话和公司电话，那么这种表结构设计就没有达到 1NF。要符合 1NF 我们只需把列（电话）拆分，即：【联系人】（姓名，性别，家庭电话，公司电话）。1NF 很好辨别，但是 2NF 和 3NF 就容易搞混淆。
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◆ 第二范式（2NF）：首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。
考虑一个订单明细表：【OrderDetail】（OrderID，ProductID，UnitPrice，Discount，Quantity，ProductName）。 因为我们知道在一个订单中可以订购多种产品，所以单单一个 OrderID 是不足以成为主键的，主键应该是（OrderID，ProductID）。显而易见 Discount（折扣），Quantity（数量）完全依赖（取决）于主键（OderID，ProductID），而 UnitPrice，ProductName 只依赖于 ProductID。所以 OrderDetail 表不符合 2NF。不符合 2NF 的设计容易产生冗余数据。
可以把【OrderDetail】表拆分为【OrderDetail】（OrderID，ProductID，Discount，Quantity）和【Product】（ProductID，UnitPrice，ProductName）来消除原订单表中UnitPrice，ProductName多次重复的情况。
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◆ 第三范式（3NF）：首先是 2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。即不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。
考虑一个订单表【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）主键是（OrderID）。 其中 OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 等非主键列都完全依赖于主键（OrderID），所以符合 2NF。不过问题是 CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 直接依赖的是 CustomerID（非主键列），而不是直接依赖于主键，它是通过传递才依赖于主键，所以不符合 3NF。 通过拆分【Order】为【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID）和【Customer】（CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）从而达到 3NF。 *第二范式（2NF）和第三范式（3NF）的概念很容易混淆，区分它们的关键点在于，2NF：非主键列是否完全依赖于主键，还是依赖于主键的一部分；3NF：非主键列是直接依赖于主键，还是直接依赖于非主键列。
不遵循1NF
不遵循2NF
不遵循3NF
最终表
E-R模型
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E表示entry，实体，设计实体就像定义一个类一样，指定从哪些方面描述对象，一个实体转换为数据库中的一个表
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R表示relationship，关系，关系描述两个实体之间的对应规则，关系的类型包括包括一对一、一对多、多对多
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关系也是一种数据，需要通过一个字段存储在表中
实体之间会因为引用相互引用字段而存在关系，这种关系一般有三种：
1-1
1-n
n-m[ 多对多一般表现为2个 1对多 ]
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实体A对实体B为1对1，则在表A或表B中创建一个字段，存储另一个表的主键值
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实体A对实体B为1对多：在表B中创建一个字段，存储表A的主键值
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实体A对实体B为多对多：新建一张表C，这个表只有两个字段，一个用于存储A的主键值，一个用于存储B的主键值
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想一想：举些例子，满足一对一、一对多、多对多的对应关系
逻辑删除
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对于重要数据，并不希望物理删除，一旦删除，数据无法找回
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删除方案：设置isDelete的列，类型为bit，表示逻辑删除，默认值为0
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对于非重要数据，可以进行物理删除
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数据的重要性，要根据实际开发决定
示例
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设计两张表：班级表、学生表
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班级表classes
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id
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name
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isdelete
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学生表students
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id
-
name
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birthday
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gender
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clsid
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isdelete
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扩展阅读
消除重复行
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在select后面列前使用distinct可以消除重复的行
select distinct 列1,... from 表名;
例：
select distinct gender from students;
where条件的运算符进阶
空判断
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注意：null与''是不同的
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判空is null
例13：查询没有填写身高的学生
select * from students where height is null;
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判非空is not null
例14：查询填写了身高的学生
select * from students where height is not null;
例15：查询填写了身高的男生
select * from students where height is not null and gender=1;
优先级
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优先级由高到低的顺序为：小括号，not，比较运算符，逻辑运算符
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and比or先运算，如果同时出现并希望先算or，需要结合()使用
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