本文不去讲CRUD的基础知识，我们来换个姿势聊一聊CRUD操作。
我想很多人可能会面临下面这些问题：
- 批量插入数据，一条失败全部回滚，但想忽略失败的数据继续插入怎么办？
- 数据存在时更新数据，不存在时插入数据，一定要在每次插入数据之前读一次数据库进行判断吗，批量插入时又怎么办？
- 子查询有没有可能带来性能问题？什么是相关子查询？如何解决相关子查询性能问题？
- 多表连接查询，一个相同的查询条件写在WHERE子句和写在连接条件子句中有何区别？
- UPDATE操作可以使用表连接吗？可以同时更新多张表吗？
- DELETE操作可以使用表连接吗？可以同时删除多张表吗？
接下来，我们直接进入正题。
1. 批量插入，忽略插入失败的数据
有一个部门表，表结构如下：
CREATE TABLE `t_dept` (
`deptno` int NOT NULL,
`dname` varchar(20) DEFAULT NULL,
`loc` varchar(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`deptno`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
里面有这几条原始数据
INSERT INTO `t_dept` VALUES (10, 'ACCOUNTING', 'NEW YORK');
INSERT INTO `t_dept` VALUES (20, 'RESEARCH', 'DALLAS');
INSERT INTO `t_dept` VALUES (30, 'SALES', 'CHICAGO');
INSERT INTO `t_dept` VALUES (40, 'OPERATIONS', 'BOSTON');
往部门表批量插入数据的常规写法：
INSERT INTO t_dept(deptno,dname,loc) VALUES
(40,'企划部','北京'),
(50,'培训部','上海'),
(60,'后勤部','北京'),
(70,'技术部','北京'),
(80,'市场部','北京')
deptno是t_dept表中的主键id，假设t_dept表中原来就存在deptno=40的数据。则在执行插入 (40,‘企划部’,‘北京’) 这条记录时会遇到错误，从而回滚事务，其所带来的结果便是一条数据都没有被插入。
如果你想要插入数据时忽略错误，可以用IGNORE关键字：
INSERT IGNORE INTO t_dept(deptno,dname,loc) VALUES
(40,'企划部','北京'),
(50,'培训部','上海'),
(60,'后勤部','北京'),
(70,'技术部','北京'),
(80,'市场部','北京')
在使用了IGNORE关键字后，遇到错误不会回滚事务，并且还会继续插入数据。
2. 存在更新，不存在插入
有一个员工IP分配表，表结构如下：
CREATE TABLE `t_emp_ip` (
`id` int NOT NULL,
`empno` int NOT NULL,
`ip` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
UNIQUE KEY `empno` (`empno`) USING BTREE,
UNIQUE KEY `ip` (`ip`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;
其中id为主键id，empno和ip都不允许重复，换句话说一个员工只能有一个IP。
先往这个表里插入一些原始数据
INSERT INTO t_emp_ip(id,empno,ip) VALUES
(1,8000,'192.168.99.40'),
(2,8001,'192.168.99.41'),
(3,8002,'192.168.99.42'),
(4,8003,'192.168.99.43')
假设我想要实现empno存在时更新IP，不存在时才插入IP该怎么实现呢？
- 很容易想到的便是先根据empno去查询记录，如果能查询到则执行UPDATE语句，不能查询到则执行INSERT语句。
这种方法可以，但略显麻烦，其实一个ON DUPLICATE KEY UPDATE语句便可轻松搞定。
INSERT INTO t_emp_ip(id,empno,ip) VALUES
(5,8004,'192.168.99.44'),
(6,8005,'192.168.99.45'),
(7,8006,'192.168.99.46'),
(8,8001,'192.168.99.47')
ON DUPLICATE KEY UPDATE ip=VALUES(ip)
当KEY值冲突时，执行后面的UPDATE语句，将表中的ip字段更新为传入的ip值（如果更新多列数据，用逗号分割）。不冲突时，正常执行插入。
不过需要注意的是，ON DUPLICATE KEY是MySQL的特有语法，相同语句在其他数据库不能运行，这一点需要特别注意。
3. 子查询，相关子查询
子查询，即是在查询条件中使用SELECT语句，将SELECT语句的输出结果作为查询的条件。
有一个员工表，其结构如下：
CREATE TABLE `t_emp` (
`empno` int NOT NULL,
`ename` varchar(20) DEFAULT NULL,
`job` varchar(20) DEFAULT NULL,
`mgr` int DEFAULT NULL,
`hiredate` date DEFAULT NULL,
`sal` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
`comm` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
`deptno` int DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`empno`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
里面有这几条原始数据
INSERT INTO `t_emp` VALUES (7369, 'SMITH', 'CLERK', 7902, '1980-12-17 00:00:00', 800.00, NULL, 20);
INSERT INTO `t_emp` VALUES (7499, 'ALLEN', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-20 00:00:00', 1600.00, 300.00, 30);
INSERT INTO `t_emp` VALUES (7521, 'WARD', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-22 00:00:00', 1250.00, 500.00, 30);
INSERT INTO `t_emp` VALUES (7566, 'JONES', 'MANAGER', 7839, '1981-04-02 00:00:00', 2975.00, NULL, 20);
