MySQL从基础到提高

迷南。 2022-02-16 01:15 227阅读 0赞

### 1.Ubuntu Linux 安装配置 MySQL ###

在 Ubuntu 上安装 MySQL，最简单的方式是在线安装。只需要几行简单的命令（ `#` 号后面是注释）：

#安装 MySQL 服务端、核心程序
    sudo apt-get install mysql-server
    
    #安装 MySQL 客户端
    sudo apt-get install mysql-client

在安装过程中会提示确认输入 YES，设置 root 用户密码（之后也可以修改）等，稍等片刻便可安装成功。

安装结束后，用命令验证是否安装并启动成功：

sudo netstat -tap | grep mysql

如果出现如下提示，则安装成功：

![1-02][]

此时，可以根据自己的需求，用 gedit 修改 MySQL 的配置文件（my.cnf）,使用以下命令:

sudo gedit /etc/mysql/my.cnf

### 2. 尝试 MySQL ###

**1). 打开 MySQL**

使用如下两条命令，打开 MySQL 服务并使用 root 用户登录：

# 启动 MySQL 服务
    sudo service mysql start             
    
    # 使用 root 用户登录，实验楼环境的密码为空，直接回车就可以登录
    mysql -u root

执行成功会出现如下提示：

![1-03][]

**2). 查看数据库**

使用命令 `show databases;`，查看有哪些数据库（注意不要漏掉分号 `;`）：

![1-04][]

可见已有三个数据库，分别是 “information-schema”、“mysql”、“performance-schema”。

**3). 连接数据库**

选择连接其中一个数据库，语句格式为 `use <数据库名>`，这里可以不用加分号，这里我们选择 `information_schema` 数据库：

use information_schema

![1-05][]

**4). 查看表**

使用命令 `show tables;` 查看数据库中有哪些表（**注意不要漏掉“;”**）：

**5). 退出**

使用命令 `quit` 或者 `exit` 退出 MySQL。

### 3.在创建数据库并插入数据 ###

使用实验楼 Linux 环境进行本次实验之前，先用以下两条命令打开 MySQL 服务并使用 root 登录：

# 打开 MySQL 服务
    sudo service mysql start
    
    #使用 root 用户登录，密码为空
    mysql -u root

如果你理解了上述代码的含义， -u 和 root 之间可以不要空格

3.1 新建数据库

首先，我们创建一个数据库，给它一个名字，比如 `mysql_shiyan`，以后的几次实验也是对 `mysql_shiyan` 这个数据库进行操作。 语句格式为 `CREATE DATABASE <数据库名字>;`，（注意不要漏掉分号 `;`），前面的 CREATE DATABASE 也可以使用小写，具体命令为：

CREATE DATABASE mysql_shiyan;

创建成功后输入命令 `show databases;` （注意不要漏掉`;`）检查一下：

在大多数系统中，SQL 语句都是不区分大小写的，因此以下语句都是合法的：

CREATE DATABASE name1;
    create database name2;
    CREATE database name3;
    create DAtabaSE name4;

但是出于严谨，而且便于区分保留字（***保留字(reserved word)：指在高级语言中已经定义过的字，使用者不能再将这些字作为变量名或过程名使用。***）和变量名，我们把保留字大写，把变量和数据小写。

3.2 连接数据库

接下来的操作，就在刚才创建的 `mysql_shiyan` 中进行，由于一个系统中可能会有多个数据库，要确定当前是对哪一个数据库操作，使用语句 `use <数据库名字>`：

use mysql_shiyan;

如图显示，则连接成功：

![02][]

输入命令 `show tables;` 可以查看当前数据库里有几张表，现在`mysql_shiyan` 里还是空的：

![03][]

3.3 数据表

数据表（`table`）简称表，它是数据库最重要的组成部分之一。数据库只是一个框架，表才是实质内容。

而一个数据库中一般会有多张表，这些各自独立的表通过建立关系被联接起来，才成为可以交叉查阅、一目了然的数据库。如下便是一张表：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>ID</th> 
   <th>name</th> 
   <th>phone</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>01</td> 
   <td>Tom</td> 
   <td>110110110</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>02</td> 
   <td>Jack</td> 
   <td>119119119</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>03</td> 
   <td>Rose</td> 
   <td>114114114</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

3.4 新建数据表

在数据库中新建一张表的语句格式为：

CREATE TABLE 表的名字
    (
    列名a 数据类型(数据长度),
    列名b 数据类型(数据长度)，
    列名c 数据类型(数据长度)
    );

我们尝试在 `mysql_shiyan` 中新建一张表 `employee`，包含姓名，ID 和电话信息，所以语句为：

CREATE TABLE employee (id int(10),name char(20),phone int(12));

然后再创建一张表 `department`，包含名称和电话信息，想让命令看起来更整洁，你可以这样输入命令：

![04][]

这时候再 `show tables;` 一下，可以看到刚才添加的两张表：

![05][]

