数据库学习笔记1
1.关于属性数据类型里括号的意义：
1）对于整数类型后面括号里的数字，只是设置最小显示位数，实际的存储位数还是只和数据类型有关，比如int(4), 当存入值为1时，显示的是0001，但是当存入12345时，还是会显示12345的。占用的内存也是4个字节。
2）对于float和double浮点类型，虽然也可以有float(M,D)这样的限制，但是这并不是标准的SQL，为了在数据迁移时不遇到麻烦，还是不要用括号了，也没必要。
3）对于char、binary这样的定长字符串（字节串），char(n)、binary(n)就是指定了字段实际的长度，插入的比n长，会把后面的截断，插入的数据比n短，会在前面的字符位（字节位）补上空格（\ 0）。另外，char会自动删除右边的空格。
4）对于varchar、text、BLOB这样的变长字符串（字节串），varchar(n)、text(n)、BLOB(n)只是限定了最大长度，但是实际的储存长度是根据实际情况确定的，存入多少数据，就使用多大的内存，当然还要加上1个字节或者2个字节来保存实际长度信息。插入的比n长，会把后面的截断。但是插入的数据比n短，则实际内存就还是和实际数据保持一致。
5）bit(m)的m指定的不是字节数而是比特数，它也是定长的。插入的比n长，会把后面的比特截断，插入的数据比n短，会在前面的比特位补上0。
2.在进行比较运算的时候，字符串和数值作比较是，mysql会自动把字符串转换为相应的数值后再进行比较。
3.任何值和null进行比较运算时，都会返回null（包括两个null比较）。如果要判断一个值是否为空，应该用 is null或者is not null。另外，为了兼容null的逻辑等比较，提供了一个安全等于运算符<=>，这个比较运算符遇到null时，统一返回false。
4.字符比较用Like ‘pattern’ ，pattern中%表示多个字符的通配符，_表示单个字符的通配符
5.mysql支持正则表达匹配， regexp ‘pattern’ 。
6.mysql的字符串比较和collation有关，如果是语句内的字符常量的比较，按照collation_connection指定的排序规则比较，如果里面有字段值，则按照具体的字段来确定比较规则。在字符常量比较时，大小写和操作系统有关，window是大小写无关的，unix/linux是大小写有关的。
7.在使用逻辑操作的时候 AND 的优先级总是高于 RO 的优先级。
8.函数可以用在插入数据中，查询数据中，where从句中。
select char_length(stu.name) from student stu where char_length(stu.num)>5;
返回Num字符数大于5的num字节数。
9.函数的参数可以是字段，不仅可以在WHERE字句中用于判断条件，在，还可以UPDATE语句中用来给字段赋值：UPDATE books SET price=price+5 WHERE note like ‘novel’; 所有的小说加价5元。
1.分组查询使用group by子句，通常配合聚合函数，有MAX(),MIN(),COUNT(),SUM(),AVG()等，如果查询某个字段，经过聚合后，该字段可能有多个值，默认只显示第一个值，如果要显示全部的值，则需要使用GROUP_CONCAT(字段名)函数，将各个值用逗号拼接起来成为一个单一的字符串（否则违反第一范式）。
2.order by是对查询的结果进行排序，因此它肯定是放到最后的。
3.数据库连接查询可以连接多张表，连接查询的ANSY SQL语法为：SELECT table1.filed1,table.filed2 FROM table1 {INNER | LEFT OUTER| RIGHT OUTER } JOIN table2 ON condition_exp1 WHERE conditioin_exp2 。其中前一个condition_exp是含有table1.filed=table.filed的条件表达式，WHERE后面的条件表达式可以对连接查询做进一步的约束，比如，可以用下面的语句实现左边有但是右边没有的数据：
SELECT left_tbl.*
FROM left_tbl LEFT JOIN right_tbl ON left_tbl.id = right_tbl.id
WHERE right_tbl.id IS NULL;
当然，也可以直接使用这样的语法实现连接查询：SELECT table1.filed1,table.filed2 FROM table1,table2 WHERE conditioin_exp，效果是一样的，但是这不是标准的SQL语句，不推荐。
4.子查询：子查询先计算内层查询的结果，然后和外层查询做比对，比对时候，存在ANY(SOME)、ALL、IN、EXISTS、NOT EXISTS几种选择。
1）ANY(SOME)：ANY和SOME是一个意思，只要子查询结果记录的比对结果都为真，就返回真。
SELECT num1 FROM tbl1 WHERE num1 > ANY (SELECT num2 FROM tbl2)
只要子查询中有一个比Num1小，就为真，也就是比子查询中最小的那个大就可以了。
2）ALL：所有子查询结果记录的比对结果都为真，才为真
SELECT num1 FROM tbl1 WHERE num1 > ANY (SELECT num2 FROM tbl2)
SELECT num1 FROM tbl1 WHERE num1 > ALL (SELECT num2 FROM tbl2)
只要子查询中所有的值都要比Num1小，才为真，也就是比子查询中最大的那个还要大的值。
3）EXISTS：看是否返回的是一个Empty table（即没有一行记录），如果不是，则为True，否则为false。
4) NOT EXISTS：和EXISTS类似。
5) IN：要求子查询的返回值仅有一个值的列表，看判断值是否在这个列表中，如果在，则为true,否则为false。
5.使用UNION或者UNION ALL实现把多个查询结果表示在一张表上面，UNION和UNIONO ALL的区别在于前者会把重复的行删除，因此效率上会受到一定影响（需要查找重复行）
1.可以将查询出来的结果插入到一张表中，只需要将INSERT语句与SELECT语句连用即可
INSERT INTO table1 (filed1,filed2) SELECT fileda,filedb FROM table2。
2.删除数据时，使用DELETE FROM table1 WHERE condition，如果没有WHERE子句，将删除所有的行，所以一般要有WHERE子句。如果想通过删除所有的行来清空表，可以使用TRUNCATE TABLE语句，TRUNCATE TABLE会删除整张表，在创建一个新的表，所以性能比DELETE高很多。DROP TABLE是把表删除，并删除表的索引、触发器，依赖于该表的存储过程/函数将被保留，但其状态会变为：invalid。TRUNCATE TABLE和DROP TABLE是DDL，DELETE是DML。关于三者的具体区别，请查看其他资料。
3.DDL的事物是隐式提交的，所以DDL语句是不可回滚的，一旦执行，事务即自动提交了。所以DELETE会记录在事务日志中，可以回滚， TRUNCATE TABLE 和 DROP TABLE不记录日志，不可回滚。
1.索引是一个单独的、存储在磁盘上的数据库结构，占用独立的物理空间，它们包含了对数据库表里所有记录的引用指针，并且是由存储引擎维护的，不同的存储引擎采用不同的索引方式，常见的又BTree和Hash索引，具体支持什么索引，要看具体的存储引擎实现。
2.一个表中的索引数量是有限的，索引的长度也是有限的。所有存储引擎支持的每个表至少16个索引，索引长度至少为156字节。
3.索引的优缺点：
*优点：
1）可以加快查询速度，这是索引的初衷；
2）通过创建唯一索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性
3）在实现数据的参考完整性方面，可以加速表与表之间的连接
4）在使用分组和排序子句进行数据查询时，可以显著减少查询中分组和排序的时间（说明还能排序）。
*缺点：
1）索引的创建和维护需要消耗时间，并且随着数据量的增大，时间也增大；
2）索引需要占用独立的物理空间。
3）当对表中的数据进行增删改时，数据会变动，那么索引也要动态维护，这样就降低了增删改的速度。
4.索引的分类：
