我们通常可以将SQL分为三类:DDL(数据定义语言)、DML(数据操作语言)和DCL(数据控制语言)。DDL主要用于创建(create)、删除(drop)、修改(alter)数据库中的对象,比如创建、删除和修改二维表;DML主要负责插入数据(insert)、删除数据(delete)、更新数据(update)和查询(select);DCL通常用于授予权限(grant)和召回权限(revoke)。
说明:SQL是不区分大小写的语言,为了书写方便,下面的SQL都使用了小写字母来书写。
DDL(数据定义语言)
-- 如果存在名为school的数据库就删除它
drop database if exists school;
-- 创建名为school的数据库并设置默认的字符集和排序方式
create database school default charset utf8;
-- 切换到school数据库上下文环境
use school;
-- 创建学院表
create table tb_college
(
collid int auto_increment comment '编号',
collname varchar(50) not null comment '名称',
collintro varchar(500) default '' comment '介绍',
primary key (collid)
);
-- 创建学生表
create table tb_student
(
stuid int not null comment '学号',
stuname varchar(20) not null comment '姓名',
stusex boolean default 1 comment '性别',
stubirth date not null comment '出生日期',
stuaddr varchar(255) default '' comment '籍贯',
collid int not null comment '所属学院',
primary key (stuid),
foreign key (collid) references tb_college (collid)
);
-- 创建教师表
create table tb_teacher
(
teaid int not null comment '工号',
teaname varchar(20) not null comment '姓名',
teatitle varchar(10) default '助教' comment '职称',
collid int not null comment '所属学院',
primary key (teaid),
foreign key (collid) references tb_college (collid)
);
-- 创建课程表
create table tb_course
(
couid int not null comment '编号',
couname varchar(50) not null comment '名称',
coucredit int not null comment '学分',
teaid int not null comment '授课老师',
primary key (couid),
foreign key (teaid) references tb_teacher (teaid)
);
-- 创建选课记录表
create table tb_record
(
recid int auto_increment comment '选课记录编号',
sid int not null comment '选课学生',
cid int not null comment '所选课程',
seldate datetime default now() comment '选课时间日期',
score decimal(4,1) comment '考试成绩',
primary key (recid),
foreign key (sid) references tb_student (stuid),
foreign key (cid) references tb_course (couid),
unique (sid, cid)
);
上面的DDL有几个地方需要强调一下:
创建数据库时,我们通过default charset utf8指定了数据库默认使用的字符集,我们推荐使用该字符集,因为utf8能够支持国际化编码。如果将来数据库中用到的字符可能包括类似于Emoji这样的图片字符,也可以将默认字符集设定为utf8mb4(最大4字节的utf-8编码)。查看MySQL支持的字符集可以执行下面的语句。
show character set;
+----------+---------------------------------+---------------------+--------+
| Charset | Description | Default collation | Maxlen |
+----------+---------------------------------+---------------------+--------+
| big5 | Big5 Traditional Chinese | big5_chinese_ci | 2 |
| dec8 | DEC West European | dec8_swedish_ci | 1 |
| cp850 | DOS West European | cp850_general_ci | 1 |
| hp8 | HP West European | hp8_english_ci | 1 |
| koi8r | KOI8-R Relcom Russian | koi8r_general_ci | 1 |
| latin1 | cp1252 West European | latin1_swedish_ci | 1 |
| latin2 | ISO 8859-2 Central European | latin2_general_ci | 1 |
| swe7 | 7bit Swedish | swe7_swedish_ci | 1 |
| ascii | US ASCII | ascii_general_ci | 1 |
| ujis | EUC-JP Japanese | ujis_japanese_ci | 3 |
| sjis | Shift-JIS Japanese | sjis_japanese_ci | 2 |
