数据库概论_06

跨数据库平台分页显示

真正在数据显示时，不能一次性加载所有数据，建议采用的是按需加载

public class App2 {
    
    
	public static void main(String[] args) {
    
    
		// 显示第5页数据，每页10条数据
		int pageNum = 5;
		int rowsPerPage = 10;
		List<Student> res = new ArrayList<>();
		try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql:///test?serverTimezone=UTC", "root", "123456")) {
    
    
			// 如果考虑跨数据库平台，这里的sql应该使用标准sql
			String sql = "select * from tb_student";
			PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql,
			ResultSet.TYPE_SCROLL_INSENSITIVE, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
			ResultSet rs = ps.executeQuery();
			// 需要判断页码值的合理性,页码值需要大于0，小于等于最大页码值
			// 如果页码值小于1，则为1；如果大于最大页码值则为最大页码值
			if (rs.last()) {
    
     //将行指针移动到最后一行
				int rowNum = rs.getRow(); // 获取总行数
				int maxPage = rowNum / rowsPerPage;
				if (rowNum % rowsPerPage != 0)
					maxPage++;
				if (pageNum < 1)
					pageNum = 1;
				if (pageNum > maxPage)
					pageNum = maxPage;
				int begin = (pageNum - 1) * rowsPerPage + 1;// 起始行号
				rs.absolute(begin);// 将行指针移动到指定的行上
				int count = 0;
				do {
    
    
					Student s = new Student();
					s.setId(rs.getLong("id"));
					s.setName(rs.getString("name"));
					res.add(s);
					count++;
					if (count >= rowsPerPage)
						break;
				} while (rs.next());
			}
		} catch (Exception e) {
    
    
			e.printStackTrace();
		}
		for (Student tmp : res)
			System.out.println(tmp);
	}
}

class Student implements Serializable {
    
    
	private Long id;
	private String name;
	
	public Long getId() {
    
    
		return id;
	}
	
	public void setId(Long id) {
    
    
		this.id = id;
	}
	
	public String getName() {
    
    
		return name;
	}
	
	public void setName(String name) {
    
    
		this.name = name;
	}
	
	@Override
	public String toString() {
    
    
		return "Student [id=" + id + ", name=" + name + "]";
	}
}

可修改的结果集

由于执行性能的问题，一般不建议使用

// MySQL驱动支持JDBC4
try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql:///test?serverTimezone=UTC", "root", "123456")) {
    
    
	PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("select * from tb_student",ResultSet.TYPE_SCROLL_INSENSITIVE,ResultSet.CONCUR_UPDATABLE);
	ResultSet rs = ps.executeQuery();
	//获取第3行数据
	rs.absolute(3);
	//在当前行上执行修改指定列数据的操作
	rs.updateString("name","东方星雨");
	rs.updateRow();//修改修改
	// 插入数据
	rs.moveToInsertRow();//将结果集指针移动到插入行上
	rs.updateString("name","张三");
	rs.insertRow();//插入数据
	//删除当前行数据,删除第5行数据
	rs.absolute(5);
	rs.deleteRow();//删除当前行
	rs.close();
	ps.close();
}

特殊占位符

• 模糊查询， select * from t_user where username like '%a%';
  使用 concat('%a%')
select * from t_user where username like concat('%',?,'%')
• 批量删除 String ids = "1,2,3"; delete from t_user where id in('1,2,3');
  • 方法一：用 in 并且字符串拼接。 String ids = "1,2,3"; ，执行sql String sql="delete from t_user where id in(" + ids + ")";
  • 方法二：用 or ，并且用 1 = 1 或 1 != 1
    在 where 的条件判断中，可以使用 1 = 1 更好的拼接 and 条件，使用 1 != 1 更好的拼接or 条件
    呈现结果如： delete from t_user where 1!=1 or id = 1 or id = 2 or id = 3

获取数据表的元数据

ResultSetMetaData对象保存了所有ResultSet对象中关于字段的信息，提供了对应的方法获取字段相关的信息

• int getColumnCount()获取ResultSet对象中的字段个数
• String getColumnName(int index)获取ResultSet对象中指定序号对应字段的名称

