A. 数据库第二范式和第三范式的区别的是什么
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其属性如下： （OrderID，ProctID，UnitPrice，Discount，Quantity，ProctName）。
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，ProctID）。显而易见 Discount（折扣），Quantity（数量）完全依赖（取决）于主键（OderID，ProctID），而 UnitPrice，ProctName 只依赖于 ProctID。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，ProctID，Discount，Quantity）
Proct （ProctID，UnitPrice，ProctName）
来消除原订单表中UnitPrice，ProctName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。茄芦考虑一个订单表Order： （OrderID，OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）主键是（OrderID）。凯正
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，它是通颤孙带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。
B. 关于数据库三大设计范式浅析
为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。
真正要明白”范式（NF）”是什么意思，首先看下教材中的定义，范式是“符合某一种级别的关系模式的集合，表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度”。实际上可以把它粗略地理解为一张数据表的表结构所符合的某种设计标准的级别。就像家里装修买建材，最环保的是E0级，其次是E1级，还有E2级等等。数据库范式也分为1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF。一般在我们设计关系型数据库的时候，最多考虑到BCNF就够。符合高一级范式的设计，必定符合低一级范式，例如符合2NF的关系模式，必定符合1NF。
在实际开发中最为常见的设计范式有三个：
首先是第一范式（1NF）。
符合1NF的关系（你可以理解为数据表。“关系”和“关系模式”的区别，类似于面向对象程序设计中”类“与”对象“的区别。”关系“是”关系模式“的一个实例，你可以把”关系”理解为一张带数据的表，而“关系模式”是这张数据表的表结构。1NF的定义为：符合1NF的关系中的每个属性都不可再分。表1所示的情况，就不符合1NF的要求。
这样在查询订单信息的时候，就可以使用客户编号来引用客户信息表中的记录，也不必在订单信息表中多次输入客户信息的内容，减小了数据冗余。
由此可见，符合3NF要求的数据库设计，基本上解决了数据冗余过大，插入异常，修改异常，删除异常的问题。当然，在实际中，往往为了性能上或者应对扩展的需要，经常 做到2NF或者1NF，但是作为数据库设计人员，至少应该知道，3NF的要求是怎样的。
C. Mysql数据库性能优化之分区分表分库
分表是分散数据库压力的好方法。
分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。
当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。
分表的分类
**1、纵向分表**
将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。）
分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的）
案例：
对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。
这样纵向分表后：
首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的操作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。
其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。
**2、横向分表**
字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2等。表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。
分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。
案例：同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多。
延伸：为什么要分表和分区？
日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
什么是分表？
分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去操作它。
什么是分区？
分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候操作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。
**MySQL分表和分区有什么联系呢？**
1、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。
2、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。
