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MySQL单表查询的操作和注意事项

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共计 7416 个字符,预计需要花费 19 分钟才能阅读完成。

一、单表查询的语法

基本语法格式:
SELECT 字段 1, 字段 2 … FROM 表名
                  WHERE 条件
                  GROUP BY field 分租
                  HAVING 筛选
                  ORDER BY field 排序
                  LIMIT 限制条数

二、关键字的执行优先级 (重点)

重点中的重点:关键字的执行优先级 from –>where–> group  by–> having –>select –>distinct –>order by–> limit

1. 找到表:from

2. 拿着 where 指定的约束条件,去文件 / 表中取出一条条记录

3. 将取出的一条条记录进行分组 group by,如果没有 group by,则整体作为一组

4. 将分组的结果进行 having 过滤

5. 执行 select

6. 去重

7. 将结果按条件排序:order by

8. 限制结果的显示条数

三、简单查询

company.employee
    员工 id      id                  int           
    姓名        emp_name            varchar
    性别        sex                enum
    年龄        age                int
    入职日期    hire_date          date
    岗位        post                varchar
    职位描述    post_comment        varchar
    薪水        salary              double
    办公室      office              int
    部门编号    depart_id          int

# 创建表
create table employee(
id int not null unique auto_increment,
name varchar(20) not null,
sex enum(‘male’,’female’) not null default ‘male’, #大部分是男的
age int(3) unsigned not null default 28,
hire_date date not null,
post varchar(50),
post_comment varchar(100),
salary double(15,2),
office int, #一个部门一个屋子
depart_id int
);

# 查看表结构
MySQL> desc employee;
+————–+———————–+——+—–+———+—————-+
| Field        | Type                  | Null | Key | Default | Extra          |
+————–+———————–+——+—–+———+—————-+
| id          | int(11)              | NO  | PRI | NULL    | auto_increment |
| name        | varchar(20)          | NO  |    | NULL    |                |
| sex          | enum(‘male’,’female’) | NO  |    | male    |                |
| age          | int(3) unsigned      | NO  |    | 28      |                |
| hire_date    | date                  | NO  |    | NULL    |                |
| post        | varchar(50)          | YES  |    | NULL    |                |
| post_comment | varchar(100)          | YES  |    | NULL    |                |
| salary      | double(15,2)          | YES  |    | NULL    |                |
| office      | int(11)              | YES  |    | NULL    |                |
| depart_id    | int(11)              | YES  |    | NULL    |                |
+————–+———————–+——+—–+———+—————-+

# 插入记录
# 三个部门:教学,销售,运营
insert into employee(name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values
(‘duoduo’,’male’,18,’20170301′,’ 天王盖地虎办事处外交大使 ’,7300.33,401,1), #以下是教学部
(‘ 黑魔导 ’,’male’,78,’20150302′,’teacher’,1000000.31,401,1),
(‘ 青眼白龙 ’,’male’,81,’20130305′,’teacher’,8300,401,1),
(‘ 真红眼黑龙 ’,’male’,73,’20140701′,’teacher’,3500,401,1),
(‘ 黑暗大法师 ’,’male’,28,’20121101′,’teacher’,2100,401,1),
(‘ 黑暗骑士 ’,’female’,18,’20110211′,’teacher’,9000,401,1),
(‘ 圣天使 ’,’male’,18,’19000301′,’teacher’,30000,401,1),
(‘ 成龙 ’,’male’,48,’20101111′,’teacher’,10000,401,1),

(‘ 歪歪 ’,’female’,48,’20150311′,’sale’,3000.13,402,2),# 以下是销售部门
(‘ 丫丫 ’,’female’,38,’20101101′,’sale’,2000.35,402,2),
(‘ 丁丁 ’,’female’,18,’20110312′,’sale’,1000.37,402,2),
(‘ 星星 ’,’female’,18,’20160513′,’sale’,3000.29,402,2),
(‘ 格格 ’,’female’,28,’20170127′,’sale’,4000.33,402,2),

