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高频 SQL 50 题（基础版） - 学习计划 - 力扣（LeetCode）全球极客挚爱的技术成长平台
基础篇
1. 概述
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
D ataB ase（DB）
数据库管理系统
操纵和管理数据库的大型软件
D ataB ase M anagement S ystem (DBMS)
SQL
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
S tructured Q uery L anguage (SQL)
而目前主流的关系型数据库管理系统的市场占有率排名如下（2022）：
Oracle：大型 的收费 数据库，Oracle公司产品，价格昂贵。
MySQL：开源免费 的中小型 数据库，后来Sun公司收购了MySQL，而Oracle又收购了Sun公司。目前Oracle推出了收费版本的MySQL，也提供了免费的社区版本。
SQL Server：Microsoft 公司推出的收费 的中型 数据库，C#、.net等语言常用。
PostgreSQL：开源免费 的中小型 数据库。
DB2：IBM公司的大型 收费 数据库产品。
SQLLite：嵌入式的微型数据库。Android内置的数据库采用的就是该数据库。
MariaDB：开源免费 的中小型 数据库。是MySQL数据库的另外一个分支、另外一个衍生产品，与MySQL数据库有很好的兼容性。
而不论我们使用的是上面的哪一个关系型数据库，最终在操作时，都是使用SQL语言来进行统一操作，因为我们前面讲到SQL语言，是操作关系型数据库的 统一标准 。所以即使我们现在学习的是MySQL，假如我们以后到了公司，使用的是别的关系型数据库，如：Oracle、DB2、SQLServer，也完全不用担心，因为操作的方式都是一致的。
官方： https://www.mysql.com/
MySQL官方提供了两种不同的版本：
社区版本（MySQL Community Server）
商业版本（MySQL Enterprise Edition）
方式一 ：使用MySQL提供的客户端命令行工具
方式二 ：使用系统自带的命令行工具执行指令
1 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
[]内为可选参数，如果需要连接远程的MySQL，需要加上这两个参数来指定远程主机IP、端口，如果连接本地的MySQL，则无需指定这两个参数。
eg：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 C:\Users\GGW_2021>mysql -u root -p
注意： 使用这种方式进行连接时，需要安装完毕后配置PATH环境变量。
概念 ：建立在关系模型基础上，由多张相互连接的二维表组成的数据库。
而所谓二维表，指的是由行和列组成的表，如下图（就类似于Excel表格数据，有表头、有列、有行，还可以通过一列关联另外一个表格中的某一列数据）。我们之前提到的MySQL、Oracle、DB2、SQLServer这些都是属于关系型数据库，里面都是基于二维表存储数据的。简单说，基于二维表存储数据的数据库就成为关系型数据库，不是基于二维表存储数据的数据库，就是非关系型数据库 。
特点：
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，具体的结构图下:
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 S tructured Q uery L anguage，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通用语法以及分类
在学习具体的SQL语句之前，先来了解一下SQL语言的同于语法。
1). SQL语句可以单行或多行书写，以分号;结尾。
2). SQL语句可以使用 空格 / 缩进 来增强语句的可读性。
3). MySQL数据库的SQL语句不区分大小写 ，关键字建议使用大写 。
4). 注释：
SQL语句，根据其功能，主要分为四类：DDL、DML、DQL、DCL。
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
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) 。
1、 查询所有数据库
2、 查询当前数据库
查看案例 SELECT DATABASE();这条语句的作用是返回当前连接的默认数据库的名称。如果没有默认数据库，它将返回NULL。这可以在多数据库环境中快速确认当前的操作上下文，确保数据库查询或操作被正确地应用到预期的数据库上。简而言之，它用来查看当前你正在哪个数据库下操作。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 mysql> use my_db_01
3、 创建数据库
1 create database [ if not exists ] 数据库名 [ default charset 字符集 ] [ collate 排序规则 ] ;
查看案例 A. 创建一个itcast数据库, 使用数据库默认的字符集。
在同一个数据库服务器中，不能创建两个名称相同的数据库，否则将会报错。if not exists 参数来解决这个问题，数据库不存在, 则创建该数据库，如果存在，则不创建。
1 create database if not extists itcast;
B. 创建一个itheima数据库，并且指定字符集。
1 create database itheima default charset utf8mb4;
4、 删除数据库
1 drop database [ if exists ] 数据库名;
如果删除一个不存在的数据库，将会报错。此时，可以加上参数 if exists ，如果数据库存在，再执行删除，否则不执行删除。
5、 切换数据库
我们要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，否则是不能操作的。比如，切换到itcast数据库，执行如下SQL：
表操作-查询创建
1). 查询当前数据库所有表
比如,我们可以切换到sys这个系统数据库,并查看系统数据库中的所有表结构。
2). 查看指定表结构
通过这条指令，我们可以查看到指定表的字段，字段的类型、是否可以为NULL，是否存在默认值等信息。
查看案例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 mysql> desc tb_user;
3). 查询指定表的建表语句
查看案例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 mysql> show create table tb_user;
通过这条指令，主要是用来查看建表语句的，而有部分参数我们在创建表的时候，并未指定也会查询到，因为这部分是数据库的默认值，如：存储引擎、字符集等
4). 创建表结构
1 2 3 4 5 6 7 CREATE TABLE 表名(1 字段1 类型 [COMMENT 字段1 注释 ],2 字段2 类型 [COMMENT 字段2 注释 ],3 字段3 类型 [COMMENT 字段3 注释 ],
查看案例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 mysql> create table tb_user (
表操作-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。
1). 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
(-2^63，2^63-1)
(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)
查看案例 1 2 3 4 5 1). 年龄字段 -- 不会出现负数, 而且人的年龄不会太大
2). 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 与 varchar 都可以描述字符串，char是定长字符串，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的性能会更高些。
查看案例 1 2 3 4 5 6 7 8 1). 用户名 username ------> 长度不定, 最长不会超过50
3). 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
查看案例 1 2 3 4 5 1). 生日字段 birthday
表操作-案例
设计一张员工信息表，要求如下：
查看答案 1 2 3 4 5 6 7 8 9 create table emp(int comment '编号' ,varchar (10 ) comment '工号' ,varchar (10 ) comment '姓名' ,char (1 ) comment '性别' ,'年龄' ,char (18 ) comment '身份证号' ,date comment '入职时间' '员工表' ;
SQL语句编写完毕之后，就可以在MySQL的命令行中执行SQL，然后也可以通过 desc 指令查询表结构信息：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 mysql> desc emp;
表结构创建好了，里面的name字段是varchar类型，最大长度为10，也就意味着如果超过10将会报错，如果我们想修改这个字段的类型或修改字段的长度该如何操作呢？接下来再来讲解DDL语句中，如何操作表字段
表操作-修改
1). 添加字段
1 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)
1 ALTER TABLE emp ADD nickname varchar (20 ) COMMENT '昵称' ;
2). 修改数据类型
1 ALTER TABLE 表名 MODIFY 字段名 新数据类型 (长度);
3). 修改字段名和字段类型
1 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字段修改为username，类型为varchar(30)
1 ALTER TABLE emp CHANGE nickname username varchar (30 ) COMMENT '昵称' ;
4). 删除字段
1 ALTER TABLE 表名 DROP 字段名;
案例: 将emp表的字段username删除
1 ALTER TABLE emp DROP username;
5). 修改表名
1 ALTER TABLE 表名 RENAME TO 新表名;
案例: 将emp表的表名修改为 employee
1 ALTER TABLE emp RENAME TO employee;
表操作-删除
1). 删除表
1 DROP TABLE [ IF EXISTS ] 表名;
可选项 IF EXISTS ，代表只有表名存在时才会删除该表，表名不存在，则不执行删除操作(如果不加该参数项，删除一张不存在的表，执行将会报错)。
案例: 如果tb_user表存在，则删除tb_user表
1 DROP TABLE IF EXISTS tb_user;
2). 删除指定表, 并重新创建表
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。
添加数据（INSERT）
修改数据（UPDATE）
删除数据（DELETE）
1). 给指定字段添加数据
1 INSERT INTO 表名 (字段名1 , 字段名2 , ...) VALUES (值1 , 值2 , ...);
案例: 给employee表所有的字段添加数据 ；
查看employee表结构 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 +-----------+------------------+------+-----+---------+-------+
1 2 insert into employee(id,workno,name,gender,age,idcard,entrydate)values (1 ,'1' ,'Itcast' ,'男' ,10 ,'123456789012345678' ,'2000-01-01' );
案例: 给employee表所有的字段添加数据执行如下SQL，添加的年龄字段值为-1。
1 2 insert into employee(id,workno,name,gender,age,idcard,entrydate)values (1 ,'1' ,'Itcast' ,'男' ,-1 ,'123456789012345678' ,'2000-01-01' );
执行上述的SQL语句时，报错了，具体的错误信息如下：
1 1264 - Out of range value for column 'age' at row 1
因为 employee 表的age字段类型为 tinyint，而且还是无符号的 unsigned ，所以取值只能在0-255 之间
2). 给全部字段添加数据
1 INSERT INTO 表名 VALUES (值1 , 值2 , ...);
案例：插入数据到employee表，具体的SQL如下：
1 insert into employee values (2 ,'2' ,'张无忌' ,'男' ,18 ,'123456789012345670' ,'2005-01-01' );
3). 批量添加数据
1 INSERT INTO 表名 (字段名1 , 字段名2 , ...) VALUES (值1 , 值2 , ...), (值1 , 值2 , ...), (值1 , 值2 , ...) ;
1 INSERT INTO 表名 VALUES (值1 , 值2 , ...), (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：
1 2 3 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，应该在字段的规定范围内。
修改数据的具体语法为:
1 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itheima
1 update employee set name = 'itheima' where id = 1 ;
B. 修改id为1的数据, 将name修改为小昭, gender修改为 女
1 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
1 update employee set entrydate = '2008-01-01' ;
注意事项:
删除数据的具体语法为：
1 DELETE FROM 表名 [ WHERE 条件 ] ;
案例:A. 删除gender为女的员工
1 delete from employee where gender = '女' ;
B. 删除所有员工
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)。
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
在一个正常的业务系统中，查询操作的频次是要远高于增删改的，当我们去访问企业官网、电商网站，在这些网站中我们所看到的数据，实际都是需要从数据库中查询并展示的。而且在查询的过程中，可能还会涉及到条件、排序、分页等操作。
那么，本小节主要学习的就是如何进行数据的查询操作。 我们先来完成如下数据准备工作:
数据准备 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 drop table if exists employee;create table emp(int comment '编号' ,varchar (10 ) comment '工号' ,varchar (10 ) comment '姓名' ,char (1 ) comment '性别' ,'年龄' ,char (18 ) comment '身份证号' ,varchar (50 ) comment '工作地址' ,date comment '入职时间' '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' );
准备完毕后，我们就可以看到emp表中准备的16条数据。接下来，我们再来完成DQL语法的学习。
DQL 查询语句，语法结构如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 SELECT FROM WHERE GROUP BY HAVING ORDER BY
我们在讲解这部分内容的时候，会将上面的完整语法进行拆分，分为以下几个部分：
基本查询（不带任何条件）
条件查询（WHERE）
聚合函数（count、max、min、avg、sum）
分组查询（group by）
排序查询（order by）
分页查询（limit）
在基本查询的DQL语句中，不带任何的查询条件，查询的语法如下：
1). 查询多个字段
1 SELECT 字段1 , 字段2 , 字段3 ... FROM 表名 ;
注意 : * 号代表查询所有字段，在实际开发中尽量少用（不直观、影响效率）。
2). 字段设置别名
1 SELECT 字段1 [ AS 别名1 ] , 字段2 [ AS 别名2 ] ... FROM 表名;
1 SELECT 字段1 [ 别名1 ] , 字段2 [ 别名2 ] ... FROM 表名;
3). 去除重复记录
1 SELECT DISTINCT 字段列表 FROM 表名;
案例：A. 查询指定字段 name, workno, age并返回
1 select name,workno,age from emp;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 +-----------+--------+------+
B. 查询返回所有字段
1 select id ,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate from emp;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
C. 查询所有员工的工作地址,起别名
1 select workaddress as '工作地址' from emp;
1 2 select workaddress '工作地址' from emp;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 +--------------+
D. 查询公司员工的上班地址有哪些(不要重复)
1 select distinct workaddress '工作地址' from emp;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 +--------------+
1). 语法
1 SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件列表 ;
2). 条件
常用的比较运算符如下:
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
是NULL
常用的逻辑运算符如下:
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
案例:A. 查询年龄等于 88 的员工
