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谷歌英文网站推广,网络seo外包,个人衣服定制店铺,东莞市人才市场数据库与SQL基础概念 1.1 数据库系统组成 ​关系型数据库:理解表(Table)、字段(Column)、记录(Row)、主键(Primary Key)、外键(Foreign Key)等概…

数据库与SQL基础概念

1.1 数据库系统组成

  • 关系型数据库:理解表(Table)、字段(Column)、记录(Row)、主键(Primary Key)、外键(Foreign Key)等概念
  • SQL分类:DDL(数据定义语言)、DML(数据操作语言)、DQL(数据查询语言)、DCL(数据控制语言)
  • 存储引擎:InnoDB(支持事务)与MyISAM(读密集型场景)的区别及适用场景

2. MySQL安装与环境配置

2.1 基础部署

  • Windows/macOS/Linux环境下的安装方式(推荐使用Docker容器化部署)
  • 命令行工具使用:mysql -u root -p 登录
  • 图形化工具:Navicat/DBeaver/Workbench基础操作

3. 数据定义语言(DDL)

3.1 数据库操作

CREATE DATABASE bigdata_db CHARACTER SET utf8mb4;  -- 创建数据库
ALTER DATABASE bigdata_db CHARACTER SET utf8;      -- 修改字符集
DROP DATABASE test_db;                            -- 删除数据库

3.2 数据表设计

  • 字段类型:重点掌握数值类型(INT/BIGINT/DECIMAL)、字符串类型(VARCHAR(255)/TEXT)、时间类型(DATETIME/TIMESTAMP)
CREATE TABLE user_info (user_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,age TINYINT UNSIGNED CHECK (age >= 18),reg_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,INDEX idx_reg_time (reg_time)  -- 创建普通索引
) ENGINE=InnoDB;

4. 数据操作语言(DML)

4.1 CRUD操作

-- 插入数据(批量插入优化)
INSERT INTO orders (order_id, amount) 
VALUES (1001, 299.00), (1002, 599.00);-- 更新数据(带WHERE条件)
UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE product_id = 5;-- 删除数据(注意事务控制)
DELETE FROM logs WHERE create_time < '2023-01-01';

5. 数据查询语言(DQL)

5.1 基础查询

-- 多表JOIN查询(电商示例)
SELECT u.username, o.order_amount
FROM users u 
JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE o.create_time BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-03-31'
ORDER BY o.order_amount DESC
LIMIT 10;

5.2 聚合与分组

-- 统计每月销售TOP3品类
SELECT DATE_FORMAT(order_time, '%Y-%m') AS month,category,SUM(amount) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY month, category
HAVING total_sales > 100000
ORDER BY month ASC, total_sales DESC;

6. 约束与索引

6.1 完整性约束

  • 主键约束:PRIMARY KEY
  • 唯一约束:UNIQUE KEY
  • 外键约束:FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id)
  • 检查约束:CHECK (gender IN ('M','F'))

6.2 索引优化

  • B+树索引原理图解
  • 组合索引最左前缀原则:INDEX (city, age)
  • 执行计划分析:EXPLAIN SELECT ...

7. 基础函数与操作符

7.1 常用函数

  • 字符串函数:CONCAT()SUBSTRING()LENGTH()
  • 数值函数:ROUND()ABS()RAND()
  • 日期函数:NOW()DATE_ADD()DATEDIFF()
  • 条件函数:CASE WHEN score > 90 THEN 'A' ELSE 'B' END

8. 数据导入导出

-- 导出CSV(大数据量使用SELECT INTO OUTFILE)
SELECT * FROM sensor_data 
INTO OUTFILE '/tmp/sensor.csv'
FIELDS TERMINATED BY ',' 
ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n';-- 导入CSV文件
LOAD DATA INFILE '/tmp/user.csv' 
INTO TABLE users 
FIELDS TERMINATED BY ',';

学习重点提示

  1. 重点掌握多表JOIN查询和聚合分析,这是大数据分析的基础场景
  2. 理解事务的ACID特性(原子性、一致性、隔离性、持久性)
  3. 学会通过EXPLAIN分析慢查询,特别是type列(ALL/index/range等)和Extra列的Using filesort等提示
  4. 大数据场景下特别注意批量插入的优化方式(如关闭autocommit、使用LOAD DATA替代INSERT)

Python关联点
后续会学习使用pymysqlSQLAlchemy进行数据库连接,重点掌握:

  • 连接池配置
  • 防止SQL注入的参数化查询
  • 结合Pandas实现DataFrame到数据库的批量写入
http://www.dtcms.com/wzjs/329672.html

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