数据库，又称“电子化的文件柜”，是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”，是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
1.1-数据库分类-
关系型数据库： 关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格形式）。在关系型数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据库的管理。例如：Oracle和MySQL。
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非关系型数据库： NoSQL，(NoSQL = Not only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。NOSQL典型产品有memcached （纯内存），redis（持久化缓存），mongodb（文档的数据库）
一个数据库的服务器中有多个数据库，一个数据库中有多个表，
每个表有多个字段（字段和Java中类的属性是对应的），每一条记录对应是一个Java实例对象。
事务就是作为单个工作单元而执行的一系列操作，如查询和修改数据等。
1.3.1事务必须满足的4个条件（特性）- 原子性：在事务中进行的修改，要么全部执行，要么全不执行。
- 一致性：为了事务在查询和修改时数据不发生冲突。
- 隔离性：隔离性是一种用于控制数据访问的机制，能够确保事务只能访问处于期望的一致性级别下的数据。
- 持久性：在将数据修改写入到磁盘之前，总是先把这些修改写入到事务日志中。这样子，即使数据还没有写入到磁盘中，也可以认为事务是持久化的。
事务的隔离性就是指，多个并发的事务同时访问一个数据库时，一个事务不应该被另一个事务所干扰，每个并发的事务间要相互进行隔离。
一般的数据库，都包括以下四种隔离级别：
- 读提交(Read Committed)：这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是MySQL默认的）。这种隔离级别能够有效的避免脏读，但除非在查询中显示的加锁。“读提交”只能避免“脏读”，并不能避免。
- 读未提交(Read Uncommitted)：就是可以读到未提交的内容。因此，在这种隔离级别下，查询是不会加锁的，也由于查询的不加锁，所以这种隔离级别的一致性是最差的，可能会产生“脏读”、“不可重复读”、“幻读”。
- 可重复读(Repeated Read)：这是MySQL的默认事务隔离级别，它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行，能够有效的避免“不可重复读”。不过理论上，这会导致另一个棘手的问题：幻读 （Phantom Read）。
- 串行化(Serializable):这是最高的隔离级别，它通过强制事务排序，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简言之，它是在每个读的数据行上加上共享锁。在这个级别，可能导致大量的超时现象和锁竞争。这种级别下，“脏读”、“不可重复读”、“幻读”都不会出现，但是执行效率非常差，性能开销也最大，所以基本没人会用。
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数值型:TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE
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大数据型：BLOB（二进制文件）、TEXT（文本）
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字符串型：VARCHAR、CHAR
varchar和char的区别：
*varchar（经常使用）长度是可变的。name varchar(8)可以存入数据wangzhu（如果数据长度在范围之内，自动根据存放内容改变长度），但是如果存入wangguozhu就报错了；
*char长度是不可变的。name char(8)存入数据wangzhu，如果不够长度8用空格补全。（char效率高）
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逻辑型：BIT（对应boolean）
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日期型：
DATE：只包含日期
TIME：只包含时分秒
DATETIME：需要手动录入时间
TIMESTAMP：默认选择当前系统时间
（datetime和timestamp包含日期和时分秒）
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AUTO_INCREMENT 自动递增 自动在上一条记录的基础下自动增加。通常用来设计唯一主键 --index 必须是整数类型。 可以自定义设置自增起始值和步长。
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NULL ,NOT NULL 空/非空 假设为not null，当不赋值时，就会报错。NULL ，如果不填写值，默认为null。
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DEFAULT 默认 设置默认值。如果不指定该列的值，则会存在默认的值。
（1）创建数据库：create database 数据库名称;
（2）创建指定字符集的数据库：create database 数据库名称 character set ‘字符集’;
（3）创建指定字符集并带校对规则的数据库（校对规则和编码是成对出现的）：create database 数据库名称 character set ‘字符集’ collate ‘校对规则’;
举例（1）创建一个名称为students的数据库：
create database students;
（2）创建一个使用utf8字符集的数据库：
create database students character set ‘utf8’;
（3）创建一个使用utf8字符集，并带校对规则的数据库：
