数据库增删改查之外还有什么

㈠ SQL的主要用途是什么

SQL（结构化查询语言）用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

SQL基于关系代数和元组关系演算，包括一个数据定义语言和数据操纵语言。SQL的范围包括数据插入、查询、更新和删除，数据库模式创建和修改，以及数据访问控制。尽管很大程度上是一种声明式编程（4GL），但是其也含有过程式编程的元素。

SQL是对埃德加·科德的关系模型的第一个商业化语言实现，这一模型在其1970年的一篇具有影响力的论文《一个对于大型共享型数据库的关系模型》中被描述。

尽管SQL并非完全按照科德的关系模型设计，但其依然成为最为广泛运用的数据库语言。SQL在1986年成为美国国家标准学会（ANSI）的一项标准，在1987年成为国际标准化组织（ISO）标准。此后，这一标准经过了一系列的增订，加入了大量新特性。

(1)数据库增删改查之外还有什么扩展阅读：

SQL是高级的非过程化编程语言，它允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解其具体的数据存放方式。而它的界面，能使具有底层结构完全不同的数据库系统和不同数据库之间，使用相同的SQL作为数据的输入与管理。

它以记录项目〔records〕的合集（set）〔项集，record set〕作为操纵对象，所有SQL语句接受项集作为输入，回提交的项集作为输出，这种项集特性允许一条SQL语句的输出作为另一条SQL语句的输入，所以SQL语句可以嵌套，这使它拥有极大的灵活性和强大的功能。

在多数情况下，在其他编程语言中需要用一大段程序才可实践的一个单独事件，而其在SQL上只需要一个语句就可以被表达出来。这也意味着用SQL可以写出非常复杂的语句，在不特别考虑性能下。

