.mysql secret在哪_MYSQL基本操作（上）

很久之前，就想做个Mysql的小结，毕竟数据库知识是软件研发的基本技能，这里话不多说，开始总结一波。

数据库基本概念

数据库为高效的存储和处理数据的介质(主要分为磁盘和内存两种)，一般关系型数据库存储在硬盘中，比如Mysql, Access,Oracle等，非关系型数据库则存储在内存中，比如NoSQL等，其中各自的优缺点很明显了。关系型数据库是一种建立在关系模型(数学模型)上的数据库，以二维表(行和列--结构角度 or 记录和字段--数据角度)的形式进行数据存储，常见的关键字的含义为：

DB：Database，数据库；

DBMS：Database Management System，数据库管理系统；

DBS：Database System = DBMS + DB，数据库系统；

DBA：Database Administrator，数据库管理员。

SQL:Structured Query Language，结构化查询语言。

DDL：数据定义语言，用来维护存储数据的结构(数据库、表)，代表指令为create、drop和alter等。

DML：数据操作语言，用来对数据进行操作(表中的内容)代表指令为insert、delete和update等。

DQL：数据查询语言，代表指令为select。

DCL：数据控制语言，主要是负责(用户)权限管理，代表指令为grant和revoke等。

这里为了方便弄清整个数据库的各个命令及意义，将按照DDL----DML-----DQL的顺序详细讲解Mysql由建库到跑路的详细历程。

Mysql 之 基础上

库操作

连接：  Mysql -h 127.0.0.1 -P 3306 -uroot -p111111　　注意其中的大小写，其中各个含义相比很清晰了

建库：  create database + 数据库名称 + [库选项]　　库选项主要包括两个：字符集和校对集，例如: create database funsql  charset utf8 collate utf8_general_ci

删库：  drop database + 数据库名　　建议先备份再删除，除非你要跑路了

改库：  alter database + 数据库名 + [库选择]

查库：  show database  [like  "_fun%"]　　这里可以使用模糊查询来实现查询数据库(可选)，只能说很灵活。

其它：  show create database + 数据库名　　可查看数据库的创建语句

表操作

建表：  create table [if not exists] + 表名( 字段名称 数据类型, ···，字段名称 数据类型)[表选项]　　其中表选项主要包括三个：字符集、校对集以及存储引擎，例如：create table ifnotexists manager( name char(8), age int, grade varchar(10) )charset utf8 collate utf8_general_ciengine InnoDB

删表：  drop table + 表名1，表名2　　可实现多重删除

改表列：  alter table + 表名 + 操作符 + [column] + 字段名 + 数据类型 + [列属性][位置]　　这里操作符主要包括：add, drop,modify, change, 列属性主要包括：null、not null、default、primary key、unique key、auto_increment和comment等，位置主要包括：first,  after

改表外：  rename table 旧表名 to 新表名;alter table + 表名 + 表选项[=] + 值　　分别为更改表的名字以及表选项

查表： show tables [like  "_fun%"]　同查库一样，如需要查看表中的字段信息：desc/describe/show columns from + 表名;

数据操作

增数：  insert into + 表名(字段列表) + values(值列表)[,(值列表)]　　插数据亦可用select实现叠加赋值，例如insert into fun select * from fun1(字段数及类型一致), 假如有主键冲突，可在语句后面添加 on duplicate key update 主键名 = '需要的数值';

删数：  delete from + 表名 + [where 条件];

改数：  update + 表名 + set + 字段 = 值 + [where 条件];

查数：  select * from + 表名 + [where 条件];

清空：  truncate + 表名;

数据进阶操作之查询：

select + [distint/all] + 字段列表[字段别名]/* + from + 数据源 + [where 条件] + [group by 子句 [asc/desc] ] +[having 条件] +[order by 子句 [asc/desc] ]  + [limit 子句];

这里的distinct 是实现去重，它只能跟随字段哦；

字段列表不仅仅可以是检索列，亦可以是有效表达式，比如聚合函数count(distinct *)、max(列名)、min(列名)、avg(列名)、sum(列名)等

字段别名可用AS关键字来实现，常见的用法为：字段名 + [as] + 别名，当然数据源也可以使用别名哦，理论上讲，只要是集合便能用别名另称；

数据来源可以是单表、多表、视图、子查询等；

where 条件实现行过滤，其中常用的比较运算符为>、、=、like、between and、in和not in以及逻辑运算符&&、||、和!, where是从磁盘读取数据，而磁盘中数据的名字只能是字段名,不能是别名哦；

having 条件实现组过滤，其一定是在行过滤之后哦，功能及用法类似大于where，数据进入内存之后，会需要分组操作，分组结果就需要having来处理，可用别名哦，因为别名是数据(字段)进入到内存后才产生的；

group by 子句实现组排序，这里切记分组的目的是为了(按分组字段)统计数据，并不是为了单纯的进行分组而分组哦，子句不能是聚合函数哦；

order by子句实现行排序，这个就很简单了；

limit 主要目的限制结果的数量，例如：limit 2，2则只显示结果的3，4两行，可以用它实现分页效果哦。

联结查询，所需数据时常会在多个表中存在，进行多表查询时，联结便可大派用场了

内联结：左表 + [inner] + join + 右表 + on + 左表.字段 = 右表.字段;  这里on实现的效果与where类似，但on效率更高。从左表中取出每一条记录，和右表中的所有记录进行匹配，并且仅当某个条件在左表和右表中的值相同时，结果才会保留，否则不保留。

外联结：左表 + left\right + join + 右表 + on + 左表.字段 = 右表.字段;  这里以某张表为主表，取出里面的所有记录，然后让主表中的每条记录都与另外一张表进行连接，不管能否匹配成功，其最终结果都会保留，匹配成功，则正确保留；匹配失败，则将另外一张表的字段都置为NULL.

