零、前言 本章主要讲解学习MYSQl数据库中的表的约束 表的约束 真正约束字段的是数据类型，但是数据类型约束很单一，需要有一些额外的约束，更好的保证数据的合法性，从业务逻辑角度保证数据的正确性 表的约束很多，这里主要介绍如下几个： null/not null,default, comment, zerofill，primary key， auto_increment，unique key 1、空属性 两个值：null（默认的）和not null(不为空) 数据库默认字段基本都是字段为空
auto_increment，自增涨约束字段会自动约束，自增字段不用设置列的数据，会自动生成一个自增的值。
表的约束：表中一定要有各种约束，通过约束，让我们未来插入数据库表中的数据是符合预期的。约束本质是通过技术手段，倒逼用户，插入正确的数据。反过来，在 mysql 角度，凡是插入进来的数据，都是符合数据约束的！约束的最终目的就是保证数据的完整性和可预期性。因此我们需要更多的约束条件！
在MySQL中有四类约束。分别是：主键约束(primary key)，非空约束(not null)，唯一约束(unique)，外键约束(foreign key)。
真正约束字段的是数据类型，但是数据类型约束很单一，需要有一些额外的约束，更好的保证数据的合法性，从业务逻辑角度保证数据的正确性。所谓约束，就是避免犯一些低级错误，比如类似于语法错误，编译器的编译失败实际上也算是一种约束。
对于关系型数据库 MySQL 前面一节已经讲过表相关操作，如感兴趣戳此直达[关系型数据库 MySQL 表相关操作],对于已经创建好的表，虽然字段的数据类型决定了所能存储的数据类型，但是表中所存储的数据是否合法并没有进行检查，想要对这些数据进行检查时，就可以通过约束来完成。
字段属性：null/not null,primary key,auto_increment,unique key,comment,default
可以看到我们插入空值的时候，这里是会报错的。 注：空字符串和null是不同的，这里可以插入空串，但是不能插入空数据。
ERROR 1025 (HY000): Error on rename of ‘./test/#sql-27c_2308’ to ‘./test/student’ (errno: 150) 更改类型编码类型时 出现此错误一般为有外键约束 解决方法 暂时停止外键检查 set foreign_key_checks=0; 4.6
为了保证插入数据的正确性和合法性，给表中字段添加，除了数据类型约束以外的【其他约束条件】。
唯一约束用于保证数据表中字段的唯一性，即表中字段的值不能重复出现。唯一约束是通过unique定义的。语法如下：
如果要计算非重复计数，我们很容易可以想到一个函数DistinctCount，那如果直接使用是不是就可以了呢？直接
整数类型：tinyint、smallint、mediumint、integer、bigint
如果和ROLLUPISSUBTOTAL和ISSUBTOTAL函数一起使用，参数要一致
Unique Key 约束的字段，值唯一，允许为空，唯一约束可以确保一列或者多列不出现重复值；
二、字段约束约束是对字段中的数据进行限制，用于保证数据的完整性，从而符合该字段达到我们期望的效果,如果插入的数据不满足约束要求，数据库管理系统就会拒绝执行SQL 操作
字段值从1开始，每次递增1，自动增长的值就不会有重复，适合用来生成唯一的id。在MySQL中只要是自动增长列必须是主键
需求： 1 查询员工的总数 2 查看员工总薪水、最高薪水、最小薪水、薪水的平均值 3 查询薪水大于4000员工的个数 4 查询部门为’教学部’的所有员工的个数 5 查询部门为’市场部’所有员工的平均薪水
一般情况下，可以从两个方面来判断数据库是否设计的比较规范，1是看是否拥有大量的窄表，2是宽表的数量是否足够的少，如果符合这两个条件，则可以说明这个数据库的设计水平还是比较高的，当然这是两个表面上的指标，为了达到数据库设计规范的要求，一般来说，需要符合以下几个要求。
聚集索引，在索引页里直接存放数据，而非聚集索引在索引页里存放的是索引，这些索引指向专门的数据页的数据。
以上就是mysql常见约束的介绍，希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路：MySQL
这周某系统上线，有一个需求就是，为一张表修改唯一性约束，原因就是之前发现，由于唯一性约束设置不当，导致业务处理出现异常。
这是Python数据分析实战基础的第三篇内容，主要对前两篇进行补充，把实际数据清洗场景下常用但零散的方法，按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类，以减少记忆成本，提升学习和使用效率。
SELECT 查询还可以对常数进行查询。对的，就是在 SELECT 查询结果中增加一列固定的常数列。这列的取值是我们指定的，而不是从数据表中动态取出的。
