SQL基础随记1 SQL分类常用函数 ALL ANY EXISTS IN 约束

其实这里知识不难，只是好久不接触突然被问的话有时还真的一时答不上，自己写一遍胜过盲扫。当然，也有些常读常新的地方会记录下来。

对SQL语言进行划分

DDL --- Data Definition Language --- 定义 --- 增删改数据库和表的结构

DML --- Data Manipulation Language --- 操作 --- 对记录增删改

DQL --- Data Quary Language --- 查询 --- 对记录进行查询

DCL --- Data Control Language --- 控制 --- 访问权限和安全规则

要是要突然问的话有时还真的一时回答不上，记住单词胜过记缩写

DBMS的分类

关系型
- 行存储 --- MySQL
NosQL
- 键值型 --- Redis
- 文档型 --- MongoDB
- 搜索引擎 --- Elasticsearch
- 列存储（列族数据库）
- 图形数据库

列存储数据库说是“可以降低系统的I/O,但功能相对有限”，不过我看到了一段有意思的话觉得很有道理

列存储常见于分布式文件系统，如Hbase
图（这种数据结构）存储了实体（对象）之间的关系。以最典型的人与人社交关系为例，其数据模型主要是以节点和边来实现。特点在于可以有效解决复杂的关系问题。

DDL

创建表时可以在create table tableName (...)后面追加参数，可以追加的有
- engine = InnoDB
- ```
CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci
```
  其中CHARACTER SET是指定字符编码，COLLATE是指定排序规则。且utf8_general_ci是对大小写不敏感，对大小写敏感是utf8_bin
  
  在定义varchar（）类型字段的时候也可以后缀CHARACTER SET = xxx COLLATE = yyy
在创建索引的时候我们可以选择不同类型的索引（UNIQUE INDEX --- 唯一索引或 NORMAL INDEX --- 普通索引）以及不同的索引方式（BTREE 或 HASH），如
```
CREATE TABLE XXX(

...

UNNIQUE INDEX indexName (字段名) USING BTREE

...

)
```
索引分为单列索引和组合索引，组合即一个索引可以包含多个列
约束
- 主键，可以是一个字段也可以是多个字段
- 外键
- UNIQUE （唯一性）约束，
- NOT NULL 约束
- DEFAULT 约束，在插入记录时如果该字段为空，那么就会设置为默认值。（而不是“不变量”的意思，它仍然可变）
- CHECK 约束（MySQL8.0.16后版本支持）
理论上设计数据表的“三少一多”原则
- 表个数少
- 表中字段少
- 联合主键字段少
- 主键和外键多
  
  表的设计核心就是简单可复用，主键是一张表的代表，因此主键外键越多，说明表之间的利用率最高。
  
  但这个原则不是绝对的，因为有时我们需要牺牲数据的冗余度来换取处理数据的效率，毕竟join总是会造成复杂。
  
  另外在大型项目中，大量的更新以及高并发的情况下，外键会造成额外的开销，也容易造成死锁。因此在业务量较大时，可以采用在业务层实现，取消外键来提高效率。因此在实际生产中为了方便维护基本不使用外键。
  
  另外也不推荐使用自增长主键，不利于维护。例如银行一般使用唯一表示字段uuid+日期+渠道流水(unique index)来保证数据唯一性。
- 修改字段类型不要忘记COLUMN
```
ALTER TABLE tableName MODIFY COLUMN newName type;
```
  修改字段名
```
ALTER TABLE tableName CHANGE oldName newName type;
```
  修改大表字段需要谨慎容易引发表结构写锁。（0623）

DQL随记

发现一个有趣的新用法 --- 在查询时插入临时列

使用单引号可以将单引号中内容作为定值，然后在查询中临时加入该列（临时意味着并不改变表的结构，仅在返回时临时插入）
Order by 后有多个列时，会先按照第一个列进行排序，如果第一列的值相同，则会根据第二列进行排序，以此类推。

select 语句的关键词顺序（很基础的还是默一遍吧）

SELECT...(DISTINCT)...FROM...WHERE...GROUP BY...HAVING...ORDER BY...LIMIT

select 语句执行顺序（0624）

先找表再分组再排序；分组前WHERE分组后HAVING；排序前SELECT+DISTINCT，排序后LIMIT
```
FROM

	WHERE

GROUP BY

	HAVING

	SELECT+DISTINCT

ORDER BY

	LIMIT
```

BETWEEN AND 的边界值
- 对于数值，包含左右边界
- 对于data类型，查询时不带分秒，包含左右边界
- 对于datatime类型，查询时不带分秒，只包含左边界。
  
  因为只查询yyyy-MM-DD时，默认将时分秒设置为00:00:00，即在右边界的日期一开始的时候就会停止查询，遂不包含右边界。

少见的运算符号
- REGEXP --- 正则表达式（RegExp）--- SELECT REGEXP
- <=> --- SELECT a<=>b FROM ... --- 当a，b都为NULL时返回1，否则返回0
```
<=>与=不同的是，当a，b都为null时

a<=>b 返回 1

a=b 返回 null
```

