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卷妹带你学数据库---5天冲刺Day5

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🔮本文由京与旧铺原创,

😘系列专栏:java学习

👕参考网课:尚硅谷

💻首发时间:🎞2022年6月15日🎠

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卷妹带你学数据库---5天冲刺Day5

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文章目录

  • ​​卷妹带你学数据库---5天冲刺Day5​​
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  • ​​@[toc]​​
  • ​​索引失效的情况​​
  • ​​索引分类​​
  • ​​视图​​
  • ​​DBA常用命令​​
  • ​​数据库设计三范式​​
  • ​​学生编号 学生姓名 联系方式​​
  • ​​学生编号(pk) 学生姓名 邮箱地址 联系电话​​
  • ​​学生编号 学生姓名 教师编号 教师姓名​​
  • ​​学生编号+教师编号(pk) 学生姓名 教师姓名​​
  • ​​学生编号(pk) 学生名字​​
  • ​​教师编号(pk) 教师姓名​​
  • ​​id(pk) 学生编号(fk) 教师编号(fk)​​
  • ​​学生编号(PK) 学生姓名 班级编号 班级名称​​
  • ​​班级编号(pk) 班级名称​​
  • ​​学生编号(PK) 学生姓名 班级编号(fk)​​
  • ​​嘱咐​​

索引失效的情况

索引有失效的时候,什么时候索引失效呢?

失效的第1种情况:

select * from emp where ename like ‘%T’;

ename上即使添加了索引,也不会走索引,为什么?

原因是因为模糊匹配当中以“%”开头了!

尽量避免模糊查询的时候以“%”开始。

这是一种优化的手段/策略。

mysql> explain select * from emp where ename like ‘%T’;

±—±------------±------±-----±--------------±-----±--------±-----±-----±------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

±—±------------±------±-----±--------------±-----±--------±-----±-----±------------+

| 1 | SIMPLE | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where |

±—±------------±------±-----±--------------±-----±--------±-----±-----±------------+

失效的第2种情况:

使用or的时候会失效,如果使用or那么要求or两边的条件字段都要有

索引,才会走索引,如果其中一边有一个字段没有索引,那么另一个

字段上的索引也会实现。所以这就是为什么不建议使用or的原因。

mysql> explain select * from emp where ename = ‘KING’ or job = ‘MANAGER’;

±—±------------±------±-----±----------------±-----±--------±-----±-----±------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

±—±------------±------±-----±----------------±-----±--------±-----±-----±------------+

| 1 | SIMPLE | emp | ALL | emp_ename_index | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where |

±—±------------±------±-----±----------------±-----±--------±-----±-----±------------+

失效的第3种情况:

使用复合索引的时候,没有使用左侧的列查找,索引失效

什么是复合索引?

两个字段,或者更多的字段联合起来添加一个索引,叫做复合索引。

create index emp_job_sal_index on emp(job,sal);

mysql> explain select * from emp where job = ‘MANAGER’;

±—±------------±------±-----±------------------±------------------±--------±------±-----±------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

±—±------------±------±-----±------------------±------------------±--------±------±-----±------------+

| 1 | SIMPLE | emp | ref | emp_job_sal_index | emp_job_sal_index | 30 | const | 3 | Using where |

±—±------------±------±-----±------------------±------------------±--------±------±-----±------------+

mysql> explain select * from emp where sal = 800;

±—±------------±------±-----±--------------±-----±--------±-----±-----±------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

±—±------------±------±-----±--------------±-----±--------±-----±-----±------------+

| 1 | SIMPLE | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where |

±—±------------±------±-----±--------------±-----±--------±-----±-----±------------+

失效的第4种情况:

在where当中索引列参加了运算,索引失效。

mysql> create index emp_sal_index on emp(sal);

explain select * from emp where sal = 800;

±—±------------±------±-----±--------------±--------------±--------±------±-----±------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

±—±------------±------±-----±--------------±--------------±--------±------±-----±------------+

| 1 | SIMPLE | emp | ref | emp_sal_index | emp_sal_index | 9 | const | 1 | Using where |

±—±------------±------±-----±--------------±--------------±--------±------±-----±------------+

mysql> explain select * from emp where sal+1 = 800;

±—±------------±------±-----±--------------±-----±--------±-----±-----±------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

±—±------------±------±-----±--------------±-----±--------±-----±-----±------------+

| 1 | SIMPLE | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where |

±—±------------±------±-----±--------------±-----±--------±-----±-----±------------+

失效的第5种情况:

在where当中索引列使用了函数

explain select * from emp where lower(ename) = ‘smith’;

±—±------------±------±-----±--------------±-----±--------±-----±-----±------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

±—±------------±------±-----±--------------±-----±--------±-----±-----±------------+

| 1 | SIMPLE | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 14 | Using where |

±—±------------±------±-----±--------------±-----±--------±-----±-----±------------+

索引分类

单一索引:一个字段上添加索引。

复合索引:两个字段或者更多的字段上添加索引。

主键索引:主键上添加索引。

唯一性索引:具有unique约束的字段上添加索引。

注意:唯一性比较弱的字段上添加索引用处不大。

视图

什么是视图?

