数据库开发之图形化工具以及表操作的详细解析

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
简介: 数据库开发之图形化工具以及表操作的详细解析

2.3 图形化工具

2.3.1 介绍

前面我们讲解了DDL中关于数据库操作的SQL语句,在我们编写这些SQL时,都是在命令行当中完成的。大家在练习的时候应该也感受到了,在命令行当中来敲这些SQL语句很不方便,主要的原因有以下 3 点:

  1. 没有任何代码提示。(全靠记忆,容易敲错字母造成执行报错)
  2. 操作繁琐,影响开发效率。(所有的功能操作都是通过SQL语句来完成的)
  3. 编写过的SQL代码无法保存。

在项目开发当中,通常为了提高开发效率,都会借助于现成的图形化管理工具来操作数据库。

目前MySQL主流的图形化界面工具有以下几种:

DataGrip是JetBrains旗下的一款数据库管理工具,是管理和开发MySQL、Oracle、PostgreSQL的理想解决方案。

官网: https://www.jetbrains.com/zh-cn/datagrip/

2.3.2 安装

安装: 参考资料中提供的《DataGrip安装手册》

说明:DataGrip这款工具可以不用安装,因为Jetbrains公司已经将DataGrip这款工具的功能已经集成到了 IDEA当中,所以我们就可以使用IDEA来作为一款图形化界面工具来操作Mysql数据库。

2.3.3 使用
2.2.3.1 连接数据库

1、打开IDEA自带的Database

2、配置MySQL

3、输入相关信息

4、下载MySQL连接驱动

5、测试数据库连接

6、保存配置

默认情况下,连接上了MySQL数据库之后, 数据库并没有全部展示出来。 需要选择要展示哪些数据库。具体操作如下:

2.2.3.2 操作数据库

创建数据库:

有了图形化界面工具后,就可以方便的使用图形化工具:创建数据库,创建表、修改表等DDL操作。

其实工具底层也是通过DDL语句操作的数据库,只不过这些SQL语句是图形化界面工具帮我们自动完成的。

查看所有数据库:

2.3 表操作

学习完了DDL语句当中关于数据库的操作之后,接下来我们继续学习DDL语句当中关于表结构的操作。

关于表结构的操作也是包含四个部分:创建表、查询表、修改表、删除表。

2.3.1 创建
2.3.1.1 语法

create table  表名(

   字段1  字段1类型 [约束]  [comment  字段1注释 ],

   字段2  字段2类型 [约束]  [comment  字段2注释 ],

   ......

   字段n  字段n类型 [约束]  [comment  字段n注释 ]

) [ comment  表注释 ] ;

注意: [ ] 中的内容为可选参数; 最后一个字段后面没有逗号

案例:创建tb_user表

  • 对应的结构如下:

  • 建表语句:

create table tb_user (

   id int comment 'ID,唯一标识',   # id是一行数据的唯一标识(不能重复)

   username varchar(20) comment '用户名',

   name varchar(10) comment '姓名',

   age int comment '年龄',

   gender char(1) comment '性别'

) comment '用户表';

数据表创建完成,接下来我们还需要测试一下是否可以往这张表结构当中来存储数据。

双击打开tb_user表结构,大家会发现里面没有数据:

添加数据:

此时我们再插入一条数据:

我们之前提到过:id字段是一行数据的唯一标识,不能有重复值。但是现在数据表中有两个相同的id值,这是为什么呢?

  • 其实我们现在创建表结构的时候, id这个字段我们只加了一个备注信息说明它是一个唯一标识,但是在数据库层面呢,并没有去限制字段存储的数据。所以id这个字段没有起到唯一标识的作用。

想要限制字段所存储的数据,就需要用到数据库中的约束。

2.3.1.2 约束

概念:所谓约束就是作用在表中字段上的规则,用于限制存储在表中的数据。

作用:就是来保证数据库当中数据的正确性、有效性和完整性。(后面的学习会验证这些)

在MySQL数据库当中,提供了以下5种约束:

约束 描述 关键字
非空约束 限制该字段值不能为null not null
唯一约束 保证字段的所有数据都是唯一、不重复的 unique
主键约束 主键是一行数据的唯一标识,要求非空且唯一 primary key
默认约束 保存数据时,如果未指定该字段值,则采用默认值 default
外键约束 让两张表的数据建立连接,保证数据的一致性和完整性 foreign key

注意:约束是作用于表中字段上的,可以在创建表/修改表的时候添加约束。

案例:创建tb_user表

  • 对应的结构如下:

在上述的表结构中:

