第六节：如何检索资料
在本节中，我们将介绍如何使用SQL语句检索数据库中的资料，具体包括选择特定列、排序、条件过滤以及组合排序等操作。我们以一个名为
student的表格为例，演示不同的检索方法。
初始表格 student
| student_id | name | major | score |
|---|---|---|---|
| 1 | 小白 | 英语 | 50 |
| 2 | 小黄 | 生物 | 90 |
| 3 | 小绿 | 历史 | 70 |
| 4 | 小蓝 | 英语 | 80 |
| 5 | 小黑 | 化学 | 20 |
检索目标表格
1. 选取目标列 name, major
SELECT `name`, `major` FROM `student`;
结果：
| name | major |
|---|---|
| 小白 | 英语 |
| 小黄 | 生物 |
| 小绿 | 历史 |
| 小蓝 | 英语 |
| 小黑 | 化学 |
2. 依照特定列 score，对目标列进行排序（顺序）
SELECT `name`, `major`, `score` FROM `student` ORDER BY `score`;
结果：
| name | major | score |
|---|---|---|
| 小黑 | 化学 | 20 |
| 小白 | 英语 | 50 |
| 小绿 | 历史 | 70 |
| 小蓝 | 英语 | 80 |
| 小黄 | 生物 | 90 |
3. 依照特定列 score，对目标列进行排序（倒序）
SELECT `name`, `major`, `score` FROM `student` ORDER BY `score` DESC;
结果：
| name | major | score |
|---|---|---|
| 小黄 | 生物 | 90 |
| 小蓝 | 英语 | 80 |
| 小绿 | 历史 | 70 |
| 小白 | 英语 | 50 |
| 小黑 | 化学 | 20 |
4. 组合排序，依照特定列 score, student_id 先后对目标列进行排序
SELECT * FROM `student` ORDER BY `score`, `student_id`;
结果：
| student_id | name | major | score |
|---|---|---|---|
| 5 | 小黑 | 化学 | 20 |
| 1 | 小白 | 英语 | 50 |
| 3 | 小绿 | 历史 | 70 |
| 4 | 小蓝 | 英语 | 80 |
| 2 | 小黄 | 生物 | 90 |
5. WHERE 多条件限定情况
SELECT * FROM `student`
WHERE `major` IN('生物', '历史', '英语');
或者
SELECT * FROM `student`
WHERE `major` = '生物' OR `major` = '历史' OR `major` = '英语';
结果：
| student_id | name | major | score |
|---|---|---|---|
| 1 | 小白 | 英语 | 50 |
| 2 | 小黄 | 生物 | 90 |
| 3 | 小绿 | 历史 | 70 |
| 4 | 小蓝 | 英语 | 80 |
第七节：案例：创建公司数据库
本案例展示了如何创建一个包含员工、部门、客户以及员工与客户关系的公司数据库。
创建数据表
1. Employee 表
CREATE TABLE `employee`(`emp_id` INT PRIMARY KEY,`name` VARCHAR(20),`birth_date` DATE,`sex` VARCHAR(1),`salary` INT,`branch_id` INT,`sup_id` INT
);
2. Branch 表
CREATE TABLE `branch`(`branch_id` INT PRIMARY KEY,`branch_name` VARCHAR(20),`manager_id` INT,FOREIGN KEY (`manager_id`) REFERENCES `employee`(`emp_id`) ON DELETE SET NULL
);
外键 (
manager_id) 对应employee(emp_id
3. Customer 表
CREATE TABLE `customer`(`cust_id` INT PRIMARY KEY,`name` VARCHAR(50),`address` VARCHAR(100),`phone` VARCHAR(15)
);
4. Works_With 表
CREATE TABLE `works_with`(`emp_id` INT,`cust_id` INT,`total_sales` DECIMAL(10, 2),PRIMARY KEY (`emp_id`, `cust_id`),FOREIGN KEY (`emp_id`) REFERENCES `employee`(`emp_id`) ON DELETE CASCADE,FOREIGN KEY (`cust_id`) REFERENCES `customer`(`cust_id`) ON DELETE CASCADE
);
插入数据
让我们插入一些数据以便更好地演示如何进行查询。
插入 Employee 表数据
INSERT INTO `employee` (`emp_id`, `name`, `birth_date`, `sex`, `salary`, `branch_id`, `sup_id`)
VALUES
(1, 'Alice', '1985-01-15', 'F', 50000, 1, NULL),
