Mysql(基础篇)

linux下的mysql操做  mysql

  一、# 打开 MySQL 服务linux

    sudo service mysql startsql

  二、#使用 root 用户登陆,密码为空数据库

    mysql -u root函数

  三、建立数据库3d

    CREATE DATABASE <数据库名字>;(注意不要漏掉分号 ;)blog

  四、链接数据库排序

    use <数据库名字>;索引

    show tables; (能够查看该数据库下的表)数学

  五、新建数据表    

    CREATE TABLE 表的名字
    (
    列名a 数据类型(数据长度),
    列名b 数据类型(数据长度),
    列名c 数据类型(数据长度)
    );

    select * from <表的名字>;  (查看表的内容)

  六、插入表内容   

    INSERT INTO 表的名字(列名a,列名b,列名c) VALUES(值1,值2,值3);

  七、SQL的约束  

约束类型 主键约束 默认值约束 惟一约束 外键约束 非空约束
关键字 PRIMARY KEY DEFAULT UNIQUE FOREIGN KEY NOT NULL

    七、1 主键约束  

    主键 (PRIMARY KEY)是用于约束表中的一行,做为这一行的惟一标识符,在一张表中经过主键就能准肯定位到一行,所以主键十分重要。

    主键不能有重复且不能为空。

    

    

    

    七、2 默认值约束  

    默认值约束 (DEFAULT) 规定,当有 DEFAULT 约束的列,插入数据为空时,将使用默认值。

    

    七、3 惟一约束

    惟一约束 (UNIQUE) 比较简单,它规定一张表中指定的一列的值必须不能有重复值,即这一列每一个值都是惟一的。

    

    七、4 外键约束   

    外键 (FOREIGN KEY) 既能确保数据完整性,也能表现表之间的关系。

    一个表能够有多个外键,每一个外键必须 REFERENCES (参考) 另外一个表的主键,被外键约束的列,取值必须在它参考的列中有对应值。

    

    七、5 非空约束

    非空约束 (NOT NULL),听名字就能理解,被非空约束的列,在插入值时必须非空。

    

   八、select语句

    八、1  select语句的基本格式:

      SELECT 要查询的列名 FROM 表名字 WHERE 限制条件;

    八、2 数学符号条件

      SELECT name,age FROM employee WHERE age>25;

      SELECT name,age,phone FROM employee WHERE name='Mary';

    八、3 “AND"与“OR”

      #筛选出 age 小于 25,或 age 大于 30

      SELECT name,age FROM employee WHERE age<25 OR age>30;

      #筛选出 age 大于 25,且 age 小于 30

      SELECT name,age FROM employee WHERE age>25 AND age<30;

      而刚才的限制条件 age>25 AND age<30 ,若是须要包含25和30这两个数字的话,能够替换为 age BETWEEN 25 AND 30 

    八、4 IN 和NOT IN

      SELECT name,age,phone,in_dpt FROM employee WHERE in_dpt IN ('dpt3','dpt4');

      SELECT name,age,phone,in_dpt FROM employee WHERE in_dpt NOT IN ('dpt1','dpt3');

    八、5 通配符

      关键字 LIKE 在SQL语句中和通配符一块儿使用,通配符表明未知字符。SQL中的通配符是 _ 和 % 。

      其中 _ 表明一个未指定字符,% 表明不定个未指定字符。

      好比,要只记得电话号码前四位数为1101,然后两位忘记了,则能够用两个 _ 通配符代替:

      SELECT name,age,phone FROM employee WHERE phone LIKE '1101__';

      另外一种状况,好比只记名字的首字母,又不知道名字长度,则用 % 通配符代替不定个字符:

      SELECT name,age,phone FROM employee WHERE name LIKE 'J%';

    八、6 对结果排序

      为了使查询结果看起来更顺眼,咱们可能须要对结果按某一列来排序,这就要用到 ORDER BY 排序关键词。

      默认状况下,ORDER BY的结果是升序排列,而使用关键词ASC和DESC可指定升序或降序排序。

      好比,咱们按salary降序排列,SQL语句为:

      SELECT name,age,salary,phone FROM employee ORDER BY salary DESC;

    八、7 内置函数与计算

      函数名: COUNT    SUM   AVG     MAX    MIN

      做用:  计数    求和   求平均值   最大值   最小值

    八、8 子查询

      上面讨论的 SELECT 语句都仅涉及一个表中的数据,然而有时必须处理多个表才能得到所需的信息。

      例如:想要知道名为 "Tom" 的员工所在部门作了几个工程。员工信息储存在 employee 表中,但工程信息储存在project 表中。

      对于这样的状况,咱们能够用子查询:

      SELECT of_dpt,COUNT(proj_name) AS count_project FROM project GROUP BY of_dpt
      HAVING of_dpt IN
      (SELECT in_dpt FROM employee WHERE name='Tom');

    八、9 链接查询

      在处理多个表时,子查询只有在结果来自一个表时才有用。但若是须要显示两个表或多个表中的数据,这时就必须使用链接 (join) 操做。

      链接的基本思想是把两个或多个表看成一个新的表来操做,以下:

      SELECT id,name,people_num
      FROM employee,department
      WHERE employee.in_dpt = department.dpt_name
      ORDER BY id;
      这条语句查询出的是,各员工所在部门的人数,其中员工的 id 和 name 来自 employee 表,people_num 来自 department 表

  九、数据库及表的删除和修改

     九、1 对数据库的修改

        DROP DATABASE <数据库名>   (传说中的从入门到删库)

