一、结构化查询语句
SQL是结构化查询语言，它是关系型数据库的通用语言。
SQL主要可以分为一下三种类型：
- DDL（Data Definition Languages）语句：数据定义语句，这些语句定义了不同的数据库、表、列、索引等对象。常用的语句关键字有create、drop、alter
- DML（Data Manipulation Languages）语句：数据操作语句，用于添加、删除、更新和查询数据库记录，并检查数据完整性，常用的语句关键字包括 insert、delete、update和select等
- DCL（Data Control Languages）语句：数据控制语句，用于控制不同的许可和访问级别的语句。这些语句定义了数据库、表、字段、用户的访问权限和安全级别，常用的语句关键字包括grant、revoke
二、库操作
1. 查询数据库: show databases; 2. 创建数据库 create database testdb; 3. 删除数据库 drop database testdb; 4. 选择数据库 use testdb;
三、表操作
因为业务层操作内存，MySQL操作磁盘，数据库永远是最先达到性能瓶颈，我们不能把过多的逻辑操作放在数据库上，逻辑操作应该在业务层做。
MySQL只做最核心的CRUD，触发器、存储函数、存储过程等都不会在MySQL上设置，统一迁移到业务层中的服务层做
1. 创建表： create table stu( id int unsigned primary key not null auto_increment, name varchar(50) not null unique, age tinyint not null, sex enum("man","woman") not null ); 2. 查看表结构： desc stu; 3. 删除表： drop table stu; 4. 打印表创建的SQL： show create table stu;
四、CRUD操作
1. 插入： // id从1开始自增，上限和id的类型有关，到了上限就无法插入 insert into stu(name, age, sex) values("shen", 10, "man"); insert into stu(name, age, sex) values("zhang", 11, "woman"); insert into stu(name, age, sex) values("shen", 10, "man"),("zhang", 11, "woman"); 2. 删除： delete from stu; 3. 更新 update stu set age=age+1 where name="shen";
面试可能会问上述两种insert的区别：
批量导入数据的时候，常用的是一条SQL语句插入多条数据，而不是一条SQL插入一条数据。因为 每条SQL语句都需要C/S之间建立连接，最好是一条SQL插入更多的数据
五、查询操作
1. 去重
select distinct age from stu;
2. union合并查询
select exp1, exp2, ..., expn from tables [where conditions] union [all|distinct] -- union默认去重，不用distinct修饰，all表示显示所有重复值 select exp1, exp2, ..., expn from tables [where conditions]
and用到索引，or被MySQL优化为union也用到了索引
3. 带in子查询
select * from stu where age in (11, 22, 33); select * from stu where age not in (11, 22, 33); select * from stu where age between 11 and 22; -- [11, 22] select name from stu where id in (select id from stu where age > 10);
4. 分页查询
-- 限制查询的数量，用法：limit count 或 limit start count select * from stu limit 2; -- 偏移0条开始显示2条，limit 0, 2 select * from stu limit 1, 5; -- 偏移1条开始显示5条 select * from stu limit 5 offset 2; -- 偏移2条开始显示5条 select * from stu order by age desc limit 10,2; -- 先按照年龄降序排列，偏移10条显示2条
面试问题：limit关键字只是对数据的显示进行了过滤，还是说可以影响SQL语句的查询效率？
explain：查看SQL语句的执行信息，展示SQL执行的一些关键信息，大致统计一些性能指标，可以查看SQL语句的执行性能
创建表的时候关键字unique会创建索引
就比如我们注册QQ，登录的时候都会到数据库匹配信息，不可能是注册的早的人匹配信息快登录快，注册的晚的人匹配信息慢登录名。
查询一下age
由于age没有添加索引，所以数据库引擎做的是整表搜索，效率很低
可以通过limit加快查找
使用大数据证实limit加快查找
建表、插入数据的过程见六
这里只使用了100000条数据，如果使用百万、千万级别数据，效果会更明显
扫描的数据一旦满足limit条件时，就会停止扫描，可以提高搜索效率
实际出现的效率问题：
我们若使用如下SQL查询，就会有前几页查询快，后几页查询慢的问题
效率主要低在(page_num-1)*n偏移量，偏移需要花费时间
select * from t_user limit (page_num-1)*n, n;
我们可以使用id索引直接偏移
select * from t_user where id>(page_num-1)*n limit n;
六、创建存储过程procedure
create table t_user( id bigint primary key not null auto_increment, domain char(20) not null, passwd char(20) not null ); delimiter $ -- 修改MySQL的分隔符，避免和创建语句的分隔符冲突 create procedure add_t_user(in n int) begin declare i int; set i = 0; while i < n do insert into t_user(domain, passwd) values(concat(i+1,"@BugMaker.com"), i+1); set i = i + 1; end while; end$ delimiter ; call add_t_user(100000);
七、order by排序查询
select * from stu where sex= "man" order by age asc; select * from stu where sex = "woman" order by age desc; select * from stu where (age between 18 and 24) and sex="man" order by age desc, id desc; -- 先年龄降序，年龄一样则按照id降序
八、group by分组查询
一般和聚合函数一起使用
select age, count(age) from stu group by age; select sex, avg(age) from stu group by sex; select age, sex, count(*) from stu group by age, sex order by age; -- 统计age和sex都相同的有几个人 select age, count(age) from stu group by age having age > 20; -- 条件查询
九、简单笔试题
- 统计表中缴费的总笔数和总金额
select count(serno), sum(amount) from bank_bill;
- 按网点和日期统计每个网点每天的营业额，并按照营业额倒序排序
select brno, date, sum(amount) as money from bank_bill group by brno, date order by brno, money desc;
