存储引擎
MySQL体系结构
存储引擎简介
存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的，而不是基于库的，所以存储引擎也可被称为表类型。
默认innodb
1.在创建表时，指定存储引擎
CREATE TABLE 表名（
字段1字段1类型[COMMENT字段1注释],
.....
字段n字段n类型[COMMENT字段n注释]
)ENGINE=INNODB[COMMENT表注释];MyISAM是MySQL的早期存储引擎
2.查看当前数据库支持的存储引擎
-- 创建表my_myisam,并指定MyISAM存储引擎
create table my_myisam (
id int,
name varchar(10)
) engine = Myisam;
-- 创建表my_memory,并指定memory存储引擎
create table my_myisam (
id int,
name varchar(10)
) engine = Memory;存储引擎特点
InnoDB
介绍
- InnoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在MySQL5.5之后，InnoDB是默认的MySQL存储引擎。
特点
- DML操作遵循ACID模型，支持事务；
- 行级锁，提高并发访问性能；
- 支持外键 FOREIGNKEY 约束，保证数据的完整性和正确性；
文件
- xxx.ibd:xxx代表的是表名，innoDB引擎的每张表都会对应这样一个表空间文件，存储该表的表结构（frm、sdi)、数据和索引。
- 参数：innodb_file_per_table
MyISAM
介绍
- MyISAM是MySQL早期的默认存储引擎。
特点
- 不支持事务，不支持外键
- 支持表锁，不支持行锁
- 访问速度快
文件
- xxx.sdi：存储表结构信息
- xxx.MYD：存储数据
- xxx.MYI：存储索引
Memory
介绍
- Memory引擎的表数据时存储在内存中的，由于受到硬件问题、或断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或缓存使用。
特点
- 内存存放
- hash索引（默认）
文件
- xxx.sdi：存储表结构信息
InnoDB和MyISAM的区别
- innodb支持事务、MyISAM不支持
- innodb支持行锁、MyISAM支持表锁
- innodb支持外键、MyISAM不支持
存储引擎选择
在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。
InnoDB：是Mysql的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。
MyISAM：如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是非常合适的。
MEMORY：将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。MEMORY的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性。
主要使用InnoDB，其他两个基本被替代了
MyISAM被MongDB替代
MEMORY被Redis替代
索引
索引概述
介绍
索引（index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
索引是在存储引擎层实现的
演示
优缺点
索引结构
MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含以下几种：
我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。
二叉树
二叉树缺点：顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
B-Tree
数据可视化网站
B+Tree
表空间、段、区、页、行。一页16K
Hash
Hash索引特点
- Hash索引只能用于对等比较（=,in),不支持范围查询（between,>,)
- 无法利用索引完成排序操作
- 查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引
存储引擎支持
在MySQL中，支持hash索引的是Memory引擎，而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。
思考：
为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构？
- 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
- 对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；
- 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；
索引分类
思考：
第一个快，直接走聚集索引，第二个会触发回表查询
第二句，先到name索引字段查，查找到id值，再到聚集索引中根据id值查询这一行的数据
索引语法
创建索引
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name ( index_col_ name, ... ) ;查看索引
SHOW INDEX FROM table_name;删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name;练习
按照下列要求，完成索引的创建
1. name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引。
查看索引
格式化输出信息
show index from tb_user\G;
表格输出
show index from tb_user
创建索引
create index idx_user_name on tb_user(name);
2. phone手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引。
create unique index idx_user_phone on tb_user(phone);
3. 为profession、age、status创建联合索引。
create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession,age,status);
联合索引中，字段顺序是有讲究的
4. 为email建立合适的索引来提升查询效率。
create index idx_user_email on tb_user(email);
删除索引
drop index idx_user_email on tb_user;
SQL性能分析
为什么要做分析，因为要做性能优化
首先要知道定位出对哪一类的sql进行优化，得知到执行的性能
主要优化查询语句，索引占主导
SQL执行频率
MySQL客户端连接成功后，通过 show [sessionlglobal] status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次：
show global status like 'Com_______';
慢日志查询
慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time,单位：秒，默认10秒）的所有SQL语句的日志。
show variables like 'slow_query_log';
MySQL的慢查询日志默认没有开启，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf)中配置如下信息：
vim /etc/my.cnf
修改前要备份！
#开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
#设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2配置完毕之后，通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息/var/lib/mysql/localhost-slow.log。
show VARIABLES like '%max_allowed_packet%';
max_allowed_packet | 10485760
传200W数据出错
Loading local data is disabled； this must be enabled on both the client and server sides
vim /etc/my.cnf
[mysqld]下添加
local_infile = 1
systemctl restart mysqld
新错误
一、error 2068
首先连接数据库，执行load data命令，问题如下：
ERROR 2068 (HY000): LOAD DATA LOCAL INFILE file request rejected due to restrictions on access.
