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雷达卡
数据库是用于存储和管理数据的系统，我们日常使用的购物平台、视频应用等所产生的信息，本质上都是以数据形式存入数据库中的。高效的数据存储与管理能力，是现代软件系统的核心组成部分。
要使用MySQL数据库，首先需要完成下载与安装。操作该数据库主要依赖SQL语言，并需掌握事务处理、索引机制、存储引擎、SQL性能优化以及锁机制等相关技术知识。此外，在运维层面还需了解日志管理、主从复制、读写分离、分库分表等高级功能。
基础篇：MySQL入门知识
本部分内容涵盖MySQL的基本概念、SQL语句的使用方法、数据库内置函数及其应用场景、数据约束规则、多表联合查询方式，以及为保障数据一致性和完整性而设计的事务机制。
关于MySQL数据库
MySQL是一种关系型数据库管理系统（RDBMS），常被简称为“数据库”。用户通过SQL语言向数据库管理系统发出指令，由系统负责对底层数据库及其中的数据进行实际操作。
当前主流的关系型数据库产品包括：Oracle、MySQL、SQL Server 和 PostgreSQL 等。
本课程聚焦于MySQL的学习。尽管不同数据库在细节上有所差异，但它们大多遵循标准SQL语法，因此掌握一种后可快速迁移到其他系统。
总结如下：
MySQL的下载与版本选择
推荐使用的版本为 MySQL 社区版 8.0.44，适用于学习和开发场景。
官方下载地址：
MySQL :: Download MySQL Installer
安装包示意图：
MySQL默认监听端口为 3306。
示例密码设置为：123456（实际环境中应使用强密码）
启动与停止MySQL服务
方法一：通过Windows服务管理器
在命令提示符中输入 services.msc，打开系统服务列表，找到名为 MySQL80 的服务项，手动启动或停止服务。
方法二：使用命令行控制
以管理员权限运行命令提示符：
启动命令：net start mysql80
停止命令：net stop mysql80
客户端连接MySQL
可通过MySQL自带的命令行客户端工具连接并操作数据库。
前提条件：确保MySQL服务已启动，输入正确密码后即可建立客户端连接。
另一种连接方式：使用Windows命令行执行以下命令：
mysql -h 127.0.0.1 -P 3306 -u root -p
此命令表示以root用户身份连接本地IP（127.0.0.1）、端口3306上的MySQL服务器，随后将提示输入密码，验证成功后进入MySQL命令行界面。
执行路径位于：
C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 8.0\bin
为方便全局调用，建议配置环境变量：
右键“此电脑” → “属性” → “高级系统设置” → “环境变量”，在“系统变量”中找到PATH，点击“编辑” → “新建”，添加MySQL的bin目录路径：
C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 8.0\bin
保存所有更改后即可在任意位置使用mysql命令。
操作MySQL数据库
客户端工具的作用就是让我们能够与MySQL交互，进而实现对数据库的操作。
DBMS即数据库管理系统，它是一个独立运行的软件程序，可用于创建和管理数据库实例。图中红色框内部分代表实际存储的数据内容。
关系型数据库概述
MySQL属于关系型数据库管理系统（RDBMS）。这类数据库基于关系模型构建，由多个相互关联的二维表格组成。
二维表结构示意：
各表之间可通过某一列字段与其他表建立联系，体现“关系”的特性。
主要特点包括：
除关系型数据库外，还存在非关系型数据库（NoSQL），如MongoDB、Redis等。
数据模型结构
在一个MySQL服务器实例中，可以创建多个独立的数据库；每个数据库内部又可包含多张数据表；每张表则用于存储若干条具体记录。
总结：
SQL语言基础
SQL（Structured Query Language）是操作关系型数据库的标准语言，主要包括通用语法规范和多种语句类型：DDL、DML、DQl、DCL。
SQL通用语法说明：
SQL语句分类：
DDL（Data Definition Language）：数据定义语言，用于定义数据库对象，如数据库、表、索引等。
DML（Data Manipulation Language）：数据操纵语言，用于增删改表中数据。
DQL（Data Query Language）：数据查询语言，主要用于检索数据。
DCL（Data Control Language）：数据控制语言，用于创建用户账户及管理数据库访问权限。
DDL操作：数据库管理
常见操作包括查询、创建、删除和使用数据库。
查询现有数据库列表：
创建新数据库：
若重复创建同名数据库会报错：
解决方法：使用 IF NOT EXISTS 条件判断，仅当数据库不存在时才创建，避免错误发生。
字符集建议使用 utf8mb4 而非 utf8，因为 utf8 在MySQL中最多支持3字节字符，无法完整存储某些特殊字符（如emoji），而 utf8mb4 支持4字节，兼容性更好。
删除数据库时也推荐加上 IF EXISTS 判断，防止因数据库不存在而导致删除失败。
使用某个数据库（切换当前操作上下文）：
例如切换到 itcast 数据库：
查询当前正在使用的数据库：
DDL操作：表的管理
查看表相关信息：
查看当前数据库下所有表的列表：
创建数据表：
按照指定结构创建一张新表：
