存储数据确实是处理数据的基石 , 只有确保数据被准确无误且有条理地存储 , 我们才能对其进行深入的处理和细致的分析 .
否则 , 这些数据就像是一团毫无章法的乱麻 , 让我们难以捉摸其内在的逻辑和价值 . 那么 , 如何才能够将用户那些与经营紧密相关 , 错综复杂的数据 , 以有序且高效的方式存储起来呢?
在MySQL中 , 一个完整的数据存储过程总共有 4 步 , 分别是 :
* 1. 创建数据库 : 在MySQL中 , 数据库是数据的容器 . 创建数据库就像是开辟一个新的存储空间 , 这个存储空间将用来存放各种数据表 . 数据库名称在整个数据库系统中必须是唯一的 . * 2. 确认字段 : 在创建数据表之前 , 需要确定表中需要哪些字段 ( 列 ) , 每个字段的数据类型是什么 , 以及是否需要对字段进行约束 ( 如唯一性 , 非空等 ) . * 3. 创建数据表 : 数据表是数据库中实际存储数据的结构 . 它定义了数据的组织方式 , 包括字段名 , 数据类型 , 约束等 . * 4. 插入数据 : 当数据表创建好之后 , 就可以向表中插入数据了 . 插入数据是向数据表中添加实际记录的过程 .
为什么需要先创建数据库再创建数据表呢?
* 1. 层次结构 : 数据库是包含数据表的更高层次的容器 . 数据库可以包含多个数据表 , 每个数据表存储着不同类型的数据 . 这种层次结构使得数据的管理和组织更加清晰和有序 . * 2. 权限管理 : 在MySQL中 , 权限是基于数据库来设置的 . 可以为不同的数据库设置不同的用户权限 , 以控制哪些用户可以访问哪些数据库中的数据 . * 3. 数据隔离 : 不同的数据库可以存储不同的数据 , 它们之间是相互独立的 . 这种隔离性有助于保护数据的完整性和安全性 . * 4. 维护方便 : 当需要备份 , 恢复或迁移数据时 , 以数据库为单位进行操作通常更为方便和高效 . 因此 , 在MySQL中 , 创建数据库是存储数据的第一步 , 它为后续的数据表创建和数据插入提供了基础 .
从系统架构的层次角度来看 , MySQL数据库系统的组织结构呈现出一种从大到小 , 层层递进的排列方式 . 这个层次结构如下 :
* 1. 数据库服务器 ( Database Server ) : 数据库服务器是整个系统的核心 . 它负责提供数据库服务 , 管理数据库文件的存储 , 读取和写入 , 以及处理客户端的连接请求和数据查询等 . MySQL数据库服务器就是运行MySQL数据库管理系统的计算机或服务器 , 它负责执行所有与数据库相关的操作 . * 2. 数据库 ( Database ) : 数据库是存储数据的逻辑容器 , 它包含了多个数据表 . 在MySQL中 , 每个数据库都是独立的 , 拥有自己的数据表 , 视图 , 存储过程和函数等对象 . 创建数据库是为了在逻辑上将数据划分为不同的集合 , 便于管理和访问 . * 3. 数据表 ( Table ) : 数据表是数据库中实际存储数据的对象 , 它由行和列组成 . 每一列定义了一种数据类型 , 而每一行则包含了一组具体的数据 . 数据表是数据库中最基本的存储单位 , 用于存储特定类型的数据记录 . * 4. 行与列 ( Rows and Columns ) : 行和列是数据表的基本结构 . 列 ( 也称为字段 ) 定义了数据表中的数据属性 , 每一列都有一个数据类型 , 用于限制该列中数据的类型 . 行 ( 也称为记录 ) 则是数据表中实际的数据 , 每一行包含了多个列的值 , 表示一个完整的数据记录 . 前面说过 : 从系统架构的层次角度来看 , 应先创建数据库再创建数据表 .
这是因为在数据库系统中 , 数据库作为数据的高级组织单位 , 充当着存储和管理多个数据表的容器 .
在逻辑上 , 数据库是包含数据表的更高级别的结构 , 而数据表则是实际存储数据的单元 . 创建数据库的过程实际上是在数据库系统中开辟一个新的存储空间 , 并为这个空间分配一个唯一的名称 .
这个名称将用于标识和引用该数据库 , 确保在系统中能够准确找到并操作该数据库中的数据 . 而数据表是具体的数据存储单位 , 用于存放与特定业务逻辑相关的数据 .
每个数据表都有其特定的结构和约束 , 这些结构和约束定义了表中数据的组织方式和操作规则 .
在创建数据表之前 , 必须先确定好表的结构和字段 , 以便在数据库中正确创建和定义表 . 因此 , 从系统架构的层次角度来看 , 先创建数据库再创建数据表是符合逻辑和规范的 .
从数据库服务器到数据表的行与列 , 每一层都负责处理不同的数据管理和操作任务 , 从而构建了一个完整 , 高效的数据存储和处理系统 .
在MySQL数据库中 , 为了确保数据的一致性和管理的便利性 , 需要遵循一定的标识符命名规则 .
以下是关于数据库名 , 表名 , 字段名等对象命名时需要遵守的规则 :
* 1. 长度限制 : 数据库名 , 表名的长度不得超过 30 个字符 . 变量名的长度限制为 29 个字符 ( 考虑到某些情境下可能需要为变量名添加前缀或后缀 ) . * 2. 字符集 : 标识符 ( 包括数据库名 , 表名 , 字段名等 ) 必须只能包含字母 ( A–Z , a–z ) , 数字 ( 0 – 9 ) 和下划线 ( _ ) , 共 63 个字符 . 避免使用特殊字符 , 因为它们可能会在不同的数据库管理系统中引起冲突或解析错误 . * 3. 空格问题 : 数据库名 , 表名 , 字段名等对象名中间不得包含空格 , 空格可能导致解析错误或混淆 . * 4. 唯一性 : 在同一个MySQL软件中 , 数据库名称必须唯一 , 不能存在同名的数据库 . 在同一个数据库中 , 表名必须唯一 , 不能存在同名的表 . 在同一个表中 , 字段名必须唯一 , 不能存在同名的字段 . * 5. 避免保留字 : 必须确保你的字段名没有与MySQL的保留字 , 数据库系统或常用方法冲突 . 如果由于某种原因确实需要使用保留字作为字段名 , 那么在SQL语句中必须使用反引号 ( ` ) 将其引起来 . * 6. 字段名和类型的一致性 : 在设计数据库结构时 , 应保持字段名和类型的一致性 . 如果某个字段在一个表中被定义为整数类型 , 那么在其它相关的表中 , 该字段也应该被定义为整数类型 , 而不是字符型或其它类型 . 遵循这些规则有助于确保数据库结构的清晰性 , 一致性和可维护性 , 同时 , 它们也有助于减少因命名冲突或混淆而导致的错误 .
阿里巴巴 < < Java开发手册 > > 之MySQL字段命名 :
* 1. [ 强制 ] 表名 , 字段名必须使用小写字母或数字 , 禁止出现数字开头 , 禁止两个下划线中间只出现数字 . 数据库字段名的修改代价很大 , 因为无法进行预发布 , 所以字段名称需要慎重考虑 . 正例 : aliyun_admin , rdc_config , level3_name 反例 : AliyunAdmin , rdcConfig , level_3_name
* 2. [ 强制 ] 禁用保留字 , 如 : desc , range , match , delayed等 , 请参考MySQL官方保留字 .
* 3. [ 强制 ] 表必备三字段id , gmt_create , gmt_modified . 说明 : 其中id必为主键 , 类型为BIGINT UNSIGNED , 单表时自增 , 步长为 1. gmt_create , gmt_modified的类型均为DATETIME类型 , 前者现在时表示主动式创建 , 后者过去分词表示被动式更新 .
* 4. [ 推荐 ] 表的命名最好是遵循 '业务名称_表的作用' . 正例 : alipay_task , force_project , trade_config .
* 5. [ 推荐 ] 库名与应用名称尽量一致 .
* 6. [ 参考 ] 合适的字符存储长度 , 不但节约数据库表空间 , 节约索引存储 , 更重要的是提升检索速度 . 正例 : 无符号值可以避免误存负数 , 且扩大了表示范围 .
对象 年龄区间 数据类型 字节 表示范围 人0 到 150 岁tinyint unsigned1无符号值: 0 到 255龟不可确定smallint unsigned2无符号值: 0 到 65535恐龙化石数千万年int unsigned4无符号值: 0 到约 43 亿太阳约 50 亿年bigint unsigned8无符号值: 0 到约 10 的 19 次方
在实际使用中 , 根据具体需求选择合适的数据类型是非常重要的 , 因为它们直接影响到数据的存储 , 查询效率和准确性 .
下面是MySQL中提到的各种数据类型的表格概述 .
在MySQL中 , 整形数据通常用于存储没有小数部分的数值 .
整数类型 描述 范围 TINYINT非常小的整数有符号范围: -128 到 127.无符号范围: 0 到 255.SMALLINT小的整数有符号范围: -32,768 到 32,767.无符号范围: 0 到 65,535.MEDIUMINT中等大小的整数有符号范围: -8,388,608 到 8,388,607.无符号范围: 0 到 16,777,215.INT 或 INTEGER标准整数有符号范围: -2,147,483,648 到 2,147,483,647.无符号范围: 0 到 4,294,967,295.BIGINT大整数有符号范围: -9,223,372,036,854,775,808 到 9,223,372,036,854,775,807.无符号范围: 0 到 18,446,744,073,709,551,615.
