mysql基础篇

SQL概述

1946 年，世界上第一台电脑诞生，如今，借由这台电脑发展起来的互联网已经自成江湖。在这几十年里，无数的技术、产业在这片江湖里沉浮，有的方兴未艾，有的已经几幕兴衰。但在这片浩荡的波动里，有一门技术从未消失，甚至“老当益壮”，那就是 SQL。

45 年前，也就是 1974 年，IBM 研究员发布了一篇揭开数据库技术的论文《SEQUEL：一门结构化的英语查询语言》，直到今天这门结构化的查询语言并没有太大的变化，相比于其他语言， SQL 的半衰期可以说是非常长 了。

不论是前端工程师，还是后端算法工程师，都一定会和数据打交道，都需要了解如何又快又准确地提取自己想要的数据。更别提数据分析师了，他们的工作就是和数据打交道，整理不同的报告，以便指导业务决策。

SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是使用关系模型的数据库应用语言， 与数据直接打交道 ，由 IBM 上世纪70年代开发出来。后由美国国家标准局（ANSI）开始着手制定SQL标准，先后有 SQL-86 ， SQL-89 ， SQL-92 ， SQL-99 等标准。

SQL 有两个重要的标准，分别是 SQL92 和 SQL99，它们分别代表了 92 年和 99 年颁布的 SQL 标准，我们今天使用的 SQL 语言依然遵循这些标准。

不同的数据库生产厂商都支持SQL语句，但都有特有内容

SQL 分类

SQL语言在功能上主要分为如下3大类：

DDL（Data Definition Languages、数据定义语言），这些语句定义了不同的数据库、表、视图、索引等数据库对象，还可以用来创

建、删除、修改数据库和数据表的结构。

主要的语句关键字包括 CREATE 、 DROP 、 ALTER 等。

DML（Data Manipulation Language、数据操作语言），用于添加、删除、更新和查询数据库记录，并检查数据完整性。

主要的语句关键字包括 INSERT 、 DELETE 、 UPDATE 、 SELECT 等。

SELECT是SQL语言的基础，最为重要。

DCL（Data Control Language、数据控制语言），用于定义数据库、表、字段、用户的访问权限和安全级别。

主要的语句关键字包括 GRANT 、 REVOKE 、 COMMIT 、 ROLLBACK 、 SAVEPOINT 等。

SQL语言的规则与规范

2.1 SQL的规则 ----必须要遵守

  • SQL 可以写在一行或者多行。为了提高可读性，各子句分行写，必要时使用缩进
  • 每条命令以 ; 或 \g 或 \G 结束
  • 关键字不能被缩写也不能分行
  • 关于标点符号
    • 必须保证所有的()、单引号、双引号是成对结束的
    • 必须使用英文状态下的半角输入方式
    • 字符串型和日期时间类型的数据可以使用单引号（' '）表示
    • 列的别名，尽量使用双引号（" "），而且不建议省略as

2.2 SQL的规范 ----建议遵守

  • MySQL 在 Windows 环境下是大小写不敏感的
  • MySQL 在 Linux 环境下是大小写敏感的
    • 数据库名、表名、表的别名、变量名是严格区分大小写的
    • 关键字、函数名、列名(或字段名)、列的别名(字段的别名) 是忽略大小写的。
  • 推荐采用统一的书写规范：
    • 数据库名、表名、表别名、字段名、字段别名等都小写
    • SQL 关键字、函数名、绑定变量等都大写

mysql中数据存在Null的可能，但是null不能加入到计算中，如果null参数运算，那么就是null，不可以用null来筛选数据。

这时候就出现了安全等于<=>，它可以用来对Null进行判断。一般我们用这两个就好了。IS NULL \ IS NOT NULL

mysql中的一些判空的语法：

#① IS NULL \ IS NOT NULL \ ISNULL
#练习：查询表中commission_pct为null的数据有哪些
SELECT last_name,salary,commission_pct
FROM employees
WHERE commission_pct IS NULL;
#或
SELECT last_name,salary,commission_pct
FROM employees
WHERE ISNULL(commission_pct);

#练习：查询表中commission_pct不为null的数据有哪些
SELECT last_name,salary,commission_pct
FROM employees
WHERE commission_pct IS NOT NULL;
#或
SELECT last_name,salary,commission_pct
FROM employees
WHERE NOT commission_pct <=> NULL;


SELECT * FROM employees WHERE ! commission_pct <=> NULL;

② LEAST() \ GREATEST ()

这个是大于，小于，如果里面是字符串，那么比较的是各个字符串的首字母大小，如果是数字，那么比较的是数字的大小。返回最大值，最小值。

③ LENGTH()是比较长度的。

③ BETWEEN 条件下界1 AND 条件上界2 （查询条件1和条件2范围内的数据，包含边界）

SELECT employee_id,last_name,salary
FROM employees

where salary between 6000 and 8000;

WHERE salary >= 6000 && salary <= 8000;

这上面两个语句的效果相同。

④ in (set)\ not in (set)

BETWEEN和IN的区别，BETWEEN是范围取值，而IN是已经有了确定的值了。in(a,b,c)，值只能在a，b,c之间的一个。

⑤ LIKE :模糊查询

“%”：匹配0个或多个字符。
“_”：只能匹配一个字符。

此行语句是查询第二个是‘_’但是第三个是a字符的字符。

SELECT last_name
FROM employees
WHERE last_name LIKE '_\_a%';

位运算符

正则表达式

排序数据

排序规则
使用 ORDER BY 子句排序
ASC（ascend）: 升序
DESC（descend）:降序
ORDER BY 子句在SELECT语句的结尾

如果没有使用排序操作，默认情况下查询返回的数据是按照添加数据的顺序显示的。

SELECT employee_id,last_name,salary
FROM employees
ORDER BY salary; # 如果在ORDER BY 后没有显式指名排序的方式的话，则默认按照升序排列。

注意

这里有一个小的知识点

order by可以使用别名来排序，但是别名却不可以用来筛选数据，如果使用就报错。主要是select的语句执行顺序导致的。

是什么顺序呢，主要是select from where order by。他们的执行顺序是首先是from where筛选数据，然后才是select挑选数据。

#2. 我们可以使用列的别名，进行排序
SELECT employee_id,salary,salary * 12 annual_sal
FROM employees
ORDER BY annual_sal;

#列的别名只能在 ORDER BY 中使用，不能在WHERE中使用。
#如下操作报错！
SELECT employee_id,salary,salary * 12 annual_sal
FROM employees
WHERE annual_sal > 81600;

多列排序

SELECT last_name, department_id, salary
FROM employees
ORDER BY department_id, salary DESC;

类似于这个语句，就是对department_id进行升序排序，但是对salary进行的是降序的排列（前提是在department_id有两个相同的数据的时候，才对第二个进行降序排列）。

分页

MySQL中使用 LIMIT 实现分页
格式：

SELECT last_name, department_id, salary
FROM employees
ORDER BY department_id, salary DESC;
LIMIT [位置偏移量,] 行数

多表查询

多表存在的意义，就是，减少冗余，每个表都是针对性的，都是描述一件事，然后再合起来。如果是一张大表，那么如果其中一个表很大，会把整个大表都拉大。浪费了空间。例如部门的员工，地址两种表，如果很多员工都是一个地方的。那么地址表很简单，仅仅是员工表多一点人而已。

连表查询，其实可以select * from a,b;这样子就把a,b两个表的数据都合并到一起了。这也就是所谓的笛卡儿积。

出现笛卡尔积的情况是缺少了连接条件。

连接条件：

角度1：等值连接 vs 非等值连接

角度2：自连接 vs 非自连接

角度3：内连接 vs 外连接

等值连接就是等于某某，

#非等值连接的例子：
SELECT *
FROM job_grades;

SELECT e.last_name,e.salary,j.grade_level
FROM employees e,job_grades j
#where e.`salary` between j.`lowest_sal` and j.`highest_sal`;
WHERE e.`salary` >= j.`lowest_sal` AND e.`salary` <= j.`highest_sal`;

自连接：自己和自己连接。

内连接: 合并具有同一列的两个以上的表的行, 结果集中不包含一个表与另一个表不匹配的行。其实就是两个表共有的数据。

外连接: 两个表在连接过程中除了返回满足连接条件的行以外还返回左（或右）表中不满足条件的行 ，这种连接称为左（或右） 外连接。

没有匹配的行时, 结果表中相应的列为空(NULL) ，也就是一个表有，另外一个表没有的数据。

如果是左外连接，则连接条件中左边的表也称为 主表 ，右边的表称为 从表 。

如果是右外连接，则连接条件中右边的表也称为 主表 ，左边的表称为 从表 。

其实什么内外连接，就是join on .

一般的我们在使用内连接的时候，不用join on。 直接是from a,b where 条件，但是我们一般是from a join b on 条件。

左右问题，其实就是from a left join b on或者是from a right join b on

还有就是union 和union all的区别。一个是去了重，一个未去重。

我们在union两个结果集的时候，一定要保证，两个结果集的列是相同的，否则无法union。其实union就是合并的一起啊。

#SQL99语法实现内连接：
SELECT last_name,department_name
FROM employees e INNER JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`;

#SQL99语法实现外连接：

#练习：查询所有的员工的last_name,department_name信息 
# 左外连接：
SELECT last_name,department_name
FROM employees e LEFT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`;

#右外连接：
SELECT last_name,department_name
FROM employees e RIGHT OUTER JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`;

#8. UNION  和 UNION ALL的使用
# UNION：会执行去重操作
# UNION ALL:不会执行去重操作
#结论：如果明确知道合并数据后的结果数据不存在重复数据，或者不需要去除重复的数据，
#则尽量使用UNION ALL语句，以提高数据查询的效率。

单行函数

MySQL提供的内置函数从 实现的功能角度 可以分为数值函数、字符串函数、日期和时间函数、流程控制
函数、加密与解密函数、获取MySQL信息函数、聚合函数等。这里，我将这些丰富的内置函数再分为两
类： 单行函数 、 聚合函数（或分组函数） 。

单行函数

操作数据对象
接受参数返回一个结果
只对一行进行变换
每行返回一个结果
可以嵌套
参数可以是一列或一个值

数值函数

ABS(x) 返回x的绝对值
SIGN(X) 返回X的符号。正数返回1，负数返回-1，0返回0
PI() 返回圆周率的值
CEIL(x)，CEILING(x) 返回大于或等于某个值的最小整数
FLOOR(x) 返回小于或等于某个值的最大整数
LEAST(e1,e2,e3…) 返回列表中的最小值
GREATEST(e1,e2,e3…) 返回列表中的最大值
MOD(x,y) 返回X除以Y后的余数
RAND() 返回0~1的随机值
RAND(x) 返回0~1的随机值，其中x的值用作种子值，相同的X值会产生相同的随机数，也就是两个RAND(10)，产生的随机值一样。
ROUND(x) 返回一个对x的值进行四舍五入后，最接近于X的整数
ROUND(x,y) 返回一个对x的值进行四舍五入后最接近X的值，并保留到小数点后面Y位（如果Y为负值，对个位，十位的数值进行四舍五入。
TRUNCATE(x,y) 返回数字x截断为y位小数的结果（主要是直接截断，不四舍五入）
SQRT(x) 返回x的平方根。当X的值为负数时，返回NULL

三角函数

我们的三角函数一般都是用弧度制进行计算的。

所谓的弧度就是圆弧长度和半径相等的夹角就是一个弧度。2派r的周长除以r，周长就是2派。2派就是一个园的弧度。

弧度和角度的转换。

函数 用法
RADIANS(x) 将角度转化为弧度，其中，参数x为角度值
DEGREES(x) 将弧度转化为角度，其中，参数x为弧度值
函数 用法
SIN(x) 返回x的正弦值，其中，参数x为弧度值
ASIN(x) 返回x的反正弦值，即获取正弦为x的值。如果x的值不在-1到1之间，则返回NULL
COS(x) 返回x的余弦值，其中，参数x为弧度值
ACOS(x) 返回x的反余弦值，即获取余弦为x的值。如果x的值不在-1到1之间，则返回NULL
TAN(x) 返回x的正切值，其中，参数x为弧度值
ATAN(x) 返回x的反正切值，即返回正切值为x的值
ATAN2(m,n) 返回两个参数的反正切值
COT(x) 返回x的余切值，其中，X为弧度值

时间日期格式

SELECT CURRENT_DATE+0 FROM DUAL;

日期的格式化过程：

#格式化：
SELECT DATE_FORMAT(CURDATE(),'%Y-%M-%D'),
DATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d'),TIME_FORMAT(CURTIME(),'%h:%i:%S'),
DATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%M-%D %h:%i:%S %W %w %T %r')
FROM DUAL;

#解析：格式化的逆过程
SELECT STR_TO_DATE('2021-October-25th 11:37:30 Monday 1','%Y-%M-%D %h:%i:%S %W %w')
FROM DUAL;

# 获取格式化
SELECT GET_FORMAT(DATE,'USA')
FROM DUAL;

SELECT DATE_FORMAT(CURDATE(),GET_FORMAT(DATE,'USA'))
FROM DUAL;

流程控制函数

函数 用法
IF(value,value1,value2) 如果value的值为TRUE，返回value1， 否则返回value2
IFNULL(value1, value2) 如果value1不为NULL，返回value1，否 则返回value2
CASE WHEN 条件1 THEN 结果1 WHEN 条件2 THEN 结果2 .... [ELSE resultn] END 相当于Java的if...else if...else...
CASE expr WHEN 常量值1 THEN 值1 WHEN 常量值1 THEN 值1 .... [ELSE 值n] END 相当于Java的switch...case...

