1、快照读和当前读


  • 快照读（Snapshot Read）： 快照读是在数据库事务中默认使用的读取方式，也称为一致性非锁定读（Consistent Non-locking Read）。 在快照读中，事务读取的是数据库在事务开始时的一个快照（即某个特定时间点的数据视图），这样事务在整个读取过程中，数据保持一致性。
  • 事务开始时，数据库系统会记录事务开始时的系统版本，并使用该版本号来生成快照视图。
  • 快照读不会对数据行加锁，因此允许其他事务对数据行进行更新。
  • 在快照读期间，如果其他事务修改了数据行，快照读的事务不会感知到这些修改，它读取的是事务开始时的数据版本。
  • 当前读（Current Read）： 当前读是在某些特定场景下使用的读取方式，它会对数据行进行加锁，以确保读取到最新的数据值。 当前读也称为一致性锁定读（Consistent Locking Read）。
  • 当前读会对读取的数据行加共享锁（或称为读锁），防止其他事务对该数据行进行写入操作，以保持一致性。
  • 在当前读期间，其他事务无法对数据行进行写入操作，直到当前读的事务释放了锁。

区别：


  • 快照读适用于读取数据时不要求实时最新数据的场景，读取的数据是事务开始时的数据视图，不会受到其他事务的修改影响，适合读取频繁、对数据一致性要求不高的情况。
  • 当前读适用于对读取数据实时性要求较高的场景，它可以保证读取到最新的数据，但可能会导致其他事务的写入操作等待。

在数据库的事务隔离级别中，快照读对应于Read Committed隔离级别，而当前读对应于Repeatable Read和Serializable隔离级别。 选择合适的隔离级别取决于具体的应用需求和数据一致性要求。

2、共享锁和排他锁

共享锁（Shared Lock）和排他锁（Exclusive Lock）是数据库中两种不同类型的锁，用于控制事务对数据的并发访问。它们在多个事务同时操作同一数据时，控制读写操作的方式有所不同。

  1. 共享锁（Shared Lock）：
  • 共享锁允许多个事务同时共享对数据的读访问，也称为读锁。
  • 当一个事务获取了共享锁后，其他事务也可以获取相同的共享锁，但不能获取排他锁。
  • 多个事务可以同时持有共享锁，这样可以实现多个事务同时读取数据，而不会相互干扰。
  • 共享锁适用于读取操作，可以提供较好的并发性能，允许多个事务同时读取数据，但不允许写操作。
  1. 排他锁（Exclusive Lock）：
  • 排他锁是一种独占锁，它确保只有一个事务能够对数据进行写入操作，也称为写锁。
  • 当一个事务获取了排他锁后，其他事务既不能获取共享锁，也不能获取排他锁，它们必须等待该事务释放锁才能进行操作。
  • 排他锁适用于写入操作，它保证在一个事务对数据进行写入时，其他事务不能读取或写入数据，从而确保数据的一致性。

共享锁和排他锁通常用于事务的隔离级别控制，在不同的隔离级别下，数据库的锁定行为和并发访问规则有所不同。常见的隔离级别包括：

  • 读未提交（Read Uncommitted）：允许脏读，不使用共享锁或排他锁。
  • 读已提交（Read Committed）：使用共享锁，避免脏读。
  • 可重复读（Repeatable Read）：使用共享锁，避免脏读和不可重复读。
  • 串行化（Serializable）：使用排他锁，避免脏读、不可重复读和幻读。

选择合适的锁和隔离级别取决于具体应用的并发需求和数据一致性要求。锁的使用需要谨慎，过多的锁定可能会导致性能下降和死锁问题。因此，在设计数据库事务和并发控制时，需要权衡锁的粒度和事务的隔离级别，以确保数据的正确性和并发性能。

