MySQL

简介

数据库

数据库：DataBase，简称DB，用于存储和管理数据的仓库，它的存储空间很大，可以存放百万上亿条数据。

数据库的优势：

可以持久化存储数据
方便存储和管理数据
使用了统一的方式操作数据库 -- SQL

数据库、数据表、数据的关系介绍：

数据库
- 用于存储和管理数据的仓库
- 一个库中可以包含多个数据表
数据表
- 数据库最重要的组成部分之一
- 它由纵向的列和横向的行组成(类似excel表格)
- 可以指定列名、数据类型、约束等
- 一个表中可以存储多条数据
数据
- 想要永久化存储的数据

MySQL

MySQL数据库是一个最流行的关系型数据库管理系统之一。

关系型数据库是将数据保存在不同的数据表中，而不是将所有的数据放在一个大仓库内，而且表与表之间还可以有关联关系，这样就提高了访问速度以及提高了灵活性。

MySQL所使用的SQL语句是用于访问数据库最常用的标准化语言。

MySQL配置：

MySQL安装：https://www.jianshu.com/p/ba48f1e386f0

MySQL配置：

修改MySQL默认字符集

vim /etc/mysql/my.cnf

添加如下内容：
[mysqld]
character-set-server=utf8
collation-server=utf8_general_ci

[client]
default-character-set=utf8

启动MySQL服务：
```
systemctl start/restart mysql
```

登录MySQL：

mysql -u root -p  敲回车，输入密码
初始密码查看：cat /var/log/mysqld.log
在root@localhost:   后面的就是初始密码

查看默认字符集命令：
```
SHOW VARIABLES LIKE 'char%';
```

修改MySQL登录密码：

set global validate_password_policy=0;
set global validate_password_length=1;
  
set password=password('密码');

授予远程连接权限（MySQL内输入）：

-- 授权
grant all privileges on *.* to 'root' @'%' identified by '密码';
-- 刷新
flush privileges;

修改MySQL绑定IP：

cd /etc/mysql/mysql.conf.d
sudo chmod 666 mysqld.cnf 
vim mysqld.cnf 
#bind-address = 127.0.0.1注释该行

关闭Linux防火墙

systemctl stop firewalld.service
放行3306端口

单表

SQL介绍

SQL
- Structured Query Language：结构化查询语言
- 定义了操作所有关系型数据库的规则。每一种数据库操作的方式可能会存在不一样的地方，我们称为“方言”。
SQL通用语法
- SQL 语句可以单行或多行书写，以分号结尾。
- 可使用空格和缩进来增强语句的可读性。
- MySQL 数据库的 SQL 语句不区分大小写，关键字建议使用大写。
- 数据库的注释：
  - 单行注释：-- 注释内容 #注释内容(mysql特有)
  - 多行注释：/* 注释内容 */
SQL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。关键字：create, drop,alter 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。关键字：insert, delete, update 等
- DQL(Data Query Language)数据查询语言
  - 用来查询数据库中表的记录(数据)。关键字：select, where 等
- DCL(Data Control Language)数据控制语言(了解)
  - 用来定义数据库的访问权限和安全级别，及创建用户。关键字：GRANT， REVOKE 等

DDL

操作数据库

R(Retrieve)：查询

查询所有数据库：
```
SHOW DATABASES;
```

查询某个数据库的创建语句

SHOW CREATE DATABASE 数据库名称;  -- 标准语法

SHOW CREATE DATABASE mysql;     --查看mysql数据库的创建格式

C(Create)：创建

创建数据库

CREATE DATABASE 数据库名称;-- 标准语法

CREATE DATABASE db1;     -- 创建db1数据库

创建数据库(判断，如果不存在则创建)
```
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS 数据库名称;
```

创建数据库，并指定字符集

CREATE DATABASE 数据库名称 CHARACTER SET 字符集名称;

例如：创建db4数据库、如果不存在则创建，指定字符集为gbk

-- 创建db4数据库、如果不存在则创建，指定字符集为gbk
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS db4 CHARACTER SET gbk;

-- 查看db4数据库的字符集
SHOW CREATE DATABASE db4;

U(Update)：修改

修改数据库的字符集

ALTER DATABASE 数据库名称 CHARACTER SET 字符集名称;

常用字符集：

--查询所有支持的字符集
SHOW CHARSET;
--查看所有支持的校对规则
SHOW COLLATION;

-- 字符集: utf8,latinI,GBK,,GBK是utf8的子集
-- 校对规则: ci 大小定不敏感，cs或bin大小写敏感

D(Delete)：删除
- 删除数据库：
```
DROP DATABASE 数据库名称;
```
- 删除数据库(判断，如果存在则删除)：
```
DROP DATABASE IF EXISTS 数据库名称;
```

使用数据库：

查询当前正在使用的数据库名称
```
SELECT DATABASE();
```

使用数据库

USE 数据库名称； -- 标准语法
USE db4;	   -- 使用db4数据库

操作数据表

R(Retrieve)：查询

查询数据库中所有的数据表

USE mysql;-- 使用mysql数据库

SHOW TABLES;-- 查询库中所有的表

查询表结构

DESC 表名;


- 查询表字符集

```mysql
SHOW TABLE STATUS FROM 库名 LIKE '表名';

C(Create)：创建

创建数据表

CREATE TABLE 表名(
    列名1 数据类型1,
    列名2 数据类型2,
    ....
    列名n 数据类型n
);
-- 注意：最后一列，不需要加逗号

复制表

CREATE TABLE 表名 LIKE 被复制的表名;  -- 标准语法

CREATE TABLE product2 LIKE product; -- 复制product表到product2表

数据类型

数据类型	说明
INT	整数类型
DOUBLE	小数类型
DATE	日期，只包含年月日：yyyy-MM-dd
DATETIME	日期，包含年月日时分秒：yyyy-MM-dd HH:mm:ss
TIMESTAMP	时间戳类型，包含年月日时分秒：yyyy-MM-dd HH:mm:ss 如果不给这个字段赋值或赋值为null，则默认使用当前的系统时间
VARCHAR	字符串 name varchar(20):姓名最大20个字符：zhangsan8个字符,张三2个字符

INT(n)：n代表位数

3：int（9）显示结果为000000010
3：int（3）显示结果为010

varchar(n)：n表示的是字符数

例如：

-- 使用db3数据库
USE db3;

-- 创建一个product商品表
CREATE TABLE product(
	id INT,				-- 商品编号
	NAME VARCHAR(30),	-- 商品名称
	price DOUBLE,		-- 商品价格
	stock INT,			-- 商品库存
	insert_time DATE    -- 上架时间
);

U(Update)：修改

修改表名

ALTER TABLE 表名 RENAME TO 新的表名;

修改表的字符集

ALTER TABLE 表名 CHARACTER SET 字符集名称;


- 添加一列

```mysql
ALTER TABLE 表名 ADD 列名 数据类型;

修改列数据类型

ALTER TABLE 表名 MODIFY 列名 新数据类型;

修改列名称和数据类型

ALTER TABLE 表名 CHANGE 列名 新列名 新数据类型;

删除列
```
ALTER TABLE 表名 DROP 列名;
```

D(Delete)：删除
- 删除数据表
```
DROP TABLE 表名;
```
- 删除数据表(判断，如果存在则删除)
```
DROP TABLE IF EXISTS 表名;
```

DML

INSERT

新增表数据

新增格式1：给指定列添加数据

INSERT INTO 表名(列名1,列名2...) VALUES (值1,值2...);

新增格式2：默认给全部列添加数据

INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,值3,...);

新增格式3：批量添加数据

-- 给指定列批量添加数据
INSERT INTO 表名(列名1,列名2,...) VALUES (值1,值2,...),(值1,值2,...)...;

-- 默认给所有列批量添加数据 
INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,值3,...),(值1,值2,值3,...)...;

字符串拼接
```
CONCAT(string1,string2,'',...)
```
注意事项
- 列名和值的数量以及数据类型要对应
- 除了数字类型，其他数据类型的数据都需要加引号(单引双引都可以，推荐单引)

UPDATE

修改表数据语法

标准语法

UPDATE 表名 SET 列名1 = 值1,列名2 = 值2,... [where 条件];

修改电视的价格为1800、库存为36

UPDATE product SET price=1800,stock=36 WHERE NAME='电视';
SELECT * FROM product;-- 查看所有商品信息

注意事项
- 修改语句中必须加条件
- 如果不加条件，则将所有数据都修改

DELETE

删除表数据语法
```
DELETE FROM 表名 [WHERE 条件];
```
注意事项
- 删除语句中必须加条件
- 如果不加条件，则将所有数据删除

DQL

查询语法

数据库查询遵循条件在前的原则

SELECT:字段列表
FROM:表名列表
WHERE:条件列表
GROUP BY:分组字段
HAVING:分组之后的条件
ORDER BY:排序
LIMIT:分页限定

查询全部

查询全部的表数据

-- 标准语法
SELECT * FROM 表名;

-- 查询product表所有数据(常用)
SELECT * FROM product;

查询指定字段的表数据
```
SELECT 列名1,列名2,... FROM 表名;
```
去除重复查询注意：只有全部重复的才可以去除
```
SELECT DISTINCT 列名1,列名2,... FROM 表名;
```

计算列的值（四则运算）

SELECT 列名1 运算符(+ - * /) 列名2 FROM 表名;

/*如果某一列值为null，可以进行替换
	ifnull(表达式1,表达式2)
	表达式1：想替换的列
	表达式2：想替换的值*/

例如：

-- 查询商品名称和库存，库存数量在原有基础上加10
SELECT NAME,stock+10 FROM product;

-- 查询商品名称和库存，库存数量在原有基础上加10。进行null值判断
SELECT NAME,IFNULL(stock,0)+10 FROM product;

起别名

SELECT 列名1,列名2,... AS 别名 FROM 表名;

例如：

-- 查询商品名称和库存，库存数量在原有基础上加10。进行null值判断，起别名为getSum,AS可以省略。
SELECT NAME,IFNULL(stock,0)+10 AS getsum FROM product;
SELECT NAME,IFNULL(stock,0)+10 getsum FROM product;

CONCAT()：用于连接两个字段

SELECT CONCAT(TRIM(col1), '(', TRIM(col2), ')') AS concat_col FROM mytable
-- 许多数据库会使用空格把一个值填充为列宽，连接的结果出现一些不必要的空格，使用TRIM()可以去除首尾空格

条件查询

条件查询语法
```
SELECT 列名 FROM 表名 WHERE 条件;
```

条件分类

符号	功能
>	大于
<	小于
>=	大于等于
<=	小于等于
=	等于
<> 或 !=	不等于
BETWEEN ... AND ...	在某个范围之内(都包含)
IN(...)	多选一
LIKE 占位符	模糊查询 _单个任意字符 %多个任意字符，[] 匹配集合内的字符 `LIKE '[^AB]%'` ：不以 A 和 B 开头的任意文本
IS NULL	是NULL
IS NOT NULL	不是NULL
AND 或 &&	并且
OR 或 \|\|	或者
NOT 或 !	非，不是

例如：

-- 查询库存大于20的商品信息
SELECT * FROM product WHERE stock > 20;

-- 查询品牌为华为的商品信息
SELECT * FROM product WHERE brand='华为';

-- 查询金额在4000 ~ 6000之间的商品信息
SELECT * FROM product WHERE price >= 4000 AND price <= 6000;
SELECT * FROM product WHERE price BETWEEN 4000 AND 6000;

-- 查询库存为14、30、23的商品信息
SELECT * FROM product WHERE stock=14 OR stock=30 OR stock=23;
SELECT * FROM product WHERE stock IN(14,30,23);

-- 查询库存为null的商品信息
SELECT * FROM product WHERE stock IS NULL;
-- 查询库存不为null的商品信息
SELECT * FROM product WHERE stock IS NOT NULL;

-- 查询名称以'小米'为开头的商品信息
SELECT * FROM product WHERE NAME LIKE '小米%';

-- 查询名称第二个字是'为'的商品信息
SELECT * FROM product WHERE NAME LIKE '_为%';

-- 查询名称为四个字符的商品信息 4个下划线
SELECT * FROM product WHERE NAME LIKE '____';

-- 查询名称中包含电脑的商品信息
SELECT * FROM product WHERE NAME LIKE '%电脑%';

函数查询

聚合函数

聚合函数：将一列数据作为一个整体，进行纵向的计算

聚合函数语法

SELECT 函数名(列名) FROM 表名 [WHERE 条件]

聚合函数分类

函数名	功能
COUNT(列名)	统计数量（一般选用不为null的列）
MAX(列名)	最大值
MIN(列名)	最小值
SUM(列名)	求和
AVG(列名)	平均值（AVG() 会忽略 NULL 行）

例如

-- 计算product表中总记录条数 7
SELECT COUNT(*) FROM product;

-- 获取最高价格
SELECT MAX(price) FROM product;
-- 获取最高价格的商品名称
SELECT NAME,price FROM product WHERE price = (SELECT MAX(price) FROM product);

-- 获取最低库存
SELECT MIN(stock) FROM product;
-- 获取最低库存的商品名称
SELECT NAME,stock FROM product WHERE stock = (SELECT MIN(stock) FROM product);

-- 获取总库存数量
SELECT SUM(stock) FROM product;
-- 获取品牌为小米的平均商品价格
SELECT AVG(price) FROM product WHERE brand='小米';

文本处理

函数名	功能
LEFT()	左边的字符
RIGHT()	右边的字符
LOWER()	转换为小写字符
UPPER()	转换为大写字符
LTRIM()	去除左边的空格
RTRIM()	去除右边的空格
LENGTH()	长度去除右边的空格
SOUNDEX()	转换为语音值

排序查询

排序查询语法

SELECT 列名 FROM 表名 [WHERE 条件] ORDER BY 列名1 排序方式1,列名2 排序方式2;

排序方式
```
ASC:升序
DESC:降序
```
注意：多个排序条件，当前边的条件值一样时，才会判断第二条件

例如

-- 按照库存升序排序
SELECT * FROM product ORDER BY stock ASC;

-- 查询名称中包含手机的商品信息。按照金额降序排序
SELECT * FROM product WHERE NAME LIKE '%手机%' ORDER BY price DESC;

-- 按照金额升序排序，如果金额相同，按照库存降序排列
SELECT * FROM product ORDER BY price ASC,stock DESC;

分组查询

分组查询语法
```
SELECT 列名 FROM 表名 [WHERE 条件] GROUP BY 分组列名 [HAVING 分组后条件过滤] [ORDER BY 排序列名 排序方式];
```
WHERE 过滤行，HAVING 过滤分组，行过滤应当先于分组过滤

分组规定：
- GROUP BY 子句出现在 WHERE 子句之后，ORDER BY 子句之前
- NULL 的行会单独分为一组
- 大多数 SQL 实现不支持 GROUP BY 列具有可变长度的数据类型

例如

-- 按照品牌分组，获取每组商品的总金额
SELECT brand,SUM(price) FROM product GROUP BY brand;

-- 对金额大于4000元的商品，按照品牌分组,获取每组商品的总金额
SELECT brand,SUM(price) FROM product WHERE price > 4000 GROUP BY brand;

-- 对金额大于4000元的商品，按照品牌分组，获取每组商品的总金额，只显示总金额大于7000元的
SELECT brand,SUM(price) AS getSum FROM product WHERE price > 4000 GROUP BY brand HAVING getSum > 7000;

-- 对金额大于4000元的商品，按照品牌分组，获取每组商品的总金额，只显示总金额大于7000元的、并按照总金额的降序排列
SELECT brand,SUM(price) AS getSum FROM product WHERE price > 4000 GROUP BY brand HAVING getSum > 7000 ORDER BY getSum DESC;

分页查询

分页查询语法

SELECT 列名 FROM 表名 [WHERE 条件] GROUP BY 分组列名 [HAVING 分组后条件过滤] [ORDER BY 排序列名 排序方式] LIMIT 开始索引,查询条数;

公式：开始索引 = (当前页码-1) * 每页显示的条数

例如

SELECT * FROM product LIMIT 0,2;  -- 第一页 开始索引=(1-1) * 2
SELECT * FROM product LIMIT 2,2;  -- 第二页 开始索引=(2-1) * 2
SELECT * FROM product LIMIT 4,2;  -- 第三页 开始索引=(3-1) * 2
SELECT * FROM product LIMIT 6,2;  -- 第四页 开始索引=(4-1) * 2

约束

概念

约束：对表中的数据进行限定，保证数据的正确性、有效性、完整性！

约束的分类：

约束	说明
PRIMARY KEY	主键约束
PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT	主键、自动增长
UNIQUE	唯一约束
NOT NULL	非空约束
FOREIGN KEY	外键约束
FOREIGN KEY ON UPDATE CASCADE	外键级联更新
FOREIGN KEY ON DELETE CASCADE	外键级联删除

主键约束

主键约束特点：
- 主键约束默认包含非空和唯一两个功能
- 一张表只能有一个主键
- 主键一般用于表中数据的唯一标识

建表时添加主键约束

CREATE TABLE 表名(
	列名 数据类型 PRIMARY KEY,
    列名 数据类型,
    ...
);

删除主键约束
```
ALTER TABLE 表名 DROP PRIMARY KEY;
```

建表后单独添加主键约束

ALTER TABLE 表名 MODIFY 列名 数据类型 PRIMARY KEY;

例如

-- 创建student表
CREATE TABLE student(
	id INT PRIMARY KEY  -- 给id添加主键约束
);

-- 添加数据
INSERT INTO student VALUES (1),(2);
-- 主键默认唯一，添加重复数据，会报错
INSERT INTO student VALUES (2);
-- 主键默认非空，不能添加null的数据
INSERT INTO student VALUES (NULL);

主键自增约束

主键自增约束可以为空，并自动增长。删除某条数据不影响自增的下一个数值，依然按照前一个值自增。

建表时添加主键自增约束

CREATE TABLE 表名(
	列名 数据类型 PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    列名 数据类型,
    ...
);

删除主键自增约束

ALTER TABLE 表名 MODIFY 列名 数据类型;

建表后单独添加主键自增约束

ALTER TABLE 表名 MODIFY 列名 数据类型 AUTO_INCREMENT;

例如

-- 创建student2表
CREATE TABLE student2(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT    -- 给id添加主键自增约束
);

-- 添加数据
INSERT INTO student2 VALUES (1),(2);
-- 添加null值，会自动增长
INSERT INTO student2 VALUES (NULL),(NULL);-- 3，4

唯一约束

唯一约束：约束不能有重复的数据

建表时添加唯一约束

CREATE TABLE 表名(
	列名 数据类型 UNIQUE,
    列名 数据类型,
    ...
);

删除唯一约束
```
ALTER TABLE 表名 DROP INDEX 列名;
```

建表后单独添加唯一约束

ALTER TABLE 表名 MODIFY 列名 数据类型 UNIQUE;

非空约束

建表时添加非空约束

CREATE TABLE 表名(
	列名 数据类型 NOT NULL,
    列名 数据类型,
    ...
);

删除非空约束

ALTER TABLE 表名 MODIFY 列名 数据类型;

建表后单独添加非空约束

ALTER TABLE 表名 MODIFY 列名 数据类型 NOT NULL;

外键约束

外键约束：让表和表之间产生关系，从而保证数据的准确性！

建表时添加外键约束

CREATE TABLE 表名(
	列名 数据类型 约束,
    ...
    CONSTRAINT 外键名 FOREIGN KEY (本表外键列名) REFERENCES 主表名(主表主键列名)
);

