# UTU-SQL

**Repository Path**: weber-pyth-utu/utu-sql

## Basic Information

- **Project Name**: UTU-SQL
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2021-01-13
- **Last Updated**: 2021-03-12

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## 前言
本笔记全部例题涉及的表结构如下

Student表（学生信息表）
| 列名 | 含义 |
|----|----|
| Sno | 学号，本表主键 |
| SID | 身份证号 |
| Sage | 年龄 |

Course表（课程信息表）
| 列名 | 含义 |
|----|----|
| Cno | 课程号，本表主键 |
| Cname | 课程名 |

SC表（学生选课表）
| 列名 | 含义 |
|----|----|
| Sno | 学号，是来自Student表的外键，与本表的Cno共同构成联合主键 |
| Cno | 课程号，是来自Course表的外键，与本表的Sno共同构成联合主键 |
## 关系型数据库标准语言SQL
### 简介
SQL（Structured Query Language）结构化查询语言，是关系型数据库的标准语言。SQL是一个通用的、功能极强的关系型数据库语言。
### 特点
* 集数据定义语言（DDL），数据操纵语言（DML），数据控制语言（DCL）功能于一体
* 可以独立完成数据库生命周期中的全部活动
   * 定义关系模式，插入数据，建立数据库
   * 对数据库中的数据进行查询和更新
   * 数据库重构和维护
   * 数据库安全性、完整性控制等
* 用户数据库投入运行后，可根据需要随时逐步修改模式，不影响数据的运行
* 数据操作符统一
* 高度非过成化
   * SQL只需要提出做什么，无需关注存取路径
   * 存取路径的选择以及SQL的操作过程由数据库系统自动完成
* 面向集合的操作方式
   * 操作对象、查找结果可以是元组的集合
   * 一次插入、删除、更新操作的对象可以是元组的集合
* 以同一种语法结构提供多种使用方式
   * SQL是独立的语言，能够独立用于联机交互
   * SQL又可以成为嵌入式语言，嵌入到高级语言（例如C,C++,java）程序中，供程序员设计程序时使用
* 语言简洁，易学易用。SQL功能极强，完成核心功能只用了9个动词
### 一些基本概念
SQL的三级模式通常为存储文件->基本表->视图，其中存储文件和基本表被称为内模式，视图被称为外模式。
##### 存储文件
* 存储文件的逻辑结构组成了关系型数据库的内模式
* 存储文件的物理结构是任意的，对用户透明
##### 基本表
* 本身独立存在的表
* SQL中一个关系就对应一个基本表
* 一个或多个基本表对应一个存储文件
* 一个表上可以有若干索引
##### 视图
* 从一个或多个基本表导出的表（由一个或多个基本表组成的表）
* 数据库中只存放视图的定义而不存放视图对应的数据（因为视图的数据就是基本表的数据，视图是基本表的另一种展现形式）
* 视图是一个虚表
* 用户可以在视图上再定义视图
##### 模式
* 模式，就是表的集合。
* 你可以理解为模式是用于对表进行分组，每一组就是一个模式
* 在某些数据库中，模式和DATABASE是等价的
##### 标准SQL下的通用数据类型
SQL中基本表上的列需要指明存储的数据类型，并且这些数据类型需要指定取值范围
|数据类型|说明|备注|
|----|-----|-----|
| INT(n) | INT意为长整数，类型为INT的字段只能储存数学意义上的整数 | n指最大精度（可理解为取值范围），实际应用中按需设置，部分数据库对n的最大值有限制 |
| CHAR(n) | CHAR意为定长字符串，这里需要注意，与其他语言不同，SQL中的CHAR型含义是字符串 | n指固定长度（不足n仍占用相当于长度n的存储空间），实际应用中按需设置 |
| VARCHAR(n) | VARCHAR意为不定长字符串 | n指最大长度（比n短的部分不会占用存储空间），实际应用中按需设置 |
| SMALLINT | SMALLINT意为短整型，只能储存数学意义上的整数 | SMALLINT类型的最大精度为5（标准SQL下） |
| BIGINT | BIGINT意为长整型，只能储存数学意义上的整数 | BIGINT类型的最大精度为19（标准SQL下） |
| DECIMAL(p,s) | 表示精确小数 | p为小数点前的位数，s为小数点后的位数 |
| FLOAT(n) | 近似小数，一个采用科学计数法记录的小数 | n表示尾数精度（小数的位数） |
| DATE | 存储日期 | 存储年、月、日的值（标准SQL下） |
| TIME | 存储时间 | 存储时、分、秒的值（标准SQL下） |
* 注意，以上数据类型的`取值范围`仅适用于标准SQL下，各数据库详细限制请参阅对应的官方文档。
##### 主键
* 主键是表中用来标识某一条记录的唯一性的唯一标识。
* 主键不能重复，不允许空值
* 有些情况下，可以使用多个字段来做联合主键
###### 关于主键的例子
* 你的身份证号就是一种主键。因为作为一名合法公民，你的身份证号不会重复且不是空值，身份证号是可以表示你具有唯一性的唯一标识。
* 可以多个字段做联合主键。例如学生选课，学生和课程是多对多的关系，一个学生可以选数门课，一门课可以被数个学生选。但是当学号和课程号加在一起做联合主键时就具有唯一性，为什么呢？因为在某一门指定的课当中，一个学生只会被点一次名！也就是说学号和课程号共同组成的联合主键是具有唯一性的！
## SQL语法
### 创建CREATE
在SQL语言中，CREATE关键字表示创建的含义。
#### 创建数据库CREATE DATABASE
* 形式：CREATE DATABASE <数据库名>;
* 例子：
   * CREATE DATABASE my_db; 创建一个名为my_db的数据库
   * CREATE DATABASE your_db;创建一个名为your_db的数据库
#### 创建数据表CREATE TABLE
基本形式：CREATE TABLE <表名> ( <列名><数据类型>[<列级完整性约束条件>]  , <列名><数据类型>[<列级完整性约束条件>]  , ...... , <表级完整性约束条件>)
##### 约束条件
约束条件分为两种：表级约束条件和列级约束条件。
* 表级约束：涉及到表的多个属性列
* 列级约束：仅涉及一个列
* 约束关键字：Primary Key,Foreign key References,Unique,Not NULL,Check()
   * Primary Key：主键
   * Foreign key References：外键
   * Unique：唯一
   * Not NULL：不为空
   * Check()：检查函数，检查是否符合括号内的条件
##### 创建数据表的例子
![例题图1-1](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-1.jpg "例题图1-1")

