目录

一、关系型数据库

1.什么是关系型数据库

2.主要优点

二、SQL语句

1.简介：

2.SQL通用语法

3.SQL语法分类

4.DDL

（1）查询库

（2）创建库

（3）删除库

（4）使用库

（5）查询表

（6）创建表

（7）删除表

（8）修改表

（9）SQL中的数据类型

5.DML

（1）添加数据

（2）修改数据

（3）删除数据

6.DQL（单表查询）

（1）基础查询

（2）条件查询

（3）分组查询

（4）排序查询

（5）分页查询

（6）条件列表（关键字推荐大写，为了好辨识写的小写）

（7）排序方式

（8）聚合函数

三、图形化客户端工具-Navicat

1.工具的使用

四、IDEA连接数据库

1.连接步骤

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一、关系型数据库

1.什么是关系型数据库

关系型数据库是建立在关系模型基础上的数据库

简单来说，关系型数据库是由多张能互相连接的 二维表 组成的数据库

2.主要优点

• 都是使用表结构，格式一致，易于维护

• 使用通用的SQL语言操作，使用方便，可用于复杂查询

• 数据存储在磁盘中，安全

二、SQL语句

1.简介：

• Structured Query Language，简称 SQL

• 结构化查询语言，一门操作关系型数据库的编程语言

• 定义操作所有关系型数据库的统一标准

• 对于同一个需求，每一种数据库操作的方式可能会存在一些不一样的地方，我们称为“方言”

2.SQL通用语法

• SQL 语句可以单行或多行书写，以分号结尾

• MySQL数据库的 SQL 语不区分大小写，关键字建议使用大写！（为了好辨识我用的小写，正常应该用大写）

• 注释

  • 单行注释: --注释内容或#注释内容（MySQL 特有）

  • 多行注释:/* 注释内容 */

3.SQL语法分类

• DDL：（Data Definition Language）数据定义语言，用来定义数据库对象: 数据库，表，列等

  • 操作数据的：库，表等

• DML：（Data Manipulation Language）数据操作语言，用来对数据库中表的数据进行增删改

  • 对表中数据进行增删改

• DQL：（Data Query Language）数据查询语言，用来查询数据库中表的记录（数据）

  • 对表中数据进行查询

• DCL：（Data ControlLanguage）数据控制语言，用来定义数据库的访问权限和安全级别，以及创建用户

  • 对数据库进行权限控制

4.DDL

（1）查询库

#查看所有数据库
show databases;

（2）创建库

#创建数据库
create database 数据库名;
#创建数据库（加判断）
create database if not exists 数据库名;

（3）删除库

#删除数据库
drop database 数据库名;
#删除数据库（加判断）
drop database if exists 数据库名;

（4）使用库

#查看当前使用的数据库
select database();
#使用/进入指定数据库
use 数据库名;

（5）查询表

#查看库中所有表
show tables；
#查看表结构
desc 表名;

（6）创建表

#创建表，最后一行没有，
create table 表名(
    字段名01 数据类型01,
    字段名02 数据类型02,
    字段名03 数据类型03,
    ...
    字段名n 数据类型n
);
​
create table user(
    id int,
    name varchar(20),
    password varchar(40)
);

（7）删除表

#删除表
drop table 表名;
#删除表（带判断）
drop table if exists 表名;

（8）修改表

#修改表名
alter table 表名 rename 新表名;
​
#表中添加一列(末尾插入)
alter table 表名 add 列名 数据类型;
​
#删除指定列
alter table 表名 drop 列名;
​
#修改数据类型
alter table 表名 modify 列名 新数据类型;
​
#修改列名和数据类型
alter table 表名 change 列名 新列名 新数据类型;

​

（9）SQL中的数据类型

分为三类，我举例只是常用的

• 数值类：

类型	大小	范围（有符号）	范围（无符号）	用途
TINYINT	1 Bytes	(-128，127)	(0，255)	小整数值
SMALLINT	2 Bytes	(-32 768，32 767)	(0，65 535)	大整数值
MEDIUMINT	3 Bytes	(-8 388 608，8 388 607)	(0，16 777 215)	大整数值
INT或INTEGER	4 Bytes	(-2 147 483 648，2 147 483 647)	(0，4 294 967 295)	大整数值
BIGINT	8 Bytes	自查	自查	极大整数值
FLOAT	4 Bytes	自查	自查	单精度 浮点数值
DOUBLE	8 Bytes	自查	自查	双精度 浮点数值
DECIMAL	对DECIMAL(M,D) ，如果M>D，为M+2否则为D+2	依赖于M和D的值	依赖于M和D的值	小数值

double（数值总长度，小数点保留位数【0-100】）

• 日期和时间类：

类型	大小 ( bytes)	范围	格式	用途
DATE	3	1000-01-01/9999-12-31	YYYY-MM-DD	日期值
TIME	3	'-838:59:59'/'838:59:59'	HH:MM:SS	时间值或持续时间
YEAR	1	1901/2155	YYYY	年份值
DATETIME	8	'1000-01-01 00:00:00' 到 '9999-12-31 23:59:59'	YYYY-MM-DD hh:mm:ss	混合日期和时间值
TIMESTAMP	4	'1970-01-01 00:00:01' UTC 到 '2038-01-19 03:14:07' UTC 结束时间是第 2147483647 秒 北京时间：2038-1-19 11:14:07 格林尼治时间： 2038年1月19日 凌晨 03:14:07	YYYY-MM-DD hh:mm:ss	混合日期和时间值，时间戳

