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视图
SQL语句的执行结果是一张虚拟表 我们可以基于该表做其他操作
如果这张虚拟表需要频繁使用 那么为了方便可以将虚拟表保存起来 保存起来之后就称之为"视图"(本质就是一张虚拟表)
视图语法:create view 视图名 as SQL语句
eg:
create view teacher_course as
select * from teacher inner join course
on teacher.tid = course.teacher_id;
触发器
针对表数据的增、改、删自动触发的功能(增前、增后、改前、改后、删前、删后)
1.语法结构
create trigger 触发器的名字 before/after insert/update/delete on 表名 for each row
begin
sql语句
end
"""
注意触发器内部的SQL语句需要用到分号 但是分号又是SQL语句默认的结束符
所以为了能够完整的写出触发器的代码 需要临时修改SQL语句默认的结束符
delimiter $$
编写需要用到分号的各种语句
delimiter ;
"""
2.案例
CREATE TABLE cmd (
id INT PRIMARY KEY auto_increment,
USER CHAR (32),
priv CHAR (10),
cmd CHAR (64),
sub_time datetime, #提交时间
success enum ('yes', 'no') #0代表执行失败
);
CREATE TABLE errlog (
id INT PRIMARY KEY auto_increment,
err_cmd CHAR (64),
err_time datetime
);
delimiter $$ # 将mysql默认的结束符由;换成$$
create trigger tri_after_insert_cmd after insert on cmd for each row
begin
if NEW.success = 'no' then # 新记录都会被MySQL封装成NEW对象
insert into errlog(err_cmd,err_time) values(NEW.cmd,NEW.sub_time);
end if;
end $$
delimiter ; # 结束之后记得再改回来，不然后面结束符就都是$$了
#往表cmd中插入记录，触发触发器，根据IF的条件决定是否插入错误日志
INSERT INTO cmd (
USER,
priv,
cmd,
sub_time,
success
)
VALUES
('kevin','0755','ls -l /etc',NOW(),'yes'),
('kevin','0755','cat /etc/passwd',NOW(),'no'),
('kevin','0755','useradd xxx',NOW(),'no'),
('kevin','0755','ps aux',NOW(),'yes');
# 查询errlog表记录
select * from errlog;
# 删除触发器
drop trigger tri_after_insert_cmd;
事物(AIDC)
原子性(Atomicity):事务要么全部完成要么全部取消 如果事务崩溃，状态回到事务之前(事务回滚)
隔离性(Isolation):如果2个事务 T1 和 T2 同时运行，事务 T1 和 T2 最终的结果是相同的 不管 T1和T2谁先结束
持久性(Durability)一旦事务提交 不管发生什么(崩溃或者出错)数据要保存在数据库中
一致性(Consistency)只有合法的数据(依照关系约束和函数约束)才能写入数据库
案例
create table user(
id int primary key auto_increment,
name char(32),
balance int
);
insert into user(name,balance)
values
('jason',1000),
('kevin',1000),
('tank',1000);
# 修改数据之前先开启事务操作
start transaction;
# 修改操作
update user set balance=900 where name='jason'; #买支付100元
update user set balance=1010 where name='kevin'; #中介拿走10元
update user set balance=1090 where name='tank'; #卖家拿到90元
# 回滚到上一个状态
rollback;
# 开启事务之后，只要没有执行commit操作，数据其实都没有真正刷新到硬盘
commit;
"""开启事务检测操作是否完整，不完整主动回滚到上一个状态，如果完整就应该执行commit操作"""
# 站在python代码的角度，应该实现的伪代码逻辑，
try:
update user set balance=900 where name='jason'; #买支付100元
update user set balance=1010 where name='kevin'; #中介拿走10元
update user set balance=1090 where name='tank'; #卖家拿到90元
