189 8069 5689

怎么认识mysql 怎么认识异性

MySQL简单介绍——换个角度认识MySQL

1、InnoDB存储引擎

创新互联公司服务项目包括湖里网站建设、湖里网站制作、湖里网页制作以及湖里网络营销策划等。多年来,我们专注于互联网行业,利用自身积累的技术优势、行业经验、深度合作伙伴关系等,向广大中小型企业、政府机构等提供互联网行业的解决方案,湖里网站推广取得了明显的社会效益与经济效益。目前,我们服务的客户以成都为中心已经辐射到湖里省份的部分城市,未来相信会继续扩大服务区域并继续获得客户的支持与信任!

Mysql版本=5.5 默认的存储引擎,MySQL推荐使用的存储引擎。支持事务,行级锁定,外键约束。事务安全型存储引擎。更加注重数据的完整性和安全性。

存储格式 : 数据,索引集中存储,存储于同一个表空间文件中。

InnoDB的行锁模式及其加锁方法: InnoDB中有以下两种类型的行锁:共享锁(读锁: 允许事务对一条行数据进行读取)和 互斥锁(写锁: 允许事务对一条行数据进行删除或更新), 对于update,insert,delete语句,InnoDB会自动给设计的数据集加互斥锁,对于普通的select语句,InnoDB不会加任何锁。

InnoDB行锁的实现方式: InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的,如果没有索引,InnoDB将通过隐藏的聚簇索引来对记录加锁。InnoDB这种行锁实现特点意味着:如果不通过索引条件检索数据,那么InnoDB将对表中的所有记录加锁,实际效果跟表锁一样。

(1)在不通过索引条件查询时,InnoDB会锁定表中的所有记录。

(2)Mysql的行锁是针对索引加的锁,不是针对记录加的锁,所以虽然是访问不同行的记录,但是如果使用相同的索引键,是会出现冲突的。

(3)当表有多个索引的时候,不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行,但都是通过行锁来对数据加锁。

优点:

1、支持事务处理、ACID事务特性;

2、实现了SQL标准的四种隔离级别( 原子性( Atomicity )、一致性( Consistency )、隔离性(Isolation )和持续性(Durability ));

3、支持行级锁和外键约束;

4、可以利用事务日志进行数据恢复。

5、锁级别为行锁,行锁优点是适用于高并发的频繁表修改,高并发是性能优于 MyISAM。缺点是系统消耗较大。

6、索引不仅缓存自身,也缓存数据,相比 MyISAM 需要更大的内存。

缺点:

因为它没有保存表的行数,当使用COUNT统计时会扫描全表。

使用场景:

(1)可靠性要求比较高,或者要求事务;(2)表更新和查询都相当的频繁,并且表锁定的机会比较大的情况。

2、 MyISAM存储引擎

MySQL= 5.5 MySQL默认的存储引擎。ISAM:Indexed Sequential Access Method(索引顺序存取方法)的缩写,是一种文件系统。擅长与处理,高速读与写。

功能:

(1)支持数据压缩存储,但压缩后的表变成了只读表,不可写;如果需要更新数据,则需要先解压后更新。

(2)支持表级锁定,不支持高并发;

(3)支持并发插入。写操作中的插入操作,不会阻塞读操作(其他操作);

优点:

1.高性能读取;

2.因为它保存了表的行数,当使用COUNT统计时不会扫描全表;

缺点:

1、锁级别为表锁,表锁优点是开销小,加锁快;缺点是锁粒度大,发生锁冲动概率较高,容纳并发能力低,这个引擎适合查询为主的业务。

2、此引擎不支持事务,也不支持外键。

3、INSERT和UPDATE操作需要锁定整个表;

使用场景:

(1)做很多count 的计算;(2)插入不频繁,查询非常频繁;(3)没有事务。

InnoDB和MyISAM一些细节上的差别:

1、InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引,MySQL5.6之后已经支持(实验性)。

2、InnoDB中不保存表的 具体行数,也就是说,执行select count() from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行,但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是,当count()语句包含 where条件时,两种表的操作是一样的。