3、bin log/redo log/undo log

Binlog、Redo Log 和 Undo Log 是 MySQL 数据库中三个重要的日志文件，它们在数据库运行过程中分别承担着不同的功能。

  1. Binlog（二进制日志）：
  • Binlog是MySQL数据库的二进制日志，它记录了对数据库进行的修改操作，包括增删改等数据变更操作。
  • Binlog以二进制格式记录日志，主要用于数据复制和恢复。在主从复制中，主数据库将Binlog发送到从数据库，从数据库通过重放Binlog中的操作来实现与主数据库的同步。
  • Binlog还可以用于数据库的回滚和恢复。通过重新执行Binlog中的操作，可以将数据库恢复到某个特定的时间点或事务点。
  1. Redo Log（重做日志）：
  • Redo Log是InnoDB存储引擎特有的日志文件，它记录了对数据库进行的物理修改操作，包括页的插入、更新、删除等。
  • Redo Log以物流格式记录日志，主要用于保证数据库的事务持久性。在事务提交时，Redo Log会先记录事务的修改操作，然后再将数据写入到磁盘，这样即使数据库在事务提交前发生故障，通过重做Redo Log中的操作，可以将数据恢复到事务提交后的状态，保证了数据的持久性。
  1. Undo Log（回滚日志）：
  • Undo Log也是InnoDB存储引擎特有的日志文件，它记录了对数据库进行的逻辑修改操作，包括事务的回滚和读操作。
  • Undo Log以逻辑格式记录日志，用于实现事务的回滚操作和MVCC（多版本并发控制）。在事务执行过程中，Undo Log记录了事务修改的原始数据，用于回滚事务或提供读取事务之前的数据版本，从而实现了数据库的一致性读取。

总结：

  • Binlog用于数据复制和恢复，记录了对数据库的逻辑修改操作。
  • Redo Log用于保证事务持久性，记录了对数据库的物理修改操作。
  • Undo Log用于实现事务回滚和MVCC，记录了对数据库的逻辑修改操作。

4、bin log和redo log的区别



Binlog（二进制日志）和 Redo Log（重做日志）是 MySQL 数据库中两种不同的日志，它们在功能和使用上有着明显的区别：

  1. 功能：
  • Binlog（二进制日志）：Binlog主要用于数据复制和恢复。它记录了对数据库进行的逻辑修改操作，包括增删改等数据变更操作。在主从复制中，主数据库将Binlog发送到从数据库，从数据库通过重放Binlog中的操作来实现与主数据库的同步。此外，Binlog还可以用于数据库的回滚和恢复，通过重新执行Binlog中的操作，可以将数据库恢复到某个特定的时间点或事务点。
  • Redo Log（重做日志）：Redo Log主要用于保证数据库的事务持久性。它记录了对数据库进行的物理修改操作，包括页的插入、更新、删除等。在事务提交时，Redo Log会先记录事务的修改操作，然后再将数据写入到磁盘，这样即使数据库在事务提交前发生故障，通过重做Redo Log中的操作，可以将数据恢复到事务提交后的状态，保证了数据的持久性。
  1. 记录的内容：
  • Binlog：以逻辑格式记录日志，记录了逻辑修改操作，例如"在表A中插入一行数据"。
  • Redo Log：以物理格式记录日志，记录了物理修改操作，例如"在某个页的某个位置写入数据"。
  1. 存储位置：
  • Binlog：通常以文件形式存储，位于数据库服务器的数据目录中。
  • Redo Log：位于InnoDB存储引擎的系统表空间中，也可以有多个Redo Log文件组成循环队列。
  1. 使用范围：
  • Binlog：对于所有存储引擎都可用，包括InnoDB、MyISAM等。
  • Redo Log：主要用于InnoDB存储引擎，其他存储引擎（如MyISAM）没有Redo Log，其修改操作直接写入数据文件。

总结：

  • Binlog主要用于数据复制和恢复，记录了逻辑修改操作，以文件形式存储。
  • Redo Log主要用于保证事务持久性，记录了物理修改操作，存储在InnoDB存储引擎的系统表空间中。

