SQL基础语法 | 增删改查、分组、排序、limit

Shell命令框和Navicat联合使用

一、数据库层面

创建数据库
```
postgres=# CREATE DATABASE runoobdb;
```
查看数据库
```
postgres=# \l
```
选择数据库
```
postgres=# \c runoobdb
```
删除数据库
```
postgres=# DROP DATABASE runoobdb;
```

二、表格层面

创建表格

CREATE TABLE table_name(字段名称 字段数据类型,column2 datatype,column3 datatype,.....columnN datatype,PRIMARY KEY( 一个或多个列 )
);

删除表格
```
DROP TABLE table_name;
```

创建schema模式

CREATE SCHEMA myschema.表名(ID   INT              NOT NULL,NAME VARCHAR (20)     NOT NULL,AGE  INT              NOT NULL,ADDRESS  CHAR (25),SALARY   DECIMAL (18, 2),PRIMARY KEY (ID)
);

删除schema模式
- 删除一个空模式
```
DROP SCHEMA myschema;
```
- 删除一个模式及包含的所有对象
```
DROP SCHEMA myschema CASCADE;
```

三、增删改查

增insert into

❤INSERT INTO TABLE_NAME (字段名1, column2, column3,...columnN) VALUES (value1, value2, value3,...valueN)

INSERT INTO TABLE_NAME (字段名1, column2, column3,...columnN)
VALUES (value1, value2, value3,...valueN);
// 举例
INSERT INTO book(id,name,age)VALUES(1,'张一山',24);
INSERT INTO book values (2,'王祖蓝',23);
INSERT INTO book values (3,'李晓非');
INSERT INTO book values (4,'吴晓非');
INSERT INTO book values (5);
INSERT INTO book values (6,24);
// 遵循顺序对应
// 下面是结果
1	张一山	24
2	王祖蓝	23
3	李晓非	null
4	吴晓非	null
5   null  null
6	24

查询select

SELECT column1, column2,...columnN FROM table_name;
// 查询所有字段使用*；
SELECT * FROM book
// 查询系统当前时间
SELECT CURRENT_TIMESTAMP;

聚合函数
- avg() ：返回一个表达式的平均值
- sum() ：返回指定字段的总和
- count() ：返回查询的记录总数
where子句

我们可以在 WHERE 子句中使用比较运算符或逻辑运算符，

例如 >, <, =, LIKE, NOT，AND，BETWEEN，等等。
UPDATE 改

❤UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2...., columnN = valueN WHERE [condition];
```
UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2...., columnN = valueN
WHERE [condition];
```
// 修改name=lcy字段的年龄age为16

UPDATE company SET age=16 WHERE name='lcy';

// 若不加where条件则修改某个字段下的所有内容

UPDATE company set salary=13000, age=18

1 paul 18 加拿大 13000.00 2023-07-05
2 allen 18 纽约 13000.00 2023-07-20
3 teddy 18 加利福尼亚 13000.00 2023-07-06
4 mark 18 旧金山 13000.00 2023-07-07
5 ming 18 曼彻斯特 13000.00 2023-07-08
8 zy 18 北京 13000.00 2023-07-15
7 lcy 18 陕西 13000.00 2023-07-10
6 james 18 曼哈顿 13000.00 2023-07-09

// 和IN连用

UPDATE company set salary=19000,age=19 WHERE id IN(1,2,3)

// 和like连用

UPDATE company set salary=700,age=19 WHERE name like '%y'

5 ming 18 曼彻斯特 13000.00 2023-07-08
6 james 18 曼哈顿 13000.00 2023-07-09
1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
7 lcy 19 陕西 700.00 2023-07-10
8 zy 19 北京 700.00 2023-07-15
3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06
DELETE 删除 delete删除表的内容，drop删除表的结构

DROP TABLE 表名
语法：DELETE FROM table_name WHERE [condition];

// 条件删除

DELETE FROM company WHERE name='james'

// 删除表里所有内容

DELETE FROM company
- 使用 TRUNCATE TABLE 表名=DELETE FROM company但是前者不会产生日志

关键字

AND 表示多个条件必须同时成立

找出 AGE(年龄) 字段大于等于 25，并且 SALARY(薪资) 字段大于等于 16000 的数据：

SELECT * FROM company WHERE age>=25 AND salary >= 16000
OR 表示示多个条件中只需满足其中任意一个即可

找出 AGE(年龄) 字段大于等于 25，或者 SALARY(薪资) 字段大于等于 26000 的数据：

SELECT * FROM company WHERE age>=25 OR salary >= 26000
NOT NULL 和 NULL

在公司表中找出 AGE(年龄) 字段不为空的记录：

SELECT * FROM company WHERE age IS NOT NULL;

SELECT * FROM company WHERE age IS NULL;

