MySql数据库基础知识

数据类型

了解数据的数据类型可以通过以下语句来查看和使用帮助：

mysql> ? 查询关键词
​
# 如果，我们希望了解关于int的可以填值范围
mysql> ? int

使用数据类型的原则：够用就行，尽量使用取值范围小的，而不用大的，这样可以更多的节省存储空间

• 常用数据类型如下：

  • 整数：bit[0-64]，tinyint, smallint, int

  • 小数：decimal

  • 字符串：varchar,char

  • 日期时间: date, time, datetime

  • 枚举类型(enum) 多选一，例如性别字段 enum('男','女')，后面添加数据时，值得填写只能'男'和'女'这两项,其他值填写进来会报错。

• 特别说明的类型如下：

  • decimal表示浮点数，如decimal(5,2)表示共存5位数，小数占2位

  • char表示固定长度的字符串，如char(3)，如果填充'ab'时会补一个空格为'ab '

  • varchar表示可变长度的字符串，如varchar(3)，填充'ab'时就会存储'ab'

  • 字符串text表示存储大文本，当字符大于4000时推荐使用

  • 对于图片、音频、视频等文件，不存储在数据库中，而是上传到某个文件管理服务器上，然后在表中存储这个文件的保存路径

• 更全的数据类型可以参考http://blog.csdn.net/anxpp/article/details/51284106

 

数值类型(常用)

类型	字节大小	有符号范围(Signed)	无符号范围(Unsigned)
TINYINT	1	-128 ~ 127	0 ~ 255
SMALLINT	2	-32768 ~ 32767	0 ~ 65535
MEDIUMINT	3	-8388608 ~ 8388607	0 ~ 16777215
INT/INTEGER	4	-2147483648 ~2147483647	0 ~ 4294967295
BIGINT	8	-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807	0 ~ 18446744073709551615

 

小数类型

类型	使用	描述
decimal(M,D)	decimal(5,2)，表示只能有5个数字， 其中最多设置2个数字在小数点后面 可以存储的数值：1000.5，123.56 不可以存储的数值：1000.51，100000, 1.345	十进制小数，用于表示商品的价格

 

开发中，一般QQ号或者手机号都是使用字符串来保存的

 

 

字符串

类型	字节大小	示例
CHAR	0-255	定长字符串，类型:char(3) 输入 'ab', 实际存储为'ab ', 输入'abcd' 实际存储为 'abc'
VARCHAR	0-255	不定长字符串，类型:varchar(3) 输 'ab',实际存储为'ab', 输入'abcd',实际存储为'abc'
TEXT	0-65535	大文本

在5.5版本的mysql以后，varchar类型可以存储的数据，可以达到65535个字符。

 

日期时间类型

类型	字节大小	示例	场景
DATE	4	'2020-01-01'	日期记录，会员过期时间，活动时间范围
TIME	3	'12:29:59'	餐厅的餐牌
DATETIME	8	'2020-01-01 12:29:59'	会员登录时间
YEAR	1	'2017'	电影的年份....
TIMESTAMP	4	'1970-01-01 00:00:01' UTC ~ '2038-01-01 00:00:01' UTC	基本用不上

DATETIME 和 TIMESTAMP，很多时候，我们会使用程序中的时间戳来代替，后面在数据库中保存时设置字段的类型是数值型，这样的话，可以节省存储空间，同时还可以提高数据的读取速度。

 

约束规则

• 主键primary key：在表中区分每一行数据的唯一性的标志服，数据在物理上存储的顺序

• 非空not null：此字段不允许填写空值，如果允许填写空值，则直接不填not null

• 惟一unique：此字段的值不允许重复

• 默认default：当不填写此值时会使用默认值，如果填写时以填写为准

• 外键 foreign key：用于连接两个表的关系，对关系字段进行约束，当为关系字段填写值时，会到关联的表中查询时是否此值是否存在，如果存在则填写成功，如果不存在则填写失败并抛出异常

• 说明：虽然外键约束可以保证数据的有效性，但是在进行数据的crud（create增加、update修改、delete删除、read查询）时，都会降低数据库的性能，所以不推荐使用，那么数据的有效性怎么保证呢？答：可以在python的逻辑层进行判断控制[用代码控制]

 

 

数据库设计

• 关系型数据库建议在E-R模型的基础上，我们需要根据产品经理的设计策划，抽取出来模型与关系，制定出表结构，这是项目开始的第一步

• 在开发中有很多设计数据库的软件，常用的如power designer，db desinger等，这些软件可以直观的看到实体及实体间的关系

• 设计数据库，可能是由专门的数据库设计人员完成，也可能是由开发组成员完成，一般是项目经理带领组员来完成

• 现阶段不需要独立完成数据库设计，但是要注意积累一些这方面的经验

 

实体

就是我们根据开发需求，要保存到数据库中作为一张表存在的事物。实体的名称最终会变成表名

实体会有属性，实体的属性就是描述这个事物的内容，实体的属性最终会在表中作为字段存在。

实体与实体之间会存在关系，这种关系一般就是根据三范式提取出来的主外键。

 

 

三范式

范式理论【在总结了经验以后，得出规范我们数据库设计的一些理论】

 

三范式：
1. 数据要保证不可分割.
2. 数据不能冗余(多余).
3. 数据不能重复.重复的数据,新建一张表存储.

