文章目录
1. 数据库概念介绍，应用场景什么是数据库术语解释
2. 关系型数据库Mysqla) 数据库的组成部分介绍（服务器、数据库、表、行和列)b) Mysql数据库安装、navicat数据库可视化管理工具安装与基本使用Mysql安装Navicat安装Navicat的基本使用
c) mysql数据类型数值类型日期和时间类型字符串类型
d) 数据库级别操作（查看现有数据库、建库、删库、切换数据库等）查看现有数据库创建数据库删除数据库切换数据库显示指定数据库中的所有表显示表结构
e) 表级别操作（建表、删表、清空表格、增加删除字段等）创建数据表删除数据表增加字段修改字段删除字段清空数据表
f) 约束(非空、主键、外键、唯一键等约束、自增字段）g) 增加数据：insert 语句h) 查找数据：select语句i) 条件：where子句、逻辑运算符j) 限制数目：limit子句k) 删除数据：delete语句l) 更新数据：update语句m) 排序：order by语句单字段排序多字段排序关于字母排序：
n) 聚集函数（count、sum、max、average等)count：sum：avg：max/min：
o) group by 语句GROUP BY 关键字可以和 GROUP_CONCAT() 函数一起使用：GROUP BY 与 WITH ROLLUP：
p) 分组筛选：having语句q) 高级查询i. 嵌套子查询ii. exists|not exists子句iii. In|not in子句iv.**连接：（交叉连接（笛卡尔积）、内连接、外连接(左连接、右连接) ) （选讲）交叉连接（CROSS JOIN或,）内连接（INNER JOIN）外连接(左连接、右连接)左连接（..LEFT JOIN..ON..）右连接
r) **字符串查找：like子句（选讲）
3. **非关系型数据库mongodb简介（选讲）简介：
4. **非关系型数据库redis简介（选讲）简介Redis 的特点与其他 key-value 存储有什么不同？Redis 架构
1. 数据库概念介绍，应用场景
引入： 淘宝网，京东、微信，抖音等都有各自的功能,那么当我们退出系统的时候，下次再访问时，为什么信息还存在？
什么是数据库
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。
我们也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据速度相对较慢。
所以，现在我们使用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储和管理大数据量。所谓的关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。
RDBMS 即关系数据库管理系统(Relational Database Management System)的特点：
1.数据以表格的形式出现2.每行为各种记录名称3.每列为记录名称所对应的数据域4.许多的行和列组成一张表单5.若干的表单组成database
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。
术语解释
数据库: 数据库是一些关联表的集合。数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。列: 一列(数据元素) 包含了相同类型的数据。行：一行（=元组，或记录）是一组相关的数据。主键：主键是唯一的。一个数据表中只能包含一个主键。你可以使用主键来查询数据。外键：外键用于关联两个表。复合键：复合键（组合键）将多个列作为一个索引键，一般用于复合索引。索引：使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。类似于书籍的目录。参照完整性: 参照的完整性要求关系中不允许引用不存在的实体。与实体完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件，目的是保证数据的一致性。
2. 关系型数据库Mysql
a) 数据库的组成部分介绍（服务器、数据库、表、行和列)
所谓安装Mysql数据库，就是在主机安装一个数据库管理系统(DBMS)，这个管理程序可以管理多个数据库。DBMS(database manage system)一个数据库中可以创建多个表，以保存数据（信息)。数据库管理系统(DBMS)、数据库和表的关系如图所示：示意图
b) Mysql数据库安装、navicat数据库可视化管理工具安装与基本使用
Mysql安装
参考链接：https://blog.csdn.net/GCTTTTTT/article/details/121436300?spm=1001.2014.3001.5502
验证安装是否成功： 命令行窗口中输入：mysql --version 查看是否能成功显示版本号
