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Mysql-单表查询的操作和注意事项
阅读量:5298 次
发布时间:2019-06-14

本文共 8779 字,大约阅读时间需要 29 分钟。

 

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
准备表和数据
#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;
一些用法

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__';
where中的一些形式

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';
sql_mode设置

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
group by 用法的具体形式

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;

六、 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 clausemysql> 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;
where 和having 的验证

 

七 、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;

 

八、 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

 

九 、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';

转载于:https://www.cnblogs.com/ManyQian/p/9026285.html

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