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2017年6月26日课堂笔记

时间:2017-06-30 17:30:12      阅读:227      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:丢失   发展   数据分析   理念   应用软件   数据集   权限   他也   目录   

2017年6月26日 星期一 晴 空气质量:轻度污染

内容:MySQL第一节课:

1、基本概念

1)MySQL:

MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一,在 WEB 应用方面,MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统) 应用软件。

MySQL是一种关系数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。

MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策,分为社区版和商业版,由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。

2)一组概念

①DBS:

即Database System,中文意为“数据库系统”,是指带有数据库并利用数据库技术进行数据管理的计算机系统。

一个数据库系统应包括计算机硬件设备/数据库及相关的计算机软件系统/开发和管理数据库系统的人员3部分组成。

②db:

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。

严格来说,数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织、描述和储存在一起、具有尽可能小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享。
这种数据集合具有如下特点:尽可能不重复,以最优方式为某个特定组织的多种应用服务,其数据结构独立于使用它的应用程序,对数据的增、删、改、查由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看,数据库是数据管理的高级阶段,它是由文件管理系统发展起来的。

③DBA:

数据库管理员(Database Administrator,简称DBA),是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作人员的统称,属于运维工程师的一个分支,主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。
DBA的核心目标是保证数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。
在国外,也有公司把DBA称作数据库工程师(Database Engineer),两者的工作内容基本相同,都是保证数据库服务7*24小时的稳定高效运转,但是需要区分一下DBA和数据库开发工程师(Database Developer):
1) 数据库开发工程师的主要职责是设计和开发数据库管理系统和数据库应用软件系统,侧重于软件研发;
2) DBA的主要职责是运维和管理数据库管理系统,侧重于运维管理。

④DBMS:

数据库管理系统(Database Management System)是一种操纵和管理数据库的大型软件,用于建立、使用和维护数据库,简称DBMS。它对数据库进行统一的管理和控制,以保证数据库的安全性和完整性。用户通过DBMS访问数据库中的数据,数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立,修改和询问数据库。大部分DBMS提供数据定义语言DDL(Data Definition Language)和数据操作语言DML(Data Manipulation Language),供用户定义数据库的模式结构与权限约束,实现对数据的追加、删除等操作。
数据库管理系统是数据库系统的核心,是管理数据库的软件。数据库管理系统就是实现把用户意义下抽象的逻辑数据处理,转换成为计算机中具体的物理数据处理的软件。有了数据库管理系统,用户就可以在抽象意义下处理数据,而不必顾及这些数据在计算机中的布局和物理位置。

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2、关系型数据库和非关系型数据库

老师图片:
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参考资料来源:http://blog.csdn.net/robinjwong/article/details/18502195

1). 关系型数据库
关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库。
关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的,在之后的几十年中,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型。
简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
关系模型中常用的概念:
关系:可以理解为一张二维表,每个关系都具有一个关系名,就是通常说的表名
元组:可以理解为二维表中的一行,在数据库中经常被称为记录
属性:可以理解为二维表中的一列,在数据库中经常被称为字段
域:属性的取值范围,也就是数据库中某一列的取值限制
关键字:一组可以唯一标识元组的属性,数据库中常称为主键,由一个或多个列组成
关系模式:指对关系的描述。其格式为:关系名(属性1,属性2, ... ... ,属性N),在数据库中成为表结构
关系型数据库的优点:
容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念,关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解
使用方便:通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
易于维护:丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率
2). 关系型数据库瓶颈
高并发读写需求
网站的用户并发性非常高,往往达到每秒上万次读写请求,对于传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈
海量数据的高效率读写
网站每天产生的数据量是巨大的,对于关系型数据库来说,在一张包含海量数据的表中查询,效率是非常低的
高扩展性和可用性
在基于web的结构当中,数据库是最难进行横向扩展的,当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说,对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情,往往需要停机维护和数据迁移。