然后保证mysql服务开启： 命令：net start mysql
使用命令行窗口（cmd）连接mysql数据库： 命令：mysql -uroot -p 然后输入自己修改后的密码（若没有按教程修改密码，则需输入安装数据库时给的原密码）
若能成功进入数据库中，则证明MySQL安装成功（如下图所示）： 命令解释：
Navicat安装
安装教程： http://fankey.blog365.cn/database/129.html https://cloud.tencent.com/developer/article/1804255 注：官网下载navicat安装后，不按教程方法进行完整激活也可免费使用14天
Navicat的基本使用
培训时会一步步教学
Navicat连接数据库方法Navicat导入sql文件方法
讲解完sql相关命令后讲
使用Navicat操作数据库使用Navicat操作数据表使用Navicat操作数据表数据
c) mysql数据类型
数值类型
MySQL 支持所有标准 SQL 数值数据类型。
这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL 和 NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL 和 DOUBLE PRECISION)。
常用数值类型： TINYINT ：小整数值 SMALLINT：大整数值 MEDIUMINT：大整数值 INT或INTEGER：大整数值 BIGINT：极大整数值 FLOAT：单精度 浮点数值 DOUBLE：双精度 浮点数值 DECIMAL ：小数值
日期和时间类型
表示时间值的日期和时间类型为DATETIME、DATE、TIMESTAMP、TIME和YEAR。
DATETIME：YYYY-MM-DD hh:mm:ss 混合日期和时间值 DATE：YYYY-MM-DD 日期值 TIMESTAMP：YYYY-MM-DD hh:mm:ss 混合日期和时间值，时间戳 TIME：HH:MM:SS 时间值或持续时间 YEAR：YYYY 年份值
字符串类型
字符串类型指CHAR、VARCHAR、TEXT、BLOB等。
CHAR：定长字符串（char(n) 和 varchar(n) 中括号中 n 代表字符的个数，比如 CHAR(30) 就可以存储 30 个字符） VARCHAR ：变长字符串 TINYBLOB：不超过 255 个字符的二进制字符串 TINYTEXT ：短文本字符串 BLOB： 二进制形式的长文本数据 TEXT：长文本数据 MEDIUMBLOB：二进制形式的中等长度文本数据 MEDIUMTEXT：中等长度文本数据 LONGBLOB：二进制形式的极大文本数据 LONGTEXT：极大文本数据
d) 数据库级别操作（查看现有数据库、建库、删库、切换数据库等）
查看现有数据库
列出 MySQL 数据库管理系统的数据库列表
show databases;
创建数据库
create database 数据库名;
删除数据库
drop database <数据库名>;
切换数据库
选择要操作的Mysql数据库，使用该命令后所有Mysql命令都只针对该数据库。
use 数据库名;
显示指定数据库中的所有表
使用该命令前需要使用 use 命令来选择要操作的数据库。
show tables;
显示表结构
显示数据表的属性，属性类型，主键信息 ，是否为 NULL，默认值等其他信息
有三种命令都可以实现：
show columns from 数据表名;
describe 数据表名;
desc 数据表名;
e) 表级别操作（建表、删表、清空表格、增加删除字段等）
创建数据表
CREATE TABLE table_name (column_name column_type);
实例解释：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `users`(
`user_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
`username` VARCHAR(100) NOT NULL,
`password` VARCHAR(40) NOT NULL,
`submission_date` DATE,
PRIMARY KEY (`user_id`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
删除数据表
DROP TABLE 数据表名;
增加字段
ALTER TABLE 表名 ADD 新字段名 数据类型 [约束条件] [FIRST|AFTER 已存在字段名];
实例解释：
alter table users add age int(10) after password;
修改字段
ALTER TABLE <表名> CHANGE <旧字段名> <新字段名> <新数据类型>;
