MySql é um dos bancos de dados mais populares.
Acabamos de publicar um curso de banco de dados MySQL no canal freeCodeCamp.org do YouTube.
Bharath Ram Manoharan de Execute on Command criou este curso. Ele é um engenheiro de banco de dados sênior e ótimo professor.
Este curso começa com noções básicas de SQL. Em seguida, ele também aborda os principais conceitos de banco de dados, como modelagem de dados, bloqueios, índices, explicação de SQL e muito mais.
Aqui estão os tópicos abordados neste curso:
- Como criar uma instância AWS EC2
- Como instalar o banco de dados MySQL
- Modelagem de dados
- Noções básicas de SQL - Criando uma tabela
- Noções básicas de SQL - Inserção de dados
- Noções básicas de SQL - Atualização e exclusão de dados
- Noções básicas de SQL - Lendo dados (selecionar instruções)
- Uniões SQL
- Níveis de isolamento da transação
- Bloqueios no nível da mesa
- Bloqueios de nível de linha
- Bloqueios de banco de dados
- Índices agrupados
- Explicação de SQL
Assista ao curso completo abaixo ou no canal freeCodeCamp.org no YouTube (2 horas de exibição).
Transcrição
(Gerado automaticamente)
MySQL é um dos bancos de dados mais populares, aprenda como usá-lo neste curso com um engenheiro de banco de dados sênior.
Bem-vindo a este curso básico de MySQL, quero começar apreciando você por tentar aprender uma nova habilidade.
Deixe-me apresentar-me.
Meu nome é Barbara e trabalho na Salesforce como engenheira de banco de dados sênior, tenho mais de 12 anos de experiência com uma variedade de bancos de dados Oracle sendo o principal, tenho experiência em trabalhar com empresas como Chase, PayPal, Wells, Fargo, StubHub, etc.
Deixe-me responder algumas perguntas básicas para você primeiro, e isso é quem, o quê e por quê.
Então, quem deve fazer este curso, este curso é destinado a profissionais de banco de dados que desejam expandir seu conjunto de habilidades.
Se você é um engenheiro de software ou um desenvolvedor full stack e deseja obter uma compreensão profunda do banco de dados MySQL, este curso é para você.
E se você for um estudante universitário, um estudante de ciência da computação ou um recém-formado, este curso lhe dará algum conhecimento sobre o banco de dados interno.
Então, por que você deve aprender MySQL, MySQL é o banco de dados de código aberto mais popular e, claro, o Postgres.
O SQL está definitivamente lá em cima.
À medida que as empresas movem seus dados do local para a nuvem, elas geralmente gostam de migrar para um banco de dados nativo da nuvem ou um banco de dados de código aberto, como MySQL ou sequência do Postgres, a fim de economizar custos.
Então, digamos que você seja um especialista em banco de dados Oracle.
Se você adquirir conhecimento em um banco de dados como o MySQL, poderá ajudar as empresas a migrar seus dados do Oracle para o MySQL, e isso pode ser muito valioso.
Agora vamos ver o que está sendo abordado neste curso.
Agora, em primeiro lugar, por MySQL, quero dizer, o mecanismo de armazenamento MySQL InnoDB ao longo deste curso, que é usado por trás de qualquer site de comércio, banco ou instituição financeira e assim por diante.
E o MySQL oferece uma variedade de mecanismos de armazenamento, meu I Sam, em mecanismo de armazenamento de memória, ou alguns mecanismos de armazenamento populares, que estão disponíveis, vamos aprender sobre o MySQL InnoDB, não estou cobrindo nenhum outro tipo de mecanismo de armazenamento.
Agora, esses são os tópicos que vou abordar neste curso.
E observe que este é um curso de administração de banco de dados.
Portanto, é 80% de administração de banco de dados.
E para pessoas que são completamente novas em bancos de dados, incluí o básico do SQL.
Então você aprenderá sobre instalação de banco de dados, MySQL Workbench, índices de banco de dados, logs de banco de dados, você também aprenderá um pouco de ajuste de desempenho, que é a explicação do SQL.
Então, esses são alguns tópicos interessantes que vou abordar.
Então, o que você precisa exatamente para começar com este curso, você precisa de um PC ou Mac.
Portanto, se você estiver usando um PC, recomendo que examine as planilhas ou o material suplementar anexado na descrição.
Se você possui um laptop Mac, está na melhor posição para aprender este curso.
Porque assim você pode ver o que estou digitando.
E você pode simplesmente digitar os mesmos comandos e seguir de ponta a ponta.
E acima de tudo, este é o principal requisito, quero que você crie uma conta AWS, isso é correto e surpreenda na conta Web Services.
Então, se você não sabe do que estou falando, por favor, dê uma olhada na minha planilha que pode ser encontrada na descrição, eu anexei alguns recursos, que mostrarão como criar uma conta AWS, estarei usando uma instância AWS EC duas ao longo do curso.
E eu vou te mostrar como criar um.
Mas uma coisa principal que eu quero que você lembre é que, após cada sessão de estudo, você pode encerrar suas duas instâncias do EC.
Dessa forma, você não terá que pagar nenhum custo desnecessário.
E lembre-se de que você não precisa manter sua instância do EC dois rodando 24 horas por dia.
Assim, depois de criar uma conta da AWS e fazer login, você chegará a este painel ou a esta página.
E você pode acessar o menu de serviços aqui.
E, em computação, você pode escolher fácil, então aqui no lado esquerdo, você pode escolher instâncias.
E aqui vamos criar uma instância que será nosso ambiente de laboratório.
Então clique em iniciar instância.
E então vamos escolher uma imagem para nossa instância.
Então, vou escolher o Red Hat Enterprise Linux versão 864 bits e meu tipo de instância será T dois micro, que é elegível para o nível gratuito.
E você precisa escolher uma sub-rede apropriada.
Se você acabou de criar uma conta da AWS, pode sair.
Deixe qualquer sub-rede padrão que apareça para você.
Para mim, eu vou me escolher Seja um específico.
E, em seguida, certifique-se de habilitar esta opção de atribuição automática de IP público.
Porque isso atribuirá um IP público à sua instância usando o qual você pode usar o SSH em sua instância, a partir do seu laptop, e deixar todas as outras configurações como estão.
E vamos alocar 25 GB, para o banco de dados, ou para a instância inteira.
E você pode simplesmente deixar o resto ISIS, ir para a próxima página lida, você pode criar uma tag para sua instância.
Então eu vou chamá-lo de minha instância SQL.
Um, vá para a página do grupo de segurança.
E aqui, o importante é que você precisa ser capaz de SSH na instância.
E você precisa, você precisa criar regras de firewall adequadas para que qualquer pessoa, basicamente, qualquer pessoa no mundo possa fazer login nesta instância, via porta 22.
E isso não é nada seguro.
E eu vou cuidar desta instância.
Porque uma vez que eu terminei de gravar, eu costumo removê-lo.
Então eu sei como lidar com isso.
Mas quando você criar regras, certifique-se de colocar o IP do seu laptop lá, só para ficar mais seguro, então agora você pode revisar sua configuração e clicar em iniciar.
Mas, se quiser, você pode criar um novo par de chaves e depois dar um nome a ele.
E faça o download antes de criar a instância.
Para mim, vou apenas escolher um par de chaves existente.
Talvez este, e eu digo conhecimento, talvez um diferente.
Tudo bem, este.
E inicie a instância.
Agora que sua instância está sendo criada, provavelmente levará alguns minutos para criar essa instância.
Ok, é assim que você cria uma instância do EC two.
E agora que minha instância está funcionando e posso ver o IP público.
Mais tarde, instalarei o MySQL nesta instância.
Então é isso que eu queria mostrar a você nesta lição.
Então, o que você está vendo é basicamente minha documentação de sequência mostrando todos esses guias de instalação diferentes, como Windows e Mac, e assim por diante.
Então, estamos interessados na instalação do Linux são basicamente a instalação do MySQL no Linux.
E há alguns guias na verdade.
Então este é basicamente a instalação do binário jannettek, vamos pular isso e ir aqui.
E mesmo na instalação do MySQL, no Linux, há vários guias.
Portanto, o método de instalação recomendado é usar pacotes RPM da Oracle.
Mas vamos usar esta instalação baseada no repositório MySQL yum.
E na verdade é bem direto.
Então, para esta instalação, precisamos ir ao MySQL comm e downloads.
E estamos baixando a Community Edition e indo para o repositório yum.
Como você sabe, a instância que criamos tem Archie 18, Red Hat, Enterprise Linux 8 rodando nela.
E então precisamos baixar este rpm.
Mas então precisamos baixar o RPM na própria instância, aquela que criamos.
Então, vamos realmente fazer login na instância.
Então vou usar SSH, e vamos usar minha chave privada.
E o log é fácil para o usuário escolher o usuário padrão e basicamente obter o IP público do login da minha instância e alternar para um root ok.
Então, uma coisa que precisamos para baixar este RPM para esta instância do Linux é o pacote W get.
Então vamos em frente e instalar isso primeiro.
Tudo bem, agora que o w gate está instalado, precisamos baixar o RPM que acabamos de ver.
Então, para obter o link deste RPM, precisamos entrar neste download.
E temos que clicar com o botão direito aqui e copiar o link.
E se você estiver instalando em um OSS diferente, você precisa clicar no botão apropriado.
