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目录
- 模糊查询
- 表的约束
- 表之间的关联
- 多对一关联
- 多对多关联
- 一对一关联
模糊查询
可以根据大致提供的内容，找到我们想要的数据，它与=查询不同，拿char类型数据和varchar类型数据举例：
create table c1(x char(10));create table c2(x varchar(10));insert c1 values('io');insert c2 values('io');模糊查询使用到的是like
select * from c1 where x like 'io';select * from c2 where x like 'io';
可以发现，c1里面的x为char类型，我们通过模糊查询是否有io这个数据，无法显示出来，而我们通过=却可以查询出来
模糊查询比较精准，这种方式查询，必须要输入这个字段的全部内容，才可以查询出来，而这里char类型存储的数据，长度不满10为，所以使用了空格补充，所以查询的时候，需要把空格带上才可以；
我们也可以使用模糊查询提供给我们的查询方式，% 表示任意0个或多个字符。
select * from c1 where x like 'io%';
如果我们只知道第二位是一个o，不知道开头和结尾，可以使用：_ 表示任意单个字符，再配合%匹配后面的多个字符
select * from c1 where x like '_o%';
SQL模糊查询的语法为
“SELECT column FROM table WHERE column LIKE ‘;pattern’;”。
SQL提供了四种匹配模式：
- % 表示任意0个或多个bai字符。如下语句：
SELECT * FROM user WHERE name LIKE ‘;%三%’;
将会把name为“张三”，“三脚猫”，“唐三藏”等等有“三”的全找出来；- _ 表示任意单个字符。语句：
SELECT * FROM user WHERE name LIKE ‘;三’;
只找出“唐三藏”这样name为三个字且中间一个字是“三”的；
SELECT * FROM user WHERE name LIKE ‘;三__’;
只找出“三脚猫”这样name为三个字且第一个字是“三”的；- []表示括号内所列字符中的一个（类似与正则表达式）。语句：
SELECT * FROM user WHERE name LIKE ‘;[张李王]三’;
将找出“张三”、“李三”、“王三”（而不是“张李王三”）；
如 [ ] 内有一系列字符（01234、abcde之类的）则可略写为“0-4”、“a-e”
SELECT * FROM user WHERE name LIKE ‘;老[1-9]’;
将找出“老1”、“老2”、……、“老9”；
如要找“-”字符请将其放在首位：’;张三[-1-9]’;- [^ ] 表示不在括号所列之内的单个字符。语句：
SELECT * FROM user WHERE name LIKE ‘;[^张李王]三’;
将找出不姓“张”、“李”、“王”的“赵三”、“孙三”等；
SELECT * FROM user WHERE name LIKE ‘;老[^1-4]’;
将排除“老1”到“老4”寻找“老5”、“老6”、……、“老9”。
表的约束
介绍：
约束条件与数据类型的宽度一样，都是可选参数
作用：用于保证数据的完整性和一致性
主要分为：
PRIMARY KEY (PK) 标识该字段为该表的主键，可以唯一的标识记录FOREIGN KEY (FK) 标识该字段为该表的外键NOT NULL 标识该字段不能为空UNIQUE KEY (UK) 标识该字段的值是唯一的AUTO_INCREMENT 标识该字段的值自动增长（整数类型，而且为主键）DEFAULT 为该字段设置默认值UNSIGNED 无符号 ZEROFILL 使用0填充
not null：字面意思就说明了，设置后，每次插入值时，必须为该字段设置值
default：如果没有为该字段设置值，则使用我们定义在default后面的一个默认值
UNIQUE KEY：某个字段设置这个约束后，那么它设置的值，在整个表中这个字段只能存在一个（唯一）
PRIMARY KEY：主键primary key是innodb存储引擎组织数据的依据，innodb称之为索引组织表，一张表中必须有且只有一个主键。主键是能确定一条记录的唯一标识
AUTO_INCREMENT：当设置以后，每次向表插入值时，这个字段会自动增长一个数字，但是这个字段必须是整数类型，而且还要是主键
FOREIGN KEY：外键，将该表的某个字段关联另一张表的某个字段，关联后这个字段的值必须对应关联字段的值。
我们创建表，通常会有一个id字段作为索引标识作用，并且会将它设置为主键和自增。
实例：
create table test(
id int primary key auto_increment,
identity varchar(18) not null unique key, --身份证必须唯一
gender varchar(18) default '男');insert test(identity) values('123456789012345678');
当身份字段插入相同值，则会报错，因为字段设置了唯一值
insert test(identity,gender) values('0123456789012345678','女');
我们会发现，id不对劲啊，那是因为笔者之前进行两次插入值操作，但是值并没有成功插入进去，但是这个自增却受到了影响.
