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秋招之後，部門又來了好多小鮮肉，其中有部分同學是沒有用過MySQL的，我把自己以前做過的筆記又重新整理了一番，希望能夠對新同學有幫助！
什麼是DML、DDL、DCL？
DML（data manipulation language）：
它們是SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE，就象它的名字一樣，這4條命令是用來對數據庫裏的數據進行操作的語言
DDL（data definition language）：主要的命令有CREATE、ALTER、DROP等，DDL主要是用在定義或改變表（TABLE）的結構，數據類型，表之間的鏈接和約束等初始化工作上，他們大多在建立表時使用
DCL（Data Control Language）：是數據庫控制功能。是用來設置或更改數據庫用戶或角色權限的語句，包括（grant,deny,revoke等）語句。在默認狀態下，只有sysadmin,dbcreator,db_owner或db_securityadmin等人員纔有權力執行DCL
TCL（Transaction Control Language）：事務控制語言，包括：set transaction\rollback\savepoin
MySQL常用命令
DDL
創建數據庫
create database 數據庫名;
查看數據庫列表
show databases;
使用數據庫
use 數據庫名;
刪除數據庫
drop database 數據庫名;
創建數據表
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;
查看數據表設計
方法一
desc 表名
方法二
show create table 表名
刪除數據表
drop table 表名;
清空表
truncate table 表名;
或者
delete from 表名;
刪除字段
ALTER TABLE 表名 DROP 字段名;
新增字段
ALTER TABLE 表名 ADD 字段名 INT; # INT 是字段類型
修改字段類型
ALTER TABLE 表名 MODIFY 字段名 CHAR(10); # 修改字段類型
修改字段
ALTER TABLE 表名 CHANGE 舊字段名 新字段名 BIGINT; # BIGINRT 是新字段的數據類型
創建索引
# 方法一alter table 表名 add index 索引名(字段1,字段2...); # 創建普通索引alter table 表名 add unique 索引名(字段1,字段2...); # 創建unique索引alter table 表名 add primary 索引名(字段1,字段2...); # 創建主鍵索引# 方法二create index 索引名 on 表名 (字段1，字段2...); # 創建普通索引
查看索引信息
SHOW INDEX FROM 表名\G;
刪除索引
ALTER TABLE 表名 DROP INDEX 索引名DROP INDEX 索引名 ON 表名
DQL and DML
查詢
查詢結果去重
select distinct 字段名 from 表名;
限制 limit與offset
select * from 表名 limit 5; # 只檢索5條數據select * from 表名 limit 5 offset 10; # 從第5條數據開始，取10條數據
排序 order by
select * from 表名 order by id; # ASC 默認是升序排列select * from 表名 order by id desc; # DESC 默認是升序排列
數據過濾
or與and
select * from TB_User where （ score=100 or score=200) and age>18; # or 的優先級小於 and，需要加括號
in 與 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 關鍵字 like
# “%” 表示任意多個字符# 完全匹配張三select * from TB_User where name like '張三';# 以張三結尾select * from TB_User where name like '%張三';# 以張三開頭select * from TB_User where name like '張三%';# 結果包含張三select * from TB_User where name like '%張三%';# “_” 表示任意單個字符select * from TB_User where name like '_張三';select * from TB_User where name like '張三_';
正則匹配 關鍵字 regexp
# 以張三開頭select * from TB_User where name regexp '^張三';# 以張三結尾select * from TB_User where name regexp '張三$';# “.” 匹配任意一個字符select * from TB_User where name regexp '.三';# 匹配以姓是張、趙的學生SELECT * FROM tb_student WHERE `name` REGEXP '^[張趙]';# 匹配“張張張三”SELECT * FROM tb_student WHERE `name` REGEXP '張{3}';
拼接字段
select Concat(name, '(', age, ')') from user order by age;
內置函數
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錶行數 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
分組
group by 以某個字段進行分組
select name, AVG(score) as avg_score from TB_Student group_by name; # 統計每個學生的平均分
