目录
1.insert 增添数据
1.1单行数据 + 全列插入
1.2多行数据 + 指定列插入
1.3插入否则更新
1.4.插入否则替换
2.select查找
2.1 全列查找
2.2指定列查找
2.3查询字段为表达式
2.4为查询结果指定别名
2.5 结果去重
2.6 where条件查询
2.7结果排序
2.8.筛选分页结果
3.update修改数据
4.delete删除数据
4.1delete
4.2截断表
5.插入查询结果
6.聚合函数
7.group by子句的使用
准备工作
使用案例
where和having在group by中的使用
1.insert 增添数据
语法:
INSERT [INTO] table_name [(column [, column] ...)] VALUES (value_list) [, (value_list)] ... value_list: value, [, value] ...
使用案例:
创建一个学生表,以下是字段详细信息。id为自增主键,学号为唯一键
1.1单行数据 + 全列插入
value_list 数量必须和定义表的列的数量及顺序一致。
当然你也可以一次插入多组的全列数据,如下所示:
1.2多行数据 + 指定列插入
value_list 数量必须和指定列数量及顺序一致。在进行指定列插入时,自增长和空字段可以不进行指定插入
1.3插入否则更新
由于 主键 或者 唯一键 对应的值已经存在而导致插入失败:
语法:INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE column = value [, column = value] ...
如果主键发生了冲突,就更新update后指定的字段。如果你不指定更新的字段,那么就是用之前的值,在这里并没有指定sn,那么sn就使用原来的值
判断数据的插入情况:
-- 0 row affected:
-- 1 row affected:
-- 2 row affected:表中有冲突数据,但冲突数据的值和 update 的值相等
表中没有冲突数据,数据被插入
表中有冲突数据,并且数据已经被更新
1.4.插入否则替换
主键 或者 唯一键 没有冲突,则直接插入;主键 或者 唯一键 如果冲突,则删除后再插入
语法:
REPLACE INTO 表名 VALUES ...
没有冲突,直接插入:
主键和唯一键任何一个有冲突那就替换:
主键
唯一键
2.select查找
语法:
SELECT [DISTINCT] {* | {column [, column] ...} [FROM table_name] [WHERE ...] [ORDER BY column [ASC | DESC], ...] LIMIT ...
使用案例:
创建一个学生成绩表,并插入数据,方便演示查找操作
插入数据
2.1 全列查找
将表中所有数据全部读出来,但在数据庞大的场景下不会这么使用,如公司的数据库中
SELECT * FROM table_name;
2.2指定列查找
查询指定列的信息
SELECT column1, column2 FROM table_name;
2.3查询字段为表达式
你可以对表中的数值字段进行加、减、乘、除等算术运算。
求总分
2.4为查询结果指定别名
查询时可对每一列重命名,下面是使用样例:
SELECT column [AS] alias_name [...] FROM table_name;
不加as也是可以的
2.5 结果去重
查询结果有重复则去重。
SELECT DISTINCT 字段列表 from 表名;
2.6 where条件查询
在数据库查询中,
WHERE
子句用于指定筛选条件,以从表中获取满足特定条件的记录。
比较运算符:
运算符 说明 >, >=, <, <= 大于,大于等于,小于,小于等于 = 等于,NULL 不安全,例如 NULL = NULL 的结果是 NULL <=> 等于,NULL 安全,例如 NULL <=> NULL 的结果是 TRUE(1) !=, <> 不等于 BETWEEN a0 AND a1 范围匹配,[a0, a1],如果 a0 <= value <= a1,返回 TRUE(1) IN (option, ...) 如果是 option 中的任意一个,返回 TRUE(1) IS NULL 是 NULL IS NOT NULL 不是 NULL LIKE 模糊匹配。% 表示任意多个(包括 0 个)任意字符;_ 表示任意一个字符 逻辑运算符:
运算符 说明 AND 多个条件必须都为 TRUE(1),结果才是 TRUE(1) OR 任意一个条件为 TRUE(1), 结果为 TRUE(1) NOT 条件为 TRUE(1),结果为 FALSE(0) 使用案例:
1. 英语不及格的同学及英语成绩 ( < 60 )
2. 语文成绩在 [80, 90] 分的同学及语文成绩。使用 AND 进行条件连接
3. 数学成绩是 58 或者 59 或者 98 或者 99 分的同学及数学成绩。使用 OR 进行条件连接
