MySQL速通篇0015000字超详细介绍MySQL部分重要知识点
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了MySQL速通篇0015000字超详细介绍MySQL部分重要知识点相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
🍀 写在前面
这篇5000多字博客也花了我几天的时间😂，主要是我对MySQL一部分重要知识点的理解【后面当然还会写博客补充噻，欢迎关注我哟】，当然这篇文章可能也会有不恰当的地方【毕竟也写了这么多字，错别字可能也不少😂】，不足的地方欢迎各位大佬的指正。
🍀一、主键和外键知识点补充
✨1.1、 主键的概念
1、什么时候用主键？2、主键有什么用处 3、一张表可以设置几个主键？4、一个主键只能是一列吗？5、主键和唯一索引有什么区别？
1）每个表应该有一个主键 。 定义一个保证唯一标识每个logging的主键。
2）数据库主键，指的是一个列或多列的组合，其值能唯一地标识表中的每一行，通过它可强制表的实体完整性。主键主要是用与其他表的外键关联，以及文本记录的修改与删除。
3） 一张表只可以有一个主键
4）主键不一定只有一列，有些表的主键是多个属性构成的。表定义为列的集合
5）主键是一种约束，唯一索引是一种索引，两者在本质上是不同的。 1、主键创建后一定包含一个唯一性索引，唯一性索引并不一定就是主键。 2、唯一性索引列允许空值，而主键列不允许为空值。 3、主键列在创建时，已经默认为空值 + 唯一索引了。 4、主键可以被其他表引用为外键，而唯一索引不能。
✨1.2、主键的创建
🎉1.2.1、创建一个主键
比如我们要创建一张名为 "tb1"的表并且将它的id列设置为主键
creat table tb1( id int not null auto_increment primary key, )
🎉1.2.2、创建多个主键
为“tb1”的表创建多个主键
creat table tb1( id int not null auto_increment , pid int(11) not NULL, primary key(id, pid) )
🍀二、补充知识点
✨2.1、desc 表名;
desc tablenames 主要用来查看数据表的表结构
比如用以下命令创建了一张‘user’表
create table user( id int auto_increment primary key, name varchar(10), gender char(2) )engine=innodb default charset=utf8;使用以上命令后可以得到如下结果:
✨2.2、show create table 表名;
该语句的功能：查看表创建时的定义
列如对上面的‘user’表执行该操作得到如下结果：
但是上面的结果看起来非常混乱，我们可以使用\\G【\\G 的作用是将查到的结构旋转90度变成纵向】使得结果更加美观
🍀三、自增列起始值设置
我们首先查看上面user表中的数据
不难看出这个表的id列已经自增到了5，其中show create table 表名；可以看出AUTO_INCREMENT=6,这个就表示接下来id列要递增成为的数字，
下一步我们使用delete from user;语句来删除这个表接着我们使用
insert into user (name, gender) values('周周', '男');再向表中插入一列会发现id列是从6开始递增
这时我们就会想，可不可以重新从1开始，或者自定义开始递增时的值呢？
✨3.1、设置自增列初始值语句
alter table user AUTO_INCREMENT=1;
要特别注意如果设置的初始值小于原来表递增列最后一个数据的值，那么语句是不会生效的
🍀四、自增列步长设置
✨4.1、步长设置语法
步长设置我就不举例了，上面是设置递增列的初始值，这个是步长【不设置默认是1】
语法：
set session auto_increment_increment=2; 设置会话步长 show session variables like 'auto_inc%'; 查看全局变量但是要强调一点：
mysql: 自增步长是基于会话级别的【登入一次mysql就是一次会话】，改变一次步长之后同一次会话创建的所有表的步长都会改变为你设置的步长；
SqlServer：自增步长：是基础表级别的：可以单独的对某一张表的步长进行设置，而不改变全局的步长；
总结：SqlServer方便一点
MySQL: 自增步长 基于会话级别： show session variables like 'auto_inc%'; 查看全局变量 set session auto_increment_increment=2; 设置会话步长 # set session auto_increment_offset=10; 基于全局级别（接下来开的所有会话的步长都会改变）： show global variables like 'auto_inc%'; 查看全局变量 set global auto_increment_increment=2; 设置会话步长 # set global auto_increment_offset=10; 设置起始值 SqlServer：自增步长： 基础表级别： CREATE TABLE `t5` ( `nid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `pid` int(11) NOT NULL, `num` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`nid`,`pid`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4, 步长=2 DEFAULT CHARSET=utf8 CREATE TABLE `t6` ( `nid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `pid` int(11) NOT NULL, `num` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`nid`,`pid`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4, 步长=20 DEFAULT CHARSET=utf8
