视图
什么是视图?
一个查询语句的结果是一张虚拟表，将这种虚拟表保存下来，它就变成了一个视图
为什么要用视图？
当频繁需要用到多张表的连表结果，你就可以事先生成号视图之后直接调动即可，避免了反复写连表操作的sql语句
如何使用？
create view teacher_course as select * from teacher INNER JOIN course
on teacher.tid = course.teacher_id;
1.视图只有表结构,视图中的数据还是来源于原来的表
2.不要改动视图表中的数据
3.一般情况下不会频繁的使用视图来写业务逻辑
触发器
到达某个条件时自动触发
当你在对数据进行增、删、改的情况下会自动触发触发器的运行
触发器分为六种情况
固定语法结构
create trigger 触发器的名字 after/before insert/update/delete on 表名 for each row
begin
sql语句
end
# 详细版本
create trigger tri_before/after_insert/update/delete_t1 after/before insert/update/delete on t1 for each row
begin
sql语句
end
增前
可以修改MySQL默认的结束符（；）
delimiter $$ # 只对当前窗口有效
create trigger tri_before_insert_user before insert on user for each row
begin
select * from user
end $$
delimiter ;
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
);
补充:NEW对象指代的就是当前记录
delimiter $$
create trigger tri_after_insert_cmd after insert on cmd for each row
begin
if NEW.success = 'no' then
insert into errlog(err_cmd,err_time) values(NEW.cmd,NEW.sub_time);
end if;
end $$
delimiter ;
事务
事务包含一大堆sql语句，这些语句要么同时成功，要么一个也别想成功（有一个失败，所有的都失败）
事务四大特征：ACID
A：原子性
C：一致性
I：隔离性
D：持久性
原子性（atomicity）： 表示组成一个事务的多个数据库操作是一个不可分割的原子单元，只有所有的操作执行成功，整个事务才提交。事务中的任何一个数据库操作失败，已经执行的任何操作都必须被撤销，让数据库返回初始状态。
一致性（consistency）：事务必须始终保持系统处于一致的状态，不管在任何给定的时间并发事务有多少。也就是说：如果事务是并发多个，系统也必须如同串行事务一样操作。其主要特征是保护性和不变性(Preserving an Invariant)，以转账案例为例，假设有五个账户，每个账户余额是100元，那么五个账户总额是500元，如果在这个5个账户之间同时发生多个转账，无论并发多少个，比如在A与B账户之间转账5元，在C与D账户之间转账10元，在B与E之间转账15元，五个账户总额也应该还是500元，这就是保护性和不变性。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。
隔离性（isolation）：隔离状态执行事务，使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据，该数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
持久性（durability）：持久性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。
存储过程
就类似于python中的自定义函数，内部封装了操作数据库的sql语句，后续想要实现相应的操作，只需要调用存储过程即可。
# 语法结果
delimiter $$
create procedure p1()
begin
select * from user;
end $$
delimiter ;
#带参数的
delimiter $$
create procedure p1(
in m int, # 不能被返回出去
in n int,
out res int, # 可以被返回
inout xxx int, # 既可以进又可以出
)
begin
select * from user;
end $$
delimiter ;
#调用
call p1()
#实例
delimiter $$
create procedure p1(
in m int, # in表示这个参数必须只能是传入不能被返回出去
in n int,
out res int # out表示这个参数可以被返回出去，还有一个inout表示即可以传入也可以被返回出去
)
begin
select tname from teacher where tid > m and tid < n;
set res=0; # 就类似于是一个标志位 用来标识存储器是否执行成功
end $$
delimiter ;
call p1() # 调用存储过程并传参
##传参，将标志位直接传进去会报错
set @res = 10 # 设置一个变量与值的绑定关系
之后通过
select @res
查看存储过程执行完成后的返回结果
注意：存储过程在那个库下面定义就只能在那个库下面使用。
pymysql调用存储过程
import pymysql
conn = pymysql.connect(
host = '127.0.0.1',
port = 3306,
user = 'root',
password = '123',
database = 'day38',
charset = 'utf8',
autocommit = True
)
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
# call p1() mysql中调用
# callproc() pymysql中调用
cursor.callproc('p1',(1,5,10))
# 内部自动用变量名存储了对应的值
print(cursor.fetchall())
"""
@_p1_0=1
@_p1_1=5
@_p1_2=10
@_存储过程名_索引值
"""
cursor.execute('select @_p1_0')
print(cursor.fetchall())
cursor.execute('select @_p1_1')
print(cursor.fetchall())
cursor.execute('select @_p1_2')
print(cursor.fetchall())
函数
自定义函数
#！！！注意！！！
#函数中不要写sql语句（否则会报错），函数仅仅只是一个功能，是一个在sql中被应用的功能
#若要想在begin...end...中写sql，请用存储过程
"""
delimiter //
create function f1(
i1 int,
i2 int)
returns int
BEGIN
declare num int;
set num = i1 + i2;
return(num);
END //
delimiter ;
"""
delimiter //
create function f5(
i int
)
returns int
begin
declare res int default 0;
if i = 10 then
set res=100;
elseif i = 20 then
set res=200;
elseif i = 30 then
set res=300;
else
set res=400;
end if;
return res;
end //
delimiter ;
"""
流程控制
条件语句if
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 ;
循环语句while
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 ;
索引
知识回顾：数据都是存在硬盘上的，查询数据不可避免的需要进行IO操作
索引在MySQL中也叫作"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
因为foregin key不是用来加速查询用的，所以不在我们的研究范围内，上面三种key中，前两种除了有加速查询的效果之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。
索引本质就是一种数据结构，类似书的目录，意味着我们在查数据的时候应该先找目录再找数据，而不是用翻页的方式查询数据。
本质：都是通过不断缩小想要获取数据的范围来帅选出最终想要的结果，同时把随机的时间变成顺序的时间，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。
索引的影响
- 在表中有大量数据的前提下，创建索引速度会很慢
- 在索引创建完毕后，对表的查询性能会大幅度提高，但是写的性能会降低
B+树
只有叶子节点存放真实数据，根和树枝节点存的仅仅是虚拟数据，查询次数由树的层级决定，层级越低次数越少。
我们知道一个磁盘的大小是一定的，也就是存放的数据量也是一定的，我们在每一个数据项内存放的数据越多那么分的层就越少，查询的速度也快，那么在一张表里，用什么字段建立的索引能够降低树的层级高度>>>主键id字段。
聚集索引（primary key）
聚集索引指的就是表的主键，innodb引擎规定一张表中必须要有主键。
我们回顾一下存储引擎建表，myisam在建表的时候有三个文件，而innodb在建表是有两个文件，frm文件只存放表结构，不能存放索引，也就是说innodb的索引跟数据都放在idb表数据文件中。
特点：叶子节点放一条条完整的记录
辅助索引（unique,index）
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，那么这个时候就无法利用聚集索引的加速查询效果。就需要给其它字段建立索引，这些索引就交辅助索引。
特点：叶子结点存放的是辅助索引对应的那条记录的主键的值
select name from user where name='jason';
#上述语句叫覆盖索引: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
select age from user where name='jason';
#上述语句叫非覆盖索引,虽然查询的时候命中了索引字段name，但是要查的是age字段，所以#还需要利用主键才去查找