⑦原子DDL，Automic DDL。目前只有InnoDB支持原子DDL。其作用：将与DDL操作相关的数据字典更新、存储引擎操作、二进制日志写入结合到一个单独的原子事务中，使得即使服务器崩溃，事务也会提交或回滚。用支持原子操作的存储引擎创建的表，在执行drop table、create table、alter table、rename table、truncate table等操作时，都支持原子操作，即事务要么完全操作成功，要么失败回滚，不再进行部分提交。

⑧优化器增强，验证索引的必要性时先将索引隐藏，如果优化器性能无影响，则删掉索引。

⑨支持支持递归和非递归的通用表达式。通用表达式通过在select或其他特定语句前使用with语句对临时结果集进行命名。

⑩支持窗口函数、正则表达式。TempTable存储引擎取代Memory成为内部临时表的默认存储引擎。

InnoDB、MyISAM、MEMORY存储引擎

存储引擎影响的是表的类型。创建新表的时候，如果不指定存储引擎，那么系统会使用默认的。可以通过增加ENGINE关键字来设置新表的存储引擎。MySQL5.5之前默认的是MyISAM，之后默认InnoDB。为了提高MySQL的使用效率和灵活性。存储引擎指定了表的类型，即如何存储和索引数据、是否支持事务等，也决定了表在计算机中的存储方式。

InnoDB

事务型数据库的首选。MySQL5.6之后，为默认存储引擎。它为MySQL 的表提供了外键、事务处理、提交、回滚、崩溃恢复能力和多版本并发控制的事务安全。优势为：良好的事务管理、崩溃恢复能力和并发控制。缺点是读写效率略差，占用的数据空间相对较大。InnoDB支持自动增长列auto_increment，支持外键。如果需要事务处理、并发控制的或频繁进行更新、删除操作的，选InnoDB。

InnoDB 是为处理巨大数据量提供最大性能而设计的。
InnoDB将表和索引存放在一个逻辑表空间中。表中存储的记录是按照主键顺序存放的（主键比较大小，从小到大）。如果没有显示指定主键，InnoDB 会为每一行生成一个6字节的ROWID，作为主键。

InnoDB表在使用过程中的特点有：
①自动增长列。InnoDB表的自动增长列可以手动插入，但如果插入的值为空，则实际插入的将是自动增长后的值。
②外键约束。创建外键时，可以指定在删除、更新父表时，对子表进行相应的操作。关键字restrict和no action 相同，是指限制在子表有关联记录的情况下父表不能更新；cascade表示父表在更新、删除时，更新、删除子表中对应记录。set null表示父表在更新或删除时，子表的对应字段被set null。导入多个表时，可以通过暂时关闭外键约束来加快处理速度，关闭命令是“set foreign_key_checks = 0;”；改回原状态用“set foreign_key_checks = 1;”。
③主键和索引。InnoDB的数据文件本身是以聚簇索引的形式保存的。聚簇索引被称为主索引，也是InnoDB表的主键。InnoDB表的每行数据都保存在主索引的叶子节点上。因此，所有InnoDB表都必须包含主键，如果创建表时候，没有显示指定主键，那么InnoDB存储引擎会自动创建一个长度为6个字节的long类型隐藏字段作为主键。推荐所有InnoDB表都显示指定主键。在InnoDB表上出主键外的其他索引都叫二级索引。
④存储方式。InnoDB存表和索引的方式有两种：
一、使用共享表空间存储。
二、使用多表空间存储。

MyISAM

MyISAM的表存储为三个文件，扩展名为.frm、.MYD、MYI。frm存储表的结构，MYD（mydata）存储数据，MYI（myindex）存储索引。优势为：占用空间小，处理速度快。缺点是不支持事务完整性和并发性。如果应用以读操作和插入操作为主，只有极少的更新和删除，并且对事务的完整性没有要求、没有并发写操作，那么选MyISAM。

MEMORY

使用存在内存中的数据来创建表，将数据保存在RAM中，可提供极快的访问速度。每个表对应一个磁盘文件。.frm存储表的结构，数据存在内存中。有利于数据的快速处理。默认使用hash索引。但一旦服务关闭，表中的数据就会丢失。表的大小取决于max_rows（可以在创建表时指定）和max_heap_table_size（默认为16MB）。优势是：数据处理速度快。缺点是数据易丢失，生命周期短，安全性不高，对表的大小有限制，不能建太大的表。如果要求数据处理速度快，但安全性不高，选它。MEMORY表通常用于更新不太频繁的小表，用于快速访问。

