#创建数据库
CRETAE DATABASE Mankind
CREATE DATABASE test
#显示所有数据库
show databases;
#删除test数据库
DROP DATABASE test
Show databases;
#使用数据库
Use Mankind
#创建表
create table user(
id int not null primary key,
name varchar(20) not null unique,
sex varchar(2) not null
);
#显示所有表
show tables;
#查看user表的状况
desc user;
#增加一列
alter table user add column age int;
alter table user add column birthday date;
#指定位置的增加
alter table user add password varchar(50)first;
alter table user drop column password;
alter table user add password varchar(50)after name;
#删除一列
alter table user drop column birthday;
alter table user drop column password;
#插入数据
insert into user values(1,”XiaoMing”,20,”1”);
insert into user values(2,”XiaoKai”,30, “1”);
insert into user values(3,”MM”,16,”0”);
insert into user values(4,”GG”,12,”1”);
#修改主键为自动增长并设置初始值
alter table user modify id intauto_increment;
alter table user auto_increment=5;
#指令列的插入数据
insert into user(id , name ,age,sex)values(null, “Xiao He”,10,”0”);
#查询表
select * from user;
#针对某一列的查询
select name from user;
#使用where进行条件查询
select name , age from user where id=5;
#更新语句
update user set age=18 where id=1;
#删除语句
delete from user where id=5;
#like模糊搜索
select * fromuser where name like ”%Xiao%”;
#排序
select * fromuser order by age asc;(默认升序，可以省略asc)
select * fromuser order by age desc;
#总数
select count(*)as totalcount from user;
#求和
select sum(age)as sumvalue from user;
#平均
select avg(age)as avgvalue from user;
#最大
select name,max(age)as maxAge from user;
#最小
select name , min(age)as minvalue from user;
#and语句
select * fromuser where age>1 and age<20;
#or语句
select * fromuser where id=1 or id>3;
#between 语句
select * fromuser where id between 2 and 5;
# in 语句
select * fromuser where id in (1,3,4);
#limit a,b 显示a后面b条数据 数据的id是从0开始的
select * from userlimit 1,3;
#分组查询
select name,max(age),sex from user group by sex; #按性别分组查年龄最大值
#创建另外一张订单表，标识购买的东西名称及对应的主人
create table goods(
orderid int primarykey not null auto_increment,
goods_namevarchar(20) not null,
goods_number intnot null,
owner_id int notnull
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=GBK；
#插入对应的订单
insert goodsvalues(null,”可乐”,3,1);
insert goodsvalues(null,”新奇士”,3,3);
insert goodsvalues(null,”啤酒”,3,4);
insert goodsvalues(null,”橙汁”,1,1);
insert goodsvalues(null,”酸奶”,1,1);
#MySQL 连接之inner join(内连接)获取两个表中字段匹配关系的记录。（省略inner也可以）
select a.id,a.name,b.goods_name,b.goods_number FROM user aINNER JOIN goods b ON a.id=b.owner_id;
等价于