3、对于AUTO_INCREMENT类型的字段,InnoDB中必须包含只有该字段的索引,但是在MyISAM表中,可以和其他字段一起建立联合索引。

4、DELETE FROM table时,InnoDB不会重新建立表,而是一行一行的删除。

5、LOAD TABLE FROM MASTER操作对InnoDB是不起作用的,解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表,导入数据后再改成InnoDB表,但是对于使用的额外的InnoDB特性(例如外键)的表不适用。

6、另外,InnoDB表的行锁也不是绝对的,如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围,InnoDB表同样会锁全表。

1.索引概述

利用关键字,就是记录的部分数据(某个字段,某些字段,某个字段的一部分),建立与记录位置的对应关系,就是索引。索引的关键字一定是排序的。索引本质上是表字段的有序子集,它是提高查询速度最有效的方法。一个没有建立任何索引的表,就相当于一本没有目录的书,在每次查询时就会进行全表扫描,这样会导致查询效率极低、速度也极慢。如果建立索引,那么就好比一本添加的目录,通过目录的指引,迅速翻阅到指定的章节,提升的查询性能,节约了查询资源。

2.索引种类

从索引的定义方式和用途中来看:主键索引,唯一索引,普通索引,全文索引。

无论任何类型,都是通过建立关键字与位置的对应关系来实现的。索引是通过关键字找对应的记录的地址。

以上类型的差异:对索引关键字的要求不同。

关键字:记录的部分数据(某个字段,某些字段,某个字段的一部分)。

普通索引,index:对关键字没有要求。

唯一索引,unique index:要求关键字不能重复。同时增加唯一约束。

主键索引,primary key:要求关键字不能重复,也不能为NULL。同时增加主键约束。

全文索引,fulltext key:关键字的来源不是所有字段的数据,而是从字段中提取的特别关键词。

PS:这里主键索引和唯一索引的区别在于:主键索引不能为空值,唯一索引允许空值;主键索引在一张表内只能创建一个,唯一索引可以创建多个。主键索引肯定是唯一索引,但唯一索引不一定是主键索引。

3.索引原则

如果索引不遵循使用原则,则可能导致索引无效。

(1)列独立

如果需要某个字段上使用索引,则需要在字段参与的表达中,保证字段独立在一侧。否则索引不会用到索引, 例如这条sql就不会用到索引:select * from A where id+1=10;

(2)左原则

Like:匹配模式必须要左边确定不能以通配符开头。例如:select * from A where name like '%小明%' ,不会用到索引,而select * from A where name like '小明%' 就可以用到索引(name字段有建立索引),如果业务上需要用到'%小明%'这种方式,有两种方法:1.可以考虑全文索引,但mysql的全文索引不支持中文;2.只查询索引列或主键列,例如:select name from A where name like '%小明%' 或 select id from A where name like '%小明%' 或 select id,name from A where name like '%小明%' 这三种情况都会用到name的索引;

复合索引:一个索引关联多个字段,仅仅针对左边字段有效果,添加复合索引时,第一个字段很重要,只有包含第一个字段作为查询条件的情况才会使用复合索引(必须用到建索引时选择的第一个字段作为查询条件,其他字段的顺序无关),而且查询条件只能出现and拼接,不能用or,否则则无法使用索引.

(3)OR的使用

必须要保证 OR 两端的条件都存在可以用的索引,该查询才可以使用索引。

(4)MySQL智能选择

即使满足了上面说原则,MySQL也能弃用索引,例如:select * from A where id 1;这里弃用索引的主要原因:查询即使使用索引,会导致出现大量的随机IO,相对于从数据记录的第一条遍历到最后一条的顺序IO开销,还要大。

4.索引的使用场景

(1)索引检索:检索数据时使用索引。

(2)索引排序: 如果order by 排序需要的字段上存在索引,则可能使用到索引。

(3)索引覆盖: 索引拥有的关键字内容,覆盖了查询所需要的全部数据,此时,就不需要在数据区获取数据,仅仅在索引区即可。覆盖就是直接在索引区获取内容,而不需要在数据区获取。例如: select name from A where name like '小明%';

建立索引索引时,不能仅仅考虑where检索,同时考虑其他的使用场景。(在所有的where字段上增加索引,就是不合理的)

5.前缀索引

前缀索引是建立索引关键字一种方案。通常会使用字段的整体作为索引关键字。有时,即使使用字段前部分数据,也可以去识别某些记录。就比如一个班级里,我要找王xx,假如姓王的只有1个人,那么就可以建一个关键字为'王'的前缀索引。语法:Index `index_name` (`index_field`(N))使用index_name前N个字符建立的索引。