旧字段名：指修改前的字段名；新字段名：指修改后的字段名；新数据类型：指修改后的数据类型，如果不需要修改字段的数据类型，可以将新数据类型设置成与原来一样，但数据类型不能为空。
删除字段
ALTER TABLE <表名> DROP <字段名>;
实例：
alter table users drop age_test;
其中，“字段名”指需要从表中删除的字段的名称。
清空数据表
TRUNCATE [TABLE] 数据表名;
其中，TABLE 关键字可省略。
TRUNCATE 和 DELETE 的区别 从逻辑上说，TRUNCATE 语句与 DELETE 语句作用相同，但是在某些情况下，两者在使用上有所区别。
DELETE 是 DML 类型的语句；TRUNCATE 是 DDL 类型的语句。它们都用来清空表中的数据。 DELETE 是逐行一条一条删除记录的；TRUNCATE则是直接删除原来的表，再重新创建一个一模一样的新表，而不是逐行删除表中的数据，执行数据比 DELETE快。因此需要删除表中全部的数据行时，尽量使用 TRUNCATE 语句， 可以缩短执行时间。 DELETE 删除数据后，配合事件回滚可以找回数据；TRUNCATE 不支持事务的回滚，数据删除后无法找回。 DELETE 删除数据后，系统不会重新设置自增字段的计数器；TRUNCATE 清空表记录后，系统会重新设置自增字段的计数器。 DELETE 的使用范围更广，因为它可以通过 WHERE 子句指定条件来删除部分数据；而 TRUNCATE 不支持 WHERE 子句，只能删除整体。 DELETE 会返回删除数据的行数，但是TRUNCATE 只会返回 0，没有任何意义。
f) 约束(非空、主键、外键、唯一键等约束、自增字段）
如果你不想字段为 NULL 可以设置字段的属性为 NOT NULL， 在操作数据库时如果输入该字段的数据为NULL ，就会报错。AUTO_INCREMENT定义列为自增的属性，一般用于主键，数值会自动加1。PRIMARY KEY关键字用于定义列为主键。 您可以使用多列来定义主键，列间以逗号分隔。ENGINE 设置存储引擎，CHARSET 设置编码。
g) 增加数据：insert 语句
INSERT INTO 数据表名(列名1, 列名2,...列名N ) VALUES (值1, 值2,...值N );
注意该SQL语句中各个列名与值为一一对应的关系，要注意以下几种情况：
关于默认值:当该字段为not null且insert语句中没有对该字段赋值时，会默认使用默认值： （1）整形，我们一般使用0作为默认值。 （2）字符串，默认空字符串(“”) （3）时间，可以默认1970-01-01 08:00:01 若主键设置了自动递增，当主键被赋值null时，该主键字段值会自动递增增加数据时，当想要往每一列中都设置值，可省略命令中的列名，即使用如下命令格式：
INSERT INTO 数据表名 VALUES (值1, 值2,...值N );
但注意这种情况下命令中的values括号中一定要每一列都赋值且与列名一一对应，若对应列为not null则可以为其赋默认值，若列可以为null可以赋值为null，总之若省略列名，则值需要赋完全。
列名可以为数据表中一个或多个列名，同样要与values括号中值一一对应，而没有赋值的列若为not null则会被赋值为默认值，若可为null则会被赋为null
h) 查找数据：select语句
常用命令格式：
SELECT {* | <字段列名>} FROM <表 1>, <表 2>… [WHERE <表达式>]
比较完整的命令格式： 中括号[]中的内容表示该内容是可选的，即按照需求选择是否使用
SELECT {* | <字段列名>} FROM <表 1>, <表 2>…
[WHERE <表达式>]
[GROUP BY
[HAVING
[ORDER BY
[LIMIT[
注意事项：
查询语句中你可以使用一个或者多个表，表之间使用逗号(,)分割，并使用WHERE语句来设定查询条件。SELECT 命令可以读取一条或者多条记录。你可以使用星号（*）来代替其他字段，SELECT语句会返回表的所有字段数据你可以使用 WHERE 语句来包含任何条件。你可以使用 LIMIT 属性来设定返回的记录数。
实例： 查询users表中所有信息：
select * from users;
查询users表中username列与password列信息：
select username,password from users;
i) 条件：where子句、逻辑运算符
基本命令格式:
SELECT {* | <字段列名>} FROM <表 1>, <表 2>… [WHERE <表达式>]
查询语句中你可以使用一个或者多个表，表之间使用逗号, 分割，并使用WHERE语句来设定查询条件。你可以在 WHERE 子句中指定任何条件。你可以使用 AND 或者 OR 指定一个或多个条件。WHERE 子句也可以运用于 SQL 的 DELETE 或者 UPDATE 命令。WHERE 子句类似于程序语言中的 if 条件，根据 MySQL 表中的字段值来读取指定的数据。
