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本篇文章得益于尚硅谷宋红康老师,本文旨在记录学习笔记。
数据库管理系统(DBMS)可以管理多个数据库,一般开发人员会针对每一个应用创建一个数据库。为保存应用中实体的数据,一般会在数据库创建多个表,以保存程序中实体用户的数据。
数据库管理系统、数据库和表的关系如图所示:
目前互联网上常见的数据库管理软件有Oracle、MySQL、MS SQL Server、DB2、PostgreSQL、Access、Sybase、Informix这几种。以下是2021年DB-Engines Ranking 对各数据库受欢迎程度进行调查后的统计结
果:(查看数据库最新排名 )
Oracle
1979 年,Oracle 2 诞生,它是第一个商用的 RDBMS(关系型数据库管理系统)。随着 Oracle 软件的名气越来越大,公司也改名叫 Oracle 公司。
2007年,总计85亿美金收购BEA Systems。
2009年,总计74亿美金收购SUN。此前的2008年,SUN以10亿美金收购MySQL。意味着Oracle 同时拥有了MySQL 的管理权,至此 Oracle 在数据库领域中成为绝对的领导者。
2013年,甲骨文超越IBM,成为继Microsoft后全球第二大软件公司。
如今 Oracle 的年收入达到了 400 亿美金,足以证明商用(收费)数据库软件的价值。
SQL Server
SQL Server 是微软开发的大型商业数据库,诞生于 1989 年。C#、.net等语言常使用,与WinNT完全集成,也可以很好地与Microsoft BackOffice产品集成。
DB2
IBM公司的数据库产品,收费的。常应用在银行系统中。
PostgreSQL
PostgreSQL 的稳定性极强,最符合SQL标准,开放源码,具备商业级DBMS质量。PG对数据量大的文本以及SQL处理较快。
SQlite
嵌入式的小型数据库,应用在手机端。 零配置,SQlite3不用安装,不用配置,不用启动,关闭或者配置数据库实例。当系统崩溃后不用做任何恢复操作,再下次使用数据库的时候自动恢复。
informix
IBM公司出品,取自Information 和Unix的结合,它是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。仅运行于unix/linux平台,命令行操作。 性能较高,支持集群,适应于安全性要求极高的系统,尤其是银行,证券系统的应用。
MySQL的历史就是整个互联网的发展史。互联网业务从社交领域、电商领域到金融领域的发展,推动着应用对数据库的需求提升,对传统的数据库服务能力提出了挑战。高并发、高性能、高可用、轻资源、易维护、易扩展的需求,促进了MySQL的长足发展。
MySQL从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本,可见这是一个令人兴奋的里程碑版本。MySQL 8版本在功能上做了显著的改进与增强,开发者对MySQL的源代码进行了重构,最突出的一点是多MySQL Optimizer优化器进行了改进。不仅在速度上得到了改善,还为用户带来了更好的性能和更棒的体验。
Oracle 更适合大型跨国企业的使用,因为他们对费用不敏感,但是对性能要求以及安全性有更高的要求。
MySQL 由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,可处理上千万条记录的大型数据库,尤其是开放源码
这一特点,使得很多互联网公司、中小型网站选择了MySQL作为网站数据库(Facebook,Twitter,YouTube,阿里巴巴/蚂蚁金服,去哪儿,美团外卖,腾讯)。
从排名中我们能看出来,关系型数据库绝对是 DBMS 的主流,其中使用最多的 DBMS 分别是 Oracle、MySQL 和 SQL Server。这些都是关系型数据库(RDBMS)。
复杂查询
可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
事务支持
使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。
非关系型数据库
,可看成传统关系型数据库的功能阉割版本,基于键值对存储数据,不需要经过SQL层的解析, 性能非常高。同时,通过减少不常用的功能,进一步提高性能。
目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的。
相比于 SQL,NoSQL 泛指非关系型数据库,包括了榜单上的键值型数据库、文档型数据库、搜索引擎和
列存储等,除此以外还包括图形数据库。也只有用 NoSQL 一词才能将这些技术囊括进来。
键值型数据库
键值型数据库通过 Key-Value 键值的方式来存储数据,其中 Key 和 Value 可以是简单的对象,也可以是复杂的对象。Key 作为唯一的标识符,优点是查找速度快,在这方面明显优于关系型数据库,缺点是无法
像关系型数据库一样使用条件过滤(比如 WHERE),如果你不知道去哪里找数据,就要遍历所有的键,这就会消耗大量的计算。
键值型数据库典型的使用场景是作为内存缓存
。Redis
是最流行的键值型数据库。
文档型数据库
此类数据库可存放并获取文档,可以是XML、JSON等格式。在数据库中文档作为处理信息的基本单位,一个文档就相当于一条记录。文档数据库所存放的文档,就相当于键值数据库所存放的“值”。MongoDB是最流行的文档型数据库。此外,还有CouchDB等。
搜索引擎数据库
虽然关系型数据库采用了索引提升检索效率,但是针对全文索引效率却较低。搜索引擎数据库是应用在搜索引擎领域的数据存储形式,由于搜索引擎会爬取大量的数据,并以特定的格式进行存储,这样在检索的时候才能保证性能最优。核心原理是“倒排索引”。
典型产品:Solr、Elasticsearch、Splunk 等。
列式数据库
列式数据库是相对于行式存储的数据库,Oracle、MySQL、SQL Server 等数据库都是采用的行式存储(Row-based),而列式数据库是将数据按照列存储到数据库中,这样做的好处是可以大量降低系统的I/O,适合于分布式文件系统,不足在于功能相对有限。典型产品:HBase等。
图形数据库
图形数据库顾名思义,就是一种存储图形关系的数据库。它利用了图这种数据结构存储了实体(对象)之间的关系。关系型数据用于存储明确关系的数据,但对于复杂关系的数据存储却有些力不从心。如社交网络中人物之间的关系,如果用关系型数据库则非常复杂,用图形数据库将非常简单。典型产品:
Neo4J、InfoGrid等。
- 拆为两个表:两个表的记录是一一对应关系。
基础信息表
(常用信息):学号、姓名、手机号码、班级、系别档案信息表
(不常用信息):学号、身份证号码、家庭住址、籍贯、紧急联系人、…
如果前几步做了,再次安装还是失败,那么可以清理注册表。
如何打开注册表编辑器:在系统的搜索框中输入regedit
MySQL图形化管理工具极大地方便了数据库的操作与管理,常用的图形化管理工具有:MySQLWorkbench、phpMyAdmin、Navicat Preminum、MySQLDumper、SQLyog、dbeaver、MySQL ODBC Connector。
SQLyog 是业界著名的 Webyog 公司出品的一款简洁高效、功能强大的图形化 MySQL 数据库管理工具。
这款工具是使用C++语言开发的。该工具可以方便地创建数据库、表、视图和索引等,还可以方便地进行插入、更新和删除等操作,同时可以方便地进行数据库、数据表的备份和还原。该工具不仅可以通过SQL文件进行大量文件的导入和导出,还可以导入和导出XML、HTML和CSV等多种格式的数据。 下载地址 ,读者也可以搜索中文版的下载地址。
DBeaver是一个通用的数据库管理工具和 SQL 客户端,支持所有流行的数据库:MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、DB2、SQL Server、Sybase、MS Access、Teradata、 Firebird、Apache Hive、Phoenix、
Presto等。DBeaver比大多数的SQL管理工具要轻量,而且支持中文界面。DBeaver社区版作为一个免费开源的产品,和其他类似的软件相比,在功能和易用性上都毫不逊色。
下载地址
导入数据时外键约束问题
数据导入指令:
source d:\xxx.sql
通过FOREIGN_KEY_CHECKS解决,用法如下:
set FOREIGN_KEY_CHECKS=0; #在导入前设置为不检查外键约束
set FOREIGN_KEY_CHECKS=1; #在导入后恢复检查外键约束
单行注释:#注释文字(MySQL特有的方式)
单行注释:-- 注释文字(--后面必须包含一个空格。)
多行注释:/* 注释文字 */
SELECT 标识选择哪些列
FROM 标识从哪个表中选择
SELECT *
FROM departments;
SELECT department_id, location_id
FROM departments;
SELECT last_name AS name, commission_pct comm
FROM employees;
DISTINCT关键字
SELECT DISTINCT department_id FROM employees;
空值:null ( 不等同于0, ’ ‘, ’null‘ )
实际问题的解决方案:引入IFNULL
SELECT employee_id, salary "月工资", salary * (1 + IFNULL(commission_pct, 0)) * 12 "年工资" FROM employees;
这里你一定要注意,在 MySQL 里面, 空值不等于空字符串。一个空字符串的长度是 0,而一个空值的长 度是空。而且,在 MySQL 里面,空值是占用空间的。
必须保证你的字段没有和保留字、数据库系统或常见方法冲突。
如果坚持使用,在SQL语句中使用 ` ` 引起来。
SELECT * FROM `order`;
SELECT '小张科技' as "公司名", employee_id, last_name FROM employees;
显示表中字段的详细信息
DESCRIBE employees;
或
DESC employees;
mysql> desc employees; +----------------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +----------------+-------------+------+-----+---------+-------+ | employee_id | int(6) | NO | PRI | 0 | | | first_name | varchar(20) | YES | | NULL | | | last_name | varchar(25) | NO | | NULL | | | email | varchar(25) | NO | UNI | NULL | | | phone_number | varchar(20) | YES | | NULL | | | hire_date | date | NO | | NULL | | | job_id | varchar(10) | NO | MUL | NULL | | | salary | double(8,2) | YES | | NULL | | | commission_pct | double(2,2) | YES | | NULL | | | manager_id | int(6) | YES | MUL | NULL | | | department_id | int(4) | YES | MUL | NULL | | +----------------+-------------+------+-----+---------+-------+ 11 rows in set (0.00 sec)
其中,各个字段的含义分别解释如下:
SELECT 字段1,字段2
FROM 表名
WHERE 过滤条件
使用WHERE 子句,将不满足条件的行过滤掉。WHERE子句紧随 FROM子句。
SELECT employee_id, last_name, job_id, department_id
FROM employees
WHERE department_id = 90;
DUAL 伪表
SELECT 100 + 0, 100 + 50 * 30, 100 - 35.5 FROM DUAL;
- 一个整数类型的值对整数进行加法和减法操作,结果还是一个整数;
- 一个整数类型的值对浮点数进行加法和减法操作,结果是一个浮点数;
- 在Java中, + 的左右两边如果有字符串,那么表示字符串的拼接。但是在MySQL中 + 只表示数值相加。如果遇到非数值类型,先尝试转成数值,如果转失败,就按0计算。(注:MySQL 中字符串拼接要使用字符串函数CONCAT()实现)
- 在数学运算中,0不能用作除数,在MySQL中,一个数除以0为NULL。
比较运算符用来对表达式左边的操作数和右边的操作数进行比较,比较的结果为真则返回1,比较的结果 为假则返回0,其他情况则返回NULL。
比较运算符经常被用来作为SELECT查询语句的条件来使用,返回符合条件的结果记录。
如果等号两边的值、字符串或表达式中有一个为NULL,则比较结果为NULL。
mysql> SELECT 1 = 1, 1 = '1', 1 = 0, 'a' = 'a', (5 + 3) = (2 + 6), '' = NULL , NULL = NULL;
+-------+---------+-------+-----------+-------------------+-----------+-------------+
| 1 = 1 | 1 = '1' | 1 = 0 | 'a' = 'a' | (5 + 3) = (2 + 6) | '' = NULL | NULL = NULL |
+-------+---------+-------+-----------+-------------------+-----------+-------------+
| 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | NULL | NULL |
+-------+---------+-------+-----------+-------------------+-----------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> SELECT 1 = 2, 0 = 'abc', 1 = 'abc' FROM DUAL;
+-------+-----------+-----------+
| 1 = 2 | 0 = 'abc' | 1 = 'abc' |
+-------+-----------+-----------+
| 0 | 1 | 0 |
+-------+-----------+-----------+
1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)
- 如果等号两边的值、字符串或表达式都为字符串,则MySQL会按照字符串进行比较,其比较的 是每个字符串中字符的ANSI编码是否相等。
- 如果等号两边的值都是整数,则MySQL会按照整数来比较两个值的大小。
- 如果等号两边的值一个是整数,另一个是字符串,则MySQL会将字符串转化为数字进行比较。
- 如果等号两边的值、字符串或表达式中有一个为NULL,则比较结果为NULL。
ysql> SELECT 1 <=> '1', 1 <=> 0, 'a' <=> 'a', (5 + 3) <=> (2 + 6), '' <=> NULL,NULL <=> NULL FROM dual;
+-----------+---------+-------------+---------------------+-------------+---------------+
| 1 <=> '1' | 1 <=> 0 | 'a' <=> 'a' | (5 + 3) <=> (2 + 6) | '' <=> NULL | NULL <=> NULL |
+-----------+---------+-------------+---------------------+-------------+---------------+
| 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 |
+-----------+---------+-------------+---------------------+-------------+---------------+
1 row in set (0.00 sec)
可以看到,使用安全等于运算符时,两边的操作数的值都为NULL时,返回的结果为1而不是NULL,其他返回结果与等于运算符相同。
不等于运算符(<>和!=)用于判断两边的数字、字符串或者表达式的值是否不相等, 如果不相等则返回1,相等则返回0。不等于运算符不能判断NULL值。如果两边的值有任意一个为NULL, 或两边都为NULL,则结果为NULL。 SQL语句示例如下:
mysql> SELECT 1 <> 1, 1 != 2, 'a' != 'b', (3+4) <> (2+6), 'a' != NULL, NULL <> NULL;
+--------+--------+------------+----------------+-------------+--------------+
| 1 <> 1 | 1 != 2 | 'a' != 'b' | (3+4) <> (2+6) | 'a' != NULL | NULL <> NULL |
+--------+--------+------------+----------------+-------------+--------------+
| 0 | 1 | 1 | 1 | NULL | NULL |
+--------+--------+------------+----------------+-------------+--------------+
1 row in set (0.00 sec)
此外,还有非符号类型的运算符:
空运算符 (IS NULL 或者 ISNULL) 判断一个值是否为NULL,如果为NULL则返回1,否则返回0。
mysql> SELECT NULL IS NULL, ISNULL(NULL), ISNULL('a'), 1 IS NULL;
+--------------+--------------+-------------+-----------+
| NULL IS NULL | ISNULL(NULL) | ISNULL('a') | 1 IS NULL |
+--------------+--------------+-------------+-----------+
| 1 | 1 | 0 | 0 |
+--------------+--------------+-------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
非空运算符(IS NOT NULL)判断一个值是否不为NULL,如果不为NULL则返回1,否则返回0。
语法格式为:LEAST(值1,值2,…,值n)。其中,“值n”表示参数列表中有n个值。在有 两个或多个参数的情况下,返回最小值。
mysql> SELECT LEAST (1,0,2), LEAST('b','a','c'), LEAST(1,NULL,2);
+---------------+--------------------+-----------------+
| LEAST (1,0,2) | LEAST('b','a','c') | LEAST(1,NULL,2) |
+---------------+--------------------+-----------------+
| 0 | a | NULL |
+---------------+--------------------+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)
由结果可以看到,当参数是整数或者浮点数时,LEAST将返回其中最小的值;当参数为字符串时,返回字 母表中顺序最靠前的字符;当比较值列表中有NULL时,不能判断大小,返回值为NULL。
语法格式为:GREATEST(值1,值2,…,值n)。其中,n表示参数列表中有n个值。当有 两个或多个参数时,返回值为最大值。假如任意一个自变量为NULL,则GREATEST()的返回值为NULL。
mysql> SELECT GREATEST(1,0,2), GREATEST('b','a','c'), GREATEST(1,NULL,2);
+-----------------+-----------------------+--------------------+
| GREATEST(1,0,2) | GREATEST('b','a','c') | GREATEST(1,NULL,2) |
+-----------------+-----------------------+--------------------+
| 2 | c | NULL |
+-----------------+-----------------------+--------------------+
1 row in set (0.00 sec)
由结果可以看到,当参数中是整数或者浮点数时,GREATEST将返回其中最大的值;当参数为字符串时, 返回字母表中顺序最靠后的字符;当比较值列表中有NULL时,不能判断大小,返回值为NULL。
BETWEEN运算符使用的格式通常为SELECT D FROM TABLE WHERE C BETWEEN A AND B,此时,当C大于或等于A,并且C小于或等于B时,结果为1,否则结果为0。
IN运算符用于判断给定的值是否是IN列表中的一个值,如果是则返回1,否则返回0。如果给 定的值为NULL,或者IN列表中存在NULL,则结果为NULL。
mysql> SELECT 'a' IN ('a','b','c'), 1 IN (2,3), NULL IN ('a','b'), 'a' IN ('a', NULL);
+----------------------+------------+-------------------+--------------------+
| 'a' IN ('a','b','c') | 1 IN (2,3) | NULL IN ('a','b') | 'a' IN ('a', NULL) |
+----------------------+------------+-------------------+--------------------+
| 1 | 0 | NULL | 1 |
+----------------------+------------+-------------------+--------------------+
NOT IN运算符用于判断给定的值是否不是IN列表中的一个值,如果不是IN列表中的一 个值,则返回1,否则返回0。
LIKE运算符主要用来匹配字符串,通常用于模糊匹配,如果满足条件则返回1,否则返回 0。如果给定的值或者匹配条件为NULL,则返回结果为NULL。
“%”:匹配0个或多个字符。
“_”:只能匹配一个字符。
回避特殊符号的:使用转义符。例如:将[%]转为[ %]、[]转为[ ],然后再加上[ESCAPE‘$’]即可。
SELECT job_id
FROM jobs
WHERE job_id LIKE ‘IT\_%‘;
如果使用\表示转义,要省略ESCAPE。如果不是\,则要加上ESCAPE。
SELECT job_id
FROM jobs
WHERE job_id LIKE ‘IT$_%‘ escape ‘$‘;
REGEXP运算符用来匹配字符串,语法格式为: expr REGEXP 匹配条件 。
(1)‘^’匹配以该字符后面的字符开头的字符串。
(2)‘$’匹配以该字符前面的字符结尾的字符串。
(3)‘.’匹配任何一个单字符。
(4)“[…]”匹配在方括号内的任何字符。例如,“[abc]”匹配“a”或“b”或“c”。为了命名字符的范围,使用一 个‘-’。“[a-z]”匹配任何字母,而“[0-9]”匹配任何数字。
(5)‘’匹配零个或多个在它前面的字符。例如,“x”匹配任何数量的‘x’字符,“[0-9]”匹配任何数量的数字, 而“”匹配任何数量的任何字符。
逻辑运算符主要用来判断表达式的真假,在MySQL中,逻辑运算符的返回结果为1、0或者NULL。
MySQL中支持4种逻辑运算符如下:
位运算符是在二进制数上进行计算的运算符。位运算符会先将操作数变成二进制数,然后进行位运算, 最后将计算结果从二进制变回十进制数。
MySQL支持的位运算符如下:
数字编号越大,优先级越高,优先级高的运算符先进行计算。
使用 ORDER BY 子句排序
ORDER BY 子句在SELECT语句的结尾。
SELECT last_name, job_id, department_id, hire_date
FROM employees
ORDER BY hire_date;
LIMIT [位置偏移量,] 行数
--前10条记录:
SELECT * FROM 表名 LIMIT 0,10;
或者
SELECT * FROM 表名 LIMIT 10;
--第11至20条记录:
SELECT * FROM 表名 LIMIT 10,10;
--第21至30条记录:
SELECT * FROM 表名 LIMIT 20,10;
MySQL 8.0中可以使用“LIMIT 3 OFFSET 4”,意思是获取从第5条记录开始后面的3条记录,和“LIMIT 4,3;”返回的结果相同。
SELECT * FROM table
LIMIT(PageNo - 1) * PageSize, PageSize;
注意:LIMIT 子句必须放在整个SELECT语句的最后!