3、分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。
4、表分区相对于分表，操作方便，不需要创建子表。
我们知道对于大型的互联网应用，数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别，同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写操作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略。
**1、分表**
在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。在企业级应用中，往往使用org_id(组织主键)做为分表字段，在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后，当数据进行存储及查询时，需要确定到哪张表里去查找数据，
数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量
**2、分库**
分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是不能给数据库的并发访问带来质的提升，面对高并发的写访问，当Master无法承担高并发的写入请求时，不管如何扩展Slave服务器，都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分，来提高数据库的写入能力，即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式，对数据库进行路由。
数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量
**3、即分表又分库**
数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。
当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候，需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下：
中间变量 = 关键字%（数据库数量*单库数据表数量）
库 = 取整（中间变量/单库数据表数量）
表 = （中间变量%单库数据表数量）
实例：
1、分库分表
很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：
复制代码 代码如下:
<?php
for($i=0;$i< 100; $i++ ){
//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members
";
echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}
";
}
?>
2、不停机修改mysql表结构
同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理：
先创建一个临时表：
/*创建临时表*/
CREATE TABLE members_tmp LIKE members
然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的，mid是主键，一个区间一个区间的导，基本是一次导出5万条吧，这里略去了
接着重命名将新表替换上去：
/*这是个颇为经典的语句哈*/
RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;
就是这样，基本可以做到无损失，无需停机更新表结构，但实际上RENAME期间表是被锁死的，所以选择在线少的时候操作是一个技巧。经过这个操作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多。
D. 数据库（mysql）关键知识
Mysql是目前互联网使用最广的关系数据库，关系数据库的本质是将问题分解为多个分类然后通过关系来查询。 一个经典的问题是用户借书，三张表，一个用户，一个书，一个借书的关系表。当需要查询某个用户借书情况或者是书被那些人借了，就用关系查询来实现。
关系数据库范式
来自英文Normal form，简称NF。要想设计—个好的关系，必须使关系满足一定的约束条件，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入(insert)、删除(delete)和更新(update)操作异常。总共有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、 第三范式 （3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、 第四范式 (4NF）和 第五范式 （5NF，又称完美范式）。
1NF是指数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项。2NF必须满足1NF，要求数据库表中的每行记录必须可以被唯一地区分。3NF在2NF基础上，任何非主 属性 不依赖于其它非主属性（在2NF基础上消除传递依赖）。BCNF是在3NF基础上，任何非主属性不能对主键子集依赖（在3NF基础上消除对主码子集的依赖）， 满足BCNF不再会有任何由于函数依赖导致的异常，但是我们还可能会遇到由于多值依赖导致的异常。4NF的定义很简单：已经是BC范式，并且不包含多值依赖关系。5NF处理的是无损连接问题，这个范式基本没有实际意义，因为无损连接很少出现，而且难以察觉。而域键范式试图定义一个终极范式，该范式考虑所有的依赖和约束类型，但是实用价值也是最小的，只存在理论研究中。
Catalog和Schema