 

 

• 经过研究和对使用中问题的总结，对于设计数据库提出了一些规范，这些规范被称为范式(Normal Form)

• 目前有迹可寻的共有8种范式，一般需要遵守3范式即可

• ◆ 第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。

  考虑这样一个表：【联系人】（姓名，性别，电话） 如果在实际场景中，一个联系人有家庭电话和公司电话，那么这种表结构设计就没有达到 1NF。要符合 1NF 我们只需把列（电话）拆分，即：【联系人】（姓名，性别，家庭电话，公司电话）。1NF 很好辨别，但是 2NF 和 3NF 就容易搞混淆。

• ◆ 第二范式（2NF）：首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。

  考虑一个订单明细表：【OrderDetail】（OrderID，ProductID，UnitPrice，Discount，Quantity，ProductName）。 因为我们知道在一个订单中可以订购多种产品，所以单单一个 OrderID 是不足以成为主键的，主键应该是（OrderID，ProductID）。显而易见 Discount（折扣），Quantity（数量）完全依赖（取决）于主键（OderID，ProductID），而 UnitPrice，ProductName 只依赖于 ProductID。所以 OrderDetail 表不符合 2NF。不符合 2NF 的设计容易产生冗余数据。

  可以把【OrderDetail】表拆分为【OrderDetail】（OrderID，ProductID，Discount，Quantity）和【Product】（ProductID，UnitPrice，ProductName）来消除原订单表中UnitPrice，ProductName多次重复的情况。

• ◆ 第三范式（3NF）：首先是 2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。即不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。

  考虑一个订单表【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）主键是（OrderID）。 其中 OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 等非主键列都完全依赖于主键（OrderID），所以符合 2NF。不过问题是 CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 直接依赖的是 CustomerID（非主键列），而不是直接依赖于主键，它是通过传递才依赖于主键，所以不符合 3NF。 通过拆分【Order】为【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID）和【Customer】（CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）从而达到 3NF。 *第二范式（2NF）和第三范式（3NF）的概念很容易混淆，区分它们的关键点在于，2NF：非主键列是否完全依赖于主键，还是依赖于主键的一部分；3NF：非主键列是直接依赖于主键，还是直接依赖于非主键列。

不遵循1NF

不遵循2NF

不遵循3NF

最终表

E-R模型

https://www.draw.io/

• E表示entry，实体，设计实体就像定义一个类一样，指定从哪些方面描述对象，一个实体转换为数据库中的一个表

• R表示relationship，关系，关系描述两个实体之间的对应规则，关系的类型包括包括一对一、一对多、多对多

• 关系也是一种数据，需要通过一个字段存储在表中

实体之间会因为引用相互引用字段而存在关系，这种关系一般有三种：

1-1

1-n

n-m[ 多对多一般表现为2个 1对多 ]

 

• 实体A对实体B为1对1，则在表A或表B中创建一个字段，存储另一个表的主键值

• 实体A对实体B为1对多：在表B中创建一个字段，存储表A的主键值

• 实体A对实体B为多对多：新建一张表C，这个表只有两个字段，一个用于存储A的主键值，一个用于存储B的主键值

• 想一想：举些例子，满足一对一、一对多、多对多的对应关系

 

逻辑删除

• 对于重要数据，并不希望物理删除，一旦删除，数据无法找回

• 删除方案：设置isDelete的列，类型为bit，表示逻辑删除，默认值为0

• 对于非重要数据，可以进行物理删除

• 数据的重要性，要根据实际开发决定

 

示例

• 设计两张表：班级表、学生表

  • 班级表classes

  • id

  • name

  • isdelete

• 学生表students

  • id

  • name

  • birthday

  • gender

  • clsid

  • isdelete

扩展阅读

• 58到家数据库30条军规解读

 

 

 

消除重复行

• 在select后面列前使用distinct可以消除重复的行

select distinct 列1,... from 表名;
例：
select distinct gender from students;

 

where条件的运算符进阶

空判断

• 注意：null与''是不同的

• 判空is null

例13：查询没有填写身高的学生

select * from students where height is null;

• 判非空is not null

例14：查询填写了身高的学生

select * from students where height is not null;

例15：查询填写了身高的男生

select * from students where height is not null and gender=1;

 

优先级

• 优先级由高到低的顺序为：小括号，not，比较运算符，逻辑运算符

• and比or先运算，如果同时出现并希望先算or，需要结合()使用

 

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