MySQL - 基础二

6、表的增删改查

CRUD : Create(创建), Retrieve(读取)，Update(更新)，Delete（删除）

6.1、Create

语法：

INSERT [INTO] table_name[(column [, column] ...)]VALUES (value_list) [, (value_list)] ...value_list: value, [, value] ...

案例：

-- 创建一张学生表
CREATE TABLE students (id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,sn INT NOT NULL UNIQUE COMMENT '学号',name VARCHAR(20) NOT NULL,qq VARCHAR(20)
);

6.1.1、单行数据 + 全列插入

-- 插入两条记录，value_list 数量必须和定义表的列的数量及顺序一致
-- 注意，这里在插入的时候，也可以不用指定id(当然，那时候就需要明确插入数据到那些列了)，那么mysql会使用默认的值进行自增。
INSERT INTO students VALUES (100, 10000, '唐三藏', NULL);
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)INSERT INTO students VALUES (101, 10001, '孙悟空', '11111');
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)-- 查看插入结果
SELECT * FROM students;
+-----+-------+-----------+-------+
| id | sn | name | qq |
+-----+-------+-----------+-------+
| 100 | 10000 | 唐三藏 | NULL |
| 101 | 10001 | 孙悟空 | 11111 |
+-----+-------+-----------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

6.1.2、多行数据 + 指定列插入

-- 插入两条记录，value_list 数量必须和指定列数量及顺序一致
INSERT INTO students (id, sn, name) VALUES
(102, 20001, '曹孟德'),
(103, 20002, '孙仲谋');
Query OK, 2 rows affected (0.02 sec)
Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0
-- 查看插入结果
SELECT * FROM students;
+-----+-------+-----------+-------+
| id  | sn    | name      |    qq |
+-----+-------+-----------+-------+
| 100 | 10000 | 唐三藏     | NULL  |
| 101 | 10001 | 孙悟空     | 11111 |
| 102 | 20001 | 曹孟德     | NULL  |
| 103 | 20002 | 孙仲谋     | NULL  |
+-----+-------+-----------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

6.1.3、插入否则更新

由于主键或者 唯一键 对应的值已经存在而导致插入失败

-- 主键冲突
INSERT INTO students (id, sn, name) VALUES (100, 10010, '唐大师');
ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '100' for key 'PRIMARY'-- 唯一键冲突
INSERT INTO students (sn, name) VALUES (20001, '曹阿瞒');
ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '20001' for key 'sn'

可以选择性的进行同步更新操作语法：

INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATEcolumn = value [, column = value] ...

INSERT INTO students (id, sn, name) VALUES (100, 10010, '唐大师')ON DUPLICATE KEY UPDATE sn = 10010, name = '唐大师';
Query OK, 2 rows affected (0.47 sec)-- 0 row affected:     表中有冲突数据，但冲突数据的值和 update 的值相等
-- 1 row affected:     表中没有冲突数据，数据被插入
-- 2 row affected:     表中有冲突数据，并且数据已经被更新-- 通过 MySQL 函数获取受到影响的数据行数
SELECT ROW_COUNT();
+-------------+
| ROW_COUNT() |
+-------------+
|           2 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)-- ON DUPLICATE KEY 当发生重复key的时候

6.1.4、替换

-- 主键 或者 唯一键 没有冲突，则直接插入；
-- 主键 或者 唯一键 如果冲突，则删除后再插入REPLACE INTO students (sn, name) VALUES (20001, '曹阿瞒');
Query OK, 2 rows affected (0.00 sec)-- 1 row affected:     表中没有冲突数据，数据被插入
-- 2 row affected:     表中有冲突数据，删除后重新插入

6.2、Retrieve

语法：

SELECT[DISTINCT] {* | {column [, column] ...}[FROM table_name][WHERE ...][ORDER BY column [ASC | DESC], ...]LIMIT ...

案例：

-- 创建表结构
CREATE TABLE exam_result (id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '同学姓名',chinese float DEFAULT 0.0 COMMENT '语文成绩',math float DEFAULT 0.0 COMMENT '数学成绩',english float DEFAULT 0.0 COMMENT '英语成绩'
);-- 插入测试数据
INSERT INTO exam_result (name, chinese, math, english) VALUES('唐三藏', 67, 98, 56),('孙悟空', 87, 78, 77),('猪悟能', 88, 98, 90),('曹孟德', 82, 84, 67),('刘玄德', 55, 85, 45),('孙权', 70, 73, 78),('宋公明', 75, 65, 30);
Query OK, 7 rows affected (0.00 sec)
Records: 7 Duplicates: 0 Warnings: 0

6.2.1、SELECT 列

6.2.1.1、全列查询

-- 通常情况下不建议使用 * 进行全列查询
-- 1. 查询的列越多，意味着需要传输的数据量越大；
-- 2. 可能会影响到索引的使用。（索引待后面课程讲解）SELECT * FROM exam_result;
+----+-----------+---------+--------+---------+
| id | name      | chinese | math   | english |
+----+-----------+---------+--------+---------+
| 1  | 唐三藏     | 67      | 98     | 56     |
| 2  | 孙悟空     | 87      | 78     | 77     |
| 3  | 猪悟能     | 88      | 98     | 90     |
| 4  | 曹孟德     | 82      | 84     | 67     |
| 5  | 刘玄德     | 55      | 85     | 45     |
| 6  | 孙权       | 70      | 73     | 78     |
| 7  | 宋公明     | 75      | 65     | 30     |
+----+-----------+---------+--------+---------+
7 rows in set (0.00 sec)

6.2.1.2、指定列查询

-- 指定列的顺序不需要按定义表的顺序来SELECT id, name, english FROM exam_result;
+----+-----------+---------+
| id | name      | english |
+----+-----------+---------+
| 1  | 唐三藏     | 56     |
| 2  | 孙悟空     | 77     |
| 3  | 猪悟能     | 90     |
| 4  | 曹孟德     | 67     |
| 5  | 刘玄德     | 45     |
| 6  | 孙权       | 78     |
| 7  | 宋公明     | 30     |
+----+-----------+---------+
7 rows in set (0.00 sec)

6.2.1.2、查询字段为表达式

-- 表达式不包含字段
SELECT id, name, 10 FROM exam_result;
+----+-----------+----+
| id | name      | 10 |
+----+-----------+----+
| 1  | 唐三藏     | 10 |
| 2  | 孙悟空     | 10 |
| 3  | 猪悟能     | 10 |
| 4  | 曹孟德     | 10 |
| 5  | 刘玄德     | 10 |
| 6  | 孙权       | 10 |
| 7  | 宋公明     | 10 |
+----+-----------+----+
7 rows in set (0.00 sec)

-- 表达式包含一个字段SELECT id, name, english + 10 FROM exam_result;
+----+-----------+--------------+
| id | name      | english + 10 |
+----+-----------+--------------+
| 1  | 唐三藏     | 66          |
| 2  | 孙悟空     | 87          |
| 3  | 猪悟能     | 100         |
| 4  | 曹孟德     | 77          |
| 5  | 刘玄德     | 55          |
| 6  | 孙权       | 88          |
| 7  | 宋公明     | 40          |
+----+-----------+--------------+
7 rows in set (0.00 sec)

-- 表达式包含多个字段
SELECT id, name, chinese + math + english FROM exam_result;
+----+-----------+-------------------------+
| id | name      | chinese + math + english |
+----+-----------+-------------------------+
| 1  | 唐三藏     | 221                     |
| 2  | 孙悟空     | 242                     |
| 3  | 猪悟能     | 276                     |
| 4  | 曹孟德     | 233                     |
| 5  | 刘玄德     | 185                     |
| 6  | 孙权       | 221                     |
| 7  | 宋公明     | 170                     |
+----+-----------+-------------------------+
7 rows in set (0.00 sec)

6.2.1.4、为查询结果指定别名

语法：

SELECT column [AS] alias_name [...] FROM table_name;

SELECT id, name, chinese + math + english 总分 FROM exam_result;
+----+-----------+--------+
| id | name      | 总分   |
+----+-----------+--------+
| 1  | 唐三藏     | 221    |
| 2  | 孙悟空     | 242    |
| 3  | 猪悟能     | 276    |
| 4  | 曹孟德     | 233    |
| 5  | 刘玄德     | 185    |
| 6  | 孙权       | 221    |
| 7  | 宋公明     | 170    |
+----+-----------+--------+
7 rows in set (0.00 sec)

6.2.1.5、结果去重

-- 98 分重复了SELECT math FROM exam_result;
+--------+
| math   |
+--------+
| 98     |
| 78     |
| 98     |
| 84     |
| 85     |
| 73     |
| 65     |
+--------+
7 rows in set (0.00 sec)

-- 去重结果SELECT DISTINCT math FROM exam_result;
+--------+
| math   |
+--------+
| 98     |
| 78     |
| 84     |
| 85     |
| 73     |
| 65     |
+--------+
6 rows in set (0.00 sec)

6.2.2、WHERE 条件

比较运算符：

运算符	说明
>, >=, <, <=	大于，大于等于，小于，小于等于
=	等于，NULL 不安全，例如 NULL = NULL 的结果是 NULL
<=>	等于，NULL 安全，例如 NULL NULL 的结果是 TRUE(1)
!=, <>	不等于
BETWEEN a0 AND a1	范围匹配，[a0, a1]，如果 a0 <= value <= a1，返回 TRUE(1)
IN (option, ...)	如果是 option 中的任意一个，返回 TRUE(1)
IS NULL	是 NULL
IS NOT NULL	不是 NULL
LIKE	模糊匹配。% 表示任意多个（包括 0 个）任意字符；_ 表示任意一个字符

