怎么看mysql内置函数,mysql常见函数
mysql函数查看
查询数据库中的存储过程和函数
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select `name` from mysql.proc where db = 'xx' and `type` = 'PROCEDURE' //存储过程
select `name` from mysql.proc where db = 'xx' and `type` = 'FUNCTION' //函数
show procedure status; //存储过程
show function status; //函数
查看存储过程或函数的创建代码
show create procedure proc_name;
show create function func_name;
查看视图
SELECT * from information_schema.VIEWS //视图
SELECT * from information_schema.TABLES //表
查看触发器
SHOW TRIGGERS [FROM db_name] [LIKE expr]
SELECT * FROM triggers T WHERE trigger_name=”mytrigger” \G
MYSQL使用基础、进阶分享
MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB公司开发,属于Oracle旗下产品,是最流行的关系型数据库管理系统之一。
端口是3306。
表很多时,使用linux脚本,需要根据需要修改一下:
和创建一样,可以加上 if exists
可两篇文章:
如:
用于在已有的表中添加、删除或修改列。
添加 ADD
或
默认是添加到最后,但可以指定位置。 FIRST :添加最前
AFTER 字段名 :添加指定字段之后
例子:
删除 DROP
修改 MODIFY 主要修改原列的类型或约束条件 同样可以用 FIRST 和 AFTER 字段名 ,代表的是修改到哪里。
修改字段名 CHANGE
可以把表2的数据复制到表1中,但 不能复制约束性条件 。
单行
多行,注意 只有一个VALUES :
不写 (行1, 行2...) 这一部分的话,默认一一对应
除了以上方法外,还可以用SET为每一行附上相应的值。
假如没有筛选的话,就给全部都修改了。可以用 WHERE 筛选。
假如 没有筛选的话,就给全部删除了 。相当于清空。
清空
先把表删除,然后再建一个。与 DELETE FROM 相比, TRUNCATE 的效率更快,因为 DELETE FROM 是把记录逐条删除的。
查询执行的顺序
FROM -- WHERE -- SELECT -- GROUP BY -- HAVING -- ORDER BY -- LIMIT
注意
当数据很大,上百万的时候,使用LIMIT ... OFFSET ..的方式进行分页十分浪费资源且耗时长。最好是结合WHERE使用,如:
REGEXP 使用正则表达进行匹配。 查询时,需要搭配WHERE或HAVING使用 。
两个表之间有交集且要用到两个表的数据时,可以使用内连接查询。
LEFT JOIN 关键字从左表(table1)返回所有的行,即使右表(table2)中没有匹配。如果右表中没有匹配,则结果为 NULL。
用法:
RIGHT JOIN 关键字从右表(table2)返回所有的行,即使左表(table1)中没有匹配。如果左表中没有匹配,则结果为 NULL。 把LEFT JOIN的表1、表2调换顺序,就是REGHT JOIN 。
FULL OUTER JOIN 关键字只要左表(table1)和右表(table2)其中一个表中存在匹配,则返回行. 相当于结合了 LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 的结果。
但 MySQL中不支持 FULL OUTER JOIN 。
即SELECT嵌套。
IN 一个查询结果作为另一个查询的条件。 如:
EXISTS 用于判断查询子句是否有记录,如果有一条或多条记录存在返回 True,否则返回 False。True时执行。 如:
索引的本质是一种排好序的数据结构。利用索引可以提高查询速度。
常见的索引有:
MySQL通过外键约束来保证表与表之间的数据的完整性和准确性。 外键的使用条件:
外键的好处:可以使得两张表关联,保证数据的一致性和实现一些级联操作。
对已有的两个表增加外键 比如:主表为A,子表为B,外键为aid,外键约束名字为a_fk_b
为子表添加一个字段,当做外键
为子表添加外键约束条件
假如删除记录报错: [Err] 1451 -Cannot deleteorupdatea parent row: aforeignkeyconstraintfails (...)
