1. 数据库操作-DQL
DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，用来查询数据库表中的记录。
1.1 介绍
查询关键字：SELECT
查询操作是所有SQL语句当中最为常见，也是最为重要的操作。在一个正常的业务系统中，查询操作的使用频次是要远高于增删改操作的。当我们打开某个网站或APP所看到的展示信息，都是通过从数据库中查询得到的，而在这个查询过程中，还会涉及到条件、排序、分页等操作。
1.2 语法
sql
SELECT
字段列表
FROM
表名列表
WHERE
条件列表
GROUP BY
分组字段列表
HAVING
分组后条件列表
ORDER BY
排序字段列表
LIMIT
分页参数1.3 基本查询
sql
-- 查询多个字段
select 字段1, 字段2, 字段3 from 表名;
-- 查询所有字段（通配符）
select * from 表名;
-- 设置别名
select 字段1 [ as 别名1 ] , 字段2 [ as 别名2 ] from 表名;
-- 去除重复记录
select distinct 字段列表 from 表名;1.4 条件查询
sql
select 字段列表 from 表名 where 条件列表 ; -- 条件列表：意味着可以有多个条件学习条件查询就是学习条件的构建方式，而在SQL语句当中构造条件的运算符分为两类：
-
比较运算符
| 比较运算符 | 功能 |
|---|---|
| > | 大于 |
| >= | 大于等于 |
| < | 小于 |
| <= | 小于等于 |
| = | 等于 |
| <> 或 != | 不等于 |
| between ... and ... | 在某个范围之内(含最小、最大值) |
| in(...) | 在in之后的列表中的值，多选一 |
| like 占位符 | 模糊匹配(_匹配单个字符, %匹配任意个字符) |
| is null | 是null |
- 逻辑运算符
| 逻辑运算符 | 功能 |
|---|---|
| and 或 && | 并且 (多个条件同时成立) |
| or 或 || | 或者 (多个条件任意一个成立) |
| not 或 ! | 非 , 不是 |
1.5 聚合函数
查询都是横向查询，就是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询就是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回一个结果值。（将一列数据作为一个整体，进行纵向计算）
sql
select 聚合函数(字段列表) from 表名 ;注意 : 聚合函数会忽略空值，对NULL值不作为统计。
常用的聚合函数
| 函数 | 功能 |
|---|---|
| count | 统计数量 |
| max | 最大值 |
| min | 最小值 |
| avg | 平均值 |
| sum | 求和 |
1.6 分组查询
分组： 按照某一列或者某几列，把相同的数据进行合并输出。
分组其实就是按列进行分类(指定列下相同的数据归为一类)，然后可以对分类完的数据进行合并计算。
分组查询通常会使用聚合函数进行计算。
sql
select 字段列表 from 表名 [where 条件] group by 分组字段名 [having 分组后过滤条件];注意事项:
• 分组之后，查询的字段一般为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义
• 执行顺序：where > 聚合函数 > having
where与having区别（面试题）
-
执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where条件，不参与分组；而having是分组之后对结果进行过滤。
-
判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以。
1.7 排序查询
sql
select 字段列表
from 表名
[where 条件列表]
[group by 分组字段 ]
order by 字段1 排序方式1 , 字段2 排序方式2 ... ;-
排序方式：
-
ASC ：升序（默认值）
-
DESC：降序
-
注意事项：如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序
1.8 分页查询
分页操作在业务系统开发时，也是非常常见的一个功能，日常我们在网站中看到的各种各样的分页条，后台也都需要借助于数据库的分页操作。
sql
select 字段列表 from 表名 limit 起始索引, 查询记录数 ;案例1：从起始索引0开始查询员工数据, 每页展示5条记录
sql
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 0 , 5; -- 从索引0开始，向后取5条记录注意事项:
-
起始索引从0开始。 计算公式 ：起始索引 = （查询页码 - 1）* 每页显示记录数
-
分页查询是数据库的方言，不同的数据库有不同的实现，MySQL中是LIMIT
-
如果查询的是第一页数据，起始索引可以省略，直接简写为 limit 条数
if(表达式, tvalue, fvalue) ：当表达式为true时，取值tvalue；当表达式为false时，取值fvalue
case 表达式 when 值1 then 结果1 [when 值2 then 结果2 ...] [else result] end
2. 多表设计
项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在着各种联系，基本上分为三种：
-
一对多(多对一)
-
多对多
-
一对一
2.1 一对多
一对多关系实现：在数据库表中多的一方，添加字段，来关联属于一这方的主键。
2.1.2 外键约束
外键约束：让两张表的数据建立连接，保证数据的一致性和完整性。
对应的关键字：foreign key
方式1：通过SQL语句操作
sql
-- 创建表时指定
create table 表名(
字段名 数据类型,
...
[constraint] [外键名称] foreign key (外键字段名) references 主表 (主表列名)
);
-- 建完表后，添加外键
alter table 表名 add constraint 外键名称 foreign key(外键字段名) references 主表(主表列名);方式2：图形化界面操作
外键约束（foreign key）：保证了数据的完整性和一致性。
物理外键和逻辑外键
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物理外键
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概念：使用foreign key定义外键关联另外一张表。
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缺点：
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影响增、删、改的效率（需要检查外键关系）。
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仅用于单节点数据库，不适用与分布式、集群场景。
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容易引发数据库的死锁问题，消耗性能。
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逻辑外键
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概念：在业务层逻辑中，解决外键关联。
-
通过逻辑外键，就可以很方便的解决上述问题。
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在现在的企业开发中，很少会使用物理外键，都是使用逻辑外键。 甚至在一些数据库开发规范中，会明确指出禁止使用物理外键 foreign key
2.2 一对一
一对一关系表在实际开发中应用起来比较简单，通常是用来做单表的拆分，也就是将一张大表拆分成两张小表，将大表中的一些基础字段放在一张表当中，将其他的字段放在另外一张表当中，以此来提高数据的操作效率。
一对一的应用场景： 用户表(基本信息+身份信息)
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基本信息：用户的ID、姓名、性别、手机号、学历
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身份信息：民族、生日、身份证号、身份证签发机关，身份证的有效期(开始时间、结束时间)
如果在业务系统当中，对用户的基本信息查询频率特别的高，但是对于用户的身份信息查询频率很低，此时出于提高查询效率的考虑，我就可以将这张大表拆分成两张小表，第一张表存放的是用户的基本信息，而第二张表存放的就是用户的身份信息。他们两者之间一对一的关系，一个用户只能对应一个身份证，而一个身份证也只能关联一个用户。
那么在数据库层面怎么去体现上述两者之间是一对一的关系呢？
其实一对一我们可以看成一种特殊的一对多。一对多我们是怎么设计表关系的？是不是在多的一方添加外键。同样我们也可以通过外键来体现一对一之间的关系，我们只需要在任意一方来添加一个外键就可以了。
一对一 ：在任意一方加入外键，关联另外一方的主键，并且设置外键为唯一的(UNIQUE)
2.3 多对多
多对多的关系在开发中属于也比较常见的。比如：学生和老师的关系，一个学生可以有多个授课老师，一个授课老师也可以有多个学生。在比如：学生和课程的关系，一个学生可以选修多门课程，一个课程也可以供多个学生选修。
案例：学生与课程的关系
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关系：一个学生可以选修多门课程，一门课程也可以供多个学生选择
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实现关系：建立第三张中间表，中间表至少包含两个外键，分别关联两方主键
