Mysql自序整理集
1、事务
mysql事务是用于处理操作量大、复杂性高的数据
1. 事务特性
原子性:保证每个事务所有操作要么全部完成或全部不完成,不可能停滞在中间环节;如事务在执行过程中出现错误,则会回滚到事务开始之前状态。
一致性:事务开始结束后保证数据库的完整性没有被破坏,数据都是按照数据库要求的规范写入。
隔离性:数据库允许多个事务同时对数据进行读写改操作,隔离性则可以防止多个事务由于交叉执行时导致数据不一致;事务中隔离分为4个级别。【出现:√ 不会出现:×】
脏读
不可重复读
幻读
读未提交
✔️
✔️
✔️
读已提交
✖️
✔️
✔️
可重复读
✖️
✖️
✔️
串行化
✖️
✖️
✖️
持久性:事务提交后对数据库中的修改则是永久性的。
2. 事务并发时出现的问题
脏读:一个事务在处理过程中读取了另一个未提交的事务数据,当未提交的数据提交后,最终导致数据不一致。
不可重复读:一个事务在多次进行查询返回数据时,另一个事务将数据修改后提交,导致前事务数据产生不同的结果。
幻读:A事务将数据修改完毕时,同一时间B事务新增一条数据,A事务提交后查询发现还有一条数据没有进行修改,好似产生幻觉一样则为幻读。
2、索引
索引能加快数据库的查询速度并高效获取指定的数据。
- 优势
提高数据检索效率,降低数据库IO成本
通过索引列可以对数据进行排序,降低CPU消耗
- 确保数据唯一性
- 加速表与表之间连接,实现表与表之间参照完整性
- 劣势
占据磁盘空间
降低更新表的效率
- 优势
1. 索引使用
创建索引 普通索引:
create index 索引名称 on 表名(列名)
其他索引(举例唯一索引unique):
公式:
create unique index 索引名称 on 表名(列名)
实例:
create table Demo(id int,
name varchar(20),
sex int,
unique index Demo_id(id ASC));
删除索引
删除:
公式:
drop index 索引名 on 表名;
实例:
drop index Dmoe_id on Demo;
2. 索引类型
- 主键索引(primary key):对主键进行索引,主键不允许空值。
- 普通索引(index/key):默认类型,无限制,允许定义索引时有重复值和空值。
唯一索引(unique key):专注于对唯一类型数据进行索引,允许空值。
全文索引(full key):用于数值比较、范围过滤、关键字匹配的范围性快速查询。
联合索引:多列值组成索引,用于多列组合查询。
3. 索引注意原则
- 索引不是越多越好,数据量小的表不建议添加索引
- 不建议在经常增删改操作的表中添加索引
- 索引一般添加在需要索引的列上
3、SQL
SQL是一种结构化查询语言,用于对数据进行插入、查询、更新、删除操作来管理数据库系统。
1. SQL优点
- 简单易学,操作性强
- 大多数数据库都支持SQL
- SQL操作数据库时大部分的工作由DBMS来完成
2. SQL分类
- DDL[数据定义语言]:用于操作数据库、表、列,常用语句create、alter、drop;
- DML[数据操作语言]:用于操作数据库中数据,常用语句insert、update、delect;
- DCL[数据控制语言]:用于操作访问权限和安全级别,常用语句grant、deny;
- DQL[数据查询语言]:用于查询数据,常用语句select;
3. SQL语法及关键字
- insert into:数据插入操作,语法为insert into 表名(列1,列2)value(值1,值2),插入时列名和值需要一一对应。
- select from:数据查询操作,语法为select * from 表名;*则代表全部列名,可通过输入列名来查询特定数据。
- update set:更新操作,语法为update 表名 set 条件A where 条件B,条件A为修改条件,条件B为修改操作。
- delete from:删除操作,语法为delect from 表名 where 条件A,条件A为删除条件。
- where:用于sql中条件判断、条件过滤等操作。
- having:类似于where,一般使用于group by之后,与where区别在于where过滤行,having过滤组。
- like:用于模糊查询,主要只针对于“字符型”字段,常用"_"和"%"这两种通配符,前者充当占位符,后者代表匹配任意字符。
- order by:用于数据排序,常用ASC升序排列和DESC降序排列。
- group by:用于对字段进行分组。
- not:用于判断表达式真假,类似于java语言中boolean。
- and:用于在where子句后面将多个条件结合起来。
- between:用于取两个值之间的数据范围。
- lnner join:内连接,多表连接时只会显示满足条件的数据结果。
- left join:左连接,多表连接时只会以左表为基准显示左表全部数据,右表只会显示对应数据,若无对应数据显示null。
- right join:右连接,与左连接相反;多表连接时只会以右表为基准显示左表全部数据,左表只会显示对应数据,若无对应数据显示null。
- in:用于嵌套语句查询,常用语子查询中。
4、数据库设计
1. 数据库三大范式
- 每个字段具有原子性不可再分。
- 建立在第一范式的基础上,确保数据库表列中只保存一种数据,不可以把多种数据保存在一个数据库表列中。
- 建立在地二范式的基础上,数据不能存在传递关系,数据库中每个字段和主键都是直接关系。
2. 数据库规范设计
- 系统需求分析
- 概念结构设计
- 逻辑结构设计
- 物理结构设计
- 数据库实施
- 数据库运维
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