这是因为MySQL中设置了foreign key关联,造成无法更新或删除数据。可以通过设置 FOREIGN_KEY_CHECKS 变量来避免这种情况。 第一步:禁用外键约束,我们可以使用: SETFOREIGN_KEY_CHECKS=0; 第二步:删除数据 第三步:启动外键约束,我们可以使用: SETFOREIGN_KEY_CHECKS=1; 查看当前FOREIGN_KEY_CHECKS的值,可用如下命令: SELECT @@FOREIGN_KEY_CHECKS;
使用 UNION 来组合两个查询,如果第一个查询返回 M 行,第二个查询返回 N 行,那么组合查询的结果一般为 M+N 行。
每个查询必须包含相同的列、表达式和聚集函数。
默认会去除相同行,如果需要 保留 相同行,使用 UNION ALL 。
只能包含一个 ORDER BY 子句,并且必须位于语句的最后 。
内置函数很多, 见: MySQL 函数
我们一般使用 START TRANSACTION 或 BEGIN 开启事务, COMMIT 提交事务中的命令, SAVEPOINT : 相当于设置一个还原点, ROLLBACK TO : 回滚到某个还原点下
一般的使用格式如下:
开启事务时, 默认加锁
根据类型可分为共享锁(SHARED LOCK)和排他锁(EXCLUSIVE LOCK)或者叫读锁(READ LOCK)和写锁(WRITE LOCK)。
根据粒度划分又分表锁和行锁。表锁由数据库服务器实现,行锁由存储引擎实现。
除此之外,我们可以显示加锁
加锁时, 如果没有索引,会锁表,如果加了索引,就会锁行
InnoDB默认支持行锁,获取锁是分步的,并不是一次性获取所有的锁,因此在锁竞争的时候就会出现死锁的情况
解决方法:
即ACID特性:
由于并发事务会引发上面这些问题, 我们可以设置事务的隔离级别解决上面的问题.
MySQL的默认隔离级别(可重复读)
查看当前会话隔离级别
方式1
方式2
设置隔离级别
主从集群的示意图如下:
主要涉及三个线程: binlog 线程、 I/O 线程和 SQL 线程。
同步流程:
由于MySQL主从集群只会从主节点同步到从节点, 不会反过来同步, 所以需要读写分离
读写分离需要在业务层面实现 , 写数据只能在主节点上完成, 而读数据可以在主节点或从节点上完成
索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构
MySQL的索引有
推荐两个在线工具:
简单来说, B树是在红黑树(一个平衡二叉树)的基础上将一个节点存放多个值, 实现的, 降低了树的高度, 每个节点都存放索引及对应数据指针, 同一层的节点是递增的
而B+树在B树的基础上进行优化, 非叶子节点存放 子节点的开始的索引, 叶子节点存放索引和数据的指针, 且叶子节点之间有双向的指针
如下示意图:
不同的引擎, 主键索引存放的数据也不一样, 比如常见的 MyISAM 和 InnoDB
MyISAM 的B+树叶子节点存放表数据的指针, InnoDB 的B+树叶子节点存放处主键外的数据
其他的:
即多个列组成一个索引, 语法:
由于联合索引的B+树的结构, 根据列建立, 所以我们的查找条件也要根据索引列的顺序( where column1=x, column2=y,columnN... ), 否则会全表扫描
如果你对列进行了 (+,-,*,/,!) , 那么都将不会走索引。
OR 引起的索引失效
OR 导致索引是在特定情况下的,并不是所有的 OR 都是使索引失效,如果OR连接的是 同 一个字段,那么索引 不会失效 , 反之索引失效 。
这个我相信大家都明白,模糊搜索如果你前缀也进行模糊搜索,那么不会走索引。
这两种用法,也将使索引失效。另 IN 会走索引,但是当IN的取值范围较大时会导致索引失效,走全表扫描, 见: MySQL中使用IN会不会走索引
不走索引。
走索引。
所以设计表的时候, 建议不可为空, 而是将默认值设置为 "" ( NOT NULL DEFAULT "" )
mysql中有哪些内置函数,怎么使用?
