【MYSQL】Tutoriel d'introduction à MYSQL

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Premiers pas avec MySQL

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1. Présentation de MYSQL

1. Concepts liés à la base de données

1.1 Bases de données, systèmes de gestion de bases de données et SQL

nom Abréviation effet
base de données Base de données (DB) Entrepôt pour le stockage des données, stockage organisé des données
système de gestion de base de données Système de gestion de base de données (SGBD) Logiciel pour manipuler et gérer des bases de données
SQL Langage de requête structuré (SQL) Langage de programmation pour l'exploitation de bases de données relationnelles, qui définit un ensemble de normes unifiées pour l'exploitation de bases de données relationnelles.

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1.2 Types de bases de données et classement des principaux systèmes de gestion de bases de données

1.2.1 Types de bases de données

Une base de données est un système de stockage, de gestion et d'organisation des données. Selon la manière dont les données sont organisées et stockées, les bases de données peuvent être classées en différents types. Différents types de bases de données conviennent à différents scénarios d'application et exigences, et le choix du type de base de données qui vous convient dépend de votre projet spécifique et des exigences de gestion des données. Les types courants de bases de données et leurs introductions sont les suivants :

  • Base de données relationnelle : une base de données relationnelle est construite sur la base d'un modèle relationnel. Les données sont organisées par plusieurs tables bidimensionnelles interconnectées. Les données sont stockées sous forme de lignes et de colonnes et reliées par des relations (associations). Les données sont dans différentes tables. Les bases de données relationnelles courantes incluent Oracle, MySQL, SQL Server, PostgreSQL, etc.
  • Base de données non relationnelle (base de données NoSQL) : une base de données non relationnelle est un système de stockage de données non structuré qui n'utilise pas de tables pour organiser les données, mais utilise différents modèles de données, tels que le type de document, la paire clé-valeur, la famille de colonnes et les graphiques, etc. . Les bases de données non relationnelles courantes incluent MongoDB, Redis, Cassandra, Neo4j, etc.
  • Base de données orientée objet : Une base de données orientée objet est une base de données conçue pour la programmation orientée objet, qui peut stocker des concepts tels que les objets, les classes, l'héritage et le polymorphisme. Ils traitent les données comme des objets et prennent en charge les fonctionnalités de la programmation orientée objet. Les bases de données orientées objet courantes incluent db4o, Versant, etc.
  • Base de données hiérarchique : les bases de données hiérarchiques utilisent une structure hiérarchique pour organiser et gérer les données, où chaque enregistrement de données a un nœud parent et zéro ou plusieurs nœuds enfants. Ce type de base de données convient aux données arborescentes, comme un système de fichiers. L'IMS (Information Management System) d'IBM est un système de base de données hiérarchique.
  • Base de données réseau : une base de données réseau utilise une structure de réseau pour organiser les données, où les enregistrements de données peuvent avoir plusieurs nœuds parents et plusieurs nœuds enfants. Ce type de base de données convient aux relations de données complexes, telles que les topologies de réseaux informatiques. CODASYL est un système de base de données en réseau bien connu.
  • Base de données en mémoire : une base de données en mémoire stocke les données dans la mémoire principale au lieu du stockage sur disque traditionnel. Cela accélère les opérations de lecture et d'écriture et convient aux scénarios d'application nécessitant des performances élevées et une faible latence. Les bases de données en mémoire courantes incluent Redis, Memcached, SAP HANA, etc.

La base de données MySQL est une base de données relationnelle. Au début de l'apprentissage, vous pouvez vous référer à la définition de cette base de données. Vous pouvez imaginer une base de données comme une feuille dans Excel. Il peut y avoir plusieurs tables, c'est-à-dire plusieurs feuilles. Les caractéristiques de cette base de données relationnelle sont les suivantes :

  • Utilisez des tableaux pour stocker les données, le format est uniforme et facile à entretenir
  • Utiliser le langage SQL, standard unifié, facile à utiliser
1.2.2 Classement des bases de données grand public

Les parts de marché actuelles des principaux systèmes de gestion de bases de données relationnelles sont classées comme suit :

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  • Oracle : une grande base de données payante, un produit d'Oracle, coûte cher.
  • MySQL : une base de données open source et gratuite pour les petites et moyennes entreprises. Plus tard, Sun a acquis MySQL et Oracle a acquis Sun. À l'heure actuelle, Oracle a lancé une version payante de MySQL et propose également une version communautaire gratuite.

Ces systèmes de gestion de bases de données peuvent être différents, mais dans l'opération finale, ils utilisent tous le langage SQL pour des opérations unifiées, et le langage SQL est une norme unifiée pour l'exploitation de bases de données relationnelles.

1.3 Installation de la base de données MySQL

1.3.1 Téléchargement
sudo apt-get install mysql-server mysql-client

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Vérifiez si l'installation est réussie :

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1.3.2 Changer le mot de passe

Pour changer le mot de passe, vous devez d'abord vous connecter au système (hhh, cela semble un peu contradictoire).

Tout d'abord, modifiez le fichier de configuration et définissez une connexion sans mot de passe.

Ouvrez le fichier de configuration :

sudo vim /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf

Entrez dans la même position :

skip-grant-tables

Cette étape consiste à supprimer temporairement le mot de passe, puis à se connecter à mysql, à modifier le mot de passe et, après avoir modifié le mot de passe ultérieurement, vous devez supprimer cette ligne de code :

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redémarrez mysql :

service mysql stop
service mysql restart

Après être entré dans le système :

use mysql;
update user set authentication_string='123' where user='root';
flush privileges; 

Ouvrez ensuite le fichier de configuration à l'instant et supprimez la ligne de code que vous venez d'ajouter.

redémarrez mysql :

service mysql stop
service mysql restart

Après le redémarrage, vous pouvez utiliser root, 123 pour vous connecter :

mysql -u root -p

-u indique le nom d'utilisateur à utiliser pour se connecter, -p indique d'utiliser un mot de passe pour se connecter, et vous serez invité à entrer le mot de passe après avoir appuyé sur Entrée.

1.4 Modèle de données

MySQL est une base de données relationnelle, qui stocke des données basées sur des tables à deux dimensions. Le schéma de structure spécifique est le suivant :

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  • Vous pouvez vous connecter au SGBD du système de gestion de base de données via le client MySQL, puis exploiter la base de données via le SGBD.
  • Vous pouvez utiliser des instructions SQL pour faire fonctionner la base de données via le système de gestion de base de données et manipuler la structure de table et les données dans la base de données.
  • Plusieurs bases de données peuvent être créées dans un serveur de base de données, une base de données peut également contenir plusieurs tables et une table peut contenir plusieurs lignes d'enregistrements.

Deux, SQL

2.1 Syntaxe générale et notes

Syntaxe générale :

  1. Les instructions SQL peuvent être écrites sur une ou plusieurs lignes et se terminer par un point-virgule.
  2. Les instructions SQL peuvent utiliser des espaces/indentations pour améliorer la lisibilité de l'instruction.
  3. Les instructions SQL de la base de données MySQL ne sont pas sensibles à la casse et il est recommandé d'utiliser des majuscules pour les mots-clés.

Remarques:

  • Commentaire sur une seule ligne : -- contenu du commentaire ou # contenu du commentaire
  • Commentaire multi-ligne : /* contenu du commentaire */

2.2 Classement SQL

Les instructions SQL sont principalement divisées en quatre catégories selon leurs fonctions : DDL, DML, DQL et DCL.

Classification Le processus complet illustrer
DDL Langage de définition de données Langage de définition de données, utilisé pour définir les objets de la base de données (bases de données, tables, champs)
LMD Langage de manipulation de date Langage de manipulation de données, utilisé pour ajouter, supprimer, modifier et interroger des données dans des tables de base de données
DQL Langage de requête de données Langage de requête de données, utilisé pour interroger les enregistrements des tables de la base de données
CDL Langage de contrôle des données Langage de contrôle des données, utilisé pour créer des utilisateurs de base de données et contrôler les droits d'accès à la base de données

2.3 Interface graphique

Installer DataGrip : DataGrip : base de données et SQL multiplateforme IDE par JetBrains

2.4 DDL

Le langage de définition de données, un langage de définition de données, est utilisé pour définir des objets de base de données (bases de données, tables, champs).

2.4.1 Fonctionnement de la base de données

Interrogez toutes les bases de données :

show databases ;

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Interrogez la base de données actuelle :

select database() ;

Créez une base de données :

create database [ if not exists ] 数据库名 [ default charset 字符集 ] [ collate 排序规则 ] ;

Expérience : Créer une base de données mydatabase

create database if not exists mydatabase default charset utf8mb4;

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Au fait : vous ne pouvez pas créer une base de données avec le même nom :

Interdire la création de bases de données portant le même nom

supprimer la base de données

drop database [ if exists ] 数据库名 ;

supprimer la base de données

changer de base de données

use 数据库名;

2.4.2 Opérations sur les tableaux

2.4.2.1 Opération de table - création de requête

Interroger toutes les tables de la base de données actuelle

show tables;

Afficher une structure de table spécifique

desc 表名;

Afficher l'instruction de création de table de la table spécifiée

show create table 表名;

Cette commande est utilisée pour afficher l'instruction de création de table d'une certaine table, et certains paramètres seront interrogés s'ils ne sont pas spécifiés lors de la création de la table, car ces parties sont les valeurs par défaut de la base de données, telles que : moteur de stockage, personnages, etc...