流程控制

信息加密

MD5，SHA都是不可逆的加密方式。

charset可以查看字符串的格式

mysql> SELECT CHARSET('mysql'), CHARSET(CONVERT('mysql' USING 'utf8'));
+------------------+----------------------------------------+
| CHARSET('mysql') | CHARSET(CONVERT('mysql' USING 'utf8')) |
+------------------+----------------------------------------+
| utf8mb4 | utf8 |

聚合函数

AVG()
SUM()
MAX()
MIN()
COUNT()

AVG,SUM,必须是数值类型

MAX,MIN可以是任意类型。

count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。

GROUP BY：

结论1：SELECT中出现的非组函数的字段必须声明在GROUP BY 中。反之，GROUP BY中声明的字段可以不出现在SELECT中。

结论2：GROUP BY 声明在FROM后面、WHERE后面，ORDER BY 前面、LIMIT前面

结论3：MySQL中GROUP BY中使用WITH ROLLUP

其实我可以理解：group by有点想是重新构成了一个表了。可以对这个表进行聚合函数的使用。

WITH ROLLUP

使用 WITH ROLLUP 关键字之后，在所有查询出的分组记录之后增加一条记录，该记录计算查询出的所有记录的总和，即统计记录数量。

注意：
当使用ROLLUP时，不能同时使用ORDER BY子句进行结果排序，即ROLLUP和ORDER BY是互相排斥的。

HAVING

这个函数的用法：

这两个东可以用，我的理解，就是having就是对分组之后的数据的过滤的。

SELECT department_id, MAX(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary)>10000 ;

SELECT department_id, MAX(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING department_id <30;

having存在的必要性。

过滤分组：HAVING子句

  1. 行已经被分组。

  2. 使用了聚合函数。

  3. 满足HAVING 子句中条件的分组将被显示。

  4. HAVING 不能单独使用，必须要跟 GROUP BY 一起使用。

2) WHERE和HAVING的对比

区别1：WHERE 可以直接使用表中的字段作为筛选条件，但不能使用分组中的计算函数作为筛选条件； HAVING 必须要与 GROUP BY 配合使用，可以把分组计算的函数和分组字段作为筛选条件。

这决定了，在需要对数据进行分组统计的时候，HAVING 可以完成 WHERE 不能完成的任务。这是因为， 在查询语法结构中，WHERE 在 GROUP BY 之前，所以无法对分组结果进行筛选。HAVING 在 GROUP BY 之 后，可以使用分组字段和分组中的计算函数，对分组的结果集进行筛选，这个功能是 WHERE 无法完成 的。另外，WHERE排除的记录不再包括在分组中。

区别2：如果需要通过连接从关联表中获取需要的数据，WHERE 是先筛选后连接，而 HAVING 是先连接 后筛选。

这一点，就决定了在关联查询中，WHERE 比 HAVING 更高效。因为 WHERE 可以先筛选，用一 个筛选后的较小数据集和关联表进行连接，这样占用的资源比较少，执行效率也比较高。HAVING 则需要 先把结果集准备好，也就是用未被筛选的数据集进行关联，然后对这个大的数据集进行筛选，这样占用 的资源就比较多，执行效率也较低。

小结如下：

关键字 用法 缺点
WHERE 先筛选数据再关联，执行效率高 不能使用分组中的计算函数进行筛选
HAVING 可以使用分组中的计算函数 在最后的结果集中进行筛选，执行效率较低

开发中的选择：

WHERE 和 HAVING 也不是互相排斥的，我们可以在一个查询里面同时使用 WHERE 和 HAVING。包含分组 统计函数的条件用 HAVING，普通条件用 WHERE。这样，我们就既利用了 WHERE 条件的高效快速，又发 挥了 HAVING 可以使用包含分组统计函数的查询条件的优点。当数据量特别大的时候，运行效率会有很 大的差别。

#方式2：
SELECT ...,....,...
FROM ... JOIN ...
ON 多表的连接条件
JOIN ...
ON ...
WHERE 不包含组函数的过滤条件
AND/OR 不包含组函数的过滤条件
GROUP BY ...,...
HAVING 包含组函数的过滤条件
ORDER BY ... ASC/DESC
LIMIT ...,...
#其中：
#（1）from：从哪些表中筛选
#（2）on：关联多表查询时，去除笛卡尔积
#（3）where：从表中筛选的条件
#（4）group by：分组依据
#（5）having：在统计结果中再次筛选
#（6）order by：排序
#（7）limit：分页

需要记住 SELECT 查询时的两个顺序：

1. 关键字的顺序是不能颠倒的：

SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...

1. SELECT 语句的执行顺序（在 MySQL 和 Oracle 中，SELECT 执行顺序基本相同）：

FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT 的字段 -> DISTINCT -> ORDER BY -> LIMIT

比如你写了一个 SQL 语句，那么它的关键字顺序和执行顺序是下面这样的：

SELECT DISTINCT player_id, player_name, count(*) as num # 顺序 5
FROM player JOIN team ON player.team_id = team.team_id # 顺序 1
WHERE height > 1.80 # 顺序 2
GROUP BY player.team_id # 顺序 3
HAVING num > 2 # 顺序 4
ORDER BY num DESC # 顺序 6
LIMIT 2 # 顺序 7

在 SELECT 语句执行这些步骤的时候，每个步骤都会产生一个 虚拟表 ，然后将这个虚拟表传入下一个步 骤中作为输入。需要注意的是，这些步骤隐含在 SQL 的执行过程中，对于我们来说是不可见的。

单行子查询

其实就是查出来一个数字

子查询的另外一种方式：


#方式2：了解
SELECT employee_id,manager_id,department_id
FROM employees
WHERE (manager_id,department_id) = (
				    SELECT manager_id,department_id
			            FROM employees
				    WHERE employee_id = 141
				   )
AND employee_id <> 141;

CASE WHEN单行子查询

SELECT employee_id, last_name,
(CASE department_id
WHEN
(SELECT department_id FROM departments
WHERE location_id = 1800)
THEN 'Canada' ELSE 'USA' END) location
FROM employees;

多行子查询

其实就是查出来很多行的数字

操作符 含义
IN 等于列表中的任意一个
ANY 需要和单行比较操作符一起使用，和子查询返回的某一个值比较
ALL 需要和单行比较操作符一起使用，和子查询返回的所有值比较
SOME 实际上是ANY的别名，作用相同，一般常使用ANY

相关子查询

1) 代码示例

  • 题目：查询员工中工资大于本部门平均工资的员工的last_name,salary和其department_id
# 方式一：使用相关子查询
SELECT last_name, salary, department
FROM employees e1
WHERE salary > (
		SELECT AVG(salary)
    	FROM employees e2
    	WHERE department_id = e1.`department_id`
);
# 方式二：在FROM中声明子查询
SELECT e.last_name, e.salary, e.department_id
FROM employees e, (
    			SELECT department_id, AVG(salary) avg_sal
    			FROM employees
    			GROUP BY department_id) t_dept_avg_salary
WHERE e.department_id = t_dept_avg_salary.department_id
AND e.salary > t_dept_avg_salary.avg_sal;

在ORDER BY 中使用子查询：

  • 查询员工的id,salary,按照department_name 排序
SELECT employee_id, salary
FROM employees e
ORDER BY (
	SELECT department_name
    FROM departments d
    WHERE e.`department_id` = d.`department_id`
) ASC ;
  • 题目：若employees表中employee_id与job_history表中employee_id相同的数目不小于2，输出这些相同 id的员工的employee_id,last_name和其job_id
SELECT e.employee_id, last_name,e.job_id
FROM employees e
WHERE 2 <= (SELECT COUNT(*)
        FROM job_history
        WHERE employee_id = e.employee_id
);

#结论：在SELECT中可以写子查询，除了GROUP BY 和 LIMIT之外，其他位置都可以声明子查询！

数据库的创建


SHOW CREATE TABLE employees;

# CREATE TABLE `employees` (
--   `employee_id` int NOT NULL DEFAULT '0',
--   `first_name` varchar(20) DEFAULT NULL,
--   `last_name` varchar(25) NOT NULL,
--   `email` varchar(25) NOT NULL,
--   `phone_number` varchar(20) DEFAULT NULL,
--   `hire_date` date NOT NULL,
--   `job_id` varchar(10) NOT NULL,
--   `salary` double(8,2) DEFAULT NULL,
--   `commission_pct` double(2,2) DEFAULT NULL,
--   `manager_id` int DEFAULT NULL,
--   `department_id` int DEFAULT NULL,
--   PRIMARY KEY (`employee_id`),
--   UNIQUE KEY `emp_email_uk` (`email`),
--   UNIQUE KEY `emp_emp_id_pk` (`employee_id`),
--   KEY `emp_dept_fk` (`department_id`),
--   KEY `emp_job_fk` (`job_id`),
--   KEY `emp_manager_fk` (`manager_id`),
--   KEY `firstname` (`first_name`),
--   CONSTRAINT `emp_dept_fk` FOREIGN KEY (`department_id`) REFERENCES `departments` (`department_id`),
--   CONSTRAINT `emp_job_fk` FOREIGN KEY (`job_id`) REFERENCES `jobs` (`job_id`),
--   CONSTRAINT `emp_manager_fk` FOREIGN KEY (`manager_id`) REFERENCES `employees` (`employee_id`)
-- ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3 



SHOW CREATE DATABASE atguigudb;

-- CREATE DATABASE `atguigudb` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci */ /*!80016 DEFAULT ENCRYPTION='N' */

数据库的创建：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS 数据库名;

查看数据库服务器的字符集编码：

表的创建：

表的创建和查看

#方式1："白手起家"的方式
CREATE TABLE IF NOT EXISTS myemp1(   #需要用户具备创建表的权限。
id INT,
emp_name VARCHAR(15), #使用VARCHAR来定义字符串，必须在使用VARCHAR时指明其长度。
hire_date DATE
);

#查看表结构
DESC myemp1;
#查看创建表的语句结构
SHOW CREATE TABLE myemp1; #如果创建表时没有指明使用的字符集，则默认使用表所在的数据库的字符集。
#查看表数据
SELECT * FROM myemp1;


#方式2：基于现有的表，同时导入数据，这样创建表的方式，约束没有带上，不可取。
CREATE TABLE myemp2
AS
SELECT employee_id,last_name,salary
FROM employees;

其实我们可以对表进行复制而且还可以对数据进行复制，但是如果我们仅仅是需要表格，不需要数据的话，那么给他一个不成立的条件就可以了

#方式2：基于现有的表，不复制数据
CREATE TABLE myemp2
AS
SELECT employee_id,last_name,salary
FROM employees
where 1=2;

对表进行修改，删除，清空。

​

语法格式如下：

ALTER TABLE 表名 ADD 【COLUMN】 字段名 字段类型 【FIRST|AFTER 字段名】;

1) 追加一个列

语法格式如下：

ALTER TABLE 表名 ADD 【COLUMN】 字段名 字段类型 【FIRST|AFTER 字段名】;

举例：

ALTER TABLE dept80
ADD job_id varchar(15);

2) 修改一个列

  • 可以修改列的数据类型，长度、默认值和位置
  • 修改字段数据类型、长度、默认值、位置的语法格式如下：
ALTER TABLE 表名 MODIFY 【COLUMN】 字段名1 字段类型 【DEFAULT 默认值】【FIRST|AFTER 字段名2】;
  • 举例：
ALTER TABLE dept80
MODIFY salary double(9,2) default 1000;
  • 对默认值的修改只影响今后对表的修改
  • 此外，还可以通过此种方式修改列的约束。

3) 重命名一个列

使用 CHANGE old_column new_column dataType子句重命名列。语法格式如下：

ALTER TABLE 表名 CHANGE 【column】 列名 新列名 新数据类型;

举例：

ALTER TABLE dept80
CHANGE department_name dept_name varchar(15);

4) 删除一个列

删除表中某个字段的语法格式如下：

ALTER TABLE 表名 DROP 【COLUMN】字段名

5) 更改表名

  • 方式一：使用RENAME
RENAME TABLE emp
TO myemp;
  • 方式二：
ALTER table dept
RENAME [TO] detail_dept; -- [TO]可以省略
  • 必须是对象的拥有者

6. 删除表

  • 在MySQL中，当一张数据表 没有与其他任何数据表形成关联关系 时，可以将当前数据表直接删除。
  • 数据和结构都被删除
  • 所有正在运行的相关事务被提交
  • 所有相关索引被删除
  • 语法格式：
DROP TABLE [IF EXISTS] 数据表1 [, 数据表2, …, 数据表n];

IF EXISTS 的含义为：如果当前数据库中存在相应的数据表，则删除数据表；如果当前数据库中不存 在相应的数据表，则忽略删除语句，不再执行删除数据表的操作。

举例：

DROP TABLE dept80;
  • DROP TABLE 语句不能回滚

7. 清空表

  • TRUNCATE TABLE语句：
    • 删除表中所有的数据
    • 释放表的存储空间
  • 举例：
TRUNCATE TABLE detail_dept;
  • TRUNCATE语句不能回滚，而使用 DELETE 语句删除数据，可以回滚

阿里开发规范： 【参考】TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少，但 TRUNCATE 无 事务且不触发 TRIGGER，有可能造成事故，故不建议在开发代码中使用此语句。 说明：TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同。

#3. 修改表  --> ALTER TABLE 
DESC myemp1;

# 3.1 添加一个字段
ALTER TABLE myemp1
ADD salary DOUBLE(10,2); #默认添加到表中的最后一个字段的位置

ALTER TABLE myemp1
ADD phone_number VARCHAR(20) FIRST;

ALTER TABLE myemp1
ADD email VARCHAR(45) AFTER emp_name;

# 3.2 修改一个字段：数据类型、长度、默认值（略）
ALTER TABLE myemp1
MODIFY emp_name VARCHAR(25) ;

ALTER TABLE myemp1
MODIFY emp_name VARCHAR(35) DEFAULT 'aaa';

# 3.3 重命名一个字段
ALTER TABLE myemp1
CHANGE salary monthly_salary DOUBLE(10,2);

ALTER TABLE myemp1
CHANGE email my_email VARCHAR(50);

# 3.4 删除一个字段
ALTER TABLE myemp1
DROP COLUMN my_email;

#4. 重命名表
#方式1：
RENAME TABLE myemp1
TO myemp11;

DESC myemp11;

#方式2：
ALTER TABLE myemp2
RENAME TO myemp12;

DESC myemp12;

#5. 删除表
#不光将表结构删除掉，同时表中的数据也删除掉，释放表空间
DROP TABLE IF EXISTS myemp2;

DROP TABLE IF EXISTS myemp12;

#6. 清空表

#清空表，表示清空表中的所有数据，但是表结构保留。

SELECT * FROM employees_copy;

TRUNCATE TABLE employees_copy;

SELECT * FROM employees_copy;

DESC employees_copy;

* TRUNCATE语句不能回滚，而使用 DELETE 语句删除数据，可以回滚


#7. DCL 中 COMMIT 和 ROLLBACK
# COMMIT:提交数据。一旦执行COMMIT，则数据就被永久的保存在了数据库中，意味着数据不可以回滚。
# ROLLBACK:回滚数据。一旦执行ROLLBACK,则可以实现数据的回滚。回滚到最近的一次COMMIT之后。

#8. 对比 TRUNCATE TABLE 和 DELETE FROM 
# 相同点：都可以实现对表中所有数据的删除，同时保留表结构。
# 不同点：
#	TRUNCATE TABLE：一旦执行此操作，表数据全部清除。同时，数据是不可以回滚的。
#	DELETE FROM：一旦执行此操作，表数据可以全部清除（不带WHERE）。同时，数据是可以实现回滚的。

/*
9. DDL 和 DML 的说明
  ① DDL的操作一旦执行，就不可回滚。指令SET autocommit = FALSE对DDL操作失效。(因为在执行完DDL
    操作之后，一定会执行一次COMMIT。而此COMMIT操作不受SET autocommit = FALSE影响的。)
  
  ② DML的操作默认情况，一旦执行，也是不可回滚的。但是，如果在执行DML之前，执行了 
    SET autocommit = FALSE，则执行的DML操作就可以实现回滚。

*/

这里有一个回滚操作，主要是回滚到commit的时候，所以，我们要提前commit一下。

然后才可以回滚，就是数据正常的时候，要commit一下，

然后再删除，

指令SET autocommit = FALSE对DDL操作失效

回滚。就好了。

在开发中，应该使用delete，不应该使用delete。

DML操作，增删改数据

插入

INSERT INTO 表名
VALUES (value1,value2,....);

mysql> INSERT INTO emp(emp_id,emp_name)
-> VALUES (1001,'shkstart'),
-> (1002,'atguigu'),
-> (1003,'Tom');
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0

