练习网站：自学SQL网
Select 查询语法复习
SELECT column, another_column, …FROM mytableWHERE condition AND/OR another_condition AND/OR …;操作符号：
如果属性是字符串, 我们会用到字符串相关的一些操作符号，其中 LIKE（模糊查询） 和 %（通配符） 需要重点学习。
| = | 完全等于 eg.col="abc" |
| ！=or<> | 不等于 |
| like | 没有用通配符等价于 = |
| not like | 没有用通配符等价于 != |
| % | 通配符，代表匹配0个以上的字符 |
| - | 和% 相似，代表1个字符 |
| in | 在列表 |
| not in | 不在列表 |
注意通配符%、-的使用，前面不适用=，而要使用like
col_name LIKE "%AT%"
(matches "AT", "ATTIC", "CAT" or even "BATS") "%AT%" 代表AT 前后可以有任意字符例如表格：
| Id | Title | Director | Year | Length_minutes |
| 1 | Toy Story | John Lasseter | 1995 | 81 |
| 2 | A Bug's Life | John Lasseter | 1998 | 95 |
| 3 | Toy Story 2 | John Lasseter | 1999 | 93 |
| 4 | Monsters, Inc. | Pete Docter | 2001 | 92 |
| 5 | Finding Nemo | Finding Nemo | 2003 | 107 |
| 6 | The Incredibles | Brad Bird | 2004 | 116 |
| 7 | Cars | John Lasseter | 2006 | 117 |
| 8 | Ratatouille | Brad Bird | 2007 | 115 |
| 9 | WALL-E | Andrew Stanton | 2008 | 104 |
| 10 | Up | Pete Docter | 2009 | 101 |
| 11 | Toy Story 3 | Lee Unkrich | 2010 | 103 |
| 12 | Cars 2 | John Lasseter | 2011 | 120 |
| 13 | Brave | Brenda Chapman | 2012 | 102 |
| 14 | Monsters University | Dan Scanlon | 2013 | 110 |
- 【复杂条件】找到所有
Toy Story系列电影SELECT * FROM movies where Title like"Toy Story%";这里要使用like而不能使用 =
- 【复杂条件】找到所有
John Lasseter导演的电影 - 【复杂条件】找到所有不是
John Lasseter导演的电影 - 【复杂条件】找到所有电影名为
"WALL-"开头的电影 - 【复杂条件】有一部98年电影中文名《虫虫危机》请给我找出来
2.
SELECT * FROM movies
where Director="John Lasseter";3.
SELECT * FROM movies
where Director!="John Lasseter";
4.
SELECT * FROM movies
where Title like "WALL-%";
5.
SELECT * FROM movies
where year=1998; 去重：DISTINCT
DISTINCT 关键字来指定某个或某些属性列唯一返回，原理：DISTINCT 语法会直接删除重复的行
SELECT DISTINCT column, another_column, …
FROM mytable
WHERE condition(s);结果排序：ORDER BY col_name
SELECT column, another_column, …
FROM mytable
WHERE condition(s)
ORDER BY column ASC/DESC;其中ASC是升序 ，DESC 降序
选取部分结果：Limit
LIMIT和OFFSET子句通常和ORDER BY语句一起使用，当我们对整个结果集排序之后，我们可以LIMIT来指定只返回多少行结果 ,用OFFSET来指定从哪一行开始返回。你可以想象一下从一条长绳子剪下一小段的过程，我们通过
OFFSET指定从哪里开始剪，用LIMIT指定剪下多少长度。
SELECT column, another_column, …
FROM mytable
WHERE condition(s)
ORDER BY column ASC/DESC
LIMIT num_limit OFFSET num_offset;
task：
- 【结果排序】按导演名
排重列出所有电影(只显示导演)，并按导演名正序排列 - 【结果排序】列出按上映年份
最新上线的4部电影 - 【结果排序】按电影名字母序
升序排列，列出前5部电影 - 【结果排序】按电影名字母序升序排列，列出上一题
之后的5部电影 - 【结果排序】如果按片长排列，John Lasseter导演导过片长第3长的电影是哪部，列出名字即可
1.
SELECT distinct Director FROM movies
order by Director ASC;
2.
SELECT * FROM movies
order by Year DESC limit 4;
3.
SELECT * FROM movies
order by Title ASC limit 5;
4.
SELECT * FROM movies
order by Title ASC limit 5 offset 5;
5.
