MySQL

MySQL

请求流程：浏览器发起请求，先请求Controller；Controller接收到请求之后，调用Service进行业务逻辑处理；Service再调用Dao，Dao再解析user.xml（数据库）中所存储的数据。

select version();             -- 查看版本
select now();                 -- 显示当前时间


use xlm_data;                  -- 切换使用数据库 use 数据库名
show tables;                   -- 查看数据库下的表
show tables from xlm_data;     -- 查看数据库下的表
desc stu;                      -- 查看表的信息
select * from stu;

数据库设计

基础

mysql -u用户名 -p密码 [-h数据库服务器的IP地址 -P端口号]

连接远程服务器（Linux）

mysql -h127.0.0.1  -p3306 -urooy -p

本机也看做服务器

mysql内置了DBMS数据库管理系统

database可以改成schema

基础知识

数据库database简称DB是存储和管理数据的仓库，数据是有组织的进行存储。

数据库管理系统是管理数据库的大型软件，database management system，简称DBMS。

SQL是结构化查询语句，操作关系型数据库的编程语言，定义操作所有关系型数据库的统一标准。

关系型数据库是建立在关系模型基础上的数据库，是由多张能互相连接的二维表组成的数据库。优点：都是使用表结构，格式一致易于维护。使用通用的SQL语言操作，使用方便可用于复杂查询。数据存储在磁盘中，安全。

二维表，指的是由行和列组成的表

Redis属于非关系型数据库

常见的关系型数据库：Oracle，MySQL，SQL server，postgresql，db2，sqlite，mariadb

MySQL数据模型：客户端-->数据库管理系统-->数据库-->数据表-->数据

SQL：结构化查询语言，一门操作关系型数据库的编程语言，定义操作所有关系型数据库的统一标准，对于同一个需求，每一种数据库操作的方式可能存在一些不一样的地方，我们称之为“方言”。

关键字建议大写

SQL  -->  DBMS  -->  DB,DB,DB
目录里的Frm是表文件
myd是数据文件。

services.msc

services.msc是Windows操作系统中的服务管理器，它提供了一个图形界面来管理和控制系统中的各种服务。

要打开services.msc，可以按下 Windows键 + R 组合键，然后在运行对话框中输入 "services.msc"，然后点击确定。这将打开服务管理器窗口，其中列出了系统中安装的各种服务。

打开

net start mysql

注册

mysqladmin -u root password 1234

登录
登录参数：mysql -u用户名 -p密码 -h要连接的mysql服务器的ip地址（默认127.0.0.1） -P端口号（默认3306）

MySQL -u root -p 1234

退出

exit
quit

卸载

卸载：net stop mysql
	  Mysql -remove mysql
	  最后删除目录及相关环境变量

SQL分类

分类	全称	说明
DDL	Data Definition Language	数据定义语言，用来定义数据库对象(数据库，表，字段)
DML	Data Manipulation Language	数据操作语言，用来对数据库表中的数据进行增删改
DQL	Data Query Language	数据查询语言，用来查询数据库中表的记录
DCL	Data Control Language	数据控制语言，用来创建数据库用户、控制数据库的访问权限

数据类型

MySQL中的数据类型有很多，主要分为三类：数值类型、字符串类型、日期时间类型。

空值在数学运算中的使用：包含空值的数学表达式值都为空值

数值类型

类型	大小	有符号(SIGNED)范围	无符号(UNSIGNED)范围	描述
TINYINT	1byte	(-128，127)	(0，255)	小整数值
SMALLINT	2bytes	(-32768，32767)	(0，65535)	大整数值
MEDIUMINT	3bytes	(-8388608，8388607)	(0，16777215)	大整数值
INT/INTEGER	4bytes	(-2147483648，2147483647)	(0，4294967295)	大整数值
BIGINT	8bytes	(-263，263-1)	(0，2^64-1)	极大整数值
FLOAT	4bytes	(-3.402823466 E+38，3.402823466351 E+38)	0 和 (1.175494351 E-38，3.402823466 E+38)	单精度浮点数值
DOUBLE	8bytes	(-1.7976931348623157 E+308，1.7976931348623157 E+308)	0 和 (2.2250738585072014 E-308，1.7976931348623157 E+308)	双精度浮点数值
DECIMAL		依赖于M(精度)和D(标度)的值	依赖于M(精度)和D(标度)的值	小数值(精确定点数)

示例: 
    年龄字段 ---不会出现负数, 而且人的年龄不会太大
	age tinyint unsigned
	
	分数 ---总分100分, 最多出现一位小数
	score double(4,1)

字符串类型

类型	大小	描述
CHAR	0-255 bytes	定长字符串(需要指定长度)
VARCHAR	0-65535 bytes	变长字符串(需要指定长度)
TINYBLOB	0-255 bytes	不超过255个字符的二进制数据
TINYTEXT	0-255 bytes	短文本字符串
BLOB	0-65 535 bytes	二进制形式的长文本数据
TEXT	0-65 535 bytes	长文本数据
MEDIUMBLOB	0-16 777 215 bytes	二进制形式的中等长度文本数据
MEDIUMTEXT	0-16 777 215 bytes	中等长度文本数据
LONGBLOB	0-4 294 967 295 bytes	二进制形式的极大文本数据
LONGTEXT	0-4 294 967 295 bytes	极大文本数据

Char存储性能高浪费空间，varchar存储性能低节省空间

示例： 
    用户名 username ---长度不定, 最长不会超过50
	username varchar(50)
	
	手机号 phone ---固定长度为11
	phone char(11)

日期时间类型

类型	大小	范围	格式	描述
DATE	3	1000-01-01 至 9999-12-31	YYYY-MM-DD	日期值
TIME	3	-838:59:59 至 838:59:59	HH:MM:SS	时间值或持续时间
YEAR	1	1901 至 2155	YYYY	年份值
DATETIME	8	1000-01-01 00:00:00 至 9999-12-31 23:59:59	YYYY-MM-DD HH:MM:SS	混合日期和时间值
TIMESTAMP	4	1970-01-01 00:00:01 至 2038-01-19 03:14:07	YYYY-MM-DD HH:MM:SS	混合日期和时间值，时间戳