在MySQL中 , 浮点型数据主要用于存储带有小数部分的数值 .
浮点型数据 描述 范围 FLOAT单精度浮点数取值范围大约为: -3.4E38 到 3.4E38.有效数字位数大约为6~7位.DOUBLE双精度浮点数取值范围大约为: -1.8E308 到 1.8E308.有效数字位数大约为15位.DECIMAL精确浮点数取值范围由用户定义的精度和小数位数决定.提供精确的数值表示, 适用于需要高精度计算的场景, 如财务计算.
科学计数法中 , 字母 "e" 或 "E" 通常用来表示 10 的幂次 .
例 : 数字 "-3.4E38" 中 , "E38" 表示的是 10 的 38 次方 = - 3.4 × ( 10 ^ 38 ) = - 3400000000000000000000000000000000000000000000
需要注意的是 , FLOAT和DOUBLE类型的范围是指数的范围 , 实际的数值范围会受到尾数的影响 .
另外 , 由于FLOAT和DOUBLE是近似值表示 , 它们可能会存在舍入误差 ,
因此在需要精确计算的场合 ( 如金融计算 ) , 通常推荐使用DECIMAL类型 . DECIMAL类型允许用户指定数值的精度和小数位数 , 从而确保数值的精确性 .
用户可以根据具体需求来定义DECIMAL类型的精度和小数位数 , 以满足不同的精度要求 .
在MySQL中 , 字符型数据用于存储文本和字符串 .
字符串类型 描述 范围 CHAR定长字符串长度为0到255个字符. 存储时, 如果字符串长度小于定义的长度, 会使用空格填充到指定长度.VARCHAR可变长度字符串长度为0到65,535个字节(具体取决于最大行大小和其他列). 存储时, 只使用必要的长度来存储字符串, 不会添加额外的空格.TINYTEXT非常小的文本字符串最大长度为255个字符.TEXT文本字符串最大长度为65,535个字符.MEDIUMTEXT中等大小的文本字符串最大长度为16,777,215个字符.LONGTEXT大文本字符串最大长度为4,294,967,295个字符.二进制字符串类型 描述 范围 BINARY定长二进制字符串类似于CHAR, 但存储二进制数据. 长度为0到255个字节.VARBINARY可变长度二进制字符串类似于VARCHAR, 但存储二进制数据. 长度为0到65,535个字节.TINYBLOB非常小的二进制大对象最大长度为255个字节.BLOB二进制大对象最大长度为65,535个字节.MEDIUMBLOB中等大小的二进制大对象最大长度为16,777,215个字节.LONGBLOB大二进制大对象最大长度为4,294,967,295个字节.
需要注意的是 , VARCHAR , TEXT和BLOB类型的实际存储需求取决于存储的字符串或二进制数据的长度 .
此外 , VARCHAR和TEXT类型在存储时不会添加末尾的空格 , 而CHAR类型则会用空格填充到指定长度 . 在选择字符型数据类型时 . 应根据实际的数据需求和存储限制来进行选择 .
例如 , 如果字符串的长度是固定的 , 并且长度较短 , 可以选择CHAR类型 ;
如果字符串的长度是可变的 , 可以选择VARCHAR类型 ;
如果需要存储大量的文本数据 , 可以选择TEXT或BLOB类型 .
在MySQL中 , 枚举 ( ENUM ) 类型是一种特殊的数据类型 , 它允许你在表中定义一个列 , 其中只能存储预定义的值 .
枚举类型 描述 范围 ENUM允许在列中插入预定义的值列表中的一个值.范围: 最多可以有65535个不同的值.示例: ENUM('男', '女'); 只能存储'男'或'女'.如果值列表在255个以内, 使用一个字节存储;实际上不存储字符串本身, 而是存储值在列表中的位置(整数).如果超过255但小于65535, 使用两个字节存储.
需要注意的是 , 虽然上述表格只列出了一种类型 ( ENUM ) , 但实际上枚举类型的 '范围' 是由定义它时指定的值列表决定的 .
每个枚举字段都可以有自己的值列表和范围 . 此外 , 枚举类型有一些特点和限制 :
* 1. 枚举值在物理存储时实际上是按照定义的顺序存储的整数索引 , 而不是实际的字符串值 .
* 2. 枚举字段在查询时返回的是字符串值 , 而不是整数索引 .
* 3. 如果尝试插入不在值列表中的值 , MySQL会报错 ( 除非该列允许NULL值 , 并且插入了NULL ) .
* 4. 枚举类型的值列表中的值必须是唯一的 , 不能重复 .
* 5. 修改枚举类型的值列表 ( 例如添加 , 删除或重新排序值 ) 可能需要使用 'ALTER TABLE' 语句 , 这可能会影响到已有的数据和应用逻辑 .
* 6. 由于枚举类型的这些特点 , 它最适合用于那些值的集合是固定的 , 不会经常变化的字段 , 例如性别 , 星期几等 . 对于可能经常变化的字段 , 使用其他数据类型 ( 如VARCHAR ) 可能更为合适 .
在MySQL中 , 集合 ( SET ) 类型是一种字符串对象 , 用于存储一个预定义的字符串集合中的零个或多个值 .
集合类型允许在单个列中存储多个值 , 每个值都是集合定义时指定的一个元素 . 集合类型确实对元素的顺序有一定的敏感性 , 但这种敏感性主要体现在集合元素的定义上 , 而不是在存储和检索时 .
当你在创建表并定义SET类型的列时 , 需要按照特定的顺序列出集合中的元素 . 这个顺序在定义后是不可更改的 .
集合类型 描述 范围 SET允许在单个列中存储多个预定义的字符串值(定义时指定).存储时, 每个集合元素使用多个位来表示, 每个集合元素之间用逗号分隔, 集合成员本身不能包含逗号.因此存储需求取决于集合的大小和元素数量.
需要注意的是 , 集合类型的范围是由定义集合时指定的字符串元素集合决定的 .
每个集合元素都是唯一的 , 并且集合中元素的数量是有限制的 ( 最多 64 个元素 ) . 使用集合类型可以方便地在一个列中存储多个相关的值 , 而无需使用多个列或进行复杂的字符串处理 . 然而 , 集合类型也有一些限制 , 比如元素的数量限制以及存储和检索时的性能考虑 .
因此 , 在选择是否使用集合类型时 , 需要根据具体的应用场景和需求进行权衡 . 此外 , 与集合类型相关的MySQL函数 ( 如 : FIND_IN_SET ( ) ) 可以用于查询和操作集合数据 , 提供了灵活的集合运算能力 .
在MySQL中 , JSON类型是一种用于存储JSON格式数据的数据类型 .
它允许你在MySQL数据库的表中直接存储 , 查询和操作JSON数据 .
JSON类型 描述 范围 JSON用于存储JSON格式的数据.可以存储任何有效的JSON数据, 包括对象, 数组, 字符串, 数字, 布尔值和NULL.JSON数据在MySQL中以二进制字符串的形式存储, 但可以使用专门的JSON函数进行查询和操作.JSON类型列可以接受空值(NULL).JSON_OBJECT返回一个JSON对象.在查询时用于构建JSON对象.可以使用列值或常量作为对象的键和值.返回的对象是一个JSON字符串.JSON_ARRAY返回一个JSON数组.在查询时用于构建JSON数组.可以使用列值或常量作为数组的元素.返回的数组是一个JSON字符串.
需要注意的是 , 虽然上述表格中列出了JSON_OBJECT和JSON_ARRAY , 但它们实际上是用于构建JSON数据的函数 , 而不是数据类型本身 .
在创建表时 , 会使用JSON数据类型来定义列 , 然后使用这些函数在查询时构建和操作JSON数据 . 关于范围 , JSON类型在MySQL中没有固定的长度限制 , 它取决于存储的JSON数据的大小 .
然而 , 需要注意的是 , 过大的JSON数据可能会对性能产生影响 , 因此在设计数据库和查询时需要谨慎考虑 . MySQL提供了一系列专门的JSON函数 , 用于在查询时验证 , 提取和修改JSON数据 .
这些函数使得在MySQL中处理JSON数据变得相对简单和高效 .
可以使用这些函数来查询JSON对象中的特定字段 , 修改JSON数据 , 数组操作等 . MySQL的JSON类型提供了一种灵活的方式来存储和查询JSON格式的数据 , 使得在数据库中直接处理结构化数据变得更加方便 .
MySQL的空间数据类型是用于存储和处理地理空间信息的 .
主要包括GEOMETRY , POINT , LINESTRING , POLYGON以及集合类型如MULTIPOINT、MULTILINESTRING、MULTIPOLYGON等 .
这些数据类型允许用户在数据库中直接存储和操作地理空间数据 , 如点 , 线 , 多边形等几何对象 .
空间数据类型(单值) 描述 范围 GEOMETRY所有空间数据类型的基类.表示任意的几何对象, 可以是点, 线, 多边形等.POINT表示二维空间中的一个点.包含一个坐标值, 如(x, y).LINESTRING表示一系列有序的点, 形成一条线.由至少两个点组成, 表示一条连续的线段.POLYGON表示一个多边形.由一系列有序的点组成, 第一个和最后一个点必须相同, 表示闭合的多边形.空间数据类型(多值) 描述 范围 MULTIPOINT表示多个点的集合.包含多个POINT对象.MULTILINESTRING表示多条线的集合.包含多个LINESTRING对象.MULTIPOLYGON表示多个多边形的集合.包含多个POLYGON对象.GEOMETRYCOLLECTION表示几何对象的集合, 可以是点, 线, 多边形等的任意组合.包含上述任意类型的几何对象.