不支持TEXT、BLOB。
表在所有客户端之间共享。当不需要表中的数据时，需要释放内存，执行delete from或truncate table或drop table。

Archive：适合存储归档数据，如记录日志信息。如果只有插入和查询操作，选它。支持高并发的插入，但不是事务安全的。

一个数据库中不同表可以使用不同的存储引擎来满足需求和性能。如果一个表要求较高的事务处理，InnoDB。如果会被频繁查询，MYISAM。如果是用于查询的临时表，MEMORY。

范式

函数依赖：若在一张表中，在属性（或属性组）X的值确定的情况下，必定能确定属性Y的值，那么就可以说Y函数依赖于X，写作 X → Y。

传递函数依赖：在R(U)中，如果X->Y, Y->Z, 则称Z对X传递函数依赖。

元组：表中的一行就是一个元组。
分量：元组的某个属性值。在一个关系数据库中，它是一个操作原子，即关系数据库在做任何操作的时候，属性是“不可分的”。否则就不是关系数据库了。
码：表中可以唯一确定一个元组的某个属性（或者属性组），如果这样的码有不止一个，那么大家都叫候选码，我们从候选码中挑一个出来做老大，它就叫主码。
全码：如果一个码包含了所有的属性，这个码就是全码。
主属性：一个属性只要在任何一个候选码中出现过，这个属性就是主属性。
非主属性：与上面相反，没有在任何候选码中出现过，这个属性就是非主属性。
外码：一个属性（或属性组），它不是码，但是它别的表的码，它就是外码。

第一范式（1NF），确保每列保持原子性。每一列都是不可分割的原子项。属性不可分。只要是关系数据库就是第一范式。

第二范式（2NF），确保每列都和主键相关。实体的属性要完全依赖主键。如果不完全依赖，则应该分离出一个新的实体。符合1NF，并且，非主属性完全依赖于码。

第三范式（3NF），确保每列都和主键列直接相关，而不是间接相关。要求每一个表都不包含其他表已经包含的非主键信息。符合2NF，并且，消除传递依赖。

BC范式，BCNF，在函数依赖范围内，它已经实现了彻底的分离，已消除了插入和删除的异常。3NF的“不彻底”性表现在可能存在主属性对码的部分依赖和传递依赖。

若一个关系达到了第三范式，并且它只有一个候选码，或者它的每个候选码都是单属性，则该关系自然达到BC范式。非BCNF可以分解为BCNF。

第四范式：要求把同一表内的多对多关系删除。

常用命令

SQL语句分三类：

①DDL（Data Definition Language）语句：数据定义语言。DDL定义了不同数据字段、数据库、表等数据库对象。常用关键字有create、drop、alter等。

②DML（Data Manipulation Language）语句：数据操作语句。DML用于增删改查数据库记录，并检查数据完整性。常用关键字有insert、delete、update、select等。

③DCL（Data Control Language）语句：数据控制语言。DCL用于控制不同数据段直接的许可和访问级别。DCL定义了数据库、表、用户、字段的访问权限和安全级别。常用关键字有grant、revoke等。

DDL与DML的区别：DDL是对数据库内部的对象进行增删改等操作。DML只是操作表内部的数据，不涉及表的定义、结构的修改，不涉及其他对象。

数据的完整性是：为了防止数据库中存在不符合语义的数据，就是防止数据库中存在不正确的数据。数据的安全性是：保护数据库，防止恶意破坏和非法存取。

show engines;

show variables like 'default_storage_engine';查看默认存储引擎

set default_storage_engine=XXX;

1、创建表

create table 表名1

(

字段名1 类型,

字段名2 类型,

primary key(字段名1,字段名2)

);