注意点：VALUES 也可以写成 VALUE ，但是VALUES是标准写法

在 INSERT 语句中加入子查询。
不必书写 VALUES 子句。
子查询中的值列表应与 INSERT 子句中的列名对应。

INSERT INTO sales_reps(id, name, salary, commission_pct)
SELECT employee_id, last_name, salary, commission_pct
FROM employees
WHERE job_id LIKE '%REP%';

更新

UPDATE table_name
SET column1=value1, column2=value2, ..., column=valuen
[WHERE condition]

删除数据

DELETE FROM table_name [WHERE <condition>];
如果没有WHERE子句， DELETE语句将删除表中的所有记录。这个delete是可以回滚的，不过要设置 set autocommit=false;
还需要设置回滚的目的地，需要提前commit;

Mysql8的新特新：

计算属性，就是某一列是其他两列的和

CREATE TABLE tb1(
id INT,
a INT,
b INT,
c INT GENERATED ALWAYS AS (a + b) VIRTUAL
);

insert into tb1 values(2,3);#这样插入，那么c列会自动计算出来。

字符集问题

创建数据库，或者表，或者varchar(15)的字段的时候，都可以指定字符集。如果创建字段，表是没有指定字符集，那么默认是按照数据库的字符集来的。这个需要注意。一般的数据库默认都是utf-8的。

我们要查看数据库的字符集编码：使用如下命令：SHOW VARIABLES LIKE 'character_%';


#1.关于属性：character set name

SHOW VARIABLES LIKE 'character_%';

#创建数据库时指名字符集
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS dbtest12 CHARACTER SET 'utf8';

SHOW CREATE DATABASE dbtest12;

#创建表的时候，指名表的字符集
CREATE TABLE temp(
id INT
) CHARACTER SET 'utf8';

SHOW CREATE TABLE temp;

#创建表，指名表中的字段时，可以指定字段的字符集
CREATE TABLE temp1(
id INT,
NAME VARCHAR(15) CHARACTER SET 'gbk'

);
SHOW CREATE TABLE temp1;

Mysql中的数据类型

1. MySQL中的数据类型

类型 举例
整数类型 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT(或INTEGER)、BIGINT
浮点类型 FLOAT、DOUBLE
定点数类型 DECIMAL
位类型 BIT
日期时间类型 YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP
文本字符串类型 CHAR、VARCHAR、TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT、LONGTEXT
枚举类型 ENUM
集合类型 SET
二进制字符串类型 BINARY、VARBINARY、TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB、LONGBLOB
JSON类型 JSON对象、JSON数组
空间数据类型 单值类型：GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON； 集合类型：MULTIPOINT、MULTILINESTRING、MULTIPOLYGON、 GEOMETRYCOLLECTION

常见数据类型的属性，如下：

MySQL关键字 含义
NULL TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT(或INTEGER)、BIGINT
NOT NULL FLOAT、DOUBLE
DEFAULT DECIMAL
PRIMARY KEY BIT
AUTO_INCREMENT YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP
UNSIGNED CHAR、VARCHAR、TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT、LONGTEXT
CHARACTER SET name ENUM

2. 整数类型

1) 类型介绍

整数类型一共有 5 种，包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT（INTEGER）和 BIGINT。

它们的区别如下表所示：

整数类型 字节 有符号数取值范围 无符号数取值范围
TINYINT 1 -128~127 0~255
SMALLINT 2 -32768~32767 0~65535
MEDIUMINT 3 -8388608~8388607 0~16777215
INT、INTEGER 4 -2147483648~2147483647 0~4294967295
BIGINT 8 -9223372036854775808~9223372036854775807 0~18446744073709551615

整型数据的显示宽度：

CREATE TABLE test_int2(
f1 INT,
f2 INT(5),
f3 INT(5) ZEROFILL  #① 显示宽度为5。当insert的值不足5位时，使用0填充。 ②当使用ZEROFILL时，自动会添加UNSIGNED
)

整型无符号数据：无符号数据会增加这个数据的长度，也就是范围。

CREATE TABLE test_int3(
f1 INT UNSIGNED
);

2) 适用场景

TINYINT ：一般用于枚举数据，比如系统设定取值范围很小且固定的场景。

SMALLINT ：可以用于较小范围的统计数据，比如统计工厂的固定资产库存数量等。

MEDIUMINT ：用于较大整数的计算，比如车站每日的客流量等。

INT、INTEGER ：取值范围足够大，一般情况下不用考虑超限问题，用得最多。比如商品编号。

BIGINT ：只有当你处理特别巨大的整数时才会用到。比如双十一的交易量、大型门户网站点击量、证 券公司衍生产品持仓等

3. 浮点类型

MySQL支持的浮点数类型，分别是 FLOAT、DOUBLE、REAL。

  • FLOAT 表示单精度浮点数；

  • DOUBLE 表示双精度浮点数；

  • REAL默认就是 DOUBLE。如果你把 SQL 模式设定为启用“ REAL_AS_FLOAT ”，那 么，MySQL 就认为 REAL 是 FLOAT。如果要启用“REAL_AS_FLOAT”，可以通过以下 SQL 语句实现：

    SET sql_mode = “REAL_AS_FLOAT”;

主要知识点：

1.书写方式

FLOAT(M,D) 或 DOUBLE(M,D) 。这里，M称为 精度 ，D称为 标度 。(M,D)中 M=整数位+小数 位，D=小数位。 D<=M<=255，0<=D<=30。

例如，定义为FLOAT(5,2)的一个列可以显示为-999.99-999.99。如果超过这个范围会报错。

2，精度误差

浮点数类型有个缺陷，就是不精准。下面我来重点解释一下为什么 MySQL 的浮点数不够精准。比如，我 们设计一个表，有f1这个字段，插入值分别为0.47,0.44,0.19，我们期待的运行结果是：0.47 + 0.44 + 0.19 = 1.1。而使用sum之后查询：

CREATE TABLE test_double2(
f1 DOUBLE
);
INSERT INTO test_double2
VALUES(0.47),(0.44),(0.19);

mysql> SELECT SUM(f1)
-> FROM test_double2;
+--------------------+
| SUM(f1) |
+--------------------+
| 1.0999999999999999 |
+--------------------+
1 row in set (0.00 sec)

查询结果是 1.0999999999999999。看到了吗？虽然误差很小，但确实有误差。 你也可以尝试把数据类型 改成 FLOAT，然后运行求和查询，得到的是， 1.0999999940395355。显然，误差更大了。

从MySQL 8.0.17开始，FLOAT(M,D) 和DOUBLE(M,D)用法在官方文档中已经明确不推荐使用

解决精度误差的是定点数：

4. 定点数类型

1) 类型介绍

  • MySQL中的定点数类型只有 DECIMAL 一种类型。
类型 字节 有符号数取值范围
DECIMAL(M,D),DEC,NUMERIC M+2字节 有效范围由M和D决定

使用 DECIMAL(M,D) 的方式表示高精度小数。其中，M被称为精度，D被称为标度。0<=M<=65， 0<=D<=30，D

  • DECIMAL(M,D)的最大取值范围与DOUBLE类型一样，但是有效的数据范围是由M和D决定的。 DECIMAL 的存储空间并不是固定的，由精度值M决定，总共占用的存储空间为M+2个字节。也就是 说，在一些对精度要求不高的场景下，比起占用同样字节长度的定点数，浮点数表达的数值范围可 以更大一些。
  • 定点数在MySQL内部是以 字符串 的形式进行存储，这就决定了它一定是精准的。
  • 当DECIMAL类型不指定精度和标度时，其默认为DECIMAL(10,0)。当数据的精度超出了定点数类型的 精度范围时，则MySQL同样会进行四舍五入处理。
  • 浮点数 vs 定点数
    • 浮点数相对于定点数的优点是在长度一定的情况下，浮点类型取值范围大，但是不精准，适用 于需要取值范围大，又可以容忍微小误差的科学计算场景（比如计算化学、分子建模、流体动 力学等）
    • 定点数类型取值范围相对小，但是精准，没有误差，适合于对精度要求极高的场景 （比如涉 及金额计算的场景）

2) 开发中的经验

“由于 DECIMAL 数据类型的精准性，在我们的项目中，除了极少数（比如商品编号）用到整数类型 外，其他的数值都用的是 DECIMAL，原因就是这个项目所处的零售行业，要求精准，一分钱也不能 差。 ” ——来自某项目经理

5. 位类型：BIT

BIT类型中存储的是二进制值，类似010110。

二进制字符串类型 长度 长度范围 占用空间
BIT(M) M 1 <= M <= 64 约为(M + 7)/8个字节

BIT类型，如果没有指定(M)，默认是1位。这个1位，表示只能存1位的二进制值。这里(M)是表示二进制的 位数，位数最小值为1，最大值

6. 日期与时间类型

日期与时间是重要的信息，在我们的系统中，几乎所有的数据表都用得到。原因是客户需要知道数据的 时间标签，从而进行数据查询、统计和处理。

MySQL有多种表示日期和时间的数据类型，不同的版本可能有所差异，MySQL8.0版本支持的日期和时间 类型主要有：YEAR类型、TIME类型、DATE类型、DATETIME类型和TIMESTAMP类型。

  • YEAR 类型通常用来表示年
  • DATE 类型通常用来表示年、月、日
  • TIME 类型通常用来表示时、分、秒
  • DATETIME 类型通常用来表示年、月、日、时、分、秒 一般用这个
  • TIMESTAMP 类型通常用来表示带时区的年、月、日、时、分、秒（时间范围太小）
类型 名称 字节 日期格式 最小值 最大值
YEAR 年 1 YYYY或YY 1901 2155
TIME 时间 3 HH:MM:SS -838:59:59 838:59:59
DATE 日期 3 YYYY-MM-DD 1000-01-01 9999-12-03
DATETIME 日期时间 8 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 1000-01-01 00:00:00 9999-12-31 23:59:59
TIMESTAMP 日期时间 4 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 1970-01-01 00:00:00 UTC 2038-01-19 03:14:07UTC

可以看到，不同数据类型表示的时间内容不同、取值范围不同，而且占用的字节数也不一样，你要根据 实际需要灵活选取。

为什么时间类型 TIME 的取值范围不是 -23:59:59～23:59:59 呢？原因是 MySQL 设计的 TIME 类型，不光表 示一天之内的时间，而且可以用来表示一个时间间隔，这个时间间隔可以超过 24 小时。

DATE类型可以插入now()的数据，他会截取时分秒的时间。

set time_zone='+8:00';

DATETIME 类型和TIMESTAMP 类型的区别，一个是带有时区的，一个是不带有时区，带时区的数据类型，如果改变了时区，那么时间也随着改变。

还有就是存储数据的长度问题，TIMESTAMP存储的长度短，DATETIME存储的长度要长很多。

7. 文本字符串类型

MySQL中，文本字符串总体上分为 CHAR 、 VARCHAR 、 TINYTEXT 、 TEXT 、 MEDIUMTEXT 、 LONGTEXT 、 ENUM 、 SET 等类型。

char(5)时间在内存中开辟的空间就是5，即使存数据的时候存的是3个，内存也是5的空间。

varchar(5)这种类型，会根据实际情况，如果你存的是3个字符， 那么他会在内存中开辟3+1个空间，时间上是节省了空间。

VARCHAR类型：
VARCHAR(M) 定义时， 必须指定 长度M，否则报错。
MySQL4.0版本以下，varchar(20)：指的是20字节，如果存放UTF8汉字时，只能存6个（每个汉字3字
节） ；MySQL5.0版本以上，varchar(20)：指的是20字符。
检索VARCHAR类型的字段数据时，会保留数据尾部的空格。VARCHAR类型的字段所占用的存储空间
为字符串实际长度加1个字节

CHAR类型：
CHAR(M) 类型一般需要预先定义字符串长度。如果不指定(M)，则表示长度默认是1个字符。
如果保存时，数据的实际长度比CHAR类型声明的长度小，则会在 右侧填充 空格以达到指定的长
度。当MySQL检索CHAR类型的数据时，CHAR类型的字段会去除尾部的空格。
定义CHAR类型字段时，声明的字段长度即为CHAR类型字段所占的存储空间的字节数。

哪些情况使用 CHAR 或 VARCHAR 更好

类型 特点 空间上 时间上 适用场景
CHAR(M) 固定长度 浪费存储空间 效率高 存储不大，速度要求高
VARCHAR(M) 可变长度 节省存储空间 效率低 非CHAR的情况

情况1：存储很短的信息。比如门牌号码101，201……这样很短的信息应该用char，因为varchar还要占个byte用于存储信息长度，本来打算节约存储的，结果得不偿失

情况3：十分频繁改变的column。因为varchar每次存储都要有额外的计算，得到长度等工作，如果一个非常频繁改变的，那就要有很多的精力用于计算，而这些对于char来说是不需要的。
情况4：具体存储引擎中的情况：

MyISAM（mysql5.5之前） 数据存储引擎和数据列：MyISAM数据表，最好使用固定长度(CHAR)的数据列代替可变长度(VARCHAR)的数据列。这样使得整个表静态化，从而使 数据检索更快 ，用空间换时间。

MEMORY 存储引擎和数据列：MEMORY数据表目前都使用固定长度的数据行存储，因此无论使用CHAR或VARCHAR列都没有关系，两者都是作为CHAR类型处理的。

InnoDB 存储引擎（mysql5.5之后），建议使用VARCHAR类型。因为对于InnoDB数据表，内部的行存储格式并没有区分固定长度和可变长度列（所有数据行都使用指向数据列值的头指针），而且主要影响性能的因素是数据行使用的存储总量，由于char平均占用的空间多于varchar，所以除了简短并且固定长度的，其他考虑varchar。这样节省空间，对磁盘I/O和数据存储总量比较好。

TEXT文本类型：

开发中经验：
TEXT文本类型，可以存比较大的文本段，搜索速度稍慢，因此如果不是特别大的内容，建议使用CHAR，VARCHAR来代替。还有TEXT类型不用加默认值，加了也没用。而且text和blob类型的数据删除后容易导致“空洞”，使得文件碎片比较多，所以频繁使用的表不建议包含TEXT类型字段，建议单独分出去，单独用一个表。

8. ENUM类型

ENUM类型也叫作枚举类型，ENUM类型的取值范围需要在定义字段时进行指定。设置字段值时，ENUM 类型只允许从成员中选取单个值，不能一次选取多个值。 其所需要的存储空间由定义ENUM类型时指定的成员个数决定。

文本字符串类型 长度 长度范围 占用的存储空间
ENUM L 1 <= L <= 65535 1或2个字节
  • 当ENUM类型包含1～255个成员时，需要1个字节的存储空间；
  • 当ENUM类型包含256～65535个成员时，需要2个字节的存储空间。
  • ENUM类型的成员个数的上限为65535个。

9. SET类型

当SET类型包含的成员个数不同时，其所占用的存储空间也是不同的，具体如下：

成员个数范围（L表示实际成员个数） 占用的存储空间
1 <= L <= 8 1个字节
9 <= L <= 16 2个字节
17 <= L <= 24 3个字节
25 <= L <= 32 4个字节
33 <= L <= 64 8个字节

