标签:efault 顺序 ati 必须 cat ps aux cursor ola 异常
1、什么是视图
视图就是通过查询得到一张虚拟表,然后保存下来,下次直接使用即可
2、为什么要用视图
如果要频繁的使用一张虚拟表,可以不用重复查询
3、如何使用视图
create view 视图名 as sql语句
注意:创建出来的视图只有表结构,数据来源还是原来的表
视图通常都是用于查询,所以尽量不要修改视图中的数据
思考:开发过程中应不应该使用视图?
不应该
在满足对某张表数据的增删改的情况下,自动触发的功能称之为触发器
为何要用触发器?
触发器专门针对我们对一张表数据增insert、删delete、改update的行为、这类行为一旦执行
就会触发触发器的执行,即自动运行另一段sql代码
触发器
trigger
创建触发器的语法
create trigger 触发器的名字 before/after insert/update/delete for each row
begin
sql语句...
end
触发器的命名规则
比如:tri_before_insert_t1 t1表插入前的触发器
针对插入:
增前
create trigger tri_before_insert_t1 before insert on 表名 for each row
begin
sql代码...
end
增后
create trigger tri_after_insert_t2 after insert on 表名 for each row
begin
sql代码...
end
针对删除:
删前
create trigger tri_before_delete_t1 before delete on 表名 for each row
begin
sql代码...
end
删后
create trigger tri_after_delete_t2 after delete on 表名 for each row
begin
sql代码...
end
# 针对修改
改前
create trigger tri_before_update_t2 before update on 表名 for each row
begin
sql代码。。。
end
改后
create trigger tri_after_update_t1 after update on 表名 for each row
begin
sql代码。。。
end在满足对某张表数据的增删改的情况下,自动触发的功能称之为触发器
为何要用触发器?
触发器专门针对我们对一张表数据增insert、删delete、改update的行为、这类行为一旦执行
就会触发触发器的执行,即自动运行另一段sql代码
触发器
trigger
创建触发器的语法
create trigger 触发器的名字 before/after insert/update/delete for each row
begin
sql语句...
end
触发器的命名规则
比如:tri_before_insert_t1 t1表插入前的触发器
针对插入:
增前
create trigger tri_before_insert_t1 before insert on 表名 for each row
begin
sql代码...
end
增后
create trigger tri_after_insert_t2 after insert on 表名 for each row
begin
sql代码...
end
针对删除:
删前
create trigger tri_before_delete_t1 before delete on 表名 for each row
begin
sql代码...
end
删后
create trigger tri_after_delete_t2 after delete on 表名 for each row
begin
sql代码...
end
# 针对修改
改前
create trigger tri_before_update_t2 before update on 表名 for each row
begin
sql代码。。。
end
改后
create trigger tri_after_update_t1 after update on 表名 for each row
begin
sql代码。。。
end
案例:
CREATE TABLE cmd (
id INT PRIMARY KEY auto_increment,
USER CHAR (32),
priv CHAR (10),
cmd CHAR (64),
sub_time datetime, #提交时间
success enum ('yes', 'no') #0代表执行失败
);
CREATE TABLE errlog (
id INT PRIMARY KEY auto_increment,
err_cmd CHAR (64),
err_time datetime
);
知识点补充:
sql语句默认是以分号结束
但是可以通过delimiter去修改结束符
比如:delimiter $$ 将python默认的结束符由;号换成$$
注意:这种修改,只在当前库有效,并且当前窗口一旦关闭(退出)就会失效
所以也叫临时修改
delimiter $$ # 将mysql默认的结束符由;换成$$
create trigger tri_after_insert_cmd after insert on cmd for each row
begin
if NEW.success = 'no' then # 新记录都会被MySQL封装成NEW对象
insert into errlog(err_cmd,err_time) values(NEW.cmd,NEW.sub_time);
end if;
end $$
delimiter ; # 结束之后记得再改回来,不然后面结束符就都是$$了
# 往表cmd中插入记录,触发触发器,根据if条件决定是否插入错误日志
INSERT INTO cmd (
USER,
priv,
cmd,
sub_time,
success
)
VALUES
('egon','0755','ls -l /etc',NOW(),'yes'),
('egon','0755','cat /etc/passwd',NOW(),'no'),
('egon','0755','useradd xxx',NOW(),'no'),
('egon','0755','ps aux',NOW(),'yes');
# 查询errlog表记录
select * from errlog;
# 删除触发器
drop trigger tri_after_insert_cmd;
保证数据操作的安全性,一致性
什么是事务
开启一个事务可以包含一些sql语句,这些sql语句要么同时成功
要么一个都别想成功,称之为事务的原子性
事务的作用
保证了对数据库操作的数据安全性
执行回滚操作
一旦数据操作的不符合预期,可以回滚到上一个状态
开启事务
start transaction
回滚
rollback
确认
commit
事务的四大特性ACID
