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数据库

数据库学习笔记2

發(fā)布時間：2023/12/8 数据库 31 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了数据库学习笔记2 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

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數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)筆記2

第一、二、三、四、五章
六、事務(wù)（TRANSACTION）
- 28.事務(wù)ACID原則、臟讀、不可重復(fù)讀、幻讀
- 29. 測試事務(wù)實現(xiàn)轉(zhuǎn)賬
- - 執(zhí)行事務(wù)：（原理）
  - 示例：（**轉(zhuǎn)賬實現(xiàn)**）
  - 注意：（在實際應(yīng)用中）
七、索引（index）
- 30,31小結(jié)
- 30.索引的介紹、分類、添加、示例
- 31. SQL編程創(chuàng)建100萬條數(shù)據(jù)測試索引
- 32. 索引的原則、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
- - 索引的原則：
  - 索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：
- 32' 補充1: BTree索引（32中參考鏈接的內(nèi)容）
- 32'' 補充2：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教材的第八章查找算法
- - 8.2 基于線性表的查找法
  - 8.3 基于樹的查找法
  - - 補充：紅黑樹和AVL樹的詳解和區(qū)別
  - 8.4 計算式查找法（哈希表）
八、權(quán)限管理和備份
- 33. 數(shù)據(jù)庫用戶管理
- 34. MySQL備份
- - 在sqlyog這種可視化工具中手動導(dǎo)出
  - 使用命令行`mysqldump`導(dǎo)出
九、規(guī)范數(shù)據(jù)庫設(shè)計
- 35. 如何設(shè)計一個項目的數(shù)據(jù)庫
- 36.數(shù)據(jù)庫的三大范式（了解）
十、JDBC（重點）
- 37. 數(shù)據(jù)庫驅(qū)動和 JDBC
- 38-44
- 45. 數(shù)據(jù)庫連接池

第一、二、三、四、五章

點這里

六、事務(wù)（TRANSACTION）

28.事務(wù)ACID原則、臟讀、不可重復(fù)讀、幻讀

1.什么是事務(wù)？
事務(wù)就是將一組SQL語句放在同一批次內(nèi)去執(zhí)行；
如果一個SQL語句出錯,則該批次內(nèi)的所有SQL都將被取消執(zhí)行；（要么都成功，要么都失敗）
MySQL事務(wù)處理只支持InnoDB和BDB數(shù)據(jù)表類型。

2.事務(wù)原則（巨重要）
ACID原則：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability） （臟讀，幻讀，不可重復(fù)讀…）

參考博客鏈接：事務(wù)ACID理解

原子性（Atomicity）：

原子性是指事務(wù)是一個不可分割的工作單位，事務(wù)中的操作要么都發(fā)生，要么都不發(fā)生。或者說是兩個操作要么一起成功，或者一起失敗，不能只發(fā)生其中一個動作。

一致性（Consistency）：

事務(wù)前后數(shù)據(jù)的完整性必須保持一致。針對一個事務(wù)操作前與操作后的狀態(tài)一致。例如：兩個人轉(zhuǎn)賬，兩人一共1000塊，操作前和操作后的總和都是1000。

隔離性（Isolation）：

事務(wù)的隔離性是多個用戶并發(fā)訪問數(shù)據(jù)庫時，數(shù)據(jù)庫為每一個用戶開啟的事務(wù)，不能被其他事務(wù)的操作數(shù)據(jù)所干擾，多個并發(fā)事務(wù)之間要相互隔離。

持久性（Durability）：

持久性是指一個事務(wù)一旦被提交，它對數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的改變就是永久性的，接下來即使數(shù)據(jù)庫發(fā)生故障也不應(yīng)該對其有任何影響，即事務(wù)結(jié)束后的數(shù)據(jù)不會因為外界原因?qū)е聰?shù)據(jù)丟失；
舉例：
操作前A：800，B：200
操作后A：600，B：400
如果在操作前（事務(wù)還沒有提交）服務(wù)器宕機或者斷電，那么重啟數(shù)據(jù)庫以后，數(shù)據(jù)狀態(tài)應(yīng)該為
A：800，B：200 – 相當(dāng)于沒發(fā)生，回滾到事務(wù)開始前的狀態(tài)
如果在操作后（事務(wù)已經(jīng)提交）服務(wù)器宕機或者斷電，那么重啟數(shù)據(jù)庫以后，數(shù)據(jù)狀態(tài)應(yīng)該為
A：600，B：400 – 即實務(wù)操作成功后，帶來的改變是不可逆的。

隔離所導(dǎo)致的一些問題：
①臟讀(Dirty Read)：

指一個事務(wù)讀取了另外一個事務(wù)未提交的數(shù)據(jù)的現(xiàn)象就是臟讀。
例如：
在事務(wù)A執(zhí)行過程中，事務(wù)A對數(shù)據(jù)資源進行了修改，事務(wù)B讀取了事務(wù)A修改后的數(shù)據(jù)；
由于某些原因，事務(wù)A并沒有完成提交，發(fā)生了RollBack操作，則事務(wù)B讀取的數(shù)據(jù)就是臟數(shù)據(jù)。

②不可重復(fù)讀(Nonrepeatable Read)：

在同一個事務(wù)中讀取表中的某一行數(shù)據(jù)，前后兩次讀取的數(shù)據(jù)不一致的現(xiàn)象就是不可重復(fù)讀(Nonrepeatable Read)。（這個不一定是錯誤，只是某些場合不對）
例如：
事務(wù)B讀取了兩次數(shù)據(jù)資源，在這兩次讀取的過程中事務(wù)A修改了數(shù)據(jù)，導(dǎo)致事務(wù)B在這兩次讀取出來的數(shù)據(jù)不一致。
不可重復(fù)讀強調(diào)的是單條數(shù)據(jù)的更新。