3.5 数据类型

在刚才新建表的过程中，我们提到了数据类型，MySQL 的数据类型和其他编程语言大同小异，下表是一些 MySQL 常用数据类型：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>数据类型</th> 
   <th>大小(字节)</th> 
   <th>用途</th> 
   <th>格式</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>INT</td> 
   <td>4</td> 
   <td>整数</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>FLOAT</td> 
   <td>4</td> 
   <td>单精度浮点数</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DOUBLE</td> 
   <td>8</td> 
   <td>双精度浮点数</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>ENUM</td> 
   <td>--</td> 
   <td>单选,比如性别</td> 
   <td>ENUM('a','b','c')</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>SET</td> 
   <td>--</td> 
   <td>多选</td> 
   <td>SET('1','2','3')</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DATE</td> 
   <td>3</td> 
   <td>日期</td> 
   <td>YYYY-MM-DD</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>TIME</td> 
   <td>3</td> 
   <td>时间点或持续时间</td> 
   <td>HH:MM:SS</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>YEAR</td> 
   <td>1</td> 
   <td>年份值</td> 
   <td>YYYY</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>CHAR</td> 
   <td>0~255</td> 
   <td>定长字符串</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>VARCHAR</td> 
   <td>0~255</td> 
   <td>变长字符串</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>TEXT</td> 
   <td>0~65535</td> 
   <td>长文本数据</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

整数除了 INT 外，还有 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、BIGINT。

**CHAR 和 VARCHAR 的区别:** CHAR 的长度是固定的，而 VARCHAR 的长度是可以变化的，比如，存储字符串 “abc"，对于 CHAR(10)，表示存储的字符将占 10 个字节(包括 7 个空字符)，而同样的 VARCHAR(12) 则只占用4个字节的长度，`增加一个额外字节来存储字符串本身的长度`，12 只是最大值，当你存储的字符小于 12 时，按实际长度存储。

**ENUM和SET的区别:** ENUM 类型的数据的值，必须是定义时枚举的值的其中之一，即单选，而 SET 类型的值则可以多选。

3.6 插入数据

刚才我们新建了两张表，使用语句 `SELECT * FROM employee;` 查看表中的内容，可以看到 employee 表中现在还是空的：

![06][]

***刚才使用的SELECT语句将在下一节实验中详细介绍***

我们通过 INSERT 语句向表中插入数据，语句格式为：

INSERT INTO 表的名字(列名a,列名b,列名c) VALUES(值1,值2,值3);

我们尝试向 employee 中加入 Tom、Jack 和 Rose：

INSERT INTO employee(id,name,phone) VALUES(01,'Tom',110110110);
    
    INSERT INTO employee VALUES(02,'Jack',119119119);
    
    INSERT INTO employee(id,name) VALUES(03,'Rose');

你已经注意到了，有的数据需要用单引号括起来，比如 Tom、Jack、Rose 的名字，这是由于它们的数据类型是 CHAR 型。此外 **VARCHAR,TEXT,DATE,TIME,ENUM** 等类型的数据也需要单引号修饰，而 **INT,FLOAT,DOUBLE** 等则不需要。

第一条语句比第二条语句多了一部分：`(id,name,phone)` 这个括号里列出的，是将要添加的数据 `(01,'Tom',110110110)` 其中每个值在表中对应的列。而第三条语句只添加了 `(id,name)` 两列的数据，**所以在表中Rose的phone为NULL**。

现在我们再次使用语句 `SELECT * FROM employee;` 查看 employee 表，可见 Tom 和 Jack 的相关数据已经保存在其中了：

![07][]

新建一个名为 library 的数据库，包含 book、reader 两张表

create database library;
    use library;
    
    create table book(
      book_id int primary key,
      book_name varchar(50) not null
    );
    
    create table reader(
      reader_id int primary key,
      reader_name varchar(50) not null
    );

### 4.约束 ###

本节实验会创建几个表，然后对其中的各个字段添加约束，学习添加和测试约束的方法。

约束分类

听名字就知道，约束是一种限制，它通过对表的行或列的数据做出限制，来确保表的数据的完整性、唯一性。

比如，规定一个用户的用户名不能为空值且没有重复的记录，这就是一种约束规则。

在MySQL中，通常有这几种约束：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>约束类型：</th> 
   <th>主键</th> 
   <th>默认值</th> 
   <th>唯一</th> 
   <th>外键</th> 
   <th>非空</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>关键字：</td> 
   <td>PRIMARY KEY</td> 
   <td>DEFAULT</td> 
   <td>UNIQUE</td> 
   <td>FOREIGN KEY</td> 
   <td>NOT NULL</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

为了方便介绍这几种约束，我们先建立一个数据库。

> 注：如果你是从上一节直接进入本节进行学习的，请先删除上一节建立的数据库`mysql_shiyan`，删除语句为`DROP DATABASE mysql_shiyan;` 关于数据库的删除操作我们会具体讲解，这里先继续实验。

### 主键 ###

在数据库中，如果有两行记录数据完全一样，那么如何来区分呢？ 答案是无法区分，如果有两行记录完全相同，那么对于 Mysql 就会认定它们是同一个实体，这于现实生活是存在差别的。

假如我们要存储一个学生的信息，信息包含姓名，身高，性别，年龄。

不幸的是有两个女孩都叫小梦，且她们的身高和年龄相同，数据库将无法区分这两个实体，这时就需要用到主键了。

主键 (PRIMARY KEY)是用于约束表中的一行，作为这一行的唯一标识符，在一张表中通过主键就能准确定位到一行，因此主键十分重要，主键不能有重复记录且不能为空。

在 `MySQL-03-01.sql` 中，这里有主键：

![07][07 1]

也可以这样定义主键：

![08-][]