load data命令被拒绝，因为访问存取的限制。
解决：退出后重新连接数据库，连接命令后面加上--local-infile
mysql -u root -p --local-infile
原文链接：mysql load data问题_load data local infile file request rejected due t_Ricado，，的博客-优快云博客
再次导入错误，原因：内存不足，删除Binlog日志
在mysql目录下，tail 主机名-slow.log
profile详情
show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作：
SELECT @@have_profiling;
默认profiling是关闭的，可以通过set语句在session/global级别开启profiling：
SET profiling = 1;
查看耗时
show profiles;
查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;
查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;
explain执行计划
EXPLAIN或者DESC命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息，包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
语法：
直接在select语句之前加上关键字explain/desc
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件；
EXPLAIN SELECT * FROM tb_user WHERE id = 1;
id:
select查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序（id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大，越先执行）。
多对多需要中间表
分析sql语句查询类型
select_type
表示SELECT的类型，常见的取值有SIMPLE(简单表，即不使用表连接或者子查询）、PRIMARY(主查询，即外层的查询）、UNION(UNION中的第二个或者后面的查询语句）、SUBQUERY(SELECT/WHERE之后包含了子查询）等
type
表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all。
尽量往前，不要走到all。
查询普通索引去查的时候就是ref
给其他列自建索引，查询类型就从ALL改成了ref
possible_key
显示可能应用在这张表上的索引，一个或多个。
Key
实际使用的索引，如果为NULL,则没有使用索引。
Key_len
表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好。
rows
MySQL认为必须要执行查询的行数，在innodb引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的。
filtered
表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered的值越大越好。
索引使用
验证索引效率
在未建立索引之前，执行如下SQL语句，查看SQL的耗时。
SELECT FROM tb_sku WHERE sn='100000003145001';
针对字段创建索引
create index idx_sku_sn on tb_sku(sn);
然后再次执行相同的SQL语句，再次查看SQL的耗时。
SELECT FROM tb_sku WHERE sn='100000003145001';
最左前缀法则
如果索引了多列（联合索引）,要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。
如果跳跃某一列，索引将部分失效（后面的字段索引失效）。
explain selectfrom tb_user where profession='软件工程' and age=31 and status='0';
explain selectfrom tb_user where profession='软件工程' and age=31;
explain selectfrom tb_user where profession='软件工程';
explain selectfrom tb_user where age=31 and status='0';
explain select*from tb_user where status='0';
最左边的字段必须存在，与顺序无关。
范围查询
联合索引中，出现范围查询（>,<),范围查询右侧的列索引失效
explain select * from tb_user where profession='软件工程' and age>30 and status='0';
explain select * from tb_user where profession='软件工程' and age>=30 and status='0';
不要使用，大于> 小于< ，要使用大于等于>= 小于等于
索引列运算
不要再索引列上进行运算操作，索引将失效。
explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
explain select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '15';
字符串不加引号
字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。
explain select * from tb_user where profession='软件工程' and age=31 and status=0;
explain select * from tb_user where phone=17799990015;
模糊查询
如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。
explain select * from tb_user where profession like '软件%';
explain select * from tb_user where profession like'%工程';
explain select * from tb_user where profession like '%工%';
or连接的条件
用or分割开的条件，如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。
explain select * from tb_user where id=10 or age=23;
explain select * from tb_user where phone='17799990017'or age=23;