SET类型在存储数据时成员个数越多，其占用的存储空间越大。注意：SET类型在选取成员时，可以一次 选择多个成员，这一点与ENUM类型不同。

BLOB是一个 二进制大对象 ，可以容纳可变数量的数据。

MySQL中的BLOB类型包括TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和LONGBLOB 4种类型，它们可容纳值的最大长度不同。可以存储一个二进制的大对象，比如 图片 、 音频 和 视频 等。

需要注意的是，在实际工作中，往往不会在MySQL数据库中使用BLOB类型存储大对象数据，通常会将图片、音频和视频文件存储到 服务器的磁盘上 ，并将图片、音频和视频的访问路径存储到MySQL中。

TEXT和BLOB的使用注意事项：

在使用text和blob字段类型时要注意以下几点，以便更好的发挥数据库的性能。

① BLOB和TEXT值也会引起自己的一些问题，特别是执行了大量的删除或更新操作的时候。删除这种值会在数据表中留下很大的" 空洞 "，以后填入这些"空洞"的记录可能长度不同。为了提高性能，建议定期使用 OPTIMIZE TABLE 功能对这类表进行 碎片整理 。

② 如果需要对大文本字段进行模糊查询，MySQL 提供了 前缀索引 。但是仍然要在不必要的时候避免检索大型的BLOB或TEXT值。例如，SELECT * 查询就不是很好的想法，除非你能够确定作为约束条件的WHERE子句只会找到所需要的数据行。否则，你可能毫无目的地在网络上传输大量的值。

③ 把BLOB或TEXT列 分离到单独的表 中。在某些环境中，如果把这些数据列移动到第二张数据表中，可以让你把原数据表中的数据列转换为固定长度的数据行格式，那么它就是有意义的。这会 减少主表中的碎片 ，使你得到固定长度数据行的性能优势。它还使你在主数据表上运行 SELECT * 查询的时候不会通过网络传输大量的BLOB或TEXT值

11. JSON 类型

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的 数据交换格式 。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。它易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。JSON 可以将 JavaScript 对象中表示的一组数据转换为字符串，然后就可以在网络或者程序之间轻松地传递这个字符串，并在需要的时候将它还原为各编程语言所支持的数据格式。

在MySQL 5.7中，就已经支持JSON数据类型。在MySQL 8.x版本中，JSON类型提供了可以进行自动验证的JSON文档和优化的存储结构，使得在MySQL中存储和读取JSON类型的数据更加方便和高效。 创建数据表，表中包含一个JSON类型的字段 js

约束(constraint)概述

1.1 为什么需要约束

数据完整性（Data Integrity）是指数据的精确性（Accuracy）和可靠性（Reliability）。它是防止数据库中存在不符合语义规定的数据和防止因错误信息的输入输出造成无效操作或错误信息而提出的。
为了保证数据的完整性，SQL规范以约束的方式对表数据进行额外的条件限制。从以下四个方面考虑：

实体完整性（Entity Integrity） ：例如，同一个表中，不能存在两条完全相同无法区分的记录域完整性（Domain Integrity） ：例如：年

龄范围0-120，性别范围“男/女”

引用完整性（Referential Integrity） ：例如：员工所在部门，在部门表中要能找到这个部门

用户自定义完整性（User-defined Integrity） ：例如：用户名唯一、密码不能为空等，本部门经理的工资不得高于本部门职工的平均工

资的5倍。

1.3 约束的分类

根据约束的作用范围，约束可分为：
列级约束：只能作用在一个列上，跟在列的定义后面
表级约束：可以作用在多个列上，不与列一起，而是单独定义

根据约束起的作用，约束可分为：
NOT NULL 非空约束，规定某个字段不能为空
UNIQUE 唯一约束，规定某个字段在整个表中是唯一的
PRIMARY KEY 主键(非空且唯一)约束
FOREIGN KEY 外键约束
CHECK 检查约束
DEFAULT 默认值约束

通过命令行的方式查看表的约束：

SELECT * FROM information_schema.table_constraints WHERE table_name = '表名称';

个人观点：

其实我觉得就是列级约束和表级约束

一般，我们插入数据的时候，如果没有插入任何的值，那么数据库会先看是否有默认的值，如果没有，就看是否有非null约束。

如果没有非空约束，那么添加值得时候，必须有指定得值null.

还有就是varchar字符串必须指定位数。

删除非空约束

修改字段添加约束：alter table 表名称 modify 字段名 数据类型 NULL;#去掉not null，相当于修改某个非注解字段，该字段允许为空或

删除约束：alter table 表名称 modify 字段名 数据类型;#去掉not null，相当于修改某个非注解字段，该字段允许为空

添加约束

约束分为表级约束和列级约束。

列级约束就是在数据的后面加上就可以，表级约束是在表后面添加，有约束名的。

列级和表级约束的区别：

# 使用表级约束
CREATE TABLE USER(
id INT NOT NULL,
NAME VARCHAR(25),
PASSWORD VARCHAR(16),
-- 使用表级约束语法
CONSTRAINT uk_name_pwd UNIQUE(NAME,PASSWORD)
);

#方式二
CREATE TABLE USER(
id INT NOT NULL,
NAME VARCHAR(25),
PASSWORD VARCHAR(16),
-- 使用表级约束语法
UNIQUE(NAME,PASSWORD)
);

# 使用列级约束
CREATE TABLE t_course(
cid INT UNIQUE,
cname VARCHAR(100) UNIQUE,
description VARCHAR(200)
);

#可以向声明为unique的字段上添加null值。而且可以多次添加null

删除约束

其实创建了约束就是创建了唯一的索引。删除的时候，删除唯一索引就好了。

4.4 删除唯一性约束

-- 添加唯一性约束的列上也会自动创建唯一索引。
-- 删除唯一约束只能通过删除唯一索引的方式删除。
-- 删除时需要指定唯一索引名，唯一索引名就和唯一约束名一样。
-- 如果创建唯一约束时未指定名称，如果是单列，就默认和列名相同；如果是组合列，那么默认和()中排在第一个的列名相同。也可以自定义唯一性约束名。

注意：可以通过 show index from 表名称; 查看表的索引

我们先是查看约束的名字：

SELECT * FROM information_schema.table_constraints WHERE table_name = '表名称';
#删除约束
alter table tb1 drop index '索引名'；

SELECT * FROM information_schema.table_constraints WHERE table_name = '表名'; #查看都有哪些约束  

ALTER TABLE USER  DROP INDEX uk_name_pwd;

主键约束

  • 主键约束相当于唯一约束+非空约束的组合，主键约束列不允许重复，也不允许出现空值。

  • 一个表最多只能有一个主键约束，建立主键约束可以在列级别创建，也可以在表级别上创建。

  • 主键约束对应着表中的一列或者多列（复合主键）

  • 如果是多列组合的复合主键约束，那么这些列都不允许为空值，并且组合的值不允许重复。

  • MySQL的主键名总是PRIMARY，就算自己命名了主键约束名也没用。

  • 当创建主键约束时，系统默认会在所在的列或列组合上建立对应的主键索引（能够根据主键查询的，就根据主键查询，效率更高）

  • 如果删除主键约束了，主键约束对应的索引就自动删除了。

  • 需要注意的一点是，不要修改主键字段的值。因为主键是数据记录的唯一标识，如果修改了主键的值，就有可能会破坏数据的完整性。

#MySQL的主键名总是PRIMARY，就算自己命名了主键约束名也没用。
CREATE TABLE test5(
id INT , 
last_name VARCHAR(15),
salary DECIMAL(10,2),
email VARCHAR(25),
#表级约束
# CONSTRAINT pk_test5_id PRIMARY KEY(id)  #没有必要起名字。
PRIMARY KEY(id) #这个等同于上面的那个。因为你即使命名，他还是叫做PRIMARY KEY.  
);

#删除主键约束

#5.3 如何删除主键约束 (在实际开发中，不会去删除表中的主键约束！)
ALTER TABLE test6
DROP PRIMARY KEY;

自增列：AUTO_INCREMENT

（1）一个表最多只能有一个自增长列

（2）当需要产生唯一标识符或顺序值时，可设置自增长

（3）自增长列约束的列必须是键列（主键列，唯一键列）

（4）自增约束的列的数据类型必须是整数类型

（5）如果自增列指定了 0 和 null，会在当前最大值的基础上自增；如果自增列手动指定了具体值，直接赋值为具体值。

第三句：自增列必须是唯一键或者主键列，主要是这个键要么是认为输入的，要么是mysql数据库自己来增长的。

还有如果已经声明了自增列，那么在插入数据的时候，用0或者Null就可以让这个列的数据增长。

如果是AUTO_INCREMENT的话，那么在插入数据的时候，不写，写0，或者null插入这个列。

INSERT INTO increment1(f2) VALUES('hello');
INSERT INTO increment1 VALUES(0,'和');
INSERT INTO increment1 VALUES(null,'和');
SELECT * FROM increment1;

注意点

AUTO_INCREMENT 还有一个问题，就是在

mysql5.7中，如果自增到了5，删除了5，那么再次自增就是6，不是刚刚被删除的5了。

但是如果把mysql5.7服务端重启，那么自增的数字就会从表里的最小数字开始。

但是在mysql8.0中，我们这个数字，不会因为重启而改变了。也即是有了一个持久化的动作。

MySQL 8.0将自增主键的计数器持久化到 重做日志 中。每次计数器发生改变，都会将其写入重做日志
中。如果数据库重启，InnoDB会根据重做日志中的信息来初始化计数器的内存值。

外键约束

外键约束本质上是一个表的数据被另外一个表的列数据进行了限制。为了数据的完整性。

外键约束，约束的那个外键必须是主键。否则无法创建。

修改某一个字段为主键约束。

#修改某个字段为主键
ALTER TABLE dept2 MODIFY id int PRIMARY KEY

#方式二
ALTER TABLE dept2 ADD PRIMARY KEY(id);

视图

视图的概念

  1. 视图的理解

① 视图，可以看做是一个虚拟表，本身是不存储数据的。 视图的本质，就可以看做是存储起来的SELECT语句

② 视图中SELECT语句中涉及到的表，称为基表

③ 针对视图做DML操作，会影响到对应的基表中的数据。反之亦然。

④ 视图本身的删除，不会导致基表中数据的删除。

⑤ 视图的应用场景：针对于小型项目，不推荐使用视图。针对于大型项目，可以考虑使用视图。

⑥ 视图的优点：简化查询; 控制数据的访问

2.1 为什么使用视图？

视图一方面可以帮我们使用表的一部分而不是所有的表，另一方面也可以针对不同的用户制定不同的查询视图。比如，针对一个公司的销

售人员，我们只想给他看部分数据，而某些特殊的数据，比如采购的价格，则不会提供给他。再比如，人员薪酬是个敏感的字段，那么只

给某个级别以上的人员开放，其他人的查询视图中则不提供这个字段。

刚才讲的只是视图的一个使用场景，实际上视图还有很多作用。最后，我们总结视图的优点。

2.2 视图的理解

视图是一种 虚拟表 ，本身是 不具有数据 的，占用很少的内存空间，它是 SQL 中的一个重要概念。

视图建立在已有表的基础上, 视图赖以建立的这些表称为基表

视图的创建和删除只影响视图本身，不影响对应的基表。但是当对视图中的数据进行增加、删除和修改操作时，数据表中的数据会相应地发生变化，反之亦然。

视图的创建

CREATE [OR REPLACE]
[ALGORITHM = {UNDEFINED | MERGE | TEMPTABLE}]
VIEW 视图名称 [(字段列表)]
AS 查询语句
[WITH [CASCADED|LOCAL] CHECK OPTION]

# 简写：
CREATE VIEW 视图名称
AS 查询语句

视图的更新和删除也会同步到基表中去。

视图的修改：

#方式1
CREATE OR REPLACE VIEW vu_emp1
AS
SELECT employee_id,last_name,salary,email
FROM emps
WHERE salary > 7000;

#方式2
ALTER VIEW vu_emp1
AS 
SELECT employee_id,last_name,salary,email,hire_date
FROM emps;

需要注意的点：

视图就是一个select的简写。如果这个简写，是来自一个聚合函数，那么这个视图就不会被支持更新和删除操作。因为聚合后的表，很多无法和原来的表一一对应。

2) 不可更新的视图

要使视图可更新，视图中的行和底层基本表中的行之间必须存在 一对一 的关系。另外当视图定义出现如下情况时，视图不支持更新操作：

  • 在定义视图的时候指定了“ALGORITHM = TEMPTABLE”，视图将不支持INSERT和DELETE操作；
  • 视图中不包含基表中所有被定义为非空又未指定默认值的列，视图将不支持INSERT操作；
  • 在定义视图的SELECT语句中使用了 JOIN联合查询 ，视图将不支持INSERT和DELETE操作；
  • 在定义视图的SELECT语句后的字段列表中使用了 数学表达式 或 子查询 ，视图将不支持INSERT，也 不支持UPDATE使用了数学表达式、子查询的字段值；
  • 在定义视图的SELECT语句后的字段列表中使用 DISTINCT 、 聚合函数 、 GROUP BY 、 HAVING 、 UNION 等，视图将不支持INSERT、UPDATE、DELETE；
  • 在定义视图的SELECT语句中包含了子查询，而子查询中引用了FROM后面的表，视图将不支持 INSERT、UPDATE、DELETE；
  • 视图定义基于一个 不可更新视图 ； 常量视图。

虽然可以更新视图数据，但总的来说，视图作为虚拟表 ，主要用于方便查询 ，不建议更新视图的数据。对视图数据的更改，都是通过对实际数据表里数据的操作来完成的。

7. 总结

1) 优点

1. 操作简单

将经常使用的查询操作定义为视图，可以使开发人员不需要关心视图对应的数据表的结构、表与表之间的关联关系，也不需要关心数据表之间的业务逻辑和查询条件，而只需要简单地操作视图即可，极大简化了开发人员对数据库的操作。

2. 减少数据冗余

视图跟实际数据表不一样，它存储的是查询语句。所以，在使用的时候，我们要通过定义视图的查询语 句来获取结果集。而视图本身不存储数据，不占用数据存储的资源，减少了数据冗余。

3. 数据安全

MySQL将用户对数据的 访问限制 在某些数据的结果集上，而这些数据的结果集可以使用视图来实现。用 户不必直接查询或操作数据表。这也可以理解为视图具有 隔离性 。视图相当于在用户和实际的数据表之间加了一层虚拟表。

同时，MySQL可以根据权限将用户对数据的访问限制在某些视图上，用户不需要查询数据表，可以直接通过视图获取数据表中的信息。这在一定程度上保障了数据表中数据的安全性。

4. 适应灵活多变的需求

当业务系统的需求发生变化后，如果需要改动数据表的结构，则工作量相对较 大，可以使用视图来减少改动的工作量。这种方式在实际工作中使用得比较多。

5. 能够分解复杂的查询逻辑

数据库中如果存在复杂的查询逻辑，则可以将问题进行分解，创建多个视图 获取数据，再将创建的多个视图结合起来，完成复杂的查询逻辑。

2) 不足

如果我们在实际数据表的基础上创建了视图，那么，如果实际数据表的结构变更了，我们就需要及时对相关的视图进行相应的维护。特别是嵌套的视图（就是在视图的基础上创建视图），维护会变得比较复杂， 可读性不好 ，容易变成系统的潜在隐患。因为创建视图的 SQL 查询可能会对字段重命名，也可能包含复杂的逻辑，这些都会增加维护的成本。