🍀五、唯一索引知识点
✨5.1、什么是唯一索引？
所谓唯一索引，就是在创建索引时，限制索引的字段值必须是唯一的。通过该类型的索引可以比普通索引更快速地查询某条记录。唯一索引顾名思义不可以重复，但是可以为空，这也是它与主键的区别之一
✨5.3、创建唯一索引的方式
创建方法一：
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))创建方法二【联合唯一索引】：
UNIQUE indexName (列名,列名),在创建表时的例子：
create table t1( id int ...., num int, xx int, UNIQUE 唯一索引名称 (列名,列名), # 示例 UNIQUE uql (num,xx), )
🍀六、外键变种详细知识点
✨6.1、什么是外键变种
顾名思义就是外键的多种形式，下面会通过举例子的方式讲述
✨6.2、外键变种之一对一
比如我们有两张表【用户表】 和【博客表】，如果每个用户只能注册一个博客，那么用户账号与博客账号的外键关系就是一对一
用户表: id name age 1 xaiom 23 2 eagon 34 3 lxxx 45 4 owen 83 博客表: id url user_id (外键 + 唯一约束) 1 /xiaom 2 2 /zekai 1 3 /lxxx 3 4 /owen 4
✨6.3、外键变种之多对多
这个也是比较容易理解的,就比如我有两张表【用户表】 和【主机表】，每个用户可以登入多台主机，同时每台主机也可以被多个用户同时使用，这种关系就是多对多
用户表: id name phone 1 root1 1234 2 root2 1235 3 root3 1236 4 root4 1237 5 root5 1238 6 root6 1239 7 root7 1240 8 root8 1241 主机表: id hostname 1 c1.com 2 c2.com 3 c3.com 4 c4.com 5 c5.com 为了方便查询, 用户下面有多少台主机以及某一个主机上有多少个用户, 我们需要新建第三张表: 用户主机表: id userid hostid 1 1 1 2 1 2 3 1 3 4 2 4 5 2 5 6 3 2 7 3 4 创建的时候, userid 和 hostid 必须是外键, 然后联合唯一索引 unique(userid, hostid)，（避免重复出现）【联合唯一索引在多对多的情况下可以视情况而写】 Django orm 也会设计
🍀七、数据行操作补充
✨7.1、增操作
向表的某一行插入数据
insert into 表名(列名1, 列名2) values('行一内容', '行一内容'), ('行二内容', '行二内容')向表的多行插入数据
insert into 表名(列名1, 列名2) values('行一内容', '行一内容'), ('行二内容', '行二内容')向某一张表中插入另一张表中的内容
insert into 表一(name,age) select name,age from 表二;
✨7.2、删操作
假设我创建了一张表叫【tb1】其中列名有【name】列和【id】列
# 删除表 delect from tb1 # 带条件的删除 # 把id不等于2的行删除 delete from tb1 where id !=2 delete from tb1 where id =2 delete from tb1 where id > 2 delete from tb1 where id >=2 # 把id > 2，并且name='alex'的数据行删除 delete from tb1 where id >=2 or name='alex'
✨7.3、改操作
同样的使用上面删操作的表
# 把tb1表中的id > 2，并且name='XX'的数据行，的名字设为'alex'，其他的不变 update tb1 set name='alex' where id>12 and name='xx' update tb1 set name='alex',age=19 where id>12 and name='xx'
✨7.4、查操作
基础的查操作
# 查看表中所有数据 select * from tb1; # 查看表中id，name列的数据 select id,name from tb1; select id,name from tb1 where id > 10 or name ='xxx'; # 查看表中id，name列的数据，并将name列名重新取个叫cname的别名 select id,name as cname from tb1 where id > 10 or name ='xxx'; select name,age,11 from tb1;进阶的查操作
select * from tb1 where id != 1 # 查看id为(1,5,12)中的数的行 select * from tb1 where id in (1,5,12); select * from tb1 where id not in (1,5,12); # 查tb1表中值id为tb11中元素的行 select * from tb1 where id in (select id from tb11) # 查看id为5到12之间数的行 select * from tb1 where id between 5 and 12;通配符的查操作
