MySQL学习笔记(持续更新中)

1、Mysql概述

1.1 数据库相关概念

三个概念：数据库、数据库管理系统、SQL

名称	全称	简称
数据库	存储数据的仓库，数据是有组织的进行存储	DataBase（DB）
数据库管理系统	操纵和管理数据库的大型软件	DataBase Mangement System（DBMS）
SQL	操纵关系型数据库的编程语言，定义了一套操作关系型数据库统一标准	Structured Query Language（SQL）

1.2 Mysql数据库

1.2.1 下载

下载链接：MySQL :: Download MySQL Installer (Archived Versions)

1.2.2 启动停止

MySQL安装完成之后，在系统启动时，会自动启动MySQL服务

# 启动服务
net start mysql80# 停止服务
net stop mysql80

1.2.3客户端连接

1. 方式一： 使用Mysql提供的客户端命令行工具

2）方式二：使用系统自带的命令行工具执行指令

mysql [-h 127.0.0.1] [-p 3306] -u -root -P参数：-h : Mysql服务所在的主机IP-P : Mysql服务器端口号，默认3306-u : Mysql数据库用户名-p ：Mysql数据库用户名对应的密码

1.2.4 数据模型

1. 关系模型数据库 （RDBMS）

概念：

建立在关系模型基础上，由多张二维表组成的数据库

特点：

A、使用表存储数据，格式统一，便于维护

B、使用SQL语言格式统一，使用方便

2）数据模型

MySQL是关系型数据库,是基于二维表进行数据存储的，具体结构如下

• 我们可以通过MySQL客户端连接数据库管理系统DBMS，然后通过DBMS操作数据库。
• 可以使用SQL语句，通过数据库管理系统操作数据库，以及操作数据库中的表结构及数据。
• 一个数据库服务器中可以创建多个数据库，一个数据库中也可以包含多张表，而一张表中又可以包 含多行记录。

2、SQL

全称 Structured Query Language，结构化查询语言。操作关系型数据库的编程语言，定义了 一套操作关系型数据库统一标准 。

2.1 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据进行增删改
DQL	Data Query Language	数据查询语言，用来查询数据库表中的记录
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

2.2 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）

2.2.1、数据库操作

1）查询所有数据库

show databases;

2. 查询当前数据库

select database();

3. 创建数据库

create database [if not exists] 数据库名 [default charset 字符集] [ collate 排序规则];

案例：

A、创建一个mysql_learn数据库，使用默认字符集。

create database mysql_learn;

B、创建一个mysql_learn数据库，使用指定字符集

create database mysql_learn default charset utf8mb4;

4. 删除数据库

drop database [if exists] 数据库名;

5)切换数据库

use 数据库名;

2.2.2 表操作

2.2.2.1表操作-查询创建

1. 查询当前数据库所有表

show tables;

切换到sys系统数据库，并查看系统数据库的所有表结构

use sys;
show tables;

2. 查看指定表结构

desc 表名;

3. 查询指定表的建表语句

show create table 表名;

4)创建表结构

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

创建tb_user

create table tb_user(id int comment '编号',name varchar(50) comment '姓名',age int comment '年龄',gender varchar(1) comment '性别'
) comment '用户表';

2.2.2.2 表操作-数据类型

1）数值类型

类型	大小	有符号(SIGNED)范围	无符(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 E38，3.402823466 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)

1)年龄字段 – 不可能出现负数，而且人的年龄不会太大

age tinyint unsigned

2. 分数 – 总分100分，最多出现4位小数

score double(4,1)

2. 字符类型

char与varchar都可以描述字符串,char是定长度字符串，指定长度多长，就占用多少个字符，和字段值的长度无关，而varchar是变长字符串，指定的长度为最大占用长度。相对来说，char的性能会更高

1）用户名 username -----> 长度不定，最长不会超过50

username varchar(50)

2)性别 gender ---->存储值，不是男就是女

gender char(1)

3)手机号phone----->固定长度为1

phone char(11)

3)日期时间类型

1. 生日字段 birthday

birthday date

2)创建时间 createtime

createtime datetime

2.2.2.3 表操作-案例

设计一张员工信息表，要求如下：

1.编号（纯数字）

2.员工工号（字符串类型，长度不超过10位）

3.员工姓名（字符串类型，长度不超过10位）

4.性别（男/女，存储一个汉字）

5.年龄（正常人年龄，不可能存储负数）

6.身份证号（二代身份证均为18位，身份证中有x这样的字符）

7.入职时间（取值年月日即可）

create table tmp (id int comment'编号',workno varchar(10) comment'员工工号',name varchar(10) comment'姓名',gender char(1) comment'性别',age tinyint unsigned comment'年龄',idcard char(18) comment'身份证号',entrydate date comment'入职时间'
) comment '员工表';

2.2.2.4 表操作-修改

1）添加字段

alter table 表名 add 字段名 类型(长度) [comment 注释] [约束];

案例：

为emp表增加一个新的字段“昵称”为nickname，类型为varchar(20)

alter table emp add nickname varchar(20) comment '昵称';

2）修改数据类型

alter table 表名 modify 字段名 新数据类型(长度);

alter table tmp modify nickname varchar(30);

3. 修改字段名和字段类型

alter table 表名 change 旧字段名 新字段名 类型(长度) [comment 注释] [约束];

案例：

将emp表的nickname字段改成username，类型为varchar(30)

alter table emp change nickname username varchar(30) comment '昵称';

4)删除字段

alter table 表名 drop 字段名

案例：

将emp表的字段username删除

alter table emp drop username;

5. 修改表名

alter table 表名 rename to 新表名;
rename table 旧表名 to 新表名;

案例：

将emp表的表名修改成employee

alter table emp rename to employee;

2.2.2.5 表操作-删除

1)删除表

drop table [if exists] 表名;

案例：

如果存在tb_user，则删除tb_user;

drop table if exists tb_user;

2. 删除指定表，并重新创建表

truncate table 表名;

注意: 在删除表的时候，表中的全部数据也都会被删除。

2.3 DML

DML英文全称是Data Manipulation Language(数据操作语言)，用来对数据库中表的数据记录进 行增、删、改操作。

2.3.1添加数据

1）给指定的字段添加数据

insert into 表名 （字段名1， 字段名2，…）values (值1， 值2，…)

案例：给employee表所有字段添加数据

insert into employee(id, workno, name, gender, age, idcard, entrydate)
values
(1,'1','leilei','男',10,'123456789012345678','2000-01-01')

2. 给全部字段添加数据

insert into 表名 values (值1， 值2， ……)

案例：插入数据到employee表，具体的SQL如下：

insert into employee values(2, '2','张无忌', '男', 18, '123456789012345678','2005-01-01');

3)批量添加数据

insert into 表名(字段名1， 字段名2，……) values
(值1，值2， ……)，
……
(值1, 值2, ……)；

insert into 表名 values
(值1，值2， ……)，
……
(值1, 值2, ……)；

案例：批量插入数据到employee表，具体的SQL如下:

insert into employee values
(3, '3','韦一笑', '男', 38, '123456789012345670','2005-01-01'),
(4, '4','赵敏', '女', 18, '123456789012345670','2005-01-01');

注意事项

• 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，应该在字段规定的范围内

2.3.2 修改数据

修改数据的具体语法为：

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

案例：

A、修改id为1的数据，将name修改为leijiong

update employee set name = 'leijiong' where id = 1;

B、修改id为1的数据，将name修改为小昭，gender修改成女

update employee set name = '小昭', gender = '女' where id = 1;

C、 将所有的员工入职日期修改为 2008-01-01

update employee set entrydate = '2008-01-01';

注意事项：

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。

2.3.3 删除数据

删除数据的具体语法:

delete from 表名 [where 条件]；

案例

A、删除gender为女的员工

delete from employee where gender = '女';

B、删除所有员工

delete from employee;

注意事项:

• 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，datagrip会提示我们，询问是否确认删除，我们直接点击Execute即可。

2.4 DQL

DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，数据查询语言，用来查询数据库中表的记录。

查询关键字: SELECT

查询数据准备:

drop table if exists employee;
create table emp(
id int comment '编号',
workno varchar(10) comment '工号',
name varchar(10) comment '姓名',
gender char(1) comment '性别',
age tinyint unsigned comment '年龄',
idcard char(18) comment '身份证号',
workaddress varchar(50) comment '工作地址',
entrydate date comment '入职时间'
)comment '员工表';
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (1, '00001', '柳岩666', '女', 20, '123456789012345678', '北京', '2000-01-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (2, '00002', '张无忌', '男', 18, '123456789012345670', '北京', '2005-09-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (3, '00003', '韦一笑', '男', 38, '123456789712345670', '上海', '2005-08-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (4, '00004', '赵敏', '女', 18, '123456757123845670', '北京', '2009-12-01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (5, '00005', '小昭', '女', 16, '123456769012345678', '上海', '2007-07-01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (6, '00006', '杨逍', '男', 28, '12345678931234567X', '北京', '2006-01-01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (7, '00007', '范瑶', '男', 40, '123456789212345670', '北京', '2005-05-01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (8, '00008', '黛绮丝', '女', 38, '123456157123645670', '天津', '2015-05-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (9, '00009', '范凉凉', '女', 45, '123156789012345678', '北京', '2010-04-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (10, '00010', '陈友谅', '男', 53, '123456789012345670', '上海', '2011-01-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (11, '00011', '张士诚', '男', 55, '123567897123465670', '江苏', '2015-05-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (12, '00012', '常遇春', '男', 32, '123446757152345670', '北京', '2004-02-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (13, '00013', '张三丰', '男', 88, '123656789012345678', '江苏', '2020-11-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (14, '00014', '灭绝', '女', 65, '123456719012345670', '西安', '2019-05-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (15, '00015', '胡青牛', '男', 70, '12345674971234567X', '西安', '2018-04-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (16, '00016', '周芷若', '女', 18, null, '北京', '2012-06-01');

2.4.1 基础语法

DQL查询语句，语法结构如下：

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

2.4.2 基础查询

1） 查询多个字段

select 字段1，字段2，字段3 … from 表名;

select * from 表名;

注意：*号代表查询所有的字段，在实际开发中尽量少用（不直观，影响效率）

2）字段设置别名

select 字段1 [as 别名1]， 字段2 [as 别名2] … from 表名;

select 字段1 [别名], 字段2 [别名] … from 表名;

3. 去除重复记录

select distinct 字段列表 from 表名;

案例：

A、查询指定字段 name, workno, age 返回

select name, workno, age from emp;

B、查询返回所有字段

select id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate from emp;

select * from emp;

C、查询所有员工的工作地址，起别名

select workaddress as '工作地址' from emp;

-- as 可以省略
select workaddress '工作地址' from emp;

D、查询所有员工的上班地址有那些（不要重复）

select distinct workaddress '工作地址' from emp;

2.4.3 条件查询

1)语法

select 字段列表 from 表名 where 条件列表;

2)条件

常用的比较运算符:

常用的逻辑运算符

案例：

A、查询年龄等于88的员工

select * from emp where age = 88;

B、查询年龄小于20的员工

select * from emp where age < 20;

C、查询年龄小于等于20的员工信息

select * from emp where age <= 20;

D、查询没有身份证号的员工信息

select * from emp where idcard is null;

E、查询有身份证号的员工信息

select * from emp idcard is not null;

F、查询年龄不等于88的员工

select * from emp where age != 88;
select * from emp where age <> 88;

G、查询年龄在15（包含）到20（包含）之间的员工

select * from emp where age >= 15 && age <= 20;
select * from emp where age >= 15 and age <= 20;
select * from emp where age between 15 and 20;

H、查询性别为 女 且年龄小于25岁的员工信息

select * from emp where gender = '女' and age < 25;

I、查询年龄等于18 或者 20 或者 40 的员工信息

select * from emp where age = 18 or age = 20 or age = 40;
select * from emp where age in (18, 10, 40);

