MySQL高级特性详解

MySQL高级特性详解

一、自关联查询

概念

自关联查询是指一个表与它自己进行连接的查询。通常用于处理具有层级关系或递归结构的数据。

应用场景

• 员工与上级关系
• 分类的父子关系
• 地区的层级关系

示例

-- 创建员工表
CREATE TABLE employees (
    emp_id INT PRIMARY KEY,
    emp_name VARCHAR(50),
    manager_id INT,
    FOREIGN KEY (manager_id) REFERENCES employees(emp_id)
);

-- 插入示例数据
INSERT INTO employees VALUES 
(1, '张总', NULL),
(2, '李经理', 1),
(3, '王主管', 2),
(4, '赵员工', 3),
(5, '钱员工', 3);

-- 查询每个员工及其直接上级
SELECT 
    e1.emp_name AS '员工',
    e2.emp_name AS '上级'
FROM employees e1
LEFT JOIN employees e2 ON e1.manager_id = e2.emp_id;

-- 查询所有下属超过1人的管理者
SELECT 
    e2.emp_name AS '管理者',
    COUNT(e1.emp_id) AS '下属人数'
FROM employees e1
INNER JOIN employees e2 ON e1.manager_id = e2.emp_id
GROUP BY e2.emp_id, e2.emp_name
HAVING COUNT(e1.emp_id) > 1;

二、子查询操作

概念

子查询是嵌套在其他SQL语句中的SELECT语句，可以出现在WHERE、FROM、SELECT等子句中。

子查询分类

1. 标量子查询（返回单个值）

-- 查询工资高于平均工资的员工
SELECT emp_name, salary 
FROM employees 
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);

2. 列子查询（返回一列多行）

-- 使用IN操作符
SELECT * FROM employees 
WHERE dept_id IN (SELECT dept_id FROM departments WHERE location = '北京');

-- 使用ANY/ALL操作符
SELECT * FROM employees 
WHERE salary > ANY (SELECT salary FROM employees WHERE dept_id = 10);

3. 行子查询（返回一行多列）

-- 查询与张三相同部门和职位的员工
SELECT * FROM employees 
WHERE (dept_id, position) = (
    SELECT dept_id, position 
    FROM employees 
    WHERE emp_name = '张三'
);

4. 表子查询（返回多行多列）

-- FROM子句中的子查询
SELECT t.dept_name, t.avg_salary
FROM (
    SELECT d.dept_name, AVG(e.salary) AS avg_salary
    FROM employees e
    JOIN departments d ON e.dept_id = d.dept_id
    GROUP BY d.dept_name
) t
WHERE t.avg_salary > 10000;

EXISTS子查询

-- 查询有员工的部门
SELECT * FROM departments d
WHERE EXISTS (
    SELECT 1 FROM employees e 
    WHERE e.dept_id = d.dept_id
);

-- 查询没有下属的员工
SELECT * FROM employees e1
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1 FROM employees e2 
    WHERE e2.manager_id = e1.emp_id
);

三、窗口函数

概念

窗口函数在保留原表所有行的基础上，为每一行计算聚合值。与GROUP BY不同，它不会减少返回的行数。

基本语法

函数名() OVER (
    [PARTITION BY 列名]
    [ORDER BY 列名]
    [窗口子句]
)

常用窗口函数

1. 聚合窗口函数

-- 计算累计销售额
SELECT 
    order_date,
    amount,
    SUM(amount) OVER (ORDER BY order_date) AS cumulative_sum,
    AVG(amount) OVER (ORDER BY order_date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg
FROM orders;

-- 按部门计算工资占比
SELECT 
    emp_name,
    dept_id,
    salary,
    salary / SUM(salary) OVER (PARTITION BY dept_id) * 100 AS salary_percentage
FROM employees;

2. 排名函数

-- ROW_NUMBER(): 生成唯一序号
-- RANK(): 相同值同排名，下一个排名会跳过
-- DENSE_RANK(): 相同值同排名，下一个排名连续

SELECT 
    emp_name,
    dept_id,
    salary,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS row_num,
    RANK() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS rank_num,
    DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS dense_rank_num
FROM employees;

