MySQL表增删改查（进阶）

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一、前言

本篇文章是MySQL表里增删改查的进一步应用，相较之前简单的增删改查会难上一些。本篇主要围绕数据库约束、表的设计、新增、查询来学习。

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提示：以下是本篇文章正文内容

二、数据库约束

数据库约束，就是创建表的时候，给这个表指定一些规则，后续插入/修改/删除都要保证数据是能够遵守这些规则的。而引入规则，是为了进行更强的数据检查或校验。当然，约束能够引入更多的检查操作，但是同时，也会带来额外的系统开销。所以，数据库约束是牺牲了执行效率，换来了开发效率。

说明：PRIMARY KEY 是主键。这是数据库中最重要的约束，表示一个记录的身份标识（如身份证，学号）。 FOREIGN KEY 是外键，描述两个表之间的关联关系。 CHECK 是指定一个具体的条件，在MySQL中并不支持。

下面通过代码来了解数据库约束。

• NOT NULL

create table student (id int, name varchar(20));
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create table student2 (id int not null, name varchar(20));
1

可以看到，在查看表结构时，原本id在Null一列经过not null修饰从YES变成了NO，说明id不再允许为Null。

当插入id为null时，就会提示错误。

• DEFAULT

create table student (id int, name varchar(20));
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create table student (id int, name varchar(20) default '无名氏');
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可以看到，查询表结构时，name的default这一列经过default修饰从NULL变成了无名氏。

在只插入id时，name默认为无名氏。

• UNIQUE

create table student (id int, name varchar(20));
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create table student (id int unique, name varchar(20));
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可以看到，id 在被unique修饰后，在查看表结构时，Key这一列变成了UNI，表示唯一。

在插入id同为1的数据之后，MySQL就会报错，提示重复插入id为1。说明在加上unique约束之后，后续进行插入/修改的时候，都会先进行查询，看看当前这个值是否以及存在。

• PRIMARY KEY
  

可以看到，id被primary key修饰后，Null变成了NO，Key变成了PRI。这表明primary key修饰的字段是非空且唯一的。
主键，是用来作为一个记录的身份标识。通常会使用一个xxx id 这样的列作为主键。一个表里面只能有一个主键。除了基础的使用之外，还有一种情况，就是联合主键，这个主键是由多个列联合构成的（暂不讨论）。

上面我们说到，主键是不可以重复的。那么如何保证它不重复？MySQL自身给我们提供了一种机制 “自增主键”。

create table student (id int primary key auto_increment, name varchar(20) );
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通过自增主键，当前的id就不需要用户自己指定了，数据库会自行分配，按照“自增”的方式来分配。当然也可以手动插入id，但是要确保插入的结果是不重复的。

每次使用null的方式插入自增主键的时候，数据库会根据当前这一列的最大值，在这个基础上，继续进行递增。而且这里的递增是不会重复利用之前的值的，也就是说若最大id为20，即使删除了id为20的这一行，自增还是会从id为21开始。

上述自增主键，只能在单个数据库下生效。如果数据库是由多个MySQL服务器构成的”集群“，此时，自增主键就无法生效了。
MySQL服务器构成的集群：当表里的数据特别多，一台机器存不下，就需要使用多个机器，把表里的数据一分为二，每台机器存一半。此时，这两个机器的主键，就是各自自增各自的了。这就可能导致，第一个机器中的数据的id和第二个机器的数据的id重复了。实际上在业务中引入的”主键“是希望不会重复的。这其实就是所谓”分布式“。
确保一个分布式系统中，能够存在唯一的id。业界也有一些分布式系统生产唯一id的算法，但是都大同小异。有点儿类似于身份证号：位置信息+时间信息+其它编号。其算法主要由三部分构成（时间戳+主机编号+随机因子）。
首先把主键，设置成字符串类型。
1. 时间戳
时间戳，确保不同时刻生成的数据的id是不同的。
2. 主机编号
同一时刻生成的多个数据只要这几个数据是在不同主机上，仍然是可以通过主机编号确保不重复的。
3. 随机因子
同一时刻，同一个主机上生成了多个数据（随机数），这多个数据id 再通过随机因子进行区分。