J、查询姓名为两个字的员工

select * from emp where name like '__';

K、查询身份证最后一位是X的员工信息

select * from emp where idcard like '%X';
select * from emp where idcard like '_________________X';

2.4.4 聚合查询

1. 介绍

将一列数据作为一个整体，进行纵向计算 。

2. 常见的聚合函数

3）语法

select 聚合函数(字段列表) from 表名;

注意：NULL值是不参与所有聚合函数运算的

案例：

A、统计该企业员工的数量

select count(*) from emp; -- 统计的是总记录
select count(idcard) from emp; -- 统计的是idcard字段不为null的情况

对于count聚合函数，统计符合条件的总记录数，还可以通过count(数字/字符串)的形式进行统计查询，比如：

select count(1) from emp;

B、统计该企业的平均年龄

select avg(age) from emp;

C、统计该企业员工的最大年龄

select max(age) from emp;

D、统计该企业员工的最小年龄

select min(age) from emp;

E、统计西安地区员工年龄之和

select sum(age) from emp where workaddress = '西安';

2.4.5 分组查询

1. 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];

2. where与having区别

• 执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where，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。

注意事项：

• 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 。
• 支持多字段分组, 具体语法为 : group by columnA,columnB

案例：

A、根据性别分组，统计男性员工 和 女性员工的数量

select gender, count(*) from emp group by gender;

B、根据性别分组，统计男性员工 和 女性员工的平均年龄

select gender, avg(age) from emp group by gender;

C、查询年龄小于45的员工，并根据工作地址分组，获取员工数量大于等于3的工作地址

select workaddress, count(*) address_count
from emp 
where age < 45 
group by workaddress
having address_count >= 3;

D、统计各个工作地址上班的男性和女性的工作数量

select workaddress, gender, count(*) '数量'
from emp
group by workaddress,gender;

2.4.6 排序查询

1. 语法

select 字段列表 from 表名 group by 字段1 排序方式1, 字段2 排序方式2;

2. 排序方式

ASC : 升序(默认值)

DESC : 降序

注意事项：

如果是升序, 可以不指定排序方式ASC ;

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 ;

案例：

A、根据年龄对公司员工进行升序排序

select * from emp order by age asc;
select * from emp order by age;

B、 根据入职时间, 对员工进行降序排序

select * from emp order by entrydate desc; 

C、 根据年龄对公司的员工进行升序排序 , 年龄相同 , 再按照入职时间进行降序排序

select * from emp order by age asc, entrydate desc;

2.4.7 分页查询

1. 语法

select 字段列表 from 表名 limit 起始索引，查询记录数;

起始索引从0开始，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。

如果查询的是第一页数据，起始索引可以省略，直接简写为 limit 10.

2）案例

A、查询第一页员工数据，每页展示10条记录

select * from emp limit 0, 10;
select * from emp from 10;

B、查询第二页数据，每页展示10条

select * from emp limit 10, 10;

2.4.8 案例

1). 查询年龄为20,21,22,23岁的员工信息。

select * from emp where age in (20, 21, 22, 23);

2). 查询性别为 男 ，并且年龄在 20-40 岁(含)以内的姓名为三个字的员工。

select * from emp where gender = '男' and (age between 20 and 40) and name like '___' ;

3). 统计员工表中, 年龄小于60岁的 , 男性员工和女性员工的人数。

select gender, count(*) from emp where age < 60 group by gender; 

4). 查询所有年龄小于等于35岁员工的姓名和年龄，并对查询结果按年龄升序排序，如果年龄相同按 入职时间降序排序。

select name, age from emp where age <= 35 order by age asc, entrydate desc;

5). 查询性别为男，且年龄在20-40 岁(含)以内的前5个员工信息，对查询的结果按年龄升序排序， 年龄相同按入职时间升序排序。

select * from 
emp 
where gender = '男' 
and 
(age between 20 and 40) 
order by 
age asc, entrydate asc
limit 5;

2.6.9 执行顺序

2.5 DCL

DCL英文全称是Data Control Language(数据控制语言)，用来管理数据库用户、控制数据库的访问权限。

2.5.1 管理用户

1. . 查询用户

select * from mysql.user;

2. . 创建用户

create user '用户名'@'主机名' identified by '密码';

3）. 修改用户密码

alter user '用户名'@'主机名' idrntified with mysql_native_password by '新密码';

4）. 删除用户

drop user '用户名'@'主机名';

注意事项：

在MySQL中需要通过用户名@主机名的方式，来唯一标识一个用户。

主机名可以使用 % 通配。

这类SQL开发人员操作的比较少，主要是DBA（ Database Administrator 数据库 管理员）使用。

案例:

A. 创建用户lei, 只能够在当前主机localhost访问, 密码123456;

create user 'lei'@'localhost' identified by '123456';

B. 创建用户jiong, 可以在任意主机访问该数据库, 密码123456;

create user 'jiong'@'%' identified by '123456';

C. 修改用户jiong的访问密码为1234;

alter user 'jiong'@'%' identified with mysql_native_password by '1234';

D. 删除 lei@localhost 用户

drop user 'lei'@'localhost';

2.5.2 权限控制

1. 查询权限

show crants for '用户名'@'主机名';

2. 授予权限

crant 权限列表 on 数据库名.表名 to '用户名'@'主机名';

3. 撤销权限

revoke 权限列表 on 数据库名.表名 from '用户名'@'主机名';

注意:

多个权限之间，使用逗号分隔

授权时，数据库名和表名可以使用 * 进行通配，代表所有

案例：

A、查询’leo’@‘%’ 用户的权限

show grants for 'jiong'@'%';

B、授予’jiong’@‘%’ 用户mysql_learn数据库所有表的所有操作权限

grant all on mysql_learn.* to 'jiong'@'%';

C、撤销’jiong’@‘%’ 用户的mysql_learn数据库的所有权限

revoke all on mysql_learn.* from 'jiong'@'%';

3.函数

MySQL中的函数主要分为以下四类：字符串函数、数值函数、日期函数、流程函数。

3.1字符串函数

示例：

A、concat：字符串拼接

select concat('Hello', 'MySQL');

B、lower: 全部转小写

select lower('Hello');

C、upper: 全部大写

select upper('Hello');

D、lpad：左填充

select lpad('01', 5, '~');

E、rpad：右填充

select rpad('01', 5, '~');

F、trim：去除空格

select trim('Hello MySQL ');

G、substring：截取子字符串

select substring('Hello MySQL', 1, 5);

案例：

由于业务需求变更，企业员工的工号，统一为5位数，目前不足5位数的全部在前面补0。比如： 1号员 工的工号应该为00001。

update emp set workno = lpad(workno, 5, 0);

3.2数值函数

示例：

A. ceil：向上取整

select ceil(1.1);

B. floor：向下取整

select floor(1.9);

C. mod：取模

select mod(7, 4);

D. rand：获取随机数

select rand();

E. round：四舍五入

select round(2.344, 2);

通过数据库的函数，生成一个六位数的随机验证码。

select lpad(round(rand() * 1000000, 0), 6, '0');

3.3 日期函数

A. curdate：当前日期

select curdate();

B. curtime：当前时间

select curtime();

C. now：当前日期和时间

select now();

D. YEAR , MONTH , DAY：当前年、月、日

select year(now());
select month(now());
select day(now());

E. date_add：增加指定的时间间隔

select date_add(now(), interval 70 year);

F. datediff：获取两个日期相差的天数

select datediff('2021-10-01', '2021-12-01');

查询所有员工的入职天数，并根据入职天数倒序排序。

select name, datediff(curdate(), entrydate) as 'entrydays' from emp order by entrydays desc;

3.4 流程函数

示例：

A. if

select if(false, 'Ok', 'Error');

B. ifnull

select ifnull('Ok', 'Default');
select ifnull('', 'Default');
select ifnull(null, 'Default');

C. case when then else end

需求: 查询emp表的员工姓名和工作地址 (北京/上海 ----> 一线城市 , 其他 ----> 二线城市)

select name,(case workaddress when '北京' then '一线城市' when '上海' then '一线城市' else'二线城市' end) as '工作地址'
from emp;

案例：

create table score(
id int comment 'ID',
name varchar(20) comment '姓名',
math int comment '数学',
english int comment '英语',
chinese int comment '语文'
) comment '学员成绩表';
insert into score(id, name, math, english, chinese) VALUES (1, 'Tom', 67, 88, 95
), (2, 'Rose' , 23, 66, 90),(3, 'Jack', 56, 98, 76);

判断分数等级

select id, name,(case when math >= 85 then '优秀' when math >= 60 then '及格' else '不及格' end) '数学',(case when math >= 85 then '优秀' when math >= 60 then '及格' else '不及格' end) '英语',(case when math >= 85 then '优秀' when math >= 60 then '及格' else '不及格' end) '语文'from score;

4.约束

4.1概述

概念：约束是作用于表中的字段上的规则，用于限制存储在表中的数据。

目的：保证数据库中数据的正确，有效性和完整性。

分类：

约束是作用于表中的字段上的，可以再创建表/修改表的时候添加约束。

4.2 约束演示

根据需求创建表：

建表语句:

create table tb_user (id int auto_increment primary key comment 'ID唯一标识',name varchar(10) not null unique comment '姓名',age int check (age > 0 && age <= 120) comment '年龄',status char(1) default '1' comment '状态',gender char(1) comment '性别'
);

测试：

insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom1',19,'1','男'),
('Tom2',25,'0','男');
insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom3',19,'1','男');
insert into tb_user(name,age,status,gender) values (null,19,'1','男');
insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom3',19,'1','男');
insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom4',80,'1','男');
insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom5',-1,'1','男');
insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom5',121,'1','男');
insert into tb_user(name,age,gender) values ('Tom5',120,'男');

4.3 外键约束

4.3.1 介绍

外键：用来让两张表的数据连接，从而保持数据的一致性和完整性。

举例：

数据准备：

create table dept(
id int auto_increment comment 'ID' primary key,
name varchar(50) not null comment '部门名称'
)comment '部门表';
INSERT INTO dept (id, name) VALUES (1, '研发部'), (2, '市场部'),(3, '财务部'), (4,
'销售部'), (5, '总经办');
create table emp(
id int auto_increment comment 'ID' primary key,
name varchar(50) not null comment '姓名',
age int comment '年龄',
job varchar(20) comment '职位',
salary int comment '薪资',
entrydate date comment '入职时间',
managerid int comment '直属领导ID',
dept_id int comment '部门ID'
)comment '员工表';
INSERT INTO emp (id, name, age, job,salary, entrydate, managerid, dept_id)
VALUES
(1, '金庸', 66, '总裁',20000, '2000-01-01', null,5),(2, '张无忌', 20,
'项目经理',12500, '2005-12-05', 1,1),
(3, '杨逍', 33, '开发', 8400,'2000-11-03', 2,1),(4, '韦一笑', 48, '开
发',11000, '2002-02-05', 2,1),
(5, '常遇春', 43, '开发',10500, '2004-09-07', 3,1),(6, '小昭', 19, '程
序员鼓励师',6600, '2004-10-12', 2,1);

4.3.2语法

1）添加外键

create table 表名(字段名	数据类型,…[constraint] [外键约束] foreign key (外键字段名) references 主表（主表列名）
);

alter table 表名 add constraint 外键名称 foreign key(外键字段名称)
references 主表(主表列名)；

案例：

为emp表的dept_id字段添加外键约束,关联dept表的主键id 。

alter table emp add constraint fk_emp_dept_id foreign key (dept_id) references
dept(id);

2. 删除外键

alter table 表名 drop foreign key 外键名称;

案例：

删除emp表的外键fk_emp_dept_id。

alter table emp drop foreign key fk_emp_dept_id;

