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mysql的基本操作

程序员文章站 2022-03-22 11:13:34
一、库操作 1. 创建库:create database 数据库的名字; 2. 删除库:drop database 数据库的名字; 3. 查看当前有多少个数据库:show databases; 4. 查看当前使用的数据库:select database(); 5. 切换到这个数据库(文件夹)下:us ......

一、库操作

  1. 创建库:create database 数据库的名字;
  2. 删除库:drop database 数据库的名字;
  3. 查看当前有多少个数据库:show databases;
  4. 查看当前使用的数据库:select database();
  5. 切换到这个数据库(文件夹)下:use 数据库的名字;

二、表操作

2.1 增删改查

    • 创建表:create table 表名(字段名 数据类型(长度));
      • create table day (id int,name char(4)); mysql5.6版本默认是engine=innodb
      • create table day (id int,name char(4)) engine=myisam;
      • create table day (id int,name char(4)) engine=memory;
    • 删除表:drop table 表名;
      • drop table student;
    • 添加字段:alter table 表名 add 字段名 数据类型(宽度) 约束;
    • 删除字段:alter table 表名 drop 字段名;
    • 修改字段:
      • 修改已经存在的字段的类型、宽度、约束:使用modify
        • alter table 表名 modify name varchar(12) not null;
      • 修改已经存在的字段的类型、宽度、约束和字段名字:使用change
        • alter table 表名 change name new_name varchar(12) not null;
      • 特殊:有三个字段依次是:id name age
        • 交换name和age的位置:alter table 表名 modify age int not null after id;
        • 将age放在第一位:alter table 表名 modify age int not null first;
  1. 查:
    • 查看当前文件夹中有多少张表:show tables;
    • 查看表的结构
      • 能够看到和这张表相关的所有信息:show create table 表名;
      • 只能查看表的字段的基础信息:desc 表名; / describe 表名;

2.2 表与表之间的关系

  1. 两张表中的数据之间的关系
    • 多对一 :foreign key ,永远是在多的那张表中设置外键
      • 多个学生都是同一个班级的,学生是多,班级是一
      • 两张表:学生表和班级表,学生表关联班级表
    • 一对一 :foreign key +unique,后出现的后一张表中的数据作为外键,并且要约束这个外键是唯一的
      • 一个学生是一个客户,两张表:学生表和客户表
      • 客户表作为外表,在学生表中设置外键
    • 多对多 :产生第三张表,把两个关联关系的字段作为第三张表的外键
      • 一本书有多个作者,一个作者有多本书,两张表:书名表和作者表

三、 数据操作

3.1 增删改查

  1. 增:insert
    • insert into 表名 values (值....);
      • 所有的在这个表中的字段都需要按照顺序被填写在这里
    • insert into 表名(字段名,字段名。。。) values (值....);
      • 所有在字段位置填写了名字的字段和后面的值必须是一一对应
    • insert into 表名(字段名,字段名。。。) values (值....),(值....),(值....);
      • 所有在字段位置填写了名字的字段和后面的值必须是一一对应
    • value单数:一次性写入一行数据,values复数:一次性写入多行数据
    • 写入角度:
      • 第一个角度:写入一行内容还是写入多行
        • insert into 表名 values (值....);
        • insert into 表名 values (值....),(值....),(值....);
      • 第二个角度:
        • 是把这一行所有的内容都写入:insert into 表名 values (值....);
        • 还是按指定字段写入:insert into 表名(字段1,字段2) values (值1,值2);
  2. 删:delete
    • delete from 表名 where 条件;
      • 删除id=1那行的数据:delete from student where id=1;
    • delete from 表名;
      • 删除所有的数据:delete from student;
  3. 改:update
    • update 表名 set 字段名=新值;
      • 修改所有的数据:update student set name = 'yuan';
    • update 表名 set 字段名=新值 where 条件;
      • 修改id=2那行的数据:update student set name = 'wusir' where id=2;
  4. 查:
    • 单表查询
    • 多表查询