对网站来说,关系型数据库的很多特性不再需要了:
事务一致性
关系型数据库在对事物一致性的维护中有很大的开销,而现在很多web2.0系统对事物的读写一致性都不高
读写实时性
对关系数据库来说,插入一条数据之后立刻查询,是肯定可以读出这条数据的,但是对于很多web应用来说,并不要求这么高的实时性,比如发一条消息之后,过几秒乃至十几秒之后才看到这条动态是完全可以接受的
复杂SQL,特别是多表关联查询
任何大数据量的web系统,都非常忌讳多个大表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询,特别是SNS类型的网站,从需求以及产品阶级角度,就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询,以及单表的简单条件分页查询,SQL的功能极大的弱化了

在关系型数据库中,导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性,我们必须尽量按照其要求的范式进行设计,关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。每个元组字段的组成都是一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于标语表之间进行链接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。
3.) NoSQL
NoSQL一词首先是Carlo Strozzi在1998年提出来的,指的是他开发的一个没有SQL功能,轻量级的,开源的关系型数据库。这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的区别,它确确实实字如其名,指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷,我们要的不是“no sql”,而是“no relational”,也就是我们现在常说的非关系型数据库了。
2009年初,Johan Oskarsson举办了一场关于开源分布式数据库的讨论,Eric Evans在这次讨论中再次提出了NoSQL一词,用于指代那些非关系型的,分布式的,且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。Eric Evans使用NoSQL这个词,并不是因为字面上的“没有SQL”的意思,他只是觉得很多经典的关系型数据库名字都叫“**SQL”,所以为了表示跟这些关系型数据库在定位上的截然不同,就是用了“NoSQL“一词。
注:数据库事务必须具备ACID特性,ACID是Atomic原子性,Consistency一致性,Isolation隔离性,Durability持久性。

非关系型数据库提出另一种理念,例如,以键值对存储,且结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式,用户可以根据需要去添加自己需要的字段,这样,为了获取用户的不同信息,不需要像关系型数据库中,要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束,他也不能够提供像SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据,对于需要进行较复杂查询的数据,SQL数据库显的更为合适。

4). 关系型数据库 V.S. 非关系型数据库
关系型数据库的最大特点就是事务的一致性:传统的关系型数据库读写操作都是事务的,具有ACID的特点,这个特性使得关系型数据库可以用于几乎所有对一致性有要求的系统中,如典型的银行系统。
但是,在网页应用中,尤其是SNS应用中,一致性却不是显得那么重要,用户A看到的内容和用户B看到同一用户C内容更新不一致是可以容忍的,或者说,两个人看到同一好友的数据更新的时间差那么几秒是可以容忍的,因此,关系型数据库的最大特点在这里已经无用武之地,起码不是那么重要了。
相反地,关系型数据库为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差,而像微博、facebook这类SNS的应用,对并发读写能力要求极高,关系型数据库已经无法应付(在读方面,传统上为了克服关系型数据库缺陷,提高性能,都是增加一级memcache来静态化网页,而在SNS中,变化太快,memchache已经无能为力了),因此,必须用新的一种数据结构存储来代替关系数据库。
关系数据库的另一个特点就是其具有固定的表结构,因此,其扩展性极差,而在SNS中,系统的升级,功能的增加,往往意味着数据结构巨大变动,这一点关系型数据库也难以应付,需要新的结构化数据存储。
于是,非关系型数据库应运而生,由于不可能用一种数据结构化存储应付所有的新的需求,因此,非关系型数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合。
必须强调的是,数据的持久存储,尤其是海量数据的持久存储,还是需要一种关系数据库这员老将。