4.3.3 删除/更新行为

添加了外键之后，再删除父表数据时产生的约束行为，我们就称为删除/更新行为。具体的删除/更新行 为有以下几种 ：

具体的语法：

alter table 表名 add constraint 外键名称 foreign key(外键字段) references 
主表名(主表字段名) on update cascade on delete cascade;

1）cascade

alter table emp add constraint fk_emp_dept_id foreign key (dept_id) references
dept(id) on update cascade on delete cascade;

A. 修改父表id为1的记录，将id修改为6

我们发现，原来在子表中dept_id值为1的记录，现在也变为6了，这就是cascade级联的效果。

B. 删除父表id为6的记录

父表的数据删除成功了，但是子表中关联的记录也被级联删除了。

2. set null

alter table emp add constraint fk_demp_dept_id foreign key (dept_id) references 
dept(id) on update set null on delete set null;

删除id为1的数据

父表的记录是可以正常删除的，父表的数据删除后，emp表中的dept_id字段为1的数据，都被置为null；

5.多表查询

5.1多表关系

• 一对多(多对一)
• 多对多
• 一对一

5.1.1一对多

案例：部门与员工的关系

关系：一个部门对应多个员工，一个员工对应一个部门

实现：在多的一方建立外键，指向一的一方的主键

5.1.2多对多

案例：学生与课程之间的关系

关系; 一个学生可以选修多门课程，一门课程可以供多个学生选择

实现: 建立三张表，中间表至少包含两个外键，分别关联两方主键

对应SQL脚本:

create table 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';
insert into student values (null, '黛绮丝', '2000100101'),(null, '谢逊',
'2000100102'),(null, '殷天正', '2000100103'),(null, '韦一笑', '2000100104');create table course(id int auto_increment primary key comment'主键ID',name varchar(20) comment'课程名称'
);
insert into course values (null, 'Java'), (null, 'PHP'), (null , 'MySQL') ,
(null, 'Hadoop');create table  student_course(id int auto_increment comment'主键' primary key,studentid int not null comment'学生ID',courseid int not null comment'课程ID',constraint fk_courseid foreign key (courseid) references course(id),constraint fk_studentif foreign key (studentid) references student(id)
) comment '学生课程中间表';insert into student_course values (null,1,1),(null,1,2),(null,1,3),(null,2,2),
(null,2,3),(null,3,4);

5.1.3 一对一

案例： 用户与用户详情的关系

关系：一对一关系，多用于表拆分，将一张表的基础字段放在一这张表中，其他详情字段放在另一张表中，以提升操作效率

实现：在任意一方加入外键，关联另外一方的主键，并且设置外键为唯一的(UNIQUE)

对应SQL脚本：

create table tb_user(
id int auto_increment primary key comment '主键ID',
name varchar(10) comment '姓名',
age int comment '年龄',
gender char(1) comment '1: 男 , 2: 女',
phone char(11) comment '手机号'
) comment '用户基本信息表';
create table tb_user_edu(
id int auto_increment primary key comment '主键ID',
degree varchar(20) comment '学历',
major varchar(50) comment '专业',
primaryschool varchar(50) comment '小学',
middleschool varchar(50) comment '中学',university varchar(50) comment '大学',
userid int unique comment '用户ID',
constraint fk_userid foreign key (userid) references tb_user(id)
) comment '用户教育信息表';
insert into tb_user(id, name, age, gender, phone) values
(null,'黄渤',45,'1','18800001111'),
(null,'冰冰',35,'2','18800002222'),
(null,'码云',55,'1','18800008888'),
(null,'李彦宏',50,'1','18800009999');
insert into tb_user_edu(id, degree, major, primaryschool, middleschool,
university, userid) values
(null,'本科','舞蹈','静安区第一小学','静安区第一中学','北京舞蹈学院',1),
(null,'硕士','表演','朝阳区第一小学','朝阳区第一中学','北京电影学院',2),
(null,'本科','英语','杭州市第一小学','杭州市第一中学','杭州师范大学',3),
(null,'本科','应用数学','阳泉第一小学','阳泉区第一中学','清华大学',4);

5.2多表查询概述

5.2.1 数据准备

-- 创建dept表，并插入数据
create table dept(
id int auto_increment comment 'ID' primary key,
name varchar(50) not null comment '部门名称'
)comment '部门表';
INSERT INTO dept (id, name) VALUES (1, '研发部'), (2, '市场部'),(3, '财务部'), (4,
'销售部'), (5, '总经办'), (6, '人事部');
-- 创建emp表，并插入数据
create table emp(
id int auto_increment comment 'ID' primary key,name varchar(50) not null comment '姓名',
age int comment '年龄',
job varchar(20) comment '职位',
salary int comment '薪资',
entrydate date comment '入职时间',
managerid int comment '直属领导ID',
dept_id int comment '部门ID'
)comment '员工表';
-- 添加外键
alter table emp add constraint fk_emp_dept_id foreign key (dept_id) references
dept(id);
INSERT INTO emp (id, name, age, job,salary, entrydate, managerid, dept_id)
VALUES
(1, '金庸', 66, '总裁',20000, '2000-01-01', null,5),
(2, '张无忌', 20, '项目经理',12500, '2005-12-05', 1,1),
(3, '杨逍', 33, '开发', 8400,'2000-11-03', 2,1),
(4, '韦一笑', 48, '开发',11000, '2002-02-05', 2,1),
(5, '常遇春', 43, '开发',10500, '2004-09-07', 3,1),
(6, '小昭', 19, '程序员鼓励师',6600, '2004-10-12', 2,1),
(7, '灭绝', 60, '财务总监',8500, '2002-09-12', 1,3),
(8, '周芷若', 19, '会计',48000, '2006-06-02', 7,3),
(9, '丁敏君', 23, '出纳',5250, '2009-05-13', 7,3),
(10, '赵敏', 20, '市场部总监',12500, '2004-10-12', 1,2),
(11, '鹿杖客', 56, '职员',3750, '2006-10-03', 10,2),
(12, '鹤笔翁', 19, '职员',3750, '2007-05-09', 10,2),
(13, '方东白', 19, '职员',5500, '2009-02-12', 10,2),
(14, '张三丰', 88, '销售总监',14000, '2004-10-12', 1,4),
(15, '俞莲舟', 38, '销售',4600, '2004-10-12', 14,4),
(16, '宋远桥', 40, '销售',4600, '2004-10-12', 14,4),
(17, '陈友谅', 42, null,2000, '2011-10-12', 1,null);

5.2.1 笛卡尔积

select * from emp, dept;

笛卡尔积：笛卡尔乘积是指在数学上，两个集合A集合和B集合的所有情况.

在多表查询中，我们需要消除无效的笛卡尔积，只保留两张关联部分表

select * from emp, dept where emp.dept_id = dept.id;

5.2.3 分类

• 连接查询:
  1. 内连接：相当于查询A、B交集部分数据
  2. 外连接
     1. 左外连接：查询左表的所有数据，以及两张表的交集
     2. 右外连接：查询右表的所有数据，以及两张表的交集
  3. 自连接：当前表与自身的连接查询，自连接必须使用表别名
• 子查询

5.3内连接

内连接查询的时两张表交集部分的数据（绿色）

内连接分为：隐式内连接，显式内连接

1）隐式内连接

select 字段列表 from 表1, 表2 where 条件 …;

2)显式内连接

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

案例：

A. 查询每一个员工的姓名 , 及关联的部门的名称 (隐式内连接实现)

表结构: emp , dept

连接条件: emp.dept_id = dept.id

select * from emp, dept where emp.dept_id = dept.id;

B. 查询每一个员工的姓名 , 及关联的部门的名称 (显式内连接实现) — INNER JOIN … ON …

表结构: emp , dept

连接条件: emp.dept_id = dept.id

select * from emp inner join dept on emp.dept_id = dept.id; 

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。

5.4 外连接

连接分为两种，分别是：左外连接 和 右外连接。具体语法为：

1）左外连接

select 字段列表 from 表1 left [outer] join 表2 on 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。

2. 右外连接

select 字段列表 from 表1 right [outer] join 表2 on 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。

案例：

A. 查询emp表的所有数据, 和对应的部门信息

select e.*, d.name from emp e left join dept d on e.dept_id = d.id;

B. 查询dept表的所有数据, 和对应的员工信息(右外连接)

select d.*, e.* from emp e right join dept d on e.dept_id = d.id;

左外连接和右外连接是可以相互替换的，只需要调整在连接查询时SQL中，表结构的先后顺 序就可以了。而我们在日常开发使用时，更偏向于左外连接。

5.5自连接

5.5.1自连接查询

select 字段列表 from 表A 别名A join 表A 别名B on 条件 …;

对于自连接查询，可以是内连接查询，也可以是外连接查询

案例：

A. 查询员工及其所属领导的名字

select a.name, b.name from emp a join emp b where a.managerid = b.id;

B. 查询所有员工 emp 及其领导的名字 emp , 如果员工没有领导, 也需要查询出来

select a.name, b.name from emp a left join emp b on a.managerid = b.id;

自连接查询中必须指定别名

5.5.2 联合查询

union查询，就是把多次查询的结果合并起来，形成一个新的查询结果

select 字段列表 from 表A
union [all]
select 字段列表 from 表B …;

• 对于联合查询的多张表的列数必须保持一致，字段类型也需要保持一致。
• union all 会将所有的数据合并到一起，union 会对合并之后的数据去重

案例:

A. 将薪资低于 5000 的员工 , 和 年龄大于 50 岁的员工全部查询出来

select * from emp where salary < 5000
union all
select * from emp where age > 50;

union 联合查询，会对查询出来的结果进行去重处理。

select * from emp where salary < 5000
union
select * from emp where age > 50;

5.6子查询

5.6.1概念

1. 概念

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);

子查询外部语句可以是insert/update/delete/select 的任何一种。

2. 分类

根据子查询结果不同，分为：

A. 标量子查询(子查询结果为单个值)

B.列子查询(子查询结果为一列)

C.行子查询(子查询结果为一行)

D.表子查询(子查询结果为多行多列)

根据子查询位置，分为：

A. WHERE之后

B. FROM之后

C. SELECT之后

5.6.2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查询。

常用操作符: = <> > >= < <=

案例：

A. 查询 "销售部"的所有员工信息

①. 查询 “销售部” 部门ID

select id from dept where name = '销售部';

②. 根据 “销售部” 部门ID, 查询员工信息

select * from emp where dept_id = (select id from dept where name = '销售部');

B. 查询在 “方东白” 入职之后的员工信息

select * from 
emp
where 
entrydate > (select entrydate from emp where name = '方东白');

5.6.3 列子查询

子查询返回的结果是一行（可以是多行),这种查询成为列子查询

常用操作符: in、not in、any、some、all

案例：

A. 查询 “销售部” 和 “市场部” 的所有员工信息

select * from emp where dept_id in 
(select id from dept where name = '销售部' or name ='市场部');

B. 查询比财务部所有人工资都高的员工信息

select * from emp where salary >
(select max(salary) from emp join dept where dept.name = '财务部');

select * from emp where salary > all(select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = '财务部'
))

C. 查询比研发部其中任意一人工资高的员工信息

select * from emp where salary > any(select salary from emp e left join dept d on e.dept_id = d.id where d.name = '研发部');

select * from emp where salary > any(select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = '研发部')
);

5.6.4 行子查询

子查询的结果可以是一行也可以是多行，这种查询称为行子查询。

常用操作符：=、<>、in、not in

案例：

A. 查询与 “张无忌” 的薪资及直属领导相同的员工信息 ;

select * from emp where (salary, managerid) = (select salary, managerid where name = '张无忌'
)

5.6.5表子查询

子查询返回的结果是多行多列，这种查询称为表子查询

常用的操作符： in

案例：

A. 查询与 “鹿杖客” , “宋远桥” 的职位和薪资相同的员工信息

select * from emp where (salary, job) in (select salary, job from emp where name = '鹿杖客' or name = '宋远桥'
);

