虽然MySQL已经被收购了，但是作为市面上主流的数据库，还是要学习下。

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MySQL有三大类数据类型, 分别为数字、日期\时间、字符串, 这三大类中又更细致的划分了许多子类型:

• 数字类型

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

  • 浮点数: float、double、real、decimal

• 日期和时间: date、time、datetime、timestamp、year

• 字符串类型

  • 字符串: char、varchar

  • 文本: tinytext、text、mediumtext、longtext

  • 二进制(可用来存储图片、音乐等): tinyblob、blob、mediumblob、longblob

登录到MySQL

当 MySQL 服务已经运行时, 我们可以通过MySQL自带的客户端工具登录到MySQL数据库中, 首先打开命令提示符, 输入以下格式的命名:

mysql -h 主机名 -u 用户名 -p

• -h :该命令用于指定客户端所要登录的MySQL主机名, 登录当前机器该参数可以省略;

• -u :所要登录的用户名;

• -p :告诉服务器将会使用一个密码来登录, 如果所要登录的用户名密码为空, 可以忽略此选项。

• 
  

 mysql -D test  -uroot -p  相当于登陆mysql服务器. use test;

创建新用户并授权

   GRANT 权限  ON 数据库.数据表 TO 用户名@登陆主机 IDENTIFIED BY "密码"；

  

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

创建数据库：

     CREATE DATABASE  [ IF NOT EXISTS  ] book;

 

删除数据库

     DROP DATABASE [  IF EXISTS ]  book;

显示所有的数据库:

    SHOW DATABASES;

使用某个数据库：

   USE  test

查看表的结构

       DESC  user;

查看建表语句：

     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(同时修改字段名)   ALTER TABLE user CHANGE name username varchar(30)

 删除字段  ALTER TABLE user DROP age;

重命名表名  RENAME   TABLE   user TO  user1;

表的字段类型解释：

        

     mysql中timestamp的自动生成与更新

 1、自动UPDATE 和INSERT 到当前的时间：

     `p_time`timestampNOTNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMP

      

   2.自动INSERT 到当前时间，不过不自动UPDATE。

`p_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

      3、一个表中不能有两个字段默认值是当前时间，否则就会出错

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MySQL中存在float,double等非标准数据类型，

也有decimal这种标准数据类型。

其区别在于，float，double等非标准类型，在DB中保存的是近似值，而Decimal则以字符串的形式保存数值。

再举例： DECIMAL(5,3)

1.2345 --- 小数点后最多3位，所以保存可以，自动四舍五入数据截断。

12.345 --- OK

123.45 --- 因为小数部分未满3位，要补0.所以保存应该123.450。所以整个位数超出了5，保存不可。

1.2 --- 小数未满部分补0。按照1.200保存。

float(M,S) M为全长，S为小数点后长度 (开头0不算)。对于不精准的例子，网络上很多，Copy如下：

mysql> create table t1(c1 float(10,2), c3 decimal(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)

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