使用LIMIT的好处
约束返回结果的数量可以 减少数据表的网络传输量 ,也可以 提升查询效率 。如果我们知道返回结果只有 1 条,就可以使用 LIMIT 1 ,告诉 SELECT 语句只需要返回一条记录即可。这样的好处就是 SELECT 不需 要扫描完整的表,只需要检索到一条符合条件的记录即可返回。
题目:查询employees表,返回 <员工 works for 老板>
SELECT CONCAT(worker.last_name , ' works for ', manager.last_name)
FROM employees worker, employees manager
WHERE worker.manager_id = manager.employee_id;
SQL92语法
SELECT emp.employee_id, dep.department_name
FROM employee emp, department dep
WHERE emp.`department_id` = dep.`department_id`;
SQL99语法
SELECT emp.employee_id, dep.department_name
FROM employee emp JOIN department dep
ON emp.`department_id` = dep.`department_id`;
LEFT OUTER JOIN
SELECT last_name, department_name
FROM employees emp LEFT OUTER JOIN department dep
ON emp.`department_id` = dep.`department_id`;
RIGHT OUTER JOIN
SELECT last_name, department_name
FROM employees emp RIGHT OUTER JOIN department dep
ON emp.`department_id` = dep.`department_id`;
合并查询结果
利用UNION关键字,可以给出多条SELECT语句,并将它们的结果组合成单个结果集。合并 时,两个表对应的列数和数据类型必须相同,并且相互对应。各个SELECT语句之间使用UNION或UNION ALL关键字分隔。
语法格式:
SELECT column,... FROM table1
UNION [ALL]
SELECT column,... FROM table2
UNION操作符
UNION 操作符返回两个查询的结果集的并集,去除重复记录。
UNION ALL操作符
UNION ALL操作符返回两个查询的结果集的并集。对于两个结果集的重复部分,不去重。
注意:执行UNION ALL语句时所需要的资源比UNION语句少。如果明确知道合并数据后的结果数据不存在重复数据,或者不需要去除重复的数据,则尽量使用UNION ALL语句,以提高数据查询的效率。
举例:查询部门编号>90或邮箱包含a的员工信息
#方式1
SELECT * FROM employees WHERE email LIKE '%a%' OR department_id>90;
#方式2
SELECT * FROM employees WHERE email LIKE '%a%'
UNION
SELECT * FROM employees WHERE department_id>90;
举例:查询中国用户中男性的信息以及美国用户中年男性的用户信息
SELECT id,cname FROM t_chinamale WHERE csex='男'
UNION ALL
SELECT id,tname FROM t_usmale WHERE tGender='male';
# 中图:内连接 SELECT employee_id,department_name FROM employees e JOIN departments d ON e.`department_id` = d.`department_id`; # 左上图:左外连接 SELECT employee_id,department_name FROM employees e LEFT JOIN departments d ON e.`department_id` = d.`department_id`; # 右上图:右外连接 SELECT employee_id,department_name FROM employees e RIGHT JOIN departments d ON e.`department_id` = d.`department_id`; # 左中图: SELECT employee_id,department_name FROM employees e LEFT JOIN departments d ON e.`department_id` = d.`department_id` WHERE d.`department_id` IS NULL; # 右中图: SELECT employee_id,department_name FROM employees e RIGHT JOIN departments d ON e.`department_id` = d.`department_id` WHERE e.`department_id` IS NULL; # 左下图:满外连接 # 方式1:左上图 UNION ALL 右中图 SELECT employee_id,department_name FROM employees e LEFT JOIN departments d ON e.`department_id` = d.`department_id` UNION ALL SELECT employee_id,department_name FROM employees e RIGHT JOIN departments d ON e.`department_id` = d.`department_id` WHERE e.`department_id` IS NULL; # 方式2:左中图 UNION ALL 右上图 SELECT employee_id,department_name FROM employees e LEFT JOIN departments d ON e.`department_id` = d.`department_id` WHERE d.`department_id` IS NULL UNION ALL SELECT employee_id,department_name FROM employees e RIGHT JOIN departments d ON e.`department_id` = d.`department_id`; # 右下图:左中图 UNION ALL 右中图 SELECT employee_id,department_name FROM employees e LEFT JOIN departments d ON e.`department_id` = d.`department_id` WHERE d.`department_id` IS NULL UNION ALL SELECT employee_id,department_name FROM employees e RIGHT JOIN departments d ON e.`department_id` = d.`department_id` WHERE e.`department_id` IS NULL;
SQL99 在 SQL92 的基础上提供了一些特殊语法,比如 NATURAL JOIN 用来表示自然连接。我们可以把 自然连接理解为 SQL92 中的等值连接。它会帮你自动查询两张连接表中 所有相同的字段 ,然后进行 等值 连接 。
在SQL92标准中:
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
AND e.`manager_id` = d.`manager_id`;
在 SQL99 中你可以写成:
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e NATURAL JOIN departments d;
当我们进行连接的时候,SQL99还支持使用 USING 指定数据表里的 同名字段 进行等值连接。但是只能配 合JOIN一起使用。比如:
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e JOIN departments d
USING (department_id);
你能看出与自然连接 NATURAL JOIN 不同的是,USING 指定了具体的相同的字段名称,你需要在 USING 的括号 () 中填入要指定的同名字段。同时使用 JOIN…USING 可以简化 JOIN ON 的等值连接。它与下 面的 SQL 查询结果是相同的:
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e ,departments d
WHERE e.department_id = d.department_id;
表连接的约束条件可以有三种方式:WHERE, ON, USING
我们要控制连接表的数量 。
多表连接就相当于嵌套 for 循环一样,非常消耗资源,会让 SQL 查询性能下降得很严重,因此不要连接不必要的表。
在许多 DBMS 中,也都会有最大连接表的限制。
# 习题巩固 # 注意:当两个表外连接之后,组成主表和从表,主表的连接字段是不为空的,从表的连接字段可能为空,因此从表的关键字段用来判断是否为空。 # 1.查询哪些部门没有员工 # 方式一 SELECT d.department_id FROM departments d LEFT JOIN employees e ON d.`department_id` = e.`department_id` WHERE e.`department_id` IS NULL; # 方式二 SELECT department_id FROM departments d WHERE NOT EXISTS ( SELECT * FROM employees e WHERE e.`department_id` = d.`department_id` ); # 2.查询哪个城市没有部门 SELECT l.location_id, l.city FROM locations l LEFT JOIN departments d ON l.`location_id` = d.`location_id` WHERE d.`location_id` IS NULL; # 3.查询部门名为 Sales 或 IT 的员工信息 SELECT e.employee_id, e.last_name, e.department_id FROM employees e JOIN department d ON e.`department_id` = d.`department_id` WHERE d.`department_name` IN ('Sales', 'IT');
函数 | 用法 |
---|---|
ABS(x) | 返回x的绝对值 |
SIGN(X) | 单元格 |
PI() | 返回圆周率的值 |
CEIL(x),CEILING(x) | 返回大于或等于某个值的最小整数 |
FLOOR(x) | 返回小于或等于某个值的最大整数 |
LEAST(e1,e2,e3…) | 返回列表中的最小值 |
GREATEST(e1,e2,e3…) | 返回列表中的最大值 |
MOD(x,y) | 返回X除以Y后的余数 |
RAND() | 返回0~1的随机值 |
RAND(x) | 返回0~1的随机值,其中x的值用作种子值,相同的X值会产生相同的随机 数 |
ROUND(x) | 返回一个对x的值进行四舍五入后,最接近于X的整数 |
ROUND(x,y) | 返回一个对x的值进行四舍五入后最接近X的值,并保留到小数点后面Y位 |
TRUNCATE(x,y) | 返回数字x截断为y位小数的结果 |
SQRT(x) | 返回x的平方根。当X的值为负数时,返回NULL |
函数 | 用法 |
---|---|
RADIANS(x) | 将角度转化为弧度,其中,参数x为角度值 |
DEGREES(x) | 将弧度转化为角度,其中,参数x为弧度值 |
函数 | 用法 |
---|---|
SIN(x) | 将角度转化为弧度,其中,参数x为角度值 |
ASIN(x) | 将弧度转化为角度,其中,参数x为弧度值 |
COS(x) | 返回x的余弦值,其中,参数x为弧度值 |
ACOS(x) | 返回x的反余弦值,即获取余弦为x的值。如果x的值不在-1到1之间,则返回NULL |
TAN(x) | 返回x的正切值,其中,参数x为弧度值 |
ATAN(x) | 返回x的反正切值,即返回正切值为x的值 |
ATAN2(m,n) | 返回两个参数的反正切值 |
COT(x) | 返回x的余切值,其中,X为弧度值 |
函数 | 用法 |
---|---|
POW(x,y),POWER(X,Y) | 返回x的y次方 |
EXP(X) | 返回e的X次方,其中e是一个常数,2.718281828459045 |
LN(X),LOG(X) | 返回以e为底的X的对数,当X <= 0 时,返回的结果为NULL |
LOG10(X) | 返回以10为底的X的对数,当X <= 0 时,返回的结果为NULL |
LOG2(X) | 返回以2为底的X的对数,当X <= 0 时,返回NULL |
函数 | 用法 |
---|---|
BIN(x) | 返回x的二进制编码 |
HEX(x) | 返回x的十六进制编码 |
OCT(x) | 返回x的八进制编码 |
CONV(x,f1,f2) | 返回f1进制数变成f2进制数 |
函数 | 用法 |
---|---|
ASCII(S) | 返回字符串S中的第一个字符的ASCII码值 |
CHAR_LENGTH(s) | 返回字符串s的字符数。作用与CHARACTER_LENGTH(s)相同 |
LENGTH(s) | 返回字符串s的字节数,和字符集有关 |
CONCAT(s1,s2,…,sn) | 连接s1,s2,…,sn为一个字符串 |
CONCAT_WS(x, s1,s2,…,sn) | 同CONCAT(s1,s2,…)函数,但是每个字符串之间要加上x |
INSERT(str, idx, len, replacestr) | 将字符串str从第idx位置开始,len个字符长的子串替换为字符串replacestr |
REPLACE(str, a, b) | 用字符串b替换字符串str中所有出现的字符串a |
UPPER(s) 或 UCASE(s) | 将字符串s的所有字母转成大写字母 |
LOWER(s) 或LCASE(s) | 将字符串s的所有字母转成小写字母 |
LEFT(str,n) | 返回字符串str最左边的n个字符 |
RIGHT(str,n) | 返回字符串str最右边的n个字符 |
LPAD(str, len, pad) | 用字符串pad对str最左边进行填充,直到str的长度为len个字符 |
RPAD(str ,len, pad) | 用字符串pad对str最右边进行填充,直到str的长度为len个字符 |
LTRIM(s) | 去掉字符串s左侧的空格 |
RTRIM(s) | 去掉字符串s右侧的空格 |
TRIM(s) | 去掉字符串s开始与结尾的空格 |
TRIM(s1 FROM s) | 去掉字符串s开始与结尾的s1 |
TRIM(LEADING s1 FROM s) | 去掉字符串s开始处的s1 |
TRIM(TRAILING s1 FROM s) | 去掉字符串s结尾处的s1 |
REPEAT(str, n) | 返回str重复n次的结果 |
SPACE(n) | 返回n个空格 |
STRCMP(s1,s2) | 比较字符串s1,s2的ASCII码值的大小 |
SUBSTR(s,index,len) | 返回从字符串s的index位置其len个字符,作用与SUBSTRING(s,n,len)、 MID(s,n,len)相同 |
LOCATE(substr,str) | 返回字符串substr在字符串str中首次出现的位置,作用于POSITION(substr IN str)、INSTR(str,substr)相同。未找到,返回0 |
ELT(m,s1,s2,…,sn) | 返回指定位置的字符串,如果m=1,则返回s1,如果m=2,则返回s2,如果m=n,则返回sn |
FIELD(s,s1,s2,…,sn) | 返回字符串s在字符串列表中第一次出现的位置 |
FIND_IN_SET(s1,s2) | 返回字符串s1在字符串s2中出现的位置。其中,字符串s2是一个以逗号分隔的字符串 |
REVERSE(s) | 返回s反转后的字符串 |
NULLIF(value1,value2) | 比较两个字符串,如果value1与value2相等,则返回NULL,否则返回 value1 |
注意:MySQL中,字符串的位置是从1开始的。
函数 | 用法 |
---|---|
CURDATE() ,CURRENT_DATE() | 返回当前日期,只包含年、 月、日 |
CURTIME() , CURRENT_TIME() | 返回当前时间,只包含时、 分、秒 |
NOW() / SYSDATE() / CURRENT_TIMESTAMP() / LOCALTIME() / LOCALTIMESTAMP() | 返回当前系统日期和时间 |
UTC_DATE() | 返回UTC(世界标准时间) 日期 |
UTC_TIME() | 返回UTC(世界标准时间) 时间 |
函数 | 用法 |
---|---|
UNIX_TIMESTAMP() | 以UNIX时间戳的形式返回当前时间。SELECT UNIX_TIMESTAMP() - >1634348884 |
UNIX_TIMESTAMP(date) | 将时间date以UNIX时间戳的形式返回。 |
FROM_UNIXTIME(timestamp) | 将UNIX时间戳的时间转换为普通格式的时间 |
函数 | 用法 |
---|---|
YEAR(date) / MONTH(date) / DAY(date) | 返回具体的日期值 |
HOUR(time) / MINUTE(time) / SECOND(time) | 返回具体的时间值 |
FROM_UNIXTIME(timestamp) | 将UNIX时间戳的时间转换为普通格式的时间 |
MONTHNAME(date) | 返回月份:January,… |
DAYNAME(date) | 返回星期几:MONDAY,TUESDAY…SUNDAY |
WEEKDAY(date) | 返回周几,注意,周1是0,周2是1,。。。周日是6 |
QUARTER(date) | 返回日期对应的季度,范围为1~4 |
WEEK(date) , WEEKOFYEAR(date) | 返回一年中的第几周 |
DAYOFYEAR(date) | 返回日期是一年中的第几天 |
DAYOFMONTH(date) | 返回日期位于所在月份的第几天 |
DAYOFWEEK(date) | 返回周几,注意:周日是1,周一是2,。。。周六是 7 |
函数 | 用法 |
---|---|
EXTRACT(type FROM date) | 返回指定日期中特定的部分,type指定返回的值 |
EXTRACT(type FROM date)函数中type的取值与含义:
函数 | 用法 |
---|---|
TIME_TO_SEC(time) | 将 time 转化为秒并返回结果值。转化的公式为: 小时*3600+分钟 *60+秒 |
SEC_TO_TIME(seconds) | 将 seconds 描述转化为包含小时、分钟和秒的时间 |
函数 | 用法 |
---|---|
DATE_ADD(datetime, INTERVAL expr type), ADDDATE(date,INTERVAL expr type) | 返回与给定日期时间相差INTERVAL时间段的日期时间 |
DATE_SUB(date,INTERVAL expr type), SUBDATE(date,INTERVAL expr type) | 返回与date相差INTERVAL时间间隔的日期 |
上述函数中type的取值:
函数 | 用法 |
---|---|
ADDTIME(time1,time2) | 返回time1加上time2的时间。当time2为一个数字时,代表的是 秒 ,可以为负数 |
SUBTIME(time1,time2) | 返回time1减去time2后的时间。当time2为一个数字时,代表的 是 秒 ,可以为负数 |
DATEDIFF(date1,date2) | 返回date1 - date2的日期间隔天数 |
TIMEDIFF(time1, time2) | 返回time1 - time2的时间间隔 |
FROM_DAYS(N) | 返回从0000年1月1日起,N天以后的日期 |
TO_DAYS(date) | 返回日期date距离0000年1月1日的天数 |
LAST_DAY(date) | 返回date所在月份的最后一天的日期 |
MAKEDATE(year,n) | 针对给定年份与所在年份中的天数返回一个日期 |
MAKETIME(hour,minute,second) | 将给定的小时、分钟和秒组合成时间并返回 |
PERIOD_ADD(time,n) | 返回time加上n后的时间 |
函数 | 用法 |
---|---|
DATE_FORMAT(date,fmt) | 按照字符串fmt格式化日期date值 |
TIME_FORMAT(time,fmt) | 按照字符串fmt格式化时间time值 |
GET_FORMAT(date_type,format_type) | 返回日期字符串的显示格式 |
STR_TO_DATE(str, fmt) | 按照字符串fmt对str进行解析,解析为一个日期 |
上述 非GET_FORMAT 函数中fmt参数常用的格式符:
格式符 | 说明 | 格式符 | 说明 |
---|---|---|---|
%Y | 4位数字表示年份 | %y | 表示两位数字表示年份 |
%M | 月名表示月份(January,…) | %m | 两位数字表示月份 (01,02,03。。。) |
%b | 缩写的月名(Jan.,Feb.,…) | %c | 数字表示月份(1,2,3,…) |
%D | 英文后缀表示月中的天数 (1st,2nd,3rd,…) | %d | 两位数字表示月中的天数(01,02…) |
%e | 数字形式表示月中的天数 (1,2,3,4,5…) | ||
%H | 两位数字表示小数,24小时制 (01,02…) | %h 和%I | 两位数字表示小时,12小时制 (01,02…) |
%k | 数字形式的小时,24小时制(1,2,3) | %l | 数字形式表示小时,12小时制 (1,2,3,4…) |
%i | 两位数字表示分钟(00,01,02) | %S 和%s | 两位数字表示秒(00,01,02…) |
%W | 一周中的星期名称(Sunday…) | %a | 一周中的星期缩写(Sun., Mon.,Tues.,…) |
%w | 以数字表示周中的天数 (0=Sunday,1=Monday…) | ||
%j | 以3位数字表示年中的天数(001,002…) | %U | 以数字表示年中的第几周, (1,2,3。。)其中Sunday为周中第一 天 |
%u | 以数字表示年中的第几周, (1,2,3。。)其中Monday为周中第一 天 | ||
%T | 24小时制 | %r | 12小时制 |
%p | AM或PM | %% | 表示% |
流程处理函数可以根据不同的条件,执行不同的处理流程,可以在SQL语句中实现不同的条件选择。 MySQL中的流程处理函数主要包括IF()、IFNULL()和CASE()函数。
函数 | 用法 |
---|---|
IF(value,value1,value2) | 如果value的值为TRUE,返回value1, 否则返回value2 |
IFNULL(value1, value2) | 如果value1不为NULL,返回value1,否则返回value2 |
CASE WHEN 条件1 THEN 结果1 WHEN 条件2 THEN 结果2 … [ELSE resultn] END | 相当于Java的if…else if…else… |
CASE expr WHEN 常量值1 THEN 值1 WHEN 常量值1 THEN 值1 … [ELSE 值n] END | 相当于Java的switch…case… |
加密与解密函数主要用于对数据库中的数据进行加密和解密处理,以防止数据被他人窃取。这些函数在保证数据库安全时非常有用。
函数 | 用法 |
---|---|
PASSWORD(str) | 返回字符串str的加密版本,41位长的字符串。加密结果不可逆 ,常用于用户的密码加密 |
MD5(str) | 返回字符串str的md5加密后的值,也是一种加密方式。若参数为 NULL,则会返回NULL |
SHA(str) | 从原明文密码str计算并返回加密后的密码字符串,当参数为 NULL时,返回NULL。 SHA加密算法比MD5更加安全 。 |
ENCODE(value,password_seed) | 返回使用password_seed作为加密密码加密value |
DECODE(value,password_seed) | 返回使用password_seed作为加密密码解密value |
MySQL中内置了一些可以查询MySQL信息的函数,这些函数主要用于帮助数据库开发或运维人员更好地 对数据库进行维护工作。
函数 | 用法 |
---|---|
VERSION() | 返回当前MySQL的版本号 |
CONNECTION_ID() | 返回当前MySQL服务器的连接数 |
DATABASE(),SCHEMA() | 返回MySQL命令行当前所在的数据库 |
USER(),CURRENT_USER()、SYSTEM_USER(), SESSION_USER() | 返回当前连接MySQL的用户名,返回结果格式为 “主机名@用户名” |
CHARSET(value) | 返回字符串value自变量的字符集 |
COLLATION(value) | 返回字符串value的比较规则 |
MySQL中有些函数无法对其进行具体的分类,但是这些函数在MySQL的开发和运维过程中也是不容忽视 的。
函数 | 用法 |
---|---|
FORMAT(value,n) | 返回对数字value进行格式化后的结果数据。n表示 四舍五入 后保留 到小数点后n位 |
CONV(value,from,to) | 将value的值进行不同进制之间的转换 |
INET_ATON(ipvalue) | 将以点分隔的IP地址转化为一个数字 |
INET_NTOA(value) | 将数字形式的IP地址转化为以点分隔的IP地址 |
BENCHMARK(n,expr) | 将表达式expr重复执行n次。用于测试MySQL处理expr表达式所耗费 的时间 |
CONVERT(value USING char_code) | 将value所使用的字符编码修改为char_code |
聚合函数作用于一组数据,并对一组数据返回一个值。
SELECT AVG(salary), MAX(salary),MIN(salary), SUM(salary)
FROM employees
WHERE job_id LIKE '%REP%';
可以对任意数据类型的数据使用 MIN 和 MAX 函数。
SELECT MIN(hire_date), MAX(hire_date)
FROM employees;
COUNT(*)返回表中记录总数,适用于任意数据类型。
SELECT COUNT(*)
FROM employees
WHERE department_id = 50;
COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数。
SELECT COUNT(commission_pct)
FROM employees
WHERE department_id = 50;
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)。
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 NULL 的行,而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。
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];
结论1:SELECT中出现的非组函数的字段必须声明在GROUP BY中。
反之,GROUP BY中声明的字段可以不出现在SELECT中。
结论2:GROUP BY声明在FROM后面、WHERE后面、ORDER BY前面、LIMIT前面。
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。
过滤分组:HAVING子句
SELECT department_id, MAX(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary)>10000 ;
要求
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。
小结如下:
关键字 | 用法 | 缺点 |
---|---|---|
WHERE | 先筛选数据再关联,执行效率高 | 不能使用分组中的计算函数进行筛选 |
HAVING | 可以使用分组中的计算函数 | 在最后的结果集中进行筛选,执行效率较低 |
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。
#方式1: SELECT ...,....,... FROM ...,...,.... WHERE 多表的连接条件 AND 不包含组函数的过滤条件 GROUP BY ...,... HAVING 包含组函数的过滤条件 ORDER BY ... ASC/DESC LIMIT ...,... #方式2: SELECT ...,....,... FROM ... JOIN ... ON 多表的连接条件 JOIN ... ON ... WHERE 不包含组函数的过滤条件 AND/OR 不包含组函数的过滤条件 GROUP BY ...,... HAVING 包含组函数的过滤条件 ORDER BY ... ASC/DESC LIMIT ...,... #其中: #(1)from:从哪些表中筛选 #(2)on:关联多表查询时,去除笛卡尔积 #(3)where:从表中筛选的条件 #(4)group by:分组依据 #(5)having:在统计结果中再次筛选 #(6)order by:排序 #(7)limit:分页
需要记住 SELECT 查询时的两个顺序:
1. 关键字的顺序是不能颠倒的:
SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...