当然，这套方案也不能够100%确保，生成的id一定是唯一的。关键在于，同一时刻，同一个主机上，连续两次随机因子恰好相同，这是当然有可能的，只是概率很低。

• FOREIGN KEY
  
  
  上面分别创建了一个班级表和学生表。可以看到，class表的classId为1，2，3。而学生却出现了classId为5的情况，然而并没有classId为5的班级，显然这样的数字是不合理的。所以，为了解决这样的问题，引入了外键约束。这样学生表中的classId都要在班级表中存在，就可以用外键约束来进行校验了。

 create table class (classId int primary key, name varchar(20));
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 create table student (id int primary key, name varchar(20), classId int, foreign key (classId) references class (classId));
1

此时就要求，本表中的这个列的数据必须在引用的外面的表的对应列中存在。注意这里的约束与前面有所不同，外键约束，是要写到最后面的，而前面的列都定义好了之后，在最后面通过foreign key 创建外键约束。

这个情况下，也可以认为，班级表约束了学生表。
把班级表这种约束别的表的表，称为”父表“（parent table）
把学生表这种被别的表约束的表，称为”子表“（child table）

当父表中不存在子表需要插入的数据：

在插入时会先检查父表中是否存在数据，若不存在则插入失败。

子表存在父表关联的信息时，父表信息不能修改：

其实，外键约束是双向的。说是，父亲约束儿子，其实儿子也在约束父亲。子表对于父表也是有约束的。
想要删除父表的记录，就必须先删除子表对应的数据，确保子表中没有数据引用父表的记录，才能真正执行删除。尝试删除/修改父表中的记录，也会先查询子表，看看当前这个结果是否在子表中被引用，如果被引用了，就会删除失败。

使用外键约束的时候，操作子表时要查询父表，而操作父表时也要查询子表，这就伴随了很多的查询操作。如果表的数据很多，查询操作就会非常低效。为了让上述查询更高效一些，往往就需要要求子表中的列和父表中被引用的列，都要带有”索引“。

上述表为何创建失败？其实就是因为表里未添加主键，也就没有索引。所谓索引也可以理解成目录。

关于外键，还有一个经典的问题。如果做一个电商网站，有商品表和订单表两个表。
商品表（goodsId，name，price…）
订单表（orderId，goodsId，time…）
此处商品表和订单表就可以使用外键约束了，那么当商品要下架，如何完成这里的操作呢？其实我们只需在商品表的字段中添加isOnline（1表示商品在线，0表示商品下线），这样即使商品下架，只需要将商品上架信息标注为0，而无需考虑删除表中数据或者无法删除的因素。且历史订单数据是会是始终存在的，所以即使商品没了，订单也不能没。这种删除方式就是所谓的”逻辑删除“。

其实不仅仅是数据库，很多场景也会用到逻辑删除的思路。如电脑上的文件，你进行删除，也是逻辑删除，不是真正的删除。你把文件删除掉，其实也就是在系统中，把硬盘上的对应的盘块数据标记成无效了（也不是真正的删除）。删除文件+清空回收站 都是没用的，理论上都是可以恢复的。如果后面电脑不能用了，需要针对硬盘进行更彻底的删除（物理删除），也就是把硬盘砸了（0.0）。
所以，其实drop database在计算机硬盘上，也是逻辑删除，数据也是有很大概率能够恢复回来的。但是，不能保证数据100%恢复，所以还是尽量不要随便drop database。

• CHECK
  MySQL使用时并不会报错，但是同时也忽略该约束（不支持）。

三、表的设计

设计，往往是和”经验“有一定关联的，谈到”数据库设计“就是根据需求，来把你需要的表给创建出来（有几个表，表里有啥…）

表的设计主要有两个步骤：
1. 先根据需求，找到实体
一些关键性质的对象，梳理清楚需求，提取出关键的名字。一般来说，每个实体，都得安排一个表。

2. 梳理清楚实体之间的关系
多个实体之间，需要理清楚关系。不同的关系下，有不同的设计表的方式。

而表的设计主要有三种关系

• 一对一
  教务系统，需要表示的一个概念，学生（实体），需要一个学生表来描述这个实体。还有一个概念，账户（实体），需要一个账户表来描述这个实体。

学生表：学号、姓名、班级、联系方式、入学时间…
账户表：账户名、密码、注册时间、上次登录时间、登录地点…

一个学生，只能有一个账户。（学生不能有多号）
一个账户，也只能给一个学生使用。（一个账户不能给多个学生使用）

于是，在一对一的关系下，表结构就有一下两种设计方案：

方案一：创建一个大表，把两个表的信息合并起来。
学生账户表（accountId，accountName，password，…studentName，…）
如果这两个表都很简单（列很少）可以考虑合并，如果这两个表都很复杂（列很多）不建议合并。

