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新建库: create database 库名;
删除库: drop database 库名;
使用数据库: use 库名;
展示所有库: show databases;
查看当前库名: select database();
创建表格: create table
显示数据库下所有数据表:show tables
显示数据表结构:desc 表名
对数据表进行重命名:rename 表名 to 新表名
删除数据表:drop table
查询表里所有数据:select * from 表名
添加字段:alter table 表名 add 字段类型 属性
修改字段:alter table 表名 change 类型 属性
删除字段:alter table 表名 drop
主键: primary key
自增: auto_increment
非空: not null
增: insert into 表名() values ()
查: select * from 表名 where 条件
修: update 表名 set 字段=值 where 条件
删: delete from 表名 where 条件
中文乱码: set names gbk
区间查询: select * from 表名 where 字段 between 值1 and 值2
模糊查询: select * from 表名 where 条件 like '%关键字%'(%一个或多个,_一个)
分段查询: select * from 表名 where 条件 limit 开始值 个数
排序:select * from 表名 order by 字段 asc(降序)||desc(升序)
赋予权限: grant all on 库名.* to '用户名'@'localhost'
剥夺权限: revoke all on 库名.* from '用户名'@'localhost'
聚合函数
计数: select count(字段或*) from 表名
求和: select sum(字段) from 表名
平均: select avg(字段) from 表名
最大值: select max(字段) from 表名
最小值: select min(字段) from 表名
分组查询: select 字段 from 表名 group by 字段
select 字段,字段 from 表名 group by 字段 having 条件
两表联查:
内连接:select 字段 from 表名1 inner join 表名2 on 连接条件 where 条件
隐式内连接:select 字段 from 表1,表2 where 表1.条件=表2.条件
左外连接: select 字段 from 表1 lift join 表2 on 连接条件 where 条件
右外连接: select 字段 from 表1 right join 表2 on 连接条件 where 条件
克隆(数据蠕虫): insert into 表名(字段,字段) select 字段, 字段 from 表名
一、SQL概述
1、SQL介绍
结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是关系型数据库管理系统都要遵循的规范，是数据库认识的语句，不同的数据库产商都支持SQL语句，但都有其特点。
举例：
普通话：各数据库厂商都遵循的ISO标准。
方言：数据库特有的关键字。
2、SQL语句分类
DDL：
数据定义语言：简称为DDL（Data Definition Language)
用来定义数据库对象：数据库、表、列等
关键字：create、alter、drop等
DML：
数据操作语言：简称DML（Data Manipulate Language）
用来对数据库中表的记录进行更新
关键字：insert、delete、update等
DQL：
数据查询语言：简称DQL（Data Query Language）
用来查询数据库中表的记录
关键字：select、from、where等
DCL：
数据控制语言：简称DCL（Data Control Language）
用来定义数据库的访问权限和安全级别，以及创建用户。
