记录相关操作
1 介绍
MySQL数据操作： DML
在MySQL管理软件中，可以通过SQL语句中的DML语言来实现数据的操作，包括
- 使用INSERT实现数据的插入
- UPDATE实现数据的更新
- 使用DELETE实现数据的删除
- 使用SELECT查询数据以及
2 插入数据INSERT
1. 插入完整数据（顺序插入）
语法一：
INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) VALUES(值1,值2,值3…值n);
语法二：
INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,值3…值n);
2. 指定字段插入数据
语法：
INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…) VALUES (值1,值2,值3…);
3. 插入多条记录
语法：
INSERT INTO 表名 VALUES
(值1,值2,值3…值n),
(值1,值2,值3…值n),
(值1,值2,值3…值n);
4. 插入查询结果
语法：
INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n)
SELECT (字段1,字段2,字段3…字段n) FROM 表2
WHERE …;
3 更新数据UPDATE
语法：
UPDATE 表名 SET
字段1=值1,
字段2=值2,
WHERE CONDITION;
示例：
UPDATE mysql.user SET password=password(‘123’) where user=’root’and host=’localhost’;
4 删除数据DELETE
语法：
DELETE FROM 表名
WHERE CONITION;
示例：
DELETE FROM mysql.user WHERE password=’’;
5 查询数据SELECT
5.1 单表查询
5.1.1 单表查询的语法
SELECT DISTINCT 字段1,字段2... FROM 表名
WHERE 条件
GROUP BY field 分组
HAVING 筛选
ORDER BY field 排序
LIMIT 限制条数5.1.2 关键字的执行优先级(重点)
重点中的重点：关键字的执行优先级
from #找到表:from
where #拿着where指定的约束条件，去文件/表中取出一条条记录
group by #将取出的一条条记录进行分组group by，如果没有group by，则整体作为一组
having #将分组的结果进行having过滤
select #执行select
distinct #去重
order by #将结果按条件排序
limit #限制结果的显示条数虽然执行顺序和书写顺序不一致 ，按照书写顺序的方式写sql，select * 先用*号占位，之后去补全后面的sql语句，最后将*号替换后你想要的具体字段。
5.1.3
作用：是对整体数据的一个筛选操作
# where字句中可以使用：
1. 比较运算符：> < >= <= <> !=
2. between 80 and 100 值在80到100之间
3. in(80,90,100) 值是80或90或100
4. like 'egon%'
pattern可以是%或_，
%表示任意多字符
_表示一个字符
5. 逻辑运算符：在多个条件直接可以使用逻辑运算符 and or not示例
#1:单条件查询
SELECT name FROM employee
WHERE post='sale';
#2:多条件查询
SELECT name,salary FROM employee
WHERE post='teacher' AND salary>10000;
#3:关键字BETWEEN AND
SELECT name,salary FROM employee
WHERE salary BETWEEN 10000 AND 20000;
SELECT name,salary FROM employee
WHERE salary NOT BETWEEN 10000 AND 20000;
#4:关键字IS NULL(判断某个字段是否为NULL不能用等号，需要用IS)
SELECT name,post_comment FROM employee
WHERE post_comment IS NULL;
SELECT name,post_comment FROM employee
WHERE post_comment IS NOT NULL;
SELECT name,post_comment FROM employee
WHERE post_comment=''; 注意''是空字符串，不是null
ps：
执行
update employee set post_comment='' where id=2;
再用上条查看，就会有结果了
#5:关键字IN集合查询
SELECT name,salary FROM employee
WHERE salary=3000 OR salary=3500 OR salary=4000 OR salary=9000 ;
SELECT name,salary FROM employee
WHERE salary IN (3000,3500,4000,9000) ;
SELECT name,salary FROM employee
WHERE salary NOT IN (3000,3500,4000,9000) ;
#6:关键字LIKE模糊查询
通配符’%’ 匹配任意多个字符
SELECT * FROM employee
WHERE name LIKE 'eg%';
通配符’_’ 匹配任意单个字符
SELECT * FROM employee
WHERE name LIKE 'al__';
# 查询员工姓名是由四个字符组成的 姓名和薪资 char_length() 和 通配符'_'
select name,salary from employee where name like '____';
select name,salary from employee where char_length(name) = 4;5.1.4 分组查询 GROUP BY
一、什么是分组？为什么要分组？
