【数据库-MySQL】1. 数据库背景与理论

【数据库-MySQL】1. 数据库背景与理论

【数据库-MySQL】2. MySQL命令行操作基础命令讲解
<https://blog.csdn.net/sishuihuahua/article/details/87856166>

【数据库-MySQL】3. MySQL增删改查详细命令讲解
<https://blog.csdn.net/sishuihuahua/article/details/87878360>

【数据库-MySQL】4. MySQL函数及高级应用讲解
<https://blog.csdn.net/sishuihuahua/article/details/87882251>

 

SQL: Structured Query Language

       
你可能还听说过NoSQL数据库，也就是非SQL的数据库，包括MongoDB、Cassandra、Dynamo等等，它们都不是关系数据库。有很多人鼓吹现代Web程序已经无需关系数据库了，只需要使用NoSQL就可以。但事实上，SQL数据库从始至终从未被取代过。回顾一下NoSQL的发展历程：

* 1970: NoSQL = We have no SQL
* 1980: NoSQL = Know SQL
* 2000: NoSQL = No SQL!
* 2005: NoSQL = Not only SQL
* 2013: NoSQL = No, SQL!
       
今天，SQL数据库仍然承担了各种应用程序的核心数据存储，而NoSQL数据库作为SQL数据库的补充，两者不再是二选一的问题，而是主从关系。所以，无论使用哪种编程语言，无论是Web开发、游戏开发还是手机开发，掌握SQL，是所有软件开发人员所必须的。

数据模型

数据库按照数据结构来组织、存储和管理数据，实际上，数据库一共有三种模型：

* 层次模型
* 网状模型
* 关系模型
层次模型就是以“上下级”的层次关系来组织数据的一种方式，层次模型的数据结构看起来就像一颗树：



网状模型把每个数据节点和其他很多节点都连接起来，它的数据结构看起来就像很多城市之间的路网：



关系模型把数据看作是一个二维表格，任何数据都可以通过行号+列号来唯一确定，它的数据模型看起来就是一个Excel表：



        随着时间的推移和市场竞争，最终，基于关系模型的关系数据库获得了绝对市场份额。

数据类型

        对于一个关系表，除了定义每一列的名称外，还需要定义每一列的数据类型。关系数据库支持的标准数据类型包括数值、字符串、时间等：


名称

类型

说明


INT

整型

4字节整数类型，范围约+/-21亿


BIGINT

长整型

8字节整数类型，范围约+/-922亿亿


REAL

浮点型

4字节浮点数，范围约+/-1038


DOUBLE

浮点型

8字节浮点数，范围约+/-10308


DECIMAL(M,N)

高精度小数

由用户指定精度的小数，例如，DECIMAL(20,10)表示一共20位，其中小数10位，通常用于财务计算


CHAR(N)

定长字符串

存储指定长度的字符串，例如，CHAR(100)总是存储100个字符的字符串


VARCHAR(N)

变长字符串

存储可变长度的字符串，例如，VARCHAR(100)可以存储0~100个字符的字符串


BOOLEAN

布尔类型

存储True或者False


DATE

日期类型

存储日期，例如，2018-06-22


TIME

时间类型

存储时间，例如，12:20:59


DATETIME

日期和时间类型

存储日期+时间，例如，2018-06-22 12:20:59

        上面的表中列举了最常用的数据类型。很多数据类型还有别名，例如，REAL又可以写成FLOAT(24)。还有一些不常用的数据类型，例如，
TINYINT（范围在0~255）。各数据库厂商还会支持特定的数据类型，例如JSON。

        选择数据类型的时候，要根据业务规则选择合适的类型。通常来说，BIGINT能满足整数存储的需求，VARCHAR(N)
能满足字符串存储的需求，这两种类型是使用最广泛的。

注意：在不同的数据中，同一种数据类型可能有不同的名称。即使名称相同，尺寸和其他的细节也可能不同，所以需要查表！

<>主流关系数据库

目前，主流的关系数据库主要分为以下几类：

* 商用数据库，例如：Oracle <https://www.oracle.com/>，SQL Server
<https://www.microsoft.com/sql-server/>，DB2 <https://www.ibm.com/db2/>等；
* 开源数据库，例如：MySQL <https://www.mysql.com/>，PostgreSQL
<https://www.postgresql.org/>等；
* 桌面数据库，以微软Access <https://products.office.com/access>为代表，适合桌面应用程序使用；
* 嵌入式数据库，以Sqlite <https://sqlite.org/>为代表，适合手机应用和桌面程序。
<>SQL

       
什么是SQL？SQL是结构化查询语言的缩写，用来访问和操作数据库系统。SQL语句既可以查询数据库中的数据，也可以添加、更新和删除数据库中的数据，还可以对数据库进行管理和维护操作。不同的数据库，都支持SQL，这样，我们通过学习SQL这一种语言，就可以操作各种不同的数据库。