在范围方面 , 这些空间数据类型没有固定的长度或大小限制 , 它们根据实际存储的几何对象的复杂性和大小来确定 .
例如 , 一个简单的POINT类型可能只占用几个字节 , 而一个包含大量顶点的POLYGON类型则可能占用更多的存储空间 . 需要注意的是 , 这些空间数据类型在MySQL中是与空间索引和空间函数一起使用的 , 以实现高效的空间数据查询和操作 .
通过使用这些数据类型和相关功能 , 用户可以在MySQL数据库中执行复杂的空间分析和地理信息处理任务 . 此外 , MySQL还支持将空间数据以BLOB类型的二进制数据形式进行存储 , 这为那些不支持直接空间数据类型存储的系统提供了灵活性 .
然而 , 使用BLOB类型存储空间数据通常需要额外的解析和处理步骤 , 以便在查询和分析时能够提取和使用空间信息 .
数据类型 描述 INT从-2^31到2^31-1的整型数据. 存储大小为4个字节.CHAR(size)定长字符数据. 若未指定, 默认为1个字符, 最大长度255.VARCHAR(size)可变长字符数据. 根据字符串实际长度保存, 必须指定长度.FLOAT(M,D)单精度, 占用4个字节. M=整数位+小数位, D=小数位. D<=M<=255, 0<=D<=30. 默认M+D<=6.DOUBLE(M,D)双精度, 占用8个字节. D<=M<=255, 0<=D<=30. 默认M+D<=15.DECIMAL(M,D)高精度小数, 占用M+2个字节. D<=M<=65, 0<=D<=30. 最大取值范围与DOUBLE相同.ENUM枚举类型, 用于存储预定义的值列表中的一个值. 常用于存储如性别(男/女), 状态(开启/关闭)等固定选项的数据.DATE日期型数据, 格式'YYYY-MM-DD.'BLOB二进制形式的长文本数据, 最大可达4G.TEXT长文本数据, 最大可达4G.
注意 :
- 在实际操作中 , 确保你具有足够的权限来执行这些命令 , 并且替换命令中的数据库名和表名为实际的数据库和表名称 .
- 在修改任何数据库级别的设置之前 , 请确保您了解这些更改可能带来的影响 , 并始终在修改之前备份你的数据库 .
在MySQL中 , 可以使用CREATE DATABASE语句来创建一个新的数据库 .
以下是一些创建数据库的示例和注意事项 :
* 1. 方式 1 : 创建数据库 : CREATE DATABASE 数据库名 ; 这条命令将创建一个新的数据库 , 其中 '数据库名' 是你想要创建的数据库的名称 . 如果不指定字符集 , 数据库将使用MySQL服务器的默认字符集 . * 2. 方式 2 : 创建数据库并指定字符集 : CREATE DATABASE 数据库名 CHARACTER SET 字符集 ; 这条命令不仅创建一个新的数据库 , 还指定了该数据库的字符集 . '字符集' 是你希望数据库使用的字符编码 , 例如 'utf8' 或 'utf8mb4' . 指定字符集可以帮助确保正确存储和检索包含特殊字符的数据 . * 3. 方式 3 : 判断数据库是否已经存在 , 不存在则创建数据库 : CREATE DATABASE IF NOT EXISTS 数据库名 ; 使用 'IF NOT EXISTS' 子句是一种安全的做法 , 因为它可以防止因尝试创建已存在的数据库而产生的错误 . 如果数据库已经存在 , MySQL将忽略该命令并继续执行后续语句 . 注意事项 :
- DATABASE ( 数据库 ) 一旦创建后 , MySQL本身并不提供直接重命名数据库的命令 . 如果需要重命名数据库 , 通常的做法是创建一个新的数据库 , 然后将旧数据库中的表和数据复制到新数据库中 , 最后删除旧数据库 . 这个过程需要谨慎操作 , 以避免数据丢失或损坏 .
- 使用可视化工具进行数据库重命名时 , 工具内部通常也是执行了上述步骤 , 只是这个过程对用户来说是透明的 . - 在实际应用中 , 建议使用方式 3 来创建数据库 , 因为它更加健壮 , 可以防止因重复创建数据库而导致的错误 . 同时 , 在创建数据库时 , 如果有可能的话 , 最好也指定字符集 , 以确保数据的正确存储和检索 .
mysql> CREATE DATABASE db0;
Query OK, 1 row affected ( 0.01 sec)
mysql> CREATE DATABASE db1 CHARACTER SET 'utf8' ;
Query OK, 1 row affected, 1 warning ( 0.01 sec)
mysql> CREATE DATABASE IF NOT EXISTS db2 CHARACTER SET 'utf8mb4' ;
Query OK, 1 row affected ( 0.01 sec)
以下是使用MySQL数据库的一些基本语句 :
* 1. 查看当前所有的数据库 : SHOW DATABASES ; -- 有一个S , 代表多个数据库 . 这条命令将列出MySQL服务器上所有的数据库 . * 2. 查看数据库的创建信息 : SHOW CREATE DATABASE 数据库名 ; 这条命令都用于显示指定数据库的创建语句 . * 3. 使用 / 切换数据库 : USE 数据库名 ; 这条命令用于选择或切换到指定的数据库 , 以便后续的SQL语句都在该数据库上执行 . 在切换数据库之后 , 你可以直接对表进行操作 , 而不需要在表名前加上前缀 '数据库名.' . * 4. 查看当前正在使用的数据库 : SELECT DATABASE ( ) ; -- DATABASE ( ) 是一个全局函数 . 这条命令返回当前会话中选择的数据库名 . 如果没有选择任何数据库 , 它将返回一个NULL值 . * 5. 查看指定库下所有的表 : SHOW TABLES FROM 数据库名 ; 这条命令列出指定数据库中的所有表 . 需要将数据库名替换为实际的数据库名称 .
mysql> SHOW DATABASES ;
+
| Database |
+
| atguigudb |
| db0 |
| db1 |
| db2 |
| information_schema |
| mysql |
| performance_schema |
| sys |
+
8 rows in set ( 0.01 sec)
以下数据库是MySQL服务器安装时自动创建的 , 并且通常不建议用户直接修改它们 .
* 1. information_schema : 是MySQL中的一个特殊的数据库 , 它包含了关于所有其他数据库的信息 . 这个数据库不能被直接修改 , 它提供了一个只读的方式来访问数据库元数据 ( metadata ) . 通过查询information_schema数据库 , 你可以获取关于所有数据库 , 表 , 列 , 索引 , 键 , 约束 , 分区等的信息 .
* 2. mysql : 是MySQL服务器的系统数据库 , 包含了服务器的系统表 . 这些表存储了服务器的用户账号 , 权限 , 系统变量 , 插件 , 事件调度器等信息 .
* 3. performance_schema : 这个数据库提供了对服务器执行过程中低级别的统计信息 , 帮助用户监控和分析服务器的性能 .
* 4. sys : sys数据库是一个视图 ( view ) 和函数 ( function ) 的集合 , 这些视图和函数基于performance_schema来提供一个更加友好和直观的方式来查看和分析服务器的性能数据 . 这个数据库的目的是简化性能监控和诊断 .
mysql> SHOW CREATE DATABASE db0;
SHOW CREATE DATABASE db0\G
* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 1. row * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Database : db0
Create Database : CREATE DATABASE ` db0` 1 row in set ( 0.00 sec)
CREATE DATABASE的信息介绍 : * 1. CREATE DATABASE ` db0 ` : 这是创建新数据库的基本SQL语句 . db0是数据库的名称 , 反引号 ( ` ) 用于包围数据库名称 , 以确保即使名称与MySQL的保留关键字冲突 , 也能正确解析 . * 2. /*! 40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci * / : 这是一个特定于MySQL的注释 , 用于设置新数据库的默认字符集和排序规则 . DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 : 这指定了数据库的默认字符集为utf8mb4 . utf8mb4字符集支持所有Unicode字符 , 包括emoji表情符号和其他一些扩展的Unicode字符 . COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci : 这指定了数据库的默认排序规则为utf8mb4_0900_ai_ci . 排序规则决定了数据库中字符的排序和比较方式 . _ai_ci表示排序是 '不区分大小写' ( case-insensitive ) 和 '不区分重音' ( accent-insensitive ) 的 . * 3. /*! 80016 DEFAULT ENCRYPTION = 'N' * / : 这是另一个特定于MySQL的注释 , 用于设置新数据库的默认加密选项 / DEFAULT ENCRYPTION = 'N' : 这表示数据库的默认加密设置为 'N' , 即不启用加密 . 这个选项在MySQL 8.0 及更高版本中可用 , 允许管理员设置数据库的透明数据加密 ( Transparent Data Encryption , TDE ) . 通过将DEFAULT ENCRYPTION设置为 'Y' , 可以启用数据库的加密 . 而设置为 'N' 则意味着数据库不会默认加密存储的数据 . 总结一下 , 这条命令创建了一个名为db0的新数据库 ,
设置了其默认字符集为utf8mb4 , 默认排序规则为utf8mb4_0900_ai_ci , 并禁用了默认加密 .
这些设置对于确保数据库正确存储和比较字符数据 , 以及保护数据的安全性至关重要 .
mysql> USE atguigudb;
Database changed
mysql> USE db0;
Database changed
MySQL并没有提供直接的命令或方法来 '返回上层' 或退出当前选择的数据库 .
