4.4、连接查询

-- 查询学员所属的年级（学号，学生姓名，年级名称）
SELECT `StudentNo`,`StudentName`,`GradeName`
FROM student s
INNER JOIN grade g
ON s.GradeID=g.GradeID;

-- 查询科目所属的年级
SELECT `SubjectName`,`GradeName`
FROM `subject` s
INNER JOIN `grade` g
ON s.GradeID=g.GradeID;

-- 查询列参加程序设计考试的同学信息（学号，姓名，科目名，分数）
SELECT s.`StudentNo`,`StudentName`,`SubjectName`,`StudentResult`
FROM student s
INNER JOIN result r
on s.StudentNo=r.StudentNo
INNER JOIN `subject` sub
on r.SubjectNo=sub.SubjectNo
where SubjectName='课程设计';

自连接

自己的表和自己的表连接，核心：一张表拆为两张一样的表即可

-- 创建一个表
CREATE TABLE `course` (
`courseid` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '课程id',
`pid` INT(10) NOT NULL COMMENT '父课程id',
`courseName` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '课程名',
PRIMARY KEY (`courseid`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8

-- 插入数据
INSERT INTO `course` (`courseid`, `pid`, `courseName`)
VALUES('2','1','信息技术'),
('3','1','软件开发'),
('4','3','数据库'),
('5','1','美术设计'),
('6','3','web开发'),
('7','5','ps技术'),
('8','2','办公信息');

得到下表：

将该表进行拆分：

操作：查询父类对应的子类关系

SELECT a.`courseid` AS '父课程',b.`courseid` AS '子课程'
FROM course AS a,course AS b
WHERE a.`courseid`=b.`pid`;

4.5、排序和分页

排序

语法：

select 查询列表
from 表
where 筛选条件
order by 排序列表 asc/desc

order by 的位置一般放在查询语句的最后（除limit语句之外）

SELECT `StudentNo`,`StudentName`,`GradeName`
FROM student s
INNER JOIN grade g
ON s.GradeID=g.GradeID
ORDER BY `StudentNo` DESC;

分页

语法：

select 查询列表
from 表
limit offset,pagesize;

offset 代表的是起始的条目索引，默认从0开始
size 代表的是显示的条目数
offset=(n-1)*pagesize

-- 第一页 limit 0 5
-- 第二页 limit 5,5
-- 第三页 limit 10,5
-- 第n页  limit (n-1)*pagesize,pagesize
-- pagesize:当前页面大小
-- (n-1)*pagesize:起始值
-- n:当前页面
-- 数据总数/页面大小=总页面数
-- limit n 表示从0到n的页面

4.6、子查询

本质：在 where子句中嵌套一个子查询语句

-- 查询‘课程设计’的所有考试结果（学号，科目编号，成绩）降序排列

-- 方式一:使用连接查询
SELECT `StudentNo`,r.`SubjectNo`,`StudentResult`
FROM result r
INNER JOIN `subject` s
on r.StudentNo=s.SubjectNo
WHERE SubjectName='课程设计'
ORDER BY StudentResult DESC;


-- 方式二:使用子查询（由里到外）
SELECT StudentNo,SubjectNo,StudentResult
from result
WHERE SubjectNo=(
	SELECT SubjectNo FROM `subject`
	WHERE SubjectName='课程设计'
)

4.7、MySQL函数

1. 常用函数

-- 数学运算
SELECT ABS(-8); -- 绝对值
SELECT CEIL(5.1); -- 向上取整
SELECT CEILING(5.1); -- 向上取整
SELECT RAND(); -- 返回0~1之间的一个随机数
SELECT SIGN(-10); -- 返回一个数的符号;0返回0;正数返回1;负数返回-1

