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MySQL完整教程

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了MySQL完整教程，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含27343字，纯文字阅读大概需要40分钟。

内容图文

1.1 MySQL学习路线

基础阶段：MySQL数据库的基本操作（增删改查），以及一些高级操作（视图、触发器、函数、存储过程等）。
优化阶段：如何提高数据库的效率，如索引，分表等。
部署阶段：如何搭建真实的环境系统，如服务器集群，负载均衡等。

1.2 数据库的基础

1.2.1 什么是数据库？

数据库：database，存储数据的仓库。
数据库（专业定义）：高效的存储和处理数据的介质（介质主要是两种：磁盘和内存）。

1.2.2 数据库的分类？

基于存储介质的不同
- 关系型数据库（SQL）
- 非关系型数据库（NoSQL）

1.2.3 不同的数据库阵营中的产品有哪些？

关系型数据库:
- 大型数据库：Oracle、DB2。
- 中型数据库：SQL Server、MySQL等。
- 小型数据库：access等。　　
非关系型数据库：
- memached
- mogodb
- redis

1.2.4 两种数据库阵营的区别？

关系型数据库：安全（保存磁盘基本不可能丢失），容易理解，比较浪费空间。
非关系型数据库：效率高，不安全（断电会丢失）。

1.3 关系型数据库

1.3.1 什么是关系型数据库？

关系型数据库：是一种建立在关系模型（数学模型）上的数据库。
关系模型：一种所谓建立在关系的模型，关系模型包括以下三个方面：
- 数据结构：数据存储的问题，二维表（有行和列）。
- 操作指令集合：所有SQL语句。
- 完整性约束：表内数据约束，表与表之间约束（外键）。

1.3.2 关系型数据的设计？

从需要存储的数据需求中分析，如果是一类数据（实体，比如人、书本等）应该设计成一张二维表，表是由表头（字段名）和数据部分（实际存储的数据单元）组成，如下图所示。

表头	字段1	字段2
数据单元	数据1	数据2

以实际案例来进行处理：分析一个教学系统，讲师负责教学，教学生，在教室教学。
- ①找出系统中的实体：讲师表，学生表，班级表。
- ②找出实体中应该存在的数据信息：
  - 讲师：姓名，性别，年龄，身高，工资等。
  - 学生：姓名，性别，学好，学科等。
  - 班级：班级名字，教室编号等。

- - 关系型数据库：维护的是实体内部，实体与实体之间的联系。
  - 实体内部的联系：每个学生都有姓名，性别，学号，学科，年龄等信息。

姓名	性别	学号	学科	年龄
张三	男	001	java	23
李四	男	002	MySQL
王二		003	Linux	17

- - 第二行的所有字段，都是描述张三这个学生（内部联系）；第二列只能存放性别（内部约束）。　　　　
  - 关系型数据库的特点之一：如果表中对应的某个字段没有值（数据），但是系统依然需要分配空间，所以关系型数据库比较浪费空间。

- - 实体与实体之间的联系：每个学生属于某个班级，每个班级一定有多个学生（一对多）。　　　　
  - 学生表：

姓名	性别	学号	学科	年龄
张三	男	001	java	23
李四	男	002	MySQL
王二		003	Linux	17

- - 班级表：

班级名称	教室编号
java001	A001
Linux002	B005

- - 解决方案：在学生表中增加一个班级字段来指向班级（必须能够唯一的找到一个班级信息）

姓名	性别	学号	学科	年龄	所属班级
张三	男	001	java	23	java001
李四	男	002	MySQL		MySQL005
王二		003	Linux	17	Linux002

- - 学生实体与班级实体之间的关系：实体与实体之间的关系。

1.4 关键字说明

数据库：database。
数据库系统：database system（DBS）:是一种虚拟系统，将多种内容关联起来的称呼。DBS=DBMS+DB。
DBMS：数据库管理系统，database management system，专门管理数据库。
DBA：数据库管理员，database administrator。
行/记录：row/record,本质是一个东西，都是指表中的一行（一条记录）。行是从结构角度，记录是从数据角度出发。
列/字段：column/Field，本质是一个东西。

1.5 SQL

SQL：Structured Query Language，结构化查询语言（数据主要以查询为主）。
SQL分为三个部分：
- DDL：Data Definition Language，数据定义语言。用来维护存储数据的结构（数据库，表），代表指令：create、drop、alter等。
- DML：Data Manipulation Language，数据操作语言，用来对数据进行操作（数据表中的内容），代表指令：Insert、delete、update等。其中DML内部又单独进行了一个分类：DQL（Data Query Language：数据查询语言，如select）。
- DCL：Data Control Language，数据控制语言，主要负责权限管理，代表指令：grant、revoke等。　　
SQL是关系型数据库的操作指令，SQL是一种约束，但不强制（类似于W3C），所以不同的关系型数据库产品（Oracle，MySQL等）内部可能有一些细微的差别。

