探索数据库世界的奥秘：MySQL初学者必备指南！

悠悠 2024-04-17 10:07 28阅读 0赞

#### 数据库开发-MySQL ####

*   *  1. 数据库操作-DQL
     *   *  1.1 介绍
         *  1.2 语法
         *  1.3 基本查询
         *  1.4 条件查询
         *  1.5 聚合函数
         *  1.6 分组查询
         *  1.7 排序查询
         *  1.8 分页查询
         *  1.9 案例
         *   *  1.9.1 案例一
             *  1.9.2 案例二
     *  2. 多表设计
     *   *  2.1 一对多
         *   *  2.1.2 外键约束
         *  2.2 一对一
         *  2.3 多对多

### 1. 数据库操作-DQL ###

#### 1.1 介绍 ####

DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，用来查询数据库表中的记录。

查询关键字：SELECT

查询操作是所有SQL语句当中最为常见，也是最为重要的操作。在一个正常的业务系统中，查询操作的使用频次是要远高于增删改操作的。当我们打开某个网站或APP所看到的展示信息，都是通过从数据库中查询得到的，而在这个查询过程中，还会涉及到条件、排序、分页等操作。  
![在这里插入图片描述][3c330bacd4bd41028d10b48e02b1d1d1.png]

#### 1.2 语法 ####

DQL查询语句，语法结构如下：

SELECT
    	字段列表
    FROM
    	表名列表
    WHERE
    	条件列表
    GROUP  BY
    	分组字段列表
    HAVING
    	分组后条件列表
    ORDER BY
    	排序字段列表
    LIMIT
    	分页参数

#### 1.3 基本查询 ####

在基本查询的DQL语句中，不带任何的查询条件，语法如下：

*  查询多个字段
    
        select 字段1, 字段2, 字段3 from  表名;
 *  查询所有字段（通配符）
    
        select *  from  表名;
 *  设置别名
    
        select 字段1 [ as 别名1 ] , 字段2 [ as 别名2 ]  from  表名;
 *  去除重复记录
    
        select distinct 字段列表 from  表名;

案例1：查询指定字段 name，entrydate并返回

![在这里插入图片描述][f4f4592c687e4b059691b0937d47929b.png]

案例2：查询返回所有字段

> `*`号代表查询所有字段，在实际开发中尽量少用（不直观、影响效率）

![在这里插入图片描述][15c96d14d16649c187a539deb8408faa.png]

案例3：查询所有员工的 name,entrydate，并起别名(姓名、入职日期)

![在这里插入图片描述][93ec77aee1a94255bb7f4972a35880ce.png]

案例4：查询已有的员工关联了哪几种职位(不要重复)。

![在这里插入图片描述][1a1196a238fb4a249fd31fe89d1982e3.png]

#### 1.4 条件查询 ####

**语法：**

select  字段列表  from   表名   where   条件列表 ; -- 条件列表：意味着可以有多个条件

学习条件查询就是学习条件的构建方式，而在SQL语句当中构造条件的运算符分为两类：

*  比较运算符
 *  逻辑运算符

常用的比较运算符如下:

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><strong>比较运算符</strong></th> 
   <th><strong>功能</strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>&gt;</td> 
   <td>大于</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&gt;=</td> 
   <td>大于等于</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&lt;</td> 
   <td>小于</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&lt;=</td> 
   <td>小于等于</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>=</td> 
   <td>等于</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&lt;&gt; 或 !=</td> 
   <td>不等于</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>between … and …</td> 
   <td>在某个范围之内(含最小、最大值)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>in(…)</td> 
   <td>在in之后的列表中的值，多选一</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>like 占位符</td> 
   <td>模糊匹配(_匹配单个字符, %匹配任意个字符)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>is null</td> 
   <td>是null</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

常用的逻辑运算符如下:

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><strong>逻辑运算符</strong></th> 
   <th><strong>功能</strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>and 或 &amp;&amp;</td> 
   <td>并且 (多个条件同时成立)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>or 或 ||</td> 
   <td>或者 (多个条件任意一个成立)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>not 或 !</td> 
   <td>非 , 不是</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

