【Mysql知识补充】
一、子查询
1.定义
子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中。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。子查询中可以包含：IN、NOT IN、ANY、ALL、EXISTS 和 NOT EXISTS等关键字，还可以包含比较运算符：= 、 !=、> 、<等。
2.举例
- 带IN关键字的子查询
#查看技术部员工姓名 select name from employee where dep_id in (select id from department where name='技术');
- 带比较运算符的子查询
#比较运算符：=、!=、>、>=、<、<=、<> #查询大于所有人平均年龄的员工名与年龄
select name,age from emp where age > (select avg(age) from emp);
- 带EXISTS关键字的子查询
EXISTS关字键字表示存在。在使用EXISTS关键字时，内层查询语句不返回查询的记录，而是返回一个真假值：True或False；
当返回True时，外层查询语句将进行查询；当返回值为False时，外层查询语句不进行查询。
#department表中存在dept_id=205，False mysql> select * from employee -> where exists -> (select id from department where id=204);
查询每个部门最新入职的那位员工
company.employee 员工id id int 姓名 emp_name varchar 性别 sex enum 年龄 age int 入职日期 hire_date date 岗位 post varchar 职位描述 post_comment varchar 薪水 salary double 办公室 office int 部门编号 depart_id int #创建表 create table employee( id int not null unique auto_increment, name varchar(20) not null, sex enum('male','female') not null default 'male', #大部分是男的 age int(3) unsigned not null default 28, hire_date date not null, post varchar(50), post_comment varchar(100), salary double(15,2), office int, #一个部门一个屋子 depart_id int ); #查看表结构 mysql> desc employee; +--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | name | varchar(20) | NO | | NULL | | | sex | enum('male','female') | NO | | male | | | age | int(3) unsigned | NO | | 28 | | | hire_date | date | NO | | NULL | | | post | varchar(50) | YES | | NULL | | | post_comment | varchar(100) | YES | | NULL | | | salary | double(15,2) | YES | | NULL | | | office | int(11) | YES | | NULL | | | depart_id | int(11) | YES | | NULL | | +--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+ #插入记录 #三个部门：教学，销售，运营 insert into employee(name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values ('egon','male',18,'20170301','老男孩驻沙河办事处外交大使',7300.33,401,1), #以下是教学部 ('alex','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1), ('wupeiqi','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1), ('yuanhao','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1), ('liwenzhou','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1), ('jingliyang','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1), ('jinxin','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1), ('成龙','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1), ('歪歪','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是销售部门 ('丫丫','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2), ('丁丁','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2), ('星星','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2), ('格格','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2), ('张野','male',28,'20160311','operation',10000.13,403,3), #以下是运营部门 ('程咬金','male',18,'19970312','operation',20000,403,3), ('程咬银','female',18,'20130311','operation',19000,403,3), ('程咬铜','male',18,'20150411','operation',18000,403,3), ('程咬铁','female',18,'20140512','operation',17000,403,3) ;
alter table employee rename emp;#修改表名 SELECT * FROM emp AS t1 INNER JOIN ( SELECT post, max(hire_date) max_date FROM emp GROUP BY post ) AS t2 ON t1.post = t2.post WHERE t1.hire_date = t2.max_date;
补充：
SELECT语句关键字的执行顺序
(7) SELECT (8) DISTINCT <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) HAVING <having_condition> (9) ORDER BY <order_by_condition> (10) LIMIT <limit_number>
二、索引
1.定义
索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。
索引相当于字典的音序表，如果要查某个字，如果不使用音序表，则需要从几百页中逐页去查。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
2.原理
索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查火车车次，飞机航班等。
本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。
3.索引的数据结构
- B+树
如上图，是一颗b+树，关于b+树的定义可以参见B+树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。
- b+树的查找过程
如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。
三、视图
1、定义
视图是一个虚拟表（非真实存在），其本质是【根据SQL语句获取动态的数据集，并为其命名】，用户使用时只需使用【名称】即可获取结果集，可以将该结果集当做表来使用。
使用视图我们可以把查询过程中的临时表摘出来，用视图去实现，这样以后再想操作该临时表的数据时就无需重写复杂的sql了，直接去视图中查找即可，但视图有明显地效率问题，并且视图是存放在数据库中的，如果我们程序中使用的sql过分依赖数据库中的视图，即强耦合，那就意味着扩展sql极为不便，因此并不推荐使用
2、创建视图