示例: 
	生日字段  birthday ---生日只需要年月日  
	birthday date
	
	创建时间 createtime --- 需要精确到时分秒
	createtime  datetime

create_time：记录的是当前这条数据插入的时间。

update_time：记录当前这条数据最后更新的时间。

DDL

DDL中数据库的常见操作：查询、创建、使用、删除。

retrieve查询

在 MySQL 数据库中，"retrieve" 查询通常指的是 SELECT 查询，用于从数据库中检索（查询）数据。

SELECT 查询是用于从一个或多个表中检索数据的 SQL 查询语句。它的基本语法如下：

SELECT 列名1, 列名2, ... FROM 表名 WHERE 条件;

其中，列名指定要检索的列，可以是具体的列名，也可以是通配符（*）表示检索所有列。表名指定要从中检索数据的表名。WHERE 子句是可选的，用于指定检索数据的条件。

例如，以下是一个简单的 SELECT 查询示例：

SELECT id, name, age FROM users WHERE age > 18;

这个查询语句从名为 "users" 的表中检索满足条件 "age > 18" 的记录，并返回这些记录中的 "id"、"name" 和 "age" 列的值。

SELECT 查询还支持其他功能，如使用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG 等）计算数据的统计值，使用 ORDER BY 子句对结果进行排序，使用 GROUP BY 子句对结果进行分组等。

总之，"retrieve" 查询在 MySQL 数据库中通常指的是 SELECT 查询，用于从数据库中检索数据。通过指定要检索的列、表名和条件，可以获取满足条件的数据并返回结果。

查询

show databases;     #查询所有数据库
select database();  #查询当前数据库

创建

create database if not exists  数据库名;

使用

操作某一个数据库下的表时，就需要通过该指令，切换到对应的数据库下

use 数据库名 ;

删除

drop database if exists 数据库名 ;

表结构的操作包含四个部分：创建表、查询表、修改表、删除表。

创建表

create table  表名(
	字段1  字段1类型 [约束]  [comment  字段1注释 ],
	字段2  字段2类型 [约束]  [comment  字段2注释 ],
	......
	字段n  字段n类型 [约束]  [comment  字段n注释 ] 
) [ comment  表注释 ] ;

约束

id:想要限制字段所存储的数据，就需要用到数据库中的约束。

约束	描述	关键字
非空约束	限制该字段值不能为null	not null
唯一约束	保证字段的所有数据都是唯一、不重复的	unique
主键约束	主键是一行数据的唯一标识，要求非空且唯一	primary key
默认约束	保存数据时，如果未指定该字段值，则采用默认值	default
外键约束	让两张表的数据建立连接，保证数据的一致性和完整性	foreign key

注意：约束是作用于表中字段上的，可以在创建表/修改表的时候添加约束。

主键自增

auto_increment

每次插入新的行记录时，数据库自动生成id字段(主键)下的值

具有auto_increment的数据列是一个正数序列开始增长(从1开始自增)

create table tb_user (
    id int primary key auto_increment, #主键自动增长
    username varchar(20) not null unique,
    name varchar(10) not null,
    age int,
    gender char(1) default '男'
);

为已经创建完成的表字段设置为自动增长列

ALTER TABLE 表名 MODIFY 字段名 数据类型 PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT;

查询表

show tables;
desc 表名 ;  #可以查看指定表的字段、字段的类型、是否可以为NULL、是否存在默认值等信息
show create table 表名 ;#查询指定表的建表语句

修改表

#添加字段
alter table 表名 add  字段名  类型(长度)  [comment 注释]  [约束];
#修改数据类型
alter table 表名 modify  字段名  新数据类型(长度);  
alter table 表名 change  旧字段名  新字段名  类型(长度)  [comment 注释]  [约束];
#修改表名
rename table 表名 to  新表名;

删除表或字段

alter table 表名 drop 字段名;   #删除字段
drop  table [ if exists ]  表名;  #删除表

多表设计----------------！！！

数据库操作

DML

用来对数据库中表的数据记录进行增、删、改操作。添加数据（INSERT）、修改数据（UPDATE）、删除数据（DELETE）

添加数据

insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2);#向指定字段添加数据
insert into 表名 values (值1, 值2, ...);#全部字段添加数据
insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2), (值1, 值2);#批量添加数据（指定字段）
insert into 表名 values (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...);#批量添加数据（全部字段）

例子：

insert into tb_emp(username, name, gender, create_time, update_time)
values ('weifuwang', '韦一笑', 1, now(), now()),
       ('fengzi', '张三疯', 1, now(), now());

注意：

插入数据时，指定的字段顺序需要与值的顺序是一一对应的。

字符串和日期型数据应该包含在引号中。

插入的数据大小，应该在字段的规定范围内。

修改数据

update 表名 set 字段名1 = 值1 , 字段名2 = 值2 , .... [where 条件] ;

例子：将emp表中id为1的员工，姓名name字段更新为'张三'

update emp set name='张三',update_time=now() where id=1;

注意：

修改语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会修改整张表的所有数据。

在修改数据时，一般需要同时修改公共字段update_time，将其修改为当前操作时间。

删除数据

delete from 表名  [where  条件] ;

案例1：删除emp表中id为1的员工

delete from emp where id = 1;

注意：

DELETE 语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会删除整张表的所有数据。

DELETE 语句不能删除某一个字段的值(可以使用UPDATE，将该字段值置为NULL即可)。

当进行删除全部数据操作时，会提示询问是否确认删除所有数据，直接点击Execute即可。

DQL

查询

用来查询数据库表中的记录。

查询关键字：SELECT

在一个正常的业务系统中，查询操作的使用频次是要远高于增删改操作的。而在这个查询过程中，还会涉及到条件、排序、分页等操作。

DQL查询语句语法结构：

SELECT
	字段列表
FROM
	表名列表
WHERE
	条件列表
GROUP  BY
	分组字段列表
HAVING
	分组后条件列表
ORDER BY
	排序字段列表
LIMIT
	分页参数