Créer une structure de tableau

CREATE TABLE 表名(
字段1 字段1类型 [ COMMENT 字段1注释 ],
字段2 字段2类型 [COMMENT 字段2注释 ],
字段3 字段3类型 [COMMENT 字段3注释 ],
......
字段n 字段n类型 [COMMENT 字段n注释 ]
) [ COMMENT 表注释 ] ;

Remarque : les paramètres entre […] sont facultatifs, il n'y a pas de virgule après le dernier champ

expérience:

La structure d'une table existante est la suivante, utilisez l'instruction SQL pour créer la table :

identifiant nom âge genre
1 Linghu Chong 28 homme
2 vent clair 68 homme
3 est invaincu 32 homme
 create table xajh( 
 id int comment '编号', 
 name varchar(50) comment '姓名', 
 age int comment '年龄', 
 gender varchar(1) comment '性别' 
 )comment '笑傲江湖人物表';
2.4.2.2 Opération de table - Type de données

Il existe de nombreux types de données dans MySQL, qui sont principalement divisés en trois catégories : type numérique, type chaîne et type date/heure.

1) Type numérique

taper taille (octet) gamme signée plage non signée décrire
TINYINT 1 (-128,127) (0,255) petite valeur entière
PETITINT 2 (-32768,32767) (0,65535) grande valeur entière
MENTHE MOYENNE 3 (–2 23,2^23 -1) (0,16777215) grande valeur entière
INT/ENTIER 4 (–2 31,2^31 -1) (0,4294967295) grande valeur entière
BIGINT 8 (-2 63,2^63-1) (0,2^64-1) valeur entière extrêmement grande
FLOTTER 4 (-3.402823466 E+38,3.402823466351 E+38) 0 somme (1.175494351 E-38, 3.402823466 E+38) valeur à virgule flottante simple précision
DOUBLE 8 (-1.7976931348623157E+308,1.7976931348623157E+308) 0 et (2.2250738585072014E-308, 1.7976931348623157E+308) valeur à virgule flottante double précision
DÉCIMAL Dépend de la valeur de M (précision) et D (échelle) (100,0, la précision est la longueur de la valeur entière 4, et l'échelle est la partie fractionnaire 1) Dépend des valeurs de M (précision) et D (échelle) Valeur décimale (nombre de point exact)

Tels que :
1) Champ d'âge - il n'y aura pas de nombres négatifs et l'âge de la personne ne sera pas trop
âgé score double(4,1) (100,0, précision 4, échelle 1)

2) Type de chaîne

taper taille (octets) décrire
CARBONISER 0-255 Chaîne de longueur fixe (nécessité de spécifier la longueur)
VARCHAR 0-65535 Chaîne de longueur variable (nécessité de spécifier la longueur)
TINYBLOB 0-255 Données binaires ne dépassant pas 255 caractères
TINYTEXTE 0-255 chaîne de texte courte
GOUTTE 0-65535 Données textuelles longues sous forme binaire
TEXTE 0-65535 données textuelles longues
MEDIUMBLOB 0-16 777 215 Données textuelles de longueur moyenne sous forme binaire
TEXTE MOYEN 0-16 777 215 données textuelles de longueur moyenne
BOUCHE DE POUMON 0-4 294 967 295 Données textuelles très volumineuses sous forme binaire
TEXTE LONG 0-4 294 967 295 données textuelles extrêmement volumineuses

char et varchar peuvent décrire des chaînes de caractères, et char est une chaîne de caractères de longueur fixe, qui occupe autant de caractères que la longueur spécifiée, quelle que soit la longueur de la valeur du champ. Et varchar est une chaîne de longueur variable, et la longueur spécifiée est la longueur occupée maximale. Relativement parlant, les performances de char seront plus élevées.

如:
1). 用户名 username ------> 长度不定, 最长不会超过50
username varchar(50)
2). 性别 gender ---------> 存储值, 不是男,就是女
gender char(1)
3). 手机号 phone --------> 固定长度为11
phone char(11)

3). 日期时间类型

类型 大小 范围 格式 描述
DATE 3 1000-01-01 至 9999-12-31 YYYY-MM-DD 日期值
TIME 3 -838:59:59 至 838:59:59 HH:MM:SS 时间值或持续时间
YEAR 1 1901 至 2155 YYYY 年份值
DATETIME 8 1000-01-01 00:00:00 至9999-12-31 23:59:59 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 混合日期和时间值
TIMESTAMP 4 1970-01-01 00:00:01 至2038-01-19 03:14:07 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 混合日期和时间值,时间戳

如:
1). 生日字段 birthday
birthday date
2). 创建时间 createtime
createtime datetime

示例:
设计一张员工信息表,要求如下:

  1. 编号(纯数字)
  2. 员工工号 (字符串类型,长度不超过10位)
  3. 员工姓名(字符串类型,长度不超过10位)
  4. 性别(男/女,存储一个汉字)
  5. 年龄(正常人年龄,不可能存储负数)
  6. 身份证号(二代身份证号均为18位,身份证中有X这样的字符)
  7. 入职时间(取值年月日即可)

对应的建表语句:

create table emp(
id int comment '编号',
workno varchar(10) comment '工号',
name varchar(10) comment '姓名',
gender char(1) comment '性别',
age tinyint unsigned comment '年龄',
idcard char(18) comment '身份证号',
entrydate date comment '入职时间'
) comment '员工表';
2.4.2.3 表操作-修改

1). 添加字段

ALTER TABLE 表名 ADD 字段名 类型 (长度) [ COMMENT 1 注释 ] [ 约束 ];

2). 修改数据类型

ALTER TABLE 表名 MODIFY 字段名 新数据类型 (长度);

3). 修改字段名和字段类型

ALTER TABLE 表名 CHANGE 旧字段名 新字段名 类型 (长度) [ COMMENT 1 注释 ] [ 约束 ];

示例:将emp表的nickname字段修改为username,类型为varchar(30)

ALTER TABLE emp CHANGE nickname username varchar(30) COMMENT '昵称';

4).删除字段

ALTER TABLE 表名 DROP 字段名;

案例:将emp表的字段username删除

ALTER TABLE emp DROP username;

5). 修改表名

ALTER TABLE 表名 RENAME TO 新表名;

案例:将emp表的表名修改为 employee

ALTER TABLE emp RENAME TO employee;
2.4.2.4 表操作-删除

1).删除表

DROP TABLE [ IF EXISTS ] 表名;

2).删除指定表,并重新创建表(清空表中所有数据)

TRUNCATE TABLE 表名;

注意: 在删除表的时候,表中的全部数据也都会被删除。

类比于excel,将第一种方式理解成删除某个sheet页,第二种方式理解成情况表中所有数据但并不删除此sheet页

2.5 DML

DML英文全称是Data Manipulation Language(数据操作语言),用来对数据库中表的数据记录进
行增、删、改操作。

  • 添加数据(INSERT)
  • 修改数据(UPDATE)
  • 删除数据(DELETE)

2.5.1 添加数据

1). 给指定字段添加数据

INSERT INTO  表名  (字段名1, 字段名2, ...)   VALUES  (值1, 值2, ...);

案例: 给employee表所有的字段添加数据 ;

insert into employee(id,workno,name,gender,age,idcard,entrydate) values (1,'1','Itcast','男',10,'123456789012345678','2000-01-01');
select * from employee;

案例: 给employee表所有的字段添加数据:

insert into employee(id,workno,name,gender,age,idcard,entrydate)values(1,'1','Itcast','男',-1,'123456789012345678','2000-01-01');

执行上述的SQL语句时,报错了,具体的错误信息如下:

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因为 employee 表的age字段类型为 tinyint,而且还是无符号的 unsigned ,所以取值只能在0-255 之间。

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2). 给全部字段添加数据

INSERT INTO 表名 VALUES  (值1, 值2, ...);

案例:插入数据到employee表,具体的SQL如下:

insert into employee values(2,'2','张无忌','男',18,'123456789012345670','2005-01-01');

3). 批量添加数据

INSERT INTO 表名 (字段名1, 字段名2, ...) VALUES (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...) ;
INSERT INTO 表名 VALUES (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...) ;

案例:批量插入数据到employee表,具体的SQL如下:

insert into employee values(3,'3','韦一笑','男',38,'123456789012345670','2005-01-01'),(4,'4','赵敏','女',18,'123456789012345670','2005-01-01');

注意事项:

  • 插入数据时,指定的字段顺序需要与值的顺序是一一对应的。
  • 字符串和日期型数据应该包含在引号中。
  • 插入的数据大小,应该在字段的规定范围内。

2.5.2 修改数据

修改数据的具体语法为:

UPDATE 表名 SET 字段名1 = 值1 , 字段名2 = 值2 , .... [ WHERE 条件 ] ;

案例:

A. 修改id为1的数据,将name修改为hahaha

update employee set name = 'hahaha' where id = 1;

B. 修改id为1的数据, 将name修改为小昭, gender修改为 女

update employee set name = '小昭' , gender = '女' where id = 1;

C. 将所有的员工入职日期修改为 2008-01-01

update employee set entrydate = '2008-01-01';

注意事项: 修改语句的条件可以有,也可以没有,如果没有条件,则会修改整张表的所有数据。

2.5.3 删除数据

删除数据的具体语法为:

DELETE FROM 表名 [ WHERE 条件 ] ;

案例:

A. 删除gender为女的员工

delete from employee  where gender = '女';

B. 删除所有员工

delete from employee;

注意事项:

  • DELETE 语句的条件可以有,也可以没有,如果没有条件,则会删除整张表的所有数
    据。
  • DELETE 语句不能删除某一个字段的值(可以使用UPDATE,将该字段值置为NULL即
    可)。
  • 当进行删除全部数据操作时,datagrip会提示,询问是否确认删除,直接点击
    Execute即可。

2.6 DQL

DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言),数据查询语言,用来查询数据库中表的记录。

查询关键字: SELECT

在一个正常的业务系统中,查询操作的频次是要远高于增删改的,当去访问企业官网、电商网站,在这些网站中所看到的数据,实际都是需要从数据库中查询并展示的。而且在查询的过程中,可能还会涉及到条件、排序、分页等操作。

那么,本小节主要学习的就是如何进行数据的查询操作。 先来完成如下数据准备工作:

drop table if exists employee;
create table emp(
id int comment '编号',
workno varchar(10) comment '工号',
name varchar(10) comment '姓名',
gender char(1) comment '性别',
age tinyint unsigned comment '年龄',
idcard char(18) comment '身份证号',
workaddress varchar(50) comment '工作地址',
entrydate date comment '入职时间'
)comment '员工表';
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (1, '00001', '柳岩666', '女', 20, '123456789012345678', '北京', '2000-01-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (2, '00002', '张无忌', '男', 18, '123456789012345670', '北京', '2005-09-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (3, '00003', '韦一笑', '男', 38, '123456789712345670', '上海', '2005-08-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (4, '00004', '赵敏', '女', 18, '123456757123845670', '北京', '2009-12-01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (5, '00005', '小昭', '女', 16, '123456769012345678', '上海', '2007-07-01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (6, '00006', '杨逍', '男', 28, '12345678931234567X', '北京', '2006-01-01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (7, '00007', '范瑶', '男', 40, '123456789212345670', '北京', '2005-05-01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (8, '00008', '黛绮丝', '女', 38, '123456157123645670', '天津', '2015-05-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (9, '00009', '范凉凉', '女', 45, '123156789012345678', '北京', '2010-04-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (10, '00010', '陈友谅', '男', 53, '123456789012345670', '上海', '2011-01-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (11, '00011', '张士诚', '男', 55, '123567897123465670', '江苏', '2015-05-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (12, '00012', '常遇春', '男', 32, '123446757152345670', '北京', '2004-02-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (13, '00013', '张三丰', '男', 88, '123656789012345678', '江苏', '2020-11-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (14, '00014', '灭绝', '女', 65, '123456719012345670', '西安', '2019-05-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (15, '00015', '胡青牛', '男', 70, '12345674971234567X', '西安', '2018-04-
01');
INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (16, '00016', '周芷若', '女', 18, null, '北京', '2012-06-01');

准备完毕后,就可以看到emp表中准备的16条数据。接下来,再来完成DQL语法的学习。

2.6.1 基本语法

DQL 查询语句,语法结构如下:

SELECT
	字段列表
FROM
	表名列表
WHERE
	条件列表
GROUP BY
	分组字段列表
HAVING
	分组后条件列表
ORDER BY
	排序字段列表
LIMIT
	分页参数

在讲解这部分内容的时候,会将上面的完整语法进行拆分,分为以下几个部分:

  • 基本查询(不带任何条件)
  • 条件查询(WHERE)
  • 聚合函数(count、max、min、avg、sum)
  • 分组查询(group by)
  • 排序查询(order by)
  • 分页查询(limit)

2.6.2 基本查询

在基本查询的DQL语句中,不带任何的查询条件,查询的语法如下:

1). 查询多个字段

SELECT 字段1, 字段2, 字段3 ... FROM 表名 ;
SELECT * FROM 表名 ;

注意 : * 号代表查询所有字段,在实际开发中尽量少用(不直观、影响效率)。

2). 字段设置别名

SELECT 字段1 [ AS 别名1 ] , 字段2 [ AS 别名2] ... FROM 表名;
SELECT 字段1 [ 别名1 ] , 字段2 [ 别名2 ] ... FROM 表名;

去除重复记录

SELECT DISTINCT 字段列表 FROM 表名;

案例:

A. 查询指定字段 name, workno, age并返回

select name,workno,age from emp;

B. 查询返回所有字段

select id ,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate from emp;
select * from emp;

C. 查询所有员工的工作地址,起别名

select workaddress as '工作地址' from emp;

– as可以省略

select workaddress '工作地址' from emp;

D. 查询公司员工的上班地址有哪些(不要重复)

select distinct workaddress '工作地址' from emp;

2.6.3 条件查询

1). 语法

SELECT 字段列表 FROM 表1 名 WHERE 条件列表 ;

2). 条件

常用的比较运算符如下:

比较运算符 功能
> 大于
>= 大于等于
< 小于
<= 小于等于
= 等于
<> 或 != 不等于
BETWEEN … AND … 在某个范围之内(含最小、最大值)
IN(…) 在in之后的列表中的值,多选一
LIKE 占位符 模糊匹配(_匹配单个字符, %匹配任意个字符)
IS NULL 是NULL

常用的逻辑运算符如下:

逻辑运算符 功能
AND 或 && 并且 (多个条件同时成立)
OR 或 || 或者 (多个条件任意一个成立)
NOT 或 ! 非 , 不是

案例:

A. 查询年龄等于 88 的员工

select * from emp where age = 88;

B. 查询年龄小于 20 的员工信息

select * from emp where age < 20;

C. 查询年龄小于等于 20 的员工信息

select * from emp where age <= 20;

D. 查询没有身份证号的员工信息

select * from emp where idcard is null;

E. 查询有身份证号的员工信息

select * from emp where idcard is not null;

F. 查询年龄不等于 88 的员工信息

select * from emp where age != 88;

select * from emp where age <> 88;

G. 查询年龄在15岁(包含) 到 20岁(包含)之间的员工信息

select * from emp where age >= 15 && age <= 20;

select * from emp where age >= 15 and age <= 20;

select * from emp where age between 15 and 20;

H. 查询性别为 女 且年龄小于 25岁的员工信息

select * from emp where gender = '女' and age < 25;

查询年龄等于18 或 20 或 40 的员工信息

select * from emp where age = 18 or age = 20 or age =40;

select * from emp where age in(18,20,40);

J. 查询姓名为两个字的员工信息 _ %

select * from emp where name like '__';

K. 查询身份证号最后一位是X的员工信息

select * from emp where idcard like '%X';

select * from emp where idcard like '_________________X';

2.6.4 聚合函数

1). 介绍

将一列数据作为一个整体,进行纵向计算 。

2). 常见的聚合函数

函数 功能
count 统计数量
max 最大值
min 最小值
avg 平均值
sum 求和

3). 语法

SELECT 聚合函数(字段列表) FROM 表名 ;

注意 : NULL值是不参与所有聚合函数运算的。

案例:

A. 统计该企业员工数量

select count(*) from emp; -- 统计的是总记录数

select count(idcard) from emp; -- 统计的是idcard字段不为null的记录数

对于count聚合函数,统计符合条件的总记录数,还可以通过 count(数字/字符串)的形式进行统计
查询,比如:

select count(1) from emp;

对于count(*) 、count(字段)、 count(1) 的具体原理,在进阶篇中SQL优化部分会详细讲解,此处大家只需要知道如何使用即可。

B. 统计该企业员工的平均年龄

select avg(age) from emp;

C. 统计该企业员工的最大年龄

select  max(age) from emp;

D. 统计该企业员工的最小年龄

select min(age) from emp;

E. 统计西安地区员工的年龄之和

select sum(age) from emp where workaddress = '西安';

2.6.5 分组查询

1). 语法

SELECT 字段列表 FROM 表名 [ WHERE 条件 ] GROUP BY 分组字段名 [ HAVING 分组后过滤条件 ];

2). where与having区别

  • 执行时机不同:where是分组之前进行过滤,不满足where条件,不参与分组;而having是分组之后对结果进行过滤。
  • 判断条件不同:where不能对聚合函数进行判断,而having可以。

注意事项:

  • 分组之后,查询的字段一般为聚合函数和分组字段,查询其他字段无任何意义。
  • 执行顺序: where > 聚合函数 > having 。
  • 支持多字段分组, 具体语法为 : group by columnA,columnB

案例:

A. 根据性别分组 , 统计男性员工 和 女性员工的数量

select gender, count(*) from emp group by gender ;

B. 根据性别分组 , 统计男性员工 和 女性员工的平均年龄

select gender, avg(age) from emp group by gender ;

C. 查询年龄小于45的员工 , 并根据工作地址分组 , 获取员工数量大于等于3的工作地址

select workaddress, count(*) address_count from emp where age < 45 group by  workaddress having address_count >= 3;

D. 统计各个工作地址上班的男性及女性员工的数量

select workaddress, gender, count(*) '数量' from emp group by gender , workaddress;

2.6.6 排序查询

排序在日常开发中是非常常见的一个操作,有升序排序,也有降序排序。

1). 语法

SELECT 字段列表 FROM 表名 ORDER BY 字段1 排1 序方式1 , 字段2 排序方式2 ;

2). 排序方式

ASC : 升序(默认值)

DESC: 降序

注意事项:

  • 如果是升序, 可以不指定排序方式ASC ;
  • 如果是多字段排序,当第一个字段值相同时,才会根据第二个字段进行排序 ;

案例:

A. 根据年龄对公司的员工进行升序排序

select * from emp order by age asc;

select * from emp order by age;

B. 根据入职时间, 对员工进行降序排序

select * from emp order by entrydate desc;

C. 根据年龄对公司的员工进行升序排序 , 年龄相同 , 再按照入职时间进行降序排序

select * from emp order by age asc 1 , entrydate desc;

2.6.7 分页查询

分页操作在业务系统开发时,也是非常常见的一个功能,在网站中看到的各种各样的分页条,后台
都需要借助于数据库的分页操作。

1). 语法

SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT 起始索引, 查询记录数 ;

注意事项:

  • 起始索引从0开始,起始索引 = (查询页码 - 1)* 每页显示记录数。
  • 分页查询是数据库的方言,不同的数据库有不同的实现,MySQL中是LIMIT。
  • 如果查询的是第一页数据,起始索引可以省略,直接简写为 limit 10。

案例:

A. 查询第1页员工数据, 每页展示10条记录

select * from emp limit 0,10;

select * from emp limit 10;

B. 查询第2页员工数据, 每页展示10条记录 --------> (页码-1)*页展示记录数

select * from emp limit 10,10;

2.6.8 案例

1). 查询年龄为20,21,22,23岁的女员工信息。

select * from emp where gender = '女' and age in(20,21,22,23);

2). 查询性别为 男 ,并且年龄在 20-40 岁(含)以内的姓名为三个字的员工。

select * from emp where gender = '男' and ( age between 20 and 40 ) and name like'___';

3). 统计员工表中, 年龄小于60岁的 , 男性员工和女性员工的人数。

select gender, count(*) from emp where age < 60 group by gender;

4). 查询所有年龄小于等于35岁员工的姓名和年龄,并对查询结果按年龄升序排序,如果年龄相同按入职时间降序排序。

select name , age from emp where age <= 35 order by age asc , entrydate desc;

5). 查询性别为男,且年龄在20-40 岁(含)以内的前5个员工信息,对查询的结果按年龄升序排序,年龄相同按入职时间升序排序。

select * from emp where gender = '男' and age between 20 and 40 order by age asc ,entrydate asc limit 5 ;

2.6.9 执行顺序

在讲解DQL语句的具体语法之前,已经讲解了DQL语句的完整语法,及编写顺序,接下来,要来说明的是DQL语句在执行时的执行顺序,也就是先执行哪一部分,后执行哪一部分。 insérez la description de l'image ici

验证:

查询年龄大于15的员工姓名、年龄,并根据年龄进行升序排序。

select name , age from emp where age > 15 1 order by age asc;

在查询时,给emp表起一个别名 e,然后在select 及 where中使用该别名。

select e.name , e.age from emp e where e.age > 15 order by age asc;

执行上述SQL语句后,看到依然可以正常的查询到结果,此时就说明: from 先执行, 然后where 和 select 执行。那 where 和 select 到底哪个先执行呢?
此时,此时可以给select后面的字段起别名,然后在 where 中使用这个别名,然后看看是否可以执行成功。

select e.name ename , e.age eage from emp e where eage > 15 order by age asc;

执行上述SQL报错了:

insérez la description de l'image ici
由此可以得出结论: from 先执行,然后执行 where , 再执行select 。接下来,再执行如下SQL语句,查看执行效果:

select e.name ename , e.age eage from emp e where e.age > 15 order by eage asc;

结果执行成功。 那么也就验证了: order by 是在select 语句之后执行的。

综上所述,可以看到DQL语句的执行顺序为: from … where … group by …having … select … order by … limit …

2.7 DCL

DCL英文全称是Data Control Language(数据控制语言),用来管理数据库用户、控制数据库的访问权限。

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2.7.1 管理用户

1). 查询用户

select  * from mysql.user;

查询的结果如下:

insérez la description de l'image ici
其中 Host代表当前用户访问的主机, 如果为localhost, 仅代表只能够在当前本机访问,是不可以远程访问的。 User代表的是访问该数据库的用户名。在MySQL中需要通过Host和User来唯一标识一个用户。

2). 创建用户

CREATE USER '用户名'@'主机名' IDENTIFIED BY '密码';

3). 修改用户密码

ALTER USER '用户名'@'主机名' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '新密码' ;

4). 删除用户

DROP USER '用户名'@'主机名' ;

注意事项:

  • 在MySQL中需要通过用户名@主机名的方式,来唯一标识一个用户。
  • 主机名可以使用 % 通配。
  • 这类SQL开发人员操作的比较少,主要是DBA( Database Administrator 数据库管理员)使用。

案例:
A. 创建用户itcast, 只能够在当前主机localhost访问, 密码123456;

create user 'itcast'@'localhost' identified by '123456';

B. 创建用户heima, 可以在任意主机访问该数据库, 密码123456;

create user 'heima'@'%' identified by '123456';

C. 修改用户heima的访问密码为1234;

alter user 'heima'@'%' identified with mysql_native_password by '1234';

D. 删除 itcast@localhost 用户

drop user 'itcast'@'localhost';

2.7.2 权限控制

MySQL中定义了很多种权限,但是常用的就以下几种:

权限 说明
ALL, ALL PRIVILEGES 所有权限
SELECT 查询数据
INSERT 插入数据
UPDATE 修改数据
DELETE 删除数据
ALTER 修改表
DROP 删除数据库/表/视图
CREATE 创建数据库/表

上述只是简单罗列了常见的几种权限描述,其他权限描述及含义,可以直接参考官方文档。

1). 查询权限

SHOW GRANTS 1 FOR '用户名'@'主机名' ;

2). 授予权限

GRANT 权限列表 ON 数据库名.表名 TO '用户名'@'主机名';

3). 撤销权限

REVOKE 权限列表 ON 数据库名.表名 FROM '用户名'@'主机名';

注意事项:

  • 多个权限之间,使用逗号分隔
  • 授权时, 数据库名和表名可以使用 * 进行通配,代表所有。

案例:

A. 查询 ‘heima’@‘%’ 用户的权限

show grants for 'heima'@'%';

B. 授予 ‘heima’@‘%’ 用户itcast数据库所有表的所有操作权限

grant all on itcast.* to 'heima'@'%';

C. 撤销 ‘heima’@‘%’ 用户的itcast数据库的所有权限

revoke all on itcast.* from 'heima'@'%';

三、函数

3.1 字符串函数

函数 功能
CONCAT(S1,S2,…Sn) 字符串拼接,将S1,S2,… Sn拼接成一个字符串
LOWER(str) 将字符串str全部转为小写
UPPER(str) 将字符串str全部转为大写
LPAD(str,n,pad) 左填充,用字符串pad对str的左边进行填充,达到n个字符
串长度
RPAD(str,n,pad) 右填充,用字符串pad对str的右边进行填充,达到n个字符
串长度
TRIM(str) 去掉字符串头部和尾部的空格
SUBSTRING(str,start,len) 返回从字符串str从start位置起的len个长度的字符串

案例如下:

A. concat : 字符串拼接

select concat('1 Hello' , ' MySQL');

B. lower : 全部转小写

select lower('Hello');

C. upper : 全部转大写

select upper('Hello');

D. lpad : 左填充

select lpad('01', 5, '-');

E. rpad : 右填充

select rpad('01', 5, '-');

F. trim : 去除空格

select trim(' Hello MySQL ');

G. substring : 截取子字符串

select substring('Hello MySQL',1,5);

由于业务需求变更,企业员工的工号,统一为5位数,目前不足5位数的全部在前面补0。比如: 1号员工的工号应该为00001。

update emp set workno = lpad(workno, 5, '0');

3.2 数值函数

常见的数值函数如下:

函数 功能
CEIL(x) 向上取整
FLOOR(x) 向下取整
MOD(x,y) 返回x/y的模
RAND() 返回0~1内的随机数
ROUND(x,y) 求参数x的四舍五入的值,保留y位小数

案例:

A. ceil:向上取整

select ceil(1.1);

B. floor:向下取整

select floor(1.9);

C. mod:取模

select mod(7,4);

D. rand:获取随机数

select rand();

E. round:四舍五入

select round(2.344,2);

案例:通过数据库的函数,生成一个六位数的随机验证码。

思路: 获取随机数可以通过rand()函数,但是获取出来的随机数是在0-1之间的,所以可以在其基础上乘以1000000,然后舍弃小数部分,如果长度不足6位,补0。

select lpad(round(rand()*1000000 , 0), 6, '0');

3.3 日期函数

常见的日期函数如下:

函数 功能
CURDATE() 返回当前日期
CURTIME() 返回当前时间
NOW() 返回当前日期和时间
YEAR(date) 获取指定date的年份
MONTH(date) 获取指定date的月份
DAY(date) 获取指定date的日期
DATE_ADD(date, INTERVAL expr type) 返回一个日期/时间值加上一个时间间隔expr后的时间值
DATEDIFF(date1,date2) 返回起始时间date1 和 结束时间date2之间的天数

演示如下:

A. curdate:当前日期

select curdate();

B. curtime:当前时间

select curtime();

C. now:当前日期和时间

select now();

D. YEAR , MONTH , DAY:当前年、月、日

select YEAR(now());

select MONTH(now());

select DAY(now());