5). 非关系型数据库分类
由于非关系型数据库本身天然的多样性,以及出现的时间较短,因此,不想关系型数据库,有几种数据库能够一统江山,非关系型数据库非常多,并且大部分都是开源的。
这些数据库中,其实实现大部分都比较简单,除了一些共性外,很大一部分都是针对某些特定的应用需求出现的,因此,对于该类应用,具有极高的性能。依据结构化方法以及应用场合的不同,主要分为以下几类:
面向高性能并发读写的key-value数据库:
key-value数据库的主要特点即使具有极高的并发读写性能,Redis,Tokyo Cabinet,Flare就是这类的代表
面向海量数据访问的面向文档数据库:
这类数据库的特点是,可以在海量的数据中快速的查询数据,典型代表为MongoDB以及CouchDB
面向可扩展性的分布式数据库:
这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷,这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化。

 

3、启动、停止服务,登录、查询、创建、删除数据库

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1)登录mysql

mysql -h主机地址 -u用户名 -p密码

2)查询所有的数据库
show databases;

3)创建数据库
create database [if not exists ] 数据库名称;

4)删除数据库
drop database [if exists ] 数据库名称;

5)启动服务

net start mysql

6)停止服务

net end mysql

4、结构语言分类

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 1)DDL(数据定义语言) : create  drop  alter  

创建删除以及修改数据库,表,存储过程,触发器,索引....

2)DML(数据操作语言)  :insert  delete  update  

用来操作数据库中的数据  ...

3)DQL(数据查询语言):select 用来查询数据库中的数据 

4)DCL(数据控制语言):  grant(授权)  revoke(撤销)

grant 查询 to 用户名;
revoke 查询 from 用户名;

5)TCL(事务控制语言) : begin savepoint (设置回滚点) rollback commit

crud(增删改查):CRUD is an acronym for create, retrieve, update, and delete.

看具体用在哪儿来确定属于哪种语言

5、创建、删除用户

1)创建用户:

 create   user  用户名@‘地址’  identified  by  ‘密码’;

2)删除用户:所有的用户都存储在mysql数据库中的user表中

01. delete from mysql.user where user=‘t13‘;
02. delete from mysql.user where user=‘t13‘ and host=‘localhost‘;

6、给用户授权,刷新系统权限

1)给用户授权
01. grant all on *.* to 用户名;
02. grant all on *.* to 用户名@‘地址’;

2)刷新系统权限
flush privileges;

7、逻辑运算符

逻辑运算符

and && 与
or || 或
not ! 非

8、切换到指定数据库

USE 切换到指定的数据库
如果没有切换数据库,需要在表名前面加上数据库名称!
USE mysql;
SELECT `host`,`user` FROM `user`;

9、数据类型

1)数值类型

int double
在mysql中使用的是decimal(a,b)

a指定小数点左边和右边可以存储的十进制数字的最大个数,最大精度38。
b指定小数点右边可以存储的十进制数字的最大个数。小数位数必须是从 0 到 a之间的值。默认小数位数是 0

在oracle中经常 使用 **** number ****

 

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2)字符串类型

①char 固定长度 例子: 性别 是 char类型 长度是10 但是我们的实际输入的长度是2, 那么存储的时候也是10个空间! 资源浪费

②varchar 可变长度 例子: 性别 是 char类型 长度是10 但是我们的实际输入的长度是2, 那么存储的时候也是2个空间!

3)日期类型

日期格式

date yyyy-MM-dd
datetime yy-MM-dd hh:mm:ss
time hh:mm:ss
timestamp 1970到现在 yyyyMMddhhmmss
year yyyy 1901

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10、创建表

如果是关键字  那么使用反引号  `` esc下面的键

create table [if not exists] 表名(
字段1 数据类型 [约束,索引,注释],
字段2 数据类型 [约束,索引,注释],
字段3 数据类型 [约束,索引,注释]
)[表类型][表字符集][注释]

 索引:

在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针,然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序。数据库使用索引以找到特定值,然后顺指针找到包含该值的行。这样可以使对应于表的SQL语句执行得更快,可快速访问数据库表中的特定信息。
当表中有大量记录时,若要对表进行查询,第一种搜索信息方式是全表搜索,是将所有记录一一取出,和查询条件进行一一对比,然后返回满足条件的记录,这样做会消耗大量数据库系统时间,并造成大量磁盘I/O操作;第二种就是在表中建立索引,然后在索引中找到符合查询条件的索引值,最后通过保存在索引中的ROWID(相当于页码)快速找到表中对应的记录。
 