一旦你选择了某个数据库 , 你只需再次使用USE命令来选择另一个数据库 , 或者在执行查询时指定数据库名 .
Bye
. . .
Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.
mysql> SELECT DATABASE ( ) ;
+
| DATABASE ( ) |
+
| NULL |
+
1 row in set ( 0.00 sec)
mysql> USE db0;
Database changed
mysql> SELECT DATABASE ( ) ;
+
| DATABASE ( ) |
+
| db0 |
+
1 row in set ( 0.00 sec)
mysql> USE db1;
Database changed
+
| DATABASE ( ) |
+
| db1 |
+
1 row in set ( 0.00 sec)
mysql> SHOW TABLES FROM atguigudb;
+
| Tables_in_atguigudb |
+
| countries |
| departments |
| emp_details_view |
| employees |
| job_grades |
| job_history |
| jobs |
| locations |
| order |
| regions |
+
10 rows in set ( 0.01 sec)
mysql> SHOW TABLES FROM db0;
Empty set ( 0.00 sec)
在MySQL中 , 不能在一个已经存在的数据库下再创建另一个数据库 .
数据库是独立的 , 它们之间并没有嵌套关系 .
所以 , 在数据库中创建数据库时 , 实际上是在一个数据库管理系统中创建新的数据库 .
成功连接到数据库后 , 实际上已经处于数据库管理系统的环境中 .
在这个环境中 , 可以执行各种SQL命令来管理数据库和其中的对象 . 当使用USE db_name ; 命令后 , 则指定了当前会话要使用的数据库 .
这意味着后续的SQL命令将默认在这个数据库db0中执行 , 除非再次使用USE命令切换到另一个数据库 .
通过在表名前加上数据库名前缀 , 可以在不改变默认数据库的情况下对任何数据库中的表执行操作 .
* 操作示例在 4.1 .1 创建方式 1 中 .
在MySQL中 , 可以ALTER DATABASE 语句修改数据库的一些属性 . 以下是一些常见的修改数据库的操作 :
* 1. 修改数据库的字符集和校对规则 : ALTER DATABASE 数据库名 CHARACTER SET 字符集 COLLATE 校对规则 ; 例如 , 将数据库mydatabase的字符集修改为utf8mb4并设置相应的校对规则 : ALTER DATABASE mydatabase CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci ; * 2. 修改数据库的默认存储引擎 ( 在MySQL中 , 这通常在创建数据库时设置 , 但之后也可以修改 ) : ALTER DATABASE 数据库名 ENGINE = 存储引擎 ; 例如 , 将数据库mydatabase的默认存储引擎修改为InnoDB : ALTER DATABASE mydatabase ENGINE = InnoDB ;
对于gbk字符集 , MySQL提供了几个默认的校对规则 , 比如 : gbk_chinese_ci和gbk_bin .
其中 , gbk_chinese_ci是大小写不敏感的 ( ci 表示 case-insensitive ) , 并且是按照中文的语义进行排序的 .
gbk_bin是二进制排序 , 它是大小写敏感的 , 并且是基于字符的二进制值进行排序的 .
如果您在设置gbk字符集时没有明确指定校对规则 , MySQL可能会使用一个默认的校对规则 , 但这取决于MySQL的具体版本和配置 .
mysql> SHOW CREATE DATABASE db0;
mysql> ALTER DATABASE db0 CHARACTER SET gbk;
Query OK, 1 row affected ( 0.01 sec)
mysql> SHOW CREATE DATABASE db0;
在MySQL中 , 可以使用DROP DATABASE 语句永久删除数据库及其所有内容 .
在执行之前请确保你已经备份了所有重要的数据 . 以下是一些删除数据库的格式 :
* 1. 方式 1 : 删除指定的数据库 : DROP DATABASE 数据库名 ; 这种方式会直接删除指定的数据库 . 如果数据库不存在 , MySQL 会返回一个错误 . 这种方式在您确定数据库存在并且确实需要删除它时很有用 . 但如果你不确定数据库是否存在 , 或者不希望因为数据库不存在而收到错误 , 那么这种方式可能会导致问题 . * 2. 方式 2 : 删除指定的数据库 ( 推荐 ) : DROP DATABASE IF EXISTS 数据库名 ; 这种方式在删除数据库之前会先检查数据库是否存在 . 如果数据库存在 , 它会执行删除操作如果数据库不存在 , 它不会执行任何操作 , 也不会返回错误 . 这种方式更加安全 , 因为它可以避免因为尝试删除不存在的数据库而导致的错误 . 因此 , 这种方式通常更受推荐 . 使用建议 :
- 在执行DROP DATABASE语句之前 , 始终确保你已经备份了所有重要的数据 , 以防万一操作失误导致数据丢失 .
- 如果你不确定数据库是否存在 , 或者想要避免因为数据库不存在而产生的错误 , 请使用 IF EXISTS 子句 .
- 在执行任何可能对数据产生影响的操作之前 , 最好先在一个测试环境中进行验证 , 以确保您了解命令的实际效果 .
- 无论使用哪种方式 , DROP DATABASE都是一个高风险的操作 , 因为它会永久删除数据库及其所有内容 . 因此 , 在执行此操作之前 , 请务必谨慎考虑并确认您的意图 .
mysql> SHOW DATABASES ;
+
| Database |
+
| atguigudb |
| db0 |
| db1 |
| . . . |
+
8 rows in set ( 0.01 sec)
mysql> DROP DATABASE db0;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec)
mysql> SHOW DATABASES ;
+
| Database |
+
| atguigudb |
| db1 |
| . . . |
7 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> DROP DATABASE db0;
ERROR 1008 ( HY000) : Can't drop database ' db0'; database doesn' t exist
mysql> DROP DATABASE IF EXISTS db1;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
mysql> SHOW DATABASES ;
+
| Database |
+
| atguigudb |
| db2 |
| . . . |
+
6 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> DROP DATABASE IF EXISTS db1;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning ( 0.01 sec)
表格的很多操作是危险的操作 , 执行时一定要谨慎 ! ! !
删除表操作将把表的定义和表中的数据一起删除 , 并且MySQL在执行删除操作时 , 不会有任何的确认信息提示 , 因此执行删除操时应当慎重 .
在删除表前 , 最好对表中的数据进行备份 , 这样当操作失误时可以对数据进行恢复 , 以免造成无法挽回的后果 .
同样的 , 在使用ALTER TABLE进行表的基本修改操作时 , 在执行操作过程之前 , 也应该确保对数据进行完整的备份 ,
因为数据库的改变是无法撤销的 , 如果添加了一个不需要的字段 , 可以将其删除 ;
相同的 , 如果删除了一个需要的列 , 该列下面的所有数据都将会丢失 .
在MySQL中 , 使用CREATE TABLE语句创建表格 .
用户必须具备CREATE TABLE权限与足够的存储空间 . 下面是一个简单的表格创建格式 :
CREATE TABLE [ IF NOT EXISTS ] 表名 (
字段 1 , 数据类型 [ 约束条件 ] [ 默认值 ] ,
字段 2 , 数据类型 [ 约束条件 ] [ 默认值 ] ,
字段 3 , 数据类型 [ 约束条件 ] [ 默认值 ] ,
. . .
[ 表约束条件 ] ) ; 以下是一些详细的解释和示例 :
* 1. CREATE TABLE : 这是创建新表的命令 .
* 2. [ IF NOT EXISTS ] : 可选子句 , 它确保在尝试创建已存在的表时不会引发错误 . 如果当前数据库中不存在要创建的数据表 . 则创建数据表 ; 如果当前数据库中已经存在要创建的数据表 , 则忽略建表语句 , 不再创建数据表 .
* 3. 表名 : 必须子句 , 这是你要创建的表的名称 .
* 4. 字段名 : 必须子句 , 这是表中的列的名称 .
* 5. 数据类型 : 必须子句 , 每个字段都需要一个数据类型 , 如INT , VARCHAR , DATE等 .
* 6. [ 约束条件 ] : 可选子句 , 如PRIMARY KEY , UNIQUE , NOT NULL等 , 用于限制字段中的数据 .
* 7. [ 默认值 ] : 可选子句 , 当插入新记录但没有为某个字段提供值时 , 该字段将使用的值 .
* 8. [ 表约束条件 ] : 可选子句 , 这是应用于整个表的约束 , 如FOREIGN KEY .
mysql> CREATE DATABASE db0;
Query OK, 1 row affected ( 0.01 sec)
mysql> use db0;
Database changed
mysql> CREATE TABLE emp ( emp_id INT , emp_name VARCHAR ( 20 ) , salary DOUBLE , birthday DATE
) ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec)
创建一个名为emp的表 , 该表包含四个字段 : emp_id , emp_name , salary和birthday .
下面是每个字段的详细解释 :
* 1. emp_id : 这是一个整数 ( INT ) 类型的字段 , 用于存储员工的ID . 通常 , 这样的字段会设置为主键 ( PRIMARY KEY ) , 以确保每个员工的ID都是唯一的 . * 2. emp_name : 这是一个可变字符 ( VARCHAR ) 类型的字段 , 最大长度为 20 个字符 . 这个字段用于存储员工的名字 , 可以包含中英文字符 . * 3. salary : 这是一个双精度浮点数 ( DOUBLE ) 类型的字段 , 用于存储员工的薪水 . DOUBLE类型可以存储非常大或非常小的数值 , 包括小数 . * 4. birthday : 这是一个日期 ( DATE ) 类型的字段 , 用于存储员工的生日 .