约束其实就是一种限制,用于修饰表中的列. 通过这种限制来保证表中数据的正确性、有效性和完整性。
一般情况下，除非需要使用表中所有的字段数据，最好不要使用通配符‘*’。使用通配符虽然可以节省输入查询语句的时间，但是获取不需要的列数据通常会降低查询和所使用的应用程序的效率。通配符的优势是，当不知道所需要的列的名称时，可以通过它获取它们。
有数据分析师曾抱怨：80%时间在清洗数据、加工数据和识别数据，仅有20%时间在做数据分析。面临这种困境的原因，大致有三点：
存储引擎比较 |功能|MyISAM|Memory|InnoDB|Archive| |---|---|---|---|---| |存储限制|256TB|RAM|64TB|None| |支持事务|No|No|Yes|No| |支持全文索引|Yes|No|No|No| |支持数索引|Yes|Yes|Yes|No| |支持哈希索引|No|Yes|No|No| |支持数据缓存|No|N/A|Yes|No| |支持外键|No|No|Yes|No|
http://blog.csdn.net/tiantian1980/article/details/1603126
SQL 可以写在一行或者多行。为了提高可读性，各子句分行写，必要时使用缩进每条命令以 ;
如果你平常做数据分析用 Excel，想要用 Python 做还不太会？那这篇系统的文章一定能帮到你！建议先收藏后食用
外键主要是维护表之间的关系的，主要是为了保证参照完整性，如果表中的某个字段为外键 字段，那么该字段的值必须来源于参照的表的主键
给某个字段/某列指定默认值，一旦设置默认值，在插入数据时，如果此字段没有显式赋值，则赋值为默 认值。
表的约束，实质上就是用数据类型去约束字段，但是数据类型的约束手法很单一，比如，我们在设置身份证号这个字段，数据类型唯一起的约束是它属于char类型或者varchar类型，不能是浮点型也不能是日期时间类型，但是这样还不够，身份证号需要有唯一性，是每个合法公民的唯一标识。因此需要额外增加一些手段去进行约束，以便更好的保证数据的合法性。
（4）特定的业务逻辑报错，涉及敏感的报错不应该有明确的原因，例如登录失败就不能报成密码错误或手机号码错误
文章总览图 逻辑删除 name的值如果是字符串，那么值必须要加上单引号。 插入数据，如果表名后面没有指定字段，就需要给所有的字段都设置值。 如果前面写了字段，就根据字段设置对应的值就行。 insert
无论是读取数据库还是写入数据库，前提必须是要有相应的数据库，如果没有我们只能创建。创建数据库很简单，执行SQL语句——CREATE DATABASE (数据库名)就行了，下面我们就来创建一个数据库来看看，在创建之前我们先看一下已经有哪些数据库，因为我们要创建一个不存在的数据库，创建已经存在的数据库会出错。
group by 增强：rollup cube grouping grouping set
用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格。
点击上方蓝字每天学习数据库 一起构建MySQL知识网络，我是林晓斌，今天的文章我们从索引说起。 林晓斌 林晓斌，网名丁奇，腾讯云数据库负责人，数据库领域资深技术专家。作为活跃的MySQL社区贡献者，丁奇专注于数据存储系统、MySQL源码研究和改进、MySQL性能优化和功能改进，在业务场景分析、系统瓶颈分析、性能优化方面拥有丰富的经验。其创作的《MySQL实战45讲》专栏受众已逾2万人。 你一定知道了，索引的作用是加快查询速度。比如有一个人口信息表，如果没有加索引，你要按照身份证号查找一个人，就得全表
MySQL数据库通过约束(constraints)防止无效的数据进入到数据库中，以保护数据的实体完整性。 MySQL中主要有六种约束，分别是：主键约束（primary key），非空约束（not null），自增长约束(auto_increment)，默认约束(default) ，零填充约束（zerofill），唯一性约束(unique)。
转一篇他人写的数据库设计技巧，感觉也不一定都正确，开拓一下思路吧。 说到数据库，我认为不能不先谈数据结构。1996年，在我初入大学学习计算机编程时，当时的老师就告诉我们说：计算机程序＝数据结构＋算法。尽管现在的程序开发已由面向过程为主逐步过渡到面向对象为主，但我还是深深赞同8年前老师的告诉我们的公式：计算机程序＝数据结构＋算法。面向对象的程序开发，要做的第一件事就是，先分析整个程序中需处理的数据，从中提取出抽象模板，以这个抽象模板设计类，再在其中逐步添加处理其数据的函数(即算法)，最后，再给类中的数据成员和函数划分访问权限，从而实现封装。 数据库的最初雏形据说源自美国一个奶牛场的记账薄(纸质的，由此可见，数据库并不一定是存储在电脑里的数据^_^)，里面记录的是该奶牛场的收支账目，程序员在将其整理、录入到电脑中时从中受到启发。