  • id 是一行数据的唯一标识
  • username 用户名字段是非空且唯一的
  • name 姓名字段是不允许存储空值的
  • gender 性别字段是有默认值,默认为男
  • 建表语句:

create table tb_user (

   id int primary key comment 'ID,唯一标识',

   username varchar(20) not null unique comment '用户名',

   name varchar(10) not null comment '姓名',

   age int comment '年龄',

   gender char(1) default '男' comment '性别'

) comment '用户表';

数据表创建完成,接下来测试一下表中字段上的约束是否生效

大家有没有发现一个问题:id字段下存储的值,如果由我们自己来维护会比较麻烦(必须保证值的唯一性)。MySQL数据库为了解决这个问题,给我们提供了一个关键字:auto_increment(自动增长)

主键自增:auto_increment

  • 每次插入新的行记录时,数据库自动生成id字段(主键)下的值
  • 具有auto_increment的数据列是一个正数序列开始增长(从1开始自增)

create table tb_user (

   id int primary key auto_increment comment 'ID,唯一标识', #主键自动增长

   username varchar(20) not null unique comment '用户名',

   name varchar(10) not null comment '姓名',

   age int comment '年龄',

   gender char(1) default '男' comment '性别'

) comment '用户表';

测试:主键自增

2.3.1.3 数据类型

在上面建表语句中,我们在指定字段的数据类型时,用到了int 、varchar、char,那么在MySQL中除了以上的数据类型,还有哪些常见的数据类型呢? 接下来,我们就来详细介绍一下MySQL的数据类型。

MySQL中的数据类型有很多,主要分为三类:数值类型、字符串类型、日期时间类型。

数值类型

类型 大小 有符号(SIGNED)范围 无符号(UNSIGNED)范围 描述
TINYINT 1byte (-128,127) (0,255) 小整数值
SMALLINT 2bytes (-32768,32767) (0,65535) 大整数值
MEDIUMINT 3bytes (-8388608,8388607) (0,16777215) 大整数值
INT/INTEGER 4bytes (-2147483648,2147483647) (0,4294967295) 大整数值
BIGINT 8bytes (-263,263-1) (0,2^64-1) 极大整数值
FLOAT 4bytes (-3.402823466 E+38,3.402823466351 E+38) 0 和 (1.175494351 E-38,3.402823466 E+38) 单精度浮点数值
DOUBLE 8bytes (-1.7976931348623157 E+308,1.7976931348623157 E+308) 0 和 (2.2250738585072014 E-308,1.7976931348623157 E+308) 双精度浮点数值
DECIMAL 依赖于M(精度)和D(标度)的值 依赖于M(精度)和D(标度)的值 小数值(精确定点数)

显示详细信息

示例:

   年龄字段 ---不会出现负数, 而且人的年龄不会太大

   age tinyint unsigned

   

   分数 ---总分100分, 最多出现一位小数

   score double(4,1)

字符串类型

类型 大小 描述
CHAR 0-255 bytes 定长字符串(需要指定长度)
VARCHAR 0-65535 bytes 变长字符串(需要指定长度)
TINYBLOB 0-255 bytes 不超过255个字符的二进制数据
TINYTEXT 0-255 bytes 短文本字符串
BLOB 0-65 535 bytes 二进制形式的长文本数据
TEXT 0-65 535 bytes 长文本数据
MEDIUMBLOB 0-16 777 215 bytes 二进制形式的中等长度文本数据
MEDIUMTEXT 0-16 777 215 bytes 中等长度文本数据
LONGBLOB 0-4 294 967 295 bytes 二进制形式的极大文本数据
LONGTEXT 0-4 294 967 295 bytes 极大文本数据

显示详细信息

char 与 varchar 都可以描述字符串,char是定长字符串,指定长度多长,就占用多少个字符,和字段值的长度无关 。而varchar是变长字符串,指定的长度为最大占用长度 。相对来说,char的性能会更高些。

示例:

   用户名 username ---长度不定, 最长不会超过50

   username varchar(50)

   

   手机号 phone ---固定长度为11

   phone char(11)

日期时间类型

类型 大小 范围 格式 描述
DATE 3 1000-01-01 至 9999-12-31 YYYY-MM-DD 日期值
TIME 3 -838:59:59 至 838:59:59 HH:MM:SS 时间值或持续时间
YEAR 1 1901 至 2155 YYYY 年份值
DATETIME 8 1000-01-01 00:00:00 至 9999-12-31 23:59:59 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 混合日期和时间值
TIMESTAMP 4 1970-01-01 00:00:01 至 2038-01-19 03:14:07 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 混合日期和时间值,时间戳

示例:

   生日字段  birthday ---生日只需要年月日  

   birthday date

   

   创建时间 createtime --- 需要精确到时分秒

   createtime  datetime


相关文章
|
7天前
|
存储 机器学习/深度学习 搜索推荐
深入解析矢量数据库的数据模型与索引机制
【4月更文挑战第30天】本文深入探讨了矢量数据库的数据模型和索引机制。向量数据库以高维向量表示数据,采用稀疏或密集向量形式,并通过数据编码和组织优化存储与检索。索引机制包括基于树的(如KD-Tree和Ball Tree)、基于哈希的(LSH)和近似方法(PQ),加速相似性搜索。理解这些原理有助于利用矢量数据库处理大规模高维数据,应用于推荐系统、图像搜索等领域。随着技术发展,矢量数据库将扮演更重要角色。
|
7天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
初体验:数据库监控、管理和可观测性工具(PMM)
Percona Monitoring and Management (PMM) 是一个开源工具,用于监控MySQL、PostgreSQL和MongoDB的性能。它提供实时监控、数据可视化、故障排除和管理功能,支持本地和云端数据库。要安装PMM,首先需安装Docker,然后通过提供的脚本部署PMM服务器和客户端。在MySQL服务器上创建PMM用户后,使用`pmm-admin`命令添加数据库。访问PMM的HTTPS网址(默认用户名和密码为admin)进行配置。本文还包含了安装Docker和PMM的命令行步骤。
初体验:数据库监控、管理和可观测性工具(PMM)
|
1天前
|
人工智能 文字识别 自然语言处理
准确高效的TextIn文档解析:一项开发痛点的解决方案
企业在构建知识库问答系统时面临挑战,尤其是处理扫描文档和手写内容。传统OCR工具和开源方法在准确性和速度上不足。专业长文档解析成为关键,其中TextIn平台的文档解析服务脱颖而出。该服务能快速将PDF转为Markdown,提高处理速度和准确性,尤其适合处理复杂布局的长文档。通过实际测试,TextIn能有效增强LLM问答系统的性能,解决无法正确解析的问题。目前TextIn处于内测阶段,提供每周7000页的免费试用额度,开发者可通过其官网或“合研社”公众号了解更多信息和获取接口文档。
|
1天前
|
缓存 负载均衡 网络协议
使用Go语言开发高性能服务的深度解析
【5月更文挑战第21天】本文深入探讨了使用Go语言开发高性能服务的技巧,强调了Go的并发性能、内存管理和网络编程优势。关键点包括:1) 利用goroutine和channel进行并发处理,通过goroutine池优化资源;2) 注意内存管理,减少不必要的分配和释放,使用pprof分析;3) 使用非阻塞I/O和连接池提升网络性能,结合HTTP/2和负载均衡技术;4) 通过性能分析、代码优化、缓存和压缩等手段进一步提升服务性能。掌握这些技术能帮助开发者构建更高效稳定的服务。
|
3天前
|
SQL Oracle 关系型数据库
一些SQL数据库工具的介绍
【5月更文挑战第19天】一些SQL数据库工具的介绍
16 4
|
5天前
|
JSON Android开发 数据格式
Android框架-Google官方Gson解析,android开发实验报告总结
Android框架-Google官方Gson解析,android开发实验报告总结
|
5天前
|
Android开发
Android高级开发面试题以及笞案整理,实战解析
Android高级开发面试题以及笞案整理,实战解析
|
6天前
|
Android开发
Flutter完整开发实战详解(六、 深入Widget原理),2024百度Android岗面试真题收录解析
Flutter完整开发实战详解(六、 深入Widget原理),2024百度Android岗面试真题收录解析
|
7天前
|
人工智能 IDE Devops
通义灵码技术解析,打造 AI 原生开发新范式
本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响,从宏观上介绍当下的趋势;第二部分将介绍 Copilot 模式,第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。
|
7天前
|
SQL 存储 关系型数据库
性能诊断工具DBdoctor如何快速纳管数据库PolarDB-X
DBdoctor是一款基于eBPF技术的数据库性能诊断工具,已通过阿里云PolarDB分布式版(V2.3)认证。PolarDB-X是阿里云的高性能云原生分布式数据库,采用Shared-nothing和存储计算分离架构,支持高可用、水平扩展和低成本存储。PolarDB-X V2.3.0在读写混合场景下对比开源MySQL有30-40%的性能提升。DBdoctor能按MySQL方式纳管PolarDB-X的DN节点,提供性能洞察和诊断。用户可通过指定步骤安装PolarDB-X和DBdoctor,实现数据库的管理和性能监控。
126 0

推荐镜像

更多