MySQL基础-核心语法篇👻

1. 字符串函数#

MySQL 中内置了很多字符串函数，常用的几个如下：

代码演示：

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select 函数(参数);

2. 数值函数#

常见的数值函数如下：

3. 日期函数#

常见的日期函数如下：

date_add(date, interval expr type) 函数细节：

1. expr 如果是正数，表示从时间 date 向后推；负数表示往前推；0 表示就是 date 本身
2. type 常用的类型：year（年）、month（月）、day（天）、hour（小时）、minute（分钟）、second（秒）

4. 流程函数#

流程函数也是很常用的一类函数，可以在 SQL 语句中实现条件筛选，从而提高语句的效率。

1. 约束概述#

• 概念：约束是作用于表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据
• 目的：保证数据库中数据的正确性、有效性和完整性

分类：

约束代码示例：

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create table user(
2
        id int primary key auto_increment,
3
        name varchar(10) not null unique,
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        age int check(age > 0 and age < 120),
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        status char(1) default '1',
6
        gender char(1)
7
);

2. 外键约束#

外键：用来让两张表的数据之间建立连接，从而保证数据的一致性和完整性。

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create table 表名(
2
        字段名 字段类型,
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        ...
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        [constraint] [外键名称] foreign key(外键字段名) references 主表(主表列名)
5
);

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alter table 表名 add constraint 外键名称 foreign key (外键字段名) references 主表(主表列名);

1
alter table 表名 drop foreign key 外键名称;

1
alter table 表名 add constraint 外键名称 foreign key (外键字段) references 主表名(主表字段名) on update cascade on delete cascade;

1. 多表关系#

项目开发中设计数据库表结构时，会根据业务需求及模块之间的关系来设计。由于业务之间相互关联，各个表结构之间也存在联系，基本上分为三种：

• 一对多（多对一）
• 多对多
• 一对一

一对多（多对一）

• 案例：部门与员工的关系
• 关系：一个部门对应多个员工，一个员工对应一个部门
• 实现：在多的一方建立外键，指向一的一方的主键

多对多

• 案例：学生与课程的关系
• 关系：一个学生可以选修多门课程，一门课程也可以供多个学生选择
• 实现：建立第三张中间表，中间表至少包含两个外键，分别关联两方主键

一对一

• 案例：用户与用户详情的关系
• 关系：一对一，多用于单表拆分——将一张表的基础字段放在一张表中，其他详情字段放在另一张表中，以提升操作效率
• 实现：在任意一方加入外键，关联另外一方的主键，并且设置外键为唯一的（unique）

2. 笛卡尔积#

笛卡尔积：表 1 和表 2 的笛卡尔积，等于表 1 的每一行和表 2 的所有行合并成的新表。假设表 1 有 m 行，表 2 有 n 行，则笛卡尔积有 m × n 行。

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select * from 表1, 表2;

• 多个表的笛卡尔积就是所有可能组合构成的表，行数是各个表行数的乘积
• 一般笛卡尔积是没有意义的，我们会加上 where 条件筛选

3. 多表查询分类#

连接查询：

1. 内连接：相当于查询 A、B 交集部分数据
2. 外连接：
   • 左外连接：查询左表所有数据，以及两张表交集部分数据
   • 右外连接：查询右表所有数据，以及两张表交集部分数据
   • 自连接：当前表与自身的连接查询，自连接必须使用表别名
3. 子查询

4. 内连接查询#

内连接查询的是两张表交集部分的数据（也就是图中绿色部分的数据）。

1. 隐式内连接

1
select 字段列表 from 表1 , 表2 where 条件 ... ;

2. 显式内连接

1
select 字段列表 from 表1 [ inner ] join 表2 on 连接条件 ... ;

5. 外连接#

外连接分为两种：左外连接和右外连接。具体语法结构为：

1. 左外连接

1
select 字段列表 from 表1 left [ outer ] join 表2 on 条件 ... ;

• 左外连接相当于查询表 1（左表）的所有数据，当然也包含表 1 和表 2 交集部分的数据

2. 右外连接

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select 字段列表 from 表1 right [ outer ] join 表2 on 条件 ... ;

• 右外连接相当于查询表 2（右表）的所有数据，当然也包含表 1 和表 2 交集部分的数据

6. 自连接查询#

自连接查询，顾名思义就是自己连接自己，也就是把一张表连接查询多次。查询语法：

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select 字段列表 from 表A 别名A join 表A 别名B on 条件 ...;

而对于自连接查询，可以是内连接查询，也可以是外连接查询。

7. 联合查询 —— union / union all#

把多次查询的结果合并，形成一个新的查询集。

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select 字段列表 from 表A ...
2
union [all]
3
select 字段列表 from 表B ...

8. 子查询#

SQL 语句中嵌套 select 语句，称为嵌套查询，又称子查询。

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select * from t1 where column1 = ( select column1 from t2 );

子查询外部的语句可以是 insert / update / delete / select 的任何一个。

子查询的分类

1. 根据子查询结果可以分为：
   • 标量子查询（子查询结果为单个值）
   • 列子查询（子查询结果为一列）
   • 行子查询（子查询结果为一行）
   • 表子查询（子查询结果为多行多列）
2. 根据子查询位置可分为：where 之后、from 之后、select 之后

标量子查询

子查询返回的结果是单个值（数字、字符串、日期等），最简单的形式。常用操作符：= <> > >= < <=

列子查询

返回的结果是一列（可以是多行）。常用操作符：

行子查询

返回的结果是一行（可以是多列）。常用操作符：=、<、>、in、not in

表子查询

返回的结果是多行多列。常用操作符：in

代码示例：

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-- 查询与 xxx1，xxx2 的职位和薪资相同的员工
2
select * from employee where (job, salary) in (select job, salary from employee where name = 'xxx1' or name = 'xxx2');

1. 控制事务#

方式一：修改自动提交行为

查看 / 设置事务提交方式：

1
select @@autocommit;     ## 查看当前事务的提交方式
2
set @@autocommit = 0;    ## 设置事务提交方式

• @@autocommit 的值有两种：1 为自动提交，0 为手动提交，该设置只对当前会话有效

提交事务：

1
commit;

回滚事务：

1
rollback;

方式二：显式开启事务

开启事务：

1
start transaction 或 begin [transaction];

提交事务：

1
commit;

回滚事务：

1
rollback;

2. 事务四大特性（ACID）#

• 原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小操作单元，要么全部成功，要么全部失败
• 一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有数据都保持一致状态
• 隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行
• 持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中数据的改变就是永久的

3. 并发事务问题#

4. 事务隔离级别#

为了解决并发事务所引发的问题，数据库中引入了事务隔离级别。主要有以下几种：

查看事务隔离级别：

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select @@transaction_isolation;

设置事务隔离级别：

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set [ session | global ] transaction isolation level { read uncommitted | read committed | repeatable read | serializable }

一图流回顾#

每章一句话#

• 🧰 函数：MySQL 内置好的「工具」，在合适的场景直接调用，少写重复逻辑
• 🔒 约束：给字段立规矩，保证数据的正确与完整；外键负责把两张表连起来
• 🔗 多表查询：一对多加外键、多对多加中间表、一对一加外键+unique；查询从内连接、外连接、自连接一路到联合与子查询
• 🔄 事务：一组操作要么全成功要么全失败；靠 ACID 保证可靠，靠隔离级别在并发下取得平衡

三个高频对比#

内连接 vs 外连接

union vs union all

三种并发事务问题

高频易错点#