5、讲一下MySQL架构

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），其架构是以客户端/服务器模式设计的，由多个组件构成。以下是MySQL的基本架构：

  1. 客户端（Client）： 客户端是与MySQL数据库交互的用户应用程序或工具。可以通过各种编程语言（如Python、Java、PHP等）编写的应用程序来访问MySQL服务器。客户端通过连接器（Connector）与MySQL服务器建立连接，并向服务器发送SQL查询语句或命令。
  2. 连接器（Connector）： 连接器是MySQL客户端用于与服务器建立连接的组件。当客户端发起连接请求时，连接器负责建立和维护客户端与服务器的通信通道。连接器还处理用户认证、权限验证和会话管理等任务。
  3. 查询分析器（Query Analyzer）： 查询分析器用于解析SQL查询语句，并进行语法检查和语义分析。在执行查询之前，查询分析器会检查查询是否合法，并确定查询的执行计划。
  4. 优化器（Optimizer）： 优化器是MySQL查询执行过程中的关键组件。它根据查询分析器提供的查询计划，考虑多个执行路径和索引选择，选择最优的执行方案。优化器的目标是通过选择最优执行计划来提高查询性能。
  5. 执行器（Executor）： 执行器负责执行优化器选择的执行计划。它从存储引擎中获取数据，并处理查询的结果返回给客户端。执行器还负责事务管理，例如开始、提交或回滚事务。
  6. 存储引擎（Storage Engine）： 存储引擎是MySQL架构中最底层的组件，负责数据的存储和检索。MySQL支持多种存储引擎，其中最常用的是InnoDB和MyISAM。不同的存储引擎具有不同的特性和适用场景，用户可以根据需求选择合适的存储引擎。

总结： MySQL的架构是一个经典的客户端/服务器模式，由客户端、连接器、查询分析器、优化器、执行器和存储引擎组成。这种架构使得MySQL具备高度的灵活性和可扩展性，并支持多种存储引擎，使其成为广泛应用的开源数据库管理系统。

6、分库分表

分库分表是一种数据库水平拆分（Sharding）的技术，用于解决单一数据库在数据量庞大时的性能瓶颈和扩展性问题。它将原本存储在一个数据库中的数据，分散到多个数据库或多张数据表中，以提高数据库的性能和吞吐量。

分库分表的核心思想是将数据按照一定的规则进行拆分，分散到多个独立的数据库或数据表中，每个数据库或数据表负责一部分数据。这样可以实现数据的分布式存储和查询，并充分利用多个数据库服务器或数据表的计算和存储资源，提高数据库的并发性能。

分库分表的常见实现方式包括：

  1. 垂直拆分（Vertical Sharding）： 垂直拆分是将一个大型数据库按照数据表的字段进行拆分，将不同的字段存储在不同的数据库中。例如，将用户基本信息存储在一个数据库，将用户订单信息存储在另一个数据库，这样可以将不同业务的数据分散到不同数据库中，减轻单一数据库的负担。
  2. 水平拆分（Horizontal Sharding）： 水平拆分是将一个大型数据表按照一定规则进行拆分，将不同数据行分散到多个数据表中。例如，可以按照用户ID、时间范围或地理位置等将数据行分配到不同数据表中。水平拆分使得每个数据表的数据量减少，从而提高查询性能。
  3. 分区（Partitioning）： 分区是一种将数据表按照某个规则划分为多个逻辑分区的技术。每个分区实际上可以存储在不同的数据库服务器上，从而实现分布式存储和查询。分区可以是范围分区、哈希分区、列表分区等。
  4. 分片（Sharding）： 分片是将一个大型数据库水平拆分为多个独立的数据库集群，每个数据库集群负责一个分片（Shard）的数据。分片使得每个数据库集群只处理部分数据，从而提高了整个系统的扩展性和性能。