       
虽然SQL已经被ANSI组织定义为标准，不幸地是，各个不同的数据库对标准的SQL支持不太一致。并且，大部分数据库都在标准的SQL上做了扩展。也就是说，如果只使用标准SQL，理论上所有数据库都可以支持，但如果使用某个特定数据库的扩展SQL，换一个数据库就不能执行了。例如，Oracle把自己扩展的SQL称为
PL/SQL，Microsoft把自己扩展的SQL称为T-SQL。

       
现实情况是，如果我们只使用标准SQL的核心功能，那么所有数据库通常都可以执行。不常用的SQL功能，不同的数据库支持的程度都不一样。而各个数据库支持的各自扩展的功能，通常我们把它们称之为“方言”。

总的来说，SQL语言定义了这么几种操作数据库的能力：

DDL：Data Definition Language

        DDL允许用户定义数据，也就是创建表、删除表、修改表结构这些操作。通常，DDL由数据库管理员执行。

DML：Data Manipulation Language

        DML为用户提供添加、删除、更新数据的能力，这些是应用程序对数据库的日常操作。

DQL：Data Query Language

        DQL允许用户查询数据，这也是通常最频繁的数据库日常操作。

<>语法特点

       
SQL语言关键字不区分大小写！！！但是，针对不同的数据库，对于表名和列名，有的数据库区分大小写，有的数据库不区分大小写。同一个数据库，有的在Linux上区分大小写，有的在Windows上不区分大小写。

        所以，本教程约定：SQL关键字总是大写，以示突出，表名和列名均使用小写。

        字段定义了数据类型（整型、浮点型、字符串、日期等），以及是否允许为NULL。注意NULL表示字段数据不存在。一个整型字段如果为NULL
不表示它的值为0，同样的，一个字符串型字段为NULL也不表示它的值为空串''。

        通常情况下，字段应该避免允许为NULL。不允许为NULL可以简化查询条件，加快查询速度，也利于应用程序读取数据后无需判断是否为NULL。

        在关系数据库中，关系是通过主键和外键来维护的。

*
主键

       
对于关系表，有个很重要的约束，就是任意两条记录不能重复。不能重复不是指两条记录不完全相同，而是指能够通过某个字段唯一区分出不同的记录，这个字段被称为主键。

        对主键的要求，最关键的一点是：记录一旦插入到表中，主键最好不要再修改，因为主键是用来唯一定位记录的，修改了主键，会造成一系列的影响

        所以，选取主键的一个基本原则是：不使用任何业务相关的字段作为主键。

        作为主键最好是完全业务无关的字段，我们一般把这个字段命名为id。常见的可作为id字段的类型有：

* 自增整数类型：数据库会在插入数据时自动为每一条记录分配一个自增整数，这样我们就完全不用担心主键重复，也不用自己预先生成主键；
* 全局唯一GUID类型：使用一种全局唯一的字符串作为主键，类似8f55d96b-8acc-4636-8cb8-76bf8abc2f57
。GUID算法通过网卡MAC地址、时间戳和随机数保证任意计算机在任意时间生成的字符串都是不同的，大部分编程语言都内置了GUID算法，可以自己预算出主键。
        对于大部分应用来说，通常自增类型的主键就能满足需求。我们在students表中定义的主键也是BIGINT NOT NULL
AUTO_INCREMENT类型。

       
如果使用INT自增类型，那么当一张表的记录数超过2147483647（约21亿）时，会达到上限而出错。使用BIGINT自增类型则可以最多约922亿亿条记录。

*
外键

当我们用主键唯一标识记录时，我们就可以在students表中确定任意一个学生的记录：


id

name

other columns...


1

小明

...


2

小红

...

我们还可以在classes表中确定任意一个班级记录：


id

name

other columns...


1

一班

...


2

二班

...

        但是我们如何确定students表的一条记录，例如，id=1的小明，属于哪个班级呢？

        由于一个班级可以有多个学生，在关系模型中，这两个表的关系可以称为“一对多”，即一个classes的记录可以对应多个students表的记录。

        为了表达这种一对多的关系，我们需要在students表中加入一列class_id，让它的值与classes表的某条记录相对应：


id

class_id

name

other columns...


1

1

小明

...


2

1

小红

...


5

2

小白

...

这样，我们就可以根据class_id这个列直接定位出一个students表的记录应该对应到classes的哪条记录。

例如：

* 小明的class_id是1，因此，对应的classes表的记录是id=1的一班；
* 小红的class_id是1，因此，对应的classes表的记录是id=1的一班；
* 小白的class_id是2，因此，对应的classes表的记录是id=2的二班。
在students表中，通过class_id的字段，可以把数据与另一张表关联起来，这种列称为外键。

外键并不是通过列名实现的，而是通过定义外键约束实现的：
ALTER TABLE students ADD CONSTRAINT fk_class_id FOREIGN KEY (class_id)
REFERENCES classes (id);
        其中，外键约束的名称fk_class_id可以任意，FOREIGN KEY (class_id)指定了class_id作为外键，
REFERENCES classes (id)指定了这个外键将关联到classes表的id列（即classes表的主键）。

        通过定义外键约束，关系数据库可以保证无法插入无效的数据。即如果classes表不存在id=99的记录，students表就无法插入
class_id=99的记录。