3.2 单表查询

  1. select 语句
    • select * from 表名;
    • select 字段,字段.. from 表名:
    • distinct去重:select distinct 字段,字段.. from 表名;
    • 对int类型四则运算:select 字段*5 from 表名;
    • 重命名:
      • select 字段 as 新名字,字段 as 新名字 from 表名;
      • select 字段 新名字 from 表名;
    • 字符串拼接:使用concat()函数
      • select concat('姓名:',name,'年薪:',salary*12) as 表名;
  2. where 语句
    • 比较运算:
      • 大于:>,小于: <,等于: =,大于等于:>=,小于等于:<=,不等于:!= 或 <>
    • 逻辑运算:条件的拼接
      • 与:and,或:or,非:not
    • 身份运算:关于null
      • is null:查看为null的信息
      • is not null:查看不为null的信息
        • select * from employee where salary not in (20000,30000,3000,19000,18000,17000)
    • 范围筛选
      • 多选一:字段名 in (值1,值2,值3)
        • select * from employee where salary in (20000,30000,3000,19000,18000,17000)
      • 在一个模糊的范围里
        • 在一个数值区间:between + and
          • select emp_name from employee where salary between 10000 and 20000;
        • 字符串的模糊查询:like + 通配符
          • 通配符 %:匹配任意长度的任意内容
          • 通配符 _ :匹配一个字符长度的任意内容
        • 正则匹配:regexp,更加细粒度的匹配的时候
          • select * from 表 where 字段 regexp 正则表达式
            • select * from employee where emp_name regexp '^j[a-z]{5}';
        • 查看岗位是teacher且名字是jin开头的员工姓名、薪资
          • select emp_name,salary from employee where post='teacher' and emp_name like 'jin%';
          • select emp_name,salary from employee where post='teacher' and emp_name regexp '^jin.*';
  3. group by 分组
    • 分组:会把在group by后面的这个字段中的每一个不同的项都保留下来,并且把值是这一项的的所有行归为一组
      • select * from employee group by post;
      • 可以完成去重:select 字段名 from 表名 group by 字段名;
        • 相当于:select distinct 字段名 from 表名;
    • 聚合:把很多行的同一个字段进行一些统计,最终的到一个结果
      • count(字段):统计这个字段有多少项
        • 统计表有多少项:select count(*) from 表名;
      • sum(字段):统计这个字段对应的数值的和
      • avg(字段):统计这个字段对应的数值的平均值
      • min(字段):统计这个字段对应的数值的最小值
      • max(字段):统计这个字段对应的数值的最大值
    • 分组聚合:总是根据会重复的项来进行分组,分组总是和聚合函数一起用
      • 求部门的最高薪资或者求公司的最高薪资都可以通过聚合函数取到
        • 但是要得到对应的人,就必须通过多表查询
      • 求最晚入职的员工,实际上是最大的入职日期,即使用max(),反之亦然
      • 示例:
        • 求各个部门的人数
          • select count(*) from employee group by post
        • 求公司里 男生 和女生的人数
          • select count(id) from employee group by sex
        • 求各部门年龄最小的
          • select post,min(age) from employee group by post
  4. having 语句:过滤组
    • 执行顺序:
      • 总是先执行where,再执行group by分组
      • 所以相关先分组,之后再根据分组做某些条件筛选的时候,where都用不上
      • 只能用having来完成
    • 建议:普通的条件判断用where,不要用having
    • 示例:部门人数大于3的部门
      • select post from employee group by post having count(*) > 3;
  5. order by 排序
    • 默认是升序asc 从小到大:order by 某一个字段 asc;
    • 指定降序排列desc 从大到小:order by 某一个字段 desc;
    • 指定先根据第一个字段升序排列,在第一个字段相同的情况下,再根据第二个字段排列 :
      • order by 第一个字段 asc,第二个字段 desc;
  6. limit 限制查询数量
    • 取前n个:imit n == limit 0,n
      • 考试成绩的前三名
      • 入职时间最晚的前三个
    • 分页:limit m,n,从m+1开始取n个
      • 员工展示的网页
    • limit n offset m == limit m,n 从m+1开始取n个
  7. 单表查询顺序
    • from 表
    • where 条件
    • group by 分组
    • having 过滤组
    • select 需要显示的列
    • order by 排序
    • limit 前n条