③虛讀（幻讀）：

是指在一個事務(wù)內(nèi)讀取到了別的事務(wù)插入的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致前后讀取數(shù)量總量不一致。（一般是行影響，如下圖所示：多了一行）
例如：
事務(wù)B前后兩次讀取同一個范圍的數(shù)據(jù)，在事務(wù)B兩次讀取的過程中事務(wù)A新增了數(shù)據(jù)，導(dǎo)致事務(wù)B后一次讀取到前一次查詢沒有看到的行。
幻讀強調(diào)的是整個集合的增減。

注意：
幻讀和不可重復(fù)讀有些類似，但是幻讀強調(diào)的是集合的增減，而不可重復(fù)讀強調(diào)的是單條數(shù)據(jù)的更新。

29. 測試事務(wù)實現(xiàn)轉(zhuǎn)賬

執(zhí)行事務(wù)：（原理）

mysql 是默認開啟事務(wù)自動提交，即autocommit = 1
所以要手動處理事務(wù)，就要①先關(guān)閉（系統(tǒng)默認的）事務(wù)自動提交的設(shè)置：

-- 關(guān)閉 SET autocommit = 0;

②然后就可以手動處理事務(wù)了，先開啟事務(wù)：

-- 事務(wù)開啟 START TRANSACTION; -- 標記一個事務(wù)的開始，從這個之后的sql都在同一個事務(wù)內(nèi)

③然后是一組sql：

INSERT XX INSERT XX

④執(zhí)行完這一組sql，可以有以下兩種操作：

-- 回滾：只要沒COMMIT，就還可以滾回到的原來的樣子 ROLLBACK; -- 提交：持久化（一旦提交，再回滾也滾不回去了） COMMIT;

⑤最后結(jié)束手動處理事務(wù)，即恢復(fù)到系統(tǒng)默認設(shè)置autocommit = 1

-- 事務(wù)結(jié)束 SET autocommit = 1; -- 開啟自動提交（系統(tǒng)默認設(shè)置）

綜上：

-- 手動處理事務(wù) -- 1. SET autocommit = 0; -- 關(guān)閉自動提交 -- 2. -- 事務(wù)開啟 START TRANSACTION; -- 標記一個事務(wù)的開始，從這個之后的sql都在同一個事務(wù)內(nèi) -- 3. INSERT XX INSERT XX -- 4. -- 回滾：只要沒COMMIT，就還可以滾回到的原來的樣子 ROLLBACK; -- 提交：持久化（一旦提交，再回滾也滾不回去了） COMMIT; --5. -- 事務(wù)結(jié)束 SET autocommit = 1; -- 開啟自動提交-- 補充：（了解） SAVEPOINT 保存點名 -- 設(shè)置一個事務(wù)的保存點 ROLLBACK TO SAVEPOINT 保存點名 -- 回滾到保存點 RELEASE SAVEPOINT 保存點名 -- 撤銷保存點

示例：（轉(zhuǎn)賬實現(xiàn)）

-- 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫： CREATE DATABASE `shop` CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci; -- 創(chuàng)建數(shù)據(jù)表： CREATE TABLE `account` (`id` INT(4) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` VARCHAR(20) NOT NULL,`money` DECIMAL(10,2) NOT NULL, -- VARCHAR(30)PRIMARY KEY(`id`) )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 -- 插入數(shù)據(jù) INSERT INTO `account` VALUES(12,'小王',1000),(16,'小張',800)-- 執(zhí)行事務(wù)： -- 1.關(guān)閉自動提交 SET autocommit = 0 -- 2.開啟事務(wù) START TRANSACTION -- 3.一組sql（雖然是一組sql，但也要挨個單句執(zhí)行，多句執(zhí)行應(yīng)該可以，但現(xiàn)在是初學(xué)階段） UPDATE `account` SET `money` = `money` - 20 WHERE `name`='小王' UPDATE `account` SET `money` = `money` + 20 WHERE `name`='小張' -- 4.只要沒COMMIT，就可以回滾；一旦提交，再回滾也滾不回去了 ROLLBACK COMMIT -- 5.恢復(fù)系統(tǒng)的默認設(shè)置 SET autocommit = 1

結(jié)果：
執(zhí)行事務(wù)之前：

執(zhí)行事務(wù)之后：

（只要沒執(zhí)行COMMIT，通過執(zhí)行ROLLBACK是可以回到上上張圖片的；一旦執(zhí)行COMMIT，信息就永久更新，不可逆）

注意：（在實際應(yīng)用中）

上面的示例只是手動去處理事務(wù)，在實際應(yīng)用中，會把上面示例中的第3步和第4步放在一個try...catch...中，如果要執(zhí)行的一組sql沒有問題，能成功運行，就自動COMMIT，如果運行失敗，相當(dāng)于是異常情況，就跳到catch中自動回滾。

七、索引（index）

30,31小結(jié)

30主要講了以下內(nèi)容：

啥是索引：是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用它可以快速找到數(shù)據(jù)。
索引的分類：主鍵索引（只能有一個）、唯一索引、常規(guī)索引、全文索引。
添加索引的三種方式：1.創(chuàng)建數(shù)據(jù)表的時候；2.用ALTER創(chuàng)建；3.用CREATE創(chuàng)建。
刪除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;
查看所有索引：SHOW INDEX FROM 表名;
然后用全文索引寫了個例子，來說明有索引和沒索引的區(qū)別：沒索引就是整個數(shù)據(jù)表去搜索，有索引就是直接一下子找到。
這里面用了關(guān)鍵字EXPLAIN來查看sql執(zhí)行的狀況，相當(dāng)于是個工具，可以查看這次查詢一共用了多久的時間，查找了多少行數(shù)據(jù)。

31中又寫了一個例子，依然是全文索引：

把數(shù)據(jù)量增加到100萬條；
用了一個函數(shù)mock_data()，先把這個函數(shù)寫好；
然后執(zhí)行這個函數(shù)SELECT mock_data();
然后又借助關(guān)鍵字EXPLAIN來說明加索引和不加索引的區(qū)別：不加索引，查一條數(shù)據(jù)要用1s多，加上索引再查這條數(shù)據(jù)只用0.01s。

