数据库的基本使用

末蓝、 2022-05-23 13:18 290阅读 0赞

mysql数据库

mysql常用语句

连接数据库：mysql -u root -p

断开数据库： exit

**库操作**

1）新增数据库 create database 数据库名称 \[库选项\];

![20170910120925309][]

库选项：用来约束数据库

如：字符集设定 charset 具体字符集（数据存储的编码格式）常用GBK UTF8

![20170910120952721][]

注意：数据库名称不能用关键字或保留字，若非要用关键字可以用反引号

2）查看字符集编码 echo $LANG

3）查看数据库

<1>查看所有数据库 show databases;

![20170910121018597][]

<2>查看指定部分数据库（模糊查询） show databases like 'pattern' （pattern是匹配模式，%表示匹配多个字符，\_表示匹配一个字符）

![20170910125127827][]

<3>查看数据库的创建语句 show create database 数据库名称;

![20170910125147892][]

4）更新数据库（数据库的名字不能修改，数据库的修改仅限于库选项）

alter database 数据库名称 \[库选项\] charset 字符集;

![20170910125213436][]

5）删除数据库 drop database 数据库名称;

当执行这句话后， 1.数据库内部看不到对应的数据库

2.对应的数据库文件夹被删除，级联删除，里面的数据表全部被删除（不要随意删除数据库和修改）

![20170910125300318][]

**表操作**

在某个数据库下建表，首先 use 数据库名称;

![20170910125500478][]

1）新增表

create table \[if nei exits\] 表名

（

字段名称 类型，

字段名称 类型

)\[表选型\];

if not exits：如果表名不存在，就创建，否则不执行创建代码，检查功能

表选型：控制表的表现

charset 具体字符集; 保证表中数据存储的字符集

存储引擎：engine 具体存储引擎（innodb,myisam）

例： create table bit

( name varchar(10),

room varchar(10)

)charset utf8;

![20170910125649411][]

2）查看数据表

<1>查看所有表 show tables;

![20170910125706444][]

<2>查看部分表 show tables like 'parrent'

![20170910125730569][]

<3>查看表的创建语句 show create table 表名\\G

![20170910125832959][]

<4>查看表结构 desc 表名;

![20170910125955598][]

3）修改数据表

表本身存在，还包含了字段：表的修改分为两个部分：

1>修改表本身

修改表名 rename table 原本表名 to 新表名;

![20170910130037747][]

修改表选项 alter table bit\_student charset gbk;

![20170910130101031][]

修改表字段：新增，修改，重命名，删除

1.1 新增字段 alter table 表名 add 字段名 数据类型 \[位置\];

位置：字段名可以放在表中的任意位置 first 第一个位置 after：在哪个字段之后

![20170910130152616][]

1.2 修改字段：通常修改属性或数据结构

alter table 表名 modify 字段名 数据类型 \[属性\]\[位置\]

![20170910130233065][]

1.3 重命名字段： alter table 表名 change 旧字段 新字段名 数据类型 \[属性\]\[位置\]

![20170910130256505][]

1.4 删除字段：alter table 表名 drop 字段名 （如果表中已经有数据，那么删除字段会清空该字段的所有数据）  ![20170910130342282][]

1.5 删除表： drop table 表名1，表名2.... （可以一次性删除多张表）

![20170910130434838][]

2>数据操作

新增数据： insert into 表名\[（列1，列2，...）\] values(v1,v2...) （非数值数据都要用单引号括起来）

![20170910130631980][]

查看数据： select \*/字段列表 from 表名 \[where条件列表\]

![20170910130901882][]

查找所有数据： select \* from 表名

![20170910130937449][]

更新数据： update 表名 set 字段=值 \[where条件\]

![20170910131007204][]

删除数据：delete from 表名 \[where条件\] （删除时不可逆的）

![20170910131041290][]

查看服务器识别的字符集： show charset;

![20170910131154010][]