select a.id,a.name,b.goods_name,b.goods_number FROM user a，goods b WHERE a.id=b.owner.id;
#MySQL 连接之 leftjoin（左连接）会读取左边数据表的全部数据，即便右边表无对应数据。
select a.id,a.name,b.goods_name,b.goods_number FROM user aLEFT JOIN goods b ON a.id=b.owner_id;
#MySQL 连接之right join（右连接）会读取右边数据表的全部数据，即便左边表无对应数据。
select a.id,a.name,b.goods_name,b.goods_number FROM user aRIGHT JOIN goods b ON a.id=b.owner_id;
NULL值处理
#创建NULL测试表并插入测试数据
create table testnull(
name varchar(20) not null,
age int default null
);
#一次性插入多条数据
insert testnull values(“A”,10),(“B”,NULL),(“C”,NULL),(“D”,20);
#关于 NULL 的条件比较运算是比较特殊的。你不能使用 = NULL 或 != NULL 在列中查找 NULL 值。
select * from testnull where age=NULL;
select * from testnull where age!=NULL;
在MySQL中，NULL值与任何其它值的比较（即使是NULL）永远返回false，即NULL = NULL 返回false 。
MySQL中处理NULL使用IS NULL和IS NOT NULL运算符。
#IS NULL当列的值是NULL，此运算符返回true;
select * fromtestnull WHERE age IS NULL;
#IS NOT NULL，当列的值不是NULL时，此运算符返回true;
select * fromtestnull WHERE age IS NOT NULL;
#<=> 不同于=运算符，当比较的的两个值为NULL时返回true。
select * fromtestnull WHERE age <=> NULL;
MySQL事务
事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消。也就是事务具有原子性，一个事务中的一系列的操作要么全部成功，要么一个都不做。 事务的结束有两种，当事务中的所以步骤全部成功执行时，事务提交。如果其中一个步骤失败，将发生回滚操作，撤消撤消之前到事务开始时的所以操作。
所谓事务，必须满足4个条件（ACID），
Atomicity（原子性）、Consistency（稳定性）、Isolation（隔离性）、Durability（可靠性）
1、原子性：一组事务，要么成功；要么撤回。
2、稳定性 ：有非法数据（外键约束之类），事务撤回。
3、隔离性：事务独立运行。一个事务处理后的结果，影响了其他事务，那么其他事务会撤回。事务的100%隔离，需要牺牲速度。
4、可靠性：软、硬件崩溃后，InnoDB数据表驱动会利用日志文件重构修改。可靠性和高速度不可兼得， innodb_flush_log_at_trx_commit选项 决定什么时候吧事务保存到日志里。
事务隔离级别
SQL标准定义了4种隔离级别，包括了一些具体规则，用来限定事务内外的哪些改变是可见的，哪些是不可见的。
低级别的隔离级一般支持更高的并发处理，并拥有更低的系统开销。
注意：以下通过2个MySQL窗口来模拟2个事务，需要通过修改隔离级别。并且需要将事务自动提交设置为0（两个窗口都要）set autocommit = 0;
create table transaction（
id int NOT NULL primary key auto_increment,
num int default 0
）;
insert transaction values(null,1),(null,2),(null,3);
第1级别：ReadUncommitted(读取未提交内容)
在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。本隔离级别很少用于实际应用，因为它的性能也不比其他级别好多少。读取未提交的数据，也被称之为脏读（Dirty Read）。
#修改隔离级别为Read-Uncommited
set tx_isolation='READ-UNCOMMITTED';
#开启一个事务A
start transaction;
select * from ts;
#开启事务B
start transaction;
update ts set num=10 where id=1;
#在事务A中select * from ts;
#将事务B的结果rollback；
#在事务A中select * from ts;
可以看到，在事务B中发生的任何变化，在事务A中都可以实时看到，也就是说，事务A得到的数据有可能事务B 还未提交的数据，这样的数据被称为脏数据，这样的情况被称为脏读。
第2级别：ReadCommitted(读取提交内容)
(1)这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是MySQL默认的） (2)它满足了隔离的简单定义：一个事务只能看见已经提交事务所做的改变 (3)这种隔离级别出现的问题是——不可重复读(Nonrepeatable Read)：不可重复读意味着我们在同一个事务中执行完全相同的select语句时可能看到不一样的结果。