逻辑运算符：

运算符	说明
AND	多个条件必须都为 TRUE(1)，结果才是 TRUE(1)
OR	任意一个条件为 TRUE(1), 结果为 TRUE(1)
NOT	条件为 TRUE(1)，结果为 FALSE(0)

案例：

6.2.2.1、英语不及格的同学及英语成绩( < 60 )

-- 基本比较SELECT name, english FROM exam_result WHERE english < 60;
+-----------+---------+
| name      | english |
+-----------+---------+
| 唐三藏     | 56      |
| 刘玄德     | 45      |
| 宋公明     | 30      |
+-----------+---------+
3 rows in set (0.01 sec)

6.2.2.2、语文成绩在 [80, 90] 分的同学及语文成绩

-- 使用 AND 进行条件连接
SELECT name, chinese FROM exam_result WHERE chinese >= 80 AND chinese <= 90;
+-----------+--------+
| name      | chinese |
+-----------+--------+
| 孙悟空     | 87     |
| 猪悟能     | 88     |
| 曹孟德     | 82     |
+-----------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)

-- 使用 BETWEEN ... AND ... 条件SELECT name, chinese FROM exam_result WHERE chinese BETWEEN 80 AND 90;
+-----------+---------+
| name      | chinese |
+-----------+---------+
| 孙悟空     | 87     |
| 猪悟能     | 88     |
| 曹孟德     | 82     |
+-----------+---------+
3 rows in set (0.00 sec)

6.2.2.3、数学成绩是 58 或者 59 或者 98 或者 99 分的同学及数学成绩

-- 使用 OR 进行条件连接SELECT name, math FROM exam_resultWHERE math = 58OR math = 59OR math = 98OR math = 99;
+-----------+--------+
| name      | math   |
+-----------+--------+
| 唐三藏     | 98     |
| 猪悟能     | 98     |
+-----------+--------+
2 rows in set (0.01 sec)

-- 使用 IN 条件SELECT name, math FROM exam_result WHERE math IN (58, 59, 98, 99);
+-----------+--------+
| name      | math   |
+-----------+--------+
| 唐三藏     | 98     |
| 猪悟能     | 98     |
+-----------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

6.2.2.4、姓孙的同学及孙某同学

-- % 匹配任意多个（包括 0 个）任意字符SELECT name FROM exam_result WHERE name LIKE '孙%';
+-----------+
| name      |
+-----------+
| 孙悟空     |
| 孙权       |
+-----------+
2 rows in set (0.00 sec)

-- _ 匹配严格的一个任意字符SELECT name FROM exam_result WHERE name LIKE '孙_';
+--------+
| name   |
+--------+
| 孙权   |
+--------+
1 row in set (0.00 sec)

6.2.2.5、语文成绩好于英语成绩的同学

-- WHERE 条件中比较运算符两侧都是字段SELECT name, chinese, english FROM exam_result WHERE chinese > english;
+-----------+---------+---------+
| name      | chinese | english |
+-----------+---------+---------+
| 唐三藏     | 67      | 56      |
| 孙悟空     | 87      | 77      |
| 曹孟德     | 82      | 67      |
| 刘玄德     | 55      | 45      |
| 宋公明     | 75      | 30      |
+-----------+---------+---------+
5 rows in set (0.00 sec)

6.2.2.6、总分在 200 分以下的同学

-- WHERE 条件中使用表达式
-- 别名不能用在 WHERE 条件中SELECT name, chinese + math + english 总分 FROM exam_resultWHERE chinese + math + english < 200;
+-----------+--------+
| name      | 总分    |
+-----------+--------+
| 刘玄德     | 185    |
| 宋公明     | 170    |
+-----------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

6.2.2.7、语文成绩 > 80 并且不姓孙的同学

-- AND 与 NOT 的使用SELECT name, chinese FROM exam_resultWHERE chinese > 80 AND name NOT LIKE '孙%';
+----+-----------+---------+--------+--------+
| id | name      | chinese | math   | english |
+----+-----------+---------+--------+--------+
| 3  | 猪悟能     | 88      | 98     | 90     |
| 4  | 曹孟德     | 82      | 84     | 67     |
+----+-----------+---------+--------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

6.2.2.6、语文成绩 > 80 并且不姓孙的同学

-- AND 与 NOT 的使用SELECT name, chinese FROM exam_resultWHERE chinese > 80 AND name NOT LIKE '孙%';
+----+-----------+---------+--------+--------+
| id | name      | chinese | math   | english |
+----+-----------+---------+--------+--------+
| 3  | 猪悟能     | 88      | 98     | 90     |
| 4  | 曹孟德     | 82      | 84     | 67     |
+----+-----------+-------+--------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

6.2.2.8、孙某同学，否则要求总成绩 > 200 并且语文成绩 < 数学成绩并且英语成绩 > 80

-- 综合性查询SELECT name, chinese, math, english, chinese + math + english 总分
FROM exam_result
WHERE name LIKE '孙_' OR (chinese + math + english > 200 AND chinese < math AND english > 80
);
+-----------+---------+--------+---------+--------+
| name      | chinese | math   | english | 总分   |
+-----------+---------+--------+---------+--------+
| 猪悟能     | 88     | 98      | 90      | 276   |
| 孙权       | 70     | 73      | 78      | 221   |
+-----------+---------+--------+---------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

6.2.2.9、NULL 的查询

-- 查询 students 表
+-----+-------+-----------+-------+
| id  | sn    | name      | qq    | 
+-----+-------+-----------+-------+
| 100 | 10010 | 唐大师    | NULL  |
| 101 | 10001 | 孙悟空    | 11111 |
| 103 | 20002 | 孙仲谋    | NULL  |
| 104 | 20001 | 曹阿瞒    | NULL  |
+-----+-------+-----------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)-- 查询 qq 号已知的同学姓名SELECT name, qq FROM students WHERE qq IS NOT NULL;
+-----------+-------+
| name      | qq    |
+-----------+-------+
| 孙悟空    | 11111 |
+-----------+-------+
1 row in set (0.00 sec)-- NULL 和 NULL 的比较，= 和 <=> 的区别SELECT NULL = NULL, NULL = 1, NULL = 0;
+-------------+----------+----------+
| NULL = NULL | NULL = 1 | NULL = 0 |
+-------------+----------+----------+
| NULL        | NULL     | NULL     |
+-------------+----------+----------+
1 row in set (0.00 sec)SELECT NULL <=> NULL, NULL <=> 1, NULL <=> 0;
+---------------+------------+------------+
| NULL <=> NULL | NULL <=> 1 | NULL <=> 0 |
+---------------+------------+------------+
| 1 | 0 | 0 |
+---------------+------------+------------+
1 row in set (0.00 sec)

6.2.3、结果排序

语法：

-- ASC 为升序（从小到大）
-- DESC 为降序（从大到小）
-- 默认为 ASCSELECT ... FROM table_name [WHERE ...]ORDER BY column [ASC|DESC], [...];

注意：没有 ORDER BY 子句的查询，返回的顺序是未定义的，永远不要依赖这个顺序

案例：

6.2.3.1、同学及数学成绩，按数学成绩升序显示

SELECT name, math FROM exam_result ORDER BY math;
+-----------+--------+
| name      | math   |
+-----------+--------+
| 宋公明    | 65     |
| 孙权      | 73     |
| 孙悟空    | 78     |
| 曹孟德    | 84     |
| 刘玄德    | 85     |
| 唐三藏    | 98     |
| 猪悟能    | 98     |
+-----------+--------+
7 rows in set (0.00 sec)

6.2.3.2、同学及 qq 号，按 qq 号排序显示

-- NULL 视为比任何值都小，升序出现在最上面SELECT name, qq FROM students ORDER BY qq;
+-----------+-------+
| name      | qq    |
+-----------+-------+
| 唐大师     | NULL  |
| 孙仲谋     | NULL  |
| 曹阿瞒     | NULL  |
| 孙悟空     | 11111 |
+-----------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

-- NULL 视为比任何值都小，降序出现在最下面SELECT name, qq FROM students ORDER BY qq DESC;
+-----------+-------+
| name      | qq    |
+-----------+-------+
| 孙悟空     | 11111 |
| 唐大师     | NULL  |
| 孙仲谋     | NULL  |
| 曹阿瞒     | NULL  |
+-----------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

6.2.3.3、查询同学各门成绩，依次按数学降序，英语升序，语文升序的方式显示

-- 多字段排序，排序优先级随书写顺序SELECT name, math, english, chinese FROM exam_resultORDER BY math DESC, english, chinese;
+-----------+--------+---------+---------+
| name      | math   | english | chinese |
+-----------+--------+---------+---------+
| 唐三藏     | 98     | 56     | 67     |
| 猪悟能     | 98     | 90     | 88     |
| 刘玄德     | 85     | 45     | 55     |
| 曹孟德     | 84     | 67     | 82     |
| 孙悟空     | 78     | 77     | 87     |
| 孙权       | 73     | 78     | 70     |
| 宋公明     | 65     | 30     | 75     |
+-----------+--------+---------+---------+
7 rows in set (0.00 sec)