基本查询：

select 字段1, 字段2, 字段3 from  表名;#查询多个字段
elect *  from  表名;#查询所有字段（通配符）
select 字段1 [ as 别名1 ] , 字段2 [ as 别名2 ]  from  表名;#设置别名
select distinct 字段列表 from  表名;#去除重复记录

条件查询：

select  字段列表  from   表名   where   条件列表 ; -- 条件列表：意味着可以有多个条件

学习条件查询就是学习条件的构建方式，而在SQL语句当中构造条件的运算符分为两类：

比较运算符	功能
>	大于
>=	大于等于
<	小于
<=	小于等于
=	等于
<> 或 !=	不等于
between ... and ...	在某个范围之内(含最小、最大值)
in(...)	在in之后的列表中的值，多选一
like 占位符	模糊匹配(_匹配单个字符, %匹配任意个字符)
is null(is not null)	是null

逻辑运算符	功能
and 或 &&	并且 (多个条件同时成立)
or 或 ||	或者 (多个条件任意一个成立)
not 或 !	非 , 不是

注意：

查询为NULL的数据时，不能使用 = null

where job is null ;

例子：查询 入职日期 在 '2000-01-01' (包含) 到 '2010-01-01'(包含) 之间的员工信息

-- 方式1：
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where entrydate>='2000-01-01' and entrydate<='2010-01-01';
-- 方式2： between...and
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where entrydate between '2000-01-01' and '2010-01-01' 
	and gender = 2;  -- 且性别为女
where job in (2,3,4); -- 职位是 2 (讲师), 3 (学工主管), 4 (教研主管) 的
where name like '__';  # 通配符 "_" 代表任意1个字符

聚合函数

之前我们做的查询都是横向查询，就是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询就是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回一个结果值。（将一列数据作为一个整体，进行纵向计算）

空值在数学运算中的使用：包含空值的数学表达式值都为空值

语法：

select  聚合函数(字段列表)  from  表名 ;

注意 :

聚合函数会忽略空值，对NULL值不作为统计。

常用聚合函数：

函数	功能
count	统计数量；按照列去统计有多少行数据。在根据指定的列统计的时候，如果这一列中有null的行，该行不会被统计在其中。
max	最大值；计算指定列的最大值
min	最小值；计算指定列的最小值
avg	平均值；计算指定列的平均值
sum	求和；计算指定列的数值和，如果不是数值类型，那么计算结果为0

count(常量)(*)------------!!!!

# count(常量)
select count(0) from tb_emp;
select count('A') from tb_emp;

# count(*)  推荐此写法（MySQL底层进行了优化）
select count(*) from tb_emp;

分组查询

按照某一列或者某几列，把相同的数据进行合并输出。

分组其实就是按列进行分类(指定列下相同的数据归为一类)，然后可以对分类完的数据进行合并计算。

分组查询通常会使用聚合函数进行计算。

语法：

select  字段列表  from  表名  [where 条件]  group by 分组字段名  [having 分组后过滤条件];

例子：根据性别分组 , 统计男性和女性员工的数量

select gender, count(*)
from tb_emp
group by gender; -- 按照gender字段进行分组（gender字段下相同的数据归为一组）

例2：查询入职时间在 '2015-01-01' (包含) 以前的员工 , 并对结果根据职位分组 , 获取员工数量大于等于2的职位

select job, count(*)
from tb_emp
where entrydate <= '2015-01-01'   -- 分组前条件
group by job                      -- 按照job字段分组
having count(*) >= 2;             -- 分组后条件

分组之后，查询的字段一般为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义

执行顺序：where > 聚合函数 > having

where与having区别（面试题）

执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where条件，不参与分组；而having是分组之后对结果进行过滤。

判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以。

排序查询

语法：

select  字段列表  
from   表名   
[where  条件列表] 
[group by  分组字段 ] 
order  by  字段1  排序方式1 , 字段2  排序方式2 … ;

排序方式：ASC ：升序（默认值）、DESC：降序

例子：根据入职时间对公司的员工进行升序排序，入职时间相同，再按照更新时间进行降序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by entrydate ASC , update_time DESC;

注意：

如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序

分页查询

语法：

select  字段列表  from   表名  limit  起始索引, 查询记录数 ;

注意:

起始索引从0开始。

计算公式：起始索引 = （查询页码 - 1）* 每页显示记录数

分页查询是数据库的方言，不同的数据库有不同的实现，MySQL中是LIMIT

进阶案例

例子：员工性别统计

-- if(条件表达式, true取值 , false取值)
select if(gender=1,'男性员工','女性员工') AS 性别, count(*) AS 人数
from tb_emp
group by gender;

员工职位统计：

-- case 表达式 when 值1 then 结果1  when 值2  then  结果2 ...  else  result  end
select (case job
             when 1 then '班主任'
             when 2 then '讲师'
             when 3 then '学工主管'
             when 4 then '教研主管'
             else '未分配职位'
        end) AS 职位 ,
       count(*) AS 人数
from tb_emp
group by job;

------------------！！！

select sno,class+1 from student;

多表操作

一对多

一个数据库下

# 建议：创建新的数据库（多表设计存放在新数据库下）
create database db03;
use db03;

-- 部门表
create table tb_dept
(
    id int unsigned primary key auto_increment comment '主键ID',
    name varchar(10) not null unique  comment '部门名称',
    create_time datetime not null comment '创建时间',
    update_time datetime not null comment '修改时间'
) comment '部门表';

