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练习题|MySQL

时间:2018-05-04 01:47:57      阅读:1048      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:数据备份   应用   复杂   tween   数据表   add   ESS   b树   启动   

MySQL主要内容:

1、数据库介绍、类型、特性
2、MySQL数据库安装、连接、启动、停止
3、表字段类型介绍、主键约束、表创建语句
4、常用增删改查语句、分组、聚合
5、外键管理、unique字段、表结构修改语法
6、跨表查询,inner join、left join、right join、full join语法
7、复杂SQL语句如group by、子查询、函数的使用
8、索引原理及作用、普通索引、多列索引、唯一索引、全文索引等
9、基于hash&b+树索引的实现原理,索引的优缺点剖析
10、事务原理,ACID特性,应用场景讲解
11、事务回滚
12、触发器的特性,应用场景
13、触发器的增删改查方法
14、存储过程的作用及应用场景
15、创建存储过程,参数传递,流程控制语句if\while\repeat\loop等,动态SQL的创建
16、视图的作用及使用场景,视图的增删改查
17、数据库权限管理,用户管理
18、数据库备份命令及工具讲解
19、基于不同业务的数据库表结构设计、性能优化案例
20、pymysql模块介绍和使用

 

 一、问答题

1、说说你所知道的MySQL数据库存储引擎,InnoDB存储引擎和MyISM存储引擎的区别?

主要有
MyISM:MyISAM存储引擎:不支持事务、也不支持外键,优势是访问速度快,对事务完整性没有要求或者以select,insert为主的应用基本上可以用这个引擎来创建表
InnoDB:支持事务
Memory:Memory存储引擎使用存在于内存中的内容来创建表。每个memory表只实际对应一个磁盘文件,格式是.frm。
    memory类型的表访问非常的快,因为它的数据是放在内存中的,并且默认使用HASH索引,但是一旦服务关闭,表中的数据就会丢失掉。 Merge:Merge存储引擎是一组MyISAM表的组合,这些MyISAM表必须结构完全相同,merge表本身并没有数据,对merge类型的表可以进行查询,更新,删除操作,这些操作实际上是对内部的MyISAM表进行的。 MyISM和InnoDB的区别 InnoDB支持事务,而MyISM不支持事务 InnoDB支持行级锁,而MyISM支持表级锁 InnoDB支持外键,而MyISM不支持 InnoDB支持全文索引,而MyISM不支持 InnoDB是索引组织表,MyISM是堆表 (堆表的数据是随机插入的,索引组织表的数据是有序的)

 

2、MySQL中char和varchar的区别,varchar(50)和char(50)分别代表什么意思?

char(50): 定长,字符的长度为50,浪费空间,存取速度快,数据不足时,会往右填充空格来满足长度。
varchar(50): 变长,字符的长度为50,节省空间,存取速度慢,存储数据的真实内容,不会填充空格,
        且会在真实数据前加1-2bytes,表示真实数据的bytes字节数。

3、MySQL中int类型存储多少个字节?

int存储4字节,最小值-2147483648,最大值21477483647

 

4、主键具有什么特征?

  唯一且非空

5、简述你对inner join、left join、right join、full join的理解;

多表连接查询:
inner join: 内连接,只连接匹配的行,找两张表共有的部分;
left join: 外连接之左连接,优先显示左表全部记录,在内连接的基础上增加左表有右表没有的结果;
right join: 外连接之右连接,优先显示右表全部记录,在内连接的基础上增加右表有左表没有的结果;
full join: = left join on union right join on ... mysql 不支持full join 但是可以用 union ...
        全外连接,显示左右两个表全部记录,在内连接的基础上增加左表有右表没有和右表有左表没有的结果;

 

6、concat, group_concat函数的作用是什么?