1. SELECT 语句的执行顺序(在 MySQL 和 Oracle 中,SELECT 执行顺序基本相同):
FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT 的字段 -> DISTINCT -> ORDER BY -> LIMIT
比如你写了一个 SQL 语句,那么它的关键字顺序和执行顺序是下面这样的:
SELECT DISTINCT player_id, player_name, count(*) as num # 顺序 5
FROM player JOIN team ON player.team_id = team.team_id # 顺序 1
WHERE height > 1.80 # 顺序 2
GROUP BY player.team_id # 顺序 3
HAVING num > 2 # 顺序 4
ORDER BY num DESC # 顺序 6
LIMIT 2 # 顺序 7
在 SELECT 语句执行这些步骤的时候,每个步骤都会产生一个 虚拟表 ,然后将这个虚拟表传入下一个步 骤中作为输入。需要注意的是,这些步骤隐含在 SQL 的执行过程中,对于我们来说是不可见的。
SELECT 是先执行 FROM 这一步的。在这个阶段,如果是多张表联查,还会经历下面的几个步骤:
当然如果我们操作的是两张以上的表,还会重复上面的步骤,直到所有表都被处理完为止。这个过程得 到是我们的原始数据。
然后进入第三步和第四步,也就是 GROUP 和 HAVING 阶段 。在这个阶段中,实际上是在虚拟表 vt2 的 基础上进行分组和分组过滤,得到中间的虚拟表 vt3 和 vt4 。
当我们完成了条件筛选部分之后,就可以筛选表中提取的字段,也就是进入到 SELECT 和 DISTINCT 阶段 。
首先在 SELECT 阶段会提取想要的字段,然后在 DISTINCT 阶段过滤掉重复的行,分别得到中间的虚拟表 vt5-1 和 vt5-2 。
当我们提取了想要的字段数据之后,就可以按照指定的字段进行排序,也就是 ORDER BY 阶段 ,得到 虚拟表 vt6 。
最后在 vt6 的基础上,取出指定行的记录,也就是 LIMIT 阶段 ,得到最终的结果,对应的是虚拟表 vt7 。
当然我们在写 SELECT 语句的时候,不一定存在所有的关键字,相应的阶段就会省略。
同时因为 SQL 是一门类似英语的结构化查询语言,所以我们在写 SELECT 语句的时候,还要注意相应的 关键字顺序,所谓底层运行的原理,就是我们刚才讲到的执行顺序。
分类方式1:
我们按内查询的结果返回一条还是多条记录,将子查询分为 单行子查询 、 多行子查询 。
分类方式2:
我们按内查询是否被执行多次,将子查询划分为 相关(或关联)子查询 和 不相关(或非关联)子查询 。
子查询从数据表中查询了数据结果,如果这个数据结果只执行一次,然后这个数据结果作为主查询的条件进行执行,那么这样的子查询叫做不相关子查询。
同样,如果子查询需要执行多次,即采用循环的方式,先从外部查询开始,每次都传入子查询进行查询,然后再将结果反馈给外部,这种嵌套的执行方式就称为相关子查询。
操作符 | 含义 |
---|---|
= | equal to |
> | greater than |
>= | greater than or equal to |
< | less than |
<= | less than or equal to |
<> | not equal to |
SELECT last_name, job_id, salary
FROM eployees
WHERE job_id = (
SELECT job_id
FROM eployees
WHERE employee_id = 141
)
AND salary > (
SELECT salary
FROM eployees
WHERE employee_id = 143
);
# 实现方式一:不成对比较 SELECT employee_id, manager_id, department_id FROM employees WHERE manager_id IN (SELECT manager_id FROM employees WHERE employee_id IN (174,141)) AND department_id IN (SELECT department_id FROM employees WHERE employee_id IN (174,141)) AND employee_id NOT IN(174,141); # 实现方式二:成对比较 SELECT employee_id, manager_id, department_id FROM employees WHERE (manager_id, department_id) IN (SELECT manager_id, department_id FROM employees WHERE employee_id IN (141,174)) AND employee_id NOT IN (141,174);
SELECT department_id, MIN(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING MIN(salary) >
(SELECT MIN(salary)
FROM employees
WHERE department_id = 50);
题目:显式员工的employee_id,last_name和location。其中,若员工department_id与location_id为1800 的department_id相同,则location为’Canada’,其余则为’USA’。
SELECT employee_id, last_name,
(CASE department_id
WHEN
(SELECT department_id FROM departments
WHERE location_id = 1800)
THEN 'Canada' ELSE 'USA' END) location
FROM employees;
SELECT last_name, job_id
FROM employees
WHERE job_id =
(SELECT job_id
FROM employees
WHERE last_name = 'Haas');
子查询不返回任何行
SELECT employee_id, last_name
FROM employees
WHERE salary =
(SELECT MIN(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id);
多行子查询使用单行比较符
操作符 | 含义 |
---|---|
IN | 等于列表中的任意一个 |
ANY | 需要和单行比较操作符一起使用,和子查询返回的某一个值比较 |
ALL | 需要和单行比较操作符一起使用,和子查询返回的所有值比较 |
SOME | 实际上是ANY的别名,作用相同,一般常使用ANY |
SELECT employee_id, last_name, job_id, salary
FROM employees
WHERE job_id <> 'IT_PROG'
AND salary < ANY(
SELECT salary
FROM emplyees
WHERE job_id = 'IT_PROG'
);
#方式1:
SELECT department_id
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING AVG(salary) = (
SELECT MIN(avg_sal)
FROM (
SELECT AVG(salary) avg_sal
FROM employees
GROUP BY department_id
) dept_avg_sal
);
#方式2:
SELECT department_id
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING AVG(salary) <= ALL (
SELECT AVG(salary) avg_sal
FROM employees
GROUP BY department_id
);
SELECT last_name
FROM employees
WHERE employee_id NOT IN (
SELECT manager_id
FROM employees
WHERE manager_id IS NOT NULL
);
如果子查询的执行依赖于外部查询,通常情况下都是因为子查询中的表用到了外部的表,并进行了条件 关联,因此每执行一次外部查询,子查询都要重新计算一次,这样的子查询就称之为 关联子查询 。
相关子查询按照一行接一行的顺序执行,主查询的每一行都执行一次子查询。
说明:子查询中使用主查询中的列
# 方式一:使用相关子查询 SELECT last_name, salary, department FROM employees e1 WHERE salary > ( SELECT AVG(salary) FROM employees e2 WHERE department_id = e1.`department_id` ); # 方式二:在FROM中声明子查询 SELECT e.last_name, e.salary, e.department_id FROM employees e, ( SELECT department_id, AVG(salary) avg_sal FROM employees GROUP BY department_id) t_dept_avg_salary WHERE e.department_id = t_dept_avg_salary.department_id AND e.salary > t_dept_avg_salary.avg_sal;
在ORDER BY 中使用子查询:
SELECT employee_id, salary
FROM employees e
ORDER BY (
SELECT department_name
FROM departments d
WHERE e.`department_id` = d.`department_id`
);
SELECT e.employee_id, last_name,e.job_id
FROM employees e
WHERE 2 <= (SELECT COUNT(*)
FROM job_history
WHERE employee_id = e.employee_id
);
题目:查询公司管理者的employee_id,last_name,job_id,department_id信息
# 方式一:EXISTS SELECT employee_id, last_name, job_id, department_id FROM employees e1 WHERE EXISTS ( SELECT * FROM employees e2 WHERE e2.manager_id = e1.employee_id ); # 方式二:自连接 SELECT DISTINCT e1.employee_id, e1.last_name, e1.job_id, e1.department_id FROM employees e1 JOIN employees e2 ON e1.employee_id = e2.manager_id; # 方式三:IN SELECT employee_id, last_name, job_id, department_id WHERE employee_id IN ( SELECT DISTINCT manager_id FROM employees );
题目:查询departments表中,不存在于employees表中的部门的department_id和department_name
# 方式一:
SELECT d.department_id, d.department_name
FROM departments e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
WHERE e.`department_id` IS NULL;
# 方式二:
SELECT department_id, department_name
FROM departments d
WHERE NOT EXISTS (
SELECT *
FROM employees e
WHERE d.`department_id` = e.`department_id`
);
UPDATE table1 alias1
SET column = (SELECT expression
FROM table2 alias2
WHERE alias1.column = alias2.column);
使用相关子查询依据一个表中的数据更新另一个表的数据。
题目:在employees中增加一个department_name字段,数据为员工对应的部门名称
# 1)
ALTER TABLE employees
ADD(department_name VARCHAR2(14));
# 2)
UPDATE employees e
SET department_name = (SELECT department_name
FROM departments d
WHERE e.department_id = d.department_id);
DELETE FROM table1 alias1
WHERE column operator (SELECT expression
FROM table2 alias2
WHERE alias1.column = alias2.column);
使用相关子查询依据一个表中的数据删除另一个表的数据。
题目:删除表employees中,其与emp_history表皆有的数据
DELETE FROM employees e
WHERE employee_id in(
SELECT employee_id
FROM emp_history
WHERE employee_id = e.employee_id
);
问题:谁的工资比Abel的高? 解答:
#方式1:自连接
SELECT e2.last_name,e2.salary
FROM employees e1,employees e2
WHERE e1.last_name = 'Abel'
AND e1.`salary` < e2.`salary`;
#方式2:子查询
SELECT last_name,salary
FROM employees
WHERE salary > (
SELECT salary
FROM employees
WHERE last_name = 'Abel'
);
问题:以上两种方式有好坏之分吗?
解答:自连接方式好!
题目中可以使用子查询,也可以使用自连接。一般情况建议你使用自连接,因为在许多 DBMS 的处理过 程中,对于自连接的处理速度要比子查询快得多。 可以这样理解:子查询实际上是通过未知表进行查询后的条件判断,而自连接是通过已知的自身数据表 进行条件判断,因此在大部分 DBMS 中都对自连接处理进行了优化。
SELECT last_name, salary
FROM employees
WHERE department_id = (
SELECT department_id
FROM employees
WHERE last_name = 'Zlotkey'
);
SELECT employee_id, last_name, salary
FROM employees
WHERE salary > (
SELECT AVG(salary)
FROM employee
);
SELECT last_name, job_id, salary
FROM employees
WHERE salary > ALL (
SELECT salary
FROM employees
WHERE job_id = 'SA_MAN'
);
SELECT employee_id, last_name
FROM eployees
WHERE department_id IN (
SELECT DISTINCT department_id
FROM employees
WHERE last_name LIKE '%u%'
);
SELECT employee_id
FROM employees
WHERE department_id IN (
SELECT department_id
FROM departments
WHERE location_id = 1700
);
SELECT last_name, salary
FROM employees
WHERE manage_id IN (
SELECT employee_id
FROM employees
WHERE last_name = 'King'
);
SELECT last_name, salary
FROM employees
WHERE salary = (
SELECT MIN(salary)
FROM employees
);
# 方式一 SELECT * FROM departments WHERE department_id = ( SELECT department_id FROM employees GROUP BY department_id HAVING AVG(salary) = ( SELECT MIN(avg_sal) FROM ( SELECT AVG(salary) avg_sal FROM employees GROUP BY department_id ) t_dept_avg_sal ) ); # 方式二 SELECT * FROM departments WHERE department_id = ( SELECT department_id FROM employees GROUP BY department_id HAVING AVG(salary) <= ALL ( SELECT AVG(salary) avg_sal FROM employees GROUP BY department_id ) ); # 方式三: LIMIT SELECT * FROM departments WHERE department_id IN ( SELECT department_id FROM employees GROUP BY department_id HAVING AVG(salary) = ( SELECT AVG(salary) avg_sal FROM employees GROUP BY department_id ORDER BY avg_sal ASC LIMIT 1 ) ); # 方式四 SELECT d.* FROM departments d, ( SELECT department_id, AVG(salary) avg_sal FROM employees GROUP BY department_id ORDER BY avg_sal ASC LIMIT 0,1 ) t_dept_avg_sal WHERE d.`department_id` = t_dept_avg_sal.`department_id`;
SELECT d.*, (SELECT AVG(salary) FROM employees WHERE department_id = d.`department_id`) avg_sal
FROM departments d, (
SELECT department_id, AVG(salary) avg_sal
FROM employees
GROUP BY department_id
ORDER BY avg_sal ASC
LIMIT 0,1
) t_dept_avg_sal
WHERE d.`department_id` = t_dept_avg_sal.`department_id`;
SELECT *
FROM jobs
WHERE job_id = (
SELECT job_id
FROM employees
GROUP BY job_id
HAVING AVG(salary) = (
SELECT MAX(avg_sal)
FROM (
SELECT AVG(salary) avg_sal
FROM employees
GROUP BY job_id
) t_job_avg_sal
)
);
SELECT depatment_id
FROM employees
WHERE department_id IS NOT NULL
GROUP BY department_id
HAVING AVG(salary) > (
SELECT AVG(salary)
FROM eployees
);
# 方式1:自连接 SELECT DISTINCT * FROM employees emp, employees manager WHERE emp.`manager_id` = manager.`employee_id`; SELECT DISTINCT * FROM employees emp JOIN employees manager ON emp.`manager_id` = manager.`employee_id`; # 方式2:子查询 SELECT * FROM employees WHERE employee_id IN ( SELECT manager_id FROM employees ); # 方式3:EXISTS SELECT * FROM employees manager WHERE EXISTS ( SELECT * FROM employees emp WHERE manager.`employee_id` = emp.`manager_id` );
# 方式一: SELECT MIN(salary) FROM employees WHERE department_id = ( SELECT department_id FROM employees GROUP BY department_id HAVING MAX(salary) = ( SELECT MIN(max_sal) FROM ( SELECT MAX(salary) max_sal FROM employees GROUP BY department_id ) t_dept_max_sal ) ); # 方式二: SELECT MIN(salary) FROM employees WHERE department_id = ( SELECT department_id FROM employees GROUP BY department_id HAVING MAX(salary) <= ALL ( SELECT MAX(salary) FROM employees GROUP BY department_id ) ); # 方式三: SELECT MIN(salary) FROM employees WHERE department_id = ( SELECT department_id FROM employees GROUP BY department_id HAVING MAX(salary) = ( SELECT MAX(salary) max_sal FROM employees GROUP BY department_id ORDER BY max_sal ASC LIMIT 0,1 ) ); # 方式四: FROM employees e, ( SELECT department_id, MAX(salary) max_sal FROM employees GROUP BY department_id ORDER BY max_sal ASC LIMIT 0,1 ) t_dept_max_sal WHERE e.`department_id` = t_dept_max_sal.`department_id`;
SELECT last_name, department_id, email, salary FROM employees WHERE employee_id IN ( SELECT DISTINCT manager_id FROM employees WHERE department_id = ( SELECT department_id FROM employees GROUP BY department_id HAVING AVG(salary) = ( SELECT MAX(avg_sal) FROM ( SELECT AVG(salary) avg_sal FROM employees GROUP BY department_id ) t_dept_avg_sal ) ) ); SELECT last_name, department_id, email, salary FROM employees WHERE employee_id IN ( SELECT DISTINCT manager_id FROM employees e, ( SELECT department_id, AVG(salary) avg_sal FROM employees GROUP BY department_id ORDER BY avg_sal DESC LIMIT 0,1 ) t_dept_avg_sal WHERE e.`department_id` = t_dept_avg_sal.`department_id` );
SELECT department_id FROM departments WHERE department_id NOT IN ( SELECT DISTINCT department_id FROM employees WHERE job_id = `ST_CLERK` ); SELECT department_id FROM department d WHERE NOT EXISTS ( SELECT * FROM employees e WHERE d.`department_id` = e.`department_id` AND e.`job_id` = 'ST_CLERK' );
SELECT last_name
FROM employees emp
WHERE NOT EXISTS (
SELECT *
FROM employees mgr
WHERE emp.`manager_id` = mgr.`employee_id`
);
SELECT employee_id, last_name, hire_date, salary
FROM employee
WHERE manager_id IN (
SELECT manager_id
FROM employee
WHERE last_name = 'De Haan'
);
SELECT department_id, last_name, salary FROM employees e1 WHERE salary > ( SELECT AVG(salary) FROM employees e2 WHERE e2.`department_id` = e1.`department_id` ); SELECT e.last_name, e.salary, e.department_id FROM employees e, ( SELECT department_id, AVG(salary) avg_sal FROM employees GROUP BY department_id ) t_dept_avg_sal WHERE e.`department_id` = t_dept_avg_sal.`department_id` AND e.`salary` > t_dept_avg_sal.`avg_sal`;
SELECT department_name
FROM departments d
WHERE 5 < (
SELECT COUNT(*)
FROM employees e
WHERE d.`department_id` = e.`department_id`
);
SELECT country_id
FROM locations l
WHERE 2 < (
SELECT COUNT(*)
FROM department d
WHERE l.`location_id` = d.`location_id`
);
类型 | 数据变量 |
---|---|
整数类型 | TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT(或INTEGER)、BIGINT |
浮点类型 | FLOAT、DOUBLE |
定点数类型 | DECIMAL |
位类型 | BIT |
日期时间类型 | YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP |
文本字符串类型 | CHAR、VARCHAR、TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT、LONGTEXT |
枚举类型 | ENUM |
集合类型 | SET |
二进制字符串类型 | BINARY、VARBINARY、TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB、LONGBLOB |
JSON类型 | JSON对象、JSON数组 |
空间数据类型 | 单值:GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON; 集合:MULTIPOINT、MULTILINESTRING、MULTIPOLYGON、 GEOMETRYCOLLECTION |
其中,常用的几类类型介绍如下:
数据类型 | 描述 |
---|---|
INT | 从-231到231-1的整型数据。存储大小为 4个字节 |
CHAR(size) | FLOAT、DOUBLE |
VARCHAR(size) | DECIMAL |
FLOAT(M,D) | BIT |
DOUBLE(M,D) | YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP |
DECIMAL(M,D) | CHAR、VARCHAR、TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT、LONGTEXT |
DATE | ENUM |
BLOB | SET |
TEXT | BINARY、VARBINARY、TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB、LONGBLOB |
方式1:创建数据库
CREATE DATABASE 数据库名;
方式2:创建数据库并指定字符集
CREATE DATABASE 数据库名 CHARACTER SET 字符集;
方式3:判断数据库是否已经存在,不存在则创建数据库( 推荐 )
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS 数据库名;
如果MySQL中已经存在相关的数据库,则忽略创建语句,不再创建数据库。
注意:DATABASE 不能改名。一些可视化工具可以改名,它是建新库,把所有表复制到新库,再删 旧库完成的。
查看当前所有的数据库
SHOW DATABASES; #有一个S,代表多个数据库
查看当前正在使用的数据库
SELECT DATABASE(); #使用的一个 mysql 中的全局函数
查看指定库下所有的表
SHOW TABLES FROM 数据库名
查看数据库的创建信息
SHOW CREATE DATABASE 数据库名;
或者:
SHOW CREATE DATABASE 数据库名\G
使用/切换数据库
USE 数据库名;
注意:要操作表格和数据之前必须先说明是对哪个数据库进行操作,否则就要对所有对象加上“数 据库名.”。
更改数据库字符集
ALTER DATABASE 数据库名 CHARACTER SET 字符集; #比如:gbk、utf8等
方式1:删除指定的数据库
DROP DATABASE 数据库名;
方式2:删除指定的数据库( 推荐 )
DROP DATABASE IF EXISTS 数据库名;
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] 表名(
字段1, 数据类型 [约束条件] [默认值],
字段2, 数据类型 [约束条件] [默认值],
字段3, 数据类型 [约束条件] [默认值],
……
[表约束条件]
);
加上了IF NOT EXISTS关键字,则表示:如果当前数据库中不存在要创建的数据表,则创建数据表; 如果当前数据库中已经存在要创建的数据表,则忽略建表语句,不再创建数据表。
CREATE TABLE 表名
[(column, column, ...)]
