Mysql学习第四天
1、跟用户相关的命令 (了解). DCL语句
1.1、 创建一个新的用户
CREATE USER 用户名@地址 IDENTIFIED BY '密码';
CREATE USER jerry@localhost IDENTIFIED BY '1234';
1.2、为用户添加权限
语法:GRANT 权限1, … , 权限n ON 数据库.* TO 用户名@IP
例子:GRANT CREATE,ALTER,DROP,INSERT,UPDATE,DELETE,SELECT ON day15.* TO jerry@localhost;
1.3、撤销授权
REVOKE权限1, … , 权限n ON 数据库.* FORM 用户名
REVOKE CREATE,ALTER,DROP ON day15.* FROM jerry@localhost;
1.4、查看用户的权限 SHOW GRANTS FOR 用户名@主机;
SHOW GRANTS FOR jerry@localhost;
1.5、修改用户密码UPDATE
UPDATE USER SET PASSWORD=PASSWORD(‘密码’) WHERE User=’用户名’ FLUSH PRIVILEGES;
例子: UPDATE USER SET PASSWORD=PASSWORD('1234') WHERE User='jerry' FLUSH PRIVILEGES;
2、备份数据库 (不属于sql语句)
mysqldump -u root -p 1234 day15 > d:/day15.sql
恢复数据库
2.1、需要登录到数据库中
source d:/day15.sql;
2. 2、mysql命令恢复,不需要登录
mysql -u root -p day15 < d:/day15.sql
3、多表
我们现在使用的数据库叫做关系型数据库.
3.1、表关系
一对多/多对一: 在多的一方加入1的一方的外键
多对多: 使用中间表,分别引用两方的ID
一对一:
1> 主键同步 两个表中有关系的记录id一致.
2> 在1方加入 另一方的外键
3> 在另一方加入外键.
3.2、多表数据完整性约束
外键约束
增加一个外键约束
ALTER TABLE `day16`.`emp` ADD CONSTRAINT `fk_emp_dept` FOREIGN KEY (`DEPTNO`) REFERENCES `day16`.`dept`(`DEPTNO`);
删除一个外键约束
ALTER TABLE `day16`.`emp` DROP FOREIGN KEY `emp_ibfk_1`;
外键约束保证了数据的完整性.加入外键约束后, 如果主键被任何一个外键所引用.那么无法删除这条记录.只要在所有引用都删除的情况下,才可以删除这条记录.
非空约束 not null
唯一约束 unique
主键约束 primary key
4、多表查询
笛卡尔积
select * from emp,dept;
这种查询会将两个表的记录 分别逐个连接. 得到的记录数 是两个表记录数相乘的结果.
这种查询往往是没有意义的. 因为会产生很大一部分无效数据.
开发中应避免出现笛卡尔积的情况.
内连接
*查询所有有部门的员工以及员工的部门信息
select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno;
这种查询就是内连接查询.
展示内连接的完整写法.
select * from emp inner join dept on emp.deptno = dept.deptno;
外连接
左外连接
*查询所有员工信息(包括没有部门的员工),以及部门信息.
select * from emp left join dept on emp.deptno= dept.deptno;
右外连接
*查询所有部门信息(包括没有员工的部门),以及员工信息.
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5、子查询
概念: 就是一个查询的条件需要用到另一个查询的结果.使用子查询就是将两个sql语句嵌套一步完成.
-- 查询出 所有员工中 工资高于名叫 SMITH 的员工信息
-- 子查询的结果是 1行1列 => 当作一个值
-- 传统方式 2步
-- 1> 查询SMITH
SELECT sal FROM emp WHERE ename='SMITH';
-- 2> 工资高于名叫 SMITH 的员工信息
SELECT * FROM emp WHERE sal > 800;
-- 子查询
SELECT * FROM emp WHERE sal > (SELECT sal FROM emp WHERE ename='SMITH');
-- 问题: 相比传统查询,子查询会提高查询效率吗? 不会
-- 查询出 所有员工中 比 20号部门 所有员工工资都高的员工信息
-- 子查询的结果是 多行1列 => 当作一个集合
-- 传统
SELECT MAX(sal) FROM emp WHERE deptno=20;
SELECT * FROM emp WHERE sal > 3000;
-- 子查询
-- SELECT * FROM emp WHERE sal > (SELECT MAX(sal) FROM emp WHERE deptno=20);
SELECT * FROM emp WHERE sal > ALL (SELECT sal FROM emp WHERE deptno=20);
-- 查询出 所有员工中 比 20 号部门最低的工资高的员工信息
-- 子查询的结果是 多行1列
-- 子查询
SELECT * FROM emp WHERE sal > (SELECT MIN(sal) FROM emp WHERE deptno=20);
SELECT * FROM emp WHERE sal > ANY (SELECT sal FROM emp WHERE deptno=20);
-- 查询出 员工信息 以及 员工领导的名字
-- 子查询的结果是 多行多列 => 当作一张表
SELECT e1.`ENAME` AS 员工名称 , e2.`ENAME` AS 领导名称 FROM emp e1,emp e2 WHERE e1.`MGR` = e2.`EMPNO`;
SELECT e1.`ENAME` AS 员工名称 , e2.`ENAME` AS 领导名称 FROM emp e1,(SELECT * FROM emp) e2 WHERE e1.`MGR` = e2.`EMPNO`;
子查询分类:
一行一列,将子查询的结果当做单个值.
多行一列,将子查询结果当做一个集合.
多行多列,将子查询结果当做一张表.
子查询关键字:
all
条件 > all(子查询) --> 大于子查询中最大值
条件 >= all(子查询) --> 大于等于子查询中最大值
条件 < all(子查询) --> 小于子查询中最小值
条件 <= all(子查询) --> 小于等于子查询中最小值
any
条件 > any(子查询) --> 大于子查询中最小值
条件 >= any(子查询) --> 大于等于子查询中最小值
条件 < any(子查询) --> 小于子查询中最大值
条件 <= any(子查询) --> 小于等于子查询中最大值
子查询比较普通查询会不会提高效率?
子查询不会提高效率.
