2020重新出发，MySql基础，MySql的基本操作

@

目录

• MySQL数据库的基本操作
• SQL是什么？它能做什么？
  • Sql优点
  • SQL包含
  • SQL的基本书写规则
• MySQL查看&显示数据库
  • 系统数据库
  • 自定义数据库
  • 使用 LIKE 从句查看数据库
• MySQL创建数据库
  • 创建 MySQL 数据库实例
  • 创建 MySQL 数据库时指定字符集和校对规则
• MySQL修改数据库
• MySQL删除数据库
• MySQL选择数据库
• 数据库设计的三大范式
  • 第一范式
  • 第二范式
  • 第三范式
  • 反范式化
  • 优缺点
    • 范式化
    • 反范式化

MySQL数据库的基本操作

MySQL 安装好之后就可以进行数据库的相关操作了。数据库就像车库一样，每一个小区里都有很多车库用来存放车，它们都有唯一的车库号。同样，在 MySQL 中也可以创建多个不同名称的数据库存储数据。

SQL 是一种专门用来与数据库通信的语言，我们使用 SQL 来操作数据库。

数据库的操作包括创建、删除、修改数据库，这些操作都是管理数据库的基础。

SQL是什么？它能做什么？

对数据库进行查询和修改操作的语言叫做 SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）。SQL 语言是目前广泛使用的关系数据库标准语言，是各种数据库交互方式的基础。

• 著名的大型商用数据库 Oracle、DB2、Sybase、SQL Server，开源的数据库 PostgreSQL、MySQL，甚至一些小型的数据库 Access 等都支持 SQL。近些年蓬勃发展的 NoSQL 系统最初是宣称不再需要 SQL 的，后来也不得不修正为 Not Only SQL，来拥抱 SQL。

SQL 是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。与其他程序设计语言（如 C语言、Java 等）不同的是，SQL 由很少的关键字组成，每个 SQL 语句通过一个或多个关键字构成。

Sql优点

SQL 具有如下优点。

1. 一体化：SQL 集数据定义、数据操作和数据控制于一体，可以完成数据库中的全部工作。
2. 使用方式灵活：SQL 具有两种使用方式，可以直接以命令方式交互使用；也可以嵌入使用，嵌入C、C++、Fortran、COBOL、Java 等语言中使用。
3. 非过程化：只提操作要求，不必描述操作步骤，也不需要导航。使用时只需要告诉计算机“做什么”，而不需要告诉它“怎么做”，存储路径的选择和操作的执行由数据库管理系统自动完成。
4. 语言简洁、语法简单：该语言的语句都是由描述性很强的英语单词组成，而且这些单词的数目不多。

SQL包含

SQL 包含以下 4 部分：

1. 数据定义语言（Data Definition Language，DDL）：用来创建或删除数据库以及表等对象，主要包含以下几种命令：
   • DROP：删除数据库和表等对象
   • CREATE：创建数据库和表等对象
   • ALTER：修改数据库和表等对象的结构
2. 数据操作语言（Data Manipulation Language，DML）：用来变更表中的记录，主要包含以下几种命令：
   1. SELECT：查询表中的数据
   2. INSERT：向表中插入新数据
   3. UPDATE：更新表中的数据
   4. DELETE：删除表中的数据
3. 数据查询语言（Data Query Language，DQL）：用来查询表中的记录，主要包含 SELECT 命令，来查询表中的数据。
4. 数据控制语言（Data Control Language，DCL）：用来确认或者取消对数据库中的数据进行的变更。除此之外，还可以对数据库中的用户设定权限。
   1. GRANT：赋予用户操作权限
   2. REVOKE：取消用户的操作权限
   3. COMMIT：确认对数据库中的数据进行的变更
   4. ROLLBACK：取消对数据库中的数据进行的变更

下面是一条 SQL 语句的例子，该语句声明创建一个名叫 students 的表：

CREATE TABLE students (
    student_id INT UNSIGNED,
    name VARCHAR(30) ,
    sex CHAR(1),
    birth DATE,
    PRIMARY KEY(student_id)
);