6.2.3.4、查询同学及总分，由高到低

-- ORDER BY 中可以使用表达式SELECT name, chinese + english + math FROM exam_resultORDER BY chinese + english + math DESC;
+-----------+--------------------------+
| name      | chinese + english + math |
+-----------+--------------------------+
| 猪悟能     | 276                     |
| 孙悟空     | 242                     |
| 曹孟德     | 233                     |
| 唐三藏     | 221                     |
| 孙权       | 221                     |
| 刘玄德     | 185                     |
| 宋公明     | 170                     |
+-----------+-------------------------+
7 rows in set (0.00 sec)

-- ORDER BY 子句中可以使用列别名SELECT name, chinese + english + math 总分 FROM exam_resultORDER BY 总分 DESC;
+-----------+--------+
| name      | 总分   |
+-----------+--------+
| 猪悟能     | 276   |
| 孙悟空     | 242   |
| 曹孟德     | 233   |
| 唐三藏     | 221   |
| 孙权       | 221   |
| 刘玄德     | 185   |
| 宋公明     | 170   |
+-----------+--------+
7 rows in set (0.00 sec)

6.2.3.5、查询姓孙的同学或者姓曹的同学数学成绩，结果按数学成绩由高到低显示

-- 结合 WHERE 子句 和 ORDER BY 子句SELECT name, math FROM exam_resultWHERE name LIKE '孙%' OR name LIKE '曹%'ORDER BY math DESC;
+-----------+--------+
| name      | math   |
+-----------+--------+
| 曹孟德     | 84    |
| 孙悟空     | 78    |
| 孙权       | 73    |
+-----------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)

6.2.4、筛选分页结果

语法：

-- 起始下标为 0-- 从 0 开始，筛选 n 条结果
SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] LIMIT n;-- 从 s 开始，筛选 n 条结果
SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] LIMIT s, n;-- 从 s 开始，筛选 n 条结果，比第二种用法更明确，建议使用
SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] LIMIT n OFFSET s;

建议：对未知表进行查询时，最好加一条 LIMIT 1，避免因为表中数据过大，查询全表数据导致数据库卡死按 id 进行分页，每页 3 条记录，分别显示第 1、2、3 页

-- 第 1 页
SELECT id, name, math, english, chinese FROM exam_result
ORDER BY id LIMIT 3 OFFSET 0;
+----+-----------+--------+--------+-------+
| id | name | math | english | chinese |
+----+-----------+--------+--------+-------+
| 1 | 唐三藏 | 98 | 56 | 67 |
| 2 | 孙悟空 | 78 | 77 | 87 |
| 3 | 猪悟能 | 98 | 90 | 88 |
+----+-----------+--------+--------+-------+
3 rows in set (0.02 sec)

-- 第 2 页
SELECT id, name, math, english, chinese FROM exam_result
ORDER BY id LIMIT 3 OFFSET 3;
+----+-----------+--------+--------+-------+
| id | name | math | english | chinese |
+----+-----------+--------+--------+-------+
| 4 | 曹孟德 | 84 | 67 | 82 |
| 5 | 刘玄德 | 85 | 45 | 55 |
| 6 | 孙权 | 73 | 78 | 70 |
+----+-----------+--------+--------+-------+
3 rows in set (0.00 sec)

-- 第 3 页，如果结果不足 3 个，不会有影响
SELECT id, name, math, english, chinese FROM exam_result
ORDER BY id LIMIT 3 OFFSET 6;
+----+-----------+--------+--------+-------+
| id | name | math | english | chinese |
+----+-----------+--------+--------+-------+
| 7 | 宋公明 | 65 | 30 | 75 |
+----+-----------+--------+--------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

6.3、Update

语法：

UPDATE table_name SET column = expr [, column = expr ...][WHERE ...] [ORDER BY ...] [LIMIT ...]

对查询到的结果进行列值更新

案例：

6.3.1、将孙悟空同学的数学成绩变更为 80 分

-- 更新值为具体值
-- 查看原数据
SELECT name, math FROM exam_result WHERE name = '孙悟空';
+-----------+--------+
| name      | math   |
+-----------+--------+
| 孙悟空     | 78     |
+-----------+--------+
1 row in set (0.00 sec)-- 数据更新
UPDATE exam_result SET math = 80 WHERE name = '孙悟空';
Query OK, 1 row affected (0.04 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0-- 查看更新后数据
SELECT name, math FROM exam_result WHERE name = '孙悟空';
+-----------+--------+
| name      | math   |
+-----------+--------+
| 孙悟空     | 80     |
+-----------+--------+
1 row in set (0.00 sec)

6.3.2、将曹孟德同学的数学成绩变更为 60 分，语文成绩变更为 70 分

-- 一次更新多个列-- 查看原数据
SELECT name, math, chinese FROM exam_result WHERE name = '曹孟德';
+-----------+--------+---------+
| name      | math   | chinese |
+-----------+--------+---------+
| 曹孟德    | 84      | 82     |
+-----------+--------+---------+
1 row in set (0.00 sec)-- 数据更新
UPDATE exam_result SET math = 60, chinese = 70 WHERE name = '曹孟德';
Query OK, 1 row affected (0.14 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0-- 查看更新后数据
SELECT name, math, chinese FROM exam_result WHERE name = '曹孟德';
+-----------+--------+---------+
| name      | math   | chinese |
+-----------+--------+---------+
| 曹孟德     | 60     | 70     |
+-----------+--------+---------+
1 row in set (0.00 sec)

6.3.3、将总成绩倒数前三的 3 位同学的数学成绩加上 30 分

-- 更新值为原值基础上变更
-- 查看原数据
-- 别名可以在ORDER BY中使用
SELECT name, math, chinese + math + english 总分 FROM exam_result
ORDER BY 总分 LIMIT 3;
+-----------+--------+--------+
| name      | math   | 总分   |
+-----------+--------+--------+
| 宋公明     | 65    | 170    |
| 刘玄德     | 85    | 185    |
| 曹孟德     | 60    | 197    |
+-----------+--------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)-- 数据更新，不支持 math += 30 这种语法
UPDATE exam_result SET math = math + 30
ORDER BY chinese + math + english LIMIT 3;-- 查看更新后数据
-- 思考：这里还可以按总分升序排序取前 3 个么？
SELECT name, math, chinese + math + english 总分 FROM exam_resultWHERE name IN ('宋公明', '刘玄德', '曹孟德');
+-----------+--------+--------+
| name      | math   | 总分   |
+-----------+--------+--------+
| 曹孟德    | 90     | 227    |
| 刘玄德    | 115    | 215    |
| 宋公明    | 95     | 200    |
+-----------+--------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)-- 按总成绩排序后查询结果
SELECT name, math, chinese + math + english 总分 FROM exam_resultORDER BY 总分 LIMIT 3;
+-----------+--------+--------+
| name      | math   | 总分   |
+-----------+--------+--------+
| 宋公明     | 95     | 200   |
| 刘玄德     | 115    | 215   |
| 唐三藏     | 98     | 221   |
+-----------+--------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)

6.3.4、将所有同学的语文成绩更新为原来的 2 倍

注意：更新全表的语句慎用！

-- 没有 WHERE 子句，则更新全表-- 查看原数据
SELECT * FROM exam_result;
+----+-----------+---------+--------+---------+
| id | name      | chinese | math   | english |
+----+-----------+---------+--------+---------+
| 1  | 唐三藏     | 67     | 98      | 56     |
| 2  | 孙悟空     | 87     | 80      | 77     |
| 3  | 猪悟能     | 88     | 98      | 90     |
| 4  | 曹孟德     | 70     | 90      | 67     |
| 5  | 刘玄德     | 55     | 115     | 45     |
| 6  | 孙权       | 70     | 73      | 78     |
| 7  | 宋公明     | 75     | 95      | 30     |
+----+-----------+-------+--------+--------+
7 rows in set (0.00 sec)-- 数据更新
UPDATE exam_result SET chinese = chinese * 2;
Query OK, 7 rows affected (0.00 sec)
Rows matched: 7 Changed: 7 Warnings: 0-- 查看更新后数据
SELECT * FROM exam_result;
+----+-----------+---------+--------+--------+
| id | name      | chinese | math   | english |
+----+-----------+---------+--------+--------+
| 1  | 唐三藏    | 134     | 98     | 56     |
| 2  | 孙悟空    | 174     | 80     | 77     |
| 3  | 猪悟能    | 176     | 98     | 90     |
| 4  | 曹孟德    | 140     | 90     | 67     |
| 5  | 刘玄德    | 110     | 115    | 45     |
| 6  | 孙权      | 140     | 73     | 78     |
| 7  | 宋公明    | 150     | 95     | 30     |
+----+-----------+---------+--------+--------+
7 rows in set (0.00 sec)

6.4、Delete

6.4.1、删除数据

语法：

DELETE FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] [LIMIT ...]

