文章目录

关于外键
DQL
- 联表查询
- 排序和分页
- 聚合函数
事务
索引
规范数据库设计
- 为什么需要数据库设计
三大范式
JDBC(重点)
- statement对象
- PreparedStatement
- 事务
数据库连接池
对SELECT语句的理解
结合Excel生成重复性SQL语句

字符集使用：Database charset:utf8mb4 Database collation:utf8mb4_bin
SQL中大小写不敏感，因此命名规则不再使用驼峰式命名，而使用增加下划线来进行分隔。
SQL语句中表名和字段名通常使用``(Tab上)来包裹起来。

关于外键

关于外键。以前我设计数据库很喜欢定义外键，认为这就是数据库的分类思想，一个大表由一堆外键和小表关联起来的。今天听了狂神这节课，深有感触外键。在此总结。

我们在数据库定义的外键为物理级别的外键，引入外键是逻辑上可说清楚了。但是会带来很多麻烦。

主从表删除麻烦，我们在定义外键的时候就要去选择那些例如RESTRICT、NO ACTION等选项的意思和含义。

如果设置外键，会使得表之间的耦合性增大，后期工程删除、维护时考虑的问题就多了。

所以关于外键。我的看法是数据库就纯粹的存储数据即可，不需要（很少）关注逻辑，逻辑交给代码处理就行，做到心中有外键表中无外键。

DQL

DQL(Data Query Language：数据查询语言)

SELECT语法

SELECT [ALL | DISTINCT]
{* | table.* | [table.field1[as alias1][,table.field2[as alias2]][,...]]}
FROM table_name [as table_alias][left | right | inner join table_name2]  -- 联合查询[WHERE ...]  -- 指定结果需满足的条件[GROUP BY ...]  -- 指定结果按照哪几个字段来分组[HAVING]  -- 过滤分组的记录必须满足的次要条件[ORDER BY ...]  -- 指定查询记录按一个或多个条件排序[LIMIT {[offset,]row_count | row_countOFFSET offset}];-- 指定查询的记录从哪条至哪条

注意 : [ ] 括号代表可选的 , { }括号代表必选得。顺序严格要求。

联表查询

-- 查询 数据库结构-1 的所有考试结果(学号 学生姓名 科目名称 成绩)
SELECT s.studentno,studentname,subjectname,StudentResult
FROM student s
INNER JOIN result r
ON r.studentno = s.studentno
INNER JOIN `subject` sub
ON r.subjectno = sub.subjectno
WHERE subjectname='数据库结构-1'

SELECT 哪些字段名 FROM 哪个表，这句话就定了你结果显示的那张表是什么样的（表头出来了）。

INNER JOIN：取交集，交的是符合on后面条件的内容，其他内容select有啥输出啥。

LEFT JOIN：即使右表中没有匹配的，也从左表中返回所有的行（SELECT中的）。

RIGHT JOIN：即使左表中没有匹配，也从右表中返回所有的行（SELECT中的）。

排序和分页

/*============== 排序 ================
语法 : ORDER BYORDER BY 语句用于根据指定的列对结果集进行排序。ORDER BY 语句默认按照ASC升序对记录进行排序。如果您希望按照降序对记录进行排序，可以使用 DESC 关键字。*/-- 查询 数据库结构-1 的所有考试结果(学号 学生姓名 科目名称 成绩)
-- 按成绩降序排序
SELECT s.studentno,studentname,subjectname,StudentResult
FROM student s
INNER JOIN result r
ON r.studentno = s.studentno
INNER JOIN `subject` sub
ON r.subjectno = sub.subjectno
WHERE subjectname='数据库结构-1'
ORDER BY StudentResult DESC

/*============== 分页 ================
语法 : SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
好处 : (用户体验,网络传输,查询压力)推导:第一页 : limit 0,5第二页 : limit 5,5第三页 : limit 10,5......第N页 : limit (pageNo-1)*pageSzie,pageSzie[pageNo:页码,pageSize:单页面显示条数]*/-- 每页显示5条数据
SELECT s.studentno,studentname,subjectname,StudentResult
FROM student s
INNER JOIN result r
ON r.studentno = s.studentno
INNER JOIN `subject` sub
ON r.subjectno = sub.subjectno
WHERE subjectname='数据库结构-1'
ORDER BY StudentResult DESC , studentno
LIMIT 0,5

聚合函数

函数名称	描述
COUNT()	返回满足Select条件的记录总和数，如 select count() 【不建议使用，效率低】
SUM()	返回数字字段或表达式列作统计，返回一列的总和。
AVG()	通常为数值字段或表达列作统计，返回一列的平均值
MAX()	可以为数值字段，字符字段或表达式列作统计，返回最大的值。
MIN()	可以为数值字段，字符字段或表达式列作统计，返回最小的值。

