OOP 面向对象 java 基础--服务+maven+mysql

开启一个简单的HTTP服务

测试类

package apiStudy;

import com.sun.net.httpserver.HttpServer;
import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;

public class Test {
    public static void main() {
        InetSocketAddress socket = new InetSocketAddress(4399);
        try {
            HttpServer server = HttpServer.create(socket, 0);
            server.createContext("/api1", new api1());
            server.start();
            System.out.println("服务创建成功");
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException("服务创建失败" + e);
        }
    }
}

api1实现类

package apiStudy;

import com.sun.net.httpserver.HttpExchange;
import com.sun.net.httpserver.HttpHandler;

import java.io.IOException;

public class api1 implements HttpHandler {

    @Override
    public void handle(HttpExchange exchange) {
        System.out.println("请求了API1" + exchange);
        try {
            String str = "hello word! 你好";
            exchange.getResponseHeaders().set("Content-Type", "text/plain; charset=UTF-8");
            exchange.sendResponseHeaders(200, str.getBytes().length);
            exchange.getResponseBody().write(str.getBytes());
            exchange.close();
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
}

maven 学习

前端中的 npm + vite = maven

package.json = pom.xml

不一定非要全局安装maven，后续使用框架创建项目的时候自带就行

java项目安装的依赖，会统一放在maven设置的安装目录下（为了避免重复安装），不会像前端那样，每个项目都有一个node_modules，都放在node_modules中，跟我们的pnpm很像

pom.xml

groupId + artifactId => 才可以找到对应的依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>org.example</groupId>
    <artifactId>myMaven</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>25</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>25</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <dependencies>

        <!-- 👇 这一行，就能自动下载 Jackson，json序列化的包，不用你去官网下载！ -->
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-databind</artifactId>
            <version>2.15.2</version>
        </dependency>

        <!-- 类似前端的loadsh -->
        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>5.8.25</version>
        </dependency>

    </dependencies>

</project>

使用servlet和tomcat开启服务

• Tomcat = HTTP 服务器 + 运行环境

• Servlet = 处理请求的代码规范

• Tomcat 管网络，Servlet 管业务

• Servlet 跑在 Tomcat 里面

你可以把 Tomcat 理解成：

一个接收 HTTP 请求、并转发给你代码的 "中间件 / 门卫 / 快递站"

它不负责业务逻辑，只负责网络通信。

servlet

• Servlet 是运行在服务器端的 Java 小程序

• 作用：接收请求 → 处理 → 返回响应

• 必须运行在 Tomcat 等容器中

• 生命周期：init() → service() → destroy()

• 是 Java Web 所有框架的底层基础（Spring MVC/Spring Boot）

数据库

为什么不能用字符串存储日期类

1. 字符串不会校验，可以存非法日期，不存在的日期，非日期
2. 按时间段查询，排序时，日期更高效
3. 数据库会自动维护日期类，且日期计算繁琐

DATETIME（常用） vs TIMESTAMP 对比

对比项	DATETIME	TIMESTAMP
时间范围	1000-9999年	1970-2038年
存储空间	8 字节	4 字节
时区影响	不受影响	受时区影响
自动初始化	MySQL 5.6.5+ 支持	完全支持
自动更新	MySQL 5.6.5+ 支持	完全支持
索引性能	相同	相同
推荐场景	历史数据、未来时间	当前时间、跨时区应用

字段属性和约束

1. NOT NULL

   • 确保字段的值不能为空（NULL）。
   • 示例 ：email VARCHAR(100) NOT NULL（插入时 email 必须提供值）

2. DEFAULT

   • 为字段设置默认值，当插入时未指定该字段时自动使用。
   • 示例 ：status VARCHAR(20) DEFAULT 'active'

3. AUTO_INCREMENT

   • 整数字段自动递增（通常用于主键），新记录的值 = 当前最大值 + 1。
   • 示例 ：id INT AUTO_INCREMENT

4. PRIMARY KEY

   • 主键，唯一标识一行记录，隐含 NOT NULL + UNIQUE。一个表只能有一个主键。
   • 示例 ：user_id INT PRIMARY KEY 或 PRIMARY KEY (id, role_id)（复合主键）

5. UNIQUE

   • 确保字段（或字段组合）的值在整个表中不重复，但允许多个 NULL（NULL 彼此不冲突）。
   • 示例 ：username VARCHAR(50) UNIQUE

6. CHECK

   • 限制字段值必须满足指定的条件表达式（MySQL 8.0.16+ 才完全生效；低版本会解析但忽略）。
   • 示例 ：age INT CHECK (age >= 18)

7. FOREIGN KEY

   • 外键约束，确保字段值必须来自另一表的主键或唯一键，用于维护引用完整性。
   • 示例 ：dept_id INT, FOREIGN KEY (dept_id) REFERENCES departments(id)

8. COMMENT

   • 为字段添加说明文本，便于维护文档，不改变数据行为。
   • 示例 ：price DECIMAL(10,2) COMMENT '商品单价，单位：元'