案例：

6.4.1.1、删除孙悟空同学的考试成绩

-- 查看原数据
SELECT * FROM exam_result WHERE name = '孙悟空';
+----+-----------+---------+--------+--------+
| id | name      | chinese | math   | english |
+----+-----------+---------+--------+--------+
| 2  | 孙悟空    | 174      | 80     | 77     |
+----+-----------+---------+--------+--------+
1 row in set (0.00 sec)-- 删除数据
DELETE FROM exam_result WHERE name = '孙悟空';
Query OK, 1 row affected (0.17 sec)-- 查看删除结果
SELECT * FROM exam_result WHERE name = '孙悟空';
Empty set (0.00 sec)

6.4.1.2、删除整张表数据

注意：删除整表操作要慎用！

-- 准备测试表
CREATE TABLE for_delete (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(20)
);
Query OK, 0 rows affected (0.16 sec)-- 插入测试数据
INSERT INTO for_delete (name) VALUES ('A'), ('B'), ('C');
Query OK, 3 rows affected (1.05 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0-- 查看测试数据
SELECT * FROM for_delete;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1  | A    |
| 2  | B    |
| 3  | C    |
+----+------+
3 rows in set (0.00 sec)

-- 删除整表数据DELETE FROM for_delete;
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)-- 查看删除结果
SELECT * FROM for_delete;
Empty set (0.00 sec)

-- 再插入一条数据，自增 id 在原值上增长
INSERT INTO for_delete (name) VALUES ('D');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)-- 查看数据
SELECT * FROM for_delete;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 4  | D    |
+----+------+
1 row in set (0.00 sec)-- 查看表结构，会有 AUTO_INCREMENT=n 项
SHOW CREATE TABLE for_delete\G
*************************** 1. row ***************************Table: for_delete
Create Table: CREATE TABLE `for_delete` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)

6.4.2、截断表

语法：

TRUNCATE [TABLE] table_name

注意：这个操作慎用

只能对整表操作，不能像 DELETE 一样针对部分数据操作；
实际上 MySQL 不对数据操作，所以比 DELETE 更快，但是TRUNCATE在删除数据的时候，并不经过真正的事物，所以无法回滚；
会重置 AUTO_INCREMENT 项；

-- 准备测试表
CREATE TABLE for_truncate (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(20)
);
Query OK, 0 rows affected (0.16 sec)-- 插入测试数据
INSERT INTO for_truncate (name) VALUES ('A'), ('B'), ('C');
Query OK, 3 rows affected (1.05 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0-- 查看测试数据
SELECT * FROM for_truncate;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1  | A    |
| 2  | B    |
| 3  | C    |
+----+------+
3 rows in set (0.00 sec)

-- 截断整表数据，注意影响行数是 0，所以实际上没有对数据真正操作
TRUNCATE for_truncate;
Query OK, 0 rows affected (0.10 sec)-- 查看删除结果
SELECT * FROM for_truncate;
Empty set (0.00 sec)

-- 再插入一条数据，自增 id 在重新增长
INSERT INTO for_truncate (name) VALUES ('D');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
-- 查看数据
SELECT * FROM for_truncate;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1  | D    |
+----+------+
1 row in set (0.00 sec)-- 查看表结构，会有 AUTO_INCREMENT=2 项
SHOW CREATE TABLE for_truncate\G
*************************** 1. row ***************************Table: for_truncate
Create Table: CREATE TABLE `for_truncate` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)

6.5、插入查询结果

语法：

INSERT INTO table_name [(column [, column ...])] SELECT ...

案例：删除表中的的重复复记录，重复的数据只能有一份

-- 创建原数据表CREATE TABLE duplicate_table (id int, name varchar(20));
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)-- 插入测试数据
INSERT INTO duplicate_table VALUES(100, 'aaa'),(100, 'aaa'),(200, 'bbb'),(200, 'bbb'),(200, 'bbb'),(300, 'ccc');
Query OK, 6 rows affected (0.00 sec)
Records: 6 Duplicates: 0 Warnings: 0

思路：

-- 创建一张空表 no_duplicate_table，结构和 duplicate_table 一样
CREATE TABLE no_duplicate_table LIKE duplicate_table;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)-- 将 duplicate_table 的去重数据插入到 no_duplicate_table
INSERT INTO no_duplicate_table SELECT DISTINCT * FROM duplicate_table;
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0-- 通过重命名表，实现原子的去重操作
RENAME TABLE duplicate_table TO old_duplicate_table,
no_duplicate_table TO duplicate_table;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)-- 查看最终结果
SELECT * FROM duplicate_table;
+------+------+
| id   | name |
+------+------+
| 100  | aaa  |
| 200  | bbb  |
| 300  | ccc  |
+------+------+
3 rows in set (0.00 sec)

6.6、聚合函数

函数	说明
COUNT([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的数量
SUM([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的总和，不是数字没有意义
AVG([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的平均值，不是数字没有意义
MAX([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的最大值，不是数字没有意义
MIN([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的最小值，不是数字没有意义

案例：

6.6.1、统计班级共有多少同学

-- 使用 * 做统计，不受 NULL 影响SELECT COUNT(*) FROM students;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 4        |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)-- 使用表达式做统计SELECT COUNT(1) FROM students;
+----------+
| COUNT(1) |
+----------+
| 4        |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

6.6.2、统计班级收集的 qq 号有多少

-- NULL 不会计入结果SELECT COUNT(qq) FROM students;
+-----------+
| COUNT(qq) |
+-----------+
| 1         |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

6.6.3、统计本次考试的数学成绩分数个数

-- COUNT(math) 统计的是全部成绩SELECT COUNT(math) FROM exam_result;
+---------------+
| COUNT(math)   |
+---------------+
| 6             |
+---------------+
1 row in set (0.00 sec)-- COUNT(DISTINCT math) 统计的是去重成绩数量
SELECT COUNT(DISTINCT math) FROM exam_result;
+------------------------+
| COUNT(DISTINCT math)   |
+------------------------+
| 5                      |
+------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

6.6.4、统计数学成绩总分

SELECT SUM(math) FROM exam_result;
+-------------+
| SUM(math)   |
+-------------+
| 569         |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)-- 不及格 < 60 的总分，没有结果，返回 NULL
SELECT SUM(math) FROM exam_result WHERE math < 60;
+-------------+
| SUM(math)   |
+-------------+
| NULL        |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

6.6.5、统计平均总分

SELECT AVG(chinese + math + english) 平均总分 FROM exam_result;
+--------------+
| 平均总分      |
+--------------+
| 297.5        |
+--------------+

6.6.6、返回英语最高分

SELECT MAX(english) FROM exam_result;
+-------------+
| MAX(english)|
+-------------+
| 90          |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

6.6.7、返回 > 70 分以上的数学最低分

SELECT MIN(math) FROM exam_result WHERE math > 70;
+-------------+
| MIN(math)   |
+-------------+
| 73          |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

6.7、group by子句的使用

在select中使用group by 子句可以对指定列进行分组查询；

select column1, column2, .. from table group by column;

案例：

准备工作，创建一个雇员信息表（来自oracle 9i的经典测试表）；
- EMP员工表
- DEPT部门表
- SALGRADE工资等级表
如何显示每个部门的平均工资和最高工资；

select deptno,avg(sal),max(sal) from EMP group by deptno;

显示每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资；

select avg(sal),min(sal),job, deptno from EMP group by deptno, job;

显示平均工资低于2000的部门和它的平均工资；

1. 统计各个部门的平均工资

select avg(sal) from EMP group by deptno

2. having和group by配合使用，对group by结果进行过滤

select avg(sal) as myavg from EMP group by deptno having myavg<2000;
--having经常和group by搭配使用，作用是对分组进行筛选，作用有些像where;

6.8、实战OJ

实战OJ 牛客：批量插入数据
牛客：找出所有员工当前(to_date='9999-01-01')具体的薪水salary情况，对于相同的薪水只显示一次,并按照逆序显示
牛客：查找最晚入职员工的所有信息
牛客：查找入职员工时间排名倒数第三的员工所有信息
牛客：查找薪水涨幅超过15次的员工号emp_no以及其对应的涨幅次数t
牛客：获取所有部门当前manager的当前薪水情况，给出dept_no, emp_no以及salary，当前表示 to_date='9999-01-01'
牛客：从titles表获取按照title进行分组,每组个数大于等于2，给出title以及对应的数目t
leetcode: duplicate-emails
leetcode: big-countries
leetcode: nth-highest-salary

SQL查询中各个关键字的执行先后顺序 from > on> join > where > group by > with > having > select > distinct > order by > limit；

7、函数

7.1、日期函数

获得年月日：

select current_date();+----------------+| current_date() |+----------------+| 2017-11-19     |+----------------+

获得时分秒：

select current_time();+----------------+| current_time() |+----------------+| 13:51:21       |+----------------+

获得时间戳：

select current_timestamp();+---------------------+| current_timestamp() |+---------------------+| 2017-11-19 13:51:48 |+---------------------+

在日期的基础上加日期：

select date_add('2017-10-28', interval 10 day);+-----------------------------------------+| date_add('2017-10-28', interval 10 day) |+-----------------------------------------+| 2017-11-07                              |+-----------------------------------------+

在日期的基础上减去时间：

select date_sub('2017-10-1', interval 2 day);+---------------------------------------+| date_sub('2017-10-1', interval 2 day) |+---------------------------------------+| 2017-09-29                            |+---------------------------------------+

计算两个日期之间相差多少天：

select datediff('2017-10-10', '2016-9-1');+------------------------------------+| datediff('2017-10-10', '2016-9-1') |+------------------------------------+| 404                                |+------------------------------------+

案例-1：

创建一张表，记录生日

create table tmp(id int primary key auto_increment,birthday date
);

添加当前日期：

insert into tmp(birthday) values(current_date());

mysql> select * from tmp;+----+------------+| id | birthday   |+----+------------+| 1 | 2017-11-19  |+----+------------+

案例-2：

创建一个留言表

mysql> create table msg (-> id int primary key auto_increment,-> content varchar(30) not null,-> sendtime datetime-> );

插入数据

mysql> insert into msg(content,sendtime) values('hello1', now());
mysql> insert into msg(content,sendtime) values('hello2', now());
mysql> select * from msg;
+----+---------+---------------------+
| id | content | sendtime            |
+----+---------+---------------------+
| 1  | hello1  | 2017-11-19 14:12:20 |
| 2  | hello2  | 2017-11-19 14:13:21 |
+----+---------+---------------------+

