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约束、视图与事务：人多手杂，数据库受不了
数据库到一定规模后，其他人也需要使用数据库：
我们要防止其他人输入错误的数据；
限制只看到部分数据的技术；
防止大家同时输入数据时相互踩到别人的地盘；
本章，我们开始保护数据：“数据库自卫术Part 1”；
本章使用的数据库依然是mark_list:
各表中数据如下：
熟悉下准备好的数据，我们继续；
现在作为表的管理者，随着数据量的增加，一个人管理起来比较吃力，而且我还有其他的事情……
我们找了管理数据库，拓展业务需求的帮手；
简单来说，操作数据库的人多了；
插入新的数据：
Maik MQ 14812121212 [email protected] ？ 1994-01-01 teacher 海淀
我们看到，除了性别未知以外，其他数据都有，由于有了新的职业’教师’，相应的profession表也需要新增一条数据；
新的数据库使用者user1，在插入数据的时候，尽量保证不出现NULL，于是他在性别的部分使用另一个字符X表示未知；
这里回顾两个知识点：
1.有AUTO_INCREMENT的列不需要放入值，表也会为我们插入主键列的值：
mysql> INSERT INTO profession
-> VALUES
-> (NULL,'student');2.插入数据时，也可以使用子查询：
mysql> INSERT INTO my_contacts
-> (last_name,first_name,phone,email,gender,birthday,prof_id,zip_code)
-> VALUES
-> ('Mail','MQ','14912121212','[email protected]','X','1994-01-01',(
-> SELECT id FROM profession
-> WHERE profession = 'student'),'10002');现在我们的联系人表如下：
伴随着新值的插入，我们需要统计我们联系人中的男、女以及总人数:
查询男、女的话加入WHERE条件即可；
mysql> SELECT COUNT(*)
-> FROM my_contacts;不想要的’X’：
统计人数对不上，都是因为我们使用了这个字符；
我们该如何限制不让user1输入此类字符呢？
检查约束：加入CHECK
约束：constraint 限定了可插入列的内容；他需要在我们创建表/更新表的时候加入约束；
我们之前见到的NOT NULL、PRIMARY KEY、FOREIGN KEY都是约束；
还有一种列约束称为CHECK-检查约束；
CHECK gender：
为my_contacts表的gender设置检查约束；
约束限制输入的字符只能是M或F；
mysql> ALTER TABLE my_contacts
-> ADD CONSTRAINT check_my_contacts CHECK (gender IN ('M','F'));如果是在CREATE TABLE时加入约束的话，语法:
可以是在正常的列之后加上CHECK(something)；
或者单独一行CONSTRAINT check_my_contacts CHECK(something)
删除检查约束：DROP CHECK check_my_contacts;
很遗憾，mysql中的check并不好用，MYSQL的所有引擎均不支持check约束；
类似功能的可以通过enum类型或使用触发器，或者在应用程序里面对数据进行检查再插入；
一个复杂的查询：（我们就当他是一个复杂的吧）
查找job_desired表中EngineerS的人的信息；
mysql> SELECT mc.last_name last_name,mc.first_name first_name,mc.phone,mc.email
-> FROM my_contacts mc NATURAL JOIN job_desired jd
-> WHERE jd.title = 'EngineerS';
+-----------+------------+-------------+-------------+
| last_name | first_name | phone | email |
+-----------+------------+-------------+-------------+
| Mary | DM | 13212121212 | [email protected] |
+-----------+------------+-------------+-------------+这个查询并不难，但如果每天都有类似的查询需求，我们是否能够存储查询，每日看一下结果呢；
——我们可以把查询变成视图；
创建视图：
只需在查询中加入CREATE VIEW；
mysql> CREATE VIEW v_EngineerS AS
-> SELECT mc.last_name last_name,mc.first_name first_name,mc.phone,mc.email
-> FROM my_contacts mc NATURAL JOIN job_desired jd
-> WHERE jd.title = 'EngineerS';查看视图：
把它想象成一张表，我们一样可以SELECT它的内容；
mysql> SELECT * FROM v_EngineerS;
+-----------+------------+-------------+-------------+
| last_name | first_name | phone | email |
+-----------+------------+-------------+-------------+
| Mary | DM | 13212121212 | [email protected] |
+-----------+------------+-------------+-------------+视图的实际行动：
