MySQL2

查询语句：

1基础查询

       Slecteid,number,sex form Table Where id>100 ORDER by id desc//查询某些字段，大于100的 ，结果按照id的降序排列。

2 单表查询

Select *fromtable//查询所有字段

Selectnum,name,sex From Table//查询指定字段

Select *fromTable limit 10//查询前10条数据。在SQLSERVER中是select top 10 * form

Select *fromTable Where id IN(2004,2005)//查询id 在2004,2005的集合中的 数据NOT IN

Select *fromTable Where id BETWEEN 15 AND 25;//NOT BETWEEN //在一个范围内

Select *fromTable Where name LIKE ‘Aric’;// LIKE 类似java中 equals      NOT LIKE

Select *fromTable Where address LIKE ‘北京%’;//北京后面可以任意字符

AND 条件查询

Select *fromTable Where id==1 And name=”dd” And age<100;

Select *fromTable Where num IN(1,2,3,4) AND age Between 15 and 25 And address Like “%北京市%”

OR 多条件查询

Select DISTINCTid From employee//去掉重复的

 

ORDER BYDESC/ASC  DESC降序 ASC 升序 默认是升序排列

Select *fromTable ORDER by id desc,age asc//

Select *fromTable LIMIT 1,2//从第二条开始 显示两条

 

使用集合函数

       SelectCount(*) From employee;//查询一共有多少条

       Selectdepartment,Count(*) From Student GROUP BY department .//查询每个院系有多少人

 

       Selectnum,SUM(score) FROM grade WHRER num=1001;//号码对应1001的分数总和

       SelectAVG(score) FROM employee/求表中分数的平均值

               MAX(socre)//最大值

 

ANY关键字表示满足其中任一条件

       Select*FROM table1 where socre>=ANY(SELECT score from schloarship)//满足最小条件的

ALL关键字，满足所有条件

       Select*FROM table1 where socre>=ALL(SELECT score from schloarship)

 

 

插入数据：

       INSERTINTO 表名 Values(值1，值2)；

       INSERTINTO

 

 

 

MYSQL中存储引擎的不同：MyISAM InnoDB MEMORY

1 MyISAM表无法处理事务，应用在选择密集和插入密集的表中。 运行并发插入选择

2 InnoDB支持事务，更新密集 允许外键 自动增长 事务 自动灾难修复

3MEMORY 速度快，采用的逻辑存储介质是系统内存，因此当奔溃时候 数据丢失。只能存长度固定的数据。使用场景：目标数据小，但频繁被访问。数据是临时的，放在内存中。如果数据丢失不会对服务产生实际影响

MYSQL索引

：索引像目录，节约查询时间。

：分为聚簇索引（单行）和非聚簇索引（多行）

 

普通索引：这是最基本的索引，它没有任何限制，比如上文中为title字段创建的索引就是一个普通索引，MyIASM中默认的BTREE类型的索引，也是我们大多数情况下用到的索引。 

 唯一索引：与普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值（注意和主键不同）

组合索引：，则列值的组合必须唯一，创建方法和普通索引类似。

何时使用聚集索引或非聚集索引？

返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。

 

索引的数据结构：B-TREE B+TREE http://www.uml.org.cn/sjjm/201107145.asp#nav-2-1

B-TREE 数据存在节点中，

B+TREE 数据只存在叶子节点中，