还有一种特殊的主键——复合主键。主键不仅可以是表中的一列，也可以由表中的两列或多列来共同标识，比如：

![09-][]

默认值约束 (DEFAULT) 规定，当有 DEFAULT 约束的列，插入数据为空时，将使用默认值。

默认值常用于一些可有可无的字段，比如用户的个性签名，如果用户没有设置，系统给他应该设定一个默认的文本，比如空文本或 ‘这个人太懒了，没有留下任何信息’

在 `MySQL-03-01.sql` 中，这段代码包含了 DEFAULT 约束：

![10][]

DEFAULT 约束只会在使用 INSERT 语句（上一实验介绍过）时体现出来， INSERT 语句中，如果被 DEFAULT 约束的位置没有值，那么这个位置将会被 DEFAULT 的值填充，如语句：

# 正常插入数据
    INSERT INTO department(dpt_name,people_num) VALUES('dpt1',11);
    
    #插入新的数据，people_num 为空，使用默认值
    INSERT INTO department(dpt_name) VALUES('dpt2');

输入命令 `SELECT * FROM department;`，可见表中第二行的people\_num 被 DEFAULT 的值 (10) 填充：

![01][]

### 唯一约束 ###

唯一约束 (UNIQUE) 比较简单，它规定一张表中指定的一列的值必须不能有重复值，即这一列每个值都是唯一的。

在 `MySQL-03-01.sql` 中，也有 UNIQUE 约束：

![11][]

当 INSERT 语句新插入的数据和已有数据重复的时候，如果有 UNIQUE 约束，则 INSERT 失败，比如：

INSERT INTO employee VALUES(01,'Tom',25,3000,110110,'dpt1');
    INSERT INTO employee VALUES(02,'Jack',30,3500,110110,'dpt2');

结果如图：

![02][02 1]

### 外键约束 ###

外键 (FOREIGN KEY) 既能确保数据完整性，也能表现表之间的关系。

比如，现在有用户表和文章表，给文章表中添加一个指向用户 id 的外键，表示这篇文章所属的用户 id，外键将确保这个外键指向的记录是存在的，如果你尝试删除一个用户，而这个用户还有文章存在于数据库中，那么操作将无法完成并报错。因为你删除了该用户过后，他发布的文章都没有所属用户了，而这样的情况是不被允许的。同理，你在创建一篇文章的时候也不能为它指定一个不存在的用户 id。

一个表可以有多个外键，每个外键必须 REFERENCES (参考) 另一个表的主键，被外键约束的列，取值必须在它参考的列中有对应值。

![12-][]

在 INSERT 时，如果被外键约束的值没有在参考列中有对应，比如以下命令，参考列 (department 表的 dpt\_name) 中没有 dpt3，则 INSERT 失败：

INSERT INTO employee VALUES(02,'Jack',30,3500,114114,'dpt3');

可见之后将 dpt3 改为 dpt2（department 表中有 dpt2），则插入成功：

![03][03 1]

### 2.7 非空约束 ###

非空约束 (NOT NULL),听名字就能理解，被非空约束的列，在插入值时必须非空。

![13][]

在MySQL中违反非空约束，会报错，比如以下语句：

#INSERT 成功 age 为空，因为没有非空约束，表中显示 NULL
    INSERT INTO employee(id,name,salary,phone,in_dpt) VALUES(03,'Jim',3400,119119,'dpt2'); 
    
    #报错 salary 被非空约束，插入数据失败
    INSERT INTO employee(id,name,age,phone,in_dpt) VALUES(04,'Bob',23,123456,'dpt1');

结果如图，插入数据失败，实验楼的 MySQL 环境是 `5.7.22`，禁止插入不符合非空约束的数据：

![04][04 1]

此时 employee 表的内容为：

![05][05 1]

## 搭建一个简易的成绩管理系统的数据库 ##

### 介绍 ###

现需要构建一个简易的成绩管理系统的数据库，来记录几门课程的学生成绩。数据库中有三张表分别用于记录学生信息、课程信息和成绩信息。

数据表结构如下：

学生表(student)：学生 id 、学生姓名和性别

![此处输入图片的描述][wm]

课程表：课程 id 和课程名

![此处输入图片的描述][wm 1]

成绩表：成绩 id 、学生 id 、课程 id 和分数

![此处输入图片的描述][wm 2]

服务器中的 MySQL 还没有启动，请注意 MySQL 的 root 账户默认密码为空。

### 目标 ###

1.MySQL 服务处于运行状态

2.新建数据库的名称为 gradesystem

3.gradesystem 包含三个表：student、course、mark；

*  student 表包含3列：sid(主键)、sname、gender；
 *  course 表包含2列：cid(主键)、cname；
 *  mark 表包含4列：mid(主键)、sid、cid、score ，注意与其他两个表主键之间的关系。