| hebrew | ISO 8859-8 Hebrew | hebrew_general_ci | 1 |
| tis620 | TIS620 Thai | tis620_thai_ci | 1 |
| euckr | EUC-KR Korean | euckr_korean_ci | 2 |
| koi8u | KOI8-U Ukrainian | koi8u_general_ci | 1 |
| gb2312 | GB2312 Simplified Chinese | gb2312_chinese_ci | 2 |
| greek | ISO 8859-7 Greek | greek_general_ci | 1 |
| cp1250 | Windows Central European | cp1250_general_ci | 1 |
| gbk | GBK Simplified Chinese | gbk_chinese_ci | 2 |
| latin5 | ISO 8859-9 Turkish | latin5_turkish_ci | 1 |
| armscii8 | ARMSCII-8 Armenian | armscii8_general_ci | 1 |
| utf8 | UTF-8 Unicode | utf8_general_ci | 3 |
| ucs2 | UCS-2 Unicode | ucs2_general_ci | 2 |
| cp866 | DOS Russian | cp866_general_ci | 1 |
| keybcs2 | DOS Kamenicky Czech-Slovak | keybcs2_general_ci | 1 |
| macce | Mac Central European | macce_general_ci | 1 |
| macroman | Mac West European | macroman_general_ci | 1 |
| cp852 | DOS Central European | cp852_general_ci | 1 |
| latin7 | ISO 8859-13 Baltic | latin7_general_ci | 1 |
| utf8mb4 | UTF-8 Unicode | utf8mb4_general_ci | 4 |
| cp1251 | Windows Cyrillic | cp1251_general_ci | 1 |
| utf16 | UTF-16 Unicode | utf16_general_ci | 4 |
| utf16le | UTF-16LE Unicode | utf16le_general_ci | 4 |
| cp1256 | Windows Arabic | cp1256_general_ci | 1 |
| cp1257 | Windows Baltic | cp1257_general_ci | 1 |
| utf32 | UTF-32 Unicode | utf32_general_ci | 4 |
| binary | Binary pseudo charset | binary | 1 |
| geostd8 | GEOSTD8 Georgian | geostd8_general_ci | 1 |
| cp932 | SJIS for Windows Japanese | cp932_japanese_ci | 2 |
| eucjpms | UJIS for Windows Japanese | eucjpms_japanese_ci | 3 |
| gb18030 | China National Standard GB18030 | gb18030_chinese_ci | 4 |
+----------+---------------------------------+---------------------+--------+
41 rows in set (0.00 sec)
如果要设置MySQL服务启动时默认使用的字符集,可以修改MySQL的配置并添加以下内容
[mysqld]
character-set-server=utf8
在创建表的时候,我们可以在右圆括号的后面通过engine=XXX来指定表的存储引擎,MySQL支持多种存储引擎,可以通过show engines命令进行查看。MySQL 5.5以后的版本默认使用的存储引擎是InnoDB,它正好也就是我们推荐大家使用的存储引擎(因为InnoDB更适合互联网应用对高并发、性能以及事务支持等方面的需求)。
show engines\G
*************************** 1. row ***************************
Engine: InnoDB
Support: DEFAULT
Comment: Supports transactions, row-level locking, and foreign keys
Transactions: YES
XA: YES
Savepoints: YES
*************************** 2. row ***************************
Engine: MRG_MYISAM
Support: YES
Comment: Collection of identical MyISAM tables
Transactions: NO
XA: NO
Savepoints: NO
*************************** 3. row ***************************
Engine: MEMORY
Support: YES
Comment: Hash based, stored in memory, useful for temporary tables
Transactions: NO
XA: NO
Savepoints: NO
*************************** 4. row ***************************
Engine: BLACKHOLE
Support: YES
Comment: /dev/null storage engine (anything you write to it disappears)
Transactions: NO
XA: NO
Savepoints: NO