视图的行为方式和子查询一样；
需要给子查询一个别名，这样查询会把他当成一般的表，原因在于FROM子句需要表；
当SELECT语句的结果是一个虚拟表时，若没有别名，SQL将无法取得其中的表；
mysql> SELECT * FROM (
-> SELECT mc.last_name last_name,mc.first_name first_name,mc.phone,mc.email
-> FROM my_contacts mc NATURAL JOIN job_desired jd
-> WHERE jd.title = 'EngineerS') AS engineerS_s;
+-----------+------------+-------------+-------------+
| last_name | first_name | phone | email |
+-----------+------------+-------------+-------------+
| Mary | DM | 13212121212 | [email protected] |
+-----------+------------+-------------+-------------+何为视图：
基本上，视图是一个只有在查询中使用VIEW才存在的表——被视为虚拟表（virtual table）；
其行为和表一致，能执行表的操作；
和真正的虚拟表相比，真正的虚拟表不会一致保存在数据库里；
视图对数据库的好处：
1.视图把复杂的查询简化为一个命令；
视图隐藏了查询的复杂性；
2.即使一直改变数据库的结构，也不会破坏依赖表的应用程序；
底层的数据表结果变化了，但可以以视图模拟原始的表结构，这对旧的程序兼容性很好；
3.创建视图可以隐藏读者无需看到的信息；
我们可以使用视图指向原始表，但又不必透露原始表的详细信息，保护敏感信息不外泄；
实践：找出联系人愿意换工作的信息，联系人信息，举例预期最低薪资的差距；
mysql> SELECT mc.last_name,mc.first_name,mc.email,jc.salary,jd.salary_low,(jc.salary - jd.salary_low) salary_raise
-> FROM my_contacts mc
-> INNER JOIN job_current jc
-> INNER JOIN job_desired jd
-> WHERE mc.contact_id = jc.contact_id AND mc.contact_id = jd.contact_id;
+-----------+------------+-------------+--------+------------+--------------+
| last_name | first_name | email | salary | salary_low | salary_raise |
+-----------+------------+-------------+--------+------------+--------------+
| Joy | HQ | [email protected] | 1000 | 800 | 200 |
| Mary | DM | [email protected] | 2000 | 1500 | 500 |
+-----------+------------+-------------+--------+------------+--------------+
如果我们在这个SQL前加上：CREATE VIEW v_salary_raise AS，那么这一大段查询就只需要输入SELECT * FROM v_salary_raise；
利用视图进行插入、更新与删除：
SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE均可，只要假装视图是真正的表：
语法同操作表一致，操作方式和原始表也是一致的，更新的数据需要满足原始表的约束；
可以把视图看作是原始表的门面；
但也不必要这么麻烦：
如果视图使用了统计函数，就无法用视图改变数据；包含GROUP BY、DISTINCT、HAVING，也不行；
多数情况下，使用原始表的增、删、改更容易；
我们新建一个my_contacts表的视图：
mysql> CREATE VIEW v_contacts AS
-> SELECT contact_id,last_name, first_name, gender
-> FROM my_contacts
-> WHERE gender != 'X'
-> WITH CHECK OPTION;
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)
mysql> select * from v_contacts;
+------------+-----------+------------+--------+
| contact_id | last_name | first_name | gender |
+------------+-----------+------------+--------+
| 1 | Joy | HQ | M |
| 2 | Mary | DM | F |
| 4 | July | FM | F |
+------------+-----------+------------+--------+
插入一条数据：
错误1：我们需要把视图当做一张真实的表，但这张表只有4列；
mysql> INSERT INTO v_contacts
-> (last_name,first_name,phone,email,gender,birthday,prof_id,zip_code)
-> VALUES
-> ('Lufu','LL','14012121213','[email protected]','X','1994-06-01',4,'10002');