4.将上述表中的数据分别插入到各个表中

### 提示 ###

*  建立表时注意 id 自增和键约束
 *  每个表插入语句可通过一条语句完成

### 挑战参考代码 ###

以下内容仅供参考，为了能有更好的学习效果，请尽量按自己的想法来完成练习题。

$ sudo service mysql start
    
    $ mysql -u root
    
    mysql> CREATE DATABASE gradesystem;
    
    mysql> use gradesystem
    
    mysql> CREATE TABLE student(
        -> sid int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
        -> sname varchar(20) NOT NULL,
        -> gender varchar(10) NOT NULL,
        -> PRIMARY KEY(sid)
        -> );
    
    mysql> CREATE TABLE course(
        -> cid int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
        -> cname varchar(20) NOT NULL,
        -> PRIMARY KEY(cid)
        -> );
    
    mysql> CREATE TABLE mark(
        -> mid int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
        -> sid int NOT NULL,
        -> cid int NOT NULL,
        -> score int NOT NULL,
        -> PRIMARY KEY(mid),
        -> FOREIGN KEY(sid) REFERENCES student(sid),
        -> FOREIGN KEY(cid) REFERENCES course(cid)
        -> );
    
    mysql> INSERT INTO student VALUES(1,'Tom','male'),(2,'Jack','male'),(3,'Rose','female');
    
    mysql> INSERT INTO course VALUES(1,'math'),(2,'physics'),(3,'chemistry');
    
    mysql> INSERT INTO mark VALUES(1,1,1,80),(2,2,1,85),(3,3,1,90),(4,1,2,60),(5,2,2,90),(6,3,2,75),(7,1,3,95),(8,2,3,75),(9,3,3,85);

在数据库操作语句中，使用最频繁，也被认为最重要的是 SELECT 查询语句。之前的实验中，我们已经在不少地方用到了 `SELECT * FROM table_name;` 这条语句用于查看一张表中的所有内容。 而 SELECT 与各种限制条件关键词搭配使用，具有各种丰富的功能，这次实验就进行详细介绍。

### 3.1 基本的SELECT语句 ###

SELECT 语句的基本格式为：

SELECT 要查询的列名 FROM 表名字 WHERE 限制条件;

如果要查询表的所有内容，则把 **要查询的列名** 用一个星号 `*` 号表示(实验2、3中都已经使用过)，代表要查询表中所有的列。 而大多数情况，我们只需要查看某个表的指定的列，比如要查看 employee 表的 name 和 age：

SELECT name,age FROM employee;

![01][01 1]

### 3.2 数学符号条件 ###

SELECT 语句常常会有 WHERE 限制条件，用于达到更加精确的查询。WHERE限制条件可以有数学符号 (`=,<,>,>=,<=`) ，刚才我们查询了 name 和 age，现在稍作修改：

SELECT name,age FROM employee WHERE age>25;

筛选出 age 大于 25 的结果：

![02][02 2]

或者查找一个名字为 Mary 的员工的 name,age 和 phone：

SELECT name,age,phone FROM employee WHERE name='Mary';

结果当然是：

![03][03 2]

例如，筛选出 age 小于 25，或 age 大于 30

SELECT name,age FROM employee WHERE age<25 OR age>30;

#筛选出 age 大于 25，且 age 小于 30
    SELECT name,age FROM employee WHERE age>25 AND age<30;

而刚才的限制条件 **age>25 AND age<30** ，如果需要包含25和30这两个数字的话，可以替换为 **age BETWEEN 25 AND 30** ：

### 3.4 IN 和 NOT IN ###

关键词 **IN** 和 **NOT IN** 的作用和它们的名字一样明显，用于筛选**“在”**或**“不在”**某个范围内的结果，比如说我们要查询在 **dpt3**或 **dpt4** 的人:

SELECT name,age,phone,in_dpt FROM employee WHERE in_dpt IN ('dpt3','dpt4');

![07][07 2]

而 **NOT IN** 的效果则是，如下面这条命令，查询出了不在 **dpt1** 也不在 **dpt3** 的人：

SELECT name,age,phone,in_dpt FROM employee WHERE in_dpt NOT IN ('dpt1','dpt3');

![08][]

### 3.5 通配符 ###

关键字 **LIKE** 可用于实现模糊查询，常见于搜索功能中。

和 LIKE 联用的通常还有通配符，代表未知字符。SQL中的通配符是 `_` 和 `%` 。其中 `_` 代表一个未指定字符，`%` 代表**不定个**未指定字符

比如，要只记得电话号码前四位数为1101，而后两位忘记了，则可以用两个 `_` 通配符代替：

SELECT name,age,phone FROM employee WHERE phone LIKE '1101__';

这样就查找出了 **1101开头的6位数电话号码**：

![09][]

另一种情况，比如只记名字的首字母，又不知道名字长度，则用 `%` 通配符代替不定个字符：

SELECT name,age,phone FROM employee WHERE name LIKE 'J%';

这样就查找出了首字母为 **J** 的人：

![10][10 1]

### 3.6 对结果排序 ###

为了使查询结果看起来更顺眼，我们可能需要对结果按某一列来排序，这就要用到 **ORDER BY** 排序关键词。默认情况下，**ORDER BY** 的结果是**升序**排列，而使用关键词 **ASC** 和 **DESC** 可指定**升序**或**降序**排序。 比如，我们**按 salary 降序排列**，SQL语句为：

SELECT name,age,salary,phone FROM employee ORDER BY salary DESC;

![11][11 1]

如果后面不加 DESC 或 ASC 将默认按照升序排列。应用场景：博客系统中按时间先后顺序显示博文。

### 3.7 SQL 内置函数和计算 ###

SQL 允许对表中的数据进行计算。对此，SQL 有 5 个内置函数，这些函数都对 SELECT 的结果做操作：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>函数名：</th> 
   <th>COUNT</th> 
   <th>SUM</th> 
   <th>AVG</th> 
   <th>MAX</th> 
   <th>MIN</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>作用：</td> 
   <td>计数</td> 
   <td>求和</td> 
   <td>求平均值</td> 
   <td>最大值</td> 
   <td>最小值</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