Ok, então temos o link, e vamos em frente e colar esse link aqui, como w get e o link.
E esse comando baixa este pacote, agora vamos usar um comando RPM para instalar este pacote.
Portanto, este pacote, como mencionei antes, adicionará este repositório yum do MySQL à sua lista de repositórios do sistema local.
Com a instalação do Red Hat Enterprise Linux, você obtém um módulo MySQL por padrão.
Então vamos desabilitar esse.
Se você não desativá-lo, isso interferirá na instalação do MySQL.
Então vamos em frente e desativá-lo usando este comando.
E não se preocupe em escrever esses comandos, vou colocar um link para meu repositório Git com todos esses comentários na descrição.
Portanto, todos estes foram desativados.
Agora vamos instalar o MySQL community Server Edition usando yum install MySQL community server.
E vamos colocar menos y lá apenas para seguir em frente e aceitar todos os prompts.
E isso é instalar todos esses pacotes.
Tudo bem, então meu SQL foi instalado.
Vamos em frente e iniciar o banco de dados MySQL usando o sistema CTL.
Comando.
E vamos verificar o status.
Então agora, meu banco de dados SQL está funcionando.
Ok, então o arquivo de log deste software de banco de dados MySQL está em var log.
E então, se você pegar temp deste arquivo de log, obterá a senha temporária para o usuário root.
E você pode usar isso para fazer login no banco de dados MySQL.
E como você faz login, você usa este comando my sequel minus u, que será root e menos P é para login baseado em senha.
E então estamos logando no banco de dados MySQL.
Então vamos usar essa senha e ver se ela loga.
E estamos dentro.
E se você executar qualquer comando neste momento, minha sequência pedirá que você redefina a senha usando a instrução alter user.
Podemos fazer isso de uma forma diferente.
Portanto, existe um executável chamado MySQL admin.
E este é o comando para isso.
Administrador do MySQL, menos você o nome de usuário e menos a senha p.
Vamos redefinir a senha do usuário root.
E vamos fornecer a senha atual, que é essa senha temporária primeiro.
E vamos fornecer a nova senha No.
Pronto, a senha foi aceita.
Agora deixe-me tentar fazer login com esta nova senha usando o comando anterior my SQL minus u provou e minus p MySQL.
Deixe-me colocar a senha que eu disse agora que estamos.
Então, vamos executar um simples comando show databases que mostra todos os bancos de dados padrão que vêm como parte da instalação.
Portanto, mais uma coisa que precisamos fazer para concluir a instalação é carregar um arquivo de fuso horário ou uma tabela de fuso horário, conforme mostrado aqui.
Então, se eu fizer um select star, que é basicamente uma consulta SQL para ler desta tabela, você pode ver que a tabela está vazia agora.
Então vamos sair e executar outro comando.
Para carregar dados relacionados ao fuso horário.
Então esse é o comando.
E vamos em frente e executá-lo.
E eu vou em frente e coloco minha senha, e isso carrega um monte de dados, você pode ignorar todos esses avisos.
Vamos voltar ao nosso banco de dados MySQL.
Então, se você fizer como select star, do MySQL dot timezone, novamente, ele mostra um monte de dados.
Então agora, você está bem.
E isso completa a instalação do banco de dados MySQL.
Tudo bem, pessoal, nesta seção, vamos falar sobre modelagem de dados.
Ok, então design de banco de dados, modelagem de dados, design de esquema, são palavras intercambiáveis, termos para design de banco de dados é um processo contínuo.
Então você cria um design básico, quando você meio que cria seu aplicativo.
E então, à medida que o aplicativo, você sabe, recebe novos recursos, aprimoramentos, melhorias, você basicamente itera sobre esse design, certo, continua adicionando coisas novas ao seu design e assim por diante.
Portanto, a primeira coisa que você faz quando está fazendo design de banco de dados ou modelagem de dados é entender os dados de negócios.
E depois de entender os dados de negócios, você precisa criar um design lógico do seu banco de dados.
O que quero dizer com isso? Bem, basicamente, você tem que projetar suas tabelas, as colunas, que vão para essas tabelas, índices, restrições, como restrição de chave primária, restrição de chave exclusiva, restrições não nulas, valores padrão, chaves estrangeiras, essas são várias coisas que você precisa criar.
Quando você cria um design lógico do seu esquema, uma vez que você realmente tem esse design básico de tabela ou design de esquema, você pode procurar redundância de dados, ou seja, basicamente você vê onde seus dados são repetitivos.
E então você começa a eliminá-lo normalizando suas tabelas na verdade.
E isso porque a redundância de dados causa anomalias de dados.
O que quero dizer com isso é que, quando você tem várias ocorrências dos mesmos dados, quando você está, digamos, atualizando certos dados, você precisa atualizar em muitos lugares.
E se você esquecer de atualizar mesmo um lugar, agora você tem duas versões dos mesmos dados em seu banco de dados.
E isso cria uma anomalia de dados, a inconsistência de dados está na mesma linha, na verdade.
E tudo isso acontece por causa da redundância de dados.
Então o que estamos vendo é basicamente uma planilha e a planilha é basicamente uma mesa enorme, uma mesa grande, certo? E o que vamos fazer é basicamente projetar uma tabela para um site de comércio eletrônico, um site de comércio eletrônico é basicamente como uma zona incrível, ou E Bay, ou qualquer outra coisa, como negócios on-line, como site de comércio eletrônico on-line, como Alibaba , ou o que for, certo? Digamos que você tenha apenas uma tabela neste banco de dados, certo? E você começa, à medida que os pedidos chegam, através desse site, você começa a colocar os dados nessa tabela, né? Você tem, você sabe, vamos ver algumas das coisas que você registrará nesta tabela, certo, você obviamente precisa de uma contagem de seus pedidos.
Então você pode gostar de numerar seus pedidos, e então como está ficando, você sabe, é desktop ou celular? Ou qual é o produto? Tipo, você sabe, aqui eu tenho alguns livros, os títulos dos livros e depois o preço dos produtos.
E então quem é o cliente detalhes dos clientes, detalhes de pagamento, detalhes de entrega e assim por diante.
Então, tudo isso faz parte da palavra de comércio eletrônico, basicamente.
Direita? E você tem uma mesa gigante.
E se você olhar para os dados aqui, certo? Então, você sabe, aqui, eu tenho alguns clientes comprando, tipo dois produtos diferentes, certo.
Então, e você pode ver que os dados têm sido repetitivos.
O que quero dizer com isso é que toda vez que compro o mesmo produto, tenho que repetir esses dados, como o primeiro pedido que chegou foi pelo site web desktop que foi trazido pelo nascimento e então você pode ver todos os detalhes disso cliente e todos esses detalhes sobre o produto e o pagamento, detalhes de pagamento também.
Aí o segundo pedido que veio era de outra pessoa, mas depois era, sabe, o pedido era para o mesmo produto e você tinha que repetir as informações do produto.
Direita.
O terceiro era do cliente anterior.
Mas então desta vez ele comprou comprou um produto diferente, suas informações, as informações do cliente se repetiram na verdade.
Portanto, há um monte de dados de redundância de dados tem sido repetitivo.
Então, este é basicamente um banco de dados desnormalizado, onde você tem apenas uma tabela ou um punhado de tabelas, nós apoiamos todas as informações do seu site ou do seu negócio nessas poucas tabelas.
Na verdade, esta é uma versão desnormalizada do seu banco de dados, vamos ver o que mais você pode fazer.
Então, o que você pode fazer é basicamente, você pode começar com essa tabela básica de desnormalização, e então você pode começar a tirar todas as informações redundantes do seu banco de dados ou da sua ação de tabela, a primeira coisa que fiz foi tirar como as informações do cliente , eles colocam em uma tabela separada, certo.
E eu tenho apenas detalhes do cliente aqui.
E comecei a colocar um número de identificação para cada identificação de cliente ou número de cliente, como você chama.
Depois de tirar as informações do cliente, tenho a tabela Pedidos, a tabela inicial, estou chamando a tabela Pedidos assim agora, certo? E você pode ver que eu tenho uma coluna de ID do cliente aqui.
E o que é essa coluna de ID do cliente? Seus palpites? Direita? Portanto, esta coluna de ID do cliente é a mesma que você vê aqui.
Direita? Então, por que eu tenho isso porque preciso de uma maneira de relacionar essas linhas.
Como você pode perceber, tipo, você sabe, essas são colunas, essas são linhas, essas linhas, eu preciso ser capaz de me relacionar com um cliente, certo? Se eu retirar as informações do cliente, como posso me relacionar? Você sabe, esta mesa e aquela mesa? É através de uma coluna comum, ou um monte de colunas.
Na verdade, neste caso, é apenas uma coluna.
Então, ID do cliente, certo? Eu sou como colocar o número de identificação aqui.
E o que mais podemos tirar dessa tabela.
Portanto, este é um nível de normalização.
Direita? Então vamos continuar normalizando o que é como tirar os detalhes do produto.
Direita? Portanto, os detalhes do produto também estão se repetindo.
Então aqui, você não sente tanta dor, porque há apenas três registros nesta tabela.
E se a tabela tiver milhões de registros, certo? É por isso que precisamos normalizar a tabela.
Agora você realmente retira as informações do produto e as move para uma tabela diferente.