案例1：查询 姓名 为 杨逍 的员工  
![在这里插入图片描述][c026253486f047df8d5bf3fa0f16bb66.png]

案例2：查询 id小于等于5 的员工信息  
![在这里插入图片描述][ec07fd2ce9464ca88c0845a9221f6c0e.png]

案例3：查询 没有分配职位 的员工信息  
![在这里插入图片描述][0ac5a0a32fc94349aaa6ae31ab469566.png]

> 注意：查询为NULL的数据时，不能使用 `= null`
> 
> ![在这里插入图片描述][10ae2455731f43729eeb36cc43326719.png]

案例4：查询 有职位 的员工信息

![在这里插入图片描述][025996d599484fe4931a99546f0c761b.png]

案例5：查询 密码不等于 ‘123456’ 的员工信息  
![在这里插入图片描述][3f6524aef4154552b70a88084d713542.png]

案例6：查询 入职日期 在 ‘2000-01-01’ (包含) 到 ‘2010-01-01’(包含) 之间的员工信息  
![在这里插入图片描述][3a6e6495d2e3464ba84c9c1d103c492a.png]

案例7：查询 入职时间 在 ‘2000-01-01’ (包含) 到 ‘2010-01-01’(包含) 之间 且 性别为女 的员工信息

![在这里插入图片描述][a4b24147fee34dc298b00ce350a58f5d.png]

案例8：查询 职位是 2 (讲师), 3 (学工主管), 4 (教研主管) 的员工信息

![在这里插入图片描述][8948a2f29c58455c897125f31457440d.png]  
案例9：查询 姓名 为两个字的员工信息

![在这里插入图片描述][90cce96720c942eea48c70b85a5a8a15.png]

案例10：查询 姓 ‘张’ 的员工信息

![在这里插入图片描述][364837593c0247c6934433837d4f2458.png]

#### 1.5 聚合函数 ####

之前我们做的查询都是横向查询，就是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询就是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回一个结果值。（将一列数据作为一个整体，进行纵向计算）。

语法：

select  聚合函数(字段列表)  from  表名 ;

> 注意 : 聚合函数会忽略空值，对NULL值不作为统计。

常用聚合函数：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><strong>函数</strong></th> 
   <th><strong>功能</strong></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>count</td> 
   <td>统计数量</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>max</td> 
   <td>最大值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>min</td> 
   <td>最小值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>avg</td> 
   <td>平均值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>sum</td> 
   <td>求和</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

> count ：按照列去统计有多少行数据。
> 
>  *  在根据指定的列统计的时候，如果这一列中有null的行，该行不会被统计在其中。
> 
> sum ：计算指定列的数值和，如果不是数值类型，那么计算结果为0
> 
> max ：计算指定列的最大值
> 
> min ：计算指定列的最小值
> 
> avg ：计算指定列的平均值

案例1：统计该企业员工数量

# count(字段)
    select count(id) from tb_emp;-- 结果：29
    select count(job) from tb_emp;-- 结果：28 （聚合函数对NULL值不做计算）
    
    # count(常量)
    select count(0) from tb_emp;
    select count('A') from tb_emp;
    
    # count(*)  推荐此写法（MySQL底层进行了优化）
    select count(*) from tb_emp;

案例2：统计该企业最早入职的员工

![在这里插入图片描述][72d2debf1b8645c2b7415621c40d77f0.png]

案例3：统计该企业最迟入职的员工

![在这里插入图片描述][78578a8f2f4245afb2193b3987a07dc2.png]

案例4：统计该企业员工 ID 的平均值

![在这里插入图片描述][27fab340ec124918898063078fe656dd.png]

案例5：统计该企业员工的 ID 之和

![在这里插入图片描述][2797a639bd8945edbeb676966c9e4123.png]

#### 1.6 分组查询 ####

分组： 按照某一列或者某几列，把相同的数据进行合并输出。

> 分组其实就是按列进行分类(指定列下相同的数据归为一类)，然后可以对分类完的数据进行合并计算。
> 
> 分组查询通常会使用聚合函数进行计算。

语法：

select  字段列表  from  表名  [where 条件]  group by 分组字段名  [having 分组后过滤条件];