**mysql的数据类型**

1）数值型

整数型 tinyint（1字节）、smallint（2字节）、mediumint（3字节）、int（4字节）、bigint（8字节）

小数型 浮点（小数点浮动，精度有限，会丢失精度） float、double 定点（小数点固定，精度固定，不会丢失精度） decimal

SQL中数值类型默认都是有符号的，当需要使用无符号数据，需要给数据类型限定如： int unsigned

浮点型数据是一种精度型数据，因为超出指定范围后，会丢失精度（四舍五入）

float：单精度，占4字节，精度范围7位左右

double:双精度，占8字节，精度范围15位左右

浮点的使用方法：直接float表示没有小数部分，float(M,D) M表示总长度，D表示小数部分

浮点数的插入：整数部分不能超出长度，但小数部分可以超出（因为系统会自动四舍五入）

定点型：绝对保证整数部分不会被四舍五入（不会丢失精度），小数部分有可能丢失

DECIMAL：变长，大致每9个数字，采用4字节存储

DECIMAL(M,D）：M最大是65，D最大是30 默认是（10,2）

定点数的插入：定点数的整数部分不能超出长度，小数部分可以超出长度，系统自动四舍五入

2）时间日期类型

datetime:时间日期格式'yyyy-mm-dd HH:ii:ss' 表示范围从1000到9999

date:日期 'yyyy-mm-dd'

time:时间段 指定某个区间之间 -时间 +时间

timestamp：时间戳，从1970年开始的 yyyy-mm-dd HH:ii:ss 格式和datetime完全一致

时间出：只要当前所在记录被更新，该字段一定会自动更新成当前时间

3）字符串类型

定长字符串

char:表在定义结构的时候，就已经确定了最终数据的存储长度

char(L):L达标length，可以存储的长度，单位为字符，最大长度值可以为255

如：char(4)：在utf8环境下，需要4\*3=12个字节

变长字符串

varchar，在分配空间的时候，按照最大的空间分配，但实际上最终用了多少根据具体的数据来确定

varchar(L):L表示字符长度，理论长度65536个字符，但是，假设分配的长度是100，实际存放的是5个，那怎么取得5个字符，它会多出一个表示实际上存储多少个字符的长度成员。但实际上，文本长度超过255，既不是用定长也不是用变长，使用text

如何选择定长或变长字符串？

定长的磁盘空间比较浪费，但是效率高；变长的磁盘空间比较节省，但是效率低

文本字符串

如果数据量非常大，通常超过255，就会使用文本字符串

文本字符串根据存储的数据格式进行分类：text和blob

text:存储文字

blob：存储二进制

**列属性**

列属性：真正约束字段的数据类型，但是数据类型约束很单一，需要一些额外的约束更好的保证数据的合法性

列属性有：NULL/not null,default,primary key,unique,auto\_increment,comment

数据库默认字段基本都是字段为空，但实际开发中，尽可能保证字段不为空，因为数据为空没有办法参与运算

列描述

列描述：comment，没有实际含义，专门用来描述字段，会根据表创建语句保存，用来给程序员或DBA来进行了解

![20170910131801482][]

默认值 default

默认值：某一种数据会经常出现某个具体的值，可以在一开始就指定好，在需要真实数据时，用户可以选择的使用默认值

数据在插入的时候不给字段赋值，就使用默认值

![20170910131857760][]

主键 primary key

用某个字段来唯一表示所有记录时，设置主键。用来唯一的约束该字段里面的数据，不能重复，不能为空 一个表中最多只能有一个主键

1.增加主键

1）创建表的时候直接在字段上指定主键

![20170910131928639][]

2）在创建表的时候，在所有字段之后

![20170910131953661][]

3）当表创建好以后，可以再次追加主键

![20170910132018984][]

主键约束：主键对应的字段不能重复，一旦重复，操作失败

删除主键：alter table 表名 drop primary key;

![20170910132046287][]

自增长

自增长：当对应的字段，不给值，会自动的被系统触发，系统会从当前字段中已经有的最大值+1操作，得到一个新的不同的值，通常和主键搭配使用，作为逻辑主键

自增长的特点：auto\_increment

1.任何一个字段要做自增长，前提是本身是一个索引（key一栏有值）

2.自增字段必须是整数

3.一张表最多只能有一个自增长

![20170910132123391][]