6.索引失效

(1) 应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描;

(2) 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,如果一个字段有索引,一个字段没有索引,将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描;

(3) 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描;

(4)应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描;如select id from t where num/2 = 100;

(5) 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描;如:select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’ ;

(6)应尽量避免在where子句中对字段进行类型转换,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描; 如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,如select id from t where id = 1;如果id字段在表设计中是varchar类型,那么即使id列上存的是数字,在查询时也一定要用varchar去匹配,sql应改为select id from t where id = '1';

(7)应尽量避免在where子句中单独引用复合索引里非第一位置的索引;

join 的两种算法:BNL 和 NLJ

NLJ(Nested Loop Join)嵌套循环算法;以如下 SQL 为例:

select * from t1 join t2 on t1.a=t2.a

SQL 执行时内部流程是这样的:

1. 先从 t1(假设这里 t1 被选为驱动表)中取出一行数据 X;

2. 从 X 中取出关联字段 a 值,去 t2 中进行查找,满足条件的行取出;

3. 重复1、2步骤,直到表 t1 最后一行循环结束。

这就是一个嵌套循环的过程,如果在被驱动表上查找数据时可以使用索引,总的对比计算次数等于驱动表满足 where 条件的行数。假设这里 t1、t2都是1万行,则只需要 1万次计算,这里用到的是Index Nested-Loops Join(INLJ,基于索引的嵌套循环联接)。

如果 t1、t2 的 a 字段都没有索引,还按照上述的嵌套循环流程查找数据呢?每次在被驱动表上查找数据时都是一次全表扫描,要做1万次全表扫描,扫描行数等于 1万+1万*1万,这个效率很低,如果表行数更多,扫描行数动辄几百亿,所以优化器肯定不会使用这样的算法,而是选择 BNL 算法;

BNLJ(Block Nested Loop Join)块嵌套循环算法;

1. 把 t1 表(假设这里 t1 被选为驱动表)满足条件的数据全部取出放到线程的 join buffer 中;

2. 每次取 t2 表一行数据,去 joinbuffer 中进行查找,满足条件的行取出,直到表 t2 最后一行循环结束。

这个算法下,执行计划的 Extra 中会出现 Using join buffer(Block Nested Loop),t1、t2 都做了一次全表扫描,总的扫描行数等于 1万+1万。但是由于 joinbuffer 维护的是一个无序数组,每次在 joinbuffer 中查找都要遍历所有行,总的内存计算次数等于1万*1万。另外如果 joinbuffer 不够大放不下驱动表的数据,则要分多次执行上面的流程,会导致被驱动表也做多次全表扫描。

BNLJ相对于NLJ的优点在于,驱动层可以先将部分数据加载进buffer,这种方法的直接影响就是将大大减少内层循环的次数,提高join的效率。

例如:

如果内层循环有100条记录,外层循环也有100条记录,这样的话,每次外层循环先将10条记录放到buffer中,内层循环的100条记录每条与这个buffer中的10条记录进行匹配,只需要匹配内层循环总记录数次即可结束一次循环(在这里,即只需要匹配100次即可结束),然后将匹配成功的记录连接后放入结果集中,接着,外层循环继续向buffer中放入10条记录,同理进行匹配,并将成功的记录连接后放入结果集。后续循环以此类推,直到循环结束,将结果集发给client为止。

可以发现,若用NLJ,则需要100 * 100次才可结束,BNLJ则需要100 / block_size * 100 = 10 * 100次就可结束,大大减少了循环次数。

JOIN 按照功能大致分为如下三类:

JOIN、STRAIGHT_JOIN、INNER JOIN(内连接,或等值连接):取得两个表中存在连接匹配关系的记录。

LEFT JOIN(左连接):取得左表(table1)完全记录,即是右表(table2)并无对应匹配记录。

RIGHT JOIN(右连接):与 LEFT JOIN 相反,取得右表(table2)完全记录,即是左表(table1)并无匹配对应记录。

注意:mysql不支持Full join,不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join。

mysql 多表连接查询方式,因为mysql只支持NLJ算法,所以如果是小表驱动大表则效率更高;反之则效率下降;因此mysql对内连接或等值连接的方式做了一个优化,会去判断join表的数据行大小,然后取数据行小的表为驱动表。