使用Navicat新建数据库DB_test使用Navicat导入DB_test.sql文件
实例：
j) 限制数目：limit子句
基本命令格式:
SELECT {* | <字段列名>} FROM <表 1>, <表 2>… [WHERE <表达式>] LIMIT {记录数|初始位置，记录数};
实例： 1、
select * from account limit 初始位置，记录数;
由结果可以看到，该语句返回的分别是从第1、第3条记录开始的之后的 3 条记录。LIMIT 关键字后的第一个数字0、2分别表示从第 1、3 行开始（记录的位置从 0 开始，第 1、3 行的位置为 0、2），第二个数字 3 表示返回的行数。
2、
select * from account limit 记录数;
如果“记录数”的值小于查询结果的总数，则会从第一条记录开始，显示指定条数的记录。如果“记录数”的值大于查询结果的总数，则会直接显示查询出来的所有记录。
k) 删除数据：delete语句
DELETE FROM 数据表名 [WHERE <条件>]
如果没有指定 WHERE 子句，MySQL 表中的所有记录将被删除。你可以在 WHERE 子句中指定任何条件您可以在单个表中一次性删除记录。当想删除数据表中指定的记录时需要使用WHERE 子句 实例：
delete from users where password="eee";
l) 更新数据：update语句
常用命令格式：
UPDATE <表名> SET 字段 1=值 1 [,字段 2=值 2… ] [WHERE 子句 ]
较完整命令格式：
UPDATE <表名> SET 字段 1=值 1 [,字段 2=值 2… ]
[WHERE 子句 ]
[LIMIT 子句]
<表名>：用于指定要更新的表名称。SET 子句：用于指定表中要修改的列名及其列值。其中，每个指定的列值可以是表达式，也可以是该列对应的默认值。如果指定的是默认值，可用关键字 DEFAULT 表示列值。WHERE 子句：可选项。用于限定表中要修改的行。若不指定，则修改表中所有的行。LIMIT 子句：可选项。用于限定被修改的行数。可以同时更新一个或多个字段。可以在 WHERE 子句中指定任何条件。可以在一个单独表中同时更新数据。当需要更新数据表中指定行的数据时需使用WHERE 子句
实例：
update users set age=666 where username="test1";
update users set age=1;
m) 排序：order by语句
基本语法格式： SELECT 列名1[,…] FROM 表名 ORDER BY <字段名> [ASC|DESC]
语法说明如下:
字段名：表示需要排序的字段名称，多个字段时用逗号隔开。ASC|DESC：ASC表示字段按升序排序；DESC表示字段按降序排序。其中ASC为默认值。
使用 ORDER BY 关键字应该注意以下几个方面：
ORDER BY 关键字后可以跟子查询当排序的字段中存在空值时，ORDER BY 会将该空值作为最小值来对待。ORDER BY 指定多个字段进行排序时，MySQL 会按照字段的顺序从左到右依次进行排序。
单字段排序
下面通过一个具体的实例来说明当 ORDER BY 指定单个字段时，MySQL 如何对查询结果进行排序。
select * from emp order by sal;
由结果可以看到，MySQL 对查询的 SAL 字段的数据按数值的大小进行了升序排序。
多字段排序
下面通过一个具体的实例来说明当 ORDER BY 指定多个字段时，MySQL 如何对查询结果进行排序。
select * from emp order by sal,hiredate;
注意：在对多个字段进行排序时，排序的第一个字段必须有相同的值，才会对第二个字段进行排序。如果第一个字段数据中所有的值都是唯一的，MySQL 将不再对第二个字段进行排序。
关于字母排序：
默认情况下，查询数据按字母升序进行排序（A～Z），但数据的排序并不仅限于此，还可以使用 ORDER BY 中的 DESC 对查询结果进行降序排序（Z～A）。 实例：
select * from emp order by ENAME;
n) 聚集函数（count、sum、max、average等)
count：
count返回符合条件的行的总数 基本格式：
select count(*|列名) from 数据表名 [WHERE ...]
实例： 查看雇员表emp雇员数量：
select count(*) from emp;
查看雇员表emp薪资sal大于1500的雇员数量：
select count(*) from emp where sal > 1500;
sum：
sum函数返回满足where条件的行的和，一般使用在数值列 基本格式：
select sum(列名){,sum(列名)...} from 数据表名 [WHERE ...]
