DDL创建数据库,表以及约束(极客时间学习笔记)

ddl

ddl是dbms的核心组件,是sql的重要组成部分. ddl的正确性和稳定性是整个sql发型的重要基础.

ddl的基础语法及设计工具

ddl的英文是data definition language,也就是数据定义语言.定义了数据库的结构和数据表的结构.常用的功能急救室增删改,对应的命令分别是create、drop和alter.

1. 对数据库进行定义

create database nba; // 创建名为nba的数据库
drop database nba; // 删除名为nba的数据库

1. 对数据表进行定义

create table table_name; // 创建表,table_name指表名

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创建表的结构呢? 举个实际的例子, 我们创建一个球员表, 表名为player, 里面有两个字段, 一个是player_id, 它是int类型,另一个是player_name字段是varchar(255)类型, 两个字段都不能为空, 并且player_id是递增的.

接下来创建表的语句这么就是:

create table player(
    player_id int(11) not null auto_increment,
    player_name varchar(255) not null
);

注意的是每个字段定义的语句最后使用 , 作为结束符, 最后一个字段的定义结束之后没有逗号的 , 并且语句最后是以 ; 结尾的. 数据类型中int(11)代表整数类型, 显示长度是11位, 括号中的参数11代表的是最大有效显示长度, 与类型包含的数值大小无关. varchar(255)代表的是最大长度为255的可变字符串类型. not null表名整个字段不能为空值,是一种数据约束. auto_increment代表主键自动增长.(一般情况下使用可视化工具类创建和操作数据库和数据库表,比如navicat)

接下来针对player表,设计下面字段:

其中player_id是数据表player的主键, 且自动增长, 也就是player_id会从1开始, 然后每次加一, 不必为它赋值. player_id、team_id、player_name这三个字段均不为空, height字段可以为空.

使用navicat工具创建表并导出的sql文件如下所示:

drop table if exists `player`;
create table `player`(
    `player_id` int(11) not null auto_increment,
    `team_id` int(11) not null,
    `team_name` varchar(255) character set utf8 collate utf8_general_ci not null ,
    `height` float(3,2) null default0.00,
    primary key(`player_id`) using btree,
    unique index `player_name`(`player_name`) using btree
) engine = innodb character set = utf8 collate = utf8_general_ci row_format = dynamic;

可以看到整个sql文件中的ddl处理, 首先删除player表(如果数据库中存在该表的话), 然后再创建player表, 里面的字段名和表名都使用了反引号,这是为了避免名称与mysql保留字段相同,对数据库表和字段名都加上反引号.

其中player_name字段的字符集是utf8, 排序规则是utf8_general_ci, 代表对大小写不敏感, 如果设置为utf8_bin, 表示对大小写敏感.

因为player_id设置为了主键, 所以在ddl中使用primary key进行规定,同时索引方法采用btree.

对player_name字段进行索引, 在设置索引时, 可以设置unique index(唯一索引), 也可以设置为其它索引方式, 比如normal index(普通索引), 这里我们采用unique index. 唯一索引和普通索引的区别在于对字段进行了唯一性约束. 在索引方式上, 可以选择btree和hash, 这里采用btree方法进行索引.

整个数据表的存储规则采用innodb, 是mysql5.5之后的默认存储引擎, 将字符集设置为utf8, 排序规则设置为utf8_general_ci, 行格式为dynamic, 就可以定义数据表的最后约定了:

engine = innodb character set = utf8 collate = utf8_general_ci row_format = dynamic;

修改表结构

创建完表之后, 可以对表结构进行修改, 使用ddl命令来完成.

1. 添加字段

alter table player add (age int(11));

1. 修改字段名, 将age字段改成player_age

alter table player rename column age to player_age;

1. 修改字段的数据类型

alter table player modift (player_age float(3,1));

1. 删除字段, 删除刚才添加的player_age字段

alter table player drop cloumn player_age;

数据表的常见约束

在创建数据表的时候, 会对字段进行约束, 约束的目的在于保证rdbms里面的数据的准确性和一致性.

1. 主键约束

主键起的作用是唯一标识一条记录, 不能重复, 不能为空, 即unique + not null. 一个数据表的主键只能有一个. 但是主键可以是一个字段, 也可以是多个字段符合组成. 上面的player_id就是主键.

1. 外键约束

外键起的作用是确保表与表之间引用的完整性. 一个表中的外键对应了另外一张表中的主键. 外键可以重复并且可以为空. 比如player_id是player表的主键,如果想设置一个球员比分表player_score, 可以再player_score中设置player_id为外键,关联到player表.

1. 唯一约束

唯一约束就是表明字段在表中的数值唯一, 主要是对除主键以外的其他字段(主键自带数值唯一buff). 上面对player_name进行了唯一性约束,也就是说球员的姓名不能相同. 注意的是唯一性约束和普通索引(normal index)之间的区别: 唯一性约束相当于创建了一个约束和普通索引, 目的是保证字段的正确性, 而普通索引只是提升数据检索的速度, 并不对字段的唯一性进行约束.

1. not null约束

对字段定义了not null, 表明字段不能为空, 必须有取值.

1. default

表明字段的默认值, 如果在插入数据的时候该字段没有取值, 就设置为默认值.

1. check约束

用来检查特定字段取值范围的有效性, check约束的结果不能为false.

设计数据表的原则

"三少一多的原则":

1. 数据表的个数越少越好

rdbms的核心在于对实体和联系的定义, 也就是e-r图(entity relation diagram), 数据表越少, 说明实体和联系设计得越简洁, 即方便理解有方便操作.

1. 数据表中的字段个数越少越好

字段个数越多, 数据冗余的可能性越大. 设置字段个数少的前提是各个字段相互独立, 而不是某个字段的取值可以由其它字段计算出来. 当然字段个数少是相对的, 通常会在数据冗余和检索效率中进行平衡.

1. 数据表中联合主键的字段个数越少越好

设置主键是为了确定唯一性, 当一个字段无法确定唯一性, 就需要采用联合主键的方式. 联合主键中的字段越多, 占用的所以索引空间越大, 会加大理解难度, 会增加运行时间和索引空间.

1. 使用主键和外键越多越好

数据库的设计实际上就是定义各种表, 一级各种字段间的关系, 关系越多, 证明实体之间的冗余度越低, 利用度越高, 这样做的好处在于不仅保证数据表之间的独立性, 还能提升相互之间的关联使用率. (不过在我现在的公司, 基本上没有使用外键, 不知道是因为影响效率还是什么, 外键的意义起不到作用)

作者的意思是大型项目中后期，可以采用业务层来实现，取消外键提高效率。不过在sql学习之初，包括在系统最初设计的时候，还是建议你采用规范的数据库设计，也就是采用外键来对数据表进行约束。因为这样可以建立一个强一致性，可靠性高的数据库结构，也不需要在业务层来实现过多的检查。当然在项目后期，业务量增大的情况下，你需要更多考虑到数据库性能问题，可以取消外键的约束，转移到业务层来实现。而且在大型互联网项目中，考虑到分库分表的情况，也会降低外键的使用。

建议是 不过在sql学习，以及项目早期，还是建议你使用外键。在项目后期，你可以分析有哪些外键造成了过多的性能消耗。一般遵循2/8原则，会有20%的外键造成80%的资源效率，你可以只把这20%的外键进行开放，采用业务层逻辑来进行实现，当然你需要保证业务层的实现没有错误。不同阶段，考虑的问题不同。当用户和业务量增大的时候，对于大型互联网应用，也会通过减少外键的使用，来减低死锁发生的概率，提高并发处理能力。