> 其中 COUNT 函数可用于任何数据类型(因为它只是计数)，而 SUM 、AVG 函数都只能对数字类数据类型做计算，MAX 和 MIN 可用于数值、字符串或是日期时间数据类型。

具体举例，比如计算出 salary 的最大、最小值，用这样的一条语句：

SELECT MAX(salary) AS max_salary,MIN(salary) FROM employee;

有一个细节你或许注意到了，**使用 AS 关键词可以给值重命名**，比如最大值被命名为了 max\_salary：

![12][]

### 3.8 子查询 ###

上面讨论的 SELECT 语句都仅涉及一个表中的数据，然而有时必须处理多个表才能获得所需的信息。例如：想要知道名为 "Tom" 的员工所在部门做了几个工程。员工信息储存在 employee 表中，但工程信息储存在 project 表中。

对于这样的情况，我们可以用子查询：

SELECT of_dpt,COUNT(proj_name) AS count_project FROM project GROUP BY of_dpt
    HAVING of_dpt IN
    (SELECT in_dpt FROM employee WHERE name='Tom');

上面代码包含两个 SELECT 语句，第二个 SELECT 语句将返回一个集合的数据形式，然后被第一个 SELECT 语句用 **in** 进行判断。

HAVING 关键字可以的作用和 WHERE 是一样的，都是说明接下来要进行条件筛选操作。

区别在于 HAVING 用于对分组后的数据进行筛选

![13][13 1]

> 子查询还可以扩展到 3 层、4 层或更多层。

### 3.9 连接查询 ###

在处理多个表时，子查询只有在结果来自一个表时才有用。但如果需要显示两个表或多个表中的数据，这时就必须使用连接 **(join)** 操作。 连接的基本思想是把两个或多个表当作一个新的表来操作，如下：

SELECT id,name,people_num
    FROM employee,department
    WHERE employee.in_dpt = department.dpt_name
    ORDER BY id;

这条语句查询出的是，各员工所在部门的人数，其中员工的 id 和 name 来自 employee 表，people\_num 来自 department 表：

![14][]

另一个连接语句格式是使用 JOIN ON 语法，刚才的语句等同于：

SELECT id,name,people_num
    FROM employee JOIN department
    ON employee.in_dpt = department.dpt_name
    ORDER BY id;

结果也与刚才的语句相同。

本节将通过实践操作，带领大家熟悉数据库的修改和删除操作。

### 3.1 删除数据库 ###

使用命令 `SHOW DATABASES;` 可以看到刚才运行`MySQL-05.sql` 文件生成的两个数据库：

![01][01 2]

现在我们运行命令删除名为 `test_01` 的数据库：

DROP DATABASE test_01;

现在再次使用命令 `SHOW DATABASES;` 可以发现，`test_01` 数据库已经被成功删除：

![02][02 3]

关于修改数据库

目前 Mysql 没有提供修改数据库名称的方法，因为这曾导致一系列安全问题。

在老版本中 RENAME DATABASE 可以修改数据库名称，这条命令在 MySQL 5.1.7 中被加入，但官方很快就发现这条命令所带来的危险，于是在 MySQL 5.1.23 中把这条命令移除。

事实上，数据库名几乎不会遇到必须修改的情况，如果你一定要这么做，比较安全的做法是重新建一个新库，然后将旧库中的数据转移到新库中，并且暂时不要删除旧的数据库，以防数据遗失。

### 3.2 对一张表的修改 ###

3.2.1 重命名一张表

重命名一张表的语句有多种形式，以下 3 种格式效果是一样的：

RENAME TABLE 原名 TO 新名字;
    
    ALTER TABLE 原名 RENAME 新名;
    
    ALTER TABLE 原名 RENAME TO 新名;

进入数据库 mysql\_shiyan ：

use mysql_shiyan

使用命令尝试修改 `table_1` 的名字为 `table_2` ：

RENAME TABLE table_1 TO table_2;

![03][03 3]

3.2.2 删除一张表

删除一张表的语句，类似于刚才用过的删除数据库的语句，格式是这样的：

DROP TABLE 表名字;

比如我们把 `table_2` 表删除：

DROP TABLE table_2;

![04][04 2]

### 3.3 对一列的修改(即对表结构的修改) ###

对表结构的修改，是本节实验的难点，有时候一些小的错误会造成不可挽回的后果，所以请细心操作。另外需要注意，非必要情况不要修改表结构。

3.3.1 增加一列

在表中增加一列的语句格式为：

ALTER TABLE 表名字 ADD COLUMN 列名字 数据类型 约束;
    或：
    ALTER TABLE 表名字 ADD 列名字 数据类型 约束;

现在 employee 表中有 `id、name、age、salary、phone、in_dpt` 这6个列，我们尝试加入 `height` (身高)一个列并指定DEFAULT 约束：

ALTER TABLE employee ADD height INT(4) DEFAULT 170;

![05][05 2]

可以发现：新增加的列，被默认放置在这张表的最右边。如果要把增加的列插入在指定位置，则需要在语句的最后使用AFTER关键词(**“AFTER 列1” 表示新增的列被放置在 “列1” 的后面**)。