唯一键

一张表中往往有很多字段需要唯一性，数据不能重复，但是一张表中只能有一个主键：唯一键就能解决表中有多个字段需要唯一性约束的问题

唯一键的本质和主键差不多，唯一键允许为空，而且可以多个为空，空字段不做唯一性比较

增加唯一键

![20170910132150603][]

**索引**

索引：系统根据某种算法，将已有的数据（未来可能新增的数据），单独建立一个文件：文件能够实现快速的匹配数据，并且能够快速的找到对应的记录。

索引的意义：1.提升查询数据的效率 2.约束数据的有效性（唯一性等）

增加索引的前提条件：索引本身会产生索引文件（有时可能比数据文件还大），非常海飞磁盘空间

如果某个字段经常作为查询字段，可以为该字段建立索引

如果某个字段需要进行数据的有效性约束，也需要使用索引（主键，唯一性）

mysql中提供了多种索引：

1.主键索引：primary key

2.唯一索引：quique

3.普通索引：index

4.全局索引

创建索引：create index index\_name on tbl\_name (index\_col\_name,...);

![20170910132245587][]

![20170910132310550][]

索引的使用原则：

1.在大表上建立索引才有意义

2.在where子句或是连接条件上经常使用的列上建立索引

3.索引的层次不要超过4层

索引的缺点

1.建立索引，系统要占用大约为表的1.2倍的硬盘和内存空间来保存索引

2.更新数据的时候，系统必须用额外的时间来对索引进行更新

**关系**

将实体与实体的关系反应到最终数据库表的设计上，将表与表的关系分成三种：1对1,1对多，多对多

一对一：一张表的一条记录一定只能在另外一张表的一条记录进行对应，反之亦然

一对多：一张表中有一条记录可以对应另外一张表中的多条记录，但是反过来，另外一张表中的一条记录只能对应第一张表的一条记录，这种关系就是一对多

多对多：一张表（A）中的一条记录能够对应另外一张表（B）中的多条记录；同时B表中的一条记录也能够对应A表中的多条记录，多对多的关系

**范式**

范式：Normal Format是离散数学上的概念，为了解决一种数据的存储与优化的问题，保证数据在存储之后，凡是能够通过关系寻找出来的，坚决不再重复存储，终极目标是减少数据冗余

范式：是一种分层结构的规范，分为6层，每一层比上一层更加严格，若要满足下一层范式，前提是满足上一层范式

六层范式：1NF,2NF...6NF 1NF是最底层，要求最低，6NF是最高层，最严格

范式在数据库的设计中具有指导意义，但不是强制规范

1NF：指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性

2NF：是对记录的唯一性约束，要求记录有唯一标识

3NF：要满足第三范式，必须满足第二范式。 第三范式，理论上说，应该一张表中的所有字段都依赖主键（逻辑主键除外），如果表设计中存在一个字段，并不直接依赖主键，而是通过某个非主键字段依赖，最终实现依赖主键：把这种不是直接依赖主键，而是依赖非主键字段关系称之为依赖传递。第三范式就是要解决传递依赖的问题

**数据的高级操作**

数据操作：增删改查

新增数据

基本语法 insert into 表名 \[（字段列表）\] values（值列表）；

在数据插入的时候，假设主键对应的值已经存在：插入失败

主键冲突

当主键存在冲突的时候（duplicate key），可以选择性的进行处理：更新或替换

1.主键冲突：更新操作

insert into 表名（字段列表） values（值列表）on duplicate key update 字段=新值；

![20170910132341979][]

2.主键冲突：替换

replace into 表名（包含字段） values（值列表）； 主键如果没有冲突，就直接插入

![20170910132438461][]

蠕虫复制

蠕虫复制：从已有的数据中获取数据，然后将数据又进行新增操作，将数据成倍增加

表创建，从已有表创建新表（复制表结构，不复制数据）

create table 表名 like 数据库.表名；

![20170910132745818][]

蠕虫复制：先查出数据，然后将查出的数据新增一遍

insert into 表名\[（字段列表）\] select 字段列表/\* from 数据表名;

![20170910132522003][]