删除外键约束

ALTER TABLE 表名 DROP FOREIGN KEY 外键名;

建表后单独添加外键约束

ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名 FOREIGN KEY (本表外键列名) REFERENCES 主表名(主表主键列名);

例如

-- 创建user用户表
CREATE TABLE USER(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,    -- id
	name VARCHAR(20) NOT NULL             -- 姓名
);
-- 添加用户数据
INSERT INTO USER VALUES (NULL,'张三'),(NULL,'李四'),(NULL,'王五');

-- 创建orderlist订单表
CREATE TABLE orderlist(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,    -- id
	number VARCHAR(20) NOT NULL,          -- 订单编号
	uid INT,                              -- 订单所属用户
	CONSTRAINT ou_fk1 FOREIGN KEY (uid) REFERENCES USER(id)   -- 添加外键约束
);
-- 添加订单数据
INSERT INTO orderlist VALUES (NULL,'hm001',1),(NULL,'hm002',1),
(NULL,'hm003',2),(NULL,'hm004',2),
(NULL,'hm005',3),(NULL,'hm006',3);

-- 添加一个订单，但是没有所属用户。无法添加
INSERT INTO orderlist VALUES (NULL,'hm007',8);
-- 删除王五这个用户，但是订单表中王五还有很多个订单呢。无法删除
DELETE FROM USER WHERE NAME='王五';

外键级联操作

级联操作：当把主表中的数据进行删除或更新时，从表中有关联的数据也会随之删除（一般不建议使用）

添加级联更新

ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名 FOREIGN KEY (本表外键列名) REFERENCES 主表名(主表主键列名) ON UPDATE CASCADE;

添加级联删除

ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名 FOREIGN KEY (本表外键列名) REFERENCES 主表名(主表主键列名) ON DELETE CASCADE;

同时添加级联更新和级联删除

ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名 FOREIGN KEY (本表外键列名) REFERENCES 主表名(主表主键列名) ON UPDATE CASCADE ON DELETE CASCADE;

多表

多表设计

多表介绍

多表：有多张数据表，而表与表之间有一定的关联关系，通过外键约束实现

多表分类：一对一、一对多、多对多

一对一

举例：人和身份证

实现原则：在任意一个表建立外键，去关联另外一个表的主键

-- 创建person表
CREATE TABLE person(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,	-- 主键id
	NAME VARCHAR(20)                        -- 姓名
);
-- 添加数据
INSERT INTO person VALUES (NULL,'张三'),(NULL,'李四');

-- 创建card表
CREATE TABLE card(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,	-- 主键id
	number VARCHAR(20) UNIQUE NOT NULL,	-- 身份证号
	pid INT UNIQUE,                         -- 外键列
	CONSTRAINT cp_fk1 FOREIGN KEY (pid) REFERENCES person(id)
);
-- 添加数据
INSERT INTO card VALUES (NULL,'12345',1),(NULL,'56789',2);

一对多

举例：用户和订单、商品分类和商品

实现原则：在多的一方，建立外键约束，来关联一的一方主键

-- 创建user表
CREATE TABLE USER(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,	-- 主键id
	NAME VARCHAR(20)                        -- 姓名
);
-- 添加数据
INSERT INTO USER VALUES (NULL,'张三'),(NULL,'李四');

-- 创建orderlist表
CREATE TABLE orderlist(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,	-- 主键id
	number VARCHAR(20),                     -- 订单编号
	uid INT,				-- 外键列
	CONSTRAINT ou_fk1 FOREIGN KEY (uid) REFERENCES USER(id)
);
-- 添加数据
INSERT INTO orderlist VALUES (NULL,'hm001',1),(NULL,'hm002',1),(NULL,'hm003',2),(NULL,'hm004',2);

多对多

举例：学生和课程。一个学生可以选择多个课程，一个课程也可以被多个学生选择

实现原则：借助第三张表中间表，中间表至少包含两个列，这两个列作为中间表的外键，分别关联两张表的主键

-- 创建student表
CREATE TABLE student(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,	-- 主键id
	NAME VARCHAR(20)			-- 学生姓名
);
-- 添加数据
INSERT INTO student VALUES (NULL,'张三'),(NULL,'李四');

-- 创建course表
CREATE TABLE course(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,	-- 主键id
	NAME VARCHAR(10)			-- 课程名称
);
-- 添加数据
INSERT INTO course VALUES (NULL,'语文'),(NULL,'数学');

-- 创建中间表
CREATE TABLE stu_course(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,	-- 主键id
	sid INT,  -- 用于和student表中的id进行外键关联
	cid INT,  -- 用于和course表中的id进行外键关联
	CONSTRAINT sc_fk1 FOREIGN KEY (sid) REFERENCES student(id), -- 添加外键约束
	CONSTRAINT sc_fk2 FOREIGN KEY (cid) REFERENCES course(id)   -- 添加外键约束
);
-- 添加数据
INSERT INTO stu_course VALUES (NULL,1,1),(NULL,1,2),(NULL,2,1),(NULL,2,2);

多表查询

查询格式

多表查询分类：

内连接查询
外连接查询
子查询
自关联查询

多表查询格式：

SELECT
	列名列表
FROM
	表名列表
WHERE
	条件...

笛卡儿积查询：

-- 标准语法
SELECT 列名 FROM 表名1,表名2,...;

内连接查询

查询原理：内连接查询的是两张表有交集的部分数据

显式内连接

SELECT 列名 FROM 表名1 [INNER] JOIN 表名2 ON 条件;

隐式内连接

SELECT 列名 FROM 表名1,表名2 WHERE 条件;

外连接查询

左外连接：查询左表的全部数据，和左右两张表有交集部分的数据
```
SELECT 列名 FROM 表名1 LEFT [OUTER] JOIN 表名2 ON 条件;
```
右外连接：查询右表的全部数据，和左右两张表有交集部分的数据
```
SELECT 列名 FROM 表名1 RIGHT [OUTER] JOIN 表名2 ON 条件;
```

子查询

子查询概念：查询语句中嵌套了查询语句，将嵌套查询称为子查询

结果是单行单列：可以将查询的结果作为另一条语句的查询条件，使用运算符判断

SELECT 列名 FROM 表名 WHERE 列名=(SELECT 列名/聚合函数(列名) FROM 表名 [WHERE 条件]);

结果是多行单列：可以作为条件，使用运算符in或not in进行判断

SELECT 列名 FROM 表名 WHERE 列名 [NOT] IN (SELECT 列名 FROM 表名 [WHERE 条件]);

结果是多行多列：查询的结果可以作为一张虚拟表参与查询

SELECT 列名 FROM 表名 [别名],(SELECT 列名 FROM 表名 [WHERE 条件]) [别名] [WHERE 条件];

-- 查询订单表orderlist中id大于4的订单信息和所属用户USER信息
SELECT 
	* 
FROM 
	USER u,
	(SELECT * FROM orderlist WHERE id>4) o 
WHERE 
	u.id=o.uid;

自关联查询

自关联查询：同一张表中有数据关联。可以多次查询这同一个表！

数据准备

-- 创建员工表
CREATE TABLE employee(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,	-- 员工编号
	NAME VARCHAR(20),					-- 员工姓名
	mgr INT,							-- 上级编号
	salary DOUBLE						-- 员工工资
);
-- 添加数据
INSERT INTO employee VALUES (1001,'孙悟空',1005,9000.00),
(1002,'猪八戒',1005,8000.00),
(1003,'沙和尚',1005,8500.00),
(1004,'小白龙',1005,7900.00),
(1005,'唐僧',NULL,15000.00),
(1006,'武松',1009,7600.00),
(1007,'李逵',1009,7400.00),
(1008,'林冲',1009,8100.00),
(1009,'宋江',NULL,16000.00);

数据查询

-- 查询所有员工的姓名及其直接上级的姓名，没有上级的员工也需要查询
/*
分析
	员工信息 employee表
	条件：employee.mgr = employee.id
	查询左表的全部数据，和左右两张表有交集部分数据，左外连接
*/
SELECT
	e1.id,
	e1.name,
	e1.mgr,
	e2.id,
	e2.name
FROM
	employee e1
LEFT OUTER JOIN
	employee e2
ON
	e1.mgr = e2.id;

查询结果

id		name	mgr	   id	  name
1001	孙悟空	  1005	1005	唐僧
1002	猪八戒	  1005	1005	唐僧
1003	沙和尚	  1005	1005	唐僧
1004	小白龙	  1005	1005	唐僧
1005	唐僧	   NULL	 NULL	 NULL
1006	武松	   1009	 1009	 宋江
1007	李逵	   1009	 1009	 宋江
1008	林冲	   1009	 1009	 宋江
1009	宋江	   NULL	 NULL	 NULL

多表练习

数据准备

-- 创建db4数据库
CREATE DATABASE db4;
-- 使用db4数据库
USE db4;

-- 创建user表
CREATE TABLE USER(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,	-- 用户id
	NAME VARCHAR(20),					-- 用户姓名
	age INT                             -- 用户年龄
);

-- 订单表
CREATE TABLE orderlist(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,	-- 订单id
	number VARCHAR(30),					-- 订单编号
	uid INT,   							-- 外键字段
	CONSTRAINT ou_fk1 FOREIGN KEY (uid) REFERENCES USER(id)
);

-- 商品分类表
CREATE TABLE category(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,  -- 商品分类id
	NAME VARCHAR(10)                    -- 商品分类名称
);

-- 商品表
CREATE TABLE product(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,   -- 商品id
	NAME VARCHAR(30),                    -- 商品名称
	cid INT, -- 外键字段
	CONSTRAINT cp_fk1 FOREIGN KEY (cid) REFERENCES category(id)
);

-- 中间表
CREATE TABLE us_pro(
	upid INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,  -- 中间表id
	uid INT, 							  -- 外键字段。需要和用户表的主键产生关联
	pid INT,							  -- 外键字段。需要和商品表的主键产生关联
	CONSTRAINT up_fk1 FOREIGN KEY (uid) REFERENCES USER(id),
	CONSTRAINT up_fk2 FOREIGN KEY (pid) REFERENCES product(id)
);

数据查询

查询用户的编号、姓名、年龄、订单编号。分析：数据：用户的编号、姓名、年龄在user表，订单编号在orderlist表条件：user.id = orderlist.uid
```
SELECT
	u.*,
	o.number
FROM
	USER u,
	orderlist o
WHERE
	u.id = o.uid;
```

查询所有的用户，显示用户的编号、姓名、年龄、订单编号。

SELECT
	u.*,
	o.number
FROM
	USER u
LEFT OUTER JOIN
	orderlist o
ON
	u.id = o.uid;

查询用户年龄大于23岁的信息，显示用户的编号、姓名、年龄、订单编号。

SELECT
	u.*,
	o.number
FROM
	USER u,
	orderlist o
WHERE
	u.id = o.uid
	AND
	u.age > 23;

SELECT
	u.*,
	o.number
FROM
	(SELECT * FROM USER WHERE age > 23) u,-- 嵌套查询
	orderlist o
WHERE
	u.id = o.uid;

查询张三和李四用户的信息，显示用户的编号、姓名、年龄、订单编号。

SELECT
	u.*,
	o.number
FROM
	USER u,
	orderlist o
WHERE
	u.id=o.uid
	AND
	u.name IN ('张三','李四');

查询所有的用户和该用户能查看的所有的商品，显示用户的编号、姓名、年龄、商品名称。分析：数据：用户的编号、姓名、年龄在user表，商品名称在product表，中间表 us_pro 条件：us_pro.uid = user.id AND us_pro.pid = product.id
```
SELECT
	u.id,
	u.name,
	u.age,
	p.name
FROM
	USER u,
	product p,
	us_pro up
WHERE
	up.uid = u.id
	AND
	up.pid=p.id;
```

查询张三和李四这两个用户可以看到的商品，显示用户的编号、姓名、年龄、商品名称。

SELECT
	u.id,
	u.name,
	u.age,
	p.name
FROM
	USER u,
	product p,
	us_pro up
WHERE
	up.uid=u.id
	AND
	up.pid=p.id
	AND
	u.name IN ('张三','李四');

视图

视图概念

视图概念：视图是一种虚拟存在的数据表，这个虚拟的表并不在数据库中实际存在。

作用：将一些比较复杂的查询语句的结果，封装到一个虚拟表中，再有相同查询需求时，直接查询该虚拟表。

本质：视图就是将一条SELECT查询语句的结果封装到了一个虚拟表中。所以我们在创建视图的时候，工作重心要放在这条SELECT查询语句上。

优点：

简单，对于使用视图的用户不需要关心表的结构、关联条件和筛选条件，因为这张虚拟表中保存的就是已经过滤好条件的结果集
安全，视图可以设置权限 , 致使访问视图的用户只能访问他们被允许查询的结果集
数据独立，一旦视图的结构确定，可以屏蔽表结构变化对用户的影响，源表增加列对视图没有影响；源表修改列名，则可以通过修改视图来解决，不会造成对访问者的影响

视图创建

创建视图

CREATE VIEW 视图名称 [(列名列表)] AS 查询语句;

例如

-- 数据准备 city
id	NAME	cid
1	深圳	 	1
2	上海		1
3	纽约		2
4	莫斯科	    3

-- 数据准备 country
id	NAME
1	中国
2	美国
3	俄罗斯

-- 创建city_country视图，保存城市和国家的信息(使用指定列名)
CREATE 
VIEW 
	city_country (city_id,city_name,country_name)
AS
    SELECT
        c1.id,
        c1.name,
        c2.name
    FROM
        city c1,
        country c2
    WHERE
        c1.cid=c2.id;

视图查询

查询所有数据表，视图也会查询出来
```
SHOW TABLES
```
查询视图
```
SELECT * FROM 视图名称;
```
查询视图创建
```
SHOW CREATE VIEW 视图名称;
```

视图修改

视图表数据修改，会自动修改源表中的数据

修改视图表中的数据

UPDATE 视图名称 SET 列名=值 WHERE 条件;

修改视图的结构

ALTER VIEW 视图名称 [(列名列表)] AS 查询语句;

-- 将视图中的country_name修改为name
ALTER 
VIEW 
	city_country (city_id,city_name,name) 
AS
    SELECT
        c1.id,
        c1.name,
        c2.name
    FROM
        city c1,
        country c2
    WHERE
        c1.cid=c2.id;

视图删除

删除视图
```
DROP VIEW 视图名称;
```
如果存在则删除
```
DROP VIEW IF EXISTS 视图名称;
```

存储过程

存储概述

存储过程和函数：存储过程和函数是事先经过编译并存储在数据库中的一段 SQL 语句的集合

存储过程和函数的好处：

提高代码的复用性
减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，提高传输效率
减少代码层面的业务处理

存储过程和函数的区别：

存储函数必须有返回值
存储过程可以没有返回值

基本操作

小知识 DELIMITER关键字用来声明sql语句的分隔符，告诉MySQL该段命令已经结束！ sql语句默认的分隔符是分号，但是有的时候我们需要一条功能sql语句中包含分号，但是并不作为结束标识，这个时候就可以使用DELIMITER来指定分隔符了！
```
DELIMITER 分隔符
```

存储过程的创建调用查看和删除：

创建存储过程

-- 修改分隔符为$
DELIMITER $

-- 标准语法
CREATE PROCEDURE 存储过程名称(参数...)
BEGIN
	sql语句;
END$

-- 修改分隔符为分号
DELIMITER ;

调用存储过程
```
CALL 存储过程名称(实际参数);
```

查看存储过程

SELECT * FROM mysql.proc WHERE db='数据库名称';

删除存储过程

DROP PROCEDURE [IF EXISTS] 存储过程名称;

练习：

数据准备

id	NAME	age		gender	score
1	张三		23		男		95
2	李四		24		男		98
3	王五		25		女		100
4	赵六		26		女		90

创建stu_group()存储过程，封装分组查询总成绩，并按照总成绩升序排序的功能

DELIMITER $

CREATE PROCEDURE stu_group()
BEGIN
	SELECT gender,SUM(score) getSum FROM student GROUP BY gender ORDER BY getSum ASC; 
END$

DELIMITER ;

-- 调用存储过程
CALL stu_group();
-- 删除存储过程
DROP PROCEDURE IF EXISTS stu_group;

存储语法

存储过程是可以进行编程的，意味着可以使用变量、表达式、条件控制语句等，来完成比较复杂的功能

变量使用

定义变量 DECLARE定义的是局部变量，只能用在BEGIN END范围之内
```
DECLARE 变量名 数据类型 [DEFAULT 默认值];
```

变量的赋值

SET 变量名 = 变量值;
SELECT 列名 INTO 变量名 FROM 表名 [WHERE 条件];

数据准备：表student

id	NAME	age		gender	score
1	张三		23		男		95
2	李四		24		男		98
3	王五		25		女		100
4	赵六		26		女		90

定义两个int变量，用于存储男女同学的总分数

DELIMITER $
CREATE PROCEDURE pro_test3()
BEGIN
	-- 定义两个变量
	DECLARE men,women INT;
	-- 查询男同学的总分数，为men赋值
	SELECT SUM(score) INTO men FROM student WHERE gender='男';
	-- 查询女同学的总分数，为women赋值
	SELECT SUM(score) INTO women FROM student WHERE gender='女';
	-- 使用变量
	SELECT men,women;
END$
DELIMITER ;
-- 调用存储过程
CALL pro_test3();

IF语句

if语句标准语法

IF 判断条件1 THEN 执行的sql语句1;
[ELSEIF 判断条件2 THEN 执行的sql语句2;]
...
[ELSE 执行的sql语句n;]
END IF;

数据准备：表student

id	NAME	age		gender	score
1	张三		23		男		95
2	李四		24		男		98
3	王五		25		女		100
4	赵六		26		女		90

根据总成绩判断：全班380分及以上学习优秀、320 ~ 380学习良好、320以下学习一般

DELIMITER $
CREATE PROCEDURE pro_test4()
BEGIN
	DECLARE total INT;							-- 定义总分数变量
	DECLARE description VARCHAR(10);			-- 定义分数描述变量
	SELECT SUM(score) INTO total FROM student; 	-- 为总分数变量赋值
	-- 判断总分数
	IF total >= 380 THEN
		SET description = '学习优秀';
	ELSEIF total >=320 AND total < 380 THEN
		SET description = '学习良好';
	ELSE
		SET description = '学习一般';
	END IF;
END$
DELIMITER ;
-- 调用pro_test4存储过程
CALL pro_test4();

参数传递

参数传递的语法

IN : 代表输入参数，需要由调用者传递实际数据。默认的 OUT : 代表输出参数，该参数可以作为返回值 INOUT : 代表既可以作为输入参数，也可以作为输出参数
```
DELIMITER $

-- 标准语法
CREATE PROCEDURE 存储过程名称([IN|OUT|INOUT] 参数名 数据类型)
BEGIN
	执行的sql语句;
END$

DELIMITER ;
```

输入总成绩变量，代表学生总成绩，输出分数描述变量，代表学生总成绩的描述

DELIMITER $

CREATE PROCEDURE pro_test6(IN total INT,OUT description VARCHAR(10))
BEGIN
	-- 判断总分数
	IF total >= 380 THEN 
		SET description = '学习优秀';
	ELSEIF total >= 320 AND total < 380 THEN 
		SET description = '学习不错';
	ELSE 
		SET description = '学习一般';
	END IF;
END$