方案二：分两个表，使用 id 来引用过来，建立联系。
student（studentId，studentName…）
account（accountId，userName，password…，studentId）
可以使用studentId建立两表之间的联系。

• 一对多
  教务系统中，有一个实体学生，还有一个实体班级。

  一个班级，可以包含多个学生。
  一个学生，只能从属一个班级。

  针对一对多设计表，也存在两种方案。

  方案一：
  

  但由于MySQL的类型中，不支持”数组“类型，因此这个方案在MySQL中行不通。只有像Redis这样的数据库才支持数组类型（List），就可以使用类似的方式来表示。

  方案二：
  

• 多对多
  和刚才差不多，通过造句，把实体之间的关系，往固定句式里套。教务系统，学生是一个实体，课程也是一个实体。

一个学生，可以选择多门课程。
一个课程，也可以被多个学生选择。

所以，确认实体的关系，就需要我们造句，往里套，这类似一个定式，按照固定套路来。

四、新增

insert into table_name [(column [,column...])] select...
1

这是一个组合技，把插入语句和查询语句结合到一起。以查询结果，来作为插入的值。把查询到的”临时数据“转换成”永久数据“。

当然也可以指定表中的列进行插入，但是查询出来的结果集合，列数/类型 要和 插入表的结构匹配。
SQL中经常有这种”套娃“操作。

五、多表查询

1.聚合查询

select name，chinese+math+english from...
1

上面这串代码是拿三个列来进行计算的。
聚合查询，就是在进行“行和行”之间的运算。通过”聚合函数“来进行操作，这是SQL提供的库函数。

虽然这个地方不是通过聚合函数获取到的，但是这个数据只是在客户端里方便看到，如果是编程的话，还是通过聚合函数进行比较好，使用聚合函数还可以进行一些条件判断。
下列举例说明：

例子1：

数据表：

操作：

这个操作相当于先执行selct * from student，
再使用 count 来计算结果的行数。

如果查询的列带有NULL，则NULL不计入行数。但如果使用count（*）的时候，即使是全是NULL的行，也会被记录。

例子2：

数据表：

操作：

sum函数会把数字类型都相加起来，但是含义NULL的行会忽略掉，在SQL中NULL和其它数字进行运算，结果一般都是NUL。

剩下的AVG、MAX、MIN都是类似的。

若要查询数学成绩最低的同学：

由数据表可知，数学成绩最低的同学并不是张三。由此可见，在使用聚合函数的时候，列和列之间的顺序以及被“打散”了。正常来说，一行数据的每个列都是对应的（共同构成同一条记录），如果查询中包含聚合函数和非聚合的列，则列各自是各自的。大部分情况下，聚合的列和非聚合的列，不能在一起配合使用，除非语句中带有group by的情况。

那么查询数学成绩最低的同学，可以使用order by加上limit。

前面的聚合，是把表的所有行都聚合在一起。但是有时候，我们可以把所有行分成若干组，每一组再分别进行聚合。

group by 的效果就是把指定的列，值相同的记录，划分到一组，针对这些组就可以分别进行聚合查询了。

数据表：

查询每个岗位的平均薪资：

这里是按照role来group by的。

针对分组查询，也是可以使用条件的，可以对查询结果进行筛选。
分组之前的条件，使用where来表示。
分组之后的条件，使用having来表示。

例子1：

统计每个岗位的平均薪资，但是除去“张三”。
所以在分组之前，先把“张三”除去。

例子2：

统计每个岗位的平均薪资，除去平均薪资大于15000的情况。
平均薪资，需要在分组之后，才能计算。

所以，分组操作往往是和聚合一起使用的。

2.联合查询

前面的查询，都是针对一张表进行查询。而多表查询要比单表查询更加复杂。

2.1 内连接

内连接语法：

select 字段 from 表1 别名1 [inner] join 表2 别名2 on 连接条件 and 其他条件;
select 字段 from 表1 别名1,表2 别名2 where 连接条件 and 其他条件;
1
2

