数据库的下载和安装自行google。

总结自 Coderwhy的nodejs课程。

终端连接数据库

我们如果想要操作数据，需要先和数据建立一个连接，最直接的方式就是通过终端来连接；

两种方式的区别在于输入密码是直接输入，还是另起一行以密文的形式输入；

• mysql -uroot -p密码

• mysql -uroot -p。敲回车，然后输入密码。

MySQL默认的数据库

• infomation_schema：信息数据库，其中包括MySQL在维护的其他数据库、表、列、访问权限等信息；

• performance_schema：性能数据库，记录着MySQL Server数据库引擎在运行过程中的一些资源消耗相关的信息；

• mysql：用于存储数据库管理者的用户信息、权限信息以及一些日志信息等；

• sys：相当于是一个简易版的performance_schema，将性能数据库中的数据汇总成更容易理解的形式；

GUI工具选择

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认识SQL语句

我们希望操作数据库（特别是在程序中），就需要有和数据库沟通的语言，这个语言就是SQL：

• SQL是Structured Query Language，称之为结构化查询语言，简称SQL；

• 使用SQL编写出来的语句，就称之为SQL语句；

• SQL语句可以用于对数据库进行操作； 事实上，常见的关系型数据库SQL语句都是比较相似的，所以你学会了MySQL中的SQL语句，之后去操作比如Oracle或者其他关系型数据库，也是非常方便的。

SQL语句的常用规范：

• 通常关键字是大写的，比如CREATE、TABLE、SHOW等等；

• 一条语句结束后，需要以;结尾

• 如果遇到关键字作为表名或者字段名称，可以使用``包裹;

SQL语句的分类

• DDL（Data Definition Language）：数据定义语言。可以通过DDL语句对数据库或者表进行：创建、删除、修改等操作；

• DML（Data Manipulation Language）：数据操作语言。可以通过DML语句对表进行：添加、删除、修改等操作；

• DQL（Data Query Language）：数据查询语言。可以通过DQL从数据库中查询记录；（重点）

• DCL（Data Control Language）：数据控制语言。对数据库、表格的权限进行相关访问控制操作；

SQL的数据类型

我们知道不同的数据会划分为不同的数据类型，在数据库中也是一样。

MySQL支持的数据类型有：数字类型，日期和时间类型，字符串（字符和字节）类型，空间类型和 JSON数据类型

• 数字类型

• 整数数字类型：INTEGER，INT，SMALLINT，TINYINT，MEDIUMINT，BIGINT。

• 浮点数字类型：FLOAT，DOUBLE（FLOAT是4个字节，DOUBLE是8个字节）。

• 精确数字类型：DECIMAL，NUMERIC（DECIMAL是NUMERIC的实现形式）。DECIMAL()方法可传入两个参数，参数一表示多少个数字，参数二表示多少个小数。

• 日期类型

• YEAR类型 以YYYY格式显示值。支持的范围 1901到2155，和 0000。

• DATE类型 用于具有日期部分但没有时间部分的值, 格式为式YYYY-MM-DD。支持的范围是 '1000-01-01' 到 '9999-12-31'；

• DATETIME类型 用于包含日期和时间部分的值, 格式为YYYY-MM-DD hh:mm:ss。支持的范围是'1000-01-01 00:00:00' 到 '9999-12-31 23:59:59';

• TIMESTAMP数据类型被用于同时包含日期和时间部分的值, 格式为YYYY-MM-DD hh:mm:ss。的范围是UTC的时间范围：'1970-01-01 00:00:01' 到 '2038-01-19 03:14:07';另外：DATETIME或TIMESTAMP 值可以包括在高达微秒（6位）精度的后小数秒一部分。DATETIME表示的范围可以是'1000-01-01 00:00:00.000000'到'9999-12-31 23:59:59.999999'。

• 字符串类型

• CHAR类型在创建表时为固定长度，长度可以是0到255之间的任何值。在被查询时，会删除后面的空格。

• VARCHAR类型的值是可变长度的字符串，长度可以指定为0到65535之间的值。在被查询时，不会删除后面的空格。

• BINARY和VARBINARY 类型用于存储二进制字符串，存储的是字节字符串。

• BLOB用于存储大的二进制类型。

• TEXT用于存储大的字符串类型。如果varchar依旧不能存储，那么将会使用TEXT类型。

表约束

PRIMARY KEY(主键)一张表中，我们为了区分每一条记录的唯一性，必须有一个字段是永远不会重复，并且不会为空的，这个字段我们通常会将它设置为主键。

• 主键是表中唯一的索引。

• 并且必须是NOT NULL的，如果没有设置 NOT NULL，那么MySQL也会隐式的设置为NOT NULL。

• 主键也可以是多列索引，PRIMARY KEY(key_part, ...)，我们一般称之为联合主键。

• 建议：开发中主键字段应该是和业务无关的，尽量不要使用业务字段来作为主键。UNIQUE(唯一) 某些字段在开发中我们希望是唯一的，不会重复的，比如手机号码、身份证号码等，这个字段我们可以使用UNIQUE来约束。