-- 字符串函数
SELECT CHAR_LENGTH('我喜欢你'); -- 字符串长度
SELECT CONCAT('我','喜欢','你'); -- 拼接字符串
SELECT INSERT('我喜欢',1,1,'超级') -- INSERT(str,pos,len,newstr) 从str的pos位置开始替换为长度为len的newstr
SELECT UPPER('zsr'); -- 转大写
SELECT LOWER('ZSR'); -- 转小写
SELECT INSTR('zsrs','s'); -- 返回第一次出现字串索引的位置
SELECT REPLACE('加油就能胜利','加油','坚持'); -- 替换出现的指定字符串
SELECT SUBSTR('坚持就是胜利',3,6); -- 返回指定的字符串(源字符串,截取位置,截取长度)
SELECT REVERSE('rsz'); -- 反转字符串

-- 时间日期函数
SELECT CURRENT_DATE(); -- 获取当前日期
SELECT CURDATE(); -- 获取当前日期
SELECT now(); -- 获取当前时间
SELECT LOCALTIME(); -- 本地时间
SELECT SYSDATE(); -- 系统时间

SELECT YEAR(NOW());
SELECT MONTH(NOW());
SELECT DAY(NOW());
SELECT HOUR(NOW());
SELECT MINUTE(NOW());
SELECT SECOND(NOW());

-- 系统信息
SELECT SYSTEM_USER();
SELECT USER();
SELECT VERSION();

2. 聚合函数

SELECT COUNT(StudentName) FROM student; 
SELECT COUNT(*) FROM student;
SELECT COUNT(1) FROM student;

SELECT SUM(`StudentResult`) FROM result;
SELECT AVG(`StudentResult`) FROM result;
SELECT MAX(`StudentResult`) FROM result;
SELECT MIN(`StudentResult`) FROM result;

select count(*)和select count(1)的区别

1、 一般情况下，Select Count (*)和Select Count(1)两着返回结果是一样的

2、 假如表沒有主键(Primary key), 那么count(1)比count(*)快，

3、 如果有主键的話，那主键作为count的条件时候count(主键)最快

4、 如果你的表只有一个字段的话那count(*)就是最快的

5、count(*) 跟 count(1) 的结果一样，都包括对NULL的统计，而count(column) 是不包括NULL的统计

5、数据库级别的MD5加密

MD5信息摘要算法（MD5 Message-Digest Algorithm）

MD5由MD4、MD3、MD2改进而来，主要增强算法复杂度和不可逆性

MD5破解网站的原理，背后有一个字典，MD5加密后的值，加密前的值

CREATE TABLE `testMD5`(
	`id` INT(4) NOT NULL,
	`name` VARCHAR(20) NOT NULL,
	`pwd` VARCHAR(50) NOT NULL,
	PRIMARY KEY(`id`)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET =utf8;

-- 明文密码
INSERT INTO `testMD5` VALUES(1,'zsr','200024'),
(2,'gcc','000421'),(3,'bareth','123456');

-- 加密
UPDATE `testMD5` SET `pwd`=MD5(pwd) WHE RE id=1;
UPDATE `testMD5` SET `pwd`=MD5(pwd); -- 加密全部的密码

-- 插入的时候加密
INSERT INTO `testMD5` VALUES(4,'barry',MD5('654321'));

-- 如何校验:将用户传递进来的密码，进行MD5加密，然后对比加密后的值
SELECT * FROM `testMD5` WHERE `name`='barry' AND `pwd`=MD5('654321');