是数据库对象命名空间中的层次，主要用来解决命名冲突的问题。从概念上说，一个数据库系统包含多个Catalog，每个Catalog又包含多个Schema，而每个Schema又包含多个数据库对象（表、视图、字段等）。但是Mysql的数据库名就是Schema，不支持Catalog。
Mysql的数据库引擎主要有两种MyISAM和InnoDB，MyISAM支持全文检索，InnoDB支持事务。
SQL中的通配符‘%’代表任意字符出现任意次数。‘_’代表任意字符出现一次。SQL与正则表达式结合查询一般用在WHERE table_name REGEXP '^12.34'。子查询是从里到外执行。
数据库联结（join）涉及到外键，外键是指一个表的列是另一个表的主键，那么它就是外键。笛卡尔积联结（不指定联结条件时）生成的记录条目是单纯的第一个表的行乘以第二个表的列数。用得最多的是等值联结也叫内部联结。
高级联结还有自连接，是指查询中的两张表是同一张表，它通常作为外部语句用来代替从相同表中检索数据时使用的子查询。自然联结使每个列只返回一次。外部联结是指联结包含了那些在相关表中没有关联行的行。例如列出所有产品及其订购数量，包括没有人订购的产品。LEFT OUTER JOIN指选择左边表的所有行。
组合查询是指采用UNION等将两个查询结果取并集。
视图是查看存储在别处的数据的一种工具，它本身并不包含数据，因此表的数据修改了，视图返回的数据也将随之修改，因此如果使用了复杂或嵌套视图会对性能有较大的影响。视图的作用之一是隐藏复杂的SQL通常会涉及到联结查询。
存储过程类似于批处理，包含了一条或多条SQL语句。语法：
CREATE PROCEDURE name（）
BEGIN
SQL
END
-------------------------
CALL name（）//来调用存储过程
游标有DECLARE定义，游标与存储过程是绑定的，存储过程处理完成，游标就会消失。游标被打开后可以使用FETCH语句访问每一行。
触发器是在某个时间发生时自动执行某条SQL语句。语法：
CREATE TRIGGER name AFTER INSERT ON talbe_name FOR EACH ROW
事务处理可以维护数据库的完整性，保证批量的操作要么完全执行，要么完全不执行。包括事务、回退、提交、保留点几个关键术语。ROLLBACK只能在一个事务处理内使用。他不能回退CREATE和DROP操作。使用COMMIT保证事务提交。复杂的事务处理需要部分提交或回退，因此我们需要使用保留点SAVEPOINT。可以使用ROLLBACK TO savepoint_name。保留点越多越好。保留点在事务执行完成后自动释放。
E. 如何保证数据安全性 MySQL数据库设计优化技巧
1、优化设计的技巧
(1) 如果一个字段需要经常更改，则采用以空间换时间的设计方法
最常见的例子是用户积分登录次数的累加，按照范式设计，在users表中建立一个字段us_scores,以后需要在用户积分改变时采用update的语句进行修改。但是知道 update语句的执行速度是很慢的，为了避免大量重复使用它，优化的设计方案是建立us_scores表，存储每次增加的积分，在查询是采用SQL语句的sum方法来计算之。
(2) 关联字段类型尽可能定义为数字类型
(3) 表的序列字段必须是数字类型
(4) 若数据库有移植的可能性，不使用存储过程及触发器
(5) 建立恰当的索引
索引的建立是加快数据库查询的基本技巧之一，通常的建议是，只有百万级的记录的表格才应该建立索引。
，命名都应该作为非常重要的事情来看待，表、序列、字段、索引的命名技巧可以归结如下：
(1) 关联字段名称必须相同，名称以基础表的字段名称为准
(2) 序列名字跟表字段名字相同
(3) 关联表的名称应该是被关联的表用“_”连接起来组成的
(4) 字段定义的前两位是表名的缩写，第三位是下划线
一，保证规范，序列名称必须是唯一的，而且，一般的序列就是这个表的id字段。如果不加前缀，那么字段都叫做id就会违背惟一性原则。
第二，为了将来关联查询语句的书写方便。
(5) 索引的名字和表的名字相同
(6) 常用字段采用固定定义
为了提高大数据量的表格的查询速度，可以采用建立适当的索引方式。如果一个表只有一个索引，建议索引的名字跟表相同，如果有多个索引，则为表名称加下划线加索引列名称。
最安全的设计方案是，Web数据库和测试数据库分离。Web数据库权限只被管理员一个人掌握。
关于MySQL数据库设计
的优化措施还需要经过数据库设计人员的不断发掘，从数据库设计中不断的发现问题，提出解决问题的方法，才能将数据库的性能优化的更好更全面。
F. 数据库表结构设计，常见的数据库管理系统
一、数据场景 1、表结构简介 任何工具类的东西都是为了解决某个场景下的问题，比如Redis缓存系统热点数据，ClickHouse解决海量数据的实时分析，MySQL关系型数据库存储结构化数据。数据的存储则需要设计对应的表结构，清楚的表结构，有助于快速开发业务，和理解系统。表结构的设计通常从下面几个方面考虑：业务场景、设计规范、表结构、字段属性、数据管理。
2、用户场景
例如存储用户基础信息数据，通常都会下面几个相关表结构：用户信息表、单点登录表、状态管理表、支付账户表等。
用户信息表
存储用户三要素相关信息：姓名，手机号，身份证，登录密码，邮箱等。