提示：内连接的inner可以省略
在学习联合查询之前，我们需要先学习“笛卡尔积”。

那么在SQL中，笛卡尔积是怎么样的？其实，就是表之间进行简单的“排列组合”，将表1的所有列挨个加上表2的所有列。

同时我们发现进行笛卡尔积之后，有些行的数据出现了不相符的情况，那么这些数据就是笛卡尔积之后无效的数据。

所谓的“多表联合查询”，核心操作就是进行笛卡尔积。比如使用两个表进行联合查询，就是先把两个表进行笛卡尔积，然后再指定一些条件，来实现需求中的一些查询。
再实际开发中，笛卡尔积（多表查询）一定要慎重使用，使用之前一定要评估好笛卡尔积的规模。如果基于两个很大的表进行笛卡尔积，这也是一个危险操作，会产生大量的运算和IO，可能会把数据库搞挂。

联合查询的四个要领：

1. 笛卡尔积
2. 指定连接条件
3. 指定其它条件
4. 针对列进行精简/表达式运算/聚合查询

提示：关联查询可以对关联表起别名
在进行联合操作前，先插入数据：

insert into classes(name, `desc`) values
('计算机系2019级1班', '学习了计算机原理、C和Java语言、数据结构和算法'),
('中文系2019级3班','学习了中国传统文学'),
('自动化2019级5班','学习了机械自动化');
insert into student(sn, name, qq_mail, classes_id) values
('09982','黑旋风李逵','xuanfeng@qq.com',1),
('00835','菩提老祖',null,1),
('00391','白素贞',null,1),
('00031','许仙','xuxian@qq.com',1),
('00054','不想毕业',null,1),
('51234','好好说话','say@qq.com',2),
('83223','tellme',null,2),
('09527','老外学中文','foreigner@qq.com',2);
insert into course(name) values
('Java'),('中国传统文化'),('计算机原理'),('语文'),('高阶数学'),('英文');
insert into score(score, student_id, course_id) values
-- 黑旋风李逵
(70.5, 1, 1),(98.5, 1, 3),(33, 1, 5),(98, 1, 6),
-- 菩提老祖
(60, 2, 1),(59.5, 2, 5),
-- 白素贞
(33, 3, 1),(68, 3, 3),(99, 3, 5),
-- 许仙
(67, 4, 1),(23, 4, 3),(56, 4, 5),(72, 4, 6),
-- 不想毕业
(81, 5, 1),(37, 5, 5),
-- 好好说话
(56, 6, 2),(43, 6, 4),(79, 6, 6),
-- tellme
(80, 7, 2),(92, 7, 6);
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接下来，举几个例子来演示。

例子1：

查询“许仙”同学的成绩
“许仙”这个名字是在学生表里面的，而成绩是在分数表里面的，所以需要用到联合查询。

第一步：进行笛卡尔积

第二步：指定连接条件

第三步：根据其它需求，补充其它条件
条件：找“许仙”同学的成绩

第四步：针对上面的列，进行精简

其实，多表查询还有另外一种写法：
步骤一：进行笛卡尔积

步骤二：指定连接条件

步骤三：指定其它条件

步骤四：针对列进行精简

例子2：

查询所有同学的总成绩，及同学的个人信息。

此处所求是每个同学的总成绩，所以应按照同学的名字/id进行group by。

步骤一：进行笛卡尔积

步骤二：指定连接条件

步骤三：补充其它条件

由于此处是需要知道所有同学的成绩，因此不用对同学进行进一步筛选。

步骤四：针对列进行精简 / 表达式 / 聚合查询

也可以使用第二种语法表示：

建议初学者学习联合查询这种复杂SQL时，最好一步一步写，避免出错时难以发现。

例子3：

查询所有同学的成绩，及同学的个人信息。

这里，同学的名字在学生表里，课程名字在课程表里，分数在分数表里。

步骤一：进行笛卡尔积

步骤二：指定连接条件

三张表进行笛卡尔积，相当于表A和表B先进行笛卡尔积（第一个连接条件），而表A和表B进行笛卡尔积的结果再和表C进行笛卡尔积（第二个连接条件），最终得到的就是三张表的笛卡尔积。

