2021_Mysql数据库总结

GenweiWu commented 3 years ago

三大范式

https://blog.csdn.net/scarecrow_fly/article/details/102170042

第一范式

表的各个字段具有原子性，不可以再分解成多个字段

如学生（学号，姓名，性别，出生年月日），如果认为最后一列要再分成（出生年，出生月，出生日），它就不是一范式了

第二范式

表要有主键，且所有列都只依赖主键，不能存在部分依赖

比如 (学号，学生名，课程名，课程成绩)中，学号->学生名学号+课程名->课程成绩这个时候主键是学号，但是成绩依赖于学号+课程名，会导致出现学号这个主键出现多次，显然不合理

学号	课程名	课程成绩
001	语文	99
001	数学	97

第三范式

每一列都跟主键是直接相关，而不是间接相关，即不要有依赖传递

比如员工表(工号，部门编号，部门名称)里，有依赖关系：工号->部门编号->部门名称
而部门名称依赖于部门编号，而不是直接依赖工号，违反三范式

GenweiWu commented 3 years ago

sql中的4种连接

交叉连接cross join(笛卡尔集)：所有组合方式，m*n
内连接join (inner join)，只有左表右表都匹配猜返回
外连接left join(left outer join)、right join(right outer join) ，以左表为参考，右表不匹配就填充null;以右表为基准，左表不匹配则填充Null
Full join全连接：结合左右连接一起结合的结果，左连接的右侧用null填充，右连接的左侧用null填充

# 1.cross join/交叉连接/笛卡尔集：排列组合所有可能性m*n
select * from t_left,t_right;
# mysql不支持cross join写法
#selcet * from t_left cross join t_right on t_left.b=t_right.b

#2.inner join
select * from t_left join t_right on t_left.b=t_right.b;

#3.left join,right join
select * from t_left left join t_right on t_left.b= t_right.b;
select * from t_left right join t_right on t_left.b= t_right.b;

#4.full join：
# mysql不支持full join，可以通过 leftjoin + union + rightjoin
select * from t_left left join t_right on t_left.b= t_right.b
union 
select * from t_left right join t_right on t_left.b= t_right.b;

测试一下

t_left表	a	b
a1	b1
a2	b2
a3	b4

t_right

c	b
c1	b1
c2	b2
c3	b5

交叉连接cross join笛卡尔集 select * from t_left,t_right;

a	b	c	b(1)
a1	b1	c1	b1
a2	b2	c1	b1
a3	b4	c1	b1
a1	b1	c2	b2
a2	b2	c2	b2
a3	b4	c2	b2
a1	b1	c3	b5
a2	b2	c3	b5
a3	b4	c3	b5

inner join select * from t_left join t_right on t_left.b=t_right.b;

a	b	c	b(1)
a1	b1	c1	b1
a2	b2	c2	b2

left join select * from t_left left join t_right on t_left.b= t_right.b;

a	b	c	b(1)
a1	b1	c1	b1
a2	b2	c2	b2
a3	b4	(Null)	(Null)

right join select * from t_left right join t_right on t_left.b= t_right.b;

a	b	c	b(1)
a1	b1	c1	b1
a2	b2	c2	b2
(Null)	(Null)	c3	b5

full join select from t_left left join t_right on t_left.b= t_right.b union select from t_left right join t_right on t_left.b= t_right.b;

a	b	c	b(1)
a1	b1	c1	b1
a2	b2	c2	b2
a3	b4	(Null)	(Null)
(Null)	(Null)	c3	b5

GenweiWu commented 3 years ago

联合查询：union 和 union all

union:合并重复行+默认排序
union all：不合并默认行+不排序

测试下

t_left表

a	b
a1	b1
a2	b2
a3	b4

t_right

c	b
c1	b1
c2	b2
c3	b5

1.union:合并重复行+默认排序 select t_left.b from t_left union select t_right.b from t_right;

b
b1
b2
b4
b5

2.union all：不合并默认行+不排序 select t_left.b from t_left union all select t_right.b from t_right;

b
b1
b2
b4
b1
b2
b5

GenweiWu commented 3 years ago

mysql有关权限的表有哪些?

