Mysql数据库系列（二）

MySQL基础巩固

• 创建库 ：country（指定字符编码为utf8）

• 创建表 ：sanguo 字段：id 、name、attack、defense、gender、country
  要求 ：id设置为主键,并设置自增长属性

  ​ id int primary key auto_increment,

• 插入5条表记录（id 1-5,name-诸葛亮、司马懿、貂蝉、张飞、赵云），攻击>100,防御<100）

• 查找所有蜀国人的信息

  select * from sanguo where country="蜀国";`

• 将赵云的攻击力设置为360,防御力设置为68

  update sanguo set attack=360,defense=68 where name="赵云";

• 将吴国英雄中攻击值为110的英雄的攻击值改为100,防御力改为60

  update sanguo set attack=100,defense=60 where country="吴国";

• 找出攻击值高于200的蜀国英雄的名字、攻击力

  select name,attack from sanguo where attack>200;

• 将蜀国英雄按攻击值从高到低排序

  select name, country from sanguo where country="蜀国" order by attack DESC;

• 魏蜀两国英雄中名字为三个字的按防御值升序排列

  select * from sanguo where country in("魏国","蜀国") and name like"___" order by attack;

• 在蜀国英雄中,查找攻击值前3名且名字不为 NULL 的英雄的姓名、攻击值和国家

  select name,attack,country from sanguo where country="蜀国" and name is not NULL order by attack DESC limit 3;

MySQL普通查询顺序

3、select ...聚合函数 from 表名
1、where ...
2、group by ...
4、having ...
5、order by ...
6、limit ...;

• 聚合函数

方法	功能
avg(字段名)	该字段的平均值
max(字段名)	该字段的最大值
min(字段名)	该字段的最小值
sum(字段名)	该字段所有记录的和
count(字段名)	统计该字段记录的个数

eg1 : 找出表中的最大攻击力的值？

select max(attack) from sanguo

eg2 : 表中共有多少个英雄？

select count(name) from sanguo

eg3 : 蜀国英雄中攻击值大于200的英雄的数量

select count(id) from sanguo where country="蜀国" and attack >200;

• group by
• 分组后select后面接的非聚合字段只能是被分组的那个字段

给查询的结果进行分组

eg1 : 计算每个国家的平均攻击力

select country,avg(attack) from sanguo group by country;

eg2 : 所有国家的男英雄中 英雄数量最多的前2名的 国家名称及英雄数量

select country,count(id) as number from sanguo where gender="M" group by country order by number DESC limit 2;

group by后字段名必须要为select后的字段
​查询字段和group by后字段不一致,则必须对该字段进行聚合处理(聚合函数)

• having语句

对分组聚合后的结果进行进一步筛选

eg1 : 找出平均攻击力大于105的国家的前2名,显示国家名称和平均攻击力
select country,avg(attack) from sanguo group by country having avg(attack)>105 order by avg(attack) DESC limit 2;

注意

having语句通常与group by联合使用
having语句存在弥补了where关键字不能与聚合函数联合使用的不足,where只能操作表中实际存在的字段,having操作的是聚合函数生成的显示列

• distinct语句

不显示字段重复值

eg1 : 表中都有哪些国家
select distinct country,name from sanguo;

eg2 : 计算一共有多少个国家
select count(distinct country) from sanguo;

注意

distinct和from之间所有字段都相同才会去重
distinct不能对任何字段做聚合处理

• 查询表记录时做数学运算

运算符 ： + - * / % **

eg1: 查询时显示攻击力翻倍
select name,attack*2 from sanguo;

eg2: 更新蜀国所有英雄攻击力 * 2
update sanguo set attack=attack*2 where country="蜀国";
点赞
update topic set topic_like=topic_like+1 where id=1;

索引概述

• 定义

对数据库表的一列或多列的值进行排序的一种结构(Btree方式)

传统B树的特点:

1.每个节点能存储多个索引[包含数据],由于该特性,促使树的高度比二叉树矮,从而降低了磁盘IO查找.

2.但是由于每个节点存储了数据…

B+树的特点:

1.节点内只存储索引,不存储数据,从而单个节点能存储的索引数量远远大于B树.

2.数据存储在叶子节点中,并且有序的相连[范围查询效果好]

B+的每个节点不存储数据,降低了树的高度

B+每个叶子节点的都是从低到高.并且收文相连

数据库索引中为什么使用B树(B+树)?