-- NTILE(): 将数据分成N组
SELECT 
    emp_name,
    salary,
    NTILE(4) OVER (ORDER BY salary) AS quartile
FROM employees;

3. 偏移函数

-- LAG/LEAD: 访问前后行数据
SELECT 
    month,
    sales,
    LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY month) AS prev_month_sales,
    LEAD(sales, 1) OVER (ORDER BY month) AS next_month_sales,
    sales - LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY month) AS month_over_month_change
FROM monthly_sales;

-- FIRST_VALUE/LAST_VALUE: 获取窗口内第一个/最后一个值
SELECT 
    emp_name,
    dept_id,
    salary,
    FIRST_VALUE(emp_name) OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS highest_paid,
    LAST_VALUE(emp_name) OVER (
        PARTITION BY dept_id 
        ORDER BY salary DESC
        RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
    ) AS lowest_paid
FROM employees;

四、MySQL常用内置函数

1. 时间日期函数

-- 获取当前时间
SELECT NOW(), CURDATE(), CURTIME();

-- 日期格式化
SELECT DATE_FORMAT(NOW(), '%Y年%m月%d日 %H:%i:%s');

-- 日期计算
SELECT 
    DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 7 DAY) AS '7天后',
    DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 MONTH) AS '1个月前',
    DATEDIFF('2024-12-31', NOW()) AS '距离年底天数',
    TIMESTAMPDIFF(YEAR, '1990-01-01', NOW()) AS '年龄';

-- 提取日期部分
SELECT 
    YEAR(NOW()) AS '年',
    MONTH(NOW()) AS '月',
    DAY(NOW()) AS '日',
    DAYNAME(NOW()) AS '星期',
    WEEKDAY(NOW()) AS '星期索引';

2. 字符串函数

-- 字符串连接
SELECT CONCAT('Hello', ' ', 'World');
SELECT CONCAT_WS(',', 'A', 'B', 'C'); -- 使用分隔符

-- 字符串长度和位置
SELECT LENGTH('你好'), CHAR_LENGTH('你好'); -- 字节长度vs字符长度
SELECT LOCATE('world', 'hello world'); -- 查找位置

-- 字符串截取
SELECT 
    LEFT('abcdefg', 3) AS '左截取',
    RIGHT('abcdefg', 3) AS '右截取',
    SUBSTRING('abcdefg', 2, 3) AS '中间截取';

-- 字符串转换
SELECT 
    UPPER('hello') AS '大写',
    LOWER('HELLO') AS '小写',
    REPLACE('hello world', 'world', 'MySQL') AS '替换',
    TRIM('  hello  ') AS '去空格',
    REVERSE('hello') AS '反转';

3. 数学函数

-- 基础数学运算
SELECT 
    ABS(-10) AS '绝对值',
    CEIL(4.3) AS '向上取整',
    FLOOR(4.7) AS '向下取整',
    ROUND(4.567, 2) AS '四舍五入',
    TRUNCATE(4.567, 2) AS '截断';

-- 高级数学函数
SELECT 
    POW(2, 3) AS '幂运算',
    SQRT(16) AS '平方根',
    MOD(10, 3) AS '取余',
    RAND() AS '随机数',
    FLOOR(RAND() * 100) AS '0-99随机整数';

五、CASE WHEN条件判断

简单CASE语法

SELECT 
    emp_name,
    salary,
    CASE dept_id
        WHEN 1 THEN '技术部'
        WHEN 2 THEN '销售部'
        WHEN 3 THEN '人事部'
        ELSE '其他部门'
    END AS dept_name
FROM employees;

搜索CASE语法

-- 工资等级划分
SELECT 
    emp_name,
    salary,
    CASE 
        WHEN salary >= 20000 THEN '高级'
        WHEN salary >= 10000 THEN '中级'
        WHEN salary >= 5000 THEN '初级'
        ELSE '实习'
    END AS salary_level
FROM employees;