如果你不想切换到特定的数据库内 , 而想直接对某个数据库中的表执行操作 , 可以在表名前使用数据库名作为前缀 .
在MySQL中 , 这通常是通过在数据库名和表名之间使用点号 ( . ) 来实现的 . 格式 : CREATE TABLE mydatabase . emp ( . . . ) ;
mysql> SELECT DATABASE ( ) ;
+
| DATABASE ( ) |
+
| db0 |
+
1 row in set ( 0.00 sec)
mysql> CREATE DATABASE db1;
Query OK, 1 row affected ( 0.01 sec)
mysql> CREATE TABLE db1. emp( emp_id INT , emp_name VARCHAR ( 20 ) , salary DOUBLE , birthday DATE
) ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
mysql> SHOW TABLES FROM db1;
+
| Tables_in_db1 |
+
| emp |
+
1 row in set ( 0.01 sec)
可以使用 CREATE TABLE . . . AS SELECT 语法来创建一个新表 , 并将另一个查询的结果插入到这个新表中 .
它是SQL中的一个非常有用的特性 , 它允许你基于一个查询的结果创建一个新表 .
这种方法特别适用于当你需要从一个或多个现有的表中提取数据 , 并将其存储在一个新的 , 具有特定结构的表中时 . 以下是使用 CREATE TABLE . . . AS SELECT 语法的基本步骤 :
* 1. 确定你要从哪个表或哪些表中提取数据 .
* 2. 编写一个查询来提取你需要的数据 .
* 3. 创建一个新表 , 并将查询的结果插入到这个新表中 . 注意事项 :
查询结果中的列必须与要创建的新表中的列一一对应 .
如果你想要为新表的列指定不同的名称或者想要排除某些列 , 可以在SELECT语句中明确地列出所需的列 , 如有需要可指定别名 .
假设我们有一个名为employees表 , 它包含员工的个人信息 , 如 : employee_id , first_name , salary 和 department_id .
现在 , 我们想要创建一个新表highsalary_employees , 其中只包含工资大于 17000 的员工 .
我们可以使用以下SQL语句来实现这个目的 :
mysql> CREATE TABLE highsalary_employees AS
SELECT employee_id, first_name, salary, department_id
FROM atguigudb. employees
WHERE salary > 17000 ;
Query OK, 1 row affected, 1 warning ( 0.02 sec)
Records: 1 Duplicates: 0 Warnings : 1
在这个例子中 :
- CREATE TABLE highsalary_employees AS : 这部分表示我们要创建一个名为highsalary_employees的新表 .
- SELECT employee_id , first_name , salary , department_id FROM employees WHERE salary > 17000 ; 这部分是一个查询 , 它从employees表中提取工资大于 17000 的员工的id , 名字 , 薪资和部门号 .
- CREATE TABLE . . . AS SELECT语法将查询的结果存储在新创建的highsalary_employees表中 . 执行上述SQL语句后 , 会得到一个名为highsalary_employees的新表 , 其中只包含工资大于 17000 的员工的记录 .
mysql> SELECT * FROM highsalary_employees;
+
| employee_id | first_name | salary | department_id |
+
| 100 | Steven | 24000.00 | 90 |
+
1 row in set ( 0.00 sec)
在MySQL中创建好数据表之后 , 可以使用 DESCRIBE / DESC 或 SHOW CREATE TABLE 语句查看数据表结构 . 以下是这两种方法的语法格式和使用说明 :
* 1. 使用 DESCRIBE 或 DESC 语句 ( DESCRIBE和DESC是同义词 , 它们都可以用来查看数据表的结构信息 ) . 语法格式 : DESCRIBE table_name ; 或者 : DESC table_name ; 使用说明 : table_name 是你要查看结构的数据表的名称 . 执行这条命令后 , MySQL会返回数据表的字段名 , 数据类型 , 是否允许NULL值 , 键信息 , 默认值以及额外信息等 . * 2. 使用 SHOW CREATE TABLE 语句 . SHOW CREATE TABLE 语句用来查看创建表的SQL语句 , 通过这个语句 , 你可以了解到表的完整定义 , 包括表名 , 字段定义 , 索引 , 默认值 , 字符集等 . 语法格式 : SHOW CREATE TABLE table_name ; 使用说明 : table_name 是你要查看创建语句的数据表的名称 . 执行这条命令后 , MySQL会返回一个包含创建表的完整SQL语句的结果集 . 这个语句可以用来重新创建该表 . 在实际使用中 , 你可以根据自己的需求选择合适的方法来查看数据表的结构 .
如果你只需要查看字段的基本信息 ( 如字段名 , 数据类型等 ) , 那么使用 DESCRIBE 或 DESC 就足够了 .
如果你需要查看表的完整定义 , 包括字符集 , 校对规则以及所有的约束和索引 , 那么 SHOW CREATE TABLE 会更合适 .
mysql> DESC emp;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| emp_id | int | YES | | NULL | |
| emp_name | varchar ( 20 ) | YES | | NULL | |
| salary | double | YES | | NULL | |
| birthday | date | YES | | NULL | |
+
4 rows in set ( 0.01 sec)
输出中的列有特定的含义 :
* 1. Field : 列名 , 表示表中的字段名称 .
* 2. Type : 数据类型 , 表示该列存储的数据类型 , 例如 , int 表示整数 , varchar ( 20 ) 表示可变字符 , 最大长度为 20 个字符 .
* 3. Null : 是否允许为NULL . 如果这一列的值是 YES , 那么该列的值可以是NULL ; 如果值是NO , 则该列的值不能是NULL .
* 4. Key : 索引类型 , 如果这一列是表的某个索引的一部分 ( 如主键 , 唯一索引或常规索引 ) , 这里会显示相应的信息 . 常见的值有 : PRI ( 主键 ) , UNI ( 唯一索引 ) 或空 ( 没有索引 ) .
* 5. Default : 默认值 . 如果为某列指定了默认值 , 这里会显示出来 . 如果列允许 NULL 并且没有指定默认值 , 则这一列通常是NULL .
* 6. Extra : 额外的信息 . 这里可能包含一些特殊的信息 , 比如 auto_increment ( 表示该列是自增的 ) , 或者如果列是最后一个并且数据类型是 timestamp , 则可能是 on update current_timestamp ( 表示当行被更新时 , 这个 timestamp 列会被设置为当前时间戳 ) .
mysql> SHOW CREATE TABLE emp\G
* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 1. row * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Table : emp
Create Table : CREATE TABLE ` emp` ( ` emp_id` int DEFAULT NULL , ` emp_name` varchar ( 20 ) DEFAULT NULL , ` salary` double DEFAULT NULL , ` birthday` date DEFAULT NULL
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci
1 row in set ( 0.00 sec)
修改指的是修改数据库中已经存在的数据表的结构 .
MySQL中使用ALTER TABLE语句修改已存在的数据表的结构 .
使用 ALTER TABLE 语句可以实现 :
* 1. 向已有的表中添加列 : ALTER TABLE table_name ADD COLUMN column_name datatype [ FIRST|AFTER column_name ] ;
* 2. 修改现有表中的列 : ALTER TABLE table_name MODIFY COLUMN column_name new_datatype ; 某些MySQL版本中 : ALTER TABLE table_name CHANGE old_column_name new_column_name new_datatype ; ALTER TABLE table_name MODIFY COLUMN address TEXT ; ALTER TABLE table_name CHANGE address new_address VARCHAR ( 255 ) ;
* 3. 删除现有表中的列 : ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name ;
* 4. 重命名现有表中的列 : ALTER TABLE table_name CHANGE old_column_name new_column_name datatype ;
在MySQL中 , 使用ALTER TABLE语句添加新字段时 , 可以指定新字段应该放在哪个现有字段之后 , 或者使用FIRST关键字将其放在表的开头 . 下面是使用这种语法的示例 :
假设您有一个名为my_table的表 , 并且想在existing_column字段之后添加一个新字段new_column , 数据类型为VARCHAR ( 255 ) ,
可以这样做 : ALTER TABLE my_table ADD COLUMN new_column VARCHAR ( 20 ) AFTER existing_column ;
这条语句会在my_table表的existing_column字段之后添加名为new_column的新字段 , 数据类型为VARCHAR ( 20 ) . 如果您想将新字段放在表的开头 , 可以使用FIRST关键字 :
ALTER TABLE my_table ADD COLUMN new_column VARCHAR ( 255 ) FIRST ;
这条语句会在my_table表的开头添加新字段 . 请注意 , AFTER column_name和FIRST是可选的 .