E então eu tenho uma coluna de ID do produto apenas para numerar, como ID dos produtos na verdade, e sua tabela de Pedidos ficará assim, então você tira as informações de pagamento para uma tabela diferente.
E sua tabela de Pedidos ficará assim.
Este é basicamente o processo de passar de um esquema ou banco de dados desnormalizado para um banco de dados normalizado.
Quando você tem seus dados em uma única tabela, não precisa fazer nenhuma junção.
Então você pode perguntar, na verdade, o que são articulações, quando você está executando consultas, como usar SQL, SQL é uma linguagem, certo? Uma linguagem de consulta estruturada, quando você está executando comandos em seu banco de dados, você pode obter todos os seus dados dessa tabela se seu banco de dados de tabelas for totalmente desnormalizado.
Considerando que, se você tiver muitas mesas, precisará combinar ou juntar-se aos estábulos e, em seguida, obter os dados.
Então isso é chamado de juntar as tabelas.
Então, quando você tem um banco de dados desnormalizado, não precisa fazer muitas articulações.
E isso é bom de certa forma, porque seu banco de dados não precisa pensar muito para obter os dados.
Você diz que eu quero esses dados e esses dados estão disponíveis nesta tabela.
Então é muito simples.
Considerando que como em um banco de dados normalizado, quando você junta muitas tabelas, então seu mecanismo de banco de dados com o qual eles chamam o otimizador, no Oracle ou na maioria das fitas, na maioria dos bancos de dados.
Portanto, esse mecanismo de banco de dados precisa pensar mais como, ok, qual tabela devo verificar primeiro? E como devo filtrar os dados nesta tabela.
E então Ok, eu pego o conjunto de resultados dessa tabela e tenho que juntar com essas outras tabelas.
Portanto, há muito mais pensamento de que há muito mais processamento que precisa acontecer em qualquer servidor em que esse banco de dados esteja sendo executado.
Direita.
E por causa disso, o desempenho será meio flexível.
Abaixe à direita e consumirá muitos recursos e você tem tudo isso acontecendo em escala, como muitas operações estão acontecendo ao mesmo tempo, então você basicamente tem um desempenho lento na verdade, ou pelo menos menor do que teria sido em um desnormalize banco de dados, mas ao mesmo tempo, estamos removendo tanta repetição de dados ou redundância de dados é muito baixa, por isso, o armazenamento necessário em um banco de dados normalizado é muito menor.
Então, você não pode realmente generalizar e dizer que um banco de dados normalizado sempre será lento ou que o banco de dados desnormalizado será rápido, é tudo como se dependesse, na verdade, você precisa olhar os dados e ver quanta repetição está acontecendo, etc, etc.
Então, mas geralmente é assim que acontece, enquanto você passa por esse processo de design, certo, você sabe, veja o que fizemos na verdade, certo.
Então, nós decidimos, as mesas que precisamos, como você sabe, temos pedidos, produtos de mesa, clientes e pagamentos, e decidimos os nomes das colunas.
E não apenas isso para cada tabela, você precisa decidir realmente qual será a chave primária.
O que quero dizer com isso como chave primária é uma chave única e que não pode ser nula, na verdade, o que é muito importante.
Então, usando esta chave primária, você deve ser capaz de identificar qualquer registro nesta tabela, qualquer linha nesta tabela.
Por exemplo, se eu disser aqui, a chave primária é o número do pedido, então eu posso, a qualquer momento se eu tiver um número de pedido, então eu posso procurar nesta tabela, digamos que o número do pedido seja igual a dois, eu posso simplesmente obter este registro de meu banco de dados.
E então você também precisa ter algumas chaves exclusivas, certo.
Portanto, as chaves exclusivas são muito parecidas com a chave primária.
E uma chave única pode ser agora uma chave primária não pode ser nula, como mencionei.
E então você também pode ter índices em sua tabela.
Portanto, os índices são maneiras de basicamente selecionar seus dados diários mais rapidamente.
Digamos que eu frequentemente pesquiso essa tabela com base no e-mail de um cliente, então eu preciso de um índice na coluna de e-mail do cliente, certo, você precisa decidir isso.
E você precisa decidir sobre quais colunas podem ser nulas.
Direita? Aqui, nenhuma das colunas pode ser nula.
Digamos que você tenha outra coluna chamada preferência a preferência do cliente como em que tipo de envio ou que tipo de ou qual número de telefone é preferido, ou algo assim.
Então, isso pode ser uma coluna nula, certo? Então você não pode ter nenhuma coluna.
Caso contrário, você define suas colunas como não nulas.
Digamos que, na sua tabela Pedidos, você tenha essa coluna entregue, quando um pedido é basicamente criado quando um cliente compra um produto em seu site.
Claro que não é entregue imediatamente, no momento da criação do pedido, a coluna entregue sempre terá no ou n, um valor n, certo? Todas essas coisas, todas essas decisões que estamos tomando sobre as quais estamos falando fazem parte do design do esquema.
E depois de descobrir tudo isso, você pode colocar as informações em sua ferramenta de design Entity Relationship.
E na próxima seção, mostrarei como faço isso no sequel workbench, meu sequel world workbench, basicamente, você pode ter uma representação pictórica do design lógico do seu banco de dados, certo.
E isso é basicamente o que você chama de diagrama ER.
E, claro, você pode falar sobre o relacionamento entre as duas tabelas, digamos que você possa dizer oh, essa tabela nessa tabela, eles têm um relacionamento de um para muitos, por exemplo, cada cliente pode fazer muitos pedidos.
Então, na verdade, é um relacionamento de um para muitos, certo.
Mas um, você sabe, um pedido pode ser feito por apenas um cliente.
Direita? Então, então esse tipo de coisa.
Portanto, você tem um relacionamento de um para um, um relacionamento de um para muitos ou um relacionamento de muitos para muitos entre tabelas.
Na verdade, tudo isso faz parte da modelagem de dados.
Mas você não precisa se preocupar tanto com isso, desde que tenha uma ideia clara de quais dados estão entrando em seu banco de dados.
E ao longo do caminho, você precisa definir como o tipo de dados de suas colunas.
Na verdade, isso é muito importante.
Seus nomes vão ser um char selvagem.
Você sabe, números de telefone podem ser números e, em seguida, o e-mail é novamente como um gráfico de relógio.
E sua coluna de ID ou colunas de número serão int ou number.
Estas são todas algumas decisões que você tomaria em uma tarefa de modelagem de dados, na verdade, é basicamente isso que eu quero dizer sobre modelagem de dados, então há muito mais sobre o que podemos falar.
E como atomicidade, como você, você tem todo o endereço, tipo de atributos empacotados em uma coluna, nós, precisamos dividir isso também.
Então isso é chamado de atomicidade.
Você pode ter endereço separadamente, cidade separadamente estados separadamente e, você sabe, CEP separadamente, certo.
Então, esse tipo de coisa, existem nuances que tornam seu banco de dados cada vez mais eficiente.
E, claro, não vamos entrar em muitos detalhes aqui.
Mas esta é a modelagem de dados básica que você precisa entender.
E como eu disse antes, na próxima seção, mostrarei como fazer isso e depois inserir isso na minha bancada de sequências.
recapitulação rápida do que fiz na última seção, basicamente criei um design lógico de um site de comércio eletrônico.
Então o que você está vendo é uma tabela com a qual eu comecei.
É uma tabela desnormalizada, e basicamente pegamos essa tabela desnormalizada e a normalizamos.
Como você pode ver, existem quatro versões dessa tabela, estou chamando essa tabela de Tabela de Pedidos.
Portanto, há quatro versões diferentes.
E eu, a cada iteração, tirei dados repetidos.
Então, finalmente, chegamos a quatro mesas, além da mesa de Pedidos original.
Então agora temos também produtos de clientes e pagamento.
Neste vídeo, vou pegar isso agora em todos os estábulos e depois vou pegar a estrutura, e vou criar um design lógico.
Ok, então vamos realmente para o MySQL Workbench e eu já estou conectado a um banco de dados, o que eu vou fazer é ir para File e ir para novos modelos.
então aqui podemos adicionar um novo diagrama ER, um diagrama entidade-relacionamento.
E vamos chamar esse banco de dados de eecom.
Loja, algo assim.
Então vamos em frente e começar a criar nossas tabelas.
Agora, não vou criar todas as quatro tabelas que provavelmente levariam mais tempo ou muito tempo, e vou criar algumas tabelas.
E isso deve ser suficiente para você entender como estamos fazendo isso.
Então vamos começar com a tabela Clientes.
Então a tabela cliente tem cinco colunas, esse é o ícone para criar uma nova tabela, você pode arrastar e soltar, ou pode tentar desenhar agora clique duas vezes e depois crie uma tabela chamada cliente e aqui podemos começar colocando a tabela na coluna nomes de ID do cliente e, em seguida, isso será preenchido por sua sequência.
Portanto, a sequência é um objeto de banco de dados.
E vai ser um número inteiro.
Assim podemos deixar como está.
E podemos tê-la como chave primária, tudo bem e uma chave primária tem que ser preenchida, não pode ser agora.
Então isso é selecionado automaticamente.
O próximo é o nome do cliente, podemos dividir isso em primeiro nome, e então podemos escolher assistir nosso e talvez dar um pouco mais de espaço como no comprimento do nome e depois no sobrenome, posso assistir 100 e depois todos esses não pode ser agora, então podemos escolher a restrição não nula.
