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约束就是，在创建表的时候，对表设置一些规则，只有满足这些规则，才可以插入数据，我们把这些规则叫做约束
常见的约束有：
| 约束类型 | 规则 |
|---|---|
| Not Null | 指定某列不能存储NULL值 |
| UNIQUE | 保证某列的每行必须有唯一的值 |
| DEFAULT | 给没有赋值的列赋默认值 |
| PRIMARY KEY | Not NULL 与 UNIQUE的结合，一个表的特定记录 |
| FOREIGN KEY | 保证一个表匹配另一个表的值，遵守参照完整性 |
| CHECK | 保证列符合指定条件 |
数据库约束是数据库的一个重要功能，数据的 “完整性”(正确的数据)可以通过人工的方式进行确定，但人工还是有一点的缺陷，约束，就是让数据库帮助我们更好的检查数据是否正确
create table stu(
id int,
name varchar(50),
sex char(3)
);
当我们建一个表时，是允许为NULL的，如果我们不允许这一列为空时，我们就需要加上Not NULL约束。
create table stu(
id int not null,
name varchar(50),
sex char(3)
);
当我们加上约束时，可以发现id这一列不允许为空，我们试着插入一个为NULL的id试一下。
当我们插入的id为空时，系统会报id 这一列不能为空的错误。
当我们插入一个非NULL的数据时，可以成功插入。
在我们某些业务需要中某些列的数据不能够重复，比如: 我们每个人的身份证号，大学生的学号，这些数据是唯一标识性的不能够重复。
create table stu(
id int unique,
name varchar(50),
sex char(3)
);
这里的UNI == unique.
我们试着插入一下数据看看。
我们可以发现再插入不同的id数据时是可以正常插入的，当我们再次插入已经出现过的id时，系统会报一个重复条目的错误。
一个小小的思考，数据库是如何判断你当前这一条记录是否为重复的?
当然是先去查找,然后再去插入。
有的同学肯定会说，加上约束之后，数据库的执行速度不就大大的下降了，这里的查找是(借助索引进行查找的，效率相对比较高，后面我们会介绍索引的相关知识)，执行效率确实受到了一定的影响，但比起手工去检查，代价小的很多。
约束不仅可以单独使用，而且可以多个组合起来对某一列进行约束。
比如同时加上: Not NULL 和 unique（这里注意的是多个约束之间用空格间隔开，而不是逗号).
我们可以发现约束之间用逗号间隔会报错。
我们可以发现当我们同时使用 Not NULL 和 unique约束时，出现了一个PRI，PRI == primary key,这是什么我们往下看。
主键约束就是: not null + unique.
我们试着插入几组数据。
我们可以发现主键列不能插入NULL类型的数据。
我们可以发现主键列插入不同的数据是OK的，如果插入相同的数据，就会报错。
主键也同样是在插入记录的时候，先查询，在插入:
正因为主键和unique都有先查询的过程，mysql就会默认给这些列添加索引，提高查询速度。
我们可以简单来验证一下，我们可以发现id列确实存在索引。
主键的注意事项:
1.在开发过程中，大部分的表都会存在一个主键，逐渐往往是一个整数类型的id.
2.在mysql中，一个表里，只能存在一个主键，不能多个。
3.mysql允许将多个列共同作为一个主键(联合主键)
4.mysql有自带的"自增主键"(主键需要保证不重复，如果我们手动生成的话比较困难，这时我们就可以让mysql自动帮我们生成。
-- 设置自增主键
create table stu(id int primary key auto_increment);
当我们将某一列设置为自增主键时，如果需要系统自动生成的话，我们插入null即可, 这里的null不是说把这个值设置为Null，而是交给数据库使用自增主键。
每一个插入数据时，mysql都会找到上一条记录，自增。
我们也可以插入指定值。
我们可以发现，当我们指定值插入后，在使用自增主键，并不会去利用中间空余的间隙，而是参照最大值进行自增。(这里其实是我们很常见的一个用空间换取时间的行为).
如果mysql的数据量非常大时，自增主键还可以使用吗？如果可以使用，又是如何分配呢?
当我们数据量较小时，所有的数据都在mysql服务器当中存储。
但是如果mysql的数据量很大时，一台主机可能放不下，就需要进行分库分表的操作。
当数据过多时，就需要分库分表，实际上就是把一个大的表分为多个小的表，每个服务器存取一部分数据。
这里我们就分为三个服务器进行存储，每个服务器的表占各自的比例，三个服务器中的主键值是不能重复的。
三个服务器中的表的自增主键id是如何分配?
这里涉及到"分布式系统唯一id生成算法"
大概公式是: 时间戳 + 主机编号 + 随机因子 > 这三部分得到一个全局唯一的id
在某些情况下，有些列的值大多数都是重复的，比如一个班的30个人，28个是男生，只有两个女生，那么我们就可以把性别列默认值设置为"男".
create table stu(id int primary key,name varchar(50),sex char(3) default '男');
我们可以看到性别这一列默认为男。
我们可以发现当我们没有插入sex这一列，自动为默认值’男’.
外键约束是建立在两张表之间的约束。
比如每个班的同学的班级号都是一样的，我们就可以用班级号来建立班级表和学生表之间的约束.
create table class(classId int primary key,name varchar(50));
我们先创建一个班级表，插入一组数据。
create table stu(id int primary key,name varchar(50),classId int,foreign key(classId) references class(classId));
这个是外键约束的语法。
外键约束的含义时，stu表中的classId必须在class表中是存在的。
当我们插入class存在的classid为001的数据可以成功插入。
当我们插入的classId在class中不存在时，就会插入失败。
此处起到约束的class表是"父表(parent)",被约束的表叫做"子表(child).
实则不然，我们子表对父表也产生了一定的约束。
我们可以发现，无法删除外键约束的父表。
这也很好理解，如果父表删除了，子表的数据去哪里参考，如果想删除，可以先删除子表，在删除父表。
我们可以发现当父表相应列不是主键时，无法建立外键约束，这是为什么呢？
因为每次再给子表插入时，都会先在父表先查询这个id是否存在，如果表的数据十分大时，效率十分地低，要使用索引。
要想创建外键，就要求父类相应的列，有primary 或者 unique约束
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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