七、MySQL之数据定义语言(二)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: 七、MySQL之数据定义语言(二)

文章目录

🌅前言

这一节继续介绍MySQL中的DDL(数据定义语言),内容主要包括数据定义语言之常见的约束。

👩 常见约束

  • 含义:一种限制,用于限制表中的数据,为了保证表中的数据的准确和可靠性。

  • ==分类:六大约束
  • NOT NULL:非空,用于保证该字段的值不能为空 比如姓名、学号等
  • DEFAULT:默认,用于保证该字段有默认值 比如性别
  • PRIMARY KEY:主键,用于保证该字段的值具有唯一性,并且非空 比如学号、员工编号等
  • UNIQUE:唯一,用于保证该字段的值具有唯一性,可以为空 比如座位号
  • CHECK:检查约束【MySQL中不支持】比如年龄、性别
  • FOREIGN KEY:外键 ,用于限制两个表的关系,用于保证该字段的值必须来自于主表的关联列的值 比如学生表的专业编号,员工表的部门编号,员工表的工种编号

  • 添加约束的时机
  • 创建表时
  • 修改表时
  • 约束的添加分类
  • 列级约束:六大约束语法上都支持,但外键约束没有效果
  • 表级约束:除了非空、默认,其他的都支持
  • 语法

CREATE TABLE 表名(

字段名 字段类型 列级约束,

字段名 字段类型,

表级约束


一、创建表时添加约束

1.添加列级约束

语法

直接在字段名和类型后面追加约束类型即可。

只支持:默认、非空、主键、唯一

2.添加表级约束

语法

在各个字段的最下面

【 constraint 约束名】 约束类型(字段名)

通用的写法:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS stuinfo(

id INT PRIMARY KEY,

stuname VARCHAR(20) NOT NULL,

sex CHAR(1),

age INT DEFAULT 18,

seat INT UNIQUE,

majorid INT,

CONSTRAINT fk_stuinfo_major FOREIGN KEY (majorid) REFERENCES major(id)

)

主键和唯一的大对比:

屏幕截图 2023-07-16 143057.png

外键的特点:

①要求在从表设置外键关系

②从表的外键列的类型和主表的关联列的类型要求一致或兼容,名称无要求

③主表的关联列必须是一个key(一般是主键或唯一)

④插入数据时,先插入主表,再插入从表

删除数据时,先删除从表,再删除主表

二、修改表时添加约束

1、添加列级约束

alter table 表名 modify column 字段名 字段类型 新约束;

2、添加表级约束

alter table 表名 add 【constraint 约束名】约束类型(字段名)【外键的引用】;

1.添加非空约束

语法

ALTER TABLE 表名 MODIFY COLUMN 列名 VARCHAR() NOT NULL;

2.添加默认约束
例:ALTER TABLE stuinfo MODIFY COLUMN age INT DEFAULT 18 ;

3.添加主键

例:ALTER TABLE stuinfo MODIFY COLUMN id INT PRIMARY KEY(列级约束) ;

也可写为:ALTER TABLE stuinfo ADD PRIMARY KEY(id) (表级约束);

4.添加唯一

例:ALTER TABLE stuinfo MODIFY COLUMN seat INT UNIQUE;(列级约束)

也可写为:ALTER TABLE stuinfo ADD UNIQUE(seat);(表级约束)

5.添加外键
例:ALTER TABLE stuinfo ADD CONSTRAINT fk_stuinfo_major FOREIGN KEY(majorid) REFERENCES major(id);


三、修改表时删除约束

1.删除非空约束

例:ALTER TABLE stuinfo MODIFY COLUMN stuname VARCHAR(20) NULL;

2.删除默认约束

例:ALTER TABLE stuinfo MODIFY COLUMN age INT;

3.删除主键

例:ALTER TABLE stuinfo DROP PRIMARY KEY;

4.删除唯一

例:ALTER TABLE stuinfo DROP INDEX seat;

5.删除外键

例:ALTER TABLE stuinfo DROP FOREIGN KEY CONSTRAINT fk_stuinfo_major;

小结:屏幕截图 2023-07-16 143319.png


👧标识列

又称为自增长列

含义:可以不用手动的插入值,系统提供默认的序列值

特点

①标识列必须和主键搭配吗?不一定,但要求是一个key

②一个表可以有几个标识列?至多一个

③标识列的类型只能是数值型

④标识列可以通过SET auto_increment_increment=3;设置步长,也可以通过手动插入值,设置起始值

一、创建表时设置标识列

例:CREATE TABLE tab_identity(

id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

NAME VARCHAR(20)

);

二、修改表时设置标识列

例:ALTER TABLE tab_identity MODIFY COLUMN id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT;

三、修改表时删除标识列

例:ALTER TABLE tab_identity MODIFY COLUMN id INT PRIMARY KEY;

🌄总结

这一节主要介绍了常见的约束以及标识列这一部分,欢迎小伙伴们继续关注并学习!