Portanto, essas são restrições diferentes que estão disponíveis.
Vamos em frente com o próximo endereço novamente.
E se você se lembra que eu falei sobre atomicidade.
Então você quer que suas colunas sejam, você sabe, atômicas, no sentido de que aqui, basicamente, todo o endereço é empacotado em uma coluna.
boa prática para realmente dividir isso em colunas atômicas como um endereço separadamente, cidade separadamente, estado separadamente e, em seguida, CEP separadamente.
Então, temos tudo isso, é claro, nada disso pode ser agora e o que mais existe? Portanto, o número de telefone do cliente, o número de telefone serão todos os números.
Mas então eu quero fazer 10 números, claro que não nulos e e-mail do cliente.
Então, posso apenas dizer id de e-mail 100 Ok, não nulo.
Portanto, como I Id é a chave primária aqui ou ID do cliente, quero ter certeza de que temos uma restrição para evitar a repetição de informações do cliente.
Por exemplo, se você tiver dados de um cliente para o ID um, não quero que o mesmo cliente, os dados dos clientes sejam repetidos para um ID diferente, por exemplo, ID dois.
Então, na verdade, vou tornar o id de e-mail exclusivo para cada registro aqui.
E então pode ou pode ser o número de telefone também.
Portanto, essas são todas as restrições de chave exclusivas ou restrições exclusivas.
É isso.
Então temos a tabela Customers criada.
Então vamos voltar e ver o que mais temos.
Então vamos agora criar, eu diria produto.
E então você basicamente faz a mesma coisa, selecione que é para criar uma nova tabela.
E então agora aqui, você pode desenhar este aqui, vou chamá-lo de produto.
E queremos passar pelo mesmo processo e colocar os nomes das colunas do produto lá.
Se você está se perguntando, esta é a mesma coluna de ID do cliente que adicionamos aqui.
E vamos fazer disso uma chave estrangeira em um minuto.
Então, vamos em frente e dividir isso em várias colunas.
Porque, novamente, tudo está empacotado em uma coluna, o que não é uma boa prática.
Então, digamos que vamos chamá-lo de número de cartão de crédito.
Se o cliente estiver usando o PayPal, precisamos desse e-mail.
Então, pode usar o ID de e-mail aqui.
Portanto, isso pode ser nulo ou não nulo com base no tipo de pagamento que está sendo usado.
Então tudo bem, então a data de expiração será uma coluna de data.
Então vamos realmente mudar isso.
Portanto, se você não tiver certeza, pode clicar no menu suspenso e escolher o tipo de dados adequado para cada um.
A outra coisa que eu mencionei, que é basicamente sobre chave estrangeira, esse ID de cliente é o mesmo que adicionamos aqui.
Então, vamos transformar esse ID de cliente em uma chave estrangeira.
Portanto, podemos chamá-lo de chave estrangeira de ID do cliente um.
E então a tabela que vai ser referenciada é a dos clientes.
E a coluna será o ID do cliente.
E é isso.
Então você pode ver que agora temos uma conexão ou uma relação entre essas duas tabelas, eu vou adicionar a tabela Orders também.
Também criei a tabela Orders, que é a tabela principal e agora vou criar algumas chaves estrangeiras para os pedidos.
Tudo está feito.
Se você quiser criar quaisquer índices neste momento, você pode fazer isso.
Então acho que terminamos.
Então, basicamente adicionamos quatro tabelas ao nosso design lógico dessas quatro tabelas e, em seguida, criamos colunas e definimos seus tipos de dados.
E também criamos as chaves estrangeiras e, claro, a chave primária e a chave exclusiva para cada uma das tabelas.
E você pode ver o relacionamento de chave estrangeira que você conhece claramente mostrando aqui e isso é o que você faria para criar um modelo de dados.
Tudo bem, agora, na verdade, vamos em frente e criar um script SQL para este modelo de dados.
Então você vai para o banco de dados e, em seguida, faz o engenheiro de encaminhamento.
E então, basicamente, você fornece os detalhes do banco de dados onde deseja criar isso, essas tabelas são o esquema.
Então é isso, esses são meus dados continue, vá para o próximo, forneça a senha.
Neste momento estamos conectados, tive que tentar a senha duas, três vezes.
E isso basicamente criou um script SQL para criarmos o esquema e as tabelas com todas as restrições de chave única e chave estrangeira de chave primária.
Então, o que podemos fazer é continuar e, agora, o banco de dados ou o esquema é criado à medida que passa e, em seguida, executa esse script.
E perto.
E agora você pode ver que os estábulos são realmente criados.
Então você pode até ir ao seu editor SQL, e então você pode começar a ler o seu pode começar a consultar suas tabelas.
Ai está.
Então você voltou pronto, é claro, não há dados nele.
E agora você pode começar a usar seu banco de dados.
Então, na verdade, criamos com sucesso o esquema básico ou projetamos o modelo de dados para este site de comércio eletrônico.
A criação de tabela ou um comando CREATE TABLE começa com a palavra-chave CREATE TABLE seguida pelo nome da tabela e seguida por parênteses.
So within the parenthesis, this pair of parentheses, you have all these column names, followed by the column data types, and followed by the constraints.
And you can also use this auto increment keyword, if you want your column value to be incremented.
Automatically, as you load values to the as you load records to this table, and after the column definition, you have the option of specifying the keys like primary keys, unique keys, foreign keys, and so on, you can also specify the storage engine type as part of your table creation.
And this is a very simple table.
You can also have partition tables or partition tables that have compressed tables, encrypted tables, and all these things require special keywords to be used in your table definition.
And please check my sequel documentation.
If you want more details about the syntax.
As mentioned, I'm using just integer watch char data types, the MySQL documentation shows like all these different data types like numeric, date, and time data types, string data types, like the ones I'm using, and JSON spatial.
So these are all available in MySQL for you to use.
So let's go ahead and create this table.
And before creating the table, I want to run this drop command just to make sure the table doesn't exist.
And I'm going to be creating that table and see if the table has been created.
Yes, the table has been created successfully, I'm going to be running a select star from the table name to see if I can successfully query from this table as well.
And then it returns.
Basically, it doesn't return anything that means no data exists in the stable.
And that's how you create a table using CREATE TABLE syntax.
Finally, there is actually a default keyword which helps you specify default values for a certain or for your columns.
So if you don't specify a value for this quantity column in your insert statements, or when you're loading through procedures, loading data through procedures, it will automatically take this default value.
That's pretty much it.
And I'll see you guys in my next MySQL SQL session.
So I just did a describe on the table that I created and it has product ID product name, product type, price and quantity.
And you can see that product ID is also an auto incrementing column right now there is no data in it a typical insert Statement looks like this, let's go to insert into keyword and the table name a bunch of columns within parenthesis, the ones that you want to populate, followed by the values keyword.
And followed by the actual column values.
If you can realize I haven't actually specified the product ID value because it's an auto incrementing column.
So let's go ahead and execute this and insert statement goes through.
So let me also run the select statement.
As you can see, the product ID table has taken the value one, and that's happened automatically ident supply the value one, so I'll go ahead and commit the change.
And then let's actually move on to the second variation.
So this time, I'm going to specify a value for product ID, nothing else is different.
So just want to show you that it is possible.
So it goes through and then a commit.
And then let's do a select to make sure the value has been inserted.
So let's go to this third variation of this insert statement.
So it's going to be pretty much the same, except Actually, I'm going to just jump some values and then insert the value 10.
For this product ID column, I'll go ahead and do that.
It goes through a comment and select again, then you can see that that is also fine.
So yeah, so that worked.
So you can actually jump a few values.
let's actually look at the next variation.
Again, I'm going to insert a record into the stable, with no product ID specified exclusively.
Or explicitly, the product ID column is missing over here, and I'm going to run the insert statement and commit.
And then I'm going to run the select statement.
So just wanted to show you that wherever the latest value is for this auto incrementing column, I inserted the value 10 for product ID last time, and then the next time I do an insert is auto increment kicks in and then you know increases, increases this value from 10 to 11, right picks up from the value that was inserted last time.
And I'm gonna just take another insert statement, and this time, it's actually insert into the table name.
And instead of the values keyword, specifying the column names, values, etc, we actually select from a different table.
Basically, if the products three table is exactly matching the structure of products, one table, then we can do even a select star from if the columns don't match exactly as in like products, one has a different set of columns, and product three has a different set of columns, then we need to make sure that we actually select the columns.
And then, for example, this product ID from products, three maps to this product ID and products one, and product name from products, three maps to product one in I'm sorry, Product Name and product one, and so on.
Let's go ahead and run this and see what happens.
And then that goes through.
And then if I now select the products, one table, you can see like take all these rows are inserted properly.
And basically the products one table is populated.
And then we got all the data from products three table.
So this time I want to show you the insert statement.
Again, this is kind of like a bulk insert or multiple insert just combined into one statement, you can see the insert into clause is specified only once but in the values spark in this clause, actually, we have two rows specified at the same time.
So we can even use such as syntax and a commit, and then do a select all good.
So these are a few variations of insert statement.
I hope you understood how this works.
I will see you guys in the next session.
Hey, my sequel learners.
So in this session, actually, I'm going to be talking about update and delete statements.
So as usual, I'm going to be using my eecom store schema.
And I will be using my products table to do this demo.