-- 员工表
create table tb_emp
(
    id          int unsigned primary key auto_increment comment 'ID',
    username    varchar(20)      not null unique comment '用户名',
    password    varchar(32) default '123456' comment '密码',
    name        varchar(10)      not null comment '姓名',
    gender      tinyint unsigned not null comment '性别, 说明: 1 男, 2 女',
    image       varchar(300) comment '图像',
    job         tinyint unsigned comment '职位, 说明: 1 班主任,2 讲师, 3 学工主管, 4 教研主管',
    entrydate   date comment '入职时间',
    dept_id     int unsigned comment '部门ID', -- 员工的归属部门
    create_time datetime         not null comment '创建时间',
    update_time datetime         not null comment '修改时间'
) comment '员工表';

-- 部门表测试数据
insert into tb_dept (id, name, create_time, update_time) values
(1,'学工部',now(),now()),
(2,'教研部',now(),now()),
(3,'咨询部',now(),now()),
(4,'就业部',now(),now()),
(5,'人事部',now(),now());

-- 员工表测试数据
INSERT INTO tb_emp
(id, username, password, name, gender, image, job, entrydate,dept_id, create_time, update_time) VALUES
(1,'jinyong','123456','金庸',1,'1.jpg',4,'2000-01-01',2,now(),now()),
(2,'zhangwuji','123456','张无忌',1,'2.jpg',2,'2015-01-01',2,now(),now()),
(3,'yangxiao','123456','杨逍',1,'3.jpg',2,'2008-05-01',2,now(),now()),
(4,'weiyixiao','123456','韦一笑',1,'4.jpg',2,'2007-01-01',2,now(),now()),
(5,'changyuchun','123456','常遇春',1,'5.jpg',2,'2012-12-05',2,now(),now()),
(6,'xiaozhao','123456','小昭',2,'6.jpg',3,'2013-09-05',1,now(),now()),
(7,'jixiaofu','123456','纪晓芙',2,'7.jpg',1,'2005-08-01',1,now(),now()),
(8,'zhouzhiruo','123456','周芷若',2,'8.jpg',1,'2014-11-09',1,now(),now()),
(9,'dingminjun','123456','丁敏君',2,'9.jpg',1,'2011-03-11',1,now(),now()),
(10,'zhaomin','123456','赵敏',2,'10.jpg',1,'2013-09-05',1,now(),now()),
(11,'luzhangke','123456','鹿杖客',1,'11.jpg',1,'2007-02-01',1,now(),now()),
(12,'hebiweng','123456','鹤笔翁',1,'12.jpg',1,'2008-08-18',1,now(),now()),
(13,'fangdongbai','123456','方东白',1,'13.jpg',2,'2012-11-01',2,now(),now()),
(14,'zhangsanfeng','123456','张三丰',1,'14.jpg',2,'2002-08-01',2,now(),now()),
(15,'yulianzhou','123456','俞莲舟',1,'15.jpg',2,'2011-05-01',2,now(),now()),
(16,'songyuanqiao','123456','宋远桥',1,'16.jpg',2,'2010-01-01',2,now(),now()),
(17,'chenyouliang','123456','陈友谅',1,'17.jpg',NULL,'2015-03-21',NULL,now(),now());

此时，部门表tb_dept是父表，tb_emp是子表

一对多实现：在数据库表中多的一方，添加字段，来关联属于一这方的主键。

一个部门表中的id对应员工表中的多条数据，一个部门可能有很多员工，一个员工只能归属于一个部门

通过数据库中的外键约束来让两张表的数据建立连接，解决数据的一致性和完整性：foreign key

外键约束的语法：

-- 创建表时指定
create table 表名(
	字段名    数据类型,
	...
	[constraint]   [外键名称]  foreign  key (外键字段名)   references   主表 (主表列名)	
);


-- 建完表后，添加外键
alter table  表名  add constraint  外键名称  foreign key(外键字段名) references 主表(主表列名);

-- 修改表： 添加外键约束
alter table tb_emp  
add  constraint  fk_dept_id  foreign key (dept_id)  references  tb_dept(id);

物理外键和逻辑外键

物理外键：使用foreign key定义外键关联另外一张表。

缺点：

影响增、删、改的效率（需要检查外键关系）。
仅用于单节点数据库，不适用与分布式、集群场景。
容易引发数据库的死锁问题，消耗性能。

逻辑外键：在业务层逻辑中，解决外键关联。

在现在的企业开发中，很少会使用物理外键，都是使用逻辑外键。 甚至在一些数据库开发规范中，会明确指出禁止使用物理外键 foreign key

一对一

特殊的一对多，外键

-- 用户基本信息表
create table tb_user(
    id int unsigned  primary key auto_increment comment 'ID',
    name varchar(10) not null comment '姓名',
    gender tinyint unsigned not null comment '性别, 1 男  2 女',
    phone char(11) comment '手机号',
    degree varchar(10) comment '学历'
) comment '用户基本信息表';
-- 测试数据
insert into tb_user values (1,'白眉鹰王',1,'18812340001','初中'),
                        (2,'青翼蝠王',1,'18812340002','大专'),
                        (3,'金毛狮王',1,'18812340003','初中'),
                        (4,'紫衫龙王',2,'18812340004','硕士');

-- 用户身份信息表
create table tb_user_card(
    id int unsigned  primary key auto_increment comment 'ID',
    nationality varchar(10) not null comment '民族',
    birthday date not null comment '生日',
    idcard char(18) not null comment '身份证号',
    issued varchar(20) not null comment '签发机关',
    expire_begin date not null comment '有效期限-开始',
    expire_end date comment '有效期限-结束',
    user_id int unsigned not null unique comment '用户ID',
    constraint fk_user_id foreign key (user_id) references tb_user(id)
) comment '用户身份信息表';
-- 测试数据
insert into tb_user_card values (1,'汉','1960-11-06','100000100000100001','朝阳区公安局','2000-06-10',null,1),
        (2,'汉','1971-11-06','100000100000100002','静安区公安局','2005-06-10','2025-06-10',2),
        (3,'汉','1963-11-06','100000100000100003','昌平区公安局','2006-06-10',null,3),
        (4,'回','1980-11-06','100000100000100004','海淀区公安局','2008-06-10','2028-06-10',4);