#1、首先明确一点：分组发生在where之后，即分组是基于where之后得到的记录而进行的
#2、分组指的是：将所有记录按照某个相同字段进行归类，比如针对员工信息表的职位分组，或者按照性别进行分组等
#3、为何要分组呢？
取每个部门的最高工资
取每个部门的员工数
取男人数和女人数
取每个国家之间数据统计
小窍门：‘每’这个字后面的字段，就是我们分组的依据
#4、大前提：
可以按照任意字段分组，但是分组完毕后，比如group by post，只能查看post字段，如果想查看组内信息，需要借助于聚合函数
比如：按照部门分组
select * from emp group by post;
"""
分组之后 最小可操作单位应该是组 不再是组内的单个数据
上述命令在你没有设置严格模式的时候是可正常执行的，返回的是分组之后每个组的第一条数据，但是这不符合分组的规范
分组之后不应该考虑单个数据，而应该以组为操作单位(分组之后 没办法直接获取组内单个数据)
如果设置了严格模式 那么上述命令会直接报错
"""
set global sql_mode = 'only_full_group_by';
设置严格模式之后，分组默认只能拿到分组的依据
select post from emp group by post;
按照什么分组就只能拿到分组，其他字段不能直接获取，需要借助于一些方法(聚合函数)二、聚合函数
#强调：聚合函数聚合的是组的内容，若是没有分组，则默认一组
示例：
SELECT COUNT(*) FROM employee;
SELECT COUNT(*) FROM employee WHERE depart_id=1;
SELECT MAX(salary) FROM employee;
SELECT MIN(salary) FROM employee;
SELECT AVG(salary) FROM employee;
SELECT SUM(salary) FROM employee;
SELECT SUM(salary) FROM employee WHERE depart_id=3;示例
# 1.获取每个部门的最高薪资
# 先按post分组，再在每个小组中，统计salary的最大值
select post,max(salary) from emp group by post;
select post as '部门',max(salary) as '最高薪资' from emp group by post;
select post '部门',max(salary) '最高薪资' from emp group by post;
# as可以给字段起别名 也可以直接省略不写 但是不推荐 因为省略的话语意不明确 容易错乱
# 2.获取每个部门的最低薪资
select post,min(salary) from emp group by post;
# 3.获取每个部门的平均薪资
select post,avg(salary) from emp group by post;
# 4.获取每个部门的工资总和
select post,sum(salary) from emp group by post;
# 5.获取每个部门的人数
# count 是计数，这里放的字段只要能对应到每一个人，都能统计
select post,count(id) from emp group by post; # 统计id常用 符合逻辑
select post,count(salary) from emp group by post;
select post,count(age) from emp group by post;
select post,count(post_comment) from emp group by post; null不行
# 6.查询分组之后的部门名称和每个部门下所有的员工姓名
# group_concat 不单单可以支持你获取分组之后的其他字段值 还支持拼接操作
select post,group_concat(name) from emp group by post;
select post,group_concat(name,'_DSB') from emp group by post;
select post,group_concat(name,':',salary) from emp group by post;
# concat不分组的时候用
select concat('NAME:',name),concat('SAL:',salary) from emp;
# 如果多个字段的连接符号相同的情况下，可以直接使用concat_ws来完成拼接
select conca_ws(";", name, age, sex) from emp;
# 补充 as语法不单单可以给字段起别名 还可以给表临时起别名
# 查询结果本来也是虚拟表，括号起来as t1，临时起别名为t1
(select post, count(id) from emp group by post) as t1;
# 查询每个人的年薪,字段可以直接做数学运算
select name,salary*12 from emp;三、分组注意事项
# 关键字where和group by同时出现的时候group by必须在where的后面
where先对整体数据进行过滤之后再分组操作
where筛选条件不能使用聚合函数
select id,name,age from emp where max(salary) > 3000; #报错
select max(salary) from emp; #不分组 默认整体就是一组
# 统计各部门年龄在30岁以上的员工平均薪资
# 1 先求所有年龄大于30岁的员工
select * from emp where age>30;
# 2 再对结果进行分组
select * from emp where age>30 group by post;
# 3 最后用要求的字段替代*
select post,avg(salary) from emp where age>30 group by post;
# 如果我们用unique的字段作为分组的依据，则每一条记录自成一组，这种分组没有意义
# 多条记录之间的某个字段值相同，该字段通常用来作为分组的依据5.1.5 HAVING过滤
HAVING与WHERE不一样的地方在于!!!!!!