这个时候，我们进行两部操作就可以解决这个问题。
alter table test drop id;alter table test add id int primary key auto_increment first;
删除id字段，再重新设置。
很神奇是不是，这个MySQL的底层机制。vary 良心
还需要注意的是：我们使用delete删除一条记录时，并不会影响自增
delete from test where id = 2;insert test(identity,gender) values('111111111111111111','男');
关于这个操作，如果我们只是删除单条记录的话，可以使用上序提供的方法还调整自增的值，而如果是删除整个表记录的话，使用以下方法：
truncate test;
效果演示：delete删除整个表记录
效果演示：truncate删除整个表记录
联合主键
确保设置为主键的某几个字段的数据相同
主键的一个目的就是确定数据的唯一性，它跟唯一约束的区别就是，唯一约束可以有一个NULL值，但是主键不能有NULL值，再说联合主键，联合主键就是说，当一个字段可能存在重复值，无法确定这条数据的唯一性时，再加上一个字，两个字段联合起来确定这条数据的唯一性。比如你提到的id和name为联合主键,在插入数据时，当id相同，name不同，或者id不同，name相同时数据是允许被插入的，但是当id和name都相同时，数据是不允许被插入的。
实例：
create table test(
id int,
name varchar(10),
primary key(id,name));
insert test values(1,1);
如果再次插入两个主键相同的数据，则会报错
只要设置主键的两个字段，在一条记录内，数据不完全相同就没有问题。
外键的话，我们在表之间的关联进行演示
表之间的关联
我们这里先介绍表之间的关联，后面再学习联表查询
通过某一个字段，或者通过某一张表，将多个表关联起来。
我们一张表处理好不行吗，为什么要关联，像这样？
有没有发现一个问题，有些员工它们对应的是相同部门，一张表就重复了很多次记录，随着员工数量的增加，就会出现越来越多个重复记录，相对更占用空间了。
那么我们需要将部门单独使用一张表，再将员工这个使用一个字段关联到另一个表内，我们可以使用外键，也可以不使用外键，先来演示外键的好处吧
多对一关联
如：多个员工对应一个部门。
员工表，先别急着创建，请向下看
create table emp( id int primary key auto_increment, name varchar(10) not null, dep_id int, foreign key(dep_id) references dep(id) on update cascade # 级联更新 on delete cascade); # 级联删除
上面外键的作用就是：
dep_id字段关联了dep表的id字段：
当dep表的id字段值修改后，该表的dep_id字段下面如果有和dep表id相同值的则会一起更改。
如果dep表删除了某一条记录，当emp表的dep_id与dep表删除记录的id值对上以后，emp表这条记录也会被随之删除。
注意：必须是外键已存在，所以需要先创建部门表，再创建员工表
部门表
create table dep( id int primary key auto_increment, name varchar(16) not null unique key, task varchar(16) not null);
emp表的dep_id字段设置的数据必须是dep表已存在的id
所以我们需要先向dep表插入记录
insert dep(name,task) values('IT','技术'),('HR','招聘'),('sale','销售');员工表插入记录
insert emp(name,dep_id) values
('jack',1),
('tom',2),
('jams',1),
('rouse',3),
('curry',2);
# ('go',4) 报错，在关联外键的id字段中找不到注意：如果我们emp表的dep_id字段插入的数据，在dep表中的id字段不存在该数据时，就会报错。
查询我们创建后的效果
这样就把这两个表关联起来了，目前我们先不了解多表查询，这个先了解的是，表之间的关联。
我们再来看一下同步更新以及删除，外键的改动被关联表会受到影响
update dep set id=33333 where id = 3;
再来体验一下同步删除
delete from dep where id = 33333;
这就是外键带给我们的效果，有利也有弊：
- 优点：关联性强，只能设置已存在的内容，并且同步更新与删除
- 缺点：当删除外键表的某一条记录，关联表中有关联性的记录会被全部删除
多对多关联
多张表互相关联
如：一个作者可以写多本书，一本书也可以有多个作者，双向的一对多，即多对多
这时使用外键会出现一个弊端，那就是先创建哪张表呢？它们都互相对应，是不是很矛盾呢？解决办法：第三张表，关联书的id与作者的id
book表
create table book( id int primary key auto_increment, name varchar(30));
author表
create table author( id int primary key auto_increment, name varchar(30));
中间表：负责将两张表进行关联
create table authorRbook(
id int primary key auto_increment,
author_id int,
book_id int,
foreign key(book_id) references book(id)
on update cascade
on delete cascade,
foreign key(author_id) references author(id)
on update cascade
on delete cascade);多名作者关联一本书，或者一名作者关联多本书，书也要体现出谁关联了它
book表插入数据：
insert book(name) values
('斗破苍穹'),
('斗罗大陆'),
('武动乾坤');author表插入数据：
insert author(name) values
('jack'),
('tom'),
('jams'),
('rouse'),
('curry'),
('john');关联表插入数据：
insert authorRbook(author_id,book_id) values (1,1), (1,2), (1,3), (2,1), (2,3), (3,2), (4,1), (5,1), (5,3), (6,2);
目前的对应关系就是：
jack：斗破苍穹、斗罗大陆、武动乾坤
tom：斗破苍穹、武动乾坤
jams：斗罗大陆
rouse：斗破苍穹
curry：斗破苍穹、武动乾坤
jhon：斗罗大陆
一个作者可以产于多本书的编写，同时，每本书都会标明产于的作者
一对一关联
路人有可能变成某个学校的学生，即一对一关系。
在这之前，路人不属于学校。
原理就是：学校通过广告，或者通过电话邀请，将路人变成了学生。
路人表
create table passers_by(
id int primary key auto_increment,
name varchar(10),
age int);
insert passers_by(name,age) values
('jack',18),
('tom',19),
('jams',23);学校表
create table school(
id int primary key auto_increment,
class varchar(10),
student_id int unique key,
foreign key(student_id) references passers_by(id)
on update cascade
on delete cascade);insert school(class,student_id) values
('Mysql入门到放弃',1),
('Python入门到运维',3),
('Java从入门到音乐',2);数据存储的设计，需要提前设计好表的关联 关系，将关系全部设计好以后，剩下的只是往里存数据了，后续我们会了解到联表查询相关内容，将有关联性的内容，以虚拟表的形式查询出来，查询出来的数据可能来自多个表。
表的关联，建议使用以下方式
- 多对多 > 多对一 > 一对一
推荐：mysql数据库(视频)
以上就是一起了解什么是MySQL数据库（三）的详细内容，更多请关注自由互联其它相关文章！