B. 查询入职日期是 “2006-01-01” 之后的员工信息 , 及其部门信息

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

5.7 多表查询案例

数据准备：

create table salgrade(
grade int,
losal int,
hisal int
) comment '薪资等级表';
insert into salgrade values (1,0,3000);
insert into salgrade values (2,3001,5000);
insert into salgrade values (3,5001,8000);
insert into salgrade values (4,8001,10000);
insert into salgrade values (5,10001,15000);
insert into salgrade values (6,15001,20000);
insert into salgrade values (7,20001,25000);
insert into salgrade values (8,25001,30000);

1). 查询员工的姓名、年龄、职位、部门信息 （隐式内连接）

select e.name, e.age, e.job, d.name from emp e, dept d where e.dept_id = d.id; 

2). 查询年龄小于30岁的员工的姓名、年龄、职位、部门信息（显式内连接）

select e.name, e.age, e.job, d.name from emp e inner join dept d on e.dept_id = d.id 
where age < 30; 

3). 查询拥有员工的部门ID、部门名称

select distinct d.id, d.name from emp e, dept d where e.dept_id = d.id;

4). 查询所有年龄大于40岁的员工, 及其归属的部门名称; 如果员工没有分配部门, 也需要展示出 来(外连接)

select e.*, d.* from emp e left join dept d on e.dept_id = d.id where e.age > 40; 

5). 查询所有员工的工资等级

select e.*, s.grade, s.losal, s.hisal from emp e, salgrade s 
where e.salary between s.losal and s.hisal;

6). 查询 “研发部” 所有员工的信息及 工资等级

select e.*, s.grade from emp e, salgrade s, dept d
where e.dept_id = d.id and (e.salary between s.losal and s.hisal) and d.name = '研发部' ;

7). 查询 “研发部” 员工的平均工资

select avg(e.salary) from emp e, dept d
where e.dept_id = d.id and d.name = '研发部';

8). 查询工资比 “灭绝” 高的员工信息。

select * from emp where salary > (select salary from emp where name = '灭绝'
)

9). 查询比平均薪资高的员工信息

select * from emp where salary > (select avg(salary) from emp
)

10). 查询低于本部门平均工资的员工信息

select * from emp e where e.salary < (select avg(e1.salary) from emp e1 where e1.dept_id = e.dept_id
);

11). 查询所有的部门信息, 并统计部门的员工人数

select d.*, (select count(*) from emp e where e.dept_id = d.id) '人数' from dept d;

12). 查询所有学生的选课情况, 展示出学生名称, 学号, 课程名称

select s.name , s.no , c.name from student s , student_course sc , course c where
s.id = sc.studentid and sc.courseid = c.id ;

6.事务

6.1事务

事务是一组操作集合，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，妖魔同时成功，妖魔同时失败。

正常：

异常：

在业务逻辑执行之前开启事务，执行完毕后提交事务。如果执行过程中报错，则回滚事务，把数据恢复到事务开始之前的状态

默认MySQL的事务是自动提交的，当执行完一条DML语句时，MySQL会立即隐式的提交事务。

6.2 事务操作

数据准备：

drop table if exists account;
create table account(
id int primary key AUTO_INCREMENT comment 'ID',
name varchar(10) comment '姓名',
money double(10,2) comment '余额'
) comment '账户表';
insert into account(name, money) VALUES ('张三',2000), ('李四',2000);

6.2.1 未控制事务

1）测试正常情况

-- 1. 查询张三余额
select * from account where name = '张三';
-- 2. 张三的余额减少1000
update account set money = money - 1000 where name = '张三';
-- 3. 李四的余额增加1000
update account set money = money + 1000 where name = '李四';

2)测试异常情况

-- 1. 查询张三余额
select * from account where name = '张三';
-- 2. 张三的余额减少1000
update account set money = money - 1000 where name = '张三';
出错了....
-- 3. 李四的余额增加1000
update account set money = money + 1000 where name = '李四';

6.2.2 控制事务

1）查看设置事务提交方式

select @@autocommit;
set @@autocommit = 0;

2. 提交事务

commit;

3)回滚事务

rollback;

6.2.3 控制事务二

1）开启事务

start transaction 或 begin;

2)提交事务

commit;

3)回滚事务

rollback;

转账案例：

-- 开启事务
start transaction
-- 1. 查询张三余额
select * from account where name = '张三';
-- 2. 张三的余额减少1000
update account set money = money - 1000 where name = '张三';
-- 3. 李四的余额增加1000
update account set money = money + 1000 where name = '李四';
-- 如果正常执行完毕, 则提交事务
commit;
-- 如果执行过程中报错, 则回滚事务
-- rollback;

6.3 事务四大特性ACID

原子性（ Atomicity ）：

事务是不可分割的最小操作单元，要么全部成功，要么全部失败。

一致性（ Consistency）：

事务完成时，必须使所有的数据保持一致状态

隔离性（ Isolation）：

数据库提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作映像的独立环境下运行

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。

6.4 并发事务问题

1)脏读：一个事务读到另外一个事务还没有提交的数据

B读取到了A未提交的数据。

2）不可重复读：一个事务先后读取到同一条记录，但两次读取的数据不同，称之为不可重复读

事务A两次读取同一条记录，但是读取到的数据却是不一样的。

3)幻读：一个事务按照条件查询数据时，没有对应数据行，但是插入数据时，又发现这行数据已经存在

6.5事务隔离级别

1). 查看事务隔离级别

SELECT @@TRANSACTION_ISOLATION;

2）设置事务隔离级别

SET [ SESSION | GLOBAL ] TRANSACTION ISOLATION LEVEL { READ UNCOMMITTED |
READ COMMITTED | REPEATABLE READ | SERIALIZABLE }

事务隔离级别越高，数据越安全，但是性能越低。

7.存储引擎

7.1 MySQL体系结构

1)连接层

最上层是一些客户端和链接服务，包含本地scok通信和大多数客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。

2）服务层

第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建对应的内部解析树，并对其完成的优化如表的查询顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作，如果是select语句，服务还会查询内部缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。

3）引擎层

存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选择合适的存储引擎。数据库中的索引是在存储引擎层实现的。

4）存储层

数据存储层，主要是将数据（如：redolog、undolog、数据、索引、二进制日志、错误日志、查询日志、慢查询日志等）存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。

和其他数据库相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同的场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎上，插件式的存储引擎架构，将查询处理和其他的系统任务以及数据的存储提取分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。

7.2 存储引擎介绍

存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表，而不是基于库的，所以存储引擎也可以被称为表类型，我们可以在创建表的时候，来指定选择的存储引擎，如果没有指定将自动选择默认的存储引擎.

1. 建表时指定存储引擎

CREATE TABLE 表名(
字段1 字段1类型 [ COMMENT 字段1注释 ] ,
......
字段n 字段n类型 [COMMENT 字段n注释 ]
) ENGINE = INNODB [ COMMENT 表注释 ] ;

2)查询当前数据库支持的存储引擎

show engines;

示例：

A. 查询建表语句 默认存储引擎: InnoDB

show create table account;

B. 查询当前数据库支持的存储引擎

show engines;

C. 创建表 my_myisam , 并指定MyISAM存储引擎

create table my_myisam(
id int,
name varchar(10)
) engine = MyISAM ;

D. 创建表 my_memory , 指定Memory存储引擎

create table my_memory(
id int,
name varchar(10)
) engine = Memory ;

7.3 存储引擎特点

7.3.1 InnoDB

1）介绍

InnoDB是一种兼顾高性能的通用存储引擎，在MySQL5.5之后，InnoDB是默认的MySQL存储引擎

2. 特点

• DML操作遵循ACID模型，支持事务
• 行级锁，提高并发访问性能
• 支持外键foreign key约束，保证数据的完整性和正确性

3. 文件

xxx.ibd: xxx代表表名，innoDB引擎对每一张表都会对应这样一个表空间，存储该表的表结构(frm-早期的、sdi-新版的)、数据和索引

参数：innodb_file_per_table

show variables like 'innodb_file_per_table';

如果参数开启，代表对于InnoDB引擎的表，每一张表都对应一个ibd文件。我们直接打开MySQL的数据存放目录： C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\Data

ibd文件存放表结构、数据和表对应的索引。文件是基于二进制存储的，可以使用mysql提供的一个指令ibd2sdi

ibd2sdi 文件名

4）逻辑存储结构

• 表空间：InnoDB存储引擎逻辑结构最高层，ibd文件其实就是表空间文件，在表空间中可以包含多个Segment段
• 段：表空间由各个段组成的，常见的段有数据段、索引段、回滚段等。InnoDB中对于段的管理，都是由引擎自身完成，一个段包含多个区
• 区：区是表空间的单元结构，每个区的大小为1M。默认情况下，InnoDB存储引擎页大小为16k，即一个分区中一共有64个连续的页
• 页：页是组成区的最小单元，**页也是InnoDB存储引擎磁盘管理的最小单元，**每个页的大小默认为16KB，为了保证页的连续性，InnoDB存储引擎每次从磁盘申请4-5个区
• 行：InnoDB存储引擎是面向行的，数据是按行存放的，每一行中除了定义表时所指定的字段以外，还包含两个隐藏字段

7.3.2 MyISAM

1. 介绍

MyISAM是MySQL早期的默认存储引擎。

2）特点

不支持事务，不支持外键

支持表锁，不支持行锁

访问速度快

3）文件

xxx.sdi:存储表结构信息

xxx.MYD:存储数据

xxx.MYI:存储索引

7.3.3 Memory

1)介绍

Memory引擎的表数据存储在内存中，由于受到硬件问题，或断电问题的映像，只能将这些表作为临时表或缓存表。

2）特点

内存存放

hash索引(默认)

3. 文件

xxx.sdi: 存储表结构信息

7.3.4 区别及特点

面试题: InnoDB引擎与MyISAM引擎的区别 ?

①. InnoDB引擎, 支持事务, 而MyISAM不支持。 ②. InnoDB引擎, 支持行锁和表锁, 而MyISAM仅支持表锁, 不支持行锁。 ③. InnoDB引擎, 支持外键, 而MyISAM是不支持的。 主要是上述三点区别，当然也可以从索引结构、存储限制等方面，更加深入的回答，具体参 考如下官方文档： https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-introduction.html https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/myisam-storage-engine.html

7.4存储引擎选择

• InnoDB: 是MySQL的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。
• MyISAM：如果应用是以读写和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是非常合适的。
• MEMORY：将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。MEMORY的缺陷就是对标的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性。

8、索引

8.1 索引介绍

8.1.1介绍

索引 是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

B+Tree 红黑树 二叉树 B-Tree

8.1.2 演示

数据：

执行SQl语句：

select * from user where age = 45;

1)无索引情况

全表扫描：在无索引情况下，需要从第一行扫描到最后一行。性能很低

2）有索引情况

假设结构是二叉树

8.2.3 特点

优势	劣势
提高数据库的检索效率，减少IO成本	索引列也是要占内存的
通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗	索引大大提高了查询效率，同时也降低更新表的速度，如：对表进行insert、update、delete时，效率降低

8.2 索引结构

8.2.1 概述

不同的存储引擎对于索引结构的支持情况

8.2.2 二叉树

假设采用二叉树，比较理想的情况：

如果主键是顺序插入的，会形成一条单链表，结构如下：

二叉树作为索引结构，缺点：

• 顺序插入时，会形成一条链表，查询性能大大降低
• 大数据量情况下，层级较深，检索速度慢

红黑树是一颗平衡二叉树，顺序插入数据，最终形成的形成的数据结构是一颗平衡二叉树，结构如下：

缺点：

• 大数据量的情况下，层级较深，检索速度慢。

8.2.3 B-Tree

B-Tree，B树是一种多叉路衡查找树，相当于二叉树，B树每个节点可以有多个分支，即多叉。以一颗最大度数（max-degree）为 5（5阶）的b-tree为例，那么这个B树最多存储4个key，5个指针：

在线演示链接

100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 251

特点：

• 5阶的B树，每一个节点最多存储4个key，对应5个指针
• 一旦节点的存储的key数量到5，就会裂变，中间元素向上裂变。
• 在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据

8.2.4 B+Tree

B+Tree是B-Tree的变种，最大度数（max-degree）为4阶的b+tree为例

• 绿色是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
• 红色是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据

在线演示链接

数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250

B+Tree 与 B-Tree区别：

• 所有的数据都会出现在叶子节点
• 叶子节点形成一个单向链表
• 非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在唉叶子节点存放的

MySQL优化之后的B+Tree

MySQL索引数据结构对经典的B+Tree增加一个指向相邻叶子节点的链表指针形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。

8.2.5 Hash

1).结构

哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中

hash冲突通过拉链法解决

2）特点

A. Hash索引只能对等比较(in, =),不支持范围查询（between，>，<，…）

B.无法利用索引完成排序

C.查询效率高（不存在hash冲突，只检索一次就可以）

3).存储引擎支持

Memory存储引擎支持hash。

InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动创建的。

为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?