1. mysql.user表: 记录可以连接到服务器上的用户信息，里面的权限时全局权限

Host	User	Select_Priv	…
%	test_mysql	Y	…
localhost	test_mysql	N	…

2. mysql.db表: 用来管理用户database级别的权限

Host	Db	User	Select_priv
localhost	request_service	test_mysql	N

3. mysql.tables_priv表: 用来管理

Host	Db	User	Table_name	Grantor	Timestamp	Table_priv	Column_priv
%	performance_schema	test_mysql	replication_group_members	test_mysql@localhost	0000-00-00 00:00:00	Select

4. mysql.columns_priv权限表

Host	Db	User	Table_name	Column_name	Timestamp	Column_priv

GenweiWu commented 3 years ago

mysql常见数据类型

1、整数类型：tinyint和int

tinyint: 1字节整数，
int: 4字节整数

2、实数类型：float、double 、dicimal

3、字符串：char、varchar

char(n)和varchar(n)中的n表示的是字符不是字节

varchar用于可变字符串，一般是varchar(64),varchar(128)

char是定长的，一般是char(4)这种写法 char适合存储很短的字符串，或者所有值长度相近

4、日期类型：datetime、timestamp

timestamp占用的字节少
timestamp是以utf时间进行存储的，查询的时候会自动进行时区转换

类型	占据字节	表示形式
datetime	8 字节	yyyy-mm-dd hh:mm:ss
timestamp	4 字节	yyyy-mm-dd hh:mm:ss

GenweiWu commented 3 years ago

mysql 有两种数据库引擎

一种是 MyISAM,一种是 InnoDB

MyISAM 发音为 "my-z[ei]m"; InnoDB 发音为 "in-no-db"

主要区别是：

innodb支持事务，支持外键，MyISam不支持
innodb支持行级锁，表级锁，锁力度小并发能力强；MyIsam只能全表锁

GenweiWu commented 3 years ago

索引

什么是索引？对数据库字段进行预排序的数据结构

索引是关系型数据库中，针对1个或多个字段进行预排序处理；这样后面查询的时候，就不用去全表查询，从而加快后续的查询速度就类似于数据的目录，可以更快的访问书中的指定内容

索引的优缺点

优点：加速查询
缺点：时间方面：增删改都会额外耗费时间空间方面：索引占用物理空间

索引使用的场景‘

where

where id='xx'中的id

oder by xxx中的xxx
join on xx中on涉及的字段

索引类型

主键索引：数据列不能为NULL，不能重复，一张表只能有一个主键
```
primary key(column1)
primary key(column1,column2)
```

唯一索引：数据列可以为NULL，不能重复，一张表可以建多个唯一索引

alter table tableName1 ADD UNIQUE(column1) 
# 唯一组合索引
alter table tableName1 ADD UNIQUE(column1,column2)

普通索引：数据列可以为NULL，可以重复，一张表可以建多个普通索引

alter table tableName1 ADD INDEX index_name(column1)
alter table tableName1 ADD INDEX index_name(column1,column2)

全文索引

alter table tableName1 ADD FULLTEXT(column1)

唯一索引允许多个NULL值存在(即不认为两个NULL为重复) https://blog.csdn.net/qq_35387940/article/details/109174748

索引设计的原则

不要过度设置索引：过多字段设置索引，会拖慢性能
索引列的值不宜过长：对长字符串进行索引，会造成索引文件大，索引维护时间长
索引对应字段最好是NOT NULL类型，实现不行可以设置个默认值；mysql中含有空值的列很难索引优化
索引对应的值要分散，不宜大量重复：比如性别就是男女这种，没必要设置索引
针对索引生效创建，比如where,order by,join on等涉及字段设置索引
字段频繁被查询，而不是频繁被修改的字段
尽量去扩展索引，而不是新增索引：比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。

不要去列上进行运算，会导致索引失效

select * from user where YEAR(birthday) < 1990
-- 建立改造成
select * from users where birthday <’1990-01-01′

利用好索引覆盖如果select的字段都覆盖了索引，能提升搜索效率，所以建立不要用select * 而是指定select的列

索引的创建方式

1. 创建表的时候

CREATE TABLE user_index2 (
    id varchar(32),
    first_name VARCHAR (16),
    last_name VARCHAR (16),
    id_card VARCHAR (18),
--  主键
    primary key  (id), 
--  唯一索引
    UNIQUE (id_card),
--  普通索引
    INDEX index_name (last_name),
--  全文索引
    FULLTEXT (first_name)
);