案例1：根据性别分组 , 统计男性和女性员工的数量

![在这里插入图片描述][ad063a223c6e43e68a29cdf9290f5c70.png]

案例2：查询入职时间在 ‘2015-01-01’ (包含) 以前的员工 , 并对结果根据职位分组 , 获取员工数量大于等于2的职位

select job, count(*)
    from tb_emp
    where entrydate <= '2015-01-01'   -- 分组前条件
    group by job                      -- 按照job字段分组
    having count(*) >= 2;             -- 分组后条件

![在这里插入图片描述][92642d76af624d879e788958307ff68b.png]

> 注意事项:
> 
> • 分组之后，查询的字段一般为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义
> 
> • 执行顺序：where > 聚合函数 > having

**where与having区别（面试题）**

*  执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where条件，不参与分组；而having是分组之后对结果进行过滤。
 *  判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以。

#### 1.7 排序查询 ####

排序在日常开发中是非常常见的一个操作，有升序排序，也有降序排序。

语法：

select  字段列表  
    from   表名   
    [where  条件列表] 
    [group by  分组字段 ] 
    order  by  字段1  排序方式1 , 字段2  排序方式2 … ;

*  排序方式：
    
     *  ASC ：升序（默认值）
     *  DESC：降序

案例1：根据入职时间, 对员工进行升序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
    from tb_emp
    order by entrydate ASC; -- 按照entrydate字段下的数据进行升序排序
    
    select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
    from tb_emp
    order by  entrydate; -- 默认就是ASC（升序）

![在这里插入图片描述][a02c93f025054d9985e8fe4a7f6b376d.png]

> 注意事项：如果是升序, 可以不指定排序方式ASC

案例2：根据入职时间，对员工进行降序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
    from tb_emp
    order by entrydate DESC; -- 按照entrydate字段下的数据进行降序排序

![在这里插入图片描述][fcbd0f9e62a449b294a1245fa2fe997a.png]

案例3：根据入职时间对公司的员工进行升序排序，入职时间相同，再按照更新时间进行降序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
    from tb_emp
    order by entrydate ASC , update_time DESC;

![在这里插入图片描述][5eb7436b756a43d788bf96dc95a82f1e.png]

> 注意事项：如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序

#### 1.8 分页查询 ####

分页操作在业务系统开发时，也是非常常见的一个功能，日常我们在网站中看到的各种各样的分页条，后台也都需要借助于数据库的分页操作。

![在这里插入图片描述][c348408cc4b94ac6b40b85b27fdc6aca.png]

分页查询语法：

select  字段列表  from   表名  limit  起始索引, 查询记录数 ;

案例1：从起始索引0开始查询员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
    from tb_emp
    limit 0 , 5; -- 从索引0开始，向后取5条记录

![在这里插入图片描述][b37adc3c1a474f138906487cd089fe49.png]

案例2：查询 第1页 员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
    from tb_emp
    limit 5; -- 如果查询的是第1页数据，起始索引可以省略，直接简写为：limit 条数

![在这里插入图片描述][bbe2203a5a814906b26ec77ace5c4b13.png]

案例3：查询 第2页 员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
    from tb_emp
    limit 5 , 5; -- 从索引5开始，向后取5条记录

![在这里插入图片描述][63e8609410e3447ab9b29224e38f7a46.png]

案例4：查询 第3页 员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
    from tb_emp
    limit 10 , 5; -- 从索引10开始，向后取5条记录

![在这里插入图片描述][7ae54fcae9564a929dac8e45de180062.png]

> 注意事项:
> 
> 1.  起始索引从0开始。 计算公式 ： 起始索引 = （查询页码 - 1）\* 每页显示记录数
> 2.  分页查询是数据库的方言，不同的数据库有不同的实现，MySQL中是LIMIT
> 3.  如果查询的是第一页数据，起始索引可以省略，直接简写为 limit 条数

