黑马软件测试第一篇_数据库

说明: 数据库是专门用来存储数据的软件
注意: 对于测试工作而言, 如果项目页面没有实现, 但是我们又想要校验数据,则可以直接通过查询数据库实现
关系: 具体存在的商品录入后 -> 产生对应的数据(存到数据库中) -> 最后会被加载到项目页面中

数据库的分类

分类:
1> 关系型数据库: 以数据表为核心
2> 非关系型数据库: 不存在数据表的概念
关系型数据库: RDMS(Relational Database Management System)关系型数据库系统
常见的关系型数据库:
Oracle: 在大型项目中使用，例如：银行、电信等项目
MySQL: Web 项目中使用最广泛的关系型数据库
Microsoft SQL Server: 在微软的项目中使用
SQLite: 轻量级数据库，主要应用在移动平台
关系型数据库的核心要素:
数据行（⼀一条记录）
数据列（字段）
数据表（数据行的集合）
数据库（数据表的集合，⼀一个数据库中能够有 n 多个数据表）

关系型数据库核心要素示例

SQL 语言

说明: SQL：Structured Query Language（结构化查询语言)，通过 SQL 语言可以对数据库进行操作
注意:

1. SQL 语言默认支持操作所有常见的关系型数据库
2. 作为测试人员, 必须要掌握 SQL 的查询语句
   (DQL：数据查询语言，用于对数据进行查询，例如：select)
3. 对于 MySQL 而言, 编写 SQL 语句时, 不区分字母的大小写

MySQL 数据库介绍

说明: MySQL 是⼀一个关系型数据库管理系统，目前属于 Oracle 旗下产品, 目前为止 MySQL 社区版是可以免费使用的
特点: 开源/免费/跨平台(Windows/macOS/Linux)/跨语言(Java/Python…)

数据库连接工具 Navicat

说明: 由于数据库软件处于服务器中, 想要操作数据库, 就必须使用工具远程连接数据库后, 进行操作

连接数据库操作步骤

说明: 将来在工作中, 想要远程连接数据库, 需要具备以下条件:
1> 数据库所在服务器的 IP 地址及数据库的端口号
2> 向相关人员获取数据库的账号和密码
3> 使用数据库连接工具, 远程连接数据库即可
注意: 远程连接需要注意网络连通性

数据类型和约束

数据类型

数据类型: 对于填⼊入的数据值本身进行控制, 保证数据准确性
整数: int，有符号范围（-2147483648 ~2147483647），无符号（unsigned）范围（0 ~4294967295）
小数: decimal，例如：decimal(5,2) 表示共存5位数，小数占2位，整数占3位
字符串: varchar，范围（0~65533），例如：varchar(3) 表示最多存3个字符，一个中文或一个字母都占⼀一个字符
日期时间: datetime，范围（1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-3123:59:59），例如：‘2020-01-01 12:29:59’

约束

约束: 对于整张数据表进行限制, 确保对应字段的所有数据符合设计要求
主键（primary key）: 能唯一标识表中的每一条记录的属性组
非空（not null）: 此字段不允许填写空值
唯一（unique）: 此字段的值不允许重复
默认值（default）: 当不填写此值时会使用默认值，如果填写时以填写为准
外键（foreign key）: 一个表中的一个字段引用另一个表的主键

数据库操作

创建数据库

– 创建数据库
– create database 数据库名 charset=utf8 collate=utf8_general_ci;
create database python charset=utf8 collate=utf8_general_ci;
– 查看数据库
– show create database 数据库名;
show create database python;

使用数据库

– 使⽤用数据库(切换数据库)
– use 数据库名;
use python;
– 查看当前数据库: database() 是 SQL 的内置函数, 括号不不能省略略!
select database();

修改数据库

– 修改数据库
– 创建
create database testpython charset = gb2312;
– 修改
– alter database 数据库名
– default character set 编码格式
– default collate 排序规则;
alter database testpython
default character set utf8mb4
default collate utf8mb4_general_ci;

删除数据库和查看所有数据库

– 删除数据库
– drop database 数据库名;
drop database python;
– 查看所有数据库
show databases;

重点: 数据库备份

应用场景
说明: 在测试工作中, 为了防止对数据库产生错误操作, 或产生垃圾数据, 都需要在操作前, 适当对数据库进行备份操作.
垃圾数据: 例如在自动化测试中, 对注册模块操作生成的所有数据, 属于典型的垃圾数据, 应该清理
备份方法
利用⼯工具
备份步骤
数据库 -> 转储 SQL 文件 -> 结构+数据
自行选择存放位置
备份结束
还原操作
数据库 -> 运行 SQL 文件
选择备份文件
还原结束