如果省略它们 , 新字段将默认添加到表的末尾 .
mysql> ALTER TABLE emp ADD COLUMN age INT ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC emp;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| emp_id | int | YES | | NULL | |
| emp_name | varchar ( 20 ) | YES | | NULL | |
| salary | double | YES | | NULL | |
| birthday | date | YES | | NULL | |
| age | int | YES | | NULL | |
+
5 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE emp ADD COLUMN emp_pk INT FIRST ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC emp;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| emp_pk | int | YES | | NULL | |
| emp_id | int | YES | | NULL | |
| emp_name | varchar ( 20 ) | YES | | NULL | |
| salary | double | YES | | NULL | |
| birthday | date | YES | | NULL | |
| age | int | YES | | NULL | |
+
6 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE emp ADD COLUMN job_id INT AFTER salary;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC emp;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| emp_pk | int | YES | | NULL | |
| emp_id | int | YES | | NULL | |
| emp_name | varchar ( 20 ) | YES | | NULL | |
| salary | double | YES | | NULL | |
| job_id | int | YES | | NULL | |
| birthday | date | YES | | NULL | |
| age | int | YES | | NULL | |
+
7 rows in set ( 0.00 sec)
可以修改列的数据名称 , 类型 , 长度 , 默认值和位置 , 详细的解释和示例 :
* 1. 修改列的名称 : ALTER TABLE table_name CHANGE [ COLUMN ] old_column_name new_column_name datatype ;
* 2. 修改列的数据类型 : ALTER TABLE table_name MODIFY [ COLUMN ] column_name new_datatype ;
* 3. 修改列的长度 : ALTER TABLE table_name MODIFY [ COLUMN ] column_name VARCHAR ( new_length ) ;
* 4. 修改列的默认值 : ALTER TABLE table_name MODIFY [ COLUMN ] column_name datatype DEFAULT new_default_value ;
* 5. 修改列的位置 : ALTER TABLE table_name MODIFY [ COLUMN ] column_name datatype AFTER another_column_name ; 或 : ALTER TABLE table_name MODIFY [ COLUMN ] column_name datatype FIRST ; 注意事项 :
- COLUMN关键字在SQL语句中不是必需的 , 但使用它可以使代码更加清晰和易于理解 .
- datatype是必须指定的 , 尤其是在你想要改变列的数据类型时 . 即使你不打算改变数据类型 , 而只是想要修改其他属性 ( 如默认值或位置 ) , 数据库管理系统仍然要求你显式地包含数据类型 .
- 上述操作中 , 如果改变了datatype的值 , 那么意味着同时修改该列的数据类型 . 综合示例 , 假设您有一个名为users的表 , 并且您想修改username列的数据类型为VARCHAR ( 100 ) , 为其设置默认值 'anonymous' ,
并将其放在email列之后 , 可以这样写 :
ALTER TABLE users MODIFY COLUMN username VARCHAR ( 100 ) DEFAULT 'anonymous' AFTER email ; 请注事项 :
当你更改列的数据类型时 , 必须确保现有的数据能够适配新的数据类型 , 否则操作会失败 .
如果数据无法适配 , 可能需要先对数据进行清洗或转换 , 或者考虑其他解决方案 .
mysql> ALTER TABLE emp CHANGE COLUMN emp_id gender INT ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC emp;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
| gender | int | YES | | NULL | |
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
+
7 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE emp CHANGE COLUMN gender sex VARCHAR ( 24 ) ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC emp;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
| sex | varchar ( 24 ) | YES | | NULL | |
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
+
7 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE emp MODIFY COLUMN salary VARCHAR ( 32 ) ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.03 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC emp;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
| salary | varchar ( 32 ) | YES | | NULL | |
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
+
7 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE emp MODIFY COLUMN emp_name VARCHAR ( 24 ) ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC emp;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
| emp_name | varchar ( 24 ) | YES | | NULL | |
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
+
7 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE emp MODIFY COLUMN job_id INT DEFAULT 1 ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC emp;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
| job_id | int | YES | | 1 | |
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
+
7 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE emp MODIFY COLUMN job_id VARCHAR ( 20 ) DEFAULT 'IT' ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
| job_id | varchar ( 20 ) | YES | | IT | |
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
+
7 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE emp MODIFY COLUMN age INT AFTER emp_name;
Query OK, 0 rows affected ( 0.03 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> desc emp;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
| emp_name | varchar ( 24 ) | YES | | NULL | |
| age | int | YES | | NULL | |
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
+
7 rows in set ( 0.00 sec)
在MySQL中 , 可以使用 ALTER TABLE 语句配合 DROP COLUMN 子句删除一个列 . 下面是一个基本的例子来说明如何操作 :
假设你有一个名为my_table的表 , 并且你想要删除名为my_column的列 , 可以使用以下SQL语句 :
ALTER TABLE my_table DROP COLUMN column_name ;
这条命令会从my_table表中删除column_name 列 . 注意事项 :
* 1. 请确保已经备份了数据库或表 , 以防万一出现错误或需要回滚操作 .
* 2. 该列没有作为其他表的外键约束 .
* 3. 该列没有包含在任何视图或触发器中。
* 4. 如果列被其他数据库对象 ( 如视图 , 触发器或外键约束 ) 引用 , 那么你可能需要先删除或修改这些对象 , 然后再尝试删除列 .
mysql> ALTER TABLE emp DROP COLUMN sex;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
DESC emp;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| emp_pk | int | YES | | NULL | |
| emp_name | varchar ( 24 ) | YES | | NULL | |
| age | int | YES | | NULL | |
| salary | varchar ( 32 ) | YES | | NULL | |
| job_id | varchar ( 20 ) | YES | | IT | |
| birthday | date | YES | | NULL | |
+
6 rows in set ( 0.00 sec)
在MySQL中 , 可以使用RENAME TABLE语句重命名一个表 .
还可以使用ALTER TABLE . . . RENAME [ TO ] . . . 语句来重命名 , 子句中的TO关键字是可选的 . 以下是如何使用它的基本示例 :
假设你有一个名为old_table_name的表 , 并且你想要将其重命名为new_table_name , 可以使用以下SQL语句 :
RENAME TABLE old_table_name TO new_table_name ;
这条命令会将old_table_name重命名为new_table_name . 或 :
ALTER TABLE old_table_name RENAME TO new_table_name ;
ALTER TABLE old_table_name RENAME new_table_name ; 如果你是在一个包含多个表的数据库中重命名表 , 并且你想要同时重命名多个表 , 可以这样做 :
RENAME TABLE old_table_name1 TO new_table_name1 , old_table_name2 TO new_table_name2 , . . . ; 注意事项 :
- 不允许重命名到一个已存在的表名 .
- 不能有其他数据库对象 ( 如视图 , 触发器或存储过程 ) 依赖于old_table_name , 否则你可能需要先更新或删除这些依赖项 .
mysql> RENAME TABLE emp TO myemp;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
mysql> SHOW TABLES ;
+
| Tables_in_db0 |
+
| highsalary_employees |
| myemp |
+
2 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE myemp RENAME TO emp;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec)
mysql> SHOW TABLES ;
+
| Tables_in_db0 |
+
| emp |
| highsalary_employees |
+
2 rows in set ( 0.00 sec)
在MySQL中 , 可以使用DROP TABLE语法删除表格 . 语法格式 :
DROP TABLE [ IF EXISTS ] 数据表 1 [ , 数据表 2 , . . . , 数据表n ] ; 语法解释 :
* 1. DROP TABLE 是用来删除数据表的SQL语句 .
* 2. [ IF EXISTS ] 是一个可选的子句 . 如果使用了这个子句 , 并且在数据库中不存在指定的数据表 , MySQL将不会报错 , 而是简单地忽略该语句并继续执行后续操作 ( 如果有的话 ) . 如果不使用 [ IF EXISTS ] , 而指定的数据表不存在 , MySQL会抛出一个错误 .
* 3. 数据表 1 , 数据表 2 , . . . , 数据表n : 是你想要删除的数据表的名称列表 . 你可以在一个DROP TABLE语句中指定多个数据表名称 , 用逗号分隔 . 删除数据表的影响 :
* 1. 数据和结构都被删除 : 当你删除一个数据表时 , 该表中的所有数据行以及表结构 ( 包括列定义 , 约束 , 索引等 ) 都会被永久删除 . * 2. 所有正在运行的相关事务被提交 : 如果有任何事务正在访问或修改该表 , 当执行DROP TABLE语句时 , 这些事务会被强制提交 . 这意味着它们所做的任何更改都会被保存 , 但之后无法再访问该表 . * 3. 所有相关索引被删除 : 与表相关联的所有索引 ( 无论是主键 , 唯一索引还是普通索引 ) 都会被删除 . * 4. 不能回滚 : DROP TABLE是一个DDL ( 数据定义语言 ) 操作 , 它在MySQL中是不能回滚的 . 一旦执行了DROP TABLE语句 , 就无法撤销该操作 , 除非你之前做了备份 . 注意事项 :
* 1. 在执行DROP TABLE语句之前 , 请确保已经备份了任何重要的数据 , 以防意外删除 .
* 2. 确保没有其他数据库对象 ( 如触发器 , 视图或外键 ) 依赖于您想要删除的数据表 , 否则可能需要先删除或修改这些依赖对象 .
* 3. 如果可能的话 , 最好在数据库的低峰时段或维护窗口执行此类操作 , 以减少对业务的影响 .
mysql> DROP TABLE IF EXISTS emp;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
mysql> SHOW TABLES ;
+
| Tables_in_db0 |
+
| highsalary_employees |
+
1 row in set ( 0.00 sec)
在MySQL中 , 使用TRUNCATE TABLE或SELECT FROM TABLE语句删除表中所有记录的语句 . 以下是关于 TRUNCATE TABLE 语句的详细信息 :
功能 :
* 1. 删除所有记录 : TRUNCATE TABLE语句删除表中的所有数据行 , 但不删除表本身或其结构 .
* 2. 不记录个别行的删除 : 由于TRUNCATE操作不记录个别行的删除 , 它通常比 DELETE 语句更快 , 因为DELETE会为每一行生成一个日志条目 .