原子性(atomicity) 一个事务是一个不可分割的工作单位,事务中操作要么都做,要么都不做
一致性(consistency) 一致性与原子性是密切相关的
隔离性(isolation) 一个事务的执行不被其他事务干扰,一个事务内部的操作与其他事务是隔离的
持久性(durability) 指的是一个事务一旦确认提交,那么它对数据库中的改变是永久性的,接下来其他的操作对他没有影响
使用案例:
create table user(
id int primary key auto_increment,
name char(32),
balance int
);
insert into user(name,balance)
values
('wsb',1000),
('egon',1000),
('ysb',1000);
# 修改数据之前先开启事务操作
start transaction;
# 修改操作
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
update user set balance=1090 where name='ysb'; #卖家拿到90元
# 回滚到上一个状态
rollback;
# 开启事务之后,只要没有执行commit操作,数据其实都没有真正刷新到硬盘
commit;
"""开启事务检测操作是否完整,不完整主动回滚到上一个状态,如果完整就应该执行commit操作"""
# 站在python代码的角度,应该实现的伪代码逻辑,
try:
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
update user set balance=1090 where name='ysb'; #卖家拿到90元
except 异常:
rollback;
else:
commit;
- 第一范式(确保每列保持原子性)
第一范式是最基本的范式。如果数据库表中所有字段都是不可分解的原子值,那就说明该数据库表满足了第一范式
- 第二范式(确保表中的每列都和主键相关)
第二范式需要确保数据库表中的每一列都在和主键相关,而不能之余主键的磨一部分相关。也就是说在一个数据库表中,一个表中中能保存一种数据,不可以把多种数据保存在同一张数据表中
- 第三范式(确保每列都和主键直接相关,而不是间接相关)
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
目的:内部封装了一系列的sql语句,让不会mysql操作的人也能够通过调用该存储过程来操作数据库
关键字:
procedure
语法结构:
create procedure 存储过程的名字(
形参1,
形参2,
形参3
)
begin
sql语句
end;
无参
delimiter $$
create procedure p1()
begin
select * from user;
end $$
delimiter ;
# mysql 中调用
call p1();
有参
delimiter $$
create procedure p1(
in m int, # in表示这个参数必须只能是传入不能被返回出去
in n int,
out res int # out表示这个参数可以被返回出去,还有一个inout表示即可以传入也可以被返回出去
)
begin
select tname from teacher where tid > m and tid < n;
set res=0;
end $$
delimiter ;
# 小知识点补充,当一张表的字段特别多记录也很多的情况下,终端下显示出来会出现显示错乱的问题
select * from mysql.user\G;
python代码中使用存储过程
# 大前提:存储过程在那个库下面创建的只能在对应的库下面才能使用!!!
# 1、直接在mysql中调用
set @res=10 # res的值是用来判断存储过程是否被执行成功的依据,所以需要先定义一个变量@res存储10
call p1(2,4,10); 报错
call p1(2,4,@res);
# 查看结果
select @res; # 执行成功,@res变量值发生了变化
# 2、在python程序中调用
pymysql 连接mysql
产生的游标 cursor.callproc('p1', (2,4,10))
# 内部原理:@_p1_0=2,@_p1_1=4,@_p1_2=10;
cursor.execute('select @_p1_2;')
# 3、存储过程与事务使用举例(了解)
delimiter //
create PROCEDURE p5(
OUT p_return_code tinyint
)
BEGIN
DECLARE exit handler for sqlexception
BEGIN
-- ERROR
set p_return_code = 1;
rollback;
END;
DECLARE exit handler for sqlwarning
BEGIN
-- WARNING
set p_return_code = 2;
rollback;
END;
START TRANSACTION;
update user set balance=900 where id =1;
update user123 set balance=1010 where id = 2;
update user set balance=1090 where id =3;
COMMIT;
-- SUCCESS
set p_return_code = 0; #0代表执行成功
END //
delimiter ;
CREATE TABLE blog (
id INT PRIMARY KEY auto_increment,
NAME CHAR (32),
sub_time datetime
);
INSERT INTO blog (NAME, sub_time)
VALUES
('第1篇','2015-03-01 11:31:21'),
('第2篇','2015-03-11 16:31:21'),
('第3篇','2016-07-01 10:21:31'),
('第4篇','2016-07-22 09:23:21'),
('第5篇','2016-07-23 10:11:11'),
('第6篇','2016-07-25 11:21:31'),
('第7篇','2017-03-01 15:33:21'),
('第8篇','2017-03-01 17:32:21'),
('第9篇','2017-03-01 18:31:21');
select date_format(sub_time,'%Y-%m'),count(id) from blog
group by date_format(sub_time,'%Y-%m');
if条件语句
delimiter //
CREATE PROCEDURE proc_if ()
BEGIN
declare i int default 0;
if i = 1 THEN
SELECT 1;
ELSEIF i = 2 THEN
SELECT 2;
