数据库开发-MySQL 入门 · 中

1. 数据库操作-DQL

1.1 介绍

DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，用来查询数据库表中的记录。

查询关键字：SELECT

查询操作是所有SQL语句当中最为常见，也是最为重要的操作。在一个正常的业务系统中，查询操作的使用频次是要远高于增删改操作的。当我们打开某个网站或APP所看到的展示信息，都是通过从数据库中查询得到的，而在这个查询过程中，还会涉及到条件、排序、分页等操作。

1.2 语法

DQL查询语句，语法结构如下：

SELECT
    字段列表
FROM
    表名列表
WHERE
    条件列表
GROUP  BY
    分组字段列表
HAVING
    分组后条件列表
ORDER BY
    排序字段列表
LIMIT
    分页参数

测试数据用于查询操作：

create database db02; -- 创建数据库
use db02; -- 切换数据库
-- 员工管理(带约束)
create table tb_emp (
    id int unsigned primary key auto_increment comment 'ID',
    username varchar(20) not null unique comment '用户名',
    password varchar(32) default '123456' comment '密码',
    name varchar(10) not null comment '姓名',
    gender tinyint unsigned not null comment '性别, 说明: 1 男, 2 女',
    image varchar(300) comment '图像',
    job tinyint unsigned comment '职位, 说明: 1 班主任,2 讲师, 3 学工主管, 4 教研主管',
    entrydate date comment '入职时间',
    create_time datetime not null comment '创建时间',
    update_time datetime not null comment '修改时间'
) comment '员工表';

-- 准备测试数据
INSERT INTO tb_emp (id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time) VALUES
    (1, 'jinyong', '123456', '金庸', 1, '1.jpg', 4, '2000-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:35'),
    (2, 'zhangwuji', '123456', '张无忌', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:37'),
    (3, 'yangxiao', '123456', '杨逍', 1, '3.jpg', 2, '2008-05-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:39'),
    (4, 'weiyixiao', '123456', '韦一笑', 1, '4.jpg', 2, '2007-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:41'),
    (5, 'changyuchun', '123456', '常遇春', 1, '5.jpg', 2, '2012-12-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:43'),
    (6, 'xiaozhao', '123456', '小昭', 2, '6.jpg', 3, '2013-09-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:45'),
    (7, 'jixiaofu', '123456', '纪晓芙', 2, '7.jpg', 1, '2005-08-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:47'),
    (8, 'zhouzhiruo', '123456', '周芷若', 2, '8.jpg', 1, '2014-11-09', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:49'),
    (9, 'dingminjun', '123456', '丁敏君', 2, '9.jpg', 1, '2011-03-11', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:51'),
    (10, 'zhaomin', '123456', '赵敏', 2, '10.jpg', 1, '2013-09-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:53'),
    (11, 'luzhangke', '123456', '鹿杖客', 1, '11.jpg', 2, '2007-02-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:55'),
    (12, 'hebiweng', '123456', '鹤笔翁', 1, '12.jpg', 2, '2008-08-18', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:57'),
    (13, 'fangdongbai', '123456', '方东白', 1, '13.jpg', 1, '2012-11-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:59'),
    (14, 'zhangsanfeng', '123456', '张三丰', 1, '14.jpg', 2, '2002-08-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:01'),
    (15, 'yulianzhou', '123456', '俞莲舟', 1, '15.jpg', 2, '2011-05-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:03'),
    (16, 'songyuanqiao', '123456', '宋远桥', 1, '16.jpg', 2, '2010-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:05'),
    (17, 'chenyouliang', '12345678', '陈友谅', 1, '17.jpg', null, '2015-03-21', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:07'),
    (18, 'zhang1', '123456', '张一', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:09'),
    (19, 'zhang2', '123456', '张二', 1, '2.jpg', 2, '2012-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:11'),
    (20, 'zhang3', '123456', '张三', 1, '2.jpg', 2, '2018-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:13'),
    (21, 'zhang4', '123456', '张四', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:15'),
    (22, 'zhang5', '123456', '张五', 1, '2.jpg', 2, '2016-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:17'),
    (23, 'zhang6', '123456', '张六', 1, '2.jpg', 2, '2012-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:19'),
    (24, 'zhang7', '123456', '张七', 1, '2.jpg', 2, '2006-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:21'),
    (25, 'zhang8', '123456', '张八', 1, '2.jpg', 2, '2002-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:23'),
    (26, 'zhang9', '123456', '张九', 1, '2.jpg', 2, '2011-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:25'),
    (27, 'zhang10', '123456', '张十', 1, '2.jpg', 2, '2004-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:27'),
    (28, 'zhang11', '123456', '张十一', 1, '2.jpg', 2, '2007-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:29'),
    (29, 'zhang12', '123456', '张十二', 1, '2.jpg', 2, '2020-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:31');