# 执行优先级从高到低：where > group by > having
#1. Where 发生在分组group by之前，因而Where中可以有任意字段，但是绝对不能使用聚合函数。
#2. Having发生在分组group by之后，因而Having中可以使用分组的字段，无法直接取到其他字段,可以使用聚合函数。"""
having的语法根where是一致的
只不过having是在分组之后进行的过滤操作
即having是可以直接使用聚合函数的
"""
# 统计各部门年龄在30岁以上的员工平均工资，并且保留平均薪资大于10000的部门
select post,avg(salary) from emp
where age>30
group by post
having avg(salary) > 10000
;5.1.6
"""
一定要注意 必须是完全一样的数据才可以去重！！！
一定不要将逐渐忽视了 有逐渐存在的情况下 是不可能去重的
[
{'id':1,'name':'jason','age':18},
{'id':2,'name':'jason','age':18},
{'id':3,'name':'egon','age':18}
]
"""
select distinct id,age from emp; #id字段是不同的，不能去重
select distinct age from emp; #可以去重
#因为表的主键肯定不同，查询时有主键存在的情况下是不可能去重的，要去重在取数据时不要拿主键5.1.7 查询排序 ORDER BY
按单列排序
SELECT * FROM employee ORDER BY salary;
SELECT * FROM employee ORDER BY salary ASC;
SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC;
# order by默认是升序，asc可以省略不写，也可以修改为降序desc
# 按多列排序:先按照age升序，如果年纪相同，则按照薪资排序
SELECT * from employee
ORDER BY age,
salary DESC;
# 统计各部门年龄在10岁以上的员工平均工资，并且保留平均薪资大于1000的部门,然后对平均工资降序排序
select post,avg(salary) from emp
where age>10
group by post
having avg(salary) > 1000
order by avg(salary) desc
;5.1.8 限制查询的记录数 LIMIT
作用：针对数据过多的情况，我们通常都是做分页处理，减缓数据量过大造成程序卡死的现象，limit就是一个分页处理的效果
示例：
SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 3; #默认初始位置为0 ，只拿3条(只展示3条)
SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 0,5; #从第0开始，只展示第一条到第五条数据
SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 5,5; #从第6条数据开始，往后取5条数据展示
# limit后跟两个参数，第一个参数代表起始索引位置，第二个参数代表展示条数5.1.9 使用正则表达式查询
MySQL支持正则，用regexp 代表正则
SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP '^ale';
SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP 'on$';
SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP 'm{2}';
select * from emp where name regexp "^j.*(n|y)$"; # 以j开头，n或y结尾，中间无所谓
小结：对字符串匹配的方式
WHERE name = 'egon';
WHERE name LIKE 'yua%';
WHERE name REGEXP 'on$';5.2 多表查询
5.2.1 多表连接查询
目的：当初为了解耦合，把一张表拆分成两张，为了方便存储，但查询时我们希望合为一张表，查起来方便。
#重点：外链接语法
SELECT 字段列表 FROM 表1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN 表2 ON 表1.字段 = 表2.字段;一、 交叉连接：不适用任何匹配条件。生成笛卡尔积
mysql> select * from emp,dep;
+----+------------+--------+------+--------+------+--------------+
| id | name | sex | age | dep_id | id | name |
+----+------------+--------+------+--------+------+--------------+
| 1 | egon | male | 18 | 200 | 200 | 技术 |
| 1 | egon | male | 18 | 200 | 201 | 人力资源 |
| 1 | egon | male | 18 | 200 | 202 | 销售 |
| 1 | egon | male | 18 | 200 | 203 | 运营 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 | 200 | 技术 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 | 201 | 人力资源 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 | 202 | 销售 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 | 203 | 运营 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 200 | 技术 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 201 | 人力资源 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 202 | 销售 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 203 | 运营 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 200 | 技术 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 201 | 人力资源 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 202 | 销售 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 203 | 运营 |
| 5 | liwenzhou | male | 18 | 200 | 200 | 技术 |
| 5 | liwenzhou | male | 18 | 200 | 201 | 人力资源 |
| 5 | liwenzhou | male | 18 | 200 | 202 | 销售 |