通配符 % 是匹配大于等于0个任意数量的字符

SQL常用函数

算术函数

ABS() --- 取绝对值
MOD(a,b) --- 取余，a%b的余数
ROUND(a,b) --- 四舍五入保留位数，保留b位小数

字符串函数

CONCAT("a",b) --- 拼接字符串，a必须有单引号或者双引号，后面的可以没有，在MySQL中可以连接多个字符串
LENGTH(“a”) --- 返回字符串a的长度，中文占三个字符

CHAR_LENGTH() --- 返回字符串的长度，中文也只算一个字符
LOWER(),UPPER()

REPALCE("要被替换的字符串","要替换的部分","替换内容")

SELECT REPLACE("CIVILAZATION","IVILAZATION",LOWER("IVILAZATION"));

+------------------------------------------------------------+

| REPLACE("CIVILAZATION","IVILAZATION",LOWER("IVILAZATION")) |

+------------------------------------------------------------+

| Civilazation                                               |

+------------------------------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

SUBSTRING ("要被截取的字符串",开始截取的位置，截取长度)

截取位置的第一位从1开始

每个中文汉字也只占一个长度

时间函数

当前时间

CURRENT_DATE
CURRENT_TIME
CURRENT_TIMESTAMP --- （时间戳）具体从年到秒的时间

EXTRACT(xxx FROM （符合格式的时间或者函数）)

mysql> SELECT EXTRACT(YEAR FROM CURRENT_TIMESTAMP);

+--------------------------------------+

| EXTRACT(YEAR FROM CURRENT_TIMESTAMP) |

+--------------------------------------+

|                                 2020 |

+--------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

上面的xxx可以用下列函数的名称替换

YEAR()、MONTH()、DAY()、HOUR()、MINUTE()、SECOND()
DATE()

转换函数

CAST(),目标类型可以是以下类型之一：BINARY，CHAR，DATE，DATETIME，TIME，DECIMAL，SIGNED，UNSIGNED。

mysql> SELECT CONCAT('Your num is ',CAST(7 as char));

+----------------------------------------+

| CONCAT('Your num is ',CAST(7 as char)) |

+----------------------------------------+

| Your num is 7                          |

+----------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

CONVERT(字段名/字符串 as 字符集名)

用于转换字符集

COALESCE()，返回参数中第一个非空返回值

mysql> SELECT COALESCE(NULL, NULL, NULL, 'Google', NULL, 'baidu');

+-----------------------------------------------------+

| COALESCE(NULL, NULL, NULL, 'Google', NULL, 'baidu') |

+-----------------------------------------------------+

| Google                                              |

+-----------------------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

忽略NULL

COUNT(*) 只统计行数，无论某行中某些字段是否为null

COUNT（字段）时会忽略字段值为NULL的行，只统计字段值不为NULL的行的总数
AVG()，MAX()，MIN() 也会忽略为NULL的数据行
- MAX()，MIN() 也可以对字符串类型进行统计，按照英文或汉语字母顺序从前到后，越向后越大

ANY ALL

any是只要满足任何一个子查询的返回值&&满足比较条件就返回结果。some是any的别名
all是只有满足所有子查询的返回值&&满足比较条件才返回结果

EXISTS IN

EXISTS 和IN 很相似，使用IN时要提起写出字段，因此适合在知道去哪个字段里查询时使用
in是先执行子查询并得到一个结果集，再将结果集带入外层谓词条件。子查询只进行一次。

EXISTS是先取一条主查询中的数据，再将数据带入并执行一次子查询。主查询有多少数据子查询就会进行多少次。
因为in和exists的查询机制，为了效率，外表数据量大使用in，外表数据量小使用exists

即小表驱动大表
```
#现有A，B两表，

SELECT * FROM A WHERE columnA IN (SELECT columnA FROM B);

SELECT * FROM A WHERE columnA EXISTS (SELECT columnA FROM B WHERE B.columnA=A.columnA);
```
假如A表大于B表，使用IN较好，因为IN先使用的是较小的表B

假如A表小于B表，使用EXISTS较好，因为EXISTS先使用的是较小的表A
NOT EXISTS 与 NOT IN 之间最好使用 NOT EXIST 或者是 NOT IN ( ... IS NOT NULL)

因为NULL值是无法被比较的，IN在先执行子查询时可能会过滤掉有null值得那一行

當一句Where id not in('A123456789','B123456789')執行時其實就是跟 Where id<>'A123456789' and id<>'B123456789' 是一樣的。而用and就是要所有條件都是True才會是True，只要有一個條件不成立就會是False。因此當比對的欄位有NULL時(例 : Where id<>'A123456789' and id<>NULL)，而NULL是不能比較的，因此id<>NULL會判斷是False。一但有一條件是回傳False，那整個Where條件式就是False了，因此這一筆資料就會被認為是不符合的。

具体案例可见此处

NULL对NOT IN的影响本质上是对SELECT子查询的影响，因此在select查询时也要注意

MySQL不支持全外连接（0625）

随记2

https://www.cnblogs.com/G-Aurora/p/13196872.html