MySQL学习笔记-03

4.7 分组和过滤

-- 查询不同课程的平均分，最高分，最低分，平均分大于80
-- 核心：（根据不同的课程分组）
SELECT `SubjectName`,AVG(`StudentResult`) AS 平均分,MAX(`StudentResult`) AS 最高分,MIN(`StudentResult`) AS 最低分
FROM `result` r
INNER JOIN `subject` sub
ON r.`SubjectNo` = sub.`SubjectNo`
GROUP BY r.`SubjectNo` -- 通过什么字段分组
HAVING 平均分 > 80

4.8 Select小结

5、MySQL函数

官网：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/func-op-summary-ref.html

5.1 常用函数

-- ============= 常用函数 ==============

-- 数学运算
SELECT ABS(-8) -- 绝对值
SELECT CEILING(9.4)  -- 向上取整
SELECT FLOOR(9.4) -- 向下取整
SELECT RAND()  -- 返回一个 0~1 之间的随机数
SELECT SIGN(-10)  -- 判断一个数的符号 0返回0 负数返回-1 正数返回1

-- 字符串函数
SELECT CHAR_LENGTH('虽千万人吾往矣')  -- 字符串长度
SELECT CONCAT('I','laohu','you') -- 拼接字符串
SELECT INSERT('我爱编程helloworld',1,2,'超级热爱') -- 查询，从某个位置开始替换某个长度
SELECT LOWER('WonJack') -- 小写字母
SELECT UPPER('wonjack') -- 大写字母
SELECT INSTR('wonjackie','j') -- 返回第一次出现的子串的索引
SELECT REPLACE('坚持就能成功','坚持','努努力') -- 替换出现的指定字符串
SELECT SUBSTR('坚持就能成功',2,2) -- 返回指定的字符串（源字符串，截取的位置，截取的长度）
SELECT REVERSE('坚持就能成功') -- 反转字符串

-- 查询姓周的同学，姓名 邹
SELECT REPLACE(`StudentName`,'李','黎')  FROM `student`
WHERE `StudentName` LIKE '李%'

-- 时间和日期函数（记住）
SELECT CURRENT_DATE() -- 获取当前日期
SELECT CURDATE() -- 获取当前日期
SELECT NOW() -- 获取当前的时间
SELECT LOCALTIME() -- 本地时间
SELECT SYSDATE() -- 系统时间

SELECT YEAR(NOW())
SELECT MONTH(NOW())
SELECT DAY(NOW())
SELECT HOUR(NOW())
SELECT MINUTE(NOW())
SELECT SECOND(NOW())

-- 系统
SELECT SYSTEM_USER()
SELECT USER()
SELECT VERSION()

5.2 聚合函数（常用）

函数名称	描述
COUNT()	计数
SUM()	求和
AVG()	平均值
MAX()	最大值
MIN()	最小值
……	……

-- =============== 聚合函数 ===============
-- 都能统计表中的数据（想查询一个表中有多少个记录，就是用这个count()）
SELECT COUNT(`BornDate`) FROM `student`; -- count(字段)，会忽略所有的null值
SELECT COUNT(*) FROM `student`; -- count(*)，不会忽略null值， 本质 计算行数
SELECT COUNT(1) FROM `result`; -- count(1)，不会忽略所有的null值，本质 计算行数

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`

5.3 数据库级别的MD5加密（扩展）

什么是MD5？
MD5 Message-Digest Algorithm，信息摘要算法
MD5不可逆，具体的值的md5是一样。
MD5 破解网站的原理，背后有一个字典，MD5加密后的值，加密前的值

-- ================= 测试MD5 加密 ======================

CREATE TABLE `testmd5` (
`id` INT(4) NOT NULL,
`name` VARCHAR(20) NOT NULL,
`pwd` VARCHAR(50) NOT NULL,
PRIMARY KEY(`id`)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8

-- 明文密码
INSERT INTO testmd5 VALUES(1,'zhangsan','123456'),(2,'lisi','123456'),(3,'wangwu','123456')

-- 加密
UPDATE testmd5 SET pwd=MD5(pwd) WHERE id = 1

UPDATE testmd5 SET pwd=MD5(pwd) -- 加密全部的密码

-- 插入的时候加密
INSERT INTO testmd5 VALUES(4,'xiaoming',MD5('123456'))

-- 如何校验：将用户传递进来的密码，进行md5加密，然后对比加密后的值
SELECT * FROM testmd5 WHERE `name`='xiaoming' AND `pwd`=MD5('123456')

6、事务

6.1 什么是事务

要么都成功，要么都失败！

---

1、SQL执行 A给B转账 A 1000 -> 200 B 200
2、 SQL执行 B收到A的钱 A 800 -> B 400

---

将一组SQL放到一个批次中去执行~

事务原则：ACID原则 原子性，一致性，隔离性，持久性 （脏读，幻读……）

参考博客链接：https://blog.youkuaiyun.com/dengjili/article/details/82468576
原子性（Atomicity）
要么都成功，要么都失败
一致性（Consistency）
事务前后的数据完整性要保持一致
隔离性（Isolation）
事务的隔离性是多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作数据所干扰，多个并发事务之间要相互隔离