A.相对于二叉树，层级更少，检索效率更高；

B.对于B-tree。无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要保存大量的数据，只能增加树的高度，导致性能降低;

C.相对于Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作;

8.3索引分类

8.3.1索引分类

MySQL索引：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。

8.3.2 聚集索引&二级索引

分类	含义	特点
聚集索引(Clustered Index)	将数据存储与索引放到一块，索引结构的叶子节点保存了行数据	必须有，而且只有一个
二级索引(Secondary Index)	将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键	可以存在多个

聚集索引选取规则：

• 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
• 如果不存在主键，将使用第一个唯一索引作为聚集索引
• 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引

聚集索引和二级索引的具体结构如下：

• 聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据。
• 二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

查询过程：

具体过程如下：

1、由于是根据name字段进行查询，所以先根据name='Arm’到name字段的二级索引中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到Arm对应的主键值10.

2、由于查询返回的数据是*，所以此时，还需要根据主键值10，到聚集索引中查找10对应的记录，最终找到10对应的行row。

3、最终拿到这一行的数据，直接返回即可。

回表查询

先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取数据的方式，就称为回表查询。

思考题：

下面两条SQL语句，那个执行效率高？为什么？

A.select * from user where id = 10;

B.select * from user where name = ‘Arm’;

备注：id位主键，name字段创建的有索引

解答：

A 语句执行性能要高于B语句。

因为A语句直接走聚集索引，直接返回数据，而B语句需要查询name字段的二级索引，然后再查询聚集索引，也就是需要回表查询

思考题：

InnoDB主键索引的B+Tree高度为多高？

假设：

一行数据大小为1k，一页数据可以存储16行这样的数据。InnoDB的指针占用6个字节空间，主键即使为bigint，占用字节数为8.

高度为2：

n * 8 + （n + 1）* 6 = 16 * 1024，算出n约为1170

1171 * 16 = 18736

也就是说，如果树的高度为2，则可以存储18000多条记录

高度为3

1171 * 1171 * 16 = 21939856

如果树的高度为3，则可以存储2200w左右的记录

8.4索引语法

1. 创建索引

create [unique | fulltext] index index_name on table_name (
index_col_name,…
);

2. 查看索引

show index from table_name;

3. 删除索引

drop index index_name on table_name;

案例演示:

创建tb_user并查询测试数据。

create table tb_user(id int primary key auto_increment comment '主键',name varchar(50) not null comment '用户名',phone varchar(11) not null comment '手机号',email varchar(100) comment '邮箱',profession varchar(11) comment '专业',age tinyint unsigned comment '年龄',gender char(1) comment '性别 , 1: 男, 2: 女',status char(1) comment '状态',createtime datetime comment '创建时间'
) comment '系统用户表';
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('吕布', '17799990000', 'lvbu666@163.com', '软件工程', 23, '1','6', '2001-02-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('曹操', '17799990001', 'caocao666@qq.com', '通讯工程', 33,'1', '0', '2001-03-05 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('赵云', '17799990002', '17799990@139.com', '英语', 34, '1','2', '2002-03-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('孙悟空', '17799990003', '17799990@sina.com', '工程造价', 54,'1', '0', '2001-07-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('花木兰', '17799990004', '19980729@sina.com', '软件工程', 23,'2', '1', '2001-04-22 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('大乔', '17799990005', 'daqiao666@sina.com', '舞蹈', 22, '2','0', '2001-02-07 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,createtime) VALUES ('露娜', '17799990006', 'luna_love@sina.com', '应用数学', 24,'2', '0', '2001-02-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('程咬金', '17799990007', 'chengyaojin@163.com', '化工', 38,
'1', '5', '2001-05-23 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('项羽', '17799990008', 'xiaoyu666@qq.com', '金属材料', 43,
'1', '0', '2001-09-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('白起', '17799990009', 'baiqi666@sina.com', '机械工程及其自动
化', 27, '1', '2', '2001-08-16 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('韩信', '17799990010', 'hanxin520@163.com', '无机非金属材料工
程', 27, '1', '0', '2001-06-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('荆轲', '17799990011', 'jingke123@163.com', '会计', 29, '1',
'0', '2001-05-11 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('兰陵王', '17799990012', 'lanlinwang666@126.com', '工程造价',
44, '1', '1', '2001-04-09 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狂铁', '17799990013', 'kuangtie@sina.com', '应用数学', 43,
'1', '2', '2001-04-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('貂蝉', '17799990014', '84958948374@qq.com', '软件工程', 40,
'2', '3', '2001-02-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('妲己', '17799990015', '2783238293@qq.com', '软件工程', 31,
'2', '0', '2001-01-30 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('芈月', '17799990016', 'xiaomin2001@sina.com', '工业经济', 35,
'2', '0', '2000-05-03 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('嬴政', '17799990017', '8839434342@qq.com', '化工', 38, '1',
'1', '2001-08-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('狄仁杰', '17799990018', 'jujiamlm8166@163.com', '国际贸易',
30, '1', '0', '2007-03-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('安琪拉', '17799990019', 'jdodm1h@126.com', '城市规划', 51,
'2', '0', '2001-08-15 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('典韦', '17799990020', 'ycaunanjian@163.com', '城市规划', 52,
'1', '2', '2000-04-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('廉颇', '17799990021', 'lianpo321@126.com', '土木工程', 19,
'1', '3', '2002-07-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('后羿', '17799990022', 'altycj2000@139.com', '城市园林', 20,
'1', '0', '2002-03-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES ('姜子牙', '17799990023', '37483844@qq.com', '工程造价', 29,
'1', '4', '2003-05-26 00:00:00');

docker进入容器内部命令：

## 通过Docker命令进入Mysql容器内部
docker exec -it mysql /bin/bash
## 或者
docker exec -it mysql bash
bash-5.1# mysql -uroot -p 

A. name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引。

create index idx_user_name on tb_user(name);

B. phone手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引。

create unique index idx_user_phone on tb_user(phone);

C. 为profession、age、status创建联合索引。

create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession, age, status);

D. 为email建立合适的索引来提升查询效率。

create index idx_email on tb_user(email);

完成上述的需求之后，我们再查看tb_user表的所有的索引数据。

show index from tb_user;

8.5 SQL性能分析

8.5.1 SQL执行频率

通过show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。

查看当前数据库insert、update、delete、select的访问频率

-- session 查看当前会话
-- global 查询全局数据
show global status like 'Com_______';

Com_delete: 删除次数 Com_insert: 插入次数 Com_select: 查询次数 Com_update: 更新次数

增删为主 不考虑索引优化

查询为主 考虑索引优化

8.5.2 慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time, 单位：秒，默认10秒）的所有SQL语句的日志

MySQL的慢查询日志默认没有开启，我们可以查看一下系统变量 slow_query_log

show variables like 'slow_query_log';

开启慢查询日志，需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf)中配置下面信息：

# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log = 1
# 设置慢日志的时间为2s
long_query_time = 2

开启慢查询日志，设置阈值

#开启慢查询
set global slow_query_log = ON;
#修改慢sql的阈值，sql执行超过阈值的时候就会记录到慢日志的log文件中。
set global slow_launch_time = 3;//根据需要设置秒数

测试:

select count(*) from tb_sku; 

查看慢查询日志：

mysql> show variables like 'slow_query%';
+---------------------+--------------------------------------+
| Variable_name       | Value                                |
+---------------------+--------------------------------------+
| slow_query_log      | ON                                   |
| slow_query_log_file | /var/lib/mysql/d469607b4c06-slow.log |
+---------------------+--------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)mysql> exit
Bye
bash-5.1# cat /var/lib/mysql/d469607b4c06-slow.log 
/usr/sbin/mysqld, Version: 9.0.1 (MySQL Community Server - GPL). started with:
Tcp port: 3306  Unix socket: /var/run/mysqld/mysqld.sock
Time                 Id Command    Argument
/usr/sbin/mysqld, Version: 9.0.1 (MySQL Community Server - GPL). started with:
Tcp port: 3306  Unix socket: /var/run/mysqld/mysqld.sock
Time                 Id Command    Argument
# Time: 2024-09-04T07:00:50.890686Z
# User@Host: root[root] @  [192.168.200.1]  Id:    14
# Query_time: 30.524193  Lock_time: 0.000005 Rows_sent: 500001  Rows_examined: 500001
use mysql_learn;
SET timestamp=1725433220;
/* ApplicationName=DataGrip 2024.1.4 */ SELECT t.*
FROM mysql_learn.tb_sku t
LIMIT 500001;
/usr/sbin/mysqld, Version: 9.0.1 (MySQL Community Server - GPL). started with:
Tcp port: 3306  Unix socket: /var/run/mysqld/mysqld.sock
Time                 Id Command    Argument
# Time: 2024-09-05T05:32:04.823934Z
# User@Host: root[root] @ localhost []  Id:    12
# Query_time: 21.555516  Lock_time: 0.000004 Rows_sent: 1  Rows_examined: 0
use mysql_learn;
SET timestamp=1725514303;
select count(*) from tb_sku;
# Time: 2024-09-05T05:42:14.979317Z
# User@Host: root[root] @ localhost []  Id:    12
# Query_time: 22.770587  Lock_time: 0.000004 Rows_sent: 1  Rows_examined: 0
SET timestamp=1725514912;
select count(*) from tb_sku;

8.5.3 profile详情

show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间消耗到哪里去了。通过have_profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持该操作:

 SELECT @@have_profiling;select @@profiling;

通过set语句开启profiling:

set profiling = 1;

打开后，执行SQL都会被MySQl记录下来：

select * from tb_user;
select * from tb_user where id = 1;
select * from tb_user where name = '白起';
select count(*) from tb_sku;

查看指令执行耗时：

-- 查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;-- 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况 query_id替换成对应的数字
show profile for query query_id;-- 查看指定的query_id的SQL语句CPU占用情况
show profile cpu for query query_id;

8.5.4 explain

explain 或者desc命令获取MySQL如何执行select语句的信息，包括select语句执行过程中如何连接和连接的顺序.