(‘ 张野 ’,’male’,28,’20160311′,’operation’,10000.13,403,3), #以下是运营部门
(‘ 程咬金 ’,’male’,18,’19970312′,’operation’,20000,403,3),
(‘ 程咬银 ’,’female’,18,’20130311′,’operation’,19000,403,3),
(‘ 程咬铜 ’,’male’,18,’20150411′,’operation’,18000,403,3),
(‘ 程咬铁 ’,’female’,18,’20140512′,’operation’,17000,403,3)
;

#ps:如果在 windows 系统中,插入中文字符,select 的结果为空白,可以将所有字符编码统一设置成 gbk

# 简单查询
    SELECT id,name,sex,age,hire_date,post,post_comment,salary,office,depart_id
    FROM employee;

    SELECT * FROM employee;

    SELECT name,salary FROM employee;

# 避免重复 DISTINCT
    SELECT DISTINCT post FROM employee;   

# 通过四则运算查询
    SELECT name, salary*12 FROM employee;
    SELECT name, salary*12 AS Annual_salary FROM employee;
    SELECT name, salary*12 Annual_salary FROM employee;

# 定义显示格式
  CONCAT() 函数用于连接字符串
  SELECT CONCAT(‘ 姓名: ‘,name,’  年薪: ‘, salary*12)  AS Annual_salary
  FROM employee;
 
  CONCAT_WS() 第一个参数为分隔符
  SELECT CONCAT_WS(‘:’,name,salary*12)  AS Annual_salary
  FROM employee;

  结合 CASE 语句:
  SELECT
      (
          CASE
          WHEN NAME = ‘duoduo’ THEN
              NAME
          WHEN NAME = ‘ 黑魔导 ’ THEN
              CONCAT(name,’_BIGSB’)
          ELSE
              concat(NAME, ‘SB’)
          END
      ) as new_name
  FROM
      emp;

四、WHERE 约束

where 字句中可以使用:

1. 比较运算符:> < >= <= <> !=
2. between 80 and 100 值在 10 到 20 之间
3. in(80,90,100) 值是 10 或 20 或 30
4. like ‘egon%’
    pattern 可以是 % 或_,
    % 表示任意多字符
    _表示一个字符
5. 逻辑运算符:在多个条件直接可以使用逻辑运算符 and or not

#1: 单条件查询
    SELECT name FROM employee
        WHERE post=’sale’;
       
#2: 多条件查询
    SELECT name,salary FROM employee
        WHERE post=’teacher’ AND salary>10000;

#3: 关键字 BETWEEN AND
    SELECT name,salary FROM employee
        WHERE salary BETWEEN 10000 AND 20000;

    SELECT name,salary FROM employee
        WHERE salary NOT BETWEEN 10000 AND 20000;
   
#4: 关键字 IS NULL(判断某个字段是否为 NULL 不能用等号,需要用 IS)
    SELECT name,post_comment FROM employee
        WHERE post_comment IS NULL;

    SELECT name,post_comment FROM employee
        WHERE post_comment IS NOT NULL;
       
    SELECT name,post_comment FROM employee
        WHERE post_comment=”; 注意 ” 是空字符串,不是 null
    ps:
        执行
        update employee set post_comment=” where id=2;
        再用上条查看,就会有结果了

#5: 关键字 IN 集合查询
    SELECT name,salary FROM employee
        WHERE salary=3000 OR salary=3500 OR salary=4000 OR salary=9000 ;
   
    SELECT name,salary FROM employee
        WHERE salary IN (3000,3500,4000,9000) ;

    SELECT name,salary FROM employee
        WHERE salary NOT IN (3000,3500,4000,9000) ;

#6: 关键字 LIKE 模糊查询
    通配符’%’
    SELECT * FROM employee
            WHERE name LIKE ‘ 黑 %’;

    通配符’_’
    SELECT * FROM employee
            WHERE name LIKE ‘ 黑__’;

五、分组查询:GROUP BY

一、什么是分组?为什么要分组?