6、事务

要么都成功，要么都失败。

将一组SQL放在一个批次中去执行

例如银行转账：

只有A转账成功且B成功到账，该事件才算结束，如果一方不成功，则该事务不成功

6.1、事务原则：ACID

原子性

针对同一个事务

这个过程包含两个步骤

A： 800 - 200 = 600
B: 200 + 200 = 400

原子性表示，这两个步骤一起成功，或者一起失败，不能只发生其中一个动作。

一致性（Consistency）

针对一个事务操作前与操作后的状态一致

操作前A：800，B：200
操作后A：600，B：400

一致性表示事务完成后，符合逻辑运算

持久性（Durability）

表示事务结束后的数据不随着外界原因导致数据丢失

操作前A：800，B：200
操作后A：600，B：400

如果在操作前（事务还没有提交）服务器宕机或者断电，那么重启数据库以后，数据状态应该为

A：800，B：200

如果在操作后（事务已经提交）服务器宕机或者断电，那么重启数据库以后，数据状态应该为

A：600，B：400

隔离性（Isolation）

针对多个用户同时操作，主要是排除其他事务对本次事务的影响

事务一）A向B转账200
事务二）C向B转账100

两个事务同时进行，其中一个事务读取到另外一个事务还没有提交的数据，执行步骤如图所示，按照数字顺序执行

6.2、事务并发导致的问题

6.3、隔离级别

在数据库操作中，为了有效保证并发读取数据的正确性，提出的事务隔离级别

读未提交：

一个事务读取到其他事务未提交的数据；这种隔离级别下，查询不会加锁，一致性最差，会产生脏读、不可重复读、幻读的问题

读已提交：

一个事务只能读取到其他事务已经提交的数据；该隔离级别避免了脏读问题的产生，但是不可重复读和幻读的问题仍然存在；

读提交事务隔离级别是大多数流行数据库的默认事务隔离级别，比如 Oracle，但是不是 MySQL 的默认隔离界别

可重复读：

事务在执行过程中可以读取到其他事务已提交的新插入的数据，但是不能读取其他事务对数据的修改，也就是说多次读取同一记录的结果相同；该个里级别避免了脏读、不可重复度的问题，但是仍然无法避免幻读的问题

可重复读是MySQL默认的隔离级别

串行化：

事务串行化执行，事务只能一个接着一个地执行,、，并且在执行过程中完全看不到其他事务对数据所做的更新；缺点是并发能力差，最严格的事务隔离，完全符合ACID原则，但是对性能影响比较大

四种隔离级别设置

数据库

set transaction isolation level 设置事务隔离级别

select @@tx_isolation 查询当前事务隔离级别

REPEATABLE-READ 此为默认事务隔离级别。

6.4、事务演示

进入MySQL

mysql -h localhost -uroot -p

数据测试准备

create database db_test;
use db_test;

CREATE TABLE `amount` (
`id`  varchar(10) NULL,
`money`  numeric NULL
);

insert into amount(id,money) values('A', 800);
insert into amount(id,money) values('B', 200);
insert into amount(id,money) values('C', 1000);
insert into amount(id,money) values('D', 1000);

mysql事务隔离性相关语句说明

--  查询当前控制台（客户端）当前事务级别
SELECT @@session.tx_isolation;   
SELECT @@tx_isolation;  

--  设置当前控制台（客户端）当前事务级别
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL read uncommitted;  
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL read committed;  
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL repeatable read;  
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL serializable;  

--开启事务
start transaction;

--提交事务，同时事务结束
commit;

--回退事务，回退操作，同时事务结束
rollback

案列1：脏读演示，读到其他事务未提交的数据

操作步骤

1、事务一（右）：A向B转200，不提交事务
2、事务二（左）：查看B金额
3、事务一（右）：回滚事务
4、事务二（左）：查看B金额

改变事务二（左）事务级别为READ-UNCOMMITTED

两种方式

gif演示

转账SQL

update amount set money = money - 200 where id = 'A';
update amount set money = money + 200 where id = 'B';

其他事务级别请自行测试（与理论预期一致）

• 案列2，将事务二（左）在事务设置为REPEATABLE-READ，再看看操作结果（操作步骤同案例1，步骤三改为提交事务-commit）
• 案列3，将事务二（左）在事务设置为REPEATABLE-READ，再看看操作结果（操作步骤同案例1，步骤三改为提交事务-commit）
• 案列4，将事务二（左）在事务设置为SERIALIZABLE，再看看操作结果（操作步骤同案例1）