定义显示格式:
concat() 用于连接字符串 
  eg: select concat(姓名:,name,年薪:,salasy*12) as annual_salary from employee;
concat_ws() 第一个参数为分隔符
  eg: select concat_ws(:,name,salary*12) as annual_salary from employee;
group by 与 group_concat() 函数一起使用
  select post,group_concat(name) as emp_members from employee group by post;

 


7、请介绍事务的实现原理;

事务:用于将某些操作的多个sql作为原子性操作,一旦有某一个出现错误,即可回滚到原来的状态,从而保证数据库数据的完整性。
  原子性:一堆sql语句,要么同时执行成功,要么同时失败!

 


8、索引的本质是什么?索引有什么优点,缺点是什么?

索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。因此,索引的本质是一种数据结构。
在数据之外,数据库系统还可以维护满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式指向真实数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。

优点:
1、提高数据检索效率,降低数据库的IO成本;
2、通过索引对数据进行排序,降低了数据排序的成本,降低了CPU的利用率;

缺点:
1、索引实际上也是一张表,索引会占用一定的存储空间;
2、更新数据表的数据时,需要同时维护索引表,因此,会降低insert、update、delete的速度;

 

9、哪些情况下需要创建索引,哪些情况下不需要创建索引?

1、主键自动创建唯一非空索引;
2、频繁作为查询条件的字段应该创建索引;
3、频繁更新的字段不适合简历索引,因为每次更新不仅仅更新数据表同时还会更新索引表;
4、查询中经常排序的字段,可以考虑创建索引;
5如果某个字段的重复数据较多,不适合创建普通索引;

 

10、请分别介绍ACID代表的意思,什么业务场景需要支持事务,什么业务场景不需要支持事务?

ACID,指数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。
包含:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。
一个支持事务(Transaction)的数据库,必须要具有这四种特性,否则在事务过程(Transaction processing)当中无法保证数据的正确性。
使用场景:
银行的交易系统
eg:
start transaction; 
update user set balance = 900 where name = wsb; #买支付100元
update user set balance = 1010 where name = egon; #中介拿走10元
uppdate user set balance = 1090 where name = ysb; #卖家拿到90元,出现异常没有拿到
rollback;
commit;

 

11、什么是触发器,请简述触发器的使用场景?

使用触发器可以定制用户对表进行【增、删、改】操作时前后的行为,注意:没有查询。
触发器无法由用户直接调用,而知由于对表的【增/删/改】操作被动引发的。
eg: 
create trigger tri_before_insert_tb1 before insert on tb1 for each row
begin 
... 
end

 

12、什么是存储过程,存储过程的作用是什么?

存储过程包含了一系列可执行的sql语句,存储过程存放于MySQL中,通过调用它的名字可以执行其内部的一堆sql。
优点:
1. 用于替代程序写的SQL语句,实现程序与sql解耦
2. 基于网络传输,传别名的数据量小,而直接传sql数据量大
缺点:
1. 程序员扩展功能不方便


13、什么是视图,简单介绍视图的作用和使用场景?

视图是一个虚拟表(非真实存在),其本质是【根据SQL语句获取动态的数据集,并为其命名】,
用户使用时只需使用【名称】即可获取结果集,可以将该结果集当做表来使用。
视图取代复杂的sql语句,方便用来查询。
eg: 
create view teacher_view as select tid from teacher where tname=李平老师;

 


14、如何查看SQL语句的执行计划?