結(jié)論：索引在小數(shù)據(jù)量的時候，用處不大，但是在大數(shù)據(jù)的時候，優(yōu)勢十分明顯。

30.索引的介紹、分類、添加、示例

索引的定義：

索引（index）是幫助MySQL高效獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

索引的本質(zhì)：

索引是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

索引的作用：

提高查詢速度；
確保數(shù)據(jù)的唯一性；
可以加速表和表之間的連接 , 實現(xiàn)表與表之間的參照完整性；
使用分組和排序子句進行數(shù)據(jù)檢索時 , 可以顯著減少分組和排序的時間；
全文檢索字段進行搜索優(yōu)化。

索引的分類：

主鍵索引（primary key）：
唯一的標識，主鍵的內(nèi)容不可重復(fù)，且只能有一個列（字段）作為主鍵。
唯一索引（unique key）：
避免出現(xiàn)重復(fù)的列名（字段名），可以有多個唯一索引，即可以將多個列標識為唯一索引。
常規(guī)索引（key / index）：
默認的index 或者 key 關(guān)鍵字
全文索引（FullText index）：
在特定的數(shù)據(jù)庫引擎下才有，如MYISAM；
可以快速定位數(shù)據(jù)。

注意：主鍵索引只能有一個；唯一索引可以有多個。

添加所有的三種方式：
參考鏈接：數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建索引和刪除索引的方式總結(jié)
1.創(chuàng)建表時給字段增加索引

-- 格式： CREATE TABLE 表名 (字段名1 數(shù)據(jù)類型 [完整性約束條件…],字段名2 數(shù)據(jù)類型 [完整性約束條件…],[UNIQUE | FULLTEXT | PRIMARY] INDEX/KEY[索引名] (字段名) )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8-- 示例： CREATE TABLE `result`(-- 省略一些代碼PRIMARY KEY (`student_name`), -- 主鍵索引INDEX/KEY `ind` (`studentNo`,`subjectNo`), -- 常規(guī)索引UNIQUE KEY `UK_IDENTITY_CARD` (`identity_card`), -- 唯一索引FULLTEXT INDEX `FI_PHONE` (`phone`) -- 全文索引 )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8

注意：因為主鍵索引是唯一的，所以不需要索引名，直接在括號里寫字段名即可。

2.用ALTER在已建好的表上創(chuàng)建索引

-- 格式： ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | ] INDEX/KEY索引名 (字段名)-- 示例： ALTER TABLE `student` ADD PRIMARY KEY (`student_name`); -- 主鍵索引 ALTER TABLE `result` ADD INDEX `ind`(`studentNo`,`subjectNo`); -- 常規(guī)索引 ALTER TABLE `student` ADD UNIQUE KEY `UK_IDENTITY_CARD` (`identity_card`); -- 唯一索引 ALTER TABLE `student` ADD FULLTEXT INDEX `FI_PHONE` (`phone`); -- 全文索引

3.用CREATE在已建好的表上創(chuàng)建索引
語法：create index 索引名 on 表名(字段)

-- 格式： CREATE [UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX索引名 ON 表名 (字段名)-- 示例： CREATE INDEX `name` ON `student` (`studentname`);

注意：Create不能用于創(chuàng)建Primary key索引

其他操作：（刪除索引、顯示索引信息）

-- 刪除索引： DROP INDEX 索引名 ON 表名字; DROP INDEX `name` ON `student` -- 示例 -- 刪除主鍵索引: ALTER TABLE 表名 DROP PRIMARY KEY; ALTER TABLE 表名 DROP INDEX 索引名;-- 顯示索引信息: SHOW INDEX FROM 表名;

一個完整的示例：

-- 顯示所有的索引信息： SHOW INDEX FROM `student` -- 創(chuàng)建一個索引： CREATE INDEX `name` ON `student` (`studentname`) -- 刪除索引： DROP INDEX `name` ON `student`-- 用explain來查看sql執(zhí)行的狀況，相當(dāng)于是個工具，可以查看這次查詢一共用了多久的時間，查找了多少行數(shù)據(jù) -- 非全文索引： SELECT * FROM `student` WHERE `studentname`='張偉強' EXPLAIN SELECT * FROM `student` WHERE `studentname`='張偉強'-- 增加全文索引： ALTER TABLE `student` ADD FULLTEXT INDEX `name`(`studentname`); -- 全文索引： SELECT * FROM `student` WHERE `studentname`='張偉強' EXPLAIN SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`studentname`) AGAINST('張偉強');

示例所用到的數(shù)據(jù)表：

結(jié)果：
查看所有索引：

非全文索引：

添加全文索引：

全文索引：

解釋下上面的全文索引：
– 全文搜索通過 MATCH() 函數(shù)完成。
– 搜索字符串作為 against() 的參數(shù)被給定。搜索以忽略字母大小寫的方式執(zhí)行。對于表中的每個記錄行，MATCH() 返回一個相關(guān)性值。即，在搜索字符串與記錄行在 MATCH() 列表中指定的列的文本之間的相似性尺度。

-- 示例： EXPLAIN SELECT *FROM student WHERE MATCH(studentname) AGAINST('love');

補充：
全文索引的版本、存儲引擎、數(shù)據(jù)類型的支持情況：

MySQL 5.6 以前的版本，只有 MyISAM 存儲引擎支持全文索引；
MySQL 5.6 及以后的版本，MyISAM 和 InnoDB 存儲引擎均支持全文索引;
只有字段的數(shù)據(jù)類型為 char、varchar、text 及其系列才可以創(chuàng)建全文索引；
測試或使用全文索引時，要先看一下自己的 MySQL 版本、存儲引擎和數(shù)據(jù)類型是否支持全文索引。