1 select * from emp where age = 88 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
B. 查询年龄小于 20 的员工信息
1 select * from emp where age < 20 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
C. 查询年龄小于等于 20 的员工信息
1 select * from emp where age <= 20 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
D. 查询没有身份证号的员工信息
1 select * from emp where idcard is null ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 +------+--------+-----------+--------+------+--------+-------------+------------+
E. 查询有身份证号的员工信息
1 select * from emp where idcard is not null ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
F. 查询年龄不等于 88 的员工信息
1 2 select * from emp where age != 88 ;select * from emp where age <> 88 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
G. 查询年龄在15岁(包含) 到 20岁(包含)之间的员工信息
1 2 3 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 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
H. 查询性别为 女 且年龄小于 25岁的员工信息
1 select * from emp where gender = '女' and age < 25 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
I. 查询年龄等于18 或 20 或 40 的员工信息
1 2 select * from emp where age = 18 or age = 20 or age = 40 ;select * from emp where age in (18 ,20 ,40 );
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
_ %：
J. 查询姓名为两个字的员工信息
1 select * from emp where name like '__' ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 +------+--------+--------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
K. 查询身份证号最后一位是X的员工信息
1 2 select * from emp where idcard like '%X' ;select * from emp where idcard like '_________________X' ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
1). 介绍
2). 常见的聚合函数
函数
功能
count
统计数量
max
最大值
min
最小值
avg
平均值
sum
求和
3). 语法
1 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. 统计该企业员工数量
1 2 select count (* ) from emp; select count (idcard) from emp;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 mysql> select count(*) from emp; -- 统计的是总记录数
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：
1 select count (1 ) from emp;
查看输出 1 2 3 4 5 6 +----------+
对于count(*) 、count(字段)、 count(1) 的具体原理，我们在进阶篇中SQL优化部分会详细讲解，此处大家只需要知道如何使用
B. 统计该企业员工的平均年龄
1 select avg (age) from emp;
查看输出 1 2 3 4 5 6 +----------+
C. 统计该企业员工的最大年龄
1 select max (age) from emp;
查看输出 1 2 3 4 5 6 +----------+
D. 统计该企业员工的最小年龄
1 select min (age) from emp;
查看输出 1 2 3 4 5 6 +----------+
E. 统计西安地区员工的年龄之和
1 select sum (age) from emp where workaddress = '西安' ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 +----------+
1). 语法
1 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
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
1 select gender, count (* ) from emp group by gender ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 +--------+----------+
B. 根据性别分组 , 统计男性员工 和 女性员工的平均年龄
1 select gender, avg (age) from emp group by gender ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 +--------+----------+
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
1 2 select workaddress, count (* ) address_count from emp where age < 45 group by workaddress having address_count >= 3 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 +-------------+---------------+
D. 统计各个工作地址上班的男性及女性员工的数量
1 select workaddress, gender, count (* ) '数量' from emp group by gender, workaddress;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 +-------------+--------+--------+
排序在日常开发中是非常常见的一个操作，有升序排序，也有降序排序。
1). 语法
1 SELECT 字段列表 FROM 表名 ORDER BY 字段1 排序方式1 , 字段2 排序方式2 ;
2). 排序方式
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. 根据年龄对公司的员工进行升序排序
1 2 select * from emp order by age asc ;select * from emp order by age;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
B. 根据入职时间, 对员工进行降序排序
1 select * from emp order by entrydate desc ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
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
1 select * from emp order by age asc , entrydate desc ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
分页操作在业务系统开发时，也是非常常见的一个功能，我们在网站中看到的各种各样的分页条，后台都需要借助于数据库的分页操作。
1). 语法
1 SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT 起始索引, 查询记录数 ;
注意事项:
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。
案例:A. 查询第1页员工数据, 每页展示10条记录
1 2 select * from emp limit 0 ,10 ;select * from emp limit 10 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
B. 查询第2页员工数据, 每页展示10条记录 --------> (页码-1)*页展示记录数
1 select * from emp limit 10 ,10 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
1). 查询年龄为20,21,22,23岁的女员工信息。
1 select * from emp where gender = '女' and age in (20 ,21 ,22 ,23 );
查看输出 1 2 3 4 5 6 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
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。
1 2 select * from emp where gender = '男' and ( age between 20 and 40 ) and name like '___' ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
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。
1 select gender, count (* ) from emp where age < 60 group by gender;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 +--------+----------+
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。
1 select name , age from emp where age <= 35 order by age asc , entrydate desc ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 +-----------+------+
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。
1 2 3 select * from emp where gender = '男' and age between 20 and 40 order by age asc , entrydate asc 5 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
在讲解DQL语句的具体语法之前，我们已经讲解了DQL语句的完整语法，及编写顺序，接下来，我们要来说明的是DQL语句在执行时的执行顺序，也就是先执行那一部分，后执行那一部分。
验证：
1 select name, age from emp where age > 15 order by age asc ;
在查询时，我们给emp表起一个别名 e，然后在select 及 where中使用该别名。
1 select e.name , e.age from emp e where e.age > 15 order by age asc ;
执行上述SQL语句后，我们看到依然可以正常的查询到结果，此时就说明： from 先执行, 然后 where 和 select 执行。那 where 和 select 到底哪个先执行呢?
此时，此时我们可以给select后面的字段起别名，然后在 where 中使用这个别名，然后看看是否可以执行成功
1 select e.name ename, e.age eage from emp e where eage > 15 order by age asc ;
执行上述SQL报错了: ERROR 1054 (42S22): Unknown column ‘eage’ in ‘where clause’
由此我们可以得出结论: from 先执行，然后执行 where ， 再执行select 。
接下来，我们再执行如下SQL语句，查看执行效果：
1 select e.name ename, e.age eage from emp e where e.age > 15 order by eage asc ;
结果执行成功。 那么也就验证了: order by 是在select 语句之后执行的。
综上所述，我们可以看到DQL语句的执行顺序为： from … where … group by …having … select … order by … limit …
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
1). 查询用户
1 select * from mysql.user;
查看输出
其中 Host代表当前用户访问的主机, 如果为localhost, 仅代表只能够在当前本机访问，是不可以远程访问的。User代表的是访问该数据库的用户名。在MySQL中需要通过Host和User来唯一标识一个用户。
2). 创建用户
1 CREATE USER '用户名' @'主机名' IDENTIFIED BY '密码' ;
3). 修改用户密码
1 ALTER USER '用户名' @'主机名' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '新密码' ;
4). 删除用户
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itcast, 只能够在当前主机localhost访问, 密码123456;
1 create user 'itcast' @'localhost' identified by '123456' ;
B. 创建用户heima, 可以在任意主机访问该数据库, 密码123456;
1 create user 'heima' @'%' identified by '123456' ;
C. 修改用户heima的访问密码为1234;
1 alter user 'heima' @'%' identified with mysql_native_password by '1234' ;
D. 删除 itcast@localhost 用户
1 drop user 'itcast' @'localhost' ;
权限
说明
ALL, ALL PRIVILEGES
所有权限
SELECT
查询数据
INSERT
插入数据
UPDATE
修改数据
DELETE
删除数据
ALTER
修改表
DROP
删除数据库/表/视图
CREATE
创建数据库/表
上述只是简单罗列了常见的几种权限描述，其他权限描述及含义，可以直接参考官方文档 。
1). 查询权限
1 SHOW GRANTS FOR '用户名' @'主机名' ;
2). 授予权限
1 GRANT 权限列表 ON 数据库名.表名 TO '用户名' @'主机名' ;
3). 撤销权限
1 REVOKE 权限列表 ON 数据库名.表名 FROM '用户名' @'主机名' ;
注意事项：
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 ‘heima’@‘%’ 用户的权限
1 show grants for 'heima' @'%' ;
B. 授予 ‘heima’@‘%’ 用户itcast数据库所有表的所有操作权限
1 grant all on itcast.* to 'heima' @'%' ;
C. 撤销 ‘heima’@‘%’ 用户的itcast数据库的所有权限
1 revoke all on itcast.* from 'heima' @'%' ;
3. 函数
函数 是指一段可以直接被另一段程序调用的程序或代码。 也就意味着，这一段程序或代码在MySQL中已经给我们提供了，我们要做的就是在合适的业务场景调用对应的函数完成对应的业务需求即可。 那么，函数到底在哪儿使用呢？
我们先来看两个场景：
1). 在企业的OA或其他的人力系统中，经常会提供的有这样一个功能，每一个员工登录上来之后都能够看到当前员工入职的天数。 而在数据库中，存储的都是入职日期，如 2000-11-12，那如果快速计算出天数呢？2). 在做报表这类的业务需求中,我们要展示出学员的分数等级分布。而在数据库中，存储的是学生的分数值，如98/75，如何快速判定分数的等级呢？其实，上述的这一类的需求呢，我们通过MySQL中的函数都可以很方便的实现 。
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。
MySQL中内置了很多字符串函数，常用的几个如下：
函数
功能
CONCAT(S1,S2,…Sn)
字符串拼接，将S1，S2，… Sn拼接成一个字符串
LOWER(str)
将字符串str全部转为小写
UPPER(str)
将字符串str全部转为大写
LPAD(str,n,pad)
左填充，用字符串pad对str的左边进行填充，达到n个字符串长度
RPAD(str,n,pad)
右填充，用字符串pad对str的右边进行填充，达到n个字符串长度
TRIM(str)
去掉字符串头部和尾部的空格
SUBSTRING(str,start,len)
返回从字符串str从start位置起的len个长度的字符串
演示如下：A. concat : 字符串拼接
1 select concat('Hello' , ' MySQL' );
查看输出 1 2 3 4 5 6 +----------------------------+
B. lower : 全部转小写
查看输出 1 2 3 4 5 6 +----------------+
C. upper : 全部转大写
查看输出 1 2 3 4 5 6 +----------------+
D. lpad : 左填充
1 select lpad('01' , 5 , '-' );
查看输出 1 2 3 4 5 6 +--------------------+
E. rpad : 右填充
1 select rpad('01' , 5 , '-' );
查看输出 1 2 3 4 5 6 +--------------------+
F. trim : 去除头尾空格
1 select trim (' Hello MySQL ' );
查看输出 1 2 3 4 5 6 +-----------------------+
G. substring : 截取子字符串
1 select substring ('Hello MySQL' ,1 ,4 );