该表包含 4 个字段，分别为 student_id、name、sex、birth，其中 student_id 定义为表的主键。

现在只是定义了一张表格，但并没有任何数据，接下来这条 SQL 声明语句，将在 students 表中插入一条数据记录：

INSERT INTO students (student_id, name, sex, birth)
VALUES (41048101, 'MySQL教程', '1', '2013-02-14');

执行完该 SQL 语句之后，students 表中就会增加一行新记录，该记录中字段 student_id 的值为“41048101”，name 字段的值为“MySQL教程”。sex 字段值为“1”，birth 字段值为“2013-02-14”。

再使用 SELECT 查询语句获取刚才插入的数据，如下：

SELECT name FROM students WHERE student_id=41048101;
+--------------+
| name         |
+--------------+
| MySQL教程     |
+--------------+

注意：SQL 语句不区分大小写，许多 SQL 开发人员习惯对 SQL 本身的关键字进行大写，而对表或者列的名称使用小写，这样可以提高代码的可阅读性和可维护性。本教程也按照这种方式组织 SQL 语句。大多数数据库都支持通用的 SQL 语句，同时不同的数据库具有各自特有的 SQL 语言特性。

SQL的基本书写规则

1. SQL 语句要以分号;结尾：在 RDBMS （关系型数据库）当中，SQL 语句是逐条执行的，一条 SQL 语句代表着数据库的一个操作。
   • 我们通常在句子的句尾加注标点表示这句话结束，中文句子以句号。结尾，英文以点号.结尾，而 SQL 语句则使用英文分号;结尾。
2. SQL 语句不区分大小写：SQL 不区分关键字的大小写。例如，不管写成 SELECT 还是 select，解释都是一样的。表名和列名也是如此。
   • 提示：关键字是数据库事先定义的，有特别意义的单词。
   • 虽然可以根据个人喜好选择大写还是小写（或大小写混杂）。
   • 需要注意的是，插入到表中的数据是区分大小写的。例如，向数据库中插入单词 Computer、COMPUTER 或 computer，这三个是不一样的数据
     • 在阿里巴巴 Java 开发手册的 MySql 建表规约里提到：【强制】表名、字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字。数据库字段名的修改代价很大，因为无法进行预发布，所以字段名称需要慎重考虑。
     • 通俗的说就是，MySQL 在 Windows 系统下不区分大小写，但在 Linux 系统下默认区分大小写。因此，数据库名、表名和字段名，都不允许出现任何大写字母，避免节外生枝。一般建议统一使用小写字母，并且 InnoDB 引擎在其内部都是以小写字母方式来存储数据库名和表名的。这样可以有效的防止 MySQL 产生大小写问题。
3. 常数的书写方式是固定的
   • SQL 语句常常需要直接书写字符串、日期或者数字。例如，书写向表中插入字符串、日期或者数字等数据的 SQL 语句。
   • 在 SQL 语句中直接书写的字符串、日期或者数字等称为常数。常数的书写方式如下所示：
     • SQL 语句中含有字符串的时候，需要像 'abc' 这样，使用英文单引号'将字符串括起来，用来标识这是一个字符串。
     • SQL 语句中含有日期的时候，同样需要使用英文单引号将其括起来。日期的格式有很多种（'26 Jan 2010' 或者'10/01/26' 等），本教程统一使用 '2020-01-26' 这种'年-月-日'的格式。
     • 在 SQL 语句中书写数字的时候，不需要使用任何符号标识，直接写成 1000 这样的数字即可。
   • 注意：列名不是字符串，不能使用单引号。在MySQL 中可以用倒引号```把表名和列名括起来。
4. SQL 语句的单词之间必须使用半角空格（英文空格）或换行符来进行分隔：没有分隔的语句会发生错误，无法正常执行。
   • 不能使用全角空格（中文空格）作为单词的分隔符，否则会发生错误，出现无法预期的结果。
   • SQL 语句中的标点符号必须都是英文状态下的，即半角字。