执行计划的查看是进行数据库的sql语句调优时依据的一个重要依据.
eg:
explain select * from class;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | class | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 12 | NULL |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
Id:包含一组数字,表示查询中执行select子句或操作表的顺序;
执行顺序从大到小执行;
当id值一样的时候,执行顺序由上往下;
Select_type:表示查询中每个select子句的类型(简单OR复杂),有以下几种:
SIMPLE:查询中不包含子查询或者UNION
PRIMARY:查询中若包含任何复杂的子部分,最外层查询则被标记为PRIMARY
SUBQUERY:在SELECT或WHERE列表中包含了子查询,该子查询被标记为SUBQUERY
DERIVED:在FROM列表中包含的子查询被标记为DERIVED(衍生)
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
从UNION表获取结果的SELECT被标记为:UNION RESULT
Type:表示MySQL在表中找到所需行的方式,又称“访问类型”,常见有以下几种:
ALL:Full Table Scan, MySQL将进行全表扫描;
index:Full Index Scan,index与ALL区别为index类型只遍历索引树;
range:range Index Scan,对索引的扫描开始于某一点,返回匹配值域的行,常见于between、<、>等的查询;
ref:非唯一性索引扫描,返回匹配摸个单独值的所有行。常见于使用非唯一索引或唯一索引的非唯一前缀进行的查找;
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
const、system:当MySQL对查询某部分进行优化,并转换为一个常量时,使用这些类型访问。如将主键置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量
NULL:MySQL在优化过程中分解语句,执行时甚至不用访问表或索引
possible_keys:指出MySQL能使用哪个索引在表中找到行,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用; 
key:显示MySQL在查询中实际使用的索引,若没有使用索引,显示为NULL。当查询中若使用了覆盖索引,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,可通过该列计算查询中使用的索引的长度
ref:表示上述表的连接匹配条件,即那些列或常量被用于查找索引列上的值;
rows:表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况,估算的找到所需的记录所需要读取的行数;
Extra:包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息;
Using where:表示MySQL服务器在存储引擎受到记录后进行“后过滤”(Post-filter),如果查询未能使用索引,Using where的作用只是提醒我们MySQL将用where子句来过滤结果集
Using temporary:表示MySQL需要使用临时表来存储结果集,常见于排序和分组查询;
Using filesort:MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”;

 


15、在你本地数据库中查看*select * from student*的执行计划,并解释每个字段分别代表什么意思?

mysql> explain select * from student;
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | student | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 16 | NULL |
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
id: 表示查询中执行select子句或操作表的顺序。
select_type: simple 表示查询中不包含子查询或者union
table: student
type: all 表示mysql将进行全表扫描
possible_keys: 指出MySQL能使用哪个索引在表中找到行,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用;
key: 显示MySQL在查询中实际使用的索引,若没有使用索引,显示为NULL。当查询中若使用了覆盖索引,则该索引仅出现在key列表中;
ey_len:表示索引中使用的字节数,可通过该列计算查询中使用的索引的长度;
ref:表示上述表的连接匹配条件,即那些列或常量被用于查找索引列上的值;
rows:表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况,估算的找到所需的记录所需要读取的行数;
Extra:包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息;

 


16、数据备份分为哪几种类型?增量备份和差异备份的区别是什么?

完整备份:备份系统中的所有数据。特点:占用空间大,备份速度慢,但恢复时一次恢复到位,恢复速度快。
增量备份:只备份上次备份以后有变化的数据。
特点:因每次仅备份自上一次备份(注意是上一次,不是第一次)以来有变化的文件,
所以备份体积小,备份速度快,但是恢复的时候,需要按备份时间顺序,逐个备份版本进行恢复,恢复时间长。
差异备份:只备份上次完全备份以后有变化的数据。
特点:占用空间比增量备份大,比完整备份小,恢复时仅需要恢复第一个完整版本和最后一次的差异版本,恢复速度介于完整备份和增量备份之间。

简单的讲,完整备份就是不管三七二十一,每次都把指定的备份目录完整的复制一遍,不管目录下的文件有没有变化;
增量备份就是每次将之前(第一次、第二次、直到前一次)做过备份之后有变化的文件进行备份;
差异备份就是每次都将第一次完整备份以来有变化的文件进行备份。

 

17、请介绍*select*语句的执行顺序;

from
where
group by
having
select
distinct
order by
limit
说明:
1.找到表:from
2.拿着where指定的约束条件,去文件/表中取出一条条记录
3.将取出的一条条记录进行分组group by,如果没有group by,则整体作为一组
4.将分组的结果进行having过滤
5.执行select
6.去重
7.将结果按条件排序:order by
8.限制结果的显示条数

 



18、请问存储引擎MyISM和InnoDB的适合什么样的使用场景?