查看输出 1 2 3 4 5 6 +------------------------------+
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
1 update emp set workno = lpad(workno, 5 , '0' );
查看输出 原数据：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
处理完毕后, 具体的数据为:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 +------+--------+-----------+--------+------+--------------------+-------------+------------+
常见的数值函数如下：
函数
功能
CEIL(x)
向上取整
FLOOR(x)
向下取整
MOD(x,y)
返回x/y的模
RAND()
返回0~1内的随机数
ROUND(x,y)
求参数x的四舍五入的值，保留y位小数
演示如下：A. ceil：向上取整
查看输出 1 2 3 4 5 6 +-----------+
B. floor：向下取整
查看输出 1 2 3 4 5 6 +------------+
C. mod：取模
查看输出 1 2 3 4 5 6 +----------+
D. rand：获取随机数
查看输出 1 2 3 4 5 6 +---------------------+
E. round：四舍五入
查看输出 1 2 3 4 5 6 +----------------+
案例：
1 select lpad(round(rand()* 1000000 , 0 ), 6 , '0' );
查看输出 1 2 3 4 5 6 +-----------------------------------------+
常见的日期函数如下：
函数
功能
CURDATE()
返回当前日期
CURTIME()
返回当前时间
NOW()
返回当前日期和时间
YEAR(date)
获取指定date的年份
MONTH(date)
获取指定date的月份
DAY(date)
获取指定date的日期
DATE_ADD(date, INTERVAL expr type)
返回一个日期/时间值加上一个时间间隔expr后的时间值
DATEDIFF(date1,date2)
返回起始时间date1和 结束时间date2之间的天数
演示如下：A. curdate：当前日期
查看输出 1 2 3 4 5 6 +------------+
B. curtime：当前时间
查看输出 1 2 3 4 5 6 +-----------+
C. now：当前日期和时间
查看输出 1 2 3 4 5 6 +---------------------+
D. YEAR , MONTH , DAY：当前年、月、日
1 2 3 select YEAR (now());select MONTH (now());select DAY (now());
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 mysql> select YEAR(now());
E. date_add：增加指定的时间间隔
1 select date_add(now(), INTERVAL 70 YEAR );
查看输出 1 2 3 4 5 6 +------------------------------------+
F. datediff：获取两个日期相差的天数
1 select datediff('2021-10-01' , '2021-12-01' );
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 mysql> select datediff('2021-10-01', '2021-12-01');
案例：
1 2 select name, datediff(curdate(), entrydate) as 'entrydays' from emp order by entrydays desc ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 +-----------+-----------+
流程函数也是很常用的一类函数，可以在SQL语句中实现条件筛选，从而提高语句的效率。
函数
功能
IF(value , t , f)
如果value为true，则返回t，否则返回 f
IFNULL(value1 , value2)
如果value1不为空，返回value1，否则返回value2
CASE WHEN [ val1 ] THEN [res1] … ELSE [ default ] END
如果val1为true，返回res1，… 否则返回default默认值
CASE [ expr ] WHEN [ val1 ] THEN [res1] … ELSE [ default ] END
如果expr的值等于val1，返回 res1，… 否则返回default默认值
演示如下：A. if
1 select if(false , 'Ok' , 'Error' );
查看输出 1 2 3 4 5 6 +--------------------------+
B. ifnull
1 2 3 select ifnull('Ok' ,'Default' );select ifnull('' ,'Default' );select ifnull(null ,'Default' );
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 mysql> select ifnull('Ok','Default');
C. case when then else end
1 2 3 4 5 6 7 8 select 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;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 +-----------+--------------+
案例:
导入数据 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 create table score(int comment 'ID' ,varchar (20 ) comment '姓名' ,int comment '数学' ,int comment '英语' ,int comment '语文' '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 );
具体的SQL语句如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 select case when math >= 85 then '优秀' when math >= 60 then '及格' else '不及格' end )'数学' ,case when english >= 85 then '优秀' when english >= 60 then '及格' else '不及格' end ) '英语' ,case when chinese >= 85 then '优秀' when chinese >= 60 then '及格' else '不及格' end ) '语文' from score;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 +------+------+-----------+--------+--------+
MySQL的常见函数我们学习完了，那接下来，我们就来分析一下，在前面讲到的两个函数的案例场景，思考一下需要用到什么样的函数来实现?
1). 数据库中，存储的是入职日期，如 2000-01-01，如何快速计算出入职天数呢？ -------->查看答案
datediff
2). 数据库中，存储的是学生的分数值，如98、75，如何快速判定分数的等级呢？ ---------->查看答案
case ... when ...
4. 约束
4.1 概述与演示
概念：约束是作用于表中字段上的规则，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
约束
描述
关键字
非空约束
限制该字段的数据不能为null
NOT NULL
唯一约束
保证该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，如果未指定该字段的值，则采用默认值
DEFAULT
检查约束(8.0.16版本 之后)
保证字段值满足某一个条件
CHECK
外键约束
用来让两张表的数据之间建立连接，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。
上面我们介绍了数据库中常见的约束，以及约束涉及到的关键字，那这些约束我们到底如何在创建表、修改表的时候来指定呢，接下来我们就通过一个案例，来演示一下。
案例需求： 根据需求，完成表结构的创建。需求如下：
字段名
字段含 义
字段类型
约束条件
约束关键字
id
ID唯一 标识
int
主键，并且自动增长
PRIMARY KEY, AUTO_INCREMENT
name
姓名
varchar(10)
不为空，并且唯一
NOT NULL , UNIQUE
age
年龄
int
大于0，并且小于等 于120
CHECK
status
状态
char(1)
如果没有指定该值， 默认为1
DEFAULT
gender
性别
char(1)
无
对应的建表语句为：
1 2 3 4 5 6 7 CREATE TABLE tb_user(int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT 'ID唯一标识' ,varchar (10 ) NOT NULL UNIQUE COMMENT '姓名' ,int check (age > 0 && age <= 120 ) COMMENT '年龄' ,char (1 ) default '1' COMMENT '状态' ,char (1 ) COMMENT '性别'
在为字段添加约束时，我们只需要在字段之后加上约束的关键字即可，需要关注其语法。我们执行上面的SQL把表结构创建完成，然后接下来，就可以通过一组数据进行测试，从而验证一下，约束是否可以生效。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 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' );
上面，我们是通过编写SQL语句的形式来完成约束的指定，那加入我们是通过图形化界面来创建表结构时，又该如何来指定约束呢？ 只需要在创建表的时候，根据我们的需要选择对应的约束即可。
navicat :
MySQL从8.0.16版本开始支持CHECK约束，并且navicat好像无法使用图形化工具添加check
4.2 外键约束
外键：用来让两张表的数据之间建立连接，从而保证数据的一致性和完整性。
左侧的emp表是员工表，里面存储员工的基本信息，包含员工的ID、姓名、年龄、职位、薪资、入职日期、上级主管ID、部门ID，在员工的信息中存储的是部门的ID dept_id，而这个部门的ID是关联的部门表dept的主键id，那emp表的dept_id就是外键, 关联的是另一张表的主键。
注意：目前上述两张表，只是在逻辑上存在这样一层关系；在数据库层面，并未建立外键关联，
没有数据库外键关联的情况下，能够保证一致性和完整性呢，我们来测试一下。
准备数据 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 drop table if exists dept;create table dept(int auto_increment comment 'ID' primary key,varchar (50 ) not null comment '部门名称' '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' );drop table if exists emp;create table emp(int auto_increment comment 'ID' primary key,varchar (50 ) not null comment '姓名' ,int comment '年龄' ,varchar (20 ) comment '职位' ,int comment '薪资' ,date comment '入职时间' ,int comment '直属领导ID' ,int comment '部门ID' '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 );
接下来，我们可以做一个测试，删除id为1的部门信息。
1 delete from dept where id = 1 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 mysql> select * from dept;
结果，我们看到删除成功，而删除成功之后，部门表不存在id为1的部门，而在emp表中还有很多的员工，关联的为id为1的部门，此时就出现了数据的不完整性。 而要想解决这个问题就得通过数据库的外键约束。
1). 添加外键
1 2 3 4 5 CREATE TABLE 表名(CONSTRAINT ] [外键名称] FOREIGN KEY (外键字段名) REFERENCES 主表 (主表列名)
1 ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名称 FOREIGN KEY (外键字段名) 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。
1 alter table emp add constraint fk_emp_dept_id foreign key (dept_id) references dept(id);
添加了外键约束之后，我们再到dept表(父表)删除id为1的记录，然后看一下会发生什么现象。 此时将会报错，不能删除或更新父表记录，因为存在外键约束。
2). 删除外键
1 ALTER TABLE 表名 DROP FOREIGN KEY 外键名称;
案例：删除emp表的外键fk_emp_dept_id。
1 alter table emp drop foreign key fk_emp_dept_id;
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:
行为
说明
NO ACTION
当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则不允许删除/更新。 (与 RESTRICT 一致) 默认行为
RESTRICT
当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则不允许删除/更新。 (与 NO ACTION 一致) 默认行为
CASCADE
当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有，则也删除/更新外键在子表中的记录。
SET NULL
当在父表中删除对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则设置子表中该外键值为null（这就要求该外键允许取null）。
SET DEFAULT
父表有变更时，子表将外键列设置成一个默认的值 (Innodb不支持)
具体语法为:
1 2 ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名称 FOREIGN KEY (外键字段) REFERENCES ON UPDATE CASCADE ON DELETE CASCADE;
演示如下：
由于NO ACTION 是默认行为，我们前面语法演示的时候，已经测试过了，就不再演示了，这里我们再演示其他的两种行为：CASCADE、SET NULL。
1). CASCADE
1 2 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
1 update dept set id = 6 where id = 1 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 mysql> select * from dept;
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。
在一般的业务系统中，不会修改一张表的主键值。
B. 删除父表id为6的记录
1 delete from dept where id = 6 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 mysql> select * from dept;
我们发现，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
1 2 alter table emp add constraint fk_emp_dept_id foreign key (dept_id) references dept(id) on update set null on delete set null ;
接下来，我们删除id为1的数据，看看会发生什么样的现象。
1 delete from dept where id = 1 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 mysql> select * from dept;
我们发现父表的记录是可以正常的删除的，父表的数据删除之后，再打开子表 emp，我们发现子表emp的dept_id字段，原来dept_id为1的数据，现在都被置为NULL了。
这就是SET NULL这种删除/更新行为的效果。
5. 多表查询
我们之前在讲解SQL语句的时候，讲解了DQL语句，也就是数据查询语句，但是之前讲解的查询都是单表查询，而本章节我们要学习的则是多表查询操作，主要从以下几个方面进行讲解。
5.1 多表关系
项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在着各种联系，基本上分为三种：
案例: 部门 与 员工的关系在多的一方建立外键，指向一的一方的主键
navicat 查看ER图：
案例: 学生 与 课程的关系
对应的SQL脚本 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 create table student(int auto_increment primary key comment '主键ID' ,varchar (10 ) comment '姓名' ,no varchar (10 ) comment '学号' '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(int auto_increment primary key comment '主键ID' ,varchar (10 ) comment '课程名称' '课程表' ;insert into course values null , 'Java' ), null , 'PHP' ), null , 'MySQL' ) ,null , 'Hadoop' );create table student_course(int auto_increment comment '主键' primary key,int not null comment '学生ID' ,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)'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 );