定义类型的时候，要加上长度。

主键，也叫主码。主键约束要求主键列的数据唯一，且不能为空。主键能够唯一标识表中的一条记录，可以结合外键来定义表之间的关系，加快查询速度。

外键，参照完整性，保证数据的完整性。一个表的外键要么是空值，要么等于另一个表中主键的某个值。主表（父表）：关联字段中主键所在的表。从表（子表）：关联字段中外键所在的表。关联字段的类型必须一致。

create table 表名2

(

字段名1 类型,

字段名2 类型,

constraint 外键约束名1 foreign key(表名2的字段名1) references 主键表(主键列名1)

);

2、非空约束，列值非空。

字段名类型 not null

3、唯一性约束，要求该列值唯一，允许空，但只能出现一个空值。

字段名类型 unique

unique和primary key 的区别是一个表中可以有多个字段声明为unique，但只能有一个primary key 。primary key列不能有空值，unique可以有空值。

4、默认约束，指定列的默认值。

字段名类型 dafault 默认值

5、属性值自动增加

auto_increment的初始值为1，用来约束整数类型。

字段名类型 auto_increment

6、查看表结构

查看表基本结构

desc 表名;

查看表详细结构

show create table 表名;

7、修改表

alter table 旧表名 rename 新表名;

alter table 表名 modify 字段名新的数据类型;

alter table 表名 change 旧字段名新字段名新数据类型;

alter table 表名 add 新字段名数据类型 [约束条件] [first|after 已存在的字段名];

alter table 表名 drop 字段名;

alter table 表名 engine=引擎名;

alter table 表名 drop foreign key 外键约束名;

8、插入

insert into 表名(字段名1,字段名2...) values(字段值1,字段值2,...);

insert into 表名 values(字段值1,字段值2,...);

insert into 表名(字段名1,字段名2...) select语句; 两个表的结构要一致，包括主键。

insert into 表名(字段名1,字段名2...)

values(字段值1,字段值2,...),

(字段值1,字段值2,...),

...

(字段值1,字段值2,...);

9、更新数据

update 表名 set 字段名1=值1,字段名2=值2 where 子句;

10、删除数据

delete from 表名 where 子句;

11、设置数据显示的格式。

select concat(name, '学生的总分是：', Chinese+English+Math) from score;

12、between minvalue and maxvalue 。判断字段的数值是否在指定范围内。只针对数字类型。

13、like的模糊查询

select name from score where name like '_A%';

_：只能匹配单个字符。%：可以匹配任意长度的字符串，比如0个字符、1个字符、很多个字符。

like '%%'：代表查询所有记录。

14、is null is not null

15、order by 字段名 [ASC|DESC]。asc代表升序，desc代表降序。默认是asc。

16、正则表达式

select * from teacher where name regexp '^R';

17、连接

内连接：查询左右表同时满足条件的记录，两边都不能为null。

左外连接：以左表为主表，整合两个表的记录，提取满足条件的记录。如果某些记录在左表中有，而右表中没有，则该记录右表部分填null。

右外连接：以右表为主表，整合两个表的记录，提取满足条件的记录。如果某些记录在右表中有，而左表中没有，则该记录左表部分填null。

select * from A inner join B on A.id=B.id;

select * from A left join B on A.id=B.id;

MySQL LEFT JOIN 会读取左边数据表的全部数据，即便右边表无对应数据。

select * from A right join B on A.id=B.id;

MySQL RIGHT JOIN 会读取右边数据表的全部数据，即便左边边表无对应数据。

18、union

MySQL UNION 操作符用于连接两个 SELECT 语句，将其结果组合到一个结果集合中。

select country from websites union select country from apps order by country;

默认情况下 UNION 操作符已经删除了重复数据。

UNION ALL 会显示重复数据。

select country from websites union all select country from apps order by country;

SELECT country, name FROM Websites
WHERE country='CN'
UNION ALL
SELECT country, app_name FROM apps
WHERE country='CN'
ORDER BY country;

19、子查询

select * from employee where deptno not in (select deptno from dept);

子查询就是指在一个select语句中嵌套另一个select语句。

20、ANY关键字

假设any内部的查询语句返回的结果个数是三个，如:result1,result2,result3,那么，

select ...from ... where a > any(...);

select ...from ... where a > result1 or a > result2 or a > result3;