1.6 MySQL数据库

MySQL数据库是一种C/S结构的软件：客户端/服务端，如果想访问服务器必须通过客户端（服务器一直运行，客户端在需要使用的时候运行）。
交互方式：
- ①客户端连接认证：连接服务器，认证身份。

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- ②发送SQL指令。　
- ③服务器接收SQL指令，处理SQL指令，返回操作结果。
- ④客户端接收结果，显示结果。

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- ⑤断开连接（释放资源：服务器并发限制）。

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1.7 MySQL服务器对象

没有办法完全了解服务器内部的内容：只能粗略的去分析数据库服务器的内部结构。
将MySQL服务器内部对象分成了四层：
- 系统（DBMS）
- 数据库（DB）
- 数据表（Table）
- 字段（Field）

1.8 SQL的基本操作

基本操作：CRUD。
将SQL的基本操作根据操作对象进行分类，分为三类，如下所示：
- 库操作。
- 表操作（字段）。
- 数据操作。

1.9 库操作

对数据库的增删改查。

1.9.1 新增数据库

基本语法

create database 数据库名字 [库选项];

库选项：用来约束数据库，分为两个选项。
- 字符集设定：charset/character set 具体字符集（数据存储的编码格式）。
- 校对集设定：collate 具体校对集（数据比较的规则）。

示例：创建一个数据库。

-- 单行注释，也可以用#
# 创建数据库
CREATE DATABASE mydatabase CHARACTER SET utf8;

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其实，数据库名字不能使用关键字（已经被使用的字符）或保留字（将来可能会使用的字符）。

当创建数据库的SQL语句执行之后，发生了什么？
- ①在数据库系统中，增加了对应的数据库信息。
- ②会在保存数据的文件夹下：Data目录，创建一个对应数据库名字的文件夹。

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- ③每个数据库下都有一个opt文件:保存了库选项。

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1.9.2 查看数据库

基本语法
- ①查看所有数据库。

-- 查看所有数据库
show databases;

- ②查看指定部门的数据库：模糊查询。

-- 查看指定部分的数据库
show databases like ‘pattern‘; -- pattern是匹配模式
%:表示匹配多个字符
_:表示匹配单个字符

- ③查看数据库的创建语句。

-- 查看数据库的创建语句
show create database 数据库名字;

示例：查看所有数据库

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示例：查看指定名称为test的数据库。

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示例：查看含有t名称的数据库。

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示例：显示mydatabase数据库的创建语句。

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1.9.3 更新数据库

数据库名字是不可以改变的，不然如何定位哪一个数据库，换句话说，原来有一个数据库名为test，你现在将其它数据库改为test，这样好吗？
数据库的修改仅限库选项：字符集和校对集（校对集依赖于字符集）。

基本语法

alter database 数据库名字 [库选项]。
character set [字符集]
collate 绞对集

示例：修改mydatabase数据库的默认编码。

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1.9.4 删除数据库

所有的操作中：删除是最简单的。
基本语法

-- 删除数据库
drop database 数据库名字;

示例：删除mydatabase数据库。

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当删除数据库语句执行之后，发生了什么？
- 在数据库内部看不到对应的数据库。
- 在对应的数据库存储的文件夹内，数据库名字对应的文件夹也被删除（级联删除：里面的数据库表一起被删除）。

注意：数据库的删除不是闹着玩的，不要随意的删除，应该先进行备份操作，然后才考虑是否删除（删除不可逆）。

1.10 表操作

表和字段是密不可分的。

1.10.1 新增数据表

基本语法

-- 新增数据表
create table [if not exists] 数据表名字(
    字段名字 数据类型,
    字段名字,数据类型   -- 最后一行不不要逗号
)[表选项];
if not exists：如果表名不存在，那么就创建，否则不执行创建。
 表选项：控制表的表现。
 字符集：charset/character set 具体字符集;--保证表中数据存在的字符集。
 校对集：collate 具体校对集。
 存储引擎：engine 具体的存储引擎(innodb和myisam)

示例：创建一个名为student的表。

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- 任何一个表的设计都必须指定数据库。　　
- 解决方案：
  - ①显示指定表所在的数据库。

-- 显示的指定表所在的数据库
create table 数据库名.表名(
   字段1 数据类型,
   字段2 数据类型
);

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- - ②隐式的指定表所属数据库：先进入到某个数据库环境，然后这样创建的数据库表自动归属到某个数据库。

-- 进入到数据库环境
use 数据库名字;
-- 创建数据表
create table 数据表名(
  字段1  数据类型,
  字段2  数据类型
)；

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当创建数据库的SQL指令执行之后，到底发生了什么？
- 指定数据库下已经存在对应的表。
- 在数据库对应的文件夹下，会产生对应表的结构文件（和存储引擎有关）。

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1.10.2 查看数据表

数据库能查看的方式，表都可以查看。

基本语法
- 查看所有表

-- 查看所有表
show tables

- 查看部分表

-- 查看部分表
show tables like ‘pattern‘;

- 查看表的创建语句

-- 查看表的创建语句
show create table 表名;

- 查看表结构：查看表中的字段信息

-- 查看表结构
①desc 表名;
②describe 表名;
③show columns from 表名;

示例：查看所有表

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示例：查看创建student表的语句。

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示例：查看表结构。

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1.10.3 修改数据表

表本身存在，还包含字段，所以表的修改分为两个部分：修改表本身和修改字段。

修改表本身：
- 表名　　
  - 基本语法：

-- 修改表名
rename table 老表名 to  新表名;

- - 示例：将student表的名字改为stu.