AS subquery;
CREATE TABLE dept80
AS
SELECT employee_id, last_name, salary*12 ANNSAL, hire_date
FROM employees
WHERE department_id = 80;
在MySQL中创建好数据表之后,可以查看数据表的结构。MySQL支持使用 DESCRIBE/DESC 语句查看数据 表结构,也支持使用 SHOW CREATE TABLE 语句查看数据表结构。
语法格式如下:
SHOW CREATE TABLE 表名\G
使用SHOW CREATE TABLE语句不仅可以查看表创建时的详细语句,还可以查看存储引擎和字符编码。
修改表指的是修改数据库中已经存在的数据表的结构。
使用 ALTER TABLE 语句可以实现:
语法格式如下:
ALTER TABLE 表名 ADD 【COLUMN】 字段名 字段类型 【FIRST|AFTER 字段名】;
举例:
ALTER TABLE dept80
ADD job_id varchar(15);
ALTER TABLE 表名 MODIFY 【COLUMN】 字段名1 字段类型 【DEFAULT 默认值】【FIRST|AFTER 字段名2】;
ALTER TABLE dept80
MODIFY salary double(9,2) default 1000;
使用 CHANGE old_column new_column dataType子句重命名列。语法格式如下:
ALTER TABLE 表名 CHANGE 【column】 列名 新列名 新数据类型;
举例:
ALTER TABLE dept80
CHANGE department_name dept_name varchar(15);
删除表中某个字段的语法格式如下:
ALTER TABLE 表名 DROP 【COLUMN】字段名
RENAME TABLE emp
TO myemp;
ALTER table dept
RENAME [TO] detail_dept; -- [TO]可以省略
DROP TABLE [IF EXISTS] 数据表1 [, 数据表2, …, 数据表n];
IF EXISTS 的含义为:如果当前数据库中存在相应的数据表,则删除数据表;如果当前数据库中不存 在相应的数据表,则忽略删除语句,不再执行删除数据表的操作。
举例:
DROP TABLE dept80;
TRUNCATE TABLE detail_dept;
阿里开发规范: 【参考】TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快,且使用的系统和事务日志资源少,但 TRUNCATE 无 事务且不触发 TRIGGER,有可能造成事故,故不建议在开发代码中使用此语句。 说明:TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同。
【 强制 】表名、字段名必须使用小写字母或数字,禁止出现数字开头,禁止两个下划线中间只出 现数字。数据库字段名的修改代价很大,因为无法进行预发布,所以字段名称需要慎重考虑。
【 强制 】禁用保留字,如 desc、range、match、delayed 等,请参考 MySQL 官方保留字。
【 强制 】表必备三字段:id, gmt_create, gmt_modified。
【 推荐 】表的命名最好是遵循 “业务名称_表的作用”。
【 推荐 】库名与应用名称尽量一致。
【参考】合适的字符存储长度,不但节约数据库表空间、节约索引存储,更重要的是提升检索速度。
在MySQL 8.0版本中,InnoDB表的DDL支持事务完整性,即 DDL操作要么成功要么回滚 。DDL操作回滚日志 写入到data dictionary数据字典表mysql.innodb_ddl_log(该表是隐藏的表,通过show tables无法看到) 中,用于回滚操作。通过设置参数,可将DDL操作日志打印输出到MySQL错误日志中。
使用这种语法一次只能向表中插入一条数据。
情况1:为表的所有字段按默认顺序插入数据
INSERT INTO 表名
VALUES (value1,value2,....);
值列表中需要为表的每一个字段指定值,并且值的顺序必须和数据表中字段定义时的顺序相同。
举例:
INSERT INTO departments
VALUES (70, 'Pub', 100, 1700);
情况2: 指定字段名插入数据
为表的指定字段插入数据,就是在INSERT语句中只向部分字段中插入值,而其他字段的值为表定义时的 默认值。 在 INSERT 子句中随意列出列名,但是一旦列出,VALUES中要插入的value1,…valuen需要与 column1,…columnn列一一对应。如果类型不同,将无法插入,并且MySQL会产生错误。
举例:
INSERT INTO departments(department_id, department_name)
VALUES (80, 'IT');
情况3:同时插入多条记录
INSERT语句可以同时向数据表中插入多条记录,插入时指定多个值列表,每个值列表之间用逗号分隔 开,基本语法格式如下:
INSERT INTO table_name
VALUES
(value1 [,value2, …, valuen]),
(value1 [,value2, …, valuen]),
……
(value1 [,value2, …, valuen]);
或者
INSERT INTO table_name(column1 [, column2, …, columnn])
VALUES
(value1 [,value2, …, valuen]),
(value1 [,value2, …, valuen]),
……
(value1 [,value2, …, valuen]);
使用INSERT同时插入多条记录时,MySQL会返回一些在执行单行插入时没有的额外信息,这些信息的含 义如下:
一个同时插入多行记录的INSERT语句等同于多个单行插入的INSERT语句,但是多行的INSERT语句 在处理过程中 效率更高 。因为MySQL执行单条INSERT语句插入多行数据比使用多条INSERT语句 快,所以在插入多条记录时最好选择使用单条INSERT语句的方式插入。
INSERT还可以将SELECT语句查询的结果插入到表中,此时不需要把每一条记录的值一个一个输入,只需要使用一条INSERT语句和一条SELECT语句组成的组合语句即可快速地从一个或多个表中向一个表中插入多行
INSET INTO 目标表名
(tar_column1 [, tar_column2, ..., tar_columnn])
SELECT
(src_column1 [, src_column2, …, src_columnn])
FROM 源表名
[WHERE condition]
INSERT INTO emp2
SELECT *
FROM employees
WHERE department_id = 90;
INSERT INTO sales_reps(id, name, salary, commission_pct)
SELECT employee_id, last_name, salary, commission_pct
FROM employees
WHERE job_id LIKE '%REP%';
UPDATE table_name
SET column1=value1, column2=value2, ..., column=valuen
[WHERE condition]
可以一次更新多条数据。
如果需要回滚数据,需要保证在DML前,进行设置:SET AUTOCOMMIT = FALSE;
使用 WHERE 子句指定需要更新的数据。
UPDATE employees
SET department_id = 70
WHERE employee_id = 113;
DELETE FROM table_name [WHERE <condition>];
table_name指定要执行删除操作的表;“[WHERE ]”为可选参数,指定删除条件,如果没有WHERE子句, DELETE语句将删除表中的所有记录。
什么叫计算列呢?简单来说就是某一列的值是通过别的列计算得来的。例如,a列值为1、b列值为2,c列 不需要手动插入,定义a+b的结果为c的值,那么c就是计算列,是通过别的列计算得来的。
在MySQL 8.0中,CREATE TABLE 和 ALTER TABLE 中都支持增加计算列。下面以CREATE TABLE为例进行讲解。
举例:定义数据表tb1,然后定义字段id、字段a、字段b和字段c,其中字段c为计算列,用于计算a+b的 值。 首先创建测试表tb1,语句如下:
CREATE TABLE tb1(
id INT,
a INT,
b INT,
c INT GENERATED ALWAYS AS (a + b) VIRTUAL
);
类型 | 举例 |
---|---|
整数类型 | TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT(或INTEGER)、BIGINT |
浮点类型 | FLOAT、DOUBLE |
定点数类型 | DECIMAL |
位类型 | BIT |
日期时间类型 | YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP |
文本字符串类型 | CHAR、VARCHAR、TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT、LONGTEXT |
枚举类型 | ENUM |
集合类型 | SET |
二进制字符串类型 | BINARY、VARBINARY、TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB、LONGBLOB |
JSON类型 | JSON对象、JSON数组 |
空间数据类型 | 单值类型:GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON; 集合类型:MULTIPOINT、MULTILINESTRING、MULTIPOLYGON、 GEOMETRYCOLLECTION |
常见数据类型的属性,如下:
MySQL关键字 | 含义 |
---|---|
NULL | TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT(或INTEGER)、BIGINT |
NOT NULL | FLOAT、DOUBLE |
DEFAULT | DECIMAL |
PRIMARY KEY | BIT |
AUTO_INCREMENT | YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP |
UNSIGNED | CHAR、VARCHAR、TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT、LONGTEXT |
CHARACTER SET name | ENUM |
整数类型一共有 5 种,包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT(INTEGER)和 BIGINT。
它们的区别如下表所示:
整数类型 | 字节 | 有符号数取值范围 | 无符号数取值范围 |
---|---|---|---|
TINYINT | 1 | -128~127 | 0~255 |
SMALLINT | 2 | -32768~32767 | 0~65535 |
MEDIUMINT | 3 | -8388608~8388607 | 0~16777215 |
INT、INTEGER | 4 | -2147483648~2147483647 | 0~4294967295 |
BIGINT | 8 | -9223372036854775808~9223372036854775807 | 0~18446744073709551615 |
整数类型的可选属性有三个:
M : 表示显示宽度,M的取值范围是(0, 255)。例如,int(5):当数据宽度小于5位的时候在数字前面需要用 字符填满宽度。该项功能需要配合“ ZEROFILL ”使用,表示用“0”填满宽度,否则指定显示宽度无效。 如果设置了显示宽度,那么插入的数据宽度超过显示宽度限制,会不会截断或插入失败?
答案:不会对插入的数据有任何影响,还是按照类型的实际宽度进行保存,即 显示宽度与类型可以存储的 值范围无关 。从MySQL 8.0.17开始,整数数据类型不推荐使用显示宽度属性。 整型数据类型可以在定义表结构时指定所需要的显示宽度,如果不指定,则系统为每一种类型指定默认 的宽度值。
举例:
CREATE TABLE test_int1 ( x TINYINT, y SMALLINT, z MEDIUMINT, m INT, n BIGINT );
查看表结构 (MySQL5.7中显式如下,MySQL8中不再显式范围)
mysql> desc test_int1;
+-------+--------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+--------------+------+-----+---------+-------+
| x | tinyint(4) | YES | | NULL | |
| y | smallint(6) | YES | | NULL | |
| z | mediumint(9) | YES | | NULL | |
| m | int(11) | YES | | NULL | |
| n | bigint(20) | YES | | NULL | |
+-------+--------------+------+-----+---------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)
TINYINT有符号数和无符号数的取值范围分别为-128~127和0~255,由于负号占了一个数字位,因此 TINYINT默认的显示宽度为4。同理,其他整数类型的默认显示宽度与其有符号数的最小值的宽度相同。
UNSIGNED : 无符号类型(非负),所有的整数类型都有一个可选的属性UNSIGNED(无符号属性),无 符号整数类型的最小取值为0。所以,如果需要在MySQL数据库中保存非负整数值时,可以将整数类型设 置为无符号类型。 int类型默认显示宽度为int(11),无符号int类型默认显示宽度为int(10)。
ZEROFILL : 0填充,(如果某列是ZEROFILL,那么MySQL会自动为当前列添加UNSIGNED属性),如果指 定了ZEROFILL只是表示不够M位时,用0在左边填充,如果超过M位,只要不超过数据存储范围即可。
原来,在 int(M) 中,M 的值跟 int(M) 所占多少存储空间并无任何关系。 int(3)、int(4)、int(8) 在磁盘上都 是占用 4 bytes 的存储空间。也就是说,int(M),必须和UNSIGNED ZEROFILL一起使用才有意义。如果整 数值超过M位,就按照实际位数存储。只是无须再用字符 0 进行填充。
TINYINT :一般用于枚举数据,比如系统设定取值范围很小且固定的场景。
SMALLINT :可以用于较小范围的统计数据,比如统计工厂的固定资产库存数量等。
MEDIUMINT :用于较大整数的计算,比如车站每日的客流量等。
INT、INTEGER :取值范围足够大,一般情况下不用考虑超限问题,用得最多。比如商品编号。
BIGINT :只有当你处理特别巨大的整数时才会用到。比如双十一的交易量、大型门户网站点击量、证 券公司衍生产品持仓等。
在评估用哪种整数类型的时候,你需要考虑 存储空间 和 可靠性 的平衡问题:一方 面,用占用字节数少 的整数类型可以节省存储空间;另一方面,要是为了节省存储空间, 使用的整数类型取值范围太小,一 旦遇到超出取值范围的情况,就可能引起 系统错误 ,影响可靠性。
举个例子,商品编号采用的数据类型是 INT。原因就在于,客户门店中流通的商品种类较多,而且,每 天都有旧商品下架,新商品上架,这样不断迭代,日积月累。
如果使用 SMALLINT 类型,虽然占用字节数比 INT 类型的整数少,但是却不能保证数据不会超出范围 65535。相反,使用 INT,就能确保有足够大的取值范围,不用担心数据超出范围影响可靠性的问题。
你要注意的是,在实际工作中,系统故障产生的成本远远超过增加几个字段存储空间所产生的成本。因 此,我建议你首先确保数据不会超过取值范围,在这个前提之下,再去考虑如何节省存储空间。
浮点数和定点数类型的特点是可以 处理小数 ,你可以把整数看成小数的一个特例。因此,浮点数和定点 数的使用场景,比整数大多了。 MySQL支持的浮点数类型,分别是 FLOAT、DOUBLE、REAL。
FLOAT 表示单精度浮点数;
DOUBLE 表示双精度浮点数;
REAL默认就是 DOUBLE。如果你把 SQL 模式设定为启用“ REAL_AS_FLOAT ”,那 么,MySQL 就认为 REAL 是 FLOAT。如果要启用“REAL_AS_FLOAT”,可以通过以下 SQL 语句实现:
SET sql_mode = “REAL_AS_FLOAT”;
问题:为什么浮点数类型的无符号数取值范围,只相当于有符号数取值范围的一半,也就是只相当于 有符号数取值范围大于等于零的部分呢?
MySQL 存储浮点数的格式为: 符号(S) 、 尾数(M) 和 阶码(E) 。因此,无论有没有符号,MySQL 的浮 点数都会存储表示符号的部分。因此, 所谓的无符号数取值范围,其实就是有符号数取值范围大于等于 零的部分。
对于浮点类型,在MySQL中单精度值使用 4 个字节,双精度值使用 8 个字节。
MySQL允许使用 非标准语法 (其他数据库未必支持,因此如果涉及到数据迁移,则最好不要这么 用): FLOAT(M,D) 或 DOUBLE(M,D) 。这里,M称为 精度 ,D称为 标度 。(M,D)中 M=整数位+小数 位,D=小数位。 D<=M<=255,0<=D<=30。
例如,定义为FLOAT(5,2)的一个列可以显示为-999.99-999.99。如果超过这个范围会报错。
FLOAT和DOUBLE类型在不指定(M,D)时,默认会按照实际的精度(由实际的硬件和操作系统决定) 来显示。
说明:浮点类型,也可以加 UNSIGNED ,但是不会改变数据范围,例如:FLOAT(3,2) UNSIGNED仍然 只能表示0-9.99的范围。
不管是否显式设置了精度(M,D),这里MySQL的处理方案如下:
从MySQL 8.0.17开始,FLOAT(M,D) 和DOUBLE(M,D)用法在官方文档中已经明确不推荐使用,将来可 能被移除。另外,关于浮点型FLOAT和DOUBLE的UNSIGNED也不推荐使用了,将来也可能被移除。
浮点数类型有个缺陷,就是不精准。下面我来重点解释一下为什么 MySQL 的浮点数不够精准。比如,我 们设计一个表,有f1这个字段,插入值分别为0.47,0.44,0.19,我们期待的运行结果是:0.47 + 0.44 + 0.19 = 1.1。而使用sum之后查询:
CREATE TABLE test_double2(
f1 DOUBLE
);
INSERT INTO test_double2
VALUES(0.47),(0.44),(0.19);
mysql> SELECT SUM(f1)
-> FROM test_double2;
+--------------------+
| SUM(f1) |
+--------------------+
| 1.0999999999999999 |
+--------------------+
1 row in set (0.00 sec)
查询结果是 1.0999999999999999。看到了吗?虽然误差很小,但确实有误差。 你也可以尝试把数据类型 改成 FLOAT,然后运行求和查询,得到的是, 1.0999999940395355。显然,误差更大了。
那么,为什么会存在这样的误差呢?问题还是出在 MySQL 对浮点类型数据的存储方式上。
MySQL 用 4 个字节存储 FLOAT 类型数据,用 8 个字节来存储 DOUBLE 类型数据。无论哪个,都是采用二 进制的方式来进行存储的。比如 9.625,用二进制来表达,就是 1001.101,或者表达成 1.001101×2^3。如 果尾数不是 0 或 5(比如 9.624),你就无法用一个二进制数来精确表达。进而,就只好在取值允许的范 围内进行四舍五入。
在编程中,如果用到浮点数,要特别注意误差问题,因为浮点数是不准确的,所以我们要避免使用“=”来 判断两个数是否相等。同时,在一些对精确度要求较高的项目中,千万不要使用浮点数,不然会导致结 果错误,甚至是造成不可挽回的损失。那么,MySQL 有没有精准的数据类型呢?当然有,这就是定点数 类型: DECIMAL 。
类型 | 字节 | 有符号数取值范围 |
---|---|---|
DECIMAL(M,D),DEC,NUMERIC | M+2字节 | 有效范围由M和D决定 |
使用 DECIMAL(M,D) 的方式表示高精度小数。其中,M被称为精度,D被称为标度。0<=M<=65, 0<=D<=30,D
“由于 DECIMAL 数据类型的精准性,在我们的项目中,除了极少数(比如商品编号)用到整数类型 外,其他的数值都用的是 DECIMAL,原因就是这个项目所处的零售行业,要求精准,一分钱也不能 差。 ” ——来自某项目经理
BIT类型中存储的是二进制值,类似010110。
二进制字符串类型 | 长度 | 长度范围 | 占用空间 |
---|---|---|---|
BIT(M) | M | 1 <= M <= 64 | 约为(M + 7)/8个字节 |
BIT类型,如果没有指定(M),默认是1位。这个1位,表示只能存1位的二进制值。这里(M)是表示二进制的 位数,位数最小值为1,最大值为64。
日期与时间是重要的信息,在我们的系统中,几乎所有的数据表都用得到。原因是客户需要知道数据的 时间标签,从而进行数据查询、统计和处理。
MySQL有多种表示日期和时间的数据类型,不同的版本可能有所差异,MySQL8.0版本支持的日期和时间 类型主要有:YEAR类型、TIME类型、DATE类型、DATETIME类型和TIMESTAMP类型。
类型 | 名称 | 字节 | 日期格式 | 最小值 | 最大值 |
---|---|---|---|---|---|
YEAR | 年 | 1 | YYYY或YY | 1901 | 2155 |
TIME | 时间 | 3 | HH:MM:SS | -838:59:59 | 838:59:59 |
DATE | 日期 | 3 | YYYY-MM-DD | 1000-01-01 | 9999-12-03 |
DATETIME | 日期时间 | 8 | YYYY-MM-DD HH:MM:SS | 1000-01-01 00:00:00 | 9999-12-31 23:59:59 |
TIMESTAMP | 日期时间 | 4 | YYYY-MM-DD HH:MM:SS | 1970-01-01 00:00:00 UTC | 2038-01-19 03:14:07UTC |
可以看到,不同数据类型表示的时间内容不同、取值范围不同,而且占用的字节数也不一样,你要根据 实际需要灵活选取。
为什么时间类型 TIME 的取值范围不是 -23:59:59~23:59:59 呢?原因是 MySQL 设计的 TIME 类型,不光表 示一天之内的时间,而且可以用来表示一个时间间隔,这个时间间隔可以超过 24 小时。
MySQL中,文本字符串总体上分为 CHAR 、 VARCHAR 、 TINYTEXT 、 TEXT 、 MEDIUMTEXT 、 LONGTEXT 、 ENUM 、 SET 等类型。
ENUM类型也叫作枚举类型,ENUM类型的取值范围需要在定义字段时进行指定。设置字段值时,ENUM 类型只允许从成员中选取单个值,不能一次选取多个值。 其所需要的存储空间由定义ENUM类型时指定的成员个数决定。
文本字符串类型 | 长度 | 长度范围 | 占用的存储空间 |
---|---|---|---|
ENUM | L | 1 <= L <= 65535 | 1或2个字节 |
当SET类型包含的成员个数不同时,其所占用的存储空间也是不同的,具体如下:
成员个数范围(L表示实际成员个数) | 占用的存储空间 |
---|---|
1 <= L <= 8 | 1个字节 |
9 <= L <= 16 | 2个字节 |
17 <= L <= 24 | 3个字节 |
25 <= L <= 32 | 4个字节 |
33 <= L <= 64 | 8个字节 |
SET类型在存储数据时成员个数越多,其占用的存储空间越大。注意:SET类型在选取成员时,可以一次 选择多个成员,这一点与ENUM类型不同。
在定义数据类型时,如果确定是 整数 ,就用 INT ; 如果是 小数 ,一定用定点数类型 DECIMAL(M,D) ; 如果是日期与时间,就用 DATETIME 。 这样做的好处是,首先确保你的系统不会因为数据类型定义出错。不过,凡事都是有两面的,可靠性 好,并不意味着高效。比如,TEXT 虽然使用方便,但是效率不如 CHAR(M) 和 VARCHAR(M)。
阿里巴巴《Java开发手册》之MySQL数据库:
任何字段如果为非负数,必须是 UNSIGNED
【 强制 】小数类型为 DECIMAL,禁止使用 FLOAT 和 DOUBLE。
说明:在存储的时候,FLOAT 和 DOUBLE 都存在精度损失的问题,很可能在比较值的时候,得到不正确的结果。如果存储的数据范围超过 DECIMAL 的范围,建议将数据拆成整数和小数并分开存储。
【 强制 】如果存储的字符串长度几乎相等,使用 CHAR 定长字符串类型。
【 强制 】VARCHAR 是可变长字符串,不预先分配存储空间,长度不要超过 5000。如果存储长度大于此值,定义字段类型为 TEXT,独立出来一张表,用主键来对应,避免影响其它字段索引效率。
注意: MySQL不支持check约束,但可以使用check约束,而没有任何效果
CREATE TABLE时添加约束
ALTER TABLE时增加约束、删除约束
#information_schema数据库名(系统库)
#table_constraints表名称(专门存储各个表的约束)
SELECT * FROM information_schema.table_constraints
WHERE table_name = '表名称';
限定某个字段/ 某列的值不允许为空
NOT NULL
1. 建表时
CREATE TABLE 表名称(
字段名 数据类型,
字段名 数据类型 NOT NULL,
字段名 数据类型 NOT NULL
);
2. 建表后
alter table 表名称 modify 字段名 数据类型 not null;
alter table 表名称 modify 字段名 数据类型 NULL;#去掉not null,相当于修改某个非注解字段,该字段允许为空
或
alter table 表名称 modify 字段名 数据类型;#去掉not null,相当于修改某个非注解字段,该字段允许为空
用来限制某个字段/某列的值不能重复。
UNIQUE
1. 建表时
create table 表名称(
字段名 数据类型,
字段名 数据类型 unique,
字段名 数据类型 unique key,
字段名 数据类型
);
create table 表名称(
字段名 数据类型,
字段名 数据类型,
字段名 数据类型,
[constraint 约束名] unique key(字段名)
);
举例:
CREATE TABLE USER(
id INT NOT NULL,
NAME VARCHAR(25),
PASSWORD VARCHAR(16),
-- 使用表级约束语法
CONSTRAINT uk_name_pwd UNIQUE(NAME,PASSWORD)
);
表示用户名和密码组合不能重复
2. 建表后指定唯一键约束
#字段列表中如果是一个字段,表示该列的值唯一。如果是两个或更多个字段,那么复合唯一,即多个字段的组合是唯
一的
#方式1:
alter table 表名称 add unique key(字段列表);
#方式2:
alter table 表名称 modify 字段名 字段类型 unique;
create table 表名称(
字段名 数据类型,
字段名 数据类型,
字段名 数据类型,
unique key(字段列表) #字段列表中写的是多个字段名,多个字段名用逗号分隔,表示那么是复合唯一,即多
个字段的组合是唯一的
);
SELECT * FROM information_schema.table_constraints WHERE table_name = '表名'; #查看都有哪些约束
ALTER TABLE USER
DROP INDEX uk_name_pwd;
注意:可以通过 show index from 表名称; #查看表的索引
用来唯一标识表中的一行记录。
primary key
主键约束相当于唯一约束+非空约束的组合,主键约束列不允许重复,也不允许出现空值。
1. 建表时指定主键约束
create table 表名称(
字段名 数据类型 primary key, #列级模式
字段名 数据类型,
字段名 数据类型
);
create table 表名称(
字段名 数据类型,
字段名 数据类型,
字段名 数据类型,
[constraint 约束名] primary key(字段名) #表级模式
);
2. 建表后增加主键约束
ALTER TABLE 表名称 ADD PRIMARY KEY(字段列表); #字段列表可以是一个字段,也可以是多个字段,如果是多个字段的话,是复合主键
create table 表名称(
字段名 数据类型,
字段名 数据类型,
字段名 数据类型,
primary key(字段名1,字段名2) #表示字段1和字段2的组合是唯一的,也可以有更多个字段
);
alter table 表名称 drop primary key
说明:删除主键约束,不需要指定主键名,因为一个表只有一个主键,删除主键约束后,非空还存在。
某个字段的值自增
auto_increment
(1)一个表最多只能有一个自增长列
(2)当需要产生唯一标识符或顺序值时,可设置自增长
(3)自增长列约束的列必须是键列(主键列,唯一键列)
(4)自增约束的列的数据类型必须是整数类型
(5)如果自增列指定了 0 和 null,会在当前最大值的基础上自增;如果自增列手动指定了具体值,直接赋值为具体值。
1. 建表时
create table 表名称(
字段名 数据类型 primary key auto_increment,
字段名 数据类型 unique key not null,
字段名 数据类型 unique key,
字段名 数据类型 not null default 默认值,
);
create table 表名称(
字段名 数据类型 default 默认值 ,
字段名 数据类型 unique key auto_increment,
字段名 数据类型 not null default 默认值,
primary key(字段名)
);
2. 建表后
alter table 表名称 modify 字段名 数据类型 auto_increment;
#alter table 表名称 modify 字段名 数据类型 auto_increment;#给这个字段增加自增约束
alter table 表名称 modify 字段名 数据类型; #去掉auto_increment相当于删除
在MySQL 8.0之前,自增主键AUTO_INCREMENT的值如果大于max(primary key)+1,在MySQL重启后,会重置AUTO_INCREMENT=max(primary key)+1,这种现象在某些情况下会导致业务主键冲突或者其他难以发现的问题。 下面通过案例来对比不同的版本中自增变量是否持久化。 在MySQL 5.7版本中,测试步骤如 下: 创建的数据表中包含自增主键的id字段,语句如下:
CREATE TABLE test1(
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT
);
在MySQL 5.7系统中,对于自增主键的分配规则,是由InnoDB数据字典 内部一个 计数器 来决定的,而该计数器只在 内存中维护 ,并不会持久化到磁盘中。当数据库重启时,该 计数器会被初始化。
在MySQL 8.0将自增主键的计数器持久化到 重做日志 中。每次计数器发生改变,都会将其写入重做日志 中。如果数据库重启,InnoDB会根据重做日志中的信息来初始化计数器的内存值。
限定某个表的某个字段的引用完整性。
FOREIGN KEY
主表(父表):被引用的表,被参考的表
从表(子表):引用别人的表,参考别人的表
(1)从表的外键列,必须引用/参考主表的主键或唯一约束的列为什么?因为被依赖/被参考的值必须是唯一的
(2)在创建外键约束时,如果不给外键约束命名,默认名不是列名,而是自动产生一个外键名(例如 student_ibfk_1;),也可以指定外键约束名。
(3)创建(CREATE)表时就指定外键约束的话,先创建主表,再创建从表
(4)删表时,先删从表(或先删除外键约束),再删除主表
(5)当主表的记录被从表参照时,主表的记录将不允许删除,如果要删除数据,需要先删除从表中依赖该记录的数据,然后才可以删除主表的数据
(6)在“从表”中指定外键约束,并且一个表可以建立多个外键约束
(7)从表的外键列与主表被参照的列名字可以不相同,但是数据类型必须一样,逻辑意义一致。如果类型不一样,创建子表时,就会出现错误“ERROR 1005 (HY000): Can’t create table’database.tablename’(errno: 150)”。 例如:都是表示部门编号,都是int类型。
(8)当创建外键约束时,系统默认会在所在的列上建立对应的普通索引。但是索引名是外键的约束名。(根据外键查询效率很高)
(9)删除外键约束后,必须手动删除对应的索引
1. 建表时
create table 主表名称(
字段1 数据类型 primary key,
字段2 数据类型
);
create table 从表名称(
字段1 数据类型 primary key,
字段2 数据类型,
[CONSTRAINT <外键约束名称>] FOREIGN KEY(从表的某个字段) references 主表名(被参考字段)
);
#(从表的某个字段)的数据类型必须与主表名(被参考字段)的数据类型一致,逻辑意义也一样
#(从表的某个字段)的字段名可以与主表名(被参考字段)的字段名一样,也可以不一样
-- FOREIGN KEY: 在表级指定子表中的列
-- REFERENCES: 标示在父表中的列
create table dept( #主表
did int primary key, #部门编号
dname varchar(50) #部门名称
);
create table emp(#从表
eid int primary key, #员工编号
ename varchar(5), #员工姓名
deptid int, #员工所在的部门
foreign key (deptid) references dept(did) #在从表中指定外键约束
#emp表的deptid和和dept表的did的数据类型一致,意义都是表示部门的编号
);
说明:
(1)主表dept必须先创建成功,然后才能创建emp表,指定外键成功。
(2)删除表时,先删除从表emp,再删除主表dept
2. 建表后
一般情况下,表与表的关联都是提前设计好了的,因此,会在创建表的时候就把外键约束定义好。不 过,如果需要修改表的设计(比如添加新的字段,增加新的关联关系),但没有预先定义外键约束,那 么,就要用修改表的方式来补充定义。
格式:
ALTER TABLE 从表名 ADD [CONSTRAINT 约束名] FOREIGN KEY (从表的字段) REFERENCES 主表名(被引用字段) [on update xx][on delete xx];
举例:
ALTER TABLE emp1
ADD [CONSTRAINT emp_dept_id_fk] FOREIGN KEY(dept_id) REFERENCES dept(dept_id);
Cascade方式
:在父表上update/delete记录时,同步update/delete掉子表的匹配记录Set null方式
:在父表上update/delete记录时,将子表上匹配记录的列设为null,但是要注意子 表的外键列不能为not nullNo action方式
:如果子表中有匹配的记录,则不允许对父表对应候选键进行update/delete操作Restrict方式
:同no action, 都是立即检查外键约束Set default方式
(在可视化工具SQLyog中可能显示空白):父表有变更时,子表将外键列设置 成一个默认的值,但Innodb不能识别x如果没有指定等级,就相当于Restrict方式。 对于外键约束,最好是采用: ON UPDATE CASCADE ON DELETE RESTRICT 的方式。
流程如下:
(1)第一步先查看约束名和删除外键约束
SELECT * FROM information_schema.table_constraints WHERE table_name = '表名称'; #查看某个表的约束名
ALTER TABLE 从表名 DROP FOREIGN KEY 外键约束名;
(2)第二步查看索引名和删除索引。(注意,只能手动删除)
SHOW INDEX FROM 表名称; #查看某个表的索引名
ALTER TABLE 从表名 DROP INDEX 索引名;
问题1:如果两个表之间有关系(一对一、一对多),比如:员工表和部门表(一对多),它们之间是否 一定要建外键约束?