INNER JOIN、JOIN、WHERE等值连接和STRAIGHT_JOIN都能表示内连接,那平时如何选择呢?一般情况下用INNER JOIN、JOIN或者WHERE等值连接,因为MySQL 会按照"小表驱动大表的策略"进行优化。当出现需要排序时,才考虑用STRAIGHT_JOIN指定某张表为驱动表。

两表JOIN优化

a.当无order by条件时,根据实际情况,使用left/right/inner join即可,根据explain优化 ;

b.当有order by条件时,如select * from a inner join b where 1=1 and other condition order by a.col;使用explain解释语句;

1)如果第一行的驱动表为a,则效率会非常高,无需优化;

2)否则,因为只能对驱动表字段直接排序的缘故,会出现using temporary,所以此时需要使用STRAIGHT_JOIN明确a为驱动表,来达到使用a.col上index的优化目的;或者使用left join且Where条件中不含b的过滤条件,此时的结果集为a的全集,而STRAIGHT_JOIN为inner join且使用a作为驱动表。注:使用STRAIGHT_JOIN虽然不会using temporary,但也不是一定就能提高效率,如果a表数据远远超过b表,那么有可能使用STRAIGHT_JOIN时比原来的sql效率更低,所以怎么使用STRAIGHT_JOIN,还是要视情况而定。

在使用left join(或right join)时,应该清楚的知道以下几点:

(1). on与 where的执行顺序

ON 条件(“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON)用来决定如何从 B 表中检索数据行。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据,在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后,WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。

所以我们要注意:在使用Left (right) join的时候,一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件,减少Where的执行。

(2).注意ON 子句和 WHERE 子句的不同

即使右表的数据不满足ON后面的条件,也会在结果集拼接一条为NULL的数据行,但WHERE后面的条件不一样,右表不满足WHERE的条件,左表关联的数据也会被过滤掉。

(3).尽量避免子查询,而用join

往往性能这玩意儿,更多时候体现在数据量比较大的时候,此时,我们应该避免复杂的子查询。

(1)in 和 not in 要慎用,如:select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值,能用 between 就不要用 in:select id from t where num between 1 and 3很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择:select num from a where num in(select num from b)用下面的语句替换:select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

(2)Update 语句,如果只更改1、2个字段,不要Update全部字段,否则频繁调用会引起明显的性能消耗,同时带来大量日志。

(3)join语句,MySQL里面的join是用小表去驱动大表,而由于MySQL join实现的原理就是做循环,比如left join就是对左边的数据进行循环去驱动右边的表,左边有m条记录匹配,右边有n条记录那么就是做m次循环,每次扫描n行数据,总扫面行数是m*n行数据。左边返回的结果集的大小就决定了循环的次数,故单纯的用小表去驱动大表不一定的正确的,小表的结果集可能也大于大表的结果集,所以写join的时候尽可能的先估计两张表的可能结果集,用小结果集去驱动大结果集.值得注意的是在使用left/right join的时候,从表的条件应写在on之后,主表应写在where之后.否则MySQL会当作普通的连表查询;

(4)select count(*) from table;这样不带任何条件的count会引起全表扫描,并且没有任何业务意义,是一定要杜绝的;

(5)select * from t 这种语句要尽量避免,使用具体的字段代替*,更有实际意义,需要什么字段就返回什么字段;

(6)数据量大的情况下,limit要慎用,因为使用limit m,n方式分页时,mysql每次都是查询前m+n条,然后舍弃前m条,所以m越大,偏移量越大,性能就越差。比如:select * from A limit 1000000,20这钟,查询效率就会非常低,当分页的页数大于一定的数量之后,就可以换种方式来分页:select * from A a join (select id from A limit 1000000,20) b on a.id=b.id;

谈谈你对 mysql 事务的认识 我是php初学者不懂这个 想请教大神教我

先简单介绍一下事务吧!事务是DBMS得执行单位。它由有限得数据库操作序列组成得。但不是任意得数据库操作序列都能成为事务。一般来说,事务是必须满足4个条件(ACID)

原子性(Autmic):事务在执行性,要做到“要么不做,要么全做!”,就是说不允许事务部分得执行。即使因为故障而使事务不能完成,在rollback时也要消除对数据库得影响!