ERROR 1054 (42S22): Unknown column 'phone' in 'field list'错误2：视图毕竟被视为虚拟表，操作的还是底层原始表，而原始表中 prof_id和zip_code是NOT NULL的；
mysql> INSERT INTO v_contacts
-> (last_name,first_name,gender)
-> VALUES
-> ('Lufu','LL','X');
ERROR 1423 (HY000): Field of view 'mark_list.v_contacts' underlying table doesn't have a default value删除掉视图，我们重新建一个：
mysql> DROP VIEW v_contacts;
mysql> CREATE VIEW v_contacts AS
-> SELECT contact_id,last_name, first_name, gender,prof_id,zip_code
-> FROM my_contacts
-> WHERE gender != 'X'
-> WITH CHECK OPTION;
mysql> INSERT INTO v_contacts
-> (last_name,first_name,gender,prof_id,zip_code)
-> VALUES
-> ('David','DD','M',4,'10002');查询表数据：我们看到数据插入成功了；
CHECK OPTION的作用：
上边的视图新建时，我们使用了WITH CHECK OPTION，他的作用是要求RDBMS按照WHERE子句来判断执行更新；
比如，我们针对上边的视图，插入如下的一条数据，就不会成功，因为视图创建的WHERE子句要求不为X字符；
mysql> INSERT INTO v_contacts
-> (last_name,first_name,gender,prof_id,zip_code)
-> VALUES
-> ('Lufu','LL','X',4,'10002');
ERROR 1369 (HY000): CHECK OPTION failed 'mark_list.v_contacts'但如果没有创建视图时添加CHECK OPTION的话，这条记录就可以插入成功了；
由于MySQL不支持CHECK CONSTRAINT机制，可以使用CHECK OPTION模仿该功能；
因为视图能够精确的反应表的结构，还能强迫更新语句服从WHERE子句的条件；
可更新视图：
类似上边的v_contacts视图，就是可更新视图，他是可以改变底层表的视图；
重点在于可更新视图的内容需要包括它引用的表中所有设定为NOT NULL的列；
值得注意的是，你并不会经常使用视图的INSERT、UPDATE、DELETE来更新表，因为直接操作表更容易；
使用完毕的视图，请利用DROP VIEW语句清理空间；
值得注意的是：
视图会像表一样出现在数据库中，SHOW TABLES和DESC可用来查看视图；
对于有视图的表，如果不在需要了，最好先卸除视图，然后再卸除它依据的表；
虽然检查约束和视图等对管理数据库有帮助，也有助于维护控制权，但如果两个人同时操作1列，就需要‘事务’的帮助了；
事务：
说到事务，还是要结合他最经典的场景，账务余额消费；
比如两个人同时使用卡支付消费各100，而账户余额只有150；
A、B在销售员开出支付单之后缴费，此时都会校验余额，150>100，满足条件，数据库予以支出，但最终账户余额成了-50；
在一个人支付成功之后，如果能再一次检查余额和消费金额，就能及时给出账户余额不足的提示；
新建数据库mark_amount，表my_amount：
并插入一条数据；
mysql> SELECT * FROM my_amount;
+----+------+--------+
| id | name | amount |
+----+------+--------+
| 1 | Mark | 150 |
+----+------+--------+事务场景对应的SQL如下：
mysql> SELECT amount
-> FROM my_amount
-> WHERE name = 'Mark’;
mysql> SELECT amount
-> FROM my_amount
-> WHERE name = 'Mark’;
注：出问题的地方；
mysql> UPDATE my_amount
-> SET amount = (amount - 100)
-> WHERE name = 'Mark';
mysql> UPDATE my_amount
-> SET amount = (amount - 100)
-> WHERE name = 'Mark';
mysql> SELECT * FROM my_amount;
+----+------+--------+
| id | name | amount |
+----+------+--------+
| 1 | Mark | -50 |
+----+------+--------+一开始150>100的检查都通过了，但在消费之后，账户余额竟成了负数；
如果SELECT和UPDATE能一起执行，分为两组；
在组之间进行金额检查，就可以避免这个问题了；
如果一系列SQL语句能以组的方式一起执行，而且在发生意外时SQL语句还能回到未执行的状态——满足这个功能就是事务；
事务（transaction）：
是一群可完成一组工作的SQL语句；
上述过程就可以分解为两个事务：
A: SELECT TO CHECK -> UPDATE AMOUNT;
B: SELECT TO CHECK -> UPDATE AMOUNT;
在事务过程中，如果所有步骤无法不受干扰地完成，则不该完成任何单一步骤；
ACIO构成事务的四个原则：
1）ATOMICITY：原子性
事务的每个步骤必须完成，否则只能都不完成；不能只执行部分事务；