CREATE TABLE `ms_user_center` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID', `user_name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '用户名', `real_name` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '真实姓名', `pass_word` varchar(32) NOT NULL COMMENT '密码', `phone` varchar(20) NOT NULL COMMENT '手机号', `email` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱', `head_url` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '用户头像URL', `card_id` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '身份证号', `user_sex` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '用户性别:0-女,1-男', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间', `state` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否可用,0-不可用,1-可用', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表'; 单点登录表
用意是在多个业务系统中，用户登录一次就可以访问所有相互信任的业务子系统，是聚合业务平台常用的解决方案。
CREATE TABLE `ms_user_sso` ( `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID', `sso_id` varchar(32) NOT NULL COMMENT '单点信息编号ID', `sso_code` varchar(32) NOT NULL COMMENT '单点登录码,唯一核心标识', `log_ip` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '登录IP地址', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间', `state` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否可用,0-不可用,1-可用', PRIMARY KEY (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户单点登录表'; 状态管理表
系统用户在使用时候可能出现多个状态，例如账户冻结、密码锁定等，把状态聚合到一起，可以更加方便的管理和验证。
CREATE TABLE `ms_user_status` ( `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID', `account_status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '账户状态：0-冻结,1-未冻结', `real_name_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '实名认证状态：0-未实名,1-已实名', `pay_pass_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '支付密码是否设置：0-未设置,1-设置', `wallet_pass_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '钱包密码是否设置：0-未设置,1-设置', `wallet_status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '钱包是否冻结:0-冻结,1-未冻结', `email_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '邮箱状态:0-未激活,1-激活', `message_status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '短信提醒开启：0-未开启,1-开启', `letter_status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '站内信提醒开启：0-未开启,1-开启', `emailmsg_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '邮件提醒开启：0-未开启,1-开启', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间', `state` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否可用,0-不可用,1-可用', PRIMARY KEY (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户状态表'; 支付账户表
用户交易的核心表，存储用户相关的账户资金信息。
CREATE TABLE `ms_user_wallet` ( `wallet_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '钱包ID', `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID', `wallet_pwd` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '钱包密码', `total_account` decimal(20,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '账户总额', `usable_money` decimal(20,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '可用余额', `freeze_money` decimal(20,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '冻结金额', `freeze_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '冻结时间', `thaw_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '解冻时间', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间', `state` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否可用,0-不可用,1-可用', PRIMARY KEY (`wallet_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户钱包'; 二、设计规范 1、涉及模块