> 提醒：语句中的 INT(4) 不是表示整数的字节数，而是表示该值的显示宽度，如果设置填充字符为 0，则 170 显示为 0170

比如我们新增一列 `weight`(体重) 放置在 `age`(年龄) 的后面：

ALTER TABLE employee ADD weight INT(4) DEFAULT 120 AFTER age;

![06][06 1]

上面的效果是把新增的列加在某位置的后面，如果想放在第一列的位置，则使用 `FIRST` 关键词，如语句：

ALTER TABLE employee ADD test INT(10) DEFAULT 11 FIRST;

效果如下：

![07][07 3]

3.3.2 删除一列

删除表中的一列和刚才使用的新增一列的语句格式十分相似，只是把关键词 `ADD` 改为 `DROP` ，语句后面不需要有数据类型、约束或位置信息。具体语句格式：

ALTER TABLE 表名字 DROP COLUMN 列名字;
    
    或： ALTER TABLE 表名字 DROP 列名字;

我们把刚才新增的 `test` 删除：

ALTER TABLE employee DROP test;

![08][08 1]

3.3.3 重命名一列

这条语句其实不只可用于重命名一列，准确地说，它是对一个列做修改(CHANGE) ：

ALTER TABLE 表名字 CHANGE 原列名 新列名 数据类型 约束;

> **注意：这条重命名语句后面的 “数据类型” 不能省略，否则重命名失败。**

当**原列名**和**新列名**相同的时候，指定新的**数据类型**或**约束**，就可以用于修改数据类型或约束。需要注意的是，修改数据类型可能会导致数据丢失，所以要慎重使用。

我们用这条语句将 “height” 一列重命名为汉语拼音 “shengao” ，效果如下：

ALTER TABLE employee CHANGE height shengao INT(4) DEFAULT 170;

![09][09 1]

3.3.4 改变数据类型

要修改一列的数据类型，除了使用刚才的 **CHANGE** 语句外，还可以用这样的 **MODIFY** 语句：

ALTER TABLE 表名字 MODIFY 列名字 新数据类型;

再次提醒，修改数据类型必须小心，因为这可能会导致数据丢失。在尝试修改数据类型之前，请慎重考虑。

### 3.4 对表的内容修改 ###

3.4.1 修改表中某个值

大多数时候我们需要做修改的不会是整个数据库或整张表，而是表中的某一个或几个数据，这就需要我们用下面这条命令达到精确的修改：

UPDATE 表名字 SET 列1=值1,列2=值2 WHERE 条件;

比如，我们要把 Tom 的 age 改为 21，salary 改为 3000：

UPDATE employee SET age=21,salary=3000 WHERE name='Tom';

![10][10 2]

> **注意：一定要有 WHERE 条件，否则会出现你不想看到的后果**

3.4.2 删除一行记录

删除表中的一行数据，也必须加上 WHERE 条件，否则整列的数据都会被删除。删除语句：

DELETE FROM 表名字 WHERE 条件;

我们尝试把 Tom 的数据删除：

DELETE FROM employee WHERE name='Tom';

![11][11 2]

3.1 索引

索引是一种与表有关的结构，它的作用相当于书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。

当表中有大量记录时，若要对表进行查询，没有索引的情况是全表搜索：将所有记录一一取出，和查询条件进行一一对比，然后返回满足条件的记录。这样做会消耗大量数据库系统时间，并造成大量磁盘 I/O 操作。

而如果在表中已建立索引，在索引中找到符合查询条件的索引值，通过索引值就可以快速找到表中的数据，可以**大大加快查询速度**。

对一张表中的某个列建立索引，有以下两种语句格式：

ALTER TABLE 表名字 ADD INDEX 索引名 (列名);
    
    CREATE INDEX 索引名 ON 表名字 (列名);

我们用这两种语句分别建立索引：

ALTER TABLE employee ADD INDEX idx_id (id);  #在employee表的id列上建立名为idx_id的索引
    
    CREATE INDEX idx_name ON employee (name);   #在employee表的name列上建立名为idx_name的索引

索引的效果是加快查询速度，当表中数据不够多的时候是感受不出它的效果的。这里我们使用命令 **SHOW INDEX FROM 表名字;** 查看刚才新建的索引：

![01][01 3]

在使用 SELECT 语句查询的时候，语句中 WHERE 里面的条件，会**自动判断有没有可用的索引**。

比如有一个用户表，它拥有用户名(username)和个人签名(note)两个字段。其中用户名具有唯一性，并且格式具有较强的限制，我们给用户名加上一个唯一索引；个性签名格式多变，而且允许不同用户使用重复的签名，不加任何索引。

这时候，如果你要查找某一用户，使用语句 `select * from user where username=?` 和 `select * from user where note=?`性能是有很大差距的，对**建立了索引的用户名**进行条件查询会比**没有索引的个性签名**条件查询快几倍，在数据量大的时候，这个差距只会更大。

一些字段不适合创建索引，比如性别，这个字段存在大量的重复记录无法享受索引带来的速度加成，甚至会拖累数据库，导致数据冗余和额外的 CPU 开销。

### 3.2 视图 ###

视图是从一个或多个表中导出来的表，是一种**虚拟存在的表**。它就像一个窗口，通过这个窗口可以看到系统专门提供的数据，这样，用户可以不用看到整个数据库中的数据，而只关心对自己有用的数据。