一致性(Consistency):事务得操作应该使使数据库从一个一致状态转变倒另一个一致得状态!就拿网上购物来说吧,你只有即让商品出库,又让商品进入顾客得购物篮才能构成事务!

隔离性(Isolation):如果多个事务并发执行,应象各个事务独立执行一样!

持久性(Durability):一个成功执行得事务对数据库得作用是持久得,即使数据库应故障出错,也应该能够恢复!

MYSQL的事务处理主要有两种方法。

1、用begin,rollback,commit来实现

begin

开始一个事务

rollback 事务回滚

commit 事务确认

2、直接用set来改变mysql的自动提交模式

MYSQL默认是自动提交的,也就是你提交一个QUERY,它就直接执行!我们可以通过

set autocommit=0

禁止自动提交

set autocommit=1 开启自动提交

来实现事务的处理。

但注意当你用 set

autocommit=0

的时候,你以后所有的SQL都将做为事务处理,直到你用commit确认或rollback结束,注意当你结束这个事务的同时也开启了个新的事务!按第一种方法只将当前的作为一个事务!

个人推荐使用第一种方法!

MYSQL中只有INNODB和BDB类型的数据表才能支持事务处理!其他的类型是不支持的!(切记!)

下次有空说下MYSQL的数据表的锁定和解锁!

MYSQL5.0 WINXP下测试通过~ ^_^

mysql use test;

Database

changed

mysql CREATE TABLE `dbtest`(

- id int(4)

- ) TYPE=INNODB;

Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.05

sec)

mysql select * from dbtest

- ;

Empty set (0.01

sec)

mysql begin;

Query OK, 0 rows affected (0.00

sec)

mysql insert into dbtest value(5);

Query OK, 1 row affected

(0.00 sec)

mysql insert into dbtest value(6);

Query OK, 1 row

affected (0.00 sec)

mysql commit;

Query OK, 0 rows affected (0.00

sec)

mysql select * from dbtest;

+------+

| id

|

+------+

| 5 |

| 6 |

+------+

2 rows in set (0.00

sec)

mysql begin;

Query OK, 0 rows affected (0.00

sec)

mysql insert into dbtest values(7);

Query OK, 1 row affected

(0.00 sec)

mysql rollback;

Query OK, 0 rows affected (0.00

sec)

mysql select * from dbtest;

+------+

| id

|

+------+

| 5 |

| 6 |

+------+

2 rows in set (0.00

sec)

mysql

*******************************************************************************************************************

[PHP]

function

Tran( $sql ) {

$judge = 1;

mysql_query('begin');

foreach ($sql as $v) {

if

( !mysql_query($v) ) {

$judge =

0;

}

}

if ($judge == 0)

{

mysql_query('rollback');

return

false;

}

elseif ($judge == 1) {

mysql_query('commit');

return true;

}

}

[/PHP]

************************************************

?php

$handler=mysql_connect("localhost","root","");

mysql_select_db("task");

mysql_query("SET

AUTOCOMMIT=0");//设置为不自动提交,因为MYSQL默认立即执行

mysql_query("BEGIN");//开始事务定义

if(!mysql_query("insert

into trans (id)

values('2')"))

{

mysql_query("ROOLBACK");//判断当执行失败时回滚

}

if(!mysql_query("insert

into trans (id)

values('4')"))

{

mysql_query("ROOLBACK");//判断执行失败回滚

}

mysql_query("COMMIT");//执行事务

mysql_close($handler);

?

引自:

SQL和MySQL有什么区别?

mssql和mysql的区别

mssql 是微软的那个 SQL Server,运行于windows 2000,2003等平台

mysql 是个开源的数据库Server,可运行在windows平台、unix\\linux平台,其标准版是免费的,可以到 看看

asp\\php只是一种解释语言,不一定mssql不能用php,也不一定mysql非得用php,只不过asp-mssql,php-mysql是一种常用的组合

SQL数据库完全手册_1

SQL是Structured Quevy Language(结构化查询语言)的缩写。SQL是专为数据库而建立的操作命令集,是一种功能齐全的数据库语言。在使用它时,只需要发出“做什么”的命令,“怎么做”是不用使用者考虑的。SQL功能强大、简单易学、使用方便,已经成为了数据库操作的基础,并且现在几乎所有的数据库均支持SQL。