*************************** 5. row ***************************
Engine: MyISAM
Support: YES
Comment: MyISAM storage engine
Transactions: NO
XA: NO
Savepoints: NO
*************************** 6. row ***************************
Engine: CSV
Support: YES
Comment: CSV storage engine
Transactions: NO
XA: NO
Savepoints: NO
*************************** 7. row ***************************
Engine: ARCHIVE
Support: YES
Comment: Archive storage engine
Transactions: NO
XA: NO
Savepoints: NO
*************************** 8. row ***************************
Engine: PERFORMANCE_SCHEMA
Support: YES
Comment: Performance Schema
Transactions: NO
XA: NO
Savepoints: NO
*************************** 9. row ***************************
Engine: FEDERATED
Support: NO
Comment: Federated MySQL storage engine
Transactions: NULL
XA: NULL
Savepoints: NULL
9 rows in set (0.00 sec)
下面的表格对MySQL几种常用的数据引擎进行了简单的对比。
通过上面的比较我们可以了解到,InnoDB是唯一能够支持外键、事务以及行锁的存储引擎,所以我们之前说它更适合互联网应用,而且它也是较新的MySQL版本中默认使用的存储引擎。
在定义表结构为每个字段选择数据类型时,如果不清楚哪个数据类型更合适,可以通过MySQL的帮助系统来了解每种数据类型的特性、数据的长度和精度等相关信息。
? data types
You asked for help about help category: "Data Types"
For more information, type 'help <item>', where <item> is one of the following
topics:
AUTO_INCREMENT
BIGINT
BINARY
BIT
BLOB
BLOB DATA TYPE
BOOLEAN
CHAR
CHAR BYTE
DATE
DATETIME
DEC
DECIMAL
DOUBLE
DOUBLE PRECISION
ENUM
FLOAT
INT
INTEGER
LONGBLOB
LONGTEXT
MEDIUMBLOB
MEDIUMINT
MEDIUMTEXT
SET DATA TYPE
SMALLINT
TEXT
TIME
TIMESTAMP
TINYBLOB
TINYINT
TINYTEXT
VARBINARY
VARCHAR
YEAR DATA TYPE
? varchar
Name: 'VARCHAR'
Description:
[NATIONAL] VARCHAR(M) [CHARACTER SET charset_name] [COLLATE
collation_name]
A variable-length string. M represents the maximum column length in
characters. The range of M is 0 to 65,535. The effective maximum length
of a VARCHAR is subject to the maximum row size (65,535 bytes, which is
shared among all columns) and the character set used. For example, utf8
characters can require up to three bytes per character, so a VARCHAR
column that uses the utf8 character set can be declared to be a maximum
of 21,844 characters. See
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/column-count-limit.html.
MySQL stores VARCHAR values as a 1-byte or 2-byte length prefix plus
data. The length prefix indicates the number of bytes in the value. A
VARCHAR column uses one length byte if values require no more than 255
bytes, two length bytes if values may require more than 255 bytes.
*Note*:
MySQL follows the standard SQL specification, and does not remove
trailing spaces from VARCHAR values.
VARCHAR is shorthand for CHARACTER VARYING. NATIONAL VARCHAR is the
standard SQL way to define that a VARCHAR column should use some
predefined character set. MySQL uses utf8 as this predefined character
set. http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/charset-national.html.
NVARCHAR is shorthand for NATIONAL VARCHAR.