通过上面几个表设计的案例，可以看到表设计关联到数据库的各个方面知识：数据类型，索引，编码，存储引擎等。表设计是一个很大的命题，不过也遵循一个基本规范：三范式。
2、三范式 基础概念
一范式
表的列的具有原子性,不可再分解，即列的信息，不能分解,关系型数据库MySQL、Oracle等自动的满足。
二范式
每个事实的数据记录只会出现一次, 不会冗余, 通常设计一个主键来实现。
三范式
要求一个表中不包含已经存在于其它表的非主键信息，例如部门和员工的信息，员工表包含部门表的主键ID，则可以关联获取相关信息，没必要在员工表保存相关信息。
优缺点对比
范式化设计
范式化结构设计通常更新快，因为冗余数据较少，表结构轻巧，也更好的写入内存中。但是查询起来涉及到关联，代价非常高，非常损耗查询性能。
反范式化设计
所有的数据都在一张表中，避免关联查询，索引的有效性更高，但是数据的冗余性极高。
建议结论
上述的两种设计方式在实际开发中都是不存在的，在实际开发中都是混合使用。比如汇总统计，缓存数据，都会基于反范式化的设计。
三、字段属性
合适的字段类型对于高性能来说非常重要，基本原则如下：简单的类型占用资源更少；在可以正确存储数据的情况下，选最小的数据类型。
1、数据类型选择 整数类型
TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT，根据数据类型范围合理选择即可。
实数类型
FLOAT、DOUBLE、DECIMAL，建议资金货币相关类型使用高精度DECIMAL存储，或者把数据成倍扩大为整数，采用BIGINT存储，不过处理相对麻烦。
字符类型
CHAR、VARCHAR，长度不确定建议采用VARCHAR存储，不过VARCHAR类型需要额外开销记录字符串长度。CHAR适合存储短字符，或者定长字符串，例如MD5的加密结构。
时间类型
DATETIME、TIMESTAMP，DATETIME保存大范围的值，精度秒。TIMESTAMP以时间戳的格式，范围相对较小，效率也相对较高，所以通常情况建议使用。
MySQL的字段类型有很多种，可以根据数据特性选择合适的，这里只描述常见的几种类型。
2、基础用法操作 数据类型
修改字段类型
ALTER TABLE ms_user_sso MODIFY state CHAR(1) DEFAULT '0' ; ALTER TABLE ms_user_sso MODIFY state INT(1) DEFAULT '1' COMMENT '状态：0不可用,1可用';
修改名称位置
ALTER TABLE ms_user_sso CHANGE log_ip login_ip VARCHAR(32) AFTER update_time ; 索引使用
索引类型：主键索引，普通索引，唯一索引，组合索引，全文索引。这里演示普通索引的操作。MySQL的核心模块，后续详说。
添加索引
ALTER TABLE ms_user_wallet ADD INDEX user_id_index(user_id) ; CREATE INDEX state_index ON ms_user_wallet(state) ;
查看索引
SHOW INDEX FROM ms_user_wallet;
删除索引
DROP INDEX state_index ON ms_user_wallet ;
修改索引
不具有真正意义上的修改，可以把原有的索引删除之后，再次添加索引。
外键关联
用处：外键关联的作用保证多个数据表的数据一致性和完整性，建表时先有主表，后有从表；删除数据表，需要先删从表，再删主表。复杂场景不建议使用，实际开发中用的也不多。
添加外键
ALTER TABLE ms_user_wallet ADD CONSTRAINT user_id_out_key FOREIGN KEY(user_id) REFERENCES ms_user_center(id) ;
删除外键
ALTER TABLE ms_user_wallet DROP FOREIGN KEY user_id_out_key ; 四、表结构管理 1、查看结构 DESC ms_user_status ; SHOW CREATE TABLE ms_user_status ; 2、字段结构 添加字段 ALTER TABLE ms_user_status ADD `delete_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '删除时间' ; 删除字段 ALTER TABLE ms_user_status DROP COLUMN delete_time ; 3、修改表名 ALTER TABLE ms_user_center RENAME ms_user_info ; 4、存储引擎 存储引擎 SELECT VERSION() ; SHOW ENGINES ;
MySQL 5.6 支持的存储引擎有InnoDB、MyISAM、Memory、Archive、CSV、BLACKHOLE等。一般默认使用InnoDB，支持事务管理。该模块MySQL核心，后续详解。
修改引擎
数据量大的场景下，存储引擎修改是一个难度极大的操作，容易会导致表的特性变动，引起各种后续反应，后续会详说。
ALTER TABLE ms_user_sso ENGINE = MyISAM ; 5、修改编码