DELIMITER ;
-- 调用pro_test6存储过程
CALL pro_test6(310,@description);
CALL pro_test6((SELECT SUM(score) FROM student), @description);
-- 查询总成绩描述
SELECT @description;

查看参数方法
- @变量名 : 这种变量要在变量名称前面加上“@”符号，叫做用户会话变量，代表整个会话过程他都是有作用的，这个类似于全局变量一样。
- @@变量名 : 这种在变量前加上 "@@" 符号, 叫做系统变量

CASE语句

标准语法1

CASE 表达式
WHEN 值1 THEN 执行sql语句1;
[WHEN 值2 THEN 执行sql语句2;]
...
[ELSE 执行sql语句n;]
END CASE;

标准语法2

CASE
WHEN 判断条件1 THEN 执行sql语句1;
[WHEN 判断条件2 THEN 执行sql语句2;]
...
[ELSE 执行sql语句n;]
END CASE;

演示

DELIMITER $
CREATE PROCEDURE pro_test7(IN total INT)
BEGIN
	-- 定义变量
	DECLARE description VARCHAR(10);
	-- 使用case判断
	CASE
	WHEN total >= 380 THEN
		SET description = '学习优秀';
	WHEN total >= 320 AND total < 380 THEN
		SET description = '学习不错';
	ELSE 
		SET description = '学习一般';
	END CASE;
	
	-- 查询分数描述信息
	SELECT description;
END$
DELIMITER ;
-- 调用pro_test7存储过程
CALL pro_test7(390);
CALL pro_test7((SELECT SUM(score) FROM student));

WHILE循环

while循环语法

初始化语句;
WHILE 条件判断语句 DO
	循环体语句;
	条件控制语句;
END WHILE;

计算1~100之间的偶数和

DELIMITER $
CREATE PROCEDURE pro_test6()
BEGIN
	-- 定义求和变量
	DECLARE result INT DEFAULT 0;
	-- 定义初始化变量
	DECLARE num INT DEFAULT 1;
	-- while循环
	WHILE num <= 100 DO
		IF num % 2 = 0 THEN
			SET result = result + num;
		END IF;
		SET num = num + 1;
	END WHILE;
	-- 查询求和结果
	SELECT result;
END$
DELIMITER ;

-- 调用pro_test6存储过程
CALL pro_test6();

REPEAT循环

repeat循环标准语法

初始化语句;
REPEAT
	循环体语句;
	条件控制语句;
	UNTIL 条件判断语句
END REPEAT;

计算1~10之间的和

DELIMITER $
CREATE PROCEDURE pro_test9()
BEGIN
	-- 定义求和变量
	DECLARE result INT DEFAULT 0;
	-- 定义初始化变量
	DECLARE num INT DEFAULT 1;
	-- repeat循环
	REPEAT
		-- 累加
		SET result = result + num;
		-- 让num+1
		SET num = num + 1;
		-- 停止循环
		UNTIL num > 10
	END REPEAT;
	-- 查询求和结果
	SELECT result;
END$

DELIMITER ;
-- 调用pro_test9存储过程
CALL pro_test9();

LOOP循环

loop循环标准语法

初始化语句;
[循环名称:] LOOP
	条件判断语句
		[LEAVE 循环名称;]
	循环体语句;
	条件控制语句;
END LOOP 循环名称;
-- loop可以实现简单的循环，但是退出循环需要使用其他的语句来定义。我们可以使用leave语句完成！
-- 如果不加退出循环的语句，那么就变成了死循环。

计算1~10之间的和

DELIMITER $
CREATE PROCEDURE pro_test10()
BEGIN
	-- 定义求和变量
	DECLARE result INT DEFAULT 0;
	-- 定义初始化变量
	DECLARE num INT DEFAULT 1;
	-- loop循环
	l:LOOP
		-- 条件成立，停止循环
		IF num > 10 THEN
			LEAVE l;
		END IF;
		-- 累加
		SET result = result + num;
		-- 让num+1
		SET num = num + 1;
	END LOOP l;
	-- 查询求和结果
	SELECT result;
END$
DELIMITER ;
-- 调用pro_test10存储过程
CALL pro_test10();

游标

游标的概念：
- 游标可以遍历返回的多行结果，每次拿到一整行数据
- 在存储过程和函数中可以使用游标对结果集进行循环的处理
- 简单来说游标就类似于集合的迭代器遍历
- MySQL中的游标只能用在存储过程和函数中

游标的语法

创建游标

DECLARE 游标名称 CURSOR FOR 查询sql语句;

打开游标
```
OPEN 游标名称;
```

使用游标获取数据

FETCH 游标名称 INTO 变量名1,变量名2,...;

关闭游标
```
CLOSE 游标名称;
```

游标的基本使用

数据准备：表student

id	NAME	age		gender	score
1	张三		23		男		95
2	李四		24		男		98
3	王五		25		女		100
4	赵六		26		女		90

创建stu_score表

CREATE TABLE stu_score(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
	score INT
);

将student表中所有的成绩保存到stu_score表中

DELIMITER $

CREATE PROCEDURE pro_test12()
BEGIN
	-- 定义成绩变量
	DECLARE s_score INT;
	-- 定义标记变量
	DECLARE flag INT DEFAULT 0;
	-- 创建游标，查询所有学生成绩数据
	DECLARE stu_result CURSOR FOR SELECT score FROM student;
	-- 游标结束后，将标记变量改为1
	DECLARE EXIT HANDLER FOR NOT FOUND SET flag = 1;
	
	-- 开启游标
	OPEN stu_result;
	-- 循环使用游标
	REPEAT
		-- 使用游标，遍历结果,拿到数据
		FETCH stu_result INTO s_score;
		-- 将数据保存到stu_score表中
		INSERT INTO stu_score VALUES (NULL,s_score);
	UNTIL flag=1
	END REPEAT;
	-- 关闭游标
	CLOSE stu_result;
END$

DELIMITER ;

-- 调用pro_test12存储过程
CALL pro_test12();
-- 查询stu_score表
SELECT * FROM stu_score;

存储函数

存储函数和存储过程是非常相似的。存储函数可以做的事情，存储过程也可以做到！

存储函数有返回值，存储过程没有返回值(参数的out其实也相当于是返回数据了)

创建存储函数

DELIMITER $
-- 标准语法
CREATE FUNCTION 函数名称(参数 数据类型)
RETURNS 返回值类型
BEGIN
	执行的sql语句;
	RETURN 结果;
END$

DELIMITER ;

调用存储函数
```
SELECT 函数名称(实际参数);
```
删除存储函数
```
DROP FUNCTION 函数名称;
```

定义存储函数，获取学生表中成绩大于95分的学生数量

DELIMITER $
CREATE FUNCTION fun_test()
RETURN INT
BEGIN
	-- 定义统计变量
	DECLARE result INT;
	-- 查询成绩大于95分的学生数量，给统计变量赋值
	SELECT COUNT(score) INTO result FROM student WHERE score > 95;
	-- 返回统计结果
	SELECT result;
END
DELIMITER ;
-- 调用fun_test存储函数
SELECT fun_test();

触发器

触发器概述

触发器是与表有关的数据库对象，在insert/update/delete 之前或之后触发并执行触发器中定义的SQL语句

触发器的这种特性可以协助应用在数据库端确保数据的完整性、日志记录、数据校验等操作

使用别名 NEW 和 OLD 来引用触发器中发生变化的记录内容，这与其他的数据库是相似的
现在触发器还只支持行级触发，不支持语句级触发

触发器类型	OLD的含义	NEW的含义
INSERT 型触发器	无 (因为插入前状态无数据)	NEW 表示将要或者已经新增的数据
UPDATE 型触发器	OLD 表示修改之前的数据	NEW 表示将要或已经修改后的数据
DELETE 型触发器	OLD 表示将要或者已经删除的数据	无 (因为删除后状态无数据)

基本操作

创建触发器

DELIMITER $

CREATE TRIGGER 触发器名称
BEFORE|AFTER  INSERT|UPDATE|DELETE
ON 表名
[FOR EACH ROW]  -- 行级触发器
BEGIN
	触发器要执行的功能;
END$

DELIMITER ;

查看触发器
```
SHOW TRIGGERS;
```
删除触发器
```
DROP TRIGGER 触发器名称;
```

案例演示

通过触发器记录账户表的数据变更日志。包含：增加、修改、删除

数据准备

-- 创建db9数据库
CREATE DATABASE db9;
-- 使用db9数据库
USE db9;

-- 创建账户表account
CREATE TABLE account(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,	-- 账户id
	NAME VARCHAR(20),					-- 姓名
	money DOUBLE						-- 余额
);
-- 添加数据
INSERT INTO account VALUES (NULL,'张三',1000),(NULL,'李四',2000);

-- 创建日志表account_log
CREATE TABLE account_log(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,	-- 日志id
	operation VARCHAR(20),				-- 操作类型 (insert update delete)
	operation_time DATETIME,			-- 操作时间
	operation_id INT,					-- 操作表的id
	operation_params VARCHAR(200)       -- 操作参数
);

创建INSERT型触发器

DELIMITER $

CREATE TRIGGER account_insert
AFTER INSERT
ON account
FOR EACH ROW
BEGIN
	INSERT INTO account_log VALUES (NULL,'INSERT',NOW(),new.id,CONCAT('插入后{id=',new.id,',name=',new.name,',money=',new.money,'}'));
END$

DELIMITER ;

-- 向account表添加记录
INSERT INTO account VALUES (NULL,'王五',3000);

-- 查询日志表
SELECT * FROM account_log;
/*
id	operation	operation_time		operation_id	operation_params
1	INSERT	   	2021-01-26 19:51:11		3	     插入后{id=3,name=王五money=2000}
*/

创建UPDATE型触发器

DELIMITER $

CREATE TRIGGER account_update
AFTER UPDATE
ON account
FOR EACH ROW
BEGIN
	INSERT INTO account_log VALUES (NULL,'UPDATE',NOW(),new.id,CONCAT('修改前{id=',old.id,',name=',old.name,',money=',old.money,'}','修改后{id=',new.id,',name=',new.name,',money=',new.money,'}'));
END$

DELIMITER ;

-- 修改account表
UPDATE account SET money=3500 WHERE id=3;

-- 查询日志表
SELECT * FROM account_log;
/*
id	operation	operation_time		operation_id	  operation_params
2	UPDATE	   	2021-01-26 19:58:54		2		 更新前{id=2,name=李四money=1000}
												 更新后{id=2,name=李四money=200}
*/

创建DELETE型触发器

DELIMITER $

CREATE TRIGGER account_delete
AFTER DELETE
ON account
FOR EACH ROW
BEGIN
	INSERT INTO account_log VALUES (NULL,'DELETE',NOW(),old.id,CONCAT('删除前{id=',old.id,',name=',old.name,',money=',old.money,'}'));
END$

DELIMITER ;

-- 删除account表数据
DELETE FROM account WHERE id=3;

-- 查询日志表
SELECT * FROM account_log;
/*
id	operation	operation_time		operation_id	operation_params
3	DELETE		2021-01-26 20:02:48		3	    删除前{id=3,name=王五money=2000}
*/

事务

事务概述

事务：一条或多条 SQL 语句组成一个执行单元，其特点是这个单元要么同时成功要么同时失败
单元中的每条 SQL 语句都相互依赖，形成一个整体
如果某条 SQL 语句执行失败或者出现错误，那么整个单元就会回滚，撤回到事务最初的状态
如果单元中所有的 SQL 语句都执行成功，则事务就顺利执行

管理事务

管理事务的三个步骤

开启事务：记录回滚点，并通知服务器，将要执行一组操作，要么同时成功、要么同时失败
执行sql语句：执行具体的一条或多条sql语句
结束事务(提交|回滚)
- 提交：没出现问题，数据进行更新
- 回滚：出现问题，数据恢复到开启事务时的状态

开启事务
```
START TRANSACTION;
```
回滚事务
```
ROLLBACK;
```
提交事务
```
COMMIT;
```

管理实务演示

-- 开启事务
START TRANSACTION;

-- 张三给李四转账500元
-- 1.张三账户-500
UPDATE account SET money=money-500 WHERE NAME='张三';
-- 2.李四账户+500
UPDATE account SET money=money+500 WHERE NAME='李四';

-- 回滚事务(出现问题)
ROLLBACK;

-- 提交事务(没出现问题)
COMMIT;

提交方式

提交方式：

自动提交(MySQL默认为自动提交)
手动提交

提交方式语法：

查看事务提交方式

SELECT @@AUTOCOMMIT;  -- 1代表自动提交    0代表手动提交

修改事务提交方式
```
SET @@AUTOCOMMIT=数字;
```

四大特征

事务的四大特征：ACID

原子性(atomicity) 原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响
一致性(consistency) 一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态

举例：拿转账来说，假设张三和李四两者的钱加起来一共是2000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是2000，这就是事务的一致性
隔离性(isolaction) 隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离
持久性(durability) 持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作

隔离界别

事务的隔离级别相关概述：

事务的隔离级别多个客户端操作时，各个客户端的事务之间应该是隔离的，不同的事务之间不该互相影响。而如果多个事务操作同一批数据时，则需要设置不同的隔离级别 , 否则就会产生问题。

隔离级别分类

隔离级别	名称	类型	会引发的问题	数据库默认隔离级别
read uncommitted	读未提交		脏读、不可重复读、幻读
read committed	读已提交	表级读锁	不可重复读、幻读	Oracle / SQL Server
repeatable read	可重复读	行级写锁	幻读	MySQL
serializable	串行化	表级写锁	无

问题解释

问题	现象
脏读	是指在一个事务处理过程中读取了另一个未提交的事务中的数据 , 导致两次查询结果不一致
不可重复读	是指在一个事务处理过程中读取了另一个事务中修改并已提交的数据，导致两次查询结果不一致
幻读	读取过程中数据条目发生了变化，查询某数据不存在，准备插入此记录，但执行插入时发现此记录已存在，无法插入；或查询某数据不存在，执行delete删除，却发现删除成功

隔离级别操作语法：

查询数据库隔离级别
```
SELECT @@TX_ISOLATION;
```

修改数据库隔离级别

SET GLOBAL TRANSACTION ISOLATION LEVEL 级别字符串;

存储引擎

体系结构

体系结构详解

客户端连接
- 支持接口：支持的客户端连接，例如C、Java、PHP等语言来连接MySQL数据库
第一层：网络连接层
- 连接池：管理、缓冲用户的连接，线程处理等需要缓存的需求。
- 例如：当客户端发送一个请求连接，会从连接池中获取一个连接进行使用。
第二层：核心服务层
- 管理服务和工具：系统的管理和控制工具，例如备份恢复、复制、集群等。
- SQL接口：接受SQL命令，并且返回查询结果。
- 查询解析器：验证和解析SQL命令，例如过滤条件、语法结构等。
- 查询优化器：在执行查询之前，使用默认的一套优化机制进行优化sql语句
- 缓存：如果缓存当中有想查询的数据，则直接将缓存中的数据返回。没有的话再重新查询！
第三层：存储引擎层
- 插件式存储引擎：管理和操作数据的一种机制，包括(存储数据、如何更新、查询数据等)
第四层：系统文件层
- 文件系统：配置文件、数据文件、日志文件、错误文件、二进制文件等等的保存

引擎概念

存储引擎的介绍：

MySQL数据库使用不同的机制存取表文件 , 机制的差别在于不同的存储方式、索引技巧、锁定水平等不同的功能和能力，在MySQL中 , 将这些不同的技术及配套的功能称为存储引擎
Oracle , SqlServer等数据库只有一种存储引擎 , 而MySQL针对不同的需求, 配置不同的存储引擎 , 就会让数据库采取了不同的处理数据的方式和扩展功能。
在关系型数据库中数据的存储是以表的形式存进行，所以存储引擎也称为表类型（存储和操作此表的类型）
通过选择不同的引擎，能够获取最佳的方案, 也能够获得额外的速度或者功能，提高程序的整体效果。

MySQL支持的存储引擎：

MySQL5.7支持的引擎包括：InnoDB、MyISAM、MEMORY、Archive、Federate、CSV、BLACKHOLE等
常用引擎：InnoDB、MyISAM、MEMORY

引擎对比

MyISAM存储引擎
- 特点：不支持事务和外键，读取速度快，节约资源
- 应用场景：查询和插入操作为主，只有很少更新和删除操作，并对事务的完整性、并发性要求不高
- 结构：表结构保存在.frm文件中，表数据保存在.MYD文件中，索引保存在.MYI文件中
InnoDB存储引擎：(MySQL5.5版本后默认的存储引擎)
- 特点：支持事务和外键操作，占用磁盘空间大，支持并发控制
- 应用场景：对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，读写频繁的操作
- 结构：表结构保存在.frm文件中，如果是共享表空间，数据和索引保存在 innodb_data_home_dir 和 innodb_data_file_path定义的表空间中，可以是多个文件。如果是多表空间存储，每个表的数据和索引单独保存在 .ibd 中

MEMORY存储引擎：

特点：所有数据保存在内存中，在需要快速定位记录可以提供更快的访问，但是不安全
应用场景：通常用于更新不太频繁的小表，用以快速得到访问结果
结构：表结构保存在.frm中

特性	MyISAM	InnoDB	MEMORY
存储限制	有(平台对文件系统大小的限制)	64TB	有(平台的内存限制)
事务安全	不支持	支持	不支持
锁机制	表锁	表锁/行锁	表锁
B+Tree索引	支持	支持	支持
哈希索引	不支持	不支持	支持
全文索引	支持	支持	不支持
集群索引	不支持	支持	不支持
数据索引	不支持	支持	支持
数据缓存	不支持	支持	N/A
索引缓存	支持	支持	N/A
数据可压缩	支持	不支持	不支持
空间使用	低	高	N/A
内存使用	低	高	中等
批量插入速度	高	低	高
外键	不支持	支持	不支持

引擎操作

查询数据库支持的存储引擎
```
SHOW ENGINES;
```
查询某个数据库中所有数据表的存储引擎
```
SHOW TABLE STATUS FROM 数据库名称;
```

查询某个数据库中某个数据表的存储引擎

SHOW TABLE STATUS FROM 数据库名称 WHERE NAME = '数据表名称';

创建数据表，指定存储引擎

CREATE TABLE 表名(
	列名,数据类型,
    ...
)ENGINE = 引擎名称;

修改数据表的存储引擎

ALTER TABLE 表名 ENGINE = 引擎名称;

索引

索引概述

MySQL索引：是帮助MySQL高效获取数据的一种数据结构，所以，索引的本质就是数据结构。

在表数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

索引使用：一张数据表，用于保存数据；一个索引配置文件，用于保存索引；每个索引都指向了某一个数据

索引分类：

功能分类
- 普通索引：最基本的索引，它没有任何限制
- 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值组合必须唯一
- 主键索引：一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般在建表时同时创建主键索引
- 组合索引：顾名思义，就是将单列索引进行组合
- 外键索引：只有InnoDB引擎支持外键索引，用来保证数据的一致性、完整性和实现级联操作
- 全文索引：快速匹配全部文档的方式。InnoDB引擎5.6版本后才支持全文索引，MEMORY引擎不支持
结构分类
- BTree索引：MySQL使用最频繁的一个索引数据结构，是InnoDB和MyISAM存储引擎默认的索引类型，底层基于B+Tree 数据结构
- Hash索引 : MySQL中Memory存储引擎默认支持的索引类型