由于age没有索引，所以即使id、phone有索引，索引也会失效。所以需要针对于age也要建立索引。
数据分布影响
如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。
explain select * from tb_user where phone >= '17799990005';
explain select * from tb_user where phone >= '17799990013';
当索引数量大于等于一半，都会走索引
SQL提示
SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。
use index:用哪个
explain select * from tb_user use index(idx_user_pro)where profession='软件工程';
ignore index:忽略哪个
explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro)where profession='软件工程';
force index:强制哪个
explain select * from tb_user force index(idx_user_pro)where profession='软件工程';
覆盖索引
尽量使用覆盖索引（查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到）,减少select*。
explain select id, profession from tb_user where profession='软件工程' and age=31 and status='0';
explain select id,profession,age,status from tb_user where profession=‘软件工程'and age=31 and status='0';
explain select id,profession,age,status,name from tb_user where profession=’软件工程' and age=31 and status='0';
explain select * from tb_user where profession='软件工程' and age=31 and status='0';
知识小贴士：
using index condition:查找使用了索引，但是需要回表查询数据
using where;usingindex:查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据
索引设计原则
- 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。（超过100w,建立索引）
- 针对于常作为查询条件(where)、排序(order by)、分组(group by)操作的字段建立素引。
- 尽量速择区分度高的列作为索引，尽量建立照一索引，区分度越高，使用索引的效率慈高。
- 如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前银素引。
- 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免图表，提高查询效率。
- 要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引超多，维护索引结构的代价也就鹅大，会影响增副改的效率。
- 如果素引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定惠个索引最有效地用于查淘。
总结
- 索引概述
- 索引是高效获取数据的数据结构
- 索引结构
- B+Tree
- Hash
- 索引分类
- 主键索引
- 唯一索引
- 常规索引
- 全文索引
- 聚集索引
- 二级索引
- 索引语法
- create [unique] index xxx on xxx(xxx);
- show index from xxxx;
- drop index xxx on xxx;
- SQL性能
- 执行频次、慢查询日志、profile、explain
- 索引使用
- 联合索引（最左前缀法则）
- 索引失效
- 不要在索引列上进行函数运算
- 字符串不加引号会造成隐式类型转换
- like模糊匹配，在前面加了%,代表前面做模糊匹配
- or连接条件，如果一侧有索引另一侧没有索引，则索引失效
- MYSQL会评估，如果走全表扫描比走索引还快，索引失效
- SQL提示
- 如果有很多索引，SQL会根据内部机制来选择使用哪个索引，我们也可以给它设置，你要用哪个索引，你要忽略哪个索引，强制使用哪个索引
- 覆盖索引（回表查询
- 查询返回的在索引结构中都包含了，不需要回表查询了
- 回表：找到这行数据的主键值，再通过主键值去查找这行数据
- 前缀索引
- 字符串长度较长，或者大文本字段
- 单列/联合索引
- 推荐使用联合索引
- 索引设计原则
- 表
- 字段
- 索引
SQL优化
插入数据
insert优化
insert into tb_test values(1,'Tom’)(2,'Cat‘)(3,’jerry‘);
手动提交事务
start transaction:
insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry'):
insert into tb test values(4,'Tom'),(5,'Cat'),(6,'Jerry'):
insert into tb_test values(7,'Tom'),(8,'Cat'),(9,'Jerry');
commit
大批量插入据
如果一次性需要播入大批量数据，使用sert语句插入性能较低，此时可以使用MySOL数据库提供的load指令进行插入。操作如下：
#客户编连接服务端时，加上参数--local-infile
mysal --local-infie -u root -p
#设置全是参数local_infile为1，开启从本地加位文件导入数据的开关
set global local infile = 1:
#执行03霜令将准备好的数据，加载到表构中
load data local infile '/root/sqll.log' into table tb_user'fields terminated by ,lnes terminated by "n';
主键优化
数据组织方式
在InnoDB存储引擎中，表数据都是根据主键顺序组织存放的，这种存储方式的表称为索引组织表(index organized table IOT)
页分裂
页可以为空，也可以填充一半，也可以填充100%。每个页包含了2-N行数据（如果一行数驾多大，会行溢出），根据主键排列
主键顺序插入
主键乱序插入
页合并
当制除一行记录时，实际上记录并没有被物建别除，只是记录被标记(flaged)为别除并且它的空间变得允许被其他记录声明使用