-- 条件统计
SELECT 
    dept_id,
    COUNT(CASE WHEN salary >= 10000 THEN 1 END) AS high_salary_count,
    COUNT(CASE WHEN salary < 10000 THEN 1 END) AS low_salary_count,
    SUM(CASE WHEN gender = '男' THEN salary ELSE 0 END) AS male_total_salary,
    SUM(CASE WHEN gender = '女' THEN salary ELSE 0 END) AS female_total_salary
FROM employees
GROUP BY dept_id;

-- 动态排序
SELECT * FROM employees
ORDER BY 
    CASE WHEN @sort_type = 'name' THEN emp_name END,
    CASE WHEN @sort_type = 'salary' THEN salary END DESC;

六、事务概念及应用

事务的概念

事务是一组不可分割的操作单元，要么全部成功，要么全部失败。

ACID特性

• 原子性(Atomicity)：事务是不可分割的最小操作单元
• 一致性(Consistency)：事务完成后，数据必须处于一致状态
• 隔离性(Isolation)：多个事务之间相互独立
• 持久性(Durability)：事务一旦提交，改变是永久的

事务操作

-- 开启事务
START TRANSACTION; -- 或 BEGIN;

-- 执行SQL操作
UPDATE accounts SET balance = balance - 1000 WHERE account_id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 1000 WHERE account_id = 2;

-- 提交或回滚
COMMIT; -- 提交事务
ROLLBACK; -- 回滚事务

-- 设置保存点
SAVEPOINT point1;
-- 回滚到保存点
ROLLBACK TO point1;

事务隔离级别

-- 查看当前隔离级别
SELECT @@transaction_isolation;

-- 设置隔离级别
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED; -- 读未提交
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;   -- 读已提交
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;  -- 可重复读（MySQL默认）
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;      -- 串行化

应用场景示例

-- 转账操作
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE transfer_money(
    IN from_account INT,
    IN to_account INT,
    IN amount DECIMAL(10,2)
)
BEGIN
    DECLARE EXIT HANDLER FOR SQLEXCEPTION
    BEGIN
        ROLLBACK;
        SELECT 'Transaction failed, rolled back' AS message;
    END;
    
    START TRANSACTION;
    
    UPDATE accounts SET balance = balance - amount 
    WHERE account_id = from_account AND balance >= amount;
    
    IF ROW_COUNT() = 0 THEN
        SIGNAL SQLSTATE '45000' SET MESSAGE_TEXT = 'Insufficient balance';
    END IF;
    
    UPDATE accounts SET balance = balance + amount 
    WHERE account_id = to_account;
    
    COMMIT;
    SELECT 'Transaction successful' AS message;
END$$
DELIMITER ;

七、索引概念及应用

索引的概念

索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，类似于书的目录。

索引类型

1. 主键索引(PRIMARY KEY)：唯一且不为NULL
2. 唯一索引(UNIQUE)：唯一，可以为NULL
3. 普通索引(INDEX)：最基本的索引
4. 全文索引(FULLTEXT)：用于全文搜索
5. 组合索引：多列组成的索引

索引操作

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_emp_name ON employees(emp_name);
CREATE UNIQUE INDEX idx_emp_email ON employees(email);
CREATE INDEX idx_emp_dept_salary ON employees(dept_id, salary); -- 组合索引

-- 查看索引
SHOW INDEX FROM employees;

-- 删除索引
DROP INDEX idx_emp_name ON employees;

-- 使用EXPLAIN分析查询
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE emp_name = '张三';

索引使用原则

-- 1. 最左前缀原则（组合索引）
-- 假设有索引 (a, b, c)
SELECT * FROM table WHERE a = 1; -- 使用索引
SELECT * FROM table WHERE a = 1 AND b = 2; -- 使用索引
SELECT * FROM table WHERE b = 2; -- 不使用索引

-- 2. 避免索引失效的情况
-- 函数操作
SELECT * FROM employees WHERE YEAR(hire_date) = 2024; -- 索引失效
SELECT * FROM employees WHERE hire_date >= '2024-01-01' AND hire_date < '2025-01-01'; -- 使用索引