实例：
select sum(sal) from emp;
select sum(sal) from emp where sal>1500;
avg：
AVG函数返回满足where条件的一列的平均值 基本格式：
Select avg(列名){,avg(列名)..} from 数据表名 [WHERE ...]
实例：
select avg(sal) from emp;
max/min：
Max/min函数返回满足where条件的一列的最大/最小值 基本格式：
select max(列名) from 数据表名 [WHERE ...]
select min(列名) from 数据表名 [WHERE ...]
实例：
select max(sal) from emp;
select min(sal) from emp;
o) group by 语句
在 MySQL 中，GROUP BY 关键字可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组。=
单独使用 GROUP BY 关键字时，查询结果会只显示每个分组的第一条记录。GROUP BY 关键字可以和 GROUP_CONCAT() 函数一起使用。GROUP_CONCAT() 函数会把每个分组的字段值都显示出来。在数据统计时，GROUP BY 关键字经常和聚合函数一起使用。GROUP BY 与 WITH ROLLUP：WITH ROLLUP 可以实现在分组统计数据基础上再进行相同的统计（SUM,AVG,COUNT…）。 基本格式：
SELECT column1[,列名2..] FROM table group by 列名
实例： 显示每个部门的平均工资和最高工资：
SELECT AVG(sal), MAX(sal),deptno FROM emp GROUP BY deptno;
使用FORMAT方法，对小数点进行处理 保留两位小数：
SELECT FORMAT(AVG(sal),2), MAX(sal),deptno FROM emp GROUP BY deptno;
显示每个部门（deptno）的每种岗位（job）的平均工资和最高工资
select avg(sal),max(sal),deptno,job from emp group by deptno,job;
GROUP BY 关键字可以和 GROUP_CONCAT() 函数一起使用：
GROUP_CONCAT() 函数会把每个分组的字段值都显示出来 实例： 查找出各个部门（deptno）中员工名字（ename）
select deptno,group_concat(ename) from emp group by deptno;
GROUP BY 与 WITH ROLLUP：
WITH ROLLUP 可以实现在分组统计数据基础上再进行相同的统计（SUM,AVG,COUNT…）。 实例： 统计各个部门（deptno）各自的薪资（sal）平均值，并统计各个部门薪资平均值 的平均值
select deptno,avg(sal) from emp group by deptno with rollup;
统计各个部门（deptno）各自的薪资（sal）最大值，并统计各个部门薪资最大值 的最大值
select deptno,max(sal) from emp group by deptno with rollup;
p) 分组筛选：having语句
使用 having 子句对分组后的结果进行过滤 基本格式：
SELECT column1[,列名2..] FROM table group by 列名 having 条件
实例： 显示平均工资低于 2000 的部门号和它的平均工资
select deptno,avg(sal) from emp group by deptno having avg(sal)<2000;
使用别名：
select deptno,avg(sal) as avgSal from emp group by deptno having avgSal<2000;
q) 高级查询
i. 嵌套子查询
子查询是指嵌入在其它 sql 语句中的 select 语句,也叫嵌套查询
子查询在 WHERE 中的语法格式如下：
WHERE <表达式> <操作符> (子查询)
其中，操作符可以是比较运算符和 IN、NOT IN、EXISTS、NOT EXISTS 等关键字。 实例： 如何显示与 SMITH 同一部门的所有员工?