当页中副除的记录达到MERGE_THRESHOLD(默认为页的50%)），InnoDB会开始寻找最靠近的页（前或后）看看是否可以将需个页合并以优化空间使用。
如识小贴士：
MERGE_THRESHOLD:合并页的阈值，可以自己设置，在创建表或者创健素引时指定，
主键设计原则
- 满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度。
- 插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用AUTO_INCREMENT自增主键，
- 尽量不要使用UUID做主键或者是其他自然主键，如身份证号。
- 业务操作时，避免对主键的修改。
order by优化
- Using filesort：通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区sort buffer中完成排序操作，所有不是通过索引直接返包排序结果的排序都侧FileSort排序。
- Using index：通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为using index,不需要额外排序，操作效率高。
没有创建索引时，根据age,phone进行排序
explain select id , age , phone from tb_user order by age , phone ;
创建索引
create index idx_user_age_phone_aa on tb_user(age,phone);
创建索引后，根据age,phone进行升序排序
explain select id,age,phone from tb_user order by age,phone;
创建索引后，根据age,phone进行降序排序
explain select id,age,phone from tb_user order by age desc,phone desc;
根据age，phone进行降序，一个升序，一个降序
explain select id,age,phone from tb_user order by age asc,phone desc;
创建索引
create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc,phone desc);
根据age,phone进行降序一个升序，一个降序
explain select id , age , phone from tb_user order by age asc , phone desc ;
- 根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时，也遵循最左前缀法则。
- 尽量使用覆盖索引。
- 多字段排序，一个升序一个降序，此时需要注意联合索引在创建时的规则（ASC/DESC)。
- 如果不可避免的出现filesort，大数据量排序时，可以适当增大排序缓冲区大小sort_buffer_size(默认256k)。
group by优化
删除掉目前的联合索引idx_user_pro_age_sta
drop index idx_user_pro_age_sta on tb_user;
执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession , count ( * ) from tb_user group by profession ;
创建索引
Create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession,age,status);
执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession , count ( * ) from tb user group by profession ;
执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession , count ( * ) from tb_user group by profession , age ;
explain select profession,count(*) from tb_user group by profession;
explain select age,count(*) from tb_user where profession = '软 件 工 程 ' group by age;
limit优化
一个常见又非常头疼的问题就是limit2000000,10此时需要MySQL排序前200 0010记录，仅仅返回200 0000-200 0010的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大。
select id from tb_sku order by id limit 3000000,10;
select * from tb sku where id in (select id from tb_sku order by id limit 3000000,10);
mysql不支持这样的语法，此查询里面不能带有limit
select s.* from tb_sku s, (select id from tb_sku order by id limit 3500000,10) a where s.id = a.id;
优化思路：一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能，可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化。
explain select * from tb_sku t , (select id from tb_sku order by id limit 2000000 , 10 ) a where tid = a . id ;
count优化
explain select count(*) from tb_user;
MyISAM引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行count()的时候会直接返回这个数，效率很高；
InnoDB引擎就麻烦了，它执行count(*)的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。
优化思路：自己计数。
- count的几种用法
count()是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果count函数的参数不是NULL,累计值就加1,否则不加，最后返回累计值。
用法：count(*)、count(主键）、count(字段）、count(1)
如果统计profession，它会统计哪些字段不为null
count(主键）：
InnoDB引擎会遍历整张表，把每一行的主键id值都取出来，返回给服务层。服务层拿到主键后，直接按行进行累加（主键不可能为null)。