注意理解视图是虚拟的表：

*  数据库中只存放了视图的定义，而没有存放视图中的数据，这些数据存放在原来的表中；
 *  使用视图查询数据时，数据库系统会从原来的表中取出对应的数据；
 *  视图中的数据依赖于原来表中的数据，一旦表中数据发生改变，显示在视图中的数据也会发生改变；
 *  在使用视图的时候，可以把它当作一张表。

创建视图的语句格式为：

CREATE VIEW 视图名(列a,列b,列c) AS SELECT 列1,列2,列3 FROM 表名字;

可见创建视图的语句，后半句是一个 SELECT 查询语句，所以**视图也可以建立在多张表上**，只需在 SELECT 语句中使用**子查询**或**连接查询**，这些在之前的实验已经进行过。

现在我们创建一个简单的视图，名为 **v\_emp**，包含**v\_name**，**v\_age**，**v\_phone**三个列：

CREATE VIEW v_emp (v_name,v_age,v_phone) AS SELECT name,age,phone FROM employee;

![02][02 4]

### 3.3 导入 ###

此处讲解的是导入一个纯数据文件，该文件中将包含与数据表字段相对应的多条数据，这样可以快速导入大量数据，除此之外，还有用 SQL 语句的导入方式，语法为：`source *.sql` 这是实验中经常用到的。两者之间的不同是：数据文件导入方式只包含数据，导入规则由数据库系统完成；SQL 文件导入相当于执行该文件中包含的 SQL 语句，可以实现多种操作，包括删除，更新，新增，甚至对数据库的重建。

数据文件导入，可以把一个文件里的数据保存进一张表。导入语句格式为：

LOAD DATA INFILE '文件路径和文件名' INTO TABLE 表名字;

现在 SQL6 目录下有一个名为 **in.txt** 的文件，我们尝试把这个文件中的数据导入数据库 **mysql\_shiyan** 的 **employee** 表中。

由于导入导出大量数据都属于敏感操作，根据 mysql 的安全策略，导入导出的文件都必须在指定的路径下进行，在 mysql 终端中查看路径变量：

注意到 secure\_file\_priv 变量指定安全路径为 `/var/lib/mysql-files/` ，要导入数据文件，需要将该文件移动到安全路径下。

打开 Xfce 终端，输入命令拷贝 SQL6 文件夹到 `/var/lib/mysql-files/` 目录：

sudo cp -a /home/shiyanlou/Desktop/SQL6 /var/lib/mysql-files/

使用命令 `sudo vim /var/lib/mysql-files/SQL6/in.txt` 查看 `in.txt` 文件中的内容：

![03][03 4]

可以看到其中仅仅包含了数据本身，没有任何的 SQL 语句

再使用以下命令以 root 用户登录数据库，再连接 **mysql\_shiyan** 数据库：

# 在Xfce 终端输入命令
    mysql -u root
    
    # 在 MySQL 控制台中输入命令
    use mysql_shiyan

查看一下没有导入数据之前，employee 表中的数据：

![04][04 3]

现在执行导入语句，文件中的数据成功导入 employee 表：

![05][05 3]

### 3.4 导出 ###

导出与导入是相反的过程，是把数据库某个表中的数据保存到一个文件之中。导出语句基本格式为：

SELECT 列1，列2 INTO OUTFILE '文件路径和文件名' FROM 表名字;

**注意：语句中 “文件路径” 之下不能已经有同名文件。**

现在我们把整个 employee 表的数据导出到 /var/lib/mysql-files/ 目录下，导出文件命名为 **out.txt** 具体语句为：

SELECT * INTO OUTFILE '/var/lib/mysql-files/out.txt' FROM employee;

用 gedit 可以查看导出文件 `/var/lib/mysql-files/out.txt` 的内容：

> 也可以使用 `sudo cat /var/lib/mysql-files/out.txt` 命令查看。

![06][06 2]

### 3.5 备份 ###

数据库中的数据十分重要，出于安全性考虑，在数据库的使用中，应该注意使用备份功能。

> 备份与导出的区别：导出的文件只是保存数据库中的数据；而备份，则是把数据库的结构，包括数据、约束、索引、视图等全部另存为一个文件。

**mysqldump** 是 MySQL 用于备份数据库的实用程序。它主要产生一个 SQL 脚本文件，其中包含从头重新创建数据库所必需的命令 CREATE TABLE INSERT 等。

使用 mysqldump 备份的语句：

mysqldump -u root 数据库名>备份文件名;   #备份整个数据库
    
    mysqldump -u root 数据库名 表名字>备份文件名;  #备份整个表

> mysqldump 是一个备份工具，因此该命令是在终端中执行的，而不是在 mysql 交互环境下

我们尝试备份整个数据库 `mysql_shiyan`，将备份文件命名为 `bak.sql`，先 `Ctrl+D` 退出 MySQL 控制台，再打开 Xfce 终端，在终端中输入命令：

cd /home/shiyanlou/
    mysqldump -u root mysql_shiyan > bak.sql;

使用命令 “ls” 可见已经生成备份文件 `bak.sql`：

![07][07 4]