答:不是的
问题2:建和不建外键约束有什么区别?
答:建外键约束,你的操作(创建表、删除表、添加、修改、删除)会受到限制,从语法层面受到限 制。例如:在员工表中不可能添加一个员工信息,它的部门的值在部门表中找不到。
不建外键约束,你的操作(创建表、删除表、添加、修改、删除)不受限制,要保证数据的 引用完整 性 ,只能依靠程序员的自觉 ,或者是 在Java程序中进行限定 。例如:在员工表中,可以添加一个员工的 信息,它的部门指定为一个完全不存在的部门。
问题3:那么建和不建外键约束和查询有没有关系?
答:没有
在 MySQL 里,外键约束是有成本的,需要消耗系统资源。对于大并发的 SQL 操作,有可能会不适合。比如大型网站的中央数据库,可能会因为外键约束的系统开销而变得非常慢 。所以, MySQL 允许你不使用系统自带的外键约束,在 应用层面 完成检查数据一致性的逻辑。也就是说,即使你不 用外键约束,也要想办法通过应用层面的附加逻辑,来实现外键约束的功能,确保数据的一致性。
【 强制 】不得使用外键与级联,一切外键概念必须在应用层解决。
说明:(概念解释)学生表中的 student_id 是主键,那么成绩表中的 student_id 则为外键。如果更新学 生表中的 student_id,同时触发成绩表中的 student_id 更新,即为级联更新。外键与级联更新适用于 单 机低并发 ,不适合 分布式 、 高并发集群 ;级联更新是强阻塞,存在数据库 更新风暴 的风险;外键影响 数据库的 插入速度 。
检查某个字段的值是否符号xx要求,一般指的是值的范围
CHECK
MySQL5.7 可以使用check约束,但check约束对数据验证没有任何作用。添加数据时,没有任何错误或警告
但是MySQL 8.0中可以使用check约束了。
create table employee(
eid int primary key,
ename varchar(5),
gender char check ('男' or '女')
);
给某个字段/某列指定默认值,一旦设置默认值,在插入数据时,如果此字段没有显式赋值,则赋值为默认值。
DEFAULT
1. 建表时
create table 表名称(
字段名 数据类型 primary key,
字段名 数据类型 unique key not null,
字段名 数据类型 unique key,
字段名 数据类型 not null default 默认值,
);
2. 建表后
alter table 表名称 modify 字段名 数据类型 default 默认值;
#如果这个字段原来有非空约束,你还保留非空约束,那么在加默认值约束时,还得保留非空约束,否则非空约束就被删除了
#同理,在给某个字段加非空约束也一样,如果这个字段原来有默认值约束,你想保留,也要在modify语句中保留默认值约束,否则就删除了
alter table 表名称 modify 字段名 数据类型 default 默认值 not null;
删除默认值
alter table 表名称 modify 字段名 数据类型; #删除默认值约束,也不保留非空约束
alter table 表名称 modify 字段名 数据类型 not null; #删除默认值约束,保留非空约束
面试1、为什么建表时,加 not null default ‘’ 或 default 0
答:不想让表中出现null值。
面试2、为什么不想要 null 的值
答:
(1)不好比较。null是一种特殊值,比较时只能用专门的is null 和 is not null来比较。碰到运算符,通 常返回null。
(2)效率不高。影响提高索引效果。因此,我们往往在建表时 not null default ‘’ 或 default 0
面试3、带AUTO_INCREMENT约束的字段值是从1开始的吗?
在MySQL中,默认AUTO_INCREMENT的初始 值是1,每新增一条记录,字段值自动加1。设置自增属性(AUTO_INCREMENT)的时候,还可以指定第 一条插入记录的自增字段的值,这样新插入的记录的自增字段值从初始值开始递增,如在表中插入第一 条记录,同时指定id值为5,则以后插入的记录的id值就会从6开始往上增加。添加主键约束时,往往需要 设置字段自动增加属性。
面试4、并不是每个表都可以任意选择存储引擎?
外键约束(FOREIGN KEY)不能跨引擎使用。
MySQL支持多种存储引擎,每一个表都可以指定一个不同的存储引擎,需要注意的是:外键约束是用来 保证数据的参照完整性的,如果表之间需要关联外键,却指定了不同的存储引擎,那么这些表之间是不 能创建外键约束的。所以说,存储引擎的选择也不完全是随意的。
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。
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
视图,是向用户提供基表数据的另一种表现形式。通常情况下,小型项目的数据库可以不使用视 图,但是在大型项目中,以及数据表比较复杂的情况下,视图的价值就凸显出来了,它可以帮助我 们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。
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]
CREATE VIEW 视图名称
AS 查询语句
举例:
# 方式一:
CREATE VIEW empvu80
AS
SELECT employee_id, last_name, salary
FROM employees
WHERE department_id = 80;
# 方式二:
CREATE VIEW empsalary8000(emp_id, NAME, monthly_sal) # 小括号内字段个数与SELECT中字段个数相同
AS
SELECT employee_id, last_name, salary
FROM employees
WHERE salary > 8000;
查询视图:
SELECT *
FROM salvu80;
举例:
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;
常需要输出某个格式的内容,比如我们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;
当我们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;
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;
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。
举例:UPDATE操作
UPDATE emp_tel SET tel = '13789091234' WHERE ename = '孙洪亮';
举例:DELETE操作
DELETE FROM emp_tel WHERE ename = '孙洪亮';
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:
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。
方式1:使用CREATE OR REPLACE VIEW 子句修改视图
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
修改视图的语法是:
ALTER VIEW 视图名称
AS
查询语句
DROP VIEW IF EXISTS 视图名称;
DROP VIEW empvu80;
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,我们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。
如果我们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,我们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。
实际项目中,如果视图过多,会导致数据库维护成本的问题。
所以,在创建视图的时候,你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。
MySQL从5.0版本开始支持存储过程和函数。存储过程和函数能够将复杂的SQL逻辑封装在一起,应用程 序无须关注存储过程和函数内部复杂的SQL逻辑,而只需要简单地调用存储过程和函数即可。
含义: 存储过程的英文是 Stored Procedure 。它的思想很简单,就是一组经过 预先编译的 SQL 语句 的封装。
执行过程:存储过程预先存储在 MySQL 服务器上,需要执行的时候,客户端只需要向服务器端发出调用存储过程的命令,服务器端就可以把预先存储好的这一系列 SQL 语句全部执行。
好处:
和视图、函数的对比:
它和视图有着同样的优点,清晰、安全,还可以减少网络传输量。不过它和视图不同,视图是虚拟表 ,通常不对底层数据表直接操作,而存储过程是程序化的 SQL,可以 直接操作底层数据表 ,相比于面向集合的操作方式,能够实现一些更复杂的数据处理。
一旦存储过程被创建出来,使用它就像使用函数一样简单,我们直接通过调用存储过程名即可。相较于函数,存储过程是 没有返回值 的。
存储过程的参数类型可以是IN、OUT和INOUT。根据这点分类如下:
1、没有参数(无参数无返回)
2、仅仅带 IN 类型(有参数无返回)
3、仅仅带 OUT 类型(无参数有返回)
4、既带 IN 又带 OUT(有参数有返回)
5、带 INOUT(有参数有返回)
注意:IN、OUT、INOUT 都可以在一个存储过程中带多个。
语法:
CREATE PROCEDURE 存储过程名(IN|OUT|INOUT 参数名 参数类型,...)
[characteristics ...]
BEGIN
存储过程体
END
说明:
1、参数前面的符号的意思
IN :当前参数为输入参数,也就是表示入参;
存储过程只是读取这个参数的值。如果没有定义参数种类, 默认就是 IN ,表示输入参数。
OUT :当前参数为输出参数,也就是表示出参;
执行完成之后,调用这个存储过程的客户端或者应用程序就可以读取这个参数返回的值了。
INOUT :当前参数既可以为输入参数,也可以为输出参数。
2、形参类型可以是 MySQL数据库中的任意类型。
3、characteristics 表示创建存储过程时指定的对存储过程的约束条件,其取值信息如下:
LANGUAGE SQL
| [NOT] DETERMINISTIC
| { CONTAINS SQL | NO SQL | READS SQL DATA | MODIFIES SQL DATA }
| SQL SECURITY { DEFINER | INVOKER }
| COMMENT 'string'
LANGUAGE SQL :说明存储过程执行体是由SQL语句组成的,当前系统支持的语言为SQL。
[NOT] DETERMINISTIC :指明存储过程执行的结果是否确定。DETERMINISTIC表示结果是确定 的。每次执行存储过程时,相同的输入会得到相同的输出。NOT DETERMINISTIC表示结果是不确定 的,相同的输入可能得到不同的输出。如果没有指定任意一个值,默认为NOT DETERMINISTIC。
{ CONTAINS SQL | NO SQL | READS SQL DATA | MODIFIES SQL DATA } :指明子程序使 用SQL语句的限制。
SQL SECURITY { DEFINER | INVOKER } :执行当前存储过程的权限,即指明哪些用户能够执行当前存储过程。
COMMENT ‘string’ :注释信息,可以用来描述存储过程。
4、存储过程体中可以有多条 SQL 语句,如果仅仅一条SQL 语句,则可以省略 BEGIN 和 END
1. BEGIN…END:BEGIN…END 中间包含了多个语句,每个语句都以(;)号为结束符。
2. DECLARE:DECLARE 用来声明变量,使用的位置在于 BEGIN…END 语句中间,而且需要在其他语句使用之前进
行变量的声明。
3. SET:赋值语句,用于对变量进行赋值。
4. SELECT… INTO:把从数据表中查询的结果存放到变量中,也就是为变量赋值。
5、需要设置新的结束标记
DELIMITER 新的结束标记
因为MySQL默认的语句结束符号为分号‘;’。为了避免与存储过程中SQL语句结束符相冲突,需要使用 DELIMITER改变存储过程的结束符。
比如:“DELIMITER //”语句的作用是将MySQL的结束符设置为//,并以“END //”结束存储过程。存储过程定 义完毕之后再使用“DELIMITER ;”恢复默认结束符。DELIMITER也可以指定其他符号作为结束符。
当使用DELIMITER命令时,应该避免使用反斜杠(‘\’)字符,因为反斜线是MySQL的转义字符。
示例:
DELIMITER $
CREATE PROCEDURE 存储过程名(IN|OUT|INOUT 参数名 参数类型,...)
[characteristics ...]
BEGIN
sql语句1;
sql语句2;
END $
举例1:创建存储过程select_all_data(),查看 emps 表的所有数据
DELIMITER $
CREATE PROCEDURE select_all_data()
BEGIN
SELECT * FROM emps;
END $
DELIMITER ;
举例2:创建存储过程avg_employee_salary(),返回所有员工的平均工资
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE avg_employee_salary ()
BEGIN
SELECT AVG(salary) AS avg_salary FROM emps;
END //
DELIMITER ;
存储过程有多种调用方法。存储过程必须使用CALL语句调用,并且存储过程和数据库相关,如果要执行其他数据库中的存储过程,需要指定数据库名称,例如CALL dbname.procname。
CALL 存储过程名(实参列表)
格式:
1、调用in模式的参数:
CALL sp1('值');
2、调用out模式的参数:
SET @name;
CALL sp1(@name);
SELECT @name;
3、调用inout模式的参数:
SET @name=值;
CALL sp1(@name);
SELECT @name;
举例1:
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE CountProc(IN sid INT,OUT num INT)
BEGIN
SELECT COUNT(*) INTO num FROM fruits
WHERE s_id = sid;
END //
DELIMITER ;
调用存储过程:
CALL CountProc (101, @num);
查看返回结果:
SELECT @num;
**举例2:**创建存储过程,实现累加运算,计算 1+2+…+n 等于多少。具体的代码如下:
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE `add_num`(IN n INT)
BEGIN
DECLARE i INT;
DECLARE sum INT;
SET i = 1;
SET sum = 0;
WHILE i <= n DO
SET sum = sum + i;
SET i = i +1;
END WHILE;
SELECT sum;
END //
DELIMITER ;
直接使用 CALL add_num(50); 即可。这里我传入的参数为 50,也就是统计 1+2+…+50 的积累之和。
在 MySQL 中,存储过程不像普通的编程语言(比如 VC++、Java 等)那样有专门的集成开发环境。因 此,你可以通过 SELECT 语句,把程序执行的中间结果查询出来,来调试一个 SQL 语句的正确性。调试 成功之后,把 SELECT 语句后移到下一个 SQL 语句之后,再调试下一个 SQL 语句。这样 逐步推进 ,就可以完成对存储过程中所有操作的调试了。当然,你也可以把存储过程中的 SQL 语句复制出来,逐段单独 调试。
学过的函数:LENGTH、SUBSTR、CONCAT等
语法格式:
CREATE FUNCTION 函数名(参数名 参数类型,...)
RETURNS 返回值类型
[characteristics ...]
BEGIN
函数体 #函数体中肯定有 RETURN 语句
END
说明:
1、参数列表:指定参数为IN、OUT或INOUT只对PROCEDURE是合法的,FUNCTION中总是默认为IN参数。
2、RETURNS type 语句表示函数返回数据的类型; RETURNS子句只能对FUNCTION做指定,对函数而言这是 强制 的。它用来指定函数的返回类型,而且函 数体必须包含一个 RETURN value 语句。
3、characteristic 创建函数时指定的对函数的约束。取值与创建存储过程时相同,这里不再赘述。
4、函数体也可以用BEGIN…END来表示SQL代码的开始和结束。如果函数体只有一条语句,也可以省略 BEGIN…END。
在MySQL中,存储函数的使用方法与MySQL内部函数的使用方法是一样的。换言之,用户自己定义的存储函数与MySQL内部函数是一个性质的。区别在于,存储函数是 用户自己定义 的,而内部函数是MySQL 的 开发者定义 的。
SELECT 函数名(实参列表)
举例1:
创建存储函数,名称为email_by_name(),参数定义为空,该函数查询Abel的email,并返回,数据类型为字符串型。
DELIMITER //
CREATE FUNCTION email_by_name()
RETURNS VARCHAR(25)
DETERMINISTIC
CONTAINS SQL
BEGIN
RETURN (SELECT email FROM employees WHERE last_name = 'Abel');
END //
DELIMITER ;
调用:
SELECT email_by_name();
举例2:
创建存储函数,名称为email_by_id(),参数传入emp_id,该函数查询emp_id的email,并返回,数据类型 为字符串型。
DELIMITER //
CREATE FUNCTION email_by_id(emp_id INT)
RETURNS VARCHAR(25)
DETERMINISTIC
CONTAINS SQL
BEGIN
RETURN (SELECT email FROM employees WHERE employee_id = emp_id);
END //
DELIMITER ;
调用:
SET @emp_id = 102;
SELECT email_by_id(@emp_id);
注意:
若在创建存储函数中报错“ you might want to use the less safe log_bin_trust_function_creators variable ”,有两种处理方法:
方式1:
加上必要的函数特性“[NOT] DETERMINISTIC”和“{CONTAINS SQL | NO SQL | READS SQL DATA | MODIFIES SQL DATA}”
方式2:
SET GLOBAL log_bin_trust_function_creators = 1;
关键字 | 调用语法 | 返回值 | 应用场景 | |
---|---|---|---|---|
存储过程 | PROCEDURE | CALL 存储过程() | 理解为有0个或多个 | 一般用于更新 |
存储函数 | FUNCTION | SELECT 函数 () | 只能是一个 | 一般用于查询结果为一个值并返回时 |
此外,存储函数可以放在查询语句中使用,存储过程不行。反之,存储过程的功能更加强大,包括能够 执行对表的操作(比如创建表,删除表等)和事务操作,这些功能是存储函数不具备的。
创建完之后,怎么知道我们创建的存储过程、存储函数是否成功了呢?
