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小杨近些在学习人工智能方面的知识,发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。

1. 数据库设计

1.1 数据库设计基本概念

• 数据库设计就是根据业务的具体需求，结合我们所学的 DBMS ，为了这个业务构造最优的数据存储模型。
• 建立数据库中的表结构以及表与表之间的关联关系的过程。

1.2 数据库设计的步骤

1. 需求分析（数据是什么？数据具有哪些属性？数据和属性之间的特点是什么）

2. 逻辑分析（通过 ER图对数据库进行逻辑建模）

   

3. 物理设计（根据数据库自身的特点把逻辑设计转换为物理设计）

4. 维护设计（1. 对新的需求进行建表；2. 表优化）

1.3 表设计

1.3.1 一对一

例如：人 和 身份证 的关系

一个人只能对应一个身份证号

1.3.2 一对多

例如： 班级 和 学生 的关系

一个班级多个学生

1.3.3 多对多

例如：学生 和 课程 的关系

一个学生可以选择多个课程

一个课程可以被多个学生选择

案例：

1. 创建学生表：学生 id ，姓名

   create table student(
   	id int primary key auto_increment,
   	name varchar(20)
   );
   

2. 创建课程表：课程表，课程名

   create table course(
   	courseId int primary key auto_increment,
   	courseName varchar(20)
   );
   

3. 创建关联表：学生和课程之间的关系，需要包含学生id 和课程id 作为外键。

   create table student_course(
   	student_id int, 
    	course_id int,
    	primary key (student_id, course_id), 
    	foreign key (student_id) references student(id), 
    	foreign key (course_id) references course(courseId)
    );
   

2. 聚合查询

2.1 聚合函数

常见的统计总数、计算平局值等操作，可以使用聚合函数来实现，常见的聚合函数有：

函数	说明
COUNT([DISTINCT] expr)	返回查询的数据的数量
SUM([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的总和，忽略非数值
AVG([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的平均值，忽略非数值
MAX([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的最大值，忽略非数值
MIN([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的最小值，忽略非数值

案例：

• count：计数

  -- 统计有多少位学生
  select count(*) from student;
  
  -- 统计学生表有多少个姓名,姓名为 NULL 不会计入结果
  select count(name) from student;
  

  

• sum：总和

  -- 统计分数的总和
  select sum(score) from score;
  
  -- 统计分数小于70的总分,如果没有返回null
  select sum(score) from score where score<70;
  

  

• avg：平均值

  -- 查询分数的平均值
  select avg(score) from score;
  
  -- 查询分数小于70的平均值，如果没有则返回 NULL
  

  

• MAX：最大值

  -- 查询分数的最大值
  select max(score) from score;
  
  -- 查询60到90之间的最大值
  select max(score) from score where score>60 and score<90;
  
  -- 查询大于90的最大值，如果没有则返回 NULL
  select max(score) from score where score>90;
  

  

• MIN：最小值

  -- 查询分数的最小值
  select min(score) from score;
  
  -- 查询分数在60到90之间的最小值
  select min(score) from score where score>60 and score<90;
  
  -- 查询分数在60以下的最小值，如果没有则返回 NULL
  select min(score) from score where score<60;
  

  

2.2 分组查询

select 中使用 group by 子句可以对指定列进行分组查询。需要满足：使用 group by 进行分组查
询时，select 指定的字段必须是“分组依据字段”，其他字段若想出现在 select 中则必须包含在聚合函
数中。

select column1, sum(column2), .. from table group by column1,column3;

案例：

测试表：职工表 id，name（姓名），role（职位），salary（工资）

create table emp(id int, name varchar(20), role varchar(20), salary int);


insert into emp values (1,'张三','Java开发',10000);
insert into emp values (2,'李四','Java开发',9000);
insert into emp values (3,'王五','Web开发',8000);
insert into emp values (4,'赵六','Web开发',9000);
insert into emp values (5,'王麻子','运维',8500);
insert into emp values (6,'玛晕','老板',100000);

• 查询每个岗位的最高工资、最低工资和平均工资

  select role,max(salary),min(salary),avg(salary) from emp group by role;
  

  

2.3 条件过滤

group by 子句进行分组以后，需要对分组结果再进行条件过滤时，不能使用 where 语句，而需要用
having 。

• 查询平均工资低于9000的职位和它的平均工资

  select role,max(salary),min(salary),avg(salary) from emp group by role having avg(salary)<9000;