而student表和course表里没有“有关联的列”，所以无法直接算笛卡尔积。所以连接条件只能从student表与score表，score表与course表下手。

步骤三：指定其它条件
此处和例子2一样，也是不需要指定条件的。

步骤四：针对列进行 精简 / 表达式 / 聚合

也可以用第二种方式写：

提示：在多表查询中，前面涉及到的去重、排序、limit 也是同样适用的

2.2 外连接

外连接分为左外连接和右外连接。如果联合查询，左侧的表完全显示我们就说是左外连接；右侧的表完全显示我们就说是右外连接。

外连接语法：

-- 左外连接，表1完全显示
select 字段名  from 表名1 left join 表名2 on 连接条件;
-- 右外连接，表2完全显示
select 字段 from 表名1 right join 表名2 on 连接条件;
-- 全外连接，表1，表2完全显示
select 字段 from 表名1 outer join 表名2 on 连接条件;
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外连接也是多表查询的一种体现形式。上面所学的写法叫做内连接。

给出以下数据表：

内连接：

左外连接：

右外连接：

由于这两个表的数据都是一 一对应的，学生表中的任何一个记录都能在分数表中体现，当然，分数表中的每个记录也能在学生表中体现出来。所以，此时的内连接和外连接，结果是一样的。

给出数据表：

此时的数据，就不是一 一对应了。

进行左外连接：

进行右外连接：

进行全外连接：

可以看到，MySQL是不支持全外连接的。但是，在Oracle是支持全外连接的。

2.3 自连接

自连接是指在同一张表连接自身进行查询

自连接用的很少，这算是一种奇淫技巧了。自连接需要在同一张表，自己和自己进行笛卡尔积。有的时候，想要进行条件查询，条件一定是列和列之间，而不能是行和行之间指定条件。所以，想要针对行之间指定条件，就可以通过自连接，把行关系转成列关系。

当然，这个操作的代价也是很高的，所以需要慎重。如果实际开发中遇到某个地方，必须用到内连接才能解决，那么就需要考虑一下，是不是表的结构设计的不科学。

例子：

若要查询“计算机原理”比“Java”成绩高的成绩信息

在这个例子中，想要完成不同科目的比较，就需要比较行之间的大小，而SQL无法直接做到，就只能把行转成列，用到自连接。

提示：进行自连接时，表名需要指定别名，否则两个表名相同会报错！

指定连接条件：

根据条件筛选：

筛选出左表course_id为3，右表course_id为1的记录（或者左为1，右为3）,且course_id为3的成绩大于course_id为1的成绩。

3.子查询

子查询是指嵌入在其它SQL语句的select语句，也叫嵌套查询

例子：查询“不想毕业”同学的同班同学

如果按照正常的步骤：

首先确认“不想毕业”同学所在的班级：

然后再查询班级里不叫“不想毕业”的同学：

用子查询来完成：

当然，这种把语句更加复杂化的操作，是不利于我们人脑的，所以日常开发中并不推荐使用子查询。

4.合并查询

在实际应用中，为了合并多个select的执行结果，可以使用集合操作符 union，union all。使用UNION和UNION ALL时，前后查询的结果集中，字段需要一致。

合并查询，就是把两个查询的结果合集，合并成一个集合。使用union关键字完成。即select 1 union select 2，但是要求两个select查询的结果集，列数和类型要匹配，列名不影响，最终的列名就是第一个select的列名。

• union
  该操作符用于取得两个结果集的并集。当使用该操作符时，会自动去掉结果集中的重复行。

• union all
  该操作符用于取得两个结果集的并集。当使用该操作符时，不会去掉结果集中的重复行。

例子：查询名字带有英文的记录表以及id 小于3的记录表

当然，使用or也可以完成上述查询。但是，union可以不局限于同一张表，可以针对不同表操作。

六、总结

本篇学习了 约束、表的设计、新增、查询，其中查询包括聚合查询以及联合查询。其中，有很多内核知识，是需要我们掌握的。 在实际开发中，其实更常用的SQL语句，是最基础的增删改查。但是在面试的时候，面试官会喜欢考察联合查询的知识。所以，也需我们耐下心来学习以上知识。