sql

SQL/MySQL

在关系型数据库中，最重要的说就是表是字段的概念

• 字段

1. 字段名

2. 数据类型
3. 长度

4. 约束（非空、默认值、主键、外键、唯一性、自增）；

   所谓约束就是给数据加了条件，让表中的数据更加严谨。

   比较普遍的建表建字段的规范，因为数据库中不区分大小写的，所有一般多个单词之间使用“_”连接。

数据库设计的三大范式

应用的范式等级越高，则表越多。表多会带来很多问题：

1. 查询时要连接多个表，增加了查询的复杂度

2. 查询时需要连接多个表，降低了数据库查询性能

而现在的情况，磁盘空间成本基本可以忽略不计，所以数据冗余所造成的问题并不是应用数据库范式的理由。

因此，并不是应用的范式越高越好，要看实际情况而定。第三范式已经很大程度上减少了数据冗余，并且减少了造成插入异常，更新异常，和删除异常了。大多数情况应用到第三范式已经足够，在一定情况下第二范式也是可以的。

数据库学习重点

• 学会将业务模型转换成数据模型。

  在实际应用开发中，数据模型的确认，数据模型的确认就是业务逻辑确认，系统业务数据的完整度就满足要求了。 
  在数据库模型设计可以分为：逻辑设计（表的结构基本确认，但是各个表的详细字段还需再确认，而且逻辑设计更多的是考虑业务数据的流转过程是否合理）、物理设计（最终确认的完整的数据结构）

• 数据库查询

  关于数据库的增加操作、删除操作、修改操作都不是重点，因为语法相对简单，而且需求变化度不大。

在update和delete操作中，一定要注意是否需要加入判断条件，否则会带来灾难性的问题。

在初级阶段，要了解的复杂查询:

• 左关联（left join）

  例如：员工表employee（ID,Name,DepartmentId,JobId）/部门表department（ID,Name）/职位表Job(ID,Name)

1

SELECT a.name,d.name,j.name FROM employee a 

2

LEFT JOIN dempartment d on a.DepartmentId = d.id

3

LEFT JOIN job j on a.jobId = j.id

• 分组查询（group by having） 
  了解聚合函数 avg(),max(),min(),count(),sum()……

  例如：查询班级小组的学员平均分、小组最高分、小组人数 
  学员表student_score（ID,GroupName,Name,Course,Score） 
  1组：87 
  2组：86

  1

  select groupName,course,avg(score) from student_score where course='数学' group by groupName,course having avg(score)>80

  首先将where条件的数据进行过滤 
  再对数据进行分组 
  分组完成再过滤掉having子句的条件 
  在查询条件中，只能出现聚合函数和分组的条件字段