表字符集默认使用utf8，通用，无乱码风险，汉字3字节，英文1字节，utf8mb4是utf8的超集，有存储4字节例如表情符号时使用。
查看编码 SHOW VARIABLES LIKE 'character%'; 修改编码 ALTER TABLE ms_user_sso DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4; 五、数据管理 1、增删改查
添加数据
INSERT INTO ms_user_sso ( user_id,sso_id,sso_code,create_time,update_time,login_ip,state ) VALUES ( '1','SSO7637267','SSO78631273612', '2019-12-24 11:56:57','2019-12-24 11:57:01','127.0.0.1','1' );
更新数据
UPDATE ms_user_sso SET user_id = '1',sso_id = 'SSO20191224',sso_code = 'SSO20191224', create_time = '2019-11-24 11:56:57',update_time = '2019-11-24 11:57:01', login_ip = '127.0.0.1',state = '1' WHERE user_id = '1';
查询数据
一般情况下都是禁止使用 select* 操作。
SELECT user_id,sso_id,sso_code,create_time,update_time,login_ip,state FROM ms_user_sso WHERE user_id = '1';
删除数据
DELETE FROM ms_user_sso WHERE user_id = '2' ;
不带where条件，就是删除全部数据。原则上不允许该操作，优化篇会详解。TRUNCATE TABLE也是清空表数据，但是占用的资源相对较少。
2、数据安全 不可逆加密
这类加密算法，多用来做数据验证操作，比如常见的密码验证。
SELECT MD5('cicada')='' ; SELECT SHA('cicada')=''; SELECT PASSWORD('smile')='*' ; 可逆加密
安全性要求高的系统，需要做三级等保，对数据的安全性极高，数据在存储时必须加密入库，取出时候需要解密，这些就需要可逆加密。
SELECT DECODE(ENCODE('123456','key_salt'),'key_salt') ; SELECT AES_DECRYPT(AES_ENCRYPT('cicada','salt123'),'salt123');
上述数据安全的管理，也可以基于应用系统的服务(代码)层进行处理，相对专业的流程是从数据生成源头处理，规避数据传递过程泄露，造成不必要的风险。
G. MySQL知识点总结
只要字段值还可以继续拆分，就不满足第一范式。
范式设计得越详细，对某些实际操作可能会更好，但并非都有好处，需要对项目的实际情况进行设定。
在满足第一范式的前提下，其他列都必须完全依赖于主键列。 如果出现不完全依赖，只可能发生在联合主键的情况下：
实际上，在这张订单表中，proct_name 只依赖于 proct_id ，customer_name 只依赖于 customer_id。也就是说，proct_name 和 customer_id 是没用关系的，customer_name 和 proct_id 也是没有关系的。
这就不满足第二范式：其他列都必须完全依赖于主键列！
拆分之后，myorder 表中的 proct_id 和 customer_id 完全依赖于 order_id 主键，而 proct 和 customer 表中的其他字段又完全依赖于主键。满足了第二范式的设计！
在满足第二范式的前提下，除了主键列之外，其他列之间不能有传递依赖关系。
表中的 customer_phone 有可能依赖于 order_id 、 customer_id 两列，也就不满足了第三范式的设计：其他列之间不能有传递依赖关系。
修改后就不存在其他列之间的传递依赖关系，其他列都只依赖于主键列，满足了第三范式的设计！
查询每门课的平均成绩。
查询 score 表中至少有 2 名学生选修，并以 3 开头的课程的平均分数。
分析表发现，至少有 2 名学生选修的课程是 3-105 、3-245 、6-166 ，以 3 开头的课程是 3-105 、3-245。也就是说，我们要查询所有 3-105 和 3-245 的 degree 平均分。
查询所有学生的 name，以及该学生在 score 表中对应的 c_no 和 degree 。
通过分析可以发现，只要把 score 表中的 s_no 字段值替换成 student 表中对应的 name 字段值就可以了，如何做呢？
查询所有学生的 no 、课程名称 ( course 表中的 name ) 和成绩 ( score 表中的 degree ) 列。
只有 score 关联学生的 no ，因此只要查询 score 表，就能找出所有和学生相关的 no 和 degree ：
然后查询 course 表：
只要把 score 表中的 c_no 替换成 course 表中对应的 name 字段值就可以了。
查询所有学生的 name 、课程名 ( course 表中的 name ) 和 degree 。
只有 score 表中关联学生的学号和课堂号，我们只要围绕着 score 这张表查询就好了。
只要把 s_no 和 c_no 替换成 student 和 srouse 表中对应的 name 字段值就好了。
首先把 s_no 替换成 student 表中的 name 字段：
再把 c_no 替换成 course 表中的 name 字段：
查询 95031 班学生每门课程的平均成绩。
在 score 表中根据 student 表的学生编号筛选出学生的课堂号和成绩：