多对多

学生和老师的关系，一个学生可以有多个授课老师，一个授课老师也可以有多个学生。

学生和课程的关系，一个学生可以选修多门课程，一个课程也可以供多个学生选修。

-- 学生表
create table tb_student(
    id int auto_increment primary key comment '主键ID',
    name varchar(10) comment '姓名',
    no varchar(10) comment '学号'
) comment '学生表';
-- 学生表测试数据
insert into tb_student(name, no) values ('黛绮丝', '2000100101'),('谢逊', '2000100102'),('殷天正', '2000100103'),('韦一笑', '2000100104');

-- 课程表
create table tb_course(
   id int auto_increment primary key comment '主键ID',
   name varchar(10) comment '课程名称'
) comment '课程表';
-- 课程表测试数据
insert into tb_course (name) values ('Java'), ('PHP'), ('MySQL') , ('Hadoop');

-- 学生课程表（中间表）
create table tb_student_course(
   id int auto_increment comment '主键' primary key,
   student_id int not null comment '学生ID',
   course_id  int not null comment '课程ID',
   constraint fk_courseid foreign key (course_id) references tb_course (id),
   constraint fk_studentid foreign key (student_id) references tb_student (id)
)comment '学生课程中间表';
-- 学生课程表测试数据
insert into tb_student_course(student_id, course_id) values (1,1),(1,2),(1,3),(2,2),(2,3),(3,4);

案例

-- 分类表
create table category
(
    id          int unsigned primary key auto_increment comment '主键ID',
    name        varchar(20)      not null unique comment '分类名称',
    type        tinyint unsigned not null comment '类型 1 菜品分类 2 套餐分类',
    sort        tinyint unsigned not null comment '顺序',
    status      tinyint unsigned not null default 0 comment '状态 0 禁用，1 启用',
    create_time datetime         not null comment '创建时间',
    update_time datetime         not null comment '更新时间'
) comment '菜品及套餐分类';

-- 菜品表
create table dish
(
    id          int unsigned primary key auto_increment comment '主键ID',
    name        varchar(20)      not null unique comment '菜品名称',
    category_id int unsigned     not null comment '菜品分类ID',   -- 逻辑外键
    price       decimal(8, 2)    not null comment '菜品价格',
    image       varchar(300)     not null comment '菜品图片',
    description varchar(200) comment '描述信息',
    status      tinyint unsigned not null default 0 comment '状态, 0 停售 1 起售',
    create_time datetime         not null comment '创建时间',
    update_time datetime         not null comment '更新时间'
) comment '菜品';

-- 套餐表
create table setmeal
(
    id          int unsigned primary key auto_increment comment '主键ID',
    name        varchar(20)      not null unique comment '套餐名称',
    category_id int unsigned     not null comment '分类id',       -- 逻辑外键
    price       decimal(8, 2)    not null comment '套餐价格',
    image       varchar(300)     not null comment '图片',
    description varchar(200) comment '描述信息',
    status      tinyint unsigned not null default 0 comment '状态 0:停用 1:启用',
    create_time datetime         not null comment '创建时间',
    update_time datetime         not null comment '更新时间'
) comment '套餐';

-- 套餐菜品关联表
create table setmeal_dish
(
    id         int unsigned primary key auto_increment comment '主键ID',
    setmeal_id int unsigned     not null comment '套餐id ',    -- 逻辑外键
    dish_id    int unsigned     not null comment '菜品id',     -- 逻辑外键
    copies     tinyint unsigned not null comment '份数'
) comment '套餐菜品关联表';

DQL语句-单表操作-------------！！！

DQL语句-多表操作-------------！！！

事物

在实际的业务开发中，有些业务操作要多次访问数据库。一个业务要发送多条SQL语句给数据库执行。需要将多次访问数据库的操作视为一个整体来执行，要么所有的SQL语句全部执行成功。如果其中有一条SQL语句失败，就进行事务的回滚，所有的SQL语句全部执行失败。

简而言之：事务是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位。事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求，即这些操作要么同时成功，要么同时失败。

事务作用：保证在一个事务中多次操作数据库表中数据时，要么全都成功,要么全都失败。

MYSQL中有两种方式进行事务的操作：

自动提交事务：即执行一条sql语句提交一次事务。（默认MySQL的事务是自动提交）

手动提交事务：先开启，再提交

手动提交事务使用步骤：

第1种情况：开启事务 => 执行SQL语句 => 成功 => 提交事务

第2种情况：开启事务 => 执行SQL语句 => 失败 => 回滚事务

事务操作有关的SQL语句：

SQL语句	描述
start transaction; / begin ;	开启手动控制事务
commit;	提交事务
rollback;	回滚事务

使用事务控制删除部门和删除该部门下的员工的操作：

start transaction ;  -- 开启事务
delete from tb_dept where id = 1;  -- 删除学工部
delete from tb_emp where dept_id = 1;  -- 删除学工部的员工

上述的这组SQL语句，如果如果执行成功，则提交事务

commit ;  -- 提交事务 (成功时执行)

上述的这组SQL语句，如果如果执行失败，则回滚事务

rollback ;  -- 回滚事务 (出错时执行)

事务有哪些特性（面试题）

事务的四大特性（ACID）

原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小单元，要么全部成功，要么全部失败。

原子性是指事务包装的一组sql是一个不可分割的工作单元，事务中的操作要么全部成功，要么全部失败。

一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。

如果事务成功的完成，那么数据库的所有变化将生效。

如果事务执行出现错误，那么数据库的所有变化将会被回滚(撤销)，返回到原始状态。

隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。

多个用户并发的访问数据库时，一个用户的事务不能被其他用户的事务干扰，多个并发的事务之间要相互隔离。

一个事务的成功或者失败对于其他的事务是没有影响。

持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的；哪怕数据库发生异常，重启之后数据亦然存在。

多表查询

查询时从多张表中获取所需数据

单表查询的SQL语句：select 字段列表 from 表名;

