14 May 18
#今日内容： 总的来说，可用性不大，但面试会问到
mysql致力于项目开发及数据库管理之间解耦合（帮忙封装一些数据处理方法，使应用程序的开发者可以专注于应用程序的开发），但受限于不同部门沟通的成本问题，现阶段直接使用的价值不大。
一、视图
1、什么是视图
虚拟表：在硬盘中没有的，通过查询在内存中拼接的表
视图：通过查询得到一张虚拟表，保存下来，下次可直接使用
2、为什么要用视图
如果要频繁使用一张虚拟表，可以不用重复查询
3、如何用视图
create view teacher2course as select * from teacher inner join course on teacher.tid = course.teacher_id;
4、删除视图
drop view teacher2course;
5、强调
1、在硬盘中，视图只有表结构文件(.frm)，没有表数据文件(.idb); 其在后台对应的是一条sql语句
2、视图通常是用于查询，尽量不要修改视图中的数据
二、触发器
1、触发器：在满足对某张表数据的增、删、改的情况下，自动触发的功能称之为触发器
2、为何要用触发器？
触发器专门针对我们对某一张表数据增insert、删delete、改update的行为，这类行为一旦执行就会触发触发器的执行，即自动运行另外一段sql代码
3、创建触发器语法
# 针对插入
create trigger tri_after_insert_t1 after insert on 表名 for each row #after
begin #begin end 在sql中用于标志同一执行级别的代码；相当于python中的缩进
sql代码。。。
end
create trigger tri_before_insert_t2 before insert on 表名 for each row #before
begin
sql代码。。。
end
# 针对删除
create trigger tri_after_delete_t1 after delete on 表名 for each row
begin
sql代码。。。
end
create trigger tri_before_delete_t2 before delete on 表名 for each row
begin
sql代码。。。
end
# 针对修改
create trigger tri_after_update_t1 after update on 表名 for each row
begin
sql代码。。。
end
create trigger tri_before_update_t2 before update on 表名 for each row
begin
sql代码。。。
end
#删除触发器
drop trigger tri_after_insert_cmd;
4、案例
CREATE TABLE cmd (
id INT PRIMARY KEY auto_increment,
USER CHAR (32),
priv CHAR (10),
cmd CHAR (64),
sub_time datetime, #提交时间
success enum ('yes', 'no') #0代表执行失败
);
CREATE TABLE errlog (
id INT PRIMARY KEY auto_increment,
err_cmd CHAR (64),
err_time datetime
);
delimiter $$ #修改sql中的默认分隔符，从；改成$$
create trigger tri_after_insert_cmd after insert on cmd for each row #触发器名称要尽可能详细如例
begin
if NEW.success = 'no' then # NEW为mysql对新插入记录的封装名； 如果不用mysql的触发器，可以在自己的应用程序中加if判断
insert into errlog(err_cmd,err_time) values(NEW.cmd,NEW.sub_time);
end if; # mysql中固定用法
end $$ # $$表一行语句终结
delimiter ; # 将sql中的默认分隔符改回；
三、事务（重要）
1、什么是事务
开启一个事务可以包含一些sql语句，这些sql语句要么同时成功；要么一个都别想成功，称之为事务的原子性
2、事务的作用：转账等，屏蔽因网络传输部分失效而带来的影响
3、如何用 （以下为运行逻辑，非代码）
create table user(
id int primary key auto_increment,
name char(32),
balance int
);
insert into user(name,balance)
values
('wsb',1000),
('egon',1000),
('ysb',1000);
try:
update user set balance=900 where name='wsb'; #买支付100元
update user set balance=1010 where name='egon'; #中介拿走10元
update user set balance=1090 where name='ysb'; #卖家拿到90元
except 异常:
rollback; #如果异常，回滚到前一个状态，即balance都为1000
else:
commit; #如果无异常，修改数据库（硬盘上的数据）
四、存储过程（重要）
#在mysql中函数是不能单独使用的，必须放在sql语句中使用；但存储过程是可以单独使用的
1、存储过程：存储过程包含了一系列可执行的sql语句，存储过程存放于MySQL中，通过调用它的名字可以执行其内部的一堆sql
2、三种开发模型
a、（如果不考虑非技术因素，各方面效率最高的选择；但考虑到实际情况，一般不被选择）
应用程序：只需要开发应用程序的逻辑
mysql：编写好存储过程，以供应用程序调用
优点：开发效率，执行效率都高
缺点：考虑到人为因素、跨部门沟通等问题，会导致扩展性差
b、（与c的思路一致，会被使用）
应用程序：除了开发应用程序的逻辑，还需要编写原生sql
mysql：
优点：比方式1，扩展性高(非技术性的)
缺点：
1、开发效率，执行效率都不如方式1
2、编写原生sql太过于复杂，而且需要考虑到sql语句的优化问题
c、（考虑到非技术因素，最常见的选择）
应用程序：开发应用程序的逻辑，不需要编写原生sql，基于别人编写好的框架来处理数据，ORM（object relationship matching）
mysql：
优点：不用再编写纯生sql，这意味着开发效率比方式2高，同时兼容方式2扩展性高的好处
缺点：执行效率连方式2都比不过
3、创建存储过程
delimiter $$
create procedure p1( #创建存储过程p1
in m int, #mysql中参数必须先规定类型和用途（in，out，inout）
in n int,
out res int #res用于接收返回值
)
begin
select tname from teacher where tid > m and tid < n;