create database students character set ‘utf8’ collate ‘utf8_bin’;
3.1.2删除数据库（1）删除students数据库：
drop database students;
3.1.3查看数据库（1）查看当前数据库服务器中的所有数据库：
show databases;
（2）查看students数据库的定义信息：
show create database students;
3.1.4修改数据库（1）把students数据库的字符集修改成gbk：
alter database students character set ‘gbk’;
3.1.5备份、恢复数据库 SQL Server中- 备份：backup database 数据库名称 to disk 备份路径；
- 还原：restore database 数据库名称 to disk 备份路径；
（cmd命令窗口操作，需要配置MySQL环境变量）
- 备份：mysqldump -uroot -ppass database >备份路径
- 还原：mysql -uroot -ppass database <备份路径
root:用户名；pass密码；database：需备份的数据库名称
3.1.6其他操作（1）切换数据库：use 数据库名称;
（2）查看当前使用的数据库：select database();
3.2-数据库表的操作语句 3.2.1创建表格（4）创建表插入数据的SQL语句：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test_student`( `id` INT(4) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '学号', `name` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '王国柱', `sex` VARCHAR(3) NOT NULL DEFAULT '女' COMMENT '性别', PRIMARY KEY(`id`) ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8
CREATE TABLE IF NOT EXISTS [`表名`](
`字段名` [列数据类型] [属性] [索引] [注释]，
`字段名` [列数据类型] [属性] [索引] [注释]，
`字段名` [列数据类型] [属性] [索引] [注释]，
)
[表类型] ENGINE=INNODB
[字符集设置] DEFAULT CHARSET=UTF8
[表注释]
3.2.2删除表格
（1）删除student表：
drop table student;
3.2.3修改表格（2）在student表上添加一个hoppy列：
alter table student add hoppy varchar(20);
（3）修改hoppy列的长度为60：
alter table student modify hoppy varcher(60);
（4）修改列名hoppy为like：
alter table student change hoppy like varchar(30);
（5）删除hoppy列：
alter table student drop hoppy;
（6）修改表名student为user：
rename table student to user：
3.3-数据库数据的操作语句 3.3.1添加数据- 语法：insert into 表名 values();
- 举例：向student表中插入数据
insert into student values (1,'小明','男','1999-08-07'); insert into student values (2,'小米','女','2000-11-09'); insert into student values (3,'小香','女','1999-01-19');
注意:
数据要与字段类型相同；
字段长度需要控制；
在values中列出的数据位置要与被加入的列的排列位置相对应；
字符和日期型数据应包含在单引号中
3.3.2删除数据-
语法：（1）删除数据：delete form 表名 [where];
（2）删除所有数据：truncate 表名;
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举例：
（1）删除表中名称为’小米’的记录：delete from student where s_name = ‘小米’;
（2）删除student表中所有记录：delete from student;
（3）使用truncate删除student表中记录：truncate student;
3.3.3查询数据-
语法：
（1）select *from 表名;
（1）查询表中所有学生的信息：
selete *from student;
（2）查询表中所有学生的姓名和对应的英语成绩：
selete name,english from student;
去重查询-
语法：去除重复的数据：selete distinct 字段名 from 表名
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举例：过滤表中重复的数据：
selete distinct english from student;
聚集函数 count获取数量（1）统计一个班学生的总人数：
selete count(*) from student;
（2）统计英语成绩大于90的学生数量：
selete count(*) from student where english >90 ;
（3）统计总分大于240的学生数量：
selete count(*) from student where (chinese+math+english) >240;
sum求和（1）统计班级的英语总成绩：
selete sum(english) from student;
（2）统计班级的数学成绩平均分：
selete sum(math)/count(*) from sum;
avg平均数（1）统计班级的数学成绩平均分：
selete avg(math) from student;
最大最小值（1）统计班级数学成绩最大值：
selete max(math) from student;
