概念： 约束是作用于表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据。
目的： 保证数据库中数据的正确、有效性和完整性。
分类：
注意：约束是作用于表中字段上的，可以在创建表/修改表的时候添加约束。
上面我们介绍了数据库中常见的约束，以及约束涉及到的关键字，那这些约束我们到底如何在创建表、修改表的时候来指定呢，接下来我们就通过一个案例，来演示一下。
案例需求： 根据需求，完成表结构的创建。需求如下：
对应的建表语句为：
CREATE TABLE tb_user ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT 'ID唯一标识', NAME VARCHAR ( 10 ) NOT NULL UNIQUE COMMENT '姓名', age INT CHECK ( age > 0 && age <= 120 ) COMMENT '年龄', STATUS CHAR ( 1 ) DEFAULT '1' COMMENT '状态', gender CHAR ( 1 ) COMMENT '性别' );
在为字段添加约束时，我们只需要在字段之后加上约束的关键字即可，需要关注其语法。
我们执行上面的SQL把表结构创建完成，然后接下来，就可以通过一组数据进行测试，从而验证一下，约束是否可以生效。
（1）先是新增了三条数据
insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom1',19,'1','男'),('Tom2',25,'0','男'); insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom3',19,'1','男');
新增三条数据，竟然用了21秒，这是什么情况？
本来我还以为是新增这些约束导致新增数据慢的，其实不是，因为我这个是阿里的linux服务器，然后我在linux中通过客户端连接mysql执行新增，也就0.01秒，说明这是navicat连接远程主机耗时的。
就算新增了这些约束，会导致新增数据慢，那也是批量的时候才能明显察觉出来，单条数据基本上看不出来的。
（2）测试name NOT NULL
insert into tb_user(name,age,status,gender) values (null,19,'1','男');
（3）测试name UNIQUE（唯一）
上面新增的数据已经有Tom3了，再次新增直接报错。
insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom3',19,'1','男');
虽然报错了，但是我们这时候再新增一条数据会发现一个现象。
insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom4',80,'1','男');
明明是自增id，但是却没有4，原因就是UNIQUE（唯一）是在申请完自增id后，准备入库了，然后这时候会先去看看库里面是否有存在相同name的值，如果有则新增失败，虽然新增失败了，但是自增id已经申请过了！
相反我们刚刚测试的null的name的时候他并没有去申请id，因为他在刚开始就已经判断他为空了，还没走到申请id这一步。
判断是否为空 -》 申请自增id -》 判断是否已经有存在的值
总结：当新增的name不为空的时候，但是和之前存在的数据有相同的，这时候新增会失败，但是他会申请主键id。
（4）测试CHECK
我们设置的是age必须大于0小于等于120，否则保存失败！
age int check (age > 0 && age <= 120) COMMENT '年龄' ,
insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom5',-1,'1','男'); insert into tb_user(name,age,status,gender) values ('Tom5',121,'1','男');
（5）测试 DEFAULT ‘1’ 默认值
STATUS CHAR ( 1 ) DEFAULT '1' COMMENT '状态',
insert into tb_user(name,age,gender) values ('Tom5',120,'男');
（6）上面，我们是通过编写SQL语句的形式来完成约束的指定，那假如我们是Navicat客户端呢？
主键自增
name唯一约束
status默认为1
外键： 用来让两张表的数据之间建立连接，从而保证数据的一致性和完整性。
我们来看一个例子：
左侧的emp表是员工表，里面存储员工的基本信息，包含员工的ID、姓名、年龄、职位、薪资、入职日期、上级主管ID、部门ID，在员工的信息中存储的是部门的ID dept_id，而这个部门的ID是关联的部门表dept的主键id，那emp表的dept_id就是外键,关联的是另一张表的主键。
通过上面的示例，我们分别来演示 添加外键 和不添加外键的区别，首先来看不添加 外键 对数据有什么影响：
准备数据：
CREATE TABLE dept ( id INT auto_increment COMMENT 'ID' PRIMARY KEY, NAME VARCHAR ( 50 ) NOT NULL COMMENT '部门名称' ) COMMENT '部门表'; INSERT INTO dept (id, name) VALUES (1, '研发部'), (2, '市场部'),(3, '财务部'), (4, '销售部'), (5, '总经办'); CREATE TABLE emp ( id INT auto_increment COMMENT 'ID' PRIMARY KEY, NAME VARCHAR ( 50 ) NOT NULL COMMENT '姓名', age INT COMMENT '年龄', job VARCHAR ( 20 ) COMMENT '职位', salary INT COMMENT '薪资', entrydate