MySQL查看&显示数据库

数据库可以看作是一个专门存储数据对象的容器，每一个数据库都有唯一的名称，并且数据库的名称都是有实际意义的，这样就可以清晰的看出每个数据库用来存放什么数据。在 MySQL 数据库中存在系统数据库和自定义数据库，系统数据库是在安装 MySQL 后系统自带的数据库，自定义数据库是用户定义创建的数据库。

在 MySQL 中，可使用 SHOW DATABASES 语句来查看或显示当前用户权限范围以内的数据库。查看数据库的语法格式为：

SHOW DATABASES [LIKE '数据库名'];

语法说明如下：

• LIKE 从句是可选项，用于匹配指定的数据库名称。LIKE 从句可以部分匹配，也可以完全匹配。
• 数据库名由单引号' '包围。

系统数据库

列出当前用户可查看的所有数据库：

mysql> SHOW DATABASES;
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| information_schema |
| mysql              |
| performance_schema |
| sakila             |
| sys                |
| world              |
+--------------------+
6 row in set (0.22 sec)

可以发现，在上面的列表中有 6 个数据库，它们都是安装 MySQL 时系统自动创建的，其各自功能如下：

• information_schema：主要存储了系统中的一些数据库对象信息，比如用户表信息、列信息、权限信息、字符集信息和分区信息等。
• mysql：MySQL 的核心数据库，主要负责存储数据库用户、用户访问权限等 MySQL 自己需要使用的控制和管理信息。常用的比如在 mysql 数据库的 user 表中修改 root 用户密码。
• performance_schema：主要用于收集数据库服务器性能参数。
• sakila：MySQL 提供的样例数据库，该数据库共有 16 张表，这些数据表都是比较常见的，在设计数据库时，可以参照这些样例数据表来完成所需的数据表。
• sys：MySQL 5.7 安装完成后会多一个 sys 数据库。sys 数据库主要提供了一些视图，数据都来自于 performation_schema，主要是让开发者和使用者更方便地查看性能问题。
• world：world 数据库是 MySQL 自动创建的数据库，该数据库中只包括 3 张数据表，分别保存城市，国家和国家使用的语言等内容。

自定义数据库

先创建一个名为 test_db 的数据库：

mysql> CREATE DATABASE test_db;
Query OK, 1 row affected (0.12 sec)

再使用 SHOW DATABASES 语句显示权限范围内的所有数据库名，如下所示：

mysql> SHOW DATABASES;
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| information_schema |
| mysql              |
| performance_schema |
| sakila             |
| sys                |
| test_db            |
| world              |
+--------------------+
7 row in set (0.22 sec)

使用 LIKE 从句查看数据库

先创建三个数据库，名字分别为 test_db、db_test、db_test_db。

1. 使用 LIKE 从句，查看与 test_db 完全匹配的数据库：

mysql> SHOW DATABASES LIKE 'test_db';
+--------------------+
| Database (test_db) |
+--------------------+
| test_db            |
+--------------------+
1 row in set (0.03 sec)

2. 使用 LIKE 从句，查看名字中包含 test 的数据库：

mysql> SHOW DATABASES LIKE '%test%';
+--------------------+
| Database (%test%)  |
+--------------------+
| db_test            |
+--------------------+
| db_test_db         |
+--------------------+
| test_db            |
+--------------------+
3 row in set (0.03 sec)

3. 使用 LIKE 从句，查看名字以 db 开头的数据库：

mysql> SHOW DATABASES LIKE 'db%';
+----------------+
| Database (db%) |
+----------------+
| db_test        |
+----------------+
| db_test_db     |
+----------------+
2 row in set (0.03 sec)

4. 使用 LIKE 从句，查看名字以 db 结尾的数据库：

mysql> SHOW DATABASES LIKE '%db';
+----------------+
| Database (%db) |
+----------------+
| db_test_db     |
+----------------+
| test_db        |
+----------------+
2 row in set (0.03 sec)

MySQL创建数据库

在 MySQL 中，可以使用 CREATE DATABASE 语句创建数据库，语法格式如下：

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] <数据库名>
[[DEFAULT] CHARACTER SET <字符集名>] 
[[DEFAULT] COLLATE <校对规则名>];