Innodb与Myisam引擎的区别与应用场景:
1. 区别:
(1)事务处理:
MyISAM是非事务安全型的,而InnoDB是事务安全型的(支持事务处理等高级处理);
(2)锁机制不同:
MyISAM是表级锁,而InnoDB是行级锁;
(3select ,update ,insert ,delete 操作:
MyISAM:如果执行大量的SELECT,MyISAM是更好的选择
InnoDB:如果你的数据执行大量的INSERT或UPDATE,出于性能方面的考虑,应该使用InnoDB表
(4)查询表的行数不同:
MyISAM:select count(*) from table,MyISAM只要简单的读出保存好的行数,注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作是一样的
InnoDB : InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行
(5)外键支持:
mysiam表不支持外键,而InnoDB支持

2. 为什么MyISAM会比Innodb 的查询速度快。
INNODB在做SELECT的时候,要维护的东西比MYISAM引擎多很多;
1)数据块,INNODB要缓存,MYISAM只缓存索引块, 这中间还有换进换出的减少; 
2)innodb寻址要映射到块,再到行,MYISAM 记录的直接是文件的OFFSET,定位比INNODB要快
3)INNODB还需要维护MVCC一致;虽然你的场景没有,但他还是需要去检查和维护
MVCC ( Multi-Version Concurrency Control )多版本并发控制

3. 应用场景
MyISAM适合:(1)做很多count 的计算;(2)插入不频繁,查询非常频繁;(3)没有事务。
InnoDB适合:(1)可靠性要求比较高,或者要求事务;(2)表更新和查询都相当的频繁,并且行锁定的机会比较大的情况。

 


19、请举出MySQL中常用的几种数据类型;

mysql常用数据类型:
1.数值类型:
整数类型:tinyint smallint int bigint
浮点型:float double decimal
float :在位数比较短的情况下不精准(一般float得精确度也够用了)
double :在位数比较长的情况下不精准
0.000001230123123123
存成:0.000001230000
decimal:(如果用小数,则推荐使用decimal)
精准 内部原理是以字符串形式去存
2.日期类型:
最常用:datetime year date time datetime timestamp
3.字符串类型:
char(6) varchar(6)
char10):简单粗暴,浪费空间,存取速度快,定长;
root存成root000000
varchar:精准,节省空间,存取速度慢,变长;

sql优化:创建表时,定长的类型往前放,变长的往后放
比如性别 比如地址或描述信息

>255个字符,超了就把文件路径存放到数据库中。
比如图片,视频等找一个文件服务器,数据库中只存路径或url。
4.枚举类型与集合类型:
enum(male,female)
set(play,music,read,study)

 

20、什么情况下会产生笛卡尔乘积,如何避免?

交叉连接:不适用任何匹配条件。生成笛卡尔积;
select * from employee,department;
避免: 
select 
employee.id,employee.name,employee.age,employee.sex,department.name 
from 
employee,department 
where 
employee.dep_id=department.id;

 

21、请列举MySQL中常用的函数;

聚合函数:聚合函数聚合的是组的内容,若是没有分组,则默认一组;
count()、max()、min()、avg()、sum()

 


22、请说明group by的使用场景;

1、首先明确一点:分组发生在where之后,即分组是基于where之后得到的记录而进行的
2、分组指的是:将所有记录按照某个相同字段进行归类,比如针对员工信息表的职位分组,或者按照性别进行分组等
3、为何要分组呢?
取每个部门的最高工资
取每个部门的员工数
取男人数和女人数

小窍门:‘每’这个字后面的字段,就是我们分组的依据
4、大前提:
可以按照任意字段分组,但是分组完毕后,比如group by post,只能查看post字段,如果想查看组内信息,需要借助于聚合函数

 

23、请介绍hash索引和B+树索引的实现原理;