• 使用UNIQUE约束的字段在表中必须是不同的；

• 对于所有引擎，UNIQUE 索引允许NULL包含的列具有多个值NULL。就是同一个字段的记录可以同为null。NOT NULL(不能为空) 某些字段我们要求用户必须插入值，不可以为空，这个时候我们可以使用 NOT NULL 来约束。

DEFAULT(默认值) 某些字段我们希望在没有设置值时给予一个默认值，这个时候我们可以使用 DEFAULT来完成。

AUTO_INCREMENT(自动递增) 某些字段我们希望不设置值时可以进行递增，比如用户的id，这个时候可以使用AUTO_INCREMENT来完成。

FOREIGN KEY (表内字段) REFERENCES 外表(外表的主键) (外键), 某些字段希望引用到其他表的字段来作为值。即将两个表联系起来。

数据库的操作

通过DDL语句对数据库进行操作

• 查看所有的数据

SHOW DATABASES;

• 使用某一个数据

USE 数据库名;

• 查看当前正在使用的数据库

SELECT DATABASE();

• 创建数据库

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `数据库名称`
    DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci; // 这些都是数据库的默认编码。utf8mb4_0900_ai_ci这个表示数据库中数据的排序规则。表示不区分轻重音和大小写。

• 删除数据库

DROP DATABASE IF EXIT `数据库名`;

• 修改数据库

# 修改数据库的字符集和排序规则
    ALTER DATABASE `数据库名` CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_unicode_ci;

数据表的操作

通过DDL语句对表进行操作

• 查看所有的数据表

SHOW TABLES;

• 查看某一个表结构

DESC `表名`;

• 创建表 一般设置表的时候有时间字段，我们都会给时间字段设置DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP默认值。在我们插入数据的时候，自动添加当前时间给这个字段。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `表名`(
        # 字段 类型 约束条件
        id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
        name VARCHAR(20) NOT NULL,
        age INT DEFAULT 0,
        telPhone VARCHAR(20) DEFAULT '' UNIQUE NOT NULL
    );

• 删除表

DROP TABLE IF EXISTS `表名`;

• 修改表 对表结构，字段等做修改。不修改数据内容。

# 1.修改表名
    ALTER TABLE `原表名` RENAME TO `修改表名`;
    # 2.添加一个新的列
    ALTER TABLE `表名` ADD `字段` 字段类型;
    ALTER TABLE `moment` ADD `updateTime` DATETIME;
    # 3.删除一列数据
    ALTER TABLE `表名` DROP `字段`;
    # 4.修改列的名称
    ALTER TABLE `表名` CHANGE `原字段` `修改字段` 修改后的字段类型;
    # 5.修改列的数据类型
    ALTER TABLE `表名` MODIFY `字段` 字段类型;
    # 6.根据表结构创建另外一张表(不会复制数据)
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `表名` LIKE `参照表名`
    # 7.根据表结构创建另外一张表(并且复制数据)
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `表名` AS (SELECT * FROM `参照表名`);

通过DML语句对表进行操作, 比如插入数据，删除数据，修改数据

• 向表中插入数据

#按表中字段的顺序插入数据
    INSERT INTO `表名` VALUES (对应的字段插入的值);
    #指定字段插入数据
    INSERT INTO `表名` (若干字段) VALUES (对应的字段插入的值);
    INSERT INTO `products` (`title`, `description`, `price`, `publishTime`) 
    VALUES ('iPhone', 'iPhone12只要998', 998.88, '2020-10-10');

• 删除表中的数据

# 会删除表中所有的数据
    DELETE FROM `表名`;
    # 会删除符合条件的数据
    DELETE FROM `表名` WHERE 条件;
    DELETE FROM `products` WHERE `title` = 'iPhone';

• 修改表中的数据 修改数据内容。

# 会修改表中所有的数据
    UPDATE `表名` SET 修改内容;
    UPDATE `products` SET `title` = 'iPhone12', `price` = 1299.88;
    # 会修改符合条件的数据
    UPDATE `表名` SET 修改内容 WHERE 条件;
    UPDATE `products` SET `title` = 'iPhone12', `price` = 1299.88 
    WHERE `title` = 'iPhone';