3、SQL基本语法
① SQL语句可以单行或多行书写，以分号 ; 结尾
② 可使用空格或缩进来增强语句的可读性
③ MySQL数据库的SQL语句不区分大小写，关键字建议使用大写
④ 可以使用单行或多行注释
4、小结
结构化查询语言（SQL），是关系型数据库管理系统都需要遵循的规范，。不同的数据库生产厂商都支持SQL语句，但都有特有内容。
SQL语句分为：数据定义语言（DDL），数据操作语言（DML），数据查询语言（DQL），数据控制语言（DCL）。
SQL通用语法：结构灵活，使用分号结尾；不区分大小写；可以使用/**/，#，--来进行注释。
二、DDL数据库操作
1、MySQL的组成结构
注：我们平常说的MySQL，其实主要指的是MySQL数据库管理软件。
一个MySQL DBMS可以同时存放多个数据库，理论上一个项目就对应一个数据库。如博客项目blog数据库、商城项目shop数据库、微信项目wechat数据库。
一个数据库中还可以同时包含多个数据表，而数据表才是真正用于存放数据的位置。（类似我们Office软件中的Excel表格），理论上一个功能就对应一个数据表。如博客系统中的用户管理功能，就需要一个user数据表、博客中的文章就需要一个article数据表、博客中的评论就需要一个message数据表。
一个数据表又可以拆分为多个字段，每个字段就是一个属性。
一个数据表除了字段以外，还有很多行，每一行都是一条完整的数据（记录）。
2、数据库的基本操作
① 创建数据库
创建 + 数据库 = create database 数据库名称（字母 + 数字+ 下划线）以字母开头
- 注意：在MySql中，当一条SQL语句编写结束后，一定要使用分号;结尾，否则系统认为这条语句还没结束
案例：
- 默认使用
latin1编码格式，gbk（中国）、utf8（国际通用）
② 查询数据库
基本语法：
③ 删除数据库
基本语法：
案例：
- 删除数据库的过程是不可逆的，慎重使用
④ 选择数据库
从数据库列表中查找需要使用的数据库
格式：
查看正在使用的数据库（8.0以后版本需要基于select查询来获取当前数据库）
三、DDL数据表操作
1、数据表的基本操作
（1） 数据表的创建
创建 + 数据表 = create table 数据表名称
基本语法：
- 注意：创建表必须有一个前提，首先要明确使用哪个数据库
use 数据库名称
案例1：
- tinyint：微整形，范围-128~127，无符号类型，则表示0 ~ 255
案例2：
- text文本类型，一般情况下，用varchar存储不了的字符串信息，都建议使用text文本进行处理
varchar存储的最大长度，理论是65535个字节（字符）。但是实际上，有几个字符是用于存放内容的长度的，所以真正可以使用的不足65535个字符，另外varchar类型存储的字符长度还和编码格式有关。一个gbk格式占用2个字节长度，一个utf8格式占用3个字节长度。GBK = 65532~65533/2，UTF8 = 65532~65533 / 3
（2）查询已创建数据表
显示所有数据表：
查看表的创建过程（编码格式、引擎，字段）：
查看表的字段信息：
反撇号``与双引号的区别：反撇号``: 主要用于标注数据库的名称、数据表名以及字段名称 = > 把反撇号中的内容当作普通文本来处理双引号' ' : 主要用于数据的增删改查中，用于表示文本型的数据
- 在创建数据库中，如果想使用中文或关键字可以使用反撇号
中文
（3）修改数据表信息
① 数据表字段添加
基本语法：
案例： 在tb_user表中添加一个 addtime 新字段，类型为date（年-月-日）
② 修改字段的名称或字段的类型
- change ： 既可以修改字段的名称，也可以修改字段的类型
- modify ： 只能修改字段类型
基本语法：
案例：
③ 删除某个字段
基本语法：
案例：
④ 修改数据表的名称
基本语法：
案例：
⑤ 数据表的删除
基本语法：
案例：
2、字段类型详解
① 整数类型
分类 | 类型名称 | 说明 |
tinyint | 很小的整数 | -128~127 |
smallint | 小的整数 | -32768~32767 |
mediumint | 中等大小的整数 | -8388608~8388608 |