注意：注释内容应使用英文单引号包裹，否则可能引发语法错误。
创建完成后，可通过查看表列表验证是否成功。
查看表的具体结构（字段定义、类型、约束等）：
由于注释未显示，需通过命令查看表的创建语句：
表结构信息解析：
- 存储引擎：使用的是 InnoDB，作为 MySQL 默认的事务型存储引擎，支持事务处理、行级锁等关键特性。
- 字符集设置：DEFAULT CHARSET=utf8mb4，适用于存储包括 emoji 在内的四字节 UTF-8 字符。
- 排序规则：COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci，表示不区分大小写且忽略重音的比较方式。
数据类型分类
主要包括数值类型、字符串类型和日期时间类型三大类。
一、数值类型
整数类型：
tiniyint：占用 1 字节（byte），类似于 Java 中的 byte 类型，取值范围为 2^8 = 256。smallint：2 字节，对应 Java 的 short，最大可表示 65536（即 2^16）。mediumint：3 字节，介于 smallint 和 int 之间。int / integer：4 字节，与 Java 的 int 相当。bigint：8 字节，相当于 Java 的 long 类型。
浮点数类型：
float：单精度浮点数，占 4 字节，类似 Java 的 float。double：双精度浮点数，8 字节，对应 Java 的 double。decimal(M,D)：用于精确表示小数。例如 decimal(5,2) 可表示如 123.45 这样的数值，其中“精度”M 表示总位数（共5位），“标度”D 表示小数部分长度（2位）。
实际应用建议：
- 年龄字段通常不会为负数，因此推荐使用
tinyint unsigned而非普通的int，节省空间。 - 成绩字段若要求保留一位小数且最高分为 100.0，则定义为
score double(4,1)更合理，确保数据规范性。
二、字符串类型
char(N)：定长字符串。例如 char(10)，即使只存一个字符，也会占用 10 个字符的空间，其余用空格填充。varchar(N)：变长字符串。如 varchar(10)，实际占用空间随内容变化，存储一个字符就只占一个字符位置。tinyblob / tinytext：分别用于存储不超过 255 字节的二进制或短文本数据。blob / text：适用于较长的二进制或文本内容。mediumblob / mediumtext：中等长度的二进制或文本数据。longblob / longtext：极大容量的数据类型，适合超大文本或文件内容。
性能对比：char 因长度固定，读写效率较高；而 varchar 需动态计算长度，性能略低。
使用场景建议：
- 用户名字段长度不定，最多限制 50 字符时，应使用
varchar(50)，按需分配空间。 - 性别字段仅有“男”或“女”，建议使用
char(1)，既节省空间又提升查询性能。
关于二进制数据：像视频、音频、安装包等资源虽然可通过 BLOB 类型存入数据库，但因性能开销大且管理不便，实践中多采用独立文件服务器存储，故 BLOB 使用频率较低。
三、日期时间类型
date：仅记录年月日，格式为 'YYYY-MM-DD'。time：表示时分秒，格式为 'HH:MM:SS'。year：只保存年份。datetime：包含完整的年月日及时分秒，常用作常规时间记录。timestamp：也记录完整时间，但其取值范围受限，最大到 2038 年（受 Unix 时间戳限制）。
示例说明：描述员工生日时，只需年月日即可，推荐使用 birthday date 类型。
建表示例
CREATE TABLE emp(
id INT COMMENT '编号',
workno VARCHAR(10) COMMENT '工号', -- 变长字符串
name VARCHAR(10) COMMENT '姓名', -- 变长字符串
gender CHAR(1) COMMENT '性别', -- 定长字符串
age TINYINT UNSIGNED COMMENT '年龄', -- 无符号整型，1字节足够
idcard CHAR(18) COMMENT '身份证号', -- 固定长度字符串
entrydate DATE COMMENT '入职时间' -- 仅需年月日
) COMMENT '员工表';
查看表结构命令：
DESC emp;
表结构操作 —— 修改
常见的表结构变更包括：添加字段、修改字段属性、删除字段以及重命名表名。
1. 添加字段
ALTER TABLE emp ADD nickname VARCHAR(20) COMMENT '昵称';
2. 修改字段
包含两种操作：修改字段的数据类型，或同时修改字段名称与类型。
修改数据类型：
修改字段名及类型：
ALTER TABLE emp CHANGE nickname username VARCHAR(30) COMMENT '昵称';
3. 删除字段
ALTER TABLE emp DROP username;
4. 修改表名
将表 emp 重命名为 employee 的操作如下：
alter table emp rename to employee;
表操作：删除
在数据库管理中，删除表是常见的操作。有两种常用方式可以实现数据的清除。
删除指定表并重新创建该表 是一种彻底清空数据的方法，通常用于需要保留表结构但清空内容的场景。
使用以下语句可安全地删除一个表（如果存在）：
drop table if exists tb_user;