count(字段）：
没有not null约束：InnoDB引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，服务层判断是否为null,不为null,计数累加。
有not null约束：InnoDB引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，直接按行进行累加。
count(1)：
InnoDB引擎遍历整张表，但不取值。服务层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，直接按行进行累加。
count(*)：
InnoDB引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加。
按照效率排序的话，count(字段）< count(主键id) < count(1) = count(*),所以尽量使用count()。
update优化
更新字段时根据索引字段更新
update student set no ='2000100100' where id = 1;
update student set no ='2000100105' where name='韦一笑';
InnoDB的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为表锁。
总结
- 插入数据
- insert:批量插入、手动控制事务、主键顺序插入
- 大批量插入：load data local infile
- 主键优化
- 主键长度尽量短、顺序插入 AUTO_INCREMENT
UUID
- 主键长度尽量短、顺序插入 AUTO_INCREMENT
- orderby优化
- using index:直接通过索引返回数据，性能高
- using filesort:需要将返回的结果在排序缓冲区排序
- group by优化
- 索引，多字段分组满足最左前缀法则
- limit优化
- 覆盖索引+子查询
- count优化
- 性能：count(字段) < count(主键 id) < count(1) = count(*)
- update优化
- 尽量根据主键/索引字段进行数据更新
视图/存储过程/触发器
视图
介绍
视图（View)是一种虚拟存在的表。视图中的数据并不在数据库中实际存在，行和列数据来自定义视图的查询中使用的表，并且是在使用视图时动态生成的。
通俗的讲，视图只保存了查询的SQL逻辑，不保存查询结果。所以我们在创建视图的时候，主要的工作就落在创建这条SQL查询语句上。
创建
CREATE [OR REPLACE] VIEW 视图名称[(列名列表）] AS SELECT语句[WITH[CASCADED|LOCAL] CHECK OPTION]查询
查看创建视图语句：SHOW CREATE VIEW 视图名称； 查看视图数据：SELECT * FROM视图名称……；修改
方式一：CREATE [OR REPLACE] VIEW 视图名称[(列名列表）] AS SELECT 语句[WITH[CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION]
方式二：ALTER VIEW 视图名称[(列名列表）] AS SELECT 语句[WITH[CASCADED|LOCAL] CHECK OPTION]删除
DROP VIEW [IF EXISTS] 视图名称 [视图名称] ...视图的检查选项
当使用WITH CHECK OPTION子句创建视图时，MySQL会通过视图检查正在更改的每个行，例如插入，更新，删除，以使其符合视图的定义。MySQL允许基于另一个视图创建视图，它还会检查依赖视图中的规则以保持一致性。为了确定检查的范围，mysql提供了两个选项：CASCADED和LOCAL,默认值为CASCADED。
CASCADED:
LOCAL：
local会递归检查当前视图所依赖的视图，如果依赖视图有检查，就判断条件，如果没有检查就不判断条件
视图的更新
要使视图可更新，视图中的行与基础表中的行之间必须存在一对一的关系。如果视图包含以下任何一项，则该视图不可更新：
- 聚合函数或窗口函数（SUM()、MIN()、MAX()、COUNT()等）
- DISTINCT
- GROUP BY
- HAVING
- UNION或者UNION ALL
作用
简单
- 视图不仅可以简化用户对数据的理解，也可以简化他们的操作。那些被经常使用的查询可以被定义为视图，从而使得用户不必为以后的操作每次指定全部的条件。
安全
- 数据库可以授权，但不能授权到数据库特定行和特定的列上。通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据
数据独立
- 视图可帮助用户屏蔽真实表结构变化带来的影响。
案例
根据如下需求，定义视图
1.为了保证数据库表的安全性，开发人员在操作tb_user表时，只能看到的用户的基本字段，屏蔽手机号和邮箱两个字段。
create view tb_user_view as select id,name,profession,age,gender,status,createtime from tb_user;
select * from tb_user_view;
2.查询每个学生所选修的课程（三张表联查）,这个功能在很多的业务中都有使用到，为了简化操作，定义一个视图。
create view tb_stu_course_view as select s.name student_name, s.no student_no, c.name course_name from student s, student_course sc, course c where s.id = sc.studentid and sc.courseid = c.id;
select * from tb_stu_course_view;
存储过程
介绍
存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段SQL语句的集合，调用存储过程可以简化应用开发人员的很多工作，减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，对于提高数据处理的效率是有好处的。
存储过程思想上很简单，就是数据库SQL语言层面的代码封装与重用。
特点
- 封装，复用
- 可以接收参数，也可以返回数据
- 减少网络交互，效率提升
创建
CREATE PROCEDURE 存储过程名称([参数列表])
BEGIN
--SQL语句
END;调用
CALL 名称([参数])查看
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES WHERE ROUTINE_SCHEMA='xxx'; -- 查询指定数据库的存储过程及状态信息
SHOW CREATE PROCEDURE 存储过程名称；--查询某个存储过程的定义删除
DROP PROCEDURE [ID EXISTS] 存储过程名称;例子
-- 创建存储过程基本语法
-- 创建