示例：

select st.stuid, st.name, sc.Chinese+sc.English+sc.Math total

from student st, score sc where st.stuid=sc.stuid

and st.stuid in (select stuid from score

where Chinese+English+Math>=any

(select score from scholarship));

any,all关键字必须与一个比较操作符一起使用。
21、ALL关键字
ALL关键字与any关键字类似，只不过上面的or改成and。即:

select ...from ... where a > all(...);

select ...from ... where a > result1 and a > result2 and a > result3;

数据类型

TINYINT：1字节，0~255，-128~127

SMALLINT：2字节，0~65535，-32768~32767

INT：4字节，0~4294967295，-2147483648~2147483647

BIGINT：8字节，0~18446744073709551615，-9223372036854775808~9223372036854775807

FLOAT：4字节

DOUBLE：8字节

YEAR：1字节，1901~2155，0000

DATE：4字节，1000-01~9999-12-31，0000:00:00

TIME：3字节，XXXX~838:59:59，00:00:00

DATEYEAR：8字节，1000-01 00:00:00~9999-12-21 23:59:59,0000-00-00 00:00:00

TIMESTAMP：4字节，19700101080001~2038011911407,00000000000000

Date：用来表示年月日。
TIME：只用来表示时分秒。
YEAR：只表示年份。
DATETIME：表示年月日时分秒。
TIMESTAMP：表示年月日时分秒。

DATETIME和TIMESTAMP的主要区别：
①TIMESTAMP支持的时间范围较小。DATETIME的范围更大。
②TIMESTAMP的插入、查询都受当地时区的影响，更能反映出实际的日期。如果需要给不同时区的用户使用，最好用timestamp。DATETIME则只能反映出插入时当地的时区，其他时区的人查看数据必然会有误差。

char和varchar的主要区别是：
①存储方式不同：char列的长度固定为创建表时声明的长度，范围是0到255。
varchar列中的值是可变长字符串，长度可以指定0到65535之间的值。
②在操作时，char列会删除尾部的空格。varchar保留了这些空格。两个字段：char(4)、varchar(4)。插入字符串”ab ”。char(4)字段中保存的是“ab”。varchar(4)字段中保存的是“ab ”。

text和blog
二者的差别在于blog能保存二进制数据，比如照片。text只能保存字符数据，比如日记。建议把blog或text列分离到单独的表中。
二者缺陷是：删除操作会在表中留下很大的“空洞”，产生内存碎片，影响插入性能。建议定期使用optimize table功能进行碎片整理。

浮点数和定点数
浮点数用于表示含有小数部分的数值。如果插入数据的精度超过定义精度，则会四舍五入。用float、double来表示。
定点数实际上是以字符串的形式存放的，所以定点数可以更精确地保存数据。

运算符

=和<=>比较运算符可以判断数值、字符串（依据字符的ACSII码）、表达式是否相等，如果相等，就返回1，否则返回0。=不能操作NULL，<=>可以操作NULL。

NULL=NULL结果为NULL，NULL<=>NULL结果为1。

<>和!=都不能操作NULL。

正则表达式的模式字符	含义	例子	匹配值示例
^	匹配字符串的开始字符	'^b'	bread
$	匹配字符串的结束字符	'st$'	first，just
.	匹配任意一个字符	'b.t'	but、bit
字符串	匹配含有指定字符串的文本	'fa'	fat、fan、aaaafag
[字符集合]	匹配字符集合中的任意一个字符	'[xz]'	zero、x-ray、zebra
[^字符集合]	匹配字符集合外的任意一个字符	'[^abc]'	night、good、run、fish
str1\|str2\|str3	匹配str1、str2、str3中的任意一个字符串
*	匹配前面的字符出现0次或多次。zo* 能匹配 "z" 以及 "zoo"。* 等价于{0,}。	'f*n'	fn、fan、faen、fffffn
+	匹配前面的字符出现1次或多次，+ 等价于 {1,}	‘ba+’	ba、bat
字符串{N}	匹配前面的字符串至少出现N次	'b{2}'	bbb、bbbbbb
字符串{M,N}	匹配前面的字符串至少出现M次，最多出现N次	'a{2,5}'	aa、aaa
	[a-z]表示从a~z的所有字母；[0-9]表示从0~9的所有数字；[a~z0~9]表示包含所有小写的字母和数字。[3-5]、[0-9u-z]