若仅需清空表内所有数据而保留表结构，可使用：
truncate table employee;
执行上述命令后，employee 表将仅保留其结构，原有数据全部被清除。
需要注意的是，无论是使用 drop 还是 truncate，最终结果都会导致数据丢失，但两者机制不同：drop 删除整个表对象，truncate 则是高效清空数据并重置自增列等属性。
MySQL 图形化界面工具介绍
虽然可以通过命令行执行 SQL 语句，但在实际开发过程中，这种方式效率较低且不够直观。因此，开发者更倾向于使用图形化工具来提升工作效率和操作体验。
目前主流的 MySQL 图形化管理工具有：Sqlyog、Navicat 和 DataGrip。
其中，DataGrip 功能更为强大，支持多种数据库，具备智能提示、代码高亮、版本控制集成等特性，适合专业开发人员使用。
安装与配置 DataGrip
首先下载并安装 DataGrip 软件。
启动后创建新项目，例如命名为 mysql-base，然后进行数据库连接配置。
选择“添加数据源”以连接 MySQL 数据库：
在弹出的窗口中填写 MySQL 的连接信息，并自动或手动下载对应的数据库驱动程序。
配置完成后点击测试连接，若显示“连接成功”，则说明配置无误。
连接成功后，系统会列出当前 MySQL 实例中的所有数据库。
至此，MySQL 图形化环境已搭建完成，并成功连接到数据库服务。
在 DataGrip 中进行数据库与表的操作
可以在图形界面中轻松完成数据库和表的创建与维护。
创建数据库（也称为 schema）：
create database test;
或者使用等效语句：
create schema test;
创建表：
定义表的列（columns）结构：
如需修改表结构，可通过右键菜单选择“修改”选项进行可视化编辑。
也可以直接编写 SQL 语句对 test 数据库进行操作，而不依赖图形化功能。
选中多条 SQL 命令后，可一键执行全部语句。
DML 语句：数据操作语言
DML（Data Manipulation Language）主要用于对数据库表中的数据进行增加、删除和修改操作。
DML - 插入数据
使用 insert 语句向表中添加记录。
注意事项：
示例一：插入指定字段的数据
insert into employee(id, workno, name, gender, age, idcard, entrydate) values (1,'1','Itcast','男',10,'123456789012345678','2000-01-01');
查看表中数据的方式有两种：
- 双击 employee 表直接浏览内容
- 使用查询语句：
select * from employee;
尝试插入一条非法数据（age 为负数），由于 age 字段定义为 unsigned，将触发错误：
insert into employee(id, workno, name, gender, age, idcard, entrydate) values (1,'1','Itcast2','男',-1,'123456789012345678','2000-01-01'); # 报错，age不能为负
示例二：插入全部字段的数据（不指定字段名时，必须按表结构顺序提供所有值）
insert into employee values (2,'2','张无忌','男',18,'123456789012345670','2005-01-01');
批量插入多条记录：
insert into employee values (3,'3','韦一笑','男',38,'123456782312345670','2005-01-01'), (4,'4','赵敏','女',18,'123456712312345670','2005-01-01');
DML - 修改数据
使用 update 语句更新已有记录。
注意事项：
案例一：将 id 为 1 的员工姓名改为 itheima
update employee set name = 'itheima' where id = 1;
案例二：同时修改多个字段，如将 id 为 1 的员工姓名改为“小昭”，性别改为“女”
update employee set name = '小昭', gender = '女' where id = 1;
案例三：更新所有员工的入职日期
update employee set entrydate = '2008-01-01';
DML - 删除数据
使用 delete 语句从表中移除数据。
注意事项：
案例一：删除性别为女的员工记录
delete from employee where gender = '女';
案例二：删除表中所有数据
delete from employee;
DML 语句小结
通过 insert、update 和 delete 操作，我们可以灵活地管理数据库中的数据内容，完成基本的增删改功能。
DQL 语句：数据查询语言
DQL（Data Query Language）用于查询数据库表中的记录，核心关键字为 select，是数据分析和应用开发中最常用的 SQL 类型之一。
在日常开发过程中，数据查询的操作频率远高于插入、更新和删除操作。当用户访问官方网站时，系统通常会从数据库中提取所需信息，并将其展示在前端页面上。
DQL语法结构
主要包括：基本查询、条件查询、聚合函数应用、分组查询、排序查询以及分页查询等功能模块。
基本查询语句（DQL）
以下是一个关于员工信息表的构建与数据操作示例：
