1.分页

limit start count

limit限制查询出来的数据个数，limit在语句最后

• 查找两个女性

select * from student where gender=1 limit 2;

• 从第0个开始查找，往下查5个。

select * from student where gender=1 limit 0,5;

• 从第5个开始查找，往下查5个。

select * from student where gender=1 limit 5,5;

 因为一共只有3个，也就是说从第五个起后面五个是不存在的

• 从第2个开始查找，往下查5个。

 这里star等于下标

• 每页显示2个，显示第六页的信息，按照年龄大小排序。

select * from student order by age asc limit 5,2;

2.连接查询【多表使用】

多个表里合并数据时使用，目前创建了两个表【见相关文章2】

链接查询：inner join ... on（表与表的链接）

select * from student inner join classes；

 改一下名字：

alter table student rename students;

2.1 交集-内连接

• 查询有能够对应班级的学生以及班级信息

select * from students inner join classes on students.cls_id=classes.id;

*所有信息都显示，id显示也重复；

• 按要求显示对应另一个表的编号、班级

select students.*, classes.name,classes.id from students inner join classes on students.cls_id=classes.id;

select students.*, classes.name from students inner join classes on students.cls_id=classes.id;

select students.name, classes.name from students inner join classes on students.cls_id=classes.id;

给数据表起名字

select s.name,c.name from students as s inner join classes as c on s.cls_id=c.id;

把班级放到第一列：

select  classes.name,students.* from students inner join classes on students.cls_id=classes.id;

2.2 并集

查询有能够对应班级的学生以及班级信息，按照班级进行排序，若为同班级按照id进行排序。

select c.name, s.* from students as s inner join classes as c on s.cls_id=c.id order by c.name,s.id;

• 外连接

以left join左边为基准，未能匹配则为默认填空 null

select * from students as s left join classes as c on s.cls_id=c.id;

• 查询没有对应班级的学生

select * from students as s left join classes as c on s.cls_id=c.id where c.id is null;

select * from students as s left join classes as c on s.cls_id=c.id having c.id is null;

where 和 having的区别：

• where使用分组前的筛选【原表判断结果】
• having 用于分组后的筛选【新的结果当作一个集，查询结果】

3.自关联

应用：

表示通过一张表实现逻辑关联查询，类似于省-市-县

 自关联自己关联自己：

数据下载链接： https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/29167740

 创建数据表：

create table areas(
    -> aid int primary key,
    -> cid int,
    -> atitle varchar(20),
    -> pid int);

show tables;

 直接输入cmd 在此启动mysql

在cmd模式下输入dir可以查看文件是否在目录下：

show databases;
use ptrhon_test;
show tables;
--导入数据
source areas.sql;

如果报错：是因为字段数目不统一添加一下即可；上面已经修正用不到了

alter table areas add cid int after aid;

select * from areas;

查看有多少省：

select * from areas where cid=1;

 查看福建有多少地区：

select atitle from areas where cid=4;

select * from areas where cid=4;

查询江西省有哪些市:一张表变成多个表

select * from areas as province inner join areas as city on city.aid=province.cid having province.pid=2;

select * from areas as province inner join areas as city on city.pid=province.aid having province.atitle="江西";

select province.atitle,city.atitle from areas as province inner join areas as city on city.pid=province.aid having province.atitle="江西";

4.子查询

4.1标量子查询；

查询最高的男生信息

select * from students where height=(select max(height) from students);

子查询即先执行子语句得到结论，再把这个结论当作条件再执行主语句；

对于：上面河北省自关联可以采用子查询解决：

select* from areas where pid = (select aid from areas where atitle=" 河北省");

 区别在于查询时间，子查询慢一点。

4.2列级子查询

查询学生的班级号能对应学生的信息：

select * from students where cls_id in (select id from classes);

 5.数据库设计

• 关系型数据库建议在E-R模型的基础上，我们需要根据产品经理的设计策划，抽取出来模型和关系，制定出表结构。
• 在开发中右很多设计数据库的软件，常用的入power designer,db designer等，这些软件可以只管得看到实体及实体间的关系。
• 设计数据库可能由专人来完成，也可能让开发组的人完成。

