MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB公司开发,属于Oracle旗下产品,是最流行的关系型数据库管理系统之一。
端口是3306。
表很多时,使用linux脚本,需要根据需要修改一下:
和创建一样,可以加上 if exists
可两篇文章:
如:
用于在已有的表中添加、删除或修改列。
添加 ADD
或
默认是添加到最后,但可以指定位置。FIRST :添加最前
AFTER 字段名> :添加指定字段之后
例子:
删除 DROP
修改 MODIFY 主要修改原列的类型或约束条件 同样可以用 FIRST 和 AFTER 字段名> ,代表的是修改到哪里。
修改字段名 CHANGE
可以把表2的数据复制到表1中,但 不能复制约束性条件 。
单行
多行,注意 只有一个VALUES :
不写 (行1, 行2...) 这一部分的话,默认一一对应
除了以上方法外,还可以用SET为每一行附上相应的值。
假如没有筛选的话,就给全部都修改了。可以用 WHERE 筛选。
假如 没有筛选的话,就给全部删除了 。相当于清空。
清空
先把表删除,然后再建一个。与 DELETE FROM 相比, TRUNCATE 的效率更快,因为 DELETE FROM 是把记录逐条删除的。
查询执行的顺序
FROM -->WHERE -->SELECT -->GROUP BY -->HAVING -->ORDER BY -->LIMIT
注意
当数据很大,上百万的时候,使用LIMIT ... OFFSET ..的方式进行分页十分浪费资源且耗时长。最好是结合WHERE使用,如:
REGEXP 使用正则表达进行匹配。 查询时,需要搭配WHERE或HAVING使用 。
两个表之间有交集且要用到两个表的数据时,可以使用内连接查询。
LEFT JOIN 关键字从左表(table1)返回所有的行,即使右表(table2)中没有匹配。如果右表中没有匹配,则结果为 NULL。
用法:
RIGHT JOIN 关键字从右表(table2)返回所有的行,即使左表(table1)中没有匹配。如果左表中没有匹配,则结果为 NULL。 把LEFT JOIN的表1、表2调换顺序,就是REGHT JOIN 。
FULL OUTER JOIN 关键字只要左表(table1)和右表(table2)其中一个表中存在匹配,则返回行. 相当于结合了 LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 的结果。
但 MySQL中不支持 FULL OUTER JOIN 。
即SELECT嵌套。
IN 一个查询结果作为另一个查询的条件。 如:
EXISTS 用于判断查询子句是否有记录,如果有一条或多条记录存在返回 True,否则返回 False。True时执行。 如:
索引的本质是一种排好序的数据结构。利用索引可以提高查询速度。
常见的索引有:
MySQL通过外键约束来保证表与表之间的数据的完整性和准确性。 外键的使用条件:
外键的好处:可以使得两张表关联,保证数据的一致性和实现一些级联 *** 作。
对已有的两个表增加外键 比如:主表为A,子表为B,外键为aid,外键约束名字为a_fk_b
为子表添加一个字段,当做外键
为子表添加外键约束条件
假如删除记录报错: [Err] 1451 -Cannot deleteorupdatea parent row: aforeignkeyconstraintfails (...)
这是因为MySQL中设置了foreign key关联,造成无法更新或删除数据。可以通过设置 FOREIGN_KEY_CHECKS 变量来避免这种情况。 第一步:禁用外键约束,我们可以使用: SETFOREIGN_KEY_CHECKS=0 第二步:删除数据 第三步:启动外键约束,我们可以使用: SETFOREIGN_KEY_CHECKS=1 查看当前FOREIGN_KEY_CHECKS的值,可用如下命令: SELECT @@FOREIGN_KEY_CHECKS
使用 UNION 来组合两个查询,如果第一个查询返回 M 行,第二个查询返回 N 行,那么组合查询的结果一般为 M+N 行。
每个查询必须包含相同的列、表达式和聚集函数。
默认会去除相同行,如果需要 保留 相同行,使用 UNION ALL 。
只能包含一个 ORDER BY 子句,并且必须位于语句的最后 。
内置函数很多, 见: MySQL 函数
我们一般使用 START TRANSACTION 或 BEGIN 开启事务, COMMIT 提交事务中的命令, SAVEPOINT : 相当于设置一个还原点, ROLLBACK TO : 回滚到某个还原点下
一般的使用格式如下:
开启事务时, 默认加锁
根据类型可分为共享锁(SHARED LOCK)和排他锁(EXCLUSIVE LOCK)或者叫读锁(READ LOCK)和写锁(WRITE LOCK)。
根据粒度划分又分表锁和行锁。表锁由数据库服务器实现,行锁由存储引擎实现。
除此之外,我们可以显示加锁
加锁时, 如果没有索引,会锁表,如果加了索引,就会锁行
InnoDB默认支持行锁,获取锁是分步的,并不是一次性获取所有的锁,因此在锁竞争的时候就会出现死锁的情况
解决方法:
即ACID特性:
由于并发事务会引发上面这些问题, 我们可以设置事务的隔离级别解决上面的问题.