案例实现步骤
首先进行表结构的清理与重建：
# 删除employee表 drop table if exists employee; # 创建emp表 create table emp( id int comment '编号', workno varchar(10) comment '工号', -- 变长字符串 name varchar(10) comment '姓名', -- 变长字符串 gender char(1) comment '性别', -- 定长字符串 age tinyint unsigned comment '年龄', -- 无符号整型，占用1字节 idcard char(18) comment '身份证号', -- 定长字符串 workaddress varchar(50) comment '工作地址', -- 变长字符串 entrydate date comment '入职时间' -- 仅需年月日格式 ) comment '员工表';
向表中插入测试数据：
insert into emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) values (1, '1', '柳岩', '女', 20, '123456789012345678', '北京', '2008-01-01'), (2, '2', '张无忌', '男', 18, '123456789012345670', '北京', '2005-09-01'), (3, '3', '韦一笑', '男', 38, '12345678912345670', '北京', '2005-08-01'), (4, '4', '赵敏', '女', 18, '12345675712345670', '上海', '2009-08-01'), (5, '5', '小昭', '女', 16, '123456759012345678', '上海', '2007-07-01'), (6, '6', '杨逍', '男', 28, '12345678931234567X', '北京', '2006-01-01'), (7, '7', '范瑶', '男', 40, '123456789212345670', '北京', '2005-05-01'), (8, '8', '黛绮丝', '女', 38, '12345615712345670', '天津', '2015-05-01'), (9, '9', '范凉凉', '女', 45, '123156789012345678', '北京', '2010-04-01'), (10, '10', '陈友谅', '男', 53, '123456789012345670', '上海', '2011-01-01'), (11, '11', '张士诚', '男', 55, '12356789512345670', '江苏', '2015-05-01'), (12, '12', '常遇春', '男', 32, '12344675712345670', '北京', '2004-02-01'), (13, '13', '张三丰', '男', 88, '123656789012345678', '江苏', '2020-11-01'), (14, '14', '灭绝', '女', 65, '123456719012345670', '西安', '2019-05-01'), (15, '15', '胡青牛', '男', 70, '12345674971234567X', '西安', '2018-04-01'), (16, '16', '周芷若', '女', 18, null, '北京', '2012-06-01');
字段查询操作示例
查询指定列：name、workno 和 age 字段的信息。
select emp.name, emp.workno, emp.age from emp; -- 或者简写为： select name, workno, age from emp;
查询所有字段内容：
select id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate from emp; -- 或使用通配符 *（不推荐） select * from emp;
建议避免使用星号（*），因为明确列出字段更有利于代码可读性，并能清晰表达出当前查询涉及的具体列。
对查询结果中的字段设置别名，例如将工作地址字段显示为“工作地址”：
select workaddress as '工作地址' from emp; -- 或者 select workaddress '工作地址' from emp;
查询公司员工的工作地址信息，获取所有上班地点记录：
select workaddress '工作地址' from emp;
若需去除重复项，仅查看不重复的上班地址，可使用 distinct 关键字：
select distinct workaddress from emp;
DQL语句 - 聚合函数应用
聚合函数用于对某一列数据进行纵向计算，将其视为一个整体进行统计分析。
统计企业中员工的总人数：
select count(*) from emp;
该查询返回结果为15，表示共有15条员工记录（注意：count(*) 不统计 null 值）。
若只统计身份证号非空的员工数量，则使用：
select count(idcard) from emp;
计算员工的平均年龄：
select avg(age) from emp;