获取表的元数据信息

ResultSet rs=ps.executeQuery();
ResultSetMetaData rsmd= rs.getMetaData();
int len=rsmd.getColumnCount();//获取列数
for(int i=1;i<=len;i++){
    
    
	String columnName=rsmd.getColumnName(i);//获取列名称
	String typeName=rsmd.getColumnTypeName(i);//获取列的类型名称
	System.out.println(columnName+"\t"+typeName);
}

SQLException

调用JDBC API方法时经常会有一个受检型异常/非运行时异常，必须在编码过程中针对异常进行处理。但是大部分出现的异常是不能通过编码解决，例如SQL语句语法错误、关闭Connection对象时出错。而且SQLException的颗粒度太粗，不能明确表达异常的原因。

所以常见的处理方案有2种：1、向上抛出异常或者记录报错信息。2、将SQLException转换为运行时异常，由上层调用方进行处理

limit

MySQL针对获取部分数据提供了关键字limit，可以用于获取查询结果集中的部分数据
例如获取前10条数据 select * from tb_student limit 10;

• 实际上等价于 select * from tb_student limit 0,10

获取从第5行开始的3条数据 select * from tb_student limit 5-1,3;

• 行数从0开始

视图

常见的数据库对象

对象	描述
表TABLE	表是存储数据的逻辑单元，以行和列的形式存在，列就是字段，行就是记录
数据字典	就是系统表，存放数据库相关信息的表。系统表的数据通常由数据库系统维护，程序员通常不应该修改，只可查看
约束CONSTRAINT	执行数据校验的规则，用于保证数据完整性的规则
视图VIEW	一个或者多个数据表里的数据的逻辑显示，视图并不存储数据
索引INDEX	用于提高查询性能，相当于书的目录
存储过程PROCEDURE	用于完成一次完整的业务处理，没有返回值，但可通过传出参数将多个值传给调用环境
存储函数FUNCTION	用于完成一次特定的计算，具有一个返回值
触发器TRIGGER	相当于一个事件监听器，当数据库发生特定事件后，触发器被触发，完成相应的处理

视图概述

视图一方面可以帮助使用表的一部分而不是表的所有，另一方面也可以针对不同的用户制定不同的查询视图。比如针对公司的销售人员，只想给他看部分数据，而某些特殊的数据，比如采购的价格，则不会提供给他。再比如人员薪酬是个敏感的字段，那么只给某个级别以上的人员开放，其他人的查询视图中则不提供这个字段。

理解视图

视图是一种虚拟表，本身是不具有数据的，占用很少的内存空间，它是SQL中的一个重要概念。
视图建立在已有表的基础上，视图赖以建立的这些表称为基表。

视图的创建和删除只影响视图本身，不影响对应的基表。但是当对视图中的数据进行增加、删除和修改操作时，数据表中的数据会相应地发生变化，反之亦然。

• 向视图提供数据内容的语句为 SELECT 语句, 可以将视图理解为存储起来的SELECT语句
• 在数据库中，视图不会保存数据，数据真正保存在数据表中。当对视图中的数据进行增加、删除和修改操作时，数据表中的数据会相应地发生变化；反之亦然。
• 视图是向用户提供基表数据的另一种表现形式。视图本身的删除，不会导致基表中数据的删除
• 视图的应用场景：针对于小型项目，不推荐使用视图。针对于大型项目，可以考虑使用视图。
• 视图的优点：简化查询; 控制数据的访问
  • 视图可以帮助把经常查询的结果集放到虚拟表中，提升使用效率，理解和使用起来都非常方便

创建视图

创建视图

CREATE [OR REPLACE] [ALGORITHM = {
   
   UNDEFINED | MERGE | TEMPTABLE}] VIEW 视图名称
[(字段列表)]
AS
查询语句 [WITH [CASCADED|LOCAL] CHECK OPTION]

精简版 CREATE VIEW 视图名称 AS 查询语句

创建单表视图

CREATE VIEW empvu80
AS
SELECT employee_id, last_name, salary FROM employees WHERE department_id = 80;

CREATE VIEW emp_year_salary (ename,year_salary)
AS
SELECT ename,salary*12*(1+IFNULL(commission_pct,0)) FROM t_employee;