1.3 基本查询

在基本查询的DQL语句中，不带任何的查询条件，语法如下：

• 查询多个字段

  select 字段1, 字段2, 字段3 from  表名;

• 查询所有字段（通配符）

  select *  from  表名;

• 设置别名

  select 字段1 [ as 别名1 ] , 字段2 [ as 别名2 ]  from  表名;

• 去除重复记录

  select distinct 字段列表 from  表名;

案例1：查询指定字段 name，entrydate并返回

select name,entrydate from tb_emp;

案例2：查询返回所有字段

select * from tb_emp;

*号代表查询所有字段，在实际开发中尽量少用（不直观、影响效率）

案例3：查询所有员工的 name,entrydate，并起别名(姓名、入职日期)

-- 方式1：
select name AS 姓名, entrydate AS 入职日期 from tb_emp;
-- 方式2： 别名中有特殊字符时，使用''或""包含
select name AS '姓 名', entrydate AS '入职日期' from tb_emp;
-- 方式3：
select name AS "姓名", entrydate AS "入职日期" from tb_emp;

案例4：查询已有的员工关联了哪几种职位(不要重复)

select distinct job from tb_emp;

1.4 条件查询

语法：

select  字段列表  from   表名   where   条件列表 ; -- 条件列表：意味着可以有多个条件

在SQL语句当中构造条件的运算符分为两类：

• 比较运算符
• 逻辑运算符

常用的比较运算符如下:

比较运算符	功能
>	大于
>=	大于等于
<	小于
<=	小于等于
=	等于
<> 或 !=	不等于
between ... and ...	在某个范围之内(含最小、最大值)
in(...)	在in之后的列表中的值，多选一
like 占位符	模糊匹配(_匹配单个字符, %匹配任意个字符)
is null	是null

常用的逻辑运算符如下:

逻辑运算符	功能
and 或 &&	并且 (多个条件同时成立)
or 或 \	\		或者 (多个条件任意一个成立)
not 或 !	非 , 不是

案例1：查询 姓名 为 杨逍 的员工

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where name = '杨逍'; -- 字符串使用''或""包含

案例2：查询 id小于等于5 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where id <=5;

案例3：查询 没有分配职位 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job is null ;

注意：查询为NULL的数据时，不能使用 = null

案例4：查询 有职位 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job is not null ;

案例5：查询 密码不等于 '123456' 的员工信息

-- 方式1：
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where password <> '123456';
-- 方式2：
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where password != '123456';

案例6：查询 入职日期 在 '2000-01-01' (包含) 到 '2010-01-01'(包含) 之间的员工信息

-- 方式1：
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where entrydate>='2000-01-01' and entrydate<='2010-01-01';
-- 方式2： between...and
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where entrydate between '2000-01-01' and '2010-01-01';

案例7：查询 入职时间 在 '2000-01-01' (包含) 到 '2010-01-01'(包含) 之间 且 性别为女 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where entrydate between '2000-01-01' and '2010-01-01'
      and gender = 2;

案例8：查询 职位是 2 (讲师), 3 (学工主管), 4 (教研主管) 的员工信息

-- 方式1：使用or连接多个条件
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job=2 or job=3 or job=4;
-- 方式2：in关键字
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job in (2,3,4);