2. alter table add

CREATE TABLE user_index2 (
    id varchar(32),
    first_name VARCHAR (16),
    last_name VARCHAR (16),
    id_card VARCHAR (18)
);

-- 主键
alter table user_index2 add primary key(id);
-- 唯一索引
alter table user_index2 add unique(id_card);
-- 普通索引:索引名称是可选的
alter table user_index2 add index index_222(last_name);
-- 全文索引
alter table user_index2 add FULLTEXT(first_name);

等同于

CREATE TABLE `user_index2` (
`id` varchar(32) NOT NULL,
`first_name` varchar(16) DEFAULT NULL,
`last_name` varchar(16) DEFAULT NULL,
`id_card` varchar(18) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `id_card` (`id_card`),
KEY `index_222` (`last_name`),
FULLTEXT KEY `first_name` (`first_name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

3. create index方式：必须设置索引名+不支持创建主键类型

CREATE TABLE user_index2 (
    id varchar(32),
    first_name VARCHAR (16),
    last_name VARCHAR (16),
    id_card VARCHAR (18)
);

-- 主键:不支持
-- XXX create primary key on user_index2(id);
-- 唯一索引：必须设置索引名
create unique index unique_name on user_index2(id_card);
-- 普通索引：必须设置索引名
create INDEX index_name on user_index2(last_name);
-- 全文索引：必须设置索引名
create fulltext index key_name4 on user_index2(first_name);

删除索引


CREATE TABLE user_index2 (
    id varchar(32),
    first_name VARCHAR (16),
    last_name VARCHAR (16),
    id_card VARCHAR (18),
--  主键
    primary key  (id), 
--  唯一索引
    UNIQUE (id_card),
--  普通索引
    INDEX index_name (last_name),
--  全文索引
    FULLTEXT (first_name)
);

-- 查看所有索引类型
show index from user_index2;

-- 删除主键
alter table user_index2 drop primary key;
-- 删除唯一索引，普通索引，全文索引
alter table user_index2 drop key id_card;
alter table user_index2 drop key index_name;
alter table user_index2 drop key first_name;

GenweiWu commented 3 years ago

索引一定能提升查询性能吗？为什么？

一般来说，索引可以提升查询性能，但是会导致增删改性能的损耗

索引范围查询不一定能提升性能

范围查询(>、<、between、like)

# 索引范围查询适用于：
1. 基于范围的搜索，结果只有不到30%是在范围内的
2. 基于非唯一性索引：男女性别这种，比全表扫描好不到哪儿去

百万级别的数据如何删除

由于索引增删改耗时，可以

先删除索引
再去删数据
重新建立索引
比直接删除要快！

GenweiWu commented 3 years ago

前缀索引

语法

index(column(10)) 表示使用column字段的前10个字符建立索引，而默认是使用column字段的全部内容建立索引的

前提

前缀的标识度比较高：能够有效区分不同的字段值，如果前缀都类似则不合适

建立前缀索引的难度在于

如何决定前缀索引的长度，是index(column(5)还是index(column(10)))

可以通过计算 select count(*) / select count(distinct left(column,长度))的值，长度可以从1一直递增，知道表达式的值趋向于1，表示可以通过前缀能确定对应数据了

select count(*) from table1
select count(distinct left(column,4))

GenweiWu commented 3 years ago

最左匹配原则

https://blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/108540362

1. 什么是最左匹配原则

1.1 联合索引

联合索引是指多个字段组成的索引，比如(a,b),(a,b,c)，注意(a,b)和(b,a)是不同的联合索引，因为顺序不同

1.2 最左匹配原则

就是以左边为起点，任何连续的索引都能匹配上，但是一旦遇到范围查询(>、<、between、like)，之后的索引就会失效

比如索引(a,b,c)

-- 下面这些sql都会走索引
select * from table where a=1
select * from table where a=1 and b=2
select * from table where a=1 and b=2 and c=3
--即索引(a,b,c)实际也包含了索引(a)和(a,b)和(a,b,c)

-- 这些没法走索引
select * from table where c=3
select * from table where b=2 and c=3

2. 违背最左匹配原则的场景

针对联合索引(a,b,c)