索引操作

创建引擎注意：如果一个表中有一列是主键，那么会默认为其创建主键索引！(主键列不需要单独创建索引)
```
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT] INDEX 索引名称
[USING 索引类型]  -- 默认是B+TREE
ON 表名(列名...);
```
查看引擎
```
SHOW INDEX FROM 表名;
```

添加索引

-- 普通索引
ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名称(列名);

-- 组合索引
ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名称(列名1,列名2,...);

-- 主键索引
ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY(主键列名); 

-- 外键索引(添加外键约束，就是外键索引)
ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名 FOREIGN KEY (本表外键列名) REFERENCES 主表名(主键列名);

-- 唯一索引
ALTER TABLE 表名 ADD UNIQUE 索引名称(列名);

-- 全文索引(mysql只支持文本类型)
ALTER TABLE 表名 ADD FULLTEXT 索引名称(列名);

删除索引
```
DROP INDEX 索引名称 ON 表名;
```

案例练习数据准备：student

id	NAME	 age	score
1	张三		23		99
2	李四		24		95
3	王五		25		98
4	赵六		26		97

索引操作：

-- 为student表中姓名列创建一个普通索引
CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);

-- 为student表中年龄列创建一个唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX idx_age ON student(age);

索引原理

索引概述

索引是在MySQL的存储引擎中实现的，不同的存储引擎的所支持的索引不一定完全相同
BTree的索引类型是基于B+Tree树型数据结构的，B+Tree又是BTree数据结构的变种。通常使用在数据库和操作系统中的文件系统，特点是能够保持数据稳定有序。

磁盘存储

系统从磁盘读取数据到内存时是以磁盘块（block）为基本单位的
位于同一个磁盘块中的数据会被一次性读取出来，而不是需要什么取什么。
InnoDB存储引擎中有页（Page）的概念，页是其磁盘管理的最小单位。InnoDB存储引擎中默认每个页的大小为16KB。
InnoDB引擎将若干个地址连接磁盘块，以此来达到页的大小16KB，在查询数据时如果一个页中的每条数据都能有助于定位数据记录的位置，这将会减少磁盘I/O次数，提高查询效率。

BTree

BTree结构的数据可以让系统高效的找到数据所在的磁盘块。为了描述BTree，定义一条记录为一个二元组[key, data] ，key为记录的键值，对应表中的主键值，data为一行记录中除主键外的数据。对于不同的记录，key值互不相同，BTree中的每个节点根据实际情况可以包含大量的关键字信息和分支

B+Tree

B+Tree是在BTree基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构，InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构。
BTree数据结构中每个节点中不仅包含数据的key值，还有data值。每一页的存储空间是有限的，如果data数据较大时将会导致每个节点（即一个页）能存储的key的数量很小，当存储的数据量很大时同样会导致B-Tree的深度较大，增大查询时的磁盘I/O次数，进而影响查询效率
B+Tree相对于BTree区别：
- 非叶子节点只存储键值key信息
- 所有数据都存储在叶子节点
- 所有叶子节点之间都有一个连接指针
B+Tree的优点：提高查询速度、减少磁盘的IO次数、树形结构较小

通常在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构。可以对B+Tree进行两种查找运算：

【有范围】对于主键的范围查找和分页查找
【有顺序】从根节点开始，进行随机查找

实际情况中每个节点可能不能填充满，因此在数据库中，B+Tree的高度一般都在2-4层。MySQL的InnoDB存储引擎在设计时是将根节点常驻内存的，也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要1~3次磁盘I/O操作。

设计原则

索引的设计可以遵循一些已有的原则，创建索引的时候请尽量考虑符合这些原则，便于提升索引的使用效率，更高效的使用索引。

创建索引时的原则
- 对查询频次较高，且数据量比较大的表建立索引。
- 使用唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
- 索引字段的选择，最佳候选列应当从where子句的条件中提取，如果where子句中的组合比较多，那么应当挑选最常用、过滤效果最好的列的组合。
- 使用短索引，索引创建之后也是使用硬盘来存储的，因此提升索引访问的I/O效率，也可以提升总体的访问效率。假如构成索引的字段总长度比较短，那么在给定大小的存储块内可以存储更多的索引值，相应的可以有效的提升MySQL访问索引的I/O效率。
- 索引可以有效的提升查询数据的效率，但索引数量不是多多益善，索引越多，维护索引的代价越高。对于插入、更新、删除等DML操作比较频繁的表来说，索引过多，会引入相当高的维护代价，降低DML操作的效率，增加相应操作的时间消耗。另外索引过多的话，MySQL也会犯选择困难病，虽然最终仍然会找到一个可用的索引，但无疑提高了选择的代价。

联合索引的特点

MySQL建立联合索引时会遵守最左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配

-- 对name、address、phone列建一个联合索引
ALTER TABLE user ADD INDEX index_three(name,address,phone);
-- 查询语句执行时会依照最左前缀匹配原则，检索时分别会使用索引进行数据匹配。
(name,address,phone)
(name,address)
(name)

-- 索引的字段可以是任意顺序的，优化器会帮助我们调整顺序，下面的SQL语句都可以命中索引
SELECT * FROM user WHERE address = '北京' AND phone = '12345' AND name = '张三';

-- 如果联合索引中最左边的列不包含在条件查询中，SQL语句就不会命中索引，比如：
SELECT * FROM user WHERE address = '北京' AND phone = '12345';

锁

锁的概述

锁机制：数据库为了保证数据的一致性，在共享的资源被并发访问时变得安全有序所设计的一种规则

作用：锁机制类似于多线程中的同步，可以保证数据的一致性和安全性

锁的分类：

按操作分类：
- 共享锁：也叫读锁。对同一份数据，多个事务读操作可以同时加锁而不互相影响，但不能修改数据
- 排他锁：也叫写锁。当前的操作没有完成前，会阻断其他操作的读取和写入
按粒度分类：
- 表级锁：会锁定整个表。开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定力度大，发生锁冲突概率高，并发度最低。偏向于MyISAM存储引擎！
- 行级锁：会锁定当前操作行。开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定力度小，发生锁冲突概率低，并发度高。偏向于InnoDB存储引擎！
- 页级锁：锁的力度、发生冲突的概率和加锁开销介于表锁和行锁之间，会出现死锁，并发性能一般。
按使用方式分类：
- 悲观锁：每次查询数据时都认为别人会修改，很悲观，所以查询时加锁。
- 乐观锁：每次查询数据时都认为别人不会修改，很乐观，但是更新时会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据

不同存储引擎支持的锁

存储引擎表级锁行级锁页级锁

MyISAM 支持不支持不支持

InnoDB 支持支持不支持

MEMORY 支持不支持不支持

BDB 支持不支持支持

InnoDB

共享锁

共享锁：数据可以被多个事务查询，但是不能修改

加入共享锁

SELECT语句 LOCK IN SHARE MODE;
-- InnoDB引擎默认是行锁
-- InnoDB引擎如果不采用带索引的列。则会提升为表锁

数据准备

-- 创建db13数据库
CREATE DATABASE db13;

-- 使用db13数据库
USE db13;

-- 创建student表
CREATE TABLE student(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
	NAME VARCHAR(10),
	age INT,
	score INT
);
-- 添加数据
INSERT INTO student VALUES (NULL,'张三',23,99),(NULL,'李四',24,95),
(NULL,'王五',25,98),(NULL,'赵六',26,97);

共享锁演示

-- 开启事务
START TRANSACTION;

-- 查询id为1的数据记录。加入共享锁
SELECT * FROM student WHERE id=1 LOCK IN SHARE MODE;

-- 查询分数为99分的数据记录。加入共享锁,不采用带索引的列，提升为表锁
SELECT * FROM student WHERE score=99 LOCK IN SHARE MODE;

-- 提交事务
COMMIT;

-- 窗口2
-- 开启事务
START TRANSACTION;

-- 查询id为1的数据记录(普通查询，可以查询)
SELECT * FROM student WHERE id=1;

-- 查询id为1的数据记录，并加入共享锁(可以查询。共享锁和共享锁兼容)
SELECT * FROM student WHERE id=1 LOCK IN SHARE MODE;

-- 修改id为1的姓名为张三三(不能修改，会出现锁的情况。只有窗口1提交事务后，才能修改成功)
UPDATE student SET NAME='张三三' WHERE id = 1;

-- 修改id为2的姓名为李四四(修改成功，InnoDB引擎默认是行锁)
UPDATE student SET NAME='李四四' WHERE id = 2;

-- 修改id为3的姓名为王五五(注意：InnoDB引擎如果不采用带索引的列。则会提升为表锁)
UPDATE student SET NAME='王五五' WHERE id = 3;

-- 提交事务
COMMIT;

排他锁

排他锁：加锁的数据，不能被其他事务加锁查询或修改

加入排他锁
```
SELECT语句 FOR UPDATE;
```

排他锁演示

-- 窗口1
-- 开启事务
START TRANSACTION;

-- 查询id为1的数据记录，并加入排他锁
SELECT * FROM student WHERE id=1 FOR UPDATE;

-- 提交事务
COMMIT;

-- 窗口2
-- 开启事务
START TRANSACTION;

-- 查询id为1的数据记录(普通查询没问题)
SELECT * FROM student WHERE id=1;

-- 查询id为1的数据记录，并加入共享锁(不能查询。因为排他锁不能和其他锁共存)
SELECT * FROM student WHERE id=1 LOCK IN SHARE MODE;

-- 查询id为1的数据记录，并加入排他锁(不能查询。因为排他锁不能和其他锁共存)
SELECT * FROM student WHERE id=1 FOR UPDATE;

-- 修改id为1的姓名为张三(不能修改，会出现锁的情况。只有窗口1提交事务后，才能修改成功)
UPDATE student SET NAME='张三' WHERE id=1;

-- 提交事务
COMMIT;

兼容性

锁的兼容性

共享锁和共享锁兼容
共享锁和排他锁冲突
排他锁和排他锁冲突
排他锁和共享锁冲突

MyISAM

读锁：所有连接只能读取数据，不能修改

写锁：其他连接不能查询和修改数据

加锁

-- 读锁
LOCK TABLE 表名 READ;

-- 写锁
LOCK TABLE 表名 WRITE;

解锁

-- 将当前会话所有的表进行解锁
UNLOCK TABLES;

乐观锁

悲观锁和乐观锁使用前提：

对于读的操作远多于写的操作的时候，一个更新操作加锁会阻塞所有的读取操作，降低了吞吐量。最后需要释放锁，锁是需要一些开销的，这时候可以选择乐观锁。
如果是读写比例差距不是非常大或者系统没有响应不及时，吞吐量瓶颈的问题，那就不要去使用乐观锁，它增加了复杂度，也带来了业务额外的风险，这时候可以选择悲观锁。

乐观锁的实现方式：

版本号

给数据表中添加一个version列，每次更新后都将这个列的值加1
读取数据时，将版本号读取出来，在执行更新的时候，比较版本号
如果相同则执行更新，如果不相同，说明此条数据已经发生了变化

用户自行根据这个通知来决定怎么处理，比如重新开始一遍，或者放弃本次更新

-- 创建city表
CREATE TABLE city(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,  -- 城市id
	NAME VARCHAR(20),                   -- 城市名称
	VERSION INT                         -- 版本号
);

-- 添加数据
INSERT INTO city VALUES (NULL,'北京',1),(NULL,'上海',1),(NULL,'广州',1),(NULL,'深圳',1);

-- 修改北京为北京市
-- 1.查询北京的version
SELECT VERSION FROM city WHERE NAME='北京';
-- 2.修改北京为北京市，版本号+1。并对比版本号
UPDATE city SET NAME='北京市',VERSION=VERSION+1 WHERE NAME='北京' AND VERSION=1;

时间戳
- 和版本号方式基本一样，给数据表中添加一个列，名称无所谓，数据类型需要是timestamp
- 每次更新后都将最新时间插入到此列。
- 读取数据时，将时间读取出来，在执行更新的时候，比较时间。
- 如果相同则执行更新，如果不相同，说明此条数据已经发生了变化。

备份

命令行方式

备份命令：mysqldump -u root -p 数据库名称 > 文件保存路径
恢复
1. 登录MySQL数据库：mysql -u root p
2. 删除已经备份的数据库
3. 重新创建与备份数据库名称相同的数据库
4. 使用该数据库
5. 导入文件执行：source 备份文件全路径

图形化界面

备份
恢复

NF

建立科学的，规范的数据库就需要满足一些规则来优化数据的设计和存储，这些规则就称为范式。

第一范式

**1NF：**数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，不能是集合、数组等非原子数据项。即表中的某个列有多个值时，必须拆分为不同的列。简而言之，第一范式每一列不可再拆分，称为原子性

基本表：

第一范式表：

第二范式

**2NF：**在满足第一范式的基础上，非主属性完全依赖于主码（主关键字、主键），消除非主属性对主码的部分函数依赖。简而言之，表中的每一个字段（所有列）都完全依赖于主键，记录的唯一性

作用：遵守第二范式减少数据冗余，通过主键区分相同数据。

函数依赖：A --> B，如果通过A属性(属性组)的值，可以确定唯一B属性的值，则称B依赖于A
- 学号 --> 姓名；(学号，课程名称) --> 分数
完全函数依赖：A --> B，如果A是一个属性组，则B属性值的确定需要依赖于A属性组的所有属性值
- (学号，课程名称) --> 分数
部分函数依赖：A --> B，如果A是一个属性组，则B属性值的确定只需要依赖于A属性组的某些属性值
- (学号，课程名称) --> 姓名
传递函数依赖：A --> B，B --> C，如果通过A属性(属性组)的值，可以确定唯一B属性的值，在通过B属性(属性组)的值，可以确定唯一C属性的值，则称C传递函数依赖于A
- 学号 --> 系名，系名 --> 系主任
码：如果在一张表中，一个属性或属性组，被其他所有属性所完全依赖，则称这个属性(属性组)为该表的码
- 该表中的码：(学号，课程名称)
- 主属性：码属性组中的所有属性
- 非主属性：除码属性组以外的属性

第三范式

**3NF：**在满足第二范式的基础上，表中的任何属性不依赖于其它非主属性，消除传递依赖。简而言之，非主键都直接依赖于主键，而不是通过其它的键来间接依赖于主键。

作用：可以通过主键id区分相同数据，修改数据的时候只需要修改一张表（方便修改），反之需要修改多表。

总结

JDBC

概述

JDBC（Java DataBase Connectivity,java数据库连接）是一种用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系型数据库提供统一访问，它是由一组用Java语言编写的类和接口组成的。

JDBC其实就是java官方提供的一套规范(接口)，用于帮助开发人员快速实现不同关系型数据库的连接

使用JDBC需要导包

功能类

DriverManager

DriverManager：驱动管理对象

注册驱动
- 注册给定的驱动：public static void registerDriver(Driver driver)
- 代码实现语法：Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver)
- com.mysql.jdbc.Driver中存在静态代码块
```
static {
    try {
        DriverManager.registerDriver(new Driver());
    } catch (SQLException var1) {
        throw new RuntimeException("Can't register driver!");
    }
}
```
- 不需要通过DriverManager调用静态方法registerDriver，因为Driver类被使用，则自动执行静态代码块完成注册驱动
- jar包中META-INF目录下存在一个java.sql.Driver配置文件，文件中指定了com.mysql.jdbc.Driver
获取数据库连接并返回连接对象
- public static Connection getConnection(String url, String user, String password)
  - url：指定连接的路径。语法：jdbc:mysql://ip地址(域名):端口号/数据库名称
  - user：用户名
  - password：密码

Connection

Connection：数据库连接对象

获取执行者对象
- 获取普通执行者对象：Statement createStatement()
- 获取预编译执行者对象：PreparedStatement prepareStatement(String sql)
管理事务
- 开启事务：setAutoCommit(boolean autoCommit)，false开启事务，true自动提交模式(默认)
- 提交事务：void commit()
- 回滚事务：void rollback()
释放资源
- 释放此Connection对象的数据库和JDBC资源：void close()

Statement

Statement：执行sql语句的对象

执行DML语句：int executeUpdate(String sql)
- 返回值int：返回影响的行数
- 参数sql：可以执行insert、update、delete语句
执行DQL语句：ResultSet executeQuery(String sql)
- 返回值ResultSet：封装查询的结果
- 参数sql：可以执行select语句
释放资源
- 释放此Statement对象的数据库和JDBC资源：void close()

ResultSet

ResultSet：结果集对象。ResultSet对象维护了一个游标，指向当前的数据行，初始在第一行

判断结果集中是否有数据：boolean next()
- 有数据返回true，并将索引向下移动一行
- 没有数据返回false
获取结果集中当前行的数据：XXX getXxx("列名")
- XXX代表数据类型（要获取某列数据，这一列的数据类型）
- 例如：String getString("name"); int getInt("age");
释放资源
- 释放ResultSet对象的数据库和JDBC资源：void close()

代码实现

数据准备

-- 创建db14数据库
CREATE DATABASE db14;

-- 使用db14数据库
USE db14;


-- 创建student表
CREATE TABLE student(
	sid INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,	-- 学生id
	NAME VARCHAR(20),					-- 学生姓名
	age INT,							-- 学生年龄
	birthday DATE,						-- 学生生日
);

-- 添加数据
INSERT INTO student VALUES (NULL,'张三',23,'1999-09-23'),(NULL,'李四',24,'1998-08-10'),
(NULL,'王五',25,'1996-06-06'),(NULL,'赵六',26,'1994-10-20');

JDBC连接代码：

public class JDBCDemo01 {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //1.导入jar包
        //2.注册驱动
        Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");

        //3.获取连接
        Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://192.168.2.184:3306/db2","root","123456");

        //4.获取执行者对象
        Statement stat = con.createStatement();

        //5.执行sql语句，并且接收结果
        String sql = "SELECT * FROM user";
        ResultSet rs = stat.executeQuery(sql);

        //6.处理结果
        while(rs.next()) {
            System.out.println(rs.getInt("id") + "\t" + rs.getString("name"));
        }

        //7.释放资源
        con.close();
        stat.close();
        con.close();
    }
}

工具类

配置文件(在src下创建config.properties)

driverClass=com.mysql.jdbc.Driver
url=jdbc:mysql://192.168.2.184:3306/db14
username=root
password=123456

工具类

public class JDBCUtils {
    //1.私有构造方法
    private JDBCUtils(){
    };

    //2.声明配置信息变量
    private static String driverClass;
    private static String url;
    private static String username;
    private static String password;
    private static Connection con;

    //3.静态代码块中实现加载配置文件和注册驱动
    static{
        try{
            //通过类加载器返回配置文件的字节流
            InputStream is = JDBCUtils.class.getClassLoader().
                	getResourceAsStream("config.properties");

            //创建Properties集合，加载流对象的信息
            Properties prop = new Properties();
            prop.load(is);

            //获取信息为变量赋值
            driverClass = prop.getProperty("driverClass");
            url = prop.getProperty("url");
            username = prop.getProperty("username");
            password = prop.getProperty("password");

            //注册驱动
            Class.forName(driverClass);

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    //4.获取数据库连接的方法
    public static Connection getConnection() {
        try {
            con = DriverManager.getConnection(url,username,password);
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return con;
    }