3.3 多表查询

  1. 两张表连在一起:select * from emp,department;
  2. 连表查询:把两张表连在一起查
    • 内连接:inner join
      • 两张表条件不匹配的项不会出现再结果中
      • select * from emp inner join department on emp.dep_id = department.id;
    • 外连接:
      • 左外连接:left join
        • 永远显示全量的左表中的数据
        • select * from emp left join department on emp.dep_id = department.id;
      • 右外连接:right join
        • 永远显示全量的右表中的数据
        • select * from emp right join department on emp.dep_id = department.id;
      • 全外连接:mysql中没有全外连接
        • 要实现全外连接,就使用左外连接union右外连接
        • select * from emp left join department on emp.dep_id = department.id union select * from department right join emp on emp.dep_id = department.id;
    • 连接的语法:
      • select 字段 from 表1 xxx join 表2 on 表1.字段 = 表2.字段;
      • 常用:内链接和左外链接
    • 示例:查询大于部门内平均年龄的员工名、年龄
      • select * from emp inner join (select dep_id,avg(age) avg_age from emp group by dep_id) as d on emp.dep_id = d.dep_id where emp.age > d.avg_age;
  3. 子查询:常用逻辑查询拼接
    • 示例一:找技术部门的所有人的姓名
      • 先找到部门表技术部门的部门id
        • select id from department where name = '技术';
      • 再找emp表中部门id = 200
        • select name from emp where dep_id = 查询结果;
      • 子查询:select name from emp where dep_id = (select id from department where name = '技术');
    • 示例二:查看不足1人的部门名(子查询得到的是有人的部门id
      • 查emp表中有哪些部门id
        • select dep_id from emp group by dep_id;
      • 再看department表中
        • select * from department where id not in (查询结果)
      • 子查询:select * from department where id not in (select dep_id from emp group by dep_id);

四、索引

4.1 索引的基本知识

  1. 索引的定义:就是建立起的一个在存储表阶段就有的一个存储结构,能在查询的时候加速
  2. 索引的重要性:
    • 读写比例 :10:1
    • 读(查询)的速度就至关重要了
  3. 索引的原理:block 磁盘预读原理
    • 读硬盘的io操作的时间非常的长,比cpu执行指令的时间长很多
    • 尽量的减少io次数才是读写数据的主要要解决的问题
  4. 数据库的存储方式
    • 新的数据结构 —— 树
    • 平衡树 balance tree - b树
    • 在b树的基础上进行了改良 - b+树
      • 分支节点和根节点都不再存储实际的数据了,让分支和根节点能存储更多的索引的信息,就降低了树的高度,所有的实际数据都存储在叶子节点中
      • 在叶子节点之间加入了双向的链式结构,方便在查询中的范围条件
    • mysql当中所有的b+树索引的高度都基本控制在3层
      • io操作的次数非常稳定
      • 有利于通过范围查询
    • 什么会影响索引的效率 —— 树的高度
      • 对哪一列创建索引,选择尽量短的列做索引
      • 对区分度高的列建索引,重复率超过了10%那么不适合创建索引
  5. 聚集索引和辅助索引
    • 在innodb中,聚集索引和辅助索引并存的,在myisam中,只有辅助索引,没有聚集索引
    • 聚集索引 - 主键
      • 查询速度更快
      • 数据直接存储在树结构的叶子节点
    • 辅助索引 - 除了主键之外所有的索引都是辅助索引
      • 查询速度稍慢
      • 数据不直接存储在树中
  6. 索引的种类
    • primary key 主键:聚集索引,约束的作用:非空 + 唯一,联合主键
    • unique 自带索引:辅助索引,约束的作用:唯一,联合唯一
    • index:辅助索引,没有约束作用,联合索引
  7. 创建索引:create index 索引名字 on 表(字段)
  8. 删除索引:drop index 索引名 on 表名字;
  9. 索引是如何发挥作用的?
    • select * from 表 where id = xxxxx
      • 在id字段没有索引的时候,效率低
      • 在id字段有索引的之后,效率高
      • 查询的字段不是索引字段,效率也低
  10. 联合索引
    • 创建联合索引:create index ind_mix on s1(id,name,email);
    • 在联合索引中如果使用了or条件索引就不能生效
    • 最左前缀原则 :在联合索引中,条件必须含有在创建索引的时候的第一个索引列
      • select * from s1 where id =1000000; 能命中索引
      • select * from s1 where email = 'eva1000000@oldboy'; 不能命中索引
    • 在整个条件中,从开始出现模糊匹配的那一刻,索引就失效了
      • select * from s1 where id >1000000 and email = 'eva1000001@oldboy'; 能命中索引
      • select * from s1 where id =1000000 and email like 'eva%'; 不能命中索引
    • 什么时候用联合索引?
      • 只对a或与a有关的,如abc等条件进行索引,而不会对b或c进行单列的索引时,使用联合索引
  11. 单列索引
    • 选择一个区分度高的列建立索引,条件中的列不要参与计算,条件的范围尽量小,使用and作为条件的连接符
    • 使用or来连接多个条件时,在满足上述条件的基础上,对or相关的所有列分别创建索引
  12. 覆盖索引:如果我们使用索引作为条件查询,查询完毕之后,不需要回表查,这就是覆盖索引
  13. 合并索引:对两个字段分别创建索引,由于sql的条件让两个索引同时生效了,那么这两个索引就成为了合并索引
  14. 执行计划 : 如果你想在执行sql之前就知道sql语句的执行情况,那么可以使用执行计划
    • 情况1:假设30000000条数据,sql:20s
      • 使用explain + sql语句 --> 并不会真正的执行sql,而是会给你列出一个执行计划
    • 情况2:数据不足时,使用explain + sql语句 --> 并不会真正的执行sql,而是会给你列出一个执行计划
  15. 建表、使用sql语句的时候注意:
    • char代替varchar
    • 连表代替子查询
    • 创建表的时候,固定长度的字段放在前面