So just quickly, if we select products table, there's two rows right now.
So the first update is just to show you the syntax of update.
So you have the update keyword followed by the table name followed by set keyword.
And then you can have as many columns as your table contains, but in this case, I've got only one column and I can just run this update.
So let's actually add one more clause to it, which is the where clause and this is to just update the rows that Do you really want to update so we will be updating only the rows with product ID equals one.
So let's go ahead and do that.
And then I'll just come in and do a SELECT FROM products quantity has gone up by 50, it went from 299 to 349.
Now one more thing to realize is actually like you can, you know, you can specify literal values, when you are updating, you know, that happens all the time.
Or you can also like specify a formula, or you can have SQL functions like replace substring, length, and so on, you know, you can look at my SQL documentation to see what kind of functions are available in this update, like, I just wanted to show you the syntax, basically, to let you know that like you can have multiple, you can update multiple rows at once.
In this case, I put like, values one, two, and three, you know, you don't have to do one row at a time or anything.
So when you use the end keyword, and you can say product ID or whatever, call them in and then a bunch of values to select the rows that you want.
And there are other ways to do it.
But the point being, you can update multiple records at once.
And another interesting usage is using the case statement, you know, you can let's say you have a bunch of update statements, one for product ID equals one another for product ID equals two and another for the other product ID values.
And you can combine all that into one UPDATE statement using a case when then and clause or keyword basically, in this case, actually, for product ID equals one, I want to increment the quantity by 50.
And product ID equals two, I want to increment the quantity by 100, and so on.
So then I've got this similar WHERE clause are similar to the one that I showed you before, I'm going to run this you can see the columns are getting incremental, I'm not going to go back and check I'm pretty sure that it's done the right thing.
So the next one is basically when you want to delete records from a table or purge data from a table, then you can just use a simple delete statement.
And if you are wanting to delete a particular row, again, similar to the update, you can use a where clause to actually like narrow down the data that you want to delete this particular statement, which is delete from a table name, and then where column name equals or the column value.
And you can have multiple filters in here.
So here I don't have the row number three, I think I deleted it already.
Alright, so let's keep going products three table, I just wanted to show you it contains a lot more data than my other table.
You can see it contains data about 5849 rows, I wanted to also show you this particular parameter MySQL configuration parameter to basically enable and disable safe updates.
So let's say like if your delete statement or UPDATE statement is not using a primary key column in the where clause, you know, then basically if you enable this particular parameter, let's say by setting this one, and then if you run your delete, you will get like an error code 1175 it mean, and then it says you're using safe update mode, etc, etc.
It's not leading you to the run this kind of add delete statements, because it could be a good cause bad performance.
So if I disable the same thing, and then if I run the Delete statement, and then just run a select again, then it should go through because now the parameter is disabled.
And two more things.
One is actually like if you have a huge table and you want to delete only a few rows at a time, then you can use the limit keyword to limit the number of records that are deleted by the statement, you know, in this case, because I wanted to delete only 10 rows, let's go ahead and do that.
And it should work just fine.
And then if I do a select, you'll see the difference in the row count actually, now it's like 5839, before it was fired four nights.
So that's how the LIMIT clause helps you also in the limit floors, you can also specify the ORDER BY clause.
It basically sorts the data by these columns, first by quantity, then by product ID, then it deletes the top and or 100 or whatever value you put here, actually.
So let's go ahead and do it and then select again.
Yeah, Kearney, seven D is gone.
So the top 10 rows are gone.
And yeah, that's pretty much it.
Actually, those are all a few variations of update and delete statements.
And of course, there's lots of tangents we can get into but I will leave that task to you.
And I hope it was useful.
And if you have any questions, let me know in the comments.
I'll see you guys in the next session.
MySQL learners.
So in this session, we'll look at SELECT statements, not just the syntax But also like some ways you can actually like improve the performance of your queries, I'm going to be using the schema called income store to explain about this SELECT statement in its most simple form will look like this.
So you have the Select and from keywords and then after the Select, you specify the Select list, which is the columns that you want to select.
If you specify a star, or asterik, that actually selects all the column columns from this table, and then after the from keyword, you specify the table names where you want to select the data from.
So if I do a select star from products underscore three, it's going to return all the data from products underscore three table.
But do remember that anytime you are using a star after the Select, or in the Select list, you're basically querying all the columns in this table, you don't need to query all the columns in the table in most of the cases, so you only like specify the columns that you need to query.
So in this next query, let's go line by line and see what changes that have done to this query to make it better.
So let's say I want to select only these columns.
That's why I specified only these columns in the Select list.
In the from clause, I have specified products underscore three table very often you will be selecting from multiple tables, you need to join the tables and then retrieve useful data out of it.
And in the where clause, you specify all the filters, or the conditions based on which your data will be filtered out.
So here I am, including only the data which have quantity less than 25.
So this way, I'm able to actually filter most of the data out of this table, this is very useful in minimizing the amount of data that you retrieve from the database.
And your queries are going to be fast as ordered by is basically going to sort the data that is retrieved based on the columns that we specify here.
So here, I'm just like ordering by product name.
And of course, like when you're sorting data, especially when you're sorting a lot of data, the operation can be expensive, unless your source buffer size, that is actually the memory area where the slots happen.
Unless it is sized properly, the operation can be really slow.
So you need to pay attention to that configuration as well.
And I have this other query, which just goes to show you that like this is a very simple SELECT statement.
Again, in this select, actually, I have only the Select keyword and a function, I'm using the now function.
But there are several other SQL functions that you can use in the script, for example, I can use the database function to return the database that I am actually connected to.
And as you can see, I am actually able to invoke multiple functions in the same query.
So that's pretty much it.
I'll see you guys in the next session.
In this session, I will be teaching about SQL joints, let's dive straight into the demo, I will be using a schema called eecom store.
And I'm creating a table first called T one with one column, the column name is C one, and I'm inserting these two values in this table.
One and two, I'm creating another table called T two with a column called C one and inserting these two values again, into table D two, one and three.
So it's one and two here and one and three, here, we're going to go ahead and run a commit to make my changes permanent.
So I'm going to be just creating these two tables just to show you the records, D one has one and two, D two as one and three.
Of course, a join is an operation that joins two tables.
And we have all these different types of joints, we'll go one by one and understand what they are.
So this is the syntax, so select an a column list that you're selecting.
So we're joining T one and T two.
And then we're specifying the kind of join that we are making.
And then we also have this on keyword.
And then comes the condition on which the table is joined.
So I'm going to go ahead and run this query and see what happens.
As you can see, this query, this inner join has returned the value one, so that means actually, so it returns the values that exist in both the tables that match.
So that's what INNER JOIN does.
So let's just change it to a left to join, go ahead and run it.
Now the left join is gonna return all the values from your left to table which is T one.
So T one has values one and two are the rows one and two, and then T two, it's going to return only the matching values.
And then for this value, which only exists in table T one, it's going to return and now and then I'm going to change it to right join and as you might have guessed it's going to return all the way Use from table t to in the places where there is no matching value, it's going to return a null.
So let's see if that happens.
That's what we expected.
So we got all the rows from T two, and then for three, there is no matching value and T one, you know, that position has no value.
Now we'll jump quickly to a union.
And then we'll come back to a full join, a union is basically going to look like this.
So two queries, and then in between, we have the union keyword, let's see what it returns, you can see that it's written one, two, and three.
So that's actually the rows from both the tables, but it's kind of like combined the data and then smashes them together.
And then you have one, two, and three, and then let's run the same query with a slight difference.
We'll put union all and then we'll see what happens.
That's written one, two, and one, three.
So that's returned all the data from both the tables, but except this time, we have duplicate values, Union gets rid of all the duplicate values, it's almost like a set where you have a unique set of data, a union all returns all the values, including duplicate data.
Jumping back to full join, we don't have a full join keyword.
So rather, we do full join this way in my sequel.
So basically, you have the similar query where you're joining T one and T two, a left join first on this, there's one column that we have, and then you have another query, again, joining T one and T two on this, just one column, but then we are doing a union of these two, and that's going to return the data from both the tables, we have one, two, these two are matching, then for two, there is no matching value.
So it returns and now for three, there is no matching value in T one, it returns a null over here.
So this is a full joint, that's basically all the joints, all different types of joints that you can do in MySQL, I hope this example was clear.
And I'll see you guys in my next session.
All right, my SQL learners.
In this section, we're going to learn about locks.
More specifically, I want to talk about the isolation level section.
So the first thing is just see what I have here, I have two terminal sessions.
One is in black.
The other one is in slight maroon color.
So I'm actually going to log into the database as the root user.
And I'm going to do the same thing over here.
Ai está.
I am logged into my SQL database.
So I have a little script here to create a dummy table called T one.
Okay, so let me show you the SQL script.
At this point, actually, you might not understand the SQL syntax and so on.
But then let me explain.
Briefly, first thing I'm doing is setting auto commit to zero or commit is basically a command that you use to save your work.
Basically, the data changes that you're doing is permanently stored in the database.
When you issue a commit command, in my sequel, you have this variable called auto commit, which is turned on by default, meaning all your commands will be automatically committed.
If you don't turn this off, I want to have more control over what I'm doing here.
So basically, I am doing an auto commit, disable first, so and then I'm starting a transaction.
And just to be safe, I'm dropping this table if I had already created it.
So this table doesn't exist.