案例: 用户 与 用户详情的关系
对应的SQL脚本 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 create table tb_user(int auto_increment primary key comment '主键ID' ,varchar (10 ) comment '姓名' ,int comment '年龄' ,char (1 ) comment '1: 男 , 2: 女' ,char (11 ) comment '手机号' '用户基本信息表' ;create table tb_user_edu(int auto_increment primary key comment '主键ID' ,varchar (20 ) comment '学历' ,varchar (50 ) comment '专业' ,varchar (50 ) comment '小学' ,varchar (50 ) comment '中学' ,varchar (50 ) comment '大学' ,int unique comment '用户ID' ,constraint fk_userid foreign key (userid) references tb_user(id)'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_eduvalues 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
1). 删除之前 emp, dept表的测试数据
查看脚本 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 create table dept(int auto_increment comment 'ID' primary key,varchar (50 ) not null comment '部门名称' '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' );create table emp(int auto_increment comment 'ID' primary key,varchar (50 ) not null comment '姓名' ,int comment '年龄' ,varchar (20 ) comment '职位' ,int comment '薪资' ,date comment '入职时间' ,int comment '直属领导ID' ,int comment '部门ID' '员工表' ;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 );
dept表共6条记录，emp表共17条记录。
多表查询就是指从多张表中查询数据。
原来查询单表数据，执行的SQL形式为：select * from emp;select * from emp , dept;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 +----+-----------+------+--------------------+--------+------------+-----------+---------+----+-----------+
此时,我们看到查询结果中包含了大量的结果集，总共102条记录，而这其实就是员工表emp所有的记录 (17) 与 部门表dept所有记录 (6) 的所有组合情况，这种现象称之为笛卡尔积。
接下来，就来简单介绍下笛卡尔积。
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。
而在多表查询中，我们是需要消除无效的笛卡尔积 的，只保留两张表关联部分的数据。
在SQL语句中，如何来去除无效的笛卡尔积呢？ 我们可以给多表查询加上连接查询的条件即可。
1 select * from emp , dept where emp.dept_id = dept.id;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 +----+-----------+------+--------------------+--------+------------+-----------+---------+----+-----------+
而由于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
连接查询：
内连接：相当于查询A、B交集部分数据
外连接：
左外连接：查询左表所有数据，以及两张表交集部分数据
右外连接：查询右表所有数据，以及两张表交集部分数据
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
内连接查询的是两张表交集部分的数据。(也就是绿色部分的数据)
内连接的语法分为两种: 隐式内连接、显式内连接。先来学习一下具体的语法结构。
1). 隐式内连
1 SELECT 字段列表 FROM 表1 , 表2 WHERE 条件 ... ;
2). 显式内连接
1 SELECT 字段列表 FROM 表1 [ INNER ] JOIN 表2 ON 连接条件 ... ;
INNER JOIN选择两个表中存在匹配关系的行。只有当在连接的两个表中找到相匹配的行时，这些行才会出现在查询结果中。如果一行在一个表中有匹配，而在另一个表中没有匹配，则该行不会出现在结果集中。
它的主要作用是明确指出要执行的是内连接操作，有助于提高SQL语句的可读性，特别是对于SQL语句的维护和理解而言。然而，从功能角度来看，无论是否明确写出INNER，结果都是一样的。
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)dept.id
1 2 3 4 select emp.name , dept.name from emp , dept where emp.dept_id = dept.id ;select e.name,d.name from emp e , dept d where e.dept_id = d.id;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 +-----------+-----------+
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 …dept.id
1 2 3 4 select e.name, d.name from emp e inner join dept d on e.dept_id = d.id;select e.name, d.name from emp e join dept d on e.dept_id = d.id;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 +-----------+-----------+
表的别名:
注意事项: 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
5.4 外连接
外连接分为两种，分别是：左外连接 和 右外连接。具体的语法结构为：
1). 左外连接
1 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。【蓝 + 绿】
2). 右外连接
1 SELECT 字段列表 FROM 表1 RIGHT [ OUTER ] JOIN 表2 ON 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。 【黄 + 绿】
案例:A. 查询emp表的所有数据, 和对应的部门信息dept.id
1 2 3 select * * E.* * * , d.name from emp e left outer join dept d on e.dept_id = d.id;select * * E.* * * , d.name from emp e left join dept d on e.dept_id = d.id;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 +----+-----------+------+--------------------+--------+------------+-----------+---------+-----------+
B. 查询dept表的所有数据, 和对应的员工信息(右外连接)dept.id
1 2 3 select d.* , * * E.* * * from emp e right outer join dept d on e.dept_id = d.id;select d.* , * * E.* * * from dept d left outer join emp e on e.dept_id = d.id;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 +----+-----------+------+-----------+------+--------------------+--------+------------+-----------+---------+
注意事项：日常开发使用时，更偏向于左外连接 。
5.5 自连接
自连接查询，顾名思义，就是自己连接自己，也就是把一张表连接查询多次。我们先来学习一下自连接的查询语法：
1 SELECT 字段列表 FROM 表A 别名A JOIN 表A 别名B ON 条件 ... ;
而对于自连接查询，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
1 2 select a.name , b.name from emp a , emp b where a.managerid = b.id;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 +-----------+-----------+
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
1 2 select a.name '员工' , b.name '领导' from emp a left join emp b on a.managerid = b.id;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 +-----------+-----------+
注意事项:
对于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集。
1 2 3 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 会将全部的数据直接合并在一起，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.
1 2 3 select * from emp where salary < 5000 union all select * from emp where age > 50 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 +----+-----------+------+--------------+--------+------------+-----------+---------+
发现 鹿杖客 出现了两次
union all查询出来的结果，仅仅进行简单的合并，并未去重。
1 2 3 select * from emp where salary < 5000 union select * from emp where age > 50 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 +----+-----------+------+--------------+--------+------------+-----------+---------+
union 联合查询，会对查询出来的结果进行去重处理。
注意：
1 2 3 select * from emp where salary < 5000 union select name from emp where age > 50 ;
1 ERROR 1222 (21000): The used SELECT statements have a different number of columns
这个是对的
1 2 3 select id from emp where salary < 5000 union select name from emp where age > 50 ;
查看输出
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 +-----------+
5.6 子查询
1). 概念
1 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。
2). 分类
根据子查询位置，分为：
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 “销售部” 部门ID
1 select id from dept where name = '销售部' ;
②. 根据 “销售部” 部门ID, 查询员工信息
1 select * from emp where dept_id = (select id from dept where name = '销售部' );
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 +----+-----------+------+--------------+--------+------------+-----------+---------+
B. 查询在 “方东白” 入职之后的员工信息
①. 查询 方东白 的入职日期
1 select entrydate from emp where name = '方东白' ;
②. 查询指定入职日期之后入职的员工信息
1 select * from emp where entrydate > (select entrydate from emp where name = '方东白' );
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 +----+-----------+------+--------+--------+------------+-----------+---------+
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。
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
ANY
子查询返回列表中，有任意一个满足即可
SOME
与ANY等同，使用SOME的地方都可以使用ANY
ALL
子查询返回列表的所有值都必须满足
案例:A. 查询 “销售部” 和 “市场部” 的所有员工信息
①. 查询 “销售部” 和 “市场部” 的部门ID
1 select id from dept where name = '销售部' or name = '市场部' ;
②. 根据部门ID, 查询员工信息
1 2 select * from emp where dept_id in (select id from dept where name = '销售部' or name = '市场部' );
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 +----+-----------+------+-----------------+--------+------------+-----------+---------+
B. 查询比 财务部 所有人工资都高的员工信息
①. 查询所有 财务部 人员工资
1 2 3 select id from dept where name = '财务部' ;select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = '财务部' );
②. 比 财务部 所有人工资都高的员工信息
1 2 select * from emp where salary > all ( select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = '财务部' ) );
查看输出 C. 查询比研发部其中任意一人工资高的员工信息
①. 查询研发部所有人工资
1 select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = '研发部' );
②. 比研发部其中任意一人工资高的员工信息
1 2 select * from emp where salary > any ( select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = '研发部' ) );
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 +----+-----------+------+-----------------+--------+------------+-----------+---------+
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:A. 查询与 “张无忌” 的薪资及直属领导相同的员工信息 ;
①. 查询 “张无忌” 的薪资及直属领导
1 select salary, managerid from emp where name = '张无忌' ;
②. 查询与 “张无忌” 的薪资及直属领导相同的员工信息 ;
1 2 select * from emp where (salary,managerid) = (select salary, managerid from emp where name = '张无忌' );
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 +----+-----------+------+-----------------+--------+------------+-----------+---------+
子查询返回的结果是多行多列，这种子查询称为表子查询。
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
①. 查询 “鹿杖客” , “宋远桥” 的职位和薪资
1 select job, salary from emp where name = '鹿杖客' or name = '宋远桥' ;
②. 查询与 “鹿杖客” , “宋远桥” 的职位和薪资相同的员工信息
1 2 select * from emp where (job,salary) in ( select job, salary from emp where name = '鹿杖客' or name = '宋远桥' );
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 +----+-----------+------+--------+--------+------------+-----------+---------+