相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
目录
相关文章
|
6月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
|
4月前
|
SQL 人工智能 关系型数据库
如何实现MySQL百万级数据的查询?
本文探讨了在MySQL中对百万级数据进行排序分页查询的优化策略。面对五百万条数据,传统的浅分页和深分页查询效率较低,尤其深分页因偏移量大导致性能显著下降。通过为排序字段添加索引、使用联合索引、手动回表等方法,有效提升了查询速度。最终建议根据业务需求选择合适方案:浅分页可加单列索引,深分页推荐联合索引或子查询优化,同时结合前端传递最后一条数据ID的方式实现高效翻页。
234 0
|
3月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
在CentOS 8.x上安装Percona Xtrabackup工具备份MySQL数据步骤。
以上就是在CentOS8.x上通过Perconaxtabbackup工具对Mysql进行高效率、高可靠性、无锁定影响地实现在线快速全量及增加式数据库资料保存与恢复流程。通过以上流程可以有效地将Mysql相关资料按需求完成定期或不定期地保存与灾难恢复需求。
271 10
|
4月前
|
SQL 存储 缓存
MySQL 如何高效可靠处理持久化数据
本文详细解析了 MySQL 的 SQL 执行流程、crash-safe 机制及性能优化策略。内容涵盖连接器、分析器、优化器、执行器与存储引擎的工作原理,深入探讨 redolog 与 binlog 的两阶段提交机制,并分析日志策略、组提交、脏页刷盘等关键性能优化手段,帮助提升数据库稳定性与执行效率。
122 0
|
7月前
|
关系型数据库 MySQL Linux
在Linux环境下备份Docker中的MySQL数据并传输到其他服务器以实现数据级别的容灾
以上就是在Linux环境下备份Docker中的MySQL数据并传输到其他服务器以实现数据级别的容灾的步骤。这个过程就像是一场接力赛,数据从MySQL数据库中接力棒一样传递到备份文件,再从备份文件传递到其他服务器,最后再传递回MySQL数据库。这样,即使在灾难发生时,我们也可以快速恢复数据,保证业务的正常运行。
323 28
|
6月前
|
存储 SQL 缓存
mysql数据引擎有哪些
MySQL 提供了多种存储引擎,每种引擎都有其独特的特点和适用场景。以下是一些常见的 MySQL 存储引擎及其特点:
167 0
|
8月前
|
存储 SQL 关系型数据库
【YashanDB知识库】MySQL迁移至崖山char类型数据自动补空格问题
**简介**:在MySQL迁移到崖山环境时,若字段类型为char(2),而应用存储的数据仅为'0'或'1',查询时崖山会自动补空格。原因是mysql的sql_mode可能启用了PAD_CHAR_TO_FULL_LENGTH模式,导致保留CHAR类型尾随空格。解决方法是与应用确认数据需求,可将崖山环境中的char类型改为varchar类型以规避补空格问题,适用于所有版本。
|
8月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
【YashanDB知识库】字符集latin1的MySQL中文数据如何迁移到YashanDB
本文探讨了在使用YMP 23.2.1.3迁移MySQL Server字符集为latin1的中文数据至YashanDB时出现乱码的问题。问题根源在于MySQL latin1字符集存放的是实际utf8编码的数据,而YMP尚未支持此类场景。文章提供了两种解决方法:一是通过DBeaver直接迁移表数据;二是将MySQL表数据转换为Insert语句后手动插入YashanDB。同时指出,这两种方法适合单张表迁移,多表迁移可能存在兼容性问题,建议对问题表单独处理。
【YashanDB知识库】字符集latin1的MySQL中文数据如何迁移到YashanDB
|
8月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
1. 先更新Mysql,再更新Redis,如果更新Redis失败,可能仍然不⼀致 2. 先删除Redis缓存数据,再更新Mysql,再次查询的时候在将数据添加到缓存中 这种⽅案能解决1 ⽅案的问题,但是在⾼并发下性能较低,⽽且仍然会出现数据不⼀致的问题,⽐如线程1删除了 Redis缓存数据,正在更新Mysql,此时另外⼀个查询再查询,那么就会把Mysql中⽼数据⼜查到 Redis中 1. 使用MQ异步同步, 保证数据的最终一致性 我们项目中会根据业务情况 , 使用不同的方案来解决Redis和Mysql的一致性问题 : 1. 对于一些一致性要求不高的场景 , 不做处理例如 : 用户行为数据 ,
|
9月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
基于SQL Server / MySQL进行百万条数据过滤优化方案
对百万级别数据进行高效过滤查询,需要综合使用索引、查询优化、表分区、统计信息和视图等技术手段。通过合理的数据库设计和查询优化,可以显著提升查询性能,确保系统的高效稳定运行。
393 9

推荐镜像

更多