    //5.释放资源的方法
    public static void close(Connection con, Statement stat, ResultSet rs) {
        if(con != null) {
            try {
                con.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        if(stat != null) {
            try {
                stat.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        if(rs != null) {
            try {
                rs.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
	//方法重载，可能没有返回值对象
    public static void close(Connection con, Statement stat) {
        close(con,stat,null);
    }
}

  
  



****



## 数据封装

从数据库读取数据并封装成Student对象，需要：

- Student类成员变量对应表中的列

- 所有的基本数据类型需要使用包装类，**以防null值无法赋值**

  ```java
  public class Student {
      private Integer sid;
      private String name;
      private Integer age;
      private Date birthday;
      ........

数据准备

-- 创建db14数据库
CREATE DATABASE db14;

-- 使用db14数据库
USE db14;

-- 创建student表
CREATE TABLE student(
	sid INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,	-- 学生id
	NAME VARCHAR(20),					-- 学生姓名
	age INT,							-- 学生年龄
	birthday DATE						-- 学生生日
);

-- 添加数据
INSERT INTO student VALUES (NULL,'张三',23,'1999-09-23'),(NULL,'李四',24,'1998-08-10'),(NULL,'王五',25,'1996-06-06'),(NULL,'赵六',26,'1994-10-20');

操作数据库

public class StudentDaoImpl{
	//查询所有学生信息
    @Override
    public ArrayList<Student> findAll() {
        //1. 
        ArrayList<Student> list = new ArrayList<>();
        Connection con = null;
        Statement stat = null;
        ResultSet rs = null;
        try{
            //2.获取数据库连接
			con = JDBCUtils.getConnection();

           	//3.获取执行者对象
           	stat = con.createStatement();

           	//4.执行sql语句，并且接收返回的结果集
			String sql = "SELECT * FROM student";
           	rs = stat.executeQuery(sql);

          	//5.处理结果集
           	while(rs.next()) {
                Integer sid = rs.getInt("sid");
               	String name = rs.getString("name");
               	Integer age = rs.getInt("age");
               	Date birthday = rs.getDate("birthday");

               	//封装Student对象
               	Student stu = new Student(sid,name,age,birthday);
               	//将student对象保存到集合中
               	list.add(stu);
           	}
       	} catch(Exception e) {
           	e.printStackTrace();
       	} finally {
           	//6.释放资源
           	JDBCUtils.close(con,stat,rs);
       	}
		//将集合对象返回
		return list;
    }

	//添加学生信息
    @Override
    public int insert(Student stu) {
        Connection con = null;
        Statement stat = null;
        int result = 0;
        try{
            con = JDBCUtils.getConnection();

            //3.获取执行者对象
            stat = con.createStatement();

            //4.执行sql语句，并且接收返回的结果集
            Date d = stu.getBirthday();
            SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
            String birthday = sdf.format(d);
            String sql = "INSERT INTO student VALUES ('"+stu.getSid()+"','"+stu.getName()+"','"+stu.getAge()+"','"+birthday+"')";
            result = stat.executeUpdate(sql);

        } catch(Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //6.释放资源
            JDBCUtils.close(con,stat);
        }
        //将结果返回
        return result;
    }
}

注入攻击

攻击演示

SQL注入攻击演示

在登录界面，输入一个错误的用户名或密码，也可以登录成功
原理：我们在密码处输入的所有内容，都应该认为是密码的组成，但是Statement对象在执行sql语句时，将一部分内容当做查询条件来执行
```
SELECT * FROM user WHERE loginname='aaa' AND password='aaa' OR '1'='1';
```

攻击解决

PreparedStatement：预编译sql语句的执行者对象，继承PreparedStatement extends Statement

在执行sql语句之前，将sql语句进行提前编译。明确sql语句的格式，剩余的内容都会认为是参数
sql语句中的参数使用?作为占位符

为?占位符赋值的方法：setXxx(参数1,参数2);

参数1：?的位置编号(编号从1开始)

参数2：?的实际参数

String sql = "SELECT * FROM user WHERE loginname=? AND password=?";
pst = con.prepareStatement(sql);
pst.setString(1,loginName);
pst.setString(2,password);

执行sql语句的方法

执行insert、update、delete语句：int executeUpdate()
执行select语句：ResultSet executeQuery()

连接池

概念

数据库连接背景：数据库连接是一种关键的、有限的、昂贵的资源，这一点在多用户的网页应用程序中体现得尤为突出。对数据库连接的管理能显著影响到整个应用程序的伸缩性和健壮性，影响到程序的性能指标。

数据库连接池：数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是再重新建立一个，这项技术能明显提高对数据库操作的性能。

数据库连接池原理

自定义池

DataSource接口概述：

java.sql.DataSource接口：数据源(数据库连接池)。
Java中DataSource是一个标准的数据源接口，官方提供的数据库连接池规范，连接池类实现该接口。
获取数据库连接对象：Connection getConnection()

自定义连接池：

public class MyDataSource implements DataSource{
    //1.定义集合容器，用于保存多个数据库连接对象
    private static List<Connection> pool = Collections.synchronizedList(new ArrayList<Connection>());

    //2.静态代码块，生成10个数据库连接保存到集合中
    static {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Connection con = JDBCUtils.getConnection();
            pool.add(con);
        }
    }
    //3.返回连接池的大小
    public int getSize() {
        return pool.size();
    }

    //4.从池中返回一个数据库连接
    @Override
    public Connection getConnection() {
        if(pool.size() > 0) {
            //从池中获取数据库连接
            return pool.remove(0);
        }else {
            throw new RuntimeException("连接数量已用尽");
        }
    }
}

测试连接池功能：

public class MyDataSourceTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //创建数据库连接池对象
        MyDataSource dataSource = new MyDataSource();

        System.out.println("使用之前连接池数量：" + dataSource.getSize());//10
        
        //获取数据库连接对象
        Connection con = dataSource.getConnection();
        System.out.println(con.getClass());// JDBC4Connection

        //查询学生表全部信息
        String sql = "SELECT * FROM student";
        PreparedStatement pst = con.prepareStatement(sql);
        ResultSet rs = pst.executeQuery();

        while(rs.next()) {
            System.out.println(rs.getInt("sid") + "\t" + rs.getString("name") + "\t" + rs.getInt("age") + "\t" + rs.getDate("birthday"));
        }
        
        //释放资源
        rs.close();
        pst.close();
		//目前的连接对象close方法，是直接关闭连接，而不是将连接归还池中
        con.close();

        System.out.println("使用之后连接池数量：" + dataSource.getSize());//9
    }
}

结论：释放资源并没有把连接归还给连接池

归还连接

归还数据库连接的方式：继承方式、装饰者设计者模式、适配器设计模式、动态代理方式

继承方式

继承(无法解决)

通过打印连接对象，发现DriverManager获取的连接实现类是JDBC4Connection
自定义一个类，继承JDBC4Connection这个类，重写close()方法
通过查看JDBC工具类获取连接的方法我们发现：我们虽然自定义了一个子类，完成了归还连接的操作。但是DriverManager获取的还是JDBC4Connection这个对象，并不是我们的子类对象。

代码实现

自定义继承连接类

//1.定义一个类，继承JDBC4Connection
public class MyConnection1 extends JDBC4Connection{
    //2.定义Connection连接对象和容器对象的成员变量
    private Connection con;
    private List<Connection> pool;

    //3.通过有参构造方法为成员变量赋值
    public MyConnection1(String hostToConnectTo, int portToConnectTo, Properties info, String databaseToConnectTo, String url,Connection con,List<Connection> pool) throws SQLException {
        super(hostToConnectTo, portToConnectTo, info, databaseToConnectTo, url);
        this.con = con;
        this.pool = pool;
    }

    //4.重写close方法，完成归还连接
    @Override
    public void close() throws SQLException {
        pool.add(con);
    }
}

自定义连接池类

//将之前的连接对象换成自定义的子类对象
private static MyConnection1 con;

//4.获取数据库连接的方法
public static Connection getConnection() {
    try {
        //等效于：MyConnection1 con = new JDBC4Connection();  语法错误！
        con = DriverManager.getConnection(url,username,password);
    } catch (SQLException e) {
        e.printStackTrace();
    }

    return con;
}

装饰设计模式

自定义类实现Connection接口，通过装饰设计模式，实现和mysql驱动包中的Connection实现类相同的功能

在实现类对每个获取的Connection进行装饰：把连接和连接池参数传递进行包装

特点：通过装饰设计模式连接类我们发现，有很多需要重写的方法，代码太繁琐

装饰设计模式类

//1.定义一个类，实现Connection接口
public class MyConnection2 implements Connection {
    //2.定义Connection连接对象和连接池容器对象的变量
    private Connection con;
    private List<Connection> pool;

    //3.提供有参构造方法，接收连接对象和连接池对象，对变量赋值
    public MyConnection2(Connection con,List<Connection> pool) {
        this.con = con;
        this.pool = pool;
    }

    //4.在close()方法中，完成连接的归还
    @Override
    public void close() throws SQLException {
        pool.add(con);
    }
    //5.剩余方法，只需要调用mysql驱动包的连接对象完成即可
    @Override
    public Statement createStatement() throws SQLException {
        return con.createStatement();
    }
    ..........
}

自定义连接池类

@Override
public Connection getConnection() {
    if(pool.size() > 0) {
        //从池中获取数据库连接
        Connection con = pool.remove(0);
        //通过自定义连接对象进行包装
        MyConnection2 mycon = new MyConnection2(con,pool);
        //返回包装后的连接对象
        return mycon;
    }else {
        throw new RuntimeException("连接数量已用尽");
    }
}

适配器设计

使用适配器设计模式改进，提供一个适配器类，实现Connection接口，将所有功能进行实现(除了close方法)，自定义连接类只需要继承这个适配器类，重写需要改进的close()方法即可。

特点：自定义连接类中很简洁。剩余所有的方法抽取到了适配器类中，但是适配器这个类还是我们自己编写。

适配器类

public abstract class MyAdapter implements Connection {

    // 定义数据库连接对象的变量
    private Connection con;

    // 通过构造方法赋值
    public MyAdapter(Connection con) {
        this.con = con;
    }

    // 所有的方法，均调用mysql的连接对象实现
    @Override
    public Statement createStatement() throws SQLException {
        return con.createStatement();
    }
}

自定义连接类

public class MyConnection3 extends MyAdapter {
    //2.定义Connection连接对象和连接池容器对象的变量
    private Connection con;
    private List<Connection> pool;

    //3.提供有参构造方法，接收连接对象和连接池对象，对变量赋值
    public MyConnection3(Connection con,List<Connection> pool) {
        super(con);    // 将接收的数据库连接对象给适配器父类传递
        this.con = con;
        this.pool = pool;
    }

    //4.在close()方法中，完成连接的归还
    @Override
    public void close() throws SQLException {
        pool.add(con);
    }
}

自定义连接池类

//从池中返回一个数据库连接
@Override
public Connection getConnection() {
    if(pool.size() > 0) {
        //从池中获取数据库连接
        Connection con = pool.remove(0);
        //通过自定义连接对象进行包装
        MyConnection3 mycon = new MyConnection3(con,pool);
        //返回包装后的连接对象
        return mycon;
    }else {
        throw new RuntimeException("连接数量已用尽");
    }
}

动态代理

使用动态代理的方式来改进

自定义数据库连接池类：

public class MyDataSource implements DataSource {
    //1.准备一个容器。用于保存多个数据库连接对象
    private static List<Connection> pool = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());

    //2.定义静态代码块,获取多个连接对象保存到容器中
    static{
        for(int i = 1; i <= 10; i++) {
            Connection con = JDBCUtils.getConnection();
            pool.add(con);
        }
    }
    //3.提供一个获取连接池大小的方法
    public int getSize() {
        return pool.size();
    }

   	//动态代理方式
    @Override
    public Connection getConnection() throws SQLException {
        if(pool.size() > 0) {
            Connection con = pool.remove(0);

            Connection proxyCon = (Connection) Proxy.newProxyInstance(
                con.getClass().getClassLoader(), new Class[]{Connection.class}, 
                new InvocationHandler() {
                /*
                    执行Connection实现类连接对象所有的方法都会经过invoke
                    如果是close方法，归还连接
                    如果不是，直接执行连接对象原有的功能即可
                 */
                @Override
                public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
                    if(method.getName().equals("close")) {
                        //归还连接
                        pool.add(con);
                        return null;
                    }else {
                        return method.invoke(con,args);
                    }
                }
            });
            return proxyCon;
        }else {
            throw new RuntimeException("连接数量已用尽");
        }
    }
}

开源连接池

C3P0

使用C3P0连接池 1.导入jar包 2.导入配置文件到src目录下 3.创建c3p0连接池对象 4.获取数据库连接进行使用

配置文件名称：c3p0-config.xml。必须放在src目录下

<c3p0-config>
  <!-- 使用默认的配置读取连接池对象 -->
  <default-config>
  	<!--  连接参数 -->
    <property name="driverClass">com.mysql.jdbc.Driver</property>
    <property name="jdbcUrl">jdbc:mysql://192.168.2.184:3306/db14</property>
    <property name="user">root</property>
    <property name="password">123456</property>
    
    <!-- 连接池参数 -->
    <!--初始化数量-->
    <property name="initialPoolSize">5</property>
    <!--最大连接数量-->
    <property name="maxPoolSize">10</property>
    <!--超时时间 3000ms-->
    <property name="checkoutTimeout">3000</property>
  </default-config>

  <named-config name="otherc3p0"> 
    <!--  连接参数 -->
    <!-- 连接池参数 -->
  </named-config>
</c3p0-config>

代码演示

public class C3P0Test1 {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //1.创建c3p0的数据库连接池对象
        DataSource dataSource = new ComboPooledDataSource();

        //2.通过连接池对象获取数据库连接
        Connection con = dataSource.getConnection();

        //3.执行操作
        String sql = "SELECT * FROM student";
        PreparedStatement pst = con.prepareStatement(sql);

        //4.执行sql语句，接收结果集
        ResultSet rs = pst.executeQuery();

        //5.处理结果集
        while(rs.next()) {
            System.out.println(rs.getInt("sid") + "\t" + rs.getString("name") + "\t" + rs.getInt("age") + "\t" + rs.getDate("birthday"));
        }

        //6.释放资源
        rs.close();   pst.close();   con.close();
    }
}

Druid

Druid连接池 1.导入jar包 2.编写配置文件，放在src目录下 3.通过Properties集合加载配置文件 4.通过Druid连接池工厂类获取数据库连接池对象 5.获取数据库连接，进行使用

配置文件：druid.properties，必须放在src目录下

driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