參考鏈接：
【MySQL優(yōu)化】——看懂explain_漫漫長途，終有回轉(zhuǎn)；余味苦澀，終有回甘-CSDN博客_explain

31. SQL編程創(chuàng)建100萬條數(shù)據(jù)測試索引

1.建表app_user：

CREATE TABLE app_user (`id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',`name` VARCHAR(50) DEFAULT '' COMMENT '用戶昵稱',`email` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '用戶郵箱',`phone` VARCHAR(20) DEFAULT '' COMMENT '手機號',`gender` TINYINT(4) UNSIGNED DEFAULT '0' COMMENT '性別（0：男 1：女）',`password` VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '密碼',`age` TINYINT(4) DEFAULT '0' COMMENT '年齡',`create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創(chuàng)建時間',`update_time` TIMESTAMP NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新時間',PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='app用戶表'

2.批量插入100w條數(shù)據(jù)：（mock_data()是個函數(shù)）

DELIMITER $$ -- 寫函數(shù)之前必須要寫，標志 CREATE FUNCTION mock_data() RETURNS INT BEGINDECLARE num INT DEFAULT 1000000;DECLARE i INT DEFAULT 0;WHILE i<num DOINSERT INTO app_user(`name`,`email`,`phone`,`gender`,`password`,`age`)VALUES(CONCAT('用戶',i),'123345@qq.com',CONCAT('18',FLOOR(RAND()*((999999999-100000000)+100000000))),FLOOR(RAND()*2),UUID(),FLOOR(RAND()*100));SET i = i+1;END WHILE;RETURN i; END;-- 執(zhí)行函數(shù) SELECT mock_data();-- 查表 SELECT * FROM app_user;

3.測試：

-- 測試： -- 查看索引信息： SHOW INDEX FROM `app_user`-- 刪除索引： DROP INDEX id_app_user_name ON `app_user`SELECT * FROM app_user WHERE `name` = '用戶9999'; -- 1.260 sec EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE `name` = '用戶9999'; -- 0.002 sec-- 創(chuàng)建索引： -- id_表名_字段名索引名 -- CREATE INDEX 索引名 ON 表名(`字段名`); CREATE INDEX id_app_user_name ON app_user(`name`);SELECT * FROM app_user WHERE `name` = '用戶9999'; -- 0.001 sec EXPLAIN SELECT * FROM app_user WHERE `name` = '用戶9999'; -- 0.001 sec

結(jié)果：
不加索引：

加索引：

查看索引信息：

結(jié)論：
索引在小數(shù)據(jù)量的時候，用處不大，但是在大數(shù)據(jù)的時候，區(qū)分十分明顯。

32. 索引的原則、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

索引的原則：

索引不是越多越好；
不要對經(jīng)常變動的數(shù)據(jù)加索引；
小數(shù)據(jù)量的表建議不要加索引；
索引一般應(yīng)加在查找條件的字段。

索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

1.Hash類型的索引；
2.BTree（B樹）：INNODB引擎默認的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；
3.全文索引。

– 我們可以在創(chuàng)建上述索引的時候，為其指定索引類型，分兩類
hash類型的索引：查詢單條快，范圍查詢慢
btree類型的索引：b+樹，層數(shù)越多，數(shù)據(jù)量指數(shù)級增長（我們就用它，因為innodb默認支持它）

– 不同的存儲引擎支持的索引類型也不一樣
InnoDB 支持事務(wù)，支持行級別鎖定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
MyISAM 不支持事務(wù)，支持表級別鎖定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
Memory 不支持事務(wù)，支持表級別鎖定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
NDB 支持事務(wù)，支持行級別鎖定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
Archive 不支持事務(wù)，支持表級別鎖定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；

參考鏈接：MySQL索引背后的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及算法原理

32’ 補充1: BTree索引（32中參考鏈接的內(nèi)容）

摘要：
MySQL數(shù)據(jù)庫支持多種索引類型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。
為了避免混亂，本文將只關(guān)注于BTree索引，因為這是平常使用MySQL時主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暫不討論。

第一部分：數(shù)據(jù)機構(gòu)及算法基礎(chǔ)
數(shù)據(jù)庫查詢是數(shù)據(jù)庫的最主要功能之一，我們都希望查詢數(shù)據(jù)的速度能盡可能的快。

常見的查詢算法有

順序查找（linear search）：這種復(fù)雜度為O(n)的算法在數(shù)據(jù)量很大時顯然是糟糕的。
二分查找（binary search）：二分查找要求被檢索數(shù)據(jù)有序；
二叉樹查找（binary tree search）：二叉樹查找只能應(yīng)用于二叉查找樹上；
二叉查找樹的改進：平衡二叉樹（AVL樹）+ 紅黑樹 -->見下面的 8.3 基于樹的查找法補充：紅黑樹和AVL樹的詳解和區(qū)別

在實際的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)幾乎沒有使用二叉查找樹或其進化品種紅黑樹（red-black tree）實現(xiàn)，因為數(shù)據(jù)本身的組織結(jié)構(gòu)不可能完全滿足各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（例如，理論上不可能同時將兩列都按順序進行組織）。所以在數(shù)據(jù)之外，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)還維護著滿足特定查找算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以某種方式引用（指向）數(shù)據(jù)，這樣就可以在這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上實現(xiàn)高級查找算法，這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是索引（index）。

目前大部分數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)及文件系統(tǒng)都采用B-Tree或其變種B+Tree作為索引結(jié)構(gòu)。

B樹：（1）–>（2）–>（3）
（1）二叉排序樹，又叫二叉查找樹：

若左子樹為空，則左子樹上所有結(jié)點的值均小于根結(jié)點的值；
若右子樹為空，則右子樹上所有結(jié)點的值均大于等于根結(jié)點的值；
左右子樹也分別為二叉排序樹。
中序遍歷一個二叉排序樹可以得到一個遞增有序序列。