这里说明一下，SERIALIZABLE事务是串行执行，演示的时候只能由其中一个客户端操作，直到提交事务，另外一个客户端才能操作。

6.5、执行事务的过程

1️⃣ 关闭自动提交

SET autocommit=0; 

2️⃣ 事务开启

START TRANSACTION -- 标记一个事务的开始，从这个之后的sql都在同一个事务内 

3️⃣ 成功则提交，失败则回滚

-- 提交：持久化（成功）
COMMIT

-- 回滚：回到原来的样子（失败）
ROLLBACK

4️⃣ 事务结束

SET autocommit=1; -- 开启自动提交

​5️⃣ 其他操作

SAVEPOINT 保存点名; -- 设置一个事务的保存点
ROLLBACK TO SAVEPOINT 保存点名; -- 回滚到保存点
RELEASE SAVEPOINT 保存点名; -- 撤销保存点

7、索引

索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。

1、提高查询速度
2、确保数据的唯一性
3、可以加速表和表之间的连接 , 实现表与表之间的参照完整性
4、使用分组和排序子句进行数据检索时 , 可以显著减少分组和排序的时间
5、全文检索字段进行搜索优化

• NOT NULL: 用于控制字段的内容一定不能为空（NULL）。
• UNIQUE: 控件字段内容不能重复，一个表允许有多个 Unique 约束。
• PRIMARY KEY: 也是用于控件字段内容不能重复，但它在一个表只允许出现一个。
• FOREIGN KEY: 用于预防破坏表之间连接的动作，也能防止非法数据插入外键列，因为它必须是它指向的那个表中的值之一。
• CHECK: 用于控制字段的值范围。

7.1、索引的分类

-- 创建学生表student
CREATE TABLE `student`(	
	`StudentNo` INT(4) NOT NULL COMMENT '学号',
	`LoginPwd` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
	`StudentName` VARCHAR(20) DEFAULT NULL COMMENT '学生姓名',
	`Sex` TINYINT(1) DEFAULT NULL COMMENT '性别,取值0或1',
	`GradeID` INT(11) DEFAULT NULL COMMENT '年级编号',
	`Phone` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '联系电话,允许为空,即可选输入',
	`Adress` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '地址,允许为空,即可选输入',
	`BornDate` DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '出生时间',
	`Email` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '邮箱账号,允许为空,即可选输入',
	`IdentityCard` VARCHAR(18) DEFAULT NULL COMMENT '身份证号',
	PRIMARY KEY (`StudentNo`),
	UNIQUE KEY `IdentityCard` (`IdentityCard`),
	KEY `Email` (`Email`)
)ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

主键索引（PRIMARY KEY）

唯一的标识，主键不可重复，只有一个列作为主键

最常见的索引类型，不允许为空值
确保数据记录的唯一性
确定特定数据记录在数据库中的位置

-- 创建表的时候指定主键索引
CREATE TABLE tableName(
  ......
  PRIMARY INDEX (columeName)
)

-- 修改表结构添加主键索引
ALTER TABLE tableName ADD PRIMARY INDEX (columnName)

普通索引（KEY / INDEX）

默认的，快速定位特定数据

index 和 key 关键字都可以设置常规索引
应加在查询找条件的字段
不宜添加太多常规索引,影响数据的插入,删除和修改操作

-- 直接创建普通索引
CREATE INDEX indexName ON tableName (columnName)

-- 创建表的时候指定普通索引
CREATE TABLE tableName(
  ......
  INDEX [indexName] (columeName)
)

-- 修改表结构添加普通索引
ALTER TABLE tableName ADD INDEX indexName(columnName)

唯一索引（UNIQUE KEY）

它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值

与主键索引的区别：主键索引只能有一个、唯一索引可以有多个

-- 直接创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON tableName(columnName)

-- 创建表的时候指定唯一索引
CREATE TABLE tableName(  
	......
	UNIQUE INDEX [indexName] (columeName)  
);  