SELECT Title FROM movies
where Director="John Lasseter"
order by Length_minutes DESC
limit 1 offset 2;注意：offset 其实是从零开始排，如第五题出第三个，但需要offset2；
| Title |
| Cars 2 |
| Cars |
| A Bug's Life |
| Toy Story 2 |
| Toy Story |
SELECT Title FROM movies
where Director="John Lasseter"
order by Length_minutes DESC ;但若加上最后一句，显示的是 Cars 2
SELECT Title FROM movies
where Director="John Lasseter"
order by Length_minutes DESC
limit 1 offset 0;查询综合练习：
| City | Country | Population | Latitude | Longitude |
| Guadalajara | Mexico | 1500800 | 20.659699 | -103.349609 |
| Toronto | Canada | 2795060 | 43.653226 | -79.383184 |
| Houston | United States | 2195914 | 29.760427 | -95.369803 |
| New York | United States | 8405837 | 40.712784 | -74.005941 |
| Philadelphia | United States | 1553165 | 39.952584 | -75.165222 |
| Havana | Cuba | 2106146 | 23.05407 | -82.345189 |
| Mexico City | Mexico | 8555500 | 19.432608 | -99.133208 |
| Phoenix | United States | 1513367 | 33.448377 | -112.074037 |
| Los Angeles | United States | 3884307 | 34.052234 | -118.243685 |
| Ecatepec de Morelos | Mexico | 1742000 | 19.601841 | -99.050674 |
| Montreal | Canada | 1717767 | 45.501689 | -73.567256 |
| Chicago | United States | 2718782 | 41.878114 | -87.629798 |
- 【复习】列出所有加拿大人的
Canadian信息(包括所有字段) - 【复习】列出所有在
Chicago西部的城市，从西到东排序(包括所有字段) - 【复习】用人口数
population排序,列出墨西哥Mexico最大的2个城市(包括所有字段) - 【复习】列出美国
United States人口3-4位的两个城市和他们的人口(包括所有字段)
需要注意的地方都#啦
1.
SELECT * FROM north_american_cities
where Country="Canada";
#注意这里Canada是字符串要“ ”2.
SELECT * FROM north_american_cities
where Longitude<(SELECT Longitude FROM north_american_citieswhere City="Chicago")
order by Longitude ASC
;#嵌套需要括号3.
SELECT * FROM north_american_cities
where Country="Mexico"
order by population DESC
limit 2
;
4.
SELECT * FROM north_american_cities
where Country="United States"
order by population DESC
limit 2 offset 2
;#offset 2用JOINs进行多表联合查询：
连接INNER JOIN.：
主键(primary key)： 一般关系数据表中，都会有一个属性列设置为 主键(primary key)。主键是唯一标识一条数据的，不会重复（想象你的身份证号码)。
借助主键(primary key)（当然其他唯一性的属性也可以），我们可以把两个表中具有相同 主键ID的数据连接起来（因为一个ID可以简要的识别一条数据，所以连接之后还是表达的同一条数据）（你可以想象一个左右连线游戏）。
INNER JOIN.：
SELECT column, another_table_column, …
FROM mytable （主表）
INNER JOIN another_table （要连接的表）ON mytable.id = another_table.id (想象一下刚才讲的主键连接，两个相同的连成1条)
WHERE condition(s)
ORDER BY column, … ASC/DESC
LIMIT num_limit OFFSET num_offset;
INNER JOIN先将两个表数据连接到一起. 两个表中如果通过ID互相找不到的数据将会舍弃。其实就是数据库里面常说的连接啦。
INNER JOIN可以简写做JOIN. 两者是相同的意思
例题：
Table: Movies (Read-Only)
| Id | Title | Director | Year | Length_minutes |
| 1 | Toy Story | John Lasseter | 1995 | 81 |
| 2 | A Bug's Life | John Lasseter | 1998 | 95 |
| 3 | Toy Story 2 | John Lasseter | 1999 | 93 |
| 4 | Monsters, Inc. | Pete Docter | 2001 | 92 |
Table: Boxoffice (Read-Only)
| Movie_id | Rating | Domestic_sales | International_sales |
| 5 | 8.2 | 380843261 | 555900000 |
| 14 | 7.4 | 268492764 | 475066843 |
| 8 | 8 | 206445654 | 417277164 |
| 12 | 6.4 | 191452396 | 368400000 |
- 【联表】找到所有电影的国内
Domestic_sales和国际销售额 - 【联表】找到所有国际销售额比国内销售大的电影
- 【联表】找出所有电影按市场占有率
rating倒序排列
【联表】每部电影按国际销售额比较,排名最靠前的导演是谁,国际销量多少
1.