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- 表选项:字符集，校对集和存储引擎。

alter table 表名 [表选项];

- - 示例：修改stu表的编码为gbk

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修改字段
- 新增字段

alter table 表名 add [column] 字段名  数据类型[列属性][位置];
位置：字段名可以存在表中的任意位置
     first：第一个位置
     after:在哪个字段之后，after 字段名，默认在最后

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- 修改字段

alter table 表名 modify 字段名 数据类型[列属性] [位置]；

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- 重命名字段

alter table 表名 change 旧字段名  新字段名 数据类型[列属性][位置];

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- 删除字段

alter table 表名 drop 字段名;

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1.10.4 删除数据表

基本语法

-- 删除表
drop table 表名1,表名2,……;

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当删除数据表的指令执行之后发生了什么？
- ①在表空间中，没有了指定的表（数据也没有了）。
- ②在数据库对应的文件夹下，表对应的文件（与存储引擎有关）也会被删除。

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1.11 数据操作

1.11.1 新增数据

有两种方案
- ①给全表字段插入数据，不需要指定字段列表：要求数据的值出现的位置必须和表中设计的字段出现的顺序一致，凡是非数值的数据，都需要使用引号包裹。

insert into 表名 values (值列表)[,(值列表)]; -- 可以一次性插入多条记录

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- ②给部分字段插入数据：需要选定字段列表，字段列表出现的顺序和字段的顺序无关，但是值列表的顺序必须和选定的字段的顺序一致。

insert into 表名 (字段列表) values (值列表);

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1.11.2 查看数据表

基本语法

select */字段列表 from 表名  [where 条件] ;

示例：查看学生的所有信息

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示例：查看学生的姓名和性别

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1.11.3 更新数据

基本语法

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

示例：更新id=1的年龄为32

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1.11.4 删除数据

基本语法

delete from 表名 [where 条件];

示例：删除name为zhangsan的学生信息

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1.12 中文数据问题

中文数据问题本质是字符集问题。
计算机只识别二进制，人类更多的是识别符号，所以需要有个二进制和字符的对应关系（字符集）。

客户端向服务器插入中文数据：没有成功

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原因：\xD5\xC5\xC8\FD 代表的是“”张三”在当前编码（字符集）下的二进制转换为十六进制，两个汉字-->四个字节（GBK）。

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报错：服务器没有识别对应的四个字节，服务器认为数据是utf8的，一个汉字对应三个字节；所以服务器读取三个字节转换成汉字，失败了;剩余的再读三个字节，最终失败。
所有的数据库服务器认为（表现）的一些特性是通过服务器端的变量来保存的，系统先读取自己的变量，看看应该怎么表现。

查看服务器识别的所有字符集

show character set;

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服务器默认的和客户端打交道的字符集。

show variables like ‘character_set%‘;

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问题根源：客户端数据只能是GDK，而服务器认为是utf8。
解决方案：改变服务器。默认的接收字符集为GBK。

-- 修改服务器认为的客户端数据的字符集为GBK
set character_set_client=gbk;

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插入中文的效果

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查看数据效果：依然是乱码

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原因：数据来源是服务器，解析数据是客户端（客户端只识别GBK：只会两个字节一个汉字），但是服务器给的数据是UTF8，所以导致乱码。
解决方案：修改服务器给客户端的数据字符集为GBK。

set character_set_results=gbk;

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查看数据效果

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set 变量=值；这样修改只是会话级别（当前客户端当次连接有效，关闭失效）

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设置服务器对客户端的字符集的认知，如果按照上面的方式，太麻烦了。可以使用快捷方式。

set names 字符集;

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1.13 校对集问题

校对集：数据比较的方式。
校对集有三种方式：
- _bin：binary，二进制比较，取出二进制位，一位一位的比较。区分大小写。
- _cs：case sensitive，大小写敏感，区分大小写。
- _ci：case insensitive.大小写不敏感，不区分大小写。

查看数据库所支持的绞对集

show collation;

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校对集应用：只有当数据产生比较的时候，校对集才会生效。

1.14 Web乱码问题

动态web由三个部分构成：浏览器、web服务器（如Tomcat等）、数据库服务器，三个部分都有自己的字符集（尤其是中文），数据需要在三个部分之间来回传递，很容易产生乱码。
如果解决乱码问题：统一编码（三码合一）。

