JDBC

数据库介绍

一.数据库的概念

1.常见的数据库

Database:
数据库，储存和管理数据的仓库
DBMS：Database Mangement System 数据库管理系统
软件
RDBMS:关系型数据库管理系统
NoSQL:非关系型数据库管理系统
Redis:保存键值对类型的数据
MongoDB：保存json
Neo4j：图数据库

2.关系型数据库管理系统

MySQL，ProgressSQL，Oracle，SqlServer...
使用二维表格来保存数据：
行：记录 -> 一条数据 -> 和Java实体类实例化出的对象一一对应
列：字段 ->数据的名称 -> 和java的实体类一一对应
为什么叫关系型数据库？
因为表和表之间是通过关系(外键关系)来连接起来的

3.MySQL

开源免费的RDBMS
C/S架构的软件 client/server 客户端/服务器架构
MySQL的服务器叫做mysqlid，因为配置了一个服务，所以开机会自启，
不管是cmd里面打出的mysql -u root -p 还是使用navicat连接到服务器，
其实都是客户端
IP:
identification protrocal -> 用来在网络上唯一标识一台计算机

4.端口号

在一台计算机上唯一标识一个进程
8080:tomcat默认的端口号
80: HTTP协议默认的端口号
ip+端口号：
访问到一台计算机上面的一个进程

二.数据表及sql介绍

1.介绍

structured query language -> 结构化查询语句
用来在RDBMS里面去检索，管理一些信息
有一个标准化的，但是每一个RDBMS都可能有一些自己的方言

2.SQL

DDL:Data Define Language -> 建库建表语句 create table ...
DML:Data Manipulate Language -> 数据操纵语句 insert delete
update语句
DQL:Data Query Language -> 数据查询语句 select 语句
DCL:Data Control Language -> 数据空值语句 建立用户，管理权限

三.数据库数据类型

数据库的数据类型：
1.varchar 动态字符串 空间大小根据字符串的长度自动分配 -> String
2.int -> 整形 长度是有多少位数字 -> int
3.tinyInt -> boolean 1是true 0是false
4.date -> yyyy-MM-dd -> Date
5.datetime -> yyyy-MM-DD hh:mm:ss -> TimeStamp
6.longtext -> 长文本 保存一些文章可以用

四.数据库的完整性约束

1.非空约束 -> 设置字段的时候 勾选上 NOT NULL
2.唯一约束 -> 对字段设置一个unique索引
3.主键约束 -> 设置一个或者多个字段作为主键
主键：唯一标识一行记录 主键的选取标准：不能有任何的业务含义
4.外键约束 ->
如果一个键在一张表里作为主键的话，在另一张表里出现，就可以作为
外键
举例：
部门表 id 如果在员工表里出现的话 就可以作为外键了 表示一个员工
属于一个部门

五.表和表之间的关系

1. 1对1 2. 1对多 3. 多对多

一对一：
	一张表中的一条记录 唯一对应另一张表中的一条记录
	不常见，一般来说做权限分离的时候会用，应用场景很少
一对多：
	一张表中的一条记录 对应另一张表的多条记录
	怎么完成一对多关系？
	在多的那张表里面建立外键
多对多：
	两张表里面的记录都互相对应多小记录
	举例：
	商品表 顾客表
	一个商品可以被多个顾客购买，一个顾客也可以购买多个商品
	怎么完成多对多关系？
	使用一张交叉引用表(中间表)，在中间表里面建立 两张表的外键

六.SQL语句

1.增删改查

1.1.insert

1. insert into 表名 values (列1，列2...) 
-> 按照字段的顺序来插 入值 ps：字段的顺序是由建表语句的定义字段的顺序来决定的，跟navicat里 面用鼠标调左右那个顺序没关系 
2. insert into 表名 (字段1，字段2...) valus (值1，值2...) 
-> 向指定的字段来插入一些值 

1.2.delete

delete from 表名 where xxx 
-> 删除表里面符合条件的记录 

1.3.update

update 表名 set 字段1=值1,字段2=值2...where xxx
-> 修改表 里符合条件的记录对应的字段值

1.4.select

select 字段 6 from 表名 1 join 表名 on 条件 2 where xxx 3 group by 字段 4 having xxx 5 order by 字段 7 limit offset,count 8