（2）m叉排序樹，又叫m路查找樹：

一個結(jié)點最多有m棵子樹，m-1個關(guān)鍵字；
子樹Pi中的所有關(guān)鍵字均大于Ki，小于K(i+1)；
子樹P0中的關(guān)鍵字均小于K1，子樹Pn中的所有關(guān)鍵字均大于Kn；
子樹Pi也是m路查找樹
書本P289的例8.7
（3）B樹，一顆平衡的m路查找樹：
每個結(jié)點做多有m棵子樹；
根結(jié)點至少有2棵子樹；
除根結(jié)點之外的所有非葉結(jié)點至少有ceiling(m/2)棵子樹，ceiling(m/2) - 1個關(guān)鍵字；
所有葉結(jié)點在同一層，也叫失敗結(jié)點；
B樹是“從葉向根”生長的，而根對每個分支是公用的，所以不論根長到多“深”，各分支的長度同步增長，因而各分支是“平衡”的；
書中P289的例8.8、8.9，—B樹的基本性質(zhì)
P293的例8.10，8.11，—B樹中插入一個關(guān)鍵字
P296的例8.12，8.13，—B樹中刪除一個關(guān)鍵字

**B樹**有許多變種，其中最常見的是B+Tree，例如MySQL就普遍使用B+Tree實現(xiàn)其索引結(jié)構(gòu)。那么B樹和B+樹區(qū)別在哪？

參考鏈接1：簡單剖析B樹（B-Tree）與Ｂ+樹
常說的B-樹就是B樹，沒有所謂的B減樹。
聚集索引（Clustered Index）、非聚集索引（NonClustered Index）、衛(wèi)星數(shù)據(jù)？
B+樹相比B樹的優(yōu)勢：
　　1.單一節(jié)點存儲更多的元素，使得查詢的IO次數(shù)更少；
　　2.所有查詢都要查找到葉子節(jié)點，查詢性能穩(wěn)定；
　　3.所有葉子節(jié)點形成有序鏈表，便于范圍查詢。

參考鏈接2：B樹和B+樹
不同數(shù)據(jù)庫引擎（MYISAM引擎和INNODB引擎）中B+樹的差異：。

參考鏈接3：B樹與B+樹簡明扼要的區(qū)別

參考鏈接4：面試總結(jié)：B樹，B+樹的原理及區(qū)別

參考鏈接5：面試題：B（B-）樹，B+樹，B樹和B+樹的區(qū)別，B樹和B+樹的優(yōu)點

參考鏈接6：B樹、B-樹、B+樹、B*樹之間的關(guān)系

第二部分：MySQL索引實現(xiàn)：

MyISAM索引實現(xiàn)
InnoDB索引實現(xiàn)

第三部分：索引使用策略及優(yōu)化

32’’ 補充2：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教材的第八章查找算法

8.2 基于線性表的查找法

順序查找法：
折半查找法：順序存儲、數(shù)據(jù)有序
分塊查找法：創(chuàng)建一個索引表，每個索引項記錄一個塊的起始位置和塊中的最大關(guān)鍵字，索引表按關(guān)鍵字有序排列（即塊之間有序，塊內(nèi)無序）。先用順序查找或折半查找鎖定塊，然后在塊內(nèi)用順序查找法。

8.3 基于樹的查找法

二叉排序樹：（二叉查找樹）
若左子樹為空，則左子樹上所有結(jié)點的值均小于根結(jié)點的值；
若右子樹為空，則右子樹上所有結(jié)點的值均大于等于根結(jié)點的值；
左右子樹也分別為二叉排序樹。
中序遍歷一個二叉排序樹可以得到一個遞增有序序列。
平衡二叉排序樹：（AVL樹）
左右子樹的高度之差的絕對值小于等于1；左右子樹也是平衡二叉排序樹。
結(jié)點的平衡因子（Balance Factor）是指結(jié)點的左右子樹深度之差，AVL樹中所有結(jié)點的平衡因子只能是-1、0、1。
給一個AVL樹上插入一個結(jié)點，可能導(dǎo)致樹失衡，失衡類型及相應(yīng)的調(diào)整方法可歸納為四種：LL型、LR型、RR型、RL型。
紅黑樹和AVL樹的區(qū)別：（見下面的詳解）
B樹：
見教材的P288 - P298，或者直接看上面的32’ 補充1：BTree索引

補充：紅黑樹和AVL樹的詳解和區(qū)別

（參考鏈接：紅黑樹和AVL樹（平衡二叉樹）區(qū)別、鏈接2）

AVL樹是嚴格的平衡二叉樹，一旦失衡就要通過旋轉(zhuǎn)來保持平衡，而旋轉(zhuǎn)是非常耗時的，因此AVL樹適合用于插入與刪除次數(shù)比較少，但查找比較多的情況。由于維護這種高度平衡所付出的代價比從中獲得的效率收益還大，故而實際的應(yīng)用不多，更多的地方是用追求局部而不是非常嚴格整體平衡的紅黑樹。當(dāng)然，如果應(yīng)用場景中對插入、刪除不頻繁，只是對查找要求較高，那么AVL還是較優(yōu)于紅黑樹。

紅黑樹是一種二叉查找樹，但在每個節(jié)點增加一個存儲位表示節(jié)點的顏色，可以是紅或黑（非紅即黑）。通過對任何一條從根到葉子的路徑上各個節(jié)點著色的方式的限制，紅黑樹確保沒有一條路徑會比其它路徑長出兩倍，因此，紅黑樹是一種弱平衡二叉樹（由于是弱平衡，可以看到，在相同的節(jié)點情況下，AVL樹的高度低于紅黑樹），相對于要求嚴格的AVL樹來說，紅黑樹的旋轉(zhuǎn)次數(shù)少，插入，刪除，查找的復(fù)雜度都是O（log N），所以對于搜索，插入，刪除操作較多的情況下，就用紅黑樹。。

紅黑樹的規(guī)則：

規(guī)則1: 每個節(jié)點不是黑色就是紅色（非紅即黑）；
規(guī)則2： 根節(jié)點為黑色；
規(guī)則3：紅色節(jié)點的父節(jié)點和子節(jié)點不能為紅色；紅色結(jié)點的兩兒子都是黑的
規(guī)則4：所有的葉子節(jié)點都是黑色（空節(jié)點視為葉子節(jié)點NIL）；
規(guī)則5：任意一個節(jié)點到葉子節(jié)點的每條路徑上黑色節(jié)點的個數(shù)都相等；
規(guī)則6（特點）：從根節(jié)點到葉子節(jié)點的最長的路徑不多于最短的路徑的長度的兩倍。