##1 二、SQL数据库数据体系结构

SQL数据库的数据体系结构基本上是***结构,但使用术语与传统关系模型术语不同。在SQL中,关系模式(模式)称为“基本表”(base table);存储模式(内模式)称为“存储文件”(stored file);子模式(外模式)称为“视图”(view);元组称为“行”(row);属性称为“列”(column)。名称对称如^00100009a^:

##1 三、SQL语言的组成

在正式学习SQL语言之前,首先让我们对SQL语言有一个基本认识,介绍一下SQL语言的组成:

1.一个SQL数据库是表(Table)的集合,它由一个或多个SQL模式定义。

2.一个SQL表由行集构成,一行是列的序列(集合),每列与行对应一个数据项。

3.一个表或者是一个基本表或者是一个视图。基本表是实际存储在数据库的表,而视图是由若干基本表或其他视图构成的表的定义。

4.一个基本表可以跨一个或多个存储文件,一个存储文件也可存放一个或多个基本表。每个存储文件与外部存储上一个物理文件对应。

5.用户可以用SQL语句对视图和基本表进行查询等操作。在用户角度来看,视图和基本表是一样的,没有区别,都是关系(表格)。

6.SQL用户可以是应用程序,也可以是终端用户。SQL语句可嵌入在宿主语言的程序中使用,宿主语言有FORTRAN,COBOL,PASCAL,PL/I,C和Ada语言等。SQL用户也能作为独立的用户接口,供交互环境下的终端用户使用。

##1 四、对数据库进行操作

SQL包括了所有对数据库的操作,主要是由4个部分组成:

1.数据定义:这一部分又称为“SQL DDL”,定义数据库的逻辑结构,包括定义数据库、基本表、视图和索引4部分。

2.数据操纵:这一部分又称为“SQL DML”,其中包括数据查询和数据更新两大类操作,其中数据更新又包括插入、删除和更新三种操作。

3.数据控制:对用户访问数据的控制有基本表和视图的授权、完整性规则的描述,事务控制语句等。

4.嵌入式SQL语言的使用规定:规定SQL语句在宿主语言的程序中使用的规则。

下面我们将分别介绍:

##2 (一)数据定义

SQL数据定义功能包括定义数据库、基本表、索引和视图。

首先,让我们了解一下SQL所提供的基本数据类型:(如^00100009b^)

1.数据库的建立与删除

(1)建立数据库:数据库是一个包括了多个基本表的数据集,其语句格式为:

CREATE DATABASE 数据库名 〔其它参数〕

其中,数据库名在系统中必须是唯一的,不能重复,不然将导致数据存取失误。〔其它参数〕因具体数据库实现系统不同而异。

例:要建立项目管理数据库(xmmanage),其语句应为:

CREATE DATABASE xmmanage

(2) 数据库的删除:将数据库及其全部内容从系统中删除。

其语句格式为:DROP DATABASE 数据库名

例:删除项目管理数据库(xmmanage),其语句应为:

DROP DATABASE xmmanage

2.基本表的定义及变更

本身独立存在的表称为基本表,在SQL语言中一个关系唯一对应一个基本表。基本表的定义指建立基本关系模式,而变更则是指对数据库中已存在的基本表进行删除与修改。

(1)基本表的定义:基本表是非导出关系,其定义涉及表名、列名及数据类型等,其语句格式为:

CREATE TABLE〔数据库名.〕表名

(列名 数据类型 〔缺省值〕 〔NOT NULL / NULL〕

〔,列名 数据类型 〔缺省值〕 〔NOT NULL / NULL〕〕......

〔,UNIQUE (列名〔,列名〕......)〕

〔,PRIMARY KEY(列名)〕

〔,FOREIGN KEY(列名〔,列名〕......)REFERENCE 表名(列名〔,列名〕......)〕

〔,CHECK(条件)〕 〔其它参数〕)

其中,〈数据库名〉.〕指出将新建立的表存放于该数据库中;

新建的表由两部分组成:其一为表和一组列名,其二是实际存放的数据(即可在定义表的同时,直接存放数据到表中);

列名为用户自定义的易于理解的名称,列名中不能使用空格;

数据类型为上面所介绍的几种标准数据类型;