date COMMENT '入职时间', managerid INT COMMENT '直属领导ID', dept_id INT COMMENT '部门ID' ) COMMENT '员工表'; INSERT INTO emp (id, name, age, job,salary, entrydate, managerid, dept_id) VALUES (1, '金庸', 66, '总裁',20000, '2000-01-01', null,5), (2, '张无忌', 20, '项目经理',12500, '2005-12-05', 1,1), (3, '杨逍', 33, '开发', 8400,'2000-11-03', 2,1), (4, '韦一笑', 48, '开 发',11000, '2002-02-05', 2,1), (5, '常遇春', 43, '开发',10500, '2004-09-07', 3,1), (6, '小昭', 19, '程 序员鼓励师',6600, '2004-10-12', 2,1);
接下来，我们可以做一个测试，删除id为1的部门信息。
结果，我们看到删除成功，而删除成功之后，部门表不存在id为1的部门，而在emp表中还有很多的员工，关联的为id为1的部门，此时就出现了数据的不完整性。 而要想解决这个问题就得通过数据库的外键约束。
正常开发当中有时候会通过业务代码来控制数据的不完整性，例如删除部门的时候会先根据部门id去查看一下有没有对应的员工表，如果有则删除失败，没有则删除成功。
可以在创建表的时候直接添加外键，也可以对现已存在的表添加外键。
（1）方式一
CREATE TABLE 表名( 字段名 数据类型, ... [CONSTRAINT] [外键名称] FOREIGN KEY (外键字段名) REFERENCES 主表 (主表列名) );
使用示例：
CREATE TABLE emp ( id INT auto_increment COMMENT 'ID' PRIMARY KEY, NAME VARCHAR ( 50 ) NOT NULL COMMENT '姓名', age INT COMMENT '年龄', job VARCHAR ( 20 ) COMMENT '职位', salary INT COMMENT '薪资', entrydate date COMMENT '入职时间', managerid INT COMMENT '直属领导ID', dept_id INT COMMENT '部门ID', CONSTRAINT fk_emp_dept_id FOREIGN KEY (dept_id) REFERENCES dept (id) ) COMMENT '员工表';
也可以省略掉CONSTRAINT fk_emp_dept_id 这样mysql就会自动给我们起外键名称。
方式二：对现存在的表添加外键
ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名称 FOREIGN KEY (外键字段名) REFERENCES 主表 (主表列名) ;
使用示例：
alter table emp add constraint fk_emp_dept_id FOREIGN KEY (dept_id) REFERENCES dept(id);
方式三：Navicat添加外键
删除外键：
ALTER TABLE 表名 DROP FOREIGN KEY 外键名称;
使用示例：
alter table emp drop foreign key fk_emp_dept_id;
我们将在父表数据删除时发生的限制行为称为删除/更新行为，此行为是在添加外键之后发生的。具体的删除/更新行为有以下几种:
默认的MySQL 8.0.27版本中，RESTRICT是用于删除和更新行的行为！但是，不同的版本可能会有不同的行为
具体语法为:
ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名称 FOREIGN KEY (外键字段) REFERENCES 主表名 (主表字段名) ON UPDATE CASCADE ON DELETE CASCADE;
就是比原先添加外键后面多了这些ON UPDATE CASCADE ON DELETE CASCADE，代表的是更新时采用CASCADE ，删除时也采用CASCADE
（1）演示RESTRICT
在对父表中的记录进行删除或更新操作时，需要先检查该记录是否存在关联的外键，如果存在，则不允许执行删除或更新操作。 (与 NO ACTION 一致) 默认行为
首先要添加外键，默认是RESTRICT行为！
alter table emp add constraint fk_emp_dept_id FOREIGN KEY (dept_id) REFERENCES dept(id);
删除父表中id为5的记录时，会因为emp表中的dept_id存在5而报错。假如要更新id也同样会报错的！
（2）演示CASCADE
当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有，则
也删除/更新外键在子表中的记录。
删除外键的语法：
ALTER TABLE 表名 DROP FOREIGN KEY 外键约束名;
删除外键的示例：
ALTER TABLE emp DROP FOREIGN KEY fk_emp_dept_id;
指定外键的删除更新行为为cascade
alter table emp add constraint fk_emp_dept_id foreign key (dept_id) references dept(id) on update cascade on delete cascade ;
修改父表id为1的记录，将id修改为6
我们发现，原来在子表中dept_id值为1的记录，现在也变为6了，这就是cascade级联的效果。
在一般的业务系统中，不会修改一张表的主键值。
删除父表id为6的记录
我们发现，父表的数据删除成功了，但是子表中关联的记录也被级联删除了。
（3）演示SET NULL