扩展: 使用命令备份

注意: 命令是不需要连接到数据库以后执行的!(非 mysql> 模式)
mysql> 为 SQL 语句编写模式, 非 Linux 命令行模式

数据表操作

创建表

– 创建表
– create table 表名(
– 字段名 类型 约束,
– 字段名 类型 约束
– …
– )
– 简单创建
create table stu(
name varchar(5)
);
– 完整创建
– unsigned : 无符号
– primary key : 主键
– auto_increment : 自动增长
create table students(
id int unsigned primary key auto_increment,
name varchar(20),
age int unsigned,
height decimal(5,2)
);

查看表

– 查看表信息
– show create table 表名;
show create table students;
– 执行结果
– CREATE TABLE students (
– id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
– name varchar(20) DEFAULT NULL,
– age int(10) unsigned DEFAULT NULL,
– height decimal(5,2) DEFAULT NULL,
– PRIMARY KEY (id)
– ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

扩展: 判断表存在移除再创建

– 扩展: 判断表是否存在, 存在时先删除再创建
– drop table : 删除表
– if exists students : 如果 students 存在
drop table if exists students;
create table students(
id int unsigned primary key auto_increment,
name varchar(20),
age int unsigned,
height decimal(5,2)
);

扩展: 通过 Navicat 工具获取创表语句的方法

查看表结构和删除表

– 查看表结构(字段)
– desc 表名;
desc students;
– 删除表
– drop table 表名;
drop table students;

数据操作

增加数据

增加一行数据
– 增加数据
– 增加一行数据
– insert into 表名 values(…)
– 注意:
– 1. 数据值需要和表的字段一一对应(数据个数及数据类型)
– 2. 主键列是自动增长，插入时需要占位，通常使用 0 或者 default 或者null 来占位，插⼊入成功后以实际数据为准
insert into students values(0, ‘张三’, 28, 1.78);
– 增加部分值
– insert into 表名(字段1,…) values(值1,…)
– 注意: 值的顺序与给出的字段顺序对应
insert into students(name, height) values(‘李四’, 1.68);

增加多行数据
– 插入多行数据
– 方式1: 将单行插入语句, 多句执行, 每句分号隔开
insert into students values(0, ‘王五’, 28, 1.78);
insert into students(name, height) values(‘赵六’, 1.68);
– 方式2: 在插入单行数据的语法基础上, 将 value 后边的数据进行多组化处理
– insert into 表名 values(…),(…)…
– insert into 表名(列1,…) values(值1,…),(值1,…)…
insert into students values(0, ‘王五1’, 29, 1.78),(0, ‘王五2’,30, 1.78);
insert into students(name, height) values(‘赵六1’, 1.78),(‘赵六2’, 1.88);

修改数据
– 修改数据
– update 表名 set 列1=值1,列2=值2… where 条件
– 注意: where 不能省略, 否则会修改整列数据
update students set age=48 where id=9;
删除数据
– 删除数据
– delete from 表名 where 条件;
– 注意: where 不能省略, 否则会删除全部数据
delete from students where id=6;
扩展 1: 逻辑删除
逻辑删除: 对于重要的数据，不能轻易执行 delete 语句进行删除。因为⼀一旦删除，数据无法恢复，这时可以进行逻辑删除。
1、给表添加字段，代表数据是否删除，⼀一般起名 isdelete，0代表未删除，1代表删除，默认值为0
2、当要删除某条数据时，只需要设置这条数据的 isdelete 字段为1
3、以后在查询数据时，只查询出 isdelete 为0的数据
– 扩展 1: 逻辑删除(假删/标记删除)
– 1> 修改要删除的数据的特定字段为删除状态
update students set isdelete=1 where id=4;
– 2> 查询所有 isdelete 字段为 0 的所有数据
select * from students where isdelete=0;

扩展 2: 其他删除数据的方法

– 扩展 2: 其他数据删除方法
– delete from 表名 : 删除所有数据, 但是不重置主键字段的计数
– truncate table 表名 : 删除所有数据, 并重置主键字段的计数
– drop table 表名 : 删掉表(字段和数据均不再存在)
delete from students;
truncate table students;
drop table students;

