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秋招之后，部门又来了好多小鲜肉，其中有部分同学是没有用过MySQL的，我把自己以前做过的笔记又重新整理了一番，希望能够对新同学有帮助！
什么是DML、DDL、DCL？
DML（data manipulation language）：
它们是SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE，就象它的名字一样，这4条命令是用来对数据库里的数据进行操作的语言
DDL（data definition language）：主要的命令有CREATE、ALTER、DROP等，DDL主要是用在定义或改变表（TABLE）的结构，数据类型，表之间的链接和约束等初始化工作上，他们大多在建立表时使用
DCL（Data Control Language）：是数据库控制功能。是用来设置或更改数据库用户或角色权限的语句，包括（grant,deny,revoke等）语句。在默认状态下，只有sysadmin,dbcreator,db_owner或db_securityadmin等人员才有权力执行DCL
TCL（Transaction Control Language）：事务控制语言，包括：set transaction\rollback\savepoin
MySQL常用命令
DDL
创建数据库
create database 数据库名;
查看数据库列表
show databases;
使用数据库
use 数据库名;
删除数据库
drop database 数据库名;
创建数据表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `codes_user`(-> `user_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,-> `user_title` VARCHAR(100) NOT NULL,-> `user_author` VARCHAR(40) NOT NULL,-> `submission_date` DATE,-> PRIMARY KEY ( `user_id` )-> )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
查看数据表设计
方法一
desc 表名 方法二
show create table 表名
删除数据表
drop table 表名;
清空表
truncate table 表名; 或者
delete from 表名;
删除字段
ALTER TABLE 表名 DROP 字段名;
新增字段
ALTER TABLE 表名 ADD 字段名 INT; # INT 是字段类型
修改字段类型
ALTER TABLE 表名 MODIFY 字段名 CHAR(10); # 修改字段类型
修改字段
ALTER TABLE 表名 CHANGE 旧字段名 新字段名 BIGINT; # BIGINRT 是新字段的数据类型
创建索引
# 方法一alter table 表名 add index 索引名(字段1,字段2...); # 创建普通索引alter table 表名 add unique 索引名(字段1,字段2...); # 创建unique索引alter table 表名 add primary 索引名(字段1,字段2...); # 创建主键索引# 方法二create index 索引名 on 表名 (字段1，字段2...); # 创建普通索引
查看索引信息
SHOW INDEX FROM 表名\G;
删除索引
ALTER TABLE 表名 DROP INDEX 索引名DROP INDEX 索引名 ON 表名
DQL and DML
查询
查询结果去重
select distinct 字段名 from 表名;
限制 limit与offset
select * from 表名 limit 5; # 只检索5条数据select * from 表名 limit 5 offset 10; # 从第5条数据开始，取10条数据
排序 order by
select * from 表名 order by id; # ASC 默认是升序排列select * from 表名 order by id desc; # DESC 默认是升序排列
数据过滤
or与and
select * from TB_User where （ score=100 or score=200) and age>18; # or 的优先级小于 and，需要加括号 in 与 not in
select * from TB_User where age in (20, 21) between..and
select * from TB_User where age between 18 and 20
模糊匹配 关键字 like
# “%” 表示任意多个字符# 完全匹配张三select * from TB_User where name like '张三';# 以张三结尾select * from TB_User where name like '%张三';# 以张三开头select * from TB_User where name like '张三%';# 结果包含张三select * from TB_User where name like '%张三%';# “_” 表示任意单个字符select * from TB_User where name like '_张三';select * from TB_User where name like '张三_';
正则匹配 关键字 regexp
# 以张三开头select * from TB_User where name regexp '^张三';# 以张三结尾select * from TB_User where name regexp '张三$';# “.” 匹配任意一个字符select * from TB_User where name regexp '.三';# 匹配以姓是张、赵的学生SELECT * FROM tb_student WHERE `name` REGEXP '^[张赵]';# 匹配“张张张三”SELECT * FROM tb_student WHERE `name` REGEXP '张{3}';
拼接字段
select Concat(name, '(', age, ')') from user order by age;
内置函数
select AVG(price) AS avg_price from TB_Order where orderID='100'; # 返回某列的平均值select Count(*) from TB_User # 返回user表行数 count(*) 不省略null值select Max(score) from TB_Student # 返回最大值select Min(score) from TB_Student # 返回最小值select SUM(score) from TB_Student where name='老王'; # 返回求和
分组
group by 以某个字段进行分组
select name, AVG(score) as avg_score from TB_Student group_by name; # 统计每个学生的平均分 having 过滤分组，having后面一般跟聚合函数使用，且需要和group by配合使用