set res=0;
end $$
delimiter ;
4、如何用存储过程
a、直接在mysql中调用
set @res=10 #mysql中变量的定义要用@abc的形式
call p1(2,4,@res);
select @res; #查看结果
b、在python程序中调用
import pymysql
conn=pymysql.connect(
host='127.0.0.1',
port=3306,
user='root',
password='123',
charset='utf8',
database='db42'
)
cursor=conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
cursor.callproc('p1',(2,4,10)) #@_p1_0=2,@_p1_1=4,@_p1_2=10 #pymysql帮助对传入变量进行以上变形
print(cursor.fetchall())
cursor.execute('select @_p1_2;') #查看返回值，确认执行结果
print(cursor.fetchone())
cursor.close()
conn.close()
5、事务的使用 （事务+存储过程）
delimiter //
create PROCEDURE p5(
OUT p_return_code tinyint
)
BEGIN
DECLARE exit handler for sqlexception #如果出现错误，执行
BEGIN
-- ERROR
set p_return_code = 1;
rollback;
END;
DECLARE exit handler for sqlwarning #如果出现警告，执行
BEGIN
-- WARNING
set p_return_code = 2;
rollback;
END;
START TRANSACTION; #事务的应用
update user set balance=900 where id =1;
update user123 set balance=1010 where id = 2;
update user set balance=1090 where id =3;
COMMIT;
-- SUCCESS
set p_return_code = 0; #0代表执行成功
END //
delimiter ;
#在python中调用存储过程
import pymysql
conn=pymysql.connect(
host='127.0.0.1',
port=3306,
user='root',
password='123',
charset='utf8',
database='db44'
)
cursor=conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
cursor.callproc('p6',(100,)) #@_p5_0 = 100
cursor.execute('select @_p6_0')
print(cursor.fetchone())
cursor.close()
conn.close()
五、函数
1、强调：mysql内置的函数只能在sql语句中使用
mysql> select date_format(sub_time,'%Y-%m'),count(id) from blog group by date_format(sub_time,'%Y-%m');
2、补充
a、select * from s1 \G #表字段太多（字段行显示不全）时，用\G将表竖着显示出来： row1 哪些字段： 对应的内容，row2。。。
b、视图、触发器、事务、存储过程、函数、流程控制皆是在库下面建立
六、流程控制 （if，while，case）
#case
select
case
when name = 'egon' then
name
when name = 'alex' then
concat(name,'_BIGSB')
else
concat(name,'_SB')
end
from emp;
七、索引
1、为什么要用索引
对于一个应用来说，对数据库的读写比例基本上是10:1,即读多写少
而且对于写来说极少出现性能问题，大多数性能问题都是慢查询
提到加速查，就必须用到索引
2、什么是索引
索引就相当于书的目录，是mysql中一种专门的数据结构，称为key（primary key，unique，index key）
索引的本质原理就是通过不断地缩小查询范围，来降低io次数从而提升查询性能
强调：一旦为表创建了索引，以后的查询都会先查索引，再根据索引定位的结果去找数据（同一种方式）
3、索引的影响（先有数据，后有索引；索引，亦占硬盘空间）
a、在表中有大量数据的前提下，创建索引速度会很慢
b、在索引创建完毕后，对表的查询性能会大幅度提升，但是写性能会降低
4、B+树：只有叶子节点才存放真实数据，其他的（根节点、枝节点）都是虚拟数据
a、一次IO走一个block块
b、浅蓝-block块； 深蓝-数据项； 黄-指针
c、为降低IO次数-》降低树的高度-》数据项越小越好（block块大小一定的情况下，数据项越小，存放的数据量最多）-》采用占空间少的做索引（比如id）
5、索引的最左匹配特性（从左到右一次匹配）
6、聚集索引（primary key）： 组织数据时就按照此索引组织
特点：叶子节点存放的一整条数据
7、辅助索引（unique，index）
特点：如果是按照这个字段创建的索引，那么叶子节点存放的是：{名字：名字所在那条记录的主键的值}
innodb的索引存放在表数据里（.idb）
a、覆盖索引：只在辅助索引的叶子节点中就已经找到了所有我们想要的数据
select name from user where name='egon';
b、回表操作
select age from user where name='egon';
8、补充： 权限管理
a、授权
grant all on *.* to 'egon' @'192.168.12.%' identified by '123'; #all指的是除了grant以外的全部权限
flush privileges;
exist
b、删除权限
revoke select on db1.* from 'egon'@'%';
9、其他：
a、对区别度低的数据不要建索引，且索引不是越多越好
b、注意范围问题，或者说条件不明确的问题 （条件中出现这些符号或关键字：>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like）
c、mysql中对 a and b and c。。的形式，会先从有索引或区分度高的数据入手开始查询，以减少查询范围
d、mysql中对 a or b or c。。的形式，会从左至右依次查询
e、索引列不要参与计算，如果非要运算 a\12=3 ===> a=3\12
f、联合索引的原则：
区别度高、范围小的放左边，区别度低、范围大的放右边
（email, name, gender, id）：可以搜(email)、(email,name, gender)等（含email），不能搜（id）等