AND

NOT 非

XOR 异或

索引

概述

所有列类型都可以用索引。对相关列用索引可以提高select操作性能。MyISAM和InnoDB的表默认用btree索引。

索引的优点：①提高数据的检索速度；缺点是：①创建和维护索引需要额外的开销。索引本身占用物理空间，增删改时需要动态维护索引。索引会影响插入记录的速度。

插入大量记录时，我们可以先删除索引，然后插入，插完后，再建索引。

创建索引有三种方式：①创建表的时候创建索引；②在已经存在的表上创建索引；③使用alter table创建索引。

分类

（1）普通索引

普通索引是指在创建索引时不附加如何限制条件（唯一、非空等限制）。可以创建在任何数据类型的字段上。

create table 表名(

字段名1 类型1,

字段名2 类型2,

index 索引名(所需要关联的这个表中的字段名)

);

create index 索引名 on 表名(这个表中的字段名);

alter table 表名 add index 索引名(索引所关联的这个表的字段名);

（2）唯一性索引

唯一索引就是在创建索引时，限定索引的值是唯一的。通过唯一索引，可以更快地查询某条记录。主键是一种特殊的唯一性索引。

zcreate table 表名(

字段名1 类型1,

字段名2 类型2,

unique index 索引名(所需要关联的这个表中的字段名)

);

create unique index 索引名 on 表名(这个表中的字段名);

alter table 表名 add unique index 索引名(索引所关联的这个表的字段名);

（3）全文索引

全文索引主要关联在char、varchar、text的字段上，以便更快地查询数据量比较大的字符串字段。

create table 表名(

字段名1 类型1,

字段名2 类型2,

fulltext index 索引名(所需要关联的这个表中的字段名)

);

create fulltext index 索引名 on 表名(这个表中的字段名);

alter table 表名 add fulltext index 索引名(索引所关联的这个表的字段名);

（4）单列索引

这种索引只对应一个字段。

（5）多列索引

多列索引是指在创建索引时所关联的是多个字段。只有在查询条件（where子句）中使用了所关联的字段中的第一个字段，多列索引才会被使用。

create table 表名(

字段名1 类型1,

字段名2 类型2,

index 索引名(字段名1, 字段名2)

);

create index 索引名 on 表名(字段名1, 字段名2);

alter table 表名 add index 索引名(字段名1, 字段名2);

（6）空间索引

（7）隐藏索引

隐藏索引就是不可见索引，不会被优化器使用。隐藏索引可以用来测试索引的性能。

create table 表名(

字段名1 类型1,

字段名2 类型2,

index 索引名(字段名1, 字段名2) invisible

);

create index 索引名 on 表名(字段名1, 字段名2) invisible;

alter table 表名 add index 索引名(字段名1, 字段名2) invisible;

（8）降序索引

降序索引以降序存储键值。如果一个查询需要对多个列进行排序，且每个列的顺序要求不一致，那就可以使用降序索引来提高性能。

create table 表名(

字段名1 类型1,

字段名2 类型2,

index 索引名(字段名1 asc, 字段名2 desc)

);

create index 索引名 on 表名(字段名1 asc, 字段名2 desc);

alter table 表名 add index 索引名(字段名1 asc, 字段名2 desc);

设计原则

--------------------
1、要在条件列上创建索引，即出现在where子句中的列、连接子句中指定的列。
2、尽量使用高选择度索引。索引列的数据不同值的基数越大，索引效果越好。
3、使用短索引。如果对字符串列进行索引，应该指定一个前缀长度。这样能大量减少索引空间，查询更快。
4、利用最左前缀。多列索引起到几个索引的作用。可利用索引中最左边的列集来匹配行。这样的列集叫最左前缀。
5、对于InnoDB表，尽量手工指定主键。主键尽量选择短的数据类型。

--------------------

1、使用唯一性索引。

2、为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引。

3、为经常作为查询条件的字段建立索引。

4、限制索引的数目。索引越多，占用的磁盘空间越多。修改表时，会增加维护索引的开销。

5、尽量使用数据量少的索引。如果索引所关联字段的值很长，会影响查询速度。例如，char(100)关联的索引肯定比char(10)的索引要慢。

6、尽量使用前缀来索引。如果索引所关联字段的值很长，尽量使用值的前缀来索引。例如，TEXT、blog字段，如果能只检索字段前面的若干个字符，肯定会比全文检索要快。