实际项目中，如果视图过多，会导致数据库维护成本的问题。

所以，在创建视图的时候，你要结合实际项目需求，综合考虑视图的优点和不足，这样才能正确使用视图，使系统整体达到最优。

存储过程与函数

存储过程

简介：

MySQL从5.0版本开始支持存储过程和函数。存储过程和函数能够将复杂的SQL逻辑封装在一起，应用程序无须关注存储过程和函数内部

复杂的SQL逻辑，而只需要简单地调用存储过程和函数即可。

理解：

1.1 理解

含义：存储过程的英文是 Stored Procedure 。它的思想很简单，就是一组经过 预先编译 的 SQL 语句的封装。

执行过程：存储过程预先存储在 MySQL 服务器上，需要执行的时候，客户端只需要向服务器端发出调用存储过程的命令，服务器端就可

以把预先存储好的这一系列 SQL 语句全部执行。

好处：
1、简化操作，提高了sql语句的重用性，减少了开发程序员的压力

2、减少操作过程中的失误，提高效率

3、减少网络传输量（客户端不需要把所有的 SQL 语句通过网络发给服务器）

4、减少了 SQL 语句暴露在网上的风险，也提高了数据查询的安全性和视图、函数的对比：

它和视图有着同样的优点，清晰、安全，还可以减少网络传输量。不过它和视图不同，视图是 虚拟表 ，通常不对底层数据表直接操作，

而存储过程是程序化的 SQL，可以 直接操作底层数据表 ，相比于面向集合的操作方式，能够实现一些更复杂的数据处理。

一旦存储过程被创建出来，使用它就像使用函数一样简单，我们直接通过调用存储过程名即可。相较于函数，存储过程是 没有返回值

的。

存储过程的参数部分：

存储过程的参数类型可以是IN、OUT和INOUT。根据这点分类如下：

1、没有参数（无参数无返回）

2、仅仅带 IN 类型（有参数无返回）

3、仅仅带 OUT 类型（无参数有返回）

4、既带 IN 又带 OUT（有参数有返回）

5、带 INOUT（有参数有返回）

注意：IN、OUT、INOUT 都可以在一个存储过程中带多个。

存储过程的创建语法:

CREATE PROCEDURE 存储过程名(IN|OUT|INOUT 参数名 参数类型,...)
[characteristics ...]
BEGIN
存储过程体
END

1) 语法分析

语法：

CREATE PROCEDURE 存储过程名(IN|OUT|INOUT 参数名 参数类型,...)
[characteristics ...]
BEGIN
存储过程体
END

说明：

1、参数前面的符号的意思

  • IN ：当前参数为输入参数，也就是表示入参；

    存储过程只是读取这个参数的值。如果没有定义参数种类， 默认就是 IN ，表示输入参数。

  • OUT ：当前参数为输出参数，也就是表示出参；

    执行完成之后，调用这个存储过程的客户端或者应用程序就可以读取这个参数返回的值了。

  • INOUT ：当前参数既可以为输入参数，也可以为输出参数。

2、形参类型可以是 MySQL数据库中的任意类型。

3、characteristics 表示创建存储过程时指定的对存储过程的约束条件，其取值信息如下：

LANGUAGE SQL
| [NOT] DETERMINISTIC
| { CONTAINS SQL | NO SQL | READS SQL DATA | MODIFIES SQL DATA }
| SQL SECURITY { DEFINER | INVOKER }
| COMMENT 'string'

  • LANGUAGE SQL ：说明存储过程执行体是由SQL语句组成的，当前系统支持的语言为SQL。

  • [NOT] DETERMINISTIC ：指明存储过程执行的结果是否确定。DETERMINISTIC表示结果是确定 的。每次执行存储过程时，相同的输入会得到相同的输出。NOT DETERMINISTIC表示结果是不确定 的，相同的输入可能得到不同的输出。如果没有指定任意一个值，默认为NOT DETERMINISTIC。

  • { CONTAINS SQL | NO SQL | READS SQL DATA | MODIFIES SQL DATA } ：指明子程序使 用SQL语句的限制。

    • CONTAINS SQL表示当前存储过程的子程序包含SQL语句，但是并不包含读写数据的SQL语句；
    • NO SQL表示当前存储过程的子程序中不包含任何SQL语句；
    • READS SQL DATA表示当前存储过程的子程序中包含读数据的SQL语句；
    • MODIFIES SQL DATA表示当前存储过程的子程序中包含写数据的SQL语句。
    • 默认情况下，系统会指定为CONTAINS SQL。

  • SQL SECURITY { DEFINER | INVOKER } ：执行当前存储过程的权限，即指明哪些用户能够执行当前存储过程。

    • DEFINER 表示只有当前存储过程的创建者或者定义者才能执行当前存储过程；
    • INVOKER 表示拥有当前存储过程的访问权限的用户能够执行当前存储过程。

  • COMMENT 'string' ：注释信息，可以用来描述存储过程。

4、存储过程体中可以有多条 SQL 语句，如果仅仅一条SQL 语句，则可以省略 BEGIN 和 END

1. BEGIN…END：BEGIN…END 中间包含了多个语句，每个语句都以（;）号为结束符。
2. DECLARE：DECLARE 用来声明变量，使用的位置在于 BEGIN…END 语句中间，而且需要在其他语句使用之前进
行变量的声明。
3. SET：赋值语句，用于对变量进行赋值。
4. SELECT… INTO：把从数据表中查询的结果存放到变量中，也就是为变量赋值。

5、需要设置新的结束标记

DELIMITER 新的结束标记

因为MySQL默认的语句结束符号为分号‘;’。为了避免与存储过程中SQL语句结束符相冲突，需要使用 DELIMITER改变存储过程的结束符。

比如：“DELIMITER //”语句的作用是将MySQL的结束符设置为//，并以“END //”结束存储过程。存储过程定 义完毕之后再使用“DELIMITER ;”恢复默认结束符。DELIMITER也可以指定其他符号作为结束符。

当使用DELIMITER命令时，应该避免使用反斜杠（‘\’）字符，因为反斜线是MySQL的转义字符。

示例：

DELIMITER $
CREATE PROCEDURE 存储过程名(IN|OUT|INOUT 参数名 参数类型,...)
[characteristics ...]
BEGIN
sql语句1;
sql语句2;
END $
DELIMITER ;

2) 代码举例

举例1：创建存储过程select_all_data()，查看 emps 表的所有数据

DELIMITER $
CREATE PROCEDURE select_all_data()
BEGIN
SELECT * FROM emps;
END $
DELIMITER ;

举例2：创建存储过程avg_employee_salary()，返回所有员工的平均工资

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE avg_employee_salary ()
BEGIN
SELECT AVG(salary) AS avg_salary FROM emps;
END //
DELIMITER ;

调用

1) 调用格式

存储过程有多种调用方法。存储过程必须使用CALL语句调用，并且存储过程和数据库相关，如果要执行其他数据库中的存储过程，需要指定数据库名称，例如CALL dbname.procname。

CALL 存储过程名(实参列表)

格式：

1、调用in模式的参数：

CALL sp1('值');

2、调用out模式的参数：

SET @name;
CALL sp1(@name);
SELECT @name;

3、调用inout模式的参数：

SET @name=值;
CALL sp1(@name);
SELECT @name;

2) 代码举例

举例1：

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE CountProc(IN sid INT,OUT num INT)
BEGIN
SELECT COUNT(*) INTO num FROM fruits
WHERE s_id = sid;
END //
DELIMITER ;

调用存储过程：

CALL CountProc (101, @num);

查看返回结果：

SELECT @num;

举例2：创建存储过程，实现累加运算，计算 1+2+…+n 等于多少。具体的代码如下：

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE `add_num`(IN n INT)
BEGIN
DECLARE i INT;
DECLARE sum INT;
SET i = 1;
SET sum = 0;
WHILE i <= n DO
SET sum = sum + i;
SET i = i +1;
END WHILE;
SELECT sum;
END //
DELIMITER ;

直接使用 CALL add_num(50); 即可。这里我传入的参数为 50，也就是统计 1+2+…+50 的积累之和。

3) 如何调试

在 MySQL 中，存储过程不像普通的编程语言（比如 VC++、Java 等）那样有专门的集成开发环境。因 此，你可以通过 SELECT 语句，把程序执行的中间结果查询出来，来调试一个 SQL 语句的正确性。调试 成功之后，把 SELECT 语句后移到下一个 SQL 语句之后，再调试下一个 SQL 语句。这样 逐步推进 ，就可以完成对存储过程中所有操作的调试了。当然，你也可以把存储过程中的 SQL 语句复制出来，逐段单独 调试。

存储函数

在MySQL中，存储函数的使用方法与MySQL内部函数的使用方法是一样的。换言之，用户自己定义的存储函数与MySQL内部函数是一个性质的。区别在于，存储函数是 用户自己定义 的，而内部函数是MySQL 的 开发者定义 的。

SELECT 函数名(实参列表)

代码举例

举例1：

创建存储函数，名称为email_by_name()，参数定义为空，该函数查询Abel的email，并返回，数据类型为字符串型。

DELIMITER //
CREATE FUNCTION email_by_name()
RETURNS VARCHAR(25)
DETERMINISTIC
CONTAINS SQL
BEGIN
RETURN (SELECT email FROM employees WHERE last_name = 'Abel');
END //
DELIMITER ;

调用：

SELECT email_by_name();

举例2：

创建存储函数，名称为email_by_id()，参数传入emp_id，该函数查询emp_id的email，并返回，数据类型 为字符串型。

DELIMITER //
CREATE FUNCTION email_by_id(emp_id INT)
RETURNS VARCHAR(25)
DETERMINISTIC
CONTAINS SQL
BEGIN
RETURN (SELECT email FROM employees WHERE employee_id = emp_id);
END //
DELIMITER ;

调用：

SET @emp_id = 102;
SELECT email_by_id(@emp_id);

注意：

若在创建存储函数中报错“ you might want to use the less safe log_bin_trust_function_creators variable ”，有两种处理方法：

  • 方式1：

    加上必要的函数特性“[NOT] DETERMINISTIC”和“{CONTAINS SQL | NO SQL | READS SQL DATA | MODIFIES SQL DATA}”

  • 方式2：

    SET GLOBAL log_bin_trust_function_creators = 1;

对比存储函数与存储过程

关键字 调用语法 返回值 应用场景
存储过程 PROCEDURE CALL 存储过程() 理解为有0个或多个 一般用于更新
存储函数 FUNCTION SELECT 函数 () 只能是一个 一般用于查询结果为一个值并返回时

此外，存储函数可以放在查询语句中使用，存储过程不行。反之，存储过程的功能更加强大，包括能够 执行对表的操作（比如创建表，删除表等）和事务操作，这些功能是存储函数不具备的。

存储过程和函数的查看、修改、删除

1) 查看

创建完之后，怎么知道我们创建的存储过程、存储函数是否成功了呢？

MySQL存储了存储过程和函数的状态信息，用户可以使用SHOW STATUS语句或SHOW CREATE语句来查 看，也可直接从系统的information_schema数据库中查询。这里介绍3种方法。

  1. 使用SHOW CREATE语句查看存储过程和函数的创建信息
SHOW CREATE {PROCEDURE | FUNCTION} 存储过程名或函数名
  1. 使用SHOW STATUS语句查看存储过程和函数的状态信息
SHOW {PROCEDURE | FUNCTION} STATUS [LIKE 'pattern']
  1. 从information_schema.Routines表中查看存储过程和函数的信息

MySQL中存储过程和函数的信息存储在information_schema数据库下的Routines表中。可以通过查询该表的记录来查询存储过程和函数的信息。其基本语法形式如下：

SELECT * FROM information_schema.Routines
WHERE ROUTINE_NAME='存储过程或函数的名' [AND ROUTINE_TYPE = {'PROCEDURE|FUNCTION'}];

说明：如果在MySQL数据库中存在存储过程和函数名称相同的情况，最好指定ROUTINE_TYPE查询条件来 指明查询的是存储过程还是函数。

2) 修改

修改存储过程或函数，不影响存储过程或函数功能，只是修改相关特性。使用ALTER语句实现。

ALTER {PROCEDURE | FUNCTION} 存储过程或函数的名 [characteristic ...]

其中，characteristic指定存储过程或函数的特性，其取值信息与创建存储过程、函数时的取值信息略有不同。

{ CONTAINS SQL | NO SQL | READS SQL DATA | MODIFIES SQL DATA }
| SQL SECURITY { DEFINER | INVOKER }
| COMMENT 'string'

  • CONTAINS SQL ，表示子程序包含SQL语句，但不包含读或写数据的语句。

  • NO SQL ，表示子程序中不包含SQL语句。

  • READS SQL DATA ，表示子程序中包含读数据的语句。

  • MODIFIES SQL DATA ，表示子程序中包含写数据的语句。

  • SQL SECURITY { DEFINER | INVOKER } ，指明谁有权限来执行。

    • DEFINER ，表示只有定义者自己才能够执行。
    • INVOKER ，表示调用者可以执行。

  • COMMENT 'string' ，表示注释信息。

修改存储过程使用ALTER PROCEDURE语句，修改存储函数使用ALTER FUNCTION语句。但是，这两 个语句的结构是一样的，语句中的所有参数也是一样的。

3) 删除

删除存储过程和函数，可以使用DROP语句，其语法结构如下：

DROP {PROCEDURE | FUNCTION} [IF EXISTS] 存储过程或函数的名

关于存储过程使用的争议

1) 优点

1、存储过程可以一次编译多次使用。存储过程只在创建时进行编译，之后的使用都不需要重新编译， 这就提升了 SQL 的执行效率。

2、可以减少开发工作量。将代码 封装 成模块，实际上是编程的核心思想之一，这样可以把复杂的问题 拆解成不同的模块，然后模块之间可以 重复使用 ，在减少开发工作量的同时，还能保证代码的结构清 晰。

3、存储过程的安全性强。我们在设定存储过程的时候可以 设置对用户的使用权限 ，这样就和视图一样具 有较强的安全性。

4、可以减少网络传输量。因为代码封装到存储过程中，每次使用只需要调用存储过程即可，这样就减 少了网络传输量。

5、良好的封装性。在进行相对复杂的数据库操作时，原本需要使用一条一条的 SQL 语句，可能要连接 多次数据库才能完成的操作，现在变成了一次存储过程，只需要 连接一次即可 。

2) 缺点

阿里开发规范 【强制】禁止使用存储过程，存储过程难以调试和扩展，更没有移植性。

1、可移植性差。存储过程不能跨数据库移植，比如在 MySQL、Oracle 和 SQL Server 里编写的存储过 程，在换成其他数据库时都需要重新编写。

2、调试困难。只有少数 DBMS 支持存储过程的调试。对于复杂的存储过程来说，开发和维护都不容 易。虽然也有一些第三方工具可以对存储过程进行调试，但要收费。

3、存储过程的版本管理很困难。比如数据表索引发生变化了，可能会导致存储过程失效。我们在开发 软件的时候往往需要进行版本管理，但是存储过程本身没有版本控制，版本迭代更新的时候很麻烦。