url=jdbc:mysql://192.168.2.184:3306/db14
username=root
password=123456
initialSize=5
maxActive=10
maxWait=3000

代码演示

public class DruidTest1 {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //获取配置文件的流对象
        InputStream is = DruidTest1.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties");

        //1.通过Properties集合，加载配置文件
        Properties prop = new Properties();
        prop.load(is);

        //2.通过Druid连接池工厂类获取数据库连接池对象
        DataSource dataSource = DruidDataSourceFactory.createDataSource(prop);

        //3.通过连接池对象获取数据库连接进行使用
        Connection con = dataSource.getConnection();
        
		//4.执行sql语句，接收结果集
        String sql = "SELECT * FROM student";
        PreparedStatement pst = con.prepareStatement(sql);
        ResultSet rs = pst.executeQuery();

        //5.处理结果集
        while(rs.next()) {
            System.out.println(rs.getInt("sid") + "\t" + rs.getString("name") + "\t" + rs.getInt("age") + "\t" + rs.getDate("birthday"));
        }

        //6.释放资源
        rs.close();   pst.close();   con.close();
    }
}

连接池工具类

数据库连接池的工具类：

public class DataSourceUtils {
    //1.私有构造方法
    private DataSourceUtils(){}

    //2.声明数据源变量
    private static DataSource dataSource;

    //3.提供静态代码块，完成配置文件的加载和获取数据库连接池对象
    static{
        try{
            //完成配置文件的加载
            InputStream is = DataSourceUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties");
            Properties prop = new Properties();
            prop.load(is);

            //获取数据库连接池对象
            dataSource = DruidDataSourceFactory.createDataSource(prop);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    //4.提供一个获取数据库连接的方法
    public static Connection getConnection() {
        Connection con = null;
        try {
            con = dataSource.getConnection();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return con;
    }

    //5.提供一个获取数据库连接池对象的方法
    public static DataSource getDataSource() {
        return dataSource;
    }

    //6.释放资源
    public static void close(Connection con, Statement stat, ResultSet rs) {
        if(con != null) {
            try {
                con.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        if(stat != null) {
            try {
                stat.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        if(rs != null) {
            try {
                rs.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
	//方法重载
    public static void close(Connection con, Statement stat) {
        if(con != null) {
            try {
                con.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        if(stat != null) {
            try {
                stat.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

JDBC框架

数据库源信息

DataBaseMetaData：数据库的源信息

java.sql.DataBaseMetaData：封装了整个数据库的综合信息
获取方式：Connection对象执行DatabaseMetaData getMetaData()
常用方法
- String getDatabaseProductName()：获取数据库产品的名称
- int getDatabaseProductVersion()：获取数据库产品的版本号

ParameterMetaData：参数的源信息

java.sql.ParameterMetaData：封装的是预编译执行者对象中每个参数的类型和属性
获取方式：PreparedStatement对象执行ParameterMetaData getParameterMetaData()
常用方法：
- int getParameterCount()：获取sql语句中参数的个数

ResultSetMetaData：结果集的源信息

java.sql.ResultSetMetaData：封装的是结果集对象中列的类型和属性
获取方式：ResultSet对象执行ResultSetMetaData getMetaData()
核心功能：
- int getColumnCount()：获取列的总数
- String getColumnName(int i)：获取列名

代码实现

update

public class JDBCTemplate {
    private DataSource dataSource;
    private Connection con;
    private PreparedStatement pst;
    private ResultSet rs;

    public JDBCTemplate(DataSource dataSource) {
        this.dataSource = dataSource;
    }

    //专用于执行增删改sql语句的方法
    public int update(String sql,Object...objs) {
        int result = 0;

        try{
            con = dataSource.getConnection();
            pst = con.prepareStatement(sql);

            //获取sql语句中的参数源信息
            ParameterMetaData pData = pst.getParameterMetaData();
            //获取sql语句中参数的个数
            int parameterCount = pData.getParameterCount();

            //判断参数个数是否一致
            if(parameterCount != objs.length) {
                throw new RuntimeException("参数个数不匹配");
            }

            //为sql语句中的?占位符赋值
            for (int i = 0; i < objs.length; i++) {
                pst.setObject(i+1,objs[i]);
            }

            //执行sql语句
            result = pst.executeUpdate();

        } catch(Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //释放资源
            DataSourceUtils.close(con,pst);
        }
        //返回结果
        return result;
    }
}

query

用于处理结果集的接口

public interface ResultSetHandler<T> {
    //处理结果集的抽象方法。
    <T> T handler(ResultSet rs);
}

BeanHandler实现类：用于完成将查询出来的一条记录，封装到Student对象中

public class BeanHandler<T> implements ResultSetHandler<T> {
    //1.声明对象类型变量
    private Class<T> beanClass;

    //2.有参构造对变量赋值
    public BeanHandler(Class<T> beanClass) {
        this.beanClass = beanClass;
    }

    //将ResultSet结果集中的数据封装到beanClass类型对象
    @Override
    public T handler(ResultSet rs) {
        //3.声明对象
        T bean = null;
        try{
            //4.创建传递参数的对象
            bean = beanClass.newInstance();

            //5.判断是否有结果集
            if(rs.next()) {
                //6.得到所有的列名
                //6.1先得到结果集的源信息
                ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();
                //6.2还要得到有多少列
                int columnCount = rsmd.getColumnCount();
                //6.3遍历列数
                for(int i = 1; i <= columnCount; i++) {
                    //6.4得到每列的列名
                    String columnName = rsmd.getColumnName(i);
                    //6.5通过列名获取数据
                    Object columnValue = rs.getObject(columnName);

                    //6.6列名其实就是对象中成员变量的名称。于是就可以使用列名得到对象中属性的描述器(get和set方法)
                    PropertyDescriptor pd = new PropertyDescriptor(columnName.toLowerCase(),beanClass);
                    //6.7获取set方法
                    Method writeMethod = pd.getWriteMethod();
                    //6.8执行set方法，给成员变量赋值
                    writeMethod.invoke(bean,columnValue);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

        //7.将对象返回
        return bean;
    }
}

学生类

public class Student {
    private Integer sid;
    private String name;
    private Integer age;
    private Date birthday;
    ......
}

测试类

public class JDBCTemplateTest {
    private JDBCTemplate template = new JDBCTemplate(DataSourceUtils.getDataSource());
    
    @Test
    public void insert() {
        //新增数据的测试
        String sql = "INSERT INTO student VALUES (?,?,?,?)";
        Object[] params = {5,"周七",27,"1997-07-07"};
        int result = template.update(sql, params);
        if(result != 0) {
            System.out.println("添加成功");
        }else {
            System.out.println("添加失败");
        }
    }
    
    @Test
    public void delete() {
        //删除数据的测试
        String sql = "DELETE FROM student WHERE name=?";
        int result = template.update(sql, "周七");
        System.out.println(result);
    }

    @Test
    public void queryForObject() {
        //查询一条记录并封装自定义对象的测试
        String sql = "SELECT * FROM student WHERE sid=?";
        Student stu = template.queryForObject(sql,new BeanHandler<>(Student.class),1);
        System.out.println(stu);
    }  
}

Redis

NoSQL

概述

NoSQL (Not-Only SQL) ：泛指非关系型的数据库，作为关系型数据库的补充。

MySQL支持ACID特性，保证可靠性和持久性，读取性能不高，因此需要缓存的来减缓数据库的访问压力。

作用：应对基于海量用户和海量数据前提下的数据处理问题

特征：

可扩容，可伸缩。SQL数据关系过于复杂，Nosql不存关系，只存数据
大数据量下高性能。数据不存取在磁盘IO，存取在内存
灵活的数据模型。它设计了一些数据存储格式，能保证效率上的提高
高可用。集群

常见的Nosql：Redis、memcache、HBase、MongoDB

Redis

Redis (REmote DIctionary Server) ：用 C 语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库。

特征：

数据间没有必然的关联关系
内部采用单线程机制进行工作
高性能。官方测试数据，50个并发执行100000 个请求,读的速度是110000 次/s,写的速度是81000次/s
多数据类型支持
- 字符串类型：string
- 列表类型：list
- 散列类型：hash
- 集合类型：set
- 有序集合类型：zset/sorted_set
支持持久化，可以进行数据灾难恢复

应用：

为热点数据加速查询（主要场景）。如热点商品、热点新闻、热点资讯、推广类等高访问量信息等
即时信息查询。如排行榜、网站访问统计、公交到站信息、在线人数（聊天室、网站）、设备信号等
时效性信息控制。如验证码控制、投票控制等
分布式数据共享。如分布式集群架构中的 session 分离
消息队列.

配置操作

下载安装

CentOS

下载Redis

下载安装包：
```
wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.0.tar.gz
```
解压安装包：
```
tar –xvf redis-5.0.0.tar.gz
```
编译（在解压的目录中执行）：
```
make
```
安装（在解压的目录中执行）：
```
make install
```
安装 Redis

redis-server，服务器启动命令客户端启动命令

redis-cli，redis核心配置文件

redis.conf，RDB文件检查工具（快照持久化文件）

redis-check-dump，AOF文件修复工具

redis-check-aof

Ubuntu

安装：

Redis 5.0 被包含在默认的 Ubuntu 20.04 软件源中
```
sudo apt update
sudo apt install redis-server
```
检查Redis状态
```
sudo systemctl status redis-server
```

启动：

启动服务器——参数启动

redis-server [--port port]
#redis-server --port 6379

启动服务器——配置文件启动

redis-server config_file_name
#redis-server /etc/redis/conf/redis-6397.conf

启动客户端：
```
redis-cli [-h host] [-p port]
#redis-cli -h 192.168.2.185 -p 6397
```
注意：服务器启动指定端口使用的是--port，客户端启动指定端口使用的是-p

基本配置

文件结构

创建文件结构

创建配置文件存储目录
```
mkdir conf
```
创建服务器文件存储目录（包含日志、数据、临时配置文件等）
```
mkdir data
```
创建快速访问链接
```
ln -s redis-5.0.0 redis
```
创建配置文件副本放入 conf 目录

Ubuntu系统配置文件 redis.conf 在目录 /etc/redis 中
```
cat redis.conf | grep -v "#" | grep -v "^$" -> /conf/redis-6379.conf
```
去除配置文件的注释和空格，输出到新的文件，命令方式采用 redis-port号.conf

服务器配置

设置服务器以守护进程的方式运行，开启后服务器控制台中将打印服务器运行信息（同日志内容相同）：
```
daemonize yes|no
```
绑定主机地址，绑定本地IP地址，否则SSH无法访问：
```
bind ip
```
设置服务器端口：
```
port port
```
设置服务器文件保存地址：
```
dir path
```

客户端配置

服务器允许客户端连接最大数量，默认0，表示无限制，当客户端连接到达上限后，Redis会拒绝新的连接：
```
maxclients count
```
客户端闲置等待最大时长，达到最大值后关闭对应连接，如需关闭该功能，设置为 0：
```
timeout seconds
```

日志配置

设置服务器以指定日志记录级别：
```
loglevel debug|verbose|notice|warning
```
日志记录文件名
```
logfile filename
```

注意：日志级别开发期设置为verbose即可，生产环境中配置为notice，简化日志输出量，降低写日志IO的频度

配置文件：

bind 192.168.2.185
port 6379
#timeout 0
daemonize no
logfile /etc/redis/data/redis-6379.log
dir /etc/redis/data
dbfilename "dump-6379.rdb"

基本操作

读写数据

设置 key，value 数据：

set key value
#set name seazean

根据 key 查询对应的 value，如果不存在，返回空（nil）：

get key
#get name

帮助信息

获取命令帮助文档

help [command]
#help set

获取组中所有命令信息名称

help [@group-name]
#help @string

退出服务

退出客户端：

quit
exit

退出客户端服务器快捷键：

Ctrl+C

数据类型

string

简介

存储的数据：单个数据，最简单的数据存储类型，也是最常用的数据存储类型。实质上是存一个字符串，注意是value是一个字符串，它是redis中最基本、最简单的存储数据的格式。

存储数据的格式：一个存储空间保存一个数据。每一个空间中只能保存一个字符串信息，这个信息里边如果是存的纯数字，也能当数字使用

存储内容：通常使用字符串，如果字符串以整数的形式展示，可以作为数字操作使用.

操作

数据操作：

set key value			#添加/修改数据添加/修改数据
del key					#删除数据
setnx key value			#判定性添加数据，键值为空则设置
mset k1 v1 k2 v2...		#添加/修改多个数据，m：Multiple
append key value		#追加信息到原始信息后部（如果原始信息存在就追加，否则新建）

查询操作

get key					#获取数据
mget key1 key2...		#获取多个数据
strlen key				#获取数据字符个数（字符串长度）

设置数值数据增加/减少指定范围的值

incr key					#key++
incrby key increment		#key+increment
incrbyfloat key increment	#对小数操作
decr key					#key--
decrby key increment		#key-increment

设置数据具有指定的生命周期

setex key seconds value  		#设置key-value存活时间，seconds单位是秒
psetex key milliseconds value	#毫秒级

注意事项
1. 数据操作不成功的反馈与数据正常操作之间的差异
  - 表示运行结果是否成功 (integer) 0 → false 失败
    
    (integer) 1 → true 成功
  - 表示运行结果值 (integer) 3 → 3 3个
    
    (integer) 1 → 1 1个
2. 数据未获取到时，对应的数据为（nil），等同于null
3. 数据最大存储量：512MB
4. string在redis内部存储默认就是一个字符串，当遇到增减类操作incr，decr时会转成数值型进行计算
5. 按数值进行操作的数据，如果原始数据不能转成数值，或超越了redis 数值上限范围，将报错 9223372036854775807（java中Long型数据最大值，Long.MAX_VALUE）
6. Redis所有操作都是原子性的，采用单线程处理所有业务，命令是单个顺序执行，无需考虑并发带来影响

应用

主页高频访问信息显示控制，例如新浪微博大V主页显示粉丝数与微博数量。

在Redis中为大V用户设定用户信息，以用户主键和属性值作为key，后台设定定时刷新策略
```
set user:id:3506728370:fans 12210947
set user:id:3506728370:blogs 6164
set user:id:3506728370:focuses 83
```

使用JSON格式保存数据

user:id:3506728370 → {"fans":12210947,"blogs":6164,"focuses":83}

key的设置约定：表名 : 主键名 : 主键值 : 字段名

表名主键名主键值字段名

order id 29437595 name

equip id 390472345 type

news id 202004150 title

hash

简介

数据存储需求：对一系列存储的数据进行编组，方便管理，典型应用存储对象信息

数据存储结构：一个存储空间保存多个键值对数据

hash类型：底层使用哈希表结构实现数据存储

这种结构叫做hash，类似Map的结构，左边是key，右边是对应的值，中间叫field字段，本质上hash存了一个key-value的存储空间，hash是指的一个数据类型，并不是一个数据。底层使用哈希表结构实现

如果field数量较少，存储结构优化为类数组结构
如果field数量较多，存储结构使用HashMap结构

操作

数据操作

hset key field value		#添加/修改数据
hdel key field1 [field2]	#删除数据，[]代表可选
hsetnx key field value		#设置field的值，如果该field存在则不做任何操作
hmset key f1 v1 f2 v2...	#添加/修改多个数据

查询操作

hget key field				#获取指定field对应数据
hgetall key					#获取指定key对应数据
hmget key field1 field2...	#获取多个数据
hlen key					#获取哈希表中字段的数量
hexists key field			#获取哈希表中是否存在指定的字段

获取哈希表中所有的字段名或字段值

hkeys key					#获取所有的field	
hvals key					#获取所有的value

设置指定字段的数值数据增加指定范围的值

hincrby key field increment		#指定字段的数值数据增加指定的值，increment为负数则减少
hincrbyfloat key field increment#操作小数

注意事项
1. hash类型中value只能存储字符串，不允许存储其他数据类型，不存在嵌套现象，如果数据未获取到，对应的值为（nil）
2. 每个hash可以存储2^32 - 1个键值对。hash类型和对象的数据存储形式相似，并且可以灵活添加删除对象属性。但hash设计初衷不是为了存储大量对象而设计的，不可滥用，不可将hash作为对象列表使用
3. hgetall 操作可以获取全部属性，如果内部field过多，遍历整体数据效率就很会低，有可能成为数据访问瓶颈

应用

user:id:3506728370 → {"name":"春晚","fans":12210862,"blogs":83}

对于以上数据，使用单条去存的话，它存的条数会很多。但如果我们用json格式，它存一条数据就够了。问题是，如果说现在粉丝数量发生了变化，你要把整个值都改变。但是用单条存就不存在这个问题，只需要改其中一个就可以。有没有一种新的存储结构，能帮我们解决这个问题？