紅黑樹插入節(jié)點時的思路：（參考鏈接：紅黑樹與平衡二叉樹區(qū)別？）
插入的節(jié)點總是設(shè)為紅節(jié)點，當(dāng)其復(fù)節(jié)點為紅節(jié)點時，這就有破壞了規(guī)則3，就需要調(diào)整。將插入節(jié)點作為考察節(jié)點，考察其叔父，如果也是紅節(jié)點，則將其父親和叔父改為黑節(jié)點，而將其祖父改為紅節(jié)點，然后以其祖父為考察節(jié)點。如果其叔父是黑節(jié)點則做一旋轉(zhuǎn)變換可以搞定，沒有圖不太好說明，你可以自己考慮一下，總之它的思想是把“多出來”的紅色往上一層推去，確保下面層紅黑性質(zhì)，最后推到根以后，如果依然違反性質(zhì)1，則可以直接把根由紅改黑即可，就相當(dāng)于把這“多出來”的紅色推到樹以外的節(jié)點去了。
刪除節(jié)點時先要找到頂替的節(jié)點，如果刪去的節(jié)點是黑色則破壞了規(guī)則5，也需要調(diào)整。調(diào)整的思想也同前面類似，把這個黑色賦予頂替節(jié)點，則頂替節(jié)點相當(dāng)于有兩重黑色，然后將它的兩重黑色向上推，一直推到根，再從根推到外面去了。

平衡二叉樹和紅黑樹的區(qū)別：

AVL樹紅黑樹

概念	嚴格的平衡二叉樹，左右子樹高度差的絕對值≤1	弱平衡樹，見上面的：紅黑樹的規(guī)則
失衡類型及相應(yīng)的調(diào)整方法	LL型、LR型、RR型、RL型	見上面的紅黑樹插入節(jié)點時的思路
插入、刪除	因為要通過旋轉(zhuǎn)來恢復(fù)平衡，代價高	O（log N）
查找	O（log N）	O（log N）
應(yīng)用	適合用于插入與刪除次數(shù)比較少，但查找比較多的情況如果應(yīng)用場景中對插入、刪除不頻繁，只是對查找要求較高，那么AVL還是較優(yōu)于紅黑樹。	對于查找，插入，刪除操作較多的情況下，就用紅黑樹；廣泛用于C++的STL中，map和set都是用紅黑樹實現(xiàn)的
左右自述的高度差絕對值	小于等于1	某些時刻可能會超過1，但紅黑樹確保沒有一條路徑會比其它路徑長出兩倍，只要符合紅黑樹的規(guī)則即可
失衡后的具體操作	只要不平衡就會進行旋轉(zhuǎn)	改變顏色+旋轉(zhuǎn)
是否是高度平衡	是，嚴格的平衡二叉樹	否，弱平衡的二叉樹，插入最多兩次旋轉(zhuǎn)，刪除最多三次旋轉(zhuǎn)

多余的內(nèi)容：（不用看）

平衡二叉樹和紅黑樹的區(qū)別： + 平衡二叉樹的左右子樹的高度差絕對值不超過1，但是紅黑樹在某些時刻可能會超過1，**紅黑樹確保沒有一條路徑會比其它路徑長出兩倍**，只要符合紅黑樹的五個條件即可； + 二叉樹**只要不平衡就會進行旋轉(zhuǎn)**，而紅黑樹不符合規(guī)則時，**有些情況只用改變顏色不用旋轉(zhuǎn)，就能達到平衡**； + AVL樹適合用于**插入與刪除次數(shù)比較少，但查找比較多**的情況，對于**搜索，插入，刪除操作較多的情況**下，就用**紅黑樹**； + AVL 樹是**高度平衡的**，頻繁的插入和刪除，會引起頻繁的reblance，導(dǎo)致效率下降，紅黑樹不是高度平衡的，算是一種折中，插入最多兩次旋轉(zhuǎn)，刪除最多三次旋轉(zhuǎn)。

8.4 計算式查找法（哈希表）

八、權(quán)限管理和備份

33. 數(shù)據(jù)庫用戶管理

方式一：用SQLyog可視化管理用戶

添加用戶；
刪除用戶；
管理用戶權(quán)限（全局權(quán)限、對某個數(shù)據(jù)庫的權(quán)限、對某個數(shù)據(jù)表的權(quán)限）

方式二：用sql命令管理用戶
（首先找到用戶表，在mysql數(shù)據(jù)庫–>user數(shù)據(jù)表中）
用sql命令對用戶進行管理，實質(zhì)上就是對用戶表進行增刪改查。

