所有数据库的主要目的是存储和查询数据，具体体现为对数据的增、删、改、查。不同的数据库其实区别在于存储的数据结构不同或者说对数据这4个操作的实现方式不同。

数据模型

数据库按照数据结构来组织、存储和管理数据，实际上，数据库一共有三种模型：

层次模型
网状模型
关系模型

层次模型就是以“上下级”的层次关系来组织数据的一种方式，层次模型的数据结构看起来就像一颗树：

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网状模型把每个数据节点和其他很多节点都连接起来，它的数据结构看起来就像很多城市之间的路网：

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关系模型把数据看作是一个二维表格，任何数据都可以通过行号+列号来唯一确定，它的数据模型看起来就是一个Excel表：

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├─────┼─────┼─────┼─────┼─────┤
│     │     │     │     │     │
├─────┼─────┼─────┼─────┼─────┤
│     │     │     │     │     │
└─────┴─────┴─────┴─────┴─────┘

因为相比层次模型和网状模型，关系模型理解和使用起来最简单。随着时间的推移和市场竞争，最终，基于关系模型的关系数据库获得了绝对市场份额。而安装MySQL在关系型数据库中最为代表性的一种数据库。

安装

要在Windows或Mac上安装MySQL，首先从MySQL官方网站下载最新的MySQL Community Server版本：

https://dev.mysql.com/downloads/mysql/

选择对应的操作系统版本，下载安装即可。在安装过程中，MySQL会自动创建一个root用户，并提示输入root口令。

要在Linux上安装MySQL，可以使用发行版的包管理器。例如，Debian和Ubuntu用户可以简单地通过命令apt-get install mysql-server安装最新的MySQL版本。

运行

MySQL安装后会自动在后台运行。为了验证MySQL安装是否正确，我们需要通过mysql这个命令行程序来连接MySQL服务器。

在命令提示符下输入mysql -u root -p，然后输入口令，如果一切正确，就会连接到MySQL服务器，同时提示符变为mysql>。

输入exit退出MySQL命令行。注意，MySQL服务器仍在后台运行。

增

当我们需要向数据库表中插入一条新记录时，就必须使用INSERT语句。 INSERT语句的基本语法是：

INSERT INTO <表名> (字段1, 字段2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);

例如，我们向students表插入一条新记录，先列举出需要插入的字段名称，然后在VALUES子句中依次写出对应字段的值：

INSERT INTO students (class_id, name, gender, score) VALUES (2, '大牛', 'M', 80);
-- 查询并观察结果:
SELECT * FROM students;

还可以一次性添加多条记录，只需要在VALUES子句中指定多个记录值，每个记录是由(…)包含的一组值：

INSERT INTO students (class_id, name, gender, score) VALUES
  (1, '大宝', 'M', 87),
  (2, '二宝', 'M', 81);

SELECT * FROM students;

删

如果要删除数据库表中的记录，我们可以使用DELETE语句。 DELETE语句的基本语法是：

DELETE FROM <表名> WHERE ...;

例如，我们想删除students表中id=1的记录，就需要这么写：

DELETE FROM students WHERE id=1;

要特别小心的是，不带WHERE条件的DELETE语句会删除整个表的数据：

DELETE FROM students;

改

如果要更新数据库表中的记录，我们就必须使用UPDATE语句。 UPDATE语句的基本语法是：

UPDATE <表名> SET 字段1=值1, 字段2=值2, ... WHERE ...;

例如，我们想更新students表id=1的记录的name和score这两个字段，先写出UPDATE students SET name='大牛', score=66，然后在WHERE子句中写出需要更新的行的筛选条件id=1：

UPDATE students SET name='大牛', score=66 WHERE id=1;

在UPDATE语句中，更新字段时可以使用表达式。例如，把所有80分以下的同学的成绩加10分：

UPDATE students SET score=score+10 WHERE score<80;

查

基本查询

要查询数据库表的数据，我们使用如下的SQL语句：

SELECT * FROM <表名>

假设表名是students，要查询students表的所有行，我们用如下SQL语句：

SELECT * FROM students;

条件查询

条件查询的语法：

SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式>

条件表达式可以用<条件1> AND <条件2>表达满足条件1并且满足条件2。例如，符合条件“分数在80分或以上”，并且还符合条件“男生”，把这两个条件写出来：

条件1：根据score列的数据判断：score >= 80；
条件2：根据gender列的数据判断：gender = 'M'，注意gender列存储的是字符串，需要用单引号括起来。