执行多表查询，只需要使用逗号分隔多张表即可，如： select 字段列表 from 表1, 表2;

数据准备：

#建议：创建新的数据库
create database db04;
use db04;

-- 部门表
create table tb_dept
(
    id          int unsigned primary key auto_increment comment '主键ID',
    name        varchar(10) not null unique comment '部门名称',
    create_time datetime    not null comment '创建时间',
    update_time datetime    not null comment '修改时间'
) comment '部门表';
-- 部门表测试
insert into tb_dept (id, name, create_time, update_time)
values (1, '学工部', now(), now()),
       (2, '教研部', now(), now()),
       (3, '咨询部', now(), now()),
       (4, '就业部', now(), now()),
       (5, '人事部', now(), now());

-- 员工表
create table tb_emp
(
    id          int unsigned primary key auto_increment comment 'ID',
    username    varchar(20)      not null unique comment '用户名',
    password    varchar(32) default '123456' comment '密码',
    name        varchar(10)      not null comment '姓名',
    gender      tinyint unsigned not null comment '性别, 说明: 1 男, 2 女',
    image       varchar(300) comment '图像',
    job         tinyint unsigned comment '职位, 说明: 1 班主任,2 讲师, 3 学工主管, 4 教研主管, 5 咨询师',
    entrydate   date comment '入职时间',
    dept_id     int unsigned comment '部门ID',
    create_time datetime         not null comment '创建时间',
    update_time datetime         not null comment '修改时间'
) comment '员工表';
-- 员工表测试数据
INSERT INTO tb_emp(id, username, password, name, gender, image, job, entrydate,dept_id, create_time, update_time) 
VALUES 
(1,'jinyong','123456','金庸',1,'1.jpg',4,'2000-01-01',2,now(),now()),
(2,'zhangwuji','123456','张无忌',1,'2.jpg',2,'2015-01-01',2,now(),now()),
(3,'yangxiao','123456','杨逍',1,'3.jpg',2,'2008-05-01',2,now(),now()),
(4,'weiyixiao','123456','韦一笑',1,'4.jpg',2,'2007-01-01',2,now(),now()),
(5,'changyuchun','123456','常遇春',1,'5.jpg',2,'2012-12-05',2,now(),now()),
(6,'xiaozhao','123456','小昭',2,'6.jpg',3,'2013-09-05',1,now(),now()),
(7,'jixiaofu','123456','纪晓芙',2,'7.jpg',1,'2005-08-01',1,now(),now()),
(8,'zhouzhiruo','123456','周芷若',2,'8.jpg',1,'2014-11-09',1,now(),now()),
(9,'dingminjun','123456','丁敏君',2,'9.jpg',1,'2011-03-11',1,now(),now()),
(10,'zhaomin','123456','赵敏',2,'10.jpg',1,'2013-09-05',1,now(),now()),
(11,'luzhangke','123456','鹿杖客',1,'11.jpg',5,'2007-02-01',3,now(),now()),
(12,'hebiweng','123456','鹤笔翁',1,'12.jpg',5,'2008-08-18',3,now(),now()),
(13,'fangdongbai','123456','方东白',1,'13.jpg',5,'2012-11-01',3,now(),now()),
(14,'zhangsanfeng','123456','张三丰',1,'14.jpg',2,'2002-08-01',2,now(),now()),
(15,'yulianzhou','123456','俞莲舟',1,'15.jpg',2,'2011-05-01',2,now(),now()),
(16,'songyuanqiao','123456','宋远桥',1,'16.jpg',2,'2007-01-01',2,now(),now()),
(17,'chenyouliang','123456','陈友谅',1,'17.jpg',NULL,'2015-03-21',NULL,now(),now());

查询用户表和部门表中的数据：

select * from  tb_emp , tb_dept;

此时,我们看到查询结果中包含了大量的结果集，总共85条记录，而这其实就是员工表所有的记录(17行)与部门表所有记录(5行)的所有组合情况，这种现象称之为笛卡尔积。

笛卡尔积：笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合(A集合和B集合)的所有组合情况。

在多表查询时，需要消除无效的笛卡尔积，只保留表关联部分的数据

在SQL语句中给多表查询加上连接查询的条件即可。

select * from tb_emp , tb_dept where tb_emp.dept_id = tb_dept.id ;

由于id为17的员工，没有dept_id字段值，所以在多表查询时，根据连接查询的条件并没有查询到。

分类

1.连接查询

内连接：相当于查询A、B交集部分数据

2.外连接

左外连接：查询左表所有数据(包括两张表交集部分数据)

右外连接：查询右表所有数据(包括两张表交集部分数据)

3.子查询

内连接查询：

查询两表或多表中交集部分数据。

内连接从语法上可以分为：隐式内连接、显式内连接

隐式内连接语法：

select  字段列表   from   表1 , 表2   where  条件 ... ;

显式内连接语法：

select  字段列表   from   表1  [ inner ]  join 表2  on  连接条件 ... ;

案例：查询员工的姓名及所属的部门名称

• 隐式内连接实现

select tb_emp.name , tb_dept.name -- 分别查询两张表中的数据
from tb_emp , tb_dept -- 关联两张表
where tb_emp.dept_id = tb_dept.id; -- 消除笛卡尔积

• 显式内连接实现

select tb_emp.name , tb_dept.name
from tb_emp inner join tb_dept
on tb_emp.dept_id = tb_dept.id;

多表查询时给表起别名：

tableA as 别名1 , tableB as 别名2 ;

tableA 别名1 , tableB 别名2 ;

使用了别名的多表查询：

select emp.name , dept.name
from tb_emp emp inner join tb_dept dept
on emp.dept_id = dept.id;

注意:

一旦为表起了别名，就不能再使用表名来指定对应的字段了，此时只能够使用别名来指定字段。

外连接

外连接分为两种：左外连接 和 右外连接。

左外连接语法结构：

select  字段列表   from   表1  left  [ outer ]  join 表2  on  连接条件 ... ;