創(chuàng)建用戶、修改密碼、重命名、用戶授權(quán)、查看權(quán)限、撤銷權(quán)限、刪除用戶

-- 創(chuàng)建用戶： -- 格式：CREATE USER 用戶名 IDENTIFIED BY '密碼' CREATE USER lele IDENTIFIED BY '123456' CREATE USER 'user_name'@'192.168.1.1' IDENTIFIED BY '123456'-- 修改密碼(修改當(dāng)前用戶密碼)：當(dāng)前用戶是root SET PASSWORD = PASSWORD('654321'); -- 記得把密碼改回來('123456') -- 修改密碼(修改指定用戶密碼)： SET PASSWORD FOR lele = PASSWORD('654321'); -- 記得把密碼改回來('123456') -- 修改密碼：（數(shù)據(jù)庫筆記1中的兩條修改密碼的命令行） UPDATE mysql.user SET authentication_string=PASSWORD('123456') WHERE USER='root' AND HOST = 'localhost'; UPDATE USER SET PASSWORD=PASSWORD('123456')WHERE USER='root'; 修改密碼-- 重命名： -- 格式：RENAME USER 原名字 TO 新名字; RENAME USER lele TO lele2-- 用戶授權(quán)： -- 格式：GRANT 權(quán)限列表 ON 數(shù)據(jù)庫名.數(shù)據(jù)表名 TO 用戶名 -- 給用戶lele2 授予所有的庫的所有的表全部的權(quán)限ALL PRIVILEGES， GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO lele2 -- （解釋：*.* 表示所有庫的所有表；庫名.表名表示某庫下面的某表 -- 這里的 ALL PRIVILEGES 是除了給別人授權(quán)不行，其他都能干， -- 即ALL PRIVILEGES指除了GRANT權(quán)限之外的所有權(quán)限）-- 查看權(quán)限： -- 查看當(dāng)前用戶的權(quán)限： SHOW GRANTS; 或 SHOW GRANTS FOR CURRENT_USER; 或 SHOW GRANTS FOR CURRENT_USER(); -- 查看用戶lele2的權(quán)限：（除GRANT權(quán)限之外的ALL PRIVILEGES） SHOW GRANTS FOR lele2 -- 結(jié)果：GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'lele2'@'%' -- 查看root的權(quán)限：（有GRANT權(quán)限，和ALL PRIVILEGES） SHOW GRANTS FOR root@localhost -- 結(jié)果：GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'localhost' WITH GRANT OPTION-- 撤銷權(quán)限：（和授予權(quán)限正好相反） -- 格式：REVOKE 權(quán)限列表 ON 數(shù)據(jù)庫名.數(shù)據(jù)表名 FROM 用戶名 REVOKE ALL PRIVILEGES ON *.* FROM lele2 --撤銷用戶lele2的所有權(quán)限 -- REVOKE ALL PRIVILEGES, GRANT OPTION FROM root -- 撤銷root的所有權(quán)限 -- 不建議這么干！！！-- 刪除用戶： DROP USER lele2

授予權(quán)限的結(jié)果：
授予權(quán)限之前：

授予權(quán)限之后：（GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO lele2）

權(quán)限解釋：

-- 權(quán)限列表 ALL [PRIVILEGES] -- 設(shè)置除GRANT OPTION之外的所有簡單權(quán)限 ALTER -- 允許使用ALTER TABLE ALTER ROUTINE -- 更改或取消已存儲的子程序 CREATE -- 允許使用CREATE TABLE CREATE ROUTINE -- 創(chuàng)建已存儲的子程序 CREATE TEMPORARY TABLES -- 允許使用CREATE TEMPORARY TABLE CREATE USER -- 允許使用CREATE USER, DROP USER, RENAME USER和REVOKE ALL PRIVILEGES。 CREATE VIEW -- 允許使用CREATE VIEW DELETE -- 允許使用DELETE DROP -- 允許使用DROP TABLE EXECUTE -- 允許用戶運行已存儲的子程序 FILE -- 允許使用SELECT...INTO OUTFILE和LOAD DATA INFILE INDEX -- 允許使用CREATE INDEX和DROP INDEX INSERT -- 允許使用INSERT LOCK TABLES -- 允許對您擁有SELECT權(quán)限的表使用LOCK TABLES PROCESS -- 允許使用SHOW FULL PROCESSLIST REFERENCES -- 未被實施 RELOAD -- 允許使用FLUSH REPLICATION CLIENT -- 允許用戶詢問從屬服務(wù)器或主服務(wù)器的地址 REPLICATION SLAVE -- 用于復(fù)制型從屬服務(wù)器（從主服務(wù)器中讀取二進制日志事件） SELECT -- 允許使用SELECT SHOW DATABASES -- 顯示所有數(shù)據(jù)庫 SHOW VIEW -- 允許使用SHOW CREATE VIEW SHUTDOWN -- 允許使用mysqladmin shutdown SUPER -- 允許使用CHANGE MASTER, KILL, PURGE MASTER LOGS和SET GLOBAL語句，mysqladmin debug命令；允許您連接（一次），即使已達到max_connections。 UPDATE -- 允許使用UPDATE USAGE -- “無權(quán)限”的同義詞GRANT OPTION -- 允許授予權(quán)限/* 表維護 */-- 分析和存儲表的關(guān)鍵字分布 ANALYZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE 表名 ... -- 檢查一個或多個表是否有錯誤 CHECK TABLE tbl_name [, tbl_name] ... [option] ... option = {QUICK | FAST | MEDIUM | EXTENDED | CHANGED} -- 整理數(shù)據(jù)文件的碎片 OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ...

34. MySQL備份

為什么要備份？

保證重要的數(shù)據(jù)不丟失；
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移。

MySQL數(shù)據(jù)庫備份方法（三種方法）

1.直接拷貝數(shù)據(jù)庫文件和相關(guān)配置文件； – data文件夾（數(shù)據(jù)庫筆記1中有提及）
2.在sqlyog這種可視化工具中手動導(dǎo)出；-- 可視化操作
3.使用命令行mysqldump導(dǎo)出。 – 命令行

在sqlyog這種可視化工具中手動導(dǎo)出

在想要導(dǎo)出的表或者庫中，右鍵：

注意下圖中三處框起來的地方即可：

使用命令行mysqldump導(dǎo)出

導(dǎo)出：

-- 導(dǎo)出一張表： -- 格式：mysqldump -h主機 -u用戶名 -p密碼數(shù)據(jù)庫表名 >物理磁盤位置/文件名 mysqldump -hlocalhost -uroot -p123456 school student >D:/a.sql-- 導(dǎo)出多張表： -- 格式：mysqldump -h主機 -u用戶名 -p密碼數(shù)據(jù)庫表名1 表名2 >物理磁盤位置/文件名 mysqldump -hlocalhost -uroot -p123456 school student result >D:/b.sql-- 導(dǎo)出整個數(shù)據(jù)庫： -- 格式：mysqldump -h主機 -u用戶名 -p密碼數(shù)據(jù)庫 >物理磁盤位置/文件名 mysqldump -hlocalhost -uroot -p123456 school >D:/c.sql