2.1. 查询条件中，缺少了最左的a字段

-- 缺少了最左的a导致下面无法使用联合索引(a,b,c)
select * from table where b=2 and c=3

2.2 查询条件中，缺少了居中的b 字段

-- 此时只能使用a的索引效果，无法继续使用联合索引
select * from table where a=1 and c=3

3. 自动优化场景

3.1 `=`和`in`可以乱序

比如a=1 and b=2 and c=3，建立索引时abc的顺序可以随意，mysql查询优化器会自动优化比如 a=1 and b in(2,3)，建立(a,b)还是(b,a)都是可以的

3.2 mysql遇到范围匹配会停止继续使用索引，但是可以通过优化索引顺序来优化

比如a=1 and b=2 and c>3 and d=4，如果建立的是(a,b,c,d)的索引则只能用到abc字段；但是如果建立的是(a,b,d,c)顺序的索引，则可以用到abcd所有字段

3.3 like的索引

如果通配符不出现在开头，可以使用索引

-- 可以使用索引
like 'xxx%'`
-- 不可以使用索引
like '%xxx'
like '%xxx%'

4. 了解

4.1 利用索引排序了，就不用再order by

-- 这里如果sex已经利用了索引进行查询，就没必要order by了
SELECT sex, price, name FROM LOL where sex = 1 ORDER BY sex ;

GenweiWu commented 3 years ago

数据库事务

事务的四大特性 ACID

https://www.cnblogs.com/kismetv/p/10331633.html

Atomicity:原子性

一个事务中的所有操作，要么都成功要么都失败

Consistency:一致性


事务执行结束后，数据库完整性约束不能被破坏；
比如主键限制，字段长度限制


- Isolation隔离性：
多个事务之间的相关隔离的，不能互相影响

比如A事务修改了数据没提交呢，B事务读取了数据，这就互相影响了


- Durability:持久性

对数据库的保存是持久的:

因为数据库为了避免每次都写磁盘IO，实际上它是有内存缓存的，如果数据库突然宕机了，岂不是丢失了？方案：数据库用redo Log保证了宕机后，会根据read log来恢复



## 脏读、不可重复读、幻读

> https://www.cnblogs.com/kismetv/p/10331633.html

### 脏读: 读取了其他事务未提交的数据

![img](https://img2018.cnblogs.com/blog/1174710/201901/1174710-20190128201003630-2050662608.png)

### 不可重复读： 一个事务中两次读取的数据不一样

![img](https://img2018.cnblogs.com/blog/1174710/201901/1174710-20190128201011603-1317894910.png)

### 幻读：一个事务中两次读取的数据返回的数量不同

![img](https://img2018.cnblogs.com/blog/1174710/201901/1174710-20190128201021606-1089980279.png)

## 事务隔离级别

|隔离级别|  脏读 | 可重复读|幻读|
|--|--|--|--|
|Read Uncommitted 读未提交|V|V|V|
|Read Committed 读已提交|x|V|V|
|Repeatable Read 可重复读|x|x|V|
|Serializable 可串行化|x|x|x|

- Mysql默认级别是 Repeat Read，oracle默认级别是 Read Commited
- 事务隔离机制的实现，是基于锁机制和并发机制，其中并发机制是依赖于MVCC

GenweiWu commented 3 years ago

对Mysql的锁了解吗？

多个事务并发的时候，可能会互相影响，所以要使用锁机制。

按照粒度大小分，锁有哪些？

行锁 < 页锁 < 表锁

行锁：针对当前操作的行加锁行锁加锁开销大，单锁定粒度小，并发度高
页锁：一次锁定相邻的一组记录页锁的开销介于行锁和表锁之间，并发度一般
表锁：针对整个数据库表加锁表锁加锁开销小，但是并发度低

不同搜索引擎

Innodb使用行锁+表锁，默认行锁 MyIsam使用表锁

按照类别分

共享锁读锁，共享锁可以加上多个=读读不冲突
排他锁写锁，写锁最多只能加一个=写写冲突，写读冲突

就是说，可以多个同时来读；但是一旦有写操作，另外的读写都不可以了

不同隔离级别与锁的关系(了解)


Read Uncommitted	读数据不加共享锁
Read Committed	读操作加锁，但执行完语句就释放(还没提交时区)
Repeatable Read	读操作加锁，事务提交之后才释放锁
Serializable	一直持有锁

