1.数据库约束

1.1 非空：not null

1.2 唯一：unique

1.3 默认值：default

1.4 列描述：comment

1.5 主键约束：primary key

1.6 外键约束

1.7 综合案例

2.插入查询结果

3.聚合函数

4.group by（分组查询）

1.数据库约束

关系型数据库的一个重要功能，就是需要保证数据的完整性，正确的数据~

可以通过人工的方式来观察确认数据的正确性，可以，但是不合适，这个事情可能会导致人的疏忽，把一些错误没检查出来。

约束，就是让数据库帮助程序员更好的检查数据是否正确。

1.1 非空：not null

create table student(id int not null);

1.2 唯一：unique

unique 的作用：规定这个值是唯一的，不能重复出现

create table student(id int unique);

数据库如何判定，当前这一条记录是重复的呢？

数据库会先查找，再插入，但是加上约束之后，数据库的执行过程可能就变了，很可能执行时间、执行效率就受到很大影响，但是这里的代价再大，也比你手工检查一遍代价小很多，而且准确率也高很多。

1.3 默认值：default

和前面的约束条件一样，只需要在添加的元素后加上即可

默认值的生效：数据在插入的时候不给该字段赋值，就使用默认值
create table student(id int,name varchar(20) default '无名氏');

1.4 列描述：comment

没有实际含义，专门用来描述字段，会根据表创建语句保存，用来给程序员或DBA 来进行了解。类似于注释。

1.5 主键约束：primary key

实际开发中，大部分的表，一般都会带有一个主键，主键往往是一个整数表示的id，比如int id

主键约束，就是同时拥有not null + unique的约束

主键同样是在插入记录的时候，需要先查询，再插入

正因为主键和unique都有先查询的过程，mysql就会默认给primary key和unique这样的列，自动添加索引，来提高查询的速度~

1.在MySQL中，一个表里只能有一个主键，不能有多个

2.虽然主键不能有多个，MySQL允许把多个列放到一起共同作为一个主键（联合主键）

3.自增主键：

create table student(id int primary key auto_increment);
Extra中有auto_increment代表这个就是自增主键

同时插入id的时候，可以手动指定，也可以不手动指定（null），后者会有mysql自动生成

同时自增主键，并不会重复利用中间的空隙，是依照之前的最大值来往后累加的

1.6 外键约束

外键约束是约束中较难的，因为涉及到两个表的约束。什么是外键约束呢？

表1记录了学生信息，表2记录了班级信息，但是要保证表2的班级信息和表1的学生信息对得上，就需要外键来约束，防止某个学生出现在不存在的班级的情况出现。

要想完成这样一个外键约束，该怎么做呢？

先创建父表：

再创建子表：

注意这条语句，这就是创建外键的语句，基本格式为：
foreign key (子表中需要被约束的元素) references 父表(父表中对应的列);
在这个案例中，代表着stu中的class_id要在myclass表中的id列中存在！

此时如果只有两个班级，那么插入30班的时候就会报错！

需要注意的点：

1.若要创建外键，那么父表中对应的列要有主键或者unique约束

2.当我们删除被外键约束的元素时，会提示删除失败，只有将父表和子表同时删除才能删除这个元素。

如何理解外键约束：

首先我们承认，这个世界是数据很多都是相关性的。理论上，上面的例子，我们不创建外键约束，就正常建立学生表，以及班级表，该有的字段我们都有。此时，在实际使用的时候，可能会出现什么问题？有没有可能插入的学生信息中有具体的班级，但是该班级却没有在班级表中？比如学校只开了1班，但是在上课的学生里面竟然有2班的学生(这个班目前并不存在)，这很明显是有问题的。因为此时两张表在业务上是有相关性的，但是在业务上没有建立约束关系，那么就可能出现问题。解决方案就是通过外键完成的。建立外键的本质其实就是把相关性交给mysql去审核了，提前告诉mysql表之间的约束关系，那么当用户插入不符合业务逻辑的数据的时候，mysql不允许你插入。

1.7 综合案例

有一个商店的数据，记录客户及购物情况，有以下三个表组成：
商品goods(商品编号goods_id，商品名goods_name, 单价unitprice, 商品类别category, 供应商 provider)
客户customer(客户号customer_id,姓名name,住址address,邮箱email,性别sex，身份证card_id)
购买purchase(购买订单号order_id,客户号customer_id,商品号goods_id,购买数量nums)
要求需要有：
每个表的主外键
客户的姓名不能为空值
邮箱不能重复
客户的性别(男，女)
create datebase mall;use mall;create table goods(goods_id int primary key auto_increment,goods_name varchar(32),unitprice int,category varchar(12),provider varchar(64)
);create table customer(customer_id int primary key auto_increment,name varchar(32),address varchar(256),email varchar(64) unique key,sex enum('男','女') not null,card_id char(18) unique key
);create tablepurchase(order_id int primary key auto_increment,customer_id int,goods_id int,nums int,foreign key (customer_id) references customer(customer_id),foreign key (goods_id) references goods(goods_id)
);

2.插入查询结果

在SQL中，还可以把查询的结果，插入到另一个表中~
insert into (student1) select * from student2;
在这个例子中，就是把student2插入到了student1中

同时要求student2和student1 列数和列的类型要匹配~

3.聚合函数

聚合查询本质上是在行与行之间进行运算，通常我们用SQL中的内置函数来完成：

同时这些操作都是针对某个列的所有行来进行运算的

eg：count （返回查询到的数据的数量）

select count(*) from exam_result;
这个操作就相当于先进行select*，然后针对返回的结果，再进行count运算，求结果集合的行数

4.group by（分组查询）

在select中使用group by 子句可以对指定列进行分组查询

现在有这样的一群数据：

现在要求算平均工资：

但是我们可以发现，所有人的平均工资都被平均下来了，参考价值不大，我们需要的是程序员的平均工资，这个时候我们就需要用到group by来对role这一个条件进行分类：

这样我们就能得到程序员和老板分别的平均工资，这也就是group by 的用法~

把某一列，相同的行分成一组，再进行下一步计算，并且group by 默认是升序排序。

having和group by配合使用对group by结果进行过滤
select avg(sal) as myavg from EMP group by deptno having myavg<2000;
--having经常和group by搭配使用，作用是对分组进行筛选，作用有些像where。

本章完~