SELECT Domestic_sales,International_sales
FROM movies
join Boxoffice on movies.id=Boxoffice.Movie_id
;#这个如果过不了得话，把select后面换为*
2.
SELECT *
FROM movies
join Boxoffice on movies.id=Boxoffice.Movie_id
where Domestic_sales<International_sales
;
3.
SELECT *
FROM movies
join Boxoffice on movies.id=Boxoffice.Movie_id
order by Rating desc
;
4.
SELECT Director,International_sales
FROM movies
join Boxoffice on movies.id=Boxoffice.Movie_id
order by International_sales desc
limit 1
;#排名最靠前外连接（OUTER JOINs）
INNER JOIN 只会保留两个表都存在的数据，意味着一些数据的丢失，在某些场景下会有问题.
于是就有了：左连接LEFT JOIN,右连接RIGHT JOIN 和 全连接FULL JOIN.
#用LEFT/RIGHT/FULL JOINs 做多表查询
SELECT column, another_column, …
FROM mytable
INNER/LEFT/RIGHT/FULL JOIN another_tableON mytable.id = another_table.matching_id
WHERE condition(s)
ORDER BY column, … ASC/DESC
LIMIT num_limit OFFSET num_offset;ps：这些Join也可以写作 LEFT OUTER JOIN, RIGHT OUTER JOIN, 或 FULL OUTER JOIN, 和 LEFT JOIN, RIGHT JOIN, and FULL JOIN 等价.
左外链接就是保留左边，右外链接就是保留右边，全链接就是都要
例题：
Table: Employees (Read-Only)
| Role | Name | Building | Years_employed |
| Engineer | Becky A. | 1e | 4 |
| Engineer | Dan B. | 1e | 2 |
| Engineer | Sharon F. | 1e | 6 |
| Engineer | Dan M. | 1e | 4 |
Table: Buildings (Read-Only)
| Building_name | Capacity |
| 1e | 24 |
| 1w | 32 |
| 2e | 16 |
| 2w | 20 |
- 【复习】找到所有有雇员的办公室(
buildings)名字 - 【复习】找到所有办公室里的所有角色（包含没有雇员的）,并做唯一输出(
DISTINCT) - 【难题】找到所有有雇员的办公室(
buildings)和对应的容量
1.
SELECT distinct Building
FROM employees
where Years_employed>0
;#千万注意去重！！
2.
SELECT distinct Building_name, Role
FROM Buildings
left join employees on Building=Building_name
;#这个着重讲一下
3.
SELECT distinct Building_name, Capacity
FROM employees
left join Buildings on Building=Building_name
where Years_employed>0ps：因为这个练习DB的限制,只可以用 LEFT JOIN来解决问题.
读第二题：找到所有办公室里的所有角色，不难看出我们是需要输出所有办公室的（输出结果应该如下图），所以Buildings (Read-Only)需要全部保存。即Buildings left join employees。
另外唯一输出(DISTINCT) ：如果有【A,B】和【A,C】这两个算是不同的，都需要输出，
即distinct Building_name, Role （类似【 Building_name, Role】）
关于特殊关键字 NULLs：
在数据库中，NULL表达的是 "无"的概念，或者说没有东西。而某个属性列是 NULL的情况， 这种特殊性会造成编写SQL的复杂性，所以没有必要的情况下，我们应该尽量减少 NULL的使用，让数据中尽可能少出现 NULL的情况。
如果某个字段你没有填写到数据库，很可能就会出现NULL 。所有一个常见的方式就是为字段设置默认值,比如 数字的默认值设置为0，字符串设置为 ""字符串. 但是在一些NULL 表示它本来含义的场景，需要注意是否设置默认值还是保持NULL。 (比如, 当你计算一些行的平均值的时候，如果是0会参与计算导致平均值差错，是NULL则不会参与计算).还有一些情况很难避免 NULL 的出现, 比如之前说的 outer-joining 多表连接，A和B有数据差异时，必须用 NULL 来填充。
NULL的查询：可以用IS NULL和 IS NOT NULL 来选在某个字段是否等于 NULL.
WHERE column IS/IS NOT NULL例题：（前面的图）
- 【难题】找到还没有雇员的办公室 ✓
SELECT Building_name
FROM Buildings
left join employees on Building=Building_name
where Name is NULL
;
![[HackMyVM]Quick 2](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c64b2edd06bb4045b64f0a577999b0ae.png)