So it says unknown table.
And the next thing is I'm creating a table called T one in eecom store schema.
And then the column name is C one.
And the data type is int and its primary key.
So and then I'm actually inserting value, just one row into this table called p one, right, the one that we just created.
And I issue a commit command, alter or the alternative to commit is rollback command.
So which basically rolls back rewards the changes that you just done in that session.
So if I just do a select star from the stable, then I'm going to see this value, so which is fine so far.
So this is pretty straightforward.
So far, we haven't talked about the isolation levels.
So what I mean by isolation level is when multiple sessions are trying to modify or access the same data data, then you need locking mechanism to make sure the data is not corrupted, or the database is behaving in a way that you expect to see how you actually set isolation levels.
And this is the command.
So this is the other session I had opened show session variables like isolation.
So that shows like the transaction isolation level is set to read committed.
Direita.
So this is one of the possible options action.
So this is read committed, and you have read uncommitted, and you have repetative read, or repeatable read.
And then you have a serializable value, actually, so let's go one by one, right.
In this session, I already started a transaction.
So I'm going to actually try to update this value using an update command.
So basically, I am updating the same table, and I'm updating this column to to where the column value is currently one, right.
So I'm going to do that the auto commit is turned off.
So it's not committed yet for the start a transaction over here.
And let me run a query against the same table and just copy and paste the table name, want to type it, okay, so we see the value one, which is the previous value.
And if I ran the same query over here, in this session, I see the value two, because this is the session where we are modifying the data, right? So and I can see the changes before committing in the same session here.
Actually, since the value of this transaction isolation, or the isolation level is set to read committed, it is possible only to read the committed data.
In other words, when multiple sessions are accessing the same data, in this case, this column right here from this table, apart from the session that is actually modifying the data, the other sessions can only see committed data, any data that is committed just before this select is executed.
So I'm going to go here and run a commit, and come back over here and run a select.
So now you see the latest data because that commit happened before I ran this query.
Now let's talk about read uncommitted isolation, setting actually freshly log in again, because these things can get tricky.
So every time I want to just recreate the tables to remove any confusion.
So let's actually log in again, okay, in here, and I'm actually going to execute the same script that I showed you before.
So just disabling auto command, starting a transaction, dropping the stable and recreating it, inserting this value, and then running the command.
So now here, what we could do is go ahead and update this value to two.
But remember, I haven't committed this data yet.
Let's go to this session.
And here, go ahead and change the setting to the isolation setting to read uncommitted, because by default, it is always set to read committed action.
Direita.
So you can see that here.
So and this is a session level setting.
And you can also change it at global level.
But for the purpose of this demo, we just need to change it at the session level.
So session level isolation initially read committed, then I ran the set session transaction, isolation level, read uncommitted, and then checking the value again.
Now it's changed to read uncommitted, if I ran a select star from this table, then I get the value two, and if you remember that I I only updated the value from one to two.
And you can already see this beta even though it is not committed over here.
So that is how read uncommitted works.
So there is not much locking going on here.
Because database is now letting the sessions do dirty reads because one session is able to read and other sessions changes even before the commits happen actually, right.
So those are dirty reads.
Yes, actually.
So let's go on to the next one.
So we have seen read, committed and read Committed so far.
So now let's move on to repeatable reads action.
Direita? So exit.
So here I am going to just commit.
And I'm gonna re rerun my initial script just to clear the table.
So drop table and then recreated insert, value one again, and then commit.
So now, the table is back to how it looked before.
So here, let me log in again.
So this is repeatable read setting, right? So remember that the default value for this isolation setting is always read committed.
So if I change it to repeatable read, write, and then check the value again, then you can see this.
So and again, remember, or show variables is the command to check the current value.
And then set is the command to set the configuration right, so I will put all these commands in like a git GitHub repo file, then you can actually grab the commands from there, and then you can try them yourself.
Basically, I'm changing the I'm changing the setting from read committed to repeatable read, right, so I'm going to just start a new transaction over here in here, I'm going to update this value to two.
And over here, I'm going to run the Select query that we saw before just selecting everything from this table.
And you see that the value is currently one.
And that makes sense.
So let me go ahead and run commit.
And if I ran the same query, again, I see the value one.
And this is the same as the value that was read before, even though the data was changed by this other session.
And then committed within this transaction, the data that we are seeing is the same in in other terms, basically, we are, we are reading the same data, or the reads are being repeated.
Direita.
So that is the third setting.
And the last one is the most strict locking configuration.
So which is called serializable.
So I'm going to, as usual, I'm going to drop the table and then just recreate them recreated, inserted value one again, they might come in.
So here, we're going to log in again.
And as usual, the default setting is read committed, right? So let's check that first, just to show you, and then I'm going to change it to serial serializable.
So what this means is, basically, I'm going to start a transaction.
So on the first session, I'm going to run an update, basically changing the value from one to two.
And here, I'm going to start a transaction, and I'm going to run a query on that table.
Direita.
And now this query, even though it's just a select, select is just a read, it's not updating, it's not deleting or doing anything, it's just a read, it is waiting, because the update is basically updating this data.
And then it's not database, MySQL databases, not even letting this read or the Select query from the other session to see the data.
So this is the most strict setting action.
So if I do a commit over here, then on this other session, you will see that the Gradius return and it's seeing the latest value, right.
So if I go ahead and run another select, of course, it's returning the same thing.
But if I try to update this value from two to three, another update, that is basically going to wait on the Select, basically this transaction that is running right now because the Select again, select is just a read, it is just reading the data.
But still it is locking that row in the database, and it's not letting any updates or modifications to that data.
And then you can see that the update even failed because it waited for some time and then the timeout value exceeded so we don't have to go into those details.
But I'm going to try updating now.
And here.
I'm just going to exit out of this session, which will release all the locks.
And that will help the update to go through.
And then I can commit and exit as well, and how you hope it was clear to you guys.
And if you have any questions, please put it in the comments and reach out to me somehow I know you can figure it out, as you guys are next section.
Hey, MySQL learners.
So welcome back to this new section of my MySQL tutorial.
So in this video, or in this section, we're going to talk about locks.
So what are these locks? Direita? So let's actually approach this kind of like logically.
So if you have a database, and if you're the only person working in this database, then you basically need not worry about anything, right? You know what you're doing.
So you will insert data, delete, or update data the way you want.
And there is no one else trying to intervene or interrupt your work.
But unfortunately, that's not the case.
In today's world.
If you think of a busy ecommerce database like Amazon, then then there's like, a lot going on on the on those websites.
There's like multiple people browsing is like, a lot of people buying stuff.
There's the people who are selling stuff on on these websites, they're updating data relevant to their products.
So that is basically concurrency, right? So you have many users trying to do something on this website at the same time, so how do you manage this concurrency, that's why we need locks.
So if I let everyone work on the same data at the same time, then there's going to be a lot of confusion.
And we might end up losing some data.
So let me actually show you a simple example of how that happens.
So I have a table, a product table.
So if you've been following my tutorial, thus far, we talked about this table called products.
So where we store all the product information, right.
So now, there's a couple of records over here.
And let's say that we have a seller and a buyer who are working on these records, especially like this particular record, the first one, which is a book, and the books, prizes, this and the quantity, the thing we didn't have quantity when we talked about it in my previous sections.
But then I added quantity here.
So there's this quantity column.
And there's a there's a seller and buying buyer interested in this record, let's look at this, right, so we have sort of like a time sequence here.
So what the seller of this particular product is trying to do is he's trying to update the quantity of this product at nine one, he is adding 60 more quantity to that product, which is you know, 40 plus 60, which 100.
And that's what we have over here.
So then a buyer comes and he looks at the quantity.
And then he basically wants to order two or these books, that's 100 minus 90 100 minus two, it's 98 and then you have the quantity 98 over here.
So this happened in a sequence.
So but we are worried about concurrency, right? concurrency is like when things happen at the same time.
But what if Okay, first the seller comes and then he reads the quantity of this item.
Initially it was 40 and then buyer comes and he also sees that the quantity is 40.
Direita? And at 901.
So the first two operations happen at the same time at nine or one seller comes in he says I want to update I want to add 60 more quantity, like meaning I have 60 more books of this title, but then buyer comes and he says okay, I'm buying two items or two of these books.
So but while you that he saw before was 40.
So 40 minus two is 38.
So he updates the quantity 38.
So the seller updates at 200.
But then, because of this previous look up, the quantity is updated to 38.
due to which this whole thing, this whole operation is lost.
And we end up with sort of like corrupted data for this quantity column.
So this is a simple example of how concurrency when not managed well might cause issue data issues like this.
MySQL learners.
So in this video, we are going to look at basically how table locks works.
In the context of e commerce database, we created a simple database or schema called the column store.
And we created a bunch of tables or used another dummy table to explain our transaction isolation levels.
So if you haven't seen my previous material, go back and check it out.
And come back here.
But then yeah, you have four tables for main tables.
And the main table that we are interested in is products table here.
And in the products table, I inserted a couple of records.
These are dummy records.
So I don't have a front end or application running over here.
So we're just looking at database, right.
So what what's going to happen in this tutorial is, so we, we're going to basically simulate a situation where a seller is trying to update the quantity of the book that he is selling on this website, which is this first book actually, the common path to uncommon success.
And then the right now the quantity of this the quantity available.