4、它不适合高并发的场景。高并发的场景需要减少数据库的压力，有时数据库会采用分库分表的方式，而且对可扩展性要求很高，在这种情况下，存储过程会变得难以维护， 增加数据库的压力 ，显然就不适用了。

3) 小结

存储过程既方便，又有局限性。尽管不同的公司对存储过程的态度不一，但是对于我们开发人员来说， 不论怎样，掌握存储过程都是必备的技能之一。

个人对存储过程和存储函数的理解：感觉吧，就是把一个sql的片段存储到了服务器上，方便以后调用。存储函数有点像是自己定义的函数。

没什么没太大的印象，DELIMITER声明结束符号，BEGIN END开始和结束标识。还有就是存储函数需要关闭系统报警。

SET GLOBAL log_bin_trust_function_creators = 1;

变量

给存储过程用的。

主要分为系统变量和用户自定义变量。

系统变量

系统变量又分为全局系统变量（需要添加 global 关键字） 和会话系统变量需要添加 session 关键字）。

查看所有系统变量：

#查看所有全局变量
SHOW GLOBAL VARIABLES;
#查看所有会话变量
SHOW SESSION VARIABLES;
或 SHOW VARIABLES;
#查看满足条件的部分系统变量。
SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE '%标识符%';
#查看满足条件的部分会话变量
SHOW SESSION VARIABLES LIKE '%标识符%';

查看指定系统变量

#一般我们查看指定的系统变量的时候，需要加上@@符号
#设置某个变量
#为某个会话变量赋值
#方式1：
SET @@session.变量名=变量值;

#查看某个变量的值
select @@session.变量名;

用户变量

用户变量是用户自己定义的，作为 MySQL 编码规范，MySQL 中的用户变量以 一个“@” 开头。根据作用范围不同，又分为 会话用户变量

和 局部变量 。

会话用户变量：作用域和会话变量一样，只对 当前连接 会话有效。

局部变量：只在 BEGIN 和 END 语句块中有效。局部变量只能在 存储过程和函数 中使用。

用户变量的定义：

#方式1：“=”或“:=”
SET @用户变量 = 值;
SET @用户变量 := 值;
#方式2：“:=” 或 INTO关键字
SELECT @用户变量 := 表达式 [FROM 等子句];
SELECT 表达式 INTO @用户变量 [FROM 等子句];

# 查看用户变量
select @用户变量

局部变量

定义：可以使用 DECLARE 语句定义一个局部变量
作用域：仅仅在定义它的 BEGIN ... END 中有效
位置：只能放在 BEGIN ... END 中，而且只能放在第一句

BEGIN
#声明局部变量
DECLARE 变量名1 变量数据类型 [DEFAULT 变量默认值];
DECLARE 变量名2,变量名3,... 变量数据类型 [DEFAULT 变量默认值];
#为局部变量赋值
SET 变量名1 = 值;
SELECT 值 INTO 变量名2 [FROM 子句];
#查看局部变量的值
SELECT 变量1,变量2,变量3;
END
  1. 定义变量
DECLARE 变量名 类型 [default 值]; # 如果没有DEFAULT子句，初始值为NULL
  1. 变量赋值

方式1：一般用于赋简单的值

SET 变量名=值;
SET 变量名:=值;

方式2：一般用于赋表中的字段值

SELECT 字段名或表达式 INTO 变量名 FROM 表;
  1. 使用变量 (查看、比较、运算等)
SELECT 局部变量名;

举例1：声明局部变量，并分别赋值为employees表中employee_id为102的last_name和salary

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE set_value()
BEGIN
DECLARE emp_name VARCHAR(25);
DECLARE sal DOUBLE(10,2);
SELECT last_name, salary INTO emp_name,sal
FROM employees
WHERE employee_id = 102;
SELECT emp_name, sal;
END //
DELIMITER ;

举例2：声明两个变量，求和并打印 （分别使用会话用户变量、局部变量的方式实现）

#方式1：使用用户变量
SET @m=1;
SET @n=1;
SET @sum=@m+@n;
SELECT @sum;

#方式2：使用局部变量
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE add_value()
BEGIN
#局部变量
DECLARE m INT DEFAULT 1;
DECLARE n INT DEFAULT 3;
DECLARE SUM INT;
SET SUM = m+n;
SELECT SUM;
END //
DELIMITER ;

对比会话用户变量与局部变量

作用域 定义位置 语法
会话用户变量 当前会话 会话的任何地方 加@符号，不用指定类型
局部变量 定义它的BEGIN END中 BEGIN END的第一句话 一般不用加@,需要指定类型

游标

听了一下，感觉游标就是iterator，就是循环结构里的数组下标类似的东西。

1) 什么是游标（或光标）

虽然我们也可以通过筛选条件 WHERE 和 HAVING，或者是限定返回记录的关键字 LIMIT 返回一条记录， 但是，却无法在结果集中像指针一样，向前定位一条记录、向后定位一条记录，或者是随意定位到某一 条记录 ，并对记录的数据进行处理。

这个时候，就可以用到游标。游标，提供了一种灵活的操作方式，让我们能够对结果集中的每一条记录进行定位，并对指向的记录中的数据进行操作的数据结构。游标让 SQL 这种面向集合的语言有了面向过程开发的能力。

在 SQL 中，游标是一种临时的数据库对象，可以指向存储在数据库表中的数据行指针。这里游标 充当了 指针的作用 ，我们可以通过操作游标来对数据行进行操作。

MySQL中游标可以在存储过程和函数中使用。

2) 使用游标步骤

游标必须在声明处理程序之前被声明，并且变量和条件还必须在声明游标或处理程序之前被声明。

如果我们想要使用游标，一般需要经历四个步骤。不同的 DBMS 中，使用游标的语法可能略有不同。

第一步，声明游标

在MySQL中，使用DECLARE关键字来声明游标，其语法的基本形式如下：

DECLARE cursor_name CURSOR FOR select_statement;

这个语法适用于 MySQL，SQL Server，DB2 和 MariaDB。如果是用 Oracle 或者 PostgreSQL，需要写成：

DECLARE cursor_name CURSOR IS select_statement;

要使用 SELECT 语句来获取数据结果集，而此时还没有开始遍历数据，这里 select_statement 代表的是 SELECT 语句，返回一个用于创建游标的结果集。

比如：

DECLARE cur_emp CURSOR FOR
SELECT employee_id,salary FROM employees;

第二步，打开游标

打开游标的语法如下：

OPEN cursor_name

当我们定义好游标之后，如果想要使用游标，必须先打开游标。打开游标的时候 SELECT 语句的查询结果集就会送到游标工作区，为后面游标的 逐条读取 结果集中的记录做准备。

OPEN cur_emp;

第三步，使用游标（从游标中取得数据）

语法如下：

FETCH cursor_name INTO var_name [, var_name] ...

这句的作用是使用 cursor_name 这个游标来读取当前行，并且将数据保存到 var_name 这个变量中，游标指针指到下一行。如果游标读取的数据行有多个列名，则在 INTO 关键字后面赋值给多个变量名即可。

注意：var_name必须在声明游标之前就定义好。

FETCH cur_emp INTO emp_id, emp_sal ;

注意：游标的查询结果集中的字段数，必须跟 INTO 后面的变量数一致，否则，在存储过程执行的时 候，MySQL 会提示错误。

第四步，关闭游标

CLOSE cursor_name

有 OPEN 就会有 CLOSE，也就是打开和关闭游标。当我们使用完游标后需要关闭掉该游标。因为游标会 占用系统资源 ，如果不及时关闭，游标会一直保持到存储过程结束，影响系统运行的效率。而关闭游标 的操作，会释放游标占用的系统资源。

关闭游标之后，我们就不能再检索查询结果中的数据行，如果需要检索只能再次打开游标。

CLOSE cur_emp;
3) 举例

创建存储过程“get_count_by_limit_total_salary()”，声明IN参数 limit_total_salary，DOUBLE类型；声明 OUT参数total_count，INT类型。函数的功能可以实现累加薪资最高的几个员工的薪资值，直到薪资总和达到limit_total_salary参数的值，返回累加的人数给total_count。

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE get_count_by_limit_total_salary(IN limit_total_salary DOUBLE, OUT total_count INT)
BEGIN
	DECLARE sum_salary DOUBLE DEFAULT 0; # 记录累加的总工资
	DECLARE cursor_salary DOUBLE DEFAULT 0; # 记录某一个工资值
	DECLARE emp_count INT DEFAULT 0; # 记录循环个数
	# 定义游标
	DECLARE emp_cursor CURSOR FOR SELECT salary FROM employees ORDER BY salary DESC;
	# 打开游标
	OPEN emp_cursor;
	
	REPEAT
		# 使用游标(从游标中获取数据)
		FETCH emp_cursor INTO cursor_salary;
		SET sum_salary = sum_salary + cursor_salary;
		SET emp_count = emp_count + 1;
		UNTIL sum_salary >= limit_total_salary
	END REPEAT;
	set total_count = emp_count;
	# 关闭游标
	CLOSE emp_cursor;
END //
DELIMITER;
4) 小结

游标是 MySQL 的一个重要的功能，为 逐条读取 结果集中的数据，提供了完美的解决方案。跟在应用层面实现相同的功能相比，游标可以在存储程序中使用，效率高，程序也更加简洁。

但同时也会带来一些性能问题，比如在使用游标的过程中，会对数据行进行 加锁 ，这样在业务并发量大 的时候，不仅会影响业务之间的效率，还会 消耗系统资源 ，造成内存不足，这是因为游标是在内存中进行的处理。

建议：养成用完之后就关闭的习惯，这样才能提高系统的整体效率。

触发器

在实际开发中，我们经常会遇到这样的情况：有 2 个或者多个相互关联的表，如 商品信息 和 库存信息 分 别存放在 2 个不同的数据表中，我们在添加一条新商品记录的时候，为了保证数据的完整性，必须同时 在库存表中添加一条库存记录。

这样一来，我们就必须把这两个关联的操作步骤写到程序里面，而且要用 事务 包裹起来，确保这两个操 作成为一个 原子操作 ，要么全部执行，要么全部不执行。要是遇到特殊情况，可能还需要对数据进行手动维护，这样就很 容易忘记其中的一步 ，导致数据缺失。

这个时候，咱们可以使用触发器。你可以创建一个触发器，让商品信息数据的插入操作自动触发库存数据的插入操作。这样一来，就不用担心因为忘记添加库存数据而导致的数据缺失了。

1. 触发器概述

触发器是由 事件来触发某个操作，这些事件包括 INSERT 、 UPDATE 、 DELETE 事件。所谓事件就是指用户的动作或者触发某项行为。如果定义了触发程序，当数据库执行这些语句时候，就相当于事件发生 了，就会 自动 激发触发器执行相应的操作。

当对数据表中的数据执行插入、更新和删除操作，需要自动执行一些数据库逻辑时，可以使用触发器来实现。

2. 触发器的创建

1) 语法

CREATE TRIGGER 触发器名称
{BEFORE|AFTER} {INSERT|UPDATE|DELETE} ON 表名
FOR EACH ROW
触发器执行的语句块

说明：

  • 表名 ：表示触发器监控的对象。
  • BEFORE|AFTER ：表示触发的时间。BEFORE 表示在事件之前触发；AFTER 表示在事件之后触发。
  • INSERT|UPDATE|DELETE ：表示触发的事件。
    • INSERT 表示插入记录时触发；
    • UPDATE 表示更新记录时触发；
    • DELETE 表示删除记录时触发。
  • 触发器执行的语句块 ：可以是单条SQL语句，也可以是由BEGIN…END结构组成的复合语句块。

2) 代码举例

举例1：

  1. 创建数据表：
CREATE TABLE test_trigger (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
t_note VARCHAR(30)
);

CREATE TABLE test_trigger_log (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
t_log VARCHAR(30)
);
  1. 创建触发器：创建名称为before_insert的触发器，向test_trigger数据表插入数据之前，向 test_trigger_log数据表中插入before_insert的日志信息。
DELIMITER //
CREATE TRIGGER before_insert
BEFORE INSERT ON test_trigger
FOR EACH ROW
BEGIN
    INSERT INTO test_trigger_log (t_log)
    VALUES('before_insert');
END //
DELIMITER ;
  1. 向test_trigger数据表中插入数据
INSERT INTO test_trigger (t_note) VALUES ('测试 BEFORE INSERT 触发器');
  1. 查看test_trigger_log数据表中的数据
mysql> SELECT * FROM test_trigger_log;
+----+---------------+
| id | t_log |
+----+---------------+
| 1 | before_insert |
+----+---------------+
1 row in set (0.00 sec)

举例2：

定义触发器“salary_check_trigger”，基于员工表“employees”的INSERT事件，在INSERT之前检查 将要添加的新员工薪资是否大于他领导的薪资，如果大于领导薪资，则报sqlstate_value为'HY000'的错 误，从而使得添加失败。

DELIMITER //
CREATE TRIGGER salary_check_trigger
BEFORE INSERT ON employees FOR EACH ROW
BEGIN
    DECLARE mgrsalary DOUBLE;
    SELECT salary INTO mgrsalary FROM employees WHERE employee_id = NEW.manager_id;
    IF NEW.salary > mgrsalary THEN
    	SIGNAL SQLSTATE 'HY000' SET MESSAGE_TEXT = '薪资高于领导薪资错误';
    END IF;
END //
DELIMITER ;

上面触发器声明过程中的NEW关键字代表INSERT添加语句的新记录。

3. 查看、删除触发器

1) 查看触发器

查看触发器是查看数据库中已经存在的触发器的定义、状态和语法信息等。

方式1：查看当前数据库的所有触发器的定义

SHOW TRIGGERS\G

方式2：查看当前数据库中某个触发器的定义

SHOW CREATE TRIGGER 触发器名

方式3：从系统库information_schema的TRIGGERS表中查询“salary_check_trigger”触发器的信息。

SELECT * FROM information_schema.TRIGGERS;

2) 删除触发器

触发器也是数据库对象，删除触发器也用DROP语句，语法格式如下：

DROP TRIGGER IF EXISTS 触发器名称;

4. 触发器的优缺点

1) 优点

1、触发器可以确保数据的完整性。

假设我们用 进货单头表 （demo.importhead）来保存进货单的总体信息，包括进货单编号、供货商编号、仓库编号、总计进货数量、总计进货金额和验收日期。

listnumber (进货单编号) supplierid (进货商编号) stockid (参库编号) quantity (总计数量) importvalue (总计金额) confirmationdate （验收日期)

用进货单明细表 （demo.importdetails）来保存进货商品的明细，包括进货单编号、商品编号、进货数 量、进货价格和进货金额。

listnumber (进货单编号) itemnumber (商品编号) quantity (进货数量) importprice (进货价格) importvalue （进货金额)

每当我们录入、删除和修改一条进货单明细数据的时候，进货单明细表里的数据就会发生变动。这个时候，在进货单头表中的总计数量和总计金额就必须重新计算，否则，进货单头表中的总计数量和总计金 额就不等于进货单明细表中数量合计和金额合计了，这就是数据不一致。