先查询得到 SMITH 的部门号
select deptno from emp where ename='SMITH';
把上面的 select 语句当做一个子查询来使用
select * from emp where deptno = (select deptno from emp where ename='SMITH');
ii. exists|not exists子句
用于判断子查询的结果集是否为空，若子查询的结果集不为空，返回 TRUE，否则返回 FALSE；若使用关键字 NOT，则返回的值正好相反。
EXISTS 关键字可以和其它查询条件一起使用，条件表达式与 EXISTS 关键字之间用 AND 和 OR 连接。
实例： 查询emp表中是否存在deptno=10的部门，如果存在，就查询出account表中的记录：
select * from account where exists (select deptno from emp where deptno='10');
iii. In|not in子句
in子句：当表达式与子查询返回的结果集中的某个值相等时，返回 TRUE，否则返回 FALSE；若使用关键字 NOT，则返回值正好相反。 实例： 如何显示与 SMITH 或ALLEN 同一部门的所有员工? 1、先查询SMITH和ALLEN分别在哪个部门：
select deptno from emp where ename='SMITH' or ename='ALLEN';
2、将上面select语句作为子查询
select * from emp where deptno in
(select deptno from emp where ename='SMITH' or ename='ALLEN');
iv.**连接：（交叉连接（笛卡尔积）、内连接、外连接(左连接、右连接) ) （选讲）
在 MySQL 中，多表查询主要有交叉连接、内连接和外连接（外连接又包括左外连接和右外连接）。
交叉连接（CROSS JOIN或,）
交叉连接（CROSS JOIN）一般用来返回连接表的笛卡尔积。 交叉连接的语法格式如下：
SELECT <字段名> FROM <表1> CROSS JOIN <表2> [WHERE子句]
或
SELECT <字段名> FROM <表1>, <表2> [WHERE子句]
语法说明如下：
字段名：需要查询的字段名称。<表1><表2>：需要交叉连接的表名。WHERE 子句：用来设置交叉连接的查询条件。
注意：多个表交叉连接时，在 FROM 后的表名之间连续使用 CROSS JOIN 或逗号,即可。以上两种语法的返回结果是相同的，但是第一种语法才是官方建议的标准写法。
当连接的表之间没有关系时，我们会省略掉 WHERE 子句，这时返回结果就是两个表的笛卡尔积，返回结果数量就是两个表的数据行相乘。需要注意的是，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。
实例： 笛卡尔积实例：
select ename,sal,dname,emp.deptno from emp CROSS JOIN dept;
交叉查询也可以使用where子句进行结果过滤： 实例： 显示雇员名,雇员工资及所在部门的名字
分析：
雇员名,雇员工资 来自 emp 表部门的名字 来自 dept 表需要对 emp 和 dept 查询 ename,sal,dname,deptno字段当我们指定显示某个表的列时，需要使用：表.列名
使用CROSS JOIN连接表名写法：
select ename,sal,dname,emp.deptno from emp CROSS JOIN dept
where emp.deptno = dept.deptno;
使用逗号,连接表名写法：
select ename,sal,dname,emp.deptno from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno;
两种方法的返回结果是相同的：
内连接（INNER JOIN）
内连接（INNER JOIN）主要通过设置连接条件的方式，来移除查询结果中某些数据行的交叉连接。简单来说，就是利用条件表达式来消除交叉连接的某些数据行。
内连接使用 INNER JOIN 关键字连接两张表，并使用 ON 子句来设置连接条件。如果没有连接条件，INNER JOIN 和 CROSS JOIN 在语法上是等同的，两者可以互换。
内连接的语法格式如下：
SELECT <字段名> FROM <表1> INNER JOIN <表2> [ON子句]
语法说明如下：
字段名：需要查询的字段名称。<表1><表2>：需要内连接的表名。INNER JOIN ：内连接中可以省略 INNER 关键字，只用关键字 JOIN。ON 子句：用来设置内连接的连接条件。
INNER JOIN 也可以使用 WHERE 子句指定连接条件，但是 INNER JOIN … ON 语法是官方的标准写法，而且 WHERE 子句在某些时候会影响查询的性能。