隔离所导致的问题

脏读：指一个事务读取了另外一个事务未提交的数据。
不可重复读：在一个事务内读取表中的某一行数据，多次读取结果不同。（这个不一定是错误，只是某些场合不对）
虚读（幻读）：是指在一个事务内读取到了别的事务插入的数据，导致前后读取不一致。
（一般是行影响，多了一行）

持久性（Durability）
事务一旦提交则不可逆，被持久化到数据库中

执行事务

-- ================= 事务 =================

-- mysql 是默认开启事务自动提交的
SET autocommit = 0 /* 关闭 */
SET autocommit = 1 /* 开启（默认的） */

-- 手动处理事务
SET autocommit = 0 -- 关闭自动提交

-- 事务开启
START TRANSACTION  -- 标记一个事务的开始，从这个之后的sql都在同一个事务内

INSERT xxx
INSERT xxx

-- 提交：持久化（成功！）
COMMIT
-- 回滚：回到原来的样子（失败！）

ROLLBACK
-- 事务结束
SET autocommit = 1 -- 开启自动提交

-- 了解
SAVEPOINT 保存点名 -- 设置一个事务的保存点
ROLLBACK TO SAVEPOINT 保存点名 -- 回滚到保存点
RELEASE SAVEPOINT 保存点名 -- 撤销保存点

模拟场景

-- 转账
CREATE DATABASE shop CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci
USE shop

CREATE TABLE `account` (
  `id` INT(3) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` VARCHAR(30) NOT NULL,
  `money` DECIMAL(9,2) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8

INSERT INTO `account`(`name`,`money`) 
	VALUES('A',2000.00),('B',10000.00)

-- 模拟转账：事务
SET autocommit = 0; -- 关闭自动提交
START TRANSACTION -- 开启一个事务（一组事务）
UPDATE `account` SET `money`=`money`-500 WHERE `name`='A' -- A减500
UPDATE `account` SET `money`=`money`+500 WHERE `name`='B' -- B加500

COMMIT; -- 提交事务，就被持久化了！
ROLLBACK; -- 回滚

SET autocommit = 1; -- 恢复默认值

7、索引

MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。

7.1 索引的分类

在一个表中，主键索引只能有一个，唯一索引可以有多个

• 主键索引 （PRIMARY KEY）
  • 唯一标识 ，主键不可重复，只能有一个列作为主键
• 唯一索引 （UNIQUE KEY）
  • 避免重复的列出现，唯一索引可以重复，多个列都可以标识为 唯一索引
• 常规索引 （KEY/INDEX）
  • 默认的，index，key关键字来设置
• 全文索引 （FullText）
  • 在特定的数据库引擎下才有，MyISAM
  • 快速定位数据

-- 索引的使用
-- 1、在创建表的时候给字段增加索引
-- 2、创建完毕后，增加索引

-- 显示所有的索引信息
SHOW INDEX  FROM `student`

-- 增加一个索引
ALTER TABLE school.`student` ADD FULLTEXT INDEX `StudentName` (`StudentName`)

-- EXPLAIN 分析sql执行的状况
EXPLAIN SELECT * FROM `student`; -- 非全文索引
EXPLAIN SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`StudentName`) AGAINST('刘')

7.2 测试索引

CREATE TABLE `app_user`(
`id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR(50) DEFAULT '' COMMENT '用户昵称',
`email` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',
`phone` VARCHAR(20) DEFAULT '' COMMENT '手机号',
`gender` TINYINT(4) UNSIGNED DEFAULT '0' COMMENT '性别（0：男；1：女）',
`password` VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '密码',
`age` TINYINT(4) DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
`create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
`update_time` TIMESTAMP NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY(`id`)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='app用户表'

-- 插入100万条数据
DELIMITER $$ -- 写函数之前必须要写，标志
CREATE FUNCTION mock_data()
RETURNS INT
BEGIN
	DECLARE num INT DEFAULT 1000000;
	DECLARE i INT DEFAULT 0;
	
	WHILE i < num DO
		-- 插入语句
		INSERT INTO `app_user`(`name`,`email`,`phone`,`gender`,`password`,`age`)
		VALUES (CONCAT('用户',i),'wonjack@126.com',
		CONCAT('18',FLOOR(RAND()*((999999999-100000000)+100000000))),
		FLOOR(RAND()*2),UUID(),FLOOR(RAND()*100));
		SET i = i + 1;
	END WHILE;
	RETURN i;
END;
SELECT mock_data();

SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='用户9999'; -- 0.912 sec
SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='用户9999'; -- 0.923 sec
SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='用户9999'; -- 0.371 sec

EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='用户9999';

-- id_表名_字段名
-- CREATE INDEX 索引名 ON 表（字段）
CREATE INDEX id_app_user_name ON `app_user`(`name`);

SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='用户9999'; -- 0.055 sec
SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='用户9999'; -- 0 sec
EXPLAIN SELECT * FROM `app_user` WHERE `name`='用户9999';

有索引：

无索引

索引在小数据量的时候，用处不大，但是在大数据的时候，区别十分明显~

7.3 索引原则

• 索引不是越多越好
• 不要对进程变动数据加索引
• 小数据量的表不需要加索引
• 索引一般加在常用来查询的字段上

索引的数据结构

Hash类型的索引
Btree：InnoDB的默认数据结构~