# 什么是触发器？
在对表进行增、删、改的具体操作下，自动触发的功能
# 触发器的作用
监控表数据是否变化作出相应反应
# 触发器种类
表数据新增之前、新增之后
表数据修改之前、修改之后
表数据删除之前、删除之后
# 触发器创建
create trigger 触发器名字 before/after insert/update/delete
on 表名 for each row
begin
SQL语句
end
eg:
delimiter $$
create trigger tri_before_delete_t1 after delete on user_info for each row
begin
insert into t values(1);
end $$
delimiter ;
# 当user_info表数据删除之后，向t表添加一条数据
DELETE from user_info WHERE user_id = '11'
'''
补充:临时修改SQL语句的结束符
delimiter $$
临时修改的原因是因为触发器 存储过程等技术点 代码中也需要使用分号
如果不修改 则无法书写出完成的代码
'''
# 触发器补充
查看当前库下所有的触发器信息
show triggers\G;
删除当前库下指定的触发器信息
drop trigger 触发器名称;
类似于python中的定义函数
# 创建存储过程，类似于python创建函数
delimiter $$
create procedure 存储过程名字(
in 参数名 参数类型, # in表示该参数只能传入不能返回
out 参数名 参数类型, # out表示该参数可以被返回出去
inout 参数名 参数类型 # inout表示该参数既可以传入也可以返回
)
begin
SQL语句
end $$
delimiter ;
# 使用,类似于python调用函数
call 存储过程名字()
eg:
delimiter $$
create procedure p1(
in a int,
in b int,
out c int
)
begin
select * from user_info where balance >a and balance < b;
set c = 1;
end $$
delimiter ;
set @c = 0 # 定义参数
select @c; # 查看
call p1(10000,20000,@c);
select @c; # 1
'''
查看存储过程具体信息
show create procedure pro1;
查看所有存储过程
show procedure status;
删除存储过程
drop procedure pro1;
'''
# if条件判断
if 条件 then
子代码
elseif 条件 then
子代码
else
子代码
end if;
# while循环
DECLARE num INT ;
SET num = 0 ;
WHILE num < 10 DO
SELECT num ;
SET num = num + 1 ;
END WHILE ;
索引
# 什么是索引？
类似于书的目录。意味着以后再查数据应该先找目录再找数据，而不是用翻页的方式查询数据
索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构
primary key 主键
unique key 唯一键
index key 索引键
上面三种key前两种除了有加速查询的效果之外还有额外的约束条件(primary key:非空且唯一，unique key:唯一)，而index key没有任何约束功能只会帮你加速查询
# ps:foreign key不是用来加速查询用的,不在我们研究范围之内
# 索引的基本用法
id name pwd post_comment addr age
基于id查找数据很快 但是基于addr查找数据就很慢
解决的措施可以是给addr添加索引
'''索引虽然好用 但是不能无限制的创建!!!'''
**索引的影响:**
* 在表中有大量数据的前提下，创建索引速度会很慢
* 在索引创建完毕后，对表的查询性能会大幅度提升，但是写的性能会降低
索引的底层数据结构是b+树
b树 红黑树 二叉树 b*树 b+树
上述结构都是为了更好的基于树查找到相应的数据
只有叶子结点存放真实数据，根和树枝节点存的仅仅是虚拟数据
查询次数由树的层级决定，层级越低次数越少
一个磁盘块儿的大小是一定的，那也就意味着能存的数据量是一定的。如何保证树的层级最低呢？一个磁盘块儿存放占用空间比较小的数据项
思考我们应该给我们一张表里面的什么字段字段建立索引能够降低树的层级高度>>> 主键id字段
"""
聚集索引(primary key)
辅助索引(unique key,index key)
查询数据的时候不可能都是用id作为筛选条件，也可能会用name，password等字段信息，那么这个时候就无法利用到聚集索引的加速查询效果。就需要给其他字段建立索引，这些索引就叫辅助索引
叶子结点存放的是辅助索引字段对应的那条记录的主键的值(比如:按照name字段创建索引，那么叶子节点存放的是:{name对应的值:name所在的那条记录的主键值})
数据查找 如果一开始使用的是辅助索引 那么还需要使用聚焦索引才可以获取到真实数据
覆盖索引:只在辅助索引的叶子节点中就已经找到了所有我们想要的数据
select name from user where name='jason';
非覆盖索引:虽然查询的时候命中了索引字段name，但是要查的是age字段，所以还需要利用主键才去查找
select age from user where name='jason';
"""
