数据库（三）

目录

一、关联查询

1.等值连接内连接

2.外连接

3.外键约束

4.设计表的原则

二、其他

1.视图

2.索引

3.数据库三范式

总结

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一、关联查询

        同时查询多张表的方式称为关联查询。n张表进行关联查询至少需要n-1个连接条件

 select * from emp, dept;

        直接对两张表进行关联查询，会产生笛卡尔积，假设两张表的数据分别为m, n，则最后查询的数据量为m * n；

        笛卡尔积的产生导致查询结果的不正确性，数据大量冗余；为了避免笛卡尔积，所以需要添加where条件，使用等值连接或者内连接,得到表之间的数据交集

1.等值连接内连接

        等值连接和内连接都是关联查询的方式：推荐使用内连接

        等值连接：select * from emp, dept where emp.id == dept.id;

        内连接：select * from emp join dept on emp.id = dept.id;

2.外连接

        目的获取一张表的全部数据以及和另一张表的交集数据。外连接包括左外连接和右外连接，两者类似；

如左外连接：对于两张表A， B; A称为主表，B称为副表，语句格式：

        select * from A left join B on A.args = B.args

查询结果得到主表A中的所有数据；查询结果中B不包含的数据用NULL表示；右外连接相反。

3.外键约束

        什么是外键？ 一张表中的字段是另一张表中的主键

语法格式：[CONSTRAINT <外键名>] FOREIGN KEY 字段名 [，字段名2，…] REFERENCES <主表名> 主键列1 [，主键列2，…]

实际开发中，很少使用外键，因为外键的引入，不方便数据的修改，删除操作

4.设计表的原则

        一对一：两张表A,B，A,B中的数据一一对应。选择一张表添加外键指向主表的主键

        一对多：多的表设置外键

        多对多：三张表，设置一张关系表，存储主表和副表的主键

二、其他

1.视图

        视图：可以理解为是一张虚拟的表，目的取代一段sql语句，对外屏蔽真正的表数据；取代一段sql语句，实现重用，提高效率，隐藏敏感信息。

        语法格式：create view 视图名 as （子查询）   -》 与表的创建修改类似

        视图分类：

•   简单视图：创建视图的子查询不包括去重，分组查询和聚合函数；关联查询的视图可以称为简单视图，可以进行增删改查
•   复杂视图：与简单视图相反，只能进行查询。

在插入过程中，如果插入一条数据在原表中显示但是在视图中不显示，称为数据污染

解决方法： 在创建视图的语句后面添加 with check option

1. 创建视图：

 2.插入数据

 这里的意思通过视图插入一条数据，但是没有添加deptno，而该视图仅仅select deptno = 20的元组。导致原表和视图数据不匹配，称为数据污染。

 

2.索引

什么是索引：索引是数据库中提高查询效率的技术，类似于字典的目录

为什么使用索引：如果不使用索引数据会零散的保存在每一个磁盘块中，要想找到数据需要挨个遍历每一个磁盘块，使用索引后，磁盘块会以树状结构保存，查询数据时能够大大降低磁盘块的访问量从而提高查询效率

索引是越多越好吗？ 不是，索引会占存储空间，如果数据量小的话添加索引反而会降低查询效率。只针对常用的查询字段创建索引，否则就浪费存储空间

创建索引的格式：索引是给字段添加的

        create index 索引名 on 表名(字段名)

3.数据库三范式

        简单叙述，需要补充

1.第一范式：表中的字段不可再分

2.第二范式：表中数据（每一条元组）唯一，表中数据项完全依赖于主键；否则，将不具有完全依赖的列属性和部分依赖差分成新的表。

3.第三范式：简而言之，不存在非主属性依赖。即所有属性仅对主键完全依赖。

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总结

对于关联查询，范式，索引进行简要总结