㈡ SQL数据库查询语句，包括增，删，改，查等所有语句详细。

一、增：有4种方法
1.使用insert插入单行数据：
语法：insert [into] <表名> [列名] values <列值>
例：insert into Strdents (姓名,性别,出生日期) values ('开心朋朋','男','1980/6/15')
注意：into可以省略；列名列值用逗号分开；列值用单引号因上；如果省略表名，将依次插入所有列
2.使用insert select语句将现有表中的数据添加到已有的新表中
语法：insert into <已有的新表> <列名>
select <原表列名> from <原表名>
例：insert into tongxunlu ('姓名','地址','电子邮件')
select name,address,email
from Strdents
注意：into不可省略；查询得到的数据个数、顺序、数据类型等，必须与插入的项保持一致
3.使用select into语句将现有表中的数据添加到新建表中
语法：select <新建表列名> into <新建表名> from <源表名>
例：select name,address,email into tongxunlu from strdents
注意：新表是在执行查询语句的时候创建的，不能够预先存在
在新表中插入标识列（关键字‘identity’）：
语法：select identity (数据类型，标识种子，标识增长量) AS 列名
into 新表 from 原表名
例：select identity(int,1,1) as 标识列,dengluid,password into tongxunlu from Struents
注意：关键字‘identity’
4.使用union关键字合并数据进行插入多行
语法：insert <表名> <列名> select <列值> tnion select <列值>
例：insert Students (姓名,性别,出生日期)
select '开心朋朋','男','1980/6/15' union（union表示下一行）
select '蓝色小明','男','19**/**/**'
注意：插入的列值必须和插入的列名个数、顺序、数据类型一致
二、删：有２中方法
1.使用delete删除数据某些数据
语法：delete from <表名> [where <删除条件>]
例：delete from a where name='开心朋朋'（删除表a中列值为开心朋朋的行）
注意：删除整行不是删除单个字段，所以在delete后面不能出现字段名
2.使用truncate table 删除整个表的数据
语法：truncate table <表名>
例：truncate table tongxunlu
注意：删除表的所有行，但表的结构、列、约束、索引等不会被删除；不能用语有外建约束引用的表
三、改
使用update更新修改数据
语法：update <表名> set <列名=更新值> [where <更新条件>]
例：update tongxunlu set 年龄=18 where 姓名='蓝色小名'
注意：set后面可以紧随多个数据列的更新值；where子句是可选的，用来限制条件，如果不选则整个表的所有行都被更新
四、查
1.普通查询
语法：select <列名> from <表名> [where <查询条件表达试>] [order by <排序的列名>[asc或desc]]
1).查询所有数据行和列
例：select * from a
说明：查询a表中所有行和列
2).查询部分行列--条件查询
例：select i,j,k from a where f=5
说明：查询表a中f=5的所有行，并显示i,j,k３列
3).在查询中使用ＡＳ更改列名
例：select name as 姓名from a whrer xingbie='男'
说明：查询a表中性别为男的所有行，显示name列，并将name列改名为（姓名）显示
4).查询空行
例：select name from a where email is null
说明：查询表a中email为空的所有行，并显示name列；SQL语句中用is null或者is not null来判断是否为空行
5).在查询中使用常量
例：select name '唐山' as 地址 froma
说明：查询表a，显示name列，并添加地址列，其列值都为'唐山'
6).查询返回限制行数(关键字：top percent)
例１：select top 6 name from a
说明：查询表a，显示列name的前６行，top为关键字
例２：select top 60 percent name from a
说明：查询表a，显示列name的60%，percent为关键字
7).查询排序（关键字：order by , asc , desc）
例：select name
from a
where chengji>=60
order by desc
说明：查询表中chengji大于等于60的所有行，并按降序显示name列；默认为ＡＳＣ升序
２.模糊查询
1).使用like进行模糊查询
注意：like运算副只用语字符串，所以仅与char和varchar数据类型联合使用
例：select * from a where name like '赵%'
说明：查询显示表a中，name字段第一个字为赵的记录
2).使用between在某个范围内进行查询
例：select * from a where nianling between 18 and 20
说明：查询显示表a中nianling在18到20之间的记录
3).使用in在列举值内进行查询
例：select name from a where address in ('北京','上海','唐山')
说明：查询表a中address值为北京或者上海或者唐山的记录，显示name字段
３.分组查询
1).使用group by进行分组查询
例：select studentID as 学员编号, AVG(score) as 平均成绩 (注释:这里的score是列名)
from score (注释:这里的score是表名)
group by studentID
说明：在表score中查询，按strdentID字段分组，显示strdentID字段和score字段的平均值；select语句中只允许被分组的列和为每个分组返回的一个值的表达试，例如用一个列名作为参数的聚合函数
2).使用having子句进行分组筛选
例：select studentID as 学员编号, AVG(score) as 平均成绩 (注释:这里的score是列名)
from score (注释:这里的score是表名)
group by studentID
having count(score)>1
说明：接上面例子，显示分组后count(score)>1的行，由于where只能在没有分组时使用，分组后只能使用having来限制条件，
４.多表联接查询
1).内联接
①在where子句中指定联接条件
例：select a.name,b.chengji
from a,b
where a.name=b.name
说明：查询表a和表b中name字段相等的记录，并显示表a中的name字段和表b中的chengji字段
②在from子句中使用join…on
例：select a.name,b.chengji
from a inner join b
on (a.name=b.name)
说明：同上
2).外联接
①左外联接查询
例：select s.name,c.courseID,c.score
from strdents as s
left outer join score as c
on s.scode=c.strdentID
说明：在strdents表和score表中查询满足on条件的行，条件为score表的strdentID与strdents表中的sconde相同
②右外联接查询
例：select s.name,c.courseID,c.score
from strdents as s
right outer join score as c
on s.scode=c.strdentID
说明：在strdents表和score表中查询满足on条件的行，条件为strdents表中的sconde与score表的strdentID相同

㈢ 数据库有哪几种

一、关系数据库

关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。

常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。

虽然关系型数据库有很多，但是大多数都遵循SQL（结构化查询语言，Structured Query Language）标准。 常见的操作有查询，新增，更新，删除，求和，排序等。

查询语句：SELECT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从 table 中查询出满足 condition 条件的字段 param。

新增语句：INSERT INTO table （param1，param2，param3） VALUES （value1，value2，value3） 该语句可以理解为向table中的param1，param2，param3字段中分别插入value1，value2，value3。

更新语句：UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的字段param更新为 new_value 值。

删除语句：DELETE FROM table WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的数据全部删除。

去重查询：SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从表table中查询出满足条件condition的字段param，但是param中重复的值只能出现一次。