为了解决这个问题，我们就可以使用触发器，规定每当进货单明细表有数据插入、修改和删除的操作 时，自动触发 2 步操作：

1）重新计算进货单明细表中的数量合计和金额合计；

2）用第一步中计算出来的值更新进货单头表中的合计数量与合计金额。

这样一来，进货单头表中的合计数量与合计金额的值，就始终与进货单明细表中计算出来的合计数量与 合计金额的值相同，数据就是一致的，不会互相矛盾。

2、触发器可以帮助我们记录操作日志。

利用触发器，可以具体记录什么时间发生了什么。比如，记录修改会员储值金额的触发器，就是一个很好的例子。这对我们还原操作执行时的具体场景，更好地定位问题原因很有帮助。

3、触发器还可以用在操作数据前，对数据进行合法性检查。

比如，超市进货的时候，需要库管录入进货价格。但是，人为操作很容易犯错误，比如说在录入数量的时候，把条形码扫进去了；录入金额的时候，看串了行，录入的价格远超售价，导致账面上的巨亏…… 这些都可以通过触发器，在实际插入或者更新操作之前，对相应的数据进行检查，及时提示错误，防止错误数据进入系统。

2) 缺点

1、触发器最大的一个问题就是可读性差。

因为触发器存储在数据库中，并且由事件驱动，这就意味着触发器有可能不受应用层的控制 。这对系统维护是非常有挑战的。

2、相关数据的变更，可能会导致触发器出错。

特别是数据表结构的变更，都可能会导致触发器出错，进而影响数据操作的正常运行。这些都会由于触发器本身的隐蔽性，影响到应用中错误原因排查的效率。

3) 注意点

注意，如果在子表中定义了外键约束，并且外键指定了ON UPDATE/DELETE CASCADE/SET NULL子句，此时修改父表被引用的键值或删除父表被引用的记录行时，也会引起子表的修改和删除操作，此时基于子表的UPDATE和DELETE语句定义的触发器并不会被激活。

例如：基于子表员工表（t_employee）的DELETE语句定义了触发器t1，而子表的部门编号（did）字段定义了外键约束引用了父表部门表（t_department）的主键列部门编号（did），并且该外键加了“ON DELETE SET NULL”子句，那么如果此时删除父表部门表（t_department）在子表员工表（t_employee） 有匹配记录的部门记录时，会引起子表员工表（t_employee）匹配记录的部门编号（did）修改为NULL， mysql> update demo.membermaster set memberdeposit=20 where memberid = 2; ERROR 1054 (42S22): Unknown column 'aa' in 'field list' 但是此时不会激活触发器t1。只有直接对子表员工表（t_employee）执行DELETE语句时才会激活触发器 t1。

窗口函数分类

MySQL从8.0版本开始支持窗口函数。窗口函数的作用类似于在查询中对数据进行分组，不同的是，分组操作会把分组的结果聚合成一条记录，而窗口函数是将结果置于每一条数据记录中。

窗口函数可以分为 静态窗口函数 和 动态窗口函数 。

  • 静态窗口函数的窗口大小是固定的，不会因为记录的不同而不同；
  • 动态窗口函数的窗口大小会随着记录的不同而变化。

MySQL官方网站窗口函数的网址为https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-function-descriptio ns.html#function_row-number。

窗口函数总体上可以分为序号函数、分布函数、前后函数、首尾函数和其他函数，如下表：

3) 语法结构

窗口函数的语法结构是：

函数 OVER（[PARTITION BY 字段名 ORDER BY 字段名 ASC|DESC]）

或者是：

函数 OVER 窗口名 … WINDOW 窗口名 AS （[PARTITION BY 字段名 ORDER BY 字段名 ASC|DESC]）
  • OVER 关键字指定函数窗口的范围。
    • 如果省略后面括号中的内容，则窗口会包含满足WHERE条件的所有记录，窗口函数会基于所有满足WHERE条件的记录进行计算。
    • 如果OVER关键字后面的括号不为空，则可以使用如下语法设置窗口。
  • 窗口名：为窗口设置一个别名，用来标识窗口。
  • PARTITION BY子句：指定窗口函数按照哪些字段进行分组。分组后，窗口函数可以在每个分组中分别执行。
  • ORDER BY子句：指定窗口函数按照哪些字段进行排序。执行排序操作使窗口函数按照排序后的数据记录的顺序进行编号。
  • FRAME子句：为分区中的某个子集定义规则，可以用来作为滑动窗口使用。

4) 分类讲解

创建表：

CREATE TABLE goods(
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
category_id INT,
category VARCHAR(15),
NAME VARCHAR(30),
price DECIMAL(10,2),
stock INT,
upper_time DATETIME
);

添加数据：

INSERT INTO goods(category_id,category,NAME,price,stock,upper_time)
VALUES
(1, '女装/女士精品', 'T恤', 39.90, 1000, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '连衣裙', 79.90, 2500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '卫衣', 89.90, 1500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '牛仔裤', 89.90, 3500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '百褶裙', 29.90, 500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '呢绒外套', 399.90, 1200, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '自行车', 399.90, 1000, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '山地自行车', 1399.90, 2500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '登山杖', 59.90, 1500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '骑行装备', 399.90, 3500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '运动外套', 799.90, 500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '滑板', 499.90, 1200, '2020-11-10 00:00:00');

下面针对goods表中的数据来验证每个窗口函数的功能。

1) 序号函数

1. ROW_NUMBER()函数

ROW_NUMBER()函数能够对数据中的序号进行顺序显示。

举例：查询 goods 数据表中每个商品分类下价格降序排列的各个商品信息。

mysql> SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS
row_num, id, category_id, category, NAME, price, stock
FROM goods;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id |    category   |     NAME   |  price  | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
|    1    |  6 |     1       |  女装/女士精品  | 呢绒外套     | 399.90  | 1200  |
|    2    |  3 |     1       |  女装/女士精品  | 卫衣        | 89.90   | 1500  |
|    3    |  4 |     1       |  女装/女士精品  | 牛仔裤       | 89.90   | 3500  |
|    4    |  2 |     1       |  女装/女士精品  | 连衣裙       | 79.90   | 2500  |
|    5    |  1 |     1       |  女装/女士精品  | T恤         | 39.90   | 1000  |
|    6    |  5 |     1       |  女装/女士精品  | 百褶裙       | 29.90   | 500   |
|    1    |  8 |     2       |     户外运动   | 山地自行车    | 1399.90 | 2500  |
|    2    | 11 |     2       |     户外运动   | 运动外套      | 799.90  | 500  |
|    3    | 12 |     2       |     户外运动   | 滑板         | 499.90  | 1200  |
|    4    |  7 |     2       |     户外运动   | 自行车       | 399.90  | 1000  |
|    5    | 10 |     2       |     户外运动   | 骑行装备     | 399.90  | 3500  |
|    6    |  9 |     2       |     户外运动   | 登山杖       | 59.90   | 1500  |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
12 rows in set (0.00 sec)

举例：查询 goods 数据表中每个商品分类下价格最高的3种商品信息。

mysql> SELECT *
-> FROM (
-> SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS
row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods) t
-> WHERE row_num <= 3;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id |     category  |      NAME  |  price  | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
|     1   |  6 |      1      | 女装/女士精品   | 呢绒外套     | 399.90  | 1200  |
|     2   |  3 |      1      | 女装/女士精品   | 卫衣        | 89.90   | 1500  |
|     3   |  4 |      1      | 女装/女士精品   | 牛仔裤      | 89.90    | 3500 |
|     1   |  8 |      2      | 户外运动       | 山地自行车   | 1399.90  | 2500 |
|     2   | 11 |      2      | 户外运动       | 运动外套     | 799.90  | 500   |
|     3   | 12 |      2      | 户外运动       | 滑板        | 499.90   | 1200 |
+---------+----+-------------+---------------+------------+----------+-------+
6 rows in set (0.00 sec)

在名称为“女装/女士精品”的商品类别中，有两款商品的价格为89.90元，分别是卫衣和牛仔裤。两款商品 的序号都应该为2，而不是一个为2，另一个为3。此时，可以使用RANK()函数和DENSE_RANK()函数解 决。

2．RANK()函数

使用RANK()函数能够对序号进行并列排序，并且会跳过重复的序号，比如序号为1、1、3。

举例：使用RANK()函数获取 goods 数据表中各类别的价格从高到低排序的各商品信息。

mysql> SELECT RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category      | NAME       | price   | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
|     1   | 6  |     1       | 女装/女士精品   | 呢绒外套     | 399.90  | 1200  |
|     2   | 3  |     1       | 女装/女士精品   | 卫衣        | 89.90   | 1500  |
|     2   | 4  |     1       | 女装/女士精品   | 牛仔裤      | 89.90   | 3500   |
|     4   | 2  |     1       | 女装/女士精品   | 连衣裙      | 79.90   | 2500   |
|     5   | 1  |     1       | 女装/女士精品   | T恤        | 39.90   | 1000   |
|     6   | 5  |     1       | 女装/女士精品   | 百褶裙      | 29.90   | 500    |
|     1   | 8  |     2       | 户外运动       | 山地自行车   | 1399.90 | 2500   |
|     2   | 11 |     2       | 户外运动       | 运动外套     | 799.90  | 500   |
|     3   | 12 |     2       | 户外运动       | 滑板        | 499.90  | 1200   |
|     4   | 7  |     2       | 户外运动       | 自行车      | 399.90   | 1000  |
|     4   | 10 |     2       | 户外运动       | 骑行装备    | 399.90   | 3500  |
|     6   | 9  |     2       | 户外运动       | 登山杖      | 59.90   | 1500   |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
12 rows in set (0.00 sec)

3．DENSE_RANK()函数

DENSE_RANK()函数对序号进行并列排序，并且不会跳过重复的序号，比如序号为1、1、2。 举例：使用DENSE_RANK()函数获取 goods 数据表中各类别的价格从高到低排序的各商品信息。

mysql> SELECT DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS
row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category      | NAME       | price   | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
|    1    | 6  |      1      | 女装/女士精品   |     呢绒外套 | 399.90 | 1200   |
|    2    | 3  |      1      | 女装/女士精品   |     卫衣    | 89.90  | 1500   |
|    2    | 4  |      1      | 女装/女士精品   |     牛仔裤  | 89.90   | 3500  |
|    3    | 2  |      1      | 女装/女士精品   |     连衣裙  | 79.90   | 2500  |
|    4    | 1  |      1      | 女装/女士精品   |     T恤    | 39.90   | 1000  |
|    5    | 5  |      1      | 女装/女士精品   |     百褶裙  | 29.90   | 500   |
|    1    | 8  |      2      | 户外运动       |    山地自行车| 1399.90 | 2500 |
|    2    | 11 |      2      | 户外运动       |    运动外套  | 799.90 | 500    |
|    3    | 12 |      2      | 户外运动       |    滑板     | 499.90 | 1200   |
|    4    | 7  |      2      | 户外运动       |    自行车    | 399.90 | 1000   |
|    4    | 10 |      2      | 户外运动       |    骑行装备  | 399.90 | 3500   |
|    5    | 9  |      2      | 户外运动       |    登山杖    | 59.90 | 1500   |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
12 rows in set (0.00 sec)

2) 分布函数

1．PERCENT_RANK()函数

PERCENT_RANK()函数是等级值百分比函数。按照如下方式进行计算。

(rank - 1) / (rows - 1)

其中，rank的值为使用RANK()函数产生的序号，rows的值为当前窗口的总记录数。

举例：计算 goods 数据表中名称为“女装/女士精品”的类别下的商品的PERCENT_RANK值。

#写法一：
SELECT RANK() OVER (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS r,
PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS pr,
id, category_id, category, NAME, price, stock
FROM goods
WHERE category_id = 1;
#写法二：
mysql> SELECT RANK() OVER w AS r,
-> PERCENT_RANK() OVER w AS pr,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods
-> WHERE category_id = 1 WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price
DESC);
+---+-----+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| r | pr  | id | category_id | category      | NAME     | price  | stock |
+---+-----+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| 1 | 0   | 6  |          1  | 女装/女士精品   |   呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 0.2 | 3  |          1  | 女装/女士精品   |   卫衣    | 89.90 | 1500 |
| 2 | 0.2 | 4  |          1  | 女装/女士精品   |   牛仔裤  | 89.90 | 3500 |
| 4 | 0.6 | 2  |          1  | 女装/女士精品   |   连衣裙  | 79.90 | 2500 |
| 5 | 0.8 | 1  |          1  | 女装/女士精品   |   T恤    | 39.90 | 1000 |
| 6 | 1   | 5  |          1  | 女装/女士精品   |   百褶裙  | 29.90 | 500 |
+---+-----+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
6 rows in set (0.00 sec)

2．CUME_DIST()函数

CUME_DIST()函数主要用于查询小于或等于某个值的比例。

举例：查询goods数据表中小于或等于当前价格的比例。

mysql> SELECT CUME_DIST() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price ASC) AS cd,
-> id, category, NAME, price
-> FROM goods;
+---------------------+----+---------------+------------+---------+
|                cd   | id | category      | NAME       | price   |
+---------------------+----+---------------+------------+---------+
| 0.16666666666666666 | 5  | 女装/女士精品   | 百褶裙      | 29.90 |
| 0.3333333333333333  | 1  | 女装/女士精品   | T恤        | 39.90 |
| 0.5                 | 2  | 女装/女士精品   | 连衣裙      | 79.90 |
| 0.8333333333333334  | 3  | 女装/女士精品   | 卫衣       | 89.90 |
| 0.8333333333333334  | 4  | 女装/女士精品   | 牛仔裤     | 89.90 |
| 1                   | 6  | 女装/女士精品   | 呢绒外套    | 399.90 |
| 0.16666666666666666 | 9  | 户外运动       | 登山杖      | 59.90 |
| 0.5                 | 7  | 户外运动       | 自行车      | 399.90 |
| 0.5                 | 10 | 户外运动       | 骑行装备     | 399.90 |
| 0.6666666666666666  | 12 | 户外运动       | 滑板        | 499.90 |
| 0.8333333333333334  | 11 | 户外运动       | 运动外套     | 799.90 |
| 1                   | 8  | 户外运动       | 山地自行车   | 1399.90 |
+---------------------+----+---------------+------------+---------+
12 rows in set (0.00 sec)

3) 前后函数

1．LAG(expr,n)函数

LAG(expr,n)函数返回当前行的前n行的expr的值。

举例：查询goods数据表中前一个商品价格与当前商品价格的差值。

mysql> SELECT id, category, NAME, price, pre_price, price - pre_price AS diff_price
-> FROM (
-> SELECT id, category, NAME, price,LAG(price,1) OVER w AS pre_price
-> FROM goods
-> WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price)) t;
+----+---------------+------------+---------+-----------+------------+
| id | category | NAME | price | pre_price | diff_price |
+----+---------------+------------+---------+-----------+------------+
| 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | NULL | NULL |
| 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 29.90 | 10.00 |
| 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 39.90 | 40.00 |
| 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 79.90 | 10.00 |
| 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 89.90 | 0.00 |
| 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 89.90 | 310.00 |
| 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | NULL | NULL |
| 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 59.90 | 340.00 |
| 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 399.90 | 0.00 |
| 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 399.90 | 100.00 |
| 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 499.90 | 300.00 |
| 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 799.90 | 600.00 |
+----+---------------+------------+---------+-----------+------------+
12 rows in set (0.00 sec)

