基础语句
# 创建库
create database dome;
# 切换到数据库
use dome;
# 创建表
create table z (a int unsigned);
# 查看表show create table z;
# 查看表结构
desc z;
# 插入数据
insert into z value(1);# 修改表字段类型
alter table zz change column a a int auto_increment primary key;
# 修改表的字符集
alter table zz charset = utf8mb4# 排序
select * from order by l_discount limit 10000;
# 分组
select from group by # 查看MySQL支持的字符集
show charset元数据
information_schema 记录了数据库的所有元数据的数据库
元数据 --- 描述数据的数据，就是表的字段描述
元数据数据
tables 记录了数据库表的元数据
columns 记录了数据库表中的列的元数据
partitions 记录了数据库分区表的元数据信息
数据类型
INT类型
| 类型 | 占用空间 | 最小值 | 最大值 |
| 字节 | （signed/Unsigned） | （signed/Unsigned） | |
| tinyint | 1 | -128 | 127 |
| 0 | 255 | ||
| smallint | 2 | -32768 | 32767 |
| 0 | 65535 | ||
| mediumint | 3 | -8388608 | 8388607 |
| 0 | 16777215 | ||
| int | 4 | -2147483648 | 2147483647 |
| 0 | 4294967295 | ||
| bigint | 8 | -9223372036854775808 | 9223372036854775807 |
| 0 | 18446744073709551615 |
signed/Unsigned: 有符号和无符号，不建议使用有符号当主键虽然上限提升但是会出现很多错误，例如内存溢出
zerofill:显示值填充，无任何实际意义
auto_increment: 自增，唯一，多为主键使用
作为主键使用时，直接使用bigint
数字类型
| 类型 | 占用空间 | 精度 | 准确性 |
| float | 4 | 单精度 | 低 |
| double | 8 | 双精度 | 低，比float高 |
| decimal | 变长 | 高精度 | 非常高（财务，账务必须使用此类型） |
float(m,d)/double(m,d)/decimal(m,d) 表示显示M位整数，其中D位位于小数点后边的位数
小数选decimal就对了
字符串类型
| 类型 | 说明 | N的含义 | 是否有字符集 | 最大长度 |
| char（N） | 定长字符 | 字符 | 是 | 255 |
| varchar（N） | 变长字符 | 字符 | 是 | 16384 |
| binary(N) | 定长二进制字节 | 字节 | 否 | 255 |
| varbinary(N) | 变长二进制字节 | 字节 | 否 | 16384 |
| tinyblob | 二进制大对象 | 字节 | 否 | 256 |
| blob | 二进制大对象 | 字节 | 否 | 16K |
| mediumblob | 二进制大对象 | 字节 | 否 | 16M |
| longblob | 二进制大对象 | 字节 | 否 | 4G |
| tinytext | 大对象 | 字节 | 是 | 256 |
| text | 大对象 | 字节 | 是 | 16K |
| mediumtext | 大对象 | 字节 | 是 | 16M |
| longtext | 大对象 | 字节 | 是 | 4G |
常用字符串函数
# 函数
# 查看字符串16进制的值
select hex('abc');
# 字段类型转换,数字转字符串
select cast(123 as char(10) charset gbk);
# 查看字符长度
select length('我'), char_length('我');
# 字符串大小写
select upper('aBc'), lower('aBc');
# md5加密
select md5('abc');
# 字符串连接
select concat('a','b','c');
# 指定拼接字符串
select concat_ws('.','a','b','cb');
# 生成重复字符
select repeat('a',80);
# 生成随机数字 (1-10)
select floor(1+rand()*10);
# 左填充
select lpad('aaa',8,'1');
# 右填充
select rpad('aaa',8,'1');基本上一个varchar走天下
排序规则：
大小写不敏感，比较到空格就不比较了
集合类型
enum类型最多允许65536个值
set 最多允许64个值
通过sql_mode参数可以用于约束检查
示例：
日期类型
| 类型 | 占用字节 | 表示范围 |
| datetime | 8 | 1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59 |
| date | 3 | 1000-01-01 ~ 9999-12-31 |