SQL 语句

查询语句

基本查询

– 需求1: 准备商品数据, 查询所有数据, 查询部分字段, 起字段别名, 去重
– 查询所有数据: select * from 表名;
select * from goods;
– 查询部分字段: select 字段名1, 字段名2 from goods;
select goodsName, price from goods;
– 起字段别名: select 字段名 as ‘别名’ from goods;
select goodsName as ‘商品名称’, price as ‘价格’ from goods;
– 注意: 别名的引号可以省略
select goodsName as 商品名称, price as 价格 from goods;
– 注意: as 关键字也可以省略[掌握]
select goodsName 商品名称, price 价格 from goods;
– 起别名的作用: 1> 美化数据结果的显示效果 2> 可以起到隐藏真正字段名的作用
– 另: 除了可以给字段起别名以外, 还可以给数据表起别名(连接查询时使用)
– 去重: select distinct(字段名) from goods;
– 效果: 将目标字段内重复出现的数据只保留一份显示
– 小需求: 显示所有的公司名称
select distinct(company) from goods;

条件查询

比较运算符&逻辑运算符
– 需求2: 查询价格等于30并且出⾃自并夕夕的所有商品信息
select * from goods;
– 查询价格等于30 : 比较运算符(特殊: (大于等于)>=/(小于等于)<=/(不等于)!=/<>)
select * from goods where price=30;
– 并且出自并夕夕的所有商品信息 : 逻辑运算符(and(与)/or(或)/not(非))
– 注意: 作为查询条件使用的字符串必须带引号!
select * from goods where price=30 and company=‘并夕夕’;
– 补充需求: 查询价格等于30但不出自并夕夕的所有商品信息
select * from goods where not company=‘并夕夕’ and price=30;
– 注意: not 与 and 和 or (左右两边连接条件)不同之处在于, not 只对自己右侧的条件有作用(右边连接条件)
select * from goods where price=30 and not company=‘并夕夕’;

模糊查询

– 需求3: 查询全部⼀一次性⼝口罩的商品信息
– 模糊查询: like 和符号 %(任意多个字符)/(任意⼀一个字符)
– 注意: 作为查询条件使用的字符串必须带引号!
– 注意: 如果需要控制字符数量, 需要使用, 并且有几个字符就使用几个_
– %关键词% : 关键词在中间
select * from goods where remark like ‘%⼀一次性%’;
– %关键词 : 关键词在末尾
select * from goods where remark like ‘%⼀一次性’;
– 关键词% : 关键词在开头
select * from goods where remark like ‘⼀一次性%’;

范围查询

– 需求4: 查询所有价格在30-100的商品信息
– 范围查询: 1> 非连续范围: in 2> 连续范围: between … and …
select * from goods where price between 30 and 100;
– 注意: between … and … 的范围必须是从小到大
select * from goods where price between 100 and 30;

判断空

– 需求5: 查询没有描述信息的商品信息
– 注意: 在 MySQL 中, 只有显示为 NULL 的才为空! 其余空白可能是空格/制表符(tab)/换行符(回车键)等空白符号
– 判断空: 1> 为空: is null 2> 不为空(双重否定表肯定): is not null
select * from goods where remark is null;
– 补充需求: 查询有描述信息的所有商品
select * from goods where remark is not null;

其他复杂查询

排序

– 需求6: 查询所有商品信息, 按照价格从大到小排序, 价格相同时, 按照数量少到多排序
– select * from 表名 order by 列1 asc|desc,列2 asc|desc,…
– 说明: order by 排序, asc : 升序, desc : 降序
– 注意: 排序过程中, ⽀支持连续设置多条排序规则, 但离 order by 关键字越近, 排序数据的范围越大!
select * from goods order by price desc;
select * from goods order by price desc, count asc;
– 注意: 默认排序为升序, asc 可以省略
select * from goods order by price desc, count;

聚合函数

– 需求7: 查询以下信息: 商品信息总条数; 最高商品价格; 最低商品价格;
商品平均价格; 一次性口罩的总数量
– 聚合函数: 系统提供的一些可以直接用来获取统计数据的函数
– 商品信息总条数: count(字段): 查询总记录数
select count() from goods;
– 注意: 统计数据总数, 建议使用, 如果使用某⼀一特定字段, 可能会造成数据总数错误!
select count(remark) from goods;
– 最高商品价格: max(字段): 查询最大值
select max(price) from goods;
– 最低商品价格: min(字段): 查询最小值
select min(price) from goods;
– 商品平均价格: avg(字段): 求平均值
select avg(price) from goods;
– 一次性口罩的总数量: sum(): 求和
– 注意: 此处的 count 是数据表中字段名!
select sum(count) from goods where remark like ‘%⼀一次性%’;
– 扩展: 在需求允许的情况下, 可以一次性在一条 SQL语句中, 使用所有的聚合函数
select count(*), max(price), min(price), avg(price) from goods;