这时只要将 c_no 分组一下就能得出 95031 班学生每门课的平均成绩：
查询在 3-105 课程中，所有成绩高于 109 号同学的记录。
首先筛选出课堂号为 3-105 ，在找出所有成绩高于 109 号同学的的行。
查询所有成绩高于 109 号同学的 3-105 课程成绩记录。
查询所有和 101 、108 号学生同年出生的 no 、name 、birthday 列。游御
查询 '张旭' 教师任课的学生成绩表。
首先找到教师编号悔中：
通过 sourse 表找到该神前岩教师课程号：
通过筛选出的课程号查询成绩表：
查询某选修课程多于5个同学的教师姓名。
首先在 teacher 表中，根据 no 字段来判断该教师的同一门课程是否有至少5名学员选修：
查看和教师编号有有关的表的信息：
我们已经找到和教师编号有关的字段就在 course 表中，但是还无法知道哪门课程至少有5名学生选修，所以还需要根据 score 表来查询：
根据筛选出来的课程号，找出在某课程中，拥有至少5名学员的教师编号：
在 teacher 表中，根据筛选出来的教师编号找到教师姓名：
查询 “计算机系” 课程的成绩表。
思路是，先找出 course 表中所有 计算机系 课程的编号，然后根据这个编号查询 score 表。
查询 计算机系 与 电子工程系 中的不同职称的教师。
查询课程 3-105 且成绩 至少 高于 3-245 的 score 表。
查询课程 3-105 且成绩高于 3-245 的 score 表。
查询某课程成绩比该课程平均成绩低的 score 表。
查询所有任课 ( 在 course 表里有课程 ) 教师的 name 和 department 。
查询 student 表中至少有 2 名男生的 class 。
查询 student 表中不姓 "王" 的同学记录。
查询 student 表中每个学生的姓名和年龄。
查询 student 表中最大和最小的 birthday 值。
以 class 和 birthday 从大到小的顺序查询 student 表。
查询 "男" 教师及其所上的课程。
查询最高分同学的 score 表。
查询和 "李军" 同性别的所有同学 name 。
查询和 "李军" 同性别且同班的同学 name 。
查询所有选修 "计算机导论" 课程的 "男" 同学成绩表。
需要的 "计算机导论" 和性别为 "男" 的编号可以在 course 和 student 表中找到。
建立一个 grade 表代表学生的成绩等级，并插入数据：
查询所有学生的 s_no 、c_no 和 grade 列。
思路是，使用区间 ( BETWEEN ) 查询，判断学生的成绩 ( degree ) 在 grade 表的 low 和 upp 之间。
准备用于测试连接查询的数据：
分析两张表发现，person 表并没有为 cardId 字段设置一个在 card 表中对应的 id 外键。如果设置了的话，person 中 cardId 字段值为 6 的行就插不进去，因为该 cardId 值在 card 表中并没有。
要查询这两张表中有关系的数据，可以使用 INNER JOIN ( 内连接 ) 将它们连接在一起。
完整显示左边的表 ( person ) ，右边的表如果符合条件就显示，不符合则补 NULL 。
完整显示右边的表 ( card ) ，左边的表如果符合条件就显示，不符合则补 NULL 。
完整显示两张表的全部数据。
在 MySQL 中，事务其实是一个最小的不可分割的工作单元。事务能够 保证一个业务的完整性 。
比如我们的银行转账：
在实际项目中，假设只有一条 SQL 语句执行成功，而另外一条执行失败了，就会出现数据前后不一致。
因此，在执行多条有关联 SQL 语句时， 事务 可能会要求这些 SQL 语句要么同时执行成功，要么就都执行失败。
在 MySQL 中，事务的 自动提交 状态默认是开启的。
自动提交的作用 ：当我们执行一条 SQL 语句的时候，其产生的效果就会立即体现出来，且不能 回滚 。
什么是回滚？举个例子：
可以看到，在执行插入语句后数据立刻生效，原因是 MySQL 中的事务自动将它 提交 到了数据库中。那么所谓 回滚 的意思就是，撤销执行过的所有 SQL 语句，使其回滚到 最后一次提交 数据时的状态。
在 MySQL 中使用 ROLLBACK 执行回滚：
由于所有执行过的 SQL 语句都已经被提交过了，所以数据并没有发生回滚。那如何让数据可以发生回滚？
将自动提交关闭后，测试数据回滚：
那如何将虚拟的数据真正提交到数据库中？使用 COMMIT :
事务的实际应用 ，让我们再回到银行转账项目：
这时假设在转账时发生了意外，就可以使用 ROLLBACK 回滚到最后一次提交的状态：
这时我们又回到了发生意外之前的状态，也就是说，事务给我们提供了一个可以反悔的机会。假设数据没有发生意外，这时可以手动将数据真正提交到数据表中：COMMIT 。
事务的默认提交被开启 ( @@AUTOCOMMIT = 1 ) 后，此时就不能使用事务回滚了。但是我们还可以手动开启一个事务处理事件，使其可以发生回滚：
仍然使用 COMMIT 提交数据，提交后无法再发生本次事务的回滚。
事务的四大特征：
事务的隔离性可分为四种 ( 性能从低到高 ) ：
查看当前数据库的默认隔离级别：
修改隔离级别：
测试 READ UNCOMMITTED ( 读取未提交 ) 的隔离性：
由于小明的转账是在新开启的事务上进行操作的，而该操作的结果是可以被其他事务（另一方的淘宝店）看见的，因此淘宝店的查询结果是正确的，淘宝店确认到账。但就在这时，如果小明在它所处的事务上又执行了 ROLLBACK 命令，会发生什么？
这就是所谓的 脏读 ，一个事务读取到另外一个事务还未提交的数据。这在实际开发中是不允许出现的。
把隔离级别设置为 READ COMMITTED ：
这样，再有新的事务连接进来时，它们就只能查询到已经提交过的事务数据了。但是对于当前事务来说，它们看到的还是未提交的数据，例如：
但是这样还有问题，那就是假设一个事务在操作数据时，其他事务干扰了这个事务的数据。例如：