except 异常:
rollback;
else:
commit;
扩展知识(重要)
MySQL提供两种事务型存储引擎InnoDB和NDB cluster及第三方XtraDB、PBXT
事务处理中有几个关键词汇会反复出现
事务(transaction)
回退(rollback)
提交(commit)
保留点(savepoint)
为了支持回退部分事务处理，必须能在事务处理块中合适的位置放置占位符，这样如果需要回退可以回退到某个占位符(保留点)
创建占位符可以使用savepoint
savepoint sp01;
回退到占位符地址
rollback to sp01;
# 保留点在执行rollback或者commit之后自动释放
串行化(Serializable，SQLite默认模式）：最高级别的隔离。两个同时发生的事务100%隔离，每个事务有自己的"世界", 串行执行。
可重复读（Repeatable read，MySQL默认模式）：如果一个事务成功执行并且添加了新数据(事务提交)，这些数据对其他正在执行的事务是可见的。但是如果事务成功修改了一条数据，修改结果对正在运行的事务不可见。所以，事务之间只是在新数据方面突破了隔离，对已存在的数据仍旧隔离。
读取已提交（Read committed，Oracle、PostgreSQL、SQL Server默认模式）：可重复读+新的隔离突破。如果事务A读取了数据D，然后数据D被事务B修改（或删除）并提交，事务A再次读取数据D时数据的变化（或删除）是可见的。这叫不可重复读（non-repeatable read）。
读取未提交（Read uncommitted）：最低级别的隔离，是读取已提交+新的隔离突破。如果事务A读取了数据D，然后数据D被事务B修改（但并未提交，事务B仍在运行中），事务A再次读取数据D时，数据修改是可见的。如果事务B回滚，那么事务A第二次读取的数据D是无意义的，因为那是事务B所做的从未发生的修改（已经回滚了嘛）。这叫脏读（dirty read）。
如何保留持久性
事务日志可以帮助提高事务的效率
存储引擎在修改表的数据时只需要修改其内存拷贝再把该修改记录到持久在硬盘上的事务日志中，而不用每次都将修改的数据本身持久到磁盘
事务日志采用的是追加方式因此写日志操作是磁盘上一小块区域内的顺序IO而不像随机IO需要次哦按的多个地方移动磁头所以采用事务日志的方式相对来说要快的多
事务日志持久之后内存中被修改的数据再后台可以慢慢刷回磁盘，目前大多数存储引擎都是这样实现的，通常称之为"预写式日志"修改数据需要写两次磁盘
MVCC多版本并发控制
MVCC只能在read committed(提交读)、repeatable read(可重复读)两种隔离级别下工作，其他两个不兼容(read uncommitted:总是读取最新 serializable:所有的行都加锁)
InnoDB的MVCC通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现MVCC
一个列保存了行的创建时间
一个列保存了行的过期时间(或删除时间) # 本质是系统版本号
每开始一个新的事务版本号都会自动递增，事务开始时刻的系统版本号会作为事务的版本号用来和查询到的每行记录版本号进行比较
例如
刚插入第一条数据的时候，我们默认事务id为1，实际是这样存储的
username create_version delete_version
jason 1
可以看到，我们在content列插入了kobe这条数据，在create_version这列存储了1，1是这次插入操作的事务id。
然后我们将jason修改为jason01，实际存储是这样的
username create_version delete_version
jason 1 2
jason01 2
可以看到，update的时候，会先将之前的数据delete_version标记为当前新的事务id，也就是2，然后将新数据写入，将新数据的create_version标记为新的事务id
当我们删除数据的时候，实际存储是这样的
username create_version delete_version
jason01 2 3
"""
由此当我们查询一条记录的时候，只有满足以下两个条件的记录才会被显示出来：
1.当前事务id要大于或者等于当前行的create_version值，这表示在事务开始前这行数据已经存在了。
2.当前事务id要小于delete_version值，这表示在事务开始之后这行记录才被删除。
"""
存储过程
类似于python中的自定义函数
delimiter 临时结束符
create procedure 名字(参数,参数)
begin
sql语句;
end 临时结束符
delimiter ;
delimiter $$
create procedure p1(
in m int, # in表示这个参数必须只能是传入不能被返回出去
in n int,
out res int # out表示这个参数可以被返回出去，还有一个inout表示即可以传入也可以被返回出去
)
begin
select tname from teacher where tid > m and tid < n;
set res=0; # 用来标志存储过程是否执行
end $$
delimiter ;
# 针对res需要先提前定义
set @res=10; 定义
select @res; 查看
call p1(1,5,@res) 调用
select @res 查看