# 查询表中以ale开头的所有用户 %表示后面可以有任意多个字符，比如可以匹配到【alex，alexk】 select * from tb1 where name like "ale%" # 查询表中以ale开头的所有用户 _表示后面只能有一个字符，比如【alex】可以匹配到但是【alexxxx】就不可以匹配到 select * from tb1 where name like "ale_"
✨7.5、limit以及order by语句
将上面知识是先看下面的图：
在我们浏览器搜素想要的内容时，返回的结果通常是很多的，如果一次将结果全部显示给你，那么电脑可能会崩溃，这时浏览器就会默认返回结果的前几十条，这种对想要查询结果的条数的限制我们在数据库中也可以使用limit来实现🎉7.5.1、limit【限制】的用法
# 查看表中的前十条数据 select * from tb1 limit 10; # 从0行开始后面取十条数据 select * from tb1 limit 0,10; select * from tb1 limit 10,10; # 从20行开始后面取十条数据 select * from tb1 limit 20,10; # 从第20行开始读取，读取10行； select * from tb1 limit 10 offset 20;🎉7.5.2、order by【排序语句】
# 将表tb1按id列从大到小排 select * from tb1 order by id desc; 大到小 【口诀先d后c，d在c后面所以是从大到小】 select * from tb1 order by id asc; 小到大 【口诀先a后c，c在a后面所以是从小到大】 # 将表tb1按age列从大到小排，如果id数值相同就按id列大小从小到大排 select * from tb1 order by age desc,id desc;拓展要点：取后十条数据
# 实现原理：将tb1表逆序，然后在取前十条数据，这样就相当于取了原表的最后十条数据 select * from tb1 order by id desc limit 10;
🍀八、MySQL分组操作知识点
关键语句：
group by首先我们按如下的方式创建两张表【department表】【userinfo表】
department表 CREATE table department( id int auto_increment primary key, title varchar(32) )engine=innodb default charset=utf8; userinfo表 CREATE table userinfo( id int auto_increment primary key, name varchar(32), age int, depart_id int, CONSTRAINT fk_usrt_depart FOREIGN key (depart_id) REFERENCES department(id) )engine=innodb default charset=utf8; # 给两张表加数据 # department表 +----+-------+ | id | title | +----+-------+ | 1 | 财务 | | 2 | 公关 | | 3 | 测试 | | 4 | 运维 | +----+-------+ # userinfo表 +----+------+------+-----------+ | id | name | age | depart_id | +----+------+------+-----------+ | 1 | 小费 | 6 | 1 | | 2 | 小港 | 6 | 3 | | 3 | 小干 | 6 | 2 | | 4 | 小刚 | 6 | 4 | | 5 | 小强 | 6 | 4 | | 6 | 小美 | 6 | 4 | | 7 | 小亮 | 6 | 2 | | 8 | 小每 | 6 | 1 | +----+------+------+-----------+对于语句我就不多解释了，主要看结果就可以了
1、将同一个部门的人放在一起，并且用户部门相同取id值大的用户
SELECT depart_id, max(id) FROM userinfo GROUP BY depart_id;输出结果：
2、在上面操作的基础上显示各个部门的人数select count(id),max(id),depart_id from userinfo group by depart_id;输出结果：
3、如果对于聚合函数结果进行二次筛选时？必须使用havingselect count(id),depart_id from userinfo group by depart_id having count(id) > 1;
4、上面的列名为count(id)，这是看着有点不舒服的，我们可以使用as关键字改名
5、进一步的进阶方式select count(id),depart_id from userinfo where id > 4 group by depart_id having count(id) > 1;
🍀九、MySQL连表操作
✨9.1、连表操作概念
连表顾名思义就是将两张表连在一起查看的操作，操作大的分为两种内连接和外连接，而外连接又分为左连接、右连接和全连接。
内连接（inner join）：只包含匹配的记录。
外连接（outer join）：除了包含匹配的记录还包含不匹配的记录。
1. 左连接（left join）：返回匹配的记录，以及表 A 多余的记录。
2. 右连接（right join）：返回匹配的记录，以及表 B 多余的记录。
3. 全连接（full join）：返回匹配的记录，以及表 A 和表 B 各自的多余记录。
用网上一张图比较好的图可以更加方便理解如下：