说明1：实际上就是在 SQL 查询语句的基础上封装了视图 VIEW，这样就会基于 SQL 语句的结果集形成一张虚拟表。

说明2：在创建视图时，没有在视图名后面指定字段列表，则视图中字段列表默认和SELECT语句中的字段列表一致。如果SELECT语句中给字段取了别名，那么视图中的字段名和别名相同。

多表联合视图

CREATE VIEW empview
AS
SELECT employee_id emp_id,last_name NAME,department_name
FROM employees e,departments d
WHERE e.department_id = d.department_id;


CREATE VIEW dept_sum_vu (name, minsal, maxsal, avgsal)
AS
SELECT d.department_name, MIN(e.salary), MAX(e.salary),AVG(e.salary)
FROM employees e, departments d
WHERE e.department_id = d.department_id GROUP BY d.department_name;

利用视图对数据进行格式化

经常需要输出某个格式的内容，如想输出员工姓名和对应的部门名，对应格式为emp_name( department_name)，就可以使用视图来完成数据格式化的操作：

CREATE VIEW emp_depart
AS
SELECT CONCAT(last_name,'(',department_name,')') AS emp_dept
FROM employees e JOIN departments d
WHERE e.department_id = d.department_id

当创建好一张视图之后，还可以在它的基础上继续创建视图。举例联合emp_dept视图和
emp_year_salary视图查询员工姓名、部门名称、年薪信息创建emp_dept_ysalary视图。

CREATE VIEW emp_dept_ysalary
AS
SELECT emp_dept.ename,dname,year_salary
FROM emp_dept INNER JOIN emp_year_salary
ON emp_dept.ename = emp_year_salary.ename;

查看视图

语法1：查看数据库的表对象、视图对象 SHOW TABLES;
语法2：查看视图的结构 DESC / DESCRIBE 视图名称;
语法3：查看视图的属性信息

# 查看视图信息（显示数据表的存储引擎、版本、数据行数和数据大小等）
SHOW TABLE STATUS LIKE '视图名称'\G

执行结果显示，注释Comment为VIEW，说明该表为视图，其他的信息为NULL，说明这是一个虚表。
语法4：查看视图的详细定义信息 SHOW CREATE VIEW 视图名称;

更新视图的数据

MySQL支持使用INSERT、UPDATE和DELETE语句对视图中的数据进行插入、更新和删除操作。当视图中的数据发生变化时，数据表中的数据也会发生变化，反之亦然。

UPDATE emp_tel SET tel = '13789091234' WHERE ename = 'yanjun';

DELETE FROM emp_tel WHERE ename = 'yanjun';

不可更新的视图

要使视图可更新，视图中的行和底层基本表中的行之间必须存在 一对一 的关系。另外当视图定义出现如下情况时，视图不支持更新操作：

• 在定义视图的时候指定了“ALGORITHM = TEMPTABLE”，视图将不支持INSERT和DELETE操作；
• 视图中不包含基表中所有被定义为非空又未指定默认值的列，视图将不支持INSERT操作；
• 在定义视图的SELECT语句中使用了 JOIN联合查询 ，视图将不支持INSERT和DELETE操作；
• 在定义视图的SELECT语句后的字段列表中使用了 数学表达式 或 子查询 ，视图将不支持INSERT，也不支持UPDATE使用了数学表达式、子查询的字段值；
• 在定义视图的SELECT语句后的字段列表中使用 DISTINCT 、 聚合函数 、 GROUP BY 、 HAVING、 UNION 等，视图将不支持INSERT、UPDATE、DELETE；
• 在定义视图的SELECT语句中包含了子查询，而子查询中引用了FROM后面的表，视图将不支持INSERT、UPDATE、DELETE；
• 视图定义基于一个 不可更新视图 ；
• 常量视图。

CREATE OR REPLACE VIEW emp_dept (ename,salary,birthday,tel,email,hiredate,dname)
AS
SELECT ename,salary,birthday,tel,email,hiredate,dname
FROM t_employee INNER JOIN t_department
ON t_employee.did = t_department.did ;