INSERT INTO `t_emp` VALUES (7654, 'MARTIN', 'SALESMAN', 7698, '1981-09-28 00:00:00', 1250.00, 1400.00, 30);
INSERT INTO `t_emp` VALUES (7698, 'BLAKE', 'MANAGER', 7839, '1981-05-01 00:00:00', 2850.00, NULL, 30);
INSERT INTO `t_emp` VALUES (7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839, '1981-06-09 00:00:00', 2450.00, NULL, 10);
INSERT INTO `t_emp` VALUES (7788, 'SCOTT', 'ANALYST', 7566, '1982-12-09 00:00:00', 3000.00, NULL, 20);
INSERT INTO `t_emp` VALUES (7839, 'KING', 'PRESIDENT', NULL, '1981-11-17 00:00:00', 5000.00, NULL, 10);
INSERT INTO `t_emp` VALUES (7844, 'TURNER', 'SALESMAN', 7698, '1981-09-08 00:00:00', 1500.00, 0.00, 30);
INSERT INTO `t_emp` VALUES (7876, 'ADAMS', 'CLERK', 7788, '1983-01-12 00:00:00', 1100.00, NULL, 20);
INSERT INTO `t_emp` VALUES (7900, 'JAMES', 'CLERK', 7698, '1981-12-03 00:00:00', 950.00, NULL, 30);
INSERT INTO `t_emp` VALUES (7902, 'FORD', 'ANALYST', 7566, '1981-12-03 00:00:00', 3000.00, NULL, 20);
INSERT INTO `t_emp` VALUES (7934, 'MILLER', 'CLERK', 7782, '1982-01-23 00:00:00', 1300.00, NULL, 10);
如果要查询工资高于JONES的员工，则很容易想到以下写法：
SELECT
ename,
sal
FROM
t_emp
WHERE
sal > ( SELECT sal FROM t_emp WHERE ename = 'JONES' )
这条SQL语句的WHERE子句中的SELECT就是子查询。
那什么是相关子查询？
- 相关子查询就是要循环执行多次的子查询。因为MySQL默认关闭了缓存，所以WHER子句每执行一次都要执行一次子查询。换句话说，如果表中有1w条记录，则(SELECT sal FROM t_emp WHERE ename = ‘JONES’)将会被执行1w次。
既然子查询效率如此低下，那可以用子查询吗？
- 答案是肯定的，因为如果你使用的是MyBatis、Hibernate这样的框架去操作数据库，是可以使用子查询的。因为其默认打开了一级缓存，子查询只会被执行一次，而不是次次执行。如果你是在命令行窗口使用子查询，那效率肯定是低下的。
那有没有完美的办法解决这个问题呢？
- 解决方案便是使用FROM子句来代替WHERE子查询。
4. 使用FROM子句替代子查询
SELECT
e.ename,
e.sal
FROM
t_emp e
JOIN ( SELECT sal FROM t_emp WHERE ename = 'JONES' ) t ON e.sal > t.sal
这条SQL语句的输出结果和第三节SQL语句的输出结果一致，但其运行效率却比之前那条SQL语句高。因为FROM子查询只会执行一次，所以不是相关子查询。
5. 表连接查询条件位置的影响
5.1 内连接查询
查询工资大于2500的员工，并显示出员工的所在部门。当使用内连接时，以下两种写法的运行完全一致
SELECT
e.ename,
e.sal,
d.dname
FROM
t_emp e
JOIN t_dept d ON e.deptno = d.deptno
AND e.sal > 2500
SELECT
e.ename,
e.sal,
d.dname
FROM
t_emp e
JOIN t_dept d ON e.deptno = d.deptno
WHERE e.sal > 2500
5.2 外连接查询
把上面的内连接查询改成左外连接查询
SELECT
e.ename,
e.sal,
d.dname
FROM
t_emp e
LEFT JOIN t_dept d ON e.deptno = d.deptno
AND e.sal > 2500
SELECT
e.ename,
e.sal,
d.dname
FROM
t_emp e
LEFT JOIN t_dept d ON e.deptno = d.deptno
WHERE
e.sal > 2500
这两条SQL语句的执行结果就不相同了：
- 第一个SQL语句因为把条件放到了表连接的子句中，所以可以完整的展现左表，对于不符合sal>2500的数据列，其部门信息将为NULL。
- 第二个SQL语句因为把条件放到了WHERE子句中，故使用该条件做了最终过滤，只显示出了sal>2500的数据列。
6. UPDATE使用表连接
假设现在有一个给ACCOUNTING部门全体员工加薪500的需求，最容易想到的方式也许是这样的：
UPDATE t_emp
SET sal = sal + 500
WHERE
deptno = ( SELECT deptno FROM t_dept WHERE dname = 'ACCOUNTING' )
相信，在这里你一眼就看出来了，WHERE子句后面使用的是相关子查询。
那可不可以用带表连接的UPDATE语句呢？答案是肯定的。
UPDATE t_emp e
JOIN t_dept d ON e.deptno = d.deptno AND d.dname = 'ACCOUNTING'
SET e.sal = e.sal + 500
你以为到这就结束了吗？
还有更高级的：
UPDATE t_emp e
JOIN t_dept d ON e.deptno = d.deptno AND d.dname = 'ACCOUNTING'
SET e.sal = e.sal + 500,d.dname = '财务部'
这条语句直接修改了两张表里的数据，是不是很方便啊。
7. DELETE使用表连接
DELETE语句也可以使用表连接，使用表连接的DELETE语句同样可以做到避免相关子查询，同样可以做到删除多张表。
假设需要删除财务部这个部门及其底下的所有员工信息，可以这样做：
DELETE d,e
FROM
t_emp e
JOIN t_dept d ON d.deptno = e.deptno
AND d.dname = '财务部'
如果写DELETE e则代表只删除财务部门的所有员工，而不删除财务部;如果写DELETE e,d则代表，将财务部和财务部员工一起删除