案例9：查询 姓名 为两个字的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where name like '__';  # 通配符 "_" 代表任意1个字符

案例10：查询 姓 '张' 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where name like '张%'; # 通配符 "%" 代表任意个字符（0个 ~ 多个）

1.5 聚合函数

之前做的查询都是横向查询，就是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询就是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回一个结果值。（将一列数据作为一个整体，进行纵向计算）

语法：

select  聚合函数(字段列表)  from  表名 ;

注意 : 聚合函数会忽略空值，对NULL值不作为统计。

常用聚合函数：

函数	功能
count	统计数量
max	最大值
min	最小值
avg	平均值
sum	求和

count ：按照列去统计有多少行数据。

• 在根据指定的列统计的时候，如果这一列中有null的行，该行不会被统计在其中。

sum ：计算指定列的数值和，如果不是数值类型，那么计算结果为0

max ：计算指定列的最大值

min ：计算指定列的最小值

avg ：计算指定列的平均值

案例1：统计该企业员工数量

# count(字段)
select count(id) from tb_emp;-- 结果：29
select count(job) from tb_emp;-- 结果：28 （聚合函数对NULL值不做计算）

# count(常量)
select count(0) from tb_emp;
select count('A') from tb_emp;

# count(*)  推荐此写法（MySQL底层进行了优化）
select count(*) from tb_emp;

案例2：统计该企业最早入职的员工

select min(entrydate) from tb_emp;

案例3：统计该企业最迟入职的员工

select max(entrydate) from tb_emp;

案例4：统计该企业员工 ID 的平均值

select avg(id) from tb_emp;

案例5：统计该企业员工的 ID 之和

select sum(id) from tb_emp;

1.6 分组查询

分组： 按照某一列或者某几列，把相同的数据进行合并输出。

分组其实就是按列进行分类(指定列下相同的数据归为一类)，然后可以对分类完的数据进行合并计算。

分组查询通常会使用聚合函数进行计算。

语法：

select  字段列表  from  表名  [where 条件]  group by 分组字段名  [having 分组后过滤条件];

案例1：根据性别分组 , 统计男性和女性员工的数量

select gender, count(*)
from tb_emp
group by gender; -- 按照gender字段进行分组（gender字段下相同的数据归为一组）

案例2：查询入职时间在 '2015-01-01' (包含) 以前的员工 , 并对结果根据职位分组 , 获取员工数量大于等于2的职位

select job, count(*)
from tb_emp
where entrydate <= '2015-01-01'   -- 分组前条件
group by job                      -- 按照job字段分组
having count(*) >= 2;             -- 分组后条件

注意事项:

​ • 分组之后，查询的字段一般为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义

​ • 执行顺序：where > 聚合函数 > having

where与having区别（面试题）

• 执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where条件，不参与分组；而having是分组之后对结果进行过滤。
• 判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以。

1.7 排序查询

排序在日常开发中是非常常见的一个操作，有升序排序，也有降序排序。

语法：

select  字段列表  
from   表名   
[where  条件列表] 
[group by  分组字段 ] 
order  by  字段1  排序方式1 , 字段2  排序方式2 … ;

• 排序方式：

  • ASC ：升序（默认值）
  • DESC：降序

案例1：根据入职时间, 对员工进行升序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by entrydate ASC; -- 按照entrydate字段下的数据进行升序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by  entrydate; -- 默认就是ASC（升序）

注意事项：如果是升序, 可以不指定排序方式ASC

案例2：根据入职时间，对员工进行降序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by entrydate DESC; -- 按照entrydate字段下的数据进行降序排序

案例3：根据入职时间对公司的员工进行升序排序，入职时间相同，再按照更新时间进行降序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by entrydate ASC , update_time DESC;

注意事项：如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序

1.8 分页查询

分页操作在业务系统开发时，也是非常常见的一个功能，日常我们在网站中看到的各种各样的分页条，后台也都需要借助于数据库的分页操作。

分页查询语法：

select  字段列表  from   表名  limit  起始索引, 查询记录数 ;