在定义视图的SELECT语句中使用了JOIN联合查询，视图将不支持更新操作。

虽然可以更新视图数据，但总的来说，视图作为虚拟表，主要用于方便查询，不建议更新视图的数据。对视图数据的更改，都是通过对实际数据表里数据的操作来完成的。

修改视图

方式1：使用CREATE OR REPLACE VIEW 子句修改视图
说明：CREATE VIEW 子句中各列的别名应和子查询中各列相对应。

CREATE OR REPLACE VIEW empvu80 (id_number, name, sal, department_id)
AS
SELECT employee_id, first_name || ' ' || last_name, salary, department_id
FROM employees WHERE department_id = 80;

说明：CREATE VIEW 子句中各列的别名应和子查询中各列相对应。

方式2：ALTER VIEW修改视图 ALTER VIEW 视图名称 AS 查询语句

删除视图

删除视图只是删除视图的定义，并不会删除基表的数据。
删除视图的语法是 DROP VIEW IF EXISTS 视图名称;

说明：基于视图a、b创建了新的视图c，如果将视图a或者视图b删除，会导致视图c的查询失败。这样的视图c需要手动删除或修改，否则影响使用。

视图优势

1、操作简单。将经常使用的查询操作定义为视图，可以使开发人员不需要关心视图对应的数据表的结构、表与表之间的关联关系，也不需要关心数据表之间的业务逻辑和查询条件，而只需要简单地操作视图即可，极大简化了开发人员对数据库的操作。

2、减少数据冗余。视图跟实际数据表不一样，它存储的是查询语句。所以，在使用的时候，要通过定义视图的查询语句来获取结果集。而视图本身不存储数据，不占用数据存储的资源，减少了数据冗余。

3、数据安全。MySQL将用户对数据的访问限制在某些数据的结果集上，而这些数据的结果集可以使用视图来实现。用户不必直接查询或操作数据表。这也可以理解为视图具有隔离性。视图相当于在用户和实际的数据表之间加了一层虚拟表

同时MySQL可以根据权限将用户对数据的访问限制在某些视图上，用户不需要查询数据表，可以直接通过视图获取数据表中的信息。这在一定程度上保障了数据表中数据的安全性。

4、适应灵活多变的需求。当业务系统的需求发生变化后，如果需要改动数据表的结构，则工作量相对较大，可以使用视图来减少改动的工作量。这种方式在实际工作中使用得比较多。

5、能够分解复杂的查询逻辑。数据库中如果存在复杂的查询逻辑，则可以将问题进行分解，创建多个视图获取数据，再将创建的多个视图结合起来，完成复杂的查询逻辑。

如果在实际数据表的基础上创建了视图，那么，如果实际数据表的结构变更了，就需要及时对相关的视图进行相应的维护。特别是嵌套的视图（就是在视图的基础上创建视图），维护会变得比较复杂， 可读性不好 ，容易变成系统的潜在隐患。因为创建视图的 SQL 查询可能会对字段重命名，也可能包含复杂的逻辑，这些都会增加维护的成本。所以实际项目中，如果视图过多，会导致数据库维护成本的问题。

在创建视图的时候，要结合实际项目需求，综合考虑视图的优点和不足，这样才能正确使用视图，使系统整体达到最优。

函数

函数在计算机语言的使用中贯穿始终，函数的作用是什么呢？它可以把经常使用的代码封装起来，需要的时候直接调用即可。这样既提高了代码效率 ，又提高了可维护性。在SQL中也可以使用函数对检索出来的数据进行函数操作。使用这些函数，可以极大地 提高用户对数据库的管理效率。

从函数定义的角度出发，可以将函数分成内置函数和自定义函数。在SQL语言中，同样也包括内置函数和自定义函数。内置函数是系统内置的通用函数，而自定义函数是根据自己的需要编写的

函数说明

在使用SQL语言的时候，不是直接和这门语言打交道，而是通过它使用不同的数据库软件，即DBMS。DBMS之间的差异性很大，远大于同一个语言不同版本之间的差异。实际上，只有很少的函数是被DBMS同时支持的。比如，大多数DBMS使用||或者+来做拼接符，而在MySQL中的字符串拼接函数为concat()。大部分DBMS会有自己特定的函数，这就意味着采用SQL函数的代码可移植性是很差的，因此在使用函数的时候需要特别注意。