int（integer） | 整数 | -2147483648 ~ 2147483647 |
unsigned 无符号型，代表只有整数，没有负数的情况，tinyint unsigned 表示 0 ~ 255
- 更大的范围使用bigint，再大的范围只能使用浮点数（float）了
② 浮点类型
浮点类型（精度失真情况）和定点类型（推荐使用定点类型）底层使用文本保存，故不会失真。
分类 | 类型名称 |
float | 单精度浮点类型 |
double | 双精度浮点类型 |
decimal(m, d) | 定点类型，decimal（10，2） |
decimal(10 ,2 )代表总长度为10 = 整数长度 + 小数长度，2代表小数点后保留2位
③ 日期类型
份额里 | 类型名称 |
year | YYYY 1901~2155 |
time | HH:MM:SS -838:59:59~838:59:59 |
date | YYYY-MM-DD 1000-01-01~9999-12-3 |
datetime | YYYY-MM-DD HH:MM:SS 1000-01-01 00:00:00~ 9999-12-31 23:59:59 |
timestamp | YYYY-MM-DD HH:MM:SS 19700101 00:00:01 UTC~2038-01-19 03:14:07UTC |
日期类型的选择主要看格式
④ 文本类型
类型名称 | 说明 |
char(m) | m为0-255之间的整数长度（固定长度） |
varchar(m) | m为0~65536之间的整数变长（变化长度） |
text | 允许长度为0~65535字节 |
mediumtext | 允许长度为0~167772150字节 |
longtext | 允许长度0~4294967295字节 |
255个字符以内，固定长度使用char（字符长度），变化长度使用varchar（字符长度）假设：有一个数据，一共有5个字符，char(11), 实际占用11个字符，相同长度数据，char类型查询要比varchar类型要快（因为varchar类型还要查询存储的实际长度）；变化长度varchar(11)，实际占用5个字符长度。超过255个字符，选择text文本类型。
四、DML数据操作语言
1、数据的增加操作
基本语法：
首先准备一个数据表：
- enum():枚举类型，多选一，从多个选项中选择其中一个
使用insert语句插入数据：
批量插入数据：
2、数据的更新操作
基本语法：
- 特别说明，如果在更新数据的时候，不指定更新条件，则其会把这个数据表的所有记录全部更新一遍
案例：
3、数据的删除操作
基本语法：
- 这里删除的是一个对象，或个体
案例：
清空数据表：delete 或 truncate
delete与truncate的区别在哪里呢？
- delete ：删除数据记录
- 数据操作语言（DML）
- 删除大量记录速度慢，
- 可以带条件删除=
只删除数据，主键自增序列不清零
- truncate : 删除所有数据记录
- 数据定义语言（DDL）
- 清除大量数据，
- 不能带条件删除
速度快
主键自增序列清零
五、SQL约束
1、主键约束
- PRIMARY KEY 约束唯一标识数据库表中的每条记录。
- 主键必循包含唯一的值
- 主键列不能含有NULL值
- 每个表中都必须含有一个主键，并且每个表只能有一个主键（有且仅有一个主键）
遵循原则：
1）主键应当是对用户没有意义的
2）永远也不要更新主键。
3）主键不应包含动态变化的数据，如时间戳、创建时间列、修改时间列等。
4） 主键应当由计算机自动生成。
1）主键应当是对用户没有意义的
2）永远也不要更新主键。
3）主键不应包含动态变化的数据，如时间戳、创建时间列、修改时间列等。
4） 主键应当由计算机自动生成。
① 创建主键约束：创建表时，在字段描述处，声明指明字段为主键。
创建方式1：
创建方式2：
② 数据表主键的添加与删除方式：
③ 自动生长列：
我们通常希望每次在插入新记录时，数据自动生成字段的值。
我们可以在表中使用
auto_increment(自动增长列) 关键字 ，自动增长列必须是 整形，自动增长列必须是键(一般是主键)使用auto_increment自动生成列，并设定为主键
先tb_member表中添加数据，可以不为id设置值，也可以设置为NULL，数据库将自动维护主键值