哈希索引基于哈希表实现,只有精确匹配索引的所有列的查询才有效。对于每一行数据,存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码,哈希码是一个较小的值,
并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中,同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。也就是说,
由于哈希查找比起B
-Tree索引,其本身对于单行查询的时间复杂度更低,有了哈希索引后明显可加快单行查询速度。 但是哈希索引也有它自己的限制: 哈希索引只包含哈希值和行指针而不存储字段值,所以不能使用索引中的值来避免读取行。不过,访问内存中的行的速度很快,所以大部分情况下这一点对性能的影响并不明显。 哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的,所以也就无法用于排序。 哈希索引也不支持部分索引列匹配查找,因为哈希索引始终是使用索引列的全部内容来计算哈希值的。例如,在数据列(A, B)上建立哈希索引,如果查询只有数据列A,则无法使用该索引。 哈希索引只支持等值比较查询,包括=、in()、<=>。不支持任何范围查询,例如where price > 100。 访问哈希索引的数据非常快,除非有很多哈希冲突。如果哈希冲突很多的话,一些索引维护操作的代价也很高。 B+树索引是B树索引的变体,本质上也是多路平衡查找树

 

 

 二、编程题

1、创建一个表student,包含ID(学生学号),sname(学生姓名),gender(性别),credit(信用卡号),四个字段,要求:ID是主键,且值自动递增,sname是可变长字符类型,gender是枚举类型, credit是可变长字符类型;

mysql> use test;
Database changed
mysql> create table student(
    -> ID int primary key auto_increment,
    -> sname varchar(16) not null,
    -> gender enum(male,female) not null default female,
    -> credit varchar(32)
    -> );
Query OK, 0 rows affected (1.61 sec)


2、在上面的student表中增加一个名为class_id的外键,外键引用class表的cid字段;

mysql> create table class(
    -> cid int primary key auto_increment,
    -> cname varchar(16) not null
    -> );
Query OK, 0 rows affected (1.10 sec)

mysql> alter table student add class_id int not null;
Query OK, 0 rows affected (1.47 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
mysql> alter table student add foreign key(class_id) references class(cid) on delete cascade on update cascade;
Query OK, 0 rows affected (1.56 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

 

3、向该表新增一条数据,ID为1,学生姓名为alex,性别女,修改ID为1的学生姓名为wupeiqi,删除该数据;

insert into class(cname) values
(first_class),
(second_class);

insert into student values(1,alex,female,12345,1);
insert into student values(2,egon,male, 67890, 2);

update student set sname = wupeiqi where id = 1;
delete from student where id = 1; 

 

4、查询student表中,每个班级的学生数;

insert into student(sname,class_id) values
(alex,1),
(egon,2); 

select count(ID) from student;


5、修改credit字段为unique属性;

alter table student modify credit int not null unique;

 

6、请使用命令在你本地数据库中增加一个用户,并给该用户授予创建表的权限;
  grant create on *.* ‘kris‘@‘localhost‘ identified by ‘123‘;


7、请使用pymsql模块连接你本地数据库,并向student表中插入一条数据;

import pymysql

conn=pymysql.connect(
    host=192.168.1.123,
    port=3306,
    user=root,
    password=123,
    db=test,
    charset=utf8
)
cursor = conn.cursor()
sql = insert into student (sname, credit, class_id) values(%s,%s,%s)
rows = cursor.execute(sql, (kris, 123321, 1))

conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
if rows:
    print(success)
else:
    print(failed)

打印:
success

mysql> select * from student;
+----+----------+--------+--------+----------+
| ID | sname    | gender | credit | class_id |
+----+----------+--------+--------+----------+
|  2 | egon     | male   |  67890 |        2 |
|  3 | shanshan | female |  98001 |        1 |
|  4 | alex     | female |   2345 |        1 |
|  5 | wind     | female |  76589 |        2 |
|  6 | kris     | female | 123321 |        1 |
+----+----------+--------+--------+----------+
5 rows in set (0.00 sec)

