MySQL

数据库：DataBase（DB），存储和管理数据的仓库，通过数据库管理系统（DBMS）操纵和管理数据库，借助SQL(操作关系型数据库的编程语言，定义了一套操作关系型数据库的统一标准)实现

MySQL数据库：

数据库的设计
MYSQL连接：mysql -u用户名 -p密码 [-h数据库服务器IP地址 -P端口号]
关系型数据库：建立在关系模型基础上，由多张相互连接的二维表组成的数据库
- MYSQL数据模型：内置一个DBMS，客户端通过SQL语句控制
- SQL通用语法：
  1. 可以单行或者多行书写，以分号结尾
  2. 可以使用空格或缩进来增强语句可读性
  3. sql语句不区分大小写
  4. 单行注释：-- （此处有一个空格）注释内容或者 # 注释内容（mysql特有），多行注释：/**/
- DDL
  - 查询：查询所有数据库：show databases，查询当前数据库：select database();
  - 创建数据库：create database （if not exists）数据库名称；
  - 切换数据库，使用数据库：use 数据库名称；
  - 删除数据库：drop database 数据库名称；
  - 表（增删查改）
    - 约束：作用于表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据
      
      aoto_incrment：主键值自动增长
      
      ！！！：删除表的时候，表中所有数据都会删除
- 数据类型
  1. 数值类型
  2. 字符串类型
  3. 日期时间类型
数据库的操作（database可以替换成schema）
- 添加数据(insert)
- 更新数据（update）
- 删除操作（delete）
- DQL：查询数据库表中的记录
  - count：1.count（字段） 2.count（常量） 3.count（*）
  - 聚合函数不对null值进行计算
  - where和having的区别：
  1. 执行时机不同，where是在分组之前进行过滤，不满足where条件，不参与分组，而having是分组之后对结果进行过滤。
  2. 判断条件不同，where不能对聚合函数进行判断，而having可以。
  - 注意事项：分组之后，查询的字段一般为聚合函数和分组字段，查询其他字段无意义。执行顺序：where>聚合函数>having。
  - 分页查询：select 字段列表 from 表名 limit 起始索引（从哪条数据开始查询），查询记录数（每页展示的查询记录数）；
  - 多表设计：
  1. 一对多：部门对员工，利用外键约束建立起两张表之间的联系
1. 一对一：用户与身份证信息的关系关系：一对一关系，用于多表拆分，将一张表的基础字段放在一张表中，其他字段放在另一张表中，提升操作效率。
  实现：在任意一方加入外键，关联另一方的主键，并且设置外键为唯一的
2. 多对多：学生与老师，学生与课程。实现：建立第三张中间表，中间表至少包含两个外键，分别关联两方主键
- 多表查询：
  1. 内连接：查询的是两张表的交集部分
    隐式内连接（经过测试，也是自然连接）：select 字段列表 from 表1，表2 where 条件 ...；
    显示内连接（就是自然连接）：select 字段列表 from 表1[inner] join 表 2 on 连接条件；
  1. 外连接：除了交集部分还包括左右部分（取决于什么连接方式）
    左外连接：select 字段列表 from 表1 left [outer] join 表2 on 连接条件 ...;
    右外连接：select 字段列表 from 表1 right [outer] join 表2 on 连接条件 ...;
  2. 子查询：
    SQL语句中嵌套select语句，称为嵌套查询，又称子查询
    形式：select * from t1 where column1 = (select colum1 from t2 ...);
    子查询外部的语句可以是insert/update/delete/select 的任何一个，最常见的是select。
  标量子查询：返回的结果是单个值（数字，字符串，日期等），最简单的形式，常见操作符：=，<>,>,>=,<,<=
  列子查询：子查询返回结果为一列（可以是多行），常用操作符：in，not in等
  行子查询：返回结果是一行（可以是多列），常用的操作符：=、<>,in,not in
  表子查询：子查询返回的结果是多行多列，常作为临时表，常用的操作符：in
- 事务：是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位。事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求，即这些操作要么同时成功，要么同时失败。
  - 注意事项：默认MYSQL的事务是自动提交的，也就是说，当执行一条DML语句，MYSQL会立即隐式地提交业务。
  - 四大特性（ACID）
    1. 原子性：事务是不可分割的最小单元，要么全部成功，要么全部失败。
    2. 一致性：事务完成时，必须使所有数据都保持一致状态
    3. 隔离性：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行
    4. 持久性：事务一旦回滚，他对数据库中的数据的改变就是永久的。
数据库优化
- 索引：帮助数据库高效获取数据的数据结构
  - 优点：提高数据查询的效率，降低数据库的I/O成本。
    通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低cpu消耗。
  - 缺点：索引会占用存储空间
    索引大大提高了查询效率，同时却也降低了insert，update，delete的效率。
  - 结构：Hash索引，B+Tree索引，Full-Text索引等，默认用B+Tree结构组织的索引。之所以不采用二叉搜索树或红黑树，是因为大数据情况下，层级深，检索速度慢。它们只有两个子节点。
    - B+Tree（多路平衡搜索树）
  - 语法：
    
    若是指定了主键，就自动创建了索引，而且主键索引的性能是最高的。
    若是建立了唯一约束，也是建立了唯一索引。