删除带自动增长的主键：先修改字段类型，去掉自动增长
auto_increment不能直接删除主键primary key 会报错，因为自动增长列必须有键
2、非空约束
非空约束——强调某一列不允许设置为空值
NOT NULL 约束强制列不接受 NULL 值。
NOT NULL 约束强制字段始终包含值。这意味着，如果不向字段添加值，就无法插入新记录或者更新记录。
3、唯一约束
UNIQUE约束唯一标识数据库表中的每条记录。
UNIQUE 和 PRIMARY KEY 约束均为列或列集合提供了唯一性的保证。
PRIMARY KEY拥有自动定义的UNIQUE约束
unique约束：
- 唯一约束：要求此列每一个值都必须是唯一的（不能重复）
- 唯一约束：要求此列可以为空（允许多个为空）
- 唯一约束：在一个表中可以同时存在多个！
第二、三点是与 primary key主键约束的不同点
4、默认值约束
默认值约束：就是让我们的某一列在插入的过程中拥有默认值
案例：性别字段设置默认值 为男
添加数据的几种方式：
5、外键约束
外键约束（多表关联使用）
比如：有两张数据表，这两个数据表之间有联系，通过了某个字段可以建立连接，这个字段在其中一个表中是主键，在另外一张表中，我们就把其称之为外键。
六、DQL数据查询语言
五字句查询
1、数据集准备
2、select查询
distinct：针对某列进行去重操作
- 这里效果和group by分组是一样的，所以说分组查询也可以达到去重的效果
3、简单查询
4、条件查询（where子句）
- 比较查询中 <> 等价于 ！=
- 范围查询中 语句显示在某一区间中的值，头尾都包含[] 后面接的是一个集合(set)
between and
in
- 模糊查询中 关键字 两个字符 ，
like
① _ 下划线代表任意一个字符
② % 代表任意长度的字符
- 非空查询不能使用= ，只能使用 或
is null
is not null
- not(条件语句) 代表取条件相反的值
① 比较查询
② 范围查询
查询价格为200或1000的商品：
- 注意between and 语句遵循一个从小到大的范围
③ 逻辑查询
④ 模糊查询
关键字
like 两个字符 _ 和 %①
_ 下划线：代表匹配任意某个字符（只能匹配1个字符）②
% 百分号：代表匹配任意多个字符（匹配的字符没有数量限制）
⑤ 非空查询
需要注意：在非空查询中，不能使用= ，只能使用 is null 和 is not null
5、聚合查询
上述所做的查询都是横向查询，它们是都是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询都是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回单一的值；特别注意聚合函数会忽略空值
聚合函数：
聚合函数 | 作用 |
count() | 统计指定列不为NULL的记录行数 |
sum() | 计算指定列的数值和，如果指定列类型不是数值类型，则计算结果为0 |
max() | 计算指定列的最大值，如果指定列是字符串类型，使用字符串排序运算 |
min() | 计算指定列的最小值，如果指定列是字符串类型，使用字符串排序运算 |
avg() | 计算指定列的平均值，如果指定列不是数值类型，则计算结果为0 |
案例分析：
- 注意：count（）函数不统计空值
6、分组查询(group by)与having子句
① SQL分组查询的基本语法：
- 特别说明：在MySQL5版本及以后，group by分组字段必须出现在select 语句中，否则会自动报错
说明：
SELECT语句：用于选择要显示的列，可以是分组列、聚合函数或其他列。
FROM子句：指定要查询的表名。
GROUP BY子句：指定一个或多个列，用于分组数据。查询的结果将按照这些列的值进行分组。
- 聚合函数：对于每个分组，可以应用一个或多个聚合函数（如
SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN等）来计算汇总值。
HAVING子句：可选的，用于筛选分组后的结果。只有符合条件的分组才会被包括在结果中。