下面我们都用【department表】【user_mess表】来举例：# department表 +----+-------+ | id | title | +----+-------+ | 1 | 财务 | | 2 | 公关 | | 3 | 测试 | | 4 | 运维 | +----+-------+ # user_mess表 +----+------+-----------+ | id | name | depart_id | +----+------+-----------+ | 1 | 小费 | 1 | | 2 | 小港 | 1 | | 3 | 小干 | 2 | | 4 | 小刚 | 4 | +----+------+-----------+执行如下语句可以连接两张表：
select * from user_mess,department where user_mess.depart_id = department.id; 输出结果： +----+------+-----------+----+-------+ | id | name | depart_id | id | title | +----+------+-----------+----+-------+ | 1 | 小费 | 1 | 1 | 财务 | | 2 | 小港 | 1 | 1 | 财务 | | 3 | 小干 | 2 | 2 | 公关 | | 4 | 小刚 | 4 | 4 | 运维 | +----+------+-----------+----+-------+ 4 rows in set (0.00 sec)
✨9.2、内连接
内连接 语法： a inner join b ，但是一般 inner 可以省略不写，也就是如下形式
select * from a join b ;执行下面语句：
select * from user_mess join department; 输出结果： +----+------+-----------+----+-------+ | id | name | depart_id | id | title | +----+------+-----------+----+-------+ | 4 | 小刚 | 4 | 1 | 财务 | | 3 | 小干 | 2 | 1 | 财务 | | 2 | 小港 | 1 | 1 | 财务 | | 1 | 小费 | 1 | 1 | 财务 | | 4 | 小刚 | 4 | 2 | 公关 | | 3 | 小干 | 2 | 2 | 公关 | | 2 | 小港 | 1 | 2 | 公关 | | 1 | 小费 | 1 | 2 | 公关 | | 4 | 小刚 | 4 | 3 | 测试 | | 3 | 小干 | 2 | 3 | 测试 | | 2 | 小港 | 1 | 3 | 测试 | | 1 | 小费 | 1 | 3 | 测试 | | 4 | 小刚 | 4 | 4 | 运维 | | 3 | 小干 | 2 | 4 | 运维 | | 2 | 小港 | 1 | 4 | 运维 | | 1 | 小费 | 1 | 4 | 运维 | +----+------+-----------+----+-------+说明：像这样不加查询条件会形成 笛卡尔积 。笛卡尔积的意思是：是指包含两个集合中任意取出两个元素构成的组合的集合。// 两表分别交叉查询了一遍；也可以加上条件查询条件 on 或者 using ，两者的区别在于 都是查询出符合条件的结果集 ，但是using会优化掉相同的字段。
下面来举个栗子更好理解：
# 使用on语句添加条件 select * from user_mess join department on user_mess.depart_id = department.id; 输出结果： +----+------+-----------+----+-------+ | id | name | depart_id | id | title | +----+------+-----------+----+-------+ | 1 | 小费 | 1 | 1 | 财务 | | 2 | 小港 | 1 | 1 | 财务 | | 3 | 小干 | 2 | 2 | 公关 | | 4 | 小刚 | 4 | 4 | 运维 | +----+------+-----------+----+-------+ 4 rows in set (0.00 sec)这时我们可以发现这与上面的
select * from user_mess,department where user_mess.depart_id = department.id;语句输出结果是相同的
✨9.3、外连接
🎉9.3.1、左连接
语法：
# 左连接既 左边 tb_left 表作为基表（主表）显示所有行， tb_right 表作为外表 条件匹配上的就显示，没匹配上的就用 Null 填充 select * from tb_left left join tb_right on tb_left.id = tb_left.id ;栗子：
select * from user_mess left join department on user_mess.depart_id = department.id; 输出结果： +----+------+-----------+------+-------+ | id | name | depart_id | id | title | +----+------+-----------+------+-------+ | 1 | 小费 | 1 | 1 | 财务 | | 2 | 小港 | 1 | 1 | 财务 | | 3 | 小干 | 2 | 2 | 公关 | | 4 | 小刚 | 4 | 4 | 运维 | +----+------+-----------+------+-------+ 4 rows in set (0.00 sec)
🎉9.3.1、右连接
语法：
Linux新手快速入门（万字超详细）