You know, for this book is 40, right? So he wants to update this quantity 200.
And also, we'll have a couple of more users, or buyers, basically one buyer is trying to buy the same book, we'll have another buyer Hill, who tried to buy a different book, which is this book, tiny habits, and then the same buyer will also try to browse the website, like of course, like, we are going to have to imagine a little bit because I don't have a front end to show you everything.
So let's actually see how this goes.
So first of all, you know basics first, actually, let's actually turn off the auto commit.
Just so just so actually, we have more control over what's happening.
And let me do that in all the three sessions I have open and the first session is the seller session.
The second session is the buyer one session.
And the third session is the buyer to session, basically.
So I'm going to turn off the auto commit, which is basically a mechanism that commits automatically if it's enabled.
And I don't want that.
So I'm disabling it.
So next is I want to show you the transaction isolation level.
And we talked about it in my previous session.
So right now it's a repeatable read.
And it's the same for all.
So we are going to change that to read committed, because read committed is isolation is the right isolation level for OLTP databases.
So now let's actually start with the first seller session.
So three sessions.
So the first seller session is going to update the quantity of this book that he's interested in or his selling action.
But we are going to take this aggressive approach and log the whole table.
Direita.
So let's say the application is returned in a way that it logs the whole product stable for right.
And then the other session, let's say by one second session, buyer one comes and he is going to try to buy two books and and how actually we're going To do that is by running an update.
So we are basically updating the products table and we are subtracting the quantity by two, which means actually the we are buying two books.
And which book is there in the book? Where are the record where product ID equals one, right? So if you remember the data, product ID one is this book, let's go ahead and run this update in the second session.
And it's going to obviously, wait, because the table itself has been locked for right by the seller session, the buyer, one session is waiting.
And let's go to the buyer to session the buyer to Australia trying to buy a different book, which book is it this other book, which is tiny habits book where product ID equals two.
And we're gonna do that.
Of course, even that is hanging or waiting.
And that is actually a little bit crazy, isn't it.
So just sellers trying to update the quantity of this one record with just one book.
And everything is tanking.
And the buyer, too, was trying to buy a different book, he kind of gives up.
So he moves to a different session.
And instead of buying or trying to buy a book, he just tries to browse the website, which is a select query or read query, read a select query, which is also hanging.
So the buyer too is getting frustrated right now.
So you can see how restricted this kind of sequences.
So if someone's using table logs, that's going to basically reduce the concurrency of the operations that can happen in this database.
So that's the main point here in this demo.
Hey, my sequel learners.
So in this session, we are going to take a brief look at row level locks.
In my sequel, I have three sessions, I'm already connected to my ecommerce database, MySQL database, and this is how the data looks now.
So we have a products table which holds you know, this data, only two books now, just dummy data that I created this, this is the price and you have the quantity column showing you how many, how much quantity is left for each of these books.
So the first session is seller session.
The second session is buyer session, we can call this buyer one session.
And the third session is a buyer to session.
So this is the data.
And just for clarity, actually, I wanted to show you the transaction isolation setting, which is read committed.
And the auto commit is turned to turned off basically, it's disabled.
So unless I commit explicitly, my transactions will not be permanent.
So let's actually start with a seller.
He's going on the website or a portal that he has available to update the inventory of, let's say the book one, it or the product one, which is this book.
And so he is going to click some buttons, which is going to translate to an update statement being executed in this database, right? So let's say he wants to increase the number of books available in the inventory.
So that will mean quantity is going to be increased incremented by 50.
So that's the UPDATE statement.
And he's going to run that update.
And we can look at the buyer one session, let's say buyer one is trying to buy the same book.
And and then, so he's going to go on the website and then click on buy now or whatever and then is going to translate into this UPDATE statement in the database, choose quantity equals quantity minus one.
So reducing the quantity by one, meaning he's buying a, buying a book.
And of course, there's going to be, you know, other statements updating other tables.
But then to keep it simple, I'm just showing you the product table changes section.
So as you can see, this is going to wait because seller is updating this particular row action.
And that can be seen using acquittee.
On data locks, so if you're under this greddy, of course, you can modify this query as per your needs.
But then if you query this, you will see that there's bunch of sessions and is, is the lock mode column.
And then the table on which the database on which the locks are happening the table, so it gives you a lot of details.
So, so if you want to understand what's going on here.
So we have products table, and then we have ix lock, which is intention, exclusive lock on the table itself, meaning like a transaction is about to get an exclusive lock.
And this is at the table level, but don't get tricked by that.
There is also another row indicating there is a record level or a row level lock.
And, and that is logging only this data equals one.
So if you remember that UPDATE statement, we are using product ID.
So and data for which is one, actually, so product ID equals one.
So that's what we are seeing over here.
And if you see here, this buyer session has actually timed out already, so he's going to attempt to buy again.
So that's how like, you can actually look at the locking details in this table.
Let's try, let's say like buyer two comes in at this point.
And then he just tries to browse the inventory on this ecommerce website.
So that would mean a select query or read query.
And he's, he's able to do this happy reaction.
Direita.
So there is no problem.
So while the rollouts are happening, other sessions can read this table, they can even look at the data for the same product.
But they they just cannot buy this book, because that is being blocked by the seller.
So again, it timed out.
So at this point, buyer two wants to buy a different book, you know, I'm not able to buy this book, let me try buying a different book, that's going to translate to, you know, product ID ID equals two, which is not being locked by the seller.
And then that update goes through.
And at this point, let's say the seller has completed updating the inventory.
And, of course, if you look at the data, now, it's going to look different, because this has been updated to 150.
And of course, this hasn't gone down because buyer, buyer, one is still in the process of buying the book, because the commit has not happened yet in the application.
And then if we look at the data, again, the data has gone down, or the quantity has gone down, then via two, let's say wants to buy the first book that buyer one wanted to buy.
At this point, there are no no locks in this table.
Because everyone's committed, and let's say buyer, who is trying to buy this, this book, and then he goes through with that date, and then commits and look at data.
And then the data is changing actually.
So this is how row level log basically allows for high concurrency.
So only the rows which are logged by your transactions are not available for these other sessions to modify.
Right So the other records which are not touched by your transactions are available for updating, deleting, etc.
and all, of course, you can add new books, that means inserting new records in this table.
So I just wanted to show you the difference between table level logs and row level locks.
So this session and my previous session will, will be useful in understanding that difference.
Thank you, I'll see you in my next session.
In this session, we're going to be talking about deadlocks.
And I just want to show you how deadlocks happen, they do happen in in a busy ecommerce or B.
database often, so it's good to know what they are.
So it's going to be a very short and sweet session.
So here, we have a couple of sessions again, so connecting a connected to the same database has two sessions, two different sessions.
So let's say that we are working with products table, right.
So we have seen the stable before in my previous sessions.
Basically, this table has information about the products that are being sold on, you know, an e commerce website.
So we have a couple of records over here, you know, we're going to first let's say, you know, I seller comes to actually update the quantity of this product, basically, let's say if he wants to increase the quantity by 25.
For this first book, this is the command that he's, you know, that's going to be executed, you know, whatever buttons he is clicking, will be translated to an update command like this.
Direita.
And let's say like a different person from the same company wants to update the price of this book, not this book, let's say we have it the other book, I'm just actually using the product ID to update the right product, right.
So we have one session where seller, one is updating the quantity of this item, we have another session where we are updating the price of this item.
And then if you see the prices incremented by two, let's say $2.
And this is fine, right? So now we have row level locks.
So this guy is holding a row level lock on this row.
And this guy is holding a row level lock on this row.
So this is fine, right? So we are operating on two different records, two different locks are independent of each other.
Tudo certo.
So now let's say the same seller, the second person who is updating with price, wants to update the price of this other book to actually like he is actually increasing the price.
Again, by $2 of this book, the product ID equals one, which book, this one right here, let's go ahead and try to increment the price.
By running this command, you know, he's waiting on waiting for the lock ECI exclusive lock.
And that's not available, because this seller has not committed actually is not committed.
So let's actually go back here and, and this seller at the same time price to update the price of or quantity of this book.
So two sessions are fighting for pretty much the same resource, you know, we ended up in a deadlock situation.
So my sequel was smart, smart enough to just kill the session.
Otherwise, we would have two sessions waiting for each other endlessly.
Direita? So here you can see the error code that is thrown, it says deadlock found when trying to get locks and try restarting that transaction.
So let's go ahead and query the products table and see how it looks.
You can see this, this whole transaction was rolled back.
Correto.
Both the transactions were rolled back.
There's even this one was rolled back.
So I think that Locke was also killed.
So that's why this this one went through.
If you can see the prices have increased by $2.
right because initially For 1699 and 2039, and here 8099 and 20 to 39.
Okay, so that's how it works.
This is a typical deadlock situation, I hope this explanation was clear.
And I will see you guys in my next session.
All right, my sequel learners.
So in this session, we're going to talk about clustered indexes.
So, so clustered index is not a different index type as in, like, you can, you know, directly create a create a clustered index yourself.
So it is a type of index that, that MySQL kind of maintains in the, you know, behind the scenes actually.
So, in also your table data, the data that you insert into your tables or load into your tables are maintained in these indexes.
indexes only what I mean by that is, so let's say this is a B tree index, right, so this is a B tree index.
So you have my sequel, creating this B tree index, as you load the data into these tables.