"""
查看存储过程具体信息
show create procedure pro1;
查看所有存储过程
show procedure status;
删除存储过程
drop procedure pro1;
"""
内置函数
可以通过help 函数名 查看帮助信息
1.移除指定字符
Trim、LTrim、RTrim
2.大小写转换
Lower、Upper
3.获取左右起始指定个数字符
Left、Right
4.返回读音相似值(对英文有效)
Soundex
"""
eg:客户表中有一个顾客登记的用户名为J.Lee
但如果这是输入错误真名其实叫J.Lie,可以使用soundex匹配发音类似的
where Soundex(name)=Soundex('J.Lie')
"""
5.日期格式
date_format
'''在MySQL中表示时间格式尽量采用2022-11-11形式'''
CREATE TABLE blog (
id INT PRIMARY KEY auto_increment,
NAME CHAR (32),
sub_time datetime
);
INSERT INTO blog (NAME, sub_time)
VALUES
('第1篇','2015-03-01 11:31:21'),
('第2篇','2015-03-11 16:31:21'),
('第3篇','2016-07-01 10:21:31'),
('第4篇','2016-07-22 09:23:21'),
('第5篇','2016-07-23 10:11:11'),
('第6篇','2016-07-25 11:21:31'),
('第7篇','2017-03-01 15:33:21'),
('第8篇','2017-03-01 17:32:21'),
('第9篇','2017-03-01 18:31:21');
select date_format(sub_time,'%Y-%m'),count(id) from blog group by date_format(sub_time,'%Y-%m');
1.where Date(sub_time) = '2015-03-01'
2.where Year(sub_time)=2016 AND Month(sub_time)=07;
# 更多日期处理相关函数
adddate 增加一个日期
addtime 增加一个时间
datediff 计算两个日期差值
流程控制
1.if条件语句
delimiter //
CREATE PROCEDURE proc_if ()
BEGIN
declare i int default 0;
if i = 1 THEN
SELECT 1;
ELSEIF i = 2 THEN
SELECT 2;
ELSE
SELECT 7;
END IF;
END //
delimiter ;
2.while循环
delimiter //
CREATE PROCEDURE proc_while ()
BEGIN
DECLARE num INT ;
SET num = 0 ;
WHILE num < 10 DO
SELECT
num ;
SET num = num + 1 ;
END WHILE ;
END //
delimiter ;
索引与索引底层原理
索引就好比一本书的目录 为了能够快速的查询想要的内容
让获取数据更更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能
索引在MySQL中也叫做'键'，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构
1.primary key
2.unique key
3.index key
'上述的三种键在数据查询的时候使用都可以加快查询的速度'
primary key、unique key 除了可以加快查询还有额外的限制
index key 只能加快数据查询 本身没有任何额外的限制
注意:
foreign key不是用来加速查询用的，不在我们的而研究范围之内
索引底层原理
树:是一种数据结构 主要用于优化数据查询的操作
二叉树:两个分支
B树(B-树)、B+树、B*树
B树:
除了叶子节点可以有多个分支 其他节点最多只能两个分支
所有的节点都可以直接存放完整数据(每一个数据块是有固定大小的)
B+树:
只有叶子节点存放真正的数据 其他节点只存主键值(辅助索引值)
B*树
在树节点添加了通往其他节点的通道 减少查询次数
聚焦索引(primary key)
聚集索引指的就是主键
Innodb 只有两个文件 直接将主键存放在了idb表中
MyIsam 三个文件 单独将索引存在一个文件
辅助索引(unique key,index key)
查询数据的时候不可能一直使用到主键，也有可能会用到name,password等其他字段
那么这个时候你是没有办法利用聚集索引。这个时候你就可以根据情况给其他字段设置辅助索引(也是一个b+树）
叶子节点存放的是数据对应的主键值
先按照辅助索引拿到数据的主键值
之后还是需要去主键的聚集索引里面查询数据
覆盖索引
在辅助索引的叶子节点就已经拿到了需要的数据
1.给name设置辅助索引
select name from user where name='jason';
3.非覆盖索引
select age from user where name='jason';
posted on
浙公网安备 33010602011771号