左外连接相当于查询表1(左表)的所有数据，当然也包含表1和表2交集部分的数据。

右外连接语法结构：

select  字段列表   from   表1  right  [ outer ]  join 表2  on  连接条件 ... ;

右外连接相当于查询表2(右表)的所有数据，当然也包含表1和表2交集部分的数据。

案例：查询员工表中所有员工的姓名, 和对应的部门名称

-- 左外连接：以left join关键字左边的表为主表，查询主表中所有数据，以及和主表匹配的右边表中的数据
select emp.name , dept.name
from tb_emp AS emp left join tb_dept AS dept 
     on emp.dept_id = dept.id;

案例：查询部门表中所有部门的名称, 和对应的员工名称

-- 右外连接
select dept.name , emp.name
from tb_emp AS emp right join  tb_dept AS dept
     on emp.dept_id = dept.id;

注意：

左外连接和右外连接是可以相互替换的，只需要调整连接查询时SQL语句中表的先后顺序就可以了。我们在日常开发使用时，更偏向于左外连接。

子查询

SQL语句中嵌套select语句，称为嵌套查询，又称子查询。

SELECT  *  FROM   t1   WHERE  column1 =  ( SELECT  column1  FROM  t2 ... );

子查询外部的语句可以是insert / update / delete / select 的任何一个，最常见的是 select。

根据子查询结果的不同分为：

标量子查询（子查询结果为单个值[一行一列]）

列子查询（子查询结果为一列，但可以是多行）

行子查询（子查询结果为一行，但可以是多列）

表子查询（子查询结果为多行多列[相当于子查询结果是一张表]）

子查询可以书写的位置：

where之后

from之后

select之后

标量子查询

子查询返回的结果是单个值(数字、字符串、日期等)，最简单的形式，这种子查询称为标量子查询。

常用的操作符： = <> > >= < <=

案例1：查询"教研部"的所有员工信息

可以将需求分解为两步：

1. 查询 "教研部" 部门ID
2. 根据 "教研部" 部门ID，查询员工信息

-- 1.查询"教研部"部门ID
select id from tb_dept where name = '教研部';    #查询结果：2
-- 2.根据"教研部"部门ID, 查询员工信息
select * from tb_emp where dept_id = 2;

-- 合并出上两条SQL语句
select * from tb_emp where dept_id = (select id from tb_dept where name = '教研部');

案例2：查询在 "方东白" 入职之后的员工信息

可以将需求分解为两步：

1. 查询 方东白 的入职日期
2. 查询 指定入职日期之后入职的员工信息

-- 1.查询"方东白"的入职日期
select entrydate from tb_emp where name = '方东白';     #查询结果：2012-11-01
-- 2.查询指定入职日期之后入职的员工信息
select * from tb_emp where entrydate > '2012-11-01';

-- 合并以上两条SQL语句
select * from tb_emp where entrydate > (select entrydate from tb_emp where name = '方东白');

列子查询

子查询返回的结果是一列(可以是多行)，这种子查询称为列子查询。

常用的操作符：

操作符	描述
IN	在指定的集合范围之内，多选一
NOT IN	不在指定的集合范围之内

案例：查询"教研部"和"咨询部"的所有员工信息

分解为以下两步：

1. 查询 "销售部" 和 "市场部" 的部门ID
2. 根据部门ID, 查询员工信息

-- 1.查询"销售部"和"市场部"的部门ID
select id from tb_dept where name = '教研部' or name = '咨询部';    #查询结果：3,2
-- 2.根据部门ID, 查询员工信息
select * from tb_emp where dept_id in (3,2);

-- 合并以上两条SQL语句
select * from tb_emp where dept_id in (select id from tb_dept where name = '教研部' or name = '咨询部');

行子查询

子查询返回的结果是一行(可以是多列)，这种子查询称为行子查询。

常用的操作符：= 、<> 、IN 、NOT IN

案例：查询与"韦一笑"的入职日期及职位都相同的员工信息

可以拆解为两步进行：

1. 查询 "韦一笑" 的入职日期 及 职位
2. 查询与"韦一笑"的入职日期及职位相同的员工信息

-- 查询"韦一笑"的入职日期 及 职位
select entrydate , job from tb_emp where name = '韦一笑';  #查询结果： 2007-01-01 , 2
-- 查询与"韦一笑"的入职日期及职位相同的员工信息
select * from tb_emp where (entrydate,job) = ('2007-01-01',2);

-- 合并以上两条SQL语句
select * from tb_emp where (entrydate,job) = (select entrydate , job from tb_emp where name = '韦一笑');

表子查询

子查询返回的结果是多行多列，常作为临时表，这种子查询称为表子查询。

案例：查询入职日期是 "2006-01-01" 之后的员工信息 , 及其部门信息

分解为两步执行：

1. 查询入职日期是 "2006-01-01" 之后的员工信息
2. 基于查询到的员工信息，在查询对应的部门信息

select * from emp where entrydate > '2006-01-01';

select e.*, d.* from (select * from emp where entrydate > '2006-01-01') e left join dept d on e.dept_id = d.id ;

案例：查询价格低于 10元 的菜品的名称 、价格 及其 菜品的分类名称

/*查询技巧：
     明确1：查询需要用到哪些字段
        菜品名称、菜品价格 、 菜品分类名
     明确2：查询的字段分别归属于哪张表
        菜品表：[菜品名称、菜品价格]
        分类表：[分类名]
     明确3：如查多表，建立表与表之间的关联
        菜品表.caategory_id = 分类表.id
     其他：（其他条件、其他要求）
        价格 < 10
*/
select d.name , d.price , c.name
from dish AS d , category AS c
where d.category_id = c.id
      and d.price < 10;

查询所有价格在 10元(含)到50元(含)之间 且 状态为"起售"的菜品名称、价格及其分类名称 (即使菜品没有分类 , 也要将菜品查询出来)

select d.name , d.price, c.name
from dish AS d left join category AS c on d.category_id = c.id
where d.price between 10 and 50
      and d.status = 1;