对数据库的查询操作

通过DMQL语句对表进行操作, 查询符合条件的数据。

主要就是通过SELECT用于从一个或者多个表中检索选中的行。

查询格式

SELECT select_expr [, select_expr]...
    [FROM table_references]
    [WHERE where_condition]
    [ORDER BY expr [ASC | DESC]]
    [LIMIT {[offset,] row_count | row_count OFFSET offset}]
    [GROUP BY expr]
    [HAVING where_condition]

WHERE基本条件查询

逻辑查询

且and, &&。 或or, ||。 之间between and 这个也会包括两头的结果。In关键字是取代多个或查询的。

# 查询品牌是华为，并且小于2000元的手机
    SELECT * FROM `products` WHERE `brand` = '华为' and `price` < 2000;
    SELECT * FROM `products` WHERE `brand` = '华为' && `price` < 2000;
    # 查询1000到2000的手机（不包含1000和2000）
    SELECT * FROM `products` WHERE price > 1000 and price < 2000;
    # OR: 符合一个条件即可
    # 查询所有的华为手机或者价格小于1000的手机
    SELECT * FROM `products` WHERE brand = '华为' or price < 1000;
    # 查询1000到2000的手机（包含1000和2000）
    SELECT * FROM `products` WHERE price BETWEEN 1000 and 2000;
    # 查看多个结果中的一个
    SELECT * FROM `products` WHERE brand IN ('华为', '小米');
    -- 等价于
    SELECT * FROM `products` WHERE brand = '华为' || brand = '小米';

空值查询

• IS NULL

• IS NOT NULL

SELECT * FROM `products` WHERE name IS NULL;
    SELECT * FROM `products` WHERE name IS NOT NULL;

模糊查询

模糊查询使用LIKE关键字，结合两个特殊的符号：

• % 表示匹配任意个的任意字符。

• _ 表示匹配一个的任意字符。

# 查询所有以v开头的title
    SELECT * FROM `products` WHERE title LIKE 'v%';
    # 查询带M的title
    SELECT * FROM `products` WHERE title LIKE '%M%';
    # 查询带M的title必须是第三个字符
    SELECT * FROM `products` WHERE title LIKE '__M%';

对查询结果排序

ORDER BY有两个常用的值：

• ASC：升序排列。默认

• DESC：降序排列。

SELECT * FROM `products` WHERE brand = '华为' or price < 1000 
    ORDER BY price ASC;

可以添加多个排序。作为辅排序。当主排序相同的时候，我们就可以通过辅排序来进行排序。

SELECT * FROM `products` WHERE brand = '华为' or price < 1000 
    ORDER BY price ASC, score DESC;

分页查询

当数据库中的数据非常多时，一次性查询到所有的结果进行显示是不太现实的，在真实开发中，我们都会要求用户传入offset、limit或者page等字段。它们的目的是让我们可以在数据库中进行分页查询；

它的用法有[LIMIT {[offset,] row_count | row_count OFFSET offset}]。

SELECT * FROM `products` LIMIT 30 OFFSET 0;
    SELECT * FROM `products` LIMIT 30 OFFSET 30;
    SELECT * FROM `products` LIMIT 30 OFFSET 60;
    # 另外一种写法：offset, row_count
    SELECT * FROM `products` LIMIT 90, 30;

分组查询

我们通过GROUP BY来创建分组。通常结合聚合函数使用。

在我们没有分组之前，使用聚合函数，它将整个表看成一个组。即聚合函数相当于默认将所有的数据分成了一组。

我们先对数据进行分组，再对每一组数据，进行聚合函数的计算。并且我们可以通过HAVING来对分组进行约束。注意：WHERE不能在GROUP BY后面使用，我们只能通过HAVING来对分组进行约束。他表示在分完组后进行条件筛选。

SELECT brand,
    COUNT(*) as count,
    ROUND(AVG(price),2) as avgPrice,
    MAX(price) as maxPrice,
    MIN(price) as minPrice,
    AVG(score) as avgScore
    FROM `products` GROUP BY brand
    HAVING avgPrice < 4000 and avgScore > 7;

常用的聚合函数

注意：COUNT(*) 和 COUNT(字段)的区别。前面是统计该表中有多少记录。或者统计的是非空记录的个数。而且后者还可以通过DISTICT来约束相同记录只记做一次。即COUNT(DISTINCT 字段)

# 华为手机价格的平均值
    SELECT AVG(price) FROM `products` WHERE brand = '华为';
    # 计算所有手机的平均分
    SELECT AVG(score) FROM `products`;
    # 手机中最低和最高分数
    SELECT MAX(score) FROM `products`;
    SELECT MIN(score) FROM `products`;
    # 计算总投票人数
    SELECT SUM(voteCnt) FROM `products`;
    # 计算所有条目的数量
    SELECT COUNT(*) FROM `products`;
    # 华为手机的个数
    SELECT COUNT(*) FROM `products` WHERE brand = '华为';