〔NOT NULL/NULL〕指出该列是否允许存放空值,SQL语言支持空值的概念,所谓空值是“不知道”或“无意义”的值,值得注意的是数据“0”和空格都不是空值,系统一般默认允许为空值,所以当不允许为空值时,必须明确使用NOT NULL;

〔,UNIQUE〕将列按照其规定的顺序进行排列,如不指定排列顺序,则按列的定义顺序排列;

〔PRIMARY KEY〕用于指定表的主键(即关系中的主属性),实体完整性约束条件规定:主键必须是唯一的,非空的;

〔,FOREIGN KEY (列名〔,列名〕......) REFERENCE表名(列名〔,列名〕......)〕是用于指定外键参照完整性约束条件,FOREIGN KEY指定相关列为外键,其参照对象为另外一个表的指定列,即使用REFERENCE引入的外表中的列,当不指定外表列名时,系统将默认其列名与参照键的列名相同,要注意的是:使用外键时必须使用参照,另外数据的外键参照完整性约束条件规定:外键的值要么与相对应的主键相同,要么为空值(具体由实现系统不同而异)

〔,CHECK〕用于使用指定条件对存入表中的数据进行检查,以确定其合法性,提高数据的安全性。

例:要建立一个学生情况表(student)

CREATE TABLE student //创建基本表student

(st_class CHAR(8),// 定义列st_class班级,数据类型为8位定长字符串

st_no CHAR(10) NOT NULL,//定义列st_no学号,类型为10位定长字符串,非空

st_name CHAR(8) NOT NULL,//定义列st_name姓名,类型为8位定长字符串,非空

st_sex CHAR(2),//定义列st_sex性别,类型为2位定长字符串

st_age SMALLINT,//定义列st_age年龄,类型为短整型

PRIMARY KEY (st_no))//定义st_no学号为主键。

例:要建立课程设置表(subject)

CREATE TABLE subject//创建基本表subject

(su_no CHAR(4) NOT NULL,// 定义列su_no课号,类型为4位定长字符串,非空

su_subject CHAR(20) NOT NULL,// 定义列su_subject课程名,类型为20位定长字符串,非空

su_credit INTEGER,// 定义列su_credit学分,类型为长整数

su_period INTEGER,//定义列su_period学时,类型为长整数

su_preno CHAR(4),//定义列su_preno先修课号,类型为4位定长字符串

PRIMARY KEY(su_no))//定义su_no课号为主键。

例:要建立学生选课表(score)

CREATE TABLE score //创建基本表score

(st_no CHAR(10),//定义列st_no学号,类型为10位定长字符串

su_no CHAR(4),//定义列su_no课号,类型为4位定长字符串

sc_score INTEGER NULL,//定义列sc_score,类型为长整形,可以为空值

FOREIGN KEY (st_no) REFERENCE student,//从表student中引入参照外键st_no,以确保本表与表student的关联与同步

FOREIGN KEY (suno) REFERENCE subject)//从表subject中引入参照外键su_no,以确保本表与表subject的关联与同步

(2)基本表的删除:用以从数据库中删除一个基本表及其全部内容,其语句格式为:

DROP TABLE〔数据库名.〕表名

例如:将上面建立的表都删除

DROP TABLE student,subject,score

(3)基本表的修改:在基本表建立并使用一段时间后,可能需要根据实际要求对基本表的结构进行修改,即增加新的属性或删除属性。

增加属性的语句格式为:

ALTER TABLE 〔数据库名.〕表名 ADD

(列名 数据类型 〔缺省值〕 〔NOT NULL / NULL〕

〔,列名 数据类型〔缺省值〕〔NOT NULL / NULL〕〕......

〔,UNIQUE (列名〔,列名〕......)〕

〔,PRIMARY KEY(列名)〕

〔,FOREIGN KEY(列名〔,列名〕......) REFERENCE 表名(列名〔,列名〕......)〕

〔,CHECK(条件)〕〔其它参数〕)

例如:在基本表student中加入列stborn出生日期,数据类型为DATE,且不能为空值

ALTER TABLE student ADD (stborn DATE NOT NULL)

删除属性的语句格式为:

ALTER TABLE 〔数据库名.〕表名 DROP

( 列名 数据类型 〔缺省值〕〔NOT NULL / NULL〕

〔,列名 数据类型 〔缺省值〕〔NOT NULL / NULL〕〕......)