5.1 三范式

• 经过研究和对使用中的问题的总结，对于设计数据库提出了一些规范，这些规范称为范式。
• 目前有迹可循的共有8种范式，一般需要遵守3范式即

目前关系型数据库常用的六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式（4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。一般来说，数据库只需要满足第三范式就行了。

5.1.2 第一范式：保证每列的原子性

第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库满足了第一范式。

 一般来说"住址"设计成一个字段就行，但是如果经常访问"住址"中城市的部分，那么就非要将"住址"这个属性重新拆分为"省份"、"城市"、"地址"等多个部分进行存储，修改之后的表结构如图：

5.1.2  第二范式：保证一张表只描述一件事情

首先是1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键【唯一区分】;二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分

上表满足第一范式，即每个字段不可再分，但是这张表设计得并不好，或者说，这张表的设计并不满足第二范式。因为这张表里面描述了两件事情：学生信息、课程信息，"学分"完全依赖于"课程名称"、"姓名"与"年龄"完全依赖于"学号"。这么做的后果是：

1、数据冗余：同一门课程由n个学生选修，"学分"重复n-1次；同一个学生选修了m门课程，姓名和年龄重复m-1次 2、更新异常：若调整了某门课程的学分，数据表中所有行的"学分"值都需要更新，否则会出现同一门课程学分不同的情况 3、插入异常：假设要开一门新课程，暂时没有人选修，那么由于没有"学号"关键字，"课程"与"学分"也无法记录入数据库 4、删除异常：假设一批学生已经完成课程的选修，这些选修记录就应该从数据库表中删除。但是，与此同时，"课程"和"学分"也被删除了，显然，这最终可能会导致插入异常

所以，此表的结构必须修改，修改后如下：

 增加了表，将学生信息与课程信息通过一张中间表关联，很好地解决了上面的几个问题，这就是第二范式的中心----保证一张表只讲一件事情。

或者看下面例子：

 第一个表中，主键是允许有多个的；但是洗发水依赖于产品ID，不符合除主键外全部字段依赖主键；改成下面即可

5.1.3 第三范式----保证每列都和主键直接相关

首先是2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖，即不能存在:非主键列A依赖于非主键列B，非主键列B依赖于主键的情况。

 第三范式和第二范式有点像，从这张数据库表结构中可以看出，"姓名"、"年龄"、"学院"和主键"学号"直接关联，但是"学院地点"、"学院电话"却不直接和主键"学号"相关联，和"学院电话"直接相关联的是"学院"，如果表结构这么设计，同样会造成和第二范式一样的数据冗余、更新异常、插入异常、删除异常的问题。

修改之后的表结构如下图：

或者如下：

 用户id依赖于产品id，但是用户信息是依赖于用户id再间接依赖产品id

最终表结构：

5.2 E-R模型：Entity-relationship model实体联系模型

基本的ER模型包含三类元素：实体、关系、属性

实体（Entities）：实体是首要的数据对象，常用于表示一个人、地方、某样事物或某个事件。一个特定的实体被称为实体实例（entity instance或entity occurrence）。

关系（Relationships）：关系表示一个或多个实体之间的联系。关系依赖于实体，一般没有物理概念上的存在。关系最常用来表示实体之间，一对一，一对多，多对多的对应。

属性（Attributes）：属性为实体提供详细的描述信息。一个特定实体的某个属性被称为属性值。Employee实体的属性可能有：emp-id, emp-name, emp-address, phone-no……。属性可被分为两类：标识符（identifiers），描述符（descriptors）。Identifiers可以唯一标识实体的一个实例（key），可以由多个属性组成。ER图中通过在属性名下加上下划线来标识。多值属性（multivalued attributes）用两条线与实体连接，eg：hobbies属性（一个人可能有多个hobby，如reading，movies…）。复合属性（Complex attributes）本身还有其它属性。

辨别强实体与弱实体：强实体内部有唯一的标识符。弱实体（weak entities）的标识符来自于一个或多个其它强实体。弱实体用双线长方形框表示，依赖于强实体而存在。

 中间的表称谓聚合表

总结：设计数据库，先满足范式；在考虑是一对一，一对多，多对多的对应。