CREATE TABLE employees (
    emp_id      INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '员工ID，自增主键',
    email       VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE COMMENT '邮箱，必填且唯一',
    name        VARCHAR(50)  NOT NULL COMMENT '姓名，必填',
    age         INT CHECK (age >= 18 AND age <= 65) COMMENT '年龄，18-65岁',
    status      VARCHAR(10)  DEFAULT 'active' COMMENT '状态，默认为active',
    dept_id     INT COMMENT '部门ID，关联departments表',
    created_at  TIMESTAMP    DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
    FOREIGN KEY (dept_id) REFERENCES departments(dept_id)
);

索引 INDEX

索引是数据库中用于快速查找数据的数据结构，类似于书的目录，如果有目录可以直接定位到想找到内容在哪一页，否则只能一页一页的找。没有索引，MySQL 必须从第一行开始逐行扫描全表（称为全表扫描），直到找到所需数据。

主键索引，在创建主键的时候，自动创建主键索引

唯一索引，给字段设置unique的时候，自动创建唯一索引

方法1：建表时直接创建索引（新项目直接创建）

CREATE TABLE users (
    -- 主键索引
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,      
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) NOT NULL,
    -- 唯一索引（自动创建）
    phone INT NOT NULL UNIQUE,              
    age INT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    
    -- 普通索引
    INDEX idx_email (email)                 
);

方法2：表创建后单独添加索引（老项目优化索引）

-- 先创建表
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) NOT NULL,
    age INT,
    city VARCHAR(50),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 后添加普通索引
CREATE INDEX idx_email ON users(email);

作用	说明	类比
快速查询	大幅提升 SELECT 查询速度	书的目录直接翻到第100页
排序优化	避免 filesort，直接利用索引顺序	按拼音排序的通讯录
分组优化	加速 GROUP BY 操作	分类好的商品清单
唯一性保证	UNIQUE 索引确保数据不重复	身份证号不能重复
外键支持	外键约束需要索引支持	两表关联的桥梁

索引类型	关键词	允许重复	允许NULL	最大数量/表	底层结构	典型场景
主键索引	PRIMARY KEY	❌	❌	1个	B+Tree（聚簇）	唯一标识每行
唯一索引	UNIQUE	❌	✅（多个NULL）	多个	B+Tree	邮箱、手机号
普通索引	INDEX	✅	✅	多个	B+Tree	常用查询列
复合索引	INDEX(a,b,c)	✅	✅	多个	B+Tree	多条件查询
全文索引	FULLTEXT	✅	❌	多个	倒排索引	文本搜索
空间索引	SPATIAL	✅	❌	多个	R-Tree	地理坐标

联表查询

1. INNER JOIN（内连接，最常用）

只返回两张表都匹配的数据。

SELECT orders.order_id, users.name, orders.amount
FROM orders
INNER JOIN users ON orders.user_id = users.user_id;

2. LEFT JOIN（左连接）

返回左表全部数据，右表没有匹配的显示为 NULL。

(以主表为主，查询出所有主表的内容，如果on没有匹配到对应的从表数据，从表数据全部以null的形式展示)

SELECT users.name, orders.amount
FROM users
LEFT JOIN orders ON users.user_id = orders.user_id;

3. RIGHT JOIN（右连接）

返回右表全部数据，左表没有匹配的显示为 NULL。

(以从表为主，查询出所有从表的内容，如果on没有匹配到对应的主表数据，主表数据全部以null的形式展示)

SELECT users.name, orders.amount
FROM users
RIGHT JOIN orders ON users.user_id = orders.user_id;

JOIN 类型	返回结果	使用频率
INNER JOIN	两表都匹配的记录	⭐⭐⭐⭐⭐
LEFT JOIN	左表全部 + 右表匹配的	⭐⭐⭐⭐
RIGHT JOIN	右表全部 + 左表匹配的	⭐

MySQL 聚合函数

函数	作用	返回类型
COUNT()	统计行数	整数
SUM()	计算总和	数值
AVG()	计算平均值	数值
MAX()	求最大值	与原类型相同
MIN()	求最小值	与原类型相同

1. COUNT() - 计数

-- 统计所有行（包括 NULL）
SELECT COUNT(*) FROM users;  -- 返回 100

-- 统计某列非 NULL 的行数
SELECT COUNT(email) FROM users;  -- 只统计有邮箱的

-- 去重统计
SELECT COUNT(DISTINCT city) FROM users;  -- 有多少个不同的城市

-- 带条件统计
SELECT COUNT(*) FROM users WHERE age >= 18;  -- 成年用户数

2. SUM() - 求和

-- 计算总金额
SELECT SUM(amount) FROM orders;  -- 所有订单金额总和

-- 带条件求和
SELECT SUM(amount) FROM orders WHERE status = 'paid';  -- 已支付订单总和

-- 条件求和（配合 IF）
SELECT SUM(IF(status = 'paid', amount, 0)) FROM orders;  -- 只累加已支付的