| 5 | liwenzhou | male | 18 | 200 | 203 | 运营 |
| 6 | jingliyang | female | 18 | 204 | 200 | 技术 |
| 6 | jingliyang | female | 18 | 204 | 201 | 人力资源 |
| 6 | jingliyang | female | 18 | 204 | 202 | 销售 |
| 6 | jingliyang | female | 18 | 204 | 203 | 运营 |
+----+------------+--------+------+--------+------+--------------+二、内连接：只连接匹配的行
#找两张表共有的部分，相当于利用条件从笛卡尔积结果中筛选出了正确的结果
#dep没有204这个部门，因而emp表中关于204这条员工信息没有匹配出来
mysql> select emp.id,emp.name,emp.age,emp.sex,dep.name from emp inner join dep on emp.dep_id=dep.id;
+----+-----------+------+--------+--------------+
| id | name | age | sex | name |
+----+-----------+------+--------+--------------+
| 1 | egon | 18 | male | 技术 |
| 2 | alex | 48 | female | 人力资源 |
| 3 | wupeiqi | 38 | male | 人力资源 |
| 4 | yuanhao | 28 | female | 销售 |
| 5 | liwenzhou | 18 | male | 技术 |
+----+-----------+------+--------+--------------+
#上述sql等同于
mysql> select emp.id,emp.name,emp.age,emp.sex,dep.name from emp,dep where emp.dep_id=dep.id;三、左连接：优先显示左表全部记录
#以左表为准，即找出所有员工信息，当然包括没有部门的员工
#本质就是：在内连接的基础上增加左边有右边没有的结果，没有对应的项就用NULL
mysql> select emp.id,emp.name,dep.name as depart_name from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id;
+----+------------+--------------+
| id | name | depart_name |
+----+------------+--------------+
| 1 | egon | 技术 |
| 5 | liwenzhou | 技术 |
| 2 | alex | 人力资源 |
| 3 | wupeiqi | 人力资源 |
| 4 | yuanhao | 销售 |
| 6 | jingliyang | NULL |
+----+------------+--------------+四、右连接：优先显示右表全部记录
#以右表为准，即找出所有部门信息，包括没有员工的部门
#本质就是：在内连接的基础上增加右边有左边没有的结果，没有对应的项就用NULL
mysql> select emp.id,emp.name,dep.name as depart_name from emp right join dep on emp.dep_id=dep.id;
+------+-----------+--------------+
| id | name | depart_name |
+------+-----------+--------------+
| 1 | egon | 技术 |
| 2 | alex | 人力资源 |
| 3 | wupeiqi | 人力资源 |
| 4 | yuanhao | 销售 |
| 5 | liwenzhou | 技术 |
| NULL | NULL | 运营 |
+------+-----------+--------------+五、全连接：显示左右两个表全部记录
全连接：在内连接的基础上增加左边有右边没有的和右边有左边没有的结果
#注意：mysql不支持全连接 full JOIN
#强调：mysql可以使用此种方式间接实现全连接
select * from emp left join dep on emp.dep_id = dep.id
union
select * from emp right join dep on emp.dep_id = dep.id
;
#查看结果
+------+------------+--------+------+--------+------+--------------+
| id | name | sex | age | dep_id | id | name |
+------+------------+--------+------+--------+------+--------------+
| 1 | egon | male | 18 | 200 | 200 | 技术 |
| 5 | liwenzhou | male | 18 | 200 | 200 | 技术 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 | 201 | 人力资源 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 201 | 人力资源 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 202 | 销售 |
| 6 | jingliyang | female | 18 | 204 | NULL | NULL |
| NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | 203 | 运营 |
+------+------------+--------+------+--------+------+--------------+
#注意 union与union all的区别：union会去掉相同的纪录六、符合条件连接查询
#示例1：以内连接的方式查询employee和department表，并且employee表中的age字段值必须大于25,即找出年龄大于25岁的员工以及员工所在的部门
select employee.name,department.name from employee inner join department
on employee.dep_id = department.id
where age > 25;
#示例2：以内连接的方式查询employee和department表，并且以age字段的升序方式显示
select employee.id,employee.name,employee.age,department.name from employee,department
where employee.dep_id = department.id
and age > 25
order by age asc;5.2.2 子查询
#1：子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中。就是我们平时解决问题的思路：分步骤解决问题，第一步-->第二步....