[ ]中的内容是可选的。语法说明如下：

• <数据库名>：创建数据库的名称。MySQL 的数据存储区将以目录方式表示 MySQL 数据库，因此数据库名称必须符合操作系统的文件夹命名规则，不能以数字开头，尽量要有实际意义。注意在 MySQL 中不区分大小写。
• IF NOT EXISTS：在创建数据库之前进行判断，只有该数据库目前尚不存在时才能执行操作。此选项可以用来避免数据库已经存在而重复创建的错误。
• [DEFAULT] CHARACTER SET：指定数据库的字符集。指定字符集的目的是为了避免在数据库中存储的数据出现乱码的情况。如果在创建数据库时不指定字符集，那么就使用系统的默认字符集。
• [DEFAULT] COLLATE：指定字符集的默认校对规则。

注意：MySQL 的字符集（CHARACTER）和校对规则（COLLATION）是两个不同的概念。字符集是用来定义 MySQL 存储字符串的方式，校对规则定义了比较字符串的方式。后面我们会单独讲解 MySQL 的字符集和校对规则。

创建 MySQL 数据库实例

在 MySQL 中创建一个名为 test_db 的数据库。

在 MySQL 命令行客户端输入 SQL 语句CREATE DATABASE test_db;即可创建一个数据库，输入的 SQL 语句与执行结果如下。

mysql> CREATE DATABASE test_db;
Query OK, 1 row affected (0.12 sec);

“Query OK, 1 row affected (0.12 sec);”提示中，

• “Query OK”表示上面的命令执行成功，
• “1 row affected”表示操作只影响了数据库中一行的记录，
• “0.12 sec”则记录了操作执行的时间。

若再次输入CREATE DATABASE test_db;语句，则系统会给出错误提示信息，如下所示：

mysql> CREATE DATABASE test_db;
ERROR 1007 (HY000): Can't create database 'test_db'; database exists

提示不能创建“test_db”数据库，数据库已存在。MySQL 不允许在同一系统下创建两个相同名称的数据库。

可以加上IF NOT EXISTS从句，就可以避免类似错误，如下所示：

mysql> CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test_db;
Query OK, 1 row affected (0.12 sec)

创建 MySQL 数据库时指定字符集和校对规则

使用 MySQL 命令行工具创建一个测试数据库，命名为 test_db_char，指定其默认字符集为 utf8，默认校对规则为 utf8_chinese_ci（简体中文，不区分大小写），输入的 SQL 语句与执行结果如下所示：

mysql> CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test_db_char
  -> DEFAULT CHARACTER SET utf8
  -> DEFAULT COLLATE utf8_chinese_ci;
Query OK, 1 row affected (0.03 sec)

这时，可以使用SHOW CREATE DATABASE查看 test_db_char 数据库的定义声明，发现该数据库的指定字符集为 utf8，运行结果如下所示：

mysql> SHOW CREATE DATABASE test_db_char;
+--------------+-----------------------------------------------------+
| Database     | Create Database                                     |
+--------------+-----------------------------------------------------+
| test_db_char | CREATE DATABASE `test_db_char` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */ |
+--------------+-----------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

“1 row in set (0.00 sec)”表示集合中有 1 行信息，处理时间为 0.00秒。时间为 0.00 秒并不代表没有花费时间，而是时间非常短，小于 0.01 秒。

MySQL修改数据库

在 MySQL 数据库中只能对数据库使用的字符集和校对规则进行修改，数据库的这些特性都储存在 db.opt 文件中。

在 MySQL 中，可以使用 ALTER DATABASE 来修改已经被创建或者存在的数据库的相关参数。修改数据库的语法格式为：

ALTER DATABASE [数据库名] { 
[ DEFAULT ] CHARACTER SET <字符集名> |
[ DEFAULT ] COLLATE <校对规则名>}

语法说明如下：

• ALTER DATABASE 用于更改数据库的全局特性。
• 使用 ALTER DATABASE 需要获得数据库 ALTER 权限。
• 数据库名称可以忽略，此时语句对应于默认数据库。
• CHARACTER SET 子句用于更改默认的数据库字符集。