分库分表的优点包括：

  • 提高数据库的并发性能和吞吐量。
  • 支持横向扩展，适应不断增长的数据量和访问需求。
  • 支持分布式部署，提高系统的可用性和可靠性。

然而，分库分表也引入了数据一致性、事务处理和跨分片查询等问题，需要在设计和实现中充分考虑和解决。因此，在选择分库分表方案时，需要根据具体的业务需求和数据库负载情况来权衡和决策。

7、什么是分区表

分区表（Partitioned Table）是一种数据库表的组织方式，它将一个大型的数据库表按照一定的规则（如范围、哈希、列表等）分割成多个逻辑分区，每个分区实际上存储在不同的物理存储空间上。分区表的目的是提高数据库的性能和管理大量数据的效率。

分区表的分区方式可以根据具体的业务需求和数据特点来选择，常见的分区方式有以下几种：

  1. 范围分区（Range Partitioning）： 根据某个字段的范围值将数据行分配到不同的分区。例如，可以根据时间字段将数据分区为每个月、每个季度或每年一分区。
  2. 哈希分区（Hash Partitioning）： 使用哈希算法根据某个或多个字段的哈希值将数据均匀地分配到不同的分区。哈希分区可以实现数据在各个分区上的均衡存储，适用于负载均衡的场景。
  3. 列表分区（List Partitioning）： 根据某个字段的离散值将数据行分配到不同的分区。例如，可以根据地区字段将数据分区为不同的地区分区。
  4. 复合分区（Composite Partitioning）： 将多个分区方式组合起来使用，根据多个字段的组合值将数据行分配到不同的分区。

分区表的优点包括：

  • 提高数据库的查询性能：可以仅查询特定分区，避免全表扫描，加速查询。
  • 管理大量数据更高效：分区表使得管理大型数据集合更加容易，例如备份、恢复和维护操作可以针对单个分区执行。
  • 支持横向扩展：可以将不同分区存储在不同的物理设备上，实现横向扩展。

然而，分区表也有一些限制和考虑因素：

  • 分区键的选择：分区键的选择需要根据查询和数据访问的需求，选取具有高选择性的字段，以确保数据在各个分区上均匀分布。
  • 数据迁移和维护：分区表的数据迁移和维护可能相对复杂，需要考虑数据迁移和重新平衡分区的问题。

分区表通常在数据库管理系统的存储引擎层面实现，不同的数据库管理系统支持不同类型的分区表。在使用分区表时，需要仔细设计和规划分区策略，以充分发挥分区表的优势并解决可能出现的挑战。

8、分区的问题

分区表虽然在提高数据库性能和管理大量数据方面有诸多优点，但也带来了一些问题和挑战，需要在设计和实施时仔细考虑和解决。以下是一些分区表可能面临的问题：

  1. 数据迁移和维护： 分区表可能需要进行数据迁移，例如在添加新的分区或删除旧的分区时。数据迁移涉及大量的数据移动和重新平衡，可能会对系统造成较大的负载。此外，维护分区表也可能比普通表更复杂，需要定期监控和管理分区。
  2. 查询优化： 分区表的查询优化可能会比普通表更复杂，因为需要考虑到查询可能涉及多个分区。在设计查询时，需要选择合适的分区键和索引，以确保查询的效率和性能。
  3. 数据倾斜： 在某些情况下，分区表的数据可能会出现倾斜，即某个分区的数据量远远超过其他分区。数据倾斜会导致一些分区的负载过重，而其他分区可能相对空闲。
  4. 跨分区查询： 跨分区查询是指查询涉及多个分区的操作。跨分区查询可能会导致较高的查询开销，因为需要访问多个分区的数据。为了优化跨分区查询，可能需要使用全局索引或全局临时表。
  5. 事务管理： 在使用分区表时，需要特别注意事务的管理。如果事务涉及多个分区的数据，可能会导致分布式事务和分区之间的数据一致性问题。
  6. 分区键的选择： 分区键的选择非常重要，它直接影响到数据在各个分区上的均衡分布和查询性能。选择不合适的分区键可能导致数据不均衡和查询效率低下。