having 過濾分組，having後面一般跟聚合函數使用，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; # 統計每個學生的平均分，並且過濾出平均分大於90的記錄
SELECT 子句順序
select > from > where > group by > having > order by > limit
聯結查詢 JOIN
內聯查詢
# 假設 TB_A 與 TB_B 有公共字段 a# 寫法一select a, b from TB_A, TB_B where TB_A.a = TB_B.a# 寫法二select a, b from TB_A inner join TB_B on TB_A.a = TB_B.a
自聯結
select student, score from TB_Student where tag = (select tag from TB_StudentTag where tag = '優秀' );
外部連結（左連結和右連結）
# 假設 TB_A 與 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;
全連結
select TB_A.a, TB_B.b from TB_A full join TB_B on TB_A.a=TB_B.a;
附上 sql 各種聯結查詢圖解
組合查詢 UNION
# 使用場景：# 1、單表執行多個查詢，按單個查詢返回數據# 2、在單個查詢中，從不同的表返回類似結構的數據# 數據去重 unionselect A.key1 from A union select B.key1 from B;# 數據不去重 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';
刪除
# 刪除 id 爲 '100' 的數據delete from 表名 where id = '100';
DCL
數據庫授權
grant all privileges on *.* to root@'%' identified by "root_pwd";
mysql複製表
語法：mysqldump -u用戶名 -p密碼 -d 數據庫名 表名 > 腳本名;
# 導出整個數據庫結構和數據mysqldump -h localhost -uroot -p123456 database > dump.sql# 導出單個數據表結構和數據mysqldump -h localhost -uroot -p123456 database table > dump.sql# 導出整個數據庫結構（不包含數據）mysqldump -h localhost -uroot -p123456 -d database > dump.sql# 導出單個數據表結構（不包含數據）mysqldump -h localhost -uroot -p123456 -d database table > dump.sql
如何進行慢查詢分析
explain select sql語句
結果分析
type（從最優到最差）：const > eq_reg > ref > range > index > all
key ：若爲null，則沒有使用索引
key_len ：索引長度，越短越好
SQL優化方法
1. 索引優化，添加複合索引2. 分表，大表拆小表3. 儘量避免 select *，杜絕 select * from tb_name4. 儘量避免 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查詢條件，儘量按照添加的索引順序來寫
非關係型數據庫和關係型數據庫的比較
關係型數據庫：MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、SQLite
優點：
1. 查詢能力高，可以操作很複雜的查詢2. 一致性高。在數據同步時，一般採用鎖來保證數據的可靠性，在處理數據時，對錶進行封鎖來保證操作的時候其他操作不能改變查詢範圍的數據3. 表具有邏輯性，易於理解
缺點：
1. 不適用高併發讀寫2. 不適用海量數據高效讀寫3. 層次多，擴展性低4. 維護一致性開銷大5. 涉及聯表查詢，複雜，慢
非關係型數據庫：Hbase、Redis、MongoDB、Memcached
優點：
1. 由於數據之間沒有關係，所以易擴展，也易於查詢2. 數據結構靈活，每個數據都可以有不同的結構3. 由於降低了一致性的要求，所以查詢速度更快
缺點：
1. 數據準確度沒有那麼高
事務的四大特徵是什麼？
特點：原子性、一致性、隔離性和持久性（ACID）
什麼是髒讀、不可重複讀、幻讀？
髒讀
髒讀就是指當一個事務正在訪問數據，並且對數據進行了修改，而這種修改還沒有提交到數據庫中，這時，另外一個事務也訪問這個數據，然後使用了這個數據。（未提交 讀）
不可重複讀
是指在一個事務內，多次讀同一數據。在這個事務還沒有結束時，另外一個事務也訪問該同一數據。那麼，在第一個事務中的兩 次讀數據之間，由於第二個事務的修改，那麼第一個事務兩次讀到的的數據可能是不一樣的。這樣就發生了在一個事務內兩次讀到的數據是不一樣的，（不可重複讀）
幻讀
是指當事務不是獨立執行時發生的一種現象，例如第一個事務對一個表中的數據進行了修改，這種修改涉及到表中的全部數據行。同時，第二個事務也修改這個表中的數據，這種修改是向表中插入一行新數據。那麼，以後就會發生操作第一個事務的用戶發現表中還有 沒有修改的 數據行，就好象 發生了幻覺一樣。
如何避免髒讀、不可重複讀、幻讀？
隔離級別設置爲：可串行化（Serializable）【鎖表】
事務隔離級別有哪些？
從上到下，級別提高
1. 讀未提交（read uncommited）【隔離級別最低，併發性能高】（髒讀、不可重複讀、幻讀）
2. 讀已提交（read commited）【鎖定正在讀取的行】（不可重複讀、幻讀）
3. 可重複讀（repeatable read）【鎖定所讀區的所有行】（幻讀）4. 可串行化（serializable）【鎖表】
▼▼▼
細心的同學可能會看到，示例的sql語句關鍵字有大寫的，也有小寫的。當然不管大寫還是小寫，都能執行成功，但是本文最後，還是有兩點補充要送給大家。
1. SQL語句關鍵字儘量用大寫書寫2. 千萬不要在同一條SQL語句中出現關鍵字既有大寫也有小寫的情況
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