![例题图1-2](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-2.jpg "例题图1-2")

![例题图1-3](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-3.jpg "例题图1-3")

#### 创建模式CREATE SCHEMA
基本形式：CREATE SCHEMA <模式名> AUTHORIZATION <用户名>[<表定义子句>]

#### 创建索引CREATE INDEX
基本形式：CREATE [UNIQUE] [CLUSTER] INDEX <索引名> ON <表名>(<列名>[<次序>],<列名>[<次序>])
* CREATE INDEX语句在定义索引时，可以定义索引是唯一索引（UNIQUE）、聚簇索引（CLUSTER）或非唯一索引
* 聚簇索引（CLUSTER）：指索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致的索引
* 次序：升序（ASC），降序（DESC），默认为升序
* 在最经常查询的列上建立聚簇索引可以提高查询效率
* 一个基本表上最多只能建立一个聚簇索引
* 经常更新的列不适合建立聚簇索引
* 唯一索引（UNIQUE）：注意，唯一索引指定的列必须具有唯一性，不允许出现相同的索引值
##### 创建索引的例子
![例题图1-4](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-4.jpg "例题图1-4")

![例题图1-5](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-5.jpg "例题图1-5")

![例题图1-6](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-6.jpg "例题图1-6")
#### 创建触发器CREATE TRIGGER
触发器顾名思义，在适当的时机将被触发，执行一组预先设定好的操作。不同的数据库系统创建触发器的语法略有差别，在此不列出详细的语法规则，但是触发器的结构基本相同。触发器大致结构如下
* 触发器名。一个独一无二的自定义名称，需要符合命名规范，用以与其他触发器区分。
* 监听事件。一个触发器通常只能监听一种事件，这里的事件的范畴通常为`插入`事件、`删除`事件和`修改`事件。也就是说在检测到执行了诸如`插入`、`删除`、`修改`等事件后，触发触发器。
* 触发时机。指的是触发器的执行时机，例如监听`删除`事件，决定触发器是在`删除`前执行还是在`删除`后执行。
* 触发内容。指的是触发器执行时需要执行的内容，在该触发器被出发后都应该做什么。
* 监听地点。通常一个触发器只能监听一张`表`，这里的`表`就是监听地点。监听在这张`表`上发生的事件，具体监听什么事件请参考上面的`监听事件`词条。