总结： 分区表是一种有效的数据库设计和优化技术，可以提高数据库性能和管理大量数据的效率。然而，在使用分区表时，需要注意解决数据迁移、维护、查询优化、数据倾斜等问题，合理规划分区策略，并进行适当的性能测试和监控，以确保分区表的高效运行。

9、查询语句执行流程

查询语句在数据库中的执行流程可以简要地概括为以下几个主要步骤：

  1. 查询解析器（Query Parser）： 首先，数据库系统会接收到客户端发送的查询请求。查询解析器负责对查询语句进行解析，检查语法的正确性，并生成查询语句的解析树或查询计划。
  2. 查询优化器（Query Optimizer）： 在查询解析后，查询优化器会对查询语句的解析树或查询计划进行优化。优化器的目标是找到最优的查询执行计划，以提高查询性能。它会考虑不同的执行路径、索引选择、连接顺序等因素，并根据统计信息和查询成本来选择最优的执行计划。
  3. 执行计划生成（Execution Plan Generation）： 优化器确定了最优的查询执行计划后，会生成一个执行计划，描述如何获取和处理查询所需的数据。执行计划是一个指令序列，告诉数据库系统如何执行查询。
  4. 执行计划执行（Execution）： 一旦生成了执行计划，数据库系统就会按照执行计划的指令序列来执行查询。执行计划执行涉及数据的读取、处理、过滤、连接等操作，直到得到最终的查询结果。
  5. 结果返回（Result Return）： 执行完查询后，数据库会将查询结果返回给客户端。客户端可以获取到所请求的数据，并进行进一步的处理或显示。

值得注意的是，数据库系统在执行查询时，可能会利用缓存、索引和其他优化技术来加速查询过程。数据库系统还会根据事务的隔离级别和并发控制机制来保证查询的一致性和隔离性。同时，在执行过程中可能还会有锁定、日志记录和回滚等操作，以确保数据库的完整性和可靠性。

整个查询语句执行流程涉及多个组件的协作，包括查询解析器、查询优化器、执行计划生成器和执行器等。数据库系统的优化和执行过程是一个复杂的系统工作，旨在提供高效、准确和可靠的数据查询服务。

10、更新语句执行过程

更新语句在数据库中的执行过程可以简要地概括为以下几个主要步骤：

  1. 查询解析器（Query Parser）： 更新语句首先经过查询解析器，对语法进行检查和解析，确保更新语句的正确性。
  2. 查询优化器（Query Optimizer）： 在查询解析后，查询优化器会对更新语句进行优化。优化器的目标是找到最优的执行计划，以提高更新操作的性能。它会考虑不同的执行路径、索引选择、锁定策略等因素，并根据统计信息和成本估算来选择最优的执行计划。
  3. 执行计划生成（Execution Plan Generation）： 优化器确定了最优的更新执行计划后，会生成一个执行计划，描述如何执行更新操作。执行计划是一个指令序列，告诉数据库系统如何进行数据更新。
  4. 数据更新（Data Update）： 根据执行计划的指令序列，数据库系统会开始执行更新操作。更新操作涉及到对数据的读取、修改和写入。如果有涉及到索引，数据库系统会相应地更新索引。
  5. 锁定与并发控制（Locking and Concurrency Control）： 在进行数据更新时，数据库系统可能会对相应的数据行或表进行锁定，以防止并发更新操作导致数据不一致。并发控制机制确保在多个事务同时更新数据时，数据的一致性和隔离性。
  6. 日志记录（Logging）： 在数据更新过程中，数据库系统会将对数据的修改操作记录到事务日志中。事务日志用于实现事务的持久性，确保在发生故障时可以回滚或恢复数据。
  7. 事务提交（Transaction Commit）： 如果更新操作处于一个事务中，当事务完成时，数据库系统会将事务的修改操作应用到数据库中，并将事务标记为已提交。事务的提交是一个原子操作，要么所有的更新操作都成功提交，要么全部失败回滚。
  8. 结果返回（Result Return）： 更新操作完成后，数据库系统会返回更新操作的结果给客户端。通常，更新操作的结果是受影响的行数。