B. 查询入职日期是 “2006-01-01” 之后的员工信息 , 及其部门信息
①. 入职日期是 “2006-01-01” 之后的员工信息
1 select * from emp where entrydate > '2006-01-01' ;
②. 查询这部分员工, 对应的部门信息;
1 2 select * * E.* * * , d.* from (select * from emp where entrydate > '2006-01-01' ) e left join dept d on e.dept_id = d.id ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 +----+-----------+------+--------+--------+------------+-----------+---------+------+-----------+
5.7 多表查询案例
数据环境准备 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 create table salgrade(int ,int ,int '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 );
数据表回顾：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 mysql> select * from emp;
在这个案例中，我们主要运用上面所讲解的多表查询的语法，完成以下的12个需求即可，而这里主要涉及到的表就三张：emp员工表、dept部门表、salgrade薪资等级表 。
1). 查询员工的姓名、年龄、职位、部门信息 （隐式内连接）emp.dept_id = dept.id
1 select e.name , e.age , e.job , d.name from emp e , dept d where e.dept_id = d.id;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 +-----------+------+--------------------+-----------+
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）emp.dept_id = dept.id
1 2 3 select e.name , e.age , e.job , d.name from emp e inner join dept d on e.dept_id = d.id where e.age < 30 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 +-----------+------+--------------------+-----------+
3). 查询拥有员工的部门ID、部门名称emp.dept_id = dept.id
1 select distinct d.id , d.name from emp e , dept d where e.dept_id = d.id;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 +----+-----------+
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)emp.dept_id = dept.id
1 2 select * * E.* * * , d.name from emp e left join dept d on e.dept_id = d.id where e.age > 40 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 +----+-----------+------+--------------+--------+------------+-----------+---------+-----------+
5). 查询所有员工的工资等级emp.salary >= salgrade.losal and emp.salary <= salgrade.hisal
1 2 3 4 5 6 select * * E.* * * , s.grade , s.losal, s.hisal from emp e , salgrade s where e.salary >= s.losal and e.salary <= s.hisal;select * * E.* * * , s.grade , s.losal, s.hisal from emp e , salgrade s where e.salary between s.losal and s.hisal;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 +----+-----------+------+--------------------+--------+------------+-----------+---------+-------+-------+-------+
6). 查询 “研发部” 所有员工的信息 及 工资等级emp.salary between salgrade.losal and salgrade.hisal , emp.dept_id = dept.iddept.name = '研发部'
1 2 3 4 select * * E.* * * , s.grade from emp e , dept d , salgrade s where e.dept_id = d.id and (e.salary between s.losal and s.hisal ) and d.name = '研发部' ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 +----+-----------+------+--------------------+--------+------------+-----------+---------+-------+
7). 查询 “研发部” 员工的平均工资emp.dept_id = dept.id
1 2 select avg (e.salary) from emp e, dept d where e.dept_id = d.id and d.name = '研发部' ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 +---------------+
8). 查询工资比 “灭绝” 高的员工信息。
①. 查询 “灭绝” 的薪资
1 select salary from emp where name = '灭绝' ;
②. 查询比她工资高的员工数据
1 select * from emp where salary > ( select salary from emp where name = '灭绝' );
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 +----+-----------+------+-----------------+--------+------------+-----------+---------+
9). 查询比平均薪资高的员工信息
①. 查询员工的平均薪资
1 select avg (salary) from emp;
②. 查询比平均薪资高的员工信息
1 select * from emp where salary > ( select avg (salary) from emp );
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 +----+-----------+------+-----------------+--------+------------+-----------+---------+
10). 查询低于本部门平均工资的员工信息
①. 查询指定部门平均薪资
1 2 3 select avg (e1.salary) from emp e1 where e1.dept_id = 1 ;select avg (e1.salary) from emp e1 where e1.dept_id = 2 ;
②. 查询低于本部门平均工资的员工信息
1 2 select * from emp e2 where e2.salary < select avg (e1.salary) from emp e1 where e1.dept_id = e2.dept_id );
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 +----+-----------+------+--------------------+--------+------------+-----------+---------+
11). 查询所有的部门信息, 并统计部门的员工人数
1 2 select d.id, d.name , ( select count (* ) from emp e where e.dept_id = d.id ) '人数' from dept d;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 +------+-----------+--------+
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student.id = student_course.studentid , course.id = student_course.courseid
1 2 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 ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 +-----------+------------+--------+
备注: 以上需求的实现方式可能会很多, SQL写法也有很多，只要能满足我们的需求，查询出符合条件的记录即可。
6. 事务
6.1 事务简介
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。
就比如:
张三给李四转账1000块钱，张三银行账户的钱减少1000，而李四银行账户的钱要增加1000。 这一组操作就必须在一个事务的范围内，要么都成功，要么都失败。
正常情况: 转账这个操作, 需要分为以下这么三步来完成 , 三步完成之后, 张三减少1000, 而李四增加1000, 转账成功。
异常情况: 转账这个操作, 也是分为以下这么三步来完成 , 在执行第三步是报错了, 这样就导致张三减少1000块钱, 而李四的金额没变, 这样就造成了数据的不一致, 就出现问题了。
为了解决上述的问题，就需要通过数据的事务来完成，我们只需要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。
注意： 默认MySQL的事务是自动提交的，也就是说，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 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 drop table if exists account;create table account(int primary key AUTO_INCREMENT comment 'ID' ,varchar (10 ) comment '姓名' ,double (10 ,2 ) comment '余额' '账户表' ;insert into account(name, money) VALUES '张三' ,2000 ), '李四' ,2000 );
1 2 3 4 5 6 7 +----+--------+---------+
1). 测试正常情况
1 2 3 4 5 6 select * from account where name = '张三' ;update account set money = money - 1000 where name = '张三' ;update account set money = money + 1000 where name = '李四' ;
查看表格 1 2 3 4 5 6 7 +----+--------+---------+
测试完毕之后检查数据的状态, 可以看到数据操作前后是一致的。
2). 测试异常情况
1 2 3 4 5 6 7 select * from account where name = '张三' ;update account set money = money - 1000 where name = '张三' ;update account set money = money + 1000 where name = '李四' ;
查看表格 1 2 3 4 5 6 7 +----+--------+---------+
一次性执行上述的SQL语句(出错了… 这句话不符合SQL语法,执行就会报错)，检查最终的数据情况, 发现数据在操作前后不一致了。
1). 查看 / 设置事务提交方式
1 2 SELECT @@autocommit ;SET @@autocommit = 0 ;
2). 提交事务
3). 回滚事务
注意：上述的这种方式，我们是修改了事务的自动提交行为, 把默认的自动提交修改为了手动提
1). 开启事务
1 START TRANSACTION 或 BEGIN ;
2). 提交事务
3). 回滚事务
转账案例：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 start transaction;select * from account where name = '张三' ;update account set money = money - 1000 where name = '张三' ;update account set money = money + 1000 where name = '李四' ;commit ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 +----+--------+---------+
6.3 事务四大特性
原子性（A tomicity）：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（C onsistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
隔离性（I solation）：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。
持久性（D urability）：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。
上述就是事务的四大特性，简称ACID。
6.4 并发事务问题
隔离性主要用来处理并发事务中的三个问题：脏读（Dirty Reads）、不可重复读（Nonrepeatable Reads）、幻读（Phantom Reads）。
1). 赃读 ：一个事务读到另外一个事务还没有提交的数据
比如B读取到了A未提交的数据。
脏读发生在一个事务读取了另一个事务未提交的数据。如果那个事务回滚，读取的数据将是无效的。
2). 不可重复读 ：一个事务先后读取同一条记录，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。
不可重复读发生在一个事务读取了某些数据，然后另一个事务修改或删除了这些数据。当第一个事务再次读取相同的数据时，得到的结果不同。
3). 幻读 ：一个事务按照条件查询数据时，没有对应的数据行，但是在插入数据时，又发现这行数据
幻读类似于不可重复读，但它是指当一个事务重新执行一个查询时，返回一组符合查询条件的行，但这组行中包含了因为其他事务插入的新行。
6.5 事务隔离级别
为了处理这些问题，SQL标准定义了四个隔离级别，每个级别都以牺牲一定的并发性能为代价，提供了不同程度的隔离保护：
读未提交 (Read Uncommitted) ：最低的隔离级别，允许读取未提交的数据变更，可能会导致脏读、不可重复读和幻读。读已提交 (Read Committed) ：保证读取的数据是已经被提交的。这可以避免脏读，但不可重复读和幻读仍然可能发生。可重复读 (Repeatable Read) ：保证在同一个事务内的查询可以多次执行而返回相同的结果，即在事务开始后无法看到其他事务对数据所做的修改。这可以防止脏读和不可重复读，但幻读可能发生。串行化 (Serializable) ：最高的隔离级别，通过强制事务串行执行，防止脏读、不可重复读和幻读。
隔离级别
脏读
不可重复读
幻读
Read uncommitted
√
√
√
Read committed
×
√
√
Repeatable Read(默认)
×
×
√
Serializable
×
×
×
1). 查看事务隔离级别
1 SELECT @@TRANSACTION _ISOLATION;
2). 设置事务隔离级别
1 2 3 4 SET | GLOBAL ] | READ COMMITTED | REPEATABLE READ | SERIALIZABLE };
注意：事务隔离级别越高，数据越安全，但是性能越低。
进阶篇
1. 存储引擎
1.1 MySQL体系结构
1). 连接层
2). 服务层
3). 引擎层
4). 存储层
1.2 存储引擎介绍
大家可能没有听说过存储引擎，但是一定听过引擎这个词，引擎就是发动机，是一个机器的核心组件。比如，对于舰载机、直升机、火箭来说，他们都有各自的引擎，是他们最为核心的组件。而我们在选择引擎的时候，需要在合适的场景，选择合适的存储引擎，就像在直升机上，我们不能选择舰载机的引擎一样。
而对于存储引擎，也是一样，他是mysql数据库的核心，我们也需要在合适的场景选择合适的存储引擎。接下来就来介绍一下存储引擎。
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 。存储引擎是基于表的，而不是基于库的，所以存储引擎也可被称为表类型。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).
1 2 3 4 5 CREATE TABLE 表名(1 字段1 类型 [ COMMENT 字段1 注释 ] ,= INNODB [ COMMENT 表注释 ]
2).
示例演示:A . 查询建表语句 — 默认存储引擎: InnoDB
1 show create table account;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 mysql> show create table account;
我们可以看到，创建表时，即使我们没有指定存储引擎，数据库也会自动选择默认的存储引擎。
B . 查询当前数据库支持的存储引擎
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 mysql> show engines;
C . 创建表 my_myisam , 并指定MyISAM存储引擎
1 2 3 4 create table my_myisam(int ,varchar (10 )= MyISAM ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 mysql> show create table my_myisam;
1.3 存储引擎特点
上面我们介绍了什么是存储引擎，以及如何在建表时如何指定存储引擎，接下来我们就来介绍下来上面重点提到的三种存储引擎 InnoDB、MyISAM、Memory的特点。
1).
