数据库与SQL

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数据库（DATABASE）

数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。它是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的数据集合。

特点

  • 数据结构化：数据库中的数据是按照一定的结构（如关系型数据库中的表结构）进行组织的。以学生信息表为例，它可能包含 “学号”“姓名”“班级”“出生日期” 等字段，每个字段都有特定的数据类型，这样就使得数据具有清晰的结构，方便存储和查询。
  • 数据共享性高：多个用户或者程序可以同时访问数据库中的数据。例如，学校的教务处、学生处、财务处等部门都可以根据自己的需求访问学生数据库，教务处查询成绩信息，学生处查询学生基本信息，财务处查询学费缴纳情况等。
  • 数据独立性强：包括物理独立性和逻辑独立性。物理独立性是指数据的物理存储结构（如存储在磁盘的哪个位置、采用何种存储方式等）的改变不会影响到应用程序对数据的使用；逻辑独立性是指数据库的逻辑结构（如增加新的表或者修改表之间的关系）的改变也不会影响到应用程序的正常运行。
  • 数据冗余度低：数据库会尽量减少数据的重复存储。例如，在存储学生和课程信息时，如果一个学生选了多门课程，只需要在选课关系表中记录学生 ID 和课程 ID 的对应关系，而不需要在每个课程信息中都重复存储学生的所有信息，这样可以节省存储空间，并且避免数据不一致的情况

类型

  • 键 - 值（Key - Value）存储数据库：数据以键值对的形式存储，就像字典一样，通过键来快速查找对应的值。Redis 是典型的键 - 值存储数据库，它常用于缓存系统。例如，在一个网站的缓存系统中，可以将用户的登录状态（值）以用户 ID（键）的形式存储在 Redis 中，这样当用户再次访问网站时，可以快速根据用户 ID 获取其登录状态。
  • 文档型数据库：数据以文档（如 JSON 格式）的形式存储，一个文档可以包含多个不同类型的字段，并且文档之间可以有不同的结构。MongoDB 是比较知名的文档型数据库。比如，在一个博客系统中，可以将一篇博客文章的标题、作者、内容、发布日期等所有信息作为一个文档存储在 MongoDB 中。
  • 列存储数据库：主要是按照列来存储数据，而不是像关系型数据库那样按照行存储。这种数据库在处理大数据分析场景时非常有效，因为它可以快速地对某一列的数据进行查询和计算。例如，HBase 是一种列存储数据库，在对海量日志数据进行分析时，如果只需要对日志中的时间戳这一列进行统计分析，列存储数据库就能够更高效地完成任务。
  • 图形数据库：用于存储和处理图形结构的数据，例如社交网络中的用户关系、知识图谱中的实体关系等。Neo4j 是比较著名的图形数据库。在社交网络应用中，用图形数据库可以很方便地表示用户之间的朋友关系、关注关系等，通过节点表示用户，边表示用户之间的关系，从而实现高效的关系查询，如查找某个用户的所有朋友的朋友。

SQL基础语言用法

一、数据查询（SELECT 语句）

  1. 简单查询
    • 语法：SELECT column1, column2,... FROM table_name;
    • 示例：假设有一个名为students的表，包含id、name和age字段。要查询所有学生的姓名和年龄，可以使用以下语句：

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SELECT name, age FROM students;

  1. 查询所有列
    • 语法：SELECT * FROM table_name;
    • 示例：查询students表中的所有信息。

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SELECT * FROM students;

  1. 使用条件查询（WHERE 子句）
    • 语法：SELECT column1, column2,... FROM table_name WHERE condition;
    • 示例：查询年龄大于 20 岁的学生姓名。

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SELECT name FROM students WHERE age > 20;

  • 条件可以使用比较运算符（=、>、<、>=、<=、<>），逻辑运算符（AND、OR、NOT）。例如，查询年龄大于 20 岁且姓名以 “张” 开头的学生姓名：

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SELECT name FROM students WHERE age > 20 AND name LIKE '张%';

  1. 排序查询结果（ORDER BY 子句）
    • 语法：SELECT column1, column2,... FROM table_name ORDER BY column_name [ASC|DESC];
    • 其中ASC表示升序（默认），DESC表示降序。
    • 示例：查询所有学生的姓名和年龄，并按照年龄升序排列。

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SELECT name, age FROM students ORDER BY age ASC;

二、数据插入（INSERT 语句）

  1. 插入单条记录
    • 语法：INSERT INTO table_name (column1, column2,...) VALUES (value1, value2,...);
    • 示例：向students表中插入一条新学生记录，包含姓名和年龄。

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INSERT INTO students (name, age) VALUES ('李四', 22);

  • 如果要插入所有列的值，可以省略列名列表，但要保证VALUES中的值顺序与表定义中的列顺序一致。例如：

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INSERT INTO students VALUES (3, '王五', 21);

  1. 插入多条记录（不同数据库有不同实现方式）
    • 在 MySQL 中，可以使用多条INSERT语句，也可以使用如下方式：

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INSERT INTO students (name, age) VALUES ('赵六', 20), ('孙七', 23);

三、数据更新（UPDATE 语句）

  1. 更新单条记录
    • 语法：UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2,... WHERE condition;
    • 示例：将姓名为 “李四” 的学生年龄更新为 23 岁。

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UPDATE students SET age = 23 WHERE name = '李四';

  1. 更新多条记录
    • 示例：将所有年龄小于 20 岁的学生年龄加 1。

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UPDATE students SET age = age + 1 WHERE age < 20;

四、数据删除（DELETE 语句）

  1. 删除单条记录
    • 语法：DELETE FROM table_name WHERE condition;
    • 示例：删除姓名为 “赵六” 的学生记录。

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DELETE FROM students WHERE name = '赵六';

  1. 删除所有记录
    • 语法：DELETE FROM table_name;（这种操作要谨慎使用，因为会删除表中的所有数据）
    • 示例：

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DELETE FROM students;

SQL注入漏洞 

  1. 定义
    • SQL 注入漏洞是一种常见的安全漏洞，主要出现在 Web 应用程序与数据库交互的过程中。攻击者通过在用户输入或其他可控的数据字段中注入恶意的 SQL 语句，从而欺骗应用程序执行非预期的数据库操作。这些恶意操作可能包括窃取敏感数据、篡改数据、删除数据，甚至控制整个数据库服务器。
  2. 原理
    • 当 Web 应用程序使用用户输入构建 SQL 查询时，如果没有对用户输入进行充分的验证和过滤，攻击者就可以利用这个漏洞。例如，一个简单的登录验证功能，可能会有一个 SQL 查询如下：

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SELECT * FROM users WHERE username = '$user_input' AND password = '$password_input';

  • 正常情况下，$user_input和$password_input是用户在登录表单中输入的用户名和密码。但是如果攻击者在用户名输入框中输入' OR '1'='1，那么 SQL 查询就会变成：

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SELECT * FROM users WHERE username = '' OR '1'='1' AND password = '$password_input';

  • 由于'1'='1'这个条件总是为真，攻击者就可以绕过用户名验证，有可能获取到用户表中的所有信息。