![20170910132902854][]

蠕虫复制的意义：

1.从已有表中拷贝数据到新表中

2.可以迅速的让表中的数据膨胀到一定的数量级，用来测试表的压力及效率

更新数据

基本语法 update 表名 set 字段=值 \[where 条件\]；

高级新增语法 表名 set 字段=值 \[where 条件\] \[limit 更新数量\];

![20170910132936288][]

删除数据

通过limit来限制删除数量

delete from 表名 \[where 条件\] \[limit 数量\]；

![20170910133044299][]

如果表中存在主键自增长，当删除后，自增长并不会还原，继续按照原来的值增长

思路：数据的删除不会改变表结构，只能删除表后，重建表

truncate 表名; --先删除该表，后新增该表 清空表后

![20170910133126987][]

查询数据

完整语法 select \[select选项\] 字段列表\[字段别名\]/\* from 数据源 \[where 条件\] \[group by 子句\] \[having 子句\] \[order by 子句\] \[limit 子句\]；

slelect选项：select 对查出来的结果进行处理方式

all：默认的，保留所有结果

distinct:去重，查出来的结果，将重复（所有的字段都相同）结果去重

![20170910133158966][]

![20170910133222211][]

字段别名：当数据查询出来的时候，有时候名字不一定满足需求（多表查询时，会有同名字段），需要对字段进行重命名，就叫别名

语法

字段名 \[as\] 别名

![20170910133302537][]

数据源

数据的来源，关系型数据库的来源都是数据表，本质上只要保证数据类似二维表，最终都可以作为数据源

数据源分为多种：单表数据源，多表数据源，查询语句

从一张表中取出一条记录，去另外一张表中匹配所有记录，并且全部保留（记录和字段），将这种结果称为：笛卡尔积

子查询：数据的来源是一条查询语句（查询的结果是二维表）

select \* from (select 语句） as 表名；

![20170910133346516][]

where子句

where子句用来判断数据，筛选数据

where子句返回结果，0或者1,0表示false，1表示true

判断条件：比较运算符：>,<,>=,<=,!=,<>,=,like,between and,in ,not in

逻辑运算：&& || ！

where原理：where是唯一一个直接从磁盘获取数据的时候就开始判断条件，从磁盘取出一条记录，开始进行where判断，判断的结果如果成立就保存到内存，如果失败就直接放弃

select \* from 表名 where 1; 表示所有条件都满足

![20170910133418198][]

group by 子句

分组的意思：根据某个字段进行分组（相同的放一组，不同的分到不同的组）

基本语法：group by 字段名;

![20170910133438157][]

分组的意义是为了统计数据（按组统计：按分组字段进行统计）

SQL提供了一系列统计函数： count():统计分组后的记录数，每一组多少条记录

max():统计分组后，每组中的最大值

min():统计分组后，每组中的最小值

avg():统计分组后，每组中的平均值

sum():统计分组后，每组的和

分组后自动排序：根据分组字段排序，默认是升序

group by 字段\[asc|desc\];对分组的结果合并后的整体进行排序

having 子句

与where子句一样，进行条件判断

where是针对磁盘数据进行判断，进入内存之后会进行分组操作，分组结果需要having来处理

order by 子句

order by:排序，根据某个字段进行升序或降序排序

基本语法： order by 字段名1，字段名2... \[asc|desc\]

limit 子句

1.limit 数量； 子句限制数据量

2.limit 起始位置，长度； 经常用于分页

![20170910133500625][]

连接查询

连接查询：将多张表（可以大于2张）记录进行记录的连接（按照某个指定的条件进行数据拼接）

连接查询的意义：在用户查看数据的时候，需要显示的数据来自多张表

连接查询分类：SQL中连接查询分为：内连接，外链接，自然连接和交叉连接

交叉连接：cross join,从一张表中循环取出每一条记录，每条记录都从另外一张表中匹配，匹配一定保留，而连接本身字段会增加，最终形成的结果叫笛卡尔积

基本语法：左表 cross join 右表；<----> from 左表，右表；

select \* from dept cross join dept;

