MySQL知识点总结

只要字段值还可以继续拆分，就不满足第一范式。

范式设计得越详细，对某些实际 *** 作可能会更好，但并非都有好处，需要对项目的实际情况进行设定。

在满足第一范式的前提下，其他列都必须完全依赖于主键列。 如果出现不完全依赖，只可能发生在联合主键的情况下：

实际上，在这张订单表中，product_name 只依赖于 product_id ，customer_name 只依赖于 customer_id。也就是说，product_name 和 customer_id 是没用关系的，customer_name 和 product_id 也是没有关系的。

这就不满足第二范式：其他列都必须完全依赖于主键列！

拆分之后，myorder 表中的 product_id 和 customer_id 完全依赖于 order_id 主键，而 product 和 customer 表中的其他字段又完全依赖于主键。满足了第二范式的设计！

在满足第二范式的前提下，除了主键列之外，其他列之间不能有传递依赖关系。

表中的 customer_phone 有可能依赖于 order_id 、 customer_id 两列，也就不满足了第三范式的设计：其他列之间不能有传递依赖关系。

修改后就不存在其他列之间的传递依赖关系，其他列都只依赖于主键列，满足了第三范式的设计！

查询每门课的平均成绩。

查询 score 表中至少有 2 名学生选修，并以 3 开头的课程的平均分数。

分析表发现，至少有 2 名学生选修的课程是 3-105 、3-245 、6-166 ，以 3 开头的课程是 3-105 、3-245。也就是说，我们要查询所有 3-105 和 3-245 的 degree 平均分。