案例1：从起始索引0开始查询员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 0 , 5; -- 从索引0开始，向后取5条记录

案例2：查询 第1页 员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 5; -- 如果查询的是第1页数据，起始索引可以省略，直接简写为：limit 条数

案例3：查询 第2页 员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 5 , 5; -- 从索引5开始，向后取5条记录

案例4：查询 第3页 员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 10 , 5; -- 从索引10开始，向后取5条记录

注意事项:

1. 起始索引从0开始。 计算公式 ： 起始索引 = （查询页码 - 1）* 每页显示记录数
2. 分页查询是数据库的方言，不同的数据库有不同的实现，MySQL中是LIMIT
3. 如果查询的是第一页数据，起始索引可以省略，直接简写为 limit 条数

2. 多表设计

关于单表的操作(单表的设计、单表的增删改查)我们就已经学习完了。接下来我们就要来学习多表的操作，首先来学习多表的设计。

项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在着各种联系，基本上分为三种：

• 一对多(多对一)
• 多对多
• 一对一

2.1 一对多

2.1.1 表设计

部门表 - SQL语句：

# 建议：创建新的数据库（多表设计存放在新数据库下）
create database db03;
use db03;

-- 部门表
create table tb_dept
(
    id int unsigned primary key auto_increment comment '主键ID',
    name varchar(10) not null unique  comment '部门名称',
    create_time datetime not null comment '创建时间',
    update_time datetime not null comment '修改时间'
) comment '部门表';

部门表创建好之后，我们还需要再修改下员工表, 因为之前设计员工表(单表)的时候，并没有考虑员工的归属部门。

员工表：添加归属部门字段

-- 员工表
create table tb_emp
(
    id          int unsigned primary key auto_increment comment 'ID',
    username    varchar(20)      not null unique comment '用户名',
    password    varchar(32) default '123456' comment '密码',
    name        varchar(10)      not null comment '姓名',
    gender      tinyint unsigned not null comment '性别, 说明: 1 男, 2 女',
    image       varchar(300) comment '图像',
    job         tinyint unsigned comment '职位, 说明: 1 班主任,2 讲师, 3 学工主管, 4 教研主管',
    entrydate   date comment '入职时间',
    
    dept_id     int unsigned comment '部门ID', -- 员工的归属部门
    
    create_time datetime         not null comment '创建时间',
    update_time datetime         not null comment '修改时间'
) comment '员工表';

测试数据：

-- 部门表测试数据
insert into tb_dept (id, name, create_time, update_time) values
(1,'学工部',now(),now()),
(2,'教研部',now(),now()),
(3,'咨询部',now(),now()),
(4,'就业部',now(),now()),
(5,'人事部',now(),now());

-- 员工表测试数据
INSERT INTO tb_emp
(id, username, password, name, gender, image, job, entrydate,dept_id, create_time, update_time) VALUES
(1,'jinyong','123456','金庸',1,'1.jpg',4,'2000-01-01',2,now(),now()),
(2,'zhangwuji','123456','张无忌',1,'2.jpg',2,'2015-01-01',2,now(),now()),
(3,'yangxiao','123456','杨逍',1,'3.jpg',2,'2008-05-01',2,now(),now()),
(4,'weiyixiao','123456','韦一笑',1,'4.jpg',2,'2007-01-01',2,now(),now()),
(5,'changyuchun','123456','常遇春',1,'5.jpg',2,'2012-12-05',2,now(),now()),
(6,'xiaozhao','123456','小昭',2,'6.jpg',3,'2013-09-05',1,now(),now()),
(7,'jixiaofu','123456','纪晓芙',2,'7.jpg',1,'2005-08-01',1,now(),now()),
(8,'zhouzhiruo','123456','周芷若',2,'8.jpg',1,'2014-11-09',1,now(),now()),
(9,'dingminjun','123456','丁敏君',2,'9.jpg',1,'2011-03-11',1,now(),now()),
(10,'zhaomin','123456','赵敏',2,'10.jpg',1,'2013-09-05',1,now(),now()),
(11,'luzhangke','123456','鹿杖客',1,'11.jpg',1,'2007-02-01',1,now(),now()),
(12,'hebiweng','123456','鹤笔翁',1,'12.jpg',1,'2008-08-18',1,now(),now()),
(13,'fangdongbai','123456','方东白',1,'13.jpg',2,'2012-11-01',2,now(),now()),
(14,'zhangsanfeng','123456','张三丰',1,'14.jpg',2,'2002-08-01',2,now(),now()),
(15,'yulianzhou','123456','俞莲舟',1,'15.jpg',2,'2011-05-01',2,now(),now()),
(16,'songyuanqiao','123456','宋远桥',1,'16.jpg',2,'2010-01-01',2,now(),now()),
(17,'chenyouliang','123456','陈友谅',1,'17.jpg',NULL,'2015-03-21',NULL,now(),now());