-- 聚合函数/*COUNT:非空的*/SELECT COUNT(studentname) FROM student;SELECT COUNT(*) FROM student;SELECT COUNT(1) FROM student;  /*推荐*/-- 从含义上讲，count(1) 与 count(*) 都表示对全部数据行的查询。-- count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数，忽略字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。-- count(*) 包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，包含字段为null 的记录；-- count(1) 用1代表代码行，在统计结果的时候，包含字段为null 的记录 。/*很多人认为count(1)执行的效率会比count(*)高，原因是count(*)会存在全表扫描，而count(1)可以针对一个字段进行查询。其实不然，count(1)和count(*)都会对全表进行扫描，统计所有记录的条数，包括那些为null的记录，因此，它们的效率可以说是相差无几。而count(字段)则与前两者不同，它会统计该字段不为null的记录条数。下面它们之间的一些对比：1）在表没有主键时，count(1)比count(*)快2）有主键时，主键作为计算条件，count(主键)效率最高；3）若表格只有一个字段，则count(*)效率较高。*/SELECT SUM(StudentResult) AS 总和 FROM result;SELECT AVG(StudentResult) AS 平均分 FROM result;SELECT MAX(StudentResult) AS 最高分 FROM result;SELECT MIN(StudentResult) AS 最低分 FROM result;

-- 查询不同课程的平均分,最高分,最低分-- 前提:根据不同的课程进行分组SELECT subjectname,AVG(studentresult) AS 平均分,MAX(StudentResult) AS 最高分,MIN(StudentResult) AS 最低分FROM result AS rINNER JOIN `subject` AS sON r.subjectno = s.subjectnoGROUP BY r.subjectnoHAVING 平均分>80;/*where写在group by前面.要是放在分组后面的筛选要使用HAVING..因为having是从前面筛选的字段再筛选，而where是从数据表中的>字段直接进行的筛选的*/

SELECT后面不仅是表头，而且还是可以使用聚合函数让下面的每一列都是上面的形式。

事务

什么是事务

要么都成功，要么都失败

索引

索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。

索引数据结构

https://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html

规范数据库设计

为什么需要数据库设计

当数据库比较复杂时我们需要设计数据库

糟糕的数据库设计 :

数据冗余,存储空间浪费
数据更新和插入的异常
程序性能差

良好的数据库设计 :

节省数据的存储空间
能够保证数据的完整性
方便进行数据库应用系统的开发

软件项目开发周期中数据库设计 :

需求分析阶段: 分析客户的业务和数据处理需求
概要设计阶段:设计数据库的E-R模型图 , 确认需求信息的正确和完整.

设计数据库步骤

收集信息
- 与该系统有关人员进行交流 , 座谈 , 充分了解用户需求 , 理解数据库需要完成的任务.
标识实体[Entity]
- 标识数据库要管理的关键对象或实体,实体一般是名词
- 标识每个实体需要存储的详细信息[Attribute]
标识实体之间的关系[Relationship]

三大范式

问题 : 为什么需要数据规范化?

不合规范的表设计会导致的问题：

信息重复
更新异常
插入异常
- 无法正确表示信息
删除异常
- 丢失有效信息

三大范式

第一范式 (1st NF)

第一范式的目标是确保每列的原子性,如果每列都是不可再分的最小数据单元,则满足第一范式（每一列原子性，不可再分）

第二范式(2nd NF)

第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。

第二范式要求每个表只描述一件事情（属性完全依赖于主键；一个表只说明一个事物）

第三范式(3rd NF)

如果一个关系满足第二范式,并且除了主键以外的其他列都不传递依赖于主键列,则满足第三范式.

第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。（属性不依赖于其他非主属性；每列都与主键有直接关系，不存在传递依赖。）

规范化和性能的关系

为满足某种商业目标 , 数据库性能比规范化数据库更重要

在数据规范化的同时 , 要综合考虑数据库的性能

通过在给定的表中添加额外的字段,以大量减少需要从中搜索信息所需的时间

通过在给定的表中插入计算列,以方便查询

JDBC(重点)

数据库驱动

驱动：声卡、显卡、数据库。刚买的显卡直接按上去使用不了，需要更新一下才能发挥它的作用。

我们的应用程序不能直接访问相关数据库，两者语言都不通，这时候就需要数据库驱动了。数据库驱动由数据库厂商提供，MySQL提供MySQL数据库的驱动，Oracle提供Oracle数据库的驱动。你可以看做成一堆API。

JDBC

多个数据库厂商可能有不同的驱动，兼容性差，要记好多。这样不统一，SUN公司为了简化开发人员（对数据库的统一）操作，提供一个（JAVA操作数据库的）规范，俗称JDBC，这些规范的实现由具体的厂商去做。