create procedure p1()
begin
select count(*) from student;
end;
-- 调用
call p1()
-- 查看
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES WHERE ROUTINE_SCHEMA='itcast';
show create procedure p1;
-- 删除
DROP PROCEDURE IF EXISTS p1;
-- 注意：在命令行中，执行创建存储过程的SQL时，需要通过关键字 delimiter 指定SQL语句的结束符。
-- 命令行中的用法，命令行识别到';'就会停止，所以要设定一下
-- 表示遇到$$才结束
delimiter $$
create procedure p1()
begin
select count(*) from student;
end$$变量
系统变量
系统变量是MySQL服务器提供，不是用户定义的，属于服务器层面。分为全局变量（GLOBAL)、会话变量（SESSION)。
查看系统变量
SHOW [ SESSION | GLOBAL ] VARIABLES ; -- 查看所有系统变量
SHOW [ SESSION | GLOBAL ] VARIABLES LIKE '......'; -- 可以通过LIKE模糊匹配方式查找变量
SELECT @@[SESSION|GLOBAL] 系统变量名; -- 查看指定变量的值设置系统变量
SET [SESSION|GLOBAL] 系统变量名=值；
SET @@[SESSION|GLOBAL] 系统变量名=值；例子
--变量：系统变量
--查看系统变量
show session variables ;
show session variables like 'auto%';
show global variables like 'auto%';
select @@global.autocommit;
select @@session.autocommit;
--设置系统变量
-- 当前会话
set session autocommit = 0; -- 事务自动提交关闭
insert into course(id,name) values(5,'Oracle');
commit;
-- 全局会话，重启mysql会重置成1，自动提交
set global autocommit = 0;
--注意：
--如果没有指定SESSION/GLOBAL,默认是SESSION,会话变量。
--mysq服务重新启动之后，所设置的全局参数会失效，要想不失效，可以在/etc/my.cnf中配置。用户变量
用户定义变量是用户根据需要自己定义的变量，用户变量不用提前声明，在用的时候直接用“@变量名”使用就可以。其作用域为当前连接。
赋值
SET @var_name = expr [@var_name=expr]...;
SET @var_name := expr [,@var_name:=expr]...;
SELECT @var_name := expr [,@var_name:=expr]...;
SELECT 字段名 INTO @var_name FROM 表名;使用
SELECT @var_name;例子
-- 变量：用户变量
-- 赋值
set @myname = 'itcast';
set @myage := 10;
set @mygender := '男', @mygender := 'java';
select @mycolor := 'red';
select count(*) into @mycount from tb_user;
-- 使用
select @myname,@myage,@mygender,@myhobby;
select @mycolor,@mycount;
-- 注意：
-- 用户定义的变量无需对其进行声明或初始化，只不过获取到的值为NULL。
select @abc;局部变量
局部变量是根据需要定义的在局部生效的变量，访问之前，需要DECLARE声明。可用作存储过程内的局部变量和输入参数，局部变量的范围是在其内声明的BEGIN...END块。
声明
DECLARE 变量名 变量类型[DEFAULT...];变量类型就是数据库字段类型：INT、BIGINT、CHAR、VARCHAR、DATE、TIME等。
赋值
SET 变量名 = 值；
SET 变量名 := 值；
SELECT 字段名 INTO 变量名 FROM 表名…；例子
--变量：局部变量
--声明-decLare
--赋值-
create procedure p2()
begin
declare stu_count int default 0;
select count(*) into stu_count from student;
select stu_count;
end;
call p2();if
语法：
IF 条件1 THEN
......
ELSEIF 条件2 THEN --可选
......
ELSE --可选
......
END IF;练习
定义存储过程，完成如下需求
根据定义的分数score变量，判定当前分数对应的分数等级。
1.score>=85分，等级为优秀。
2.score>=60分且score3.score
create procedure p3()
begin
declare score int default 58; -- 这里是写死，所以需要传参进来
declare result varchar(10);
if score >= 85 then
set result := '优秀';
elseif score >= 60 then
set result :='及格';
else
set result :='不及格';
end if;
select result;
end;
call p3();参数
| 类型 | 含义 | 备注 |
| IN | 该类参数作为输入，也就是需要调用时传入值 | 默认 |
| OUT | 该类参数作为输出，也就是该参数可以作为返回值 | |
| INOUT | 既可以作为输入参数，也可以作为输出参数 |
用法：
CREATE PROCEDURE 存储过程名称 ([IN/OUT/INOUT参数名参数类型])
BEGIN
--SQL语句
END;练习
定义存储过程，完成如下需求：
根据传入(IN)参数score，判定当前分数对应的分数等级，并返回(OUT)。
1.score>=85分，等级为优秀。
2.score>=60分且score3.score
create procedure p4(IN score int, OUT result varchar(10))
begin
declare result varchar(10);
if score >= 85 then
set result := '优秀';
elseif score >= 60 then
set result :='及格';
else
set result :='不及格';
end if;
end;
call p4(68, @result);
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