E. date_add:增加指定的时间间隔

select date_add(now(),  INTERVAL 70 YEAR );

F. datediff:获取两个日期相差的天数

select datediff('2021-10-01', '2021-12-01');

案例:

查询所有员工的入职天数,并根据入职天数倒序排序。

思路: 入职天数,就是通过当前日期 - 入职日期,所以需要使用datediff函数来完成。

select name, datediff(curdate(), entrydate) as 'entrydays' from emp order by entrydays desc;

3.4 流程函数

流程函数也是很常用的一类函数,可以在SQL语句中实现条件筛选,从而提高语句的效率。

函数 功能
IF(value , t , f) 如果value为true,则返回t,否则返回 f
IFNULL(value1 , value2) 如果value1不为空,返回value1,否则返回value2
CASE WHEN [ val1 ] THEN [res1] …ELSE [ default ] END 如果val1为true,返回res1,… 否则返回default默认值
CASE [ expr ] WHEN [ val1 ] THEN [res1] … ELSE [ default ] END 如果expr的值等于val1,返回res1,… 否则返回default默认值

示例:

A. if

select if(false, 'Ok', 'Error');

B. ifnull

select ifnull('Ok','Default');

select ifnull('','Default');

select ifnull(null,'Default');

C. case when then else end

需求: 查询emp表的员工姓名和工作地址 (北京/上海 ----> 一线城市 , 其他 ----> 二线城市)

select
name,
( case workaddress when '北京' then '一线城市' when '上海' then '一线城市' else
'二线城市' end ) as '工作地址'
from emp;

案例:

create table score(
id int comment 'ID',
name varchar(20) comment '姓名',
math int comment '数学',
english int comment '英语',
chinese int comment '语文'
) comment '学员成绩表';
insert into score(id, name, math, english, chinese) VALUES (1, 'Tom', 67, 88, 95
), (2, 'Rose' , 23, 66, 90),(3, 'Jack', 56, 98, 76);

具体的SQL语句如下:

select
id,
name,
(case when math >= 85 then '优秀' when math >=60 then '及格' else '不及格' end )
'数学',
(case when english >= 85 then '优秀' when english >=60 then '及格' else '不及格'
end ) '英语',
(case when chinese >= 85 then '优秀' when chinese >=60 then '及格' else '不及格'
end ) '语文'
from score;

1). 数据库中,存储的是入职日期,如 2000-01-01,如何快速计算出入职天数呢? -------->

答案: datediff

2). 数据库中,存储的是学生的分数值,如98、75,如何快速判定分数的等级呢? ---------->

答案: case ... when ...

四、约束

4.1 概述

概念:约束是作用于表中字段上的规则,用于限制存储在表中的数据。

目的:保证数据库中数据的正确、有效性和完整性。

约束 描述 关键字
非空约束 限制该字段的数据不能为null NOT NULL
唯一约束 保证该字段的所有数据都是唯一、不重复的 UNIQUE
主键约束 主键是一行数据的唯一标识,要求非空且唯一 PRIMARY KEY
默认约束 保存数据时,如果未指定该字段的值,则采用默认值 DEFAULT
检查约束 保证字段值满足某一个条件 CHECK
外键约束 用来让两张表的数据之间建立连接,保证数据的一致性和完整性 FOREIGN KEY

注意:约束是作用于表中字段上的,可以在创建表/修改表的时候添加约束。

4.2 约束演示

上面介绍了数据库中常见的约束,以及约束涉及到的关键字,那这些约束到底如何在创建表、修改表的时候来指定呢,接下来就通过一个案例,来演示一下。

案例需求: 根据需求,完成表结构的创建。需求如下:

字段名 字段含义 字段类型 约束条件 约束关键字
id ID唯一标识 int 主键,并且自动增长 PRIMARY KEY, AUTO_INCREMENT
name 姓名 varchar(10) 不为空,并且唯一 NOT NULL , UNIQUE
age 年龄 int 大于0,并且小于等于120 CHECK
status 状态 char(1) 如果没有指定该值,默认为1 DEFAULT
gender 性别 char(1)

对应的建表语句为:

CREATE TABLE tb_user(
id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT 'ID唯一标识',
name varchar(10) NOT NULL UNIQUE COMMENT '姓名' ,
age int check (age > 0 && age <= 120) COMMENT '年龄' ,
status char(1) default '1' COMMENT '状态',
gender char(1) COMMENT '性别'
);

在为字段添加约束时,只需要在字段之后加上约束的关键字即可,需要关注其语法。执行上面的SQL把表结构创建完成,然后接下来,就可以通过一组数据进行测试,从而验证一下,约束是否可以生效。

insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom1',19,'1','男'),
('Tom2',25,'0','男');
insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom3',19,'1','男');
insert into tb_user(name,age,status,gender) values (null,19,'1','男');
insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom3',19,'1','男');
insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom4',80,'1','男');
insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom5',-1,'1','男');
insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom5',121,'1','男');
insert into tb_user(name,age,gender) values ('Tom5',120,'男');

上面,是通过编写SQL语句的形式来完成约束的指定,那加入是通过图形化界面来创建表结构时,又该如何来指定约束呢? 只需要在创建表的时候,根据的需要选择对应的约束即可。

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4.3 外键约束

4.3.1 介绍

外键:用来让两张表的数据之间建立连接,从而保证数据的一致性和完整性。

来看一个例子:
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左侧的emp表是员工表,里面存储员工的基本信息,包含员工的ID、姓名、年龄、职位、薪资、入职日期、上级主管ID、部门ID,在员工的信息中存储的是部门的ID dept_id,而这个部门的ID是关联的部门表dept的主键id,那emp表的dept_id就是外键,关联的是另一张表的主键。

注意:目前上述两张表,只是在逻辑上存在这样一层关系;在数据库层面,并未建立外键关联,所以是无法保证数据的一致性和完整性的。

没有数据库外键关联的情况下,能够保证一致性和完整性吗?来测试一下。

准备数据

create table dept(
id int auto_increment comment 'ID' primary key,
name varchar(50) not null comment '部门名称'
)comment '部门表';
INSERT INTO dept (id, name) VALUES (1, '研发部'), (2, '市场部'),(3, '财务部'), (4,
'销售部'), (5, '总经办');
create table emp(
id int auto_increment comment 'ID' primary key,
name varchar(50) not null comment '姓名',
age int comment '年龄',
job varchar(20) comment '职位',
salary int comment '薪资',
entrydate date comment '入职时间',
managerid int comment '直属领导ID',
dept_id int comment '部门ID'
)comment '员工表';
INSERT INTO emp (id, name, age, job,salary, entrydate, managerid, dept_id)
VALUES
(1, '金庸', 66, '总裁',20000, '2000-01-01', null,5),(2, '张无忌', 20,
'项目经理',12500, '2005-12-05', 1,1),
(3, '杨逍', 33, '开发', 8400,'2000-11-03', 2,1),(4, '韦一笑', 48, '开
发',11000, '2002-02-05', 2,1),
(5, '常遇春', 43, '开发',10500, '2004-09-07', 3,1),(6, '小昭', 19, '程
序员鼓励师',6600, '2004-10-12', 2,1);

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接下来,可以做一个测试,删除id为1的部门信息。

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结果,看到删除成功,而删除成功之后,部门表不存在id为1的部门,而在emp表中还有很多的员工,关联的为id为1的部门,此时就出现了数据的不完整性。 而要想解决这个问题就得通过数据库的外键约束。

4.3.2 语法

1).添加外键

CREATE TABLE 表名(
字段名 数据类型,
...
[CONSTRAINT] [外键名称] FOREIGN KEY (外键字段名) REFERENCES 主表 (主表列名)
);
ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名称 FOREIGN KEY (外键字段名) REFERENCES 主表 (主表列名) ;

案例: 为emp表的dept_id字段添加外键约束,关联dept表的主键id。

alter table emp add constraint fk_emp_dept_id foreign key (dept_id) references dept(id);

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添加了外键约束之后,再到dept表(父表)删除id为1的记录,然后看一下会发生什么现象。 此时将会报错,不能删除或更新父表记录,因为存在外键约束。

2).删除外键

ALTER TABLE 表名 DROP FOREIGN  KEY 外键名称;

案例:删除emp表的外键fk_emp_dept_id。

alter table emp drop foreign key fk_emp_dept_id;

4.3.2 删除/更新行为

添加了外键之后,再删除父表数据时产生的约束行为,就称为删除/更新行为。具体的删除/更新行为有以下几种:

行为 说明
NO ACTION 当在父表中删除/更新对应记录时,首先检查该记录是否有对应外键,如果有则不允许删除/更新。 (与 RESTRICT 一致) 默认行为
RESTRICT 当在父表中删除/更新对应记录时,首先检查该记录是否有对应外键,如果有则不允许删除/更新。 (与 NO ACTION 一致) 默认行为
CASCADE 当在父表中删除/更新对应记录时,首先检查该记录是否有对应外键,如果有,则也删除/更新外键在子表中的记录。
SET NULL 当在父表中删除对应记录时,首先检查该记录是否有对应外键,如果有则设置子表中该外键值为null(这就要求该外键允许取null)。
SET DEFAULT 父表有变更时,子表将外键列设置成一个默认的值 (Innodb不支持)

具体语法为:

ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名称 FOREIGN KEY (外键字段) REFERENCES 主表名 (主表字段名) ON UPDATE CASCADE ON DELETE CASCADE;

示例:

由于NO ACTION 是默认行为,我们前面语法演示的时候,已经测试过了,就不再演示了,这里我们再演示其他的两种行为:CASCADE、SET NULL。

1). CASCADE

alter table emp add constraint fk_emp_dept_id foreign key (dept_id) references dept(id) on update cascade on delete cascade ;

A. 修改父表id为1的记录,将id修改为6

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我们发现,原来在子表中dept_id值为1的记录,现在也变为6了,这就是cascade级联的效果。

在一般的业务系统中,不会修改一张表的主键值。

B. 删除父表id为6的记录

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我们发现,父表的数据删除成功了,但是子表中关联的记录也被级联删除了。

2). SET NULL

在进行测试之前,我们先需要删除上面建立的外键 fk_emp_dept_id。然后再通过数据脚本,将emp、dept表的数据恢复了。

alter table emp add constraint fk_emp_dept_id foreign key (dept_id) references dept(id) on update set null on delete set null ;

接下来,我们删除id为1的数据,看看会发生什么样的现象。

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我们发现父表的记录是可以正常的删除的,父表的数据删除之后,再打开子表 emp,我们发现子表emp 的dept_id字段,原来dept_id为1的数据,现在都被置为NULL了。

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这就是SET NULL这种删除/更新行为的效果。

五、多表查询

我们之前在讲解SQL语句的时候,讲解了DQL语句,也就是数据查询语句,但是之前讲解的查询都是单
表查询,而本章节我们要学习的则是多表查询操作,主要从以下几个方面进行讲解。

5.1 多表关系

项目开发中,在进行数据库表结构设计时,会根据业务需求及业务模块之间的关系,分析并设计表结
构,由于业务之间相互关联,所以各个表结构之间也存在着各种联系,基本上分为三种:

  • 一对多
  • 多对多
  • 一对一

5.1.1 一对多

案例:部门与员工的关系;

关系:一个部门对应多个员工,一个员工对应一个部门;

实现:在多的一方建立外键,指向一的一方的主键;

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5.1.2 多对多

案例:学生与课程的关系;

关系:一个学生可以选修多门课程,一门课程也可以供多个学生选择;

实现:建立第三张中间表,中间表至少包含两个外键,分别关联两方主键;

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对应的sql脚本:

create table student(
id int auto_increment primary key comment '主键ID',
name varchar(10) comment '姓名',
no varchar(10) comment '学号'
) comment '学生表';
insert into student values (null, '黛绮丝', '2000100101'),(null, '谢逊',
'2000100102'),(null, '殷天正', '2000100103'),(null, '韦一笑', '2000100104');
create table course(
id int auto_increment primary key comment '主键ID',
name varchar(10) comment '课程名称'
) comment '课程表';
insert into course values (null, 'Java'), (null, 'PHP'), (null , 'MySQL') ,
(null, 'Hadoop');
create table student_course(
id int auto_increment comment '主键' primary key,
studentid int not null comment '学生ID',
courseid int not null comment '课程ID',
constraint fk_courseid foreign key (courseid) references course (id),
constraint fk_studentid foreign key (studentid) references student (id)
)comment '学生课程中间表';
insert into student_course values (null,1,1),(null,1,2),(null,1,3),(null,2,2),
(null,2,3),(null,3,4);

5.1.3 一对一

案例:用户 与 用户详情的关系;

关系:一对一关系,多用于单表拆分,将一张表的基础字段放在一张表中,其他详情字段放在另一张表中,以提升操作效率;

实现:在任意一方加入外键,关联另外一方的主键,并且设置外键为唯一的(UNIQUE);

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对应的SQL脚本:

create table tb_user(
id int auto_increment primary key comment '主键ID',
name varchar(10) comment '姓名',
age int comment '年龄',
gender char(1) comment '1: 男 , 2: 女',
phone char(11) comment '手机号'
) comment '用户基本信息表';
create table tb_user_edu(
id int auto_increment primary key comment '主键ID',
degree varchar(20) comment '学历',
major varchar(50) comment '专业',
primaryschool varchar(50) comment '小学',
middleschool varchar(50) comment '中学',
university varchar(50) comment '大学',
userid int unique comment '用户ID',
constraint fk_userid foreign key (userid) references tb_user(id)
) comment '用户教育信息表';
insert into tb_user(id, name, age, gender, phone) values
(null,'黄渤',45,'1','18800001111'),
(null,'冰冰',35,'2','18800002222'),
(null,'码云',55,'1','18800008888'),
(null,'李彦宏',50,'1','18800009999');
insert into tb_user_edu(id, degree, major, primaryschool, middleschool,
university, userid) values
(null,'本科','舞蹈','静安区第一小学','静安区第一中学','北京舞蹈学院',1),
(null,'硕士','表演','朝阳区第一小学','朝阳区第一中学','北京电影学院',2),
(null,'本科','英语','杭州市第一小学','杭州市第一中学','杭州师范大学',3),
(null,'本科','应用数学','阳泉第一小学','阳泉区第一中学','清华大学',4);

5.2 多表查询概述

5.2.1 数据准备

1). 删除之前 emp, dept表的测试数据

2). 执行如下脚本,创建emp表与dept表并插入测试数据

-- 创建dept表,并插入数据
create table dept(
id int auto_increment comment 'ID' primary key,
name varchar(50) not null comment '部门名称'
)comment '部门表';
INSERT INTO dept (id, name) VALUES (1, '研发部'), (2, '市场部'),(3, '财务部'), (4,
'销售部'), (5, '总经办'), (6, '人事部');
-- 创建emp表,并插入数据
create table emp(
id int auto_increment comment 'ID' primary key,
name varchar(50) not null comment '姓名',
age int comment '年龄',
job varchar(20) comment '职位',
salary int comment '薪资',
entrydate date comment '入职时间',
managerid int comment '直属领导ID',
dept_id int comment '部门ID'
)comment '员工表';
-- 添加外键
alter table emp add constraint fk_emp_dept_id foreign key (dept_id) references
dept(id);
INSERT INTO emp (id, name, age, job,salary, entrydate, managerid, dept_id)
VALUES
(1, '金庸', 66, '总裁',20000, '2000-01-01', null,5),
(2, '张无忌', 20, '项目经理',12500, '2005-12-05', 1,1),
(3, '杨逍', 33, '开发', 8400,'2000-11-03', 2,1),
(4, '韦一笑', 48, '开发',11000, '2002-02-05', 2,1),
(5, '常遇春', 43, '开发',10500, '2004-09-07', 3,1),
(6, '小昭', 19, '程序员鼓励师',6600, '2004-10-12', 2,1),
(7, '灭绝', 60, '财务总监',8500, '2002-09-12', 1,3),
(8, '周芷若', 19, '会计',48000, '2006-06-02', 7,3),
(9, '丁敏君', 23, '出纳',5250, '2009-05-13', 7,3),
(10, '赵敏', 20, '市场部总监',12500, '2004-10-12', 1,2),
(11, '鹿杖客', 56, '职员',3750, '2006-10-03', 10,2),
(12, '鹤笔翁', 19, '职员',3750, '2007-05-09', 10,2),
(13, '方东白', 19, '职员',5500, '2009-02-12', 10,2),
(14, '张三丰', 88, '销售总监',14000, '2004-10-12', 1,4),
(15, '俞莲舟', 38, '销售',4600, '2004-10-12', 14,4),
(16, '宋远桥', 40, '销售',4600, '2004-10-12', 14,4),
(17, '陈友谅', 42, null,2000, '2011-10-12', 1,null);

dept表共6条记录,emp表共17条记录。

5.2.2 概述

多表查询就是指从多张表中查询数据。

原来查询单表数据,执行的SQL形式为:select * from emp;那么我们要执行多表查询,就只需要使用逗号分隔多张表即可,如: select * from emp , dept; 具体的执行结果如下:

insérez la description de l'image ici

此时,我们看到查询结果中包含了大量的结果集,总共102条记录,而这其实就是员工表emp所有的记录(17) 与 部门表dept所有记录(6) 的所有组合情况,这种现象称之为笛卡尔积。接下来,就来简单介绍下笛卡尔积。

笛卡尔积: 笛卡尔乘积是指在数学中,两个集合A集合 和 B集合的所有组合情况。

insérez la description de l'image ici

而在多表查询中,我们是需要消除无效的笛卡尔积的,只保留两张表关联部分的数据。

insérez la description de l'image ici

insérez la description de l'image ici

在SQL语句中,如何来去除无效的笛卡尔积呢? 我们可以给多表查询加上连接查询的条件即可。

select * from emp , dept where emp.dept_id = dept.id;

insérez la description de l'image ici

而由于id为17的员工,没有dept_id字段值,所以在多表查询时,根据连接查询的条件并没有查询到。

5.2.2 概述

多表查询就是指从多张表中查询数据。

原来查询单表数据,执行的SQL形式为:select * from emp;那么我们要执行多表查询,就只需要使用逗号分隔多张表即可,如: select * from emp , dept; 具体的执行结果如下:

5.2.3 分类

  • 连接查询
    • 内连接:相当于查询A,B交集部分数据;
    • 外连接:
      • 左外连接:查询左表所有数据,以及两张表交集部分数据
      • 右外连接:查询右表所有数据,以及两张表交集部分数据
    • 自连接:当前表与自身的连接查询,自连接必须使用表别名
  • 子查询