2）CONSISTENCY：一致性
事务完成后应该维持数据库的一致性，就是数据要对应的上；
3）ISOLATION：隔离性
表示每次事务都会看到具有一致性的数据库，无论其他事务如何；新的事务无法影响正在执行的事务，直到其完成；
4）DURABILITY：持久性
数据库需要正确地存储数据并保护数据免受断电或其他威胁的伤害；
通常把事务记录在主数据库以外的地方；
使用SQL管理事务：
有三种SQL事务管理工具可以保障账户的安全；
追踪：START TRANSACTION;
持续追踪后续所有SQL语句，直到输入COMMIT或ROLLBACK为止；
提交：COMMIT;
提交所有代码造成的改变；
回滚：ROLLBACK;
逆转改变过程，回到事务开始前状态；
类似断电的场景，可以在通电之后进行回滚；
值得注意的是，在你COMMIT前，数据库都不会发生任何改变；
事务在MySQL下运作：
在SQL使用事务之前，你需要采用正确的存储引擎（storage engine）；
存储引擎是存储所有数据内容和结构的方式；
有些存储引擎不允许事务；
存储引擎必须是BDB或InnoDB，她他们都支持事务；
改变存储引擎：
语法：ALTER TABLE table TYPE = InnoDB；
事务示例：
我们先把账户余额更新为150；
然后使用事务进行查询+更新；
1）初始：
mysql> SELECT amount
-> FROM my_amount
-> WHERE name = 'Mark';
+--------+
| amount |
+--------+
| 150 |
+--------+2）事务：
mysql> START TRANSACTION;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> SELECT amount
-> FROM my_amount
-> WHERE name = 'Mark';
+--------+
| amount |
+--------+
| 150 |
+--------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> UPDATE my_amount
-> SET amount = (amount - 100)
-> WHERE name = 'Mark';
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
mysql> SELECT amount
-> FROM my_amount
-> WHERE name = 'Mark';
+--------+
| amount |
+--------+
| 50 |
+--------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> ROLLBACK;
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)3）回滚之后：
mysql> SELECT amount
-> FROM my_amount
-> WHERE name = 'Mark';
+--------+
| amount |
+--------+
| 150 |
+--------+
1 row in set (0.00 sec)第二次我们改用COMMIT，余额数据再次查询的值就是50了；
值得注意的是：
START TRANSACTION 和COMMIT与ROLLBACK必须搭配使用；
利用事务测试查询是最合适的方法，这样可以在数据库里实心影响数据的查询，在出错时还可以回滚；
RDBMS会记录事务过程中的每个操作，称为事务日志（transaction log），操作越多，日志越大；
事务最好留到真正需要的时候使用，避免存储空间的浪费，也避免RDBMS花费太多精力追中每个操作；
在了解了限制数据操作的内容之后，下一章我们会介绍如何控制对表的权限；
总结：
本章主要介绍了视图和事务；
1.VIEWS：视图
使用视图把查询结果当成表；很合适简化复杂查询；
2.UPDATABLE VIEWS：可更新表
有些视图能用于改变它底层的实际表；这类视图必须包含底层表的所有NOT NULL列；
3.NON-UPDATABLE VIEWS：
无法对底层表执行INSERT或UPDATE操作的视图；
4.CHECK CONSTRAINTS：检查约束
可以只让特定值插入或更新至表里；
5.CHECK OPTION：
创建可更新视图时，使用这个关键字可以强迫所有插入与更新的数据都满足视图里的WHERE条件；
6.TRANSACTIONS：事务
一组必须同进退的查询；如果这些查询无法不受干扰的全部执行，则不承认其中部分查询造成的改变；
7.START TRANSACTION：
告诉RDBMS开始事务；
在COMMIT之前的改变都不具有永久性，直到出现COMMIT和ROLLBACK；
ROLLBACK可以吧数据库带回START TRANSACTION前的状态；
补充：
1.获取全局有关日志的变量及值：
mysql> show global variables like '%log%';2.查看二进制日志：
mysql> show master logs;或
mysql> show binary logs;
+---------------+-----------+
| Log_name | File_size |
+---------------+-----------+
| binlog.000001 | 628 |
| binlog.000002 | 33083 |
| binlog.000003 | 72477 |
| binlog.000004 | 5164 |
+---------------+-----------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql> show binlog events in 'binlog.000004';