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收录于专栏【MySQL学习专栏】🎈
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目录
- 一、数据库约束类型
-
- not null
- unique
- default
- 主键约束
- 外键约束
- 二、表的设计
-
- 一对一
- 一对多
- 多对多
- 三、新增
- 四、查询（进阶）
-
- 聚合函数
- 分组查询（group by）
一、数据库约束类型
约束：对数据库中的数据进行检查和校验，保证数据是有效、合法的。
约束是mysql提供的一个机制，辅助我们自动的依赖程序来对数据进行检查，检查我们想要修改的数据到底又不有效、合不合法，一旦检查出不合法或者无效数据，mysql就会进行报错。
以下是mysql的约束类型：
- not null：指定某一列不能存储null值。
- unique：保证某列的每一行必须是唯一的值（简单来说就是不同行的相同列不能重复）。
- default：规定没有给列赋值时的默认值。
- primary key（主键）：
- auto_increment：自增主键
not null
nut null演示：
unique
unique演示：
通过额外的查询操作来确保不会出现重复数据，当然这个查询操作肯定是要付出代价的（代价就是会消耗额外的时间）。
default
default演示：
primary key演示：
主键一般是整数类型的id，一个表中只能有一个主键。mysql允许客户端再插入数据的时候不手动指定主键的值，而是交给mysql指定分配指定的值，这样可以保证分配出来的主键的值是不会出现重复的（分配方式就是按照自增的方式来分配主键的值；注意自增主键必须搭配i整数类型的主键去进行使用）。
主键约束
primary key auto_increment（自增主键）演示：
自增主键也可以自己手动设置，下次mysql分配的主键就会在之间最大值的基础上继续自增
自增主键可以设置为null值（因为自增主键是由mysql自行去分配给客户端的），但是主键不可以设置为null值。
mysql会维护自增主键的这样一个最大值：
如果mysql是一个单个节点的系统，mysql是可以正常维护自增主键；
但是如果mysql是一个分布式系统，此时自增主键不能保证id的唯一性（因为每个主机上的mysql只知道自己存储的自增主键的最大值而不知道其它节点的情况，此时就有可能出现id重复的情况），所以要想分为这种表示唯一性的id的话，就不能依赖自增主键了。
所以了解决上述无法保证生成的id唯一性的问题，就出现了分布式id的生成算法，目的就是为了保证系统中的每个节点生成的id是唯一的。算法核心公式如下：
把id作为一个字符串，这个字符串一般由三部分拼接成：①主机编号/机房编号；②时间戳；③随即因子（生成随机数）。此时生成的字符串格式的id就能够保证分布式系统下的唯一性了。
外键约束
foreign key（外键约束）演示：
创建外键约束的时候要明确谁（哪个表的哪一列）受到谁（哪个表的哪一列）的约束。
外键约束建表语句样例:
// 创建外键约束的时候，父表的代码不受到影响，受到影响的是子表的代码。
create table class(classId int primary key,className varchar(20)) charset utf8;
insert into class values(1,'网页1班');
insert into class values(2,'网页2班');
insert into class values(3,'网页3班');
create table student(studentId int primary key auto_increment,name varchar(20),classId int,foreign key(classId) references class(classId)) charset utf8;
// 1.插入或者修改子表中受约束的这一列的数据就需要保证插入/修改后的结果得在父表中存在
// 以上述外键约束为例:在子表student插入的记录，其中的classId必须要在父表即class表中存在
// 针对这种外键约束的插入或者修改会触发查找操作在父表进行查询
// 2.删除或者修改父表中的数据需要看看这个记录是否在子表被使用了，如果被使用了则不能删除或者修改。
// 即约束通常是双向的
// 3.设置外键的时候就会导致我们在操作子表的时候频繁的查询父表（非常的耗时），如果id这一列有
// 索引的话就会一定程度提高查询速度，而primary key和unique是自带索引的。
// 同时mysql规定如果没有索引就不能设置外键
二、表的设计
现在我们讨论比较基础的设计表的方法原则。我们要设计数据库的表就需要先把实体和关系梳理清楚。
关系就是实体与实体之间的关联关系。
关于数据库的关系有三种：一对一、一对多、多对多。
一对一
比如学校的教务系统，每个学生只能有一个教务系统账号，且这个教务系统账号只能归一个学生所有。
有三种建表方式来满足此场景的一对一的关系，请看：
// 方式一:
student(studentId,name,age,classId,......)
acount(accountId,username,password,studentId,......)
// 方式二:
student(studentId,name,age,acountId,......)
acount(accountId,username,password,......)
// 方式三:
student(studentId,name,username,password,......)
一对多
我们还是以学校的教务系统为例，比如一个同学只能存在于一个班级中，但是一个班级可以包含很多个同学。
满足此场景的建表方式如下：
class(classId,className)
1 '网页一班'
2 '网页二班'
student(studentId,name,classId)
1 '李白' 1
2 '杜甫' 1
3 '杜牧' 2
多对多
多对多中要想描述多对多的关系，一般都会引入一个关联表来进行描述。如下进行举例，请看：
student(studentId,name)
1 '李白'
2 '杜甫'
3 '唐僧'
course(courseId,coursename)
101 '语文'
102 '数学'
103 '英语'
104 '科学'
student_course(studentId,courseId)
1 102
1 101
1 103
2 102
2 103
3 101
3 102
3 103
3 104
如果两张表之间没有任何关联关系，即两张表之间完全独立，互不影响。
三、新增
select into table_name [(column [,column,......])] select ......;
// select查询出来的结果需要和要插入的表能够匹配上（列的数目、类型、约束等）
举例如下：
四、查询（进阶）
聚合函数
聚合查询简单来说就是把行和行之间的数据进行运算（针对的是所有行进行运算）。
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| count()[distinct] expr | 返回查询到的数据的数量 |
| sum([distinct] expr) | 返回查询到的数据的总和（只针对数字） |
| avg([distinct] expr) | 返回查询到的数据的平均值（只针对数字） |
| max([distinct expr]) | 返回查询到的数据的最大值（只针对数字） |
| min([distinct] expr) | 返回查询到的数据的最小值（只针对数字） |
在sql中，聚合函数和空格是紧紧挨在一起的。
下面我们来进行举例，请看：
// 统计学生表中有多少个学上
select count(*) from student; // 方式一
select count(0) from student; // 方式二
// 统计学生表中的若干行。
select sum(chinese) from student; // 求和会把这一列的若干行按照double的方式进行累加
当我们把字符串类型的值进行相加的时候，就会出现下面这种情况，请看：
这里mysql起初想把每一行的数据转换为double类型的数据结果没有成功，但是并没有直接终止求和的操作，而是给我们提出了警告并把这个警告记录下来。
如果想查看当前的警告都有什么内容，可以输入下面的命令：
show warnings;
结果如下：
其它聚合函数
分组查询（group by）
group by子句：指定一个列，按照这个列进行分组（该列中，数值相同的行会被放在一组），每个分组中都可以按照聚合函数进行运算。
现在我们来看如下场景进行举例，请看：
// 注意事项
// 1.group by指定的列必须是select中指定的列
// 2.如果select中想要用到其它的列，那么其它的列必须搭配聚合函数来进行使用，否则直接查询出来的结果是没有意义的。请看举例2.
select role,avg(salary) from emp group by role; // 查询每个岗位的平均薪资，请看举例1。
// 分组查询当然也可以搭配条件来进行使用。比如分组之前的条件:where（请看举例3）;分组之后的条件:having（请看举例4）。
举例1：
举例2：
举例3：
举例4：