* 3. 重置任何自增计数器 : 如果表有一个自增字段 ( 如AUTO_INCREMENT ) , TRUNCATE TABLE会重置该字段的计数器到其初始值 . * 4. 释放空间 : 在某些数据库系统中 , TRUNCATE TABLE可能会释放表所使用的磁盘空间 , 使其可用于数据库的其他部分 . 但是 , 不是所有数据库系统都会这样操作 ; 这取决于特定的数据库实现 . 语法 :
TRUNCATE TABLE table_name ;
其中table_name是你想要删除所有记录的表的名称 . 注意事项 :
* 1. 不可回滚 : 与DROP TABLE类似 , TRUNCATE TABLE也是一个不可回滚的操作 . 一旦执行 , 数据将不可恢复 , 除非你有备份 . * 2. 触发器不执行 : 与DELETE不同 , TRUNCATE TABLE不会激活与表相关联的触发器 . * 3. 权限要求 : 执行TRUNCATE TABLE通常需要具有对该表的TRUNCATE权限 , 或者具有DROP权 ( 因为某些数据库系统可能将TRUNCATE视为一种删除表的特殊形式 ) . * 4. 锁定表 : 在执行TRUNCATE TABLE时 , 表通常会被锁定 , 以防止其他用户同时访问或修改它 . 举例 : 假设你有一个名为employees的表 , 并且你想要删除该表中的所有记录 :
TRUNCATE TABLE employees ;
执行这条语句后 , employees表中的所有数据行都将被删除 , 但表本身及其结构将保持不变 .
自增字段 ( 如果有的话 ) 将被重置到其初始值 . 对比 DELETE 和 TRUNCATE :
* 1. DELETE 语句可以带有 WHERE 子句来删除特定的行 , 而 TRUNCATE TABLE 删除所有行 .
* 2. DELETE 是一个可以回滚的事务操作 , 而 TRUNCATE TABLE 通常不可回滚 .
* 3. DELETE 会激活与表相关的触发器 , 而 TRUNCATE TABLE 不会 .
* 4. DELETE 会记录每一行的删除操作 , 可能生成大量的日志 , 而 TRUNCATE TABLE 不记录个别行的删除 , 因此通常更快 .
在MySQL中 , 回滚操作通常用于撤销在事务中所做的更改 , 使数据库回到事务开始之前的状态 .
以下是执行回滚操作的基本步骤 :
* 1. 开始事务 : 首先 , 需要开始一个新的事务 . 这可以通过使用START TRANSACTION或BEGIN语句来完成 .
* 2. 执行SQL语句 , 在事务中 , 可以执行一系列的SQL语句 , 如 : INSERT , UPDATE , DELETE等 .
* 3. 遇到错误或决定回滚 : 如果在执行这些语句的过程中遇到错误 , 或者你决定撤销这些更改 , 可以使用ROLLBACK语句来回滚事务 .
mysql> CREATE TABLE emp AS
SELECT employee_id, first_name, salary, department_id FROM atguigudb. employees;
Query OK, 107 rows affected, 1 warning ( 0.03 sec)
Records: 107 Duplicates: 0 Warnings : 1
mysql> START TRANSACTION ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.00 sec)
mysql> DELETE FROM emp;
Query OK, 107 rows affected ( 0.01 sec)
mysql> SELECT * FROM emp;
Empty set ( 0.00 sec)
mysql> DESC emp;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| employee_id | int | NO | | 0 | |
| first_name | varchar ( 20 ) | YES | | NULL | |
| salary | double ( 8 , 2 ) | YES | | NULL | |
| department_id | int | YES | | NULL | |
+
4 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ROLLBACK ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM emp;
+
| employee_id | first_name | salary | department_id |
+
| 100 | Steven | 24000.00 | 90 |
| . . . | . . . | . . . | . . . |
| 206 | William | 8300.00 | 110 |
+
107 rows in set ( 0.00 sec)
DML和DDL是数据库管理系统中的两种重要语言 :
* 1. DML ( Data Manipulation Language , 数据操纵语言 ) : 用于对数据库中的数据进行增删改操作 . 常见的DML命令包括 ( DML的主要操作对象是表里的数据 ( 记录 ) ) : 1. INSERT ( 用于增加数据到数据库 ) . 2. UPDATE ( 用于从数据库中修改现存的数据 ) . 3. DELETE ( 用于从数据库中删除数据 ) 等语句 . * 2. DDL ( Data Definition Language , 数据库定义语言 ) : 用于对数据库内部的对象进行创建 , 删除 , 修改等操作 . 这些对象包括表 , 视图 , 索引 , 序列等 . DDL的主要目标是定义或改变数据库结构 , 而不是处理数据本身 . 常见的DDL命令包括 : 1. CREATE ( 用于创建数据库或数据库中的对象 , 如表 , 视图 , 索引等 ) . 2. ALTER ( 用于修改数据库或数据库中的对象 , 如表结构 , 视图定义等 ) . 3. DROP ( 用于删除数据库或数据库中的对象 , 如表 , 视图等 ) . DDL的主要作用是对数据库的整体结构进行操作 , 确保数据库的结构与业务需求相匹配 . 与DML ( 数据操纵语言 ) 不同 , DML主要用于对数据库中的数据进行增删改操作 , 而DDL则更侧重于数据库结构的定义和修改 .
COMMIT 和 ROLLBACK 是 SQL 语言中的两个关键命令 , 它们与数据库事务的处理密切相关 .
事务是数据库管理系统 ( DBMS ) 中执行的一个工作单元 , 它可以包含多个SQL语句 .
事务的主要目的是确保数据的完整性和一致性 , 即使在多个操作失败或中断的情况下也能做到这一点 . * 1. COMMIT命令 : 用于提交事务 , 即将事务中所做的所有更改永久保存到数据库中 ( 意味着数据无法回滚 ) . 当你执行一个事务 , 并对数据库进行了更改 ( 例如 , 插入 , 更新或删除记录 ) , 这些更改在事务完成之前不会永久生效 . 只有在执行COMMIT命令后 , 这些更改才会被保存到数据库中 , 并且对其他数据库用户可见 . * 2. ROLLBACK : 命令用于撤销事务中所做的所有更改 ( 回到最近的一次COMMIT之后 ) . 如果在执行事务的过程中发生错误 , 或者由于某种原因你决定不保存所做的更改 , 你可以使用ROLLBACK命令来撤销事务中的所有操作 . 这会将数据库恢复到事务开始之前的状态 .
关于回滚的问题 :
* 1. DDL操作一旦执行 , 确实无法回滚 . 这是因为DDL操作在执行前后会自动执行commit , 所以不能使用rollback来回滚DDL操作的结果 . 然而 , 如果在DDL操作执行过程中由于某种原因失败 , 系统会自动将其回滚 , 这属于隐式回滚 , 用户无法控制 . * 2. DML操作 , 在默认情况下 , 一旦执行也是不可回滚的 . 但是 , 如果在执行DML操作之前 , 执行了SET autocommit = FALSE , 则执行的DML操作就可以实现回滚 . 这是因为当autocommit设置为FALSE时 , DML操作不会立即提交 , 而是等待后续的commit或rollback命令 . 详细说明 :
当设置 SET autocommit = FALSE 之后 , 数据库管理系统的行为会发生变化 , 特别是针对DML ( 数据操纵语言 ) 操作 . 在默认情况下 , 大多数数据库系统都设置为自动提交模式 ( autocommit = TRUE ) .
这意味着每次执行DML操作时 ( 如INSERT , UPDATE或DELETE ) , 更改会立即被提交到数据库 , 成为永久性的更改 . 但是 , 当你执行 SET autocommit = FALSE 后 , 数据库进入手动提交模式 ( 临时性 ) .
这意味着后续的DML操作不会立即提交到数据库 .
相反 , 它们会等待一个显式的 COMMIT 命令来提交更改 , 或者如果出现问题 , 可以使用 ROLLBACK 命令撤销这些更改 . 这种手动提交模式在处理多个相关的DML操作时非常有用 , 因为它允许你将它们组合成一个单一的事务 .
通过这样做 , 你可以确保所有操作要么全部成功 , 要么在出现问题时全部回滚 , 从而保持数据的一致性 . 然而 , 值得注意的是 , SET autocommit = FALSE 对DDL ( 数据定义语言 ) 操作没有影响 .
DDL操作 ( 如CREATE , ALTER和DROP ) 在执行时总是自动提交 , 因此无法回滚 , 即使autocommit被设置为FALSE .
mysql> CREATE TABLE emp1 AS
SELECT employee_id, first_name, salary, department_id FROM atguigudb. employees;
Query OK, 107 rows affected, 1 warning ( 0.03 sec)
Records: 107 Duplicates: 0 Warnings : 1
mysql> SET autocommit = FALSE ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM emp1;
. . .
107 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> DELETE FROM emp1;
Query OK, 107 rows affected ( 0.01 sec)
mysql> SELECT * FROM emp1;
Empty set ( 0.00 sec)
mysql> ROLLBACK ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM emp1;
. . .
107 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> DELETE FROM emp1;
Query OK, 107 rows affected ( 0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM emp1;
Empty set ( 0.00 sec)
mysql> COMMIT ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.00 sec)
mysql> ROLLBACK ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM emp1;
Empty set ( 0.00 sec)
在MySQL 8.0 版本中 , InnoDB表的DDL支持事务完整性 , 即DDL操作要么成功要么回滚 .
DDL操作回滚日志写入到data dictionary数据字典表mysql . innodb_ddl_log中 ,
该表是隐藏的表 , 通过show tables无法看到中 , 用于回滚操作 .
