MySQL详解

数据查询语言（凡是带有 select 关键字的都是查询语句）

select...

数据 *** 作语言（凡是对表中的 数据 进行增删改的都是 DML）

insert 增 delete 删 update 改

数据定义语言（凡是带有 create、drop、alter 的都是 DDL）

主要 *** 作的是 表的结构 ，不是表的数据

事务控制语言（包括：事务提交 commit、事务回滚 rollback）

数据控制语言（授权 grant、撤销权限 revoke）

select 字段 from 表名 where 条件

in(具体值，具体值，......) 不是区间

一个输入对应一个输出，和其对应的是多行处理函数（多个输入，对应一个输出）

输入多行，最终输出一行

如果你 没有对数据进行分组，整张表默认为一组 。

在实际的应用中，可能需要先进行分组，然后对每一组的数据进行 *** 作

案例： 查询每个员工所在部门的名称，显示员工名和部门名？

emp e 和 dept d 表进行连接。条件是：e.deptno = d.deptno

SQL92语法：（结构不够清晰，表的连接条件和后期进一步筛选的条件，都放到了 where 子句中）

SQL99语法：（表连接的条件是独立的，连接之后，如果还需要进一步筛选，再往后继续添加 where 子句）

技巧： 把一张表看成两张表

思考： 外连接的查询结果条数 >= 内连接的查询结果条数

select 语句中 嵌套 select 语句，被嵌套的 select 语句称为 子查询。

将查询结果集的一部分取出来。（通常使用在分页查询当中）

将字符串 varchar 类型转换成 date 类型

将日期转换成字符串

可以获取当前系统的时间，并且获取的时间是 datetime 类型的

注意：若没有条件限制将会导致所有数据全部更新。

注意：若没有条件，会删除整张表的数据。

constraint

not null 约束的字段 不能为 NULL （只有列级约束）

unique 约束的字段 不能重复 ，但是可以为 NULL

primary key

foreign key

transaction

实现原理 ：缩小扫描的范围（形成树），避免全表扫描

Database Administrator 数据库管理员

数据库表的设计依据。教你怎么进行数据库表的设计。

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自己曾经做过一个网盘项目。刚开始由于需要快速地从0到1建设上线，所以没有对核心文档表进行分表。当然我的架构理念也是“按需架构设计”。产品需求在没有明确的长远计划的情况下以“小步快跑，赶超竞品”为主。后期由于产品功能触达目标用户群需求点、产品用户体验不断提升、产品多方位导流、加强产品推广文档表每天有百万数据增长量。不得不对文档表进行按用户id分表。当时产品功能已全覆盖文档的生命周期。产品功能已丰富多彩。修改所有关联文档表的业务代码为按用户id分表开发测试成本非常高。上线后线上问题不可控。经过考虑在业务代码最底层DB层进行SQL语句解析来进行用户id分表处理。这样的话开发测试成本都非常低。上线后有问题方便回滚和追查原因。

今天为大家介绍Python/PHP两种MySQL语句解析器。当时网盘项目用的是PHP编程语言开发。

Python的SQL语句解析器 。个人推荐使用moz_sql_parser库。经调研官方的sqlparse库解析出来的语句段无法满足需求也很难理解。

1、Python moz_sql_parser库安装

2、Python moz_sql_parser SQL语句解析

3、Python moz_sql_parser总结

PHP的SQL语句解析器。 个人推荐使用PhpMyAdmin的sql-parser组件。PhpMyAdmin是经过 历史 检验可信赖的。

1、PHP PhpMyAdmin/sql-parser安装

2、PHP PhpMyAdmin/sql-parser SQL语句解析

3、PHP PhpMyAdmin/sql-parser总结

大家有什么问题可以发评论沟通。

A、设置索引项，应该是出现在where后面的列，或者连接字句中出现的列；

B、使用唯一索引，索引的基数越大，索引查询的效果越好，举例：查询条件中含有索引字段和非索引字段的时候，会优先走索引筛选出数据，然后在数据中回表过滤没有走索引的字段，但是Mysql任务，如果索引筛选出的数据量大于20%，会认为此时走索引效果不如全表扫描，继而放弃索引，走全表扫描来查询；

C、使用短索引，例如一个属性200多位，其实索引只要创建前几位效果会好；

D、最左原则，组合索引中，灵活运用最左前缀；

E、不要过度使用索引，索引会占用空间，影响写入的速度；

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