• 字符串类型

类型	大小	用途
CHAR	0-255 bytes	定长字符串（高效但费空间）
VARCHAR	0-65535 bytes	变长字符串（低效但省空间）
TINYBLOB	0-255 bytes	不超过 255 个字符的二进制字符串
TINYTEXT	0-255 bytes	短文本字符串
BLOB	0-65 535 bytes	二进制形式的长文本数据
TEXT	0-65 535 bytes	长文本数据
MEDIUMBLOB	0-16 777 215 bytes	二进制形式的中等长度文本数据
MEDIUMTEXT	0-16 777 215 bytes	中等长度文本数据
LONGBLOB	0-4 294 967 295 bytes	二进制形式的极大文本数据
LONGTEXT	0-4 294 967 295 bytes	极大文本数据

5.DML

（1）添加数据

#给指定列添加数据
insert into 表名(列名01,列名02,列名03, ... ,列名n) value(值01,值02,值03, ... ,值n);
​
#给全部列添加数据
insert into 表名 values(值01,值02,值03, ... ,值n);
​
#批量添加数据
#方式一
insert into 表名(列名01,列名02,列名03, ... ,列名n) values(值01,值02,值03, ... ,值n),(值01,值02,值03, ... ,值n),(值01,值02 ... ,值n)...;
#方式二
insert into 表名 values(值01,值02,值03, ... ,值n),(值01,值02,值03, ... ,值n),(值01,值02,值03, ... ,值n)...;

（2）修改数据

#修改表数据
#注意：如果不加条件判断，则为修改全部数据！
update 表名 set 列名1=值1，列名2=值2，...，列名n=值n [where 条件]
UPDATE user SET id = 10，num = 3, score = 99 WHERE name="张三";

（3）删除数据

#删除表数据
#注意：如果不加条件，则为删除所有数据！
delete from 表名 [where条件]

6.DQL（单表查询）

（1）基础查询

#查询表中所有数据
select * from 表名;
​
#查询表中多个字段中的数据【多个字段用，隔开】
select 字段列表 from 表名;
​
#去除重复记录
select distinct 字段列表 表名;
​
#起别名，AS可以省略
as 别名
#如
select name as 姓名 from user;
select name 姓名 from user;

（2）条件查询

#基础查询+条件列表
select name from user where id = 3;

（3）分组查询

#select 聚合函数（列名） from 表名;
#null 值不参与所有聚合函数运算
select avg(score) from user;
​
​
#分组查询
#基础查询+（条件）group by 分组字段名 （having 分组后条件）
#分组之后，查询的字段为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义
#按性别分组，查询平均分
select sex,avg（score） from user group by sex;
#按性别分组，查询平均分和各自的人数
select sex,avg（score）,count(*) from user group by sex;
#按性别分组，查询平均分和各自的人数，要求低于60分的不参与平均
select sex,avg（score）,count(*) from user where score>60 group by sex;
#按性别分组，查询平均分和各自的人数，要求低于60分的不参与平均，分组后人数要大于2
select sex,avg（score）,count(*) from user where score>60 group by sex having count(*) > 2;

注意点：

• 分组之后，查询的字段应为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义

where 和 having的区别：

• 执行时机：where 是分组之前进行限定，不满足where条件，则不参与分组，而having是分组之后对结果进行过滤.

• 限定范围：where 不能对聚合函数进行判断，having可以对聚合函数进行判断

• 执行顺序：where > 聚合函数 > having

（4）排序查询

#基础查询+（条件查询）+order by 排序字段名1 排序方式，排序字段名2 排序方式...
#如果有多个排序条件，当前边的条件值一样时，才会根据第二条件进行排序
select name，math，chinese from user order by math desc,chinese asc;

（5）分页查询

#基础查询 + limit 起始索引，查询条目数
#起始索引：从0开始
#计算公式：起始索引 = （当前页面-1）*每页显示条数
select * from user limit 0,3;
#每页显示10条数据，查询第3页的数据
select * from user limit 20,10;

分页查询在不同数据库的关键字

• Mysql：limit

• Oracle：rownumber

• SQL Server：top

（6）条件列表（关键字推荐大写，为了好辨识写的小写）

符号	说明
>	大于
<	小于
>=	大于等于
<=	小于等于
=	等于
<>/!=	不等于
between...and...	在[ ]区间，内容可为日期
in（a，b，c，d...）	多选一，满足其一即成立
like 占位符 （_单个任意字符） （%多个任意字符）	模糊查询
is null	是null
is not null	不是null
and/&&	并且（推荐and）
or/||	或（推荐or）
not/！	非

（7）排序方式

排序方式	说明
ASC（默认）	升序
DESC	降序

（8）聚合函数

将一列数据作为一个整体，进行纵向计算。

函数名	说明
count（列名）	统计数量（不为null的值，一般推荐主键和*）
max（列名）	最大值
min（列名）	最小值
sum（列名）	求和
avg（列名）	平均值

三、图形化客户端工具-Navicat

Navicat for MysQL 是管理和开发MySQL或MariaDB 的理想解决方案

这套全面的前端工具为数据库管理、开发和维护提供了一款直观而强大的图形界面

官网: Navicat 中国 | 支持 MySQL、Redis、MariaDB、MongoDB、SQL Server、SQLite、Oracle 和 PostgreSQL 的数据库管理

1.工具的使用

• 打开Navicat

• 文件

• 新建连接

• 选择mysql/MariaDB都可以

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• 设置好连接名和密码即可进行连接

点击连接名，右键，新建数据库，之后自己玩吧~

四、IDEA连接数据库

1.连接步骤

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