-- 修改表结构添加唯一索引
ALTER TABLE tableName ADD UNIQUE INDEX [indexName] (columnName)

全文索引（FULLText）

快速定位特定数据（百度搜索就是全文索引）

在特定的数据库引擎下才有：MyISAM
只能用于CHAR , VARCHAR , TEXT数据列类型
适合大型数据集

-- 增加一个全文索引
ALTER TABLE `student` ADD FULLTEXT INDEX `StudentName`(`StudentName`);

-- EXPLAIN 分析sql执行的情况
EXPLAIN SELECT * FROM student; -- 非全文索引
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE MATCH(StudentName) AGAINST('d'); -- 全文索引

7.2、索引的使用

1. 索引的创建

在创建表的时候给字段增加索引

CREATE TABLE 表名 (
    字段名1 数据类型 [完整性约束条件…],
    字段名2 数据类型 [完整性约束条件…],
    [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX|KEY [索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC])
);

创建完毕后，增加索引

-- 方法一：CREATE在已存在的表上创建索引
       CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX 索引名
       ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;

-- 方法二：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引
       ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] 
       INDEX 索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ;

2. 索引的删除

-- 删除索引
	DROP INDEX 索引名 ON 表名;
-- 删除主键索引
	ALTER TABLE 表名 DROP PRIMARY KEY;

3. 显示索引信息

SHOW INDEX FROM 表名;

4. explain分析sql执行的情况

-- 增加一个全文索引
ALTER TABLE `student` ADD FULLTEXT INDEX `StudentName`(`StudentName`);

-- EXPLAIN 分析sql执行的情况
EXPLAIN SELECT * FROM student; -- 非全文索引
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE MATCH(StudentName) AGAINST('d'); -- 全文索引

7.3、测试索引

建表 app_user：

CREATE TABLE `app_user` (
    `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `name` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '用户昵称',
    `email` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',
    `phone` varchar(20) DEFAULT '' COMMENT '手机号',
    `gender` tinyint(4) unsigned DEFAULT '0' COMMENT '性别（0:男；1：女）',
    `password` varchar(100) NOT NULL COMMENT '密码',
    `age` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
    `create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='app用户表'

批量插入数据：100w

-- 1418错解决方案(创建函数前执行此语句)
set global log_bin_trust_function_creators=true;

-- 插入100万条数据
DELIMITER $$	-- 写函数之前要写的标志
CREATE FUNCTION mock_data()	-- 创建mock_data()函数
RETURNS INT
BEGIN
	DECLARE num INT DEFAULT 1000000;
	DECLARE i INT DEFAULT 0;
	WHILE i  set global log_bin_trust_function_creators = 1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

-- 查看是否开启创建函数的功能
mysql> show variables like '%func%';
+---------------------------------+-------+
| Variable_name                   | Value |
+---------------------------------+-------+
| log_bin_trust_function_creators | ON    |
+---------------------------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

-- 开启创建函数的功能
mysql> set global log_bin_trust_function_creators=true;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

在执行函数

在执行

删除已存在的函数
DROP FUNCTION mock_data;

TRUNCATE app_user; 清空表

测试查询速度

-- 查询用户名为'用户9999'性能分析
EXPLAIN SELECT * FROM app_user where name='用户99999'

增加索引后测试

-- 给name列创建常规索引
CREATE INDEX id_app_user_name ON app_user(`name`)
-- 再测试
EXPLAIN SELECT * FROM app_user where name='用户99999'