语法：

-- 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc
explain select 字段列表 from 表名 where 条件;

explain select * from tb_user where id = 1;

explain 执行计划中各个字段的含义:

字段	含义
id	select 查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序（id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大，越先执行）
select_type	表示select的类型，常见的取值有simple（简单表，就是不适用表连接或者子查询）、primary（主查询,即外层的查询）、union（union中的第二个或者后面的查询语句）、subquery（select/where之后包含了子查询）等
type	表示连接类型，性能由好到差的连接类型为null、system、const、eq_ref、ref、range、index、all
possible_key	显示可能应用在这张表上的索引，一个或多个。
key	实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。
key_len	表示索引中使用的字节数， 该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长 度，在不损失精确性的前提下， 长度越短越好。
rows	MySQL认为必须要执行查询的行数，在innodb引擎的表中，是一个估计值， 可能并不总是准确的。
filtered	表示返回结果的行数占需读取行数的百分比， filtered 的值越大越好。

8.6索引使用

8.6.1 验证索引效率

tb_sku主键是有索引的执行如下SQL：

select * from tb_sku where id = 1\G;

根据sn字段进行查询：

select * from tb_sku where sn = '100000003145001'\G;

创建索引：

create index idx_sku_sn on tb_sku(sn);

再次执行相同的SQL语句，耗时大大减小：

select * from tb_sku where sn = '100000003145001'\G;

我们明显会看到，sn字段建立了索引之后，查询性能大大提升。建立索引前后，查询耗时都不是一个数 量级的。

8.6.2 最左前缀法则

如果索引了多列（联合索引），要遵循最左前缀法则。最多前缀法则指的是从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列，索引将会全部失效（后面的字段索引失效）。

以tb_user表为例，查看tb_user所创建的索引

show index from tb_user;

在tb_user表中，有一个联合索引,这个联合索引涉及三个字段，顺序分别是profession、age、status

对于最左前缀法则指的是，查询时，最左变的列，也就是profession必须存在，否则索引全部失效。而且中间不能跳过某一列，否则该列后面的索引全部失效。下面是案例演示:

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0';

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31;

explain select * from tb_user where profession = '软件工程';

只要联合索引最左边字段profession存在，索引就会生效，只不过索引的长度不同。通过上面三组测试可以推出行对应的索引长度

explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0';

explain select * from tb_user where status = '0';

上面几组测试，索引并未生效，原因是不满足最左前缀法则，联合索引最左边的列profession不存在.

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and status = '0';

上述的SQL查询时，存在profession字段，最左边的列是存在的，索引满足最左前缀法则的基本条 件。但是查询时，跳过了age这个列，所以后面的列索引是不会使用的，也就是索引部分生效，所以索 引的长度就是47。

思考题

当执行SQL语句:

explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0' and profession = '软件工程'；

时，是否满足最左前缀法则，走不走 上述的联合索引，索引长度？

满足最左前缀法则，索引长度54，联合索引时生效的

注意：

最左前缀法则中指的是最左边的列，是指在查询时，联合索引的最左的字段（也就是第一个字段）必须存在，与我们编写SQL时，条件编写的先后顺序无关.

8.6.3 范围查询

在联合索引中，出现范围查询(>,<),范围查询有责的列索引失效

explain
select *
from tb_user
where profession = '软件工程'and age > 30and status= '0';

当使用范围>或者<时，走联合索引，但是索引长度为49，就说明范围右边的status字段没有走索引的。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age >= 30 and
status = '0';

索引长度为54，就说明所有的字段都是走索引的。

所以在业务情况下，尽可能使用类似于>= 或 <=这类范围查询，避免使用<或>

8.6.4 索引失效情况

8.6.4.1索引列运算

不要在索引列上进行运算操作，索引将失效

在tb_user表中,还有一个单列索引phone

show index from tb_user;

A.根据phone字段进行等值匹配查询时，索引生效

explain select * from tb_user where phone = '17799990015';

B.当根据phone字段进行函数运算操作之后，索引失效

explain select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '15';

8.6.4.2 字符串不加括号

字符串类型字段使用时，不加引号，索引失效

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status
= '0';
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status
= 0;

explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
explain select * from tb_user where phone = 17799990015;

字符串不加单引号，对于查询结果没有什么影响，但是数据库存在隐式类型转换，索引失效

8.6.4.3 模糊查询

如果仅仅时尾部模糊查询，索引不会失效，如果是头部模糊匹配，索引失效

由于下面查询语句中，都是根据profession字段查询，符合最左前缀法则，联合索引是可以生效的， 我们主要看一下，模糊查询时，%加在关键字之前，和加在关键字之后的影响。

explain select * from tb_user where profession like '软件%';
explain select * from tb_user where profession like '%工程';
explain select * from tb_user where profession like '%工%';

在like模糊查询中，在关键字后面加上%，索引可以生效，如果在关键字前面加上%，索引将会失效.

8.6.4.4 or连接条件

用ir分隔开的条件，如果or前的条件中的列有索引，后面的列没有索引，那么设计的索引都不会生效

explain select * from tb_user where id = 10 or age = 23;

explain select * from tb_user where phone = '17799990017' or age = 23;

对age建立索引

create index idx_user_age on tb_user(age);

再次执行上面的SQL语句

explain select * from tb_user where id = 10 or age = 23;
explain select * from tb_user where phone = '17799990017' or age = 23;

or两则都由索引时，索引才会生效

8.6.4.5 数据分布影响

如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。

explain select * from tb_user where phone >= '17799990005';
explain select * from tb_user where phone >= '17799990015';

相同的SQL语句，只是传入的字段值不同，最终的执行计划也完全不一样，这是为 什么呢？

因为MySQL在查询时，会评估使用索引的效率与走全表扫描的效率，如果走全表扫描更快，则放弃索引，走全表扫面。因为索引是用来索引少量数据的，如果通过索引返回大批量的数据，则不如走全表扫描来的快，此时索引就会失效。

is null 与 is not null 操作是否走索引

执行下面的SQL：

explain select * from tb_user where profession  is null;
explain select * from tb_user where profession is not null;

一模一样的SQL语句，先后执行了两次，结果查询计划是不一样的，为什么会出现这种 现象，这是和数据库的数据分布有关系。查询时MySQL会评估，走索引快，还是全表扫描快，如果全表 扫描更快，则放弃索引走全表扫描。 因此，is null 、is not null是否走索引，得具体情况具体 分析，并不是固定的。

8.6.5 SQL提示

删除 idx_user_age, idx_email 索引

drop index idx_user_age on tb_user;
drop index idx_email on tb_user;

A.执行SQL：

explain select * from tb_user where profession = '软件工程';

B.执行SQL，创建profession的单列索引

create index idx_user_pro on tb_user(profession);

C.创建索引后，再次执行A中的SQL语句

MySQL最终选择了idx_user_pro_age_sta索引

在查询的时候，自己指定使用哪个索引，可以借助MySQl的SQL提示完成

SQL提示，是优化数据库的一种重要手段，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

1）use index : 建议MySQL使用哪一个索引完成此次查询（仅仅是建议，mysql内部还会再次进行评估）

explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

2)ignore index : 忽略指定的索引.

explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

3. force index : 强制使用索引

explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

8.6.6 覆盖索引

尽量使用覆盖索引，减少使用select *

覆盖索引是指 查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中全部都能够找到

explain select id, profession from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0';
explain select id,profession,age, status from tb_user where profession = '软件工程'
and age = 31 and status = '0' ;
explain select id,profession,age, status, name from tb_user where profession = '软
件工程' and age = 31 and status = '0' ;
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status
= '0';

Extra	含义
Using where, Using index	查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中找到，所以不需要徽标查询数据
Using index condition	查找使用了索引，但是需要回表查询数据

因为，在tb_user表中有一个联合索引idx_user_pro_age_sta,该索引关联了三个字段profession、age、status，而这个索引是一个二级索引，所以叶子节点下面挂的是一行的主键id。所以当我们查询返回数据在id。所以当我们查询返回当前的数据在id、profession、age、status之中，则直接走二级索引直接返回数据。如果超出这个范围，就需要拿到主键id，再去扫描聚集索引，再获取额外的数据，这个过程就是回表。而我们如果一直使用select * 查询返回所有字段值，很容易就会造成回表查询（除非是根据主键查询，此时智慧扫描聚集索引）

执行过程:

A.表结构及索引示意图:

id是主键，是一个聚集索引。name字段建立了普通索引，是一个二级索引（辅助索引）

B. 执行SQL：

select * from tb_user where id = 2;

根据id查询，直接走聚集索引查询，一次性索引扫描，直接返回数据，性能高。

C.执行SQL：

select id,name from tb_user where name = 'Arm';

虽然是根据name字段查询，查询二级索引，但是由于查询返回的字段为id, name, 在name的二级索引中，这两个值都是可以直接获取到的，因为覆盖索引，所以不需要回表查询，性能高。

D、执行SQL：

select id,name,gender from tb_user where name = 'Arm';

由于在name的二级索引中，不包含gender，所以，需要两次索引扫描，也就是需要回表查询，性能相对较差一点

思考题：

一张表，有四个字段（id,username, password, status） 由于数据量大，需要对以下SQL语句进行优化，该如何进行才是最优方案：

select id,username,password from tb_user where username = 'gege';

针对username和password建立联合索引,可以避免出现回表查询

create index idx_user_name_pass on tb_user(username, password);

8.6.7 前缀索引

当字段类型为字符串（varchar，text，longtext等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO， 映像查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提升索引效率。

1）语法

create index idx_xxxx on table_name(column(n));

示例：

为tb_user表的email字段，建立长度为5的前缀索引

create index idx_email_5 tb_user(email(5))

2).前缀长度

可以根据索引的选择性决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选恶行越高查询效率越高，唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

select count(distinct email) / count(*) from tb_user ;
select count(distinct substring(email,1,5)) / count(*) from tb_user ;

3）前缀索引的查询流程

8.6.8 单列索引与联合索引

单列索引：一个索引值包含单个列。

联合索引：一个索引值包含多个列。

tb_user表中目前的索引情况：

explain select id,phone,name from tb_user where phone
= '17799990010' and name = '韩信';

and连接的两个字段phone、name上都是单列索引的，但是最终mysql只会选择一个索引，只能走一个字段的索引，此时是回表查询。

创建一个phone和name字段的联合索引执行计划:

create unique index idx_phone_name on tb_user(phone, name);

查询时，走了联合索引，在联合索引中包含phone、name的信息，在叶子节点下面挂的是对应的主键id，所以无需回表查询。

8.7 索引设计原则

1)针对数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引

2)针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索引

3)尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高

4)如果是字符串的字段，字段的长度较长，可以针对字段的特点，建立前缀索引。

5）尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率.

6)要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率.

7)如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好的确定哪个索引最有效的用于查询

9.SQL优化

9.1 插入数据

9.1.1 insert

一次性插入多条数据，三个优化方面

insert into tb_test values(1,'tom');
insert into tb_test values(2,'cat');
insert into tb_test values(3,'jerry');

1. 优化方案一

批量插入数据

insert into tb_test values(1, 'Tom'), (2, 'Cat'), (3, 'Jerry');

2)优化方案二

手动控制事务

start transaction;
insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');
insert into tb_test values(4,'Tom'),(5,'Cat'),(6,'Jerry');
insert into tb_test values(7,'Tom'),(8,'Cat'),(9,'Jerry');
commit;

3）优化方案三

主键顺序插入，性能要高于乱序插入

主键乱序插入 : 8 1 9 21 88 2 4 15 89 5 7 3
主键顺序插入 : 1 2 3 4 5 7 8 9 15 21 88 89

9.1.2 大批量插入数据

大批量导入数据使用load命令

执行命令:

-- 客户端连接服务端时，加上参数 -–local-infile
mysql –-local-infile -u root -p
-- 设置全局参数local_infile为1，开启从本地加载文件导入数据的开关
set global local_infile = 1;
-- 执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中
load data local infile '/root/sql1.log' into table tb_user fields
terminated by ',' lines terminated by '\n' ;

示例演示：

A.创建表结构

create table `tb_user`(`id` int(11) not null auto_increment,`username` varchar(50) not null,`password` varchar(50) not null,`name` varchar(20) not null,`birthday` date default null,`sex` char(1) default null,primary key(`id`),unique key `unique_user_username` (`username`)
) engine = innodb default charset = utf8;

B.创建参数

-- 客户端连接服务器，加上参数 --local-infile
mysql --local-infile -u root -p
-- 设置全局参数local_infile,开启从本地加载文件导入数据的开关
set global local_infile = 1;

C.load加载数据

load data local infile '/root/sql/load_user_100w_sort.sql' into table
tb_usertest fields terminated by ',' lines terminated by '\n';

9.2 主键优化

主键顺序插入的性能高于乱序插入的，具体原因，主键该如何设计

1)数据组织方式

在InnoDB存储引擎中，表数据都是根据主键顺序组织存放的，这种方式的表称为索引组织表

行数据，都是存储在聚集索引的叶子节点上的，InnoDB存储逻辑结构图：

在InnoDB引擎中，数据行记录在逻辑结构page页中的，而每一个页的大小是固定的，默认16k。一个页中所存储的行也是有限的，如果插入的数据行row在该页存储不小， 将会存储到下一页，页与页之间通过指针连接。

2）页分裂

页可以为空，也可以填充一半，也可以填充100%，每个页面2-N行数据（如果一行数据过大，会溢出），根据主键排列。

A.主键顺序插入效果

①.从磁盘中申请页，主键顺序插入

②.第一页没有满，继续往第一页插入

③.当第一个页写满之后，再写入第二个页，页与页之间会通过指针连接

④.当第二页写满了，再往第三页写入

B.主键乱序插入效果

①.假如1#，2#页都已经写满了，存放如图所示的数据

②.此时再插入id为50的记录

索引结构是有顺序的。按照顺序，应该存储在47之后。

但是47所在的1#页，已经写满了，存储不了50对应的数据了，那么此时会开辟一个新的页3#。

但是并不会直接奖50存入3#页，而是会将1#页后一半的数据，移动到3#页，插入50.