就可以写出WHERE条件：score >= 80 AND gender = 'M'：

SELECT * FROM students WHERE score >= 80 AND gender = 'M';

第二种条件是<条件1> OR <条件2>，表示满足条件1或者满足条件2。例如，把上述AND查询的两个条件改为OR，查询结果就是“分数在80分或以上”或者“男生”，满足任意之一的条件即选出该记录：

SELECT * FROM students WHERE score >= 80 OR gender = 'M';

第三种条件是NOT <条件>，表示“不符合该条件”的记录。例如，写一个“不是2班的学生”这个条件，可以先写出“是2班的学生”：class_id = 2，再加上NOT：NOT class_id = 2：

SELECT * FROM students WHERE NOT class_id = 2;

如果不加括号，条件运算按照NOT、AND、OR的优先级进行，即NOT优先级最高，其次是AND，最后是OR。加上括号可以改变优先级。

常用的条件表达式

条件	表达式举例1	表达式举例2	说明
使用=判断相等	score = 80	name = ‘abc’	字符串需要用单引号括起来
使用>判断大于	score > 80	name > ‘abc’	字符串比较根据ASCII码，中文字符比较根据数据库设置
使用>=判断大于或相等	score >= 80	name >= ‘abc’
使用<判断小于	score < 80	name <= ‘abc’
使用<=判断小于或相等	score <= 80	name <= ‘abc’
使用<>判断不相等	score <> 80	name <> ‘abc’
使用LIKE判断相似	name LIKE ‘ab%’	name LIKE ‘%bc%’	%表示任意字符，例如’ab%’将匹配’ab’，’abc’，’abcd’

使用SELECT * FROM <表名> WHERE <条件>可以选出表中的若干条记录。我们注意到返回的二维表结构和原表是相同的，即结果集的所有列与原表的所有列都一一对应。

投影查询

如果我们只希望返回某些列的数据，而不是所有列的数据，我们可以用SELECT 列1, 列2, 列3 FROM …，让结果集仅包含指定列。这种操作称为投影查询。

投影查询同样可以接WHERE条件，实现复杂的查询：

SELECT id, score, name FROM students WHERE gender = 'M';

排序

我们使用SELECT查询时，细心的读者可能注意到，查询结果集通常是按照id排序的，也就是根据主键排序。这也是大部分数据库的做法。如果我们要根据其他条件排序怎么办？可以加上ORDER BY子句。例如按照成绩从低到高进行排序：

SELECT id, name, gender, score FROM students ORDER BY score;

如果要反过来，按照成绩从高到底排序，我们可以加上DESC表示“倒序”：

SELECT id, name, gender, score FROM students ORDER BY score DESC;

如果score列有相同的数据，要进一步排序，可以继续添加列名。例如，使用ORDER BY score DESC, gender表示先按score列倒序，如果有相同分数的，再按gender列排序：

SELECT id, name, gender, score FROM students ORDER BY score DESC, gender;

分页

使用SELECT查询时，如果结果集数据量很大，比如几万行数据，放在一个页面显示的话数据量太大，不如分页显示，每次显示100条。

要实现分页功能，实际上就是从结果集中显示第1~100条记录作为第1页，显示第101~200条记录作为第2页，以此类推。

因此，分页实际上就是从结果集中“截取”出第M~N条记录。这个查询可以通过LIMIT <M> OFFSET <N>子句实现。例如：

SELECT id, name, gender, score
FROM students
ORDER BY score DESC
LIMIT 3 OFFSET 0;

聚合查询

SQL提供了如下聚合函数： | 函数 | 说明 | | ———— |:——: | | SUM | 计算某一列的合计值，该列必须为数值类型 | | AVG | 计算某一列的平均值，该列必须为数值类型 | | MAX | 计算某一列的最大值 | | MIN | 计算某一列的最小值 |

注意，MAX()和MIN()函数并不限于数值类型。如果是字符类型，MAX()和MIN()会返回排序最后和排序最前的字符。

要统计男生的平均成绩，我们用下面的聚合查询：

SELECT AVG(score) average FROM students WHERE gender = 'M';

分组

如果我们要统计一班的学生数量，我们知道，可以用SELECT COUNT(*) num FROM students WHERE class_id = 1;。如果要继续统计二班、三班的学生数量，难道必须不断修改WHERE条件来执行SELECT语句吗？

对于聚合查询，SQL还提供了“分组聚合”的功能。我们观察下面的聚合查询：

SELECT COUNT(*) num FROM students GROUP BY class_id;

多表查询

TODO

连表查询

TODO

MySQL 基础

MySQL介绍及基础