SQL
随着应用程序的功能越来越复杂，数据量越来越大，如何管理这些数据就成了大问题：
- 读写文件并解析出数据需要大量重复代码；
- 从成千上万的数据中快速查询出指定数据需要复杂的逻辑。
如果每个应用程序都各自写自己的读写数据的代码，一方面效率低，容易出错，另一方面，每个应用程序访问数据的接口都不相同，数据难以复用。
所以，数据库作为一种专门管理数据的软件就出现了。应用程序不需要自己管理数据，而是通过数据库软件提供的接口来读写数据。至于数据本身如何存储到文件，那是数据库软件的事情，应用程序自己并不关心：
SQL是结构化查询语言的缩写，用来访问和操作数据库系统。SQL语句既可以查询数据库中的数据，也可以添加、更新和删除数据库中的数据，还可以对数据库进行管理和维护操作。不同的数据库，都支持SQL，这样，我们通过学习SQL这一种语言，就可以操作各种不同的数据库。
虽然SQL已经被ANSI组织定义为标准，不幸地是，各个不同的数据库对标准的SQL支持不太一致。并且，大部分数据库都在标准的SQL上做了扩展。也就是说，如果只使用标准SQL，理论上所有数据库都可以支持，但如果使用某个特定数据库的扩展SQL，换一个数据库就不能执行了。例如，Oracle把自己扩展的SQL称为PL/SQL，Microsoft把自己扩展的SQL称为T-SQL。
现实情况是，如果我们只使用标准SQL的核心功能，那么所有数据库通常都可以执行。不常用的SQL功能，不同的数据库支持的程度都不一样。而各个数据库支持的各自扩展的功能，通常我们把它们称之为“方言”。
总的来说，SQL语言定义了这么几种操作数据库的能力：
DDL：Data Definition Language
DDL允许用户定义数据，也就是创建表、删除表、修改表结构这些操作。通常，DDL由数据库管理员执行。
DML：Data Manipulation Language
DML为用户提供添加、删除、更新数据的能力，这些是应用程序对数据库的日常操作。
DQL：Data Query Language
DQL允许用户查询数据，这也是通常最频繁的数据库日常操作。
一、数据模型
数据库按照数据结构来组织、存储和管理数据，实际上，数据库一共有三种模型：
- 层次模型
- 网状模型
- 关系模型
层次模型就是以“上下级”的层次关系来组织数据的一种方式，层次模型的数据结构看起来就像一颗树：
网状模型把每个数据节点和其他很多节点都连接起来，它的数据结构看起来就像很多城市之间的路网：
关系模型把数据看作是一个二维表格，任何数据都可以通过行号+列号来唯一确定，它的数据模型看起来就是一个Excel表：
主流关系数据库
目前，主流的关系数据库主要分为以下几类：
- 商用数据库，例如：Oracle，SQL Server，DB2等；
- 开源数据库，例如：MySQL，PostgreSQL等；
- 桌面数据库，以微软Access为代表，适合桌面应用程序使用；
- 嵌入式数据库，以Sqlite为代表，适合手机应用和桌面程序。
二、数据类型
对于一个关系表，除了定义每一列的名称外，还需要定义每一列的数据类型。关系数据库支持的标准数据类型包括数值、字符串、时间等：
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| INT | 整型 | 4字节整数类型，范围约+/-21亿 |
| BIGINT | 长整型 | 8字节整数类型，范围约+/-922亿亿 |
| REAL | 浮点型 | 4字节浮点数，范围约+/-1038 |
| DOUBLE | 浮点型 | 8字节浮点数，范围约+/-10308 |
| DECIMAL(M,N) | 高精度小数 | 由用户指定精度的小数，例如，DECIMAL(20,10)表示一共20位，其中小数10位，通常用于财务计算 |
| CHAR(N) | 定长字符串 | 存储指定长度的字符串，例如，CHAR(100)总是存储100个字符的字符串 |
| VARCHAR(N) | 变长字符串 | 存储可变长度的字符串，例如，VARCHAR(100)可以存储0~100个字符的字符串 |
| BOOLEAN | 布尔类型 | 存储True或者False |
| DATE | 日期类型 | 存储日期，例如，2018-06-22 |
| TIME | 时间类型 | 存储时间，例如，12:20:59 |
| DATETIME | 日期和时间类型 | 存储日期+时间，例如，2018-06-22 12:20:59 |
上面的表中列举了最常用的数据类型。很多数据类型还有别名，例如，REAL又可以写成FLOAT(24)。还有一些不常用的数据类型，例如，TINYINT（范围在0~255）。各数据库厂商还会支持特定的数据类型，例如JSON。
选择数据类型的时候，要根据业务规则选择合适的类型。通常来说，BIGINT能满足整数存储的需求，VARCHAR(N)能满足字符串存储的需求，这两种类型是使用最广泛的。
三、基本查询
1、增（INSERT INTO）
INSERT INTO <表名> (字段1, 字段2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);
| id | class_id | name | gender | score |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 小明 | M | 90 |
| 2 | 1 | 小红 | F | 95 |
| 3 | 1 | 小蓝 | M | 88 |
----》》 INSERT INTO students (class_id, name, gender, score) VALUES (2, '小绿', 'M', 80);
| id | class_id | name | gender | score |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 小明 | M | 90 |
| 2 | 1 | 小红 | F | 95 |
| 3 | 1 | 小蓝 | M | 88 |
| 4 | 2 | 小绿 | M | 80 |
注：1、我们并没有列出id字段，也没有列出id字段对应的值，这是因为id字段是一个自增主键，它的值可以由数据库自己推算出来。此外，如果一个字段有默认值，那么在INSERT语句中也可以不出现。
2、字段顺序不必和数据库表的字段顺序一致，但值的顺序必须和字段顺序一致。也就是说，可以写INSERT INTO students (score, gender, name, class_id) ...，但是对应的VALUES就得变成(80, 'M', '小绿', 2)。
2、改（UPDATE）
UPDATE <表名> SET 字段1=值1, 字段2=值2, ... WHERE ...;
| id | class_id | name | gender | score |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 小明 | M | 66 |
----》》UPDATE students SET name='大明', score=66 WHERE id=1;
| id | class_id | name | gender | score |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 小明 | M | 66 |