(2, 'Bob', '1975-03-22', 'M', 60000, 1, 1),
(3, 'Charlie', '1990-07-18', 'M', 55000, 2, NULL);
插入 Branch 表数据
INSERT INTO `branch` (`branch_id`, `branch_name`, `manager_id`)
VALUES
(1, 'HQ', 1),
(2, 'Branch 1', 3);
插入 Customer 表数据
INSERT INTO `customer` (`cust_id`, `name`, `address`, `phone`)
VALUES
(1, 'Customer A', '123 Main St', '555-1234'),
(2, 'Customer B', '456 Elm St', '555-5678');
插入 Works_With 表数据
INSERT INTO `works_with` (`emp_id`, `cust_id`, `total_sales`)
VALUES
(1, 1, 2000.00),
(2, 1, 1500.00),
(2, 2, 3000.00);
复杂查询示例
0. 图片案例查询
获取公司数据
基本语法案例：
-- 1．取得所有员工资料SELECT * FROM `employee`;-- 2．取得所有客户资料SELECT * FROM `client`;-- 3．按薪水低到高取得员工资料SELECT * FROM `employee` ORDER BY `salary`;-- 4．取得薪水前3高的员工SELECT * FROM `employee` ORDER BY `salary` DESC LIMIT 3;-- 5．取得所有员工的名子SELECT `name` FROM `employee`;-- 6．取得所有员工的性别，筛除重复值SELECT DISTINCT `sex` FROM `employee`;
聚合函数
基本语法案例：
-- aggregate functions聚合函数-- 1．取得员工人数SELECT COUNT(`emp_id`) FROM `employee`;-- 2．取得所有出生於 1970-01-01之後的女性员工人数SELECT COUNT(`emp_id`) FROM `employee` WHERE `birth_data` > '1970-01-01' AND `sex` = 'F';-- 3．取得所有员工的平均薪水 SELECT AVG(`salary`) FROM `employee`;-- 4．取得所有员工薪水的总和SELECT SUM(`salary`) FROM `employee`;-- 5．取得的最高薪水SELECT MAX(`salary`) FROM `employee`;-- 6．取得的最低薪水SELECT MIN(`salary`) FROM `employee`;
wildcards 万用字符
基本语法案例：
-- wildcards万用字符% 代表多个字元，_代表一固字元-- 1．取得电话号码尾数是335的客户SELECT * FROM `client` WHERE `phone` LIKE '%335';-- 2．取得姓艾的客户SELECT * FROM `client` WHERE `client_name` LIKE '艾%';-- 3．取得生日在12月的员工SELECT * FROM `employee` WHERE `birth_data` LIKE '____-12%';
union 联合
基本语法案例：
-- 1. 员工名子 union 客户名子SELECT `name` FROM `employee` UNIONSELECT `client_name` FROM `client`;-- 2. 员工id + 员工名子 union 客户id + 客户名子SELECT `emp_id`, `name` FROM `employee`UNIONSELECT `client_id`, `client_name` FROM `client`;-- 3．员工薪水 union 销售金额SELECT `salary` AS `total_money` FROM `employee`UNIONSELECT `total_sales` FROM `works_with`;
合并的字符类型要求一致
join 连接
-- join 连接-- 取得所有部门经理的名子SELECT `emp_id`, `name` FROM `employee` JOIN `branch`ON `employee`.`emp_id` = `branch`.`manager_id`;-- LEFT JOIN 左连接 空缺为NULL-- RIGHT JOIN 右连接 空缺为NULL
JOIN连接时通过
.来标定属性的表归属
subquery 子查询
-- subquery子查韵-- 1．找出研发部门经理名子SELECT `name` FROM `employee` WHERE `emp_id` = (SELECT `manager_id` FROM `branch` WHERE `branch_name` = '研发');-- 2．找出对单一位客户销售金额超过50000的员工名子SELECT `name` FROM `employee` WHERE `emp_id` IN (SELECT `emp_id` FROM `works_with` WHERE `total_sales` > 50000);
on delete
Branch