【第二章】

2.1 数据类型（列类型）

所谓的数据类型：对数据进行统一的分类，从系统的角度出发是为了能够使用统一的方式进行管理，更好的利用有限的空间。
SQL中将数据类型分成了三大类：

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2.2 数值类型

数值类型数据：都是数值。
系统将数值型分为整数类型和浮点数类型。

2.2.1 整数类型

在SQL中因为更多的要考虑如何节省磁盘空间，所以系统将整数类型又细分成了5类：
- tinyint 　　迷你整型，使用一个字节存储，表示的状态最多为256种。
- smallint 小整型，使用2个字节存储，表示的状态最多为65536种。
- mediumint 中整型，使用3个字节存储。
- int 标准整型，使用4个字节存储。
- bigint 大整型，使用8个字节存储。

创建一张整型表

create table my_int(
   int_1 tinyint,
   int_2 smallint,
   int_3 mediumint,
   int_4 int,
   int_5 bigint 
)charset utf8;

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插入数据

-- 插入数据
insert into my_int(int_1,int_2,int_3,int_4,int_5) values(1,2,3,4,5);

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查看数据

select * from my_int;

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SQL中的数值类型全部都是默认有符号的：分正负。
有的时候，需要使用无符号数据，需要给数据类型限定为int unsigned;--无符号

给my_int表增加一个无符号类型。

alter table my_int add int_6 int unsigned;

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插入无符号数据

insert into my_int (int_6) values (0);

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如果插入的是负数

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查看表结构的时候，发现每个字段的数据类型之后都会自带一个括号，里面有指定的数字

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显示宽度：没有特别的含义，只是默认的告诉用户可以显示的形式而已，实际上用户是可以控制显示宽度，但是这种控制不会改变数据本身的大小。

增加一个int_7 int(1) 的字段

alter table my_int add int_7 int(1) unsigned ;

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插入数据

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显示宽度的意义：在于当数据不够显示宽度的时候，会自动让数据变成对应的显示宽度，通常需要搭配一个前导0(zerofill:零填充，零填充会导致数值变成无符号)来增加宽度，不改变值大小。

alter table my_int add int_8 int(2) zerofill;

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零填充+显示宽度的效果

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零填充的意义：保证数据格式。

2.3 小数类型

小数型：带有小数点或者范围超出整数类型的数值类型。

SQL中：将小数类型细分为两种：浮点型和定点型。
- 浮点型：小数点浮动，精度有限，会丢失精度。
- 定点型：小数点固定，精度固定，不会丢失精度。

2.3.1 浮点型

浮点型数据会因为超出范围之后，丢失精度（自动四舍五入）。
浮点型：理论上有两种精度。
- float：单精度，占用4个字节存储数据，精度范围大概在7位左右。
- double：双精度，占用8个字节存储和数据，精度范围大概在15位左右。

创建浮点数表：浮点的使用方式，直接float表示没有小数部分；float(M,D)：M代表总长度，D代表小数部分长度，整数部分长度为M-D。

-- 浮点数表
create table my_float(
    f1 float,
    f2 float(10,2),--10位在精度范围之外
    f3 float(6,2)--6位在精度范围之内
);

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插入数据：可以直接小数，也可以科学计数法

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2.3.2 定点型

定点型：绝对的保证整数部分不会被四舍五入（不会丢失精度），小数部分有可能。

2.4 时间日期类型

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2.5 字符串类型

在SQL中，将字符串类型分成了6类：char，varchar，text，blob，enum和set。

定长字符串
- char:磁盘（二维表）在定义结构的时候，就已经确定了最终数据的存储长度。
- char(L)：L代表length，可以存储的长度，单位为字符。最大长度值可以为255。char(4)：在utf8环境下，需要4 * 3 = 12 个字节。

变长字符串
- varchar：在分配空间的时候，按照最大的空间分配，但是实际上最终用了多少，是根据具体的数据来确定。
- varchar(L)：L代表length，理论长度是65536个字符，但是会出处1到2个字节来确定存储的实际长度。varchar(10):在utf8环境下，存储10个汉字，需要10 * 3 + 1 = 31 字节。
- 注意的是，在实际开发中，如果字符的长度超过255个，我们会使用text或blob来代替varchar。

如何选择定长或变长字符串？
- 定长的磁盘空间比较浪费，但是效率高；换言之，如果数据基本上确定长度都一样，就使用定长，如身份证号码，电话号码，手机号码等。
- 变长的磁盘空间比较节省，但是效率低；换言之，如果数据不能确定长度（不同的数据，长度有变化），如姓名，地址等。

文本字符串
- 如果数据量非常大，通常超过255个字符，就会使用文本字符串。
- 文本字符串根据存储的格式进行分类：text和blob。
  - text：存储文字。
  - blob：存储二进制数据（通常不用）。

