ok，今天继续mysql入门。我们在昨天基础上，再创建一个owner表。那么现在就有两张表如下：
pet表：
owner表：
注意，这两个表有关联的字段就是pet表的owner和owner表的uname！！！
（1）连接
①内连接：
select p.name as '宠物昵称',p.owner as '主人',p.species as '宠物品种',o.phone as '主人联系方式' from pet p inner join owner o on p.owner=o.uname;
可以看出，查询出来的这6行，没有一行出现主人字段为Harold的，因为owner表中没有一行uname是Harold的。所以，内连接只显示所有有关联的数据。
②左连接（显示关键词left join左边表中的所有数据,右边表数据少了补NULL值,数据多了不显示）
比如左边表pet有Harold信息，但右边表owner没有Harold信息，所以右边少了补NULL值。
select * from pet p left join owner o on p.owner=o.uname;
③同理,右连接是以右边为参照,左边少了补NULL,多了删除。
比如右边表owner有David信息，但左边表pet没有他的宠物信息，所以左边全部补NULL。左边本来还有Harold的信息，但右边表没有，所以删除。
select * from pet p right join owner o on p.owner=o.uname;
（2）约束
①使用not null：
create table `adopt`(
`id` int(10),
`pname` varchar(20) not null,
`uname` varchar(20) not null,
`price` float check(price>0),
`date` datetime,
primary key(`id`)
);
②使用check：
drop table if exists `adopt`;
create table `adopt`(
`id` int(10),
`pname` varchar(20) not null,
`uname` varchar(20) not null,
`price` float check(price>0),
`date` datetime,
primary key(`id`)
);
③主键primary key
drop table if exists `adopt`;
create table `adopt`(
`id` int(10),
`pname` varchar(20) not null,
`uname` varchar(20) not null,
`price` float check(price>0),
`date` datetime,
primary key(`id`)
);
或者：
alter table `adopt` add primary key(id);
④外键foreign key
DROP TABLE IF EXISTS `adopt`;
CREATE TABLE `adopt` (
`id` int(10) NOT NULL,
`pname` varchar(20) NOT NULL,
`uname` varchar(20) NOT NULL,
`price` float DEFAULT NULL,
`date` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `fk_pn` (`pname`),
KEY `fk_un` (`uname`),
CONSTRAINT `fk_pn` FOREIGN KEY (`pname`) REFERENCES `pet` (`name`),
CONSTRAINT `fk_un` FOREIGN KEY (`uname`) REFERENCES `owner` (`uname`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
(3)视图view
视图（view）是一种虚拟存在的表，是一个逻辑表，本身并不包含数据。作为一个select语句保存在数据字典中的。通过视图，可以展现基表的部分数据。视图数据来自定义视图的查询中使用的表，使用视图动态生成。
基表：用来创建视图的表叫做基表。
现在创建一个视图(其实语法就是create view `view_name` as+select语句)：
create view `petsview` as
select p.name as '宠物昵称',p.owner as '主人',p.species as '宠物品种',o.phone as '主人联系方式'
from pet p
inner join owner o
on p.owner=o.uname;
创建完毕，查看该视图：
desc petsview;
然后查询该视图的数据：
select * from petsview;
删除视图：
drop view if exists `petsview`;
（4）索引index
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索引包含多个列。
创建索引时，你需要确保该索引是应用在SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。
实际上，索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录。
索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。
建立索引会占用磁盘空间的索引文件。
总的来说，当数据量很庞大的时候，需要用到索引来优化查询速度，倘若数据基数太小，这样，建立索引既浪费磁盘空间，又相当于线性查询速度，没必要，所以建立索引需慎重。
创建索引：（pet是表名、name_index是索引名、name是pet表中的一个字段）
alter table pet add index name_index(name);
删除索引：
drop index `name_index` on `pet`;
（5）存储过程
什么是存储过程：就是一组SQL语句集，功能强大，可以实现一些比较复杂的逻辑功能，类似于JAVA语言中的方法。
存储过程跟触发器有点类似，都是一组SQL集，但是存储过程是主动调用的，且功能比触发器更加强大，触发器是某件事触发后自动调用。
特性：有输入输出参数，可以声明变量，有if/else, case,while等控制语句，通过编写存储过程，可以实现复杂的逻辑功能；
函数的普遍特性：模块化，封装，代码复用；
速度快，只有首次执行需经过编译和优化步骤，后续被调用可以直接执行，省去以上步骤。
首先创建一个简单的存储过程：
打开Navicat For MySQL:
先看一下我们的owner表：
接下来创建的存储过程，是输入一个变量s，如果s的值为1，返回男的人数，如果s的值为非1，返回女的人数：
将存储过程命名为“proc01”，点击运行，输入参数：
运行结果：
可以看到输出变量@male的值为3。
当然你也可以新建一个查询，创建并运行存储过程：
①创建：
DROP PROCEDURE IF EXISTS `proc01`;
DELIMITER ;;
CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `proc01`(IN s int,OUT num int)
BEGIN
IF s=1 THEN
select count(*) into num from owner where sex='m';
ELSE
select count(*) into num from owner where sex='f';
END IF;
END
;;
DELIMITER ;
MySQL默认以";"为分隔符，如果没有声明分割符，则编译器会把存储过程当成SQL语句进行处理，因此编译过程会报错，所以要事先用“DELIMITER ;;”声明当前段分隔符，让编译器把两个";;"之间的内容当做存储过程的代码，不会执行这些代码；“DELIMITER ;”的意为把分隔符还原。
存储过程根据需要可能会有输入、输出、输入输出参数，如果有多个参数用","分割开。MySQL存储过程的参数用在存储过程的定义，共有三种参数类型，IN,OUT,INOUT:
IN参数的值必须在调用存储过程时指定，在存储过程中修改该参数的值不能被返回，为默认值OUT:该值可在存储过程内部被改变，并可返回
INOUT:调用时指定，并且可被改变和返回
②运行：
call proc01(1,@male);
select @male;
③结果：
④删除
drop PROCEDURE proc01
（6）存储函数
新建一个查询，创建一个名为findOwner的函数:
DROP FUNCTION IF EXISTS `findOwner`;
DELIMITER ;;
CREATE FUNCTION `findOwner`(p VARCHAR(20))
RETURNS varchar(20)
BEGIN
RETURN (SELECT uname
FROM owner
WHERE phone=p);
END
;;
DELIMITER ;
然后调用该函数：
select findOwner('95533');
结果：