多个表内连接时，在 FROM 后连续使用 INNER JOIN 或 JOIN 即可。
内连接可以查询两个或两个以上的表。为了让大家更好的理解，暂时只讲解两个表的连接查询。 实例： 显示雇员名,雇员工资及所在部门的名字
分析：
雇员名,雇员工资 来自 emp 表部门的名字 来自 dept 表需求对 emp 和 dept 查询 ename,sal,dname,deptno字段当我们需要指定显示某个表的列时，需要使用：表.列名
使用INNER JOIN连接表名，ON后设置连接条件：
select ename,sal,dname,emp.deptno from
emp INNER JOIN dept
ON emp.deptno = dept.deptno;
以上命令也相当于：
select ename,sal,dname,emp.deptno from
emp, dept
where emp.deptno = dept.deptno;
注意：当对多个表进行查询时，要在 SELECT 语句后面指定字段是来源于哪一张表。因此，在多表查询时，SELECT 语句后面的写法是表名.列名。另外，如果表名非常长的话，也可以给表设置别名，这样就可以直接在 SELECT 语句后面写上表的别名.列名。
外连接(左连接、右连接)
外连接可以分为左外连接和右外连接
左连接（…LEFT JOIN…ON…）
获取左表所有记录，即使右表没有对应匹配的记录
左外连接又称为左连接，使用 LEFT OUTER JOIN 关键字连接两个表，并使用 ON 子句来设置连接条件。
左连接的语法格式如下：
SELECT <字段名> FROM <表1> LEFT OUTER JOIN <表2>
语法说明如下。
字段名：需要查询的字段名称。<表1><表2>：需要左连接的表名。LEFT OUTER JOIN：左连接中可以省略 OUTER 关键字，只使用关键字 LEFT JOIN。ON 子句：用来设置左连接的连接条件，不能省略。
上述语法中，“表1”为基表，“表2”为参考表。左连接查询时，可以查询出“表1”中的所有记录和“表2”中匹配连接条件的记录。如果“表1”的某行在“表2”中没有匹配行，那么在返回结果中，“表2”的字段值均为空值（NULL）。
实例解释： 显示所有人的成绩，如果没有成绩，也要显示该人的姓名和 id 号,成绩显示为空
select `name`,stu.id,grade from
stu LEFT JOIN exam
ON stu.id=exam.id;
右连接
与 LEFT JOIN 相反，用于获取右表所有记录，即使左表没有对应匹配的记录。 右外连接又称为右连接，右连接是左连接的反向连接。使用 RIGHT OUTER JOIN 关键字连接两个表，并使用 ON 子句来设置连接条件。
**右连接的语法格式如下：**
SELECT <字段名> FROM <表1> RIGHT OUTER JOIN <表2>
语法说明如下。
字段名：需要查询的字段名称。<表1><表2>：需要右连接的表名。RIGHT OUTER JOIN：右连接中可以省略 OUTER 关键字，只使用关键字 RIGHT JOIN。ON 子句：用来设置右连接的连接条件，不能省略。
与左连接相反，右连接以“表2”为基表，“表1”为参考表。右连接查询时，可以查询出“表2”中的所有记录和“表1”中匹配连接条件的记录。如果“表2”的某行在“表1”中没有匹配行，那么在返回结果中，“表1”的字段值均为空值（NULL）。
实例解释： 显示所有成绩，如果没有名字匹配，显示空 即：右边的表(exam) 和左表(stu)没有匹配的记录，也会把右表的记录显示出来
select `name`,stu.id,grade from
stu RIGHT JOIN exam
ON stu.id=exam.id;
使用外连接查询时，一定要分清需要查询的结果，是需要显示左表的全部记录还是右表的全部记录，然后选择相应的左连接和右连接。
r) **字符串查找：like子句（选讲）
在 MySQL 中，LIKE 关键字主要用于搜索匹配字段中的指定内容。 其基本语法格式如下：
SELECT {* | <字段列名>} FROM 表名 WHERE 字段列名 [NOT] LIKE '字符串';
其中：
NOT ：可选参数，字段中的内容与指定的字符串不匹配时满足条件。字符串：指定用来匹配的字符串。“字符串”可以是一个很完整的字符串，也可以包含通配符。LIKE 关键字支持百分号“%”和下划线“_”通配符（通配符是一种特殊语句，主要用来模糊查询。当不知道真正字符或者懒得输入完整名称时，可以使用通配符来代替一个或多个真正的字符）。注意：匹配的字符串必须加单引号或双引号。
带有“%”通配符的查询 “%”是 MySQL 中最常用的通配符，它能代表任何长度的字符串，字符串的长度可以为 0。例如，a%b表示以字母 a 开头，以字母 b 结尾的任意长度的字符串。该字符串可以代表 ab、acb、accb、accrb 等字符串。 实例：
select * from users where username like "tes%";