枚举字符串
- 枚举：enum，实现将所有可能出现的结果都设计好，实际上存储的数据必须是规定好的数据中的一个。
- 枚举的使用方式：
  - 定义：enum(可能出现的元素列表);
    - 如：enum(‘男‘,‘女‘,‘不男不女‘,‘妖‘)。
  - 使用：存储数据，只能存储上面定义好的数据。

集合字符串
- 集合和枚举很类似：实际存储的是数值，而不是字符串。
- 集合的使用元素：
  - 使用：set(元素列表);
  - 使用：可以使用元素列表中的元素（多个），使用逗号分隔。

2.6 MySQL记录长度

MySQL中规定：任何一条记录最长不能超过65535个字节。（varchar永远达不到理论值）

2.7 列属性

列属性：真正约束字段的是数据类型，但是数据类型的约束很单一。需要有一些额外的约束，来保证数据的合法性。

列属性有很多：null/not null；default；primary key；unique key，auto_increment,comment等

2.7.1 空属性

两个值：null（默认的）和not null（不为空）

数据库基本上字段默认为null，但是在实际开发的时候，尽可能的要保证所有的数据不应该为null，因为①空数据没有意义，②空数据没有办法参与运算。

2.7.2 描述属性

列描述：comment，描述：没有实际含义，是专门用来描述字段的，会根据表创建语句保存。

2.7.3 默认值

默认值：某一种数据会经常性的出现某个具体的值，可以在一开始就指定好，在需要真实数据的时候，用户可以选择性的使用默认值。
用法：default 默认值;

【第三章】

3.1 字段属性

主键、唯一键和自增长。

3.1.1 主键

主键：primary key，一张表中只能有一个字段可以使用对应的键，用来唯一的约束该字段里面的数据，不能重复。
一张表只能有最多一个主键。

3.1.1.1 增加主键

在SQL操作中欧有多种方式可以给表增加主键，大体分为三种：

方案1：在创建表的时候，直接在字段之后，跟primary key关键字(主键本身不能为空)。

-- 增加主键
create table my_pri(
   id int primary key,
   name varchar(20) not null comment ‘姓名‘
)charset utf8;

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- 优点：非常直接；缺点：只能使用一个字段作为主键。

方案2：在创建表的时候，在所有的字段之后，使用primary key(主键字段列表)来创建主键，如果有多个字段作为主键，可以是复合主键。

create table my_pri2(
   number char(10) comment ‘学号‘,
   course char(10) comment ‘课程代码：3901+0000‘,
   score tinyint unsigned default 60 comment ‘成绩‘,
   -- 增加主键限制：学号和课程代码应该是唯一的
   primary key (number,course)
)charset utf8;

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方案3：当表已经创建好之后，额外追加主键：可以通过修改表字段属性，也可以直接追加。

alter table 表名 add primary key (字段列表);

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前提：表中字段对应的数据本身是独立的（不重复）。

3.1.1.2 主键约束

主键对应的字段中的数据不允许重复，一旦重复，数据操作失败（增和该）。

3.1.1.3 主键更新 & 删除主键

没有办法更新主键：主键必须先删除，才能增加。

drop table 表名 drop primary key;

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3.1.1.4 主键分类

在实际创建表的过程中，很少使用真实业务数据作为主键字段（业务主键，如学号、课程号）。
大部分的时候，是使用逻辑性的字段（字段没有业务含义，值是什么都没有关系），将这种字段主键称为逻辑主键。

3.1.2 自动增长

自增长：当对应的字段，不给值，或者给默认值，或者给null的时候，会自动的被系统触发，系统会从当前字段中的已有的最大值+1操作，得到一个新的不同的字段。

通常自动增长和主键搭配。

3.1.2.1 新增自增长

自增长特点：auto_increment
- 任何一个字段要做自增长必须前提是本身是一个索引（key一栏有值）。

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- 自增长必须是数字。

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- 一张表最多只能有一个自增长。

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3.1.2.2 自增长使用

当自增长被给定的值为null或者默认值的时候，会触发自动增长。

3.1.2.3 修改自增长

自增长如果是涉及到字段改变：必须先删除自增长，后增加（一张薄只能有一个自增长）。

修改当前自增长已经存在的值：修改只能比当前已有的自增长的最大值大，不能小（小不生效）。

-- 修改表选项的值
alter table 表名 auto_increment = 值;

思考：为什么自增长是从1开始？为什么每次都是自增1呢？
- 所有系统的变现（如字符集、校对集）都是系统内部的变量进行控制的。
- 查看自增长对应的变量：show variables like ‘auto_increment%‘;

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可以修改变量实现不同的效果，但是修改是针对整个数据库的修改，而不是单张表，不建议修改。

-- 不建议修改
set auto_increment_increment = 5;