MySQL删除数据库

当数据库不再使用时应该将其删除，以确保数据库存储空间中存放的是有效数据。删除数据库是将已经存在的数据库从磁盘空间上清除，清除之后，数据库中的所有数据也将一同被删除。

在 MySQL 中，当需要删除已创建的数据库时，可以使用 DROP DATABASE 语句。其语法格式为：

DROP DATABASE [ IF EXISTS ] <数据库名>

语法说明如下：

• <数据库名>：指定要删除的数据库名。
• IF EXISTS：用于防止当数据库不存在时发生错误。
• DROP DATABASE：删除数据库中的所有表格并同时删除数据库。使用此语句时要非常小心，以免错误删除。如果要使用 DROP DATABASE，需要获得数据库 DROP 权限。

注意：MySQL 安装后，系统会自动创建名为 information_schema 和 mysql 的两个系统数据库，系统数据库存放一些和数据库相关的信息，如果删除了这两个数据库，MySQL 将不能正常工作。

注意：使用 DROP DATABASE 命令时要非常谨慎，在执行该命令后，MySQL 不会给出任何提示确认信息。DROP DATABASE 删除数据库后，数据库中存储的所有数据表和数据也将一同被删除，而且不能恢复。因此最好在删除数据库之前先将数据库进行备份。

MySQL选择数据库

在 MySQL 中就有很多系统自带的数据库，那么在操作数据库之前就必须要确定是哪一个数据库。

在 MySQL 中，USE 语句用来完成一个数据库到另一个数据库的跳转。

当用 CREATE DATABASE 语句创建数据库之后，该数据库不会自动成为当前数据库，需要用 USE 来指定当前数据库。其语法格式为：

USE <数据库名>

该语句可以通知 MySQL 把<数据库名>所指示的数据库作为当前数据库。该数据库保持为默认数据库，直到语段的结尾，或者直到遇见一个不同的 USE 语句。

只有使用 USE 语句来指定某个数据库作为当前数据库之后，才能对该数据库及其存储的数据对象执行操作。

数据库设计的三大范式

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的规则。在关系型数据库中，这种规则就是范式。范式是符合某一种级别的关系模式的集合。关系型数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。

目前关系型数据库有六种范式，分别为：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。要求最低的范式是第一范式。第二范式在第一范式的基础上又进一步的添加了要求，其余范式依次类推。

一般说来，数据库只需满足第三范式就行了，而通常我们用的最多的就是第一范式、第二范式、第三范式，也就是接下来要讲的“三大范式”。

第一范式

第一范式（1NF）用来确保每列的原子性，要求每列（或者每个属性值）都是不可再分的最小数据单元（也称为最小的原子单元）。

• 例如，客人住宿信息表 （姓名, 客人编号, 地址, 客房号, 客房描述, 客房类型, 客房状态, 床位数, 入住人数, 价格）。
  • 其中，“地址”列还可以细分为国家、省、市、区等，甚至有的程序还把“姓名”列也拆分为“姓”和“名”等。如果业务需求中不需要拆分“地址”和“姓名”列，则该数据表符合第一范式，如果需要将“地址”列拆分，则下列写法符合第一范式：
    • 客人住宿信息表（姓名, 客人编号, 国家, 省, 市, 区, 门牌号, 客房号, 客房描述, 客房类型, 客房状态, 床位数, 入住人数, 价格）。

第二范式

第二范式（2NF）在第一范式的基础上更进一层，要求表中的每列都和主键相关，即要求实体的唯一性。如果一个表满足第一范式，并且除了主键以外的其他列全部都依赖于该主键，那么该表满足第二范式。

客人住宿信息表中的数据主要用来描述客人住宿信息，所以该表主键为（客人编号，客房号）:

• “姓名”列、“地址”列➡“客人编号”列。
• “客房描述”列、 “客房类型”列、“客房状态”列、“床位数”列、“入住人数”列、“价格”列➡“客房号”列。

其中，“➡”符号代表依赖。以上各列没有全部依赖于主键（客人编号，客房号），只是部分依赖于主键，不符合第二范式。

使用第二范式后，客人住宿信息表可以分解成以下两个表：

• 客人信息表（客人编号，姓名，地址，客房号，入住时间，结账日期，押金，总金额），主键为“客人编号”列，其他列都全部依赖于主键列。
• 客房信息表（客房号，客房描述，客房类型，客房状态，床位数，入住人数，价格），主键为“客房号”列，其他列都全部依赖于主键列。

第三范式

第三范式（3NF）在第二范式的基础上更进一层，第三范式是确保每列都和主键列直接相关，而不是间接相关，即限制列的冗余性。如果一个关系满足第二范式，并且除了主键以外的其他列都依赖于主键列，列和列之间不存在相互依赖关系，则满足第三范式。

为了更好的理解第三范式，这里我们需要了解传递依赖。假设A、B 和 C 是关系 R 的三个属性，如果 A➡B 且 B➡C，则从这些函数依赖中，可以得出 A➡C。如上所述，依赖 A➡C 称之为传递依赖。

以第二范式中的客房信息表为例，初看该表时没有问题，满足第三范式，每列都和主键列“客房号”相关，再细看会发现：

• "床位数” 列、“价格”列➡“客房类型”列。
• “客房类型”列➡“客房号”列。
• “床位数”列、“价格”列➡“客房号”列

为了满足第三范式，应该去掉“床位数”列，“价格”列和“客房类型”列，将客房信息表分解为如下两个表。

• 客房表（客房号，客房描述，客房类型编号，客房状态，入住人数）
• 客房类型表（客房类型编号，客房类型名称，床位数，价格）

主键与外键在多表中的重复出现不属于数据冗余，非键字段的重复出现才是数据冗余。在客房表中客房状态存在冗余，需要进行规范化，规范化以后的表如下：

• 客房表（客房号，客房描述，客房类型编号，客房状态编号，入住人数）。
• 客房状态表（客房状态编号，客房状态名称）

最后，满足三大范式的 E-R 图如下所示：

反范式化

不满足范式的数据库设计，就是反范式化。

我们需要知道对于项目的最终用户来说，用户关心的是方便，清晰的数据结果。所以在设计数据库时，设计人员和客户在数据库的设计规范化和性能之间会有一定的矛盾。

上面我们通过三大范式将客房表分解出两个表，为了满足客户的需求，最终可能需要通过三个或四个表之间的连接查询，来得到客户需要的数据结果，插入数据同样如此，对于客户输入的数据，我们需要分开插入到三个或四个不同的表中。

由此可以看出，为了满足三大范式，我们的数据操作性能会受到相应的影响。

所以，在实际的数据库设计中，既要考虑三大范式，避免数据的冗余和各种数据操作异常，又要考虑数据访问性能。为了减少表连接，提高数据库的访问性能，也可以允许适当的数据冗余列，这也许就是最合适的数据库设计方案。

• 比如，有一张存放商品的基本表，数据表中包括“单价”、“数量”“金额”等字段。“金额”这个字段就说明该表的设计不满足第三范式，因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到，说明“金额”是冗余字段。

与第三范式中介绍的冗余相比，前面介绍的冗余属于低级冗余，我们反对低级冗余，但这里的冗余为高级冗余，目的是提高数据的处理速度，增加“金额”列后，可以提高查询统计的速度，这是以空间换取时间的做法。

注意：不要轻易违反数据库设计的规范化原则，如果处理不好，可能会适得其反，使应用程序运行速度更慢。

优缺点

范式化

优点如下：

• 减少数据冗余
• 范式化后的表中只有很少的重复数据，更新时只需要更新较少的数据，所以范式化的更新操作比反范式化更快
• 范式化的表通常比反范式化更小

缺点如下：

• 范式化的表在查询时经常需要很多的关联，这回导致性能降低
• 增加了索引优化的难度

反范式化

优点如下：

• 可以减少表的关联
• 可以更好的进行索引优化

缺点如下：

• 数据表存在数据冗余及数据维护异常
• 对数据的修改需要更多的成本