牛客 sql练习mysql

sql

36 ：从一个表中复制想要的字段到另一个新创建的表中

思路：

创建一个表，并且将另一个表中的目标字段导入该表

实例：

create table if not exists actor_name
(
    first_name varchar(45) not null,
    last_name varchar(45) not null
);
insert into actor_name
select first_name,last_name
from actor;

扩展：

1.常规创建表
create table if not exists 目标表
2,复制表格
create 目标表格 like 来源表
3，将table1 的部分拿来创建 table2

1，关键字

1，view

​ mysql视图表（view）是一种虚拟存在的表，它和真实的表一样，但是它依赖于真实的表，即它做了一些筛选，只展示一个表中它想要的字段，或者只展示多个表中它想要的字段。但是当真实的表发生变化的时候，它也会发生变化。

1,创建视图

create view <视图名> as <select 语句>

2，alter

当我们需要修改数据表名或者删除数据表字段时，就需要用到 mysql 的 alter 命令

基本语法：

删除字段

alter table table_name drop i(字段);

添加字段：

alter table table _name add i(字段) int(类型);

示例：

增加字段：

alter table actor add create_date datetime not null 
default '2020-10-01 00:00:00';

3,drop

删除字段

4，add

增加字段

5，trigger

触发器；

基本语法：

create trigger trigger_name
trigger_time trigger_event on tbl_name
for each row
trigger_stmt

• trigger_name ：触发器名称
• trigger_time ：触发时机，取值为before 或者 after
• trigger_event：触发事件，取值为 insert ，update，delete
• trigger_stmt：触发器程序体，可以是一句sql语句，或者用 begin 和 end 包含的多条语句，每条语句结束要用分号结尾。

new 和 old 详情：

使用方法：
new.columnName(数据库的某一列	)

用来表示触发器所在表中，触发了触发器的哪一行数据

1，在insert 中，new 用来表示将要（before）或者已经（after）插入的新数据
2，在update 中，old用来表示将要或者已经被修改的原数据，new 表示将要或者已经修改为的新数据
3，在delete中，old用来表示将要或者已经被删除的原数据；

实例：

构造一个触发器：

create trigger audit_log
after insert on employees_test
for each row
begin
insert into audit values(new.id,new.name);
end

2，聚合函数

3，mysql索引

索引效率：

主键索引> 唯一性索引 > 普通索引

1，mysql 索引的建立对于mysql的高效运行是很重要的，索引可以大大提高mysql的检索速度。
2，索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索引包含多个列。
3，创建索引的时候，你需要保证该索引是应用在sql查询语句的条件（一般作为where子句的条件）
实际上，索引也就是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录。
4，上面都说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成泛滥，因此索引也会有它的缺点：虽然索引提高了查询效率，但是同时也会降低更新表的速度，那，在 insert，update，delete 的时候，mysql不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。建立索引会占用磁盘空间的索引文件。

1，普通索引

这是最基本的索引，它没有任何限制，

create index indexName on table_name(column_name)

修改表结构（添加索引）

alter table tableName add index indexName(column_name)

创建表的时候直接指定：

create table mytable(
id int not null,
    username varcher(10) not null,
    index [indexName](username(length))
);

删除索引的语法：

drop index [indexName] on mytable;

2,唯一索引

它与前面的普通索引类似，不同的就是；索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值得组合必须唯一。

创建索引：

create unique index indexName on mytable(username(length))

修改表结构：

alter table mytable add unique [indexName] (username(lengtg))

创建表的时候直接指定：

create table mytable(
id int not null,
    username varchar(10) not null,
    unique [indexName] (username(length))
)

3,使用alter 命令添加和删除索引

有四种方式添加数据表的索引：

alter table tbl_name add primary key (column_list)
该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，但不能为null

alter table tbl_name add unique index_name (column_list)
这条语句创建索引的值必须是唯一的（除了null值以外，null可能会出现多次）

alter table tbl_name add index index_name (column_list)
添加普通索引，索引值可出现多次

alter table tbl_name add fulltext index_name (column_list)
该语句指定了索引为 fulltext ，用于全文索引

实例

alter table testalter_tbl add index (c)

你还可以在alter 命令中使用 drop 子句来删除索引

alter table testalter_tbl drop index c;

使用alter 命令添加和删除主键

主键作用于列上 （可以一个列或者多个列联和主键），添加主键索引时，你需要确保该主键默认不为空(not null)

alter table testalter_tbl modify i int not null;
alter table testalter_tbl add primary key(i);

你也可以使用alter 命令删除主键：

alter table testalter_tbl drop primary key;