移动数据，并插入id为50的数据之后，那么此时，这三个页面之间的数据是有问题的。1#的下一个页，应该是3#，3#的下一页是2#。所以，需要重新设置链表指针。

上述的这种现象，称之为“页分裂”，是比较耗费时间的操作。

3）页合并

目前表中的已有数据的索引结构（叶子节点）如下：

当删除数据时，实际上记录没有被物理删除，只是记录被标记（flaged）为删除并且他的空间变得允许被其他记录声明使用。

继续删除2#的数据记录

当页中删除的记录达到MENGE_THRESHOLD(默认为页的50%)，InnoDB会开始寻找最靠近的页（前或后）看看是否可以将两个页合并以优化空间使用.

删除数据，并将页合并之后，再次插入新的数据21，则直接插入3#页

上述现象称之为“页合并”

MERGE_THRESHOLD：合并页的阈值，可以自己设置，在创建表或者创建索引时指定。

4).索引设计原则

• 满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度.
• 插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用AUTO_INCREMENT自增主键
• 尽量不要选择UUID做主键或者是其他自然主键，如身份证号
• 业务操作时，避免对主键的修改.

9.3 order by优化

MySQL的排序，有两种方式：

Using filesort：通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后再排序缓冲区sortbuffer中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫FileSort排序

Using index：通过有序索引顺序扫描返回有序数据，这种情况即为using index，不需要额外排序，操作效率高。

对于以上的两种排序方式，Using index的性能高，而Using filesort性能低，我们再优化排序操作时，尽量要优化为Using index

测试：

A、数据准备

删除tb_user建立的部分索引

drop index idx_user_phone on tb_user;
drop index idx_user_phone_name on tb_user;
drop index idx_user_name on tb_user;

B、执行排序SQL

explain select id, age, phone from tb_user order by age;

explain select id, age, phone from tb_user order by age, phone;

由于age，name都没有索引，出现Using filesort，排序性能比较低

C、创建索引

create index idx_user_age_phone_aa on tb_user(age, phone);

D、创建索引后，根据age,phone进行升序排序

explain select id, age, phone from tb_user order by age;

explain select id, age, phone from tb_user order by age, phone;

建立索引之后，再次进行排序查询，就由原来的Using filesort， 变为了 Using index，性能 就是比较高的了。

E、创建索引后，根据age，phone进行降序排序

explain select id, age, phone from tb_user order by age desc, phone desc;

Backward index scan 反向索引扫描

MySQL8支持降序索引

F、根据phone、age进行升序排序，phone在前，age在后

explain select id, age, phone from tb_user order by phone, age;

不遵循最左前缀法则就会出现Using filesort

F、根据age，phone进行降序一个升序，一个降序

explain select id,age,phone from tb_user order by age asc, phone desc;

一个升序，一个降序，此时 就会出现Using filesort。

为了解决上述问题，我们可以创建一个索引，这个联合索引中age升序排序，phone倒序排列

G、创建联合索引（age升序排列，phone倒序排列）

create index idx_user_age_phone_phone_aa on tb_user(age asc, phone desc);

H、然后再次执行如下SQL

explain select id,age,phone from tb_user order by age asc, phone desc;

升序/降序联合索引结构图示:

order by优化原则：

A、根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时，也遵循最左前缀法则。

B、尽量使用覆盖索引。

C、多字段排序，一个升序一个降序，此时需要注意联合索引在创建时的规则（ASC/DESC）

D、如果不可避免的出现filesort，大数据量排序时，可以适当增大排序缓冲区大小sort_buffer_size(默认256k)

9.4 group by优化

分组操作主要看索引对于分组操作的影响

首先我们先将tb_user表的索引全部删除掉

drop index idx_user_pro_age_sta on tb_user;
drop index idx_email_5 on tb_user;
drop index idx_user_age_phone_aa on tb_user;
drop index idx_user_age_phone_ad on tb_user; 

在没有索引的情况下执行查询计划:

explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ;

针对profession，age，status创建一个联合索引。

create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession, age, status);

紧接着，再执行前面相同的SQL查看执行计划

explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ;

执行下面的分组SQL：

explain select profession,count(*) from tb_user group by profession, age;

explain select age,count(*) from tb_user group by age;

仅仅根据age分组，就会出现Using tempoary；而如果是根据profession，age两个字段相同分组，则不会出现Using temporary，原因是因为对于分组操作，在联合索引中，也是符最左前缀法则

在分组操作中，性能优化：

A、通过索引来提高效率

B、索引的使用要满足最左前缀法则

9.5 limit优化

在数据量比较大时，如果进行limit分页查询，在查询时，越往后，分页查询效率越低

select * from tb_sku limit 0, 10;

select * from tb_sku limit 1000000, 10;

select * from tb_sku limit 5000000, 10;

select * from tb_sku limit 9000000, 10;

测试发现：越往后，分页效率越低，这就是分页查询的问题所在

因为，当在进行分页查询时，如果执行limit2000000,10，此时需要MySQL排序前2000010记录，仅仅返回2000000-2000010记录，查询排序的代价非常大

优化思路：一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提升性能，可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化

explain select * from tb_sku t, (select id from tb_sku order byid limit 2000000, 10) a where t.id = a.id;

9.6 count优化

9.6.1 概述

select count(*) from tb_user;

数据量很大执行count操作时，是非常耗时的。

• MyISAM引擎把一张表的总行数存在磁盘上，因此执行count(*)的时候会直接返回这个数字，效率很高，但是如果是带条件的count，MyISAM也慢。
• InnoDB引擎就麻烦了，他执行count(*)的时候，需要把数据一行行地从引擎里面读取出来，然后累积计数。

如果说要大幅度提升InnoDB表的count效率，主要的优化思路：自己计数（可以借助于redis这样的数据库进行，但是如果是带条件的count又比较麻烦了）

9.6.2 count用法

count()是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果count函数的参数不是NULL，累计值就加1，否则不加，最后返回累计值。

用法：count(*)、count(主键)、count(字段)、count(数字)

count用法	含义
count(主键)	InnoDB引擎会遍历整张表，把一行的主键id值取出来，返回给服务层。服务层拿到主键后，直接按行进行累加（主键不可能为null）
count(字段)	没有not null约束：InnoDB引擎遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，服务层判断是否为null，不为null，计数累加。 又not null 约束：InnnoDB引擎会便利整张表把每一行的字段都取出来，返回给服务层，直接按行进行累加。
count(数字)	InnoDB引擎遍历整张表但不取值，服务层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，直接按行进行累加
count(*)	InnoDB引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加

按照效率排序的话，count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count()，所以尽 量使用 count()。

9.7 update优化

我们主要需要注意一下update语句执行时的注意事项

update course set name = 'javaEE' where id = 1;

当我们在执行删除的SQL语句时，会锁定id为1的这一行数据，然后事务提交之后，行锁释放。

但是当我们在执行如下SQL时

update course set name = 'SpringBoot' where name = 'PHP';

当我们开启多个事务，再执行上述SQL时，我们发现行锁升级为表锁，导致update语句的性能大大降低

InnoDB的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为表锁。

10.视图/存储过程/触发器

数据准备

create table student(id   int auto_increment comment '主键ID' primary key,name varchar(10) null comment '姓名',no   varchar(10) null comment '学号'
)comment '学生表';INSERT INTO student (name, no) VALUES ('黛绮丝', '2000100101');
INSERT INTO student (name, no) VALUES ('谢逊', '2000100102');
INSERT INTO student (name, no) VALUES ('殷天正', '2000100103');
INSERT INTO student (name, no) VALUES ('韦一笑', '2000100104');create table course(id int auto_increment comment '主键ID' primary key,name varchar(10) null comment '课程名称'
)comment '课程表';INSERT INTO course (name) VALUES ('Java');
INSERT INTO course (name) VALUES ('PHP');
INSERT INTO course (name) VALUES ('MySQL');
INSERT INTO course (name) VALUES ('Hadoop');create table student_course(id int auto_increment comment '主键' primary key,studentid int not null comment '学生ID',courseid  int not null comment '课程ID',constraint fk_courseid foreign key (courseid) references course (id),constraint fk_studentid foreign key (studentid) references student (id)
)comment '学生课程中间表';INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (1, 1);
INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (1, 2);
INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (1, 3);
INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (2, 2);
INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (2, 3);
INSERT INTO student_course (studentid, courseid) VALUES (3, 4);

10.1 视图

10.1.1介绍

视图是一种虚拟存在的表，视图中的数据并不在数据库中真实存在，行和列数据来自定义视图的查询中的表，并且使用视图时动态生成。

视图只保存了查询的SQL逻辑，不保存查询的结果，所以沃恩创建视图的时候，主要的工作就落在这条SQL查询语句上

10.1.2 语法

1）创建

create [or replace] view 视图名称[(列表名称)] AS select 语句[with[cascaded | local] check option];

2. 查询

查看创建视图语句: show create view 视图名称;
查看视图数据: select * from 视图名称……；

3）修改

方式一：
create [or replace] view 视图名称[(列名列表)] as select语句
[with [cascaded | local] check option]
方式二：
alter view 视图名称[(列名列表) as select语句 [with [cascaded | local] check option ]

4. 删除

drop view [if exists] 视图名称 [,视图名称] …

演示示例

-- 创建视图
create or replace view stu_v_1 as 
select id, name from student where id <= 10;-- 查询视图
show create view stu_v_1;select * from stu_v_1;
select * from stu_v_1 where id < 3;-- 修改视图
create or replace view stu_v_1 as
select id, name, no from student where id <= 10;alter view stu_v_1 as 
select id, name from student where id <= 10;-- 删除视图
drop view if exists stu_v_1;

能不能用视图插入数据、更新数据?

create or replace view stu_v_1 as
select id, name from student where id <= 10;select * from stu_v_1;insert into stu_v_1 values(6, 'Tom');insert into stu_v_1 values(17, 'Tom22');

id为6和17的数据都是可以成功插入的。但是我们执行查询，查询出来的数据，却没有id为17的记录。

因为我们在创建视图时，指定的条件为id<=10, id为17的数据，是不符合条件的，所以没有查询出来，但是这条数据确实已经成功的插入到基表中。

如果定义视图时制定了条件，再执行插入、修改、删除数据必须满足条件才能操作，否则不能操作

10.1.3 检查选项

当使用with check option子句创建视图时，MySQL会通过视图检查正在更改的每个行，列如，插入，更新，删除，以使其符合视图的定义。MySQL允许基于另外一个视图创建视图，它还会检查依赖视图中的规则以保持一致性。为了确定插件的范围，mysql提供了两个选项：cascaded 和 local，默认值为cascaded

1）cascaded 级联

v2视图是基于v1视图的，如果在v2视图创建的时候指定了检查选项为cascaded，但是v1视图创建时并未指定检查选项。则在执行时，不仅会检查v2，还会级联检查v2的关联视图v1.

