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一、关系型数据库
1.什么是关系型数据库
关系型数据库是建立在关系模型基础上的数据库
简单来说，关系型数据库是由多张能互相连接的 二维表 组成的数据库
2.主要优点
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都是使用表结构，格式一致，易于维护
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使用通用的SQL语言操作，使用方便，可用于复杂查询
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数据存储在磁盘中，安全
二、SQL语句
1.简介：
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Structured Query Language，简称 SQL
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结构化查询语言，一门操作关系型数据库的编程语言
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定义操作所有关系型数据库的统一标准
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对于同一个需求，每一种数据库操作的方式可能会存在一些不一样的地方，我们称为“方言”
2.SQL通用语法
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SQL 语句可以单行或多行书写，以分号结尾
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MySQL数据库的 SQL 语不区分大小写，关键字建议使用大写！（为了好辨识我用的小写，正常应该用大写）
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注释
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单行注释: --注释内容或#注释内容（MySQL 特有）
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多行注释:/* 注释内容 */
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3.SQL语法分类
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DDL：（Data Definition Language）数据定义语言，用来定义数据库对象: 数据库，表，列等
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操作数据的：库，表等
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DML：（Data Manipulation Language）数据操作语言，用来对数据库中表的数据进行增删改
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对表中数据进行增删改
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DQL：（Data Query Language）数据查询语言，用来查询数据库中表的记录（数据）
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对表中数据进行查询
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DCL：（Data ControlLanguage）数据控制语言，用来定义数据库的访问权限和安全级别，以及创建用户
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对数据库进行权限控制
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4.DDL
（1）查询库
#查看所有数据库
show databases;（2）创建库
#创建数据库
create database 数据库名;
#创建数据库（加判断）
create database if not exists 数据库名;（3）删除库
#删除数据库
drop database 数据库名;
#删除数据库（加判断）
drop database if exists 数据库名;（4）使用库
#查看当前使用的数据库
select database();
#使用/进入指定数据库
use 数据库名;（5）查询表
#查看库中所有表
show tables；
#查看表结构
desc 表名;（6）创建表
#创建表，最后一行没有，
create table 表名(
字段名01 数据类型01,
字段名02 数据类型02,
字段名03 数据类型03,
...
字段名n 数据类型n
);
create table user(
id int,
name varchar(20),
password varchar(40)
);（7）删除表
#删除表
drop table 表名;
#删除表（带判断）
drop table if exists 表名;（8）修改表
#修改表名
alter table 表名 rename 新表名;
#表中添加一列(末尾插入)
alter table 表名 add 列名 数据类型;
#删除指定列
alter table 表名 drop 列名;
#修改数据类型
alter table 表名 modify 列名 新数据类型;
#修改列名和数据类型
alter table 表名 change 列名 新列名 新数据类型;
（9）SQL中的数据类型
分为三类，我举例只是常用的
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数值类：
| 类型 | 大小 | 范围（有符号） | 范围（无符号） | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| TINYINT | 1 Bytes | (-128，127) | (0，255) | 小整数值 |
| SMALLINT | 2 Bytes | (-32 768，32 767) | (0，65 535) | 大整数值 |
| MEDIUMINT | 3 Bytes | (-8 388 608，8 388 607) | (0，16 777 215) | 大整数值 |
| INT或INTEGER | 4 Bytes | (-2 147 483 648，2 147 483 647) | (0，4 294 967 295) | 大整数值 |
| BIGINT | 8 Bytes | 自查 | 自查 | 极大整数值 |
| FLOAT | 4 Bytes | 自查 | 自查 | 单精度 浮点数值 |
| DOUBLE | 8 Bytes | 自查 | 自查 | 双精度 浮点数值 |
| DECIMAL | 对DECIMAL(M,D) ，如果M>D，为M+2否则为D+2 | 依赖于M和D的值 | 依赖于M和D的值 | 小数值 |
double（数值总长度，小数点保留位数【0-100】）
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日期和时间类：
| 类型 | 大小 ( bytes) | 范围 | 格式 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| DATE | 3 | 1000-01-01/9999-12-31 | YYYY-MM-DD | 日期值 |
| TIME | 3 | '-838:59:59'/'838:59:59' | HH:MM:SS | 时间值或持续时间 |
| YEAR | 1 | 1901/2155 | YYYY | 年份值 |
| DATETIME | 8 | '1000-01-01 00:00:00' 到 '9999-12-31 23:59:59' | YYYY-MM-DD hh:mm:ss | 混合日期和时间值 |