员工表 - 部门表之间的关系：

一对多关系实现：在数据库表中多的一方，添加字段，来关联属于一这方的主键。

2.1.2 外键约束

问题

• 表结构创建完毕后，我们看到两张表的数据分别为：

现在员工表中有五个员工都归属于1号部门(学工部)，当删除了1号部门后，数据变为：

ng)

1号部门被删除了，但是依然还有5个员工是属于1号部门的。 此时：就出现数据的不完整、不一致了。

问题分析

目前上述的两张表(员工表、部门表)，在数据库层面，并未建立关联，所以是无法保证数据的一致性和完整性的

问题解决

想解决上述的问题呢，我们就可以通过数据库中的 外键约束 来解决。

外键约束：让两张表的数据建立连接，保证数据的一致性和完整性。

对应的关键字：foreign key

外键约束的语法：

-- 创建表时指定
create table 表名(
    字段名    数据类型,
    ...
    [constraint]   [外键名称]  foreign  key (外键字段名)   references   主表 (主表列名)    
);


-- 建完表后，添加外键
alter table  表名  add constraint  外键名称  foreign key(外键字段名) references 主表(主表列名);

那接下来，我们就为员工表的dept_id 建立外键约束，来关联部门表的主键。

方式1：通过SQL语句操作

-- 修改表： 添加外键约束
alter table tb_emp  
add  constraint  fk_dept_id  foreign key (dept_id)  references  tb_dept(id);

方式2：图形化界面操作

当我们添加外键约束时，我们得保证当前数据库表中的数据是完整的。 所以，我们需要将之前删除掉的数据再添加回来。

当我们添加了外键之后，再删除ID为1的部门，就会发现，此时数据库报错了，不允许删除。

外键约束（foreign key）：保证了数据的完整性和一致性。

物理外键和逻辑外键

• 物理外键

  • 概念：使用foreign key定义外键关联另外一张表。

  • 缺点：

    • 影响增、删、改的效率（需要检查外键关系）。
    • 仅用于单节点数据库，不适用与分布式、集群场景。
    • 容易引发数据库的死锁问题，消耗性能。

• 逻辑外键

  • 概念：在业务层逻辑中，解决外键关联。
  • 通过逻辑外键，就可以很方便的解决上述问题。

在现在的企业开发中，很少会使用物理外键，都是使用逻辑外键。 甚至在一些数据库开发规范中，会明确指出禁止使用物理外键 foreign key

2.2 一对一

一对一关系表在实际开发中应用起来比较简单，通常是用来做单表的拆分，也就是将一张大表拆分成两张小表，将大表中的一些基础字段放在一张表当中，将其他的字段放在另外一张表当中，以此来提高数据的操作效率。

一对一的应用场景： 用户表(基本信息+身份信息)

• 基本信息：用户的ID、姓名、性别、手机号、学历
• 身份信息：民族、生日、身份证号、身份证签发机关，身份证的有效期(开始时间、结束时间)

如果在业务系统当中，对用户的基本信息查询频率特别的高，但是对于用户的身份信息查询频率很低，此时出于提高查询效率的考虑，我就可以将这张大表拆分成两张小表，第一张表存放的是用户的基本信息，而第二张表存放的就是用户的身份信息。他们两者之间一对一的关系，一个用户只能对应一个身份证，而一个身份证也只能关联一个用户。