显示所有留言信息，发布日期只显示日期，不用显示时间

select content,date(sendtime) from msg;

请查询在2分钟内发布的帖子

select * from msg where date_add(sendtime, interval 2 minute) > now();

7.2、字符串函数

案例：

获取emp表的ename列的字符集

select charset(ename) from EMP;

要求显示student表中的信息，显示格式：“XXX的语文是XXX分，数学XXX分，英语XXX分”

select concat(name, '的语文是',chinese,'分，数学是',math,'分') as '分数' from student;

求学生表中学生姓名占用的字节数

select length(name), name from student;

注意：length函数返回字符串长度，以字节为单位。如果是多字节字符则计算多个字节数；如果是单字节字符则算作一个字节。比如：字母，数组算作一个字节，中文表示多个字节数（与字符集编码有关）

将EMP表中所有名字中有S的替换成'上海'

select replace(ename, 'S', '上海') ,ename from EMP;

截取EMP表中ename字段的第二个到第三个字符

select substring(ename, 2, 2), ename from EMP;

以首字母小写的方式显示所有员工的姓名

select concat(lcase(substring(ename, 1, 1)),substring(ename,2)) from EMP;

7.3、数学函数

绝对值

select abs(-100.2);

向下取整

select floor(23.7);

保留2位小数位数（小数四舍五入)

select format(12.3456, 2);

产生随机数

select rand();

7.4、其它函数

user() 查询当前用户

select user();

md5(str)对一个字符串进行md5摘要，摘要后得到一个32位字符串

select md5('admin')

+----------------------------------+
| md5('admin')                     |
+----------------------------------+
| 21232f297a57a5a743894a0e4a801fc3 |
+----------------------------------+

database()显示当前正在使用的数据库

select database();

password()函数，MySQL数据库使用该函数对用户加密

select password('root');+-------------------------------------------+| password('root')                          |+-------------------------------------------+| *81F5E21E35407D884A6CD4A731AEBFB6AF209E1B |+-------------------------------------------+

ifnull（val1， val2）如果val1为null，返回val2，否则返回val1的值

select ifnull('abc', '123');+----------------------+| ifnull('abc', '123') |+----------------------+| abc                  |+----------------------+1 row in set (0.01 sec)select ifnull(null, '123');+---------------------+| ifnull(null, '123') |+---------------------+| 123                 |+---------------------+1 row in set (0.00 sec)

7.5、实战OJ

牛客：查找字符串'10,A,B' 中逗号','出现的次数cnt

8、复合查询

前面我们讲解的mysql表的查询都是对一张表进行查询，在实际开发中这远远不够；

8.1、基本查询回顾

查询工资高于500或岗位为MANAGER的雇员，同时还要满足他们的姓名首字母为大写的J；

select * from EMP where (sal>500 or job='MANAGER') and ename like 'J%';

按照部门号升序而雇员的工资降序排序；

select * from EMP order by deptno, sal desc;

使用年薪进行降序排序；

select ename, sal*12+ifnull(comm,0) as '年薪' from EMP order by 年薪 desc;

显示工资最高的员工的名字和工作岗位；

select ename, job from EMP where sal = (select max(sal) from EMP);

显示工资高于平均工资的员工信息；

select ename, sal from EMP where sal>(select avg(sal) from EMP);

显示每个部门的平均工资和最高工资；

select deptno, format(avg(sal), 2) , max(sal) from EMP group by deptno;

显示平均工资低于2000的部门号和它的平均工资；

select deptno, avg(sal) as avg_sal from EMP group by deptno having avg_sal<2000;

显示每种岗位的雇员总数，平均工资；

select job,count(*), format(avg(sal),2) from EMP group by job;

8.2、多表查询

实际开发中往往数据来自不同的表，所以需要多表查询。本节我们用一个简单的公司管理系统，有三张表 EMP,DEPT,SALGRADE来演示如何进行多表查询；

案例：

显示雇员名、雇员工资以及所在部门的名字因为上面的数据来自EMP和DEPT表，因此要联合查询

其实我们只要emp表中的deptno = dept表中的deptno字段的记录；

select EMP.ename, EMP.sal, DEPT.dname from EMP, DEPT where EMP.deptno = DEPT.deptno;

显示部门号为10的部门名，员工名和工资；

select ename, sal,dname from EMP, DEPT where EMP.deptno=DEPT.deptno and DEPT.deptno =
10;

显示各个员工的姓名，工资，及工资级别

select ename, sal, grade from EMP, SALGRADE where EMP.sal between losal and hisal;

8.3、自连接

自连接是指在同一张表连接查询

案例：

显示员工FORD的上级领导的编号和姓名（mgr是员工领导的编号--empno）

使用的子查询：

select empno,ename from emp where emp.empno=(select mgr from emp where ename='FORD');

使用多表查询（自查询）：

-- 使用到表的别名
--from emp leader, emp worker，给自己的表起别名，因为要先做笛卡尔积，所以别名可以先识别select leader.empno,leader.ename from emp leader, emp worker where leader.empno =
worker.mgr and worker.ename='FORD';

8.4、子查询

子查询是指嵌入在其他sql语句中的select语句，也叫嵌套查询

8.4.1、单行子查询

返回一行记录的子查询

显示SMITH同一部门的员工

select * from EMP WHERE deptno = (select deptno from EMP where ename='smith');

8.4.2、多行子查询

返回多行记录的子查询

in关键字；查询和10号部门的工作岗位相同的雇员的名字，岗位，工资，部门号，但是不包含10自己的；

select ename,job,sal,deptno from emp where job in (select distinct job from emp where
deptno=10) and deptno<>10;

all关键字；显示工资比部门30的所有员工的工资高的员工的姓名、工资和部门号；

select ename, sal, deptno from EMP where sal > all(select sal from EMP where
deptno=30);

any关键字；显示工资比部门30的任意员工的工资高的员工的姓名、工资和部门号（包含自己部门的员工）

select ename, sal, deptno from EMP where sal > any(select sal from EMP where
deptno=30);

8.4.3、多列子查询

单行子查询是指子查询只返回单列，单行数据；多行子查询是指返回单列多行数据，都是针对单列而言的，而多列子查询则是指查询返回多个列数据的子查询语句；

案例：查询和SMITH的部门和岗位完全相同的所有雇员，不含SMITH本人；

mysql> select ename from EMP where (deptno, job)=(select deptno, job from EMP where
ename='SMITH') and ename <> 'SMITH';
+-------+
| ename |
+-------+
| ADAMS |
+-------+

8.4.4、在from子句中使用子查询

子查询语句出现在from子句中。这里要用到数据查询的技巧，把一个子查询当做一个临时表使用；

案例：

显示每个高于自己部门平均工资的员工的姓名、部门、工资、平均工资

//获取各个部门的平均工资，将其看作临时表
select ename, deptno, sal, format(asal,2) from EMP,
(select avg(sal) asal, deptno dt from EMP group by deptno) tmp
where EMP.sal > tmp.asal and EMP.deptno=tmp.dt;

查找每个部门工资最高的人的姓名、工资、部门、最高工资

select EMP.ename, EMP.sal, EMP.deptno, ms from EMP,
(select max(sal) ms, deptno from EMP group by deptno) tmp
where EMP.deptno=tmp.deptno and EMP.sal=tmp.ms;

显示每个部门的信息（部门名，编号，地址）和人员数量

方法1：使用多表

select DEPT.dname, DEPT.deptno, DEPT.loc,count(*) '部门人数' from EMP, DEPT
where EMP.deptno=DEPT.deptno
group by DEPT.deptno,DEPT.dname,DEPT.loc;

方法2：使用子查询

-- 1. 对EMP表进行人员统计
select count(*), deptno from EMP group by deptno;
-- 2. 将上面的表看作临时表
select DEPT.deptno, dname, mycnt, loc from DEPT,
(select count(*) mycnt, deptno from EMP group by deptno) tmp
where DEPT.deptno=tmp.deptno;

8.4.5、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；

8.4.5.1、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；

案例：将工资大于2500或职位是MANAGER的人找出来

mysql> select ename, sal, job from EMP where sal>2500 union-> select ename, sal, job from EMP where job='MANAGER';--去掉了重复记录
+-------+---------+-----------+
| ename | sal     | job       |
+-------+---------+-----------+
| JONES | 2975.00 | MANAGER   |
| BLAKE | 2850.00 | MANAGER   |
| SCOTT | 3000.00 | ANALYST   |
| KING  | 5000.00 | PRESIDENT |
| FORD  | 3000.00 | ANALYST   |
| CLARK | 2450.00 | MANAGER   |
+-------+---------+-----------+

8.4.5.3、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；

案例：将工资大于25000或职位是MANAGER的人找出来

mysql> select ename, sal, job from EMP where sal>2500 union all-> select ename, sal, job from EMP where job='MANAGER';
+-------+---------+-----------+
| ename | sal     | job       |
+-------+---------+-----------+
| JONES | 2975.00 | MANAGER   |
| BLAKE | 2850.00 | MANAGER   |
| SCOTT | 3000.00 | ANALYST   |
| KING  | 5000.00 | PRESIDENT |
| FORD  | 3000.00 | ANALYST   |
| JONES | 2975.00 | MANAGER   |
| BLAKE | 2850.00 | MANAGER   |
| CLARK | 2450.00 | MANAGER   |
+-------+---------+-----------+