URL: http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/string-type-overview.html
在数据类型的选择上,保存字符串数据通常都使用VARCHAR和CHAR两种类型,前者通常称为变长字符串,而后者通常称为定长字符串;对于InnoDB存储引擎,行存储格式没有区分固定长度和可变长度列,因此VARCHAR类型好CHAR类型没有本质区别,后者不一定比前者性能更好。如果要保存的很大字符串,可以使用TEXT类型;如果要保存很大的字节串,可以使用BLOB(二进制大对象)类型。在MySQL中,TEXT和BLOB又分别包括TEXT、MEDIUMTEXT、LONGTEXT和BLOB、MEDIUMBLOB、LONGBLOB三种不同的类型,它们主要的区别在于存储数据的最大大小不同。保存浮点数可以用FLOAT或DOUBLE类型,而保存定点数应该使用DECIMAL类型。如果要保存时间日期,DATETIME类型优于TIMESTAMP类型,因为前者能表示的时间日期范围更大。
DML
-- 插入学院数据
insert into tb_college (collname, collintro) values
('计算机学院', '创建于1956年是我国首批建立计算机专业。学院现有计算机科学与技术一级学科和网络空间安全一级学科博士学位授予权,其中计算机科学与技术一级学科具有博士后流动站。计算机科学与技术一级学科在2017年全国第四轮学科评估中评为A;2019 U.S.News全球计算机学科排名26名;ESI学科排名0.945‰,进入全球前1‰,位列第43位。'),
('外国语学院', '1998年浙江大学、杭州大学、浙江农业大学、浙江医科大学四校合并,成立新的浙江大学。1999年原浙江大学外语系、原杭州大学外国语学院、原杭州大学大外部、原浙江农业大学公外部、原浙江医科大学外语教学部合并,成立浙江大学外国语学院。2003年学院更名为浙江大学外国语言文化与国际交流学院。'),
('经济管理学院', '四川大学经济学院历史悠久、传承厚重,其前身是创办于1905年的四川大学经济科,距今已有100多年的历史。已故著名经济学家彭迪先、张与九、蒋学模、胡寄窗、陶大镛、胡代光,以及当代著名学者刘诗白等曾先后在此任教或学习。在长期的办学过程中,学院坚持以马克思主义的立场、观点、方法为指导,围绕建设世界一流经济学院的奋斗目标,做实“两个伟大”深度融合,不断提高党的建设质量与科学推进一流事业深度融合。');
-- 插入学生数据
insert into tb_student (stuid, stuname, stusex, stubirth, stuaddr, collid) values
(1001, '杨逍', 1, '1990-3-4', '四川成都', 1),
(1002, '任我行', 1, '1992-2-2', '湖南长沙', 1),
(1033, '王语嫣', 0, '1989-12-3', '四川成都', 1),
(1572, '岳不群', 1, '1993-7-19', '陕西咸阳', 1),
(1378, '纪嫣然', 0, '1995-8-12', '四川绵阳', 1),
(1954, '林平之', 1, '1994-9-20', '福建莆田', 1),
(2035, '东方不败', 1, '1988-6-30', null, 2),
(3011, '林震南', 1, '1985-12-12', '福建莆田', 3),
(3755, '项少龙', 1, '1993-1-25', null, 3),
(3923, '杨不悔', 0, '1985-4-17', '四川成都', 3),
(4040, '隔壁老王', 1, '1989-1-1', '四川成都', 2);
-- 删除学生数据
delete from tb_student where stuid=4040;
-- 更新学生数据
update tb_student set stuname='杨过', stuaddr='湖南长沙' where stuid=1001;
-- 插入老师数据
insert into tb_teacher (teaid, teaname, teatitle, collid) values
(1122, '张三丰', '教授', 1),
(1133, '宋远桥', '副教授', 1),
(1144, '杨逍', '副教授', 1),
(2255, '范遥', '副教授', 2),
(3366, '韦一笑', '讲师', 3);
-- 插入课程数据
insert into tb_course (couid, couname, coucredit, teaid) values
(1111, 'Python程序设计', 3, 1122),
(2222, 'Web前端开发', 2, 1122),
(3333, '操作系统', 4, 1122),
(4444, '计算机网络', 2, 1133),
(5555, '编译原理', 4, 1144),
(6666, '算法和数据结构', 3, 1144),
(7777, '经贸法语', 3, 2255),
(8888, '成本会计', 2, 3366),
(9999, '审计学', 3, 3366);
-- 插入选课数据
insert into tb_record (sid, cid, seldate, score) values
(1001, 1111, '2017-09-01', 95),
(1001, 2222, '2017-09-01', 87.5),