> 你可以用 gedit 查看备份文件的内容，可以看见里面不仅保存了数据，还有所备份的数据库的其他信息。

### 3.6 恢复 ###

用备份文件恢复数据库，其实我们早就使用过了。在本次实验的开始，我们使用过这样一条命令：

source /tmp/SQL6/MySQL-06.sql

这就是一条恢复语句，它把 MySQL-06.sql 文件中保存的`mysql_shiyan` 数据库恢复。

还有另一种方式恢复数据库，但是在这之前我们先使用命令新建一个**空的数据库 test**：

mysql -u root          #因为在上一步已经退出了MySQL，现在需要重新登录
    
    CREATE DATABASE test;  #新建一个名为test的数据库

再次 **Ctrl+D** 退出 MySQL，然后输入语句进行恢复，把刚才备份的 **bak.sql** 恢复到 **test** 数据库：

mysql -u root test < bak.sql

我们输入命令查看 test 数据库的表，便可验证是否恢复成功：

mysql -u root          #因为在上一步已经退出了MySQL，现在需要重新登录
    
    use test               #连接数据库test
    
    SHOW TABLES;           #查看test数据库的表

可以看见原数据库的4张表和1个视图，现在已经恢复到 test 数据库中：

![08][08 2]

再查看 employee 表的恢复情况：

![09][09 2]

##  ##

在本实验中，我们实践了下面几个基本概念：

1.  索引：可以加快查询速度
2.  视图：是一种虚拟存在的表
3.  导入：从文件中导入数据到表
4.  导出：从表中导出到文件中
5.  备份：mysqldump 备份数据库到文件
6.  恢复：从文件恢复数据库

下一节我们将学习 MySQL 服务安装及命令使用 。

##  ##

使用子查询或连接，建立多张表的视图，再用 SELECT 语句展示出视图的内容。

###  ###

以下内容仅供参考，为了能有更好的学习效果，请尽量按自己的想法来完成练习题。

以下视图映射为员工姓名和他所在公寓的人数

CREATE VIEW dpt_people(name,people_num) AS SELECT name,people_num FROM employee,department WHERE in_dpt=dpt_name;

效果图:

![此处输入图片的描述][wm 3]

[1-02]: /images/20220216/41abb1eb786549dc8f45f5b19774eb46.png
[1-03]: /images/20220216/05357e3b4a3b47a19af7be418aa8cad9.png
[1-04]: /images/20220216/039ddd829bdc4509856d998c40351668.png
[1-05]: /images/20220216/330ec6d3a9ab4d289149ca2a14d1cde2.png
[02]: /images/20220216/ff54ccd493b24f2eab95e6ce4b9734bc.png
[03]: /images/20220216/db867bcd43004cd488506816e3e0d477.png
[04]: /images/20220216/a872391be129454eae669adf1061f6d0.png
[05]: /images/20220216/38f4edce4baa4a05aa4c4619b4e368c2.png
[06]: /images/20220216/a419939b9ce54c269099edab17f39935.png
[07]: /images/20220216/3e9bab8cddc84856983f254dc81aba92.png
[07 1]: /images/20220216/69da5b67d4ba4705aaeba25a42492d36.png
[08-]: /images/20220216/0869c0f78a3441189614f8a87e4c8e35.png
[09-]: /images/20220216/f2b7cf2113e8455f846ac85b3162722c.png
[10]: /images/20220216/b9dcbf9cb1b14277a3a405dd958f9bbf.png
[01]: /images/20220216/297ae73b2eb04761a679fc5f95c36666.png
[11]: /images/20220216/6148ed75ab3d4dc5b7f3e313361b2ca0.png
[02 1]: /images/20220216/aa7cf0e62c2247959227b3f8860c3225.png
[12-]: /images/20220216/d73f2123a8d44d9e8cfe89507836e0d2.png
[03 1]: /images/20220216/ae6aabd54bd94b85869dca30cd45cf80.png
[13]: /images/20220216/05c7247f91d54ceda226280d0d707197.png
[04 1]: /images/20220216/be7c887f486244f79c06d5093f84e440.png
[05 1]: /images/20220216/20b3a12ea0f24159aab97a435f7e2ad1.png
[wm]: /images/20220216/24f18305ee50473ca4c31904797a2a08.png
[wm 1]: /images/20220216/e903351063c04cba8d1242c7eec0782b.png
[wm 2]: /images/20220216/a1e68d67291545beb0a09990ddbfa50c.png
[01 1]: /images/20220216/2e586819bd56479899b3ef71f91c9e8a.png
[02 2]: /images/20220216/4ee5627d43f74346abe33fb45d89ed53.png
[03 2]: /images/20220216/c88c6bf2153849e3a1686b7ce896e3bb.png
[07 2]: /images/20220216/b93b08be21c14e63bb3f83c23f0e1f51.png
[08]: /images/20220216/e5a61d48d48b4001a809bfdaaf39b9c1.png
[09]: /images/20220216/221f716e09e14924b622283af2308ecc.png
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[12]: /images/20220216/06a5ea626e784a299f816caca4bce495.png
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[07 3]: /images/20220216/57b4e4ca58a14fd3933893cbbbbe1402.png
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[01 3]: /images/20220216/1dcfaa6a9d2d4b539b1bebb0a3198bc5.png
[02 4]: /images/20220216/5caf1986631645838162772f5390fa43.png
[03 4]: /images/20220216/40900db437754160b0f665f11f42ee9f.png
[04 3]: /images/20220216/6397aa1c8c9e42b4a4cf6f7656d54c3b.png
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[09 2]: /images/20220216/0bb3c152436a4dc0a59ad4f25b153eb3.png
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