CREATE TABLE `app_user` (
`id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR(50) DEFAULT'' COMMENT'用户昵称',
`email` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT'用户邮箱',
`phone` VARCHAR(20) DEFAULT'' COMMENT'手机号',
`gender` TINYINT(4) UNSIGNED DEFAULT '0'COMMENT '性别(0:男;1:女)',
`password` VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '密码',
`age` TINYINT(4) DEFAULT'0'  COMMENT '年龄',
`create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
`update_time` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 

-- 插入100万数据.
DELIMITER $$
-- 写函数之前必须要写,标志
CREATE FUNCTION mock_data ()
RETURNS INT
BEGIN
    DECLARE num INT DEFAULT 1000000;
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    WHILE i<num DO
        INSERT INTO `app_user`(`name`,`eamil`,`phone`,`gender`)VALUES(CONCAT('用户',i),'19224305@qq.com','123456789',FLOOR(RAND()*2));
        SET i=i+1;
    END WHILE;
    RETURN i;
END;

SELECT mock_data() -- 执行此函数 生成一百万条数据​

索引在小数据量的时候,用户感觉使用效率不大,,但是在大数据的时候,感觉就会十分明显

索引原则:

  • 索引不是越多越好,只需要常用的查询字段进行加索引
  • 不要对经常变动的数据加索引
  • 小数据的表不需要加索引

INNODB默认的数据结构:Btree

拓展:java中的事务

方法(){

try(){

正常的业务代码

commit()

}catch(){

rollback()

}

}

二.用户权限:

Sql命令:用户表:mysql.user

实际上就是对用户表进行增删改查

--  创建用户
CREATE USER maming IDENTIFIED  BY '123456'

-- 修改密码(修改当前用户)
SET PASSWORD = PASSWORD('123456')
-- 修改密码(修改指定用户)
SET PASSWORD FOR maming =PASSWORD=('123456')
-- 重命名
RENAME USER maming TO maming1

-- 授予全部权限    库.表
-- 除了给别人授权,其它都可以做
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO maming1
-- 查询权限
SHOW GRANTS FOR  maming1 -- 查询指定用户权限
-- root用户权限
SHOW GRANTS FOR  root@localhost   -- GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'localhost' WITH GRANT OPTION

-- 撤销权限  那些权限  ,那个库,给谁撤销
REVOKE  ALL  PRIVILEGES ON *.* FROM maming1

公式:

         创建用户     :create   user    要创建的用户名  identified  by  创建用户密码

修改当前用户密码:set   password = password(’ 新密码 ‘)

修改指定用户密码:set   password for  要修改用户名 =password =(’新密码‘)

           重命名       :rename  user   旧的用户名  to  新的用户名

    给用户授权       :grant  什么权限   on   那个库.那个表  to  那个用户

    查询权限          :show  grants  for  用户名

   查询root权限     :show grans  for root@localhost

 撤销用户权限      :revoke  权限名  on  那个库 . 那个表  from  用户名

三.数据库备份

为什么要备份数据库:

  • 保证数据不丢失
  • 数据转移

数据库备份方式:

  • 直接在物理文件下拷贝走Data文件
  • 在可视化工具中手动导出
  • 使用命令行导出  MySQLdump
-- 导出数据表
mysqldump -hlocalhost -uroot -p123456 school student >D:/student.sql
-- 导出数据库
mysqldump -hlocalhost -uroot -p123456 school >D:/student.sql
-- 登录的情况下 切换到要导入的数据库
-- 执行下面的命令,导入表
source  studen.sql
-- 或直接导入
mysql -uroot -p123456  库名< 备份文件

公式:

导出数据表

mysqldump  -h主机名  -u用户名  -p密码   那个数据库  那个表 > 导出位置

导出数据库

mysqldump -h主机名  -u用户名  -p密码   那个数据库  > 导出位置

导入数据表

  1. 登录mysql
  2. 切换到要导入的数据库
  3. 输入命令:source  备份文件

四.数据库设计

糟糕的数据库设计:

  • 数据冗余,浪费空间
  • 数据库插入和删除都会很麻烦(屏蔽使用物理外键)
  • 程序性能差

良好的数据库设计:

  • 节省内存空间
  • 保证数据库的完整性
  • 方便我们开发系统,或开发功能

软件开发中,关于数据库的设计

  • 分析需求:分析业务需求和需求处理的数据需求
  • 概要设计:设计E -R 图

设计数据库分析(个人博客,参考)

收集信息,分析需求:

  • 用户表(用户登录注销,用户的个人信息,写博客,创建分类)
  • 分类表(文章分类,由谁创建的)
  • 文章表(文章信息)
  • 友链表(超链接,友链信息)
  • 自定义表(装载一些杂乱,未分类的信息)

标识实体(把需求落到每个实体):

  • 写博客:user  -> blog
  • 创建分类: user -> category
  • 关注: user  -> user
  • 友链接:links 

五.数据库设计的三大范式

第一范式(1NF):原子性,保证每一列不可再拆分

第二范式(2NF):

  • 前提:满足第一范式
  • 每张表只描述一件事情

第三范式(3NF):

  • 前提:满足第二范式
  • 确保主键与每一列数据直接相关,不能间接相关

============================================================================举例======================================================================================

第一范式(1NF):要求数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项。

举例说明:

在上面的表中,“家庭信息”和“学校信息”列均不满足原子性的要求,故不满足第一范式,调整如下:

可见,调整后的每一列都是不可再分的,因此满足第一范式(1NF);

 

第二范式(2NF):在1NF的基础上,非码属性必须完全依赖于候选码(在1NF基础上消除非主属性对主码的部分函数依赖)

第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关,而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。

举例说明:

在上图所示的情况中,同一个订单中可能包含不同的产品,因此主键必须是“订单号”和“产品号”联合组成,

但可以发现,产品数量、产品折扣、产品价格与“订单号”和“产品号”都相关,但是订单金额和订单时间仅与“订单号”相关,与“产品号”无关,

这样就不满足第二范式的要求,调整如下,需分成两个表:

   

 

第三范式(3NF):在2NF基础上,任何非主属性不依赖于其它非主属性(在2NF基础上消除传递依赖)

第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关,而不能间接相关。

举例说明:

上表中,所有属性都完全依赖于学号,所以满足第二范式,但是“班主任性别”和“班主任年龄”直接依赖的是“班主任姓名”,

而不是主键“学号”,所以需做如下调整:

  

 ============================================================================END======================================================================================

 拓展:(规范性和性能的问题)

阿里巴巴明文规定,联表查询不得超过三张表:

  • 考虑商业化的需求和目标,(成本和用户体验!),数据库的性能更加重要(太多表查询反而更慢)
  • 再满足性能的最大限度下,去满足规范性
  • 有时候会故意给某些表增加冗余字段(从多表查询转换为单表查询)
  • 故意增加一些计算列(从大数据量,降低成单列小数据量的查询:索引)

 

原文地址:http://www.cnblogs.com/5ran2yl/p/16878899.html

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