dept cross join dept是数据源。笛卡尔积没有意义，所以交叉连接没用，交叉连接存在的价值，保证连接结果的完整性

内连接

内连接：\[inner\] join,从左表中取每一条记录，去右表中与所有的记录进行匹配，匹配必须是某个条件在左表中与右表相同最终才会保留结果，否则不保留

基本语法：左表 \[inner\] join 右表 on 左表.字段=右表.字段

on表示连接条件，条件字段就是代表相同业务含义

字段别名以及表别名的使用，在查询数据的时候，不同表有同名字段，这个时候需要加上表名才能区分，而表名太长，通常可以使用别名

外连接

外连接：outer join，以某张表为主，取出里面的所有记录，然后每条与例外一张表进行连接；不管能不能匹配上条件，最终都会保留，能匹配正确保留，不能匹配，就将其他表中的字段都置为NULL

外连接分为两种：是已某张表为主：有主表

left join：左外连接，以左表为主表

right join：右外连接，以右表为主表

基本语法：左表 left/right join 右表 on 左表.字段=右表.字段；

自然连接

自然连接：natural join，自然连接就是自动匹配连接条件：系统以字段名字作为匹配模式，同名字段就作为条件，多个同名字段都作为条件

自然连接：分为自然内连接和自然外连接

select \* from EMP natural join DEPT;--比较出EMP和DEPT中的同名字段相等的匹配出来，连接之后会合并同名字段

基本上不用自然连接

外键

如果一个实体的某个字段，指向另外一个实体的主键，就称这个实体的这个字段为另外一个实体的外键

基本语法：foregin key (本表字段） references 主键表（主键字段）；

级联操作

on update 主表更新时，从表的外键才做出相应的改变

on delete 删除时，从表的外键才做出相应的改变

on后面表示级联操作：在主表发生变化时，与之关联的从表数据如何处理

cascade，如果主表被删除或更新，从表就做出相应的操作

set null,设置为null，表示从表不指向任何主表的记录

restrict,拒绝主表相关的操作

视图

视图是一个虚拟的表，其内容由查询定义，视图并不实际存在，行和列有定义视图的查询所引用的表

创建视图： create view 视图名 ；

删除视图： drop view 视图名；

视图和表的区别：

1.表要占用磁盘空间，视图不需要

2.视图不能添加索引

3.使用视图可以简化查询

4.视图可以提高安全性

事务

事务用于保证数据的一致性

SQL执行分成两步：1.执行阶段 2.将结果提交到数据库

如果用户选择提交数据才将数据提交到数据库。默认是自动提交，关闭自动提交

set autocommit=0;

1.开启事务：告诉系统一下写操作不要直接写入数据表，先存放到事务日志

start transction 提交失败时回到start状态

2.进行事务操作，一些列操作

3.提交事务或回滚事务

commit rollback

变量定义

1.set @name:='张三'; select @name;

MYSQL中允许从表中获取数据，然后赋值给变量

select @变量：=字段名 from 数据源； --从字段中取值赋给变量

select 字段名 from 数据源 into @变量；

2.declare 变量名 类型 \[default 默认值\]；

说明：1.它必须先定义 2.赋值 set 变量：=值； 3.它只能在编程环境下使用

编程环境：存储过程，函数，触发器

if判断

\--单分支

if 条件 then

\--代码

end if；

\--双分支

if 条件 then

\--代码1

else

\--代码2

end if；

\--多分支

if 条件 then

\--代码1

elseif 条件 then

\--代码2

else

\--代码3

end if；

存储过程：类似函数，把一段代码封装起来，当要执行这段代码时，调用存储过程来实现

语法：create procedure 过程名（参数，...）

begin

\--代码

end‘’

例：接收4个数字，如果输入1则输出spring，2summer，3autumn，4winter，输入其他出错

![20170910133531081][]

![20170910133549967][]

case判断

case 变量

when 值 then 语句；

else 语句；

end case；

例： 接收4个数字，如果输入1则输出spring，2summer，3autumn，4winter，输入其他出错

![20170910133605961][]

![20170910133621308][]

循环

MYSQL支持的循环有loop,while,repeat循环

（1）loop循环

标签名：loop

leave 标签名 --退出循环

end loop;