7、删除不再使用或很少使用的索引。当表中的数据大量更新时，定期检查索引，看看有没有无用的索引。利用隐藏索引测试一下。

索引设计误区
1、不是所有表都需要创建索引。小表不需要创建索引。大表的查询、更新、删除操作则尽可能通过索引。
2、不要过度使用索引。每个额外的索引都需要占用磁盘空间，并降低写操作性能。修改表的内容时，必须更新索引。索引越多，所花时间越长，有可能会使mysql选择不到最好索引。
3、谨慎创建低选择度索引。因为过滤集太大，效果不好。

索引设计一般步骤
（1）整理表上的SQL，重点是看select、delete、update的where子句、关联查询的关联条件等。
（2）整理所有查询SQL的预期执行频率。
（3）整理所有涉及的列的选择度，列的不同值占总非空行数的比例越大，选择度越好。
（4）给表找合适的主键。如果没有特别合适的，就用自增列为主键。
（5）优先给执行频率最高的SQL创建索引。按执行频率排序，根据需求，是否需要为每个SQL创建索引，可以复用索引。
（6）索引合并。利用复合索引来降低索引的总数，利用最左前缀原则，尽可能复用索引。
（7）上线后，通过慢查询分析、执行计划分析、索引使用统计，来确定索引实际使用情况，再做调整。

视图

概述
视图是一种虚拟存在的表，对用户来说，基本是透明的。视图不实际存在于数据库中。它的数据来自表，并且是在使用视图时动态生成。视图的建立和删除不影响基本表。对视图的更新（增删改）会直接影响基本表，都转化为对基本表的更新。视图的列可以来自不同的表。当视图来自多个基本表时，不允许添加和删除数据。

create [or replace] [algotithm=[undefined|merge|template]]

view viewname [columnlist]

as select statement

[with [cascaded|local] check option]

replace是替换已经创建的视图，algorithm是视图选择的算法。undefined是MySQL自动选择算法。merge可以看看这个URL。temptable 表示将视图的结果存入临时表，然后用临时表来执行语句。

cascade为默认值，表示更新视图时需要满足所有相关视图和表的条件。local表示更新视图时满足该视图本身定义的条件即可。

create view XXX
as
select…

修改视图的SQL语句

create view tt as select ip,interfaceName from interfaces;创建视图

create or replace view tt as select id,ip,interfaceName from interfaces;修改视图

修改视图

alter [or replace] [algotithm=[undefined|merge|template]]

view viewname [columnlist]

as select statement

[with [cascaded|local] check option]

以下几种情况是不能更新视图的：

①定义视图时，含有sum()、count()、max()、min()等函数。

②定义视图时，含有union、union all、distinct、group by、having等关键字。

③常量视图。

④定义视图时，含有子查询。

⑤基于不可更新的视图创建的视图。

create view view_3 as select * from view_2;

⑥定义视图时，algorithm为temptable类型的视图

⑦视图对应的表存在没有默认值的列，且该列没有包含在视图里。

删除视图

drop view viewname1[,viewname2];

优点
视图相对于普通表的优点有三个：
①简单：视图对于用户来说已经是过滤好的复合条件的结果集。
②安全：使用视图的用户只能访问他们被允许查询的结果集，权限管理可以限制到某行某列。
③数据独立：一旦视图的结构确定了，可以屏蔽表结构变化对用户的影响。

存储过程和函数

存储过程，这个本人目前还没用过，请需要的同学自行百度。

create procedure procedure_name([proc_param[,...]])

[characteristic...] routine_body

存储函数，这个本人目前还没用过，请需要的同学自行百度。

create function fun_name ([func_param[,...]])