2.查询语句关键字

2.1.from语句

先把一张表里面的所有的数据全部获取出来

2.2.join语句：

内连接：
	1.做笛卡尔积 将第一张表里面的所有的字段和第二表里面的所有字段拼接到一起
	2.根据on的条件进行筛选，筛选出符合条件的记录（满足on后面的布尔表达式的结果为true）
外连接：
    第一种理解方式：
	1.做笛卡尔积 将第一张表里面的所有的字段和第二表里面的所有字段拼接到一起
	2.根据on的条件进行筛选，筛选出符合条件的记录（满足on后面的布尔表达式的结果为true）
	3.将左连接/右连接 表里面的外部行（不满足on条件的记录）拼接到表的下面
    第二种理解方法：
	1.如果是左连接的话，以左表为基准，先将左表中的所有数据显示出来
	2.将右表中的每一条记录和左表的记录拼接到一起，如果满足on的条件的话，就拼接到临时表里面
内连接和外连接有什么区别？
	内连接的结果在两张表中都有对应的记录
	外连接的话，可能会出现不满足on条件的记录

2.3.where子句

从临时表中筛选，如果这条记录满足where自己的条件（如果能使where自己的结果为true的话，添加到临时表里面）

	like -> 模糊查询 % 多个字符 _单个字符 like "%张" -> 以张结尾的字符串
	like运算符后面必须写引号 ""
	bewteen ... and ... -> 在...之间
	in -> 在...里面 a in (500,100) 可以和or运算符互换 a = 500 or a = 100 ->
	可以用在子查询里面,当作一些值来用
	需要子查询的结果是一个1*N的表
	not -> 取反

2.4.group by子句

   分组查询是将一些结果集 按照字段进行分组，字段值相同的为一组,如果只分组，结果集里面只会显示每一组的第一条数据
	group by子句一般会搭配聚合函数使用，这样的话分组才有意义，比如:统计每一组的平均值，最大值，最小值，数量等
   聚合函数：
	count() -> 统计数量
	max() min() -> 最大值
	avg() -> 平均值
	sum() -> 求和
	group_concat() -> 将每一组某个字段的值，通过,分隔开，拼接成一个字符串

	如果没用指定分组的话，默认是把整张表的数据作为一组来使用
	group by可以指定多个字段作为一组，如果指定了多个字段的话，表示的是这些字段的值全部一样的记录会分为一组

2.5.having子句

-> 用来对分组后的结果进行筛选
	having子句里面可以使用聚合函数，但是where子句里面不行，为什么？
		因为where子句执行的时候，还没有group by 还没有分组，所以用不了聚合函数

2.6.select子句

从以上得到的结果集里面筛选出想要的字段

2.7.order by

排序 根据一些字段进行排序
	ASC -> 升序 从小到大
	DESC -> 降序 从大到小
	order by 子句如果指定了多个字段的话，第一个字段一样的字段，就通过第二个字段进行排序，以此类推

2.8.limit

limit是mysql的一个方言，在以前的RDBMS里面也有会类似的语句，但是不是limit
	通过limit子句可以完成分页
	前端：
	  <script> var offset = 0; $.get("/user?offset="+offset+"&limit=10",
	     function(data){
		 //表示如果请求成功的话，就会执行这个函数,data就是服务器向ajax请 求返回的诗句 xxx; 
		 offset+=10; 
	   })
	  </script>
	后端:
		select * from user limit 前端传入的offset,前端传入的limit

七、SQL注入

select * from user where username = 'zhangsan' and password = '' or 1='1'
如果用户输入的密码是 'or 1='1 , 就会把数据库所有的信息全部返回回去，爆库了
SQL注入原理：通过猜别人的sql语句，输入一个特殊的字符串，构建一个不合理的sql语句

八、索引，事务，存储引擎

1.索引

1.1索引

  索引就是一个数据结构，数据库里面的数据可以按照索引的方式来构建成一颗B+树，从而大大提高数据的查找速
  索引是不是越多越好？
	不是，因为虽然索引可以大大增加查询的速度，但是索引会占用空间，而且当我们增加，删除，修改的时候，会动态维护索引，到底增删改的速度变慢

1.2聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引：
	聚簇索引将索引和主键存放在一起，如果使用了聚簇索引，找到索引的同时就找到了主键，就找到了数据，速度非常快，但是每一张表只能设置一个聚簇索引
	聚餐索引很珍贵，不要把聚簇索引设置到主键上，一定要设置到最常用的那个字段