排序查询：SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1该语句可以理解为从表table 中查询出满足condition条件的param，并且要按照param1升序的顺序进行排序。

总体来说， 数据库的SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE对应了我们常用的增删改查四种操作。

关系型数据库对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询，例如join，这样的情况下，关系型数据库就会比NoSQL数据库性能更优，而且精确度更高。

由于结构化数据的规模不算太大，数据规模的增长通常也是可预期的，所以针对结构化数据使用关系型数据库更好。关系型数据库十分注意数据操作的事务性、一致性，如果对这方面的要求关系型数据库无疑可以很好的满足。

二、非关系型数据库（NoSQL）

随着近些年技术方向的不断拓展，大量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcache出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。

指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论，简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求，一次性满足两种要求是该系统的上限。

而一致性哈希算法则指的是NoSQL数据库在应用过程中，为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法，该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端，即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动，当节点过多时，相关工作结果就无法那么准确。

这一问题使整个系统的工作效率受到影响，导致整个数据库系统的数据乱码与出错率大大提高，甚至会出现数据节点的内容迁移，产生错误的代码信息。

但尽管如此，NoSQL数据库技术还是具有非常明显的应用优势，如数据库结构相对简单，在大数据量下的读写性能好；能满足随时存储自定义数据格式需求，非常适用于大数据处理工作。

NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。

对于非结构化数据的处理更合适，如文章、评论，这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理，并不需要像结构化数据一样，进行精确查询，而且这类数据的数据规模往往是海量的，数据规模的增长往往也是不可能预期的；

而NoSQL数据库的扩展能力几乎也是无限的，所以NoSQL数据库可以很好的满足这一类数据的存储。

NoSQL数据库利用key-value可以大量的获取大量的非结构化数据，并且数据的获取效率很高，但用它查询结构化数据效果就比较差。

目前NoSQL数据库仍然没有一个统一的标准，它现在有四种大的分类：

1、键值对存储（key-value）：代表软件Redis，它的优点能够进行数据的快速查询，而缺点是需要存储数据之间的关系。

2、列存储：代表软件Hbase，它的优点是对数据能快速查询，数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。

3、文档数据库存储：代表软件MongoDB，它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好，同时缺少一种统一查询语言。

4、图形数据库存储：代表软件InfoGrid，它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想得到结果必须进行整个图的计算，而且遇到不适合的数据模型时，图形数据库很难使用。

安全

数据库安全涉及保护数据库内容、其所有者和用户的所有各个方面。它的范围从防止有意的未经授权的数据库使用到未经授权的实体（例如，个人或计算机程序）无意的数据库访问。

数据库访问控制涉及控制谁（一个人或某个计算机程序）可以访问数据库中的哪些信息。该信息可以包括特定的数据库对象（例如，记录类型、特定记录、数据结构）;

对特定对象的特定计算（例如，查询类型或特定查询），或者使用到前者的特定访问路径（例如，使用特定索引）或其他数据结构来访问信息）。

数据库访问控制由使用专用受保护安全 DBMS 接口的特别授权（由数据库所有者）人员设置。

这可以在个人基础上直接管理，或者通过将个人和特权分配给组，或者（在最复杂的模型中）通过将个人和组分配给角色，然后授予权利。数据安全可防止未经授权的用户查看或更新数据库。使用密码，用户可以访问整个数据库或它的子集，称为“子模式”。

例如，员工数据库可以包含有关单个员工的所有数据，但一组用户可能仅被授权查看工资数据，而其他用户仅被允许访问工作历史和医疗数据。如果 DBMS 提供了一种交互式输入和更新数据库以及查询数据库的方法，则此功能允许管理个人数据库。

数据安全通常涉及保护特定的数据块，包括物理保护（即免受损坏、破坏或移除；例如，参见物理安全），或将它们或它们的一部分解释为有意义的信息（例如，通过查看它们组成的位串，得出特定的有效信用卡号；例如，参见数据加密）。

更改和访问日志记录谁访问了哪些属性、更改了什么以及何时更改。日志服务通过保留访问发生和更改的记录，允许以后进行取证数据库审计。有时应用程序级代码用于记录更改而不是将其留给数据库。可以设置监控以尝试检测安全漏洞。

以上内容参考网络-数据库