当在父表中删除对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则设置子表中该外键值为null（这就要求该外键允许取null）。
alter table emp add constraint fk_emp_dept_id foreign key (dept_id) references dept(id) on update set null on delete set null ;
在执行测试之前，我们需要先移除已创建的外键 fk_emp_dept_id。然后再通过数据脚本，将emp、dept表的数据恢复了。
接下来，我们删除id为1的数据，看看会发生什么样的现象。
我们发现父表的记录是可以正常的删除的，父表的数据删除之后，再打开子表 emp，我们发现子表emp的dept_id字段，原来dept_id为1的数据，现在都被置为NULL了。
这就是SET NULL这种删除/更新行为的效果。
在mysql中设计表的时候，mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一)，而是推荐连续自增的主键id，官方的推荐是auto_increment，那么为什么不建议采用uuid，使用uuid究竟有什么坏处？
1、测试uuid和自增id还有随机数插入效率
首先来建立三张表，user_auto_key代表的是自增表，user_uuid代表的是id存储的uuid，random_key代表的是表id是雪花id。然后通过连接jdbc批量插入数据测试测试结果如下：
在已有数据量为130W的时候：我们再来测试一下插入10w数据，看看会有什么结果：
可以看出在数据量100W左右的时候,uuid的插入效率垫底，并且在后序增加了130W的数据，uudi的时间又直线下降。时间占用量总体可以打出的效率排名为：auto_key>random_key>uuid，uuid的效率最低
2、使用自增id的缺点
1.别人一旦爬取你的数据库,就可以根据数据库的自增id获取到你的业务增长信息，很容易分析出你的经营情况
2.对于高并发的负载，innodb在按主键进行插入的时候会造成明显的锁争用，主键的上界会成为争抢的热点，因为所有的插入都发生在这里，并发插入会导致间隙锁竞争
3.Auto_Increment锁机制会造成自增锁的抢夺,有一定的性能损失
4.自增id涉及到数据迁移的话是相当麻烦的！
5.而且一旦涉及到分库分表自增id也是相当麻烦的！
3、使用uuid的缺点
因为uuid相对顺序的自增id来说是毫无规律可言的，新行的值不一定要比之前的主键的值要大，所以innodb无法做到总是把新行插入到索引的最后，而是需要为新行寻找新的合适的位置从而来分配新的空间。这个过程需要执行多个额外操作，而数据的无序可能会导致数据分散，从而产生以下问题：
1.写入的目标页很可能已经刷新到磁盘上并且从缓存上移除，或者还没有被加载到缓存中，innodb在插入之前不得不先找到并从磁盘读取目标页到内存中，这将导致大量的随机IO
2.因为写入是乱序的，innodb不得不频繁的做页分裂操作，以便为新的行分配空间，页分裂导致移动大量的数据，一次插入最少需要修改三个页以上
3.由于频繁的页分裂，页会变得稀疏并被不规则的填充，最终会导致数据会有碎片
页分裂和碎片问题，uuid确实会引起这个问题，但雪花可以解决这个问题，雪花算法天然具有顺序性新插入的ID一定是最大的，所以我认为用雪花算法是一个很不错的选择！
主键和索引是不可少的，不仅可以优化数据检索速度，开发人员还省不其它的工作。
矛盾焦点：数据库设计是否需要外键。这里有两个问题：
一个是如何保证数据库数据的完整性和一致性；
二是第一条对性能的影响。
这里分为了正方和反方两个观点，供参考！
1、正方观点
1.由数据库自身保证数据一致性，完整性，更可靠，因为程序很难100％保证数据的完整性，而用外键即使在数据库服务器当机或者出现其他问题的时候，也能够最大限度的保证数据的一致性和完整性。
2.有主外键的数据库设计可以增加ER图的可读性，这点在数据库设计时非常重要。
3.外键在一定程度上说明的业务逻辑，会使设计周到具体全面。
数据库和应用是一对多的关系，Ａ应用会维护他那部分数据的完整性，系统一变大时，增加了Ｂ应用，Ａ和Ｂ两个应用也许是不同的开发团队来做的。如何协调以确保数据完整性，并且如果在一年后添加了新的C应用，又该如何处理？
2、反方观点
1.可以用触发器或应用程序保证数据的完整性
2.过分强调或者说使用主键／外键会平添开发难度，导致表过多等问题
3.不用外键时数据管理简单，操作方便，性能高（导入导出等操作，在insert, update, delete 数据的时候更快）
在海量的数据库中想都不要去想外键，试想，一个程序每天要insert数百万条记录，当存在外键约束的时候，每次要去扫描此记录是否合格，一般还不 止一个字段有外键，这样扫描的数量是成级数的增长！我的一个程序入库在3个小时做完，如果加上外键，需要28个小时！
3、结论
1.在大型系统中（性能要求不高，安全要求高），使用外键；在大型系统中（性能要求高，安全自己控制），不用外键；小系统随便，最好用外键。
2.用外键要适当，不能过分追求
为了保证数据的一致性和完整性，可以不使用外键而通过程序进行控制。这时应编写一层来实现数据保护，再通过这个层来访问数据库的各个应用程序。
需要注意的是：
MySQL允许使用外键，但是为了完整性检验的目的，在除了InnoDB表类型之外的所有表类型中都忽略了这个功能。这可能有些怪异，实际上却非常正常：对于数据库的所有外键的每次插入、更新和删除后，进行完整性检查是一个耗费时间和资源的过程，它可能影响性能，特别是当处理复杂的或者是缠绕的连接数时。因而，用户可以在表的基础上，选择适合于特定需求的。
所以，如果需要更好的性能，并且不需要完整性检查，可以选择使用MyISAM表类型，如果想要在MySQL中根据参照完整性来建立表并且希望在此基础上保持良好的性能，最好选择表结构为innoDB类型
以上是MySQL有哪些约束的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
