一、多表查询

1.1 使用子查询(不推荐)

例如：查询妻子时，要求显示其丈夫的内容

select (select husband_name from husband_info where fk_wife_id = w.id) ,wife_name, gender from wife_info as w;

例如：查询丈夫时，要求显示其妻子的内容

select id,husband_name,gender,(select wife_name from wife_info where id = h.fk_wife_id) as wife_name from husband_info as h;

1.2 使用子查询（in）

例如：查询 妻子名称是“小” 开头的，丈夫的信息

select id,husband_name,gender from husband_info where fk_wife_id in (select id from wife_info where wife_name like '小%');

in 的执行流程：
1、先进行子查询
2、将子查询的结果和 外部查询语句 进行 笛卡尔乘积匹配 ： 300(内) X 30000（外） = 9000000
3、将匹配后的结果，使用where 去做条件筛选，将匹配的留下，将不匹配的剔除

1.3 使用子查询（exists）

例如：查询 妻子名称是“小” 开头的，丈夫的信息

select id,husband_name,gender from husband_info as h where exists (select w.id from wife_info as w where h.fk_wife_id = w.id and w.wife_name like '小%');

exists 的执行流程：
1、先查询外部的SQL语句，将查询结果，逐一和 子查询的结果集根据条件进行匹配
2、如果匹配上了，就显示外表的数据；如果没匹配上，就不显示外表的数据
3、进入外部的下一条数据进行匹配

1.4 in与exists使用场合

in 比较适合于 内表的数据 比 外表的数据 少的情况下
exists 比较适合于 内表的数据 比 外表的数据 多的情况下
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1.5 in 和 exists 谁性能最高？(面试题)

1、当内部表 和 外部表 数据量一样，两个几乎差不多
2、当内部表 数据量 大于 外部表时 exists 的性能高于in
3、当内部表 数据量 小于 外部表时 in 的性能高于exists

只需记住:内部表数据少,用in
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1.6 not in 和 not exists 谁性能更高？(面试题)

任何场合下：not exists 性能都是最高的，原因是：not in 一定是全表检索，而not exist 至少 内部可以使用索引

1.7 union 与 union all (联合查询)（面试题）

该关键字的使用场景： 当多张表的表结构相同，但是数据不相同，用户又需要同时显示多张表的内容时

-- 将2个表的数据，联合到一起，并针对重复数据去重
select id,wife_name from wife_info union select id,wife_name from wife_02_info;
-- 将2个表的数据，联合到一起，不会针对重复数据去重
select id,wife_name from wife_info union all select id,wife_name from wife_02_info;

使用union会对重复数据去重,union all不会去重
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二、联表查询（重点）

例如：查询 妻子名称是“小” 开头的，丈夫的信息

2.1 外联查

2.1.1 left [outer] join

以左表为基础，进行右表数据匹配，右边有数据则显示数据，右边没有数据，则显示为NULL

当然，一般情况下，都需要添加：数据筛选条件
例如：

select * from husband_info as h left join wife_info as w on h.fk_wife_id = w.id where w.wife_name like '小%';

2.1.2 right [outer] join

以右表为基础，进行左表数据匹配，左边有数据则显示数据，左边没有数据，则显示为NULL

当然，一般情况下，都需要添加：数据筛选条件
例如：

select * from husband_info as h right join wife_info as w on h.fk_wife_id = w.id where w.wife_name like '小%';

2.2 内联查（inner join）

内联查，显示的中间交集的数据

当然，一般情况下，都需要添加：数据筛选条件
例如：

select * from husband_info as h inner join wife_info as w on h.fk_wife_id = w.id where w.wife_name like '小%';

使用最多的是left join | inner join

2.3 简化inner join（最常用）

省略：inner join on 使用where 去做 表之间的连接

select * from husband_info as h,wife_info as w where h.fk_wife_id = w.id and w.wife_name like '小%';

三、视图（常用）

面临更多的表联表，为了简化联表操作，需要使用Mysql中的视图

3.1 视图的概念

视图：就是一张虚拟表，它的所有的数据都是来自于其他表的联合，它不是一张真真的表，因为它没有任何的表文件存在

3.2 视图的创建

连表超过3张表以上，就可以采用 视图！
语法结构：

create view 视图的名字 as select 连表查询内容

举例：

create view v_player_game as select p.id as p_id,p.player_name,g.id as g_id,g.game_name from player_info as p, player_game as pg, game_info as g where p.id = pg.fk_player_id and pg.fk_game_id = g.id

使用：

select game_name,count(*)  from v_player_game  group by game_name;

不能针对视图，去修改，去删除
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四、触发器（trigger 重点了解）

当数据库中，某一个表的内容发生改变时，需要其他表也同样做出改变时，可以使用它
触发器的应用场合：
1、卖家卖出一件商品之后， 库存量 - 1
2、系统新注册一个用户， 用户统计量 + 1
3、删除妻子时，自动将丈夫也销毁掉

4.1 触发器的类型

新增触发器 在新增数据时，进行触发
修改触发器 在修改数据时，进行触发
删除触发器 在删除数据时，进行触发

4.2 触发器的触发时机

1、在数据变化之前，触发 before
如果在触发器，需要使用数据变化之前的数据，我们可以使用关键字old来获取
2、在数据变化之后，触发 after
如果在触发器，需要使用数据变化之后的数据，我们可以使用关键字new来获取

4.3 触发器的语法

create trigger 触发器的名字 触发的时机 触发器的类型 on 作用在哪张表
for each row begin
    -- 触发的内容
end；