视图:站在不同的角度去看待同一份数据。

1

视图创建和删除

创建视图对象:

create view dept2_view as select * from dept2;

删除视图对象:

drop view dept2_view;

注意:只有DQL语句才能以view的形式创建。

create view view_name as 这里的语句必须是DQL语句;

视图的用途

《方便,简化开发,利于维护》

我们可以面向视图对象进行增删改查,对视图对象的增删改查,会导致

原表被操作!(视图的特点:通过对视图的操作,会影响到原表数据。)

//面向视图查询

select * from dept2_view;

// 面向视图插入

insert into dept2_view(deptno,dname,loc) values(60,‘SALES’, ‘BEIJING’);

// 查询原表数据

mysql> select * from dept2;

±-------±-----------±---------+

| DEPTNO | DNAME | LOC |

±-------±-----------±---------+

| 10 | ACCOUNTING | NEW YORK |

| 20 | RESEARCH | DALLAS |

| 30 | SALES | CHICAGO |

| 40 | OPERATIONS | BOSTON |

| 60 | SALES | BEIJING |

±-------±-----------±---------+

// 面向视图删除

mysql> delete from dept2_view;

// 查询原表数据

mysql> select * from dept2;

Empty set (0.00 sec)

假设有一条非常复杂的SQL语句,而这条SQL语句需要在不同的位置上反复使用。

每一次使用这个sql语句的时候都需要重新编写,很长,很麻烦,怎么办?

可以把这条复杂的SQL语句以视图对象的形式新建。

在需要编写这条SQL语句的位置直接使用视图对象,可以大大简化开发。

并且利于后期的维护,因为修改的时候也只需要修改一个位置就行,只需要

修改视图对象所映射的SQL语句。

我们以后面向视图开发的时候,使用视图的时候可以像使用table一样。

可以对视图进行增删改查等操作。视图不是在内存当中,视图对象也是

存储在硬盘上的,不会消失。

再提醒一下:

视图对应的语句只能是DQL语句。

但是视图对象创建完成之后,可以对视图进行增删改查等操作。

小插曲:

增删改查,又叫做:CRUD。

CRUD是在公司中程序员之间沟通的术语。一般我们很少说增删改查。

一般都说CRUD。

C:Create(增)

R:Retrive(查:检索)

U:Update(改)

D:Delete(删)

DBA常用命令

重点掌握:

数据的导入和导出(数据的备份)

其它命令了解一下即可。

数据导出?

注意:在windows的dos命令窗口中:

mysqldump bjpowernode>D:\bjpowernode.sql -uroot -p123456

可以导出指定的表吗?

mysqldump bjpowernode emp>D:\bjpowernode.sql -uroot -p123456

数据导入?

注意:需要先登录到mysql数据库服务器上。

然后创建数据库:create database bjpowernode;

使用数据库:use bjpowernode

然后初始化数据库:source D:\bjpowernode.sql

数据库设计三范式

什么是数据库设计范式?

数据库表的设计依据。教你怎么进行数据库表的设计。

数据库设计范式共有?

3个。

第一范式:要求任何一张表必须有主键,每一个字段原子性不可再分。

第二范式:建立在第一范式的基础之上,要求所有非主键字段完全依赖主键,

不要产生部分依赖。

第三范式:建立在第二范式的基础之上,要求所有非主键字段直接依赖主键,

不要产生传递依赖。

声明:三范式是面试官经常问的,所以一定要熟记在心!

设计数据库表的时候,按照以上的范式进行,可以避免表中数据的冗余,空间的浪费。

第一范式

最核心,最重要的范式,所有表的设计都需要满足。

必须有主键,并且每一个字段都是原子性不可再分。

学生编号 学生姓名 联系方式

1001 张三 [email protected],1359999999

1002 李四 [email protected],13699999999

1001 王五 [email protected],13488888888

以上是学生表,满足第一范式吗?