-- 类型不匹配
SELECT * FROM employees WHERE emp_id = '123'; -- 如果emp_id是整数，可能失效

-- LIKE通配符
SELECT * FROM employees WHERE emp_name LIKE '%张%'; -- 索引失效
SELECT * FROM employees WHERE emp_name LIKE '张%'; -- 使用索引

索引优化建议

• 选择性高的列适合建索引
• 频繁作为查询条件的列建索引
• 经常需要排序的列建索引
• 避免过多索引，影响写入性能
• 定期分析和优化索引

八、视图概念及应用

视图的概念

视图是一个虚拟表，其内容由查询定义。视图不存储数据，只存储SQL查询语句。

视图的优点

1. 简化复杂查询
2. 数据安全性（隐藏敏感列）
3. 逻辑数据独立性

视图操作

-- 创建视图
CREATE VIEW v_emp_dept AS
SELECT 
    e.emp_id,
    e.emp_name,
    e.salary,
    d.dept_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.dept_id = d.dept_id;

-- 使用视图
SELECT * FROM v_emp_dept WHERE salary > 10000;

-- 创建可更新视图
CREATE VIEW v_emp_simple AS
SELECT emp_id, emp_name, salary
FROM employees
WHERE dept_id = 1
WITH CHECK OPTION; -- 确保通过视图的修改符合WHERE条件

-- 修改视图
ALTER VIEW v_emp_dept AS
SELECT 
    e.emp_id,
    e.emp_name,
    e.salary,
    e.hire_date,
    d.dept_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.dept_id = d.dept_id;

-- 删除视图
DROP VIEW IF EXISTS v_emp_dept;

视图应用场景

-- 1. 权限控制：为不同用户创建不同视图
CREATE VIEW v_emp_public AS
SELECT emp_id, emp_name, dept_id
FROM employees; -- 隐藏工资信息

-- 2. 简化复杂查询
CREATE VIEW v_sales_summary AS
SELECT 
    DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') AS month,
    SUM(amount) AS total_sales,
    COUNT(DISTINCT customer_id) AS customer_count,
    AVG(amount) AS avg_order_value
FROM orders
GROUP BY DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m');

-- 3. 计算字段
CREATE VIEW v_emp_annual AS
SELECT 
    emp_id,
    emp_name,
    salary,
    salary * 12 AS annual_salary,
    salary * 0.1 AS bonus
FROM employees;

九、ER模型和3NF三范式

ER模型（实体-关系模型）

基本概念

• 实体(Entity)：现实世界中的对象，如学生、课程
• 属性(Attribute)：实体的特征，如学生的姓名、年龄
• 关系(Relationship)：实体之间的联系

关系类型

1. 一对一(1:1)：一个实体对应另一个实体的一个实例
2. 一对多(1:N)：一个实体对应另一个实体的多个实例
3. 多对多(M:N)：多个实体对应另一个实体的多个实例

ER图示例

-- 学生与课程的多对多关系
-- 学生表
CREATE TABLE students (
    student_id INT PRIMARY KEY,
    student_name VARCHAR(50),
    age INT
);

-- 课程表
CREATE TABLE courses (
    course_id INT PRIMARY KEY,
    course_name VARCHAR(100),
    credits INT
);

-- 选课表（关系表）
CREATE TABLE enrollments (
    student_id INT,
    course_id INT,
    grade DECIMAL(3,1),
    PRIMARY KEY (student_id, course_id),
    FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(student_id),
    FOREIGN KEY (course_id) REFERENCES courses(course_id)
);

三范式(3NF)

第一范式(1NF)：原子性

每个字段都是不可分割的原子值。

-- 违反1NF的设计
CREATE TABLE bad_students (
    student_id INT,
    student_name VARCHAR(50),
    phone_numbers VARCHAR(200) -- 存储多个电话号码，如"13812345678,13987654321"
);

-- 符合1NF的设计
CREATE TABLE students (
    student_id INT PRIMARY KEY,
    student_name VARCHAR(50)
);

CREATE TABLE student_phones (
    student_id INT,
    phone_number VARCHAR(20),
    phone_type VARCHAR(20),
    PRIMARY KEY (student_id, phone_number),
    FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(student_id)
);