非聚簇索引：
	非聚簇索引可以看作是一个指向主键的指针，找到了设置非聚簇索引的字段以后，还要根据非聚簇索引找到主键才能找到数据，速度会比较慢一点，但是一张表可以随意设置非聚簇索引


索引的最左匹配原则：
	where子句使用了多个字段，如果最左边的字段没有设置索引的话，就不会走索引了，会全表查找

1.3.SQL优化

索引怎么建立最好
	1.在经常使用where语句的字段上建立索引
	2.在join表的外键上键索引
	3.分组的字段上可以建立索引
	4.根据业务需求，如果where语句里面使用了多个字段的话，可以建立联合索引（将几个字段一起建立索引）
	5.在列值重复比较多的列上不易建立索引
	6.blob，longtext等数据值很大的列上不宜建立索引

2.事务

2.1.什么是事务

什么叫做事务：
	事务就是将一组sql语句作为一个不可分割的整体一起来执行，这些语句要么全部执行成功，要么都不成功
事务有什么用？
	防止一些安全性问题
	比如：转账，订单，仓库管理系统...

2.2事务的四个特性ACID

A -> 原子性每一个事务都是不可拆分的最小单位
C -> 一致性事务执行前和执行后，系统的状态是一致的
I -> 隔离性 每一个事务对于其他事务而言都是隔离状态，不会相互影响
D -> 持久性 事务执行后的结果会实际影响到磁盘

2.3事务的隔离级别：

两个事务之间相互影响的程度
   1.UNCOMMITED READ （未提交读）：

      时间点       	事务A     	事务B 
       1）             开启事务
       2）                             开启事务
       3）           查询数据为100条 
       4）                            insert一条数据
       5）           再查询，结果为101条
     一个事务读取到了另一个事务还没有提交就修改的数据 -> 脏读
   2.COMMITED READ(提交读)
	虽然解决了脏读问题，但是第二个事务提交以后，事务一发现两次读取的结果还是不一样 ->不可重复读
   
   3.REPEATABLE READ(可重复读) 
   	- MySQL默认的隔离级别
 时间点		事务A  		事务B
   1            开启事务
   2 				开启事务
   3          查询数据“张三”，不存在
   4 				插入数据“张三” 
   5 				 提交事务
   6          查询数据“张三”，不存在
   7          插入数据“张三”，不成功
虽然说解决了刚才的不可重复度问题，即使事务B提交了以后，查询的结果还是和以前保持一致，但是此时要新增一条数据的话，就会不成功了，就像感觉到了一个幻影的数据 -> 幻读
4.SERIALIZABLE(可串行化)
	将所有的事物串行处理，什么现象都不会产生，但是速度极慢！性能最差！

3.存储引擎：

MyIsam：MySQL5.1之前的默认的存储引擎
	优点：CRUD速度比较快
	缺点：
		1.不支持事务
		2.不支持外键
	Innodb：MySQL5.1之后的默认的存储引擎
	虽然CRUD速度会慢一点，但是支持事务，外键，同时如果数据损坏了，也容易恢复
	MEMEORY:内存 速度最快，但是没法持久化保存

九.JDBC

1.JDBC是什么？

JDBC是什么？
	JDBC是java官方提供的一套操作数据库的标准
	JDBC是一整套接口，开发者调用这些接口就可以操作数据库，设计者实现这些接口，就可以完成对应RDBMS的数据库操作功能

2.步骤

1.加载驱动
class.forname（“com.mysql.jdbc.Driver”）
2.建立连接
Connection:
    生成一个客户端，用来保持java和数据库的连接状态            
	 DriverManger.getConnection(url,username,password)
	 MySQL的URL： jdbc:mysql://localhost:3306/数据库的名称
	 connection.setAutoCommit(false) -> 自动提交，默认为true，默认以一条

    sql语句作为一个事务
	connection.commit() -> 提交事务
	connection.rollback() -> 回滚事务
3.创建一个prepareStatement用来执行sql语句
	 int executeUpdate() -> 执行增删改语句 返回影响的行数
	 ResultSet executeQuery() -> 执行查询语句 返回一个ResultSet对象结果集
4.遍历ResultSet
	 ResultSet是一张表的结构，内置了一个游标，游标指向的位置是第一行的上方
	 next() -> 将游标移动到下一行
	 while(resultSer.next()){
	resultSet.getString("列名") -> 通过列名来获得一个varchar类型的数据xxx}
5.关闭连接