不满足,第一:没有主键。第二:联系方式可以分为邮箱地址和电话

学生编号(pk) 学生姓名 邮箱地址 联系电话

1001 张三 [email protected] 1359999999

1002 李四 [email protected] 13699999999

1003 王五 [email protected] 13488888888

第二范式:

建立在第一范式的基础之上,

要求所有非主键字段必须完全依赖主键,不要产生部分依赖。

学生编号 学生姓名 教师编号 教师姓名

1001 张三 001 王老师

1002 李四 002 赵老师

1003 王五 001 王老师

1001 张三 002 赵老师

这张表描述了学生和老师的关系:(1个学生可能有多个老师,1个老师有多个学生)

这是非常典型的:多对多关系!

分析以上的表是否满足第一范式?

不满足第一范式。

怎么满足第一范式呢?修改

学生编号+教师编号(pk) 学生姓名 教师姓名

1001 001 张三 王老师

1002 002 李四 赵老师

1003 001 王五 王老师

1001 002 张三 赵老师

学生编号 教师编号,两个字段联合做主键,复合主键(PK: 学生编号+教师编号)

经过修改之后,以上的表满足了第一范式。但是满足第二范式吗?

不满足,“张三”依赖1001,“王老师”依赖001,显然产生了部分依赖。

产生部分依赖有什么缺点?

数据冗余了。空间浪费了。“张三”重复了,“王老师”重复了。

为了让以上的表满足第二范式,你需要这样设计:

使用三张表来表示多对多的关系!!!!

学生表

学生编号(pk) 学生名字

1001 张三

1002 李四

1003 王五

教师表

教师编号(pk) 教师姓名

001 王老师

002 赵老师

学生教师关系表

id(pk) 学生编号(fk) 教师编号(fk)

1 1001 001

2 1002 002

3 1003 001

4 1001 002

背口诀:

多对多怎么设计?

多对多,三张表,关系表两个外键!!!!!!!!!!!!!!!

第三范式

第三范式建立在第二范式的基础之上

要求所有非主键字典必须直接依赖主键,不要产生传递依赖。

学生编号(PK) 学生姓名 班级编号 班级名称

1001 张三 01 一年一班

1002 李四 02 一年二班

1003 王五 03 一年三班

1004 赵六 03 一年三班

以上表的设计是描述:班级和学生的关系。很显然是1对多关系!

一个教室中有多个学生。

分析以上表是否满足第一范式?

满足第一范式,有主键。

分析以上表是否满足第二范式?

满足第二范式,因为主键不是复合主键,没有产生部分依赖。主键是单一主键。

分析以上表是否满足第三范式?

第三范式要求:不要产生传递依赖!

一年一班依赖01,01依赖1001,产生了传递依赖。

不符合第三范式的要求。产生了数据的冗余。

那么应该怎么设计一对多呢?

班级表:一

班级编号(pk) 班级名称

01 一年一班

02 一年二班

03 一年三班

学生表:多

学生编号(PK) 学生姓名 班级编号(fk)

1001 张三 01

1002 李四 02

1003 王五 03

1004 赵六 03

背口诀:

一对多,两张表,多的表加外键!!!!!!!!!!!!

总结表的设计

一对多:

一对多,两张表,多的表加外键!!!!!!!!!!!!

多对多:

多对多,三张表,关系表两个外键!!!!!!!!!!!!!!!

一对一:

一对一放到一张表中不就行了吗?为啥还要拆分表?

在实际的开发中,可能存在一张表字段太多,太庞大。这个时候要拆分表。

一对一怎么设计?

没有拆分表之前:一张表

t_user

id login_name login_pwd real_name email address…

---------------------------------------------------------------------------

1 zhangsan 123 张三 zhangsan@xxx

2 lisi 123 李四 lisi@xxx

这种庞大的表建议拆分为两张:

t_login 登录信息表

id(pk) login_name login_pwd

---------------------------------

1 zhangsan 123

2 lisi 123

t_user 用户详细信息表

id(pk)    real_name   email       address........ login_id(fk+unique)
-----------------------------------------------------------------------------------------

100     张三        zhangsan@xxx                1
200     李四        lisi@xxx                  2      
口诀:一对一,外键唯一!!!!!!!!!!      

嘱咐

数据库设计三范式是理论上的。

实践和理论有的时候有偏差。

最终的目的都是为了满足客户的需求,有的时候会拿冗余换执行速度。

因为在sql当中,表和表之间连接次数越多,效率越低。(笛卡尔积)

有的时候可能会存在冗余,但是为了减少表的连接次数,这样做也是合理的,

并且对于开发人员来说,sql语句的编写难度也会降低。