CREATE TABLE `branch`(`branch_id` INT PRIMARY KEY,`branch_name` VARCHAR(20),`manager_id` INT,FOREIGN KEY (`manager_id`) REFERENCES `employee`(`emp_id`) ON DELETE SET NULL);
表示：在删除表单时
employee(emp_id)若缺失， (manager_id) 赋值为NULL
注意删除时，主键不能为NULL
Works_with
CREATE TABLE `works_with`(`emp_id` INT,`client_id` INT,`total_sales` INT,PRIMARY KEY(`emp_id`, `client_id`),FOREIGN KEY (`emp_id`) REFERENCES `employee`(`emp_id`) ON DELETE CASCADE,FOREIGN KEY (`client_id`) REFERENCES `client` (`client_id`) ON DELETE CASCADE);
表示：在删除表单时
employee(emp_id)若无对应， 对应行直接删除
1. 查询每个员工的总销售额
SELECT e.`name` AS `employee_name`,SUM(w.`total_sales`) AS `total_sales`
FROM `employee` e
JOIN `works_with` w ON e.`emp_id` = w.`emp_id`
GROUP BY e.`name`;
结果：
| employee_name | total_sales |
|---|---|
| Alice | 2000.00 |
| Bob | 4500.00 |
2. 查询每个部门的经理姓名
SELECT b.`branch_name`,e.`name` AS `manager_name`
FROM `branch` b
JOIN `employee` e ON b.`manager_id` = e.`emp_id`;
结果：
| branch_name | manager_name |
|---|---|
| HQ | Alice |
| Branch 1 | Charlie |
3. 查询特定员工负责的客户信息
假设我们想查询Bob（
emp_id= 2）负责的客户信息：
SELECT c.`name` AS `customer_name`,c.`address`,c.`phone`,w.`total_sales`
FROM `customer` c
JOIN `works_with` w ON c.`cust_id` = w.`cust_id`
WHERE w.`emp_id` = 2;
结果：
| customer_name | address | phone | total_sales |
|---|---|---|---|
| Customer A | 123 Main St | 555-1234 | 1500.00 |
| Customer B | 456 Elm St | 555-5678 | 3000.00 |
如何使用Python与MySQL进行集成，并展示一些更复杂的查询和数据处理操作。
以公司数据库为例，如何编写Python代码来查询数据、进行数据分析，并将结果可视化。
使用Python与MySQL进行集成的详细示例
1. 安装 mysql-connector-python 库
首先，确保你安装了 mysql-connector-python 库。可以使用以下命令进行安装：
2. 连接MySQL数据库并执行查询
以下是一个详细的Python示例，展示如何连接到MySQL数据库，执行查询并处理结果：
import mysql.connectordef connect_to_database():# 建立数据库连接conn = mysql.connector.connect(host='localhost',user='root',password='your_password',database='your_database')return conndef fetch_employee_sales():# 连接数据库conn = connect_to_database()cursor = conn.cursor()# 查询每个员工的总销售额query = """SELECT e.name AS employee_name,SUM(w.total_sales) AS total_salesFROM employee eJOIN works_with w ON e.emp_id = w.emp_idGROUP BY e.name;"""cursor.execute(query)# 获取查询结果results = cursor.fetchall()# 处理查询结果for row in results:print(f"Employee: {row[0]}, Total Sales: {row[1]}")# 关闭游标和连接cursor.close()conn.close()if __name__ == "__main__":fetch_employee_sales()
3. 数据分析和可视化
使用Python中的Pandas库进行数据分析，并使用Matplotlib或Seaborn进行可视化。
首先，确保安装Pandas和Matplotlib：
pip install pandas matplotlib
然后，我们可以扩展上述示例，使用Pandas读取查询结果并进行可视化：
import mysql.connector