对于开发人员来说，我们只需要掌握JDBC接口的操作即可。

JDBC是一套规范，开发者使用这个进行数据库开发，数据库厂商遵守这个规范写相应的操作接口。

导入相关包。

statement对象

JDBC中的statement对象用于向数据库发送SQL语句，想完成对数据库的增删改查，只需要通过这个对象向数据库发送相关的增删改查语句即可。

Statement的executeUpdate()方法，用于数据库增删改，其返回值返回一个整数。（即增删改语句导致了数据库几行数据发生了改变）

Statement的executeQuery方法用于数据库查询语句，其返回值是ResultSet对象。

PreparedStatement

预编译。用?当占位符。

把传递进来的参数当作字符，假设其中存在转义字符，比如说单引号''会被直接转义，所以不会出现SQL注入。

事务

ACID

原子性：要么全部完成，要么都不完成

一致性：总数不变

隔离性：多个进程互不干扰

持久性：一旦提交不可逆，数据持久化到数据库了

隔离性问题：

脏读：一个事务读取了另一个没有提交的事务

不可重复读：在同一个事物内，重复读取表的数据，表数据发生了改变

虚读（幻读）：在一个事务内，读取到了别人插入的数据，导致前后读出来结果不一致

Connection connection = ...;
PrepareStatement ps = ...;
Result rs = ...;try {//关闭数据库的自动提交功能connection.setAutoCommit(false);//开启事务String sql1 = "update account set money = money-100 where name='A'";ps = connection.prepareStatement(sql1);ps.executeUpdate();String sql2 = "update account set money = money+100 where name='B'";ps = connection.prepareStatement(sql2);ps.executeUpdate();//业务完毕，提交事务connection.commit();} catch (Exception e) { // 这里可能出现获取数据库连接的异常以及业务代码的异常，只要捕获到都需要进行事务回滚try {connection.rollback();} catch (SQLException throwables) {throwables.printStackTrace();}e.printStackTrace();} finally {//释放资源}

数据库连接池

数据库连接资源和释放资源是十分浪费系统资源的。

准备一些预先的资源，过来就用预先准备好的。拿来即用，用完归还。

和线程池一样。

开源数据源实现

DBCP

C3P0

Druid：阿里巴巴

使用这些数据库连接池之后，我们在项目开发中就不需要编写连接数据库的代码了。

对SELECT语句的理解

select语句主体

SELECT (查出来形成新表的列名，强烈建议用as写好新表的列名) FROM （从哪几张表，建议也用as起别名，方便区分是哪一个表的列） WHERE （条件，不加就会变成笛卡尔积的形式）

写Select语句就先写主体，SELECT … FROM … WHERE，然后根据需求去填充。（建议别名用as明示，别只写个空格）

select s.id as sid,s.name as sname,s.teacher_id as tid,t.name as tnamefrom student as s,teacher as t where s.teacher_id = t.id

联表查询的SQL语句就很好写和分析了。上面的SQL语句代表从student表（别名为s）和teacher表（别名为t），形成结果新表sid列是student表的id；新表sname列是student表的name；新表tid列是student表的teacher_id；新表tname是teacher表的name；条件为student表的teacher_id与teacher表的id相等。

起别名的原因是：经过select查询形成的新表的新列名就是按照别名走的，如果没设置就按源表走；同时设置了别名，mybtatis写参数也就按照新表走了。

面试高频

Mysql引擎
InnoDB底层原理
索引
索引优化！

结合Excel生成重复性SQL语句

对于重复性的SQL语句，我们其实可以借助Excel的公式来做是十分有效的，写生成SQL语句脚本。别把计算机最简单的办公软件给忘了呀。

例如，我在工程中遇到的写出中文和译文，再确定键值。然后生成插入中英译文脚本和查重脚本。

如图：

这些都是第一行写上脚本语句后，下面的所有只是复制粘贴操作，这样大大提高了效率。

插入中文SQL脚本

="INSERT INTO SYS_LOCALE (P_KEY, L_KEY, MIDDLE_DESC,  DESC_DEF, MODIFY_DATE, ID, TYPE) VALUES('"&B2&"', 'ZH_CN', '"&A2&"', 'M', sysdate, (SELECT max(id)+1 FROM sys_locale), 'CONTENT');"

插入译文脚本

="INSERT INTO SYS_LOCALE (P_KEY, L_KEY, MIDDLE_DESC,  DESC_DEF, MODIFY_DATE, ID, TYPE) VALUES('"&B2&"', 'EN', '"&D2&"', 'M', sysdate, (SELECT max(id)+1 FROM sys_locale), 'CONTENT');"

查重脚本

="SELECT * FROM SYS_LOCALE l WHERE l.MIDDLE_DESC = '"&A2&"' OR l.P_KEY LIKE '"&B2&"';"

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