4.2 索引不生效的原因

  1. 要查询的数据的范围大,索引不生效
    • 比较运算符:> < >= <= !=
    • between and
      • select * from 表 limit 1000000,5
      • select * from 表 where id between 1000000 and 1000005;
    • like,结果的范围大,索引不生效
      • 如果 abc% 索引生效,%abc索引就不生效
  2. 如果索引列内容的区分度不高,索引不生效
  3. 索引列在条件中参与计算,索引不生效
    • select * from s1 where id*10 = 1000000;
  4. 对两列内容进行条件查询
    • and
      • and条件两端的内容,优先选择一个有索引的,并且树形结构更好的,来进行查询
      • 两个条件都成立才能完成where条件,先完成范围小的缩小后面条件的压力
      • select * from s1 where id =1000000 and email = 'eva1000000@oldboy';
    • or
      • or条件的,不会进行优化,只是根据条件从左到右依次筛选
      • 条件中带有or的要想命中索引,这些条件中所有的列都是索引列
      • select * from s1 where id =1000000 or email = 'eva1000000@oldboy';
  5. 不满足联合索引的最左前缀原则,索引不生效
    • 最左前缀原则 :在联合索引中,条件必须含有在创建索引的时候的第一个索引列

五、数据备份和恢复

  • 数据备份:使用的不再是mysql.exe,而是mysqldump.exe

    #语法:
    mysqldump -h 服务器 -u用户名 -p密码 数据库名 > 备份文件.sql
    
    #示例:
    #单库备份
    mysqldump -uroot -p123 db1 > db1.sql
    mysqldump -uroot -p123 db1 table1 table2 > db1-table1-table2.sql
    
    #多库备份
    mysqldump -uroot -p123 --databases db1 db2 mysql db3 > db1_db2_mysql_db3.sql
    
    #备份所有库
    mysqldump -uroot -p123 --all-databases > all.sql 
  • 数据恢复:

    #方法一:
    [root@egon backup]# mysql -uroot -p123 < /backup/all.sql
    
    #方法二:
    mysql> use db1;
    mysql> set sql_log_bin=0;   #关闭二进制日志,只对当前session生效
    mysql> source /root/db1.sql    #主要使用这种方式

六、事务和锁

  • 关键字:begin,for update,commit

    begin;     # 开启事务
    select * from emp where id = 1 for update;  # 查询id值,for update添加行锁;
    update emp set salary=10000 where id = 1;   # 完成更新
    commit;    # 提交事务,此时锁才结束