本节用到的员工信息管理表结构放到资源中，需要的同学自取。本节内容以此表为示例：

 

 

 

面试题：innodb与myisam的区别。

外键，事务

特性InnoDBMyISAM
事务支持支持不支持
外键支持不支持
锁粒度行级锁表级锁
索引结构聚簇索引非聚簇索引
崩溃恢复支持不支持
空间效率较高（但占用更多空间）较低（但更紧凑）
写性能高（行级锁）低（表级锁）
适用场景事务、高并发写静态数据、读密集型

一、简单查询

语法：

select [ 去重关键字distinct] 字段 from 表格名称;

字段：*代表所有字段

select 字段  as "字段别名"... from 表格名称;

as可以省略不写，后面空格直接跟别名。

 查询所有员工的编号，姓名，薪资

select empno"员工编号",ename"员工姓名",sal"员工薪资" from emp;

二、限定查询

语法：

select [ 去重关键字distinct] 字段 from 表格名称 [限定语法]；

where >, < ,>= ,<= ,!=, between...and...,

查询公司中工资高于2000的员工

select * from emp where sal > 2000;

查询公司中工资1000到3000的员工

select * from emp where sal between 1000 and 3000;
select * from emp where sal > 1000 and sal < 3000;

查询有奖金的员工信息

select * from emp where comm > 0

查询没有奖金的员工信息

select * from emp where comm IS null or comm = 0

查询名称中以S开头 模糊匹配 %通配所有 _通配一位

select * from emp where ename like "s%" 以s开头select * from emp where ename like "%s" 以s结尾select * from emp where ename like "%s%" 名称中包含sselect * from emp where ename like "_o%" 第二位为o,其余无所谓

查询1981年入职的员工信息

select * from emp where HIREDATE BETWEEN '1981-01-01' and '1981-12-31'select * from emp where HIREDATE like '%1981%'

查询员工编号为7499,7521的员工信息

select * from emp where EMPNO = 7499 or EMPNO = 7521select * from emp where EMPNO in (7499,7521)

三、排序查询

语法：

select [ 去重关键字distinct] 字段 from 表格名称 [限定语法][排序条件]；

排序关键字：order by

升序：asc

降序：desc

查询员工信息，根据薪资做倒序排序

select * from emp order by asl desc;

查询员工信息，根据入职日期做降序排序， 日期一致则按薪资升序排序。

select * from emp order by hiredate desc ,sal asc；

四、多表查询

语法：select [去重关键字DISTINCT] 字段 from 表格名称 , 表格名称 [限定语法][排序条件];

查询所有员工信息，包含部门信息

select * from emp,dept

以上查询方式将两张表进行简单堆积，查询中有无用的冗余数据，这种现象称之为笛卡尔积效应

在查询过程中，添加关联条件，用来在显示上消除笛卡尔积效应

select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptnoselect e.*,d.DNAME,d.loc from emp e,dept d where e.deptno = d.deptno

查询所有员工信息，包含员工编号、员工姓名、员工薪资、领导编号、领导姓名、领导薪资

确定需要的表格：emp e1,emp e2

确定需要的字段：e1.empno '员工编号',e1.ename '员工姓名',e1.sal '员工薪资',e2.empno '领导编号',e2.ename '领导姓名',e2.sal '领导薪资'

确定需要的关联条件：e1.mgr = e2.empno

组装sql：
 

SELECT
e1.empno '员工编号',
e1.ename '员工姓名',
e1.sal '员工薪资',
e2.empno '领导编号',
e2.ename '领导姓名',
e2.sal '领导薪资'
FROM
emp e1, emp e2
WHERE
e1.mgr = e2.empno;

以上sql查询完之后，显示13条结果，KING这条数据没有显示（边界值无法查询），如果向解决边界值问题，需要使用连接查询

五、连接查询

语法：

select [去重关键字DISTINCT] 字段 from 表格名称 [连接条件] 表格名称 [限定语法][排序条件];
左（外）连接：left(outer) join ...on...
右（外）连接：right(outer) join ...on...
以哪个表为重点就哪边连接；

 查询所有员工信息，包含员工编号、员工姓名、员工薪资、领导编号、领导姓名、领导薪资

SELECT e1.empno AS '员工编号',e1.ename AS '员工姓名',e1.sal AS '员工薪资',e2.empno AS '领导编号',e2.ename AS '领导姓名',e2.sal AS '领导薪资'
FROM emp e1
LEFT JOIN emp e2 ON e1.mgr = e2.empno;

 