WITH ROLLUP：在所有记录的最后加上一条记录，显示select查询时聚合函数的统计和计算结果
通过性别分组的演示：（先分组再统计）
group by可以用于单个字段分组，也可以用于多个字段分组：
- group by分组单独使用的作用或意义并不大
② group by + 聚合函数的使用：
- 分组在实际工作中就是为了更好实现数据统计（先分组再统计）
③ group by + having子句的使用：
having作用和where类似都是过滤数据的，但having是过滤分组数据的，只能用于group by
having子句与where的区别：
- ① having是在分组后对数据进行过滤（分组后） ，where是在分组前对数据进行过滤（分组前）
- ② having后面可以使用分组函数（聚合函数) ，where后面不可以使用分组函数
- ③ where是对分组前记录的条件，如果某行记录没有满足where子句的条件，那么这行记录不会参加分组；而having是对分组后数据的约束
对于没有分组查询中，having也代替where子句使用：
案例演示：
④ group_concat()关键字
⑤ 回溯统计 （with rollup）
回溯统计：在所有记录的最后加上一条记录，显示select查询时聚合函数的统计和计算结果
比如：在统计学生表中男女同学的人数信息的同时，我还想统计学生表中的总数据量
7、排序查询（order by）
通过 order by 语句，可以将查询出来的结果进行排序。要放在having子句的后面。
基本语法：
- ASC：升序默认
- DESC：降序
- 首先按照第一个字段进行排序，在第一个字段值相同的情况下，再对第二个字段进行排序
8、limit 分页查询
分页查询在项目开发中很常见，由于数据量很大，显示屏长度有限，因此对数据需要采取分页显示方式。例如数据共有30条，每页显示5条，第一页显示1-5条，第二页显示6-10条。
limit子句属于MySQL的方言
基本语法：
案例：
分页查询原理：
七、多表查询
1、交叉连接
交叉连接意义并不大，但是它是所有连接的基础。其功能就是将表1和表2的每一条数据进行连接。
结果：
字段数 = 表1字段 + 表2字段
记录数：表1中的总数量 * 表2中的总数量（笛卡尔积）
笛卡尔积：
笛卡尔积（Cartesian product）是指两个集合 X 和 Y 的乘积。
例如，有 A 和 B 两个集合，它们的值如下：
A = {1,2}
B = {3,4,5}
集合 A×B 和 B×A 的结果集分别表示为：
A×B={(1,3), (1,4), (1,5), (2,3), (2,4), (2,5) };
B×A={(3,1), (3,2), (4,1), (4,2), (5,1), (5,2) };
以上 A×B 和 B×A 的结果就叫做两个集合的笛卡尔积。
并且，从以上结果我们可以看出：
两个集合相乘，不满足交换率，即 A×B≠B×A。
A 集合和 B 集合的笛卡尔积是 A 集合的元素个数 × B 集合的元素个数。
如果每个表有 1000 行，那么返回结果的数量就有 1000×1000 = 1000000 行，数据量是非常巨大的。
基本语法：
- 当连接的表没有关系的时候，我们会忽略
WHERE子句，这时返回的就是两个表的笛卡尔积
交叉连接（CROSS JOIN）一般用来返回连接表的笛卡尔积：
- 多表查询遵循的算法就是笛卡尔积，表与表之间的连接可以看成是在做乘法运算。在实际应用中，应该避免使用笛卡尔积，因为笛卡尔积中容易存在大量不合理数据，简单来说就是容易导致查询结果重复、混乱。
2、内连接查询
内连接与外连接就是在交叉连接的基础上，去除大量不合理数据而获取我们想要的数据
- 比如在两表中的cid（商品类别）相同的数据并不冗余，是合理的数据
内连接：查询两个表中符合条件的共有记录
- 内连接根据连接查询的条件取出两个表的“交集”
内连接查询语法格式：
说明：
- inner join ：内连接的关键字
- on ：连接查询的条件
案例：
- 内连接查询就是在交叉连接查询的基础上增加了一个关联条件，查询结果只保存了关联条件的内容。
扩展关键字：as（起别名）
as：关键字可以为数据表或字段起别名，以后的数据筛选都可以通过别名实现。
内连接查询属于默认的多表查询方式，如果在多表查询中，直接使用join关键字，则代表使用的也是inner join内连接查询。
