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12/19/2016 11:16:38 AM

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了解Sql

1. 什么是数据库？

   • 数据库与数据结构有异曲同工之妙，都包含两个层面的意思：数据+组织方式。数据库是一个保存有组织的数据的容器（通常是一个文件或一组文件），数据结构是以某种组织的方式存储的数据集合（存储于内存中）。
   • 数据库可以比拟为一个文件柜，其是一个存储数据的物理位置

2. 表

   • 存储某种特定类型的结构化文件
   • 名字唯一
   • 定义数据在表中如何存储（数据类型、字段命名，数据如何分解等）
   • 模式：关于数据库和表的布局及特性的信息

3. 列和数据类型

   • 列是表中一个字段
   • 数据类型是所允许的一类数据的类型
     • 数据类型可以限制列中的数据种类
     • 帮助正确的排序数据
     • 优化磁盘使用

4. 行

   • 表中的一个记录

5. 主键

   • 唯一标识表中每行数据的某列（或某组列）
     • 任意两行不能有相同的主键值
     • 主键值不允许为NULL值
   • 最佳实践
     • 不更新主键列中的值
     • 不重用主键列中的值
     • 不在主键列中使用可能会更改的值

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12/19/2016 11:18:15 AM

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MySql 简介

1. 什么是MySql？
   • 一种DBMS（数据库管理系统），即Mysql是一种数据库软件
   • 成本--开源
   • 性能--很快
   • 可信赖
   • 简单
2. DBMS
   • 基于共享软件系统的DBMS
     • Microsoft Access和FileMaker
   • 基于客户端-服务器的DBMS
     • MySql、Oracle、Microsoft SQL Server

检索数据

1. 检索单个列
   • select column_name from tbl_name;
   • select * from tbl_name;
   • select distinct column_name from tbl_name;
   • select column_name from tbl_name limit num;
   • select column_name from tbl_name limit start_index, num;//第一行为0
   • select column_name from tbl_name limit num offset index;
   • select tbl_name.column_name from db_name.tbl_name;//全限定名查询

排序检索数据

1. 排序数据
   • select * from tbl_name order by column_name;
   • select * from tbl_name order by column_name1, column_name2;
   • select * from tbl_name order by column_name asc/desc;
   • select * from tbl_name order by column_name asc/desc limit num;

过滤数据

1. 使用where子句
   • select * from tbl_name where column_name = value order by column_name desc;
   • =
   • <>
   • !=
   • <
   • <=
   • 大于等于 >=
   • BETWEEN ... AND ...
   • NULL

数据过滤

1. 组合where子句
   • select * from tbl_name where colunm_name >= value and column_name <= value2;
   • or
   • in
     • select * from tbl_name where column_name in(value, value2...) order by column_name;
   • not in

使用通配符进行过滤

1. like操作符
   • select * from tbl_name where column_name like '%xxx%'
   • select * from tbl_name where column_name like '_xxx'; _只匹配单个字符

用正则表达式进行搜索

1. 正则表达式是用来匹配文本的特殊的串（字符集合）

   - select * from tbl_name where column_name REGXP 'xxx' order by column_name;
   - select * from tbl_name where column_name REGXP '.xxx' order by column_name;
   - select * from tbl_name where column_name REGXP '.xxx | .yyy' order by column_name;
   - select * from tbl_name where column_name REGXP '[123]xxx' order by column_name;
   - select * from tbl_name where column_name REGXP '[^123]xxx' order by column_name;
   - select * from tbl_name where column_name REGXP '[a-z]xxx' order by column_name;
   - select * from tbl_name where column_name REGXP ' \\.' order by column_name;
   - ^ 文本的开始
   - $ 文本的结尾
   - [[:<:]] 词的开始
   - [[:>:]] 词的结尾
   

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5/5/2017 9:07:17 AM

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管理事务处理

1. 事务处理
   • 事务处理是一种机制，用来管理必须成批执行的操作（这里特指MySQL操作），以保证（数据库）不包含不完整的操作结果。
   • 采用事务处理机制，可以保证一组操作或者作为整体完全执行，或者完全不执行。
   • 具体来说，如果没有错误发生，整组语句提交给数据库引擎，由其将操作结果写到数据库表中，若发生错误则进行回滚（完全撤销该组所有操作），恢复数据到某个已知且安全状态（操作执行前的状态）。

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5/11/2017 9:01:27 AM

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12 汇总数据

1. 聚集函数

   • mysql封装好的对表中数据进行统计的一组函数
   • 运行在行祖上，计算和返回单个值（针对某列计算）的函数

2. 常用聚集函数介绍

   • AVG() 返回某列的平均值
     • 忽略值为NULL的行
   • COUNT() 返回某列的行数
     • COUNT(*) 统计的列中可能包括空值，但是有某列不为空
     • COUNT(column) 则不统计NULL列
   • MAX() 返回某列的最大值
     • 忽略列值为NULL的行
   • MIN() 返回某列的最小值
     • 忽略列值为NULL的行
   • SUM() 返回某列值之和

3. 示例

select
    count(*) as num_items,
    min(prod_price) as price_min,
    max(prod_price) as price_max,
    avg(prod_price) as price_avg
from
    products
where
    prod_price >= 10;

13 分组数据

写在前面的话

我们可以使用聚集函数实现汇总数据的功能，此种汇总是针对一个类别的数据，换句话说就是汇总的分类只有一个。那么问题来了，如果想要对一个数据集进行多个类别的统计又该怎么办呢？举个例子，现在有一个班30个人，分成5组，每组6人，分别计算6组的平均成绩。如果只是使用单纯的AVG函数无法实现分组统计的功能，此时数据库中的分组语句group by登场了。

本质上，分组语句是将分组统计的逻辑放在了数据库层面实现，及针对某列进行数据汇总统计。

常用语

1. 创建分组

   • 分组语句通常与聚集函数联合使用，实现分组汇总数据的功能
   • group by语句必须在where语句之后，order by语句之前
   • group by必须包含select查询的from后表的所有字段，可不包括left/right join字段

   -- 分组统计各组同学成绩
   select 
   
       group_id, avg(score) as score
   
   from
        student
   
   group by group_id；
   

2. 过滤分组

   • 对分组进行过滤，where是分组钱过滤数据，having是分组后过滤数据

   -- 分组统计各组同学成绩且只统计出平均分大于等于80的
   select 
   
       group_id, avg(score) as score
   
   from
        student
   
   group by group_id
   
   having avg(score) >= 80