8.5、实战OJ

牛客：查找所有员工入职时候的薪水情况，给出emp_no以及salary，并按照emp_no进行逆序；
牛客：针对库中的所有表生成select count(*) from tableName 对应的SQL语句；
牛客：获取所有非manager的员工emp_no；
牛客：获取所有员工当前的manager,获取所有员工当前的manager，如果当前的manager是自己的话结果不显示，当前表示to_date='9999-01-01'

9、表的内连和外连

表的连接分为内连和外连；

9.1、内连接

内连接实际上就是利用where子句对两种表形成的笛卡儿积进行筛选，我们前面学习的查询都是内连接，也是在开发过程中使用的最多的连接查询；

语法：

select 字段 from 表1 inner join 表2 on 连接条件 and 其他条件；

备注：前面学习的都是内连接

案例：显示SMITH的名字和部门名称

-- 用前面的写法
select ename, dname from EMP, DEPT where EMP.deptno=DEPT.deptno and ename='SMITH';-- 用标准的内连接写法
select ename, dname from EMP inner join DEPT on EMP.deptno=DEPT.deptno and
ename='SMITH';

9.2、外连接

外连接分为左外连接和右外连接

9.2.1、左外连接

如果联合查询，左侧的表完全显示我们就说是左外连接；

语法：

select 字段名 from 表名1 left join 表名2 on 连接条件

案例：

-- 建两张表
create table stu (id int, name varchar(30)); -- 学生表
insert into stu values(1,'jack'),(2,'tom'),(3,'kity'),(4,'nono');
create table exam (id int, grade int); -- 成绩表
insert into exam values(1, 56),(2,76),(11, 8);

查询所有学生的成绩，如果这个学生没有成绩，也要将学生的个人信息显示出来；

-- 当左边表和右边表没有匹配时，也会显示左边表的数据
select * from stu left join exam on stu.id=exam.id;

9.2.2、右外连接

如果联合查询，右侧的表完全显示我们就说是右外连接；

语法：

select 字段 from 表名1 right join 表名2 on 连接条件；

案例：

对stu表和exam表联合查询，把所有的成绩都显示出来，即使这个成绩没有学生与它对应，也要显示出来；

select * from stu right join exam on stu.id=exam.id;

练习：

列出部门名称和这些部门的员工信息，同时列出没有员工的部门

方法一：
select d.dname, e.* from dept d left join emp e on d.deptno=e.deptno;
方法二：
select d.dname, e.* from emp e right join dept d on d.deptno=e.deptno;

9.3、实战OJ

leetcode: rank-scores
leetcode: exchange-seats

10、索引

10.1、没有索引，可能会有什么问题

索引：提高数据库的性能，索引是物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行正确的 create index ，查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐，查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的IO。所以它的价值，在于提高一个海量数据的检索速度；

常见索引分为：

主键索引(primary key)
唯一索引(unique)
普通索引(index)
全文索引(fulltext)--解决中子文索引问题

案例：

先整一个海量表，在查询的时候，看看没有索引时有什么问题？

--构建一个8000000条记录的数据
--构建的海量表数据需要有差异性，所以使用存储过程来创建， 拷贝下面代码就可以了，暂时不用理解-- 产生随机字符串
delimiter $$
create function rand_string(n INT)
returns varchar(255)
begindeclare chars_str varchar(100) default'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';declare return_str varchar(255) default '';declare i int default 0;while i < n doset return_str =concat(return_str,substring(chars_str,floor(1+rand()*52),1));set i = i + 1;end while;return return_str;end $$
delimiter ;--产生随机数字
delimiter $$
create function rand_num()
returns int(5)
begindeclare i int default 0;set i = floor(10+rand()*500);
return i;
end $$
delimiter ;--创建存储过程，向雇员表添加海量数据
delimiter $$
create procedure insert_emp(in start int(10),in max_num int(10))
begin
declare i int default 0;set autocommit = 0;repeatset i = i + 1;insert into EMP values ((start+i)
,rand_string(6),'SALESMAN',0001,curdate(),2000,400,rand_num());until i = max_numend repeat;commit;
end $$
delimiter ;-- 执行存储过程，添加8000000条记录
call insert_emp(100001, 8000000);

到此，已经创建出了海量数据的表了；

查询员工编号为998877的员工

select * from EMP where empno=998877;

可以看到耗时4.93秒，这还是在本机一个人来操作，在实际项目中，如果放在公网中，假如同时有1000个人并发查询，那很可能就死机；

解决方法，创建索引

alter table EMP add index(empno);

换一个员工编号，测试看看查询时间

select * from EMP where empno=123456;

10.2、认识磁盘

MySQL与存储

MySQL 给用户提供存储服务，而存储的都是数据，数据在磁盘这个外设当中。磁盘是计算机中的一个机械设备，相比于计算机其他电子元件，磁盘效率是比较低的，在加上IO本身的特征，可以知道，如何提交效率，是 MySQL 的一个重要话题；

先来研究一下磁盘：

在看看磁盘中一个盘片：

扇区

数据库文件，本质其实就是保存在磁盘的盘片当中。也就是上面的一个个小格子中，就是我们经常所说的扇区。当然，数据库文件很大，也很多，一定需要占据多个扇区；

题外话：

从上图可以看出来，在半径方向上，距离圆心越近，扇区越小，距离圆心越远，扇区越大；
那么，所有扇区都是默认512字节吗？目前是的，我们也这样认为。因为保证一个扇区多大，是由比特位密度决定的；
不过最新的磁盘技术，已经慢慢的让扇区大小不同了，不过我们现在暂时不考虑；

我们在使用Linux，所看到的大部分目录或者文件，其实就是保存在硬盘当中的。(当然，有一些内存文件系统，如： proc ， sys 之类，我们不考虑)

#数据库文件，本质其实就是保存在磁盘的盘片当中，就是一个一个的文件
[root@VM-0-3-centos ~]# ls /var/lib/mysql -l #我们目前MySQL中的文件
total 319592
drwxr-x--- 2 mysql mysql         4096 Apr 15 21:46 57test
-rw-r----- 1 mysql mysql           56 Apr 12 15:27 auto.cnf
drwxr-x--- 2 mysql mysql         4096 May 17 13:52 bit_index
-rw------- 1 mysql mysql         1676 Apr 12 15:27 ca-key.pem
-rw-r--r-- 1 mysql mysql         1112 Apr 12 15:27 ca.pem
drwx------ 2 mysql mysql         4096 Apr 13 21:26 ccdata_pro
-rw-r--r-- 1 mysql mysql         1112 Apr 12 15:27 client-cert.pem
-rw------- 1 mysql mysql         1680 Apr 12 15:27 client-key.pem
-rw-r----- 1 mysql mysql        16958 Jun 8 15:46 ib_buffer_pool
-rw-r----- 1 mysql mysql    213909504 Jun 8 16:02 ibdata1
-rw-r----- 1 mysql mysql     50331648 Jun 8 16:02 ib_logfile0
-rw-r----- 1 mysql mysql     50331648 Jun 8 16:02 ib_logfile1
-rw-r----- 1 mysql mysql     12582912 Jun 8 15:46 ibtmp1
drwxr-x--- 2 mysql mysql         4096 Apr 28 14:11 musicserver
drwxr-x--- 2 mysql mysql         4096 May 9 09:47 mysql
srwxrwxrwx 1 mysql mysql            0 Jun 8 15:46 mysql.sock
-rw------- 1 mysql mysql            5 Jun 8 15:46 mysql.sock.lock
drwxr-x--- 2 mysql mysql         4096 Apr 12 15:27 performance_schema
-rw------- 1 mysql mysql         1676 Apr 12 15:27 private_key.pem
-rw-r--r-- 1 mysql mysql          452 Apr 12 15:27 public_key.pem
drwxr-x--- 2 mysql mysql         4096 May 9 09:46 scott
-rw-r--r-- 1 mysql mysql         1112 Apr 12 15:27 server-cert.pem
-rw------- 1 mysql mysql         1676 Apr 12 15:27 server-key.pem
drwxr-x--- 2 mysql mysql        12288 Apr 12 15:27 sys
drwxr-x--- 2 mysql mysql         4096 Jun 5 17:13 test # 自己定义的数据库，里面有数据表

所以，最基本的，找到一个文件的全部，本质，就是在磁盘找到所有保存文件的扇区；

而我们能够定位任何一个扇区，那么便能找到所有扇区，因为查找方式是一样的；

定位扇区

柱面(磁道): 多盘磁盘，每盘都是双面，大小完全相等。那么同半径的磁道，整体上便构成了一个柱面；
每个盘面都有一个磁头，那么磁头和盘面的对应关系便是1对1的；
所以，我们只需要知道，磁头（Heads）、柱面(Cylinder)(等价于磁道)、扇区(Sector)对应的编号。即可在磁盘上定位所要访问的扇区。这种磁盘数据定位方式叫做 CHS 。不过实际系统软件使用的并不是 CHS （但是硬件是），而是 LBA ，一种线性地址，可以想象成虚拟地址与物理地址。系统将 LBA 地址最后会转化成为 CHS ，交给磁盘去进行数据读取。不过，我们现在不关心转化细节，知道这个东西，让我们逻辑自洽起来即可；