MySQL提供了丰富的内置函数，这些函数使得数据的维护与管理更加方便，能够更好地提供数据的分析与统计功能，在一定程度上提高了开发人员进行数据分析与统计的效率。

MySQL提供的内置函数从实现的功能角度可以分为数值函数、字符串函数、日期和时间函数、流程控制函数、加密与解密函数、获取MySQL信息函数、聚合函数等。这里这些丰富的内置函数再分为两类：单行函数、聚合函数（或分组函数）

两种SQL函数

单行函数

• 操作数据对象
• 接受参数返回一个结果
• 只对一行进行变换
• 每行返回一个结果
• 可以嵌套
• 参数可以是一列或一个值

多行函数

多行函数又称聚合函数，对行的分组进行操作，对每个组给出一个结果；如果在查询中没有指定分组，则将查询结果看作一个组

聚合函数的类型主要有：avg平均值、count计数、max最大值、min最小值、sum合计

所有聚合函数忽略空值（不会去处理），可以使用ifnull或coalesce函数来用一个值代替空值，可以使用distinct使查询到的数据去重。

聚合函数不能互相嵌套使用！

语法 select 函数名称(); 或者 select 函数名称(列名称，其它参数) from 表名称 ，在mysql中from子句不是必须的

名称	描述
abs()	返回绝对值
rand()	返回一个随机浮点值
+ -	尽量转换为数字进行计算，不能转为0
ceiling()	返回不小于参数的最小整数值
floor()	返回不大于参数的最大整数值
length()和char_length()	以字节返回字串长度
substr(s,index,len)	返回从字符串s的index位置其len个字符
left(被截取字串，截取长度)	返回指定的最左边的字符数，SELECT LEFT(‘www.lanou3g.com’,8)
right()	返回指定的最右边的字符数
trim()	删除前导和尾随空格
curdate()	返回当前日期
concat(列1，列2，…)	返回串联字符串
ifnull(列名称,‘默认值’)
format()	返回格式化到指定小数位数的数字，select format(salary,1); 四舍五入
date_format(d,f)	按照表达式f要求显示日期select date_format(now(), ‘%Y-%m-%d’)
now()	返回当前日期和时间
uuid()	返回通用唯一标识符
user()	客户端提供的用户名和主机名
database()	返回默认（当前）数据库名称

• CONCAT(A, B) – 连接两个字符串值以创建单个字符串输出。通常用于将两个或多个字段合并为一个字段。
• LENGTH(str)获取以字节为单位的字符串长度；CHAR_LENGTH函数获取字符串的长度，以字符为单位计算长度
• FORMAT(X, D)- 格式化数字X到D有效数字。

FOMRAT(N,D,locale);将数字N格式化为格式，如 “#,###,###.##” ，舍入到 D 位小数。它返
回一个值作为字符串。其中N是要格式化的数字。D是要舍入的小数位数。locale是一个可选
参数，用于确定千个分隔符和分隔符之间的分组。如果省略locale操作符，MySQL将默认使
用en_US。
SELECT FORMAT(14500.2018, 2); 返回14,500.20

• CURDATE(), CURTIME()- 返回当前日期或时间。

• NOW（） – 将当前日期和时间作为一个值返回。另外MONTH（），DAY（），YEAR（），
  WEEK（），WEEKDAY（） – 从日期值中提取给定数据。HOUR（），MINUTE（），
  SECOND（） – 从时间值中提取给定数据。

• DATEDIFF（A，B） – 确定两个日期之间的天数差异，通常用于计算年龄

SELECT DATEDIFF(‘2008-12-29’,‘2008-12-30’) AS DiffDate
ROUND(DATEDIFF(requiredDate, orderDate) / 365, 1) 四舍五入到1位小数

• SUBTIMES（A，B） – 用于执行时间的减法运算。

SUBTIME(‘2018-10-31 23:59:59’,‘0:1:1’) 返回2018-10-31 23:58:58

• FROM_DAYS（INT） – 将整数天数转换为日期值。

TO_DAYS(date) 给出一个日期 date ，返回一个天数(从 0 年开始的天数)
SELECT TO_DAYS(‘1997-10-07’); -> 729669
FROM_DAYS(N)给出一个天数 N，返回一个 DATE 值
SELECT FROM_DAYS(729669); -> ‘1997-10-07’

• IFNULL() 函数用于判断第一个表达式是否为 NULL，如果为 NULL 则返回第二个参数的值，如果不为 NULL 则返回第一个参数的值

SELECT IFNULL(price,0.0);

