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子查询
子查询是一种嵌套在其他SQL（增、删、改、查）里的查询
子查询返回单条单列
子查询返回单条单列，显而易见，单行单列即为一个值，这个值可以用来当筛选当中的值使用，只不过得加上括号。
例：
查询“计算机工程系”有哪些专业。
SELECT
MajorName
FROM
major
WHERE
DepartmentID = (SELECT
DepartmentID
FROM
department
WHERE
DepartmentName = '计算机工程系');
在where里面，我们DepartmentID判断等于的，不是直接的一个值，而是用department筛选出来的一个值，从而进行再次的筛选。这就是我们所说的 子查询返回单条单列
其中
(SELECT
DepartmentID
FROM
department
WHERE
DepartmentName = '计算机工程系')
在这里，符合DepartmentName = '计算机工程系'筛选出来，出来一个筛选出一个值，然后用于where筛选。
子查询返回多条记录
子查询返回多条记录，和子查询返回单条单列用法本质上是一样的，都是筛选出数据，然后再供使用。
例：
查询CourseID10101，ExamScore为98分的学生的学生信息。
SELECT *
FROM
student
WHERE
StuID =
(SELECT
StuID
FROM
score
WHERE
ExamScore = 98 AND
CourseID = 10101);
**我们想要找到题目当中的数据，但是图中明显不是两个表，而且还需要筛选数据才能得到想要的表，所以我们就用到了 子查询返回多条记录 ，上面的代码，后面括号内的代码，是筛选过的StuID，从而再进行对studen表的筛选。CourseID10101，ExamScore为98分为筛选出来的数据，所以在表中，我们进行了ExamScore = 98 AND CourseID = 10101。
在 子查询返回多条记录 中，我们会使用到以下运算符：IN,ANY | SOME,ALL
- in：代表集合，为存在于这个集合里面。
- any：<any代表小于里面的一个数值，<any代表大于里面的一个数值，=any和in的效果一样（有一个就行）
- all：<all代表小于里面的所有数值，<all代表大于里面的所有数值，=all代表无意义（所有的才行）
子查询返回多条记录多列查询
子查询返回多条记录多列查询 可以把筛选出来的数据当成表使用，也可以当成条件使用，可以根据具体情况而改变。
例：
查询周一有课的班级，班级编号，多少节课。
SELECT
a1.ClassName,
a2.ClassroomID,
a2.Weekday,
a2.Part
FROM
class a1,
(SELECT
ClassID,
ClassroomID,
Weekday,
Part
FROM
teachingcourse
WHERE Weekday = 'mon') a2
WHERE
a1.ClassID = a2.ClassID;
在这里a2是筛选完条件的表，筛选的条件是周一有课，然后和class表建立连接，查询出想要的数据。
如若对表与表的连接，不是很熟悉，看官可先参考---->>join多表查询
索引
重要性：
信息查询，检索是软件系统中应用最广泛的操作，而查询速度的快慢将直接影响软件系统的型能和用户的体验。
可以利用索引和表分区提高查询性能。索引是提高数据检索的有效手段对于任何DBMS（数据库管理系统），索引都是进行优化的主要因素。
数据量小时，效果不明显，数据量大时，效果就明显了。
通俗来说：数据库索引就好比一本字典，如果没有索引，想要找的话就得一页页的翻找，如果有了索引，就如同有了目录，加快了查找的速度。
聚簇索引
以字典为例，你想找第八课，你如若翻到了第五课，则需要继续往后翻，如果翻到了第十一课，则需要往回翻。
- “聚簇索引”默认为主键，如果没有主键，则会选择一个唯一的非空的索引代替，如若还是没有，则会隐式定义一个主键来作为“聚簇索引”。
- “聚簇索引”是不能选择的，他的索引号（第八课）和对应的记录（内容）是存在一起的。
优缺点
- 优势：为主键为自增时，做按主键的范围查询
- 缺点：通常按主键，主键如果是uuid
非聚簇索引
还是以字典为例，你想找一个为green的单词，你翻到了字典的目录，是按照单词首字母排序的，需要先找到G，任何再找到green。对应就会有页数。
索引的数据结构分类
B+TREE
特点：
- 普通索引
- 唯一性索引：普通索引+字段取值必须唯一
- 主键自带索引
- 联合索引（多列）
索引用的数据结构是b+tree,b是balance成为平衡树，是二叉树基础上衍生出的结构。
可以图像化理解的网站---->图像化理解二叉自平衡二叉查找树（AVL 树）
HASH索引
特点
- 很快，占内存，不适合做范围查找其他。
可以图像化理解的网站---->图像化理解哈希表）
其他类型
- r-tree：针对几何图形
- 全文索引：针对大文本，比%模糊
索引的建立
create index 语句创建索引
格式：
CREATE [unique|fulltext|spatial]
INDEX
索引名 [using btree|hash]
ON
表名(字段名[(length)] [asc|desc] );
其中的可选为：
- [unique|fulltext|spatial] ：索引类型
- [using btree|hash]：索引的数据类型
- length：表示使用索引列的前多少个字符创建索引
- [asc|desc]：表示索引字段值的排序顺序，省略时默认为 asc 升序排列
例：
给score表中的StuiID建立索引
CREATE INDEX idx_stuid ON score(StuID);
问题来了，建立完索引之后，如何查看自己的索引，或者如何检查自己建立没建立索引呢？
语法如下：
SHOW INDEX FROM 表名;
例如我们现在要查询studen表里面的索引：
这是一个字段名建立索引的方法，还有就是，两个字段名一起建立索引，这里我们需要格外的注意字段名的顺序，不然的话，就会造成无法查询等一系列问题。
语法格式如下：
CREATE [unique|fulltext|spatial]
INDEX
索引名 [using btree|hash]
ON
表名(字段名[(length)],字段名[(length)] [asc|desc] );
由于和单个创建索引一样，这里就不一样详述了，切记一定要记住顺序问题。
如若用(字段名1,字段名2)两个字段名建立索引，则：
- 按字段名1单列查的问题。
- 按字段名1,字段名2双列一起查的问题。
- 不能解决按字段名2单列查的问题。
建立索引已经学会了，也学会了如何检查有没有索引，接下来该查看查询的时候是否使用索引了。
直接在select前面添加explain
对，就是这么简单，记住explain关键字就可以了。
例：
从图中我们可以看出来，查询时没有使用索引，这是为什么呢？
因为用模糊搜索，前面带%的不使用索引。这个得记住，不然如果面试有咋办。
alter table语句创建索引
格式：
ALTER TABLE
表名
ADD INDEX [索引名] [索引类型](索引字段);
在其中有着多种形式，比如主键，唯一性，外键等，格式如下：
主键：
ADD [constraint 约束名] PRIMARY KEY [索引类型](主键字段)
唯一性
ADD [constraint 约束名] UNIQUE [索引名] [索引类型](唯一键字段)
外键
ADD [constraint 约束名] FOREIGN KEY [索引名] (外键字段) REFERENCE...
部分笔记来自老师授课的教案：番茄发烧了
尾记：编程我也是初学者，难免有写错的地方，希望大家看完之后，发现错误可以评论出来，谢谢大家