1.字符串函数
char_lengt()
concat()
instr()
lcase()
left()
ltrim()
mid()
2.时间函数
now()
curdate()
curtime()
datediff()
date_add()
数学函数
abs()
ceiling()
floor()
pow()
rand()
round()
其他函数
md5()
version()
database()
UUID()
同一使用select 函数名(参数列表)
MYSQL中执行插入操作的关键字是
一、关键字执行顺序
1、查询中用到的关键词主要包含六个,并且他们的顺序依次为 :
select--from--where--group by--having--order by 其中select和from是必须的,其他关键词是可选的。
这六个关键词的执行顺序,与sql语句的书写顺序并不是一样的,而是按照下面的顺序来执行
from--where--group by--having--select--order by。
注意:虽然select在having后执行,但是mysql中仍然可以在having中使用select语句定义的别名。
原因分析:mysql在查询的时候会产生一个临时表,所有的字段名称(别名)在临时表中已经产生,产生了临时表之后才会进行having操作。也就是说mysql内部有一定的解析顺序,解析顺序select优先于having。在这里我个人认为是mysql可能没有将这一点做规范。Oracle中having无法使用select语句内的别名。
2、insert into 和replace into和merge into
insert into是mysql的基本插入语句。replace into 是mysql中的代替插入语句,可以理解为insert into的升级版。replace into在执行的时候,首先会根据指定的主键或者唯一索引判断当前表中是否存在指定的主键或索引,如果主键或唯一索引已经存在,则先将对应的索引的数据删除,然后在索引位置插入replace into中包含的数据。如果主键和唯一索引没有存在,则直接在索引位置插入replace into中包含的数据。merge into 是oracle数据库中的代替插入语句。实现方式和replace into类似。执行效率:如果指定索引位置没有数据,insert into和replace into执行效率相差无几,二者效率相同。如果指定位置索引已经存在,insert into语句不能正常执行,replace into语句可以正常执行。注意:虽然replace into比较好使用,但是也存在一定风险:replace每次要重新分配自增id;replace中执行delete时, 在有外键的情况下会很麻烦;如果delete时定义的有触发器, 则会被执行;副作用也会被传播到replica slave.推荐使用INSERT INTO … ON DUPLICATE KEY UPDATEON DUPLICATE KEY UPDATE是mysql特有的一个sql关键字,只能在mysql中使用。
在MySQL数据库中,如果在insert语句后面带上ON DUPLICATE KEY UPDATE 子句,而要插入的行与表中现有记录的惟一索引或主键中产生重复值,那么就会发生旧行的更新;如果插入的行数据与现有表中记录的唯一索引或者主键不重复,则执行新纪录插入操作。
比如有这样一张表:
create table func(id int primary key,count int,birthday date);
insert into func values(1,1,'1990-09-09');--插入一条数据
insert into func values(1,1,'1990-09-09') on duplicate key update count = count+1;--表中有数据,删除原表数据,将新数据插入。
提示两行受到影响,说明先执行的删除操作,然后插入新的数据。
观察到没有任何新数据插入,count字段被更新。(count字段更新是因为刚刚的插入语句中书写了update count = count+1;)
如果不希望任何字段更新,可以写成如下格式:
insert into func values(1,1,'1990-09-09') on duplicate key update count = values(count);--再次执行,没有新数据插入到数据库中。
二、mysql内置函数
内置函数众多,不需要每一个都掌握,熟练掌握几个在以后使用即可。可以查看mysql官方文档学习内置函数。
三、其它注意事项
1、在已经存在的表中添加外键。(仅作为了解内容)
alter table tb_name add constraint fk_name foreign key (tb_name.id) references tb_stu(id);
例如:alter table emp add constraint forkey foreign key(dept_id) references dept(id);
该语句是在 tb_name表上添加一个外键约束,引用 tb_stu的主键,fk_name是约束的名字。
删除约束:alter table tb_name drop constraint fk_name ;
2、外键的使用情景:
在不要求吞吐速度而对数据的正确性和安全性要求较高时,推荐使用外键。
如果面对高吞吐量,要求优先保证读取效率时,则不推荐使用外键。
3、删除的时候使用别名:
原句:delete from employee where id = 1;
别名:delete e from employee as e where id =1;
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