查询所有学生的 name，以及该学生在 score 表中对应的 c_no 和 degree 。

通过分析可以发现，只要把 score 表中的 s_no 字段值替换成 student 表中对应的 name 字段值就可以了，如何做呢？

查询所有学生的 no 、课程名称 ( course 表中的 name ) 和成绩 ( score 表中的 degree ) 列。

只有 score 关联学生的 no ，因此只要查询 score 表，就能找出所有和学生相关的 no 和 degree ：

然后查询 course 表：

只要把 score 表中的 c_no 替换成 course 表中对应的 name 字段值就可以了。

查询所有学生的 name 、课程名 ( course 表中的 name ) 和 degree 。

只有 score 表中关联学生的学号和课堂号，我们只要围绕着 score 这张表查询就好了。

只要把 s_no 和 c_no 替换成 student 和 srouse 表中对应的 name 字段值就好了。

首先把 s_no 替换成 student 表中的 name 字段：

再把 c_no 替换成 course 表中的 name 字段：

查询 95031 班学生每门课程的平均成绩。

在 score 表中根据 student 表的学生编号筛选出学生的课堂号和成绩：

这时只要将 c_no 分组一下就能得出 95031 班学生每门课的平均成绩：

查询在 3-105 课程中，所有成绩高于 109 号同学的记录。

首先筛选出课堂号为 3-105 ，在找出所有成绩高于 109 号同学的的行。

查询所有成绩高于 109 号同学的 3-105 课程成绩记录。

查询所有和 101 、108 号学生同年出生的 no 、name 、birthday 列。

查询 '张旭' 教师任课的学生成绩表。

首先找到教师编号：

通过 sourse 表找到该教师课程号：

通过筛选出的课程号查询成绩表：

查询某选修课程多于5个同学的教师姓名。

首先在 teacher 表中，根据 no 字段来判断该教师的同一门课程是否有至少5名学员选修：

查看和教师编号有有关的表的信息：

我们已经找到和教师编号有关的字段就在 course 表中，但是还无法知道哪门课程至少有5名学生选修，所以还需要根据 score 表来查询：

根据筛选出来的课程号，找出在某课程中，拥有至少5名学员的教师编号：

在 teacher 表中，根据筛选出来的教师编号找到教师姓名：

查询 “计算机系” 课程的成绩表。

思路是，先找出 course 表中所有 计算机系 课程的编号，然后根据这个编号查询 score 表。

查询 计算机系 与 电子工程系 中的不同职称的教师。

查询课程 3-105 且成绩 至少 高于 3-245 的 score 表。

查询课程 3-105 且成绩高于 3-245 的 score 表。

查询某课程成绩比该课程平均成绩低的 score 表。

查询所有任课 ( 在 course 表里有课程 ) 教师的 name 和 department 。

查询 student 表中至少有 2 名男生的 class 。

查询 student 表中不姓 "王" 的同学记录。

查询 student 表中每个学生的姓名和年龄。

查询 student 表中最大和最小的 birthday 值。

以 class 和 birthday 从大到小的顺序查询 student 表。

查询 "男" 教师及其所上的课程。

查询最高分同学的 score 表。

查询和 "李军" 同性别的所有同学 name 。

查询和 "李军" 同性别且同班的同学 name 。

查询所有选修 "计算机导论" 课程的 "男" 同学成绩表。

需要的 "计算机导论" 和性别为 "男" 的编号可以在 course 和 student 表中找到。

建立一个 grade 表代表学生的成绩等级，并插入数据：

查询所有学生的 s_no 、c_no 和 grade 列。

思路是，使用区间 ( BETWEEN ) 查询，判断学生的成绩 ( degree ) 在 grade 表的 low 和 upp 之间。

准备用于测试连接查询的数据：

分析两张表发现，person 表并没有为 cardId 字段设置一个在 card 表中对应的 id 外键。如果设置了的话，person 中 cardId 字段值为 6 的行就插不进去，因为该 cardId 值在 card 表中并没有。

要查询这两张表中有关系的数据，可以使用 INNER JOIN ( 内连接 ) 将它们连接在一起。

完整显示左边的表 ( person ) ，右边的表如果符合条件就显示，不符合则补 NULL 。

完整显示右边的表 ( card ) ，左边的表如果符合条件就显示，不符合则补 NULL 。

完整显示两张表的全部数据。

在 MySQL 中，事务其实是一个最小的不可分割的工作单元。事务能够 保证一个业务的完整性 。

比如我们的银行转账：

在实际项目中，假设只有一条 SQL 语句执行成功，而另外一条执行失败了，就会出现数据前后不一致。

因此，在执行多条有关联 SQL 语句时， 事务 可能会要求这些 SQL 语句要么同时执行成功，要么就都执行失败。

在 MySQL 中，事务的 自动提交 状态默认是开启的。

自动提交的作用 ：当我们执行一条 SQL 语句的时候，其产生的效果就会立即体现出来，且不能 回滚 。

什么是回滚？举个例子：

可以看到，在执行插入语句后数据立刻生效，原因是 MySQL 中的事务自动将它 提交 到了数据库中。那么所谓 回滚 的意思就是，撤销执行过的所有 SQL 语句，使其回滚到 最后一次提交 数据时的状态。

在 MySQL 中使用 ROLLBACK 执行回滚：

由于所有执行过的 SQL 语句都已经被提交过了，所以数据并没有发生回滚。那如何让数据可以发生回滚？

将自动提交关闭后，测试数据回滚：

那如何将虚拟的数据真正提交到数据库中？使用 COMMIT :

事务的实际应用 ，让我们再回到银行转账项目：

这时假设在转账时发生了意外，就可以使用 ROLLBACK 回滚到最后一次提交的状态：

这时我们又回到了发生意外之前的状态，也就是说，事务给我们提供了一个可以反悔的机会。假设数据没有发生意外，这时可以手动将数据真正提交到数据表中：COMMIT 。

事务的默认提交被开启 ( @@AUTOCOMMIT = 1 ) 后，此时就不能使用事务回滚了。但是我们还可以手动开启一个事务处理事件，使其可以发生回滚：

仍然使用 COMMIT 提交数据，提交后无法再发生本次事务的回滚。

事务的四大特征：

事务的隔离性可分为四种 ( 性能从低到高 ) ：

查看当前数据库的默认隔离级别：

修改隔离级别：

测试 READ UNCOMMITTED ( 读取未提交 ) 的隔离性：

由于小明的转账是在新开启的事务上进行 *** 作的，而该 *** 作的结果是可以被其他事务（另一方的淘宝店）看见的，因此淘宝店的查询结果是正确的，淘宝店确认到账。但就在这时，如果小明在它所处的事务上又执行了 ROLLBACK 命令，会发生什么？

