视图的作用
1.简化sql语句的编写
2.限制可以查看的数据
可以使用权限来完成 权限某一个库 的某一个表 的某一个字段
例如:一张表存储了所有人的工资 但是每个员工只能看自己的工资信息 那就可以用视图来限制
视图的特点:
对于视图的增删改查 都会同步到原始表
每一次对视图的查询 本质上都是 执行了之前创建视图时 指定的sql语句
对于原始表的修改 也能在视图中查看到 前提是 你修改的数据 包含在创建视图时指定的sql语句中
select *from users where name = toms;
创建视图 语法
create [or replace] view view_name as sql语句;
修改
alter view view_name as sql语句;
删除
drop view view_name;
条件:
时间点 before | after
具体事件
update | delete | insert
new old old new
达到条件后:
自动执行一段mysql程序
作用:
做一个博客系统
需要在你执行更新时 自动记录更新时间 以及更新具体内容
python 是什么玩意儿? 第一次编辑
python 是什么玩意儿? 是一门编程语言 第一次编辑
总的来说就是 可以帮你在 一个表被修改时 做一些额外的操作
语法:
create trigger name after delete on tablename for each row
begin
# 具体要执行的操作
end
在触发器中有两个隐藏对象
new(新的数据) 和 old(旧的数据)
案例:
创建一个博客表
id title content commit_time
更新记录表
id content update_time b_id
创建触发器
在 blog表发生了update事件时 要自动将更新后的数据插入 记录表
# 重定义结束符为 // 因为触发器中包含; 而分号是默认的结束符
delimiter //
create trigger t1 after update on blog for each row
begin
insert into update_log values(null,new.content,now(),new.id);
end //
delimiter ;
select *from users //
案例2:
cmd表
存储的是 什么时间执行了 什么指令 结果是什么?
errlog 表 存储的是 所有执行失败的指令信息
当数据插入cmd表时 判断 如果 success 为no 就将这个信息插入errlog表中
delimiter ||
create trigger t3 after insert on cmd for each row
begin
select *from cmd;
if new.success = "no" then
insert into errlog values(null,new.cmd,now());
end if;
end ||
delimiter ;
# 触发器 不会影响原表的操作 只是增加一些额外的操作
注意: a 和 b b 有外键 关联a的主键 并且设置级联 删除 和更新 当删除a中的记录时 不会触发b表触发器
mysql 最想干的事情 就是 把与数据相关的所有逻辑代码全部放mysql中 这样应用程序的操作减少了
一个转账操作
从a账户 减去100
update account set money = money - 100 where name = "高根";
在给b账户 加上100
update account set money = money + 100 where name = "矮根";
使用案例
# 开启事务
start transaction;
# 一堆sql
update account set money = money - 100 where name = "高根";
update account set money = moneys + 100 where name = "矮根";
# 如果发生一些错误 可以回滚
rollback；
# 如果没有问题就提交 只有执行了提交操作 你的修改才会生效
commit;
# 一旦commit 就无法在回滚了
rollback 是全部撤销（回滚）
savepoint 可以创建保存点（游戏的存档） 可以选择性的回滚一部分
事务最强大的地方在于 当发生了一些不可控因素时(火山爆发,断电,系统崩溃,网络中断) 可以保证数据是完整的 (原子性)
事务的四个特征 原子性 一个事务是一个整体 不可拆分 要么都成功 要么都失败 一致性 一个事务无论成功或失败 相关数据的约束一定是完整的 隔离性 与效率息息相关 两个事务之间相互独立
事务四个级别的锁
read_uncommitted --不做任何隔离,可能脏读(读取到其他事务未提交的数据)
read_committed----可以防止脏读,不能防止不可重复读(并发修改),和幻读(并发添加和删除),
对于同一条记录 同一事务的两次查询结果不一致 称之为不可重复度
start transaction
select *from account where name = "张三"; # 有1000块
select *from account where name = "张三"; # 0
原因是:一个事务在查询数据 另一个在更新数据
幻觉
select count(*) from account; 本来有8个人
一段时间后
select count(*) from account; 本来有9个人
本质原因 : 一个事务在查询 另一个事务在添加/删除数据
# 可重复度
Repeatable_read --可以防止脏读,不可重复读(加锁保证 查询事务和更新事务不能并发),不能防止 幻读
insert/delete 和查询事务 可以并发执行
# 最严格的锁
Serializable--数据库运行在串行化实现,所有问题都没有,就是性能低
查看当前隔离级别
select @@tx_isolation;
设置新的隔离级别
set global transaction isolation level Serializable;
mysql主从复制 解决高并发问题
经历了至少2次网络传输
如果使用存储过程 就可以一次性将用户名和密码传给服务器 等到接收结果即可
降低了网络传输 提高了效率
弊端: 学习成本高,运营成本高,沟通成本高 三高
正常开发中有三种常见方式完成数据库相关操作
1.应用程序开发者 只关注业务逻辑 数据相关的逻辑交给存储过程
优点: 优化了网络传输 耦合度降低
弊端:学习成本高,运营成本高,沟通成本高 三高 存储过程移植性非常差 每种数据语法都不同
2.应用程序开发者 不仅关注业务逻辑 还需要编写原生的sql语句
优点: 一个人负责所有 没有沟通成本
缺点: sql语句编写繁琐 导致开发效率降低
3.应用程序开发者 仅关注业务逻辑 把sql语句相关的交给ORM(对象关系映射 帮你封装了增删改查 自动生成sql语句)
优点: 开发效率提高了
缺点: 执行效率较低
1.创建存储过程
create procedure p1(type 参数名 数据类型)
type: in输入参数 out输出参数 inout既能输出又能输入
需求 编写一个存储过程 查询 account 表 可以指定 工资的区间范围
select *from account where money >= a and money <= b;
delimiter //
create procedure p1(in a double,in b double)
begin
select *from account where money >= a and money <= b;
end//
delimiter ;
存储过程 与函数的区别
函数仅仅是一个单纯工具 与数据无关 所以函数中不能出现sql语句
存储过程 既可以包含mysql的逻辑代码 也能包含sql语句
delimiter //
create procedure p2(in a double,in b double,out res char(20))
begin
select *from account where money >= a and money <= b;
set res = "success";
end//
delimiter ;
# 输出参数 必须是一个变量 用@定义变量