LIKE 模糊查询

模糊查询就需要用到like操作符。另外还有两个通配符。

①%通配符。%表示出现任意字符，出现的字符数可以是0，1，无数。

②_ 通配符。_ 表示出现有且仅有一次字符。
如果没有使用以上两种通配符，LIKE 子句和等号 = 得到的结果是一样的。

在 PostgreSQL 中，LIKE 子句是只能用于对字符进行比较，因此在下面例子中，我们要将整型数据类型转化为字符串数据类型。

实例描述
WHERE SALARY::text LIKE ‘200%’ 找出 SALARY 字段中以 200 开头的数据。
WHERE SALARY::text LIKE ‘%200%’ 找出 SALARY 字段中含有 200 字符的数据。
WHERE SALARY::text LIKE ‘_00%’ 找出 SALARY 字段中在第二和第三个位置上有 00 的数据。
WHERE SALARY::text LIKE ‘2_%_%’ 找出 SALARY 字段中以 2 开头的字符长度大于 3 的数据。
WHERE SALARY::text LIKE ‘%2’ 找出 SALARY 字段中以 2 结尾的数据
WHERE SALARY::text LIKE ‘_2%3’ 找出 SALARY 字段中 2 在第二个位置上并且以 3 结尾的数据
WHERE SALARY::text LIKE ‘2___3’ 找出 SALARY 字段中以 2 开头，3 结尾并且是 5 位数的数据

实例	描述
WHERE SALARY::text LIKE ‘200%’	找出 SALARY 字段中以 200 开头的数据。
WHERE SALARY::text LIKE ‘%200%’	找出 SALARY 字段中含有 200 字符的数据。
WHERE SALARY::text LIKE ‘_00%’	找出 SALARY 字段中在第二和第三个位置上有 00 的数据。
WHERE SALARY::text LIKE ‘2_%_%’	找出 SALARY 字段中以 2 开头的字符长度大于 3 的数据。
WHERE SALARY::text LIKE ‘%2’	找出 SALARY 字段中以 2 结尾的数据
WHERE SALARY::text LIKE ‘_2%3’	找出 SALARY 字段中 2 在第二个位置上并且以 3 结尾的数据
WHERE SALARY::text LIKE ‘2___3’	找出 SALARY 字段中以 2 开头，3 结尾并且是 5 位数的数据

如：在 COMPANY 表中找出 NAME(名字) 字段中以 Pa 开头的的数据：

SELECT * FROM company WHERE name like 'pa%';//以pa开头的

SELECT * FROM company WHERE name like '%l%';// name中含有字母l的

SELECT * FROM company WHERE name like '%l';//以字母l结尾的

当我们大概知道name后面有一个字符，前面有一个字符的时候，我们就可使用_

SELECT * FROM company WHERE name like '_z_';

like查找非字符类型

// 查询年龄=19的

SELECT * FROM company WHERE age::TEXT like '19'

1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
7 lcy 19 陕西 700.00 2023-07-10
8 zy 19 北京 700.00 2023-07-15
3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06

// 查询年龄以2开头的

SELECT * FROM company WHERE age::TEXT like '2_'

// 查询工资以19开头的

SELECT * FROM company WHERE salary::TEXT like '19%'

IN 包含

比如使用or时：薪水在where salary = 10000 or 20000时，就可以使用in子句

SELECT * FROM company WHERE salary=17000 OR salary=19000;

现在我们可以直接使用IN子句：可以是1个或多个

SELECT * FROM company WHERE salary in(17000,19000,12000);

SELECT * FROM company WHERE salary in(28000);
NOT IN

刚好和IN相反
BETWEEN 和 AND 的联合使用包含两个端点值

// 找出工资在4500到9000之间的

SELECT * FROM "company" WHERE salary BETWEEN 4500 AND 9000;
LIMIT 主要用于分页查询一般分页关键字放在最后的
- limit 子句用于限制 SELECT 语句中查询的数据的数量。
- 基本语法：
  
  SELECT column1, column2 FROM table_name LIMIT [no of rows]
// 返回四个数据并按照id排序

SELECT * FROM company ORDER BY id LIMIT 4

// 返回四个数据

SELECT * FROM company LIMIT 4
OFFSET 偏移量（初始偏移量为0）offset 1 ：意思就是从第2行开始
❤注：LIMIT x OFFSET y 是为了与PostgreSQL兼容, 查询出的数据结果集为 [y+1,x+y]。
- offset使用：offset x
  
  // 从x+1行开始取数据
  
  SELECT * FROM "company" OFFSET 1从第二行开始取数据含x+1行的数据
  
  1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
  2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
  4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
  7 lcy 19 陕西 700.00 2023-07-10
  8 zy 19 北京 700.00 2023-07-15
  3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06
  6 ljj 28 shanxi 900.00 2023-07-19
- 配合limit使用
  
  // 全部数据
  
  5 ming 18 曼彻斯特 13000.00 2023-07-08
  1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
  2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
  4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
  7 lcy 19 陕西 700.00 2023-07-10
  8 zy 19 北京 700.00 2023-07-15
  3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06
  6 ljj 28 shanxi 900.00 2023-07-19
  