#2：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。将一个查询语句的结果当做另外一个查询语句的条件去用
#3：子查询中可以包含：IN、NOT IN、ANY、ALL、EXISTS 和 NOT EXISTS等关键字
#4：还可以包含比较运算符：= 、 !=、> 、<等一、带IN关键字的子查询
#查询平均年龄在25岁以上的部门名
select id,name from department
where id in
(select dep_id from employee group by dep_id having avg(age) > 25);
#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');
#查看不足1人的部门名(子查询得到的是有人的部门id，相当于部门id与员工表外键dep_id没有关联，这个部门下没有员工)
select name from department where id not in (select distinct dep_id from employee);
#not in 无法处理null的值，即子查询中如果存在null的值，not in将无法处理，解决方法如下：
select * from department where id not in (select distinct dep_id from employee where dep_id is not null);二、带ANY关键字的子查询
#在 SQL 中 ANY 和 SOME 是同义词，SOME 的用法和功能和 ANY 一模一样。
# ANY 和 IN 运算符不同之处1
ANY 必须和其他的比较运算符共同使用，而且ANY必须将比较运算符放在 ANY 关键字之前，所比较的值需要匹配子查询中的任意一个值，这也就是 ANY 在英文中所表示的意义
例如：使用 IN 和使用 ANY运算符得到的结果是一致的
select * from employee where salary = any (
select max(salary) from employee group by depart_id);
select * from employee where salary in (
select max(salary) from employee group by depart_id);
结论：也就是说“=ANY”等价于 IN 运算符，而“<>ANY”则等价于 NOT IN 运算符
# ANY和 IN 运算符不同之处2
ANY 运算符不能与固定的集合相匹配，比如下面的 SQL 语句是错误的
SELECT * FROM T_Book WHERE FYearPublished < ANY (2001, 2003, 2005) 三、带ALL关键字的子查询
# all同any类似，只不过all表示的是所有，any表示任一
# 查询出那些薪资比所有部门的平均薪资都高的员工=》薪资在所有部门平均线以上的狗币资本家
select * from employee where salary > all (
select avg(salary) from employee group by depart_id);
# 查询出那些薪资比所有部门的平均薪资都低的员工=》薪资在所有部门平均线以下的无产阶级劳苦大众
select * from employee where salary < all (
select avg(salary) from employee group by depart_id);
# 查询出那些薪资比任意一个部门的平均薪资低的员工=》薪资在任一部门平均线以下的员工
select * from employee where salary < any (
select avg(salary) from employee group by depart_id); 四、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
mysql> select name,age from emp where age > (select avg(age) from emp);
+---------+------+
| name | age |
+---------+------+
| alex | 48 |
| wupeiqi | 38 |
+---------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
#查询大于部门内平均年龄的员工名、年龄
select t1.name,t1.age from emp t1
inner join
(select dep_id,avg(age) avg_age from emp group by dep_id) t2
on t1.dep_id = t2.dep_id
where t1.age > t2.avg_age; 五、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。而是返回一个布尔值，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=203，Ture
mysql> select * from employee
-> where exists
-> (select id from department where id=200);
+----+------------+--------+------+--------+
| id | name | sex | age | dep_id |
+----+------------+--------+------+--------+
| 1 | egon | male | 18 | 200 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 |
| 5 | liwenzhou | male | 18 | 200 |
| 6 | jingliyang | female | 18 | 204 |
+----+------------+--------+------+--------+
#department表中存在dept_id=205，False
mysql> select * from employee
-> where exists
-> (select id from department where id=204);
Empty set (0.00 sec)in与exists
！！！！！！当in和exists在查询效率上比较时，in查询的效率快于exists的查询效率！！！！！！
==============================exists==============================
# exists
exists后面一般都是子查询，后面的子查询被称做相关子查询（即与主语句相关），当子查询返回行数时，exists条件返回true，
否则返回false，exists是不返回列表的值的，exists只在乎括号里的数据能不能查找出来，是否存在这样的记录。
# 例
查询出那些班级里有学生的班级
select * from class where exists (select * from stu where stu.cid=class.id)
# exists的执行原理为：
1、依次执行外部查询：即select * from class
2、然后为外部查询返回的每一行分别执行一次子查询：即(select * from stu where stu.cid=class.cid)
3、子查询如果返回行，则exists条件成立，条件成立则输出外部查询取出的那条记录
==============================in==============================
# in
in后跟的都是子查询，in()后面的子查询 是返回结果集的
# 例
查询和所有女生年龄相同的男生
select * from stu where sex='男' and age in(select age from stu where sex='女')
# in的执行原理为：
in()的执行次序和exists()不一样,in()的子查询会先产生结果集,
然后主查询再去结果集里去找符合要求的字段列表去.符合要求的输出,反之则不输出.not in与 not exists
!!!!!!not exists查询的效率远远高与not in查询的效率。!!!!!!