And then, you know, in the leaf nodes, what you have is actually the data, the data that you're loading into these tables, right? In the clustering, the sorting is based on the primary key that you define, or, you know, in this table, actually, so if you don't define a primary key, MySQL will automatically pick up a non nullable index key, what that means is, so let's say that, in fact, actually, let's jump straight into the example that I have prepared for you guys.
So so this is my MySQL Workbench.
And, you know, I'll show you this table definition.
So this is called products underscore one.
And it's basically a products table that is typically used in a ecommerce store.
And if you've been following my lessons, this is what I've been using, I just changed the name of the table for, you know, demonstrating this concept, this clustering, clustered index concept.
So you have all these like columns, and I'm defining a primary key.
Okay, so let's just start by, you know, I'm just going to switch to a database called eecom, store our schema called the econ store, I'm going to drop, you know, these tables if they exist already, by any chance.
So the table doesn't exist, which is okay, so I'm going to create this table, which I just talked about, called products.
And then this table has primary key in a primary key is product ID.
So product ID is sort of like an integer column.
So this is an auto increment, right? So you don't even have to provide value for this column, actually, when you load the data, so you can just put all this information and load it and then we are good, MySQL will automatically increment the value of this column action.
So and then, of course, like I said, like there is isbm column, which is over here, sort of leg book iasb.
And information if you are, you know, if you remember your school days like this, this is be a number attached with any book, so something like that.
So some kind of ISDN alphanumeric number.
So I'm going to call that like a unique key or a unique constraint.
And let's go ahead and create the stable and this constraint.
So that was successfully created.
And I'm going to create a procedure, which I can use to kind of like populate the stable, right, so don't worry about the details of this procedure.
This is something that I wrote to populate this table.
And then that is successfully created and change the delimiter back to a semi colon.
And then I'm going to call this procedure and which is going to throw some warnings, which is okay with me.
As long as as long as the data gets populated, I'm fine.
So it's going to probably generate some, you know, load some 6000 plus rows into this table.
So we'll see how much we get this awesome.
So it's actually loading a lot of data.
It seems to be done.
So let's go ahead and commit the data and Now Actually, I'm going to select the data in this table, right? Just select all the data, and you will see that the data by default, or the data is actually sorted based on the primary key, which is product ID.
And you can see, we know, I haven't like specified any ordering.
So this is, you know, this is the default ordering of data, right.
And so basically, your table data is sorted based on your clustered index, which is primary key over here, because you have the primary key in the table section.
Direita.
So now the next thing is actually, I'm going to create a similar table, which is, you know, so I'm going to call it products too.
But in this case, I'm going to basically not define a primary key, I'm still going to have a unique key called, again, the same thing, you know, it's isbm, it's a unique key.
And let's just give it a different name, just so we have kind of like, we have different names for different constraints.
So let's actually go ahead and create this table.
And so this table is created, I'm going to copy the data from the first table that you know, where I loaded a lot of data.
So I'm going to copy the data from that table into this table, right.
So just very simple.
And then I'm going to commit, right, so that's a board 6455 6455 number of rows inserted into this table.
And I'm going to select all the rows from this table.
And you can see that now, the data is not sorted by product Id rather it is sorted by this iasb.
And it is sorting based on first character first, and then Initially, the first and second characters are the same, then 010 true.
And that keeps going 05 and then 090, a BCD of GE hedge and then having after the zeros, you know, see one, so it is basically sorting data based on iasb.
And and why is being because because of the absence of primary key, it's going to choose this iasb and column, as are the it's going to choose this non nullable unique index key, which is based on iasb and column, right.
So it's starting based on this, but this is actually a terrible, terrible idea.
Because if you're generating random, alphanumeric strings for iasb.
And, you know, then you're not going to be generating the string in sort of like an ascending order or in any type of order, actually.
So in that case, actually, you know, when you're, as you're inserting data into the stable, this B tree is going to be created behind the scenes.
And then my sequel, like whatever program is creating or maintaining this data structure behind the scenes has to work really, really hard to manage this Bre B tree index, actually, right.
That's why this is a terrible idea to have like a you UID or some kind of alphanumeric string as a primary key actually, or in the absence of primary key.
Well, my sequel is going to use this this key for clustering.
And again, it is very bad.
So keep that in mind when you're creating tables actually.
Direita.
So finally, what I'm going to do is create another table called product three.
And before that, I'm going to show you the output of this query, which is basically going to come up empty or no, no, no road rows returned.
All I'm doing is actually checking whether this index the index with named Jen flushed index is there in this database, actually.
And then I'm checking the InnoDB tables and information schema I'm joining in odb tables and in odb indexes.
And I'm checking whether this index indeed exists, right? Saying it doesn't exist, which is where the this, this credit, return no rows, and I'm going to create this table and this time, I'm not even going to create the create a unique key.
And I'm going to make all these columns as nullable columns, you know.
So I just want to show you what happens when you have a scenario where you're creating a table with all nullable columns and no primary key index no unique, not nullable index and you know Then I'm going to insert data into this table.
Again, six, the 400 plus rows inserted, commit.
And then I'm going to select from this product three table right now.
And when the data comes up, you can see that there is still some ordering that's happening.
And, you know, we don't have any of these options primary key or a not nullable, unique key available, then how is MySQL able to sort data? What is it using, so it actually uses a hidden, hidden key actually, right, a hidden primary key.
So if you run the same query, again, is ready, you can see that this index has been created on products three table, which is maintained internally by my SQL, for just the purpose of clustering this table, actually.
Okay, so that's a lot of information.
I hope you found this useful.
And I will see you guys in my next video.
Hello, my SQL learners.
So in this session, I want to teach you the basics of using explain or explained plan in MySQL.
Alright, so now let's just let me just show you the table that I'm going to be working with, I'm going to be working with that table called products underscore one.
And it's got some net in a product name, product type price.
And if the product is a book, it will have an ISP a number attached with it.
And then there is a quantity column.
So these are some basic columns that you would see in an e commerce online store.
So let's get started by just looking at the indexes of this table.
So this basically has two indexes.
One is a primary key index, which is on the product ID.
And the other one is an index on the iasb and column.
And this is a unique index, actually.
So let's get started by picking a simple query that we are going to kind of like optimize using explain.
So the query that I'm going to be using is this.
So I'm going to be selecting iasb.
And from this products underscore one table where product name has cat in it.
So the product name is cat.
Okay, so And before I run this query, I'm going to look at the explained plan of it.
And I'm going to put a slash g at the end.
So I get that we'll put in there in a readable format.
So first of all, it gives this output, right, and selectors, just one straights, simple select.
That's what this is showing.
But the main thing is we are working with our this particular row is referring to this table.
And apart from that, actually, you have all these columns, and then they are all null right now, like they don't make much sense apart from this.
So this is a tight column and all means that it is doing a full table scan.
Basically, MySQL is doing a full table scan, it's scanning the whole table.
And how many rows is that it's these many rows.
And we are using a filter over here, it gets all those rows and then it filters the output.
And basically a you know, there's about 600 rows with product name equals cat, right, so the filtered person ages like 10%, basically, and then there is some extra information.
Let's go ahead and create an index on this table.
Create index called, you know, we can give an arbitrary name.
And, and I'm going to create add on products, one table and the column is product name, of course.
This is the column on which I'm creating the index.
Actually, let's just go ahead and run the explain again.
So this is the explained plan.
And that's how it looks.
So basically, you can see that the Again, it's pretty much the same kind of output, but this time, it is also showing some data for all these columns.
So first of all possible keys column shows like all the indexes that this query can use.
And, and out of which, like this is the key or index that it is, you know, it is going to use this particular execution is going to use, and this is the key length in bytes actually write the number of rows that is being scanned in this key, which is 589.
And, you know, since this is index based, we're not really filtering data, rather, we're just going to the index and getting the data.
So there is no filtering over there.
Let's actually create another index, which also includes iasb.
And, and see, like, what happens, actually, we're gonna create the other index and give it a different name.
So let's go ahead and run the explain plan again.
So now, again, the possible keys are these two indexes, but it still chooses to go with this particular index, and the index, key length is the same, and then grows, and etc, etc.
So there's no filtering that happened, right? Because we're choosing an index.
So you might be wondering, like, you know, why it's not using the covering index, right.
So this is supposed to be the covering index and covering indexes are supposed to be better than normal, non clustered index or a secondary index.
So you can actually like, use a format like JSON format to get more information.
So how you can do that is by just specifying like format equals JSON, and use the use that.
And so that's going to give you the output in JSON format.
And you can see that the you know, it gives you a little bit more information as then like the query cost, you know, this is how much it's going to cost for my sequel to execute this query.
And this is a representation of the amount of work MySQL has to do to run this query actually.
So the cost for this one is 7690, right.
And then again, it says these are the possible keys.
And used key is used key parts is product name, which was not given over here.
And then there is a cost and for which is a split of where the cost is going.
So you can read my SQL documentation on all these fields.
You know, you might be wondering why the covering index is not being used.
And we can actually force that index by using this use index.
Syntax or use index keyword.
And then I'm going to put the index name that I want to force which is this one.
And when I ran it, this ran the explained plan this time, it shows the cost of this one is going to be 109 point two seven, you know in comparison to the previous explain plan, where the cost is only 76.
And this is why my sequel is going with this particular plan instead of this guy.
Okay, I hope this session was useful.