(1001, 3333, '2017-09-01', 100),
(1001, 4444, '2018-09-03', null),
(1001, 6666, '2017-09-02', 100),
(1002, 1111, '2017-09-03', 65),
(1002, 5555, '2017-09-01', 42),
(1033, 1111, '2017-09-03', 92.5),
(1033, 4444, '2017-09-01', 78),
(1033, 5555, '2017-09-01', 82.5),
(1572, 1111, '2017-09-02', 78),
(1378, 1111, '2017-09-05', 82),
(1378, 7777, '2017-09-02', 65.5),
(2035, 7777, '2018-09-03', 88),
(2035, 9999, default, null),
(3755, 1111, default, null),
(3755, 8888, default, null),
(3755, 9999, '2017-09-01', 92);
-- 查询所有学生信息
select * from tb_student;
-- 查询所有课程名称及学分(投影和别名)
select couname, coucredit from tb_course;
select couname as 课程名称, coucredit as 学分 from tb_course;
-- 查询所有学生的姓名和性别(条件运算)
select stuname as 姓名, case stusex when 1 then '男' else '女' end as 性别 from tb_student;
select stuname as 姓名, if(stusex, '男', '女') as 性别 from tb_student;
-- 查询所有女学生的姓名和出生日期(筛选)
select stuname, stubirth from tb_student where stusex=0;
-- 查询所有80后学生的姓名、性别和出生日期(筛选)
select stuname, stusex, stubirth from tb_student where stubirth>='1980-1-1' and stubirth<='1989-12-31';
select stuname, stusex, stubirth from tb_student where stubirth between '1980-1-1' and '1989-12-31';
-- 查询姓"杨"的学生姓名和性别(模糊)
select stuname, stusex from tb_student where stuname like '杨%';
-- 查询姓"杨"名字两个字的学生姓名和性别(模糊)
select stuname, stusex from tb_student where stuname like '杨_';
-- 查询姓"杨"名字三个字的学生姓名和性别(模糊)
select stuname, stusex from tb_student where stuname like '杨__';
-- 查询名字中有"不"字或"嫣"字的学生的姓名(模糊)
select stuname, stusex from tb_student where stuname like '%不%' or stuname like '%嫣%';
-- 查询没有录入家庭住址的学生姓名(空值)
select stuname from tb_student where stuaddr is null;
-- 查询录入了家庭住址的学生姓名(空值)
select stuname from tb_student where stuaddr is not null;
-- 查询学生选课的所有日期(去重)
select distinct seldate from tb_record;
-- 查询学生的家庭住址(去重)
select distinct stuaddr from tb_student where stuaddr is not null;
-- 查询男学生的姓名和生日按年龄从大到小排列(排序)
select stuname as 姓名, datediff(curdate(), stubirth) div 365 as 年龄 from tb_student where stusex=1 order by 年龄 desc;
-- 查询年龄最大的学生的出生日期(聚合函数)
select min(stubirth) from tb_student;
-- 查询年龄最小的学生的出生日期(聚合函数)
select max(stubirth) from tb_student;
-- 查询男女学生的人数(分组和聚合函数)
select stusex, count(*) from tb_student group by stusex;
-- 查询课程编号为1111的课程的平均成绩(筛选和聚合函数)
select avg(score) from tb_record where cid=1111;
-- 查询学号为1001的学生所有课程的平均分(筛选和聚合函数)
select avg(score) from tb_record where sid=1001;
-- 查询每个学生的学号和平均成绩(分组和聚合函数)