或者用 '||'运算符
也可以使用 in ,表示从四个值中去选一个
4.姓孙的同学 及 孙某同学。
% 匹配任意多个(包括 0 个)任意字符
_ 匹配严格的一个任意字符
5.语文成绩好于英语成绩的同学
-- WHERE 条件中比较运算符两侧都是字段6.总分在 200 分以下的同学
-- WHERE 条件中使用表达式
-- 别名不能用在 WHERE 条件中
7.孙某同学,否则要求总成绩 > 200 并且 语文成绩 < 数学成绩 并且 英语成绩 > 80
要么姓孙,要么总成绩 > 200 并且 语文成绩 < 数学成绩 并且 英语成绩 > 80,满足其一即可
8.NULL 的查询
这里使用学生表
指定qq不为空
qq为空
2.7结果排序
语法:
-- ASC 为升序(从小到大) -- DESC 为降序(从大到小) -- 默认为 ASC SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] ORDER BY column [ASC|DESC], [...];
注意:没有 ORDER BY 子句的查询,返回的顺序是未定义的,永远不要依赖这个顺序
案例:1.同学及数学成绩,按数学成绩升序显示
2.查询同学各门成绩,依次按 数学降序,英语升序,语文升序的方式显示
-- 多字段排序,排序优先级随书写顺序
3.查询同学及总分,由高到低
4.查询姓孙的同学或者姓曹的同学数学成绩,结果按数学成绩由高到低显示
2.8.筛选分页结果
语法:
-- 起始下标为 0 -- 从 s 开始,筛选 n 条结果 SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] LIMIT s, n -- 从 0 开始,筛选 n 条结果 SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] LIMIT n; ; -- 从 s 开始,筛选 n 条结果,比第二种用法更明确,建议使用 SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] LIMIT n OFFSET s;
建议:对未知表进行查询时,最好加一条 LIMIT 1,避免因为表中数据过大,查询全表数据导致数据库卡死
按 id 进行分页,每页 3 条记录,分别显示 第 1、2、3 页第一页:从第0行开始向后筛选3行数据
第二页:重第三行开始向后筛三行
第三页:从第六行开始向后筛3行,不足三个,不会有影响
3.update修改数据
语法:
UPDATE table_name SET column = expr [, column = expr ...] [WHERE ...] [ORDER BY ...] [LIMIT ...]
对查询到的结果进行列值更新
案例:
1.将孙悟空同学的数学成绩变更为 80 分2.将曹孟德同学的数学成绩变更为 60 分,语文成绩变更为 70 分
3.将总成绩倒数前三的 3 位同学的数学成绩加上 30 分
4.将所有同学的语文成绩更新为原来的 2 倍
4.delete删除数据
4.1delete
语法:
DELETE FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] [LIMIT ...]
1.删除孙悟空同学的考试成绩
2.删除整张表数据
准备一个测试表
现在删除这张表
再插入一条数据,自增 id 在原值上增长
4.2截断表
语法:
TRUNCATE [TABLE] table_name
与delete的区别:
- (条件删除)因为delete是可以带WHERE的,所以支持条件删除;而truncate只能删除整个表。
- (事务回滚)由于delete是数据操作语言,操作时原数据会被放到 rollback segment中,可以被回滚;而truncate是数据定义语言,操作时不会进行存储,不能进行回滚。
- (清理速度)truncate由于是直接删除整个表的数据并重新创建表,因此在处理大型数据表(如千万级的数据记录)时,其执行效率通常比delete更高。delete:每次删除一行,并在事务日志中为所删除的每行记录一项,因此在处理大型数据表时可能会比较慢。
- (高水位重置)TRUNCATE:会重置表的高水位线,使得之后的DML操作速度有所提升。DELETE:虽然删除了表中的数据,但并不会降低表的高水位线,因此查询速度可能不会得到提升。
测试案例:
准备表并插入数据
截断整表数据,注意影响行数是 0,所以实际上没有对数据真正操作
查看删除结果
truncate会重置自增长,id重新从 1开始自增长
5.插入查询结果
该语句允许从一个或多个表中选择数据,并将这些数据插入到另一个表中。这种语句非常有用,特别是当你需要将一个表中的数据复制到另一个表中,或者需要将多个表的数据合并到一个表中时。
语法:
INSERT INTO table_name [(column [, column ...])] SELECT ...
