今日内容
一、DQL:查询语句
2、排序查询
3、聚合函数
4、分组查询
5、分页查询
二、约束
三、多表之间的关系
DQL:查询语句
1.排序查询语法：order by 字段
*order by排序字段1 排序方式1 ， 排序字段2排序方式2...
*排序方式： ASC：升序，默认的。 DESC：降序。
注意：
*如果有多个排序条件，则当前边的条件值一样时，才会判断第二条件。
2.聚合函数：将一列数据作为一个整体，进行纵向的计算。
- ）count：计算个数
2.）count(*)
3.）max：计算最大值
4.）min：计算最小值
5.）sum：计算和
6.）avg：计算平均值
注意：聚合函数的计算，排除null值
解决方案：
①选择不包含非空的列进行计算
②ifnullL函数：ifnull (表达式1，表达式2）
3.分组查询:
语法：group by 分组字段；
注意：
1.）分组之后查询的字段：分组字段、聚合函数
2.）where和 having 的区别？
where在分组之前进行限定，如果不满足条件，则不参与分组。having在分组之后进行限定，如果不满足结果，则不会被查询出来
3.）where后不可以跟聚合函数，having可以进行聚合函数的判断。
4.分页查询
1.)语法：limit开始的索引,每页查询的条数;
2.)公式：开始的索引 = （当前的页码 - 1） * 每页显示的条数
约束
概念： 对表中的数据进行限定，保证数据的正确性、有效性和完整性。
*分类：
1.主键约束：primarykey
2.非空约束：notnull
3.唯一约束：unique
4.外键约束：foreignkey
5.非空约束：not null
*主键约束：primary key
含义：1.非空且唯一
2.一张表只能有一个字段为主键
3.主键就是表中记录的唯一标识
注意：如果某一列是数值类型的，使用 auto_increment 可以来完成值得自动增长
数据库的设计
1、分类：
1.)一对一(了解)：如：人和身份证
分析：一个人只有一个身份证，一个身份证只能对应一个人
2.)一对多(多对一)：如：部门和员工
分析：一个部门有多个员工，一个员工只能对应一个部门
3.)多对多：如：学生和课程
分析：一个学生可以选择很多门课程，一个课程也可以被很多学生选择
2.实现关系：
1.一对多(多对一):如：部门和员工
实现方式：在多的一方建立外键，指向一的一方的主键。
2.多对多：如：学生和课程
*实现方式：多对多关系实现需要借助第三张中间表。中间表至少包含两个字段，这两个字段作为第三张表的外键，分别指向两张表的主键
2、数据库设计的范式
概念：设计数据库时，需要遵循的一些规范。要遵循后边的范式要求，必须先遵循前边的所有范式要求
设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。
目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。
*分类：
1.第一范式（1NF）：每一列都是不可分割的原子数据项
2.第二范式（2NF）：在1NF的基础上，非码属性必须完全依赖于码（在1NF基础上消除非主属性对主码的部分函数依赖）
*几个概念：
1.函数依赖：A-->B,如果通过A属性(属性组)的值，可以确定唯一B属性的值。则称B依赖于A
例如：学号-->姓名。 （学号，课程名称） --> 分数
2.完全函数依赖：A-->B， 如果A是一个属性组，则B属性值得确定需要依赖于A属性组中所有的属性值。
例如：（学号，课程名称） --> 分数
3.部分函数依赖：A-->B， 如果A是一个属性组，则B属性值得确定只需要依赖于A属性组中某一些值即可。
例如：（学号，课程名称） -- > 姓名
4.传递函数依赖：A-->B, B -- >C . 如果通过A属性(属性组)的值，可以确定唯一B属性的值，在通过B属性（属性组）的值可以确定唯一C属性的值，则称 C 传递函数依赖于A
例如：学号-->系名，系名-->系主任
5.码：如果在一张表中，一个属性或属性组，被其他所有属性所完全依赖，则称这个属性(属性组)为该表的码
例如：该表中码为：（学号，课程名称）
*主属性：码属性组中的所有属性
*非主属性：除过码属性组的属性
3.第三范式（3NF）：在2NF基础上，任何非主属性不依赖于其它非主属性（在2NF基础上消除传递依赖）
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