查询每个分类下最贵的菜品, 展示出分类的名称、最贵的菜品的价格

select c.name , max(d.price)
from dish AS d , category AS c
where d.category_id = c.id
group by c.name;

查询各个分类下 菜品状态为 "起售" , 并且 该分类下菜品总数量大于等于3 的 分类名称

/*查询技巧：
     明确1：查询需要用到哪些字段
        分类名称、菜品总数量
     明确2：查询用到的字段分别归属于哪张表
        分类表：[分类名]
        菜品表：[菜品状态]
     明确3：如查多表，建立表与表之间的关联
        菜品表.caategory_id = 分类表.id
     其他：（其他条件、其他要求）
        条件：菜品状态 = 1 (1表示起售)
        分组：分类名
        分组后条件： 总数量 >= 3
*/
select c.name , count(*)
from dish AS d , category AS c
where d.category_id = c.id
      and d.status = 1 -- 起售状态
group by c.name  -- 按照分类名分组
having count(*)>=3; -- 各组后筛选菜品总数据>=3

查询出 "商务套餐A" 中包含了哪些菜品 （展示出套餐名称、价格, 包含的菜品名称、价格、份数）

select s.name, s.price, d.name, d.price, sd.copies
from setmeal AS s , setmeal_dish AS sd , dish AS d
where s.id = sd.setmeal_id and sd.dish_id = d.id
      and s.name='商务套餐A';

查询出低于菜品平均价格的菜品信息 (展示出菜品名称、菜品价格)

-- 1.计算菜品平均价格
select avg(price) from dish;    -- 查询结果：37.736842
-- 2.查询出低于菜品平均价格的菜品信息
select * from dish where price < 37.736842;

-- 合并以上两条SQL语句
select * from dish where price < (select avg(price) from dish);

数据库优化

索引

帮助数据库高效获取数据的数据结构；使用索引可以提高查询的效率。

优点：提高数据查询的效率，降低数据库的IO成本。通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU消耗。

缺点：索引会占用存储空间。索引大大提高了查询效率，同时却也降低了insert、update、delete的效率。

create  [ unique ]  index 索引名 on  表名 (字段名,... ) ;   -- 创建索引
show  index  from  表名;  -- 查看索引
drop  index  索引名  on  表名;   -- 删除索引

在创建表时，如果添加了主键和唯一约束，就会默认创建：主键索引、唯一约束

结构

MySQL数据库支持的索引结构有很多，如：Hash索引、B+Tree索引、Full-Text索引等。

我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指默认的 B+Tree 结构组织的索引。

在没有了解B+Tree结构前，我们先回顾下之前所学习的树结构：

二叉查找树：左边的子节点比父节点小，右边的子节点比父节点大

当我们向二叉查找树保存数据时，是按照从大到小(或从小到大)的顺序保存的，此时就会形成一个单向链表，搜索性能会打折扣。

可以选择平衡二叉树或者是红黑树来解决上述问题。（红黑树也是一棵平衡的二叉树）

但是在Mysql数据库中并没有使用二叉搜索数或二叉平衡数或红黑树来作为索引的结构。

采用二叉搜索树或者是红黑树来作为索引的结构有什么问题？

最大的问题就是在数据量大的情况下，树的层级比较深，会影响检索速度。因为不管是二叉搜索数还是红黑数，一个节点下面只能有两个子节点。此时在数据量大的情况下，就会造成数的高度比较高，树的高度一旦高了，检索速度就会降低。

如果数据结构是红黑树，那么查询1000万条数据，根据计算树的高度大概是23左右，这样确实比之前的方式快了很多，但是如果高并发访问，那么一个用户有可能需要23次磁盘IO，那么100万用户，那么会造成效率极其低下。所以为了减少红黑树的高度，那么就得增加树的宽度，就是不再像红黑树一样每个节点只能保存一个数据，可以引入另外一种数据结构，一个节点可以保存多个数据，这样宽度就会增加从而降低树的高度。这种数据结构例如BTree就满足。

下面我们来看看B+Tree(多路平衡搜索树)结构中如何避免这个问题：

B+Tree结构：

每一个节点，可以存储多个key（有n个key，就有n个指针）

节点分为：叶子节点、非叶子节点

叶子节点，就是最后一层子节点，所有的数据都存储在叶子节点上

非叶子节点，不是树结构最下面的节点，用于索引数据，存储的的是：key+指针

为了提高范围查询效率，叶子节点形成了一个双向链表，便于数据的排序及区间范围查询

拓展：

非叶子节点都是由key+指针域组成的，一个key占8字节，一个指针占6字节，而一个节点总共容量是16KB，那么可以计算出一个节点可以存储的元素个数：16*1024字节 / (8+6)=1170个元素。

查看mysql索引节点大小：show global status like 'innodb_page_size'; -- 节点大小：16384

当根节点中可以存储1170个元素，那么根据每个元素的地址值又会找到下面的子节点，每个子节点也会存储1170个元素，那么第二层即第二次IO的时候就会找到数据大概是：1170*1170=135W。也就是说B+Tree数据结构中只需要经历两次磁盘IO就可以找到135W条数据。

对于第二层每个元素有指针，那么会找到第三层，第三层由key+数据组成，假设key+数据总大小是1KB，而每个节点一共能存储16KB，所以一个第三层一个节点大概可以存储16个元素(即16条记录)。那么结合第二层每个元素通过指针域找到第三层的节点，第二层一共是135W个元素，那么第三层总元素大小就是：135W*16结果就是2000W+的元素个数。

结合上述分析B+Tree有如下优点：

千万条数据，B+Tree可以控制在小于等于3的高度

所有的数据都存储在叶子节点上，并且底层已经实现了按照索引进行排序，还可以支持范围查询，叶子节点是一个双向链表，支持从小到大或者从大到小查找

SQL优化

B+Tree

二叉树

二叉树

红黑树

笛卡尔积

消除笛卡尔乘积

外连接查询