MySQL存储了存储过程和函数的状态信息,用户可以使用SHOW STATUS语句或SHOW CREATE语句来查 看,也可直接从系统的information_schema数据库中查询。这里介绍3种方法。
SHOW CREATE {PROCEDURE | FUNCTION} 存储过程名或函数名
SHOW {PROCEDURE | FUNCTION} STATUS [LIKE 'pattern']
MySQL中存储过程和函数的信息存储在information_schema数据库下的Routines表中。可以通过查询该表的记录来查询存储过程和函数的信息。其基本语法形式如下:
SELECT * FROM information_schema.Routines
WHERE ROUTINE_NAME='存储过程或函数的名' [AND ROUTINE_TYPE = {'PROCEDURE|FUNCTION'}];
说明:如果在MySQL数据库中存在存储过程和函数名称相同的情况,最好指定ROUTINE_TYPE查询条件来 指明查询的是存储过程还是函数。
修改存储过程或函数,不影响存储过程或函数功能,只是修改相关特性。使用ALTER语句实现。
ALTER {PROCEDURE | FUNCTION} 存储过程或函数的名 [characteristic ...]
其中,characteristic指定存储过程或函数的特性,其取值信息与创建存储过程、函数时的取值信息略有不同。
{ CONTAINS SQL | NO SQL | READS SQL DATA | MODIFIES SQL DATA }
| SQL SECURITY { DEFINER | INVOKER }
| COMMENT 'string'
CONTAINS SQL ,表示子程序包含SQL语句,但不包含读或写数据的语句。
NO SQL ,表示子程序中不包含SQL语句。
READS SQL DATA ,表示子程序中包含读数据的语句。
MODIFIES SQL DATA ,表示子程序中包含写数据的语句。
SQL SECURITY { DEFINER | INVOKER } ,指明谁有权限来执行。
COMMENT ‘string’ ,表示注释信息。
修改存储过程使用ALTER PROCEDURE语句,修改存储函数使用ALTER FUNCTION语句。但是,这两 个语句的结构是一样的,语句中的所有参数也是一样的。
删除存储过程和函数,可以使用DROP语句,其语法结构如下:
DROP {PROCEDURE | FUNCTION} [IF EXISTS] 存储过程或函数的名
1、存储过程可以一次编译多次使用。存储过程只在创建时进行编译,之后的使用都不需要重新编译, 这就提升了 SQL 的执行效率。
2、可以减少开发工作量。将代码 封装 成模块,实际上是编程的核心思想之一,这样可以把复杂的问题 拆解成不同的模块,然后模块之间可以 重复使用 ,在减少开发工作量的同时,还能保证代码的结构清 晰。
3、存储过程的安全性强。我们在设定存储过程的时候可以 设置对用户的使用权限 ,这样就和视图一样具 有较强的安全性。
4、可以减少网络传输量。因为代码封装到存储过程中,每次使用只需要调用存储过程即可,这样就减 少了网络传输量。
5、良好的封装性。在进行相对复杂的数据库操作时,原本需要使用一条一条的 SQL 语句,可能要连接 多次数据库才能完成的操作,现在变成了一次存储过程,只需要 连接一次即可 。
阿里开发规范 【强制】禁止使用存储过程,存储过程难以调试和扩展,更没有移植性。
1、可移植性差。存储过程不能跨数据库移植,比如在 MySQL、Oracle 和 SQL Server 里编写的存储过 程,在换成其他数据库时都需要重新编写。
2、调试困难。只有少数 DBMS 支持存储过程的调试。对于复杂的存储过程来说,开发和维护都不容 易。虽然也有一些第三方工具可以对存储过程进行调试,但要收费。
3、存储过程的版本管理很困难。比如数据表索引发生变化了,可能会导致存储过程失效。我们在开发 软件的时候往往需要进行版本管理,但是存储过程本身没有版本控制,版本迭代更新的时候很麻烦。
4、它不适合高并发的场景。高并发的场景需要减少数据库的压力,有时数据库会采用分库分表的方式,而且对可扩展性要求很高,在这种情况下,存储过程会变得难以维护, 增加数据库的压力 ,显然就不适用了。
存储过程既方便,又有局限性。尽管不同的公司对存储过程的态度不一,但是对于我们开发人员来说, 不论怎样,掌握存储过程都是必备的技能之一。
在MySQL数据库的存储过程和函数中,可以使用变量来存储查询或计算的中间结果数据,或者输出最终的结果数据。
在MySQL数据库的存储过程和函数中,可以使用变量来存储查询或计算的中间结果数据,或者输出最终 的结果数据。
在 MySQL 数据库中,变量分为 系统变量 以及 用户自定义变量 。
系统变量分类
变量由系统定义,不是用户定义,属于 服务器 层面。启动MySQL服务,生成MySQL服务实例期间, MySQL将为MySQL服务器内存中的系统变量赋值,这些系统变量定义了当前MySQL服务实例的属性、特 征。这些系统变量的值要么是 编译MySQL时参数 的默认值,要么是 配置文件 (例如my.ini等)中的参数 值。大家可以通过点我 查看MySQL文档的系统变量。
系统变量分为全局系统变量(需要添加 global 关键字)以及会话系统变量(需要添加 session 关键字),有时也把全局系统变量简称为全局变量,有时也把会话系统变量称为local变量。如果不写,默认会话级别。静态变量(在 MySQL 服务实例运行期间它们的值不能使用 set 动态修改)属于特殊的全局系统变量。
每一个MySQL客户机成功连接MySQL服务器后,都会产生与之对应的会话。会话期间,MySQL服务实例会在MySQL服务器内存中生成与该会话对应的会话系统变量,这些会话系统变量的初始值是全局系统变量值的复制。如下图:
在MySQL中有些系统变量只能是全局的,例如 max_connections 用于限制服务器的最大连接数;有些系 统变量作用域既可以是全局又可以是会话,例如 character_set_client 用于设置客户端的字符集;有些系 统变量的作用域只能是当前会话,例如 pseudo_thread_id 用于标记当前会话的 MySQL 连接 ID。
查看系统变量
#查看所有全局变量
SHOW GLOBAL VARIABLES;
#查看所有会话变量
SHOW SESSION VARIABLES;
或
SHOW VARIABLES;
#查看满足条件的部分系统变量。
SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE '%标识符%';
#查看满足条件的部分会话变量
SHOW SESSION VARIABLES LIKE '%标识符%';
查看指定系统变量
作为 MySQL 编码规范,MySQL 中的系统变量以 两个“@” 开头,其中“@@global”仅用于标记全局系统变量,“@@session”仅用于标记会话系统变量。“@@”首先标记会话系统变量,如果会话系统变量不存在, 则标记全局系统变量。
#查看指定的系统变量的值
SELECT @@global.变量名;
#查看指定的会话变量的值
SELECT @@session.变量名;
#或者
SELECT @@变量名;
修改系统变量的值
有些时候,数据库管理员需要修改系统变量的默认值,以便修改当前会话或者MySQL服务实例的属性、 特征。具体方法:
方式1:修改MySQL 配置文件 ,继而修改MySQL系统变量的值(该方法需要重启MySQL服务)
方式2:在MySQL服务运行期间,使用“set”命令重新设置系统变量的值
#为某个系统变量赋值
#方式1:
SET @@global.变量名=变量值;
#方式2:
SET GLOBAL 变量名=变量值;
#为某个会话变量赋值
#方式1:
SET @@session.变量名=变量值;
#方式2:
SET SESSION 变量名=变量值;
用户变量分类
用户变量是用户自己定义的,作为 MySQL 编码规范,MySQL 中的用户变量以一个“@” 开头。根据作用范围不同,又分为 会话用户变量 和 局部变量 。
会话用户变量
#方式1:“=”或“:=”
SET @用户变量 = 值;
SET @用户变量 := 值;
#方式2:“:=” 或 INTO关键字
SELECT @用户变量 := 表达式 [FROM 等子句];
SELECT 表达式 INTO @用户变量 [FROM 等子句];
SELECT @用户变量
局部变量
定义:可以使用 DECLARE 语句定义一个局部变量
作用域:仅仅在定义它的 BEGIN … END 中有效
位置:只能放在 BEGIN … END 中,而且只能放在第一句
BEGIN
#声明局部变量
DECLARE 变量名1 变量数据类型 [DEFAULT 变量默认值];
DECLARE 变量名2,变量名3,... 变量数据类型 [DEFAULT 变量默认值];
#为局部变量赋值
SET 变量名1 = 值;
SELECT 值 INTO 变量名2 [FROM 子句];
#查看局部变量的值
SELECT 变量1,变量2,变量3;
END
DECLARE 变量名 类型 [default 值]; # 如果没有DEFAULT子句,初始值为NULL
方式1:一般用于赋简单的值
SET 变量名=值;
SET 变量名:=值;
方式2:一般用于赋表中的字段值
SELECT 字段名或表达式 INTO 变量名 FROM 表;
SELECT 局部变量名;
举例1:声明局部变量,并分别赋值为employees表中employee_id为102的last_name和salary
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE set_value()
BEGIN
DECLARE emp_name VARCHAR(25);
DECLARE sal DOUBLE(10,2);
SELECT last_name, salary INTO emp_name,sal
FROM employees
WHERE employee_id = 102;
SELECT emp_name, sal;
END //
DELIMITER ;
举例2:声明两个变量,求和并打印 (分别使用会话用户变量、局部变量的方式实现)
#方式1:使用用户变量
SET @m=1;
SET @n=1;
SET @sum=@m+@n;
SELECT @sum;
#方式2:使用局部变量
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE add_value()
BEGIN
#局部变量
DECLARE m INT DEFAULT 1;
DECLARE n INT DEFAULT 3;
DECLARE SUM INT;
SET SUM = m+n;
SELECT SUM;
END //
DELIMITER ;
对比会话用户变量与局部变量
作用域 | 定义位置 | 语法 | |
---|---|---|---|
会话用户变量 | 当前会话 | 会话的任何地方 | 加@符号,不用指定类型 |
局部变量 | 定义它的BEGIN END中 | BEGIN END的第一句话 | 一般不用加@,需要指定类型 |
定义条件 是事先定义程序执行过程中可能遇到的问题, 处理程序 定义了在遇到问题时应当采取的处理方式,并且保证存储过程或函数在遇到警告或错误时能继续执行。这样可以增强存储程序处理问题的能力,避免程序异常停止运行。
说明:定义条件和处理程序在存储过程、存储函数中都是支持的。
案例分析:创建一个名称为“UpdateDataNoCondition”的存储过程。代码如下:
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE UpdateDataNoCondition()
BEGIN
SET @x = 1;
UPDATE employees SET email = NULL WHERE last_name = 'Abel';
SET @x = 2;
UPDATE employees SET email = 'aabbel' WHERE last_name = 'Abel';
SET @x = 3;
END //
DELIMITER ;
调用存储过程:
mysql> CALL UpdateDataNoCondition();
ERROR 1048 (23000): Column 'email' cannot be null
mysql> SELECT @x;
+------+
| @x |
+------+
| 1 |
+------+
1 row in set (0.00 sec)
可以看到,此时@x变量的值为1。结合创建存储过程的SQL语句代码可以得出:在存储过程中未定义条件 和处理程序,且当存储过程中执行的SQL语句报错时,MySQL数据库会抛出错误,并退出当前SQL逻辑, 不再向下继续执行。
定义条件就是给MySQL中的错误码命名,这有助于存储的程序代码更清晰。它将一个 错误名字 和 指定的 错误条件 关联起来。这个名字可以随后被用在定义处理程序的 DECLARE HANDLER 语句中。
定义条件使用DECLARE语句,语法格式如下:
DECLARE 错误名称 CONDITION FOR 错误码(或错误条件)
错误码的说明:
例如,在ERROR 1418 (HY000)中,1418是MySQL_error_code,'HY000’是sqlstate_value。
例如,在ERROR 1142(42000)中,1142是MySQL_error_code,'42000’是sqlstate_value。
举例1:定义“Field_Not_Be_NULL”错误名与MySQL中违反非空约束的错误类型是“ERROR 1048 (23000)”对应。
#使用MySQL_error_code
DECLARE Field_Not_Be_NULL CONDITION FOR 1048;
#使用sqlstate_value
DECLARE Field_Not_Be_NULL CONDITION FOR SQLSTATE '23000';
可以为SQL执行过程中发生的某种类型的错误定义特殊的处理程序。定义处理程序时,使用DECLARE语句 的语法如下:
DECLARE 处理方式 HANDLER FOR 错误类型 处理语句
处理方式:处理方式有3个取值:CONTINUE、EXIT、UNDO。
错误类型(即条件)可以有如下取值:
处理语句:如果出现上述条件之一,则采用对应的处理方式,并执行指定的处理语句。语句可以是 像“ SET 变量 = 值 ”这样的简单语句,也可以是使用 BEGIN … END 编写的复合语句。
定义处理程序的几种方式,代码如下:
#方法1:捕获sqlstate_value
DECLARE CONTINUE HANDLER FOR SQLSTATE '42S02' SET @info = 'NO_SUCH_TABLE';
#方法2:捕获mysql_error_value
DECLARE CONTINUE HANDLER FOR 1146 SET @info = 'NO_SUCH_TABLE';
#方法3:先定义条件,再调用
DECLARE no_such_table CONDITION FOR 1146;
DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NO_SUCH_TABLE SET @info = 'NO_SUCH_TABLE';
#方法4:使用SQLWARNING
DECLARE EXIT HANDLER FOR SQLWARNING SET @info = 'ERROR';
#方法5:使用NOT FOUND
DECLARE EXIT HANDLER FOR NOT FOUND SET @info = 'NO_SUCH_TABLE';
#方法6:使用SQLEXCEPTION
DECLARE EXIT HANDLER FOR SQLEXCEPTION SET @info = 'ERROR';
在存储过程中,定义处理程序,捕获sqlstate_value值,当遇到MySQL_error_code值为1048时,执行 CONTINUE操作,并且将@proc_value的值设置为-1。
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE UpdateDataNoCondition()
BEGIN
#定义处理程序
DECLARE CONTINUE HANDLER FOR 1048 SET @proc_value = -1;
SET @x = 1;
UPDATE employees SET email = NULL WHERE last_name = 'Abel';
SET @x = 2;
UPDATE employees SET email = 'aabbel' WHERE last_name = 'Abel';
SET @x = 3;
END //
DELIMITER ;
解决复杂问题不可能通过一个 SQL 语句完成,我们需要执行多个 SQL 操作。流程控制语句的作用就是控 制存储过程中 SQL 语句的执行顺序,是我们完成复杂操作必不可少的一部分。只要是执行的程序,流程就分为三大类:
针对于MySQL 的流程控制语句主要有 3 类。注意:只能用于存储程序。
IF 表达式1 THEN 操作1
[ELSEIF 表达式2 THEN 操作2]……
[ELSE 操作N]
END IF
根据表达式的结果为TRUE或FALSE执行相应的语句。这里“[]”中的内容是可选的。
特点:① 不同的表达式对应不同的操作 ② 使用在begin end中
举例1:
IF val IS NULL
THEN SELECT 'val is null';
ELSE SELECT 'val is not null';
END IF;
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE update_salary_by_eid1(IN emp_id INT)
BEGIN
DECLARE emp_salary DOUBLE;
DECLARE hire_year DOUBLE;
SELECT salary INTO emp_salary FROM employees WHERE employee_id = emp_id;
SELECT DATEDIFF(CURDATE(),hire_date)/365 INTO hire_year
FROM employees WHERE employee_id = emp_id;
IF emp_salary < 8000 AND hire_year > 5
THEN UPDATE employees SET salary = salary + 500 WHERE employee_id = emp_id;
END IF;
END //
DELIMITER ;
#情况一:类似于switch
CASE 表达式
WHEN 值1 THEN 结果1或语句1(如果是语句,需要加分号)
WHEN 值2 THEN 结果2或语句2(如果是语句,需要加分号)
...
ELSE 结果n或语句n(如果是语句,需要加分号)
END [case](如果是放在begin end中需要加上case,如果放在select后面不需要)
#情况二:类似于多重if
CASE
WHEN 条件1 THEN 结果1或语句1(如果是语句,需要加分号)
WHEN 条件2 THEN 结果2或语句2(如果是语句,需要加分号)
...
ELSE 结果n或语句n(如果是语句,需要加分号)
END [case](如果是放在begin end中需要加上case,如果放在select后面不需要)
CASE val
WHEN 1 THEN SELECT 'val is 1';
WHEN 2 THEN SELECT 'val is 2';
ELSE SELECT 'val is not 1 or 2';
END CASE;
DELIMITER // CREATE PROCEDURE update_salary_by_eid4(IN emp_id INT) BEGIN DECLARE emp_sal DOUBLE; DECLARE bonus DECIMAL(3,2); SELECT salary INTO emp_sal FROM employees WHERE employee_id = emp_id; SELECT commission_pct INTO bonus FROM employees WHERE employee_id = emp_id; CASE WHEN emp_sal<9000 THEN UPDATE employees SET salary=9000 WHERE employee_id = emp_id; WHEN emp_sal<10000 AND bonus IS NULL THEN UPDATE employees SET commission_pct=0.01 WHERE employee_id = emp_id; ELSE UPDATE employees SET salary=salary+100 WHERE employee_id = emp_id; END CASE; END // DELIMITER ;
DELIMITER // CREATE PROCEDURE update_salary_by_eid5(IN emp_id INT) BEGIN DECLARE emp_sal DOUBLE; DECLARE hire_year DOUBLE; SELECT salary INTO emp_sal FROM employees WHERE employee_id = emp_id; SELECT ROUND(DATEDIFF(CURDATE(),hire_date)/365) INTO hire_year FROM employees WHERE employee_id = emp_id; CASE hire_year WHEN 0 THEN UPDATE employees SET salary=salary+50 WHERE employee_id = emp_id; WHEN 1 THEN UPDATE employees SET salary=salary+100 WHERE employee_id = emp_id; WHEN 2 THEN UPDATE employees SET salary=salary+200 WHERE employee_id = emp_id; WHEN 3 THEN UPDATE employees SET salary=salary+300 WHERE employee_id = emp_id; WHEN 4 THEN UPDATE employees SET salary=salary+400 WHERE employee_id = emp_id; ELSE UPDATE employees SET salary=salary+500 WHERE employee_id = emp_id; END CASE; END // DELIMITER ;
LOOP循环语句用来重复执行某些语句。LOOP内的语句一直重复执行直到循环被退出(使用LEAVE子 句),跳出循环过程。
LOOP语句的基本格式如下:
[loop_label:] LOOP
循环执行的语句
END LOOP [loop_label]
其中,loop_label表示LOOP语句的标注名称,该参数可以省略。
举例1:使用LOOP语句进行循环操作,id值小于10时将重复执行循环过程。
DECLARE id INT DEFAULT 0;
add_loop:LOOP
SET id = id +1;
IF id >= 10 THEN LEAVE add_loop;
END IF;
END LOOP add_loop;
举例2:当市场环境变好时,公司为了奖励大家,决定给大家涨工资。声明存储过程 “update_salary_loop()”,声明OUT参数num,输出循环次数。存储过程中实现循环给大家涨薪,薪资涨为 原来的1.1倍。直到全公司的平均薪资达到12000结束。并统计循环次数。
DELIMITER // CREATE PROCEDURE update_salary_loop(OUT num INT) BEGIN DECLARE avg_salary DOUBLE; DECLARE loop_count INT DEFAULT 0; SELECT AVG(salary) INTO avg_salary FROM employees; label_loop:LOOP IF avg_salary >= 12000 THEN LEAVE label_loop; END IF; UPDATE employees SET salary = salary * 1.1; SET loop_count = loop_count + 1; SELECT AVG(salary) INTO avg_salary FROM employees; END LOOP label_loop; SET num = loop_count; END // DELIMITER ;
WHILE语句创建一个带条件判断的循环过程。WHILE在执行语句执行时,先对指定的表达式进行判断,如 果为真,就执行循环内的语句,否则退出循环。WHILE语句的基本格式如下:
[while_label:] WHILE 循环条件 DO
循环体
END WHILE [while_label];
while_label为WHILE语句的标注名称;如果循环条件结果为真,WHILE语句内的语句或语句群被执行,直 至循环条件为假,退出循环。
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE test_while()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i < 10 DO
SET i = i + 1;
END WHILE;
SELECT i;
END //
DELIMITER ;
#调用
CALL test_while();
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE update_salary_while(OUT num INT)
BEGIN
DECLARE avg_sal DOUBLE ;
DECLARE while_count INT DEFAULT 0;
SELECT AVG(salary) INTO avg_sal FROM employees;
WHILE avg_sal > 5000 DO
UPDATE employees SET salary = salary * 0.9;
SET while_count = while_count + 1;
SELECT AVG(salary) INTO avg_sal FROM employees;
END WHILE;
SET num = while_count;
END //
DELIMITER ;
REPEAT语句创建一个带条件判断的循环过程。与WHILE循环不同的是,REPEAT 循环首先会执行一次循环,然后在 UNTIL 中进行表达式的判断,如果满足条件就退出,即 END REPEAT;如果条件不满足,则会就继续执行循环,直到满足退出条件为止。
REPEAT语句的基本格式如下:
[repeat_label:] REPEAT
循环体的语句
UNTIL 结束循环的条件表达式
END REPEAT [repeat_label]
repeat_label为REPEAT语句的标注名称,该参数可以省略;REPEAT语句内的语句或语句群被重复,直至 expr_condition为真。
举例1:
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE test_repeat()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
REPEAT
SET i = i + 1;
UNTIL i >= 10
END REPEAT;
SELECT i;
END //
DELIMITER ;
举例2:当市场环境变好时,公司为了奖励大家,决定给大家涨工资。声明存储过程 “update_salary_repeat()”,声明OUT参数num,输出循环次数。存储过程中实现循环给大家涨薪,薪资涨 为原来的1.15倍。直到全公司的平均薪资达到13000结束。并统计循环次数。
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE update_salary_repeat(OUT num INT)
BEGIN
DECLARE avg_sal DOUBLE ;
DECLARE repeat_count INT DEFAULT 0;
SELECT AVG(salary) INTO avg_sal FROM employees;
REPEAT
UPDATE employees SET salary = salary * 1.15;
SET repeat_count = repeat_count + 1;
SELECT AVG(salary) INTO avg_sal FROM employees;
UNTIL avg_sal >= 13000
END REPEAT;
SET num = repeat_count;
END //
DELIMITER ;
对比三种循环结构:
这三种循环都可以省略名称,但如果循环中添加了循环控制语句(LEAVE或ITERATE)则必须添加名称。
LOOP:一般用于实现简单的"死"循环 WHILE:先判断后执行
REPEAT:先执行后判断,无条件至少执行一次
LEAVE语句:可以用在循环语句内,或者以 BEGIN 和 END 包裹起来的程序体内,表示跳出循环或者跳出 程序体的操作。如果你有面向过程的编程语言的使用经验,你可以把 LEAVE 理解为 break。
基本格式如下:
LEAVE 标记名
其中,label参数表示循环的标志。LEAVE和BEGIN … END或循环一起被使用。
举例1:创建存储过程 “leave_begin()”,声明INT类型的IN参数num。给BEGIN…END加标记名,并在 BEGIN…END中使用IF语句判断num参数的值。
如果num<=0,则使用LEAVE语句退出BEGIN…END; 如果num=1,则查询“employees”表的平均薪资; 如果num=2,则查询“employees”表的最低薪资; 如果num>2,则查询“employees”表的最高薪资。
IF语句结束后查询“employees”表的总人数。
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE leave_begin(IN num INT)
begin_label: BEGIN
IF num<=0
THEN LEAVE begin_label;
ELSEIF num=1
THEN SELECT AVG(salary) FROM employees;
ELSEIF num=2
THEN SELECT MIN(salary) FROM employees;
ELSE
SELECT MAX(salary) FROM employees;
END IF;
SELECT COUNT(*) FROM employees;
END //
DELIMITER ;
举例2: 当市场环境不好时,公司为了渡过难关,决定暂时降低大家的薪资。声明存储过程“leave_while()”,声明 OUT参数num,输出循环次数,存储过程中使用WHILE循环给大家降低薪资为原来薪资的90%,直到全公司的平均薪资小于等于10000,并统计循环次数。
DELIMITER // CREATE PROCEDURE leave_while(OUT num INT) BEGIN DECLARE avg_sal DOUBLE;#记录平均工资 DECLARE while_count INT DEFAULT 0; #记录循环次数 SELECT AVG(salary) INTO avg_sal FROM employees; #① 初始化条件 while_label:WHILE TRUE DO #② 循环条件 #③ 循环体 IF avg_sal <= 10000 THEN LEAVE while_label; END IF; UPDATE employees SET salary = salary * 0.9; SET while_count = while_count + 1; #④ 迭代条件 SELECT AVG(salary) INTO avg_sal FROM employees; END WHILE; #赋值 SET num = while_count; END // DELIMITER ;
ITERATE语句:只能用在循环语句(LOOP、REPEAT和WHILE语句)内,表示重新开始循环,将执行顺序转到语句段开头处。如果你有面向过程的编程语言的使用经验,你可以把 ITERATE 理解为 continue,意思为“再次循环”。
语句基本格式如下:
ITERATE label
label参数表示循环的标志。ITERATE语句必须跟在循环标志前面。
举例: 定义局部变量num,初始值为0。循环结构中执行num + 1操作。
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE test_iterate()
BEGIN
DECLARE num INT DEFAULT 0;
my_loop:LOOP
SET num = num + 1;
IF num < 10
THEN ITERATE my_loop;
ELSEIF num > 15
THEN LEAVE my_loop;
END IF;
SELECT 'MySQL';
END LOOP my_loop;
END //
DELIMITER ;
虽然我们也可以通过筛选条件 WHERE 和 HAVING,或者是限定返回记录的关键字 LIMIT 返回一条记录, 但是,却无法在结果集中像指针一样,向前定位一条记录、向后定位一条记录,或者是随意定位到某一 条记录 ,并对记录的数据进行处理。
这个时候,就可以用到游标。游标,提供了一种灵活的操作方式,让我们能够对结果集中的每一条记录进行定位,并对指向的记录中的数据进行操作的数据结构。游标让 SQL 这种面向集合的语言有了面向过程开发的能力。
在 SQL 中,游标是一种临时的数据库对象,可以指向存储在数据库表中的数据行指针。这里游标 充当了 指针的作用 ,我们可以通过操作游标来对数据行进行操作。
MySQL中游标可以在存储过程和函数中使用。
游标必须在声明处理程序之前被声明,并且变量和条件还必须在声明游标或处理程序之前被声明。
如果我们想要使用游标,一般需要经历四个步骤。不同的 DBMS 中,使用游标的语法可能略有不同。
第一步,声明游标
在MySQL中,使用DECLARE关键字来声明游标,其语法的基本形式如下:
DECLARE cursor_name CURSOR FOR select_statement;
这个语法适用于 MySQL,SQL Server,DB2 和 MariaDB。如果是用 Oracle 或者 PostgreSQL,需要写成:
DECLARE cursor_name CURSOR IS select_statement;
要使用 SELECT 语句来获取数据结果集,而此时还没有开始遍历数据,这里 select_statement 代表的是 SELECT 语句,返回一个用于创建游标的结果集。
比如:
DECLARE cur_emp CURSOR FOR
SELECT employee_id,salary FROM employees;
第二步,打开游标
打开游标的语法如下:
OPEN cursor_name
当我们定义好游标之后,如果想要使用游标,必须先打开游标。打开游标的时候 SELECT 语句的查询结果集就会送到游标工作区,为后面游标的 逐条读取 结果集中的记录做准备。
OPEN cur_emp;
第三步,使用游标(从游标中取得数据)
语法如下:
FETCH cursor_name INTO var_name [, var_name] ...
