数据库基本理论
Reference
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数据库基础
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Navicat 和 idea 连接数据库 
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多种数据库SQL和NoSQL 
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数据库模型 - 
关系型数据库模型 现实世界特定场景下关系的抽象 
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ER图表示 
 
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数据库创建 
数据库规范化
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设计优良的数据库 
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第一范式 - 所有项必须是为不可分割的项
- 关系型数据库的最基本要求
 
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第二范式 - 表中必须存在主键
 
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第三范式 - 
在满足第二范式的基础上,所有的属性都不传递依赖于主键 
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举例: 学生借书情况(借阅编号,学生学号,书籍编号,书籍名称,书籍作者) 实际上书籍编号依赖于借阅编号,而书籍名称和书籍作者依赖于书籍编号,因此存在传递依赖的情况,我们可以将书籍信息进行单独拆分为另一张表: - 
学生借书情况(借阅编号,学生学号,书籍编号) 
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书籍(书籍编号,书籍名称,书籍作者) 
 这样就消除了依赖 
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BCNF - 
BCNF作为第三范式的补充 
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举例 假设仓库管理关系表为StorehouseManage(仓库ID, 存储物品ID, 管理员ID, 数量),且有一个管理员只在一个仓库工作;一个仓库可以存储多种物品。这个数据库表中存在如下决定关系: - 
(仓库ID, 存储物品ID) →(管理员ID, 数量) 
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(管理员ID, 存储物品ID) → (仓库ID, 数量) 
 所以,(仓库ID, 存储物品ID)和(管理员ID, 存储物品ID)都是StorehouseManage的候选关键字,表中的唯一非关键字段为数量,它是符合第三范式的。但是,由于存在如下决定关系: - 
(仓库ID) → (管理员ID) 
- 
(管理员ID) → (仓库ID) 
 即存在关键字段决定关键字段的情况,如果修改管理员ID,那么就必须逐一进行修改,所以其不符合BCNF范式。 
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数据类型
- char(n)可以存储任意字符串,但是是固定长度为n,如果插入的长度小于定义长度时,则用空格填充。
- varchar(n)也可以存储任意数量字符串,长度不固定,但不能超过n,不会用空格填充。
以下数据类型用于存储数字:
- smallint用于存储小的整数,范围在 (-32768,32767)
- int用于存储一般的整数,范围在 (-2147483648,2147483647)
- bigint用于存储大型整数,范围在 (-9,223,372,036,854,775,808,9,223,372,036,854,775,807)
- float用于存储单精度小数
- double用于存储双精度的小数
以下数据类型用于存储时间:
- date存储日期
- time存储时间
- year存储年份
- datetime用于混合存储日期+时间
DDL
创建数据库
| -- 创建数据库 | 
创建表
| -- 创建表 | 
创建约束条件
| [CONSTRAINT <外键名>] FOREIGN KEY 字段名 [,字段名2,…] REFERENCES <主表名> 主键列1 [,主键列2,…] | 
DML
| -- 插入数据 | 
DQL
| -- 指定查询某一列数据 | 
- 一般的比较运算符,包括=、>、<、>=、<=、!=等。
- 是否在集合中:in、not in
- 字符模糊匹配:like,not like
- 多重条件连接查询:and、or、not
| -- 查询结果进行排序 | 
聚集函数一般用作统计,包括:
- count([distinct]*)统计所有的行数(distinct表示去重再统计,下同)
- count([distinct]列名)统计某列的值总和
- sum([distinct]列名)求一列的和(注意必须是数字类型的)
- avg([distinct]列名)求一列的平均值(注意必须是数字类型)
- max([distinct]列名)求一列的最大值
- min([distinct]列名)求一列的最小值
| SELECT count(distinct 列名) FROM 表名 WHERE 条件 | 
DCL
| -- 创建用户 | 
视图
| CREATE VIEW 视图名称(列名) as 子查询语句 [WITH CHECK OPTION]; | 
索引
- hash和二叉树实现
- 在数据庞大时加快查询速度
| -- 创建索引 | 
触发器
- 检查内容安全性
| CREATE TRIGGER 触发器名称 [BEFORE|AFTER] [INSERT|UPDATE|DELETE] ON 表名/视图名 FOR EACH ROW DELETE FROM student WHERE student.sno = new.sno | 
事务
- 
inodb引擎默认支持,但是可以切换其他的数据库引擎,完成一些列操作的 
- 
事务特性 - **原子性:**一个事务(transaction)中的所有操作,要么全部完成,要么全部不完成,不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误,会被回滚(Rollback)到事务开始前的状态,就像这个事务从来没有执行过一样。
- **一致性:**在事务开始之前和事务结束以后,数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则,这包含资料的精确度、串联性以及后续数据库可以自发性地完成预定的工作。
- **隔离性:**数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力,隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离分为不同级别,包括读未提交(Read uncommitted)、读提交(read committed)、可重复读(repeatable read)和串行化(Serializable)。
- **持久性:**事务处理结束后,对数据的修改就是永久的,即便系统故障也不会丢失。
 
- 
语句 begin; #开始事务 
 ...
 rollback; #回滚事务
 savepoint 回滚点; #添加回滚点
 rollback to 回滚点; #回滚到指定回滚点
 ...
 commit; #提交事务
 -- 一旦提交,就无法再进行回滚了!
函数
- 复用查询代码
存储过程
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