数据库复习">数据库复习
CH4 SQL
SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是通用的关系数据库系统操作语言，下面从几个方面来复习SQL基础
4.1 DDL
SQL语句可根据其操作性质分成三类：
DDL（Data Definition Language） DCL（Data Constraint Language） DML（Data Manipulation Language）
DCL完成完整性和安全性的约束，也可以看作从属于DDL，下面介绍DCL除外的DDL部分SQL语句
DDL可以定义三种结构：表、视图和索引，视图view将在后面专门章节中介绍
SQL建表的语句很简单：
create table (<{attribute_name type}+>);
创建表的时候attribute list中除了可以建表以外也可以声明Key、添加约束等等（见完整性）
create table很简单，下面主要复习一下索引index
（1）索引
索引是加快检索表中数据的一种结构，索引由用户创建但并且DBMS使用（使用对用户透明），下面是创建普通索引的SQL语句：
create index on (<{attribute_name}+>);
对表student的属性student_id创建了索引，那么在查询student_id=PB12210134时，不用遍历整张表而是通过索引以及索引优化过的查找算法快速查找
可以把索引看成是经过数据结构优化了的键值对表，键是属性的值如上面的学号PB12210134，而值是指向表中tuple的指针，通过一些优化（如hash）可以加速键值对的查找
索引可以分成4类：
普通索引 唯一索引 主键索引 聚簇索引 唯一索引，create unique index ...，不允许表中任意两行具有相同的值，一般我们不直接创建唯一索引，而是通过声明主键来隐式地创建唯一索引的特例――主键索引
主键索引是创建主键时，DBMS自动创建的索引，和唯一索引以及主键定义（见完整性）一样，不允许表中任意两行具有相同的主键
聚簇索引是一种“物理索引”，它让元组在物理存储的顺序尽量按照索引值的顺序排布，那么在查询时能够有效的降低I/O时间，创建聚簇索引：create cluster index ...
需要注意的是，索引并不是百利而无一害的：
创建索引需要消耗时间，和数据量成正比 存储索引需要占用物理空间，建立聚簇索引物理空间需求更大 当对表中数据添加、修改和删除时需要动态维护索引，降低数据维护时间 4.2 基础查询
SQL基础查询语句的语法是：
select A1,A2,...,An from t1,t2,...,tm where P;
（1）select从句
select从句列出了查询所需求的属性（SQL是大小写不敏感的），select完成Project操作（见数据库复习1）
DBMS不会清除冗余数据，如果需要select出的属性没有重复项需要声明关键字distinct：select distinct a1 from t1
select时可以对属性做操作，如对数值属性做加减乘除操作等
（2）where从句
where从句列出了对关系中属性的断言，其作用是选出满足需求条件的属性，where完成Restrict操作
where从句跟出的条件P可以是用逻辑连接词and、or和not连接的复合条件，关系运算符可以是=、~=，也可以是数值比较的大小（等）于，如以下语句：
select name from student where department = 'computer science' and age > 20;
一种特殊的where从句是between A and B从句，表示大于等于A且小于等于B，并不常用
（3）from从句
from从句列出select语句要扫描的关系/表，从句中有多张表时往往和where语句配合完成Join操作：
select * from student, dept where student.d# = dept.d#;
这句SQL讲以d#作为连接点Join学生表和院系表
from多个表时我们经常使用重命名来区分重名属性或为了简写表达，属性和表名都可以用as关键词进行重名，如：
select s.name as sname, d.name as dname from student as s, dept as d where s.d# = d.d#;
C.J.Date在书中把关系的重命名又叫做元组变量（Tuple Variables）
4.3 高级查询
select from where是最基本的SQL查询语句，在此基础上SQL还支持各种各样的高级扩展查询操作
（1）串操作
where条件中可以使用like关键字配合串匹配来设定条件，SQL支持两个匹配符：
%百分号：百分号匹配任何字串（通配符） _下划线：下划线匹配任意但字符 比如可以利用串匹配操作选出USTC12级的同学：
select name from student where student_id like 'PB12%';
串操作还有很多，如连接、大小写转换、求字符串长度、截取子串等等（并不是很常用）
（2）排序
SQL分配关键词order by来支持对select出的结果排序，可以指定升序asc或降序desc，默认是升序排列
举一个USTCCS12级班上同学分配保研名额需要GPA排倒序的例子：
select name, GPA from student where student_id like 'PB12%' and d# = '011' order by GPA desc;
（3）集合操作
SQL支持以下三种集合操作对select语句产生中间结果进行再次加工：
union求并集 intersect求交集 except求差集 集合操作自动排重，并且union不会在意属性的type是否吻合，仅仅只需要保证union属性数相等即可，如以下一个奇怪的union：
(select name, student_id from student) union (select d#, name from dept)
这句话是可以执行的，得到的表头是name和student_id，但表中有院系的(d#, name)元组
（4）聚合函数
聚合函数是对select出的结果的某一个属性的全部值做操作，SQL支持一下五种聚合操作：
avg求平均值 min求最小值 max求最大值 sum求和 count求个数 比如统计USTCCS12级班上有多少个从EE转来的同学：
select count(*) from student where d# = '011' and student_id like 'PB1221%';
（PS：答案是三个）
聚合函数还有一个特殊操作group by分组，通过group by属性划分的分组来统计聚合函数值，如以下我们统计12级每个系的人数：
select d#, count(student_id) from student where student_id like 'PB12%' group by d#;
注意group by的属性，必须出现在select的属性当中
使用了group by从句的SQL语句还可以添加分组后筛选条件：having从句，需要注意的
having从句是分组后执行，而where从句是分组前执行 having从句只能对聚合函数做出限制条件，而where语句不能对聚合函数做出限制条件 例如下面统计12级每个系人数超过100人的系的SQL语句：
select d#, count(student_id) from student where student_id like '