查找员工中的最大年龄值：
select max(age) from emp;
查找员工中的最小年龄值：
select min(age) from emp;
统计工作地在西安的所有员工年龄总和：
select sum(age) from emp where workaddress = '西安';
DQL语句 - 分组查询操作
按照性别对员工进行分组，并统计每组的人数：
select gender, count(*) from emp group by gender;
按性别分组后，计算男、女员工各自的平均年龄：
select gender, avg(age) from emp group by gender;
筛选年龄小于45岁的员工，再根据工作地址进行分组，并进一步过滤出员工数量不少于3人的工作地：
第一步：先进行分组统计
select workaddress, count(*) from emp where age < 45 group by workaddress;
第二步：添加分组后的条件过滤
select workaddress, count(*) from emp where age < 45 group by workaddress having count(*) >= 3;
此语句也可结合别名优化可读性。
DQL语句 - 条件查询语法
条件查询通过 where 子句实现，用于筛选满足特定条件的记录。
常见比较与逻辑条件如下：
查询年龄等于88岁的员工信息：
select * from emp where age = 88;
查找年龄小于20岁的员工全部信息：
select * from emp where age < 20;
获取年龄小于或等于20岁的员工数据：
select * from emp where age <= 20;
查询没有填写身份证号码的员工信息（即 idcard 字段为空）：
select * from emp where idcard IS NULL;
相反地，查询已填写身份证号的员工信息：
select * from emp where idcard IS NOT NULL;
查找年龄不等于88岁的员工记录：
select * from emp where age != 88;
查询年龄在15到20岁之间（含边界）的员工信息，可通过两种方式实现：
select * from emp where age BETWEEN 15 AND 20;
select * from emp where age >= 15 AND age <= 20;
查询性别为女性且年龄低于25岁的员工信息：
select * from emp where gender = '女' AND age < 25;
查找年龄为18岁、20岁或40岁的员工信息，可用 OR 连接多个条件，也可使用 IN 简化表达：
select * from emp where age = 18 OR age = 20 OR age = 40;
select * from emp where age in (18, 20, 40);
查询姓名恰好为两个字符长度的员工信息。利用 LIKE 配合通配符 "_" 表示单个字符：
select * from emp where name like '__';
查找身份证号最后一位是 'X' 的员工信息，可以使用模糊匹配：
select * from emp where idcard like '%X';
或者通过固定长度匹配（假设身份证号共18位），前17位任意，第18位为X：
select * from emp where idcard like '_________________X';
从员工表中筛选年龄小于45岁的记录，按工作地址进行分组，并统计每个工作地的员工数量，仅保留人数大于等于3的地址信息：
select workaddress, count(*) as address_count from emp where age < 45 group by workaddress having address_count >= 3;
在执行分组查询时，若使用gender作为分组字段，配合count(*)聚合函数进行统计，则name字段在此类语句中不具备实际意义：
select name, gender, count(*) from emp group by gender;
DQL语句 - 排序查询
数据库支持对查询结果进行排序操作，可通过ORDER BY子句实现升序或降序排列。
系统允许基于多个字段进行排序，优先级由字段在语句中的顺序决定。
对员工按照年龄进行升序排序（默认为升序，ASC可省略）：
select * from emp order by age asc;
根据入职时间对员工进行降序排序：
select * from emp order by entrydate desc;
先按年龄升序排列，若年龄相同，则按照入职时间降序排序：
select * from emp order by age asc, entrydate desc;
DQL语句 - 分页查询
在处理大量数据时，常使用LIMIT关键字实现分页功能，控制每页显示的数据条数。
查询第一页数据，每页展示10条记录：
select * from emp limit 0, 10;
或者简写为：
select * from emp limit 10;
查询第二页数据，每页仍为10条：
select * from emp limit 10, 10;
DQL语句 - 实际案例