带有“_”通配符的查询 “_”只能代表单个字符，字符的长度不能为 0。例如，a_b可以代表 acb、adb、aub 等字符串。 实例：
select * from users where username like "test_";
如何让LIKE 区分大小写： 默认情况下，LIKE 关键字匹配字符的时候是不区分大小写的。如果需要区分大小写，可以加入 BINARY 关键字。 实例：
select * from users where username like binary "Test_";
使用通配符的注意事项和技巧 下面是使用通配符的一些注意事项：
注意大小写。MySQL 默认是不区分大小写的。如果区分大小写，像“Tom”这样的数据就不能被“t%”所匹配到。注意尾部空格，尾部空格会干扰通配符的匹配。例如，“T% ”就不能匹配到“Tom”。注意 NULL。“%”通配符可以到匹配任意字符，但是不能匹配 NULL。也就是说 “%”匹配不到 tb_students_info 数据表中值为 NULL 的记录。
下面是一些使用通配符要记住的技巧。
不要过度使用通配符，如果其它操作符能达到相同的目的，应该使用其它操作符。因为 MySQL 对通配符的处理一般会比其他操作符花费更长的时间。在确定使用通配符后，除非绝对有必要，否则不要把它们用在字符串的开始处。把通配符置于搜索模式的开始处，搜索起来是最慢的。仔细注意通配符的位置。如果放错地方，可能不会返回想要的数据。
拓展 如果查询内容中包含通配符，可以使用“\”转义符转义。
3. **非关系型数据库mongodb简介（选讲）
简介：
MongoDB是一个基于分布式文件存储 [1] 的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
4. **非关系型数据库redis简介（选讲）
简介
Redis 是完全开源免费的，遵守 BSD 协议，是一个灵活的高性能 key-value 数据结构存储，可以用来作为数据库、缓存和消息队列。
Redis 比其他 key-value 缓存产品有以下三个特点：
Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载到内存使用。Redis 不仅支持简单的 key-value 类型的数据，同时还提供 list，set，zset，hash 等数据结构的存储。Redis 支持主从复制，即 master-slave 模式的数据备份。
Redis 的特点
高性能： Redis 将所有数据集存储在内存中，可以在入门级 Linux 机器中每秒写（SET）11 万次，读（GET）8.1 万次。Redis 支持 Pipelining 命令，可一次发送多条命令来提高吞吐率，减少通信延迟。持久化：当所有数据都存在于内存中时，可以根据自上次保存以来经过的时间和/或更新次数，使用灵活的策略将更改异步保存在磁盘上。Redis 支持仅附加文件（AOF）持久化模式。数据结构： Redis 支持各种类型的数据结构，例如字符串、散列、集合、列表、带有范围查询的有序集、位图、超级日志和带有半径查询的地理空间索引。原子操作：处理不同数据类型的 Redis 操作是原子操作，因此可以安全地 SET 或 INCR 键，添加和删除集合中的元素等。支持的语言： Redis 支持许多语言，如 C、C++、Erlang、Go、Haskell、Java、JavaScript（Node.js)、Lua、Objective-C、Perl、PHP、Python、R、Ruby、Rust、Scala、Smalltalk 等。主/从复制： Redis 遵循非常简单快速的主/从复制。配置文件中只需要一行来设置它，而 Slave 在 Amazon EC2 实例上完成 10 MM key 集的初始同步只需要 21 秒。分片： Redis 支持分片。与其他键值存储一样，跨多个 Redis 实例分发数据集非常容易。可移植： Redis 是用 C 编写的，适用于大多数 POSIX 系统，如 Linux、BSD、Mac OS X、Solaris 等。
与其他 key-value 存储有什么不同？
Redis 有着更为复杂的数据结构并且提供对它们的原子性操作，这是一个不同于其他数据库的进化路径。Redis 的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明，无需进行额外的抽象。
Redis 运行在内存中但是可以持久化到磁盘，所以在对不同数据集进行高速读写时需要权衡内存，因为数据量不能大于硬件内存。在内存数据库方面的另一个优点是，相比在磁盘上相同的复杂的数据结构，在内存中操作起来非常简单，这样 Redis 可以做很多内部复杂性很强的事情。同时，因 RDB 和 AOF 两种磁盘持久化方式是不适合随机访问，因为它们是顺序写入的。
Redis 架构
Redis 主要由有两个程序组成：
Redis 客户端 redis-cliRedis 服务器 redis-server
客户端、服务器可以位于同一台计算机或两台不同的计算机中。
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