分组

– 需求8: 查询每家公司的商品信息数量
– 分组: select 字段1,字段2,聚合… from 表名 group by 字段1,字段2…
– 说明: group by : 分组
– 注意:
– 1> 一般情况, 使用哪个字段进行分组, 那么只有该字段可以在 * 的位置处使用, 其他字段没有实际意义(只要一组数据中的一条)
– 2> 分组操作多和聚合函数配合使用
select count() from goods group by company;
select * from goods;
select company, count() from goods group by company;
– 说明: 其他字段没有实际意义(只要一组数据中的一条)
select price, count(*) from goods group by company;
– 扩充: 分组后条件过滤
– 说明: group by 后增加过滤条件时, 需要使用 having 关键字
– 注意:
– 1. group by 和 having 一般情况下需要配合使用
– 2. group by 后边不推荐使用 where 进行条件过滤
– 3. having 关键字后侧可以使用的内容与 where 完全一致(比较运算符/逻辑运算符/模糊查询/判断空)
– 3. having 关键字后侧允许使用聚合函数
– where 和 having 的区别:
– where 是对 from 后面指定的表进行数据筛选，属于对原始数据的筛选
– having 是对 group by 的结果进行筛选
– having 后面的条件中可以用聚合函数，where 后面不可以

分页查询

– 需求9: 查询当前表当中第5-10行的所有数据
– 分页查询: select * from 表名 limit start,count
– 说明: limit 分页; start : 起始行号; count : 数据行数
– 注意: 计算机的计数从 0 开始, 因此 start 默认的第一条数据应该为 0,后续数据依次减1
– 过渡需求: 获取前 5 条数据
select * from goods limit 0, 5;
– 注意: 如果默认从第一条数据开始获取, 则 0 可以省略!
select * from goods limit 5;
– 需求:
select * from goods limit 4, 6;
– 扩展 1: 根据公式计算显示某页的数据
– 已知：每页显示m条数据，求：显示第n页的数据
– select * from 表名 limit (n-1)*m, m
– 示例: 每页显示 4 条数据, 求展示第 2 页的数据内容
select * from goods limit 0, 4; – 第1页(有数据)
select * from goods limit 4, 4; – 第2页(有数据)
select * from goods limit 8, 4; – 第3页(有数据)
select * from goods limit 12, 4; – 第4页(一共 12 条数据, 每页显示4 条, 没有第 4 页数据)
– 扩展 2: 分页的其他应用
– 需求: 要求查询商品价格最贵的数据信息
select * from goods order by price desc limit 1;
– 进阶需求: 要求查询商品价格最贵的前三条数据信息
select * from goods order by price desc limit 3;

连接查询

内连接

• 需求1: 查询所有存在商品分类的商品信息
  select * from goods;
  select * from category;
  – 内连接: select * from 表1 inner join 表2 on 表1.列=表2.列
  – 显示效果: 两张表中有对应关系的数据都会显示出来, 没有对应关系的数据均不再显示
  select * from goods
  inner join category on goods.typeId=category.typeId;
  – 扩充: 给表起别名(1> 缩短表名利于编写 2> 用别名给表创建副本)
  select * from goods go
  inner join category ca on go.typeId=ca.typeId;
  – 扩展: 内连接的另⼀一种写法(旧式写法)
  – select * from 表1, 表2 where 表1.字段名=表2.字段名;
  select * from goods, category where
  goods.typeId=category.typeId;

左连接

– 需求2: 查询所有商品信息,包含商品分类
– 左连接: select * from 表1 left join 表2 on 表1.列=表2.列
– 注意: 如果要保证一张数据表的全部数据都存在, 则一定不能选择内连接,
可以选择左连接或右连接
– 说明:
– 以 left join 关键字为界, 关键字左侧表为主表(都显示), 而关键字右侧的表为从表(对应内容显示, 不对应为 null)
select * from goods go
left join category ca on go.typeId=ca.typeId;
– 扩充需求: 以分类为主展示所有内容(以哪张表为主表, 显示结果上是有区别的!)
select * from category ca
left join goods go on ca.typeId=go.typeId;

