DDL
DDL是DBMS的核心组件,是SQL的重要组成部分. DDL的正确性和稳定性是整个SQL发型的重要基础.
DDL的基础语法及设计工具
DDL的英文是Data Definition Language,也就是数据定义语言.定义了数据库的结构和数据表的结构.常用的功能急救室增删改,对应的命令分别是CREATE、DROP和ALTER.
- 对数据库进行定义
CREATE DATABASE nba; // 创建名为nba的数据库
DROP DATABASE nba; // 删除名为nba的数据库
- 对数据表进行定义
CREATE TABLE table_name; // 创建表,table_name指表名
创建表的结构呢? 举个实际的例子, 我们创建一个球员表, 表名为player, 里面有两个字段, 一个是player_id, 它是int类型,另一个是player_name字段是varchar(255)类型, 两个字段都不能为空, 并且player_id是递增的.
接下来创建表的语句这么就是:
CREATE TABLE player(
player_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
player_name varchar(255) NOT NULL
);
注意的是每个字段定义的语句最后使用 , 作为结束符, 最后一个字段的定义结束之后没有逗号的 , 并且语句最后是以 ; 结尾的. 数据类型中int(11)代表整数类型, 显示长度是11位, 括号中的参数11代表的是最大有效显示长度, 与类型包含的数值大小无关. varchar(255)代表的是最大长度为255的可变字符串类型. NOT NULL表名整个字段不能为空值,是一种数据约束. AUTO_INCREMENT代表主键自动增长.(一般情况下使用可视化工具类创建和操作数据库和数据库表,比如Navicat)
接下来针对player表,设计下面字段:
其中player_id是数据表player的主键, 且自动增长, 也就是player_id会从1开始, 然后每次加一, 不必为它赋值. player_id、team_id、player_name这三个字段均不为空, height字段可以为空.
使用Navicat工具创建表并导出的SQL文件如下所示:
DROP TABLE IF EXISTS `player`;
CREATE TABLE `player`(
`player_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`team_id` int(11) NOT NULL,
`team_name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 collate utf8_general_ci NOT NULL ,
`height` float(3,2) NULL DEFAULT0.00,
PRIMARY KEY(`player_id`) USING BTREE,
UNIQUE INDEX `player_name`(`player_name`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
可以看到整个SQL文件中的DDL处理, 首先删除player表(如果数据库中存在该表的话), 然后再创建player表, 里面的字段名和表名都使用了反引号,这是为了避免名称与MYSQL保留字段相同,对数据库表和字段名都加上反引号.
其中player_name字段的字符集是utf8, 排序规则是utf8_general_ci, 代表对大小写不敏感, 如果设置为utf8_bin, 表示对大小写敏感.
因为player_id设置为了主键, 所以在DDL中使用PRIMARY KEY进行规定,同时索引方法采用BTREE.
对player_name字段进行索引, 在设置索引时, 可以设置UNIQUE INDEX(唯一索引), 也可以设置为其它索引方式, 比如NORMAL INDEX(普通索引), 这里我们采用UNIQUE INDEX. 唯一索引和普通索引的区别在于对字段进行了唯一性约束. 在索引方式上, 可以选择BTREE和HASH, 这里采用BTREE方法进行索引.
整个数据表的存储规则采用InnoDB, 是MYSQL5.5之后的默认存储引擎, 将字符集设置为utf8, 排序规则设置为utf8_general_ci, 行格式为Dynamic, 就可以定义数据表的最后约定了:
ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
修改表结构
创建完表之后, 可以对表结构进行修改, 使用DDL命令来完成.
- 添加字段
ALTER TABLE player ADD (age int(11));
- 修改字段名, 将age字段改成player_age
ALTER TABLE player RENAME COLUMN age to player_age;
- 修改字段的数据类型
ALTER TABLE player MODIFT (player_age float(3,1));
- 删除字段, 删除刚才添加的player_age字段
ALTER TABLE player DROP CLOUMN player_age;
数据表的常见约束
在创建数据表的时候, 会对字段进行约束, 约束的目的在于保证RDBMS里面的数据的准确性和一致性.