ELSE
SELECT 7;
END IF;
END //
delimiter ;
while 循环
delimiter //
CREATE PROCEDURE proc_while ()
BEGIN
DECLARE num INT ;
SET num = 0 ;
WHILE num < 10 DO
SELECT
num ;
SET num = num + 1 ;
END WHILE ;
END //
delimiter ;
存在硬盘上的,那查询数据不可避免的需要进行io操作
索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构
primary key
unique key
index key
注意foreign key不是用来加速查询用的,不在研究范围内,
上面三种key前两种除了有加速查询的效果以外还有额外的约束条件(primary key:非空且唯一,unique key:唯一),而index key没有任何约束功能只会帮你加速查询
索引
加快数据查询
索引就是一种数据结构就类似于书的目录。
索引的影响:
在表中有大量数据的前提下,创建索引速度会变得很慢
在索引创建完毕后,对表的查询性能会大幅提升,但是写(插入或修改)的时候,索引反而会降低速度
0.先运行看看是否真的很慢,注意设置SQL_NO_CACHE
1.where条件单表查,锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起,单表每个字段分别查询,看哪个字段的区分度最高
2.explain查看执行计划,是否与1预期一致(从锁定记录较少的表开始查询)
3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
4.了解业务方使用场景
5.加索引时参照建索引的几大原则
6.观察结果,不符合预期继续从0分析
聚集索引其实就是表的主键,innodb引擎规定一张表中必须要有主键
特点:叶子结点放的一条条完整的记录
辅助索引:查询数据的时候不可能都是用id作为筛选条件,也可能会用name, password等字段信息,这时候就无法利用到聚集索引的加速效果。
就需要给其他字段建立索引,这些索引就叫做辅助索引
特点:叶子结点存放的是辅助索引字段对应的那条记录的主键的值(比如:按照name 字段创建索引,那么叶子节点存放的是:{name对应的值:name所在的那条记录的 主键值})
select name from user where name='jason';
覆盖索引:只在辅助索引的叶子节点中就已经找到了所有我们想要的数据
树状图是一种数据结构,它是由n(n>=1)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。
它具有以下的特点:每个结点有零个或多个子结点;没有父结点的结点称为根结点;每一个非根结点有且只有一个父结点;除了根结点外,每个子结点可以分为多个不相交的子树
![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1843751/201912/1843751-20191217193710428-1533140363.png)
根结点 : A
父节点 : A是B,C的父节点
叶子节点:D,E是叶子节点
树的深度/树的高度:高度为3
每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级,最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢?
就这样,b+树应运而生(B+树是通过二叉查找树,再由平衡二叉树,B树演化而来)。
![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1843751/201912/1843751-20191217193732081-1449573806.png)
b+ 树的性质:
1、索引字段要尽量小
通过上面的分析,我们知道IO次数取决于b+数的高度h,假设当前数据表的 数据为N,每个磁盘块的数据项的数量是m,则有h=㏒(m+1)N,
当数据量N一定的情况下,m越大,h越小;而m = 磁盘块的大小 / 数据项 的大小,磁盘块的大小也就是一个数据页的大小,是固定的,
如果数据项占的空间越小,数据项的数量越多,树的高度越低。这就是为什 么每个数据项,即索引字段要尽量的小,比如int占4字节,要比bigint8字 节少一半。
这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点,一旦放 到内层节点,磁盘块的数据项会大幅度下降,导致树增高。当数据项等于1时 将会退化成线性表
2、索引的最左匹配特性
b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的,比如当(张三,20,F)这样的数 据来检索的时候,b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向,
如果name相同再依次比较age和sex,最后得到检索的数据;但当(20,F) 这样的没有name的数据来的时候,b+树就不知道下一步该查哪个节点,
因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子,必须要先根据name来搜 索才能知道下一步去哪里查询。
关于explain命令相信大家并不陌生,具体用法和字段含义可以参考官网explain-output,这里需要强调rows是核心指标,
绝大部分rows小的语句执行一定很快(有例外,下面会讲到)。所以优化语句基本上都是在优化rows
执行计划:让mysql预估执行操作(一般正确)
all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const
id,email
慢:
select * from userinfo3 where name='alex'
explain select * from userinfo3 where name='alex'
type: ALL(全表扫描)
select * from userinfo3 limit 1;
快:
select * from userinfo3 where email='alex'
type: const(走索引)
github
gitlab
码云
谷歌
百度
Stack Overflow
一旦你选择了IT这个行业,那么恭喜你,你就选择了终身学习
男人最应该挣的三样东西
1.面子
2.女人
3.钱
终身学习
背英语单词
手机截图巩固知识点
同在一个屋檐下
为何差距那么大
只要思想不滑坡
方法总比困难多
程序员的最为重要法则:打死都不能报错(出bug)
共勉!!!
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原文地址:https://www.cnblogs.com/yafeng666/p/12056356.html