举例(1)：

create trigger trgger_wife_delete before delete on wife_info 
for each row BEGIN
    delete from husband_info where fk_wife_id = old.id;
end;

举例(2)：

create trigger trgger_user_info_new after insert on user_info 
for each row BEGIN
    update user_count set nums = nums + 1 where id = '1';
end;

鸡肋：高手认为这个东西很不错，菜鸟就 会莫名其妙的发现数据被修改，被删除了！！！

五、事务（重点）

事务： 一段具有明确开始和结束标记的 并且执行顺序是有序的一个过程

事务举例： 1天的生活 ：7:00 起床 7:30 出门 —> 9:20 上课 —> 12:20 吃饭
—> 2:00 上课 —> 6:00 吃饭 —> 6.40 上晚自习 —> 8:30 放学 —> 10:00 到家
—> 12:00 上床 —> 2:00 看手机

出生 —> 3岁（幼儿园） —> 6岁（小学） —> 12岁（初中）—>15（高中）—> 18(上大学) —> 23(大学毕业，走向社会，被社会毒打) —> 27(结婚) —> 29(养小孩) —>
55岁（退休,带小孩） —> 死亡

张三给李四转钱 5000元
1、张三查账 余额是否 > 5000
2、从张三的卡中，扣除5000
3、将5000元，添加到李四的账号中
4、李四查账，看是否收到5000元

从页面发起一个请求，也是一个完整的事务！

5.1 事务的4个特性(ACID)

原子性atomicity：
事务是一个完整的个体，不能再分 对于数据库的事务来讲：就是指事务 是完整的，要么统一成功，要么统一失败
一致性consistency：
在事务处理的过程中，数据必须要保证一致性，也就是不能出错。初中：能量守恒
隔离性isolation：
事务与事务之间是相互隔离的，互不干扰的。
持久性durability：
事务一旦确认，那么它的结果就应该持久化到硬盘中，并且同一事务不能再次对它进行修改。

5.2 事务的处理方式

确认事务 commit
回滚事务 rollback

5.3 MySQL 中如何操作事务（了解）

5.4 事务的隔离级别

多个事务，可能操作同一批数据，为了保证该数据的一致性问题，数据库同样会针对数据进行上锁

1、可串行化（serializable）
将事务按照排队的方式，依次去操作数据，同一时刻只有一个事务可以操作它。
这种隔离级别：数据的一致性最好，它一定能保证数据是准确的
但是：它的性能也是最低的
2、可重复读（repeatable-read）
这隔离级别，仅次于可串行化，它此时就允许少量的事务，同一时刻操作相同的数据
性能上有所提升，但是：数据的一致性上，稍微有所下降
它会造成一种错觉：幻读
幻读：A事务在本次事务中，对自己未操作过的数据多次读取，第一次读取时，记录不存在，第二次读取时候，记录出现了。（insert）
即：（读取了提交的新事物，insert）
A 先查询一帮数据，并且针对这一大帮做了修改，或删除。B在A修改，或删除之后，他也修改了其中的某一条数据，A再次查询数据库时，将会有一种幻象，感觉他自己没修改完，或删除完
3、读已提交（read-committed）
这隔离级别，又比可重复读低一些，它此时就允许大量的事务，同一时刻操作相同的数据，
性能上有了进一步的提升，但是：数据的一致性上，造成的问题更大
它会造成一种错误：不可重复读
不可重复读：A事务在本次事务中，对自己未操作过的数据多次读取，出现了数据不一致或记录不存在的情况。
即：（读取了提交的新事物，update，delete）
举例：你和你女朋友 2个人 公用1张卡，卡里有1000元钱， 你现在请你的朋友吃饭，在你吃饭期间，你女朋友买个一个包花费了800元，等你吃完饭需要结账时：发现卡里只有200元，你可能就不够了，你就尴尬了，你就没法再做任何处理了……
4、读未提交（read-uncommitted）
它的隔离级别最低，它就相当于没有上锁，同一时刻所有的事务都可以操作相同的数据，
性能最高，但是一致性最差，造成的问题最严重
它会造成一种错误：脏读
脏读： A事务还未提交，B事务读取到了A事务中的数据（破坏了隔离性）
即：（读取了未提交的新事物，然后被回滚了）
举例：你有一张银行卡，银行卡中突然多了500W ， 你就承诺 给你所有的朋友借钱（打了包票），然后又莫名其妙的500W又消失了，现在问你，你该咋办？
你拿着数据库可能 回滚的数据，在做业务，这是最危险的！！！

当然：4种隔离级别：可串行化 读未提交 几乎没有人使用，使用最多的是：可重复读

六、InnoDB 与 MyIsam的区别（面试题）

存储引擎：就类似于游戏系统中的游戏引擎，它是整个RDBMS中最核心的东西，它决定了数据如何存储，如何获取，如何控制事务，如何控制外键 等一系列的功能
在MySQL中使用最多的是：InnoDB MyIsam
1、InnoDB 是MySQL 默认使用一种存储引擎，表的存储上，它是将一张表划分为2个文件：XXX.frm (表的表结构文件) XXX.ibd (数据和索引文件)
MyIsam 表的存储上，它是将一张表划分为3个文件：XXX.frm (表的表结构文件) XXX.MYD (数据文件) XXX.MYI (索引文件)
2、InnoDB 支持数据库的事务，而MyIsam 不支持数据库的事务
3、MyIsam 在做CRUD时，性能远高于 InnoDB
4、InnoDB 支持外键约束，但是MyIsam 连外键约束都不支持