那么在数据库层面怎么去体现上述两者之间是一对一的关系呢？

其实一对一我们可以看成一种特殊的一对多。一对多我们是怎么设计表关系的？是不是在多的一方添加外键。同样我们也可以通过外键来体现一对一之间的关系，我们只需要在任意一方来添加一个外键就可以了。

一对一 ：在任意一方加入外键，关联另外一方的主键，并且设置外键为唯一的(UNIQUE)

SQL脚本：

-- 用户基本信息表
create table tb_user(
    id int unsigned  primary key auto_increment comment 'ID',
    name varchar(10) not null comment '姓名',
    gender tinyint unsigned not null comment '性别, 1 男  2 女',
    phone char(11) comment '手机号',
    degree varchar(10) comment '学历'
) comment '用户基本信息表';
-- 测试数据
insert into tb_user values (1,'白眉鹰王',1,'18812340001','初中'),
                        (2,'青翼蝠王',1,'18812340002','大专'),
                        (3,'金毛狮王',1,'18812340003','初中'),
                        (4,'紫衫龙王',2,'18812340004','硕士');

-- 用户身份信息表
create table tb_user_card(
    id int unsigned  primary key auto_increment comment 'ID',
    nationality varchar(10) not null comment '民族',
    birthday date not null comment '生日',
    idcard char(18) not null comment '身份证号',
    issued varchar(20) not null comment '签发机关',
    expire_begin date not null comment '有效期限-开始',
    expire_end date comment '有效期限-结束',
    user_id int unsigned not null unique comment '用户ID',
    constraint fk_user_id foreign key (user_id) references tb_user(id)
) comment '用户身份信息表';
-- 测试数据
insert into tb_user_card values (1,'汉','1960-11-06','100000100000100001','朝阳区公安局','2000-06-10',null,1),
        (2,'汉','1971-11-06','100000100000100002','静安区公安局','2005-06-10','2025-06-10',2),
        (3,'汉','1963-11-06','100000100000100003','昌平区公安局','2006-06-10',null,3),
        (4,'回','1980-11-06','100000100000100004','海淀区公安局','2008-06-10','2028-06-10',4);

2.3 多对多

多对多的关系在开发中属于也比较常见的。比如：学生和老师的关系，一个学生可以有多个授课老师，一个授课老师也可以有多个学生。在比如：学生和课程的关系，一个学生可以选修多门课程，一个课程也可以供多个学生选修。

案例：学生与课程的关系

• 关系：一个学生可以选修多门课程，一门课程也可以供多个学生选择
• 实现关系：建立第三张中间表，中间表至少包含两个外键，分别关联两方主键

SQL脚本：

-- 学生表
create table tb_student(
    id int auto_increment primary key comment '主键ID',
    name varchar(10) comment '姓名',
    no varchar(10) comment '学号'
) comment '学生表';
-- 学生表测试数据
insert into tb_student(name, no) values ('黛绮丝', '2000100101'),('谢逊', '2000100102'),('殷天正', '2000100103'),('韦一笑', '2000100104');

-- 课程表
create table tb_course(
   id int auto_increment primary key comment '主键ID',
   name varchar(10) comment '课程名称'
) comment '课程表';
-- 课程表测试数据
insert into tb_course (name) values ('Java'), ('PHP'), ('MySQL') , ('Hadoop');

-- 学生课程表（中间表）
create table tb_student_course(
   id int auto_increment comment '主键' primary key,
   student_id int not null comment '学生ID',
   course_id  int not null comment '课程ID',
   constraint fk_courseid foreign key (course_id) references tb_course (id),
   constraint fk_studentid foreign key (student_id) references tb_student (id)
)comment '学生课程中间表';
-- 学生课程表测试数据
insert into tb_student_course(student_id, course_id) values (1,1),(1,2),(1,3),(2,2),(2,3),(3,4);

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