这就是所谓的 脏读 ，一个事务读取到另外一个事务还未提交的数据。这在实际开发中是不允许出现的。

把隔离级别设置为 READ COMMITTED ：

这样，再有新的事务连接进来时，它们就只能查询到已经提交过的事务数据了。但是对于当前事务来说，它们看到的还是未提交的数据，例如：

但是这样还有问题，那就是假设一个事务在 *** 作数据时，其他事务干扰了这个事务的数据。例如：

虽然 READ COMMITTED 让我们只能读取到其他事务已经提交的数据，但还是会出现问题，就是 在读取同一个表的数据时，可能会发生前后不一致的情况。* 这被称为* 不可重复读现象 ( READ COMMITTED ) 。

将隔离级别设置为 REPEATABLE READ ( 可被重复读取 ) :

测试 REPEATABLE READ ，假设在两个不同的连接上分别执行 START TRANSACTION :

当前事务开启后，没提交之前，查询不到，提交后可以被查询到。但是，在提交之前其他事务被开启了，那么在这条事务线上，就不会查询到当前有 *** 作事务的连接。相当于开辟出一条单独的线程。

无论小张是否执行过 COMMIT ，在小王这边，都不会查询到小张的事务记录，而是只会查询到自己所处事务的记录：

这是 因为小王在此之前开启了一个新的事务 ( START TRANSACTION ) * ，那么* 在他的这条新事务的线上，跟其他事务是没有联系的 ，也就是说，此时如果其他事务正在 *** 作数据，它是不知道的。

然而事实是，在真实的数据表中，小张已经插入了一条数据。但是小王此时并不知道，也插入了同一条数据，会发生什么呢？

报错了， *** 作被告知已存在主键为 6 的字段。这种现象也被称为 幻读，一个事务提交的数据，不能被其他事务读取到 。

顾名思义，就是所有事务的 写入 *** 作 全都是串行化的。什么意思？把隔离级别修改成 SERIALIZABLE :

还是拿小张和小王来举例：

此时会发生什么呢？由于现在的隔离级别是 SERIALIZABLE ( 串行化 ) ，串行化的意思就是：假设把所有的事务都放在一个串行的队列中，那么所有的事务都会按照 固定顺序执行 ，执行完一个事务后再继续执行下一个事务的 写入 *** 作 ( 这意味着队列中同时只能执行一个事务的写入 *** 作 ) 。

根据这个解释，小王在插入数据时，会出现等待状态，直到小张执行 COMMIT 结束它所处的事务，或者出现等待超时。

转载： https://github.com/baa-god/sql_node/blob/master/mysql/

MySQL 作为当下最为流行的关系型数据库。体积小、速度快、总体拥有成本低、开放源码，是各企业开发首选数据库。由于普及性极高，自然是面试考核的重点内容。 最近几年面试进一步向深、向广，一方面在于 MySQL 在应用层面的确很强势，另一方面对 MySQL 的掌握程度直接决定了你在技术团队的地位，不管是普通开发还是首席架构、CTO 都能够从 MySQL 中汲取技术养料。 普通开发往往积累单点技术、比如 CRUD、锁类型、索引的数据结构…而对于技术骨干、架构师则往往需要对底层原理吃透，数据库事务 ACID 是如何实现的？何时命中索引、何时不能，为什么？分布式场景下数据库怎么优化才能保持高性能？ 说白了，知道怎么用是一方面，知道为什么则是更为稀缺的能力。就好比当年阿里从 Oracle 迁到 MySQL，要是没有像褚霸这种能直接修改源码的大牛，恐怕还得再推迟个两年。

库建立好之后基本不动,和我们接触最频繁的是表. 建表就是声明字段的过程!