| timestamp | 4 | 1970-01-01 00:00:00 UTC ~ 2038-01-19 03:14:07 UTC |
| year | 1 | YEAR(2):1970~2070 YEAR(4): 1901 ~ 2155 |
| time | 3 | -838:59:59 ~ 838:59:59 |
常用时间函数：
# 获取当前时间精确到秒
select now();
# 获取当前时间到毫秒
select now(2);
# 时间转为时间戳
select unix_timestamp(now());
# 时间戳转时间类型
select from_unixtime(new_time)
select from_unixtime(1660010581);# 返回函数执行的时间
select sysdate(),sleep(3),sysdate();
# 增加时间，
# 当前时间加一天
select date_add(now(),interval 1 day);
# 加一小时
select date_add(now(),interval 1 hour);
# 加-1分钟
select date_add(now(),interval -1 minute);
# 时间格式化
select date_format(now(),'%Y%m%d');示例：
json类型
5.7以后版本支持
原生的json类型替换blob类型
json数据有校性检查：blob类型无法在数据库层做这样的约束性检查
查询性能的提升：查询不需要遍历所有字符串才能找到数据
支持部分属性的索引：通过虚拟列的功能可以对json中的部分数据进行索引
# 创建表create table qq (id int auto_increment,data json,primary key(id));
# 写入数据
insert into qq value(null,'{"name":"limei","age":"18"}');
# 获取某给json数据中的值
方法一：
select id,json_extract(data,'$.name') from qq
# 剔除引号
select id,json_unquote(json_extract(data,'$.name')) from qq;
方法二：
select id,data->'$.name' from qq;
select id,data->>'$.name' from qq;
示例：
null
如果涉及到计算，不建议值设计为null,
表
表是数据库的核心
表=关系
表是记录的集合
二维表格模型易于人类理解
mysql 默认存储都是基于行存储
每行记录都是基于列进行组织的
# 查看数据库引擎是innodb的表，除'mysql'','information_schema','performance_schema'三个库以外的
select TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,engine from tables where engine = 'innodb' and TABLE_SCHEMA not in ('mysql'','information_schema','performance_schema');# 查看数据库中使用utf8字符的表
select TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,CHARACTER_SET_NAME from COLUMNS where CHARACTER_SET_NAME = 'utf8' and TABLE_SCHEMA not in ('mysql','information_schema','performance_schema','sys');分区表
将一个表或者索引拆分为多个更小的单元、更可管理的部分
局部分区索引，每个分区保存自己的数据与索引
分区列必须是唯一索引的一个组成部分
分区类型：range、list、hash、key、columns
设置好规则后数据库按照规则完成分区，表面还是一张表
分区条件必须是int类型
数据范式设计
范式（Noraml Form）
数据库范式化是一个可以帮助避免数据库数据异常和管理数据时出现的其他问题的技术.它由各种阶段的表的转化组成：第一范式、第二范式、第三范式
范式的目的
消除数据冗余
使对数据更易更改，而且避免更改时出现异常，更容易执行一致性的约束
产生一个与数据表示的情况更相似的更容易理解的结构
1NF遵循的规则 -- 全部表都定义了主键
2NF遵循的规则--1NF的基础上，不包含部分依赖（属性只是依赖于主键的一部分）
3NF遵循的规则--2NF的基础上，不包含传递依赖（非主属性通过另一个非键值依赖于主键）
遵循1NF LocationId和PlantCode创建联合主键即可
遵循2NF,创建联合主键拆分表，属性只能是主键的一部分进行分表
遵循3NF,发现LandDescription依赖与LandRequirement,LandRequirement依赖于Plantcode，这属于传递依赖，对其表进行拆分
优缺点
优点：
更新操作更快
没有重复数据
表相对较小
缺点
查询数据需要多次关联
mysql 自带的库和表
mysql 库
user 表： 记录用户信息，不建议通过修改此表达到权限修改的目的。
information_schma 库 元数据库，保存着关于MySQL服务器所维护的所有其他数据库的信息。