| TIMESTAMP | 4 | '1970-01-01 00:00:01' UTC 到 '2038-01-19 03:14:07' UTC 结束时间是第 2147483647 秒 北京时间：2038-1-19 11:14:07 格林尼治时间： 2038年1月19日 凌晨 03:14:07 | YYYY-MM-DD hh:mm:ss | 混合日期和时间值，时间戳 |
-
字符串类型
| 类型 | 大小 | 用途 |
|---|---|---|
| CHAR | 0-255 bytes | 定长字符串（高效但费空间） |
| VARCHAR | 0-65535 bytes | 变长字符串（低效但省空间） |
| TINYBLOB | 0-255 bytes | 不超过 255 个字符的二进制字符串 |
| TINYTEXT | 0-255 bytes | 短文本字符串 |
| BLOB | 0-65 535 bytes | 二进制形式的长文本数据 |
| TEXT | 0-65 535 bytes | 长文本数据 |
| MEDIUMBLOB | 0-16 777 215 bytes | 二进制形式的中等长度文本数据 |
| MEDIUMTEXT | 0-16 777 215 bytes | 中等长度文本数据 |
| LONGBLOB | 0-4 294 967 295 bytes | 二进制形式的极大文本数据 |
| LONGTEXT | 0-4 294 967 295 bytes | 极大文本数据 |
5.DML
（1）添加数据
#给指定列添加数据
insert into 表名(列名01,列名02,列名03, ... ,列名n) value(值01,值02,值03, ... ,值n);
#给全部列添加数据
insert into 表名 values(值01,值02,值03, ... ,值n);
#批量添加数据
#方式一
insert into 表名(列名01,列名02,列名03, ... ,列名n) values(值01,值02,值03, ... ,值n),(值01,值02,值03, ... ,值n),(值01,值02 ... ,值n)...;
#方式二
insert into 表名 values(值01,值02,值03, ... ,值n),(值01,值02,值03, ... ,值n),(值01,值02,值03, ... ,值n)...;（2）修改数据
#修改表数据
#注意：如果不加条件判断，则为修改全部数据！
update 表名 set 列名1=值1，列名2=值2，...，列名n=值n [where 条件]
UPDATE user SET id = 10，num = 3, score = 99 WHERE name="张三";（3）删除数据
#删除表数据
#注意：如果不加条件，则为删除所有数据！
delete from 表名 [where条件]6.DQL（单表查询）
（1）基础查询
#查询表中所有数据
select * from 表名;
#查询表中多个字段中的数据【多个字段用，隔开】
select 字段列表 from 表名;
#去除重复记录
select distinct 字段列表 表名;
#起别名，AS可以省略
as 别名
#如
select name as 姓名 from user;
select name 姓名 from user;（2）条件查询
#基础查询+条件列表
select name from user where id = 3;（3）分组查询
#select 聚合函数（列名） from 表名;
#null 值不参与所有聚合函数运算
select avg(score) from user;
#分组查询
#基础查询+（条件）group by 分组字段名 （having 分组后条件）
#分组之后，查询的字段为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义
#按性别分组，查询平均分
select sex,avg（score） from user group by sex;
#按性别分组，查询平均分和各自的人数
select sex,avg（score）,count(*) from user group by sex;
#按性别分组，查询平均分和各自的人数，要求低于60分的不参与平均
select sex,avg（score）,count(*) from user where score>60 group by sex;
#按性别分组，查询平均分和各自的人数，要求低于60分的不参与平均，分组后人数要大于2
select sex,avg（score）,count(*) from user where score>60 group by sex having count(*) > 2;注意点：
-
分组之后，查询的字段应为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义
where 和 having的区别：
-
执行时机：where 是分组之前进行限定，不满足where条件，则不参与分组，而having是分组之后对结果进行过滤.
-
限定范围：where 不能对聚合函数进行判断，having可以对聚合函数进行判断
-
执行顺序：where > 聚合函数 > having
（4）排序查询
#基础查询+（条件查询）+order by 排序字段名1 排序方式，排序字段名2 排序方式...
#如果有多个排序条件，当前边的条件值一样时，才会根据第二条件进行排序
select name，math，chinese from user order by math desc,chinese asc;（5）分页查询
#基础查询 + limit 起始索引，查询条目数
#起始索引：从0开始
#计算公式：起始索引 = （当前页面-1）*每页显示条数
select * from user limit 0,3;
#每页显示10条数据，查询第3页的数据
select * from user limit 20,10;分页查询在不同数据库的关键字
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Mysql：limit
-
Oracle：rownumber
-
SQL Server：top
（6）条件列表（关键字推荐大写，为了好辨识写的小写）
| 符号 | 说明 |
|---|---|
| > | 大于 |
| < | 小于 |
| >= | 大于等于 |
| <= | 小于等于 |
| = | 等于 |
| <>/!= | 不等于 |
| between...and... | 在[ ]区间，内容可为日期 |
| in（a，b，c，d...） | 多选一，满足其一即成立 |
| like 占位符 （_单个任意字符） （%多个任意字符） | 模糊查询 |
| is null | 是null |
| is not null | 不是null |
| and/&& | 并且（推荐and） |
| or/|| | 或（推荐or） |
| not/！ | 非 |
（7）排序方式
| 排序方式 | 说明 |
|---|---|
| ASC（默认） | 升序 |
| DESC | 降序 |
（8）聚合函数
将一列数据作为一个整体，进行纵向计算。
| 函数名 | 说明 |
|---|---|
| count（列名） | 统计数量（不为null的值，一般推荐主键和*） |
| max（列名） | 最大值 |
| min（列名） | 最小值 |
| sum（列名） | 求和 |
| avg（列名） | 平均值 |
三、图形化客户端工具-Navicat
Navicat for MysQL 是管理和开发MySQL或MariaDB 的理想解决方案
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官网: Navicat 中国 | 支持 MySQL、Redis、MariaDB、MongoDB、SQL Server、SQLite、Oracle 和 PostgreSQL 的数据库管理
1.工具的使用
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打开Navicat
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文件
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新建连接
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选择mysql/MariaDB都可以
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设置好连接名和密码即可进行连接
点击连接名，右键，新建数据库，之后自己玩吧~