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代表的是表名，innoDB引擎的每张表都会对应这样一个表空间文件，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
1 show variables like 'innodb_file_per_table' ;
如果该参数开启，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 ， 这个目录下有很多文件夹，不同的文件夹代表不同的数据库，我们直接打开itcast文件夹。 【我没在文件夹下找到，可能是因为我版本太低了】
可以看到里面有很多的ibd文件，每一个ibd文件就对应一张表，比如：我们有一张表 account，就有这样的一个account.ibd文件，而在这个ibd文件中不仅存放表结构、数据，还会存放该表对应的索引信息。 而该文件是基于二进制存储的，不能直接基于记事本打开，我们可以使用mysql提供的一个指令 ibd2sdi ，通过该指令就可以从ibd文件中提取sdi信息，而sdi数据字典信息中就包含该表的表结构。
4). 逻辑存储结构
表空间 : InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层，ibd文件其实就是表空间文件，在表空间中可以包含多Segment段。
段 : 表空间是由各个段组成的， 常见的段有数据段、索引段、回滚段等。InnoDB中对于段的管理，都是引擎自身完成，不需要人为对其控制，一个段中包含多个区。
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，也就是说数据是按行进行存放的，在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(后面会详细介绍)。
1). 介绍
2). 特点
3). 文件xxx.sdi：存储表结构信息xxx.MYD: 存储数据xxx.MYI: 存储索引
1). 介绍
2). 特点
3). 文件xxx.sdi：存储表结构信息
特点
InnoDB
MyISAM
Memory
存储限制
64TB
有
有
事务安全
支持
-
-
锁机制
行锁
表锁
表锁
B+tree索引
支持
支持
支持
Hash索引
-
-
支持
全文索引
支持(5.6版本之后)
支持
-
空间使用
高
低
N/A
内存使用
高
低
中等
批量插入速度
低
高
高
支持外键
支持
-
-
面试题: InnoDB引擎与MyISAM引擎的区别 ?
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
1.4 存储引擎选择
在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。
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 ： 如果应用是以读操作和插入操作为主，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的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性。
2. 索引
2.1 索引概述
索引（index） 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。
表结构及其数据如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 +----+-----------+------+
假如我们要执行的SQL语句为 ： select * from user where age = 45;
1). 无索引情况
在无索引情况下，就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称之为 全表扫描，性能很低。
2). 有索引情况
如果我们针对于这张表建立了索引，假设索引结构就是二叉树，那么也就意味着，会对age这个字段建
此时我们在进行查询时，只需要扫描三次就可以找到数据了，极大的提高的查询的效率。
备注： 这里我们只是假设索引的结构是二叉树，介绍一下索引的大概原理，只是一个示意图，并不是索引的真实结构，索引的真实结构，后面会详细介绍。
优势
劣势
提高数据检索的效率，降低数据库 的IO成本
索引列也是要占用空间的。
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，同时却也降低更新表的速度， 如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低。
2.2 索引结构
MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种：
索引结构
描述
B+Tree索引
最常见的索引类型，大部分引擎都支持 B+ 树索引
Hash索引
底层数据结构是用哈希表实现的, 只有精确匹配索引列的查询才有效, 不支持范围查询
R-tree(空间索 引）
空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少
Full-text(全文 索引)
是一种通过建立倒排索引, 快速匹配文档的方式。类似于 Lucene,Solr,ES
上述是MySQL中所支持的所有的索引结构，接下来，我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持情况。
索引
InnoDB
MyISAM
Memory
B+tree索引
支持
支持
支持
Hash 索引
不支持
不支持
支持
R-tree 索引
不支持
支持
不支持
Full-text
5.6版本之后支持
支持
不支持
注意： 我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。
假如说MySQL的索引结构采用二叉树的数据结构，比较理想的结构如下：
如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表，结构如下：
所以，如果选择二叉树作为索引结构，会存在以下缺点：
顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。
大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
此时大家可能会想到，我们可以选择红黑树，红黑树是一颗自平衡二叉树，那这样即使是顺序插入数据，最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树,结构如下:
但是，即使如此，由于红黑树也是一颗二叉树，所以也会存在一个缺点：大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
所以，在MySQL的索引结构中，并没有选择二叉树或者红黑树，而选择的是B+Tree，那么什么是B+Tree呢？在详解B+Tree之前，先来介绍一个B tree。
B Tree，B树是一种多叉路衡查找树，相对于二叉树，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，那这个B树每个节点最多存储4个key，5个指针：
知识小贴士: 树的度数指的是一个节点的子节点个数
我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下。 https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html
插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。
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。
一旦节点存储的key数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂。
在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据
B+Tree是B tree的变种，我们以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例，来看一下其结构示意图：
我们可以看到，两部分：
绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据
我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下。 https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html
插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。
最终我们看到，B+Tree 与 B tree相比，主要有以下三点区别：
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，具体的数据都是在叶子节点存放的。
上述我们所看到的结构是标准的B+Tree的数据结构，接下来，我们再来看看MySQL中优化之后的B+Tree。
MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就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。
MySQL中除了支持B+Tree索引，还支持一种索引类型—Hash索引。
1). 结构
如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。
2). 特点
A. Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，…）
3). 存储引擎支持
在MySQL中，支持hash索引的是Memory存储引擎。 而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构建的。
思考题： 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，搜索效率高；
2.3 索引分类
在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。
分类
含义
特点
关键字
主键索引
针对于表中主键创建的索引
默认自动创建, 只能有一个
PRIMARY
唯一索引
避免同一个表中某数据列中的值重复
可以有多个
UNIQUE
常规索引
快速定位特定数据
可以有多个
全文索引
全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值
可以有多个
FULLTEXT
而在在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：
分类
含义
特点
聚集索引（Clustered Index)
将数据存储与索引放到了一块，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（UNIQUE）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。
接下来，我们来分析一下，当我们执行如下的SQL语句时，具体的查找过程是什么样子的。
具体过程如下:
回表查询： 这种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，就称之为回表查询。
思考题 ：
思考题 ：
假设:
高度为2：
高度为3：
2.4 索引语法
1). 创建索引
1 CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (index_col_name,... );
不加可选参数[ UNIQUE | FULLTEXT ]，则表示创建的是一个常规索引。
2). 查看索引
1 SHOW INDEX FROM table_name;
3). 删除索引
1 DROP INDEX index_name ON table_name;
案例演示:
先来创建一张表 tb_user_，并且查询测试数据。
解释：因为前面创建过了一张tb_user的表，所以改叫这个名字，但是后面又用一样（tb_user）的是因为教程就是交这个，不用太过纠结，就把后面的tb_user和tb_user_当成同一张表即可 。
数据准备 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 drop table if exists tb_user_;create table tb_user_(int primary key auto_increment comment '主键' ,varchar (50 ) not null comment '用户名' ,varchar (11 ) not null comment '手机号' ,varchar (100 ) comment '邮箱' ,varchar (11 ) comment '专业' ,'年龄' ,char (1 ) comment '性别 , 1: 男, 2: 女' ,char (1 ) comment '状态' ,'创建时间' '系统用户表' ;INSERT INTO tb_user_ (name, phone, email, profession, age, gender, status,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, 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,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,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,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,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,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,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,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,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,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,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,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,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,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,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,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,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,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,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,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,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,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,VALUES '姜子牙' , '17799990023' , '37483844@qq.com' , '工程造价' , 29 , '1' , '4' , '2003-05-26 00:00:00' );
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 +----+-----------+-------------+-----------------------+-----------------------------+------+--------+--------+---------------------+
数据准备好了之后，接下来，我们就来完成如下需求：
创检前先查看一下索引 1 2 3 4 5 +----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
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。
1 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。
1 CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone ON tb_user_(phone);
C. 为profession、age、status创建联合索引。
1 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。
1 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。
1 show index from tb_user_;
查看输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 +----------+------------+----------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
2.5 SQL性能的分析
MySQL 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次：
1 2 3 SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______' ;
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 mysql> SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';
Com_delete: 删除次数
我们可以在当前数据库再执行几次查询操作，然后再次查看执行频次，看看 Com_select 参数会不会变化。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 mysql> SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';
通过上述指令，我们可以查看到当前数据库到底是以查询为主，还是以增删改为主，从而为数据库优化提供参考依据。 如果是以增删改为主，我们可以考虑不对其进行索引的优化 。 如果是以查询为主，那么就要考虑对数据库的索引进行优化了 。
那么通过查询SQL的执行频次，我们就能够知道当前数据库到底是增删改为主，还是查询为主。 那假如说是以查询为主，我们又该如何定位针对于那些查询语句进行优化呢？ 次数我们可以借助于慢查询日志。
接下来，我们就来介绍一下MySQL中的慢查询日志
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。
1 show variables like 'slow_query_log' ;
查看输出 1 2 3 4 5 6 +----------------+-------+
【Linux 】如果要开启慢查询日志，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：
1 2 3 4 # 开启MySQL慢日志查询开关= 1 2 秒，SQL 语句执行时间超过2 秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志= 2
配置完毕之后，通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息/var/lib/mysql/localhost-slow.log
1 systemctl restart mysqld
然后，再次查看开关情况，慢查询日志就已经打开了
测试：A. 执行如下SQL语句 ：
1 2 select * from tb_user_; select count (* ) from tb_sku;
B. 检查慢查询日志 ：
那这样，通过慢查询日志，就可以定位出执行效率比较低的SQL，从而有针对性的进行优化
show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作：
1 SELECT @@have _profiling ;
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 mysql> SELECT @@have_profiling ;
可以看到，当前MySQL是支持 profile操作的，但是开关是关闭的。可以通过set语句在session/global级别开启profiling：
开关已经打开了，接下来，我们所执行的SQL语句，都会被MySQL记录，并记录执行时间消耗到哪儿去了。 我们直接执行如下的SQL语句：
1 2 3 4 select * from tb_user_;select * from tb_user_ where id = 1 ;select * from tb_user_ where name = '白起' ;select count (* ) from tb_sku;
执行一系列的业务SQL的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时：
1 2 3 4 5 6 7 8 show profiles;show profile for query query_id;show profile cpu for query query_id;