select sid as 学号, avg(score) as 平均分 from tb_record group by sid;
-- 查询平均成绩大于等于90分的学生的学号和平均成绩
-- 分组以前的筛选使用where子句 / 分组以后的筛选使用having子句
select sid as 学号, avg(score) as 平均分 from tb_record group by sid having 平均分>=90;
-- 查询年龄最大的学生的姓名(子查询/嵌套的查询)
select stuname from tb_student where stubirth=( select min(stubirth) from tb_student );
-- 查询年龄最大的学生姓名和年龄(子查询+运算)
select stuname as 姓名, datediff(curdate(), stubirth) div 365 as 年龄 from tb_student where stubirth=( select min(stubirth) from tb_student );
-- 查询选了两门以上的课程的学生姓名(子查询/分组条件/集合运算)
select stuname from tb_student where stuid in ( select stuid from tb_record group by stuid having count(stuid)>2 );
-- 查询学生姓名、课程名称以及成绩(连接查询)
select stuname, couname, score from tb_student t1, tb_course t2, tb_record t3 where stuid=sid and couid=cid and score is not null;
-- 查询学生姓名、课程名称以及成绩按成绩从高到低查询第11-15条记录(内连接+分页)
select stuname, couname, score from tb_student inner join tb_record on stuid=sid inner join tb_course on couid=cid where score is not null order by score desc limit 5 offset 10;
select stuname, couname, score from tb_student inner join tb_record on stuid=sid inner join tb_course on couid=cid where score is not null order by score desc limit 10, 5;
-- 查询选课学生的姓名和平均成绩(子查询和连接查询)
select stuname, avgmark from tb_student, ( select sid, avg(score) as avgmark from tb_record group by sid ) temp where stuid=sid;
select stuname, avgmark from tb_student inner join ( select sid, avg(score) as avgmark from tb_record group by sid ) temp on stuid=sid;
-- 查询每个学生的姓名和选课数量(左外连接和子查询)
select stuname, ifnull(total, 0) from tb_student left outer join ( select sid, count(sid) as total from tb_record group by sid ) temp on stuid=sid;
上面的DML有几个地方需要加以说明:
MySQL中支持多种类型的运算符,包括:算术运算符(+、-、*、/、%)、比较运算符(=、<>、<=>、<、<=、>、>=、BETWEEN…AND…、IN、IS NULL、IS NOT NULL、LIKE、RLIKE、REGEXP)、逻辑运算符(NOT、AND、OR、XOR)和位运算符(&、|、^、~、>>、<<),我们可以在DML中使用这些运算符处理数据。
在查询数据时,可以在SELECT语句及其子句(如WHERE子句、ORDER BY子句、HAVING子句等)中使用函数,这些函数包括字符串函数、数值函数、时间日期函数、流程函数等,如下面的表格所示。
常用字符串函数。
常用数值函数。
常用时间日期函数。
常用流程函数。
其他常用函数。
DCL
-- 创建可以远程登录的root账号并为其指定口令
create user 'root'@'%' identified by '123456';
-- 为远程登录的root账号授权操作所有数据库所有对象的所有权限并允许其将权限再次赋予其他用户
grant all privileges on *.* to 'root'@'%' with grant option;
-- 创建名为hellokitty的用户并为其指定口令
create user 'hellokitty'@'%' identified by '123123';
-- 将对school数据库所有对象的所有操作权限授予hellokitty
grant all privileges on school.* to 'hellokitty'@'%';