[characteristic...] routine_body

   存储过程和函数是事先经过编译并存储在数据库中的一段SQL语句的集合。
   用他们的好处是：简化开发工作，减少数据在数据库和应用服务器之间的传输。提高数据处理的效率。
   二者的区别：
①函数必须有返回值，而存储过程没有。
②函数的参数只能是IN类型。存储过程的参数可以使用IN、OUT、INOUT类型。
调用存储过程和直接执行SQL效果相同，但存储过程的好处在于处理逻辑都封装在数据库端。一旦处理逻辑发生变化，只需要修改存储过程，对调用程序没有影响。

触发器

触发器是与表相关的数据库对象，在满足定义条件时触发，并执行触发器中定义的语句集合。它的作用是：协助应用在数据库端确保数据的完整性。触发器是行触发的，每次增删改记录都会触发。过多或过复杂的触发器会对性能造成影响。触发器是一个特殊的存储过程。不同的是，执行存储过程需要用call来调用，而触发器是由事件触发的，被MySQL自动调用。

触发器是由事件来触发某个操作，这些事件包括insert、update、delete。

使用触发器的实际场景：

①新员工入职，添加一条员工记录，员工的总数必须同时改变。

②学生毕业后，学校删除该学生的记录，同时希望能删除该同学的借书记录。

共同点：表发生更改时自动作一些处理操作。触发器可以加强数据库表中数据的完整性约束和业务规则。

创建有一条执行语句的触发器

create trigger trigger_name before|after trigger_event

on table_name for each row trigger_STMT;

before|after：前者是在触发器事件之前执行触发器语句；后者是触发器事件之后执行触发语句。

trigger_event ：触发事件，触发器执行的条件。

for each row：表示任何一条记录上的操作满足触发事件都会执行触发器。

trigger_STMT：激活触发器后被执行的语句。

create trigger loggertime

before insert on dept for each row

insert into logger values(null, 'dept', now());

创建有多条执行语句的触发器

create trigger trigger_name

before|after trigger_event

on table_name for each row

begin

trigger_STMT

end

delimiter $$

create trigger tri_loggertime2

after insert

on dept for each row

begin

insert into logger values(null, 'dept', now());

end;

delimiter ;

查看触发器

show triggers;

desc triggers;

select * from triggers where trigger_name='触发器的名字';

删除触发器

drop trigger trigger_name;

事务

概述
   事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元。
   事务的ACID属性：
   ①原子性（Atomicity）：事务是一个原子操作单元，对数据的修改，要么全都成功执行，要么全都不执行。
   ②一致性（Consistent）：在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态。就是说所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改，保持数据的完整性。
   ③隔离性（Isolation）：数据库系统提供隔离机制，保证事务的执行不受外部并发操作的影响。就是说事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的。
   ④持久性（Durable）：事务完成之后，对数据的修改是永久性的。

事务控制
MySQL通过set autocommit、start transaction、commit、rollback等语句支持本地事务。

begin开始事务。commit结束事务。rollback回滚事务。

事务的具体SQL样例，请同学自行百度吧！

查看MySQL默认隔离级别

并发事务处理带来的问题
并发事务处理能加大数据库资源的利用率。提高事务吞吐量。但有些问题：
   （1）更新丢失：当两个或多个事务选择同一行，基于最初选定的值更改该行时，由于每个事务不知道其他事务的存在，最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新。
   （2）脏读：一个事务正在对一条记录做修改，在这个事务完成并提交前，这条记录的数据就处于不一致状态。这时，另一个事务也来读取同一条记录，如果不加控制，第二个事务就读了“脏”数据。
   （3）不可重复读：一个事务在读取某些数据后的某个时间，再次读取以前读过的数据，却发现它读出的数据已经发生了改变。
   （4）幻读：一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据。

事务的隔离级别
   更新丢失应该完全避免。防止更新丢失应该是应用的责任。脏读、不可重复读、幻读，都是数据库读一致性问题，必须由数据库提供一定的事务隔离机制来解决。
数据库实现事务隔离的方式有2种：①在读数据前，对其加锁，阻止其他事务对数据进行修改。②利用数据多版本并发控制技术，也叫多版本数据库。不用加如何锁，通过一定机制生成一个数据请求时间点的一致性数据快照，并用这个快照来提供（语句级或事务级的）一致性读取。从用户角度看，数据库可以提供同一数据的多个版本。
   事务隔离越严格，并发副作用越小，但代价也越大。因为事务隔离实质上就是让事务在一定程度上“串行化”进行。这显然与并发矛盾。
   为了解决“隔离”和“并发”的矛盾，有了4个级别的事务隔离。