查看每一条SQL的耗时情况:
查看指定SQL各个阶段的耗时情况 :
EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
1 2 SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件 ;
1 2 3 4 5 6 7 mysql> 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，即不使用表连接 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。
2.6 索引的使用
2.6.1 验证索引效率
在讲解索引的使用原则之前，先通过一个简单的案例，来验证一下索引，看看是否能够通过索引来提升数据查询性能。在演示的时候，我们还是使用之前准备的一张表 tb_sku , 在这张表中准备了1000w的记录。
这张表中id为主键，有主键索引，而其他字段是没有建立索引的。 我们先来查询其中的一条记录，看
1 select * from tb_sku where id = 1 \G;
\G的作用 在 SQL 查询中，特别是在使用 MySQL 或类似的数据库管理系统时，末尾的 \G 是一个有用的修饰符，用来改变查询结果的显示方式。
通常，当你执行一个 SELECT 语句，结果会以表格形式显示，即每行数据为一个记录，每列对应一个字段。但如果在查询结束时添加 \G，结果将以垂直格式显示，每个字段及其值会显示在单独的一行，这使得结果更易于阅读，特别是当表中包含许多列时。
例如，没有使用 \G 的查询可能会这样显示：
1 2 3 4 5 +----+------+-------+
使用 \G 的查询会这样显示：
1 2 3 4 *************************** 1. row ***************************
这种格式对于调试或查看包含多个字段的单条记录非常有用，因为它使得每个字段和对应的值都非常清晰和易于区分。
可以看到即使有1000w的数据,根据id进行数据查询,性能依然很快，因为主键id是有索引的。 那么接下来，我们再来根据 sn 字段进行查询，执行如下SQL：
1 SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001' ;
我们可以看到根据sn字段进行查询，查询返回了一条数据，结果耗时 20.78sec，就是因为sn没有索引，而造成查询效率很低。
那么我们可以针对于sn字段，建立一个索引，建立了索引之后，我们再次根据sn进行查询，再来看一下查询耗时情况。
1 create index idx_sku_sn on tb_sku(sn) ;
然后再次执行相同的SQL语句，再次查看SQL的耗时。
1 SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001' ;
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。
2.6.2 最左前缀法则
如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询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，索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。
以 tb_user 表为例，我们先来查看一下之前 tb_user 表所创建的索引。
在 tb_user 表中，有一个联合索引，这个联合索引涉及到三个字段，顺序分别为：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，否则该列后面的字段索引将失效。 接下来，我们来演示几组案例，看一下具体的执行计划：
1 explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;
1 explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 ;
1 explain select * from tb_user where profession = '软件工程' ;
以上的这三组测试中，我们发现只要联合索引最左边的字段 profession存在，索引就会生效，只不过索引的长度不同。 而且由以上三组测试，我们也可以推测出profession字段索引长度为47、age字段索引长度为2、status字段索引长度为5。
1 explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0' ;
1 explain select * from tb_user where status = '0' ;
而通过上面的这两组测试，我们也可以看到索引并未生效，原因是因为不满足最左前缀法则，联合索引最左边的列profession不存在
1 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:
1 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？
可以看到，是完全满足最左前缀法则的，索引长度54，联合索引是生效的。
注意 ： 最左前缀法则中指的最左边的列，是指在查询时，联合索引的最左边的字段(即是第一个字段)必须存在，与我们编写SQL时，条件编写的先后顺序无关。
2.6.3 范围查询
联合索引中，出现范围查询(>, <)，范围查询右侧的列索引失效。
1 explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age > 30 and status = '0' ;
当范围查询使用> 或 < 时，走联合索引了，但是索引的长度为49，就说明范围查询右边的status字段是没有走索引的。
>= 或 <=不会导致上述结果
1 explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age >= 30 and status = '0' ;
当范围查询使用>= 或 <= 时，走联合索引了，但是索引的长度为54，就说明所有的字段都是走索引的。
所以，在业务允许的情况下，尽可能的使用类似于 >= 或 <= 这类的范围查询，而避免使用 > 或 <。
2.6.4 索引失效情况
1. 索引列运算
在tb_user表中，除了前面介绍的联合索引之外，还有一个索引，是phone字段的单列索引。
A. 当根据phone字段进行等值匹配查询时, 索引生效。
1 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。
1 explain select * from tb_user where substring (phone,10 ,2 ) = '15' ;
2. 字符串不加引号
接下来，我们通过两组示例，来看看对于字符串类型的字段，加单引号与不加单引号的区别：
1 2 3 explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status= '0' ;select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = 0 ;
1 2 explain select * from tb_user where phone = '17799990015' ;select * from tb_user where phone = 17799990015 ;
经过上面两组示例，我们会明显的发现，如果字符串不加单引号，对于查询结果，没什么影响，但是数据库存在隐式类型转换，索引将失效 。
3. 模糊查询
如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。
接下来，我们来看一下这三条SQL语句的执行效果，查看一下其执行计划：
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。
1 2 3 explain select * from tb_user where profession like '软件%' ;select * from tb_user where profession like '%工程' ;select * from tb_user where profession like '%工%' ;
经过上述的测试，我们发现，在like模糊查询中，在关键字后面加%，索引可以生效。而如果在关键字前面加了%，索引将会失效。
4. or连接条件
用or分割开的条件， 如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。
1 2 explain select * from tb_user where id = 10 or age = 23 ;select * from tb_user where phone = '17799990017' or age = 23 ;
由于age没有索引，所以即使id、phone有索引，索引也会失效。所以需要针对于age也要建立索引。
然后，我们可以对age字段建立索引。
1 create index idx_user_age on tb_user(age);
建立了索引之后，我们再次执行上述的SQL语句，看看前后执行计划的变化。
最终，我们发现，当or连接的条件，左右两侧字段都有索引时，索引才会生效。
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。
1 2 explain select * from tb_user where phone >= '17799990005' ;select * from tb_user where phone >= '17799990015' ;
经过测试我们发现，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？
就是因为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，走全表扫描。 因为索引是用来索引少量数据的，如果通过索引查询返回大批量的数据，则还不如走全表扫描来的快，此时索引就会失效 。
接下来，我们再来看看 is null 与 is not null 操作是否走索引。
1 2 explain select * from tb_user where profession is null ;select * from tb_user where profession is not null ;
接下来，我们做一个操作将profession字段值全部更新为null。
1 update tb_user set profession = null ;
然后，再次执行上述的两条SQL，查看SQL语句的执行计划。
最终我们看到，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。
2.6.5 SQL提示
目前tb_user表的数据情况如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 +----+-----------+-------------+-----------------------+-----------------------------+------+--------+--------+---------------------+
索引情况如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 +----------+------------+----------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
把上述的 idx_user_age, idx_email 这两个之前测试使用过的索引直接删除。
1 2 drop index idx_user_age on tb_user;drop index idx_email on tb_user;
A. 执行SQL :
1 explain select * from tb_user where profession = '软件工程' ;
查询走了联合索引。
B. 执行SQL，创建profession的单列索引：
1 create index idx_user_pro on tb_user(profession);
C. 创建单列索引后，再次执行A中的SQL语句，查看执行计划，看看到底走哪个索引。
测试结果，我们可以看到，possible_keys中 idx_user_pro_age_sta,idx_user_pro 这两个索引都可能用到，最终MySQL选择了idx_user_pro_age_sta索引。这是MySQL自动选择的结果。
那么，我们能不能在查询的时候，自己来指定使用哪个索引呢？ 答案是肯定的，此时就可以借助于MySQL的SQL提示来完成。
接下来，介绍一下SQL提示。
SQL提示 ，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，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）。
1 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。
1 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。
1 explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession = '软件工程' ;
示例演示：A. use index
1 explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工程' ;
B. ignore index
1 explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工程' ;
C. force index
1 explain select * from tb_user force index(idx_user_pro_age_sta) where profession = '软件工程' ;
2.6.6 覆盖索引
尽量使用覆盖索引，减少select *。 那么什么是覆盖索引呢？
覆盖索引是指查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到 。
接下来，我们来看一组SQL的执行计划，看看执行计划的差别，然后再来具体做一个解析。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 explain select id, profession from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;select id,profession,age, status from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;select id,profession,age, status, name from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;
上述这几条SQL的执行结果为:
从上述的执行计划我们可以看到，这四条SQL语句的执行计划前面所有的指标都是一样的，看不出来差异。但是此时，我们主要关注的是后面的Extra，前面两条SQL的结果为 Using where; Using Index ; 而后面两条SQL的结果为: Using index condition 。
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能找到，所以不需要回表查询数据
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，而这个索引也是一个二级索引，所以叶子节点下面挂的是这一行的主键id。 所以当我们查询返回的数据在 id、profession、age、status 之中，则直接走二级索引直接返回数据了。 如果超出这个范围，就需要拿到主键id，再去扫描聚集索引，再获取额外的数据了，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，此时只会扫描聚集索引）。
为了大家更清楚的理解，什么是覆盖索引，什么是回表查询，我们一起再来看下面的这组SQL的执行过程。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 :
1 select * from tb_user where id = 2 ;
根据id查询，直接走聚集索引查询，一次索引扫描，直接返回数据，性能高。
C. 执行SQL：
1 selet id, name from tb_user where name = 'Arm' ;
虽然是根据name字段查询，查询二级索引，但是由于查询返回在字段为 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：
1 selet 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：
1 select id,username, password from tb_user where username = 'itcast' ;
答案: 针对于 username, password建立联合索引, sql为:
1 create index idx_user_name_pass on tb_user(username,password);
这样可以避免上述的SQL语句，在查询的过程中，出现回表查询。
2.6.7 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， 影响查询效率。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，从而提高索引效率。
1). 语法
1 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。
1 create index idx_email_5 on tb_user(email(5 ));
NULL表示全部使用
2). 前缀长度
可以根据索引的选择性来决定，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，索引选择性越高则查询效率越高；
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。
求取选择性：
1 2 select count (distinct email) / count (* ) from tb_user ;select count (distinct substring (email,1 ,5 )) / count (* ) from tb_user ;前
3). 前缀索引的查询流程
2.6.8 单列索引与联合索引
单列索引：即一个索引只包含单个列。
我们先来看看 tb_user 表中目前的索引情况:
在查询出来的索引中，既有单列索引，又有联合索引。
接下来，我们来执行一条SQL语句，看看其执行计划：
通过上述执行计划我们可以看出来，在and连接的两个字段 phone、name上都是有单列索引的，但是
紧接着，我们再来创建一个phone和name字段的联合索引来查询一下执行计划
1 create unique index idx_user_phone_name on tb_user(phone,name);
此时，查询时，就走了联合索引，而在联合索引中包含 phone、name的信息，在叶子节点下挂的是对
在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引。
如果查询使用的是联合索引，具体的结构示意图如下：
2.7 索引设计原则
针对于数据量较大 ，且查询比较频繁 的表建立索引。
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。
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。
如果是字符串类型 的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引 。
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。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 。
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，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。
3. SQL优化（未学）
4. 视图（未学）
5. 存储过程（未学）
6. 触发器（未学）
7. 锁
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。
MySQL中的锁，按照锁的粒度分，分为以下三类：
全局锁 ：锁定数据库中的所有表。表级锁 ：每次操作锁住整张表。行级锁 ：每次操作锁住对应的行数据。
7.1 全局锁
全局锁就是对整个数据库实例加锁，加锁后整个实例就处于只读状态，后续的DML的写语句，DDL语句，已经更新操作的事务提交语句都将被阻塞。
其典型的使用场景是做全库的逻辑备份，对所有的表进行锁定，从而获取一致性视图，保证数据的完整性。
为什么全库逻辑备份，就需要加全局锁呢？
A. 我们一起先来分析一下不加全局锁，可能存在的问题。
假设在数据库中存在这样三张表:
在进行数据备份时，先备份了tb_stock库存表。
然后接下来，在业务系统中，执行了下单操作，扣减库存，生成订单（更新tb_stock表，插入tb_order表）。
然后再执行备份 tb_order表的逻辑。
业务中执行插入订单日志操作。
最后，又备份了tb_orderlog表。
此时备份出来的数据，是存在问题的。因为备份出来的数据，tb_stock表与tb_order表的数据不一致(有最新操作的订单信息,但是库存数没减)。
那如何来规避这种问题呢? 此时就可以借助于MySQL的全局锁来解决。
B. 再来分析一下加了全局锁后的情况
1). 加全局锁
1 flush tables with read lock;
2). 数据备份
1 mysqldump -uroot –p1234 itcast > itcast.sql
数据备份的相关指令, 在后面MySQL管理章节, 还会详细讲解.
