系列五、DQL

一、DQL

1.1、概述

DQL的英文全称为：Data Query Language，中文意思为：数据查询语言，用大白话讲就是查询数据。对于大多数系统来说，查询操作的频次是要远高于增删改的，当我们去访问企业官网、电商网站，在这些网站中我们所看到的数据，实际都是需要从数据库中查询并展示的。而且在查询的过程中，可能还会涉及到条件、排序、分页等操作，所以为了提高我们业务系统的响应速度，还是很有必要熟练掌握DQL语言的。

1.2、查询的基本语法

SELECT字段列表
FROM表名列表
WHERE条件列表
GROUP BY分组字段列表
HAVING分组后条件列表
ORDER BY排序字段列表
LIMIT分页参数

1.3、条件查询

1.3.1、常见的比较运算符

1.3.2、常见的逻辑运算符

1.4、聚合函数

1.4.1、概述

聚合函数用于将一列数据作为一个整体，进行纵向计算的场景。

1.4.2、常见的聚合函数

1.4.3、语法

SELECT 聚合函数(字段列表) FROM 表名 ;
注意 : NULL值是不参与所有聚合函数运算的。

1.5、数据初始化

use vhr;drop table if exists employee;DROP TABLE IF EXISTS `employee`;
CREATE TABLE `employee`  (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',`work_no` varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '工号',`name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',`gender` char(1) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '性别',`age` int NULL DEFAULT NULL COMMENT '年龄',`id_card` char(18) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '身份证号',`work_address` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '工作地址',`entry_date` date DEFAULT NULL COMMENT '入职日期',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci COMMENT = '用户表' ROW_FORMAT = DYNAMIC;INSERT INTO `employee`(`work_no`, `name`, `gender`, `age`, `id_card`, `work_address`, `entry_date`) 
VALUES 
('00001', '柳岩666', '女', 20, '123456789012345678', '北京', '2000-01-01'),
('00002', '张无忌', '男', 18, '123456789012345670', '北京', '2005-09-01'),
('00003', '韦一笑', '男', 38, '123456789712345670', '上海', '2005-08-01'),
('00004', '赵敏', '女', 18, '123456757123845670', '北京', '2009-12-01'),
('00005', '小昭', '女', 16, '123456769012345678', '上海', '2007-07-01'),
('00006', '杨逍', '男', 28, '12345678931234567X', '北京', '2006-01-01'),
('00007', '范瑶', '男', 40, '123456789212345670', '北京', '2005-05-01'),
('00008', '黛绮丝', '女', 38, '123456157123645670', '天津', '2015-05-01'),
('00009', '范凉凉', '女', 45, '123156789012345678', '北京', '2010-04-01'),
('00010', '陈友谅', '男', 53, '123456789012345670', '上海', '2011-01-01'),
('00011', '张士诚', '男', 55, '123567897123465670', '江苏', '2015-05-01'),
('00012', '常遇春', '男', 32, '123446757152345670', '北京', '2004-02-01'),
('00013', '张三丰', '男', 88, '123656789012345678', '江苏', '2020-11-01'),
('00014', '灭绝', '女', 65, '123456719012345670', '西安', '2019-05-01'),
('00015', '胡青牛', '男', 70, '12345674971234567X', '西安', '2018-04-01'),
('00016', '周芷若', '女', 18, null, '北京', '2012-06-01')

1.6、统计函数案例

1.6.1、统计employee表中员工的数量

select count(*) from `employee`;   -- 结果16
select count(1) from `employee`;   -- 结果16
select count(id) from `employee`;   -- 结果16
select count(`id_card`) from `employee`;   -- 结果15

题外话：count(*) VS count(1) VS count(id) VS count(`id_card`)？

1.6.2、统计employee表中员工的平均年龄

select avg(age) from employee;

1.6.3、统计employee表中员工的最大 & 最小年龄

select max(age) from employee;
select min(age) from employee;

1.6.4、统计employee表中西安员工的年龄之和

select sum(age) from employee where work_address = '西安';

1.7、分组函数案例

1.7.1、语法

SELECT
字段列表
FROM
表名
[ WHERE 条件 ]
GROUP BY
分组字段名
[ HAVING 分组后过滤条件 ];

1.7.2、where与having的区别

（1）执行时机不同： where 是分组之前进行过滤，不满足 where 条件，不参与分组；而 having 是分组之后对结果进行过滤。
（2）判断条件不同： where 不能对聚合函数进行判断，而 having 可以。

注意事项:
• 分组之后，查询的字段一般为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义。
• 执行顺序: where > 聚合函数 > having 。
• 支持多字段分组 , 具体语法为 : group by columnA,columnB

1.7.3、根据性别分组 , 统计男性员工和女性员工的数量

select gender, count(*) from employee group by gender ;

1.7.4、根据性别分组 , 统计男性员工和女性员工的平均年龄

select gender,avg(age) from employee group by gender;

1.7.5、查询年龄小于45的员工 , 并根据工作地址分组 , 获取员工数量大于等于3的工作地址

select work_address,count(*) as 'empNumber' from employee where age < 45 group by work_address HAVING empNumber >= 3;

1.7.6、统计各个工作地址上班的男性及女性员工的数量

select work_address,gender, count(*) from employee group by work_address,gender;

1.8、排序查询

语法：select <column1,column2,column3,...> from <tableName> order by <column1> desc；

asc（默认）：升序

desc：降序

说明：比较简单，不再演示。

1.9、分页查询案例

1.9.1、语法

语法：SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT 起始索引 , 查询记录数 ;
注意事项 :
        • 起始索引从 0 开始，起始索引 = （查询页码 - 1 ） * 每页显示记录数。
        • 分页查询是数据库的方言，不同的数据库有不同的实现， MySQL 中是 LIMIT 。
        • 如果查询的是第一页数据，起始索引可以省略，直接简写为 limit 10 。