SQL 创建表

Posted 2020-11-30 numpycomcn

SQL 创建表是通过SQL CREATE TABLE 语句来实现，该语句是DDL SQL语句。CREATE TABLE语句用于创建用于存储数据的表。在创建表时，可以为列定义主键、惟一键和外键等完整性约束。完整性约束可以在列级或表级定义。对于不同的RDBMS, CREATE语句的实现和语法是不同的。

 

CREATE TABLE语句语法

CREATE TABLE table_name (column_name1 datatype, column_name2 datatype,... column_nameN datatype);

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• table_name—是表的名称

• column_name1, column_name2 ….-是列的名称

• datatype -是列的数据类型，比如char、date、number等

例如:如果要创建employee表，语句应该是这样的:

CREATE TABLE employee ( id number(5), name char(20), dept char(10), age number(2), salary number(10), location char(10));

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在Oracle数据库中，整数列的数据类型表示为“number”。在Sybase中，它表示为“int”。

Oracle提供了另一种创建表的方法。

CREATE TABLE temp_employee SELECT * FROM employee

SQL

在上面的语句中，使用与employee表相同的列数和数据类型创建了temp_employee表。

CREATE TABLE语句例子

比如我们想创建一个球员表，表名为player，里面有两个字段，一个是player_id，它是int类型，另一个player_name字段是varchar(255)类型。这两个字段都不为空，且player_id是递增的。

那么创建的时候就可以写为：

CREATE TABLE player  (
  player_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  player_name varchar(255) NOT NULL
);

SQL

需要注意的是，语句最后以分号（;）作为结束符，最后一个字段的定义结束后没有逗号。数据类型中int(11)代表整数类型，显示长度为11位，括号中的参数11代表的是最大有效显示长度，与类型包含的数值范围大小无关。varchar(255)代表的是最大长度为255的可变字符串类型。NOT NULL表明整个字段不能是空值，是一种数据约束。AUTO_INCREMENT代表主键自动增长。

实际上，我们通常很少自己写DDL语句，可以使用一些可视化工具来创建和操作数据库和数据表。在这里我推荐使用Navicat，它是一个数据库管理和设计工具，跨平台，支持很多种数据库管理软件，比如mysql、Oracle、MariaDB等。基本上专栏讲到的数据库软件都可以使用Navicat来管理。

假如还是针对player这张表，我们想设计以下的字段：

其中player_id是数据表player的主键，且自动增长，也就是player_id会从1开始，然后每次加1。player_id、team_id、player_name 这三个字段均不为空，height字段可以为空。

按照上面的设计需求，我们可以使用Navicat软件进行设计，如下所示：

然后，我们还可以对player_name字段进行索引，索引类型为Unique。使用Navicat设置如下：

这样一张player表就通过可视化工具设计好了。我们可以把这张表导出来，可以看看这张表对应的SQL语句是怎样的。方法是在Navicat左侧用右键选中player这张表，然后选择“转储SQL文件”→“仅结构”，这样就可以看到导出的SQL文件了，代码如下：

DROP TABLE IF EXISTS `player`;
CREATE TABLE `player`  (
  `player_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `team_id` int(11) NOT NULL,
  `player_name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  `height` float(3, 2) NULL DEFAULT 0.00,
  PRIMARY KEY (`player_id`) USING BTREE,
  UNIQUE INDEX `player_name`(`player_name`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

SQL

你能看到整个SQL文件中的DDL处理，首先先删除player表（如果数据库中存在该表的话），然后再创建player表，里面的数据表和字段都使用了反引号，这是为了避免它们的名称与MySQL保留字段相同，对数据表和字段名称都加上了反引号。

其中player_name字段的字符集是utf8，排序规则是utf8_general_ci，代表对大小写不敏感，如果设置为utf8_bin，代表对大小写敏感，还有许多其他排序规则这里不进行介绍。

因为player_id设置为了主键，因此在DDL中使用PRIMARY KEY进行规定，同时索引方法采用BTREE。

因为我们对player_name字段进行索引，在设置字段索引时，我们可以设置为UNIQUE INDEX（唯一索引），也可以设置为其他索引方式，比如NORMAL INDEX（普通索引），这里我们采用UNIQUE INDEX。唯一索引和普通索引的区别在于它对字段进行了唯一性的约束。在索引方式上，你可以选择BTREE或者HASH，这里采用了BTREE方法进行索引。我会在后面介绍BTREE和HASH索引方式的区别。

整个数据表的存储规则采用InnoDB。之前我们简单介绍过InnoDB，它是MySQL5.5版本之后默认的存储引擎。同时，我们将字符集设置为utf8，排序规则为utf8_general_ci，行格式为Dynamic，就可以定义数据表的最后约定了：

ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

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你能看出可视化工具还是非常方便的，它能直接帮我们将数据库的结构定义转化成SQL语言，方便数据库和数据表结构的导出和导入。不过在使用可视化工具前，你首先需要了解对于DDL的基础语法，至少能清晰地看出来不同字段的定义规则、索引方法，以及主键和外键的定义。

数据表的常见约束

当我们创建数据表的时候，还会对字段进行约束，约束的目的在于保证RDBMS里面数据的准确性和一致性。下面，我们来看下常见的约束有哪些。

首先是主键约束

主键起的作用是唯一标识一条记录，不能重复，不能为空，即UNIQUE+NOT NULL。一个数据表的主键只能有一个。主键可以是一个字段，也可以由多个字段复合组成。在上面的例子中，我们就把player_id设置为了主键。

其次还有外键约束

外键确保了表与表之间引用的完整性。一个表中的外键对应另一张表的主键。外键可以是重复的，也可以为空。比如player_id在player表中是主键，如果你想设置一个球员比分表即player_score，就可以在player_score中设置player_id为外键，关联到player表中。

除了对键进行约束外，还有字段约束。

唯一性约束。

唯一性约束表明了字段在表中的数值是唯一的，即使我们已经有了主键，还可以对其他字段进行唯一性约束。比如我们在player表中给player_name设置唯一性约束，就表明任何两个球员的姓名不能相同。需要注意的是，唯一性约束和普通索引（NORMAL INDEX）之间是有区别的。唯一性约束相当于创建了一个约束和普通索引，目的是保证字段的正确性，而普通索引只是提升数据检索的速度，并不对字段的唯一性进行约束。

NOT NULL约束。

对字段定义了NOT NULL，即表明该字段不应为空，必须有取值。

DEFAULT，表明了字段的默认值。如果在插入数据的时候，这个字段没有取值，就设置为默认值。比如我们将身高height字段的取值默认设置为0.00，即DEFAULT 0.00。

CHECK约束

用来检查特定字段取值范围的有效性，CHECK约束的结果不能为FALSE，比如我们可以对身高height的数值进行CHECK约束，必须≥0，且＜3，即CHECK(height>=0 AND height<3)。

设计数据表的原则

我们在设计数据表的时候，经常会考虑到各种问题，比如：用户都需要什么数据？需要在数据表中保存哪些数据？哪些数据是经常访问的数据？如何提升检索效率？

如何保证数据表中数据的正确性，当插入、删除、更新的时候该进行怎样的约束检查？

如何降低数据表的数据冗余度，保证数据表不会因为用户量的增长而迅速扩张？

如何让负责数据库维护的人员更方便地使用数据库？

除此以外，我们使用数据库的应用场景也各不相同，可以说针对不同的情况，设计出来的数据表可能千差万别。那么有没有一种设计原则可以让我们来借鉴呢？这里我整理了一个“三少一多”原则：

1.数据表的个数越少越好

RDBMS的核心在于对实体和联系的定义，也就是E-R图（Entity Relationship Diagram），数据表越少，证明实体和联系设计得越简洁，既方便理解又方便操作。

2.数据表中的字段个数越少越好

字段个数越多，数据冗余的可能性越大。设置字段个数少的前提是各个字段相互独立，而不是某个字段的取值可以由其他字段计算出来。当然字段个数少是相对的，我们通常会在数据冗余和检索效率中进行平衡。

3.数据表中联合主键的字段个数越少越好

设置主键是为了确定唯一性，当一个字段无法确定唯一性的时候，就需要采用联合主键的方式（也就是用多个字段来定义一个主键）。联合主键中的字段越多，占用的索引空间越大，不仅会加大理解难度，还会增加运行时间和索引空间，因此联合主键的字段个数越少越好。

4.使用主键和外键越多越好

数据库的设计实际上就是定义各种表，以及各种字段之间的关系。这些关系越多，证明这些实体之间的冗余度越低，利用度越高。这样做的好处在于不仅保证了数据表之间的独立性，还能提升相互之间的关联使用率。

你应该能看出来“三少一多”原则的核心就是简单可复用。简单指的是用更少的表、更少的字段、更少的联合主键字段来完成数据表的设计。可复用则是通过主键、外键的使用来增强数据表之间的复用率。因为一个主键可以理解是一张表的代表。键设计得越多，证明它们之间的利用率越高。

极客教程提供了DDL中与表(TABLE)相关的SQL语句：

• SQL 创建表
• SQL 修改表
• SQL 删除表