虽然 READ COMMITTED 让我们只能读取到其他事务已经提交的数据，但还是会出现问题，就是 在读取同一个表的数据时，可能会发生前后不一致的情况。* 这被称为* 不可重复读现象 ( READ COMMITTED ) 。
将隔离级别设置为 REPEATABLE READ ( 可被重复读取 ) :
测试 REPEATABLE READ ，假设在两个不同的连接上分别执行 START TRANSACTION :
当前事务开启后，没提交之前，查询不到，提交后可以被查询到。但是，在提交之前其他事务被开启了，那么在这条事务线上，就不会查询到当前有操作事务的连接。相当于开辟出一条单独的线程。
无论小张是否执行过 COMMIT ，在小王这边，都不会查询到小张的事务记录，而是只会查询到自己所处事务的记录：
这是 因为小王在此之前开启了一个新的事务 ( START TRANSACTION ) * ，那么* 在他的这条新事务的线上，跟其他事务是没有联系的 ，也就是说，此时如果其他事务正在操作数据，它是不知道的。
然而事实是，在真实的数据表中，小张已经插入了一条数据。但是小王此时并不知道，也插入了同一条数据，会发生什么呢？
报错了，操作被告知已存在主键为 6 的字段。这种现象也被称为 幻读，一个事务提交的数据，不能被其他事务读取到 。
顾名思义，就是所有事务的 写入操作 全都是串行化的。什么意思？把隔离级别修改成 SERIALIZABLE :
还是拿小张和小王来举例：
此时会发生什么呢？由于现在的隔离级别是 SERIALIZABLE ( 串行化 ) ，串行化的意思就是：假设把所有的事务都放在一个串行的队列中，那么所有的事务都会按照 固定顺序执行 ，执行完一个事务后再继续执行下一个事务的 写入操作 ( 这意味着队列中同时只能执行一个事务的写入操作 ) 。
根据这个解释，小王在插入数据时，会出现等待状态，直到小张执行 COMMIT 结束它所处的事务，或者出现等待超时。
转载： https://github.com/baa-god/sql_node/blob/master/mysql/
H. 如何用mysql设计表
选中某个表，然后右键点击，选择“设计表”即可。
也可以左键点击某个表（即选中某表），在上面辅助菜单栏里有“打开表”、“设计表”、“新建表”等按钮可点击，点击“设计表”按钮即可。
进入后，会弹出新的操作窗口，新窗口的菜单栏里有常用的修改表结构的按钮，右键点击某列字段也可以弹出相应的修改表的操作按钮。
其它摸索着看提示操作即可，还是很简单的。
修改好表后点击菜单栏上的“保存”按钮即可。
注：若要查看修改表的sql语句，必须在“保存”之前点击“SQL预览”按钮。
I. 第一范式第二范式第三范式怎么区分
满足第一范式 就是每个属性都不可在拆分，满足第二范式，非属性值要完全依赖主编码 非码属性不相互依赖，满足第三范式，不存在传递依赖。
J. 什么是数据库中的规范化
规范化理论把关系应满足的规范要求分为几级，满足最低要求的一级叫做第一范式(1NF)，在第一范式的基础上提出了第二范式(2NF)，在第二范式的基础上又提出了第三范式(3NF)，以后又提出了BCNF范式，4NF，5NF。范式的等级越高，应满足的约束集条件也越严格。
第一范式（1NF）
在关系模式R中中，如果每个属性值都是不可再分的原子属性，则称R是第一范式的关系[2]。例如：关系R（职工号，姓名，电话号码）中一个人可能有一个办公室电话和一个住宅电话号码，规范成为1NF的方法一般是将电话号码分为单位电话和住宅电话两个属性，即 R（职工号，姓名，办公电话，住宅电话）。1NF是关系模式的最低要求。
第二范式（2NF）
如果关系模式R是1NF且其中的所有非主属性都完全函数依赖于关键字，则称关系R 是属于第二范式的[2]。例：选课关系 SC（SNO，CNO，GRADE，CREDIT）其中SNO为学号， CNO为课程号，GRADEGE 为成绩，CREDIT 为学分。 由以上条件，关键字为组合关键字（SNO，CNO）。在应用中使用以上关系模式有以下问题： （1）数据冗余，假设同一门课由40个学生选修，学分就重复40次；（2）更新复杂，若调整了某课程的学分，相应元组的CREDIT值都要更新，有可能会出现同一门课学分不同；（3）插入异常，如计划开新课，由于没人选修，没有学号关键字，只能等有人选修才能把课程和学分存入；（4）.删除异常，若学生已经结业，从当前数据库删除选修记录，而某些课程新生尚未选修，则此门课程及学分记录无法保存。以上问题产生的原因是非主属性CREDIT仅函数依赖于CNO，也就是CREDIT部分依赖组合关键字（SNO，CNO）而不是完全依赖。解决方法是将以上关系分解成两个关系模式 SC（SNO，CNO，GRADE）和C（CNO，CREDIT）。新关系包括两个关系模式，它们之间通过SC中的外键CNO相联系，需要时再进行自然联接，恢复原来的关系
第三范式（3NF）
如果关系模式R是2NF且其中的所有非主属性都不传递依赖于码，则称关系R是属于第三范式的[1]。例如关系模式S（SNO，SNAME，DNO，DNAME，LOCATION）中各属性分别代表学号、姓名、所在系、系名称、系地址。关键字SNO决定各个属性。由于是单个关键字，没有部分依赖的问题，肯定是2NF。但关系S肯定有大量的冗余，有关学生所在系的几个属性DNO，DNAME，LOCATION将重复存储，插入、删除和修改时也将产生类似以上例的情况。原因在于关系中存在传递依赖，即SNO -> DNO，DNO -> LOCATION, 因此关键字SNO对LOCATION函数决定是通过传递依赖SNO -> LOCATION 实现的。也就是说，SNO不直接决定非主属性LOCATION。解决方法是将该关系模式分解为两个关系S（SNO，SNAME，DNO）和D（DNO，DNAME，LOCATION），两个关系通过S中的外键DNO联系。
BC范式(BCNF)
如果关系模式R的所有属性（包括主属性和非主属性）都不传递依赖于R的任何候选关键字，那么称关系R是属于BCNF的。或者说关系模式R中，如果每个决定因素都包含关键字（而不是被关键字所包含），则R是BCNF[3]。 通常认为BCNF是修正的第三范式，有时也称为扩充的第三范式。