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdef connect_to_database():# 建立数据库连接conn = mysql.connector.connect(host='localhost',user='root',password='your_password',database='your_database')return conndef fetch_employee_sales():# 连接数据库conn = connect_to_database()cursor = conn.cursor()# 查询每个员工的总销售额query = """SELECT e.name AS employee_name,SUM(w.total_sales) AS total_salesFROM employee eJOIN works_with w ON e.emp_id = w.emp_idGROUP BY e.name;"""cursor.execute(query)# 获取查询结果并转换为Pandas DataFrameresults = cursor.fetchall()df = pd.DataFrame(results, columns=['Employee', 'Total Sales'])# 关闭游标和连接cursor.close()conn.close()return dfdef visualize_sales(df):# 使用Matplotlib进行可视化plt.figure(figsize=(10, 6))plt.bar(df['Employee'], df['Total Sales'], color='skyblue')plt.xlabel('Employee')plt.ylabel('Total Sales')plt.title('Employee Total Sales')plt.show()if __name__ == "__main__":df = fetch_employee_sales()visualize_sales(df)
高级数据处理和可视化
1. 查询每个部门的总销售额以及部门经理的姓名
如何在Python中执行此查询，并将结果进行可视化。
def fetch_branch_sales():# 连接数据库conn = connect_to_database()cursor = conn.cursor()# 查询每个部门的总销售额以及部门经理的姓名query = """SELECT b.branch_name,SUM(w.total_sales) AS total_sales,e.name AS manager_nameFROM branch bJOIN employee e ON b.manager_id = e.emp_idJOIN employee emp ON b.branch_id = emp.branch_idJOIN works_with w ON emp.emp_id = w.emp_idGROUP BY b.branch_name, e.name;"""cursor.execute(query)# 获取查询结果并转换为Pandas DataFrameresults = cursor.fetchall()df = pd.DataFrame(results, columns=['Branch', 'Total Sales', 'Manager'])# 关闭游标和连接cursor.close()conn.close()return dfdef visualize_branch_sales(df):# 使用Matplotlib进行可视化plt.figure(figsize=(12, 6))branches = df['Branch']sales = df['Total Sales']managers = df['Manager']bars = plt.bar(branches, sales, color='lightgreen')# 在图表上添加部门经理的姓名for bar, manager in zip(bars, managers):yval = bar.get_height()plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, yval + 1000, manager, ha='center', va='bottom')plt.xlabel('Branch')plt.ylabel('Total Sales')plt.title('Total Sales by Branch and Manager')plt.show()if __name__ == "__main__":df = fetch_branch_sales()visualize_branch_sales(df)
2. 创建销售记录表并插入数据
CREATE TABLE `sales_record`(`record_id` INT PRIMARY KEY,`emp_id` INT,`sale_date` DATE,`amount` DECIMAL(10, 2),FOREIGN KEY (`emp_id`) REFERENCES `employee`(`emp_id`) ON DELETE CASCADE
);INSERT INTO `sales_record` (`record_id`, `emp_id`, `sale_date`, `amount`)
VALUES
(1, 1, '2023-01-15', 2000.00),
(2, 2, '2023-02-20', 1500.00),
(3, 2, '2023-03-10', 3000.00),
(4, 1, '2023-03-25', 2500.00);
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