删除主键时，只需指定primary key，但在删除索引时，你必须知道索引名

4，显示索引信息

你可以使用 show index 命令来列出表中相关的索引信息，可以通过添加 \g 来格式化输出信息。

实例：

show index from table_name; \g

5,create 和 alter 的区别

1, alter 可以省略 索引名，数据库会默认根据第一个索引列赋予一个名称；create 必须指定索引名称；

2，create 不能用于创建 primary key 索引

3，alter 允许一条语句同时创建多个索引；create 一次只能创建一个索引。

alter table 表名 add primary key （id） ，add index <索引名> (col1,col2,---)

6，索引深入理解

1，为什么使用索引

一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，我们遇到最多的还是一些复杂的查询操作，因此对于查询语句的优化显然是比较需要的，所以这个时候就是需要索引了。

2，为什么要有索引呢？

索引在mysql中也叫“键“，就是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能，非常关键，尤其是当表中的数据越来越大的时候，索引对于性能的影响更加重要，索引优化应该就是对查询性能优化最有效的手段。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。索引相当于字典的音序表，直接通过缩小查询范围快速查询。

3，索引的原理

索引的目的在于提高查询效率，与我们查询图书所用的目录是一个道理：先定位到章节，然后再定位到该章节中的某个小节，然后找到页数。类似的有：查字典，查车次

本质都是：通过不断的缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们总是可以用同一种查询方式来锁定数据

1，分段查询，将大量的数据分成相应的段数，当需要查找某个数据时，判断它属于哪个分段的，如此可以省去遍历其他分段的时间。
2，但是当我们遇到千万级的数据时，怎么去分段就成了问题了。可以使用搜索树。
3，数据库实现比较复杂，一方面数据是保存在磁盘上的，另一方面为了提高性能，每次又可以把部分数据读入内存来计算，因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右，所以简单的搜索树是难以满足复杂的应用场景。

4，磁盘IO与预读

考虑到磁盘IO是非常昂贵的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光是把当前磁盘的地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址数据的时候，与其相邻的数据很快也会被访问到。每次IO读取的数据我们称之为一页（page）。具体一页有多大的数据跟操作系统有关，一般为4k或者8k，也就是我们读取一页内的数据的时候，实际上才发生一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。

5，索引的数据结构

1，任何一种数据结构都不是凭空产生的，它都有它的背景和使用场景。
2，使用场景：每次查找数据的时候把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级。那么我们就想如果一个高度可控的多路搜索树是否能够满足需求呢，就这样，B+树应运而生。

B+树的查找过程[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gC5qq0Jv-1625219504519)(C:\Users\pengzhang1\Desktop\sql\b+树.jpg)]

1,浅蓝色的块，我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项 17 和 35 ，包含指针 p1,p2,p3, p1表示小于17的磁盘块，p2表示在 17 和 35 之间的磁盘块，p3 表示 大于 35 的磁盘块。真实的数据 存在叶子节点即 3，5，9，10，13，15，28，29，36，60，75，79，90，99。非叶子节点只不存存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如 17，35 并不真实存在于数据表中。

如图所示，如果要查找数据项 29，那么首先会把磁盘块1 加载到内存，此时发生一次IO ，在内存中用二分查找确定 29 在 17和35之间，锁定磁盘块 1 的 p2指针，内存时间因为非常短，（相比磁盘的IO）可以忽略不记，通过磁盘块1 的p2 指针的磁盘地址把磁盘块3加载到内存，发生第二次IO，29在26 和 30 之间，锁定磁盘3 的 p2 指针，通过指针加载磁盘块 8 到内存，发生第三次IO，同时在内存中做二分查找找到 29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，三层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查询只需要三次IO，那么性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本事非常高。

6，b+树的性质

1，索引字段要尽量的小：

通过上面的分析我们知道IO次数取决于b+树的高度h，假如当前数据表的数据为N，每个磁盘块的数据项的数量是m，则有 h = log（m+1）N，当数量N一定的情况下，m越大，h越小；而 m = 磁盘块的大小/数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占据的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int 占 4 个字节，要比 bigint 8个字节少一半。这也就是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点，而不是内层节点，一但放到内层节点，磁盘块的数据项就会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。

2，索引的最左匹配特性（即从左往右匹配）

7,mysql索引管理

1，功能

1,索引的功能就是加速查找
2，mysql 中的 primary key，unique ，联合唯一也都是索引，这些索引除了加速查找功能，还有约束的功能。

2，mysql 的索引分类

普通分类：
1,普通索引 index：加速查找
2，唯一索引
	主键索引：primary key：加速查找+约束（不为空且唯一）
	唯一索引：unique：加速查找+约束（唯一）
3，联合索引
	primary key （id，name）：联合主键索引
	unique（id，name）：联合唯一索引
	index（id，name）：联合普通索引
4，全文索引：fulltext ：用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好
5，空间索引：spatial：了解就好，基本不用