5.3 内连接

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内连接查询的是两张表交集部分的数据。(也就是绿色部分的数据)

内连接的语法分为两种: 隐式内连接、显式内连接。先来学习一下具体的语法结构。
1). 隐式内连接

SELECT 字段列表 FROM1 ,2 WHERE 条件 ... ;

2). 显式内连接

SELECT 字段列表 FROM1 [ INNER ] JOIN2 ON 连接条件 ... ;

案例:

A. 查询每一个员工的姓名 , 及关联的部门的名称 (隐式内连接实现)

表结构: emp , dept

连接条件: emp.dept_id = dept.id

select emp.name , dept.name from emp , dept where emp.dept_id = dept.id ;
-- 为每一张表起别名,简化SQL编写
select e.name,d.name from emp e , dept d where e.dept_id = d.id;

B. 查询每一个员工的姓名 , 及关联的部门的名称 (显式内连接实现) — INNER JOIN …ON …

表结构: emp , dept

连接条件: emp.dept_id = dept.id

select e.name, d.name from emp e inner join dept d on e.dept_id = d.id;
-- 为每一张表起别名,简化SQL编写
select e.name, d.name from emp e join dept d on e.dept_id = d.id;

表的别名:

①. tablea as 别名1 , tableb as 别名2 ;

②. tablea 别名1 , tableb 别名2 ;

注意事项:

一旦为表起了别名,就不能再使用表名来指定对应的字段了,此时只能够使用别名来指定字
段。

5.4 外连接

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外连接分为两种,分别是:左外连接 和 右外连接。具体的语法结构为:

1). 左外连接

SELECT 字段列表 FROM1 LEFT [ OUTER ] JOIN2 ON 条件 ... ;

左外连接相当于查询表1(左表)的所有数据,当然也包含表1和表2交集部分的数据。

2). 右外连接

SELECT 字段列表 FROM1 RIGHT [ OUTER ] JOIN2 ON 条件 ... ;

右外连接相当于查询表2(右表)的所有数据,当然也包含表1和表2交集部分的数据。

案例:

A. 查询emp表的所有数据, 和对应的部门信息

由于需求中提到,要查询emp的所有数据,所以是不能内连接查询的,需要考虑使用外连接查询。

表结构: emp, dept

连接条件: emp.dept_id = dept.id

select e.*, d.name from emp e left outer join dept d on e.dept_id = d.id;
select e.*, d.name from emp e left join dept d on e.dept_id = d.id;

B. 查询dept表的所有数据, 和对应的员工信息(右外连接)

由于需求中提到,要查询dept表的所有数据,所以是不能内连接查询的,需要考虑使用外连接查询。

表结构: emp, dept

连接条件: emp.dept_id = dept.id

select d.*, e.* from emp e right outer join dept d on e.dept_id = d.id;

select d.*, e.* from dept d left outer join emp e on e.dept_id = d.id;

注意事项:

左外连接和右外连接是可以相互替换的,只需要调整在连接查询时SQL中,表结构的先后顺序就可以了。而我们在日常开发使用时,更偏向于左外连接。

5.5 自连接

5.5.1 自连接查询

自连接查询,顾名思义,就是自己连接自己,也就是把一张表连接查询多次。我们先来学习一下自连接的查询语法:

SELECT 字段列表 FROM 表A 别名A JOIN 表A 别名B ON 条件 ... ;

案例:

A. 查询员工 及其 所属领导的名字

表结构: emp

select a.name , b.name from emp a , emp b where a.managerid = b.id;

B. 查询所有员工 emp 及其领导的名字 emp , 如果员工没有领导, 也需要查询出来

表结构: emp a , emp b

select a.name '员工', b.name '领导' from emp a left join emp b on a.managerid = b.id;

注意事项:

在自连接查询中,必须要为表起别名,要不然我们不清楚所指定的条件、返回的字段,到底是哪一张表的字段。

5.5.2 联合查询

对于union查询,就是把多次查询的结果合并起来,形成一个新的查询结果集。

SELECT 字段列表 FROM 表A ...
UNION [ ALL ]
SELECT 字段列表 FROM 表B ....;
  • 对于联合查询的多张表的列数必须保持一致,字段类型也需要保持一致。
  • union all 会将全部的数据直接合并在一起,union 会对合并之后的数据去重。

案例:

A. 将薪资低于 5000 的员工 , 和 年龄大于 50 岁的员工全部查询出来.

当前对于这个需求,我们可以直接使用多条件查询,使用逻辑运算符 or 连接即可。 那这里呢,我们也可以通过union/union all来联合查询.

select * from emp where salary < 5000
union all
select * from emp where age > 50;

insérez la description de l'image ici

union all查询出来的结果,仅仅进行简单的合并,并未去重。

select * from emp where salary < 5000
union
select * from emp where age > 50;

insérez la description de l'image ici

union 联合查询,会对查询出来的结果进行去重处理。

注意:

如果多条查询语句查询出来的结果,字段数量不一致,在进行union/union all联合查询时,将会报错。如:

insérez la description de l'image ici

5.6 子查询

5.6.1 概述

1). 概念

SQL语句中嵌套SELECT语句,称为嵌套查询,又称子查询。

SELECT * FROM t1 WHERE column = ( SELECT column1  FROM t2 );

子查询外部的语句可以是INSERT / UPDATE / DELETE / SELECT 的任何一个。

2). 分类

根据子查询结果不同,分为:

A. 标量子查询(子查询结果为单个值)

B. 列子查询(子查询结果为一列)

C. 行子查询(子查询结果为一行)

D. 表子查询(子查询结果为多行多列)

根据子查询位置,分为:

A. WHERE之后

B. FROM之后

C. SELECT之后

5.6.2 标量子查询

子查询返回的结果是单个值(数字、字符串、日期等),最简单的形式,这种子查询称为标量子查询。

常用的操作符:= <> > >= < <=

案例:

A. 查询 “销售部” 的所有员工信息

完成这个需求时,我们可以将需求分解为两步:

①. 查询 “销售部” 部门ID

select id from dept where name = '销售部';

②. 根据 “销售部” 部门ID, 查询员工信息

select * from emp where dept_id = (select id from dept where name = '销售部');

B. 查询在 “方东白” 入职之后的员工信息

完成这个需求时,我们可以将需求分解为两步:

①. 查询 方东白 的入职日期

select entrydate from emp where name = '方东白';

②. 查询指定入职日期之后入职的员工信息

select * from emp where entrydate > (select entrydate from emp where name = '方东白');

5.6.3 列子查询

子查询返回的结果是一列(可以是多行),这种子查询称为列子查询。

常用的操作符:IN 、NOT IN 、 ANY 、SOME 、 ALL

操作符 描述
IN 在指定的集合范围之内,多选一
NOT IN 不在指定的集合范围之内
ANY 子查询返回列表中,有任意一个满足即可
SOME 与ANY等同,使用SOME的地方都可以使用ANY
ALL 子查询返回列表的所有值都必须满足

案例:

A. 查询 “销售部” 和 “市场部” 的所有员工信息

分解为以下两步:

①. 查询 “销售部” 和 “市场部” 的部门ID

select id from dept where name = '销售部' or name = '市场部';

②. 根据部门ID, 查询员工信息

select * from emp where dept_id in (select id from dept where name = '销售部' or name = '市场部');

B. 查询比 财务部 所有人工资都高的员工信息

分解为以下两步:

①. 查询所有 财务部 人员工资

select id from dept where name = '财务部';

select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = '财务部');

②. 比 财务部 所有人工资都高的员工信息

select * from emp where salary > all ( select salary from emp where dept_id =

(select id from dept where name = '财务部') );

C. 查询比研发部其中任意一人工资高的员工信息

分解为以下两步:

①. 查询研发部所有人工资

select salary from emp where dept_id = (select id from dept where  name = '研发部');

②. 比研发部其中任意一人工资高的员工信息

select * from emp where salary > any ( select salary from emp where dept_id =  (select id from dept where name = '研发部') );

5.6.4 行子查询

子查询返回的结果是一行(可以是多列),这种子查询称为行子查询。

常用的操作符:= 、<> 、IN 、NOT IN

案例:

A. 查询与 “张无忌” 的薪资及直属领导相同的员工信息 ;

这个需求同样可以拆解为两步进行:

①. 查询 “张无忌” 的薪资及直属领导

select salary, managerid from emp where name = '张无忌';

②. 查询与 “张无忌” 的薪资及直属领导相同的员工信息 ;

select * from emp where (salary,managerid) = (select salary, managerid from emp where name = '张无忌');

5.6.5 表子查询

子查询返回的结果是多行多列,这种子查询称为表子查询。

常用的操作符:IN

案例:

A. 查询与 “鹿杖客” , “宋远桥” 的职位和薪资相同的员工信息

分解为两步执行:

①. 查询 “鹿杖客” , “宋远桥” 的职位和薪资

select job, salary from emp where name = '鹿杖客' or name = '宋远桥';

②. 查询与 “鹿杖客” , “宋远桥” 的职位和薪资相同的员工信息

select * from emp where (job,salary) in ( select job, salary from emp where name = '鹿杖客' or name = '宋远桥' );

B. 查询入职日期是 “2006-01-01” 之后的员工信息 , 及其部门信息

分解为两步执行:

①. 入职日期是 “2006-01-01” 之后的员工信息

select * from emp where entrydate > '2006-01-01';

②. 查询这部分员工, 对应的部门信息;

select e.*, d.* from (select * from emp where entrydate > '2006-01-01') e left join dept d on e.dept_id = d.id ;

5.7 多表查询案例

数据准备:

create table salgrade(
grade int,
losal int,
hisal int
) comment '薪资等级表';
insert into salgrade values (1,0,3000);
insert into salgrade values (2,3001,5000);
insert into salgrade values (3,5001,8000);
insert into salgrade values (4,8001,10000);
insert into salgrade values (5,10001,15000);
insert into salgrade values (6,15001,20000);
insert into salgrade values (7,20001,25000);
insert into salgrade values (8,25001,30000);

在这个案例中,我们主要运用上面所讲解的多表查询的语法,完成以下的12个需求即可,而这里主要涉及到的表就三张:emp员工表、dept部门表、salgrade薪资等级表 。

1). 查询员工的姓名、年龄、职位、部门信息 (隐式内连接)

表: emp , dept

连接条件: emp.dept_id = dept.id

select e.name , e.age , e.job , d.name from emp e , dept d where  e.dept_id = d.id;

2). 查询年龄小于30岁的员工的姓名、年龄、职位、部门信息(显式内连接)

表: emp , dept

连接条件: emp.dept_id = dept.id

select e.name , e.age , e.job , d.name from emp e inner join dept d on e.dept_id = d.id where e.age < 30;

3). 查询拥有员工的部门ID、部门名称

表: emp , dept

连接条件: emp.dept_id = dept.id

select distinct d.id , d.name from emp e , dept d where  e.dept_id = d.id;

4). 查询所有年龄大于40岁的员工, 及其归属的部门名称; 如果员工没有分配部门, 也需要展示出来(外连接)

表: emp , dept

连接条件: emp.dept_id = dept.id

select e.*, d.name from emp e left join dept d on e.dept_id = d.id where e.age > 40 ;

5). 查询所有员工的工资等级

表: emp , salgrade

连接条件 : emp.salary >= salgrade.losal and emp.salary <= salgrade.hisal

– 方式一

select e.* , s.grade , s.losal, s.hisal from emp e , salgrade s where e.salary >=

s.losal and e.salary <= s.hisal;

– 方式二

select e.* , s.grade , s.losal, s.hisal from emp e , salgrade s where e.salary

between s.losal and s.hisal;

6). 查询 “研发部” 所有员工的信息及 工资等级

表: emp , salgrade , dept

连接条件 : emp.salary between salgrade.losal and salgrade.hisal , emp.dept_id = dept.id

查询条件 : dept.name = ‘研发部’

select e.* , s.grade from emp e , dept d , salgrade s where e.dept_id = d.id and ( e.salary between s.losal and s.hisal ) and d.name = '研发部';

7). 查询 “研发部” 员工的平均工资

表: emp , dept

连接条件 : emp.dept_id = dept.id

select avg(e.salary) from emp e, dept d where e.dept_id = d.id and d.name = '研发部';

8). 查询工资比 “灭绝” 高的员工信息。

①. 查询 “灭绝” 的薪资

select salary from emp where name = ‘灭绝’;

②. 查询比她工资高的员工数据

select * from emp where salary > ( select salary from emp where name = '灭绝' );

9). 查询比平均薪资高的员工信息

①. 查询员工的平均薪资

select avg(salary) from emp;

②. 查询比平均薪资高的员工信息

select * from emp where salary > ( select avg(salary) from emp );

10). 查询低于本部门平均工资的员工信息

①. 查询指定部门平均薪资

select avg(e1.salary) from emp e1 where e1.dept_id = 1;

select avg(e1.salary) from emp e1 where e1.dept_id = 2;

②. 查询低于本部门平均工资的员工信息

select * from emp e2 where e2.salary < ( select avg(e1.salary) from emp e1 where e1.dept_id = e2.dept_id );

11). 查询所有的部门信息, 并统计部门的员工人数

select d.id, d.name , ( select count(*) from emp e where e.dept_id = d.id ) '人数' from dept d;

12). 查询所有学生的选课情况, 展示出学生名称, 学号, 课程名称

表: student , course , student_course

连接条件: student.id = student_course.studentid , course.id = student_course.courseid

select s.name , s.no , c.name from student s , student_course sc , course c where s.id = sc.studentid and sc.courseid = c.id ;

备注: 以上需求的实现方式可能会很多, SQL写法也有很多,只要能满足需求,查询出符合条件的记录即可。

六、事务

6.1 事务简介

事务 是一组操作的集合,它是一个不可分割的工作单位,事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求,即这些操作要么同时成功,要么同时失败。

就比如: 张三给李四转账1000块钱,张三银行账户的钱减少1000,而李四银行账户的钱要增加1000。 这一组操作就必须在一个事务的范围内,要么都成功,要么都失败。

为了解决上述的问题,就需要通过数据的事务来完成,我们只需要在业务逻辑执行之前开启事务,执行完毕后提交事务。如果执行过程中报错,则回滚事务,把数据恢复到事务开始之前的状态。

注意: 默认MySQL的事务是自动提交的,也就是说,当执行完一条DML语句时,MySQL会立即隐式的提交事务。

6.2 事务操作

数据准备:

drop table if exists account;
create table account(
id int primary key AUTO_INCREMENT comment 'ID',
name varchar(10) comment '姓名',
money double(10,2) comment '余额'
) comment '账户表';
insert into account(name, money) VALUES ('张三',2000), ('李四',2000);

6.2.1 未控制事务

1). 测试正常情况

-- 1. 查询张三余额
select * from account where name = '张三';
-- 2. 张三的余额减少1000
update account set money = money - 1000 where name = '张三';
-- 3. 李四的余额增加1000
update account set money = money + 1000 where name = '李四';

2). 测试异常情况

-- 1. 查询张三余额
select * from account where name = '张三';
-- 2. 张三的余额减少1000
update account set money = money - 1000 where name = '张三';
出错了....
-- 3. 李四的余额增加1000
update account set money = money + 1000 where name = '李四';

6.2.2 控制事务一

1). 查看/设置事务提交方式

SELECT @@autocommit ;
SET @@autocommit = 0 ;

2). 提交事务

COMMIT;

3). 回滚事务

ROLLBACK;

注意:上述的这种方式,我们是修改了事务的自动提交行为, 把默认的自动提交修改为了手动提
交, 此时我们执行的DML语句都不会提交, 需要手动的执行commit进行提交。

6.2.3 控制事务二

1). 开启事务

START TRANSACTIONBEGIN ;

2). 提交事务

COMMIT;

3). 回滚事务

ROLLBACK;

转账案例:

-- 开启事务
start transaction
-- 1. 查询张三余额
select * from account where name = '张三';
-- 2. 张三的余额减少1000
update account set money = money - 1000 where name = '张三';
-- 3. 李四的余额增加1000
update account set money = money + 1000 where name = '李四';
-- 如果正常执行完毕, 则提交事务
commit;
-- 如果执行过程中报错, 则回滚事务
-- rollback;

6.3 事务四大特性

  • 原子性(Atomicity):事务是不可分割的最小操作单元,要么全部成功,要么全部失败。
  • 一致性(Consistency):事务完成时,必须使所有的数据都保持一致状态。
  • Isolation : le mécanisme d'isolation fourni par le système de base de données garantit que les transactions s'exécutent dans un environnement indépendant qui n'est pas affecté par des opérations simultanées externes.
  • Durabilité : une fois qu'une transaction est validée ou annulée, ses modifications apportées aux données de la base de données sont permanentes.

Ce qui précède sont les quatre caractéristiques des transactions, appelées ACID.

insérez la description de l'image ici

6.4 Problèmes de transactions simultanées

1) Lecture sale : une transaction lit des données qui n'ont pas été validées par une autre transaction.

insérez la description de l'image ici

Par exemple, B lit les données non validées de A.

2) Lecture non répétable : Une transaction lit successivement le même enregistrement, mais les données lues deux fois sont différentes, c'est ce qu'on appelle la lecture non répétable.

insérez la description de l'image ici

La transaction A lit deux fois le même enregistrement, mais les données lues sont différentes.

3) Lecture fantôme : lorsqu'une transaction interroge des données selon des conditions, il n'y a pas de ligne de données correspondante, mais lors de l'insertion de données, on constate que cette ligne de données existe déjà, comme s'il y avait un "fantôme".

insérez la description de l'image ici

6.5 Niveau d'isolation des transactions

Afin de résoudre les problèmes causés par les transactions concurrentes, le niveau d'isolation des transactions est introduit dans la base de données. Il existe principalement les types suivants :

niveau d'isolement lecture sale lecture non répétable Lecture fantôme
Lire non validé
Lecture validée ×
Lecture répétable (par défaut) × ×
Sérialisable × × ×

1). Afficher le niveau d'isolement des transactions

SELECT @@TRANSACTION_ISOLATION;

2) Définir le niveau d'isolement des transactions

SET [ SESSION | GLOBAL ] TRANSACTION ISOLATION LEVEL { READ UNCOMMITTED |
READ COMMITTED | REPEATABLE READ | SERIALIZABLE }

Remarque : Plus le niveau d'isolement des transactions est élevé, plus les données sont sécurisées, mais plus les performances sont faibles.

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