### 查询SELECT
基本格式：SELECT [ALL|DISTINCT] <目标列表表达式>[,<目标列表表达式>] FROM <表名或视图名>[,<表名或视图名>] [WHERE <条件表达式>] [GROUP BY <列名1>[HAVING <条件表达式>]] [ORDER BY <列名2> [ASC|DESC]];
#### 基本查询例子
![例题图1-7](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-7.jpg "例题图1-7")
* [ALL|DISTINCT]这部分可以不填，当你不填时，其内容默认为ALL，含义为全部（即查询结果的全部内容）。当你指定这部分的值为DISTINCT时，将会对查询结果`去重`。
#### 指定条件的查询WHERE
有些时候你需要指定查询符合某些条件的数据。下面列出在SQL中的关系运算符
|符号|含义|
|----|-----|
| `=` | 相等 |
| `>` | 大于 |
| `<` | 小于 |
| `>=` | 大于等于 |
| `<=` | 小于等于 |
| `<>` | 不等于 |
| `IS NULL` | 为空 |
| `NOT NULL` | 不为空 |
| `LIKE` | 形似，近似。LIKE与通配符搭配使用可以匹配例如王xx，李xx这样的字符串 |
| `EXISTS` | 存在。EXISTS后面需要内嵌一个查询语句，根据查询的结果是否为空来返回true或者false |
| `IN` | 包含。IN后面需要内嵌一个查询语句，用来查询某一列的某个值是否在子查询的结果集之中，返回true或false |

接下来将列出SQL中的逻辑运算符
|符号|含义|
|----|-----|
| `AND` | 与 |
| `OR` | 或 |
| `NOT` | 非 |

下面是SQL中的算术运算符
|符号|含义|
|----|-----|
| `+` | 加 |
| `-` | 减 |
| `*` | 乘 |
| `/` | 除 |
| `%` | 取模（取余数） |

##### 指定条件的单表查询例子
![例题图1-8](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-8.jpg "例题图1-8")
#### 使用EXISTS和IN以及JOIN的跨表查询
有些时候，我们查询数据的参照对象涉及了多个表，这时候的跨表查询就需要使用一些其他的关键字了。EXISTS关键字的含义为存在，可以表示某个值在另一张表中是否存在。IN关键字表示包含，可以表示某个值是否被包含于另一个查询结果中。JOIN关键字的含义为连接，可以将两张结构相似的表以某种指定的方式拼接在一起。
* EXISTS的用法：接在WHERE后，基本形式为EXISTS(<内嵌查询语句>)
* IN的用法：放置在WHERE后，基本形式为 <列名> IN (<内嵌查询语句>)
##### JOIN的用法
在SQL中，连接方式分为内连接和外连接。连接需要指定一个参照列，内连接为根据参照列取交集。外连接分为左外连接和右外连接以及完全连接。
* 内连接：根据参照列取交集
* 左外连接：以左表为基准，根据参照列进行拼接。其中左表中存在但是右表不存在的数据，其右表部分设为NULL。而右表存在但是左表不存在的数据则舍弃。
* 右外连接：以右表为基准，根据参照列进行拼接。其中右表存在但是左表不存在的数据，其左表部分设为NULL。而左表存在但右表不存在的数据则舍弃。
* 完全连接：直接根据参照列进行拼接。其中左表存在但是右表不存在的数据，其右表部分设为NULL。右表存在但是左表不存在的数据，其左表部分设为NULL。
##### 跨表查询的例子

![例题图1-9](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-9.jpg "例题图1-9")

#### 字符匹配LIKE
基本形式：接在WHERE后，<列名> LIKE `<字符串（可含通配符）>` [ESCAPE `<转义字符>`]

LIKE关键字表示近似、形似，用于匹配格式为指定格式的值。其通配符有两种，表示任意长度的`%`和表示1位字符的`_`
##### 使用LIKE的例子
![例题图1-10](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-10.jpg "例题图1-10")