#### 1.9 案例 ####

##### 1.9.1 案例一 #####

案例：根据需求完成员工管理的条件分页查询

![在这里插入图片描述][07141249368a4d8ea15d3e7b1ab7ddea.png]

> 分析：根据输入的条件，查询第1页数据
> 
> 1.  在员工管理的列表上方有一些查询条件：员工姓名、员工性别，员工入职时间(开始时间~结束时间)
>     
>      *  姓名：张
>      *  性别：男
>      *  入职时间：2000-01-01 ~ 2015-12-31
> 2.  除了查询条件外，在列表的下面还有一个分页条，这就涉及到了分页查询
>     
>      *  查询第1页数据（每页显示10条数据）
> 3.  基于查询的结果，按照修改时间进行降序排序
> 
> 结论：条件查询 + 分页查询 + 排序查询

![在这里插入图片描述][eef2c8999eb14b8782b22ea4f680d9b5.png]

##### 1.9.2 案例二 #####

案例：根据需求完成员工信息的统计  
![在这里插入图片描述][fd323edf697c466f9a385d09eb6eb9d6.png]

> 分析：以上信息统计在开发中也叫图形报表(将统计好的数据以可视化的形式展示出来)
> 
>  *  员工性别统计：以饼状图的形式展示出企业男性员人数和女性员工人数
>     
>      *  只要查询出男性员工和女性员工各自有多少人就可以了
>  *  员工职位统计：以柱状图的形式展示各职位的在岗人数
>     
>      *  只要查询出各个职位有多少人就可以了

员工性别统计：

-- if(条件表达式, true取值 , false取值)
    select if(gender=1,'男性员工','女性员工') AS 性别, count(*) AS 人数
    from tb_emp
    group by gender;

![在这里插入图片描述][05fdf9d859f04486acd2c0c9bae6dcee.png]

> if(表达式, tvalue, fvalue) ：当表达式为true时，取值tvalue；当表达式为false时，取值fvalue

员工职位统计：

-- case 表达式 when 值1 then 结果1  when 值2  then  结果2 ...  else  result  end
    select (case job
                 when 1 then '班主任'
                 when 2 then '讲师'
                 when 3 then '学工主管'
                 when 4 then '教研主管'
                 else '未分配职位'
            end) AS 职位 ,
           count(*) AS 人数
    from tb_emp
    group by job;

![在这里插入图片描述][22bfac3efb2b4bfe8e16a9ac9a1f1ab1.png]

> case 表达式 when 值1 then 结果1 \[when 值2 then 结果2 …\] \[else result\] end

### 2. 多表设计 ###

关于单表的操作(单表的设计、单表的增删改查)我们就已经学习完了。接下来我们就要来学习多表的操作，首先来学习多表的设计。

项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在着各种联系，基本上分为三种：

*  一对多(多对一)
 *  多对多
 *  一对一

#### 2.1 一对多 ####

员工表 - 部门表之间的关系：

![在这里插入图片描述][447ca125e52944a19b578c37e9e71a1d.png]

> **一对多关系实现：在数据库表中多的一方，添加字段，来关联属于一这方的主键。**

##### 2.1.2 外键约束 #####

**问题**

*  表结构创建完毕后，我们看到两张表的数据分别为：

![在这里插入图片描述][7aa5f3b3bc7a4f3e835c4fd61f06257f.png]

现在员工表中有五个员工都归属于1号部门(学工部)，当删除了1号部门后，数据变为：

![在这里插入图片描述][a0a2ec5541cb41cb9f0c192647487a4e.png]

1号部门被删除了，但是依然还有5个员工是属于1号部门的。 此时：就出现数据的不完整、不一致了。

**问题分析**

目前上述的两张表(员工表、部门表)，在数据库层面，并未建立关联，所以是无法保证数据的一致性和完整性的。

**问题解决**

想解决上述的问题呢，我们就可以通过数据库中的 **外键约束** 来解决。

> 外键约束：让两张表的数据建立连接，保证数据的一致性和完整性。
> 
> 对应的关键字：foreign key

外键约束的语法：

-- 创建表时指定
    create table 表名(
    	字段名    数据类型,
    	...
    	[constraint]   [外键名称]  foreign  key (外键字段名)   references   主表 (主表列名)	
    );
    