3.1.2.4 删除自增长

自增长是字段的一个属性：可以通过modify来进行修改（保证字段没有auto_increment即可）

alter table 表名 modify 字段 类型;

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3.1.3 唯一键

一张表往往有很多字段需要具有唯一性，数据不能重复；但是一张表中只能有一个主键，所以唯一键就可以解决表中有多个字段需要唯一性的约束。

唯一键的本质和主键差不多，唯一键默认的允许自动为空，而且可以多个为空。

3.1.3.1 增加唯一键

基本上和主键差不多：三种方案。

方案一：在创建表的时候，字段之后直接跟unique/unque key。

方案二：在所有的字段之后增加unique key（字段列表）；--复合唯一键

方案三：在创建表之后增加唯一键。

3.1.3.2 唯一键约束

唯一键与主键本质相同，唯一的区别就是唯一键默认允许为控控，而且是多个为空。
如果唯一键也不允许为空，那么与主键的约束作用是一致的。

3.1.3.3 更新唯一键&删除唯一键

更新唯一键：先删除唯一键，再增加唯一键。

删除唯一键，默认使用字段名作为索引名字

alter  table 表名 drop index 索引名字;

3.2 索引

几乎所有的索引都是建立在字段之上。

系统根据某种算法，将已有的数据（未来可能新增的数据），单独建立一个文件：文件能够实现快速的匹配数据，并且能够快速的找到对应表中的记录。

索引的意义：
- 提升查询数据的效率。
- 约束数据的有效性（唯一性等）。

增加索引的前提条件：索引本身会产生索引文件（有时候可能比数据文件还打），会非常消耗磁盘空间。

如果某个字段需要作为查询条件经常使用，那么可以使用索引。
如果某个字段需要进行数据的有效性约束，也可以使用索引（主键、唯一键）。

MySQL中提供了多种索引。
- 主键索引 primary key
- 唯一索引 unique key
- 全文索引 fulltext index
- 普通索引 index

全文索引：针对文章内部的关键字进行索引。
全文索引最大的问题在于如何确定关键字。

3.3 关系

将实体与实体的关系，反应到最终数据库表的设计上来。将关系分成三种：一对一，一对多和多对多。

3.3.1 一对一

一对一：一张表的一条记录一定只能和另一张表的一条记录进行对应；反之亦然。

学生表：姓名、性别、年龄、身高、体重、婚姻、籍贯、家庭住址、紧急联系人。

id	姓名	性别	年龄	身高	体重	籍贯	家庭住址	紧急联系人	婚姻

表设计成以上这种形式，是符合要求的。其中姓名、性别、年龄、身高、体重是常用数据，但是婚姻、籍贯、住址和紧急联系人属于不常用数据。如果每次查询都是查询所有数据，不常用的数据就会影响效率，实际又不用。

解决方案：将常用的和不常用的信息分离存储，分成两张表。
学生常用信息表

id	姓名	性别	年龄	身高	体重

学生不常用信息表

籍贯	家庭住址	紧急联系人	婚姻

但是如果我有时候又需要使用不常用信息怎么办？
- 为了保证不常用信息和常用信息一定能够对应上，我们唯有找到一个具有唯一性的字段来共同连接两张表。--主键字段　　
所以，学习不常用信息表修改如下

id	婚姻	籍贯	家庭住址	紧急联系人

综上所述，一个常用表中的一条记录，永远只能在一张不常用表中匹配一条记录；反过来，一个不常用表中的一条记录在常用表中也只能匹配一条记录。

3.3.2 一对多

一对多：一张表中的一条记录可以对应另外一张表中的多条记录，反过来，另一张表的一条记录只能对应第一张表的一条记录，这种关系就是一对多或多对一。

学生和班级的关系：
学生表

id	姓名	年龄	性别

班级表

id	班级名字

我们知道，一个学生只能属于一个班级，而一个班级却有多个学生，一对多。

但是以上设计：解决了实体的设计表问题，但是没有解决关系问题：学生找不到班级，班级没有学生。

解决方案：在某一张表中增加一个字段，能够找到另一张表中的记录。如何做到呢？在学生表中增加一个字段指向班级表，因为学生表的记录只能匹配到一个班级的记录。
学生表

id	姓名	性别	年龄	班级id
				班级主键
				班级主键

3.3.3 多对多

多对多：一张表（A）的一条记录能够对应另外一张表（B）的多条记录；同时B表中的一条记录也能对应A表中的多条记录。

老师教学：；老师和学生
老师表

t_id	姓名	性别	工资
1	A	男	6000
2	B	女	8000

学生表

s_id	姓名	性别	分数
1	张三	男	59
2	李四	男	95

以上设计方案：实现了实体的设计，但是没有维护实体的关系。
一个老师教过多个学生，一个学生也被多个老师教多。

解决方案：不管在那张表中增加字段，都会出现问题：该字段要保存多个数据，而且是与其它表有关系的字段，不符合表的设计规范，增加一张新表，专门维护两张表之间的关系。
中间关系表：老师与学生的关系

