SQL進階

• 事務 transaction
• • 特性ACID
  • 隔離級別
  • 事務處理
• 約束 constaints
• 表關聯 association
• • 表的關系分為四種
  • 創(chuàng)建表
  • 多表聯查 join
  • 笛卡爾積
  • join
  • • 多表聯查案例
• 子查詢（嵌套查詢）
• • 單行子查詢 =
  • 多行子查詢 in
• 索引 index
• • 索引分類
  • 查看索引
  • 創(chuàng)建普通索引
  • 創(chuàng)建唯一索引
  • 創(chuàng)建復合索引
  • 刪除索引
  • 為何索引快
  • 優(yōu)點
  • 缺點

事務 transaction

數據庫事務(Database Transaction) 是指作為單個邏輯工作單元執(zhí)行的一系列操作，要么完全地執(zhí)行，要么完全地不執(zhí)行
簡單來說：
事務就是將一堆的SQL語句（通常是增刪改）綁定在一起執(zhí)行，要么都執(zhí)行成功，要么都執(zhí)行失敗，即都執(zhí)行成功才算成功，否則這些SQL語句就會恢復到執(zhí)行之前的狀態(tài)。

特性ACID

• 原子性 Atomicity
  一個事務中的所有操作，要么全部成功，要么全部不成功，不會結束在中間某個環(huán)節(jié)。
  事務在執(zhí)行過程中如果發(fā)生錯誤，會被回滾（Rollback）到事務開始前的狀態(tài)，就像這個事務從來沒有執(zhí)行過一樣。
• 一致性 Consistency
  在事務開始之前和事務結束以后，數據庫的完整性沒有被破壞。這表示寫入的資料必須完全符合所有的預設規(guī)則，這包含資料的精確度、串聯性以及后續(xù)數據庫可以自發(fā)性地完成預定的工作。
• 隔離性 Isolation
  數據庫允許多個并發(fā)事務同時對其數據進行讀寫和修改的能力，隔離性可以防止多個事務并發(fā)執(zhí)行時由于交叉執(zhí)行導致數據的不一致。
• 持久性 Durability
  事務處理結束后，對數據的修改就是永久的，即便系統(tǒng)故障也不會丟失。

隔離級別

• 讀未提交 Read Uncommitted
  安全性最差，可能發(fā)生并發(fā)數據問題，性能最好
• 讀提交 Read Committed
  Oracle默認的隔離級別
• 可重復讀 Repeatable Read
  MySQL默認的隔離級別，安全性較好，性能一般
• 串行化 Serializable
  表級鎖，讀寫都加鎖，效率低下，安全性高，不能并發(fā)在

事務處理

• 在MySQL 中只有使用了 innodb 數據庫引擎的數據庫或表 才支持事務
• 事務處理可以用來維護數據的完整性，保證成批的SQL 語句要么全部執(zhí)行，要么全部不執(zhí)行
• 事務用來管理 insert、update、delete 語句，因為這些操作才會破壞數據，select 語句是不會的
• MySQL 默認數據庫的事務是開啟的，執(zhí)行SQL后自動提價
• MySQL的事務也可以改成手動提交，那就有兩個步驟：
  先開啟，寫完SQL 后，再手動提價。

開啟事務

start transaction; begin;

結束事務

commit; -- 提交事務 rollback; -- 回滾事務

約束 constaints

• 非空約束 not null
• 唯一約束 unique
• 主鍵約束 primary key
• 外鍵約束 foreign key
• 默認約束 default
• 檢查約束 check

表關聯 association

表的關系分為四種

• 一對一
  QQ和QQ郵箱，員工和員工編號
• 一對多
  部門和員工，用戶和訂單
• 多對一
  員工和部門，訂單和用戶
• 多對多
  老師和學生，老師和課程

創(chuàng)建表

• 表都以s結束，標識復數
• 字段多以表的首字母作為開頭，在多表聯查時，方便標識出哪個表的字段

多表聯查 join

笛卡爾積

select * from dept,emp;

多表查詢都是先生成笛卡爾積，再進行數據的篩選過濾

join

• 內連接 inner join
• 左外連接 left join
• 右外連接 right join

多表聯查案例

案例： 列出research 部門下的所有員工的信息

select * from emp where deptno=(select deptno from dept where dname="research");

使用 inner join 實現上面的案例

select d.dname,e.ename,e.job from emp e inner join dept d on e.deptno = d.deptno where d.dname = "research";

select d.dname,e.ename,e.job
from emp e inner join dept d
on e.deptno = d.deptno
where d.dname = “research”;

• inner join 兩邊都對應有記錄的才展示，其他去掉
• left join 左邊表中的數據都出現，右邊沒有數據以null填充
• right join 右邊表中的數據都出現，左邊沒有數據以null填充

子查詢（嵌套查詢）

單行子查詢 =

select * from emp where deptno = (select deptno from emp where ename="tony"); --查詢tony所在的部門的所有人信息

多行子查詢 in

select * from emp where job in("經理","員工"); select * from emp where job in(select job from emp where ename="leo");除了leo誰還從事該工作 select * from emp where job in(select distinct job from emp);

索引 index

定義
索引是一種排好序的快速查找的數據結構，它幫助數據庫高效的進行數據的檢索。在數據之外，數據庫系統(tǒng)還維護著特定查找算法的數據結構（額外的存儲空間），這些數據結構以某種方式指向數據，這樣就可以在這些數據結構上實現高效的查找算法。這種數據結構就叫做索引。

一般來說索引本身也很大，不可能全部存儲在內存中，因此往往以索引文件的形式存放在磁盤中。目前大多索引都采用BTree樹方式構建。

索引分類

• 單值索引：
  一個索引只包括一個列，一個表可以有多個列
• 唯一索引：
  索引列的值必須是唯一，但允許有空值；主鍵會自動創(chuàng)建唯一索引
• 復合索引：
  一個索引同時包含多列

查看索引

主鍵會自動創(chuàng)建索引

show index from dept

創(chuàng)建普通索引

create index loc_index on dept(loc); alter table dept add index loc_index(loc);

創(chuàng)建唯一索引

create unique index loc_unique_index on dept(loc); alter table dept add unique index loc_unique_index(loc);

創(chuàng)建復合索引

create index emp_composite_index on emp(empno,ename); alter table emp add index emp_composite_index(empno,ename);

刪除索引

alter table dept drop index loc_index

為何索引快

首先，索引表是排序了，可以類似二分查找，非常有效的提高了查詢的速度。
先找到事先排序好的索引表中檢索查詢，找到其主鍵后，就直接定位到記錄所在位置，然后直接返回這條數據。

• 排序、tree結構、類似二分查找
• 索引表小

優(yōu)點

• 索引是數據庫優(yōu)化
• 表的主鍵會默認自動創(chuàng)建索引
• 每個字段都可以被索引
• 大量降低數據庫的IO磁盤讀寫成本，極大提高了檢索速度
• 索引事先對數據庫進行了排序，大大提高了查詢效率

缺點

• 索引本身也是一張表，該表保存了主鍵與索引字段，并指向實體表的記錄，所以索引列也要占用空間
• 索引表中的內容，在業(yè)務表中都有，數據是重復的，空間是浪費的
• 雖然索引大大提高了查詢的速度，但對數據的增、刪、改的操作需要更新索引表信息，如果數據量非常巨大，更新效率就很慢，因為更新表時，MySQL不僅要保存數據，也要保存一下索引文件
• 隨著業(yè)務的不斷變化，之前建立的索引可能不能滿足查詢需求，需要消耗我們的時間去更新索引

總結

以上是生活随笔為你收集整理的SQL老黄牛的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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