例：使用loop循环，计算1到n的和

![20170910133653532][]

![20170910133713401][]

（2）while循环

while 条件 do

\--代码

end while；

例：使用while循环，计算1到n的和

![20170910133738328][]

![20170910133758944][]

（3）repeat循环

repeat

\--代码

until 条件 end repeat；

例：使用repeat循环，计算1到n的和

![20170910133824350][]

![20170910133848775][]

触发器

事先为某张表绑定好一段代码，当表中的某些内容发生改变时（增删改）系统会自动触发代码

触发器：事件类型，触发时间，触发对象

事件类型：增删改

触发时间：before和after

触发对象：表中的每一行记录

创建触发器：

delimiter 自定义符号；后序代码中只有碰到自定义符号才算结束

基本语法：

create trigger 触发器名字 触发时间 事件类型 on 表名 for each row

begin --代表左括号

\--里面是触发器的内容，每行内容必须使用；结束

end

delimiter ;

存储过程

存储过程简称为过程（procedure），是一种没有返回值的函数

创建存储过程

delimiter $$

create procedure 过程名字（\[参数列表\]）

begin

\--过程体

end$$

delimiter ;

说明：（1）存储过程中，可以有各种编程元素：变量，流程控制，函数调用

（2）还可以有：增删改查各种sql语句

（3）其中select会作为存储过程之后的结果集返回

（4）形参可以设定数据的进出方向

查看存储过程：show procedure status\\G

调用过程：call 过程名（）；

删除过程：drop procedure 名字；

存储过程参数

过程的类型限定：

in：数据只是从外部传递给内部使用（值传递），可以是数值也可以是变量，缺省是in

Out:不允许过程内部使用（不用外部数据），给外部使用（引用传递，外部数据会被先清空才会进入内部）

inout:外部数据可以在内部使用，内部修改也可以给外部使用

基本使用：

create procedure 过程名（in 形参名字 数据类型，out 形参名字 数据类型，inout 形参名字 数据类型）

begin

...