select name, AVG(score) as avg_score from TB_Student group_by name having avg_score>90; # 统计每个学生的平均分，并且过滤出平均分大于90的记录
SELECT 子句顺序
select > from > where > group by > having > order by > limit
联结查询 JOIN
内联查询
# 假设 TB_A 与 TB_B 有公共字段 a# 写法一select a, b from TB_A, TB_B where TB_A.a = TB_B.a# 写法二select a, b from TB_A inner join TB_B on TB_A.a = TB_B.a
自联结
select student, score from TB_Student where tag = (select tag from TB_StudentTag where tag = '优秀' );
外部连结（左连结和右连结）
# 假设 TB_A 与 TB_B 有公共字段 aselect TB_A.a, TB_b.b from TB_A left outer JOIN TB_B ON TB_A.a = TB_B.a;
全连结
select TB_A.a, TB_B.b from TB_A full join TB_B on TB_A.a=TB_B.a;
附上 sql 各种联结查询图解
组合查询 UNION
# 使用场景：# 1、单表执行多个查询，按单个查询返回数据# 2、在单个查询中，从不同的表返回类似结构的数据# 数据去重 unionselect A.key1 from A union select B.key1 from B;# 数据不去重 union allselect A.key1 from A union all select B.key1 from B;
增加
INSERT INTO 表名 VALUES(值1,值2...);INSERT INTO 表名(字段1,字段2...) VALUES(值1,值2...);INSERT INTO 表名(字段1,字段2...) select 字段1,字段2... from 表名（可以是其他表）;
修改
update 表名 set 字段名 = 新值 where id = '100';
删除
# 删除 id 为 '100' 的数据delete from 表名 where id = '100';
DCL
数据库授权
grant all privileges on *.* to root@'%' identified by "root_pwd";
mysql复制表
语法：mysqldump -u用戶名 -p密码 -d 数据库名 表名 > 脚本名;
# 导出整个数据库结构和数据mysqldump -h localhost -uroot -p123456 database > dump.sql# 导出单个数据表结构和数据mysqldump -h localhost -uroot -p123456 database table > dump.sql# 导出整个数据库结构（不包含数据）mysqldump -h localhost -uroot -p123456 -d database > dump.sql# 导出单个数据表结构（不包含数据）mysqldump -h localhost -uroot -p123456 -d database table > dump.sql
如何进行慢查询分析
explain select sql语句 结果分析
type（从最优到最差）：const > eq_reg > ref > range > index > all
key ：若为null，则没有使用索引
key_len ：索引长度，越短越好
SQL优化方法
1. 索引优化，添加复合索引2. 分表，大表拆小表3. 尽量避免 select *，杜绝 select * from tb_name4. 尽量避免 select * from tb_name where name like 'xxx'5. 避免在大表上的 group by，order by，offset 操作6. WHERE查询条件，尽量按照添加的索引顺序来写
非关系型数据库和关系型数据库的比较
关系型数据库：MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、SQLite
优点：
1. 查询能力高，可以操作很复杂的查询2. 一致性高。在数据同步时，一般采用锁来保证数据的可靠性，在处理数据时，对表进行封锁来保证操作的时候其他操作不能改变查询范围的数据3. 表具有逻辑性，易于理解
缺点：
1. 不适用高并发读写2. 不适用海量数据高效读写3. 层次多，扩展性低4. 维护一致性开销大5. 涉及联表查询，复杂，慢
非关系型数据库：Hbase、Redis、MongoDB、Memcached
优点：
1. 由于数据之间没有关系，所以易扩展，也易于查询2. 数据结构灵活，每个数据都可以有不同的结构3. 由于降低了一致性的要求，所以查询速度更快
缺点：
1. 数据准确度没有那么高
事务的四大特征是什么？
特点：原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）
什么是脏读、不可重复读、幻读？
脏读
脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。（未提交 读）
不可重复读
是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。那么，在第一个事务中的两 次读数据之间，由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读到的的数据可能是不一样的。这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的，（不可重复读）
幻读
是指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。那么，以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有 没有修改的 数据行，就好象 发生了幻觉一样。
如何避免脏读、不可重复读、幻读？
隔离级别设置为：可串行化（Serializable）【锁表】
事务隔离级别有哪些？
从上到下，级别提高
1. 读未提交（read uncommited）【隔离级别最低，并发性能高】（脏读、不可重复读、幻读）
2. 读已提交（read commited）【锁定正在读取的行】（不可重复读、幻读）
3. 可重复读（repeatable read）【锁定所读区的所有行】（幻读）4. 可串行化（serializable）【锁表】
▼▼▼
细心的同学可能会看到，示例的sql语句关键字有大写的，也有小写的。当然不管大写还是小写，都能执行成功，但是本文最后，还是有两点补充要送给大家。
1. SQL语句关键字尽量用大写书写2. 千万不要在同一条SQL语句中出现关键字既有大写也有小写的情况
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