8、请使用mysqldump命令备份student表;
  参考:https://blog.csdn.net/u011127019/article/details/50403182
  mysqldump -uroot -p db_test student >C:\mysql-5.6.39-winx64\data\test


9、创建一张名为*student_insert_log*的表,要求每次插入一条新数据到*student*表时,都向*student_insert_log*表中插入一条记录,记录*student_id*, *insert_time*;

mysql> create table student_insert_log(
    student_id int not null,
    insert_time datetime not null
);
    
##创建一个触发器:
mysql> delimiter //

mysql> create trigger tri_after_insert_student after insert on student for each row
begin
    insert into student_insert_log values(new.ID,now());
end //
mysql> delimiter ;
    
insert into student(sname,credit,class_id) values (shanshan,98001,1);
insert into student(sname,credit,class_id) values 
(alex,2345, 1),
(wxx,76589, 2);


mysql> select * from student;
+----+----------+--------+--------+----------+
| ID | sname    | gender | credit | class_id |
+----+----------+--------+--------+----------+
|  2 | egon     | male   |  67890 |        2 |
|  3 | shanshan | female |  98001 |        1 |
|  4 | alex     | female |   2345 |        1 |
|  5 | wxx      | female |  76589 |        2 |
+----+----------+--------+--------+----------+
4 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from student_insert_log;
+------------+---------------------+
| student_id | insert_time         |
+------------+---------------------+
|          3 | 2018-05-02 14:52:25 |
|          4 | 2018-05-02 14:57:05 |
|          5 | 2018-05-02 14:57:33 |
+------------+---------------------+
3 rows in set (0.05 sec)

 


10、创建一张名为*student_update_log*的表,要求每次更新*student*表中的记录时,都向*student_update_log*表中插入一条记录,记录*student_id*, *update_time*;

mysql> create table student_update_log(
    -> student_id int not null,
    -> update_time datetime);
Query OK, 0 rows affected (0.99 sec)

mysql> delimiter //
mysql> create trigger tri_after_update_student after update on student for each row
    -> begin
    -> insert into student_update_log values(new.ID, now());
    -> end //
Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)

mysql> delimiter ;

mysql>  show triggers\G
*************************** 1. row ***************************
             Trigger: tri_after_insert_student
               Event: INSERT
               Table: student
           Statement: begin
insert into student_insert_log values(new.ID, now());
end
              Timing: AFTER
             Created: NULL
            sql_mode: STRICT_TRANS_TABLES,NO_ENGINE_SUBSTITUTION
             Definer: root@localhost
character_set_client: utf8
collation_connection: utf8_general_ci
  Database Collation: latin1_swedish_ci
*************************** 2. row ***************************
             Trigger: tri_after_update_student
               Event: UPDATE
               Table: student
           Statement: begin
insert into student_update_log values(new.ID, now());
end
              Timing: AFTER
             Created: NULL
            sql_mode: STRICT_TRANS_TABLES,NO_ENGINE_SUBSTITUTION
             Definer: root@localhost
character_set_client: utf8
collation_connection: utf8_general_ci
  Database Collation: latin1_swedish_ci
2 rows in set (0.01 sec)

mysql> update student set sname = wind where ID = 5;
Query OK, 1 row affected (0.16 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

mysql> select * from student;
+----+----------+--------+--------+----------+
| ID | sname    | gender | credit | class_id |
+----+----------+--------+--------+----------+
|  2 | egon     | male   |  67890 |        2 |
|  3 | shanshan | female |  98001 |        1 |
|  4 | alex     | female |   2345 |        1 |
|  5 | wind     | female |  76589 |        2 |
+----+----------+--------+--------+----------+
4 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from student_update_log;
+------------+---------------------+
| student_id | update_time         |
+------------+---------------------+
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练习题|MySQL

标签:数据备份   应用   复杂   tween   数据表   add   ESS   b树   启动   

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