整个更新语句的执行过程涉及查询解析、查询优化、执行计划生成、数据更新、并发控制、日志记录和事务提交等多个环节，确保数据库的数据完整性、一致性和持久性。

11、exist和in的区别

EXISTS 和 IN 是 SQL 中用于查询和过滤数据的两种不同操作符，它们有以下区别：

  1. 功能：
  • EXISTS：EXISTS 是用于检查子查询是否返回任何结果。它返回一个布尔值，如果子查询返回至少一行结果，则返回 TRUE，否则返回 FALSE。EXISTS 通常用于在查询中判断某个条件是否存在，以决定是否选择某个结果集。
  • IN：IN 是用于比较一个表达式是否在一个给定的值列表中。它返回一个布尔值，如果表达式的值在给定的值列表中，则返回 TRUE，否则返回 FALSE。IN 通常用于在查询中过滤出指定的值。
  1. 语法：
  • EXISTS：EXISTS 后跟一个子查询，子查询的结果集可以是任何非空的结果。例如：
SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE EXISTS (SELECT column3 FROM 
another_table WHERE condition);
  • IN：IN 后跟一个值列表，值列表可以是具体的值、子查询或是一个由逗号分隔的值列表。例如：
SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE column3 IN (value1, value2,
 value3);
  1. 性能：
  • 在某些情况下，EXISTS 可能比 IN 更高效，特别是当子查询的结果集非常大时。因为 EXISTS 只需要判断子查询是否返回结果，而不会返回和比较整个结果集。
  1. 数据处理：
  • EXISTS 只关心子查询返回的结果是否为空，不会考虑具体的值，因此通常在只关心是否存在满足条件的记录时使用。
  • IN 用于检查某个字段是否在给定的值列表中，返回的结果取决于字段的值是否匹配给定的值。

总结：

  • EXISTS 是用于检查子查询是否返回结果，返回布尔值。通常用于判断某个条件是否存在。
  • IN 是用于比较一个表达式是否在给定的值列表中，返回布尔值。通常用于过滤出指定的值。

12、MySQL中int（10）和char（10）的区别

在MySQL中，INT(10) 和 CHAR(10) 是两种不同的数据类型，它们有以下区别：

  1. 数据类型：
  • INT(10)：INT 是整数类型，用于存储整数值。括号中的数字（例如，INT(10)）并不影响数据类型本身，而是用于显示指定显示宽度，即在显示查询结果时显示的字符宽度。在实际存储中，不受括号内数字的影响，它始终占用 4 个字节（32位）的存储空间。
  • CHAR(10)：CHAR 是定长字符类型，用于存储固定长度的字符串。括号中的数字表示字符的固定长度，即字段总是占用指定长度的存储空间。如果存储的字符串长度小于指定长度，MySQL会用空格填充，达到指定长度。
  1. 存储方式：
  • INT 存储整数值，占用 4 个字节的存储空间，范围约为 -2^31 到 2^31-1。
  • CHAR 存储定长字符串，占用指定长度的存储空间，无论实际存储的字符串长度是多少，都会占用固定长度的存储空间。
  1. 字符编码：
  • INT 是整数类型，不涉及字符编码。
  • CHAR 存储字符，其长度由字符编码决定。例如，使用 utf8 字符编码时，每个字符可能占用 1 到 3 个字节，因此 CHAR(10) 可能占用 10 到 30 个字节的存储空间。
  1. 适用场景：
  • INT 适用于存储整数值，如自增ID、计数器等。
  • CHAR 适用于存储定长的字符串，例如存储邮政编码、电话号码等固定长度的信息。

总结：

  • INT(10) 是整数类型，显示宽度并不影响实际存储，始终占用 4 个字节的存储空间。
  • CHAR(10) 是定长字符类型，存储固定长度的字符串，无论实际存储的字符串长度是多少，都会占用指定长度的存储空间。