  // 从第2行开始，取4行数据
  
  SELECT * FROM "company" LIMIT 4 OFFSET 1
  
  1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
  2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
  4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
  7 lcy 19 陕西 700.00 2023-07-10
ORDER BY ：排序，一般配合where子句一起使用
- 基础语法
```
SELECT column-list
FROM table_name
[WHERE condition]
[ORDER BY column1, column2, .. columnN] [ASC | DESC];
```
- 默认是升序排序即 order by column asc，若想改成降序则使用 desc
  
  // 按照id降序排序
  
  SELECT * FROM company ORDER BY id desc
GROUP BY ：分组，配合select使用和聚合函数使用

GROUP BY子句通常与聚合函数一起用于统计数据。

GROUP BY子句将行排列成组，聚合函数返回每个组的统计量。
- 概念：
  
  目的： GROUP BY 语句和 SELECT 语句一起使用，用来对相同的数据进行分组。
  
  位置：GROUP BY 在一个 SELECT 语句中，放在 WHRER 子句的后面，ORDER BY 子句的前面。
  
  SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME;
- 语法：
```
SELECT column-list
FROM table_name
WHERE [ conditions ]
GROUP BY column1, column2....columnN
```
- 使用 group by 时只能select 出 分组字段和聚合函数
- 举例
  
  // 全部
  
  5 ming 18 曼彻斯特 13000.00 2023-07-08
  1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
  2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
  4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
  7 lcy 19 陕西 700.00 2023-07-10
  8 zy 19 北京 700.00 2023-07-15
  3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06
  6 ljj 28 shanxi 900.00 2023-07-19
  
  // 根据name进行分组，并且找出每个人的工资总额
  
  SELECT name,SUM(salary) FROM company GROUP BY name
  
  teddy 700.00
  allen 19000.00
  ljj 900.00
  lcy 700.00
  paul 19000.00
  ming 13000.00
  mark 11000.00
  zy 700.00
  
  何为分组：目前我们表中的数据人名都是一个，我们现在往表中加入几条数据
  
  1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
  2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
  4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
  7 lcy 19 陕西 700.00 2023-07-10
  8 zy 19 北京 700.00 2023-07-15
  3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06
  6 ljj 28 shanxi 900.00 2023-07-19
  9 paul 24 Houston 20000.00 2023-07-11
  10 James 44 Norway 5000.00 2023-07-19
  11 James 45 Texas 5000.00 2023-07-20
  
  再次进行一次分组看
  
  SELECT name,SUM(salary) FROM company GROUP BY name
  
  teddy 700.00
  allen 19000.00
  James 10000.00
  ljj 900.00
  lcy 700.00
  paul 39000.00
  ming 13000.00
  mark 11000.00
  zy 700.00
  
  发现james和paul已经进行了合并相加
  
  // 根据name进行分组，并且找出每个人的工资总额，根据工资总额进行排序
  
  SELECT name,SUM(salary) FROM company GROUP BY name ORDER BY SUM(salary)
  
  teddy 700.00
  lcy 700.00
  zy 700.00
  ljj 900.00
  mark 11000.00
  ming 13000.00
  paul 19000.00
  allen 19000.00
  
  // 根据name进行分组，并且找出每个人的工资总额，且筛选出年龄大于20的数据，最后根据工资总额进行排序
  
  SELECT name,SUM(salary) FROM company WHERE age>20 GROUP BY name ORDER BY SUM(salary)
  
  ljj 900.00
  mark 11000.00
HAVING 用来筛选分组后的各项数据
- 基础语法：HAVING 是在由 GROUP BY 子句创建的分组基础上设置条件，所以要放在group by后面
```
SELECT column1, column2
FROM table1
WHERE [ conditions ]
GROUP BY column1, column2
HAVING [ conditions ]
ORDER BY column1, column2
```
- 位置：
  
  AVING 子句必须放置于 GROUP BY 子句后面，ORDER BY 子句前面
- 举例
  
  // 找出根据 NAME 字段值进行分组，并且 name(名称) 字段的计数少于 2 数据
  
  select name from company group by name having count(name) < 2
  
  teddy
  allen
  ljj
  lcy
  ming
  mark
  zy
  
  // 找出根据 NAME 字段值进行分组，并且 name(名称) 字段的计数大于 1 数据
  
  select name from company group by name having count(name) > 1
  
  James
  paul
  
  // SELECT id,salary FROM company GROUP BY salary,id HAVING MAx(age)>23 ORDER BY id
DISTINCT 去重复与select连用
- 概念：
  
  DISTINCT 关键字与 SELECT 语句一起使用，用于去除重复记录，只获取唯一的记录
- 基础语法
```
SELECT DISTINCT column1, column2,.....columnN
FROM table_name
WHERE [condition]
```
- 举例
  
  // 剔除company中重复的name 我们可以在结果中看到去掉了重复的james和paul
  
  SELECT DISTINCT name FROM company
  
  teddy
  allen
  James
  ljj
  lcy
  paul
  ming
  mark
  zy