8，强制索引

如果查询优化器忽略索引，您可以使用force index来提示它使用索引

基本语法：

select *
from table_name
force index(index_list)
where condition;

示例：

select *
from salaries force index(idx_emp_no)
where emp_no = 10005

4,mysql 视图

1，mysql 视图是什么

简单的来说：view 就是在数据库表上另外封装的一个表，这个表并不是真实存在的，它依赖于真实的表，相当于对数据库表中的字段做了一个筛选，只显示它想要的字段。

技巧：如果经常需要从多个表查询指定字段的数据，可以在这些表上建立一个视图，通过这个视图显示这些字段的数据

mysql 的视图不支持输入参数的功能，因此交互性上存在缺陷。但对于变化不是很大的操作，使用视图可以很大程度上简化用户的操作。

视图不同于数据库表：

• 视图不是数据库中真实存在的表，而是一张虚拟的表，其结构和数据是建立在对数据库中真实表的查询基础上的。
• 存储在数据库中的，它所对应的数据实际上是存储在视图所引用的真实表中的。
• 视图没有实际的物理记录，不是以数据集的形式存储在数据库中的，它所对应的数据实际上是存储在视图所引用的真实表中的。
• 视图是数据的窗口，而·表是内容。表是实际数据的存放单位，而视图只是以不同的显示方式展示数据。其数据来源还是实际表。
• 视图是查看数据表的一种方法，可以查询数据表中某些字段构成的数据，只是一些sql语句的集合。从安全的角度来说，视图的数据安全性更高，使用视图的用户不直接接触数据库表，不知道表结构。
• 视图的建立和删除只影响视图本身，不影响对应的基本表。

视图的优点：

视图与表在本质上虽然不相同，但是经过定义以后，可以进行查询，修改，更新，删除操作。

1）定制用户数据，聚焦特定的数据

在实际的应用中，不同的用户可能对不同的数据有不同的要求。例如：当数据库同时存在时，如学生基本信息表，课程表和教师信息表等多种表同时存在时，可以根据需求让不同的用户使用各自的数据。学生查看修改自己基本信息的视图，安排课程人员查看修改课程表和教师信息表的视图，教师查看学生信息表和课程信息表的视图。

2）简化数据操作

在使用查询的时候，很多时候要使用聚合函数，同时还要显示其他字段的信息，可能还需要关联到其他表，语句可能会很长，如果这个动作发生的频繁的话，可以创建视图来简化操作。

3）提高数据的安全性

视图是虚拟的，物理上是不存在的，可以只授予用户视图的权限，而不具体指定使用表的权限，来保护基础数据的安全。

4）共享所需的数据

通过使用视图，每个用户不必都定义和存储自己所需的数据，可用共享数据库中的数据，同样的数据只需要存储一次。

5）更改数据格式

通过使用视图，可以重新格式化检索出的数据，并组织输出到其他应用程序中

6）重用sql语句

视图提供的是对查询操作的封装，本身不包含数据，所呈现的数据是根据视图定义从基础表中检索出来的，如果基础表的数据新增或者删除，视图所呈现的也是更新后的数据。视图定义后，编写完所需的查询，可以方便的重用该视图。

注意点：

• 创建视图需要足够的访问权限
• 创建视图的数目没有限制
• 视图可以嵌套，即从其他视图中检索数据的查询来创建视图
• 视图不能索引，也不能有关联的触发器，默认值或者规则
• 视图可以和表一起使用
• 视图不包含数据，所以每次使用视图时，都必须执行查询中所需的任何一个检索操作，如果多个连接和过滤条件创建了复杂的视图或者嵌套了视图，可能会发现系统运行性能下降的十分严重。因此，在部署大量视图应用时，应该进行系统测试

最后：order by 子句可以用在视图中，但若该视图检索数据的select 语句中也有 order by 子句，则该视图中的 order by 子句将被覆盖

2，mysql创建视图

创建视图是指在已经存在的mysql数据库表上建立视图，视图可建立在一张表上，也可以建立在多张表中。

基本语法：

create view 视图名 asselect 语句 

语法说明：

• 视图名：指定视图的名称，该名称在数据库中必须是唯一的，不能与其他表或者视图同名。
• select 语句：指定创建视图的select 语句，可用于查询多个基础表或者源视图

对于创建视图中的select 语句的指定存在以下限制：

• 用户除了拥有create view 权限外，还具有操作中涉及的基础表和其他视图的相关权限。
• select 语句不能引用系统或者用户变量。
• select 语句不能包含 from 子句中的子查询
• select 语句不能引用预处理语句的参数。

with check option 的意思就是：修改视图时，检查插入的数据是否符合 where 设置的条件

99,待解决

1，触发器