一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上，这样，索引查找过程中就要产生磁盘IO消耗。因此，选择数据结构时，索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘IO的存取次数。
磁盘预读可以通过IO效率(局部性原理)，预读的长度一般为页的整数倍。数据库系统巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为一个页，这样每个节点只需要一次IO就可以完全载入。每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证了一个节点物理上也存储在一个页，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个节点只需要一次IO。
B树中一次检索最多需要h-1次IO（根节点常驻内存），渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般应用中，出度d是非常大的数字，因此h非常小(通常不超过3)。红黑树这种结构，h明显要深的多，由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远，无法利用局部性。红黑树的IO渐进复杂度也为O(h)，效率明显比B树差很多。
B+树更适合外索引，原因和内节点出度d有关，d越大索引性能越好，而出度的上线取决于节点内key和data的大小，由于B+树内节点去掉了data域，因此可以拥有更大的出度，拥有更好的性能。
``

• 优点

加快数据检索速度

• 缺点

占用物理存储空间(/var/lib/mysql)
当对表中数据更新时,索引需要动态维护,降低数据维护速度

• 索引示例

# cursor.executemany(SQL,[data1,data2,data3])
# 以此IO执行多条表记录操作，效率高，节省资源
1、开启运行时间检测
mysql>show variables like '%pro%';
mysql>set profiling=1;
2、执行查询语句(无索引)
select name from students where name='Tom99999';
3、查看执行时间
show profiles;
4、在name字段创建索引
create index name on students(name);
5、再执行查询语句
select name from students where name='Tom88888';
6、查看执行时间
show profiles;

索引分类

普通(MUL) and 唯一(UNI)

• 使用规则

1、可设置多个字段
2、普通索引 ：字段值无约束,KEY标志为 MUL
3、唯一索引(unique) ：字段值不允许重复,但可为 NULL
KEY标志为 UNI
4、哪些字段创建索引:经常用来查询的字段、where条件判断字段、order by排序字段

• 创建普通索引and唯一索引

创建表时

create table 表名(
字段名 数据类型，
字段名 数据类型，
index(字段名),
index(字段名),
unique(字段名)
);

已有表中创建

create [unique] index 索引名 on 表名(字段名);

• 查看索引

1、desc 表名;  --> KEY标志为：MUL 、UNI
2、show index from 表名\G;

• 删除索引

drop index 索引名 on 表名;
eg:create unique names index on day02(name);

主键(PRI)and自增长(auto_increment)

• 使用规则

1、只能有一个主键字段
2、所带约束 ：不允许重复,且不能为NULL
3、KEY标志(primary) ：PRI
4、通常设置记录编号字段id,能唯一锁定一条记录

• 创建

创建表添加主键

create table student(
id int auto_increment,
name varchar(20),
primary key(id)
)charset=utf8,auto_increment=10000;##设置自增长起始值

已有表添加主键

alter table 表名 add primary key(id);

已有表操作自增长属性

1、已有表添加自增长属性
alter table 表名 modify id int auto_increment;
2、已有表重新指定起始值：
alter table 表名 auto_increment=20000;

• 删除

1、删除自增长属性(modify)
alter table 表名 modify id int;
2、删除主键索引
alter table 表名 drop primary key;

• 2、面试题

有一张文章评论表comment如下

comment_id	article_id	user_id	date
1	10000	10000	2018-01-30 09:00:00
2	10001	10001	… …
3	10002	10000	… …
4	10003	10015	… …
5	10004	10006	… …
6	10025	10006	… …
7	10009	10000	… …

以上是一个应用的comment表格的一部分，请使用SQL语句找出在本站发表的所有评论数量最多的10位用户及评论数，并按评论数从高到低排序

备注：comment_id为评论id

​ article_id为被评论文章的id

​ user_id 指用户id

select user_id,count(user_id) from comment group by uesr_id order by count(user_id) DESC limit 10;

• 3、操作题

综述：两张表，一张顾客信息表customers，一张订单表orders

表1：顾客信息表，完成后插入3条表记录

c_id 类型为整型，设置为主键，并设置为自增长属性
c_name 字符类型，变长，宽度为20
c_age 微小整型，取值范围为0~255(无符号)
c_sex 枚举类型，要求只能在('M','F')中选择一个值
c_city 字符类型，变长，宽度为20
c_salary 浮点类型，要求整数部分最大为10位，小数部分为2位

表2：顾客订单表（在表中插入5条记录）

o_id 整型
o_name 字符类型，变长，宽度为30
o_price 浮点类型，整数最大为10位，小数部分为2位
设置此表中的o_id字段为customers表中c_id字段的外键,更新删除同步
insert into orders values(1,"iphone",5288),(1,"ipad",3299),(3,"mate9",3688),(2,"iwatch",2222),(2,"r11",4400);

增删改查题

1、返回customers表中，工资大于4000元，或者年龄小于29岁，满足这样条件的前2条记录
2、把customers表中，年龄大于等于25岁，并且地址是北京或者上海，这样的人的工资上调15%
3、把customers表中，城市为北京的顾客，按照工资降序排列，并且只返回结果中的第一条记录
4、选择工资c_salary最少的顾客的信息
5、找到工资大于5000的顾客都买过哪些产品的记录明细
6、删除外键限制
7、删除customers主键限制
8、增加customers主键限制c_id

• 点赞
• 收藏
• 分享
• 文章举报

Python数分与数挖 发布了13 篇原创文章 · 获赞 11 · 访问量 981 私信 关注