结论

我们现在已经能够在硬件层面定位，任何一个基本数据块了(扇区)。那么在系统软件上，就直接按照扇区(512字节，部分4096字节),进行IO交互吗？不是

如果操作系统直接使用硬件提供的数据大小进行交互，那么系统的IO代码，就和硬件强相关，换言之，如果硬件发生变化，系统必须跟着变化；
从目前来看，单次IO 512字节，还是太小了。IO单位小，意味着读取同样的数据内容，需要进行多次磁盘访问，会带来效率的降低；
之前学习文件系统，就是在磁盘的基本结构下建立的，文件系统读取基本单位，就不是扇区，而是数据块；

磁盘随机访问(Random Access)与连续访问(Sequential Access)

随机访问：本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出扇区地址不连续，这样的话磁头在两次IO操作之间需要作比较大的移动动作才能重新开始读/写数据；

连续访问：如果当次IO给出的扇区地址与上次IO结束的扇区地址是连续的，那磁头就能很快的开始这次IO操作，这样的多个IO操作称为连续访问；

因此尽管相邻的两次IO操作在同一时刻发出，但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话也只能称为随机访问，而非连续访问；

磁盘是通过机械运动进行寻址的，随机访问不需要过多的定位，故效率比较高；

10.3、MySQL 与磁盘交互基本单位

而 MySQL 作为一款应用软件，可以想象成一种特殊的文件系统。它有着更高的IO场景，所以，为了提高基本的IO效率， MySQL 进行IO的基本单位是 16KB (后面统一使用 InnoDB 存储引擎讲解)；

mysql> SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'innodb_page_size';
+------------------+-------+
| Variable_name    | Value |
+------------------+-------+
| Innodb_page_size | 16384 | -- 16*1024=16384
+------------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

也就是说，磁盘这个硬件设备的基本单位是 512 字节，而 MySQL InnoDB引擎使用 16KB 进行IO交互。即， MySQL 和磁盘进行数据交互的基本单位是 16KB 。这个基本数据单元，在 MySQL 这里叫做page（注意和系统的page区分）；

10.4、建立共识

MySQL 中的数据文件，是以page为单位保存在磁盘当中的；
MySQL 的 CURD 操作，都需要通过计算，找到对应的插入位置，或者找到对应要修改或者查询的数据；
而只要涉及计算，就需要CPU参与，而为了便于CPU参与，一定要能够先将数据移动到内存当中；
所以在特定时间内，数据一定是磁盘中有，内存中也有。后续操作完内存数据之后，以特定的刷新策略，刷新到磁盘。而这时，就涉及到磁盘和内存的数据交互，也就是IO了。而此时IO的基本单位就是Page；
为了更好的进行上面的操作， MySQL 服务器在内存中运行的时候，在服务器内部，就申请了被称为 Buffer Pool 的的大内存空间，来进行各种缓存。其实就是很大的内存空间，来和磁盘数据进行IO交互；
为何更高的效率，一定要尽可能的减少系统和磁盘IO的次数；

10.5、索引的理解

建立测试表

create table if not exists user (id int primary key, --一定要添加主键哦，只有这样才会默认生成主键索引age int not null,name varchar(16) not null
);mysql> show create table user \G
*************************** 1. row ***************************Table: user
Create Table: CREATE TABLE `user` (`id` int(11) NOT NULL,`age` int(11) NOT NULL,`name` varchar(16) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 --默认就是InnoDB存储引擎
1 row in set (0.00 sec)

插入多条记录

--插入多条记录，注意，我们并没有按照主键的大小顺序插入哦
mysql> insert into user (id, age, name) values(3, 18, '杨过');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)mysql> insert into user (id, age, name) values(4, 16, '小龙女');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> insert into user (id, age, name) values(2, 26, '黄蓉');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)mysql> insert into user (id, age, name) values(5, 36, '郭靖');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> insert into user (id, age, name) values(1, 56, '欧阳锋');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

查看插入结果

mysql> select * from user;     --发现竟然默认是有序的！是谁干的呢？排序有什么好处呢？
+----+-----+-----------+
| id | age | name      |
+----+-----+-----------+
| 1  | 56  | 欧阳锋     |
| 2  | 26  | 黄蓉       |
| 3  | 18  | 杨过       |
| 4  | 16  | 小龙女     |
| 5  | 36  | 郭靖       |
+----+-----+-----------+
5 rows in set (0.00 sec)

中断一下---为何IO交互要是 Page

为何MySQL和磁盘进行IO交互的时候，要采用Page的方案进行交互呢?用多少，加载多少不香吗?如上面的5条记录，如果MySQL要查找id=2的记录，第一次加载id=1，第二次加载id=2，一次一条记录，那么就需要2次IO；如果要找id=5，那么就需要5次IO。
但，如果这5条(或者更多)都被保存在一个Page中(16KB，能保存很多记录),那么第一次IO查找id=2的时候，整个Page会被加载到MySQL的Buffer Pool中，这里完成了一次IO。但是往后如果在查找id=1,3,4,5等，完全不需要进行IO了，而是直接在内存中进行了。所以，就在单Page里面，大大减少了IO的次数；你怎么保证，用户一定下次找的数据，就在这个Page里面？我们不能严格保证，但是有很大概率，因为有局部性原理；
往往IO效率低下的最主要矛盾不是IO单次数据量的大小，而是IO的次数；

理解单个Page

MySQL 中要管理很多数据表文件，而要管理好这些文件，就需要先描述，在组织 ,我们目前可以简单理解成一个个独立文件是有一个或者多个Page构成的；

不同的 Page ，在 MySQL 中，都是 16KB ，使用 prev 和 next 构成双向链表；

因为有主键的问题， MySQL 会默认按照主键给我们的数据进行排序，从上面的Page内数据记录可以看出，数据是有序且彼此关联的；

为什么数据库在插入数据时要对其进行排序呢？我们按正常顺序插入数据不是也挺好的吗？
插入数据时排序的目的，就是优化查询的效率；
页内部存放数据的模块，实质上也是一个链表的结构，链表的特点也就是增删快，查询修改慢，所以优化查询的效率是必须的;
正式因为有序，在查找的时候，从头到后都是有效查找，没有任何一个查找是浪费的，而且，如果运气好，是可以提前结束查找过程的;

理解多个Page

通过上面的分析，我们知道，上面页模式中，只有一个功能，就是在查询某条数据的时候直接将一整页的数据加载到内存中，以减少硬盘IO次数，从而提高性能。但是，我们也可以看到，现在的页模式内部，实际上是采用了链表的结构，前一条数据指向后一条数据，本质上还是通过数据的逐条比较来取出特定的数据；
如果有1千万条数据，一定需要多个Page来保存1千万条数据，多个Page彼此使用双链表链接起来，而且每个 Page内部的数据也是基于链表的。那么，查找特定一条记录，也一定是线性查找。这效率也太低了；

页目录

我们在看本书的时候，如果我们要看，找到该章节有两种做法

从头逐页的向后翻，直到找到目标内容；
通过书提供的目录，发现指针章节在234页(假设)，那么我们便直接翻到234页。同时，查找目录的方案，可以顺序找，不过因为目录肯定少，所以可以快速提高定位；
本质上，书中的目录，是多花了纸张的，但是却提高了效率；
所以，目录，是一种“空间换时间的做法”；

单页情况

针对上面的单页Page，我们能否也引入目录呢？当然可以

那么当前，在一个Page内部，我们引入了目录。比如，我们要查找id=4记录，之前必须线性遍历4次，才能拿到结果。现在直接通过目录2[3]，直接进行定位新的起始位置，提高了效率。现在我们可以再次正式回答上面的问题了，为何通过键值 MySQL 会自动排序？

多页情况

MySQL 中每一页的大小只有 16KB ，单个Page大小固定，所以随着数据量不断增大， 16KB 不可能存下所有的数据，那么必定会有多个页来存储数据；

在单表数据不断被插入的情况下， MySQL 会在容量不足的时候，自动开辟新的Page来保存新的数据，然后通过指针的方式，将所有的Page组织起来；

需要注意，上面的图，是理想结构，大家也知道，目前要保证整体有序，那么新插入的数据，不一定会在新Page上面，这里仅仅做演示；

这样，我们就可以通过多个Page遍历，Page内部通过目录来快速定位数据。可是，貌似这样也有效率问题，在Page 之间，也是需要 MySQL 遍历的，遍历意味着依旧需要进行大量的IO，将下一个Page加载到内存，进行线性检测。这样就显得我们之前的Page内部的目录，有点杯水车薪了；

那么如何解决呢？解决方案，其实就是我们之前的思路，给Page也带上目录；

使用一个目录项来指向某一页，而这个目录项存放的就是将要指向的页中存放的最小数据的键值；
和页内目录不同的地方在于，这种目录管理的级别是页，而页内目录管理的级别是行；
其中，每个目录项的构成是：键值+指针。图中没有画全；

存在一个目录页来管理页目录，目录页中的数据存放的就是指向的那一页中最小的数据。有数据，就可通过比较，找到该访问那个Page，进而通过指针，找到下一个Page；

其实目录页的本质也是页，普通页中存的数据是用户数据，而目录页中存的数据是普通页的地址；

可是，我们每次检索数据的时候，该从哪里开始呢？虽然顶层的目录页少了，但是还要遍历啊？不用担心，可以在加目录页：

就是的B+树没错，至此，我们已经给我们的表user构建完了主键索引；

随便找一个id=？我们发现，现在查找的Page数一定减少了，也就意味着IO次数减少了，那么效率也就提高了；

复盘一下

Page分为目录页和数据页。目录页只放各个下级Page的最小键值；
查找的时候，自定向下找，只需要加载部分目录页到内存，即可完成算法的整个查找过程，大大减少了IO次数；