T_ID	S_ID
1	1
1	2
2	1
2	2

增加了中间表之后：中间表与老师表形成了一对多的关系，而且中间表是多表，维护了能够唯一找到一表的关系。

3.4 范式

范式：是离散数学中的知识，是为了解决一种数据的存储与优化的问题（保存数据的存储之后，凡是能够通过关系寻找出来的数据，坚决不再重复存储，起终极目标是为了减少数据冗余）。

范式：是一种分层结构的规范，分为6层：每一层都比上一层更加严格。

六层范式：1NF、2NF、3NF、4NF、5NF和6NF，其中1NF要求最低，6NF要求最高。

MySQL属于关系型数据库：有空间浪费，而范式致力于节省存储空间。所以，在设计数据库的时候，会利用范式来指导设计。但是数据库不单是解决空间问题，还要保证效率；而范式只为解决空间问题，所以数据库的设计不可能完全按照范式的要求实现，所以一般情况下，只有前三种范式需要满足。

范式在数据库的设计当中是有指导意义，但是不是强制规范。

3.4.1 第一范式 1NF

第一范式：在设计表存储数据的时候，如果表中设计的字段存储的数据，在取出来使用之前还需要额外的处理（拆分），那么就说表的设计不满足第一范式。
第一范式：属性不可再分，字段保证原子性。

讲师代课表

讲师	性别	班级	教室	代课时间	代课时间（开始时间、结束时间）
朱元璋	男	java001班	B23	30天	2014-02-17 2014-05-05
朱元璋	男	java002班	C15	30天	2014-05-05 2014-05-30
李世民	男	Linux003班	C15	15天	2016-02-21 2014-06-20

上表的设计不存在问题，但是如果需求是将数据查出来之后，要求一个老师从什么时候开始上课，到什么时候结束课程，此时需要将代课时间进行拆分，不符合第一范式，因为数据不具有原子性，可以再拆分。

解决方案：：将代课时间拆成两个字段就可以了。

3.4.2 第二范式 2NF

第二范式：在数据表设计的过程中，如果有复合主键，且表中有字段并不是由整个主键来确定，而是依赖主键的某个字段（主键的部分），存在字段依赖主键部分的问题，称之为部分依赖。第二范式就是要解决表设计不允许出现部分依赖。

姓名	性别	班级	教室	代课时间	开始时间	结束时间
朱元璋	男	java001班	C01	30天	2014-02-27	2014-05-05
朱元璋	男	java002班	B23	30天	2014-03-21	2014-05-30
李世民	男	Linux003班	A15	15天	2014-06-01	2014-06-20

在上面的表中：因为讲师没有办法作为独立主键，需要结合班级才能作为主键（复合主键：一个老师在一个班永远只带一个阶段的课）。代课时间、开始时间和结束时间字段都与当前的代课主键（讲师和班级）：但是性别并不依赖班级，教室不依赖讲师，性别只依赖讲师，教室只依赖班级，出现了性别和教室依赖主键的一部分：即部分依赖。

解决方案：取消复合主键，使用逻辑主键。

3.4.3 第三范式 3NF

要满足第三范式，必须满足第二范式。
第三范式：理论上讲，一张表中的所有字段都应该直接依赖主键（逻辑主键除外），如果表设计中存在一个字段，并不直接依赖主键，而是通过某个非主键依赖，最终实现依赖主键，把这种不是直接依赖主键，而是依赖非初见字段的依赖关系称之为传递依赖。第三范式就是解决传递依赖的问题。

讲师代课表

id	讲师	性别	班级	教室	代课时间	开始时间	结束时间
1	朱元璋	男	java01班	A03	30天	2014-02-27	2014-05-05
2	朱元璋	男	Linux02班	B23	30天	2014-03-21	2014-05-30
3	李世民	男	java001班	A03	30天	2014-06-01	2014-06-20

以上设计方案中，性别依赖讲师存在，讲师依赖主键；教室依赖班级，班级依赖主键；性别和教室都存在传递依赖。

解决方案：将存在传递依赖的字段，一级依赖的字段本身单独取出，形成一个单独的表，然后在需要对应的信息的时候，使用对应的实体表的主键加起来。

id	讲师id	班级id	代课时间	开始时间	结束时间
1	1	10	30天	2014-02-27	2014-05-05
2	1	12	30天	2014-03-21	2014-05-30
3	2	12	30天	2014-06-01	2014-06-20

id	讲师	性别
1	朱元璋	男
2	李世民	男

id	班级	教室
10	java01班	A03
12	Linux02班	B23

3.5 逆规范化

有的时候，在设计表的时候，如果一张表中有几个字段是需要从另外的表中去获取信息。理论上讲，的确可以获取到想要的数据，但是就是效率低一点。所以我们会刻意在某些表中，不去保存另外表的主键（逻辑主键），而是直接保存想要的数据信息，这样一来，在查询数据的时候，一张表可以直接提供数据，而不需要多表查询（效率低），但是会导致数据冗余增加。