3. AVG() - 平均值

-- 计算平均年龄
SELECT AVG(age) FROM users;

-- 计算平均价格（保留2位小数）
SELECT ROUND(AVG(price), 2) FROM products;

-- 注意：AVG 自动忽略 NULL 值
SELECT AVG(score) FROM exam;  -- 缺考的不计入平均

4. MAX() / MIN() - 最大/最小值

-- 最高/最低价格
SELECT MAX(price), MIN(price) FROM products;

-- 最新/最早订单
SELECT MAX(create_time), MIN(create_time) FROM orders;

-- 结合条件
SELECT MAX(score) FROM exam WHERE subject = '数学';

配合 GROUP BY 使用（最重要）

-- 统计每个城市的用户数量
SELECT city, COUNT(*) AS user_count
FROM users
GROUP BY city;

-- 统计每个分类的商品数量和平均价格
SELECT 
    category,
    COUNT(*) AS product_count,
    AVG(price) AS avg_price,
    MAX(price) AS max_price
FROM products
GROUP BY category;

-- 统计每个用户的订单总金额
SELECT 
    user_id,
    COUNT(*) AS order_count,
    SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
GROUP BY user_id;

配合 HAVING 使用（过滤分组）

-- 找出订单数大于5的用户
SELECT user_id, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY user_id
HAVING order_count > 5;

-- 找出平均价格高于500的商品分类
SELECT category, AVG(price) AS avg_price
FROM products
GROUP BY category
HAVING avg_price > 500;

常见注意事项

注意点	说明	示例
NULL 处理	COUNT(列) 忽略 NULL，SUM/AVG 也忽略	缺考不计入平均分
COUNT(*) vs COUNT(列)	* 统计所有行，(列) 统计非 NULL	区别在于 NULL
聚合函数不能用于 WHERE	WHERE 在聚合前执行	WHERE SUM(amount) > 100 ❌
使用 HAVING	聚合后的条件用 HAVING	HAVING COUNT(*) > 5 ✅

最常用的数值函数（7个）

函数	作用	示例	结果
ROUND()	四舍五入	ROUND(3.14159, 2)	3.14
CEIL()	向上取整	CEIL(3.14)	4
FLOOR()	向下取整	FLOOR(3.14)	3
ABS()	绝对值	ABS(-5)	5
MOD()	取余数	MOD(10, 3)	1
RAND()	随机数	RAND()	0.123456
ROUND()	取整	ROUND(3.5)	4

实战案例

1. 创建时间和更新时间

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE,
    
    -- 创建时间：插入时自动设为当前时间，之后不再改变
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    
    -- 更新时间：插入时设为当前时间，每次更新时自动更新
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
);

分组，排序，分页

怎么理解group by

group by 就是根据后面的字段进行分组，整理

举一个简单的例子：SELECT dep_id,SUM(salary) FROM pyuser GROUP BY dep_id;

这句sql的意思就是，先根据dep_id进行分组，将相同dep_id的数据放在一个集合里面，再根据这个集合里的数据求和（求最大，最小，平均值）同一组数据中的 salary 字段，从后往前理解就一目了然
再举个例子，全世界所有人的信息都在一个表里，现在将表里的数据，根据国家分组，并求每个国家的人的平均工资

SELECT country,AVG(salary) FROM world_user GROUP BY country;

基本语法

SELECT 
    列1, 
    聚合函数(列2) 
FROM 表名
[WHERE 条件]
GROUP BY 列1
[HAVING 分组后条件]
[ORDER BY 列1 ASC/DESC];

注意事项

• 将表中值相同的行归入同一组
• 每个分组在结果中只输出一行
• 出现在 SELECT 中的非聚合列必须出现在 GROUP BY 中（严格模式下会报错）
• having不是必须跟在group by只是通常一起使用，没有group by的时候，having将整个表视为一个分组

having 和 where 的区别

对比维度	WHERE	HAVING
执行时机	分组之前过滤行	分组之后过滤组
能否使用聚合函数	❌ 不能（会报错）	✅ 能（如 SUM, COUNT, AVG 等）
能否使用列别名	❌ 不能（MySQL 特定情况除外）	✅ 能
作用对象	原始表的行	分组后的结果集
能否单独使用	✅ 可以	✅ 可以（整个表视为一组）
与索引关系	可以命中索引	通常无法命中索引（操作结果集）

分页

基本语法

所谓的偏移量，就是跳过前面 x 条数据，从 x 条数据后才开始查询

SELECT 列1, 列2, ...
FROM 表名
[WHERE 条件]
[ORDER BY 排序字段]
LIMIT 每页行数 OFFSET 偏移量;

-- 简化写法（常用）
LIMIT 偏移量, 每页行数;

int pageNum = 3;     // 当前页码
int pageSize = 10;   // 每页大小
int offset = (pageNum - 1) * pageSize;  // 偏移量 = 20

SELECT *
FROM 表名
[WHERE 条件]
LIMIT pageSize OFFSET offset;

-- 简化写法（常用）
LIMIT offset, pageSize;