==============================not in==============================
not in()子查询的执行顺序是：
为了证明not in成立，即找不到，需要一条一条地查询表，符合要求才返回子查询的结果集，不符合的就继续查询下一条记录，直到把表中的记录查询完，只能查询全部记录才能证明，并没有用到索引。
==============================not exists==============================
not exists：
如果主查询表中记录少，子查询表中记录多，并有索引。
例如:查询那些班级中没有学生的班级
select * from class
where not exists
(select * from student where student.cid = class.cid)
not exists的执行顺序是：
在表中查询，是根据索引查询的，如果存在就返回true，如果不存在就返回false，不会每条记录都去查询。
6 权限管理
#授权表
user #该表放行的权限，针对：所有数据，所有库下所有表，以及表下的所有字段
db #该表放行的权限，针对：某一数据库，该数据库下的所有表，以及表下的所有字段
tables_priv #该表放行的权限。针对：某一张表，以及该表下的所有字段
columns_priv #该表放行的权限，针对：某一个字段
#按图解释：
user：放行db1，db2及其包含的所有
db：放行db1，及其db1包含的所有
tables_priv:放行db1.table1，及其该表包含的所有
columns_prive:放行db1.table1.column1，只放行该字段权限相关操作
#创建用户
create user 'egon'@'1.1.1.1' identified by '123';
create user 'egon'@'192.168.1.%' identified by '123';
create user 'egon'@'%' identified by '123';
#授权：对文件夹，对文件，对文件某一字段的权限
查看帮助：help grant
常用权限有：select,update,alter,delete
all可以代表除了grant之外的所有权限
#针对所有库的授权:*.*
grant select on *.* to 'egon1'@'localhost' identified by '123'; #只在user表中可以查到egon1用户的select权限被设置为Y
#针对某一数据库：db1.*
grant select on db1.* to 'egon2'@'%' identified by '123'; #只在db表中可以查到egon2用户的select权限被设置为Y
#针对某一个表：db1.t1
grant select on db1.t1 to 'egon3'@'%' identified by '123'; #只在tables_priv表中可以查到egon3用户的select权限
#针对某一个字段：
mysql> select * from t3;
+------+-------+------+
| id | name | age |
+------+-------+------+
| 1 | egon1 | 18 |
| 2 | egon2 | 19 |
| 3 | egon3 | 29 |
+------+-------+------+
grant select (id,name),update (age) on db1.t3 to 'egon4'@'localhost' identified by '123';
#可以在tables_priv和columns_priv中看到相应的权限
mysql> select * from tables_priv where user='egon4'\G
*************************** 1. row ***************************
Host: localhost
Db: db1
User: egon4
Table_name: t3
Grantor: root@localhost
Timestamp: 0000-00-00 00:00:00
Table_priv:
Column_priv: Select,Update
row in set (0.00 sec)
mysql> select * from columns_priv where user='egon4'\G
*************************** 1. row ***************************
Host: localhost
Db: db1
User: egon4
Table_name: t3
Column_name: id
Timestamp: 0000-00-00 00:00:00
Column_priv: Select
*************************** 2. row ***************************
Host: localhost
Db: db1
User: egon4
Table_name: t3
Column_name: name
Timestamp: 0000-00-00 00:00:00
Column_priv: Select
*************************** 3. row ***************************
Host: localhost
Db: db1
User: egon4
Table_name: t3
Column_name: age
Timestamp: 0000-00-00 00:00:00
Column_priv: Update
rows in set (0.00 sec)
#删除权限
revoke select on db1.* from 'egon'@'%';ji