 表类型:

截至目前,MySQL一共向用户提供了包括DBD、HEAP、ISAM、MERGE、MyIAS、InnoDB以及Gemeni这7种Mysql表类型。其中DBD、InnoDB属于事务安全类表,而其他属于事务非安全类表。 
 
DBD
Berkeley DB(DBD)表是支持事务处理的表,由Sleepycat软件公司开发。它提供MySQL用户期待已久的功能--事务控制。事务控制在任何数据库系统中都是一个极有价值的功能,因为它们确保一组命令能成功地执行或回滚。

HEAP
HEAP表是MySQL中存取数据最快的表。这是因为他们使用存储在动态内存中的一个散列索引,不过如果MySQL或服务器崩溃,这些内存数据将会丢失。

ISAM
ISAM表是早期MySQL版本的缺省表类型,直到MyIASM开发出来。建议不要再使用它。

MERGE
MERGE是一个有趣的新类型,在3.23.25之后出现。一个MERGE表实际上是又一个MyISAM表的集合,合并而成的一个表,主要是为了效率的考虑,因为这样不仅仅可以提高速度、搜索效率、修复效率而且还节省了磁盘空间。

MyIASM
MyIASM基于了IASM代码,应该可以说是IASM的衍生品,不过增加了不少有用的扩展。它是MySQL的默认数据表类型,基于了传统的ISAM类型,ISAM是Indexed Sequential Access Method(有索引的顺序访问方法)的缩写,一般来说,它是存储记录和文件的标准方法。与其他存储引擎比较,MyISAM具有检查和修复表格的大多数工具。ISAM表格可以被压缩,而且它们支持全文搜索,不过它们是事务不安全的,而且也不支持外键。如果事务回滚将会造成不完全回滚,从而不具备原子性。所以假如忽略事务以及访问并发性的话,并且需要执行大量的SELECT检索语句的话,MyISAM将是最好的选择。

InnoDB
InnoDB是MySQL 4.0之后推出的一种比较新的数据表类型,这种类型是事务安全的。它与BDB类型具有相同的特性,它们还支持外键。InnoDB表格速度很快具有比BDB还丰富的特性,因此如果需要一个事务安全的存储引擎,建议使用它。如果你的数据执行大量的INSERT或UPDATE,出于性能方面的考虑,同样应该使用InnoDB表。对于支持事务的InnoDB类型的表来说,影响速度的主要原因是AUTOCOMMIT默认设置是打开的,而且程序没有显式调用BEGIN 开始事务,导致每插入一条都自动提交,严重影响了速度。可以在执行sql前调用begin,多条sql形成一个事物(即使autocommit打开也可以),将大大提高性能。

Gemeni
Gemeni表,据听说也是在MySQL 4.0之后推出的,不过截至当前,很少有针对它的介绍,同样应用也就更少了,我们暂时不作介绍。

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11、有符号类型和无符号类型

UNSIGNED属性:
有符号类型 和 无符号类型
1)有符号类型 :可以取负值
2)无符号类型:默认是0! 0--类型的长度

12、字段的约束及属性

约束类型

主键约束 primary key (pk) 用于设置表的主键,用来确保该行的唯一性
外键 foreign key (fk) 用于建立表与表之间的关系
非空约束 not null 字段不允许为空
默认约束 default 字段的默认值
唯一约束 unique key(uk) 字段的值是唯一的可以是null,但只能有一个
自动增长 auto_increment 设置列的自动增长(标识列),通常用于设置主键

 

ZEROFILL属性:如果位数不够,前面用零补齐!

注意:若某数值字段指定了ZEROFILL属性,
将自动添加UNSIGNED属性!

 

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13、连接池

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14、初识事务

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15、老师辛苦了

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