查找年龄为20、21、22或23岁且性别为女性的员工信息。可使用OR连接多个条件，也可用IN简化表达：
select * from emp where age = 20 or age = 21 or age = 22 or age = 23 and gender = '女';
select * from emp where age in (20, 21, 22, 23) and gender = '女';
查询性别为男性、年龄在20至40岁之间（含边界），且姓名为三个字符长度的员工：
select * from emp where gender = '男' and age between 20 and 40 and name like '___';
建议将范围条件用括号包裹以增强逻辑清晰度：
select * from emp where gender = '男' and (age between 20 and 40) and name like '___';
统计年龄低于60岁的员工中，分别有多少名男性和女性：
select gender, count(*) from emp where age < 60 group by gender;
查询所有年龄不超过35岁的员工姓名与年龄，并按年龄升序排序；当年龄相同时，按入职时间倒序排列：
select name, age from emp where age <= 35 order by age asc, entrydate desc;
获取性别为男、年龄在20到40岁之间的前五位员工信息，排序规则为：先按年龄升序，再按入职时间升序：
select * from emp where gender = '男' and age between 20 and 40 order by age asc, entrydate asc limit 0, 5;
DQL语句 - 执行顺序解析
理解SQL语句的执行流程有助于编写正确的查询逻辑。例如以下语句用于查询年龄大于15岁的员工姓名和年龄，并按年龄升序输出：
select name, age from emp where age > 15 order by age asc;
执行过程如下：首先加载表数据（FROM），然后应用筛选条件（WHERE），接着选取指定字段（SELECT），最后执行排序（ORDER BY）。
select name, age from emp e where e.age > 15 order by age asc;
select e.name, e.age from emp e where e.age > 15 order by age asc;
注意：不能在WHERE子句中使用SELECT中定义的别名，因为WHERE执行早于SELECT。如下写法是错误的：
select e.name, e.age eage from emp e where eage > 15 order by age asc;
正确顺序应为：FROM → WHERE → SELECT → ORDER BY。
DCL语句-权限控制
通过以下命令可以查看指定用户的权限信息：
# 查询权限
show grants for 'heima'@'%';
若需要赋予用户特定访问权限，可使用grant命令进行授权。例如，授予用户heima对itcast数据库中所有表的全部操作权限：
# 授予权限
grant all on itcast.* to 'heima'@'%';
再次查询权限，确认授权是否生效：
# 查询权限
show grants for 'heima'@'%';
如需回收已分配的权限，可通过revoke命令撤销对应权限：
# 撤销权限
revoke all on itcast.* from 'heima'@'%';
DQL语句-小结
SQL查询语句（DQL）的执行顺序并非按照书写顺序进行，而是遵循特定逻辑流程。以如下语句为例：
select e.name, e.age eage from emp e where e.age > 15 order by eage asc;
其实际执行步骤为：首先加载from子句中的表数据，接着根据where条件过滤记录，然后执行select选择字段，最后按orderby进行排序。
DCL语句
数据控制语言（DCL）主要用于管理数据库用户及控制数据库访问权限，确保数据的安全性和访问可控性。
DCL语句-管理用户
在MySQL中，Host表示允许登录的主机地址，User代表用户名。例如：
# 创建用户itcast，仅允许在本地主机localhost登录，密码为123456
create user 'itcast'@'localhost' identified by '123456';
虽然该用户可以使用命令行连接MySQL服务，但初始状态下并无操作权限。
此时用户只能看到系统自带的少量数据库，原因在于仅创建了账户而未分配任何权限。
另一种情况是创建可在任意主机访问的用户：
# 创建用户heima，允许从任意远程主机连接，密码为123456
create user 'heima'@'%' identified by '123456';
后续可根据需求修改用户密码或删除用户：
# 修改用户heima的密码为1234
alter user 'heima'@'%' identified with mysql_native_password by '1234';
# 删除用户itcast@localhost
drop user 'itcast'@'localhost';
DCL语句-小结
京公网安备 11010802022788号