        由于外键约束会降低数据库的性能，大部分互联网应用程序为了追求速度，并不设置外键约束，而是仅靠应用程序自身来保证逻辑的正确性。这种情况下，
class_id仅仅是一个普通的列，只是它起到了外键的作用而已。

        要删除一个外键约束，也是通过ALTER TABLE实现的：
ALTER TABLE students DROP FOREIGN KEY fk_class_id;
        注意：删除外键约束并没有删除外键这一列。删除列是通过DROP COLUMN ...实现的。

多对多

       
通过一个表的外键关联到另一个表，我们可以定义出一对多关系。有些时候，还需要定义“多对多”关系。例如，一个老师可以对应多个班级，一个班级也可以对应多个老师，因此，班级表和老师表存在多对多关系。

        多对多关系实际上是通过两个一对多关系实现的，即通过一个中间表，关联两个一对多关系，就形成了多对多关系

一对一

        一对一关系是指，一个表的记录对应到另一个表的唯一一个记录。

        例如，students表的每个学生可以有自己的联系方式，如果把联系方式存入另一个表contacts，我们就可以得到一个“一对一”关系

        有细心的童鞋会问，既然是一对一关系，那为啥不给students表增加一个mobile列，这样就能合二为一了？

        如果业务允许，完全可以把两个表合为一个表。但是，有些时候，如果某个学生没有手机号，那么，contacts
表就不存在对应的记录。实际上，一对一关系准确地说，是contacts表一对一对应students表。

       
还有一些应用会把一个大表拆成两个一对一的表，目的是把经常读取和不经常读取的字段分开，以获得更高的性能。例如，把一个大的用户表分拆为用户基本信息表
user_info和用户详细信息表user_profiles，大部分时候，只需要查询user_info表，并不需要查询user_profiles
表，这样就提高了查询速度。

        关系数据库通过外键可以实现一对多、多对多和一对一的关系。外键既可以通过数据库来约束，也可以不设置约束，仅依靠应用程序的逻辑来保证。

        在关系数据库中，如果有上万甚至上亿条记录，在查找记录的时候，想要获得非常快的速度，就需要使用索引。

       
索引是关系数据库中对某一列或多个列的值进行预排序的数据结构。通过使用索引，可以让数据库系统不必扫描整个表，而是直接定位到符合条件的记录，这样就大大加快了查询速度。

例如，对于students表：


id

class_id

name

gender

score


1

1

小明

M

90


2

1

小红

F

95


3

1

小军

M

88

 

 

 

 

 

如果要经常根据score列进行查询，就可以对score列创建索引：
ALTER TABLE students ADD INDEX idx_score (score);
使用ADD INDEX idx_score (score)就创建了一个名称为idx_score，使用列score
的索引。索引名称是任意的，索引如果有多列，可以在括号里依次写上，例如：
ALTER TABLE students ADD INDEX idx_name_score (name, score);
        索引的效率取决于索引列的值是否散列，即该列的值如果越互不相同，那么索引效率越高。反过来，如果记录的列存在大量相同的值，例如gender
列，大约一半的记录值是M，另一半是F，因此，对该列创建索引就没有意义。

       
可以对一张表创建多个索引。索引的优点是提高了查询效率，缺点是在插入、更新和删除记录时，需要同时修改索引，因此，索引越多，插入、更新和删除记录的速度就越慢。

*
索引

唯一索引

        在设计关系数据表的时候，看上去唯一的列，例如身份证号、邮箱地址等，因为他们具有业务含义，因此不宜作为主键。

        但是，这些列根据业务要求，又具有唯一性约束：即不能出现两条记录存储了同一个身份证号。这个时候，就可以给该列添加一个唯一索引。例如，我们假设
students表的name不能重复：
ALTER TABLE studentsADD UNIQUE INDEX uni_name (name);
        通过UNIQUE关键字我们就添加了一个唯一索引。

        也可以只对某一列添加一个唯一约束而不创建唯一索引：
ALTER TABLE studentsADD CONSTRAINT uni_name UNIQUE (name);
        这种情况下，name列没有索引，但仍然具有唯一性保证。

       
无论是否创建索引，对于用户和应用程序来说，使用关系数据库不会有任何区别。这里的意思是说，当我们在数据库中查询时，如果有相应的索引可用，数据库系统就会自动使用索引来提高查询效率，如果没有索引，查询也能正常执行，只是速度会变慢。
因此，索引可以在使用数据库的过程中逐步优化。

        通过对数据库表创建索引，可以提高查询速度。

        通过创建唯一索引，可以保证某一列的值具有唯一性。

        数据库索引对于用户和应用程序来说都是透明的。

        对于主键，关系数据库会自动对其创建主键索引。使用主键索引的效率是最高的，因为主键会保证绝对唯一。

参考链接：


https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001508284671805d39d23243d884b8b99f440bfae87b0f4000

<https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001508284671805d39d23243d884b8b99f440bfae87b0f4000>

http://www.runoob.com/sql/sql-datatypes.html
<http://www.runoob.com/sql/sql-datatypes.html>

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