对比两次结果，速度有了很大的提升

7.4、索引原则

索引不是越多越好，小数据量的表不需要加索引

不要对经常变动的数据增加索引

索引一般加在经常要查询的列上

8、explain关键字

1、表的读取顺序
2、数据读取操作的操作类型
3、哪些索引可以使用
4、哪些索引被实际使用
5、表之间的引用
6、每张表有多少行被优化器查询

使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的，分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。

explain执行计划包含的信息

其中最重要的字段为：id、type、key、rows、Extra

explain用法
explain+SQL语句即可！

explain 执行计划包含的信息

id

select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序

三种情况：

1、id相同：执行顺序由上至下

2、id不同：如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行

3、id相同又不同（两种情况同时存在）：id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行

select_type

查询的类型，主要是用于区分普通查询、联合查询、子查询等复杂的查询

1、SIMPLE：简单的select查询，查询中不包含子查询或者union
2、PRIMARY：查询中包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为primary
3、SUBQUERY：在select 或 where列表中包含了子查询

4、DERIVED：在from列表中包含的子查询被标记为derived（衍生），mysql或递归执行这些子查询，把结果放在零时表里

5、UNION：若第二个select出现在union之后，则被标记为union；若union包含在from子句的子查询中，外层select将被标记为derived

6、UNION RESULT：从union表获取结果的select

type

访问类型，sql查询优化中一个很重要的指标，结果值从好到坏依次是：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

一般来说，好的sql查询至少达到range级别，最好能达到ref

1、system：表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，平时不会出现，可以忽略不计

2、const：表示通过索引一次就找到了，const用于比较primary key 或者 unique索引。因为只需匹配一行数据，所有很快。如果将主键置于where列表中，mysql就能将该查询转换为一个const

3、eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键 或 唯一索引扫描。

注意：ALL全表扫描的表记录最少的表如t1表

4、ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。本质是也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而他可能会找到多个符合条件的行，所以它应该属于查找和扫描的混合体

5、range：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了那个索引。一般就是在where语句中出现了bettween、、in等的查询。这种索引列上的范围扫描比全索引扫描要好。只需要开始于某个点，结束于另一个点，不用扫描全部索引

6、index：Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。这通常为ALL块，应为索引文件通常比数据文件小。（Index与ALL虽然都是读全表，但index是从索引中读取，而ALL是从硬盘读取）

7、ALL：Full Table Scan，遍历全表以找到匹配的行

possible_keys

查询涉及到的字段上存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用

key

实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。

查询中如果使用了覆盖索引，则该索引仅出现在key列表中

key_len

表示索引中使用的字节数，查询中使用的索引的长度（最大可能长度），并非实际使用长度，理论上长度越短越好。key_len是根据表定义计算而得的，不是通过表内检索出的

ref

显示索引的那一列被使用了，如果可能，是一个常量const。

rows

根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数

Extra

不适合在其他字段中显示，但是十分重要的额外信息

1、Using filesort ：
mysql对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引进行排序读取。也就是说mysql无法利用索引完成的排序操作成为“文件排序”

由于索引是先按email排序、再按address排序，所以查询时如果直接按address排序，索引就不能满足要求了，mysql内部必须再实现一次“文件排序”

2、Using temporary：
使用临时表保存中间结果，也就是说mysql在对查询结果排序时使用了临时表，常见于order by 和 group by

3、Using index：
表示相应的select操作中使用了覆盖索引（Covering Index），避免了访问表的数据行，效率高。

如果同时出现Using where，表明索引被用来执行索引键值的查找（参考上图）

如果没用同时出现Using where，表明索引用来读取数据而非执行查找动作

覆盖索引（Covering Index）：

也叫索引覆盖。就是select列表中的字段，只用从索引中就能获取，不必根据索引再次读取数据文件，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。

注意：

a、如需使用覆盖索引，select列表中的字段只取出需要的列，不要使用select *
b、如果将所有字段都建索引会导致索引文件过大，反而降低crud性能

4、Using where ：
使用了where过滤

5、Using join buffer ：
使用了链接缓存

6、Impossible WHERE：
where子句的值总是false，不能用来获取任何元祖

7、select tables optimized away：

在没有group by子句的情况下，基于索引优化MIN/MAX操作或者对于MyISAM存储引擎优化COUNT（*）操作，不必等到执行阶段在进行计算，查询执行计划生成的阶段即可完成优化