测试案例:删除表中的的重复复记录,重复的数据只能有一份
创建表,如下:
创建一张空表 no_duplicate_table,结构和 duplicate_table 一样
将 duplicate_table 的去重数据插入到 no_duplicate_table
分别对两张表进行重命名操作,实现原子的去重操作。当然,如果你觉duplicate_table
原数据不需要了,可以直接删除。
6.聚合函数
MySQL中的聚合函数(Aggregate Functions)用于对一组值执行计算,并返回单个值。
常见形式:
select 函数名(参数) from 表名 [WHERE ...] [ORDER BY ...] [LIMIT ...];
以下是常见的聚合函数:
函数 说明 COUNT([DISTINCT] expr) 返回查询到的数据的 数量 SUM([DISTINCT] expr) 返回查询到的数据的 总和,不是数字没有意义 AVG([DISTINCT] expr) 返回查询到的数据的 平均值,不是数字没有意义 MAX([DISTINCT] expr) 返回查询到的数据的 最大值,不是数字没有意义 MIN([DISTINCT] expr) 返回查询到的数据的 最小值,不是数字没有意义 使用案例:
1.统计班级共有多少同学
将*作为参数传给count,统计表中行数
使用表达式做统计,临时增加列,用于统计
2.统计班级收集的 qq 号有多少
count自动忽略空值
3.统计本次考试的数学成绩分数个数
count会做去重
4.统计数学成绩总分
不及格 < 60 的总分,没有结果,返回 NULL
5.统计平均总分
6.返回 > 70 分以上的数学最低分
7.group by子句的使用
在select中使用group by 子句可以对指定列进行分组查询
select column1, column2, .. from table group by column;
准备工作
创建一个雇员信息表
- EMP员工表
- DEPT部门表
- SALGRADE工资等级表
向表中插入数据
1.向员工表中插入数据
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7369, 'SMITH', 'CLERK', 7902, '1980-12-17', 800, null, 20);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7499, 'ALLEN', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-20', 1600, 300, 30);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7521, 'WARD', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-22', 1250, 500, 30);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7566, 'JONES', 'MANAGER', 7839, '1981-04-02', 2975, null, 20);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7654, 'MARTIN', 'SALESMAN', 7698, '1981-09-28', 1250, 1400, 30);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7698, 'BLAKE', 'MANAGER', 7839, '1981-05-01', 2850, null, 30);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839, '1981-06-09', 2450, null, 10);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7788, 'SCOTT', 'ANALYST', 7566, '1987-04-19', 3000, null, 20);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7839, 'KING', 'PRESIDENT', null, '1981-11-17', 5000, null, 10);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7844, 'TURNER', 'SALESMAN', 7698, '1981-09-08', 1500, 0, 30);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7876, 'ADAMS', 'CLERK', 7788, '1987-05-23', 1100, null, 20);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7900, 'JAMES', 'CLERK', 7698, '1981-12-03', 950, null, 30);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7902, 'FORD', 'ANALYST', 7566, '1981-12-03', 3000, null, 20);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7934, 'MILLER', 'CLERK', 7782, '1982-01-23', 1300, null, 10);
2.向DEPT部门表插入数据
insert into dept (deptno, dname, loc) values (10, 'ACCOUNTING', 'NEW YORK'); insert into dept (deptno, dname, loc) values (20, 'RESEARCH', 'DALLAS'); insert into dept (deptno, dname, loc) values (30, 'SALES', 'CHICAGO'); insert into dept (deptno, dname, loc) values (40, 'OPERATIONS', 'BOSTON');
3.向SALGRADE工资等级表插入数据
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (1, 700, 1200); insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (2, 1201, 1400); insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (3, 1401, 2000); insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (4, 2001, 3000); insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (5, 3001, 9999);
使用案例
1.如何显示每个部门的平均工资和最高工资
按组来显示,分别是10,20,30组,他们各组的平均工资和最高工资情况。
像这样,不进行分组,查的就是全公司的情况了
2.显示每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资
从
EMP
表中选择每个部门(deptno
)内每种职位(job
)的平均工资(avg(sal)
)、最低工资(min(sal)
)、职位名称(job
)以及部门编号(deptno
),并按照部门编号和职位进行分组。
where和having在group by中的使用
3.显示平均工资低于2000的部门和它的平均工资
统计各个部门的平均工资having和group by配合使用,对group by结果进行过滤
4.显示除10组外每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资
HAVING
子句是用于对GROUP BY
子句生成的分组结果进行过滤的。与WHERE
子句不同,WHERE
子句是在分组之前对记录进行过滤,而HAVING
子句是在分组之后对分组结果进行过滤。