3). 释放锁
数据库中加全局锁，是一个比较重的操作，存在以下问题：
如果在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆。
如果在从库上备份，那么在备份期间从库不能执行主库同步过来的二进制日志（binlog），会导
在InnoDB引擎中，我们可以在备份时加上参数 --single-transaction 参数来完成不加锁的一致性数据备份。
1 mysqldump --single-transaction -uroot –p123456 itcast > itcast.sql
7.2 表级锁
表级锁，每次操作锁住整张表。锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。应用在MyISAM、
对于表级锁，主要分为以下三类：
表锁
元数据锁（meta data lock，MDL）
意向锁
对于表锁，分为两类：
表共享读锁（read lock）
表独占写锁（write lock）
语法 ：
加锁：
1 lock tables 表名... read/ write;
释放锁：
1 unlock tables; / 客户端断开连接（自动释放）
特点 :
A. 读锁
左侧为客户端一，对指定表加了读锁，不会影响右侧客户端二的读，但是会阻塞右侧客户端的写。
测试:
B. 写锁
左侧为客户端一，对指定表加了写锁，会阻塞右侧客户端的读和写，但是自己可以读写。
结论: 读锁不会阻塞其他客户端的读，但是会阻塞写。写锁既会阻塞其他客户端的读，又会阻塞其他客户端的写。
meta data lock , 元数据锁，简写MDL。
MDL加锁过程是系统自动控制，无需显式使用，在访问一张表的时候会自动加上。MDL锁主要作用是维护表元数据的数据一致性，在表上有活动事务的时候，不可以对元数据进行写入操作。为了避免DML与DDL冲突，保证读写的正确性 。
这里的元数据，大家可以简单理解为就是一张表的表结构。 也就是说，某一张表涉及到未提交的事务时，是不能够修改这张表的表结构的。
在MySQL5.5中引入了MDL，当对一张表进行增删改查的时候，加MDL读锁(共享)；当对表结构进行变更操作的时候，加MDL写锁(排他)。
常见的SQL操作时，所添加的元数据锁：
对应SQL
锁类型
说明
lock tables xxx read / write
SHARED_READ_ONLY / SHARED_NO_READ_WRITE
select 、select … lock in share mode
SHARED_READ
与SHARED_READ、 SHARED_WRITE兼容，与 EXCLUSIVE互斥
insert 、update、 delete、select … for update
SHARED_WRITE
与SHARED_READ、 SHARED_WRITE兼容，与 EXCLUSIVE互斥
alter table …
EXCLUSIVE
与其他的MDL都互斥
解释表格
lock tables xxx read / write
锁类型 ：
SHARED_READ_ONLY：当你用 lock tables xxx read 时，表示这个表被加上共享锁，其他会话可以读表，但不能写。SHARED_NO_READ_WRITE：当你用 lock tables xxx write 时，表示这个表被加上排它锁，其他会话既不能读也不能写。
说明 ：这个命令用于在会话中对表加锁，直到会话结束或者锁被显式释放。
select 、select ... lock in share mode
锁类型 ：SHARED_READ说明 ：纯粹的 SELECT 不加锁。但如果使用 SELECT ... LOCK IN SHARE MODE，则在读取的行上加上共享锁，其他事务可以读这些行，但在没有额外的共享锁的情况下不能修改这些行。与其他共享锁兼容，但与排它锁互斥。
insert 、update、 delete、select ... for update
锁类型 ：SHARED_WRITE说明 ：这些操作通常需要修改表中的数据。SELECT ... FOR UPDATE 在读取的行上加排它锁，防止其他事务读取或修改这些行直到当前事务完成。虽然叫SHARED_WRITE，但实际上更像是对修改操作的排他控制。
alter table ...
锁类型 ：EXCLUSIVE说明 ：ALTER TABLE 操作通常需要对表进行结构上的修改，这需要加上排它锁，这时其他的所有操作（读、写等）都会被阻塞，直到修改完成。
演示：
当执行SELECT语句时，添加的是元数据共享锁（SHARED_READ），会阻塞元数据排他锁（EXCLUSIVE），之间是互斥的。
我们可以通过下面的SQL，来查看数据库中的元数据锁的情况：
1 2 select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from performance_schema.metadata_locks ;
1). 介绍
为了避免DML在执行时，加的行锁与表锁的冲突，在InnoDB中引入了意向锁，使得表锁不用检查每行数据是否加锁，使用意向锁来减少表锁的检查。
假如没有意向锁，客户端一对表加了行锁后，客户端二如何给表加表锁呢，来通过示意图简单分析一下：
首先客户端一，开启一个事务，然后执行DML操作，在执行DML语句时，会对涉及到的行加行锁。
当客户端二，想对这张表加表锁时，会检查当前表是否有对应的行锁，如果没有，则添加表锁，此时就会从第一行数据，检查到最后一行数据，效率较低。
有了意向锁之后 :
而其他客户端，在对这张表加表锁的时候，会根据该表上所加的意向锁来判定是否可以成功加表锁，而不用逐行判断行锁情况了。加锁类型不冲突则加锁成功，冲突则线程B阻塞。
2). 分类
意向共享锁(IS): 由语句select ... lock in share mode添加 。 与表锁共享锁(read)兼容，与表锁排他锁(write)互斥。
意向排他锁(IX): 由insert、update、delete、select...for update添加 。与表锁共享锁(read)及排他锁(write)都互斥，意向锁之间不会互斥。
一旦事务提交了，意向共享锁、意向排他锁，都会自动释放。
可以通过以下SQL，查看意向锁及行锁的加锁情况:
1 2 select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;
演示：A. 意向共享锁与表读锁是兼容的
B. 意向排他锁与表读锁、写锁都是互斥的
7.3 行级锁
行级锁，每次操作锁住对应的行数据。锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高。应用在InnoDB存储引擎中。
InnoDB的数据是基于索引组织的，行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的，而不是对记录加的锁。对于行级锁，主要分为以下三类：
行锁 （Record Lock）：锁定单个行记录的锁，防止其他事务对此行进行update和delete。在RC、RR隔离级别下都支持。
间隙锁 （Gap Lock）：锁定索引记录间隙（不含该记录），确保索引记录间隙不变，防止其他事务在这个间隙进行insert，产生幻读。在RR隔离级别下都支持。
临键锁 （Next-Key Lock）：行锁和间隙锁组合，同时锁住数据，并锁住数据前面的间隙Gap。在RR隔离级别下支持。
1). 介绍
InnoDB实现了以下两种类型的行锁：
共享锁 （S）：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排它锁。排他锁 （X）：允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他锁。
两种行锁的兼容情况如下:
共享锁 S
排他锁 X
共享锁 S 兼容
冲突
排他锁 X 冲突
冲突
常见的SQL语句，在执行时，所加的行锁如下：
SQL
行锁类型
说明
INSERT …
排他锁
自动加锁
UPDATE …
排他锁
自动加锁
DELETE …
排他锁
自动加锁
SELECT（正常）
不加任何锁
SELECT … LOCK IN SHARE MODE
共享锁
需要手动在SELECT之后加LOCK IN SHARE MODE
SELECT … FOR UPDATE
排他锁
需要手动在SELECT之后加FOR UPDATE
2). 演示
默认情况下，InnoDB在 REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用 next-key 锁进行搜索和索引扫描，以防止幻读。
针对唯一索引进行检索时，对已存在的记录进行等值匹配时，将会自动优化为行锁。
InnoDB的行锁是针对于索引加的锁，不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记录加锁，此时 就会升级为表锁。
可以通过以下SQL，查看意向锁及行锁的加锁情况：
1 2 select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;
示例演示 ：
数据准备 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 CREATE TABLE `stu` (int NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,varchar (255 ) DEFAULT NULL ,int NOT NULL = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4;INSERT INTO `stu` VALUES (1 , 'tom' , 1 );INSERT INTO `stu` VALUES (3 , 'cat' , 3 );INSERT INTO `stu` VALUES (8 , 'rose' , 8 );INSERT INTO `stu` VALUES (11 , 'jetty' , 11 );INSERT INTO `stu` VALUES (19 , 'lily' , 19 );INSERT INTO `stu` VALUES (25 , 'luci' , 25 );
演示行锁的时候，我们就通过上面这张表来演示一下。
A. 普通的select语句，执行时，不会加锁。
B. select…lock in share mode，加共享锁，
共享锁与排他锁之间互斥：
客户端一获取的是id为1这行的共享锁，客户端二是可以获取id为3这行的排它锁的，因为不是同一行数据。 而如果客户端二想获取id为1这行的排他锁，会处于阻塞状态，以为共享锁与排他锁之间互斥。
C. 排它锁与排他锁之间互斥
当客户端一，执行update语句，会为id为1的记录加排他锁； 客户端二，如果也执行update语句更新id为1的数据，也要为id为1的数据加排他锁，但是客户端二会处于阻塞状态，因为排他锁之间是互斥的。 直到客户端一，把事务提交了，才会把这一行的行锁释放，此时客户端二，解除阻塞。
D. 无索引行锁升级为表锁
stu表中数据如下:
在客户端一中，开启事务，并执行update语句，更新name为Lily的数据，也就是id为19的记录 。然后在客户端二中更新id为3的记录，却不能直接执行，会处于阻塞状态，为什么呢？
原因就是因为此时，客户端一，根据name字段进行更新时，name字段是没有索引的，如果没有索引，此时行锁会升级为表锁(因为行锁是对索引项加的锁，而name没有索引)。
接下来，我们再针对name字段建立索引，索引建立之后，再次做一个测试：
此时我们可以看到，客户端一，开启事务，然后依然是根据name进行更新。而客户端二，在更新id为3的数据时，更新成功，并未进入阻塞状态。 这样就说明，我们根据索引字段进行更新操作，就可以避免行锁升级为表锁的情况。
默认情况下，InnoDB在 REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用 next-key 锁进行搜索和索引扫描，以防止幻读。
索引上的等值查询(唯一索引)，给不存在的记录加锁时, 优化为间隙锁 。
索引上的等值查询(非唯一普通索引)，向右遍历时最后一个值不满足查询需求时，next-key lock 退化为间隙锁。
索引上的范围查询(唯一索引)–会访问到不满足条件的第一个值为止。
注意：间隙锁唯一目的是防止其他事务插入间隙。间隙锁可以共存，一个事务采用的间隙锁不会阻止另一个事务在同一间隙上采用间隙锁。
示例演示 A. 索引上的等值查询(唯一索引)，给不存在的记录加锁时, 优化为间隙锁 。
B. 索引上的等值查询(非唯一普通索引)，向右遍历时最后一个值不满足查询需求时，next-key lock 退化为间隙锁。
介绍分析一下：
C. 索引上的范围查询(唯一索引)–会访问到不满足条件的第一个值为止。
查询的条件为id>=19，并添加共享锁。 此时我们可以根据数据库表中现有的数据，将数据分为三个部分：
运维篇
