# 查询邮箱中包含a字符的员工名、部门名和工种信息

# 创建
create view myv1
as
select last_name,department_name,job_title
from employees e
join departments d on e.department_id = d.department_id 
join jobs j on j.job_id = e.job_id;

#使用
select * from myv1 where last_name like ‘%a%‘;

（2）修改视图

• 方式一：

  • 语法：

    create or replace view 视图名
    as
    查询语句;

  • 例子：

    create or replace view myv3
    as 
    select AVG(salary) , job_id
    from employees
    group by job_id;

• 方式二：

  • 语法：

    alter view 视图名
    as
    查询语句;

  • 例子：

    alter view myv3 
    as 
    select * from employees;

（3）删除视图

• 语法：

  drop view 视图名1, 视图名2, ...;

• 例子：

  drop view myv1,myv2,myv3;

（4）查看视图

• 方式一：

  desc myv3;

• 方式二：

  show create view myv3;

4.视图的好处

• 重用SQL语句

• 简化复杂的SQL操作，不必知道它的查询细节

• 保护数据，提高安全性

三.SQL执行顺序

1.手写顺序

2.机器读顺序

四.MySQL逻辑架构简介

• 和其他数据库相比，MySQL与众不同。它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上。插件式的存储引擎架构将查询处理和其他的系统以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。

五.SQL-JIONS

六.索引

1.概念

• 索引是一种高效获取数据的数据结构

• 除了数据本身之外，数据库还维护着一个满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构的基础上实现高级查找算法，这种数据结构是索引。

• 一般来说索引本身也很大，不能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上

• 我们平时说的索引没有特别指明一般都是B树

2.优势

• 提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本

• 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗

3.劣势

• 多占用了内存空间

• 索引提高了查询速度，降低了更新速度

• 根据业务变化，要改变索引建立更加优化的索引

4.索引的分类

• 单值索引：一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引

• 唯一索引：索引列的值必须唯一，但是允许有空值

• 复合索引：一个索引包含多个列

• 基本语法：

  • 创建：

    • 创建语法： create [unique] index indesName on tableName(columnName1,....); 

    • 例子：

      create index UQ_Clu_StuNo        --索引名称
      on Student(S_StuNo);        --数据表名称（建立索引的列名）

    • 添加语法： alter tableName add [unique] index [indexName] on (columnName1,...); 

  • 删除： drop index [indexName] on tableName; 

  • 查看： show index [indexName] on tableName\G; 

  • 使用alter命令：

    
    

5.索引结构：

• BTree索引

• Hash索引

• full-text索引

• R-Tree索引

6.需要建立索引的情况

7.不需要创建索引的情况

SQL内容补充

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