InnoDB 在建立索引结构来管理数据的时候，其他数据结构为何不行？

链表？线性遍历；
二叉搜索树？退化问题，可能退化成为线性结构；
AVL &&红黑树？虽然是平衡或者近似平衡，但是毕竟是二叉结构，相比较多阶B+，意味着树整体过高，大家都是自顶向下找，层高越低，意味着系统与硬盘更少的IO Page交互。虽然你很秀，但是有更秀的；
Hash？官方的索引实现方式中， MySQL 是支持HASH的，不过 InnoDB 和 MyISAM 并不支持.Hash跟进其算法特征，决定了虽然有时候也很快(O(1))，不过，在面对范围查找就明显不行，另外还有其他差别，有兴趣可以查一下；

B树？最值得比较的是 InnoDB 为何不用B树作为底层索引？

数据结构演示链接：：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

B+ vs B

B树

B+树

目前这两棵树，对我们最有意义的区别是：

B树节点，既有数据，又有Page指针，而B+，只有叶子节点有数据，其他目录页，只有键值和Page指针；
B+叶子节点，全部相连，而B没有；

为何选择B+

节点不存储data，这样一个节点就可以存储更多的key。可以使得树更矮，所以IO操作次数更少；
叶子节点相连，更便于进行范围查找；

聚簇索引 VS 非聚簇索引

MyISAM 存储引擎-主键索引

MyISAM 引擎同样使用B+树作为索引结果，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图为 MyISAM 表的主索引， Col1 为主键；

其中， MyISAM 最大的特点是，将索引Page和数据Page分离，也就是叶子节点没有数据，只有对应数据的地址。相较于 InnoDB 索引， InnoDB 是将索引和数据放在一起的；

--终端A
mysql> create database myisam_test; --创建数据库
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> use myisam_test;
Database changed
mysql> create table mtest(-> id int primary key,-> name varchar(11) not null-> )engine=MyISAM; --使用engine=MyISAM
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)--终端B
[root@VM-0-3-centos mysql]# ls myisam_test/ -al --mysql数据目录下
total 28
drwxr-x--- 2 mysql mysql 4096 Jun 13 13:33 .
drwxr-x--x 13 mysql mysql 4096 Jun 13 13:32 ..
-rw-r----- 1 mysql mysql 61 Jun 13 13:32 db.opt
-rw-r----- 1 mysql mysql 8586 Jun 13 13:33 mtest.frm --表结构数据
-rw-r----- 1 mysql mysql 0 Jun 13 13:33 mtest.MYD --该表对应的数据，当前没有数据，所以是0
-rw-r----- 1 mysql mysql 1024 Jun 13 13:33 mtest.MYI --该表对应的主键索引数据

其中， MyISAM 这种用户数据与索引数据分离的索引方案，叫做非聚簇索引；

--终端A
mysql> create database innodb_test; --创建数据库
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> use innodb_test;
Database changed
mysql> create table itest(-> id int primary key,-> name varchar(11) not null-> )engine=InnoDB;             --使用engine=InnoDB
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)--终端B
[root@VM-0-3-centos mysql]# ls innodb_test/ -al
total 120
drwxr-x--- 2 mysql mysql 4096 Jun 13 13:39 .
drwxr-x--x 14 mysql mysql 4096 Jun 13 13:38 ..
-rw-r----- 1 mysql mysql 61 Jun 13 13:38 db.opt
-rw-r----- 1 mysql mysql 8586 Jun 13 13:39 itest.frm --表结构数据
-rw-r----- 1 mysql mysql 98304 Jun 13 13:39 itest.ibd --该表对应的主键索引和用户数据，虽然现在
一行数据没有，但是该表并不为0，因为有主键索引数据

其中， InnoDB 这种用户数据与索引数据在一起索引方案，叫做聚簇索引；

当然， MySQL 除了默认会建立主键索引外，我们用户也有可能建立按照其他列信息建立的索引，一般这种索引可以叫做辅助（普通）索引；

对于 MyISAM ,建立辅助（普通）索引和主键索引没有差别，无非就是主键不能重复，而非主键可重复；

下图就是基于 MyISAM 的 Col2 建立的索引，和主键索引没有差别；

同样， InnoDB 除了主键索引，用户也会建立辅助（普通）索引，我们以上表中的 Col3 建立对应的辅助索引如下图：

可以看到， InnoDB 的非主键索引中叶子节点并没有数据，而只有对应记录的key值；

所以通过辅助（普通）索引，找到目标记录，需要两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。这种过程，就叫做回表查询；

为何 InnoDB 针对这种辅助（普通）索引的场景，不给叶子节点也附上数据呢？原因就是太浪费空间了；

总结：

如何理解硬盘
如何理解柱面，磁道，扇区，磁头
InnoDB 主键索引和普通索引
MyISAM 主键索引和普通索引
其他数据结构为何不能作为索引结构，尤其是B+和B
聚簇索引 VS 非聚簇索引

10.6、索引操作

创建主键索引

第一种方式：

-- 在创建表的时候，直接在字段名后指定 primary key
create table user1(id int primary key, name varchar(30));

第二种方式：

-- 在创建表的最后，指定某列或某几列为主键索引
create table user2(id int, name varchar(30), primary key(id));

第三种方式：

create table user3(id int, name varchar(30));
-- 创建表以后再添加主键
alter table user3 add primary key(id);

主键索引的特点：

一个表中，最多有一个主键索引，当然可以使符合主键
主键索引的效率高（主键不可重复）
创建主键索引的列，它的值不能为null，且不能重复
主键索引的列基本上是int

唯一索引的创建

第一种方式

-- 在表定义时，在某列后直接指定unique唯一属性。
create table user4(id int primary key, name varchar(30) unique);

第二种方式

-- 创建表时，在表的后面指定某列或某几列为unique
create table user5(id int primary key, name varchar(30), unique(name));

第三种方式

create table user6(id int primary key, name varchar(30)）；
alter table user6 add unique(name);

唯一索引的特点：

一个表中，可以有多个唯一索引
查询效率高
如果在某一列建立唯一索引，必须保证这列不能有重复数据
如果一个唯一索引上指定not null，等价于主键索引

普通索引的创建

第一种方式

create table user8(id int primary key,name varchar(20),email varchar(30),index(name) --在表的定义最后，指定某列为索引
);

第二种方式

create table user9(id int primary key, name varchar(20), email varchar(30));
alter table user9 add index(name); --创建完表以后指定某列为普通索引

第三种方式

create table user10(id int primary key, name varchar(20), email varchar(30));
-- 创建一个索引名为 idx_name 的索引
create index idx_name on user10(name);

普通索引的特点：

一个表中可以有多个普通索引，普通索引在实际开发中用的比较多
如果某列需要创建索引，但是该列有重复的值，那么我们就应该使用普通索引

全文索引的创建

当对文章字段或有大量文字的字段进行检索时，会使用到全文索引。MySQL提供全文索引机制，但是有要求，要求表的存储引擎必须是MyISAM，而且默认的全文索引支持英文，不支持中文。如果对中文进行全文检索，可以使用 sphinx的中文版(coreseek)；

CREATE TABLE articles (id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,title VARCHAR(200),body TEXT,FULLTEXT (title,body)
)engine=MyISAM;INSERT INTO articles (title,body) VALUES('MySQL Tutorial','DBMS stands for DataBase ...'),('How To Use MySQL Well','After you went through a ...'),('Optimizing MySQL','In this tutorial we will show ...'),('1001 MySQL Tricks','1. Never run mysqld as root. 2. ...'),('MySQL vs. YourSQL','In the following database comparison ...'),('MySQL Security','When configured properly, MySQL ...');

查询有没有database数据

如果使用如下查询方式，虽然查询出数据，但是没有使用到全文索引

mysql> select * from articles where body like '%database%';
+----+-------------------+------------------------------------------+
| id | title             | body                                     |
+----+-------------------+------------------------------------------+
| 1  | MySQL Tutorial    | DBMS stands for DataBase ...             |
| 5  | MySQL vs. YourSQL | In the following database comparison ... |
+----+-------------------+------------------------------------------+

可以用explain工具看一下，是否使用到索引

mysql> explain select * from articles where body like '%database%'\G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: articlestype: ALLpossible_keys: NULLkey: NULL <== key为null表示没有用到索引key_len: NULLref: NULLrows: 6Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

如何使用全文索引呢？

mysql> SELECT * FROM articles-> WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('database');+----+-------------------+------------------------------------------+| id | title             | body                                     |+----+-------------------+------------------------------------------+| 5  | MySQL vs. YourSQL | In the following database comparison ... || 1  | MySQL Tutorial    | DBMS stands for DataBase ...             |+----+-------------------+------------------------------------------+

通过explain来分析这个sql语句

mysql> explain SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('database')\G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: articlestype: fulltextpossible_keys: titlekey: title <= key用到了titlekey_len: 0ref:rows: 1
Extra: Using where

查询索引

第一种方法： show keys from 表名

mysql> show keys from goods\G
*********** 1. row ***********Table: goods <= 表名Non_unique: 0 <= 0表示唯一索引Key_name: PRIMARY <= 主键索引Seq_in_index: 1Column_name: goods_id <= 索引在哪列Collation: ACardinality: 0Sub_part: NULLPacked: NULLNull:Index_type: BTREE <= 以二叉树形式的索引Comment:
1 row in set (0.00 sec)

第二种方法: show index from 表名；
第三种方法（信息比较简略）： desc 表名；

删除索引