从现在开始，坚持一周，拿下SQL！
关系数据库：
SQL关键字总是大写，以示突出，表名和列名均使用小写。
1、数据模型分为层次模型、网状模型、关系模型
2、BIGINT\VARCHAR(N)是日常用于最广泛的数据类型
3、SQL-结构化查询语言、DDL-定义数据（增删表，修改表结构）、DML-管理数据（增删改数据）、DQL-查询数据
关系模型：
通常情况下，字段应该避免允许为NULL。不允许为NULL可以简化查询条件，加快查询速度，也利于应用程序读取数据后无需判断是否为NULL。
在关系数据库中，关系是通过主键和外键来维护的。
主键：
对主键的要求，最关键的一点是：记录一旦插入到表中，主键最好不要再修改，因为主键是用来唯一定位记录的，修改了主键，会造成一系列的影响。
所以，选取主键的一个基本原则是：不使用任何业务相关的字段作为主键，我们一般把这个字段命名为id。
对于大部分应用来说，通常自增类型的主键就能满足需求。我们在students表中定义的主键也是BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT类型。
如果使用INT自增类型，那么当一张表的记录数超过2147483647（约21亿）时，会达到上限而出错。使用BIGINT自增类型则可以最多约922亿亿条记录。
外键：
由于外键约束会降低数据库的性能，大部分互联网应用程序为了追求速度，并不设置外键约束，而是仅靠应用程序自身来保证逻辑的正确性。这种情况下，class_id仅仅是一个普通的列，
只是它起到了外键的作用而已。
还有一些应用会把一个大表拆成两个一对一的表，目的是把经常读取和不经常读取的字段分开，以获得更高的性能。例如，把一个大的用户表分拆为用户基本信息表user_info
和用户详细信息表user_profiles，大部分时候，只需要查询user_info表，并不需要查询user_profiles表，这样就提高了查询速度。
索引：
在关系数据库中，如果有上万甚至上亿条记录，在查找记录的时候，想要获得非常快的速度，就需要使用索引。
索引的效率取决于索引列的值是否散列，即该列的值如果越互不相同，那么索引效率越高。反过来，如果记录的列存在大量相同的值，例如gender列，大约一半的记录值是M，另一半是F，
因此，对该列创建索引就没有意义
可以对一张表创建多个索引。索引的优点是提高了查询效率，缺点是在插入、更新和删除记录时，需要同时修改索引，因此，索引越多，插入、更新和删除记录的速度就越慢。
对于主键，关系数据库会自动对其创建主键索引。使用主键索引的效率是最高的，因为主键会保证绝对唯一。
无论是否创建索引，对于用户和应用程序来说，使用关系数据库不会有任何区别。这里的意思是说，当我们在数据库中查询时，如果有相应的索引可用，数据库系统就会自动使用索引来提高查询效率，
如果没有索引，查询也能正常执行，只是速度会变慢。因此，索引可以在使用数据库的过程中逐步优化。
查询：
许多检测工具会执行一条SELECT 1;来测试数据库连接。
分页：
在MySQL中，LIMIT 15 OFFSET 30还可以简写成LIMIT 30, 15。
第几条数据开始，分页多少条数据。
分组：
聚合查询的列中，只能放入分组的列。
多表查询：
笛卡尔积：结果集的列数是students表和classes表的列数之和，行数是students表和classes表的行数之积。
连接查询：
内连接、外连接、左连接、右连接、
全连接：FULL OUTER JOIN，它会把两张表的所有记录全部选择出来，并且，自动把对方不存在的列填充为NULL
MySQL Client的可执行程序是mysql，MySQL Server的可执行程序是mysqld。
使用SQL语句：
如果记录已经存在，就先删除原记录，再插入新记录。此时，可以在insert语句前加上REPLACE语句
如果记录已经存在，就更新该记录，此时，可以使用INSERT INTO … ON DUPLICATE KEY UPDATE …语句
强制使用指定索引：FORCE INDEX
脏读（Dirty Read）
不可重复读（Non Repeatable Read）
幻读（Phantom Read）
Read Uncommitted
Read Committed
Repeatable Read
Serializable