这句的作用是使用 cursor_name 这个游标来读取当前行,并且将数据保存到 var_name 这个变量中,游标指针指到下一行。如果游标读取的数据行有多个列名,则在 INTO 关键字后面赋值给多个变量名即可。
注意:var_name必须在声明游标之前就定义好。
FETCH cur_emp INTO emp_id, emp_sal ;
注意:游标的查询结果集中的字段数,必须跟 INTO 后面的变量数一致,否则,在存储过程执行的时 候,MySQL 会提示错误。
第四步,关闭游标
CLOSE cursor_name
有 OPEN 就会有 CLOSE,也就是打开和关闭游标。当我们使用完游标后需要关闭掉该游标。因为游标会 占用系统资源 ,如果不及时关闭,游标会一直保持到存储过程结束,影响系统运行的效率。而关闭游标 的操作,会释放游标占用的系统资源。
关闭游标之后,我们就不能再检索查询结果中的数据行,如果需要检索只能再次打开游标。
CLOSE cur_emp;
创建存储过程“get_count_by_limit_total_salary()”,声明IN参数 limit_total_salary,DOUBLE类型;声明 OUT参数total_count,INT类型。函数的功能可以实现累加薪资最高的几个员工的薪资值,直到薪资总和达到limit_total_salary参数的值,返回累加的人数给total_count。
DELIMITER // CREATE PROCEDURE get_count_by_limit_total_salary(IN limit_total_salary DOUBLE, OUT total_count INT) BEGIN DECLARE sum_salary DOUBLE DEFAULT 0; # 记录累加的总工资 DECLARE cursor_salary DOUBLE DEFAULT 0; # 记录某一个工资值 DECLARE emp_count INT DEFAULT 0; # 记录循环个数 # 定义游标 DECLARE emp_cursor CURSOR FOR SELECT salary FROM employees ORDER BY salary DESC; # 打开游标 OPEN emp_cursor; REPEAT # 使用游标(从游标中获取数据) FETCH emp_cursor INTO cursor_salary; SET sum_salary = sum_salary + cursor_salary; SET emp_count = emp_count + 1; UNTIL sum_salary >= limit_total_salary END REPEAT; set total_count = emp_count; # 关闭游标 CLOSE emp_cursor; END // DELIMITER;
游标是 MySQL 的一个重要的功能,为 逐条读取 结果集中的数据,提供了完美的解决方案。跟在应用层面实现相同的功能相比,游标可以在存储程序中使用,效率高,程序也更加简洁。
但同时也会带来一些性能问题,比如在使用游标的过程中,会对数据行进行 加锁 ,这样在业务并发量大 的时候,不仅会影响业务之间的效率,还会 消耗系统资源 ,造成内存不足,这是因为游标是在内存中进行的处理。
建议:养成用完之后就关闭的习惯,这样才能提高系统的整体效率。
在MySQL数据库中,全局变量可以通过SET GLOBAL语句来设置。例如,设置服务器语句超时的限制,可 以通过设置系统变量max_execution_time来实现:
SET GLOBAL MAX_EXECUTION_TIME=2000;
使用SET GLOBAL语句设置的变量值只会 临时生效 。 数据库重启 后,服务器又会从MySQL配置文件中读取 变量的默认值。 MySQL 8.0版本新增了 SET PERSIST 命令。例如,设置服务器的最大连接数为1000:
SET PERSIST global max_connections = 1000;
MySQL会将该命令的配置保存到数据目录下的 mysqld-auto.cnf 文件中,下次启动时会读取该文件,用其中的配置来覆盖默认的配置文件。
在实际开发中,我们经常会遇到这样的情况:有 2 个或者多个相互关联的表,如 商品信息 和 库存信息 分 别存放在 2 个不同的数据表中,我们在添加一条新商品记录的时候,为了保证数据的完整性,必须同时 在库存表中添加一条库存记录。
这样一来,我们就必须把这两个关联的操作步骤写到程序里面,而且要用 事务 包裹起来,确保这两个操 作成为一个 原子操作 ,要么全部执行,要么全部不执行。要是遇到特殊情况,可能还需要对数据进行手动维护,这样就很 容易忘记其中的一步 ,导致数据缺失。
这个时候,咱们可以使用触发器。你可以创建一个触发器,让商品信息数据的插入操作自动触发库存数据的插入操作。这样一来,就不用担心因为忘记添加库存数据而导致的数据缺失了。
触发器是由 事件来触发 某个操作,这些事件包括 INSERT 、 UPDATE 、 DELETE 事件。所谓事件就是指用户的动作或者触发某项行为。如果定义了触发程序,当数据库执行这些语句时候,就相当于事件发生 了,就会 自动 激发触发器执行相应的操作。
当对数据表中的数据执行插入、更新和删除操作,需要自动执行一些数据库逻辑时,可以使用触发器来实现。
CREATE TRIGGER 触发器名称
{BEFORE|AFTER} {INSERT|UPDATE|DELETE} ON 表名
FOR EACH ROW
触发器执行的语句块
说明:
举例1:
CREATE TABLE test_trigger (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
t_note VARCHAR(30)
);
CREATE TABLE test_trigger_log (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
t_log VARCHAR(30)
);
DELIMITER //
CREATE TRIGGER before_insert
BEFORE INSERT ON test_trigger
FOR EACH ROW
BEGIN
INSERT INTO test_trigger_log (t_log)
VALUES('before_insert');
END //
DELIMITER ;
INSERT INTO test_trigger (t_note) VALUES ('测试 BEFORE INSERT 触发器');
mysql> SELECT * FROM test_trigger_log;
+----+---------------+
| id | t_log |
+----+---------------+
| 1 | before_insert |
+----+---------------+
1 row in set (0.00 sec)
举例2:
定义触发器“salary_check_trigger”,基于员工表“employees”的INSERT事件,在INSERT之前检查 将要添加的新员工薪资是否大于他领导的薪资,如果大于领导薪资,则报sqlstate_value为’HY000’的错 误,从而使得添加失败。
DELIMITER //
CREATE TRIGGER salary_check_trigger
BEFORE INSERT ON employees FOR EACH ROW
BEGIN
DECLARE mgrsalary DOUBLE;
SELECT salary INTO mgrsalary FROM employees WHERE employee_id = NEW.manager_id;
IF NEW.salary > mgrsalary THEN
SIGNAL SQLSTATE 'HY000' SET MESSAGE_TEXT = '薪资高于领导薪资错误';
END IF;
END //
DELIMITER ;
上面触发器声明过程中的NEW关键字代表INSERT添加语句的新记录。
查看触发器是查看数据库中已经存在的触发器的定义、状态和语法信息等。
方式1:查看当前数据库的所有触发器的定义
SHOW TRIGGERS\G
方式2:查看当前数据库中某个触发器的定义
SHOW CREATE TRIGGER 触发器名
方式3:从系统库information_schema的TRIGGERS表中查询“salary_check_trigger”触发器的信息。
SELECT * FROM information_schema.TRIGGERS;
触发器也是数据库对象,删除触发器也用DROP语句,语法格式如下:
DROP TRIGGER IF EXISTS 触发器名称;
1、触发器可以确保数据的完整性。
假设我们用 进货单头表 (demo.importhead)来保存进货单的总体信息,包括进货单编号、供货商编号、仓库编号、总计进货数量、总计进货金额和验收日期。
listnumber (进货单编号) | supplierid (进货商编号) | stockid (参库编号) | quantity (总计数量) | importvalue (总计金额) | confirmationdate (验收日期) |
---|---|---|---|---|---|
用进货单明细表 (demo.importdetails)来保存进货商品的明细,包括进货单编号、商品编号、进货数 量、进货价格和进货金额。
listnumber (进货单编号) | itemnumber (商品编号) | quantity (进货数量) | importprice (进货价格) | importvalue (进货金额) |
---|---|---|---|---|
每当我们录入、删除和修改一条进货单明细数据的时候,进货单明细表里的数据就会发生变动。这个时候,在进货单头表中的总计数量和总计金额就必须重新计算,否则,进货单头表中的总计数量和总计金 额就不等于进货单明细表中数量合计和金额合计了,这就是数据不一致。
为了解决这个问题,我们就可以使用触发器,规定每当进货单明细表有数据插入、修改和删除的操作 时,自动触发 2 步操作:
1)重新计算进货单明细表中的数量合计和金额合计;
2)用第一步中计算出来的值更新进货单头表中的合计数量与合计金额。
这样一来,进货单头表中的合计数量与合计金额的值,就始终与进货单明细表中计算出来的合计数量与 合计金额的值相同,数据就是一致的,不会互相矛盾。
2、触发器可以帮助我们记录操作日志。
利用触发器,可以具体记录什么时间发生了什么。比如,记录修改会员储值金额的触发器,就是一个很好的例子。这对我们还原操作执行时的具体场景,更好地定位问题原因很有帮助。
3、触发器还可以用在操作数据前,对数据进行合法性检查。
比如,超市进货的时候,需要库管录入进货价格。但是,人为操作很容易犯错误,比如说在录入数量的时候,把条形码扫进去了;录入金额的时候,看串了行,录入的价格远超售价,导致账面上的巨亏…… 这些都可以通过触发器,在实际插入或者更新操作之前,对相应的数据进行检查,及时提示错误,防止错误数据进入系统。
1、触发器最大的一个问题就是可读性差。
因为触发器存储在数据库中,并且由事件驱动,这就意味着触发器有可能不受应用层的控制 。这对系统维护是非常有挑战的。
2、相关数据的变更,可能会导致触发器出错。
特别是数据表结构的变更,都可能会导致触发器出错,进而影响数据操作的正常运行。这些都会由于触发器本身的隐蔽性,影响到应用中错误原因排查的效率。
注意,如果在子表中定义了外键约束,并且外键指定了ON UPDATE/DELETE CASCADE/SET NULL子句,此时修改父表被引用的键值或删除父表被引用的记录行时,也会引起子表的修改和删除操作,此时基于子表的UPDATE和DELETE语句定义的触发器并不会被激活。
例如:基于子表员工表(t_employee)的DELETE语句定义了触发器t1,而子表的部门编号(did)字段定义了外键约束引用了父表部门表(t_department)的主键列部门编号(did),并且该外键加了“ON DELETE SET NULL”子句,那么如果此时删除父表部门表(t_department)在子表员工表(t_employee) 有匹配记录的部门记录时,会引起子表员工表(t_employee)匹配记录的部门编号(did)修改为NULL, mysql> update demo.membermaster set memberdeposit=20 where memberid = 2; ERROR 1054 (42S22): Unknown column ‘aa’ in ‘field list’ 但是此时不会激活触发器t1。只有直接对子表员工表(t_employee)执行DELETE语句时才会激活触发器 t1。
MySQL从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本 ,可见这是一个令人兴奋的里程碑版本。MySQL 8版本在功能上做了显著的改进与增强,开发者对MySQL的源代码进行了重构,最突出的一点是多MySQL Optimizer优化器进行了改进。不仅在速度上得到了改善,还为用户带来了更好的性能和更棒的体验。
更简便的NoSQL支持 NoSQL泛指非关系型数据库和数据存储。随着互联网平台的规模飞速发展,传统 的关系型数据库已经越来越不能满足需求。从5.6版本开始,MySQL就开始支持简单的NoSQL存储功能。 MySQL 8对这一功能做了优化,以更灵活的方式实现NoSQL功能,不再依赖模式(schema)。
更好的索引 在查询中,正确地使用索引可以提高查询的效率。MySQL 8中新增了 隐藏索引 和 降序索 引 。隐藏索引可以用来测试去掉索引对查询性能的影响。在查询中混合存在多列索引时,使用降序索引 可以提高查询的性能。
更完善的JSON支持 MySQL从5.7开始支持原生JSON数据的存储,MySQL 8对这一功能做了优化,增加 了聚合函数 JSON_ARRAYAGG() 和 JSON_OBJECTAGG() ,将参数聚合为JSON数组或对象,新增了行内 操作符 ->>,是列路径运算符 ->的增强,对JSON排序做了提升,并优化了JSON的更新操作。
安全和账户管理 MySQL 8中新增了 caching_sha2_password 授权插件、角色、密码历史记录和FIPS 模式支持,这些特性提高了数据库的安全性和性能,使数据库管理员能够更灵活地进行账户管理工作。
InnoDB的变化 InnoDB是MySQL默认的存储引擎 ,是事务型数据库的首选引擎,支持事务安全表 (ACID),支持行锁定和外键。在MySQL 8 版本中,InnoDB在自增、索引、加密、死锁、共享锁等方面 做了大量的 改进和优化 ,并且支持原子数据定义语言(DDL),提高了数据安全性,对事务提供更好的 支持。
数据字典 在之前的MySQL版本中,字典数据都存储在元数据文件和非事务表中。从MySQL 8开始新增 了事务数据字典,在这个字典里存储着数据库对象信息,这些数据字典存储在内部事务表中。
原子数据定义语句 MySQL 8开始支持原子数据定义语句(Automic DDL),即 原子DDL 。目前,只有 InnoDB存储引擎支持原子DDL。原子数据定义语句(DDL)将与DDL操作相关的数据字典更新、存储引擎 操作、二进制日志写入结合到一个单独的原子事务中,这使得即使服务器崩溃,事务也会提交或回滚。 使用支持原子操作的存储引擎所创建的表,在执行DROP TABLE、CREATE TABLE、ALTER TABLE、 RENAME TABLE、TRUNCATE TABLE、CREATE TABLESPACE、DROP TABLESPACE等操作时,都支持原子操 作,即事务要么完全操作成功,要么失败后回滚,不再进行部分提交。 对于从MySQL 5.7复制到MySQL 8 版本中的语句,可以添加 IF EXISTS 或 IF NOT EXISTS 语句来避免发生错误。
资源管理 MySQL 8开始支持创建和管理资源组,允许将服务器内运行的线程分配给特定的分组,以便 线程根据组内可用资源执行。组属性能够控制组内资源,启用或限制组内资源消耗。数据库管理员能够 根据不同的工作负载适当地更改这些属性。 目前,CPU时间是可控资源,由“虚拟CPU”这个概念来表 示,此术语包含CPU的核心数,超线程,硬件线程等等。服务器在启动时确定可用的虚拟CPU数量。拥有 对应权限的数据库管理员可以将这些CPU与资源组关联,并为资源组分配线程。 资源组组件为MySQL中的资源组管理提供了SQL接口。资源组的属性用于定义资源组。MySQL中存在两个默认组,系统组和用户 组,默认的组不能被删除,其属性也不能被更改。对于用户自定义的组,资源组创建时可初始化所有的 属性,除去名字和类型,其他属性都可在创建之后进行更改。 在一些平台下,或进行了某些MySQL的配 置时,资源管理的功能将受到限制,甚至不可用。例如,如果安装了线程池插件,或者使用的是macOS 系统,资源管理将处于不可用状态。在FreeBSD和Solaris系统中,资源线程优先级将失效。在Linux系统 中,只有配置了CAP_SYS_NICE属性,资源管理优先级才能发挥作用。
字符集支持 MySQL 8中默认的字符集由 latin1 更改为 utf8mb4 ,并首次增加了日语所特定使用的集 合,utf8mb4_ja_0900_as_cs。
优化器增强 MySQL优化器开始支持隐藏索引和降序索引。隐藏索引不会被优化器使用,验证索引的必 要性时不需要删除索引,先将索引隐藏,如果优化器性能无影响就可以真正地删除索引。降序索引允许 优化器对多个列进行排序,并且允许排序顺序不一致。
公用表表达式 公用表表达式(Common Table Expressions)简称为CTE,MySQL现在支持递归和非递 归两种形式的CTE。CTE通过在SELECT语句或其他特定语句前 使用WITH语句对临时结果集 进行命名。
基础语法如下:
WITH cte_name (col_name1,col_name2 ...) AS (Subquery)
SELECT * FROM cte_name;
Subquery代表子查询,子查询前使用WITH语句将结果集命名为cte_name,在后续的查询中即可使用 cte_name进行查询。
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在MySQL 5.7版本上开发的应用程序如果使用了MySQL8.0 移除的特性,语句可能会失败,或者产生不同 的执行结果。为了避免这些问题,对于使用了移除特性的应用,应当尽力修正避免使用这些特性,并尽 可能使用替代方法。
假设我现在有这样一个数据表,它显示了某购物网站在每个城市每个区的销售额:
CREATE TABLE sales(
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
city VARCHAR(15),
county VARCHAR(15),
sales_value DECIMAL
);
INSERT INTO sales(city,county,sales_value)
VALUES
('北京','海淀',10.00),
('北京','朝阳',20.00),
('上海','黄埔',30.00),
('上海','长宁',10.00);
查询:
mysql> SELECT * FROM sales;
+----+------+--------+-------------+
| id | city | county | sales_value |
+----+------+--------+-------------+
| 1 | 北京 | 海淀 | 10 |
| 2 | 北京 | 朝阳 | 20 |
| 3 | 上海 | 黄埔 | 30 |
| 4 | 上海 | 长宁 | 10 |
+----+------+--------+-------------+
4 rows in set (0.00 sec)
需求:现在计算这个网站在每个城市的销售总额、在全国的销售总额、每个区的销售额占所在城市销售额中的比率,以及占总销售额中的比率。
如果用分组和聚合函数,就需要分好几步来计算。
第一步,计算总销售金额,并存入临时表 a:
CREATE TEMPORARY TABLE a -- 创建临时表
SELECT SUM(sales_value) AS sales_value -- 计算总计金额
FROM sales;
查看一下临时表 a :
mysql> SELECT * FROM a;
+-------------+
| sales_value |
+-------------+
| 70 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
第二步,计算每个城市的销售总额并存入临时表 b:
CREATE TEMPORARY TABLE b -- 创建临时表
SELECT city, SUM(sales_value) AS sales_value -- 计算城市销售合计
FROM sales
GROUP BY city;
查看临时表 b :
mysql> SELECT * FROM b;
+------+-------------+
| city | sales_value |
+------+-------------+
| 北京 | 30 |
| 上海 | 40 |
+------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)
第三步,计算各区的销售占所在城市的总计金额的比例,和占全部销售总计金额的比例。我们可以通过下面的连接查询获得需要的结果:
mysql> SELECT s.city AS 城市,s.county AS 区,s.sales_value AS 区销售额, -> b.sales_value AS 市销售额,s.sales_value/b.sales_value AS 市比率, -> a.sales_value AS 总销售额,s.sales_value/a.sales_value AS 总比率 -> FROM sales s -> JOIN b ON (s.city=b.city) -- 连接市统计结果临时表 -> JOIN a -- 连接总计金额临时表 -> ORDER BY s.city,s.county; +------+------+----------+----------+--------+----------+--------+ | 城市 | 区 | 区销售额 | 市销售额 | 市比率 | 总销售额 | 总比率 | +------+------+----------+----------+--------+----------+--------+ | 上海 | 长宁 | 10 | 40 | 0.2500 | 70 | 0.1429 | | 上海 | 黄埔 | 30 | 40 | 0.7500 | 70 | 0.4286 | | 北京 | 朝阳 | 20 | 30 | 0.6667 | 70 | 0.2857 | | 北京 | 海淀 | 10 | 30 | 0.3333 | 70 | 0.1429 | +------+------+----------+----------+--------+----------+--------+ 4 rows in set (0.00 sec)
结果显示:市销售金额、市销售占比、总销售金额、总销售占比都计算出来了。
同样的查询,如果用窗口函数,就简单多了。我们可以用下面的代码来实现:
mysql> SELECT city AS 城市,county AS 区,sales_value AS 区销售额, -> SUM(sales_value) OVER(PARTITION BY city) AS 市销售额, -- 计算市销售额 -> sales_value/SUM(sales_value) OVER(PARTITION BY city) AS 市比率, -> SUM(sales_value) OVER() AS 总销售额, -- 计算总销售额 -> sales_value/SUM(sales_value) OVER() AS 总比率 -> FROM sales -> ORDER BY city,county; +------+------+----------+----------+--------+----------+--------+ | 城市 | 区 | 区销售额 | 市销售额 | 市比率 | 总销售额 | 总比率 | +------+------+----------+----------+--------+----------+--------+ | 上海 | 长宁 | 10 | 40 | 0.2500 | 70 | 0.1429 | | 上海 | 黄埔 | 30 | 40 | 0.7500 | 70 | 0.4286 | | 北京 | 朝阳 | 20 | 30 | 0.6667 | 70 | 0.2857 | | 北京 | 海淀 | 10 | 30 | 0.3333 | 70 | 0.1429 | +------+------+----------+-----------+--------+----------+--------+ 4 rows in set (0.00 sec)
结果显示,我们得到了与上面那种查询同样的结果。
使用窗口函数,只用了一步就完成了查询。而且,由于没有用到临时表,执行的效率也更高了。很显 然,在这种需要用到分组统计的结果对每一条记录进行计算的场景下,使用窗口函数更好。
MySQL从8.0版本开始支持窗口函数。窗口函数的作用类似于在查询中对数据进行分组,不同的是,分组操作会把分组的结果聚合成一条记录,而窗口函数是将结果置于每一条数据记录中。
窗口函数可以分为 静态窗口函数 和 动态窗口函数 。
MySQL官方网站窗口函数的网址为https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-function-descriptio ns.html#function_row-number。
窗口函数总体上可以分为序号函数、分布函数、前后函数、首尾函数和其他函数,如下表:
[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-wrzSFtkl-1660883620268)(MySQL基础篇.assets/image-20220613210116486.png)]
窗口函数的语法结构是:
函数 OVER([PARTITION BY 字段名 ORDER BY 字段名 ASC|DESC])
或者是:
函数 OVER 窗口名 … WINDOW 窗口名 AS ([PARTITION BY 字段名 ORDER BY 字段名 ASC|DESC])
创建表:
CREATE TABLE goods(
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
category_id INT,
category VARCHAR(15),
NAME VARCHAR(30),
price DECIMAL(10,2),
stock INT,
upper_time DATETIME
);
添加数据:
INSERT INTO goods(category_id,category,NAME,price,stock,upper_time)
VALUES
(1, '女装/女士精品', 'T恤', 39.90, 1000, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '连衣裙', 79.90, 2500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '卫衣', 89.90, 1500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '牛仔裤', 89.90, 3500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '百褶裙', 29.90, 500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '呢绒外套', 399.90, 1200, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '自行车', 399.90, 1000, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '山地自行车', 1399.90, 2500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '登山杖', 59.90, 1500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '骑行装备', 399.90, 3500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '运动外套', 799.90, 500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '滑板', 499.90, 1200, '2020-11-10 00:00:00');
下面针对goods表中的数据来验证每个窗口函数的功能。
1. ROW_NUMBER()函数
ROW_NUMBER()函数能够对数据中的序号进行顺序显示。
举例:查询 goods 数据表中每个商品分类下价格降序排列的各个商品信息。
mysql> SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num, id, category_id, category, NAME, price, stock FROM goods; +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+ | row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock | +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+ | 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 | | 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 | | 3 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 | | 4 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 | | 5 | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 | | 6 | 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 | | 1 | 8 | 2 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 | | 2 | 11 | 2 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 | | 3 | 12 | 2 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 | | 4 | 7 | 2 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 | | 5 | 10 | 2 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 | | 6 | 9 | 2 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 | +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+ 12 rows in set (0.00 sec)
举例:查询 goods 数据表中每个商品分类下价格最高的3种商品信息。
mysql> SELECT * -> FROM ( -> SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num, -> id, category_id, category, NAME, price, stock -> FROM goods) t -> WHERE row_num <= 3; +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+ | row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock | +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+ | 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 | | 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 | | 3 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 | | 1 | 8 | 2 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 | | 2 | 11 | 2 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 | | 3 | 12 | 2 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 | +---------+----+-------------+---------------+------------+----------+-------+ 6 rows in set (0.00 sec)
在名称为“女装/女士精品”的商品类别中,有两款商品的价格为89.90元,分别是卫衣和牛仔裤。两款商品 的序号都应该为2,而不是一个为2,另一个为3。此时,可以使用RANK()函数和DENSE_RANK()函数解 决。
2.RANK()函数
使用RANK()函数能够对序号进行并列排序,并且会跳过重复的序号,比如序号为1、1、3。
举例:使用RANK()函数获取 goods 数据表中各类别的价格从高到低排序的各商品信息。
mysql> SELECT RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num, -> id, category_id, category, NAME, price, stock -> FROM goods; +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+ | row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock | +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+ | 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 | | 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 | | 2 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 | | 4 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 | | 5 | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 | | 6 | 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 | | 1 | 8 | 2 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 | | 2 | 11 | 2 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 | | 3 | 12 | 2 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 | | 4 | 7 | 2 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 | | 4 | 10 | 2 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 | | 6 | 9 | 2 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 | +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+ 12 rows in set (0.00 sec)