例如:将基本表student中的列st_age删除

ALTER TABLE student DROP (st_age)

3.视图定义与删除

在SQL中,视图是外模式一级数据结构的基本单位。它是从一个或几个基本表中导出的表,是从现有基本表中抽取若干子集组成用户的“专用表”。这种构造方式必须使用SQL中的SELECT语句来实现。在定义一个视图时,只是把其定义存放在系统的数据中,而并不直接存储视图对应的数据,直到用户使用视图时才去求得对应的数据。

(1)视图的定义:定义视图可以使用CREATE VIEW语句实现,其语句格式为:

CREATE VIEW 视图名 AS SELECT语句

从一个基本表中导出视图:

例:从基本表student中导出只包括女学生情况的视图

CREATE VIEW WOMANVIEW AS //创建一个视图WOMANVIEW

SELECT st_class,st_no,st_name,st_age //选择列st_class,st_no,st_name,st_age显示

FROM student //从基本表student引入

WHERE st_sex=‘女’//引入条件为性别为“女”,注意字符变量都使用单引号引用

从多个基本表中导出视图:

例如:从基本表student和score中导出只包括女学生且分数在60分以上的视图

CREATEVIEW WOMAN_SCORE AS //定义视图WOMANSCORE

SELECT student.st_class,student.st_no,student.st_name,student.st_age,score.sc_score //有选择性显示相关列

FROM student.score //从基本表student和score中引入

WHERE student.st_sex=‘女’AND score.sc_score=60 AND student.st_no=score.st_no //选择条件:性别为“女” 且分数在60分以上。并使用st_no将两表联系起来。

以后如果进行这一视图的应用,则只需使用语句

SELECT * FROM WOMAN_SCORE //其中“*”为通配符,代表所有元素

(2)视图的删除:用于删除已不再使用的视图,其语句格式如下:

DROP VIEW 视图名

例:将上面建立的WOMAN_SCORE视图删除

DROP VIEW WOMAN_SCORE

4.索引的定义与删除

索引属于物理存储概念,而不是逻辑的概念。在SQL中抛弃了索引概念,直接使用主键概念。值得一提的是,有些关系DBMS同时包括索引机制和主键机制,这里我们推荐使用主键机制,因为它对系统资源占用较低且效率较高。

(1)索引的定义:索引是建立在基本表之上的,其语句格式为:

CREATE 〔UNIQUE〕 INDEX 索引名 ON

〔数据库名.〕表名(列名 〔ASC/DESC〕〔,列名 〔ASC/DESC〕〕......)

这里,保留字UNIQUE表示基本表中的索引值不允许重复,若缺省则表示索引值在表中允许重复;DESC表示按索引键降序排列,若缺省或ASC表示升序排列。

例:对基本表student中的st_no和st_age建立索引,分别为升序与降序,且索引值不允许重复

CREATE UNIQUE INDEX STINDEX ON//创建索引STINDEX

student(st_no ASC,st_age DESC)//对student中的st_no和st_age建立索引

(2)索引的删除:

DROP INDEX 索引名

例:删除上面建立的索引STINDEX

DROP INDEX STINDEX

##2 (二)数据查询

SQL是一种查询功能很强的语言,只要是数据库存在的数据,总能通过适当的方法将它从数据库中查找出来。SQL中的查询语句只有一个:SELECT,它可与其它语句配合完成所有的查询功能。SELECT语句的完整语法,可以有6个子句。完整的语法如下:

SELECT 目标表的列名或列表达式集合

FROM 基本表或(和)视图集合

〔WHERE条件表达式〕

〔GROUP BY列名集合

〔HAVING组条件表达式〕〕

〔ORDER BY列名〔集合〕…〕

整个语句的语义如下:从FROM子句中列出的表中,选择满足WHERE子句中给出的条件表达式的元组,然后按GROUPBY子句(分组子句)中指定列的值分组,再提取满足HAVING子句中组条件表达式的那些组,按SELECT子句给出的列名或列表达式求值输出。ORDER子句(排序子句)是对输出的目标表进行重新排序,并可附加说明ASC(升序)或DESC(降序)排列。


当前名称:怎么认识mysql 怎么认识异性
文章URL:http://jkwzsj.com/article/dddohco.html

其他资讯