8、distinct：

优化distinct操作，在找到第一个匹配的元祖后即停止找同样值得动作

9、权限管理和备份

9.1、用户管理

方式一：可视化管理

-- 创建用户
CREATE USER zsr IDENTIFIED BY '123456'

-- 删除用户
DROP USER zsr

-- 修改当前用户密码
SET PASSWORD = PASSWORD('200024')

-- 修改指定用户密码
SET PASSWORD FOR zsr = PASSWORD('200024')

-- 重命名
RENAME USER zsr to zsr2

-- 用户授权(授予全部权限,除了给其他用户授权)
GRANT ALL	PRIVILEGES on *.* TO zsr2

-- 查询权限
SHOW GRANTS FOR zsr
-- 查看root用户权限
SHOW GRANTS FOR root@localhost

-- 撤销权限
REVOKE ALL PRIVILEGES ON *.* FROM zsr

9.2、数据库备份

保证重要的数据不丢失、数据转义

方式一：直接拷贝物理文件，MySQL数据表以文件方式存放在磁盘中

包括表文件 , 数据文件 , 以及数据库的选项文件

位置 : Mysql安装目录\data\（目录名对应数据库名 , 该目录下文件名对应数据表）

方式二：可视化管理

Navicat打开要备份的数据库，然后点击新建备份

方式三：可视化管理

方式四：命令mysqldump导出

# mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码 数据库 [表1 表2 表3] >物理磁盘位置/文件名

# 导出school数据库的cource grade student表到D:/school.sql
mysqldump -hlocalhost -uroot -p200024 school course grade student >D:/school.sql

source命令导入

10、三大范式

规范化理论：

改造关系模式，通过分解关系模式来消除其中不合适的数据依赖，以解决插入异常、删除异常、更新异常和数据冗余的问题。

为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定规范化理论。

在关系型数据库中这种规则就称为范式

在设计数据库结构的时候，要尽量遵守三范式，如果不遵守，必须有足够的理由，比如性能，事实上，我们经常会为了性能而妥协数据库的设计。

三大范式的通俗理解

目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。

而通常我们用的最多的就是第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF），也就是本文要讲的“三大范式”。

第一范式：每个列不可再拆分
第二范式：在第一范式的基础上，非主键完全依赖于主键，而不是依赖于主键的一部分
第三范式：在第二范式的基础上，非主键只依赖于主键，不依赖于其他非主键

第一范式（1NF）：要求数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项

举例说明：

在上面的表中，“家庭信息”和“学校信息”列均不满足原子性的要求，故不满足第一范式，调整如下：

可见，调整后的每一列都是不可再分的，因此满足第一范式（1NF）；

第二范式（2NF）：在1NF的基础上，非码属性必须完全依赖于候选码（在1NF基础上消除非主属性对主码的部分函数依赖）

第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。

举例说明：

在上图所示的情况中，同一个订单中可能包含不同的产品，因此主键必须是“订单号”和“产品号”联合组成，

但可以发现，产品数量、产品折扣、产品价格与“订单号”和“产品号”都相关，但是订单金额和订单时间仅与“订单号”相关，与“产品号”无关，

这样就不满足第二范式的要求，调整如下，需分成两个表：

第三范式（3NF）：在2NF基础上，任何非主属性不依赖于其它非主属性（在2NF基础上消除传递依赖）

第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。

举例说明：

上表中，所有属性都完全依赖于学号，所以满足第二范式，但是“班主任性别”和“班主任年龄”直接依赖的是“班主任姓名”，

而不是主键“学号”，所以需做如下调整：

这样以来，就满足了第三范式的要求。

ps:如果把上表中的班主任姓名改成班主任教工号可能更确切，更符合实际情况，不过只要能理解就行。

11、MyISAM和InnoDB区别

聚集索引、复合索引、前缀索引、唯一索引默认都是使用B+tree树（多路搜索树，不一定是二叉的）索引，统称索引

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