右连接

– 需求3: 查询所有商品分类及其对应的商品的信息
– 右连接: select * from 表1 right join 表2 on 表1.列=表2.列
– 说明:
– 以 right join 关键字为界, 关键字右侧表为主表(都显示), 而关键字左侧的表为从表(对应内容显示, 不对应为 null)
select * from goods go
right join category ca on go.typeId=ca.typeId;
– 扩充需求: 查询所有商品信息及其对应分类信息
select * from category ca
right join goods go on ca.typeId=go.typeId;

补充: 存在左右连接的必要性

说明: 能够体现左右连接必要性的场景为: 至少为三张表进行连接查询
注意: 实际工作中, 最多也就三张表连接查询

连接查询的小结

自关联

前提: 1> 数据表只有一张 2> 数据表中至少有两个字段之间有某种联系
方式: 通过给表起别名的形式, 将原本只有一张的数据表变为两张, 然后通过对应字段实现连接查询

查询河南省下所有市的信息
– 需求4: 查询河南省所有的市
– 说明: 无论是使用内连接还是左连接, 都只影响中间数据表的内容多少, 由于最终的过滤条件相同, 因此查询结果一致
– 使用内连接
select * from areas a1
inner join areas a2 on a1.aid=a2.pid
where a1.atitle=‘河南省’;
– 使用左连接
select * from areas a1
left join areas a2 on a1.aid=a2.pid
where a1.atitle=‘河南省’;

查询河南省下所有的市和区的信息
– 需求5: 查询河南省的所有的市和区
– 说明: 想要实现三级行政单位显示, 需要分别处理省和市及市和区(三表连查)
select * from areas a1
left join areas a2 on a1.aid=a2.pid
left join areas a3 on a2.aid=a3.pid
where a1.atitle=‘河南省’;

子查询

子查询: 在⼀一个 select 语句中，嵌入了另外⼀一个 select 语句，那么嵌入的select 语句称之为子查询语句
作用: 子查询是辅助主查询的，要么充当[条件]，要么充当[数据源]

子查询语句充当条件

– 需求6: 查询价格高于平均价的商品信息
– ⼦子查询语句充当条件:
– 求取平均价
select avg(price) from goods;
– 说明: 充当子查询的语句需要使用括号括起来(运算优先级括号最⾼高!)否则报错
select * from goods where price > (select avg(price) from goods);

子查询语句充当数据源

– 需求7: 查询所有来自并夕夕的商品信息, 包含商品分类
– 子查询语句充当数据源:
– select * from goods go
– left join category ca on go.typeId=ca.typeId;
– select * from (select * from goods go left join category ca
on go.typeId=ca.typeId) new
– where new.company=‘并夕夕’;
– 问题: 连接查询的结果中, 表和表之间的字段名不能出现重复, 否则无法直接使用
– 解决: 将重复字段使用别名加以区分(表名.* : 当前表的所有字段)
select * from (select go.*, ca.id cid, ca.typeId ctid,
ca.cateName from goods go left join category ca on
go.typeId=ca.typeId) new where new.company=‘并夕夕’;

数据库高级扩展内容(了解)

ER 模型

E 表示 entry，实体: 描述具有相同特征事物的抽象[数据表]
属性: 每个实体的具有的各种特征称为属性[数据(表内的字段)]
R 表示 relationship，联系: 实体之间存在各种关系，关系的类型包括包括一对一、一对多、多对多[表和表之间的联系]

外键

说明: 通过外部数据表的字段, 来控制当前数据表的数据内容变更, 以避免单方面移除数据, 导致关联表数据产生垃圾数据的一种方法
注意: 如果大量增加外键设置, 会严重影响除数据查询操作以外的其他操作(增/删/改)的操作效率, 因此在实际项目中很少会被采用, 但是在面试中容易被问到.

索引

说明: 可以大幅度提高查询语句的执行效率
注意: 如果大量增加索引设置, 会严重影响除数据查询操作以外的其他操作(增/删/改)的操作效率, 不方便过多添加

验证索引效果案例实现步骤

说明: 提供的示例文件可以使用在数据库中使用运行 SQL 文件方式导入!
– 开启运行时间监测
set profiling=1;
– 查找第一万条数据 10000
select * from test_index where num=‘10000’;
– 查看执行的时间
show profiles;
– 为表 text_index 的 num 列创建索引
create index test_index on test_index(num);
– 执行查询语句
select * from test_index where num=‘10000’;
– 再次查看执行的时间
show profiles;

扩展: 实际项目中数据库中表的样式

实际项目的表名设计规律
查看创表语句中的字段注释

SQL 练习题获取网站
力扣: https://leetcode-cn.com
牛客网: https://www.nowcoder.com