mysql基本知識學習

雖然mysql已經被收購了，可是做爲市面上主流的數據庫，仍是要學習下。

MySQL有三大類數據類型, 分別爲數字、日期\時間、字符串, 這三大類中又更細緻的劃分了許多子類型:

• 數字類型

  • 整數: tinyint、smallint、mediumint、int、bigint

  • 浮點數: float、double、real、decimal

• 日期和時間: date、time、datetime、timestamp、year

• 字符串類型

  • 字符串: char、varchar

  • 文本: tinytext、text、mediumtext、longtext

  • 二進制(可用來存儲圖片、音樂等): tinyblob、blob、mediumblob、longblob

登陸到MySQL

當 MySQL 服務已經運行時, 咱們能夠經過MySQL自帶的客戶端工具登陸到MySQL數據庫中, 首先打開命令提示符, 輸入如下格式的命名:

mysql -h 主機名 -u 用戶名 -p

• -h : 該命令用於指定客戶端所要登陸的MySQL主機名, 登陸當前機器該參數能夠省略;

• -u : 所要登陸的用戶名;

• -p : 告訴服務器將會使用一個密碼來登陸, 若是所要登陸的用戶名密碼爲空, 能夠忽略此選項。

• 
  

 mysql -D test  -uroot -p  至關於登錄mysql服務器. use test;

建立新用戶並受權

   GRANT 權限  ON 數據庫.數據表 TO 用戶名@登錄主機 IDENTIFIED BY "密碼"；

  

   GRANT SELECT,UPDATE  ON  test.*  TO  qingqing@localhost IDENTIFIED BY   '123';

建立數據庫：

     CREATE DATABASE  [ IF NOT EXISTS  ] book;

 

刪除數據庫

     DROP DATABASE [  IF EXISTS ]  book;

顯示全部的數據庫:

    SHOW DATABASES;

使用某個數據庫：

    USE  test

查看錶的結構

       DESC  user;

查看建表語句：

     SHOW　CREATE TABLE  user；

 添加字段   ALTER TABLE user ADD age TINYINT

 修改字段  ALTER TABLE user MODIFY age int

 修改字段(同時修改字段名)   ALTER TABLE user CHANGE name username varchar(30)

 刪除字段  ALTER TABLE user DROP age;

重命名錶名  RENAME   TABLE   user TO  user1;

表的字段類型解釋：

        

     mysql中timestamp的自動生成與更新

 一、自動UPDATE 和INSERT 到當前的時間：

     `p_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP

      

   2.自動INSERT 到當前時間，不過不自動UPDATE。

`p_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

      三、一個表中不能有兩個字段默認值是當前時間，不然就會出錯

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MySQL中存在float,double等非標準數據類型，

也有decimal這種標準數據類型。

其區別在於，float，double等非標準類型，在DB中保存的是近似值，而Decimal則以字符串的形式保存數值。

再舉例： DECIMAL(5,3)

1.2345 --- 小數點後最多3位，因此保存能夠，自動四捨五入數據截斷。

12.345 --- OK

123.45 --- 由於小數部分未滿3位，要補0.因此保存應該123.450。因此整個位數超出了5，保存不可。

1.2 --- 小數未滿部分補0。按照1.200保存。

float(M,S) M爲全長，S爲小數點後長度 (開頭0不算)。對於不精準的例子，網絡上不少，Copy以下：

mysql> create table t1(c1 float(10,2), c3decimal(10,2)); 

Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> insert into t1 values(9876543.21, 9876543.12);            

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)