#语法：CREATE VIEW 视图名称 AS SQL语句 create view teacher_view as select tid from teacher where tname='李平老师'; #于是查询李平老师教授的课程名的sql可以改写为 mysql> select cname from course where teacher_id = (select tid from teacher_view); +--------+ | cname | +--------+ | 物理 | | 美术 | +--------+ rows in set (0.00 sec) 注意： #1. 使用视图以后就无需每次都重写子查询的sql，但是这么效率并不高，还不如我们写子查询的效率高 #2. 而且有一个致命的问题：视图是存放到数据库里的，如果我们程序中的sql过分依赖于数据库中存放的视图，那么意味着，一旦sql需要修改且涉及到视图的部分，则必须去数据库中进行修改，而通常在公司中数据库有专门的DBA负责，你要想完成修改，必须付出大量的沟通成本DBA可能才会帮你完成修改，极其地不方便
3、修改视图
语法：ALTER VIEW 视图名称 AS SQL语句 mysql> alter view teacher_view as select * from course where cid>3;
4、删除视图
语法：DROP VIEW 视图名称 DROP VIEW teacher_view
四、触发器
使用触发器可以定制用户对表进行【增、删、改】操作时前后的行为，注意：没有查询
1、创建触发器
# 插入前 CREATE TRIGGER tri_before_insert_tb1 BEFORE INSERT ON tb1 FOR EACH ROW BEGIN ... END # 插入后 CREATE TRIGGER tri_after_insert_tb1 AFTER INSERT ON tb1 FOR EACH ROW BEGIN ... END # 删除前 CREATE TRIGGER tri_before_delete_tb1 BEFORE DELETE ON tb1 FOR EACH ROW BEGIN ... END # 删除后 CREATE TRIGGER tri_after_delete_tb1 AFTER DELETE ON tb1 FOR EACH ROW BEGIN ... END # 更新前 CREATE TRIGGER tri_before_update_tb1 BEFORE UPDATE ON tb1 FOR EACH ROW BEGIN ... END # 更新后 CREATE TRIGGER tri_after_update_tb1 AFTER UPDATE ON tb1 FOR EACH ROW BEGIN ... END
例
NEW表示即将插入的数据行，OLD表示即将删除的数据行。
#准备表 CREATE TABLE cmd ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, USER CHAR (32), priv CHAR (10), cmd CHAR (64), sub_time datetime, #提交时间 success enum ('yes', 'no') #0代表执行失败 ); CREATE TABLE errlog ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, err_cmd CHAR (64), err_time datetime ); #创建触发器 delimiter // CREATE TRIGGER tri_after_insert_cmd AFTER INSERT ON cmd FOR EACH ROW BEGIN IF NEW.success = 'no' THEN #等值判断只有一个等号 INSERT INTO errlog(err_cmd, err_time) VALUES(NEW.cmd, NEW.sub_time) ; #必须加分号 END IF ; #必须加分号 END//
delimiter ; #往表cmd中插入记录，触发触发器，根据IF的条件决定是否插入错误日志 INSERT INTO cmd ( USER, priv, cmd, sub_time, success ) VALUES ('egon','0755','ls -l /etc',NOW(),'yes'), ('egon','0755','cat /etc/passwd',NOW(),'no'), ('egon','0755','useradd xxx',NOW(),'no'), ('egon','0755','ps aux',NOW(),'yes'); #查询错误日志，发现有两条 mysql> select * from errlog; +----+-----------------+---------------------+ | id | err_cmd | err_time | +----+-----------------+---------------------+ | 1 | cat /etc/passwd | 2017-09-14 22:18:48 | | 2 | useradd xxx | 2017-09-14 22:18:48 | +----+-----------------+---------------------+ rows in set (0.00 sec)
2、删除触发器
drop trigger tri_after_insert_cmd;
五、事务
事务用于将某些操作的多个SQL作为原子性操作，一旦有某一个出现错误，即可回滚到原来的状态，从而保证数据库数据完整性。
START TRANSACTION或BEGIN语句可以开始一项新的事务。
COMMIT可以提交当前事务，是变更成为永久变更。
ROLLBACK可以 回滚当前事务，取消其变更。
SET AUTOCOMMIT语句可以禁用或启用默认的autocommit模式，用于当前连接。
create table user( id int primary key auto_increment, name char(32), balance int ); insert into user(name,balance) values ('wsb',1000), ('egon',1000), ('ysb',1000); #原子操作 start transaction; update user set balance=900 where name='wsb'; #买支付100元 update user set balance=1010 where name='egon'; #中介拿走10元 update user set balance=1090 where name='ysb'; #卖家拿到90元 commit; #出现异常，回滚到初始状态 start transaction; update user set balance=900 where name='wsb'; #买支付100元 update user set balance=1010 where name='egon'; #中介拿走10元 uppdate user set balance=1090 where name='ysb'; #卖家拿到90元,出现异常没有拿到 rollback; commit; mysql> select * from user; +----+------+---------+ | id | name | balance | +----+------+---------+ | 1 | wsb | 1000 | | 2 | egon | 1000 | | 3 | ysb | 1000 | +----+------+---------+ rows in set (0.00 sec)
六、存储过程
存储过程包含了一系列可执行的sql语句，存储过程存放于MySQL中，通过调用它的名字可以执行其内部的一堆sql
使用存储过程的优点：
#1. 用于替代程序写的SQL语句，实现程序与sql解耦 #2. 基于网络传输，传别名的数据量小，而直接传sql数据量大
使用存储过程的缺点：
#1. 程序员扩展功能不方便
- 创建存储过程
delimiter // create procedure p1() BEGIN select * from blog; INSERT into blog(name,sub_time) values("xxx",now()); END // delimiter ; #在mysql中调用 call p1() #在python中基于pymysql调用 cursor.callproc('p1') print(cursor.fetchall())
七、自定义函数
函数中不要写sql语句（否则会报错），函数仅仅只是一个功能，是一个在sql中被应用的功能。若要想在begin...end...中写sql，请用存储过程
- 创建函数
delimiter // create function f1( i1 int, i2 int) returns int BEGIN declare num int; set num = i1 + i2; return(num); END // delimiter ;
- 执行函数
# 获取返回值 select UPPER('egon') into @res; SELECT @res; # 在查询中使用 select f1(11,nid) ,name from tb2;
八、流程控制
1、条件语句
delimiter // CREATE PROCEDURE proc_if () BEGIN declare i int default 0; if i = 1 THEN SELECT 1; ELSEIF i = 2 THEN SELECT 2; ELSE SELECT 7; END IF; END // delimiter ;
2、循环语句
delimiter // CREATE PROCEDURE proc_while () BEGIN DECLARE num INT ; SET num = 0 ; WHILE num < 10 DO SELECT num ; SET num = num + 1 ; END WHILE ; END // delimiter ;