拓展语法：SQL1999语法

交叉连接：select * from emp join dept; 类似于“，”进行笛卡尔积， 查询显示56条结果

自然连接：select * from emp natural join dept; 自动组合共同字段，查询显示14条结果

join...on+条件：select * from emp join dept on emp.deptno = dept.deptno; 查询显示14条结果

join...using(两边表的共同字段)：select * from emp join dept using(deptno); 查询显示14条结果

六、分组查询

分组前提：需要分组的字段有重复值

语法：

select [去重关键字DISTINCT] 字段 from 表格名称 [限定语法][分组条件][排序条件];
分组关键字：group by

注意事项：
1.一旦出现分组条件，那么select后边只允许出现统计函数和分组字段
2.分组之后如果还想使用限定条件筛选，那么不允许使用where，需要使用having

 查询每一个部门的平均工资

确定需要的表：emp
确定需要的字段：avg(sal)
确定需要的分组条件：group by deptno
组装sql:select avg(sal) from emp group by deptno

优化sql:select deptno,avg(sal) from emp group by deptno

发现上述sql中没有40部门（边界值）
确定需要的表：emp e,dept d
确定需要的字段：d.deptno,avg(sal)
确定需要的分组条件：group by d.deptno
组装sql:

SELECT d.deptno, IFNULL(AVG(sal), 0) '平均工资' 
FROM emp e 
RIGHT JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno 
GROUP BY d.deptno;

查询部门的平均薪资，要求显示平均薪资高于2000的信息

SELECT d.deptno, IFNULL(AVG(e.sal), 0) AS '平均工资' 
FROM dept d 
LEFT JOIN emp e ON d.deptno = e.deptno 
GROUP BY d.deptno 
HAVING IFNULL(AVG(e.sal), 0) > 2000;  -- 确保在过滤时处理 NULL 值AVG(sal) > 2000

七、统计查询

平均avg   最大值max   最小值min   统计数量 count   求和 sum

拓展技术：

单行函数参考单行函数文档。

八、子查询

where 子查询

当查询的结果为单行单列或多行单列的时候

查询比smith工资高的所有员工信息。

SELECT *
FROM emp
WHERE sal > (SELECT sal FROM emp WHERE ename = 'SMITH');

 查询公司中和经理一样工资的员工信息

SELECT *
FROM emp
WHERE sal in (SELECT sal FROM emp WHERE job = 'manager')

 小贴士：

=ang        等同于       in

<ang        等同于        比最大值小的数据

>ang        等同于        比最小值大的数据

<all        等同于        比最小值小的数据

>all        等同于        比最大值大的数据

 from 子查询

当查询的结果为多行多列

查询部门编号、部门名称、部门位置、部门人数、部门平均薪资

第一步：查询部门单表信息(4条结果)

select * from dept

第二步：查询员工表，得到部门人数、部门平均(3条结果)

确定需要的表格：emp e
确定需要的字段：e.deptno deptno,count(e.empno) num,avg(e.sal) sal
确定需要的分组条件：group by e.deptno
组装sql:
select e.deptno deptno,count(e.empno) num,avg(e.sal) sal from emp e group by e.deptno

第三步：将上述sql进行左右连接查询

确定需要的表格：
dept d,
(select e.deptno deptno,count(e.empno) num,avg(e.sal) sal from emp e group by e.deptno) temp
确定需要的字段：d.deptno,d.dname,d.loc,temp.num,temp.sal
确定需要的关联条件：d.deptno = temp.deptno
​
组装sql:
SELECT d.deptno,d.dname,d.loc,temp.num,temp.sal
FROM dept d
LEFT JOIN (SELECT e.deptno AS deptno,COUNT(e.empno) AS num,AVG(e.sal) AS salFROM emp eGROUP BY e.deptno) temp 
ON d.deptno = temp.deptno;

九、分页查询

为什么需要分页查询？

语法：select [去重关键字DISTINCT] 字段 from 表格名称 [限定语法][分组条件][排序条件][分页条件]
分页：limit n,m
n:数据索引，从0开始
m:每一页显示多少条

查询第一页员工数据，一页显示10条

select * from emp limit 0,10;

当n为0的时候，可以省略不写：select * from emp limit 10;

第二页：

select * from emp limit 10,10;

 事务

  数据库事务( transaction)是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列，这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。事务由事务开始与事务结束之间执行的全部数据库操作组成。

事务的四大特性：

1、原子性(Atomicity)：事务中的全部操作在数据库中是不可分割的，要么全部完成，要么全部不执行。 

2、一致性(Consistency)：几个并行执行的事务，其执行结果必须与按某一顺序 串行执行的结果相一致。 

3、隔离性(Isolation)：事务的执行不受其他事务的干扰，事务执行的中间结果对其他事务必须是透明的。 

4、持久性(Durability):对于任意已提交事务，系统必须保证该事务对数据库的改变不被丢失，即使数据库出现故障。 

脏读 幻读

MySQL数据库事务测试

mysql的事务是默认提交机制

事务提交机制有两种：自动提交，手动提交

修改数据库事务提交机制：
关闭自动提交：set autocommit = 0；

开启自动提交：set autocommit = 1；

如果关闭自动提交，那么在发生增删改以后需要程序员提交（commit）或回滚（rollback）

  MySQL数据库事务隔离级别

MySQL 提供了四种事务隔离级别，以确保数据的一致性和完整性。这四种隔离级别分别是：读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和可串行化（Serializable）