（2）统计班级数学成绩最小值：
selete min(math) from student;
group by 分组（条件过滤用having，不能使用where）
（1）对订单表中商品归类后，显示每一类商品的总价：
select product,count(*),sum(price) from oeder group by prodyct;
（2）查询购买了几类商品，并且每类总价大于100的商品：
select product,sum(price),from oeder group by product having sum(price) >100;
注意：where 和having条件语句的区别
- where是在分组前进行条件过滤，having是在分组后进行条件过滤；
- 使用where的地方都可以用having替换，但是只有having可以使用在分组函数中。
ORDER BY 语句用于根据指定的列对结果集进行排序。（默认按照升序对记录进行排序）
- 用于排序
- 写在where之后
语法：select column_name,column_name from table_name order by column_name,column_name asc|desc
即select 列名 from 表名 order by 列名 asc|desc
order by的方式：
- asc升序，因为是数据库默认的排序方式，可以省略
- desc，指定列按降序排列
数据库中的索引使用户可以快速找到表或索引视图中的特定信息。
聚集索引存储记录是物理上连续存在，而非聚集索引是逻辑上的连续，物理存储并不连续。就像字段，聚集索引是连续的，a后面肯定是b，非聚集索引就不连续了，就像图书馆的某个作者的书，有可能在第1个货架上和第10个货架上。还有一个小知识点就是：聚集索引一个表只能有一个，而非聚集索引一个表可以存在多个
索引的分类-
主键索引 (PRIMARY KEY)
唯一的标识，主键不可重复
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唯一索引 (UNIQUE KEY)
避免重复的列出现，唯一索引可以重复，多个列都可以表示为唯一索引
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常规索引 (KEY/INDEX)
默认的。可以使用 index 或key关键字来设置
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全文索引 (FullText)
在特定的数据库引擎下才有，MYISAM
CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED | NONCLUSTERED] INDEX index_name
ON {table_name | view_name} [WITH [index_property [,…n]]
说明：
UNIQUE: 建立唯一索引。
CLUSTERED: 建立聚集索引。
NONCLUSTERED: 建立非聚集索引。
Index_property: 索引属性。
删除索引DROp INDEX table_name.index_name[,table_name.index_name]
说明：table_name: 索引所在的表名称。
index_name : 要删除的索引名称。
显示索引信息使用系统存储过程：sp_helpindex 查看指定表的索引信息。
执行代码如下：
Exec sp_helpindex book1;
索引原则- 索引不是越多越好
- 不要对进程变动数据加索引
- 小数据量的表不需要加索引
- 索引一般加在常用来查询的字段上
多表查询，即根据特定的连接条件从不同的表中获取所需的数据。两张表间有一个相同的字段，才能进行有效的多表查询。
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语法：select table1.column,table2.column from table1,table2 where table1.column1=table2.column2;
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举例：有emp和dept两个表，查询每个员工的工号、姓名、工资、部门名和工作地点：
select empno,ename,sal,dname,loc from emp,dep where emp.deptno=dept.deptno;
- 省略连接条件
- 连接条件无效
- 第一个表中的所有行与第二个表中的所有行相连接
内连接：只返回满足连接条件的数据。
外连接（LEFT JOIN）（RIGHT JOIN）-
左连接：从左表返回所有的行，如果右表中没有匹配，对应的列返回Null
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右连接：从右表返回所有的行 ，如果左表中没有匹配，对应的列返回Null
- 语法：updata 表名 set 字段1=值1，字段2=值2…[where];
- 举例：
（1）将所有学生的成绩修改为90，年龄改为20：
updata student set score=90,age=20;
（2）将小米的成绩改为60：
updata student set score=60 where s_name=‘小米’;
（3）将小米的成绩在原有基础上增加30：
updata student set score =score+30 where s_name=‘小米’;
4.1-外键外键是在SQL Server数据库中强制引用完整性的约束。 它使用一列或多列组合，用于在两个表中的数据之间建立链接，以控制可存储在外键表中的数据。
- 在互联网场景里面，涉及到高并发，在外键的约束下，大量的插入、更新、删除操作的性能会降低。所以外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群。
- 数据库需要额外的维护外键自身的内部管理；
- 外键相当于把数据的一致性事务的实现，全部交给了数据库服务器来完成；
- 有了外键以后，当做一些涉及到外键字段的增，删，改操作时，需要触发相关操作去检查，而不得不消耗资源；
- 每次更新数据，都需要额外的检查另外一张表的数据，容易造成死锁；