-- 召回hellokitty对school数据库所有对象的insert/delete/update权限
revoke insert, delete, update on school.* from 'hellokitty'@'%';
说明:创建一个可以允许任意主机登录并且具有超级管理员权限的用户在现实中并不是一个明智的决定,因为一旦该账号的口令泄露或者被破解,数据库将会面临灾难级的风险。
索引是关系型数据库中用来提升查询性能最为重要的手段。关系型数据库中的索引就像一本书的目录,我们可以想象一下,如果要从一本书中找出某个知识点,但是这本书没有目录,这将是意见多么可怕的事情(我们估计得一篇一篇的翻下去,才能确定这个知识点到底在什么位置)。创建索引虽然会带来存储空间上的开销,就像一本书的目录会占用一部分的篇幅一样,但是在牺牲空间后换来的查询时间的减少也是非常显著的。
MySQL中,所有数据类型的列都可以被索引,常用的存储引擎InnoDB和MyISAM能支持每个表创建16个索引。InnoDB和MyISAM使用的索引其底层算法是B-tree(B树),B-tree是一种自平衡的树,类似于平衡二叉排序树,能够保持数据有序。这种数据结构能够让查找数据、顺序访问、插入数据及删除的操作都在对数时间内完成。
接下来我们通过一个简单的例子来说明索引的意义,比如我们要根据学生的姓名来查找学生,这个场景在实际开发中应该经常遇到,就跟通过商品名称查找商品道理是一样的。我们可以使用MySQL的explain
关键字来查看SQL的执行计划。
explain select * from tb_student where stuname='林震南'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tb_student
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 11
filtered: 10.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
在上面的SQL执行计划中,有几项值得我们关注:
从上面的执行计划可以看出,当我们通过学生名字查询学生时实际上是进行了全表扫描,不言而喻这个查询性能肯定是非常糟糕的,尤其是在表中的行很多的时候。如果我们需要经常通过学生姓名来查询学生,那么就应该在学生姓名对应的列上创建索引,通过索引来加速查询。
create index idx_student_name on tb_student(stuname);
再次查看刚才的SQL对应的执行计划。
explain select * from tb_student where stuname='林震南'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tb_student
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: idx_student_name
key: idx_student_name
key_len: 62
ref: const
rows: 1
filtered: 100.00
Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
可以注意到,在对学生姓名创建索引后,刚才的查询已经不是全表扫描而是基于索引的查询,而且扫描的行只有唯一的一行,这显然大大的提升了查询的性能。MySQL中还允许创建前缀索引,即对索引字段的前N个字符创建索引,这样的话可以减少索引占用的空间(但节省了空间很有可能会浪费时间,时间和空间是不可调和的矛盾),如下所示。
create index idx_student_name_1 on tb_student(stuname(1));
上面的索引相当于是根据学生姓名的第一个字来创建的索引,我们再看看SQL执行计划。
explain select * from tb_student where stuname='林震南'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tb_student
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: idx_student_name
key: idx_student_name
key_len: 5
ref: const
rows: 2
filtered: 100.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
不知道大家是否注意到,这一次扫描的行变成了2行,因为学生表中有两个姓“林”的学生,我们只用姓名的第一个字作为索引的话,在查询时通过索引就会找到这两行。
如果要删除索引,可以使用下面的SQL。
alter table tb_student drop index idx_student_name;
或者
drop index idx_student_name on tb_student;
我们简单的为大家总结一下索引的设计原则:
最后,还有一点需要说明,InnoDB使用的B-tree索引,数值类型的列除了等值判断时索引会生效之外,使用>、<、>=、<=、BETWEEN…AND… 、<>时,索引仍然生效;对于字符串类型的列,如果使用不以通配符开头的模糊查询,索引也是起作用的,但是其他的情况会导致索引失效,这就意味着很有可能会做全表查询。
