【从源码看Android】01从Looper说起

第七章 多表设计

1.外键是表中的某一列,它引用到另一个表的具有唯一性的键,一般是主键。外键用于确认一张表中的行与另一张表中的行相对应。

2.外键引用的主键称之为父键,父键所在的表称之为父表。

3.外键不唯一,可以为null,为null表示在父表中没有相应地主键。

4.引用完整性:插入外键列的值必须在父表的来源列中。外键能够保证引用完整性,这是外键重要的功能。

5.约束定义了表中的某些规则,防止表结构遭到破坏。

6.定义外键:

 create table nickname(

 id int not null auto_increment primary key,

 nname varchar(30) not null,

 player_id int);

mysql> alter table nickname add constraint players_id_fk foreign key(player_id)

references players(id);

这里注意:外键的类型要和主键的类型相同,否则会出现errno150错误。

7.表之间的关系

一对一:用的很少

一对多:通过外键连接

多对多:复杂,通过连接表junction table存储两张表的主键

组合键:多个键构成主键
8.范式:

第一范式(1NF)。规则1:数据列只包含有原子性的值(1列同时存储多个信息字段)。规则2:没有重复的数据组(多列存储相同类型字段,如color1列,color2

第二范式(2NF)。规则1:先符合1NF。规则2:没有部分函数依赖性(列12是组合主键,如列3根据列1的数据产生,但与列2无关,称为列3部分依赖)。

函数依赖:一列的值根据另一列的值的改变而改变。

部分函数依赖:非主键的列依赖于主键的一部分。

传递函数依赖:任意非键列与另一非键列有关联。

满足1NF,并且主键列只有一列,一定符合2NF

第三范式(3NF)。规则1:首先符合2NF。规则2:没有传递函数依赖性。

关于三个范式的理解(以下内容引用自:

http://blog.csdn.net/famousdt/article/details/6921622):

◆ 第一范式(1NF):强调的是列的原子性,即列不能够再分成其他几列。 

考虑这样一个表:【联系人】(姓名,性别,电话) 

如果在实际场景中,一个联系人有家庭电话和公司电话,那么这种表结构设计就没有达到 1NF。要符合 1NF 我们只需把列(电话)拆分,即:【联系人】(姓名,性别,家庭电话,公司电话)。1NF 很好辨别,但是 2NF 和 3NF 就容易搞混淆。 

◆ 第二范式(2NF):首先是 1NF,另外包含两部分内容,一是表必须有一个主键;二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键,而不能只依赖于主键的一部分。 

考虑一个订单明细表:【OrderDetail】(OrderID,ProductID,UnitPrice,Discount,Quantity,ProductName)。 

因为我们知道在一个订单中可以订购多种产品,所以单单一个 OrderID 是不足以成为主键的,主键应该是(OrderID,ProductID)。显而易见 Discount(折扣),Quantity(数量)完全依赖(取决)于主键(OderID,ProductID),而 UnitPrice,ProductName 只依赖于 ProductID。所以 OrderDetail 表不符合 2NF。不符合 2NF 的设计容易产生冗余数据。 

可以把【OrderDetail】表拆分为【OrderDetail】(OrderID,ProductID,Discount,Quantity)和【Product】(ProductID,UnitPrice,ProductName)来消除原订单表中UnitPrice,ProductName多次重复的情况。 

◆ 第三范式(3NF):首先是 2NF,另外非主键列必须直接依赖于主键,不能存在传递依赖。即不能存在:非主键列 A 依赖于非主键列 B,非主键列 B 依赖于主键的情况。 

考虑一个订单表【Order】(OrderID,OrderDate,CustomerID,CustomerName,CustomerAddr,CustomerCity)主键是(OrderID)。 

其中 OrderDate,CustomerID,CustomerName,CustomerAddr,CustomerCity 等非主键列都完全依赖于主键(OrderID),所以符合 2NF。不过问题是 CustomerName,CustomerAddr,CustomerCity 直接依赖的是 CustomerID(非主键列),而不是直接依赖于主键,它是通过传递才依赖于主键,所以不符合 3NF。 

通过拆分【Order】为【Order】(OrderID,OrderDate,CustomerID)和【Customer】(CustomerID,CustomerName,CustomerAddr,CustomerCity)从而达到 3NF。 

第二范式(2NF)和第三范式(3NF)的概念很容易混淆,区分它们的关键点在于,2NF:非主键列是否完全依赖于主键,还是依赖于主键的一部分;3NF:非主键列是直接依赖于主键,还是直接依赖于非主键列。