2）local 本地

比如，v2视图是基于v1视图的，如果在v2视图创建的时候指定了检查选项local，但是v1视图未指定检查选项。则在执行检查时，只会检查v2，不会检查v2的关联视图。

10.1.4 视图的更新

要使视图可更新，视图中的行与基础表中的行之间必须存在一对一的关系。如果视图包含以下任何一项，则该视图不可更新：

A、聚合函数或窗口函数(sum()、min()、max()、count()等)

B、distinct

C、group by

D、having

E、union或者 union all

实例演示:

create view stu_v_count as select count(*) from student;

上述视图中，只有单行单列的数据，如果我们对这个视图进行更新或插入，将会报错

insert into stu_v_count values(10);

10.1.5视图作用

1)、简单

视图不仅可以简化用户对数据的理解，也可以简化其他的操作，那些经常使用的查询可以被定义未视图，从而使得用户不必为以后的操作每次指定全部条件。

2）、安全

数据库可以授权，但不能授权到数据库特定行和特定列上。通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据

3）数据独立

试图可以帮助用户屏蔽真实表结构变化带来的影响。

10.1.6 案例

1）、为保障数据表的安全性，开发人员在操作tb_user表时，只能看到用户的基本字段，屏蔽手机号和邮箱两个字段

create view tb_user_view as select id, name, profession, age, gender,
status, createtime from tb_user;select * from tb_user_view;

2).查询每个学生所选修的课程（三张表联查）

create view tb_stu_course_view as select s.name student_name, s.no student_no,
c.name course_name from student s, student_course sc, course c where s.id
= sc.studentid and sc.courseid = c.id;select * from tb_stu_course_view;

10.2存储过程

10.2.1 介绍

存储过程是事先经过编译并存储在数据库的一段SQL语句的集合，调用存储过程可以简化应用开发人员的很多工作，减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，对于提高数据处理的效率是有好处的。存储过程思想简单，就是数据库SQL数据层面的代码封装与重用。

• 封装，复用：把某一业务SQL封装在存储过程中，需要用到的时候直接调用即可
• 可以接受参数，也可以返回数据：在存储过程中可以接受参数也可以接受返回值
• 减少网络交互，效率提升：如果涉及多条SQL，每执行一次都是一次网络传输。封装在存储过程中，我们只需要网路交互一次就可以了。

10.2.2 基本语法

1. 创建

create procedure 存储过程([参数列表])
begin -- SQL语句
end;

2. 调用

call 名称 ([ 参数 ]);

3)查看

select * from information_schema.routines where routine_schema
='xxx'; -- 查询指定数据库的存储过程及状态信息

4)删除

drop procedure [if exists] 存储过程名称;

注意

在命令行中，知心话创建存储国臣的SQL时，需要通过关键字delimiter指定SQL语句的结束语

演示示例：

-- 存储过程基本语法
-- 创建
create procedure p1()
begin select count(*) from student;
end;-- 调用
call p1();-- 查看
select * from information_schema.routines
where routine_schema = 'leo';show create procedure p1;-- 删除
drop procedure if exists p1;

10.2.3 变量

在MySQL中变量分为三种类型：系统变量、用户自定义变量、局部变量。

10.2.3.1 系统变量

系统变量是MySQL服务器提供，不是用户定义的，属于服务器层面。分为全局变量（GLOBAL）、会话变量（SESSION）。

1）查看系统变量

show [session | global] variables; -- 查看所有系统变量
show [session | global] variables like '......'; -- 可以通过
like模糊匹配的方式查找变量
select @@[session | global] 系统变量; -- 查看指定变量的值

2）设置系统变量

set [session | global] 系统变量名 = 值;
set @@[sesssion | global] 系统变量名 = 值;

注意

如果没有你指定session/global，默认是session， 会话变量

mysql服务启动之后，所设置的全局参数会失效，要想不失效，可以在/etc/my.cnf中配置

A、全局变量(global):全局变量针对所有的会话。

B、会话变量(session):会话变量针对单个会话，在两以恶搞会话窗口就不生效了

演示示例：

-- 查看系统变量
show session variables;show session variables like 'auto%';
show global variables like 'auto%';select @@global.autocommit;
select @@session.autocommit;-- 设置系统变量
set session autocommit = 1;insert into course(id, name) values(6, 'ES');set global autocommit = 0;set @@global.autocommit;

10.2.3.2 用户定义变量

用户定义变量 是用户根据需要自己定义的变量，用户变量不同提前声明，在用的时候直接使用“@变量名”使用就可以，起作用域为当前连接。

1）赋值

方式一：

set @var_name = expr [, @var_name = ecpr] …；
set @var_name := expr [, @var_name := expr]…；

方式二：

select @var_name := expr [, @var_name := expr]…；
select 字段名 insert @var_name from 表名;

2. 使用

select @var_name;

注意: 用户定义的变量无需对其进行声明或初始化，只不过获取到的值为NULL。

演示示例：

-- 赋值
set @myname = 'leo';
set @myage := 10;
set @mygender := '男', @myhobby := 'java';select @mycolor := 'red';
select count(*) into @mycount from tb_user;-- 使用
select @myname, @myage, @mygender, @myhobby;select @mycolor , @mycount;select @abc;

10.2.3.3 局部变量

局部变量 是根据需要定义的在局部生效的变量，访问之前，需要declare声明。可用作存储过程内的局部变量和输入变量，局部变量的范围是在其内声明的begin…end块。

1）声明

declare 变量名 变量类型 [default ...];

变量类型就是数据库字段类型：int、bigint、char、varchar、date、time等。

2）赋值

set 变量名 = 值;
set 变量名 := 值;
select 字段名 into 变量名 from 表名 ...;

演示示例:

-- 声明局部变量 -declare
-- 赋值
create procedure p2()
begin declare stu_count int default 0;select count(*) into stu_count from student;select stu_count;
end;call p2();

10.2.4 if

1）介绍

if用于用于条件判断，具体的语法结构为：

if 条件1 then
……
elseif 条件2 then -- 可选
……
else -- 可选
……
end if;

2）案例

根据定义的分数score变量，判定当前分数对应的等级。

• score >= 85分，等级为优秀。
• score >= 60分 且 score < 85分，等级为及格。
• score < 60分，等级为不及格。

create procedure p3()
begindeclare score int default 58;declare result varchar(10);if score >= 85 thenset result := '优秀';elseif score >= 60 thenset result := '及格';elseset result := '不及格';end if;select result;
end;
call p3();
DROP PROCEDURE IF EXISTS p3;

10.2.5 参数

参数的类型，主要分为以下三种: in、out、inout，具体的含义如下：

类型	含义	备注
in	该类参数作为输入，也就是需要调用时传入值	默认
out	该参数作为输出，也就是该参数可以作为返回值
inout	既可以作为输入参数，也可以作为输出参数

用法：

create procedure 存储过程名称([in/out/inout 参数名 参数类型])
begin-- SQL语句
end;

2. 案例一

根据传入参数score，判定当前分数对应的分数等级，并返回。

score >= 85分，等级为优秀。

score >= 60分 且 score < 85分，等级为及格。

score < 60分，等级为不及格。

create procedure p4(in score int, out result varchar(10))
beginif score >= 85 thenset result := '优秀';elseif score >= 60 thenset result := '及格';else set result := '不及格';end if;
end;call p4(18, @result);
select @result;

3. 案例二：

将传入的200分制的分数，进行换算，换算成百分制，然后返回。

create procedure p5(inout score double)
beginset score := score * 0.5;
end;set @score = 198;
call p5(@score);select @score;

10.2.6 case

1)语法:

语法一:

-- 含义：当case_value的值为when_value1,执行statement_list1，当值为
when_value2时,执行statement_list2，否则就执行statement_list
case case_valuewhen when_values then statement_list1[when when_value2 then statement_list2]...[else statement_list]
end case;

语法二:

casewhen search_condition1 then statement_list1[when search_condition1 then statement_list2]...[else statement_list]
end case; 

2)案例

根据传入的月份，判定月份所属的季节。

1-3月份，为第一季度 4-6月份，为第二季度 7-9月份，为第三季度 10-12月份，为第四季度

create procedure p6(in month int)
begindeclare result varchar(10);casewhen month >= 1 and month <= 3 then set result := '第一季度';when month >= 4 and month <= 6 then set result := '第二季度';when month >= 7 and month <= 9 then set result := '第三季度';when month >= 10 and month <= 12 then set result := '第四季度';else set result := '非法参数';end case;select concat('您输入的月份为: ', month, ', 所属的季度为: ', result);
end;call p6(16);

判断多个条件可以用and或or来连接

10.2.7 while

1. 语法:

while 条件 dosql逻辑...
end while;

2)案例:

计算从1累加到n

create procedure p7(in n int)
begindeclare total int default 0;while n > 0 doset total := total + n;set n := n - 1;end while;select total;
end;call p7(100);

10.2.8 repeat

1. 语法:

repeat是具有条件的循环控制语句,当满足until生命条件的时候，则退出循环。

repeatSQL逻辑util 条件
end repeat;

2. 案例：

计算从1累加到n的值，n为传入的参数值。(使用repeat实现)

create procedure p8(in n int)
begindeclare total int default 0;repeatset total := total + n;set n := n - 1;until n <= 0end repeat;select total;
end;call p8(101);
call p8(100);

10.2.9 loop

1)语法：

loop实现简单的循环，如果不在SQL逻辑中增加退出循环的条件，可以用来实现简单的死循环。loop可以配合两个语句使用:

leave:配合循环使用，退出循环

iterate:必须在循环中，作用时跳过当前循环剩下的语句，直接进入下一次循环

[begin_label:] loopSQL逻辑...
end loop [end_label];

leave label; -- 退出指定标记的循环体
iterate label -- 直接进入下一次循环

上述语法中出现的begin_label, end_label, label 指的是我们所自定义的标记

2. 案例一

计算从1累加到n的值， n为传入的参数值.

create procedure p9(in n int)
begindeclare total int default 0;sum:loopif n <= 0 thenleave sum;end if;set total := total + n;set n := n - 1;end loop sum;select total;
end;
call p9(100);

3. 案例二

计算从1到n之间的偶数累加的值，n为传入的参数值。

create procedure p10(in n int)
begindeclare total int default 0;sum:loopif n <= 0 thenleave sum;end if;if n % 2 = 1 thenset n := n - 1;end if;set total := total + n;set n := n - 1;end loop sum;select total;
end;call p10(100);

10.2.10 游标

1)语法：

游标是用来存储查询结果集的数据类型，在存储过程和函数中可以使用游标对结果集进行循环处理。游标的使用包括游标的声明、open、fetch和close，其语法分别如下。

A、声明游标

declare 游标名称 cursor for 查询语句;

B、打开游标

open 游标名称;

C、获取游标记录

fetch 游标名称 into 变量 [, 变量]；

D、关闭游标

close 游标名称；

2）案例

根据传入的参数uage，来查询用户表tb_user中，所有的用户年龄小于等于uage的用户姓名(name)和专业(profession),并将用户的姓名和专业插入到所创建的一张新表(id, name, profession)中。

-- 逻辑：
-- A.声明游标，存储查询结果集
-- B.准备：创建表结构
-- C.开启游标
-- D.获取游标中的记录
-- E.插入数据到新表中
-- F.插入数据到新表中