#1、首先明确一点:分组发生在 where 之后,即分组是基于 where 之后得到的记录而进行的

#2、分组指的是:将所有记录按照某个相同字段进行归类,比如针对员工信息表的职位分组,或者按照性别进行分组等

#3、为何要分组呢?取每个部门的最高工资 取每个部门的员工数 取男人数和女人数 小窍门:‘每’这个字后面的字段,就是我们分组的依据

#4、大前提:可以按照任意字段分组,但是分组完毕后,比如 group by post,只能查看 post 字段,如果想查看组内信息,需要借助于聚合函数

二、ONLY_FULL_GROUP_BY

# 查看 MySQL 5.7 默认的 sql_mode 如下:
mysql> select @@global.sql_mode;
ONLY_FULL_GROUP_BY,STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION

#!!!注意
ONLY_FULL_GROUP_BY 的语义就是确定 select target list 中的所有列的值都是明确语义,简单的说来,在 ONLY_FULL_GROUP_BY 模式下,target list 中的值要么是来自于聚集函数的结果,要么是来自于 group by list 中的表达式的值。

# 设置 sql_mole 如下操作 (我们可以去掉 ONLY_FULL_GROUP_BY 模式):
mysql> set global sql_mode=’STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION’;

三、GROUP BY

单独使用 GROUP BY 关键字分组
    SELECT post FROM employee GROUP BY post;
    注意:我们按照 post 字段分组,那么 select 查询的字段只能是 post,想要获取组内的其他相关信息,需要借助函数

GROUP BY 关键字和 GROUP_CONCAT() 函数一起使用
    SELECT post,GROUP_CONCAT(name) FROM employee GROUP BY post;# 按照岗位分组,并查看组内成员名
    SELECT post,GROUP_CONCAT(name) as emp_members FROM employee GROUP BY post;

GROUP BY 与聚合函数一起使用
    select post,count(id) as count from employee group by post;# 按照岗位分组,并查看每个组有多少人

强调:

如果我们用 unique 的字段作为分组的依据,则每一条记录自成一组,这种分组没有意义 多条记录之间的某个字段值相同,该字段通常用来作为分组的依据

四、聚合函数

# 强调:聚合函数聚合的是组的内容,若是没有分组,则默认一组

示例:

SELECT COUNT(*) FROM employee;

SELECT COUNT(*) FROM employee WHERE depart_id=1;

SELECT MAX(salary) FROM employee;

SELECT MIN(salary) FROM employee;

SELECT AVG(salary) FROM employee;

SELECT SUM(salary) FROM employee;

SELECT SUM(salary) FROM employee WHERE depart_id=3;

五、HAVING 过滤

HAVING 与 WHERE 不一样的地方在于!!!!!!

#!!!执行优先级从高到低:where > group by > having

#1. Where 发生在分组 group by 之前,因而 Where 中可以有任意字段,但是绝对不能使用聚合函数。

#2. Having 发生在分组 group by 之后,因而 Having 中可以使用分组的字段,无法直接取到其他字段, 可以使用聚合函数

mysql> select * from emp where salary > 100000;

mysql> select * from emp having salary > 100000;
ERROR 1463 (42000): Non-grouping field ‘salary’ is used in HAVING clause

mysql> select post,group_concat(name) from emp group by post having salary > 10000;# 错误,分组后无法直接取到 salary 字段
ERROR 1054 (42S22): Unknown column ‘salary’ in ‘having clause’

mysql> select post,group_concat(name) from emp group by post having avg(salary) > 10000;

六、查询排序:ORDER BY

按单列排序

SELECT * FROM employee ORDER BY salary;

SELECT * FROM employee ORDER BY salary ASC;

SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC; 按多列排序: 先按照 age 排序,如果年纪相同,则按照薪资排序

SELECT * from employee ORDER BY age, salary DESC;

七、限制查询的记录数:LIMIT

示例:

SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 3; #默认初始位置为 0

SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 0,5; #从第 0 开始,即先查询出第一条,然后包含这一条在内往后查 5 条

SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 5,5; #从第 5 开始,即先查询出第 6 条,然后包含这一条在内往后查 5 条

八、使用正则表达式查询

SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP ‘^d’;

SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP ‘ 导 $’;

小结:对字符串匹配的方式

WHERE name = ‘duoduo’;

WHERE name REGEXP ‘ 黑魔导 ’;

正文完
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星锅
版权声明:本站原创文章,由 星锅 于2022-01-22发表,共计7416字。
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