通过设置参数 , 可将DDL操作日志打印输出到MySQL错误日志中 .
mysql> CREATE DATABASE mytest;
Query OK, 1 row affected ( 0.00 sec) mysql> USE mytest;
Database changedmysql> CREATE TABLE book1( book_id INT , book_name VARCHAR ( 255 )
) ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec) mysql> SHOW TABLES ;
+
| Tables_in_mytest |
+
| book1 |
+
1 row in set ( 0.01 sec)
mysql> DROP TABLE book1, book2;
ERROR 1051 ( 42 S02) : Unknown table 'mytest.book2'
mysql> SHOW TABLES ;
Empty set ( 0.00 sec)
mysql> DROP TABLE book1, book2;
ERROR 1051 ( 42 S02) : Unknown table 'mytest.book2'
mysql> show tables ;
+
| Tables_in_mytest |
+
| book1 |
+
1 row in set ( 0.00 sec)
mysql> CREATE DATABASE test01_office CHARACTER SET 'utf8' ;
Query OK, 1 row affected, 1 warning ( 0.01 sec)
mysql> USE test01_office;
Database changed
mysql> CREATE TABLE dept01( id INT , name VARCHAR ( 25 )
) ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec)
mysql> DESC dept01;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| id | int | YES | | NULL | |
| name | varchar ( 25 ) | YES | | NULL | |
+
2 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> CREATE TABLE dept02 AS SELECT * FROM atguigudb. departments;
Query OK, 27 rows affected ( 0.01 sec)
Records: 27 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC dept02;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| department_id | int | NO | | 0 | |
| department_name | varchar ( 30 ) | NO | | NULL | |
| manager_id | int | YES | | NULL | |
| location_id | int | YES | | NULL | |
+
4 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM dept02;
. . .
27 rows in set ( 0.00 sec)
CREATE TABLE emp01( id INT , first_name VARCHAR ( 25 ) , LAST_name VARCHAR ( 25 ) , dept_id INT
) ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec)
mysql> DESC emp01;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| id | int | YES | | NULL | |
| first_name | varchar ( 25 ) | YES | | NULL | |
| LAST_name | varchar ( 25 ) | YES | | NULL | |
| dept_id | int | YES | | NULL | |
+
4 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE emp01 MODIFY COLUMN last_name VARCHAR ( 50 ) ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC emp01;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| id | int | YES | | NULL | |
| first_name | varchar ( 25 ) | YES | | NULL | |
| last_name | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
| dept_id | int | YES | | NULL | |
+
4 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> CREATE TABLE emp02 AS SELECT * FROM atguigudb. employees;
Query OK, 107 rows affected, 2 warnings ( 0.02 sec)
Records: 107 Duplicates: 0 Warnings : 2
mysql> DESC emp02;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| employee_id | int | NO | | 0 | |
| first_name | varchar ( 20 ) | YES | | NULL | |
| last_name | varchar ( 25 ) | NO | | NULL | |
| email | varchar ( 25 ) | NO | | NULL | |
| phone_number | varchar ( 20 ) | YES | | NULL | |
| hire_date | date | NO | | NULL | |
| job_id | varchar ( 10 ) | NO | | NULL | |
| salary | double ( 8 , 2 ) | YES | | NULL | |
| commission_pct | double ( 2 , 2 ) | YES | | NULL | |
| manager_id | int | YES | | NULL | |
| department_id | int | YES | | NULL | |
+
11 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM emp02;
. . .
107 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> DROP TABLE emp01;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
mysql> SHOW TABLES ;
+
| Tables_in_test01_office |
+
| dept01 |
| dept02 |
| emp02 |
+
3 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> RENAME TABLE emp02 TO emp01;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec)
mysql> SHOW TABLES ;
+
| Tables_in_test01_office |
+
| dept01 |
| dept02 |
| emp01 |
+
3 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE dept02 ADD COLUMN test_column INT ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC dept02;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| department_id | int | NO | | 0 | |
| department_name | varchar ( 30 ) | NO | | NULL | |
| manager_id | int | YES | | NULL | |
| location_id | int | YES | | NULL | |
| test_column | int | YES | | NULL | |
+
5 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE emp01 ADD COLUMN test_column INT ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC emp01;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
| test_column | int | YES | | NULL | |
+
12 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE emp01 DROP COLUMN department_id;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC emp01;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| employee_id | int | NO | | 0 | |
| first_name | varchar ( 20 ) | YES | | NULL | |
| last_name | varchar ( 25 ) | NO | | NULL | |
| email | varchar ( 25 ) | NO | | NULL | |
| phone_number | varchar ( 20 ) | YES | | NULL | |
| hire_date | date | NO | | NULL | |
| job_id | varchar ( 10 ) | NO | | NULL | |
| salary | double ( 8 , 2 ) | YES | | NULL | |
| commission_pct | double ( 2 , 2 ) | YES | | NULL | |
| manager_id | int | YES | | NULL | |
| test_column | int | YES | | NULL | |
+
11 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> CREATE DATABASE test02_market;
Query OK, 1 row affected ( 0.01 sec)
mysql> USE test02_market;
Database changed
mysql> CREATE TABLE customers( c_num INT , c_name VARCHAR ( 50 ) , c_contact VARCHAR ( 50 ) , c_city VARCHAR ( 50 ) , c_birth DATE
) ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
mysql> DESC customers;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| c_num | int | YES | | NULL | |
| c_name | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
| c_contact | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
| c_city | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
| c_birth | date | YES | | NULL | |
+
5 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE customers MODIFY COLUMN c_contact VARCHAR ( 50 ) AFTER c_birth;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC customers;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| c_num | int | YES | | NULL | |
| c_name | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
| c_city | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
| c_birth | date | YES | | NULL | |
| c_contact | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
+
5 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE customers MODIFY COLUMN c_name VARCHAR ( 70 ) ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.03 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC customers;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| c_num | int | YES | | NULL | |
| c_name | varchar ( 70 ) | YES | | NULL | |
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
+
5 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE customers CHANGE COLUMN c_contact c_phone VARCHAR ( 50 ) ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC customers;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
| c_phone | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
+
5 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE customers ADD COLUMN c_gender CHAR ( 1 ) AFTER c_name;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC customers;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| c_num | int | YES | | NULL | |
| c_name | varchar ( 70 ) | YES | | NULL | |
| c_gender | char ( 1 ) | YES | | NULL | |
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
+
6 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE customers RENAME TO customers_info;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
mysql> SHOW TABLES ;
+
| Tables_in_test02_market |
+
| customers_info |
+
1 row in set ( 0.00 sec)
mysql> DESC customers_info;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| c_num | int | YES | | NULL | |
| c_name | varchar ( 70 ) | YES | | NULL | |
| c_gender | char ( 1 ) | YES | | NULL | |
| c_birth | date | YES | | NULL | |
| c_phone | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
+
5 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> CREATE DATABASE test03_company;
Query OK, 1 row affected ( 0.01 sec)
mysql> USE test03_company;
Database changed
mysql> CREATE TABLE offices( officeCode INT , city VARCHAR ( 30 ) , address VARCHAR ( 50 ) , country VARCHAR ( 50 ) , POSTALcODE VARCHAR ( 25 )
) ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec)
mysql> DESC offices;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| officeCode | int | YES | | NULL | |
| city | varchar ( 30 ) | YES | | NULL | |
| address | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
| country | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
| POSTALcODE | varchar ( 25 ) | YES | | NULL | |
+
5 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> CREATE TABLE employees( empNum INT , lastName VARCHAR ( 50 ) , firstNmae VARCHAR ( 50 ) , mobile VARCHAR ( 25 ) , code INT , jobTitle VARCHAR ( 50 ) , birth date , note VARCHAR ( 255 ) , sex VARCHAR ( 5 )
) ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec)
mysql> DESC employees;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| empNum | int | YES | | NULL | |
| lastName | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
| firstNmae | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
| mobile | varchar ( 25 ) | YES | | NULL | |
| code | int | YES | | NULL | |
| jobTitle | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
| birth | date | YES | | NULL | |
| note | varchar ( 255 ) | YES | | NULL | |
| sex | varchar ( 5 ) | YES | | NULL | |
+
9 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE employees MODIFY COLUMN mobile VARCHAR ( 25 ) AFTER code;
Query OK, 0 rows affected ( 0.03 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC employees;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
| code | int | YES | | NULL | |
| mobile | varchar ( 25 ) | YES | | NULL | |
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
+
9 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE employees CHANGE COLUMN birth birthday DATE ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC employees;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
| birthday | date | YES | | NULL | |
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
+
9 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE employees MODIFY COLUMN sex CHAR ( 1 ) ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.03 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC employees;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
| sex | char ( 1 ) | YES | | NULL | |
+
9 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE employees DROP COLUMN note;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC employees;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| empNum | int | YES | | NULL | |
| lastName | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
| firstNmae | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
| code | int | YES | | NULL | |
| mobile | varchar ( 25 ) | YES | | NULL | |
| jobTitle | varchar ( 50 ) | YES | | NULL | |
| birthday | date | YES | | NULL | |
| sex | char ( 1 ) | YES | | NULL | |
+
8 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE employees ADD COLUMN favoriate_activity VARCHAR ( 100 ) ;
Query OK, 0 rows affected ( 0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings : 0
mysql> DESC employees;
+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+
| . . . | . . . | . . . | | . . . | |
| favoriate_activity | varchar ( 100 ) | YES | | NULL | |
+
9 rows in set ( 0.00 sec)
mysql> ALTER TABLE employees RENAME TO employees_info;
Query OK, 0 rows affected ( 0.02 sec)
mysql> SHOW TABLES ;
+
| Tables_in_test03_company |
+
| employees_info |
| offices |
+
2 rows in set ( 0.00 sec)