- 主键约束
主键起的作用是唯一标识一条记录, 不能重复, 不能为空, 即UNIQUE + NOT NULL. 一个数据表的主键只能有一个. 但是主键可以是一个字段, 也可以是多个字段符合组成. 上面的player_id就是主键.
- 外键约束
外键起的作用是确保表与表之间引用的完整性. 一个表中的外键对应了另外一张表中的主键. 外键可以重复并且可以为空. 比如player_id是player表的主键,如果想设置一个球员比分表player_score, 可以再player_score中设置player_id为外键,关联到player表.
- 唯一约束
唯一约束就是表明字段在表中的数值唯一, 主要是对除主键以外的其他字段(主键自带数值唯一BUFF). 上面对player_name进行了唯一性约束,也就是说球员的姓名不能相同. 注意的是唯一性约束和普通索引(NORMAL INDEX)之间的区别: 唯一性约束相当于创建了一个约束和普通索引, 目的是保证字段的正确性, 而普通索引只是提升数据检索的速度, 并不对字段的唯一性进行约束.
- NOT NULL约束
对字段定义了NOT NULL, 表明字段不能为空, 必须有取值.
- DEFAULT
表明字段的默认值, 如果在插入数据的时候该字段没有取值, 就设置为默认值.
- CHECK约束
用来检查特定字段取值范围的有效性, CHECK约束的结果不能为FALSE.
设计数据表的原则
"三少一多的原则":
- 数据表的个数越少越好
RDBMS的核心在于对实体和联系的定义, 也就是E-R图(Entity Relation Diagram), 数据表越少, 说明实体和联系设计得越简洁, 即方便理解有方便操作.
- 数据表中的字段个数越少越好
字段个数越多, 数据冗余的可能性越大. 设置字段个数少的前提是各个字段相互独立, 而不是某个字段的取值可以由其它字段计算出来. 当然字段个数少是相对的, 通常会在数据冗余和检索效率中进行平衡.
- 数据表中联合主键的字段个数越少越好
设置主键是为了确定唯一性, 当一个字段无法确定唯一性, 就需要采用联合主键的方式. 联合主键中的字段越多, 占用的所以索引空间越大, 会加大理解难度, 会增加运行时间和索引空间.
- 使用主键和外键越多越好
数据库的设计实际上就是定义各种表, 一级各种字段间的关系, 关系越多, 证明实体之间的冗余度越低, 利用度越高, 这样做的好处在于不仅保证数据表之间的独立性, 还能提升相互之间的关联使用率. (不过在我现在的公司, 基本上没有使用外键, 不知道是因为影响效率还是什么, 外键的意义起不到作用)
作者的意思是大型项目中后期，可以采用业务层来实现，取消外键提高效率。不过在SQL学习之初，包括在系统最初设计的时候，还是建议你采用规范的数据库设计，也就是采用外键来对数据表进行约束。因为这样可以建立一个强一致性，可靠性高的数据库结构，也不需要在业务层来实现过多的检查。当然在项目后期，业务量增大的情况下，你需要更多考虑到数据库性能问题，可以取消外键的约束，转移到业务层来实现。而且在大型互联网项目中，考虑到分库分表的情况，也会降低外键的使用。
建议是 不过在SQL学习，以及项目早期，还是建议你使用外键。在项目后期，你可以分析有哪些外键造成了过多的性能消耗。一般遵循2/8原则，会有20%的外键造成80%的资源效率，你可以只把这20%的外键进行开放，采用业务层逻辑来进行实现，当然你需要保证业务层的实现没有错误。不同阶段，考虑的问题不同。当用户和业务量增大的时候，对于大型互联网应用，也会通过减少外键的使用，来减低死锁发生的概率，提高并发处理能力。
