【无标题】

where 和 having
① 执行的时机不同：where是在分组之前进行过滤，不参与分组，having是在分组之后进行过滤
② 判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以

函数

聚合函数：avg，sum，count，max，min
字符串函数：concat 字符串拼接， lower转小写， upper转大写， lpad 左填充， rpad右填充， trim去除字符串首部尾部空格， substring查找子串
数值函数：ceil 向上取整， floor向下取整， mod返回模，rand随机数，round四舍五入保留几位小数
日期函数：curdata。curtime。datediff返回起始日期和结束日期之间的天数，date_add加上一个时间间隔

约束

not null， unique， primary key 主键约束， foreign key外键约束，auto_increment 自动增长

外键约束 更新/修改 行为
no action / restrict 默认行为，当父表删除/更新对应记录，先检查该记录是否有对应外键，如果有，不允许删除
cascade： … 则一并删除/更新 外键在子表中的记录
set null
set default

一对多

一对一：多用于单表拆分，如基础字段和详情字段分开放，以提升操作效率
一对多：在多的一方建立外键，指向’一’的主键
多对多：需要建立一张中间表，中间表包含两个外键，分别指向这两方的主键

连接

内连接：两张表交集部分，
外连接：左外连接，右外连接
自直接：就是把一张表查询多次，自己连接自己（在自连接中，必须为表起别名
交叉连接：cross join 相当于两个表每行都组合在一起，从而得到所有可能组合

事务 ACID

事务是一组操作的集合，一个不可分割的最小单位。事务把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操，这些操作要么同时成功，要么同时失败
过程：① 在业务逻辑执行之前，开启事务 ② 执行完毕提交事务 ③如果执行报错，回滚事务

ACID
原子性：事务是不可分割的最小操作单元
一致性：事务完成，所有的数据状态保持一致
隔离性：保证事务不受外部影响

存储引擎 InnoDB

遵循 ACID模型，支持事务，行级锁，支持外键约束

适用场景：
innodb：支持事务，外键。对事务完整性要求高，在并发条件下要求数据一致性，除了查询，插入外，还有许多更新，删除
MyISAM：读取，插入为主，很少更新/删除操作，对事务完整性，并发性要求不高，如淘宝中足迹，日志数据（这类数据丢几个也没关系
memory：保存在内存，访问速度快，用于临时表和缓存，就是对表大小有限制，太大的无法存在内存中

索引

优点：检索效率提高很多。 降低数据排序成本
缺点：索引占用空间。虽然提高查询效率，但是降低了表的更新速度

聚集索引（仅有一个）：数据和索引存在一起，叶子节点保留了该行的数据
二级索引：数据和索引分开存，叶子节点只保留了对应的主键，可以有多个

回表查询：先到二级索引中查询数据，得到主键。再通过主键值去聚集索引中获取整行数据

索引使用规则

最左前缀法则：如果索引了许多列，就是最左边的优先。以最左边为起点，连续的索引都可以匹配，但是如果跳过某一列，则这列之后的索引字段都将失效

索引失效情况：

1. 索引列参与运算会失效
2. 字符串类型不加引号
3. like模糊头部匹配，索引失效
4. 如果MySQL评估全表扫描比用索引快，则不用索引

索引覆盖
查询使用了索引，并且需要返回的列，在这个索引中全部可以找到

索引设计原则：

1. 对数据量大的，且查询频繁的表建立索引
2. 常常作为查询条件where，order by，group 操作的字段建立索引

性能分析

1. 检查频次：可以查看当前数据库update，insert delete等操作的访问次数
   show global/session status
2. 慢查询日志：记录时间超过指定参数的所有sql语句
3. profile 可以查看每一条sql的耗时情况
4. explain：用于得到MySQL如何执行select语句

视图

可以理解为，一条增删改查的语句，视图中的结果就是这条语句的查询结果

作用：

1. 简单。那些经常被查询的可以直接定义为视图，从而不必每次都得写这一步查询，简化了操作
2. 安全。数据库可以授权，通过视图用户只能查询修改他们能看见的数据
3. 数据独立：视图帮助屏蔽真实表结构变化带来的影响