视图是关系型数据库中将一组查询指令构成的结果集组合成可查询的数据表的对象。简单的说,视图就是虚拟的表,但与数据表不同的是,数据表是一种实体结构,而视图是一种虚拟结构,你也可以将视图理解为保存在数据库中被赋予名字的SQL语句。
使用视图可以获得以下好处:
创建视图。
create view vw_avg_score
as
select sid, round(avg(score), 1) as avgscore
from tb_record group by sid;
create view vw_student_score
as
select stuname, avgscore
from tb_student, vw_avg_score
where stuid=sid;
提示:因为视图不包含数据,所以每次使用视图时,都必须执行查询以获得数据,如果你使用了连接查询、嵌套查询创建了较为复杂的视图,你可能会发现查询性能下降得很厉害。因此,在使用复杂的视图前,应该进行测试以确保其性能能够满足应用的需求。
使用视图。
select stuname, avgscore from vw_student_score order by avgscore desc;
+--------------+----------+
| stuname | avgscore |
+--------------+----------+
| 杨过 | 95.6 |
| 任我行 | 53.5 |
| 王语嫣 | 84.3 |
| 纪嫣然 | 73.8 |
| 岳不群 | 78.0 |
| 东方不败 | 88.0 |
| 项少龙 | 92.0 |
+--------------+----------+
既然视图是一张虚拟的表,那么视图的中的数据可以更新吗?视图的可更新性要视具体情况而定,以下类型的视图是不能更新的:
删除视图。
drop view vw_student_score;
说明:如果希望更新视图,可以先用上面的命令删除视图,也可以通过
create or replace view
来更新视图。
视图的规则和限制。
order by
子句,但如果从视图中检索数据时也使用了order by
,那么该视图中原先的order by
会被覆盖。存储过程是事先编译好存储在数据库中的一组SQL的集合,调用存储过程可以简化应用程序开发人员的工作,减少与数据库服务器之间的通信,对于提升数据操作的性能也是有帮助的。其实迄今为止,我们使用的SQL语句都是针对一个或多个表的单条语句,但在实际开发中经常会遇到某个操作需要多条SQL语句才能完成的情况。例如,电商网站在受理用户订单时,需要做以下一系列的处理。
我们可以通过存储过程将复杂的操作封装起来,这样不仅有助于保证数据的一致性,而且将来如果业务发生了变动,只需要调整和修改存储过程即可。对于调用存储过程的用户来说,存储过程并没有暴露数据表的细节,而且执行存储过程比一条条的执行一组SQL要快得多。
下面的存储过程实现了查询某门课程的最高分、最低分和平均分。
drop procedure if exists sp_score_by_cid;
delimiter $$
create procedure sp_score_by_cid(
courseId int,
out maxScore decimal(4,1),
out minScore decimal(4,1),
out avgScore decimal(4,1)
)
begin
select max(score) into maxScore from tb_record
where cid=courseId;
select min(score) into minScore from tb_record
where cid=courseId;
select avg(score) into avgScore from tb_record
where cid=courseId;
end $$
delimiter ;
call sp_score_by_cid(1111, @a, @b, @c);
select @a, @b, @c;
说明:在定义存储过程时,因为可能需要书写多条SQL,而分隔这些SQL需要使用分号作为分隔符,如果这个时候,仍然用分号表示整段代码结束,那么定义存储过程的SQL就会出现错误,所以上面我们用delimiter $$将整段代码结束的标记定义为$$,那么代码中的分号将不再表示整段代码的结束,需要马上执行,整段代码在遇到end $$时才输入完成并执行。在定义完存储过程后,通过delimiter ;将结束符重新改回成分号。
上面定义的存储过程有四个参数,其中第一个参数是输入参数,代表课程的编号,后面的参数都是输出参数,因为存储过程不能定义返回值,只能通过输出参数将执行结果带出,定义输出参数的关键字是out
,默认情况下参数都是输入参数。
调用存储过程。
call sp_score_by_cid(1111, @a, @b, @c);
获取输出参数的值。
select @a as 最高分, @b as 最低分, @c as 平均分;
删除存储过程。
drop procedure sp_score_by_cid;
在存储过程中,我们可以定义变量、条件,可以使用分支和循环语句,可以通过游标操作查询结果,还可以使用事件调度器,这些内容我们暂时不在此处进行介绍。虽然我们说了很多存储过程的好处,但是在实际开发中,如果过度的使用存储过程,将大量复杂的运算放到存储过程中,也会导致占用数据库服务器的CPU资源,造成数据库服务器承受巨大的压力。为此,我们一般会将复杂的运算和处理交给应用服务器,因为很容易部署多台应用服务器来分摊这些压力。