当按照规定好的数据结构所采集到的数据量大到一定程度后，出于程序执行效率的考虑，程序员将其中的检索、更新维护等功能分离出来，做成单独调用的模块，这个模块后来就慢慢发展、演变成现在我们所接触到的数据库管理系统(DBMS)——程序开发中的一个重要分支。 下面进入正题，首先按我个人所接触过的程序给数据库设计人员的功底分一下类： １、没有系统学习过数据结构的程序员。这类程序员的作品往往只是他们的即兴玩具，他们往往习惯只设计有限的几个表，实现某类功能的数据全部塞在一个表中，各表之间几乎毫无关联。网上不少的免费管理软件都是这样的东西，当程序功能有限，数据量不多的时候，其程序运行起来没有什么问题，但是如果用其管理比较重要的数据，风险性非常大。 ２、系统学习过数据结构，但是还没有开发过对程序效率要求比较高的管理软件的程序员。这类人多半刚从学校毕业不久，他们在设计数据库表结构时，严格按照教科书上的规定，死扣E-R图和3NF(别灰心，所有的数据库设计高手都是从这一步开始的)。他们的作品，对于一般的access型轻量级的管理软件，已经够用。但是一旦该系统需要添加新功能，原有的数据库表差不多得进行大换血。 ３、第二类程序员，在经历过数次程序效率的提升，以及功能升级的折腾后，终于升级成为数据库设计的老鸟，第一类程序员眼中的高人。这类程序员可以胜任二十个表以上的中型商业数据管理系统的开发工作。他们知道该在什么样的情况下保留一定的冗余数据来提高程序效率，而且其设计的数据库可拓展性较好，当用户需要添加新功能时，原有数据库表只需做少量修改即可。 ４、在经历过上十个类似数据库管理软件的重复设计后，第三类程序员中坚持下来没有转行，而是希望从中找出“偷懒”窍门的有心人会慢慢觉悟，从而完成量变到质变的转换。他们所设计的数据库表结构有一定的远见，能够预测到未来功能升级所需要的数据，从而预先留下伏笔。这类程序员目前大多晋级成数据挖掘方面的高级软件开发人员。 ５、第三类程序员或第四类程序员，在对现有的各家数据库管理系统的原理和开发都有一定的钻研后，要么在其基础上进行二次开发，要么自行开发一套有自主版权的通用数据库管理系统。 我个人正处于第三类的末期，所以下面所列出的一些设计技巧只适合第二类和部分第三类数据库设计人员。同时，由于我很少碰到有兴趣在这方面深钻下去的同行，所以文中难免出现错误和遗漏，在此先行声明，欢迎大家指正，不要藏私哦8) 一、树型关系的数据表 不少程序员在进行数据库设计的时候都遇到过树型关系的数据，例如常见的类别表，即一个大类，下面有若干个子类，某些子类又有子类这样的情况。当类别不确定，用户希望可以在任意类别下添加新的子类，或者删除某个类别和其下的所有子类，而且预计以后其数量会逐步增长，此时我们就会考虑用一个数据表来保存这些数据。按照教科书上的教导，第二类程序员大概会设计出类似这样的数据表结构： 类别表_1(Type_table_1) 名称 类型 约束条件 说明 type_id int 无重复 类别标识，主键 type_name char(50) 不允许为空 类型名称，不允许重复 type_father int 不允许为空 该类别的父类别标识，如果是顶节点的话设定为某个唯一值 这样的设计短小精悍，完全满足3NF，而且可以满足用户的所有要求。是不是这样就行呢？答案是NO！Why？ 我们来估计一下用户希望如何罗列出这个表的数据的。对用户而言，他当然期望按他所设定的层次关系一次罗列出所有的类别，例如这样： 总类别 类别1 类别1.1 类别1.1.1 类别1.2 类别2 类别2.1 类别3 类别3.1 类别3.2 …… 看看为了实现这样的列表显示(树的先序遍历)，要对上面的表进行多少次检索？注
1.下面三种方式，在多数情况下效率是基本相同的，但问题在于，很多情况下，我们数据库可能有脏数据，比如重复数据，或者某条数据重要字段是null的，那下面的这几种，会把这种脏数据也统计上，本质都是统计满足条件的行数的：
死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用，并请求锁定对方的资源，从而导致恶性循环的现象。
当然，是没有必要退出的，因为在其他数据库的时候，还是可以使用show databases;命令查看所有数据库，并使用use 数据库名;直接进入其他数据库
一.SQL语言的使用 1.IN 操作符 用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格。 但是用IN的SQL性能总是比较低的，从Oracle执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别： ORACLE试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。 由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功，但对于含有分组统计等方面的SQL就不能转换了。