2．LEAD(expr,n)函数

LEAD(expr,n)函数返回当前行的后n行的expr的值。

举例：查询goods数据表中后一个商品价格与当前商品价格的差值。

mysql> SELECT id, category, NAME, behind_price, price,behind_price - price AS
diff_price
-> FROM(
-> SELECT id, category, NAME, price,LEAD(price, 1) OVER w AS behind_price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price)) t;
+----+---------------+------------+--------------+---------+------------+
| id | category      | NAME       | behind_price | price   | diff_price |
+----+---------------+------------+--------------+---------+------------+
| 5  | 女装/女士精品   | 百褶裙       | 39.90       | 29.90 | 10.00 |
| 1  | 女装/女士精品   | T恤         | 79.90       | 39.90 | 40.00 |
| 2  | 女装/女士精品   | 连衣裙      | 89.90        | 79.90 | 10.00 |
| 3  | 女装/女士精品   | 卫衣        | 89.90       | 89.90 | 0.00 |
| 4  | 女装/女士精品   | 牛仔裤       | 399.90     | 89.90 | 310.00 |
| 6  | 女装/女士精品   | 呢绒外套     | NULL       | 399.90 | NULL |
| 9  | 户外运动       | 登山杖       | 399.90    | 59.90 | 340.00 |
| 7  | 户外运动       | 自行车       | 399.90    | 399.90 | 0.00 |
| 10 | 户外运动       | 骑行装备     | 499.90     | 399.90 | 100.00 |
| 12 | 户外运动       | 滑板         | 799.90    | 499.90 | 300.00 |
| 11 | 户外运动       | 运动外套     | 1399.90    | 799.90 | 600.00 |
| 8  | 户外运动       | 山地自行车   | NULL       | 1399.90 | NULL |
+----+---------------+------------+--------------+---------+------------+
12 rows in set (0.00 sec)

4) 首尾函数

1．FIRST_VALUE(expr)函数

FIRST_VALUE(expr)函数返回第一个expr的值。

举例：按照价格排序，查询第1个商品的价格信息。

mysql> SELECT id, category, NAME, price, stock,FIRST_VALUE(price) OVER w AS
first_price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
+----+---------------+------------+---------+-------+-------------+
| id | category      | NAME | price | stock | first_price |
+----+---------------+------------+---------+-------+-------------+
| 5  | 女装/女士精品   | 百褶裙 | 29.90 | 500 | 29.90 |
| 1  | 女装/女士精品   | T恤 | 39.90 | 1000 | 29.90 |
| 2  | 女装/女士精品   | 连衣裙 | 79.90 | 2500 | 29.90 |
| 3  | 女装/女士精品   | 卫衣 | 89.90 | 1500 | 29.90 |
| 4  | 女装/女士精品   | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 | 29.90 |
| 6  | 女装/女士精品   | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 | 29.90 |
| 9  | 户外运动       | 登山杖 | 59.90 | 1500 | 59.90 |
| 7  | 户外运动       | 自行车 | 399.90 | 1000 | 59.90 |
| 10 | 户外运动       | 骑行装备 | 399.90 | 3500 | 59.90 |
| 12 | 户外运动       | 滑板 | 499.90 | 1200 | 59.90 |
| 11 | 户外运动       | 运动外套 | 799.90 | 500 | 59.90 |
| 8  | 户外运动       | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 | 59.90 |
+----+---------------+------------+---------+-------+-------------+
12 rows in set (0.00 sec)

LAST_VALUE(expr)函数

LAST_VALUE(expr)函数返回最后一个expr的值。

举例：按照价格排序，查询最后一个商品的价格信息。

mysql> SELECT id, category, NAME, price, stock,LAST_VALUE(price) OVER w AS last_price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
+----+---------------+------------+---------+-------+------------+
| id | category      | NAME | price | stock | last_price |
+----+---------------+------------+---------+-------+------------+
| 5  | 女装/女士精品   | 百褶裙 | 29.90 | 500 | 29.90 |
| 1  | 女装/女士精品   | T恤 | 39.90 | 1000 | 39.90 |
| 2  | 女装/女士精品   | 连衣裙 | 79.90 | 2500 | 79.90 |
| 3  | 女装/女士精品   | 卫衣 | 89.90 | 1500 | 89.90 |
| 4  | 女装/女士精品   | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 | 89.90 |
| 6  | 女装/女士精品   | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 | 399.90 |
| 9  | 户外运动       | 登山杖 | 59.90 | 1500 | 59.90 |
| 7  | 户外运动       | 自行车 | 399.90 | 1000 | 399.90 |
| 10 | 户外运动       | 骑行装备 | 399.90 | 3500 | 399.90 |
| 12 | 户外运动       | 滑板 | 499.90 | 1200 | 499.90 |
| 11 | 户外运动       | 运动外套 | 799.90 | 500 | 799.90 |
| 8  | 户外运动       | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 | 1399.90 |
+----+---------------+------------+---------+-------+------------+
12 rows in set (0.00 sec)

5) 其他函数

1．NTH_VALUE(expr,n)函数

NTH_VALUE(expr,n)函数返回第n个expr的值。 举例：查询goods数据表中排名第2和第3的价格信息。

mysql> SELECT id, category, NAME, price,NTH_VALUE(price,2) OVER w AS second_price,
-> NTH_VALUE(price,3) OVER w AS third_price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
+----+---------------+------------+---------+--------------+-------------+
| id | category      | NAME       | price   | second_price | third_price |
+----+---------------+------------+---------+--------------+-------------+
| 5  | 女装/女士精品   | 百褶裙 | 29.90 | NULL | NULL |
| 1  | 女装/女士精品   | T恤 | 39.90 | 39.90 | NULL |
| 2  | 女装/女士精品   | 连衣裙 | 79.90 | 39.90 | 79.90 |
| 3  | 女装/女士精品   | 卫衣 | 89.90 | 39.90 | 79.90 |
| 4  | 女装/女士精品   | 牛仔裤 | 89.90 | 39.90 | 79.90 |
| 6  | 女装/女士精品   | 呢绒外套 | 399.90 | 39.90 | 79.90 |
| 9  | 户外运动       | 登山杖 | 59.90 | NULL | NULL |
| 7  | 户外运动       | 自行车 | 399.90 | 399.90 | 399.90 |
| 10 | 户外运动       | 骑行装备 | 399.90 | 399.90 | 399.90 |
| 12 | 户外运动       | 滑板 | 499.90 | 399.90 | 399.90 |
| 11 | 户外运动       | 运动外套 | 799.90 | 399.90 | 399.90 |
| 8  | 户外运动       | 山地自行车 | 1399.90 | 399.90 | 399.90 |
+----+---------------+------------+---------+--------------+-------------+
12 rows in set (0.00 sec)

2．NTILE(n)函数

NTILE(n)函数将分区中的有序数据分为n个桶，记录桶编号。

举例：将goods表中的商品按照价格分为3组。

mysql> SELECT NTILE(3) OVER w AS nt,id, category, NAME, price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
+----+----+---------------+------------+---------+
| nt | id | category      | NAME       | price |
+----+----+---------------+------------+---------+
| 1  | 5  | 女装/女士精品   | 百褶裙 | 29.90 |
| 1  | 1  | 女装/女士精品   | T恤 | 39.90 |
| 2  | 2  | 女装/女士精品   | 连衣裙 | 79.90 |
| 2  | 3  | 女装/女士精品   | 卫衣 | 89.90 |
| 3  | 4  | 女装/女士精品   | 牛仔裤 | 89.90 |
| 3  | 6  | 女装/女士精品   | 呢绒外套 | 399.90 |
| 1  | 9  | 户外运动       | 登山杖 | 59.90 |
| 1  | 7  | 户外运动       | 自行车 | 399.90 |
| 2  | 10 | 户外运动       | 骑行装备 | 399.90 |
| 2  | 12 | 户外运动       | 滑板 | 499.90 |
| 3  | 11 | 户外运动       | 运动外套 | 799.90 |
| 3  | 8  | 户外运动       | 山地自行车 | 1399.90 |
+----+----+---------------+------------+---------+
12 rows in set (0.00 sec)

5) 小结

窗口函数的特点是可以分组，而且可以在分组内排序。另外，窗口函数不会因为分组而减少原表中的行 数，这对我们在原表数据的基础上进行统计和排序非常有用。

3. 新特性2：公用表表达式

公用表表达式（或通用表表达式）简称为CTE（Common Table Expressions）。CTE是一个命名的临时结 果集，作用范围是当前语句。CTE可以理解成一个可以复用的子查询，当然跟子查询还是有点区别的， CTE可以引用其他CTE，但子查询不能引用其他子查询。所以，可以考虑代替子查询。

依据语法结构和执行方式的不同，公用表表达式分为 普通公用表表达式 和 递归公用表表达式 2 种。

1) 普通公用表表达式

普通公用表表达式的语法结构是：

WITH CTE名称
AS （子查询）
SELECT|DELETE|UPDATE 语句;

普通公用表表达式类似于子查询，不过，跟子查询不同的是，它可以被多次引用，而且可以被其他的普 通公用表表达式所引用。

举例：查询员工所在的部门的详细信息。

mysql> SELECT * FROM departments
-> WHERE department_id IN (
-> SELECT DISTINCT department_id
-> FROM employees
-> );
+---------------+------------------+------------+-------------+
| department_id | department_name  | manager_id | location_id |
+---------------+------------------+------------+-------------+
|     10        | Administration   | 200        | 1700        |
|     20        | Marketing        | 201        | 1800        |
|     30        | Purchasing       | 114        | 1700        |
|     40        | Human Resources  | 203        | 2400        |
|     50        | Shipping         | 121        | 1500        |
|     60        | IT               | 103        | 1400        |
|     70        | Public Relations | 204        | 2700        |
|     80        | Sales            | 145        | 2500        |
|     90        | Executive        | 100        | 1700        |
|     100       | Finance          | 108        | 1700        |
|     110       | Accounting       | 205        | 1700        |
+---------------+------------------+------------+-------------+
11 rows in set (0.00 sec)

这个查询也可以用普通公用表表达式的方式完成：

mysql> WITH emp_dept_id
-> AS (SELECT DISTINCT department_id FROM employees)
-> SELECT *
-> FROM departments d JOIN emp_dept_id e
-> ON d.department_id = e.department_id;
+---------------+------------------+------------+-------------+---------------+
| department_id | department_name  | manager_id | location_id | department_id |
+---------------+------------------+------------+-------------+---------------+
|      90       | Executive        | 100        | 1700        | 90            |
|      60       | IT               | 103        | 1400        | 60            |
|      100      | Finance          | 108        | 1700        | 100           |
|      30       | Purchasing       | 114        | 1700        | 30            |
|      50       | Shipping         | 121        | 1500        | 50            |
|      80       | Sales            | 145        | 2500        | 80            |
|      10       | Administration   | 200        | 1700        | 10            |
|      20       | Marketing        | 201        | 1800        | 20            |
|      40       | Human Resources  | 203        | 2400        | 40            |
|      70       | Public Relations | 204        | 2700        | 70            |
|      110      | Accounting       | 205        | 1700        | 110           |
+---------------+------------------+------------+-------------+---------------+
11 rows in set (0.00 sec)

例子说明，公用表表达式可以起到子查询的作用。以后如果遇到需要使用子查询的场景，你可以在查询 之前，先定义公用表表达式，然后在查询中用它来代替子查询。而且，跟子查询相比，公用表表达式有 一个优点，就是定义过公用表表达式之后的查询，可以像一个表一样多次引用公用表表达式，而子查询 则不能。

2) 递归公用表表达式

递归公用表表达式也是一种公用表表达式，只不过，除了普通公用表表达式的特点以外，它还有自己的特点，就是可以调用自己。它的语法结构是：

WITH RECURSIVE
CTE名称 AS （子查询）
SELECT|DELETE|UPDATE 语句;

递归公用表表达式由 2 部分组成，分别是种子查询和递归查询，中间通过关键字 UNION [ALL]进行连接。 这里的种子查询，意思就是获得递归的初始值。这个查询只会运行一次，以创建初始数据集，之后递归 查询会一直执行，直到没有任何新的查询数据产生，递归返回。

案例：针对于我们常用的employees表，包含employee_id，last_name和manager_id三个字段。如果a是b 的管理者，那么，我们可以把b叫做a的下属，如果同时b又是c的管理者，那么c就是b的下属，是a的下下 属。

下面我们尝试用查询语句列出所有具有下下属身份的人员信息。

如果用我们之前学过的知识来解决，会比较复杂，至少要进行 4 次查询才能搞定：

  • 第一步，先找出初代管理者，就是不以任何别人为管理者的人，把结果存入临时表；
  • 第二步，找出所有以初代管理者为管理者的人，得到一个下属集，把结果存入临时表；
  • 第三步，找出所有以下属为管理者的人，得到一个下下属集，把结果存入临时表。
  • 第四步，找出所有以下下属为管理者的人，得到一个结果集。

如果第四步的结果集为空，则计算结束，第三步的结果集就是我们需要的下下属集了，否则就必须继续 进行第四步，一直到结果集为空为止。比如上面的这个数据表，就需要到第五步，才能得到空结果集。 而且，最后还要进行第六步：把第三步和第四步的结果集合并，这样才能最终获得我们需要的结果集。

如果用递归公用表表达式，就非常简单了。我介绍下具体的思路。

  • 用递归公用表表达式中的种子查询，找出初代管理者。字段 n 表示代次，初始值为 1，表示是第一 代管理者。
  • 用递归公用表表达式中的递归查询，查出以这个递归公用表表达式中的人为管理者的人，并且代次 的值加 1。直到没有人以这个递归公用表表达式中的人为管理者了，递归返回。
  • 在最后的查询中，选出所有代次大于等于 3 的人，他们肯定是第三代及以上代次的下属了，也就是 下下属了。这样就得到了我们需要的结果集。

这里看似也是 3 步，实际上是一个查询的 3 个部分，只需要执行一次就可以了。而且也不需要用临时表 保存中间结果，比刚刚的方法简单多了。

代码实现：

WITH RECURSIVE cte
AS
(
SELECT employee_id,last_name,manager_id,1 AS n FROM employees WHERE employee_id = 100
-- 种子查询，找到第一代领导
UNION ALL
SELECT a.employee_id,a.last_name,a.manager_id,n+1 FROM employees AS a JOIN cte
ON (a.manager_id = cte.employee_id) -- 递归查询，找出以递归公用表表达式的人为领导的人
)
SELECT employee_id,last_name FROM cte WHERE n >= 3;

总之，递归公用表表达式对于查询一个有共同的根节点的树形结构数据，非常有用。它可以不受层级的 限制，轻松查出所有节点的数据。如果用其他的查询方式，就比较复杂了。

3) 小结

公用表表达式的作用是可以替代子查询，而且可以被多次引用。递归公用表表达式对查询有一个共同根 节点的树形结构数据非常高效，可以轻松搞定其他查询方式难以处理的查询。

posted @ 2023-03-01 23:07  孙立人bc  阅读(35)  评论(0)    收藏  举报