自然连接：左表 + nature + [left/right] + join + 右表; 这里实现的效果对应着相应的内外联结，只是去除了重复行。

为方便理解，copy一张图帮助理解：

数据进阶操作之外键：

外键：foreign key，外面的键，即不在自己表中的键。如果一张表中有一个非主键的字段指向另外一张表的主键，那么将该字段称之为外键。每张表中，可以有多个外键。外键默认的作用有两个，分别对子表和父表进行约束，当然也可以进行自定义设置模式，常见的模式包括：district(严格模式，默认)，cascade(级联模式)，set null(置空)。

增： foreign key(外键字段) + references + 外部表名(主键字段) [on delete + 模式 + on update + 模式];

删： alter table my_foreign1 drop foreign key my_foreign1_ibfk_1;

改增： alter table + 表名 + add[constraint + 外键名字] + foreign key(外键字段) + references + 外部表名(主键字段) [on delete + 模式 + on update + 模式];

数据进阶操作之联合查询及子查询：

联合查询关键字：select 语句1 + union + [union选项] + select 语句2 + ...; 其中union选项包括：distinct，all, 检索项数量必须一致，意义主要在于排序，需要时加上括号。

子查询：等价于小型视图：select * from tableName1 where (age, height) =[any|some|all](select max(age), max(height) from tableName2);

视图操作

视图：是一种有结构(有行有列)，但没有结果(结构中不真实存放数据)的虚拟表，虚拟表的结构来源不是自己定义的，而是从对应的基表(视图的数据来源)中产生的。

表操作:

新建：create view + 视图名 + as + select语句;

查询：把视图假想成一个表，其查询操作同表一模一样(desc 视图名/show tables 视图名/ show create tables 视图名)

修改：alter view + 视图名 + as + 新的select语句;  视图本身并不支持修改，修改视图，就是修改视图的来源(select)语句。

删除：drop view + 视图名;

视图算法： create + [algorithm = temptable/merge/undefined] + view + 视图名 + as + select语句;，其中三种算法，主要表现在视图语句和外部查询语句的执行顺序，undefined让系统自己判断，temptable让系统先执行视图的select语句，后执行外部查询语句，merge让系统先将视图对应的select语句与外部查询视图的select语句进行合并，然后再执行。通常如果视图的select语句中包含一个查询子句(五子句，包括where、group by、order by 、having和limit)，而且很有可能查询子句的顺序比外部的查询语句的顺序要靠后(五子句的顺序)，那么一定要使用temptable算法，其他情况可以不用指定，默认即可。

数据操作: 虽说视图跟表有着千丝万缕的相似，但是在进行数据操作时还是多了许多限制

多表视图不能进行新增数据，显然，不然无法维护真是各表中的数据的完整性

可以向单表视图新增数据，但视图中包含的字段必须有基表中所有不能为空的字段，这个显然也是为了保证数据的完整性

多表视图不能删除数据

理论上，无论多表视图还是单表视图，都可以进行数据的更新

视图最重要的功能就是查询，其他如增、删、改的操作一般不会使用，也不建议通过视图来操作基表的数据。

数据库备份与还原

终于到本节的最后一部分了，如果真想删库跑路的话，可以忽略，数据备份与还原的方式有很多种，具体可以分为：数据表备份、单表数据备份、SQL备份和增量备份。

数据表备份： 不需要通过 SQL 来备份，我们可以直接进入到数据库文件夹复制对应的表结构以及数据；在需要还原数据的时候，直接将备份(复制)的内容放回去即可。不同的数据引擎会有不同的区别，比如数据存储方法：

Myisam：表、数据和索引全部单独分开存储，直接复制 Myisam 存储引擎产生的.frm、.MYD和.MYI三个存储文件到新的数据库即可；

InnoDB：只有表结构，数据全部存储到ibd文件中，可以将通过 InnoDB 存储引擎产生的.frm和.idb文件复制到另一个数据库；

单表数据备份：select */字段列表 + into outfile + '文件存储路径' + fields + 字段处理 + lines + 行处理 + from 数据源;   每次只能备份一张表，而且只能备份数据，不能备份表结构。使用备份：load data infile + '文件存储路径' + into table + 表名 + [字段列表] + fields + 字段处理 + lines + 行处理;

SQL 备份：备份的是 SQL 语句。在进行 SQL 备份的时候，系统会对表结构以及数据进行处理，变成相应的 SQL 语句，然后执行备份。在还原的时候，只要执行备份的 SQL 语句即可，此种备份方式主要是针对表结构。这里需要客户端支持，暂时忽略。

增量备份： 不是针对数据或者 SQL 进行备份，而是针对 MySQL 服务器的日志进行备份，其日志内容包括了我们对数据库的各种操作的历史记录，如增删改查等。

好了，暂时小结到这里，有时间再进行基本操作(下)~