下面即是文章目录，也对应到了本文的结论，小伙伴可以先看结论快速了解博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助：
下载地址1：https://pypi.python.org/pypi/chardet/
三、多用户及其权限管理的设计 开发数据库管理类的软件，不可能不考虑多用户和用户权限设置的问题。尽管目前市面上的大、中型的后台数据库系统软件都提供了多用户，以及细至某个数据库内某张表的权限设置的功能，我个人建议：一套成熟的数据库管理软件，还是应该自行设计用户管理这块功能，原因有二： 1.那些大、中型后台数据库系统软件所提供的多用户及其权限设置都是针对数据库的共有属性，并不一定能完全满足某些特例的需求； 2.不要过多的依赖后台数据库系统软件的某些特殊功能，多种大、中型后台数据库系统软件之间并不完全兼容。否则一旦日后需要转换数据库平台或后台数据库系统软件版本升级，之前的架构设计很可能无法重用。 下面看看如何自行设计一套比较灵活的多用户管理模块，即该数据库管理软件的系统管理员可以自行添加新用户，修改已有用户的权限，删除已有用户。首先，分析用户需求，列出该数据库管理软件所有需要实现的功能；然后，根据一定的联系对这些功能进行分类，即把某类用户需使用的功能归为一类；最后开始建表： 功能表(Function_table) 名称 类型 约束条件 说明 f_id int 无重复 功能标识，主键 f_name char(20) 不允许为空 功能名称，不允许重复 f_desc char(50) 允许为空 功能描述 用户组表(User_group) 名称 类型 约束条件 说明 group_id int 无重复 用户组标识，主键 group_name char(20) 不允许为空 用户组名称 group_power char(100) 不允许为空 用户组权限表，内容为功能表f_id的集合 用户表(User_table) 名称 类型 约束条件 说明 user_id int 无重复 用户标识，主键 user_name char(20) 无重复 用户名 user_pwd char(20) 不允许为空 用户密码 user_type int 不允许为空 所属用户组标识，和User_group.group_id关联 采用这种用户组的架构设计，当需要添加新用户时，只需指定新用户所属的用户组；当以后系统需要添加新功能或对旧有功能权限进行修改时，只用操作功能表和用户组表的记录，原有用户的功能即可相应随之变化。当然，这种架构设计把数据库管理软件的功能判定移到了前台，使得前台开发相对复杂一些。但是，当用户数较大(10人以上)，或日后软件升级的概率较大时，这个代价是值得的。 四、简洁的批量m:n设计 碰到m:n的关系，一般都是建立3个表，m一个，n一个，m:n一个。但是，m:n有时会遇到批量处理的情况，例如到图书馆借书，一般都是允许用户同时借阅n本书，如果要求按批查询借阅记录，即列出某个用户某次借阅的所有书籍，该如何设计呢？让我们建好必须的3个表先： 书籍表(Book_table) 名称 类型 约束条件 说明 book_id int 无重复 书籍标识，主键 book_no char(20) 无重复 书籍编号 book_name char(100) 不允许为空 书籍名称 …… 借阅用户表(Renter_table) 名称 类型 约束条件 说明 renter_id int 无重复 用户标识，主键 renter_name char(20) 不允许为空 用户姓名 …… 借阅记录表(Rent_log) 名称 类型 约束条件 说明 rent_id int 无重复 借阅记录标识，主键 r_id int 不允许为空 用户标识，和Renter_table.renter_id关联 b_id int 不允许为空 书籍标识，和Book_table.book_id关联 rent_date datetime 不允许为空 借阅时间 …… 为了实现按批查询借阅记录，我们可以再建一个表来保存批量借阅的信息，例如： 批量借阅表(Batch_rent) 名称 类型 约束条件 说明 batch_id int 无重复 批量借阅标识，主键 batch_no int 不允许为空 批量借阅编号，同一批借阅的batch_no相同 rent_id int 不允许为空 借阅记录标识，和Rent_log.rent_id关联 batch_date datetime 不允许为空 批量借阅时间 这样的设计好吗？我们来看看为了列出某个用户某次借阅的所有书籍，需要如何查询？首先检索批量借阅表(Batch_rent)，把符合条件的的所有记录的rent_id字段的数据保存起来，再用这些数据作为查询条件带入到借阅记录表(Rent_log)中去查询。那么，有没有什么办法改进呢？下面给出一种简洁的批量设计方案，不需添加新表，只需修
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