     九、2 对一张表的修改

        重命名一张表:

          RENAME TABLE 原名 TO 新名字;

          ALTER TABLE 原名 RENAME 新名;

          ALTER TABLE 原名 RENAME TO 新名;

     九、3 删除一张表

        DROP TABLE <表名>

     九、4 对一列的修改(即对表结构的修改)

        一、增长一列:

          ALTER TABLE 表名字 ADD COLUMN 列名字 数据类型 约束;

          ALTER TABLE 表名字 ADD 列名字 数据类型 约束;

        好比咱们新增一列 weight (体重)放置在 age (年龄)的后面:

          ALTER TABLE employee ADD weight INT(4) DEFAULT 120 AFTER age;

        若是想放在第一列的位置,则使用 FIRST 关键词,如语句:

          ALTER TABLE employee ADD test INT(10) DEFAULT 11 FIRST;

        二、删除一列:

          删除表中的一列和刚才使用的新增一列的语句格式十分类似,只是把关键词 ADD 改成 DROP ,

          语句后面不须要有数据类型、约束或位置信息。具体语句格式:

            ALTER TABLE 表名字 DROP COLUMN 列名字;

            或: ALTER TABLE 表名字 DROP 列名字;

        三、重命名一列:

          这条语句其实不仅可用于重命名一列,准确地说,它是对一个列作修改(CHANGE) :

          ALTER TABLE 表名字 CHANGE 原列名 新列名 数据类型 约束;

        四、改变数据类型:

          要修改一列的数据类型,除了使用刚才的CHANGE语句外,还能够用这样的MODIFY语句:

          ALTER TABLE 表名字 MODIFY 列名字 新数据类型;

          再次提醒,修改数据类型必须当心,由于这可能会致使数据丢失。      

     九、5 对表的内容修改

        一、修改表中某个值:

          UPDATE 表名字 SET 列1=值1,列2=值2 WHERE 条件;

          注:必定要加WHERE的条件

        二、删除一行记录:

          删除表中的一行数据,也必须加上WHERE条件,不然整列的数据都会被删除。删除语句:

          DELETE FROM 表名字 WHERE 条件;

  十、其余基本操做

    索引:能够加快查询速度

    视图:是一种虚拟存在的表

    导入:从文件中导入数据到表

    导出:从表中导出到文件中

    备份:mysqldump 备份数据库到文件

    恢复:从文件恢复数据库

    一、索引

      索引是一种与表有关的结构,它的做用至关于书的目录,能够根据目录中的页码快速找到所需的内容。

      当表中有大量记录时,若要对表进行查询,没有索引的状况是全表搜索:将全部记录一一取出,和查询条件进行一一对比,

    而后返回知足条件的记录。这样作会消耗大量数据库系统时间,并形成大量磁盘 I/O 操做。

      而若是在表中已创建索引,在索引中找到符合查询条件的索引值,经过索引值就能够快速找到表中的数据,能够大大加快查询速度。

      对一张表中的某个列创建索引,有如下两种语句格式:

      ALTER TABLE 表名字 ADD INDEX 索引名 (列名);

      CREATE INDEX 索引名 ON 表名字 (列名);

    二、视图

      视图是从一个或多个表中导出来的表,是一种虚拟存在的表。它就像一个窗口,经过这个窗口能够看到系统专门提供的数据,

    这样,用户能够不用看到整个数据库中的数据,而只关心对本身有用的数据。

      注意理解视图是虚拟的表:

        数据库中只存放了视图的定义,而没有存放视图中的数据,这些数据存放在原来的表中;

        使用视图查询数据时,数据库系统会从原来的表中取出对应的数据;

        视图中的数据依赖于原来表中的数据,一旦表中数据发生改变,显示在视图中的数据也会发生改变;

        在使用视图的时候,能够把它看成一张表。

      建立视图的语句格式为:

      CREATE VIEW 视图名(列a,列b,列c) AS SELECT 列1,列2,列3 FROM 表名字;

    三、导入

      导入操做,能够把一个文件里的数据保存进一张表。导入语句格式为:

      LOAD DATA INFILE '文件路径和文件名' INTO TABLE 表名字;

    四、导出

      导出与导入是相反的过程,是把数据库某个表中的数据保存到一个文件之中。导出语句基本格式为:

      SELECT 列1,列2 INTO OUTFILE '文件路径和文件名' FROM 表名字;

      注意:语句中 “文件路径” 之下不能已经有同名文件。

    五、备份

      备份与导出的区别:

        导出的文件只是保存数据库中的数据;

        而备份,则是把数据库的结构,包括数据、约束、索引、视图等所有另存为一个文件。

      mysqldump 是 MySQL 用于备份数据库的实用程序。

      它主要产生一个 SQL 脚本文件,其中包含从头从新建立数据库所必需的命令CREATE TABLE INSERT 等。

      使用 mysqldump 备份的语句:

      mysqldump -u root 数据库名>备份文件名; #备份整个数据库

      mysqldump -u root 数据库名 表名字>备份文件名; #备份整个表

    六、恢复

      用备份文件恢复数据库,其实咱们早就使用过了。在本次实验的开始,咱们使用过这样一条命令:

      source /tmp/SQL6/MySQL-06.sql

      这就是一条恢复语句,它把 MySQL-06.sql 文件中保存的mysql_shiyan 数据库恢复。

      输入语句进行恢复,把备份的 bak.sql 恢复到 test 数据库:

      mysql -u root test < bak.sql

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