乐观锁、悲观锁

悲观锁就是通过共享锁、排他锁对事务进行加锁
乐观锁使用版本号或CAS算法(compare and swap)

MVCC

https://www.cnblogs.com/kismetv/p/10331633.html

Multiple Version Concurrency Control 多版本并发控制

写操作不直接覆盖数据，而是创建新的版本，到最后提交才变为可见
读操作读的是历史版本

GenweiWu commented 3 years ago

什么是视图？为什么要用视图？

数据库的表成为基础表，那么视图就是虚拟表

视图感觉就是一段select语句逻辑保存成视图，后面可以进行复用

视图本身不保存数据，而是每次使用的时候动态去查询

-- 创建视图:create view `view_name` as
create view document_view as 
SELECT * FROM `t_document`
where CATA_ID='2001b'

-- 视图的使用：select 
select * from document_view
where DOC_ID='1'

-- 可以更新视图数据，会影响基本表
update document_view
set FILE_TITLE='local搜索测试-视图更新'
where DOC_ID='1'

视图的特点

视图列可以来自1个或多个表，是一张虚拟表
创建视图和删除视图不影响基本表
对视图内容的更新(增删改)会影响基本表
但是如果视图来自多个表的话不支持添加和删除

使用场景

复用sql语句
使用的时候不需要关注细节
使用表的部分列而不是所有列
保护数据，可以让用户能访问表的特定部分，而不是整张表

优点、缺点

优点

简化查询
保护数据安全性

缺点

性能：复杂的视图性能差
修改限制：复杂的视图无法直接更新数据，而要去修改基本表

GenweiWu commented 3 years ago

存储过程

存储过程是一个预编译的sql语句，创建之后可以被多次调用

如果要多次调用sql，可以考虑用存储过程替换

优点

预编译过，执行效率高
可以重复使用
安全性高，执行存储过程要求用户有一定的权限

缺点

调试麻烦，一般是打日志
跟数据库系统相关，切换数据库的话要同步修改
维护麻烦：存储过程相关的表修改，要重新编译存储过程

什么是游标

游标是设置一个数据缓冲区，存放sql执行结果；游标可以通过逐行读取记录并赋值给变量。一般用在存储过程中

触发器

对某个表执行一段增删改操作时，自动去执行一段代码。比如文档信息和文档的附件信息，删除文档时同步删除文档附件信息

使用场景

级联修改、级联删除
监控表字段做出对应的处理

6种触发器

before insert
after insert
before delete
after delete
before update
after update

GenweiWu commented 3 years ago

超键、候选键、主键、外键

比如说用户表，ID，用户名称，用户身份证号其中ID和身份证号都是唯一标识

主键也是候选键，候选键也是超键

超键包含了任意唯一标识的字段组合，比如(ID，用户名称)，比如（身份证号，用户名称）
候选键 ID、身份证号都是候选键
主键候选键里选一个，作为主键，一般选择ID，跟业务无关
外键 A表的字段应该是B表的某条记录对应，比如学生表和老师表，学生表的班主任应该是老师表的某条记录

SQL约束有哪些!

NOT NULL
primary key 主键约束
unique 唯一索引，字段要唯一
foreign key 外键约束

check约束

CREATE TABLE Persons
(
P_Id int NOT NULL,
name varchar(255) NOT NULL,
CHECK (P_Id>0)
)

GenweiWu commented 3 years ago

子查询

在select语句里面嵌套使用select语句，里面的select语句就是子查询

子查询常见的3种情况

1. 子查询返回1行1列=即返回一个值

可以使用=，<，>，>=，<=，<>和子查询结果进行比较

-- 查询年龄是部门年龄最大的员工
select * from employee 
where age = 
(
select max(age) from employee '
)

2. 子查询返回多行1列

一般使用in，any，all

-- 查询出2010年以后新建的部门的员工
select * from employee 
where d_id in 
(
select d_id from department
where createDate > '2010-00-00'
)

3. 子查询返回多行多列

select * from department d,(select * from employee where join_data>'2020-1-1') e where d.id = e.deparment_id

-- 等同于
select * from department d join employee e on d.id = e.department_id where e.join_data>'2020-1-1'

in和exists

-- 查询出2010年以后新建的部门的员工
select * from employee 
where d_id in 
(
select d_id from department
where createDate > '2010-00-00'
)