MySQL的默认隔离级别(可重复读)
查看当前会话隔离级别
方式1
方式2
设置隔离级别
主从集群的示意图如下:
主要涉及三个线程: binlog 线程、 I/O 线程和 SQL 线程。
同步流程:
由于MySQL主从集群只会从主节点同步到从节点, 不会反过来同步, 所以需要读写分离
读写分离需要在业务层面实现 , 写数据只能在主节点上完成, 而读数据可以在主节点或从节点上完成
索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构
MySQL的索引有
推荐两个在线工具:
简单来说, B树是在红黑树(一个平衡二叉树)的基础上将一个节点存放多个值, 实现的, 降低了树的高度, 每个节点都存放索引及对应数据指针, 同一层的节点是递增的
而B+树在B树的基础上进行优化, 非叶子节点存放 子节点的开始的索引, 叶子节点存放索引和数据的指针, 且叶子节点之间有双向的指针
如下示意图:
不同的引擎, 主键索引存放的数据也不一样, 比如常见的 MyISAM 和 InnoDB
MyISAM 的B+树叶子节点存放表数据的指针, InnoDB 的B+树叶子节点存放处主键外的数据
其他的:
即多个列组成一个索引, 语法:
由于联合索引的B+树的结构, 根据列建立, 所以我们的查找条件也要根据索引列的顺序( where column1=x, column2=y,columnN... ), 否则会全表扫描
如果你对列进行了 (+,-,*,/,!) , 那么都将不会走索引。
OR 引起的索引失效
OR 导致索引是在特定情况下的,并不是所有的 OR 都是使索引失效,如果OR连接的是 同 一个字段,那么索引 不会失效 , 反之索引失效 。
这个我相信大家都明白,模糊搜索如果你前缀也进行模糊搜索,那么不会走索引。
这两种用法,也将使索引失效。另 IN 会走索引,但是当IN的取值范围较大时会导致索引失效,走全表扫描, 见: MySQL中使用IN会不会走索引
不走索引。
走索引。
所以设计表的时候, 建议不可为空, 而是将默认值设置为 "" ( NOT NULL DEFAULT "" )
推荐你看看这一本 名字叫《mysql数据库应用从入门到精通》,这本书从数据库的基础、SQL语句开发、数据库管理和维护3个方面对MySQL进行了详细的介绍,其中每一部分都独立成篇。本书内容实用,覆盖广泛,讲解由浅入深、循序渐进,适合于各个层次的读者。/*语法:select 分组函数 列(要求出现在group by的后面)
from 表
【where 筛选条件】
group by 分组的列表
[order by 子句]
注意:查询列表必须特殊,要求是分组函数和group by 后出现的字段
特点:
1.分组查询中筛选条件分为两类:
数据源 位置 关键字
分组前筛选 原始表 group by子句的前面 where
分组后筛选 分组后的结果集 group by子句的后面 having
1.分组函数做条件肯定是放在having子句中
2.能用分组前筛选的,优先考虑使用分组前筛选
2.group by 子句支持单个字段、多个字段分组(用逗号隔开没有顺序要求)表达式或函数(用的较少)
3.也可以添加排序(放在整个group by子句之后)
*/
count(1),其实就是计算一共有多少符合条件的行。
1并不是表示第一个字段,而是表示一个固定值。
其实就可以想成表中有这么一个字段,这个字段就是固定值1,count(1),就是计算一共有多少个1.
同理,count(2),也可以,得到的值完全一样,count('x'),count('y')都是可以的。一样的理解方式。在你这个语句理都可以使用,返回的值完全是一样的。就是计数。
count(*),执行时会把星号翻译成字段的具体名字,效果也是一样的,不过多了一个翻译的动作,比固定值的方式效率稍微低一些。
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