聚合函数

聚合函数作用于一组数据，并对一组数据返回一个值。

聚合函数类型：AVG()、SUM()、MAX()、MIN()、COUNT()

• 可以对数值型数据使用AVG 和 SUM 函数
• 可以对任意数据类型的数据使用 MIN 和 MAX 函数
• COUNT(*)返回表中记录总数，适用于任意数据类型
• COUNT(expr) 返回 expr 不为空的记录总数

问题1：用count()，count(1)，count(列名)谁好呢?
其实对于MyISAM引擎的表是没有区别的。这种引擎内部有一计数器在维护着行数。
Innodb引擎的表用count(),count(1)直接读行数，复杂度是O(n)，因为innodb真的要去数一
遍。但好于具体的count(列名)
问题：能不能使用count(列名)替换count()?
不要使用count(列名)来替代 count() ， count() 是 SQL92 定义的标准统计行数的语法，
跟数
据库无关，跟 NULL 和非 NULL 无关。
说明： count() 会统计值为某个列值为NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为NULL
值的行

分组操作

可以使用 GROUP BY 子句将表中的数据分成若干组

SELECT column, group_function(column) FROM table
[WHERE condition]
[GROUP BY group_by_expression]
[ORDER BY column];

• 明确：WHERE一定放在FROM后面，如果有where则group by应该在where的后面
• 在 SELECT 列表中所有未包含在组函数中的列都应该包含在 GROUP BY 子句中
  • select sex,avg(salary) from tb_users group by sex 正确
  • select username,max(salary) from tb_users group by sex 语法错误

扩展：特殊用法。使用WITH ROLLUP关键字之后，在所有查询出的分组记录之后增加一条记录，该记录计算查询出的所有记录的总和，即统计记录数量

SELECT department_id,AVG(salary) FROM employees
WHERE department_id > 80
GROUP BY department_id WITH ROLLUP;

注意：当使用ROLLUP时，不能同时使用ORDER BY子句进行结果排序，即ROLLUP和ORDER BY是互相排斥的

分组过滤HAVING

• 行已经被分组
• 使用了聚合函数
• 满足HAVING 子句中条件的分组将被显示
• HAVING 不能单独使用，必须要跟 GROUP BY 一起使用

SELECT department_id, MAX(salary) FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary)>10000

• 非法使用聚合函数 ： 不能在WHERE子句中使用聚合函数

SELECT department_id, AVG(salary) FROM employees WHERE
AVG(salary) > 8000
GROUP BY department_id;

WHERE和HAVING的对比

• 区别1：WHERE可以直接使用表中的字段作为筛选条件，但不能使用分组中的计算函数作为筛选条件；HAVING 必须要与GROUP BY配合使用，可以把分组计算的函数和分组字段作为筛选条件。这决定了，在需要对数据进行分组统计的时候，HAVING 可以完成 WHERE 不能完成的任务。这是因为，在查询语法结构中，WHERE 在 GROUP BY 之前，所以无法对分组结果进行筛选。HAVING 在GROUP BY 之后，可以使用分组字段和分组中的计算函数，对分组的结果集进行筛选，这个功能是WHERE 无法完成的。另外，WHERE排除的记录不再包括在分组中。
• 区别2：如果需要通过连接从关联表中获取需要的数据，WHERE是先筛选后连接，而HAVING是先连接后筛选。这一点，就决定了在关联查询中，WHERE 比 HAVING 更高效。因为 WHERE 可以先筛选，用一个筛选后的较小数据集和关联表进行连接，这样占用的资源比较少，执行效率也比较高。HAVING 则需要先把结果集准备好，也就是用未被筛选的数据集进行关联，然后对这个大的数据集进行筛选，这样占用的资源就比较多，执行效率也较低。

开发中的选择：WHERE 和 HAVING 也不是互相排斥的，我们可以在一个查询里面同时使用 WHERE 和HAVING。包含分组统计函数的条件用 HAVING，普通条件用 WHERE。这样，我们就既利用了 WHERE条件的高效快速，又发挥了 HAVING 可以使用包含分组统计函数的查询条件的优点。当数据量特别大的时候，运行效率会有很大的差别。