-- exists
select * from employee 
where exists 
(
select d_id from department 
where employee.d_id=department.d_id and d.createDate > '2010-00-00'
)

in和exists何时使用

如果查询的两张表大小差不多，则in和exists差不多
如果子查询的表小用in，子查询的表大用exists
查询语句使用not in，内外表都要全表扫描；not exists的子查询会用到表的索引；所以not exists比not in要好

GenweiWu commented 3 years ago

`varchar` vs `char`

	char	varchar
长度	定长字符串，长度固定	可变长字符串，长度可变
是否填充	数据长度小于长度时，填充空格	数据长度是多少，就占用多长空间
性能	固定长度，存储速度快	可变长度，读取速度慢
空间	占空间	节省空间

varchar(50)的50的含义

字符最长50
早期mysql版本中表示50字节，现在表示50字符(50个中文字符/50英文字符，占用字节是不同的)
varchar(50)和varchar(100)如果保存hello的话，则占用空间相同；但是order by时varchar(50)更快

int(20)中20的含义

int是4个字节长度，存储范围不变
20是最长显示长度为20，开启zerofill补零会导致前边补0，仅用于展示

int(10)和char(10)和varchar(10)的区别

int(10)的10只影响显示，不影响存储数据
char(10)的10表示长度时10的定长字符，不足10用空格补齐
varchar(10)表示长度为10的可变长字符，不足10不会补齐

drop、delete、truncate

-- 删除表，包括表结构+表数据
drop table t_table;
drop table if exists t_table1;

-- 删除表部分数据
delete from t_table1 where id>10

-- 清空表数据
truncate table t_table1

	Delete	Drop	Truncate
删除的内容	删除符合条件的行	删除表结构和表数据	清空表，保留表结构
是否可回滚	可回滚	不可回滚	不可回滚
删除速度	慢，逐行删除	最快	快
类型	DML	DDL	DDL

DDL等

DDL(Data Definition Language)数据定义语言：比如create、drop
DQL(Data Query Language)数据查询语言：select
DML(Data Manipulation Language)数据操作语言：update、insert、delete
DCL(Data Control Language)数据控制语言：commit、rollback

# 速记
DDL: D表示defination定义，比如create和drop
DML: M表示Modify修改，比如insert、update、delete
DQL: Q表示查询，比如select
DCL：C表示控制，比如commit、rollback

GenweiWu commented 3 years ago

如何sql性能优化

使用explain查看sql执行计划

possiable keys说明可能能用到的索引 key表示实际用到的索引 key_len表示索引长度 rows表示实际扫描的行数，出现Using fifesort或Using temporary

优化方法

建索引
避免select *而用具体字段，这样来最大限度来进行索引覆盖

in和exists相关

in里面的值不宜太多；
in和exists: 如果是in子查询的话，那么子查询返回的值多的话用exists,子查询返回内容少的用in
not exists的效率比not in好

联合索引

针对联合索引，要关注where后面的写法是否满足最左匹配原则
针对联合索引，要避免范围匹配
范围匹配中的like '%'的通配符不在前面的模糊搜索可以使用索引

普通索引

索引对应字段不宜太长
针对长字段建立前缀索引
针对离散度搞的字段建索引，比如性别男女这种不建议
避免NULL: 不建议在where语句判断字段 IS NULL或IS NOT NULL，索引无法生效
避免数学计算：不要where子句中进行数学计算 ; 比如age/2>10索引失效
避免类型强制转换：避免where子句中的参数进行类型转换，比如数字类型='12'会使用索引失效

between、uniton、limit、ordre by

对于连续的条件，优先用between来替换in
用union all来替代union，用inner join替代left joina/right join
当只需要一条数据时，指定limit 1
如果order by的字段没有索引，尽量不去排序

GenweiWu commented 3 years ago

索引失效原理(了解)

B+树，联合索引(a,b)对应B+树上，是a有序，a相等的情况下b有序。

https://cloud.tencent.com/developer/article/1704743

a	b	c	b(1)
a1	b1	c1	b1
a2	b2	c1	b1
a3	b4	c1	b1
a1	b1	c2	b2
a2	b2	c2	b2
a3	b4	c2	b2
a1	b1	c3	b5
a2	b2	c3	b5
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a	b	c	b(1)
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