选择合适的类型[速度快 减少硬盘占用]

存储空间，还是存储范围有区别？

答案： 两者本质完全一样 ，只是在一些特殊情况下两者显示有区别(只是在显示的时候补全0的位数不一样)

实验

*zerofill 零填充(本字段同时即自动带有unsigned属性,因为负数不能零填充)

如 数字2在固定宽度4时 零填充 即为0002

M值是一个整数(固定宽度值)，只有在字段有零填充zerofill属性时 规定M值才有意义！

M值只是 显示效果 ,不会影响实际数据值！

如M值为1,实际值255,一样会显示255

列可以声明默认值(推荐声明)

因为null无法和别的值比较

null = 0 返回null

null <>0 返回null

null只能用is或is not比较 null is null当然对的。

例子：

【浮点型】有误差，不稳定！定点数更精确。

实际测试数据

Float(M,D)

M精度(总位数,不包含点) 精度值M 影响 存储的 值的范围.

D标度(小数位) 小数点后有几位（mysql比较特殊，mssql/oracle都不能指定）

testcolumn float(5,2) unsigned 范围0到999.99

float(5,2)的范围-999.99到999.99

给float(5,2)这样的字段插入值在进位时有一些规矩:暂时没搞清楚，不是简单的四舍五入

插入值688.826实际是688.83 末尾6 进位

插入值688.825实际是688.83 末尾5 进位

插入值688.824实际是688.82 末尾4 舍去

插入值688.005实际是688.00

插入值688.015实际是688.01 末尾5 5前面是1 舍去

插入值688.025实际是688.02 末尾5 5前面是2 舍去

插入值688.035实际是688.03 末尾5 5前面是3 舍去

插入值688.045实际是688.04 末尾5 5前面是4 舍去

一般使用tinyint、char(1)、enum类型。

varchar(M)

M代表宽度 即可容纳的【字符数】 (并不是字节数) varchar占用的字节数与编码有关:

utf-8 一个汉字3字节　英文字母1字节

对于utf8mb4号称占用4字节但是并不绝对(在utf8可以覆盖到的范围则仍然占用3字节)

utf8mb4最有优势的应用场景:存储emoji表情

例子：

性能太差，不推荐

MySQL在5.6.4版本之后，TimeStamp和DateTime支持到微妙

一个例子：

以如下这张表为例

show privileges 命令可以查看全部权限

查询时从user->db->table_pirv->columns_pirv依次验证，如果通过则执行查询。

本课程涉及建表SQL

场景1：歌单按时间排序

场景2：统计云音乐创建歌单的用户

场景3-1：统计云音乐创建歌单的用户列表和每人创建歌单的数量。

场景3-2：统计云音乐创建歌单的用户列表和每人创建歌单的数量，并且只显示歌单数量排序大于等于2的用户

SQL进阶语法-like

场景4：查询一个月内创建歌单（从第6行开始显示10条记录）

场景5：对于未录入歌曲的歌单(trackcount = null)，输出结果时歌曲数返回0.

连接的作用是用一个SQL语句把多个表中相互关联的数据查出来

场景6：查询收藏“老男孩”歌单的用户列表

子查询：内层查询的结果作为外层的比较条件。一般子查询都可以转换成连接，推荐使用连接。

场景7：查询出没有用户收藏的歌单

场景8：老板想看创建和收藏歌单的所有用户，查询play_list和play_fav两表中所有的userid

实例还是上节中的那些表

场景1：查询每张专辑总的点播次数和每首歌的平均点播次数。

场景2：查询全部歌曲中的最大的播放次数和最小的播放次数。

场景2续：查询播放次数最多的歌曲

count(*) 和 count(1) 基本一样，没有明显的性能差异。

count(*) 和 count(song_name) 差别在于 count(song_name) 会除去song_name is null的情况

场景3：显示每张专辑的歌曲列表

实例：查询一个月内userid为1,3,5的用户创建的歌单

学生表：

用于更正成绩的触发器：

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