#修改隔离级别为read-committed
set tx_isolation='read-committed';
set autocommit = 0;
#事务A跟事务B启动一个事务
#事务A查询
#事务B修改数据但并不提交
#事务A查询不到改变
#事务B提交事务
#事务A查询到改变
这种隔离等级下，两个交叉的事务A和B，A并不能实时看到B中改变的数据，只有当B提交了数据之后，A才能看到改变的数据，防止了脏读，但这又造成一种情况就是，从事务A的角度来看，同一个事务中执行完全相同的语句有可能得到不一样的结果，即不可重复读（Nonrepeatable Read）。
第3级别：RepeatableRead(可重读)
(1)这是MySQL的默认事务隔离级别 (2)它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行 (3)此级别可能出现的问题——幻读(Phantom Read)：当用户读取某一范围的数据行时，另一个事务又在该范围内插入了新行，当用户再读取该范围的数据行时，会发现有新的“幻影”行 (4)InnoDB和Falcon存储引擎通过多版本并发控制(MVCC，Multiversion Concurrency Control)机制解决了该问题
#修改隔离级别为repeatable-read set tx_isolation='repeatable-read';
#开启事务A和事务B
#事务B进行数据修改并提交
#事务A中进行数据查询
#事务A提交后再次查询
由此我们可以知道，第三隔离级别解决了不可重复读问题，保证了事务A在整个过程中同样的操作不会有第二种情况出现。然而又产生了新的问题，假设事务B对数据进行了删除，那么事务A此时还是能够看到那些被删除的数据，就像产生了幻觉一样，这种情况被称为幻读。一般解决幻读的方法是增加范围锁RangeS，锁定检索范围为只读，这样就避免了幻读。
第4级别：Serializable(可串行化) (1)这是最高的隔离级别 (2)它通过强制事务排序，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简言之,它是在每个读的数据行上加上共享锁。 (3)在这个级别，可能导致大量的超时现象和锁竞争
#修改隔离级别为serializable
set tx_isolation='serializable';
#开始事务A
#开始事务B并修改数据
#在事务A中对数据进行修改和访问
#提交事务B
#事务A可以进行查询
也就是说当隔离级别最高时，事务开始后如果对某个表进行了修改，那么其他事务不可以对这个表进行各种各样的操作。
在事务A，事务B开启后，事务B 先对ts表进行数据修改和访问，而事务A则不可以，它必须等事务B提交后才可以执行。这种情况下没有所谓的幻读现象了，然而可能导致大量的超时现象和锁竞争。
MySQL索引
索引的存在，是为了解决以下这种情况，首先假设有一张表有100W条数据，我们需要在这之中寻找一条name=‘XiaoMing’的数据，正常的select * from table where name=’XiaoMing’需要扫描100W个数据来查找这个数据，如果我再name=‘XiaoMing’的数据上建立了索引，那么我们可以以O（1）的效率直接找到这个数据。我们可以把所以想象成数据结构学过的哈希查找。
mysql的索引分为单列索引(主键索引,唯索引,普通索引)和组合索引.
单列索引:一个索引只包含一个列,一个表可以有多个单列索引.
组合索引:一个组合索引包含两个或两个以上的列,
首先我们创建一张表
CREATE TABLE people（
idint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
accountvarchar(20) NOT NULL DEFAULT ‘’,
passwordvarchar(50) NOT NULL DEFAULT ‘’
）;ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1
#创建单列索引
① create INDEX id_Index ON people(id);
② ALTER TABLE people ADD INDEXid_Index(id);
#创建唯一索引
唯一索引要求所有的类的值是唯一的,这一点和主键索引一样.但是他允许有空值,
create UNIQUE INDEX id_unique_index ONpeople(id);
#创建主键索引。主键索引,不允许有空值
主键索引建立的规则是 int优于varchar,一般在建表的时候创建,最好是与表的其他字段不相关的列或者是业务不相关的列.一般会设为 int 而且是 AUTO_INCREMENT自增类型的
create table a(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20) not null default ''
);//这里id就是表的主键
#组合索引
一个组合索引包含两个或两个以上的列,
create INDEX id_account_index ON people(id,account);
它实际上包含的是2个索引（id）和（id，account）
在匹配的时候遵循最左前缀规则，简单来说，就是在使用where语句查询的时候，要按照索引中字段的顺序来，即where id=1 或者where id=1 and account=‘Mankind’ 之类的，就会使用到上面的索引，如果是where account=‘Mankind’。并且不能有范围查询，像like“