導(dǎo)入：
方式一：（推薦）

先登錄；
切換到指定的數(shù)據(jù)庫；
然后source 備份文件。

（測試的時候可以先把school庫中的student表備份下來a.sql，然后把student表刪掉，然后按照上面的三個步驟導(dǎo)入）

方式二：（不推薦）
也可以這樣：
mysql -u用戶名 -p密碼庫名 < 備份文件（要導(dǎo)入的文件）

九、規(guī)范數(shù)據(jù)庫設(shè)計

35. 如何設(shè)計一個項目的數(shù)據(jù)庫

為什么需要設(shè)計？
當(dāng)數(shù)據(jù)庫比較復(fù)雜的時候，我們就需要設(shè)計了。

糟糕的數(shù)據(jù)庫設(shè)計：

數(shù)據(jù)冗余，浪費空間；
數(shù)據(jù)庫插入和刪除都會麻煩、異常（屏蔽使用物理外鍵）；
程序的性能差。

良好的數(shù)據(jù)庫設(shè)計：

節(jié)省內(nèi)存空間；
保證數(shù)據(jù)庫的完整性；
方便我們開發(fā)系統(tǒng)。

軟件項目開發(fā)周期中數(shù)據(jù)庫設(shè)計：

需求分析階段: 分析客戶的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)處理需求
概要設(shè)計階段:設(shè)計數(shù)據(jù)庫的E-R模型圖 , 確認需求信息的正確和完整.

設(shè)計數(shù)據(jù)庫步驟：（個人博客）
第1步：收集信息
（與該系統(tǒng)有關(guān)人員進行交流 , 座談 , 充分了解用戶需求 , 理解數(shù)據(jù)庫需要完成的任務(wù)）

用戶表（用戶登錄注銷，用戶的個人信息，寫博客，創(chuàng)建分類）
分類表（文章分類，誰創(chuàng)建的）
文章表（文章信息）
評論表
友鏈表（友情鏈接信息）
自定義表（系統(tǒng)信息，某個關(guān)鍵的字，或者一些主字段） key:value
關(guān)注表(粉絲數(shù))
說說表（發(fā)表心情，字段： id…content…create_time）

第2步：標識實體[Entity]
（把需求落地到每個字段，數(shù)據(jù)庫要管理的關(guān)鍵對象或?qū)嶓w,實體一般是名詞，標識每個實體需要存儲的詳細信息[Attribute]）

用戶表：
分類表：
文章表：
評論表：
友鏈表：

關(guān)注表：

第3步：標識實體之間的關(guān)系[Relationship]

寫博客：user --> blog
創(chuàng)建分類：user --> category
關(guān)注：user --> user
友鏈：links
評論：user --> user --> blog

博客，bbs，Ant Design

36.數(shù)據(jù)庫的三大范式（了解）

問題 : 為什么需要數(shù)據(jù)規(guī)范化?
不合規(guī)范的表設(shè)計會導(dǎo)致的問題：

信息重復(fù)；
更新異常；
插入異常：無法正確表示信息；
刪除異常：丟失有效信息。

三大范式：
第一范式 (1st NF)：

原子性：保證每一列不可再分；

第二范式(2nd NF)：

前提：滿足第一范式
每張表只描述一件事情；

第三范式(3rd NF)：

前提：滿足第一范式和第二范式
第三范式需要確保數(shù)據(jù)表中的每一列數(shù)據(jù)都和主鍵直接相關(guān)，而不能間接相關(guān)。

三大范式是用來規(guī)范數(shù)據(jù)庫的設(shè)計，但存在規(guī)范性和性能的問題（不可兼得的關(guān)系）：
（阿里有句話：關(guān)聯(lián)查詢的表不得超過三張表）

考慮商業(yè)化的需求和目標（成本，用戶體驗）時，數(shù)據(jù)庫的性能更加重要；
在規(guī)范性能的問題的時候，需要綜合考慮一下規(guī)范性；
有時會故意給某些表增加一些冗余的字段（從多表查詢中變?yōu)閱伪聿樵?#xff09;，以大量減少需要從中搜索信息所需的時間；
有時會故意增加一些計算列（從大數(shù)據(jù)庫降低為小數(shù)據(jù)量的查詢：索引）。

十、JDBC（重點）

37. 數(shù)據(jù)庫驅(qū)動和 JDBC

1.數(shù)據(jù)庫驅(qū)動
驅(qū)動：聲卡、顯卡、數(shù)據(jù)庫

應(yīng)用程序 通過 數(shù)據(jù)庫驅(qū)動 和 數(shù)據(jù)庫 打交道。

2.JDBC
UN公司為了簡化開發(fā)人員的（對數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)一）操作，提供了一個（java操作數(shù)據(jù)庫的）規(guī)范，俗稱JDBC。

這些規(guī)范的實現(xiàn)由具體的廠商去做~
對于開發(fā)人員來說，我們只需要掌握JDBC接口的操作即可！

38-44

45. 數(shù)據(jù)庫連接池

數(shù)據(jù)庫連接 – 執(zhí)行完畢 – 釋放 整個過程中 連接-- 釋放 是十分浪費系統(tǒng)資源的，所以就有了

池化技術(shù)：準備一些預(yù)先的資源，過來就連接預(yù)先準備好的。

最小連接數(shù)：10(常用連接數(shù))
最大連接數(shù)：100 （業(yè)務(wù)最高承載上線）
等待超時：100ms（等待超過100ms就會告訴客戶這里發(fā)生異常，讓客戶找別家）

編寫連接池，實現(xiàn)一個接口DataSource。

總結(jié)：無論用什么數(shù)據(jù)源，本質(zhì)還是一樣的，DataSource接口不會變，方法就不會變。

（數(shù)據(jù)庫的課先學(xué)到這，2022-04-15 21:44:26）

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据库学习笔记2的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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