3.DENSE_RANK()函数
DENSE_RANK()函数对序号进行并列排序,并且不会跳过重复的序号,比如序号为1、1、2。 举例:使用DENSE_RANK()函数获取 goods 数据表中各类别的价格从高到低排序的各商品信息。
mysql> SELECT DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num, -> id, category_id, category, NAME, price, stock -> FROM goods; +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+ | row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock | +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+ | 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 | | 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 | | 2 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 | | 3 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 | | 4 | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 | | 5 | 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 | | 1 | 8 | 2 | 户外运动 | 山地自行车| 1399.90 | 2500 | | 2 | 11 | 2 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 | | 3 | 12 | 2 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 | | 4 | 7 | 2 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 | | 4 | 10 | 2 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 | | 5 | 9 | 2 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 | +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+ 12 rows in set (0.00 sec)
1.PERCENT_RANK()函数
PERCENT_RANK()函数是等级值百分比函数。按照如下方式进行计算。
(rank - 1) / (rows - 1)
其中,rank的值为使用RANK()函数产生的序号,rows的值为当前窗口的总记录数。
举例:计算 goods 数据表中名称为“女装/女士精品”的类别下的商品的PERCENT_RANK值。
#写法一: SELECT RANK() OVER (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS r, PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS pr, id, category_id, category, NAME, price, stock FROM goods WHERE category_id = 1; #写法二: mysql> SELECT RANK() OVER w AS r, -> PERCENT_RANK() OVER w AS pr, -> id, category_id, category, NAME, price, stock -> FROM goods -> WHERE category_id = 1 WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC); +---+-----+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+ | r | pr | id | category_id | category | NAME | price | stock | +---+-----+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+ | 1 | 0 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 | | 2 | 0.2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 | | 2 | 0.2 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 | | 4 | 0.6 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 | | 5 | 0.8 | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 | | 6 | 1 | 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 | +---+-----+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+ 6 rows in set (0.00 sec)
2.CUME_DIST()函数
CUME_DIST()函数主要用于查询小于或等于某个值的比例。
举例:查询goods数据表中小于或等于当前价格的比例。
mysql> SELECT CUME_DIST() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price ASC) AS cd, -> id, category, NAME, price -> FROM goods; +---------------------+----+---------------+------------+---------+ | cd | id | category | NAME | price | +---------------------+----+---------------+------------+---------+ | 0.16666666666666666 | 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | | 0.3333333333333333 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | | 0.5 | 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | | 0.8333333333333334 | 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | | 0.8333333333333334 | 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | | 1 | 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | | 0.16666666666666666 | 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | | 0.5 | 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | | 0.5 | 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | | 0.6666666666666666 | 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | | 0.8333333333333334 | 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | | 1 | 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | +---------------------+----+---------------+------------+---------+ 12 rows in set (0.00 sec)
1.LAG(expr,n)函数
LAG(expr,n)函数返回当前行的前n行的expr的值。
举例:查询goods数据表中前一个商品价格与当前商品价格的差值。
mysql> SELECT id, category, NAME, price, pre_price, price - pre_price AS diff_price -> FROM ( -> SELECT id, category, NAME, price,LAG(price,1) OVER w AS pre_price -> FROM goods -> WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price)) t; +----+---------------+------------+---------+-----------+------------+ | id | category | NAME | price | pre_price | diff_price | +----+---------------+------------+---------+-----------+------------+ | 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | NULL | NULL | | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 29.90 | 10.00 | | 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 39.90 | 40.00 | | 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 79.90 | 10.00 | | 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 89.90 | 0.00 | | 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 89.90 | 310.00 | | 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | NULL | NULL | | 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 59.90 | 340.00 | | 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 399.90 | 0.00 | | 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 399.90 | 100.00 | | 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 499.90 | 300.00 | | 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 799.90 | 600.00 | +----+---------------+------------+---------+-----------+------------+ 12 rows in set (0.00 sec)
2.LEAD(expr,n)函数
LEAD(expr,n)函数返回当前行的后n行的expr的值。
举例:查询goods数据表中后一个商品价格与当前商品价格的差值。
mysql> SELECT id, category, NAME, behind_price, price,behind_price - price AS diff_price -> FROM( -> SELECT id, category, NAME, price,LEAD(price, 1) OVER w AS behind_price -> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price)) t; +----+---------------+------------+--------------+---------+------------+ | id | category | NAME | behind_price | price | diff_price | +----+---------------+------------+--------------+---------+------------+ | 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 39.90 | 29.90 | 10.00 | | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 79.90 | 39.90 | 40.00 | | 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 89.90 | 79.90 | 10.00 | | 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 89.90 | 0.00 | | 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 399.90 | 89.90 | 310.00 | | 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | NULL | 399.90 | NULL | | 9 | 户外运动 | 登山杖 | 399.90 | 59.90 | 340.00 | | 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 399.90 | 0.00 | | 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 499.90 | 399.90 | 100.00 | | 12 | 户外运动 | 滑板 | 799.90 | 499.90 | 300.00 | | 11 | 户外运动 | 运动外套 | 1399.90 | 799.90 | 600.00 | | 8 | 户外运动 | 山地自行车 | NULL | 1399.90 | NULL | +----+---------------+------------+--------------+---------+------------+ 12 rows in set (0.00 sec)
1.FIRST_VALUE(expr)函数
FIRST_VALUE(expr)函数返回第一个expr的值。
举例:按照价格排序,查询第1个商品的价格信息。
mysql> SELECT id, category, NAME, price, stock,FIRST_VALUE(price) OVER w AS first_price -> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price); +----+---------------+------------+---------+-------+-------------+ | id | category | NAME | price | stock | first_price | +----+---------------+------------+---------+-------+-------------+ | 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 | 29.90 | | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 | 29.90 | | 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 | 29.90 | | 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 | 29.90 | | 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 | 29.90 | | 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 | 29.90 | | 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 | 59.90 | | 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 | 59.90 | | 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 | 59.90 | | 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 | 59.90 | | 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 | 59.90 | | 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 | 59.90 | +----+---------------+------------+---------+-------+-------------+ 12 rows in set (0.00 sec)
LAST_VALUE(expr)函数
LAST_VALUE(expr)函数返回最后一个expr的值。
举例:按照价格排序,查询最后一个商品的价格信息。
mysql> SELECT id, category, NAME, price, stock,LAST_VALUE(price) OVER w AS last_price -> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price); +----+---------------+------------+---------+-------+------------+ | id | category | NAME | price | stock | last_price | +----+---------------+------------+---------+-------+------------+ | 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 | 29.90 | | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 | 39.90 | | 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 | 79.90 | | 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 | 89.90 | | 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 | 89.90 | | 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 | 399.90 | | 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 | 59.90 | | 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 | 399.90 | | 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 | 399.90 | | 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 | 499.90 | | 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 | 799.90 | | 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 | 1399.90 | +----+---------------+------------+---------+-------+------------+ 12 rows in set (0.00 sec)
1.NTH_VALUE(expr,n)函数
NTH_VALUE(expr,n)函数返回第n个expr的值。 举例:查询goods数据表中排名第2和第3的价格信息。
mysql> SELECT id, category, NAME, price,NTH_VALUE(price,2) OVER w AS second_price, -> NTH_VALUE(price,3) OVER w AS third_price -> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price); +----+---------------+------------+---------+--------------+-------------+ | id | category | NAME | price | second_price | third_price | +----+---------------+------------+---------+--------------+-------------+ | 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | NULL | NULL | | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 39.90 | NULL | | 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 39.90 | 79.90 | | 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 39.90 | 79.90 | | 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 39.90 | 79.90 | | 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 39.90 | 79.90 | | 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | NULL | NULL | | 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 399.90 | 399.90 | | 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 399.90 | 399.90 | | 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 399.90 | 399.90 | | 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 399.90 | 399.90 | | 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 399.90 | 399.90 | +----+---------------+------------+---------+--------------+-------------+ 12 rows in set (0.00 sec)
2.NTILE(n)函数
NTILE(n)函数将分区中的有序数据分为n个桶,记录桶编号。
举例:将goods表中的商品按照价格分为3组。
mysql> SELECT NTILE(3) OVER w AS nt,id, category, NAME, price -> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price); +----+----+---------------+------------+---------+ | nt | id | category | NAME | price | +----+----+---------------+------------+---------+ | 1 | 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | | 2 | 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | | 2 | 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | | 3 | 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | | 3 | 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | | 1 | 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | | 1 | 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | | 2 | 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | | 2 | 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | | 3 | 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | | 3 | 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | +----+----+---------------+------------+---------+ 12 rows in set (0.00 sec)
窗口函数的特点是可以分组,而且可以在分组内排序。另外,窗口函数不会因为分组而减少原表中的行 数,这对我们在原表数据的基础上进行统计和排序非常有用。
公用表表达式(或通用表表达式)简称为CTE(Common Table Expressions)。CTE是一个命名的临时结 果集,作用范围是当前语句。CTE可以理解成一个可以复用的子查询,当然跟子查询还是有点区别的, CTE可以引用其他CTE,但子查询不能引用其他子查询。所以,可以考虑代替子查询。
依据语法结构和执行方式的不同,公用表表达式分为 普通公用表表达式 和 递归公用表表达式 2 种。
普通公用表表达式的语法结构是:
WITH CTE名称
AS (子查询)
SELECT|DELETE|UPDATE 语句;
普通公用表表达式类似于子查询,不过,跟子查询不同的是,它可以被多次引用,而且可以被其他的普 通公用表表达式所引用。
举例:查询员工所在的部门的详细信息。
mysql> SELECT * FROM departments -> WHERE department_id IN ( -> SELECT DISTINCT department_id -> FROM employees -> ); +---------------+------------------+------------+-------------+ | department_id | department_name | manager_id | location_id | +---------------+------------------+------------+-------------+ | 10 | Administration | 200 | 1700 | | 20 | Marketing | 201 | 1800 | | 30 | Purchasing | 114 | 1700 | | 40 | Human Resources | 203 | 2400 | | 50 | Shipping | 121 | 1500 | | 60 | IT | 103 | 1400 | | 70 | Public Relations | 204 | 2700 | | 80 | Sales | 145 | 2500 | | 90 | Executive | 100 | 1700 | | 100 | Finance | 108 | 1700 | | 110 | Accounting | 205 | 1700 | +---------------+------------------+------------+-------------+ 11 rows in set (0.00 sec)
这个查询也可以用普通公用表表达式的方式完成:
mysql> WITH emp_dept_id -> AS (SELECT DISTINCT department_id FROM employees) -> SELECT * -> FROM departments d JOIN emp_dept_id e -> ON d.department_id = e.department_id; +---------------+------------------+------------+-------------+---------------+ | department_id | department_name | manager_id | location_id | department_id | +---------------+------------------+------------+-------------+---------------+ | 90 | Executive | 100 | 1700 | 90 | | 60 | IT | 103 | 1400 | 60 | | 100 | Finance | 108 | 1700 | 100 | | 30 | Purchasing | 114 | 1700 | 30 | | 50 | Shipping | 121 | 1500 | 50 | | 80 | Sales | 145 | 2500 | 80 | | 10 | Administration | 200 | 1700 | 10 | | 20 | Marketing | 201 | 1800 | 20 | | 40 | Human Resources | 203 | 2400 | 40 | | 70 | Public Relations | 204 | 2700 | 70 | | 110 | Accounting | 205 | 1700 | 110 | +---------------+------------------+------------+-------------+---------------+ 11 rows in set (0.00 sec)
例子说明,公用表表达式可以起到子查询的作用。以后如果遇到需要使用子查询的场景,你可以在查询 之前,先定义公用表表达式,然后在查询中用它来代替子查询。而且,跟子查询相比,公用表表达式有 一个优点,就是定义过公用表表达式之后的查询,可以像一个表一样多次引用公用表表达式,而子查询 则不能。
递归公用表表达式也是一种公用表表达式,只不过,除了普通公用表表达式的特点以外,它还有自己的特点,就是可以调用自己。它的语法结构是:
WITH RECURSIVE
CTE名称 AS (子查询)
SELECT|DELETE|UPDATE 语句;
递归公用表表达式由 2 部分组成,分别是种子查询和递归查询,中间通过关键字 UNION [ALL]进行连接。 这里的种子查询,意思就是获得递归的初始值。这个查询只会运行一次,以创建初始数据集,之后递归 查询会一直执行,直到没有任何新的查询数据产生,递归返回。
案例:针对于我们常用的employees表,包含employee_id,last_name和manager_id三个字段。如果a是b 的管理者,那么,我们可以把b叫做a的下属,如果同时b又是c的管理者,那么c就是b的下属,是a的下下 属。
下面我们尝试用查询语句列出所有具有下下属身份的人员信息。
如果用我们之前学过的知识来解决,会比较复杂,至少要进行 4 次查询才能搞定:
如果第四步的结果集为空,则计算结束,第三步的结果集就是我们需要的下下属集了,否则就必须继续 进行第四步,一直到结果集为空为止。比如上面的这个数据表,就需要到第五步,才能得到空结果集。 而且,最后还要进行第六步:把第三步和第四步的结果集合并,这样才能最终获得我们需要的结果集。
如果用递归公用表表达式,就非常简单了。我介绍下具体的思路。
这里看似也是 3 步,实际上是一个查询的 3 个部分,只需要执行一次就可以了。而且也不需要用临时表 保存中间结果,比刚刚的方法简单多了。
代码实现:
WITH RECURSIVE cte
AS
(
SELECT employee_id,last_name,manager_id,1 AS n FROM employees WHERE employee_id = 100
-- 种子查询,找到第一代领导
UNION ALL
SELECT a.employee_id,a.last_name,a.manager_id,n+1 FROM employees AS a JOIN cte
ON (a.manager_id = cte.employee_id) -- 递归查询,找出以递归公用表表达式的人为领导的人
)
SELECT employee_id,last_name FROM cte WHERE n >= 3;
总之,递归公用表表达式对于查询一个有共同的根节点的树形结构数据,非常有用。它可以不受层级的 限制,轻松查出所有节点的数据。如果用其他的查询方式,就比较复杂了。
公用表表达式的作用是可以替代子查询,而且可以被多次引用。递归公用表表达式对查询有一个共同根 节点的树形结构数据非常高效,可以轻松搞定其他查询方式难以处理的查询。
这篇文章主要借鉴了尚硅谷宋宏康江湖人称康师傅
老师的课件,在此由衷感谢。
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