数据库常问2

本文主要是介绍数据库常问2，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

count(*)、count(1)、count(列名)的区别？

count(*)：

count(*) 是最常见的统计方法之一，它会统计满足条件的所有行数，包括 NULL 值。
例如，假设我们有一个名为 students 的表，其中有一个列名为 age，我们想要统计所有学生的数量：
SELECT count(*) FROM students;

这会返回 students 表中所有行的数量，不管 age 列是否为空。

count(1)：

count(1) 在统计时与 count(*) 类似，它也会统计满足条件的所有行数，包括 NULL 值。
但是，它使用的是常量 1 代表每一行，因此不会考虑列的值。
例如，我们可以使用 count(1) 统计 students 表中的行数：
SELECT count(1) FROM students;

这同样会返回 students 表中所有行的数量，不考虑 age 列的值是否为空。

count(列名)：

count(列名) 会统计指定列中非 NULL 值的数量。
例如，如果我们想要统计 students 表中 age 列非 NULL 值的数量
SELECT count(age) FROM students;
这会返回 students 表中 age 列非 NULL 值的数量。

在统计结果时，count(*)考虑所有列，包括NULL值；count(1)仅用1代表行，也包括NULL值；count(列名)仅考虑指定列，忽略NULL值。就执行效率而言，若列为主键，则count(列名)优于count(1)；若非主键，反之成立。若表无主键且有多列，则count(1)效率优于count(*)。若有主键，select count(主键)最佳。表只有一个字段时，select count(*)最优。

在DQL语言中

order by XX默认是升序排序，可以使用desc关键字进行降序排序。执行顺序如下所示：

关键字顺序：select --> from --> where --> group by --> having --> order by
执行顺序：from --> where --> group by --> having --> select --> order by

执行顺序？
select --> from --> where --> group by --> having --> order by -->以上关键字只能按照这个顺序来，不能颠倒。
from --> where --> group by --> having --> select --> order by

当执行一个查询时，数据库系统会按照以下步骤进行操作：

FROM：首先，数据库系统从指定的表中获取数据。这是查询过程的起点。它指定了数据的来源，可以是单个表、多个表的组合、子查询等。
WHERE：一旦数据被选定，WHERE子句会筛选出符合特定条件的行。这些条件可以包括等值比较、范围比较、逻辑运算等。只有满足条件的行才会被继续处理。
GROUP BY：如果查询中包含GROUP BY子句，则根据指定的列对数据进行分组。这意味着相同值的行将被归类到同一组中。
HAVING：在数据被分组之后，HAVING子句允许进一步筛选这些组。它类似于WHERE子句，但用于分组后的数据。
SELECT：一旦数据被筛选和分组，SELECT子句会确定最终结果集中包含的列，并执行任何计算或转换以产生最终输出。
ORDER BY：最后，如果指定了ORDER BY子句，结果集将按照指定的列进行排序。默认情况下，排序是升序的，但可以通过添加DESC关键字来指定降序排序。

约束是数据库中用于强制实施数据完整性的规则。常见的约束类型包括：

非空约束（NOT NULL）：确保字段不接受NULL值。
唯一性约束（UNIQUE）：确保字段中的所有值都是唯一的。
主键约束（PRIMARY KEY）：确保字段值的唯一性且不为空，通常用于唯一标识表中的每一行。
外键约束（FOREIGN KEY）：确保一个实体的某个字段值引用另一个实体的主键值，用于维护表之间的关系。
检查约束（CHECK）：确保字段值满足指定的条件，例如范围、格式等。MySQL不直接支持，但可以通过触发器等方式实现，而Oracle支持直接定义检查约束。

索引的实现?

当数据库表中的数据量较大时，使用索引可以显著提高查询的效率。MySQL中实现索引的方式主要有三种：B-Tree索引、哈希索引和全文索引。

B-Tree索引：
- B-Tree（Balanced Tree）是一种多路搜索树，通常用于实现关系型数据库中的索引。
- B-Tree索引是MySQL中默认的索引类型，适用于范围查询或精确查询。
- B-Tree索引按照一定规则组织数据，使得查询、排序和分组等操作更加高效。
- B-Tree索引的查询复杂度通常为O(log n)，其中n是索引数据的条目数量。
例子
B-Tree索引：
假设我们有一个名为products的表，其中包含产品信息，包括product_id（产品ID）和product_name（产品名称）字段。如果我们想要根据产品名称进行查询，我们可以创建一个B-Tree索引来加速这个过程：
CREATE INDEX idx_product_name ON products(product_name);
这将创建一个基于product_name字段的B-Tree索引，使得根据产品名称进行查询更加高效。例如：
SELECT * FROM products WHERE product_name = '手机';
哈希索引：
- 哈希索引使用哈希函数将值映射到索引表中的位置，从而快速定位数据记录。
- 哈希索引适用于等值查询，例如用主键查询数据，但不适用于范围查询、排序或分组等操作。
- 在MySQL中，只有Memory存储引擎支持哈希索引。
例子
哈希索引：假设我们有一个存储用户信息的表，名为users，包含user_id（用户ID）和username（用户名）字段。如果我们只需要根据用户ID进行快速查找，我们可以创建一个哈希索引：
CREATE INDEX idx_user_id ON users(user_id) USING HASH;
这将创建一个基于user_id字段的哈希索引，使得按用户ID进行等值查询更加高效。例如：
SELECT * FROM users WHERE user_id = 123;
全文索引：
- 全文索引是一种特殊的索引类型，用于加速对文本类型字段进行模糊查询、通配符查询等操作。
- 全文索引基于自然语言处理技术，可以识别停用词、同义词等文本特征，提高查询的准确性和效率。
- 在MySQL中，只有MyISAM和InnoDB存储引擎支持全文索引。
全文索引：
假设我们有一个包含文章内容的表，名为articles，包含article_id（文章ID）和content（文章内容）字段。如果我们想要对文章内容进行全文搜索，我们可以创建一个全文索引：
CREATE FULLTEXT INDEX idx_content ON articles(content);
这将创建一个基于content字段的全文索引，使得对文章内容进行模糊搜索更加高效。例如：
SELECT * FROM articles WHERE MATCH(content) AGAINST('数据库' IN BOOLEAN MODE);
这将返回包含关键词“数据库”的文章。