#### 涉及空值NULL的查询
这里是一个需要注意的地方。在SQL中，判断值是否为空不允许使用关系运算符`=`和`<>`，而是使用`IS NULL` 和 `IS NOT NULL`来表示`为空`或`不为空`。

##### 涉及空值NULL的查询例子
![例题图1-11](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-11.jpg "例题图1-11")

#### 多重条件查询
当有些时候我们选择数据的条件为复数时，我们需要使用AND和OR以及NOT这些逻辑运算符来为我们提供帮助。

* AND：逻辑`与`，只有其左右两侧条件均为真时，与运算的结果才为真。也就是任意一侧为假，结果为假。
* OR：逻辑`或`，只有其左右两侧条件均为假时，或运算的结果才为假。也就是任意一侧为真，结果为真。
* NOT：逻辑`非`，是一个单目运算符，只会对它右侧表达式起效。当其右侧条件为真时，非运算结果为假。当其右侧条件为假时，非运算结果为真

##### 多重条件查询例子
![例题图1-12](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-12.jpg "例题图1-12")

#### COUNT()函数
在SQL中，有些时候我们需要统计类似人数的数据。对于这种运算，我们可以使用COUNT()函数来实现。
* 注意，COUNT()函数允许与WHERE子句搭配来实现统计符合指定条件的数据的数目。
* 注意，COUNT()函数允许与GROUP BY子句（下面会讲GROUP BY）搭配来实现分类统计数据的数目。

##### 一些使用COUNT()函数的基本例子
![例题图1-13](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-13.jpg "例题图1-13")

#### 进行分组的查询GROUP BY
在SQL中，可以使用GROUP BY 子句进行分组查询。其基本形式为 GROUP BY <列名> [HAVING <条件表达式>]

* HAVING类似WHERE，但是不同的是HAVING的作用目标是GROUP BY 的分组对象。
##### 关于涉及GROUP BY查询的例子
![例题图1-14](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-14.jpg "例题图1-14")
#### 作用于多条数据函数
下面将列出类似于COUNT()函数这种作用于多条数据的函数，其用法与COUNT()函数大同小异。

|函数|作用|
|----|----|
| SUM() | 求和 |
| AVG() | 求平均值 |
| MAX() | 最大值 |
| MIN() | 最小值 |
| COUNT() | 计数 |
#### 对结果进行排序ORDER BY
基本形式 在整条查询语句的尾部 ORDER BY <列名> [ASC|DESC]
* ORDER BY用于表示参照某个列对结果进行排序
* ASC含义为升序
* DESC含义为降序
* 如果您忽略[ASC|DESC]，则默认按照ASC排序
##### 一些关于结果排序的例子
![例题图1-17](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-17.jpg "例题图1-17")
### 插入INSERT
基本形式 INSERT INTO <表名> [(<列名1>[,<列名2>...<列名n>])] VALUES (<列数据1>[,<列数据2>...<列数据n>]);
* 当你插入的数据需要写入所有列，可以忽略列名，直接按序填充数据即可

##### 一些插入的基本例子
![例题图1-15](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-15.jpg "例题图1-15")
### 更新UPDATE
基本形式 UPDATE <表名> SET <列名1>=<数据1> [, <列名2>=<数据2>...<列名n>=<数据n> ] WHERE <条件表达式>
* UPDATE语句默认对表中所有数据的对应列生效，你也可以通过WHERE子句来指定更新符合条件的数据
* UPDATE语句的WHERE子句用法请参考SELECT部分
* UPDATE语句不支持GROUP BY 子句，请勿使用。
##### 一些更新的基本例子
![例题图1-16](https://gitee.com/weber-pyth-utu/utu-sql/raw/master/M1-15.jpg "例题图1-16")
### 删除数据DELETE
基本形式 DELETE FROM <表名> WHERE <条件表达式>
* DELETE默认删除表的所有数据。或者您也可以通过WHERE子句来删除符合指定条件的数据
* DELETE的WHERE子句规则与UPDATE相同
##### 一些删除数据的基本例子

### 移除结构DROP
#### 删除表
DROP TABLE <表名>
#### 删除数据库
DROP DATABASE <数据库名>
#### 删除索引DROP INDEX
不同的数据库系统删除索引的语法各不相同，并无统一的规定。对于不同数据库系统，请参阅对应官方文档。
### 修改表ALTER TABLE
#### 添加列 ALTER TABLE ADD
ALTER TABLE <表名> ADD <列名> <数据类型>
#### 删除列 ALTER TABLE DROP
ALTER TABLE <表名> DROP COLUMN <列名>
* 注意，部分数据库系统不支持删除数据表的列
#### 更改列
不同数据库系统更改列的语法各不相同，并无统一的规定。对于不同数据库系统，请参阅对应官方文档。