第二范式(2NF)：完全依赖主键

非主键字段必须完全依赖于主键，不能只依赖主键的一部分。

-- 违反2NF的设计
CREATE TABLE bad_order_items (
    order_id INT,
    product_id INT,
    quantity INT,
    product_name VARCHAR(100), -- 只依赖于product_id，不依赖于order_id
    product_price DECIMAL(10,2), -- 只依赖于product_id
    PRIMARY KEY (order_id, product_id)
);

-- 符合2NF的设计
CREATE TABLE products (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(100),
    product_price DECIMAL(10,2)
);

CREATE TABLE order_items (
    order_id INT,
    product_id INT,
    quantity INT,
    PRIMARY KEY (order_id, product_id),
    FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES products(product_id)
);

第三范式(3NF)：消除传递依赖

非主键字段之间不能有依赖关系，都应该直接依赖于主键。

-- 违反3NF的设计
CREATE TABLE bad_employees (
    emp_id INT PRIMARY KEY,
    emp_name VARCHAR(50),
    dept_id INT,
    dept_name VARCHAR(50), -- 传递依赖：dept_name依赖于dept_id，而非直接依赖于emp_id
    dept_location VARCHAR(100) -- 传递依赖
);

-- 符合3NF的设计
CREATE TABLE departments (
    dept_id INT PRIMARY KEY,
    dept_name VARCHAR(50),
    dept_location VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE employees (
    emp_id INT PRIMARY KEY,
    emp_name VARCHAR(50),
    dept_id INT,
    FOREIGN KEY (dept_id) REFERENCES departments(dept_id)
);

范式化的优缺点

优点

• 减少数据冗余
• 保证数据一致性
• 节省存储空间
• 更新异常少

缺点

• 查询时需要更多JOIN操作
• 可能影响查询性能

反范式化场景

在某些情况下，为了提高查询性能，可能会适度违反范式：

-- 适度冗余以提高查询性能
CREATE TABLE order_summary (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    order_date DATE,
    customer_name VARCHAR(100), -- 冗余字段，避免每次都JOIN
    total_amount DECIMAL(10,2), -- 计算字段，避免每次都SUM
    item_count INT -- 统计字段
);

实战练习题

综合练习：电商数据分析

-- 创建示例表
CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE,
    total_amount DECIMAL(10,2)
);

-- 1. 使用窗口函数计算客户的购买排名
SELECT 
    customer_id,
    SUM(total_amount) AS total_purchase,
    RANK() OVER (ORDER BY SUM(total_amount) DESC) AS customer_rank
FROM orders
GROUP BY customer_id;

-- 2. 使用子查询找出消费超过平均值的客户
SELECT DISTINCT customer_id
FROM orders o1
WHERE (
    SELECT SUM(total_amount) 
    FROM orders o2 
    WHERE o2.customer_id = o1.customer_id
) > (
    SELECT AVG(customer_total) 
    FROM (
        SELECT SUM(total_amount) AS customer_total 
        FROM orders 
        GROUP BY customer_id
    ) t
);

-- 3. 使用CASE WHEN进行客户分类
SELECT 
    customer_id,
    SUM(total_amount) AS total_amount,
    CASE 
        WHEN SUM(total_amount) >= 10000 THEN 'VIP客户'
        WHEN SUM(total_amount) >= 5000 THEN '重要客户'
        WHEN SUM(total_amount) >= 1000 THEN '普通客户'
        ELSE '潜在客户'
    END AS customer_level
FROM orders
GROUP BY customer_id;

总结

掌握这些MySQL高级特性对于数据库开发和优化至关重要：

1. 自关联查询 和子查询提供了灵活的数据查询方式
2. 窗口函数让复杂的分析查询变得简单高效
3. 内置函数 和CASE WHEN增强了SQL的表达能力
4. 事务确保了数据的完整性和一致性
5. 索引是提升查询性能的关键
6. 视图简化了复杂查询并提供了安全性
7. ER模型 和范式化是良好数据库设计的基础

建议通过大量实践来深入理解这些概念，并在实际项目中灵活运用。