读未提交(Read Uncommitted)：
        定义:事务可以读取其他未提交事务的更改。

        问题:可能导致脏读(Dirty Read)

        适用场景:对数据一致性要求不高的场景。


读已提交(Read Committed):（oracle默认级别）

        定义:事务只能读取其他已提交事务的更改。

        问题:避免了脏读，但可能导致不可重复读(Non-repeatable Read)

        适用场景:大多数数据库系统的默认隔离级别，如oracle。


可重复读(Repeatable Read):（MySQL默认级别）

        定义:在同一事务中多次读取相同数据时，结果一致。

        问题:避免了脏读和不可重复读，但可能导致幻读(Phantompead)。

        适用场景:MySQL 的默认隔离级别，适用于大部分应用。


可串行化(serializable):
        定义:最高的隔离级别，事务按顺序逐个执行，完全隔离。
        问题:避免了脏读、不可重复读和幻读，但并发性能最差。
        适用场景:对数据一致性要求极高的场景。

脏读（Dirty Read）‌。

   定义‌：读取到其他事务未提交的修改数据，若该事务回滚则导致数据无效
   示例‌：事务A修改账户余额后未提交，事务B读取到该临时值；若事务A回滚，事务B基于脏数据操作将引发错误

不可重复读（Non-repeatable Read）‌

   定义‌：同一事务内多次读取同一数据，因其他事务已提交的修改导致结果不一致
   示例‌：事务A第一次查询余额为1000元，事务B修改为800元并提交后，事务A再次查询结果变为800元

幻读（Phantom Read）‌

   定义‌：同一事务内两次范围查询的结果行数不同，因其他事务插入或删除数据
   示例‌：事务A首次查询年龄>30的用户共10人，事务B新增1人后，事务A再次查询结果为11人

隔离级别测试：

数据库默认隔离级别查看： 

  • 查看全局默认隔离级别（5.7版本之前）：SELECT @@global.tx_isolation;
  • 查看全局默认隔离级别（5.7版本之后）：SELECT @@global.transaction_isolation;
  • 查看当前会话隔离级别（5.7版本之前）：SELECT @@session.tx_isolation;
  • 查看当前会话隔离级别（5.7版本之后）：SELECT @@session.transaction_isolation;

第一步：修改数据库隔离级别

SET [GLOBAL|SESSION} TRANSACTION ISOLATION LEVEL 
[READ UNCOMMITTED|READ COMMITTED|REPEATABLE READ|SERIALIZABLE]

第二步：设置手动提交

set autocommit = 0;

第三步：开启事务

start transaction;

第四步：测试业务

update t_person set sal = sal-500 where id = 1;update t_person set sal = sal+500 where id = 3;

 索引、优化、b+tree后续再了解。

python连接数据库

安装模块pymysql

第一步：导入模块

import pymysql

 第二步：创建连接

conn = pymysql.connect
(host='locohost', user='user', password='password', port=3306,database='database')

第三步：创建数据库对象

cursor = conn.cursor()

 第四步：执行sql语句

sql = "select * from emp"#通过数据库对象执行sql
cont = cursor.execute(sql)
#执行sql语句，返回查询结果的行数。
result = cursor.fetchall()
#执行 execute() 后查询的所有结果

第五步：关闭连接

cursor.close()
conn.close()

传参问题

  • 方式一：直接字符串拼接
    把变量（如 username、password、id ）拼接到 SQL 语句里，有严重 SQL 注入风险 ，比如用户输入恶意内容可篡改查询逻辑。
    示例： 
    sql = 
"select * from t_user where username = '"
+username+
"' and password = '"
+password+
"'"
  • 方式二：简单格式化拼接（仍有风险）
    用 % 做占位符拼接参数，看似规范但本质还是字符串拼接，仍可能被 SQL 注入 （如输入 lufei' or 1=1 -- 可绕过校验 ） 
    sql = "select * from t_user where username = '%s' and password = '%s'"%(username,password)
  • 方式三：参数化查询（推荐）
    用 %s 做占位符，但实际执行时由数据库驱动自动处理参数转义，可有效避免 SQL 注入 ，是安全的传参方式 
    sql = "select * from t_user where username = %(name)s and password = %(pwd)s" 
cursor.execute(sql, {"name": username, "pwd": password})

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