list

简介

数据存储需求：存储多个数据，并对数据进入存储空间的顺序进行区分

数据存储结构：一个存储空间保存多个数据，且通过数据可以体现进入顺序，允许重复元素

list类型：保存多个数据，底层使用双向链表存储结构实现

如果两端都能存取数据的话，这就是双端队列。如果只能从一端进一端出，这个模型叫栈

操作

数据操作

lpush key value1 [value2]...#从左边添加/修改数据
rpush key value1 [value2]...#从右边添加/修改数据
lpop key					#从左边获取并移除第一个数据，类似于出栈/出队
rpop key					#从右边获取并移除第一个数据
lrem key count value		#删除指定数据，count=2删除2个，该value可能有多个(重复数据)

查询操作

lrange key start stop	#从左边遍历数据并指定开始和结束索引，0是第一个索引，-1是终索引
lindex key index		#获取指定索引数据，没有则为nil，没有索引越界
llen key				#list中数据长度/个数

规定时间内获取并移除数据

b							#代表阻塞
blpop key1 [key2] timeout	#在指定时间内获取指定key(可以多个)的数据，超时则为(nil)
							#可以从其他客户端写数据，当前客户端阻塞读取数据
brpop key1 [key2] timeout	#从右边操作
brpoplpush source destination timeout	#从source获取数据放入destination
#假如在指定时间内没有任何元素被弹出，则返回一个nil和等待时长。反之，返回一个含有两个元素的列表，第一个元素是被弹出元素的值，第二个元素是等待时长

注意事项
1. list中保存的数据都是string类型的，数据总容量是有限的，最多2^32 - 1 个元素(4294967295)
2. list具有索引的概念，但操作数据时通常以队列的形式进行入队出队，或以栈的形式进行入栈出栈
3. 获取全部数据操作结束索引设置为-1
4. list可以对数据进行分页操作，通常第一页的信息来自于list，第2页及更多的信息通过数据库的形式加载

应用

企业运营过程中，系统将产生出大量的运营数据，如何保障多台服务器操作日志的统一顺序输出？

解决方案：依赖list的数据具有顺序的特征对信息进行管理，右进左查或者左近左查使用队列模型解决多路信息汇总合并的问题使用栈模型解决最新消息的问题

set

简介

数据存储需求：存储大量的数据，在查询方面提供更高的效率

数据存储结构：能够保存大量的数据，高效的内部存储机制，便于查询

set类型：与hash存储结构完全相同，仅存储键，不存储值（nil），并且值是不允许重复的，类似Java Set

操作

数据操作

sadd key member1 [member2]	#添加数据
srem key member1 [member2]	#删除数据
spop key [count]			#随机获取集中的某个数据并将该数据移除集合

查询操作

smembers key				#获取全部数据
scard key					#获取集合数据总量
sismember key member		#判断集合中是否包含指定数据
srandmember key [count]		#随机获取集合中指定(数量)的数据

集合的交、并、差

sinter key1 [key2...]  					#两个集合的交集，不存在为(empty list or set)
sunion key1 [key2...]  					#两个集合的并集
sdiff key1 [key2...]					#两个集合的差集
sinterstore destination key1 [key2...]	#两个集合的交集并存储到指定集合中
sunionstore destination key1 [key2...]	#两个集合的并集并存储到指定集合中
sdiffstore destination key1 [key2...]	#两个集合的差集并存储到指定集合中

复制

smove source destination member	#将指定数据从原始集合中移动到目标集合中

注意事项
1. set 类型不允许数据重复，如果添加的数据在 set 中已经存在，将只保留一份
2. set 虽然与hash的存储结构相同，但是无法启用hash中存储值的空间

应用

应用场景：

黑名单

资讯类信息类网站追求高访问量，但是由于其信息的价值，往往容易被不法分子利用，通过爬虫技术，快速获取信息，个别特种行业网站信息通过爬虫获取分析后，可以转换成商业机密进行出售。例如第三方火车票、酒店刷票代购软件，电商评论。同时爬虫带来的伪流量也会给经营者带来错觉，产生错误的决策，有效避免网站被爬虫反复爬取成为每个网站都要考虑的基本问题。在基于技术层面区分出爬虫用户后，需要将此类用户进行有效的屏蔽，这就是黑名单的典型应用。

注意：爬虫不一定做摧毁性的工作，有些小型网站需要爬虫为其带来一些流量。
白名单

对于安全性更高的应用访问，仅仅靠黑名单是不能解决安全问题的，此时需要设定可访问的用户群体，依赖白名单做更为苛刻的访问验证

解决方案：

设定用户鉴别规则，周期性更新满足规则的用户黑名单，加入set集合，用户行为信息达到后与黑名单进行对比。黑名单过滤IP地址：应用于开放游客访问权限的信息源黑名单过滤设备信息：应用于限定访问设备的信息源黑名单过滤用户：应用于基于访问权限的信息源

常用指令

key指令

key是一个字符串，通过key获取redis中保存的数据

基本操作

del key				#删除指定key
exists key			#获取key是否存在
type key			#获取key的类型
sort key [ASC/DESC]	#对key中数据排序，默认对数字排序，并不更改集合中的数据，只是查询操作
sort key alpha		#对key中字母排序
rename key newkey	#改名
renamenx key newkey	#改名

时效性控制

expire key seconds			#为指定key设置有效期，单位为秒
pexpire key milliseconds	#为指定key设置有效期，单位为毫秒
expireat key timestamp		#为指定key设置有效期，单位为时间戳
pexpireat key mil-timestamp	#为指定key设置有效期，单位为毫秒时间戳
ttl key						#获取key的有效时间，每次获取会自动变化(减小)，类似于倒计时，
							#-1代表永久性，-2代表不存在/失效
pttl key					#获取key的有效时间，单位是毫秒，每次获取会自动变化(减小)
persist key					#切换key从时效性转换为永久性

查询模式

keys pattern	#查询key

查询模式规则：*匹配任意数量的任意符号；?配合一个任意符号；[]匹配一个指定符号

keys *			#查询所有key
keys aa*		#查询所有以aa开头
keys *bb		#查询所有以bb结尾
keys ??cc		#查询所有前面两个字符任意，后面以cc结尾 
keys user:?		#查询所有以user:开头，最后一个字符任意
keys u[st]er:1	#查询所有以u开头，以er:1结尾，中间包含一个字母，s或t

DB指令

key是由程序员定义，Redis在使用过程中，伴随着操作数据量的增加，会出现大量的数据以及对应的key，数据不区分种类、类别混在一起，容易引起重复或者冲突

Redis为每个服务提供16个数据库，编码0-15，每个数据库之间的数据相互独立，共用Redis内存，不区分大小

基本操作

select index	#切换数据库，index从0-15取值
ping			#测试数据库是否连接正常，返回PONG

扩展操作

move key db		#数据移动到指定数据库，db是数据库编号
dbsize			#获取当前数据库的数据总量，即key的个数
flushdb			#清除当前数据库的所有数据
flushall		#清除所有数据

Jedis

基本使用

Jedis用于Java语言连接redis服务，并提供对应的操作API

jar包导入

下载地址：https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis

基于maven：

<dependency>
	<groupId>redis.clients</groupId>
	<artifactId>jedis</artifactId>
	<version>2.9.0</version>
</dependency>

客户端连接redis API文档：http://xetorthio.github.io/jedis/

连接redis：Jedis jedis = new Jedis("192.168..185", 6379); 操作redis：jedis.set("name", "seazean"); jedis.get("name"); 关闭redis：jedis.close();

代码实现：

public class JedisTest {
    public static void main(String[] args) {
        //1.获取连接对象
        Jedis jedis = new Jedis("192.168.2.185",6379);
        //2.执行操作
        jedis.set("age","39");
        String hello = jedis.get("hello");
        System.out.println(hello);
        jedis.lpush("list1","a","b","c","d");
        List<String> list1 = jedis.lrange("list1", 0, -1);
        for (String s:list1 ) {
            System.out.println(s);
        }
        jedis.sadd("set1","abc","abc","def","poi","cba");
        Long len = jedis.scard("set1");
        System.out.println(len);
        //3.关闭连接
        jedis.close();
    }
}

工具类

连接池对象： JedisPool：Jedis提供的连接池技术
poolConfig：连接池配置对象 host：redis服务地址 port：redis服务端口号

JedisPool的构造器如下：

public JedisPool(GenericObjectPoolConfig poolConfig, String host, int port) {
	this(poolConfig, host, port, 2000, (String)null, 0, (String)null);
}

创建配置文件 redis.properties

redis.maxTotal=50
redis.maxIdel=10
redis.host=192.168.2.185
redis.port=6379

工具类：

public class JedisUtils {
    private static int maxTotal;
    private static int maxIdel;
    private static String host;
    private static int port;
    private static JedisPoolConfig jpc;
    private static JedisPool jp;

    static {
        ResourceBundle bundle = ResourceBundle.getBundle("redis");
        //最大连接数
        maxTotal = Integer.parseInt(bundle.getString("redis.maxTotal"));
        //活动连接数
        maxIdel = Integer.parseInt(bundle.getString("redis.maxIdel"));
        host = bundle.getString("redis.host");
        port = Integer.parseInt(bundle.getString("redis.port"));

        //Jedis连接配置
        jpc = new JedisPoolConfig();
        jpc.setMaxTotal(maxTotal);
        jpc.setMaxIdle(maxIdel);
        //连接池对象
        jp = new JedisPool(jpc, host, port);
    }

    //对外访问接口，提供jedis连接对象，连接从连接池获取
    public static Jedis getJedis() {
        return jp.getResource();
    }
}

可视化工具

Redis Desktop Manager

持久化

概述

持久化：利用永久性存储介质将数据进行保存，在特定的时间将保存的数据进行恢复的工作机制称为持久化

作用：持久化用于防止数据的意外丢失，确保数据安全性

计算机中的数据全部都是二进制，保存一组数据有两种方式

第一种：将当前数据状态进行保存，快照形式，存储数据结果，存储格式简单

第二种：将数据的操作过程进行保存，日志形式，存储操作过程，存储格式复杂

RDB

save

指令：save

配置redis.conf：

dir path				#设置存储.rdb文件的路径，通常设置成存储空间较大的目录中，目录名称data
dbfilename x.rdb		#设置本地数据库文件名，默认值为dump.rdb，通常设置为dump-端口号.rdb
rdbcompression yes|no	#设置存储至本地数据库时是否压缩数据，默认yes，设置为no节省CPU运行时间，
						#但存储文件变大
rdbchecksum yes|no		#设置读写文件过程是否进行RDB格式校验，默认yes，设置为no，节约读写10%时间
						#消耗，单存在数据损坏的风险

save指令工作原理：

redis是个单线程的工作模式，它会创建一个任务队列，所有的命令都会进到这个队列，排队执行。当某个指令在执行的时候，队列后面的指令都要等待，所以这种执行方式会非常耗时。当cpu执行的时候会阻塞redis服务器，直到它执行完毕。

bgsave

指令：bgsave（bg是background，后台执行的意思）

配置redis.conf

stop-writes-on-bgsave-error yes|no	#后台存储过程中如果出现错误，是否停止保存操作，默认yes
dbfilename filename  
dir path  
rdbcompression yes|no  
rdbchecksum yes|no

bgsave指令工作原理：

流程：当执行bgsave的时候，客户端发出bgsave指令给到redis服务器。这时服务器返回信息告诉客户端后台已经开始执行指令，与此同时它使用Linux的fork函数创建一个子进程，让这个子进程去执行save相关的操作

子进程开始执行之后，就会创建RDB文件保存起来，操作完以后把结果返回。本质上bgsave的过程分成两个过程，第一个是服务端收到指令直接告诉客户端开始执行；另外一个过程是一个子进程在完成后台的保存操作，操作完以后返回消息。两个进程不相互影响。

自动RDB

配置redis.conf

save second changes#设置自动持久化的条件，满足限定时间范围内key的变化数量就进行持久化(底层bgsave)

参数：

second：监控时间范围
changes：监控key的变化量

示例：

save 300 10	#300s内10个key发生变化就进行持久化

原理：

方式对比

RDB三种启动方式对比

方式 save指令 bgsave指令

读写同步异步

阻塞客户端指令是否

额外内存消耗否是

启动新进程否是
RDB特殊启动形式的指令（客户端输入）
- 服务器运行过程中重启
```
debug reload
```
- 关闭服务器时指定保存数据
```
shutdown save
```
- 全量复制
RDB优点：
- RDB是一个紧凑压缩的二进制文件，存储效率较高
- RDB内部存储的是redis在某个时间点的数据快照，非常适合用于数据备份，全量复制等场景
- RDB恢复数据的速度要比AOF快很多
- 应用：服务器中每X小时执行bgsave备份，并将RDB文件拷贝到远程机器中，用于灾难恢复
RDB缺点：
- RDB方式无论是执行指令还是利用配置，无法做到实时持久化，具有较大的可能性丢失数据
- bgsave指令每次运行要执行fork操作创建子进程，会牺牲一些性能
- Redis的众多版本中未进行RDB文件格式的版本统一，有可能出现各版本服务之间数据格式无法兼容现象

AOF

概述

AOF(append only file)持久化：以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中命令达到恢复数据的目的。与RDB相比可以简单理解为由记录数据改为记录数据产生的变化

AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是Redis持久化的主流方式

写数据过程：

基本配置

启动AOF基本配置：

appendonly yes|no		#开启AOF持久化功能，默认no，即不开启状态
appendfilename filename	#AOF持久化文件名，默认appendonly.aof，建议设置appendonly-端口号.aof
dir						#AOF持久化文件保存路径，与RDB持久化文件路径保持一致即可

appendfsync always|everysec|no	#AOF写数据策略：默认为everysec

AOF写数据三种策略(appendfsync)

always (每次)：每次写入操作均同步到AOF文件中，数据零误差，性能较低，不建议使用。
everysec (每秒)：每秒将缓冲区中的指令同步到AOF文件中，在系统突然宕机的情况下丢失1秒内的数据数据准确性较高，性能较高，建议使用，也是默认配置
no (系统控制)：由操作系统控制每次同步到AOF文件的周期，整体过程不可控

AOF重写

重写介绍

场景：AOF写数据时，多条指令设置同一个key

AOF重写：将Redis进程内的数据转化为写命令同步到新AOF文件的过程，简单说就是将对同一个数据的若干个条命令执行结果转化成最终结果数据对应的指令进行记录

AOF重写作用：

降低磁盘占用量，提高磁盘利用率
提高持久化效率，降低持久化写时间，提高IO性能
降低数据恢复用时，提高数据恢复效率

AOF重写规则：

进程内具有时效性的数据，并且数据已超时将不再写入文件
非写入类的无效指令将被忽略，只保留最终数据的写入命令

如del key1、 hdel key2、srem key3、set key4 111、set key4 222等

如select指令虽然不更改数据，但是更改了数据的存储位置，此类命令同样需要记录
对同一数据的多条写命令合并为一条命令

如lpushlist1 a、lpush list1 b、lpush list1 c可以转化为：lpush list1 a b c。

为防止数据量过大造成客户端缓冲区溢出，对list、set、hash、zset等类型，每条指令最多写入64个元素

重写方式

手动重写
```
bgrewriteaof
```
原理分析：

自动重写

auto-aof-rewrite-min-size size		#触发AOF文件执行重写的最小尺寸，2MB、4MB等
auto-aof-rewrite-percentage percent	#触发AOF文件执行重写的增长率，当前AOF文件大小超过上一次重写的AOF文件大小的百分之多少才会重写

自动重写触发比对参数（运行指令info Persistence获取具体信息）：

aof_current_size	#AOF文件当前尺寸大小（单位:字节）
aof_base_size		#AOF文件上次启动和重写时的尺寸大小（单位:字节）

自动重写触发条件公式：

aof_current_size > auto-aof-rewrite-min-size
(aof_current_size - aof_base_size) / aof_base_size >= auto-aof-rewrite-percentage

工作流程

RA对比

RDB与AOF对比：

持久化方式	RDB	AOF
占用存储空间	小（数据级：压缩）	大（指令级：重写）
存储速度	慢	快
恢复速度	快	慢
数据安全性	会丢失数据	依据策略决定
资源消耗	高/重量级	低/轻量级
启动优先级	低	高

应用场景：

对数据非常敏感，建议使用默认的AOF持久化方案

AOF持久化策略使用everysecond，每秒钟fsync一次。该策略redis仍可以保持很好的处理性能，当出现问题时，最多丢失0-1秒内的数据。

注意：AOF文件存储体积较大，恢复速度较慢
数据呈现阶段有效性，建议使用RDB持久化方案

数据可以良好的做到阶段内无丢失，且恢复速度较快，阶段内数据恢复通常采用RDB方案

注意：利用RDB实现紧凑的数据持久化会使Redis降的很低

综合对比：

RDB与AOF的选择实际上是在做一种权衡，每种都有利有弊
如不能承受数分钟以内的数据丢失，对业务数据非常敏感，选用AOF
如能承受数分钟以内的数据丢失，且追求大数据集的恢复速度，选用RDB
灾难恢复选用RDB
双保险策略，同时开启 RDB和 AOF，重启后，Redis优先使用 AOF 来恢复数据，降低丢失数据的量

删除策略

过期数据

Redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态

TTL返回的值有三种情况：正数，-1，-2

正数：代表该数据在内存中还能存活的时间
-1：永久有效的数据
2 ：已经过期的数据或被删除的数据或未定义的数据

删除策略：删除策略就是针对已过期数据的处理策略，已过期的数据不一定被立即删除，在不同的场景下使用不同的删除方式会有不同效果，这就是删除策略的问题

过期数据是一块独立的存储空间，Hash结构，field是内存地址，value是过期时间，保存了所有key的过期描述，在最终进行过期处理的时候，对该空间的数据进行检测，当时间到期之后通过field找到内存该地址处的数据，然后进行相关操作

数据删除

删除策略

在内存占用与CPU占用之间寻找一种平衡，顾此失彼都会造成整体redis性能的下降，甚至引发服务器宕机或内存泄露

针对过期数据有三种删除策略

定时删除
惰性删除
定期删除

定时删除

创建一个定时器，当key设置有过期时间，且过期时间到达时，由定时器任务立即执行对键的删除操作

优点：节约内存，到时就删除，快速释放掉不必要的内存占用
缺点：CPU压力很大，无论CPU此时负载量多高，均占用CPU，会影响redis服务器响应时间和指令吞吐量
总结：用处理器性能换取存储空间（拿时间换空间）

惰性删除

数据到达过期时间，不做处理。等下次访问该数据时，我们需要判断：

如果未过期，返回数据
如果已过期，删除，返回不存在

特点：

优点：节约CPU性能，发现必须删除的时候才删除
缺点：内存压力很大，出现长期占用内存的数据
总结：用存储空间换取处理器性能（拿空间换时间）

定期删除

定时删除和惰性删除这两种方案都是走的极端，定期删除就是折中方案

定期删除方案：

Redis启动服务器初始化时，读取配置server.hz的值，默认为10
每秒钟执行server.hz次serverCron()--->databasesCron()--->activeExpireCycle()
activeExpireCycle()对每个expires[*]逐一进行检测，每次执行耗时：250ms/server.hz
对某个expires[*]检测时，随机挑选W个key检测
- 如果key超时，删除key
- 如果一轮中删除的key的数量>W*25%，循环该过程
- 如果一轮中删除的key的数量≤W*25%，检查下一个expires[]，0-15循环
- W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值

参数current_db用于记录activeExpireCycle() 进入哪个expires[*] 执行
如果activeExpireCycle()执行时间到期，下次从current_db继续向下执行

总结：定期删除就是周期性轮询redis库中的时效性数据，采用随机抽取的策略，利用过期数据占比的方式控制删除频度

CPU性能占用设置有峰值，检测频度可自定义设置
内存压力不是很大，长期占用内存的冷数据会被持续清理
周期性抽查存储空间（随机抽查，重点抽查）

策略对比

	优点	缺点	特点
定时删除	节约内存，无占用	不分时段占用CPU资源，频度高	拿时间换空间
惰性删除	内存占用严重	延时执行，CPU利用率高	拿空间换时间
定期删除	内存定期随机清理	每秒花费固定的CPU资源维护内存	随机抽查，重点抽查

数据淘汰

逐出算法

数据淘汰策略：当新数据进入redis时，在执行每一个命令前，会调用freeMemoryIfNeeded()检测内存是否充足。如果内存不满足新加入数据的最低存储要求，redis要临时删除一些数据为当前指令清理存储空间，清理数据的策略称为逐出算法

注意：逐出数据的过程不是100%能够清理出足够的可使用的内存空间，如果不成功则反复执行。当对所有数据尝试完毕，如不能达到内存清理的要求，将出现错误信息如下：

(error) OOM command not allowed when used memory >'maxmemory'

策略配置

影响数据淘汰的相关配置如下，配置conf文件：

最大可使用内存，即占用物理内存的比例，默认值为0，表示不限制。生产环境中根据需求设定，通常设置在50%以上
```
maxmemory ?mb
```
每次选取待删除数据的个数，采用随机获取数据的方式作为待检测删除数据
```
maxmemory-samples count
```

对数据进行删除的选择策略

maxmemory-policy policy

数据删除的策略policy：3类8种

第一类：检测易失数据（可能会过期的数据集server.db[i].expires ）：

volatile-lru	#挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-lfu	#挑选最近使用次数最少的数据淘汰
volatile-ttl	#挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random	#任意选择数据淘汰

第二类：检测全库数据（所有数据集server.db[i].dict ）：

allkeys-lru		#挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeLyRs-lfu	#挑选最近使用次数最少的数据淘汰
allkeys-random	#任意选择数据淘汰，相当于随机

第三类：放弃数据驱逐

no-enviction	#禁止驱逐数据(redis4.0中默认策略)，会引发OOM(Out Of Memory)

数据淘汰策略配置依据：

使用INFO命令输出监控信息，查询缓存 hit 和 miss 的次数，根据业务需求调优Redis配置

主从复制

基本概述

三高架构：

高并发：应用提供某一业务要能支持很多客户端同时访问的能力，我们称为并发
高性能：性能带给我们最直观的感受就是：速度快，时间短
高可用：
- 可用性：应用服务在全年宕机的时间加在一起就是全年应用服务不可用的时间
- 业界可用性目标5个9，即99.999%，即服务器年宕机时长低于315秒，约5.25分钟

主从复制：

概念：将master中的数据即时、有效的复制到slave中
特征：一个master可以拥有多个slave，一个slave只对应一个master
职责：master和slave各自的职责不一样
- master：
  - 写数据
  - 执行写操作时，将出现变化的数据自动同步到slave
  - 读数据（可忽略）
- slave
  - 读数据
  - 写数据（禁止）

主从复制的作用：

读写分离：master写、slave读，提高服务器的读写负载能力
负载均衡：基于主从结构，配合读写分离，由slave分担master负载，并根据需求的变化，改变slave的数量，通过多个从节点分担数据读取负载，大大提高Redis服务器并发量与数据吞吐量