多表连接的标准写法：（添加缩进和换行提高可读性）
内连接的另外一种写法：
3、外连接查询
内连接查询只会查询满足关联条件的结果。
外连接查询有主表这样的一个概念，默认情况下会返回主表中的所有数据，不管其是否满足关联条件。
外连接查询又分为两种情况：
左外连接查询（语法左边数据表就是主表）：查询结果会保留主表中的所有数据，然后去右边表进行匹配，如果有与之匹配的结果则显示，如果没有与之匹配的结果，则右表关联字段设置为NULL！
右外连接查询（语法右边数据表就是主表）：查询结果会保留主表中的所有数据，然后去左边表进行匹配，如果有与之匹配的结果则显示，如果没有与之匹配的结果，则左表关联字段设置为NULL！
① 左外连接查询
以左表为主根据条件查询右表数据，如果根据条件查询右表数据不存在则使用null值填充
左连接查询基本语法：
说明：
- left join : 左连接查询的关键字（outer可以忽略）
- on ：连接查询条件（关联条件）
- 表1：左表
- 表2：右表
案例：
- 要显示所有的商品，主表要选择商品表
② 右外连接查询
以右表为主根据条件查询左表数据，如果根据条件查询左表数据不存在使用null值填充
右连接查询语法格式:
说明:
- right join 就是右连接查询关键字
- on 就是连接查询条件
- 表1 是左表
- 表2 是右表
案例：
- 要显示所有的商品所属分类，主表要选择商品表
左外连接与右外连接的不同在于参照不一样
③ 全连接(full join)
MySQL暂不支持这种语句，不过可以使用union将两个结果集堆在一起，利用左、右连接分两次将数据取出，然后使用union将数据去重。
4、内连接与外连接的区别
内连接只会保留满足关联条件的数据，而外连接中，主表不管是否满足关联条件都会被保留，没有满足匹配结果的其字段设置为空值。
注意：如果两张表中，其中一张数据表在另外一张数据表中都有与之对应的结果，则内连接和外连接两种查询方式产生的效果是一致的。
5、自连接查询
自连接是指使用表的别名实现表与自身连接的查询方法。
自连接：数据表自己连接自己，前提：连接操作时必须为数据表定义别名！
左表和右表是同一个表，根据连接查询条件查询两个表中的数据。
准备数据集：tb_area表（地域表）
pid（parent id）代表父级id，如果pid为null则代表本身就是父级，如果pid是一个具体的数值，则代表其属于子级。
什么情况下应该使用自连接查询？答：其实就是一张表中，数据与数据之间存在层级关系
理解一下这个过程，查看一下自身表的交叉连接：
- 由此观察，查询条件可以为
city.pid = province.aid或city.pid = 1 and province ='广东省'
使用自连接查询：
6、表与表之间的关系
在SQL语句中，如果想使用多表查询的前提必须是两张表甚至多张表必须有关联关系。在实际业务中，表与表之间通常有3种关系：
① 1 对 1关系
所谓的1对1关系就是在数据表A中的每一条记录在数据表B中都有一个与之对应的结果。、
举个例子：比如用户表与用户详情表
② 1 对 多关系
- 从分类表的角度来看，这是1对多关系，在分类表中的每一条数据在商品表中有多个数据与之对应
- 从商品表的角度来看，这是1对1关系，在商品表中的每一条数据在分类表中都有与一条数据之对应
③ 多 对 多 关系
- 多对多关系，建立临时表，通过临时表查询数据
八、外键约束（foreign key）
外键：foreign key 外键是用来让两张表的数据建立连接，从而保证数据的一致性和完整性。
原则：在一张数据表中，其是主键。但是在另外一张数据表中，其是从键（非主键），但是这个字段是两个表的关联字段，我们把这个字段称为外键。
1、外键约束作用
外键约束：对外键字段的值进行更新和插入时会和引用表中字段的数据进行验证，数据如果不合法则更新和插入失败，保证数据的有效性。如果合法就会建立关联关系，当我们在外键所在主键的表中进行操作时，另外一个表中的数据也会收到关联。
MySQL的外键约束用来在两个表数据之间建立链接，其中一张表的一个字段被另一张表中对应的字段约束。也就是说，设置外键约束至少要有两种表，被约束的表叫做从表（子表），另一张叫做主表（父表），属于主从关系。
其中主表中的关联字段叫做主键，外表中的关联字段叫做外键。