【第四章】

4.1 蠕虫复制

蠕虫复制：从已有的数据中去获取数据，然后将数据又进行新增操作,数据成倍增加。

表创建高级操作：从已有创建新表（复制表结构）

create table 表名 like 数据库.表名;

MySQL完整教程 - 文章图片

蠕虫复制：先查出数据，然后将查出的数据新增一遍。

insert into 表名 [(字段列表)] select 字段列表/* from 数据表名;

蠕虫复制的意义
- 从已有表拷贝数据到新表中
- 可以迅速的让表中的数据膨胀到一定的数量级：测试表的压力以及效率。

4.2 查询

基本语法

select 字段列表/* from 表名 [where 条件];

完整语法

select [select 选项] 字段列表 [字段别名]/* from 数据源 [where 条件子句] [group by 子句] [having 子句][order by子句][limit 子句];

- select选项：select对查出来的结果的处理方式。
  - all ：默认的，保留所有的结果。
  - distinct：去重，查出来的结果，将重复给去除（所有字段都相同）。

字段别名
- 当数据进行查询出来的时候，有时间名字并不一定就满足需求（多表查询的是偶，会有同名字段），需要对字段进行重命名。

字段  [as]  别名;

数据源
- 数据源：数据的来源，关系型数据库的来源都是数据表，本质上只要保证数据类似二维表，最终都可以作为数据源。　
- 数据源分为：
  - 单表数据源

select * from 表名;

- - 多表数据源(笛卡尔积)

select * from 表名1,表名2,……;

where子句
- 用来判断数据，筛选数据。
- where子句返回结果：0（代表false）或1（代表true）。　
- 判断条件：
  - 比较运算符：>、<、>=、<=、!=、<>、like、between and、in、not in
  - 逻辑运算符：and、or、not　
- where原理：where是唯一一个直接从磁盘获取数据的时候就开始判断的条件，从磁盘取出一条记录，开始进行where判断，判断的结果如果成立就保存到内存，如果失败直接放弃。

group by子句
- group by：分组，根据某个字段进行分组（相同的放一组，不同的分到不同的组）　
- 分组的意义：是为了统计数据(按组统计：按分组字段进行统计)。

having子句
- having子句：where是针对磁盘数据进行判断，进入到内存之后，会进行分组操作，分组结果就需要having来处理。
- having能够使用字段别名：where不能，where是从磁盘

&n 本文系统来源：http://www.cnblogs.com/zidonghua/p/7439724.html

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内容导读

内容图文

1.1 MySQL学习路线

1.2 数据库的基础

1.2.1 什么是数据库？

1.2.2 数据库的分类？

1.2.3 不同的数据库阵营中的产品有哪些？

1.2.4 两种数据库阵营的区别？

1.3 关系型数据库

1.3.1 什么是关系型数据库？

1.3.2 关系型数据的设计？

1.4 关键字说明

1.5 SQL

1.6 MySQL数据库

1.7 MySQL服务器对象

1.8 SQL的基本操作

1.9 库操作

1.9.1 新增数据库

1.9.2 查看数据库

1.9.3 更新数据库

1.9.4 删除数据库

1.10 表操作

1.10.1 新增数据表

1.10.2 查看数据表

1.10.3 修改数据表

1.10.4 删除数据表

1.11 数据操作

1.11.1 新增数据

1.11.2 查看数据表

1.11.3 更新数据

1.11.4 删除数据

1.12 中文数据问题

1.13 校对集问题

1.14 Web乱码问题

2.1 数据类型（列类型）

2.2 数值类型

2.2.1 整数类型

2.3 小数类型

2.3.1 浮点型

2.3.2 定点型

2.4 时间日期类型

2.5 字符串类型

2.6 MySQL记录长度

2.7 列属性

2.7.1 空属性

2.7.2 描述属性

2.7.3 默认值

3.1 字段属性

3.1.1 主键

3.1.1.1 增加主键

3.1.1.2 主键约束

3.1.1.3 主键更新 & 删除主键

3.1.1.4 主键分类

3.1.2 自动增长

3.1.2.1 新增自增长

3.1.2.2 自增长使用

3.1.2.3 修改自增长

3.1.2.4 删除自增长

3.1.3 唯一键

3.1.3.1 增加唯一键

3.1.3.2 唯一键约束

3.1.3.3 更新唯一键&删除唯一键

3.2 索引

3.3 关系

3.3.1 一对一

3.3.2 一对多

3.3.3 多对多

3.4 范式

3.4.1 第一范式 1NF

3.4.2 第二范式 2NF

3.4.3 第三范式 3NF

3.5 逆规范化

4.1 蠕虫复制

4.2 查询

内容总结

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