第八章 联接与多张表的操作

1.使用AS将查询结果作为数据插入新表。Create table new (id int not null auto_increment primary key, profession varchar) as select profession from mytable group by profession order by profession;

2.使用AS添加别名。Select profession AS my_profes from my_contacts;AS可以省略。

3.交叉联接:

Select t.toy, b.boy from toys as t cross join boys as b; cross join 返回两张表的每一行相乘(笛卡尔乘)的结果。

4.inner join利用条件式里的比较运算符结合两张表;

Select boys.boy, toys.toy from boys inner join toys on boys.toy_id = toys.toy_id;相等联接

Select boys.boy, toys.toy from boys inner join toys on boys.toy_id<>toys.toy_id;不等联接

Select boys.boy, toys.toy from boys nature join toys;自然联接(两张表中含有相同列名的相等内连接)

第九章 子查询

1.子查询:被另一个查询包围的查询,也可称之为内层查询。

select interest from interest as inte where inte.playerID in (select play

erID from interest);

2.子查询通常与as和连接一起使用,提高查询效率。

3.In/notinexists/not exists比较:

摘自:http://blog.csdn.net/ldl22847/article/details/7800572

in 是把外表和内表作hash 连接,而exists是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询。一直以来认为existsin效率高的说法是不准确的。 

如果查询的两个表大小相当,那么用inexists差别不大。 

如果两个表中一个较小,一个是大表,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in: 

例如:表A(小表),表B(大表)

a

select * from A where cc in (select cc from B) 效率低,用到了A表上cc列的索引;

select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc) 效率高,用到了B表上cc列的索引。 

相反的

b

select * from B where cc in (select cc from A) 效率高,用到了B表上cc列的索引;

select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc) 效率低,用到了A表上cc列的索引。

 

not in not exists如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描,没有用到索引;而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。所以无论那个表大,用not exists都比not in要快。 

in 与 =的区别 

select name from student where name in (‘zhang‘,‘wang‘,‘li‘,‘zhao‘); 

与 

select name from student where name=‘zhang‘ or name=‘li‘ or name=‘wang‘ or name=‘zhao‘ 

的结果是相同的。

第十章 外联接、内联接与联合

1.左外联接:匹配左表中的每一行及右表中符合要求的行。

Select g.girl,b.boy from girls as g left out join toys as t on g.toy_id = t.toy_id;

2.外联接与内联接的区别是:外联接一定能够返回结果集数据行(找不到相符合的返回NULL),结果行数等于右表行数。

3.右外联接:right out join,结果行数等于左表函数。

4.自引用外键:self-referencing foreign key,出于其他目的而引用同一张表的主键。

5.自联接:适用于含有子引用外键的表,将单一表当成两张具有完全相同信息的表进行查询。使用inner join完成查询。表ccboss_id自引用外键id

Select c1.name,c2.name as boss from cc c1 inner join cc c2 on c1.boss_id = c2.id;

6.union:联合,组合查询结果集;

Select profession from A union select profession from B;相同profession只出现一次

Select profession from A union all select profession from B;相同profession出现多次

7.使用union创建新表:任何select都可以创建新表

Create table test as  select profession from A union select sex from B;

8.intersect:交集

9.Except:差集

第十一章 约束、视图和事务

1.约束:例如check(限定允许插入某个列的值,coin char1) check in‘A’,’B’,’C’)),not null, primary key, foreign key, unique等。

添加约束:alter table mytable add constraint check gender in (‘M’,’F’);

2.视图:虚拟数据表

创建视图:create view webdesign AS select name,sex from table1 nature join table2 where table1.id = table2.id;

查看视图:select * from webdesign;

删除视图:drip view webdesign;

3.事务:transaction完成一组工作的sql,所有步骤必须能够全部完成,否则不完成任何一项任务。

事务过程:start transaction->执行sql语句->commit/rollback

显示创作数据表代码:show create table players;

必须使用支持事务的存储引擎:InnoDBBDB.

改变存储引擎:alter table yourtable TYPE=InnoDB;

第十二章 安全性

1.设定用户密码:set password for ‘root’@’localhost’ = password(‘aaa’);

2.添加新用户:create user conan identified by ‘conanswp’;

3.授权:grant select on table1 to conan

4.撤销权限:revoke select on table1 from conan

5.创建角色:create role data_entry;

6.授权:grant select,update,insert on table1 to data_entry;

7.使用角色:grant data_entry to conan;

8.删除角色:drop role data_entry;

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