数据库操作
显示当前的数据库
show databases;
sql语句命令结尾 一定要是 ;（英文分号），如果输入 ；（中文分号）则会出现以下现象.
如果后续再输入英文分号，则会报错.
初学时，大概率会出现许多问题，还请各位初学者仔细阅读报错提示，以便于找到出错位置，更正错误.
创建数据库
create database 数据库名;
如果数据库创建成功，则会出现以下结果显示
此时也可以使用 show databases 语句 来检查 刚才的数据库是否创建成功.
如果 创建的数据库已存在则会出现
因此数据库名称 在数据库服务器 上要保持唯一.
注意事项：
1.创建数据库时，数据库的名字，不能和SQL中的"关键字"重复
2.创建数据库的名字，不能和已有的数据库名字重复
创建数据库时，往往还需要指定数据库的"字符集"
create database 数据库名 charset utf8;
如果不能正确指定字符集，后续保存中文字符时，可能会出现错误
选中数据库
use 数据库名;
删除数据库
drop database 数据库名;
删除数据库之后，数据无法恢复，因此是一个非常危险的行为.
数据类型
数据表的操作
前提：已使用use选中数据库
1.查看当前数据库中，有那哪些表
show tables;
2.创建表
create table 表名（列名 类型，列名 类型，.......);
常用类型
int
bigint
double
decimal
varchar(最大字符长度)
datetime
3.查看指定表的详细情况
desc 表名;
4.删除表
drop table 表名;
删表操作，也是一个非常危险的操作
表内容的操作（增删改查）
新增
insert into 表名 values (值，值，值...);
SQL中，表示字符串 可以使用 ' 也可以使用 '' ;
c/c++/Java,，' 表示字符。" 表示字符串
SQL/python/Js，没有字符类型，只有字符串
指定列插入
insert into 表名 (列名，列名) values (值，值，值...);
注意：这里的列的个数和类型，要与表结构匹配
一次插入多行
insert into 表名 values (值，值...),(值，值...),(值，值...);
客户端-服务器 交互过程中，交互的次数越多，整体的开销就越大，花的时间越长
插入时间
例: insert into test into values ("2024-10-03 20:20:20");
插入当前时间 也可以使用SQL的库函数 now();
例: insert into test into values (now());'
查询
所有select 查询操作 都是只针对临时表进行 计算/调整 ，并不影响整个硬盘上的数据
注：以下中 列名 的含义 也包括 * .
全列查询
查询出这个表中的所有的行和所有的列
select * from 表名
* 可以指代 所有的列
注意：select * 是一个很危险的操作
指定列查询
select 列名，列名... from 表名
查询时 指定表达式（列之间进行运算）
这样产生的结果，只是数据库查询过程中，生成的"临时表"，数据库本体数据没有任何改变.
起别名
select 表达式 as 别名 from 表名;
去重查询
select distinct 列名 from 表名;
如果有两个或以上的列名，那么其中对应列中都有一一对应的重复，才能触发去重.
排序查询(默认升序)
select 列名 from 表名 order by 列名;
注意：数据库中如果不写order by，那么查询得到的结果顺序是随机的。
降序排序查询
在order by中对应的列名，加上desc 关键字.
select 列名 from 表名 order by 列名 desc;
条件查询
查询过程中，指定筛选条件，满足条件的记录就保留，不满足条件的就跳过
select 列名 from 表名 where 条件;
条件：
范围查询
between a and b
在编程中，大部分谈到的"区间"都是"前闭后开"区间[a,b).
但 SQL 的 between... and... 则是 闭区间 [a,b].
in(a,b,c,.....)
模糊查询
like
模糊匹配，%表示匹配任意数量字符，_表示匹配一个特点字符.
一般条件
and
or
注：and 和 or 同时出现时 有需要优先执行的表达式要加 ( ) .
not
is null
is not null
>,>=
<,<=
=
注：不要使用null 和 = 直接使用
而是 <=> null 的方式，因此 只要含有null 的 列 要进行 = 比较的话 只能使用<=> 进行比较
SQL中 使用 = 表示比较相等.
null = null 的结果是null.
分页查询
select 列名 from 表名 limit N; （限制查询N条记录）
select 列名 from 表名 limit N offset M; （从M开始查N条数据）
修改
update 表名 set 列名 = 值, 列名 = 值, ... where 条件/order by/limit;
删除
delate from 表名 where 条件/order by/limit;
数据库进阶
约束
not null （非空）指示某列不能存储 null 值
unique （唯一）保证某列的每行必须有唯一的值
先看不加unique时的情况
加入unique之后，相同操作语句，产生的结果
default （指定默认值）规定没有给列赋值时的默认值
最初的默认值都是null.
定义了默认值之后的结果
primary key （主键）
not null 和 unique 的结合，确保某列（或两个列多个列的结合）有唯一标识，有助于更容易快速地找到表中的一个特定的记录
当赋null值和重复赋值时，都报出了错误
一个表中不允许同时出现多个主键
主键需要分配一个唯一的值，如何进行分配呢？
mysql 提供了一个 自动分配 主键值 的方式，"自增主键".
插入数据时，可以不指定id列的值，让数据库自动分配，就会按1，2，3，4.....的顺序自动分配.
也可以手动指定其他数值
在mysql中，给每个表都记录了一个"自增主键的最大值"，后续继续插入数据时，无论之前的最大值是否存在，都是根据之前保存的最大值，继续往后分配的.
注：自增主键只能针对 像 int/bigint 的整数
foreign key （外键）保证一个表中的数据匹配另一个表中的值的参照完整性
涉及到两张表
但如果没有 foreign key 约束，可以会出现意外
即以下情况：在第一张class表中的classId并没有100，但第二张student表却能插入classId为100的数据.