13、truncate、delete和drop的区别

TRUNCATE、DELETE 和 DROP 是在数据库中用于处理数据或对象的三个不同操作，它们有以下区别：

  1. TRUNCATE：
  • TRUNCATE 用于删除表中的所有数据，但保留表的结构（列定义、索引、约束等）。它是一个 DDL（Data Definition Language）操作，因此在执行时会自动提交事务，并且不能回滚。
  • TRUNCATE 操作比 DELETE 更快，因为它不会逐行删除数据，而是直接删除数据页。也因为这个特点，TRUNCATE 无法删除有外键约束的表，除非在表上有 ON DELETE CASCADE 约束。
  • TRUNCATE 不会触发触发器，也不会记录删除操作日志（例如，不会写入事务日志）。
  1. DELETE：
  • DELETE 用于逐行删除表中的数据，可以根据条件删除部分或全部数据。它是一个 DML（Data Manipulation Language）操作，因此会启动事务并可回滚。
  • DELETE 操作相对较慢，因为它逐行删除数据并且会记录删除操作日志，以便可以回滚。
  • DELETE 可以触发触发器，对于有外键约束的表，需要在删除前解除相关的外键约束。
  1. DROP：
  • DROP 用于删除数据库对象，可以是表、视图、索引、存储过程等。它是一个 DDL 操作，因此会自动提交事务，并且不能回滚。
  • DROP 会彻底删除对象，包括其数据和结构，操作不可逆。
  • DROP 通常用于删除不再需要的数据库对象，需要谨慎使用，因为一旦删除，数据和结构都将无法恢复。

总结：

  • TRUNCATE 用于快速删除表中的所有数据，保留表结构，不触发触发器，不能删除有外键约束的表，不记录删除操作日志。
  • DELETE 用于逐行删除表中的数据，可以根据条件删除部分或全部数据，可触发触发器，需要考虑外键约束。
  • DROP 用于彻底删除数据库对象，删除的对象及其数据和结构都不可恢复。

14、having和where的区别

HAVING 和 WHERE 是在 SQL 查询中用于过滤数据的两个不同子句，它们有以下区别：

  1. 用途：
  • WHERE：WHERE 子句用于在查询中对行进行过滤，它用于在执行聚合函数之前筛选数据。WHERE 子句中的条件通常是基于列的筛选条件，用于选择满足条件的行。
  • HAVING：HAVING 子句用于在查询中对分组进行过滤，它用于在执行聚合函数之后筛选数据。HAVING 子句中的条件通常是基于聚合函数的筛选条件，用于选择满足条件的分组。
  1. 适用对象：
  • WHERE：WHERE 子句通常用于普通的非聚合查询，可以对所有的行应用过滤条件。
  • HAVING：HAVING 子句通常用于包含聚合函数的查询，用于对聚合结果进行过滤。它只能用于对已经进行了 GROUP BY 分组的结果集进行过滤。
  1. 使用时机：
  • WHERE：WHERE 子句在查询执行之前对表中的行进行过滤，它减少了需要处理的数据量。
  • HAVING：HAVING 子句在查询执行后对分组的结果进行过滤，它对已经进行了聚合计算的结果集进行过滤。
  1. 使用条件：
  • WHERE：WHERE 子句使用的条件通常包括列之间的比较、逻辑运算符（AND、OR、NOT）和通配符等。
  • HAVING：HAVING 子句使用的条件通常包括聚合函数的条件，如 SUM、COUNT、AVG 等，并且通常配合 GROUP BY 子句使用。

总结：

  • WHERE 子句用于在查询中对行进行过滤，作用在执行聚合函数之前。
  • HAVING 子句用于在查询中对分组进行过滤，作用在执行聚合函数之后。
  • WHERE 适用于普通的非聚合查询，HAVING 适用于包含聚合函数的查询并与 GROUP BY 结合使用。