外键约束主要作用就是能够让表与表之间的数据建立关联，使数据更加完整，关联性更强。
关于完整性，可以通过一个例子来说明：
假如有两种表，一张用户账户表（用于存储用户账户），一张是账户信息表（用于存储账户中的信息）。
1）我不小心将用户账户表中的某个用户删除了，那么账户信息表中与这个用户有关的数据就变成无源数据了，找不到其属于哪个用户账户，导致用户信息不完整。
2）我在账户信息表中随便添加了一条数据，而其在用户账户表中没有对应的用户，这样用户信息也是不完整的。
如果有了外键约束，将用户账户表设为主表，账户信息表设为从表，那么就无法直接往账户信息表中插入数据，在用户账户表中删除用户，账户信息表中的用户信息也会被删除。外键约束的方式可以使两张紧密的联系在一起，保障数据完整性和一致性的同时，日常维护也更加方便。
再举个例子：
dage表(父表）：
id（主键） | name |
1 | 陈浩南 |
2 | 乌鸦哥 |
bro表（子表）：
id（主键） | name | dage_id(外键) |
1 | 山鸡 | 1 |
2 | 大天二 | 1 |
3 | 乌鸦的小弟 | 2 |
外键设置原则：保证两张表的关联关系，保证数据的一致性。在选择时，一般在一个表中是关联字段，在另外一个表中是主键，则这个字段建议设置为外键。
- 保证数据的一致性：比如有一天乌鸦哥被干掉了，那么在bro表中乌鸦的小弟也会被删除掉
2、外键约束的使用
设置外键：
- 不设置外键名称的情况下，系统会自动设置一个外键名称，可以通过
show create table 数据表查看
参数说明：
- constraint：用于设置外键约束名称，可以省略
- foreign key ：外键设置，用于指定外键字段
- references ： 主表及主键设置，用于指定主键和主表
添加外键：
cascade：级联，代表多个对象之间的映射关系
set null ： 设置为空值
删除外键：
删除或更新属性：
属性 | 说明 |
no action（默认） | 删除或修改主表记录，子表中若有关联记录，则不允许主表删除或修改(与 restrict 一致) |
restrict（默认） | 删除或修改主表记录，子表中若有关联记录，则不允许主表删除或修改（与 no action一致） |
cascade | 主表删除或修改记录时，从表也会对关联记录的外键字段进行修改。 |
set null | 主表删除或修改主表记录时，从表会将关联记录的外键字段设为null（这就要求该外键值允许设置为null) |
set default | 父表有变更时，子表将外键列设置成一个默认值（innodb不支持） |
语法：
- 表示设置在更新时(on updata) cascade，在删除时(on delete) cascade
案例：
class（主表）：
students（从表）：
- 注意：外键设置必须要
使用innodb引擎
查看引擎：
九、子查询
1、子查询（嵌套查询）
在一个select查询语句中，嵌入了另外一个select语句，那么被嵌套的select语句被称为子查询语句，外部那个select语句则被称为主查询。
主查询和子查询的关系：
- 子查询嵌套在主查询中
- 子查询是辅助主查询的，要么充当条件（where等），要么充当数据源（需要起别名）
- 子查询是可以独立存在的查询语句，是一条完整的select查询语句
什么时候使用到子查询？就是当我们的查询语句需要使用到另外一个SQL查询时，就可以使用子查询。
2、子查询的使用
例1. 查询学生表中大于平均年龄的所有学生:
需求：查询年龄 > 平均年龄的所有学生
前提：① 查询所有学生的平均年龄
第一步：写子查询
第二步：写主查询
第三步：第一步和第二步进行合并
例2. 查询出所有具有商品的分类名称
需求分析：
第一步：编写子查询（查询商品表中有哪些分类（cid）还要去掉重复的）
第二步：编写主查询（判断分类表中的分类是否出现在商品表中）
第三步：把主查询和子查询合并
例3. 查找年龄最小,成绩最低的学生:
第一步：获取年龄最小值和成绩最小值
第二步：查询所有学员信息（主查询）
第三步：把第一步和第二步合并
- Author:atsuc
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