加入foreign key 之后，不属于 class 表中 classid 中的数据，不能被插入 student 表中.
check （检查）保证列中的值符合指定的条件
查询
聚合查询
聚合函数
count()
sum()
sum 函数 不可以用来求和字符串.
sum 函数 遇到 null 会直接跳过.
注：在之前的表达式计算中，如果有null参与，结果就会为null
avg()
avg 函数 遇到 null 会直接跳过.
max()
max 函数 遇到 null 会直接跳过.
min()
min 函数 遇到 null 会直接跳过.
gourp by
在查询时，group by 大多数 是和 聚合函数 一起使用.
可以针对结果进行排序查询
group by 和 条件 一起使用
分组之前的条件 用 where 关键字.
分组之后的条件 用 having 关键字.
也可以同时使用
多表查询
笛卡尔积
实际上就是把几张表中的数据，进行排列组合
student.classId 中的 . 是 成员访问运算符，翻译为"的".
多表查询的另一种写法
join on 写法
上一种 写法 可以简写为 " , where 写法".
合并查询
union 把多个select 查询结果 合并成一个
union 还可以 将 不同的表 的 查询结果整合到一起，前提是 两个表的列数相同
索引
查看索引
show index from 表名
注：primary key、unique、foreign key 都会自动创建索引
创建索引
create index 索引名 on 表名(列名)
删除索引
drop index 索引名 on 表名
注：只能删除自己创建的索引，不能删除自动生成的索引
事务
事务是用来解决，一些特定场景的问题
这些特定场景需要进行完成的操作，需要多个sql配合完成.
列如：账户转账操作
（补一张图）
假设，账户A向账户B进行转账，而在同一时刻，发生改变的有两个地方，一个是账户A的账户金额数据，另一个是账户B的账户金额数据.
如果此处的操作是sql一句一句进行执行的，当执行A账户数据减少时完成过后，突然发生了电脑死机，或者停电的情况，那么A的账户数据改变了，但B的账户却没有发生改变，这里产生的损失是不可忽视的.
因此所谓事务，就相等于把多个要执行的sql，打包成一个"整体"，这个"整体"在执行过程中，要么全部都执行，要么就执行了一部分，再使用回滚机制进行还原.
事务的ACID特点
可靠数据库所具有的四个特性：原子性，一致性，持久性，隔离性.
事务最核心的特性，就是原子性。
原子性
指事务是一个不可再分割的工作单位.事务中的操作要么全部执行，要么都不执行.
一致性
事务执行前和执行后，数据库中的数据，都是"合法状态"，不会出现非法的临时结果.
持久性
事务执行完毕之后，就会修改硬盘上的数据，事务都是持久生效的.
隔离性
在并发执行时，当不同的事务同时操作时，每个事务各自都是独立的.
如果这些同时执行的事务，恰好是针对同一张表，进行一些增删改查操作，此时可能会引入一些问题.
脏读（读取未提交的数据）
有两个事务A和B并发执行，其中事务A在针对某个表的数据进行修改，A执行过程中，B也去读取这个表的数据，当B读完之后，A把表中的数据修改了.
这就导致，B读到的数据，就不是最终的"正确数据"，而是读到了临时性的数据（脏数据）.
不可重复读（前后多次读取，数据内容不一致）
此时，有三个事务，ABC
首先，事务A执行一个修改操作，A执行完毕时，提交数据，接下来事务B执行，事务B读取刚才A提交的数据，在B读取的过程中，事务C对刚才A修改的数据进行了修改
此时对应B来说，再读取数据时，读到的结果就和第一次读到的结果时不同的
此过程就叫"不可重复读"
幻读
有一个事务A在读取数据，读的过程中，另一个事务B，修改了一些其他数据，此时站在A的角度，多次读取的数据内容虽然一样，但"结果集"不同
这三个问题"脏读"，"不可重复读"，"幻读"和隔离性的关系
mysql中提供了四个隔离级别，可以通过配置文件来设置当前服务器的隔离级别是哪个级别
设置不同的隔离级别，就会使事务之间的并发执行的影响产生不同的差别，从而影响上述三个问题的情况
1）read uncommitted 读未提交
这种情况下，一个事务可以读取另一个事务未提交的数据，此时，就可能产生 脏读，不可重复读，幻读 三种问题.
此时，多种事务并发执行程度是最高的，执行速度也是最快的.
2）read committed 读已提交
这种情况下，一个事务只能读取另一个事务提交之后的数据，此时，可能会产生 不可重复读，幻读问题（脏读问题已解决~~）
此时，并发程度会降低，执行速度变慢，同时，事务之间的隔离性提高（事务之间的相互影响变小了，得到的数据更准确了~~）
3）repeatable read 可重复读（mysql默认）
这种情况下，无论其他事务是否修改并提交了数据，在这个事务中看到的数据值始终不受其他事务的影响
此时，可能产生幻读问题，解决了脏读和不可重复读问题
并发程度进一步降低，执行速度进一步变慢，事务之间的隔离性，进一步提高
4）serializable 串行化
此时，所有的事务都是在服务器上一个接一个执行的
此时，解决了脏读，不可重复读，幻读问题
并发程度最低，执行速度最慢，隔离性最高，数据最准确.
看到此处，我们可能会发出疑问，我们为什么不一直用最后一个串行化，这样所有数据都是最准确的？
对此，我们需要看具体情况，有时我们需要更快的场景，那么准确性需要稍微牺牲一下（比如说短视频的点赞数），但有时我们需要更准确的场景（账户转账）.