    
    -- 建完表后，添加外键
    alter table  表名  add constraint  外键名称  foreign key(外键字段名) references 主表(主表列名);

那接下来，我们就为员工表的dept\_id 建立外键约束，来关联部门表的主键。

方式1：通过SQL语句操作

-- 修改表： 添加外键约束
    alter table tb_emp  
    add  constraint  fk_dept_id  foreign key (dept_id)  references  tb_dept(id);

方式2：图形化界面操作

![在这里插入图片描述][18375bbe96a249ae8b2577d01c9c1f63.png]

> 当我们添加外键约束时，我们得保证当前数据库表中的数据是完整的。 所以，我们需要将之前删除掉的数据再添加回来。

> 当我们添加了外键之后，再删除ID为1的部门，就会发现，此时数据库报错了，不允许删除。
> 
> ![在这里插入图片描述][34fc3bad8af943678a27a7ac1173c906.png]

> 外键约束（foreign key）：保证了数据的完整性和一致性。

**物理外键和逻辑外键**

*  物理外键
    
     *  概念：使用foreign key定义外键关联另外一张表。
     *  缺点：
        
         *  影响增、删、改的效率（需要检查外键关系）。
         *  仅用于单节点数据库，不适用与分布式、集群场景。
         *  容易引发数据库的死锁问题，消耗性能。
 *  逻辑外键
    
     *  概念：在业务层逻辑中，解决外键关联。
     *  通过逻辑外键，就可以很方便的解决上述问题。

> 在现在的企业开发中，很少会使用物理外键，都是使用逻辑外键。 甚至在一些数据库开发规范中，会明确指出禁止使用物理外键 foreign key

#### 2.2 一对一 ####

一对一关系表在实际开发中应用起来比较简单，通常是用来做单表的拆分，也就是将一张大表拆分成两张小表，将大表中的一些基础字段放在一张表当中，将其他的字段放在另外一张表当中，以此来提高数据的操作效率。

> 一对一的应用场景： 用户表(基本信息+身份信息)
> 
> ![在这里插入图片描述][d7ab6e1c4459421c868bdce2eb6ae0bc.png]
> 
>  *  基本信息：用户的ID、姓名、性别、手机号、学历
>  *  身份信息：民族、生日、身份证号、身份证签发机关，身份证的有效期(开始时间、结束时间)
> 
> 如果在业务系统当中，对用户的基本信息查询频率特别的高，但是对于用户的身份信息查询频率很低，此时出于提高查询效率的考虑，我就可以将这张大表拆分成两张小表，第一张表存放的是用户的基本信息，而第二张表存放的就是用户的身份信息。他们两者之间一对一的关系，一个用户只能对应一个身份证，而一个身份证也只能关联一个用户。

那么在数据库层面怎么去体现上述两者之间是一对一的关系呢？

其实一对一我们可以看成一种特殊的一对多。一对多我们是怎么设计表关系的？是不是在多的一方添加外键。同样我们也可以通过外键来体现一对一之间的关系，我们只需要在任意一方来添加一个外键就可以了。

![在这里插入图片描述][2bbbb21d791f43b496bca63cc0ab112c.png]

> 一对一 ：在任意一方加入外键，关联另外一方的主键，并且设置外键为唯一的(UNIQUE)

#### 2.3 多对多 ####

多对多的关系在开发中属于也比较常见的。比如：学生和老师的关系，一个学生可以有多个授课老师，一个授课老师也可以有多个学生。在比如：学生和课程的关系，一个学生可以选修多门课程，一个课程也可以供多个学生选修。

案例：学生与课程的关系

*  关系：一个学生可以选修多门课程，一门课程也可以供多个学生选择
 *  实现关系：建立第三张中间表，中间表至少包含两个外键，分别关联两方主键

![在这里插入图片描述][5e0054927589496181a3fdab6bc8937a.png]  
**后记  
????美好的一天，到此结束，下次继续努力！欲知后续，请看下回分解，写作不易，感谢大家的支持！！ ???**

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