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# 表操作

# 查询创建

查询当前数据库所有表

use itcast;     --进入数据库
show tables;    --查询表

查看指定表结构

desc 表名；

查询指定表的建表语句

show create table 表名；

创建表结构

CREATE TABLE 表名(
	字段1 字段1类型 [ COMMENT 字段1注释 ]，
	字段2 字段2类型 [ COMMENT 字段2注释 ]，
	字段3 字段3类型 [ COMMENT 字段3注释 ]，
	......
	字段n 字段n类型 [ COMMENT字段注释 ]
)[ COMMENT 表注释 ] ;

# 数据类型

# 数值类型

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# 字符串类型

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# 日期时间类型

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# 图形化界面工具

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# 安装使用 DataGrip

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创建数据库

以下俩种方式都可以创建数据库：
create database itcast;
create schema itcast;

创建表

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在 DataGrip 中执行 SQL 语句

在指定的数据库上，右键New --> Query Console

# 存储引擎

# MySQL 体系结构

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1). 连接层
最上层是一些客户端和链接服务，包含本地 sock 通信和大多数基于客户端 / 服务端工具实现的类似于 TCP/IP 的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于 SSL 的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。

2). 服务层
第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如 SQL 接口，并完成缓存的查询，SQL 的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如 过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是 select 语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。

3). 引擎层
存储引擎层， 存储引擎真正的负责了 MySQL 中数据的存储和提取，服务器通过 API 和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。数据库中的索引是在存储引擎层实现的。

4). 存储层
数据存储层， 主要是将数据 (如: redolog、undolog、数据、索引、二进制日志、错误日志、查询日志、慢查询日志等) 存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。和其他数据库相比，MySQL 有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎上，插件式的存储引擎架构，将查询处理和其他的系统任务以及数据的存储提取分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。

# 存储引擎

建表时指定存储引擎

CREATE TABLE 表名(
字段1 字段1类型 [ COMMENT 字段1注释 ] ,
......
字段n 字段n类型 [COMMENT 字段n注释 ]
) ENGINE = INNODB [ COMMENT 表注释 ] ;

查询当前数据库支持的存储引擎

show engines;

# 存储引擎特点

介绍三种存储引擎 InnoDB、MyISAM、Memory 的特点。

# InnoDB

介绍

InnoDB 是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在 MySQL 5.5 之后，InnoDB 是默认的 MySQL 存储引擎。

特点

  • DML 操作遵循 ACID 模型，支持事务；

  • 行级锁，提高并发访问性能；

  • 支持外键 FOREIGN KEY 约束，保证数据的完整性和正确性；

逻辑存储结构

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表空间 : InnoDB 存储引擎逻辑结构的最高层，ibd 文件其实就是表空间文件，在表空间中可以包含多个 Segment 段。
段：表空间是由各个段组成的， 常见的段有数据段、索引段、回滚段等。InnoDB 中对于段的管理，都是引擎自身完成，不需要人为对其控制，一个段中包含多个区。
区：区是表空间的单元结构，每个区的大小为 1M。 默认情况下， InnoDB 存储引擎页大小为 16K， 即一个区中一共有 64 个连续的页。
页：页是组成区的最小单元，页也是 InnoDB 存储引擎磁盘管理的最小单元，每个页的大小默认为 16KB。为了保证页的连续性，InnoDB 存储引擎每次从磁盘申请 4-5 个区。
行 : InnoDB 存储引擎是面向行的，也就是说数据是按行进行存放的，在每一行中除了定义表时所指定的字段以外，还包含两个隐藏字段 (后面会详细介绍)。

# MyISAM

介绍：
MyISAM 是 MySQL 早期的默认存储引擎。

2). 特点
不支持事务，不支持外键
支持表锁，不支持行锁
访问速度快

# Memory

emory 引擎的表数据时存储在内存中的，由于受到硬件问题、或断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或缓存使用。
特点
内存存放
hash 索引（默认）
文件
xxx.sdi：存储表结构信息

# 区别和特点

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# 存储引擎选择

在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。
InnoDB:

是 Mysql 的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，那么 InnoDB 存储引擎是比较合适的选择。
MyISAM ：

如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是非常合适的。
MEMORY：

将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。MEMORY 的缺陷就是
对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性。

# 索引

索引（index）是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构 (有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

# 特点

优势：提高数据检索的效率，降低数据库 IO 成本；通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低 cpu 的消耗；

劣势：索引列占用空间；降低更新表的速度，如对表进行 insert,update 时，效率降低

# 索引结构

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二叉树

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如果选择二叉树作为索引结构，会存在以下缺点：

  • 顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。
  • 大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

B-Tree

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MySQL 索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了优化。在原 B+Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的 B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。

Hash

哈希索引就是采用一定的 hash 算法，将键值换算成新的 hash 值，映射到对应的槽位上，然后存储在 hash 表中。

MySQL 中，支持 hash 索引的是 Memory 存储引擎。 而 InnoDB 中具有自适应 hash 功能，hash 索引是 InnoDB 存储引擎根据 B+Tree 索引在指定条件下自动构建的。

# 索引分类

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# 回表查询

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  • 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。

  • 如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。

  • 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则 InnoDB 会自动生成一个 rowid 作为隐藏的聚集索引。

# 索引语法

创建索引

CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (
index_col_name,... ) ;

查看索引

SHOW INDEX FROM table_name ;

删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name ;