故障恢复：当master出现问题时，由slave提供服务，实现快速的故障恢复
数据冗余：实现数据热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式
高可用基石：基于主从复制，构建哨兵模式与集群，实现Redis的高可用方案

主从复制的应用场景：

机器故障：硬盘故障、系统崩溃，造成数据丢失，对业务形成灾难性打击，基本上会放弃使用redis
容量瓶颈：内存不足，放弃使用redis
解决方案：为了避免单点Redis服务器故障，准备多台服务器，互相连通。将数据复制多个副本保存在不同的服务器上，连接在一起，并保证数据是同步的。即使有其中一台服务器宕机，其他服务器依然可以继续提供服务，实现Redis的高可用，同时实现数据冗余备份

工作流程

建立连接

建立slave到master的连接，使master能够识别slave，并保存slave端口号

流程如下：

设置master的地址和端口，保存master信息
建立socket连接
发送ping命令（定时器任务）
身份验证
发送slave端口信息
主从连接成功

当前状态：

slave：保存master的地址与端口
master：保存slave的端口

主从之间创建了连接的socket

master和slave互联

方式一：客户端发送命令
```
slaveof masterip masterport
```
方式二：服务器带参启动
```
redis-server --slaveof masterip masterport
```
方式三：服务器配置（主流方式）
```
slaveof masterip masterport
```
- slave系统信息：info指令
```
master_link_down_since_seconds
masterhost & masterport
```
- master系统信息：
```
uslave_listening_port(多个)
```
主从断开连接

断开slave与master的连接，slave断开连接后，不会删除已有数据，只是不再接受master发送的数据

slave客户端执行命令：
```
slaveof no one	
```
授权访问

注意：master有服务端和客户端，slave也有服务端和客户端，不仅服务端之间可以发命令，客户端也可以

master客户端发送命令设置密码
```
requirepass password
```
master配置文件设置密码
```
config set requirepass password
config get requirepass
```
slave客户端发送命令设置密码
```
auth password
```
slave配置文件设置密码
```
masterauth password
```
slave启动服务器设置密码
```
redis-server –a password
```

数据同步

数据同步需求：

在slave初次连接master后，复制master中的所有数据到slave
将slave的数据库状态更新成master当前的数据库状态

同步过程如下：

请求同步数据
创建RDB同步数据
恢复RDB同步数据
请求部分同步数据
恢复部分同步数据
数据同步工作完成

当前状态：

slave：具有master端全部数据，包含RDB过程接收的数据
master：保存slave当前数据同步的位置

主从之间完成了数据克隆

数据同步阶段master说明
1. master数据量巨大，数据同步阶段应避开流量高峰期，避免造成master阻塞，影响业务正常执行
2. 复制缓冲区大小设定不合理，会导致数据溢出。比如进行全量复制周期太长，进行部分复制时发现数据已经存在丢失的情况，必须进行第二次全量复制，致使slave陷入死循环状态
```
repl-backlog-size ?mb
```
3. master单机内存占用主机内存的比例不应过大，建议使用50%-70%的内存，留下30%-50%的内存用于执行bgsave命令和创建复制缓冲区
数据同步阶段slave说明
1. 为避免slave进行全量复制、部分复制时服务器响应阻塞或数据不同步，建议关闭此期间的对外服务
```
slave-serve-stale-data yes|no
```
2. 数据同步阶段，master发送给slave信息可以理解master是slave的一个客户端，主动向slave发送命令
3. 多个slave同时对master请求数据同步，master发送的RDB文件增多，会对带宽造成巨大冲击，如果master带宽不足，因此数据同步需要根据业务需求，适量错峰
4. slave过多时，建议调整拓扑结构，由一主多从结构变为树状结构，中间的节点既是master，也是slave。注意使用树状结构时，由于层级深度，导致深度越高的slave与最顶层master间数据同步延迟较大，数据一致性变差，应谨慎选择

命令传播

命令传播：当master数据库状态被修改后，导致主从服务器数据库状态不一致，此时需要让主从数据同步到一致的状态，同步的动作称为命令传播

命令传播的过程：master将接收到的数据变更命令发送给slave，slave接收命令后执行命令

命令传播阶段的部分复制：命令传播阶段出现了断网现象

网络闪断闪连：忽略
短时间网络中断：部分复制
长时间网络中断：全量复制

部分复制的三个核心要素：服务器的运行 id（run id）、主服务器的复制积压缓冲区、主从服务器的复制偏移量

服务器运行ID（runid）

概念：服务器运行ID是每一台服务器每次运行的身份识别码，一台服务器多次运行可以生成多个运行id

组成：运行id由40位字符组成，是一个随机的十六进制字符

作用：运行id被用于在服务器间进行传输识别身份，如果想两次操作均对同一台服务器进行，必须每次操作携带对应的运行id，用于对方识别

实现：运行id在每台服务器启动时自动生成，master在首次连接slave时，将自己的运行ID发送给slave， slave保存此ID，通过info Server命令，可以查看节点的runid
复制缓冲区

概念：复制缓冲区，又名复制积压缓冲区，是一个先进先出（FIFO）的队列，用于存储服务器执行过的命令

作用：用于保存master收到的所有指令（仅影响数据变更的指令，例如set，select）

数据来源：当master接收到主客户端的指令时，除了将指令执行，会将该指令存储到缓冲区中

实现方式：每次传播命令，master都会将传播的命令记录下来，并存储在复制缓冲区，复制缓冲区默认数据存储空间大小是1M，当入队元素的数量大于队列长度时，最先入队的元素被弹出，新元素会被放入队列

组成：
- 偏移量
  
  概念：一个数字，描述复制缓冲区中的指令字节位置
  
  分类：
  - master复制偏移量：记录发送给所有slave的指令字节对应的位置（多个）
  - slave复制偏移量：记录slave接收master发送过来的指令字节对应的位置（一个）
  作用：同步信息，比对master与slave的差异，当slave断线后，恢复数据使用
  
  数据来源：
  - master端：发送一次记录一次
  - slave端：接收一次记录一次
- 字节值
工作原理：
- 通过offset区分不同的slave当前数据传播的差异
- master记录已发送的信息对应的offset
- slave记录已接收的信息对应的offset

复制流程

全量复制/部分复制

心跳机制

心跳机制：进入命令传播阶段，master与slave间需要信息交换，使用心跳机制维护，实现双方连接保持在线

master心跳任务：

内部指令：PING
周期：由repl-ping-slave-period决定，默认10秒
作用：判断slave是否在线
查询：INFO replication 获取slave最后一次连接时间间隔，lag项维持在0或1视为正常

slave心跳任务

内部指令：REPLCONF ACK {offset}
周期：1秒
作用1：汇报slave自己的复制偏移量，获取最新的数据变更指令
作用2：判断master是否在线

心跳阶段注意事项：

当slave多数掉线，或延迟过高时，master为保障数据稳定性，将拒绝所有信息同步

slave数量少于2个，或者所有slave的延迟都大于等于8秒时，强制关闭master写功能，停止数据同步
```
min-slaves-to-write 2
min-slaves-max-lag 8
```
slave数量由slave发送REPLCONF ACK命令做确认

slave延迟由slave发送REPLCONF ACK命令做确认

完整的主从复制流程：

哨兵模式

哨兵概述

引入：如果redis的master宕机了，需要从slave中重新选出一个master，要实现这些功能就需要redis的哨兵

哨兵(sentinel) 是一个分布式系统，用于对主从结构中的每台服务器进行监控，当出现故障时通过投票机制选择新的master并将所有slave连接到新的master

哨兵的作用：

监控：监控master和slave，不断的检查master和slave是否正常运行，master存活检测、master与slave运行情况检测
通知 (提醒)：当被监控的服务器出现问题时，向其他（哨兵间，客户端）发送通知
自动故障转移：断开master与slave连接，选取一个slave作为master，将其他slave连接新的master，并告知客户端新的服务器地址

注意：哨兵也是一台redis服务器，只是不提供数据相关服务，通常哨兵的数量配置为单数（投票）

启用哨兵

配置哨兵：

配置一拖二的主从结构
配置三个哨兵（配置相同，端口不同），sentinel.conf

port 26401
dir "/redis/data"
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6401 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
sentinel failover-timeout mymaster 20000
sentinel parallel-sync mymaster 1
sentinel deny-scripts-reconfig yes

配置说明：

设置哨兵监听的主服务器信息， sentinel_number表示参与投票的哨兵数量
```
sentinel monitor master_name master_host master_port sentinel_number
```
设置判定服务器宕机时长，该设置控制是否进行主从切换
```
sentinel down-after-milliseconds master_name million_seconds
```

设置故障切换的最大超时时间

sentinel failover-timeout master_name	million_seconds

设置主从切换后，同时进行数据同步的slave数量，数值越大，要求网络资源越高，数值越小，同步时间越长
```
sentinel parallel-syncs master_name sync_slave_number
```

启动哨兵：

服务端命令（Linux命令）：
```
redis-sentinel filename
```

哨兵原理

三个阶段

哨兵在进行主从切换过程中经历三个阶段

监控
通知
故障转移

监控

作用：同步各个节点的状态信息

获取各个sentinel的状态（是否在线）

获取master的状态

master属性
	prunid
	prole：master
	各个slave的详细信息

获取所有slave的状态（根据master中的slave信息）

slave属性
	prunid
	prole：slave
	pmaster_host、master_port
	poffset

内部的工作原理：

通知

sentinel在通知阶段要不断的去获取master/slave的信息，然后在各个sentinel之间进行共享，具体的流程如下：

故障转移

当master宕机后，sentinel会判断出master是否真的宕机，具体的操作流程：

检测master

sentinel1检测到master下线后会做flag:SRI_S_DOWN标志，此时master的状态是主观下线，并通知其他哨兵，其他哨兵也会尝试与master连接，如果大于 (n/2) + 1 个sentinel检测到master下线，就达成共识更改flag，此时master的状态是客观下线
当sentinel认定master下线之后，此时需要决定更换master，选举某个sentinel处理事故

在选举的时候每一个sentinel都有一票，于是每个sentinel都会发出一个指令，在内网里广播我要做话事人；比如sentinel1和sentinel4发出这个选举指令了，那么sentinel2既能接到sentinel1的也能接到sentinel4的，sentinel2会把一票投给其中一方，投给指令最先到达的sentinel；现在sentinel1就拿到了一票，按照这样的一种形式，最终会有一个选举结果，对应的选举最终得票多的，那自然就成为了处理事故的人。需要注意在这个过程中有可能会存在失败的现象，就是一轮选举完没有选取，那就会接着进行第二轮第三轮直到完成选举。
选择新的master

在服务器列表中挑选备选master的原则：
- 不在线的OUT
- 响应慢的OUT
- 与原master断开时间久的OUT
- 优先原则：优先级 --> offset --> runid
选出新的master之后，发送指令（ sentinel ）给其他的slave
- 向新的master发送slaveof no one
- 向其他slave发送slaveof 新masterIP端口

集群cluster

集群概述

集群就是使用网络将若干台计算机联通起来，并提供统一的管理方式，使其对外呈现单机的服务效果

集群作用：

分散单台服务器的访问压力，实现负载均衡
分散单台服务器的存储压力，实现可扩展性
降低单台服务器宕机带来的业务灾难

结构设计

数据存储设计：

通过算法设计，计算出key应该保存的位置
```
key -> CRC16(key) -> 值 -> %16384 -> 存储位置
```
将所有的存储空间计划切割成16384份，每台主机保存一部分

注意：每份代表的是一个存储空间，不是一个key的保存空间，可以存储多个key
将key按照计算出的结果放到对应的存储空间

查找数据：

各个数据库相互通信，保存各个库中槽的编号数据
一次命中，直接返回
一次未命中，告知具体位置，最多两次命中

设置数据：

系统默认存储到某一个

结构搭建

整体框架：

配置服务器（3主3从）
建立通信（Meet）
分槽（Slot）
搭建主从（master-slave）

创建集群conf配置文件：

redis-6501.conf

port 6501
dir "/redis/data"
dbfilename "dump-6501.rdb"
cluster-enabled yes
cluster-config-file "cluster-6501.conf"
cluster-node-timeout 5000

#其他配置文件参照上面的修改端口即可，内容完全一样

服务端启动：
```
redis-server config_file_name
```
客户端启动：
```
redis-cli -p 6504 -c
```

cluster配置：

是否启用cluster，加入cluster节点
```
cluster-enabled yes|no
```
cluster配置文件名，该文件属于自动生成，仅用于快速查找文件并查询文件内容
```
cluster-config-file filename
```
节点服务响应超时时间，用于判定该节点是否下线或切换为从节点
```
cluster-node-timeout milliseconds
```

master连接的slave最小数量

cluster-migration-barrier min_slave_number

客户端启动命令：

cluster节点操作命令（客户端命令）：

查看集群节点信息
```
cluster nodes
```
更改slave指向新的master
```
cluster replicate master-id
```
发现一个新节点，新增master
```
cluster meet ip:port
```
忽略一个没有solt的节点
```
cluster forget server_id
```
手动故障转移
```
cluster failover
```

集群操作命令（Linux）：

创建集群

redis-cli –-cluster create masterhost1:masterport1 masterhost2:masterport2  masterhost3:masterport3 [masterhostn:masterportn …] slavehost1:slaveport1  slavehost2:slaveport2 slavehost3:slaveport3 -–cluster-replicas n

注意：master与slave的数量要匹配，一个master对应n个slave，由最后的参数n决定。master与slave的匹配顺序为第一个master与前n个slave分为一组，形成主从结构

添加master到当前集群中，连接时可以指定任意现有节点地址与端口
```
redis-cli --cluster add-node new-master-host:new-master-port now-host:now-port
```

添加slave

redis-cli --cluster add-node new-slave-host:new-slave-port master-host:master-port --cluster-slave --cluster-master-id masterid

删除节点，如果删除的节点是master，必须保障其中没有槽slot
```
redis-cli --cluster del-node del-slave-host:del-slave-port del-slave-id
```
重新分槽，分槽是从具有槽的master中划分一部分给其他master，过程中不创建新的槽
```
redis-cli --cluster reshard new-master-host:new-master:port --cluster-from src-  master-id1, src-master-id2, src-master-idn --cluster-to target-master-id --  cluster-slots slots
```
注意：将需要参与分槽的所有masterid不分先后顺序添加到参数中，使用,分隔，指定目标得到的槽的数量，所有的槽将平均从每个来源的master处获取

重新分配槽，从具有槽的master中分配指定数量的槽到另一个master中，常用于清空指定master中的槽

redis-cli --cluster reshard src-master-host:src-master-port --cluster-from src-  master-id --cluster-to target-master-id --cluster-slots slots --cluster-yes

企业级方案

缓存预热

场景：宕机，服务器启动后迅速宕机

问题排查：

请求数量较高，大量的请求过来之后都需要去从缓存中获取数据，但是缓存中又没有，此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存，造成了短期内对redis的高强度操作从而导致问题
主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高

解决方案：

前置准备工作：
1. 日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据
2. 利用LRU数据删除策略，构建数据留存队列例如：storm与kafka配合
准备工作：
1. 将统计结果中的数据分类，根据级别，redis优先加载级别较高的热点数据
2. 利用分布式多服务器同时进行数据读取，提速数据加载过程
3. 热点数据主从同时预热
实施：
1. 使用脚本程序固定触发数据预热过程
2. 如果条件允许，使用了CDN（内容分发网络），效果会更好

总的来说：缓存预热就是系统启动前，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！

缓存雪崩

场景：数据库服务器崩溃，一连串的问题会随之而来。系统平稳运行过程中，忽然数据库连接量激增，应用服务器无法及时处理请求，大量408，500错误页面出现，客户反复刷新页面获取数据，造成：数据库崩溃、应用服务器崩溃、重启应用服务器无效、Redis服务器崩溃、Redis集群崩溃、重启数据库后再次被瞬间流量放倒

问题排查：在一个较短的时间内，缓存中较多的key集中过期，此周期内请求访问过期的数据，redis未命中，redis向数据库获取数据，数据库同时接收到大量的请求无法及时处理；Redis大量请求被积压，开始出现超时现象；数据库流量激增，数据库崩溃，重启后仍然面对缓存中无数据可用；Redis服务器资源被严重占用，Redis服务器崩溃；Redis集群呈现崩塌，集群瓦解；应用服务器无法及时得到数据响应请求，来自客户端的请求数量越来越多，应用服务器崩溃；应用服务器，redis，数据库全部重启，效果不理想

解决方案：

思路：
1. 更多的页面静态化处理
2. 构建多级缓存架构：Nginx缓存+redis缓存+ehcache缓存
3. 检测Mysql严重耗时业务进行优化：对数据库的瓶颈排查：例如超时查询、耗时较高事务等
4. 灾难预警机制：监控redis服务器性能指标，CPU占用、CPU使用率、内存容量、查询平均响应时间、线程数
5. 限流、降级：短时间范围内牺牲一些客户体验，限制一部分请求访问，降低应用服务器压力，待业务低速运转后再逐步放开访问
实践：
1. LRU与LFU切换
2. 数据有效期策略调整：根据业务数据有效期进行分类错峰，A类90分钟，B类80分钟，C类70分钟，过期时间使用固定时间+随机值的形式，稀释集中到期的key的数量
3. 超热数据使用永久key
4. 定期维护 (自动+人工)：对即将过期数据做访问量分析，确认是否延时，配合访问量统计，做热点数据的延时
5. 加锁：慎用

总的来说：缓存雪崩就是瞬间过期数据量太大，导致对数据库服务器造成压力。如能够有效避免过期时间集中，可以有效解决雪崩现象的出现（约40%），配合其他策略一起使用，并监控服务器的运行数据，根据运行记录做快速调整。

缓存击穿

场景：系统平稳运行过程中，数据库连接量瞬间激增，Redis服务器无大量key过期，Redis内存平稳，无波动，Redis服务器CPU正常，但是数据库崩溃

问题排查：

Redis中某个key过期，该key访问量巨大
多个数据请求从服务器直接压到Redis后，均未命中
Redis在短时间内发起了大量对数据库中同一数据的访问

简而言之两点：单个key高热数据，key过期

解决方案：

预先设定：以电商为例，每个商家根据店铺等级，指定若干款主打商品，在购物节期间，加大此类信息key的过期时长注意：购物节不仅仅指当天，以及后续若干天，访问峰值呈现逐渐降低的趋势
现场调整：监控访问量，对自然流量激增的数据延长过期时间或设置为永久性key
后台刷新数据：启动定时任务，高峰期来临之前，刷新数据有效期，确保不丢失
二级缓存：设置不同的失效时间，保障不会被同时淘汰就行
加锁：分布式锁，防止被击穿，但是要注意也是性能瓶颈，慎重！

总的来说：缓存击穿就是单个高热数据过期的瞬间，数据访问量较大，未命中redis后，发起了大量对同一数据的数据库访问，导致对数据库服务器造成压力。应对策略应该在业务数据分析与预防方面进行，配合运行监控测试与即时调整策略，毕竟单个key的过期监控难度较高，配合雪崩处理策略即可。

缓存穿透

场景：系统平稳运行过程中，应用服务器流量随时间增量较大，Redis服务器命中率随时间逐步降低，Redis内存平稳，内存无压力，Redis服务器CPU占用激增，数据库服务器压力激增，数据库崩溃

问题排查：

Redis中大面积出现未命中
出现非正常URL访问

问题分析：

获取的数据在数据库中也不存在，数据库查询未得到对应数据
Redis获取到null数据未进行持久化，直接返回
下次此类数据到达重复上述过程
出现黑客攻击服务器

解决方案：

缓存null：对查询结果为null的数据进行缓存 (长期使用，定期清理) ，设定短时限，例如30-60秒，最高5分钟
白名单策略：提前预热各种分类数据id对应的bitmaps，id作为bitmaps的offset，相当于设置了数据白名单。当加载正常数据时放行，加载异常数据时直接拦截（效率偏低），使用布隆过滤器（有关布隆过滤器的命中问题对当前状况可以忽略）
实施监控：实时监控redis命中率（业务正常范围时，通常会有一个波动值）与null数据的占比
- 非活动时段波动：通常检测3-5倍，超过5倍纳入重点排查对象
- 活动时段波动：通常检测10-50倍，超过50倍纳入重点排查对象
根据倍数不同，启动不同的排查流程。然后使用黑名单进行防控（运营）
key加密：临时启动防灾业务key，对key进行业务层传输加密服务，设定校验程序，过来的key校验；例如每天随机分配60个加密串，挑选2到3个，混淆到页面数据id中，发现访问key不满足规则，驳回数据访问

总的来说：缓存击穿是指访问了不存在的数据，跳过了合法数据的redis数据缓存阶段，每次访问数据库，导致对数据库服务器造成压力。通常此类数据的出现量是一个较低的值，当出现此类情况以毒攻毒，并及时报警。无论是黑名单还是白名单，都是对整体系统的压力，警报解除后尽快移除

性能指标

redis中的监控指标如下：

性能指标：Performance

响应请求的平均时间：
```
latency
```
平均每秒处理请求总数：
```
instantaneous_ops_per_sec
```
缓存查询命中率（通过查询总次数与查询得到非nil数据总次数计算而来）：
```
hit_rate(calculated)
```
内存指标：Memory

当前内存使用量：
```
used_memory
```
内存碎片率（关系到是否进行碎片整理）：
```
mem_fragmentation_ratio
```
为避免内存溢出删除的key的总数量：
```
evicted_keys
```
基于阻塞操作（BLPOP等）影响的客户端数量：
```
blocked_clients
```
基本活动指标：Basic_activity

当前客户端连接总数：
```
connected_clients
```
当前连接slave总数：
```
connected_slaves
```
最后一次主从信息交换距现在的秒：
```
master_last_io_seconds_ago
```
key的总数：
```
keyspace
```
持久性指标：Persistence

当前服务器其最后一次RDB持久化的时间：
```
rdb_last_save_time
```
当前服务器最后一次RDB持久化后数据变化总量：
```
rdb_changes_since_last_save
```
错误指标：Error

被拒绝连接的客户端总数（基于达到最大连接值的因素）：
```
rejected_connections
```
key未命中的总次数：
```
keyspace_misses
```
主从断开的秒数：
```
master_link_down_since_seconds
```

要对redis的相关指标进行监控，我们可以采用一些用具：

CloudInsight Redis
Prometheus
Redis-stat
Redis-faina
RedisLive
zabbix

命令工具：

benchmark

测试当前服务器的并发性能：
```
redis-benchmark [-h ] [-p ] [-c ] [-n <requests]> [-k ]
```
范例：100个连接，5000次请求对应的性能
```
redis-benchmark -c 100 -n 5000
```

redis-cli

monitor：启动服务器调试信息

monitor

slowlog：慢日志

slowlog [operator]    #获取慢查询日志

get ：获取慢查询日志信息
len ：获取慢查询日志条目数
reset ：重置慢查询日志

方式	save指令	bgsave指令
读写	同步	异步
阻塞客户端指令	是	否
额外内存消耗	否	是
启动新进程	否	是

表名	主键名	主键值	字段名
order	id	29437595	name
equip	id	390472345	type
news	id	202004150	title

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