end

[20170910120925309]: /images/20220523/f8ee86dba486481c80d495963423d7ba.png
[20170910120952721]: /images/20220523/6432dde3c40c42c89513b2d145a470db.png
[20170910121018597]: /images/20220523/cddbe689a2ed4d1e9e6e2fe338ba5cd8.png
[20170910125127827]: /images/20220523/1caba91da0044c008020da05c9ea49f8.png
[20170910125147892]: /images/20220523/f703ce770d5a49189d10d4a3a06dedb7.png
[20170910125213436]: /images/20220523/8184f4c76204492ba93e94f39ca5b928.png
[20170910125300318]: /images/20220523/4af11302075044608aefa078c6c23b83.png
[20170910125500478]: /images/20220523/aa9e8a6abbbe44de98e5d1231c4a186a.png
[20170910125649411]: /images/20220523/b3bf965861d8452dab189e0fb1e36e55.png
[20170910125706444]: /images/20220523/9b80fac260ba49589b848c1c7cd5cf79.png
[20170910125730569]: /images/20220523/385ac13ec1cf453db0b95dd1918c720f.png
[20170910125832959]: /images/20220523/ef749ff66ca6447281662304a994c113.png
[20170910125955598]: /images/20220523/8f2d19787de749709e4e1f4e33465667.png
[20170910130037747]: /images/20220523/6099fbfdf9964793aaefd1cdfc6d2734.png
[20170910130101031]: /images/20220523/353eb18ba0054627930b30c07940d108.png
[20170910130152616]: /images/20220523/799a924d3b2e4524981a9b9be253d6f9.png
[20170910130233065]: /images/20220523/0a40e8a268044a5da3b763210dbee00f.png
[20170910130256505]: /images/20220523/7b0be1b4d1ca4475bbe421b4ed5858c4.png
[20170910130342282]: /images/20220523/778852aba9384a029a3d84604c10b223.png
[20170910130434838]: /images/20220523/06950f66668b44d3a812919d602b2797.png
[20170910130631980]: /images/20220523/99a1aced3ea347edaca1cc1b83504311.png
[20170910130901882]: /images/20220523/f7e6b275d49b4defb07b2c448a84dbdd.png
[20170910130937449]: /images/20220523/55d1656d79fe4a3cab39fa1f6965531e.png
[20170910131007204]: /images/20220523/54ced1493e294aaaa2ca2182de9c151a.png
[20170910131041290]: /images/20220523/056b0de94ada43e3b61f796b039e07e9.png
[20170910131154010]: /images/20220523/d8adfcc188784e9f8e1aabf0ec4e8973.png
[20170910131801482]: /images/20220523/ef9e4848b57c41469a6690aed1f3ffac.png
[20170910131857760]: /images/20220523/052d3b1bf84c4ed7a7be9a90abb6226b.png
[20170910131928639]: /images/20220523/499eab3d31ec4e418f758a7c19fb9e17.png
[20170910131953661]: /images/20220523/d878c12a07b142c39c14e5f2973fe08d.png
[20170910132018984]: /images/20220523/32783eb7ccb248c5b7a5b8dc503e35d7.png
[20170910132046287]: /images/20220523/8f5a48036c7b43f8ad32e72ebf6b24d3.png
[20170910132123391]: /images/20220523/eef7fcaf87c84028b6978fa227191192.png
[20170910132150603]: /images/20220523/39745582c4714665b44806988b78a3db.png
[20170910132245587]: /images/20220523/d40bfa5926a24ed88bf0f96538beb393.png
[20170910132310550]: /images/20220523/bf9f14bf68d8482fa521a273aab4c61a.png
[20170910132341979]: /images/20220523/117fde0ea58a46ecbb20f9c1f531ce01.png
[20170910132438461]: /images/20220523/a94507f6257b4d7f9ae08823fe6ba9e7.png
[20170910132745818]: /images/20220523/c9fee57cc864461b88be4d28c71df514.png
[20170910132522003]: /images/20220523/16b4ebf9b2b74953ab5c36b562d7a774.png
[20170910132902854]: /images/20220523/193bf49ad8834f45afe65d59a5c2ca37.png
[20170910132936288]: /images/20220523/4f7a5720780e41749462e5ccf845de28.png
[20170910133044299]: /images/20220523/af48d86c93e84e47b504f9e4067028b1.png
[20170910133126987]: /images/20220523/0b6d769496624fa89ce0ab8863f8b009.png
[20170910133158966]: /images/20220523/3a233076aac64571a7707a8c3a228f46.png
[20170910133222211]: /images/20220523/e117562c6e11479faba6b1b446c46a48.png
[20170910133302537]: /images/20220523/8afb73106ab14ef798c618a709690a7f.png
[20170910133346516]: /images/20220523/99876bfc70624661a42e361439e7d0e0.png
[20170910133418198]: /images/20220523/013de9d4b67d48239562ebd44144c8eb.png
[20170910133438157]: /images/20220523/e0319a3cd707411493994ad43e302ce0.png
[20170910133500625]: /images/20220523/787fb6718a804ec7af14b7d3c0f202a9.png
[20170910133531081]: /images/20220523/4aca9dbdd96d4d779ddaa6727024b6fa.png
[20170910133549967]: /images/20220523/e0c06d92fffd4b46951383349072cb55.png
[20170910133605961]: /images/20220523/83c64247f6974411b607dbd22d9b8f16.png
[20170910133621308]: /images/20220523/dfec7fcfe6f549d49a5ecdbbbc831795.png
[20170910133653532]: /images/20220523/cb45bb7cfa4d4e5aaf473bc2e69be4a2.png
[20170910133713401]: /images/20220523/586b0cf8ee204d6a905f2aeb9b74eb6d.png
[20170910133738328]: /images/20220523/d0e7f46e9a064465bcd780a3e0664b45.png
[20170910133758944]: /images/20220523/92e1caf5706e4efdb6098fb6be3f786d.png
[20170910133824350]: /images/20220523/5a8d056f7c5c410fb5055f478951e0a3.png
[20170910133848775]: /images/20220523/2c7fd4c14185451d9d102097390fb38e.png