【MySQL探索之旅】数据库设计以及聚合查询

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文章目录

  • 1. 数据库设计
    • 1.1 数据库设计基本概念
    • 1.2 数据库设计的步骤
    • 1.3 表设计
      • 1.3.1 一对一
      • 1.3.2 一对多
      • 1.3.3 多对多
  • 2. 聚合查询
    • 2.1 聚合函数
    • 2.2 分组查询
    • 2.3 条件过滤

1. 数据库设计

1.1 数据库设计基本概念

  • 数据库设计就是根据业务的具体需求,结合我们所学的 DBMS ,为了这个业务构造最优的数据存储模型。
  • 建立数据库中的表结构以及表与表之间的关联关系的过程。

1.2 数据库设计的步骤

  1. 需求分析(数据是什么?数据具有哪些属性?数据和属性之间的特点是什么)

  2. 逻辑分析(通过 ER图对数据库进行逻辑建模)

    image-20240407085211974

  3. 物理设计(根据数据库自身的特点把逻辑设计转换为物理设计)

  4. 维护设计(1. 对新的需求进行建表;2. 表优化)

1.3 表设计

1.3.1 一对一

例如:人 和 身份证 的关系

一个人只能对应一个身份证号

image-20240407085627653

1.3.2 一对多

例如: 班级 和 学生 的关系

一个班级多个学生

image-20240407085731860

1.3.3 多对多

例如:学生 和 课程 的关系

一个学生可以选择多个课程

一个课程可以被多个学生选择

image-20240407092458971

案例:

  1. 创建学生表:学生 id ,姓名

    create table student(id int primary key auto_increment,name varchar(20)
    );
    
  2. 创建课程表:课程表,课程名

    create table course(courseId int primary key auto_increment,courseName varchar(20)
    );
    
  3. 创建关联表:学生和课程之间的关系,需要包含学生id 和课程id 作为外键。

    create table student_course(student_id int, course_id int,primary key (student_id, course_id), foreign key (student_id) references student(id), foreign key (course_id) references course(courseId));
    

2. 聚合查询

2.1 聚合函数

常见的统计总数、计算平局值等操作,可以使用聚合函数来实现,常见的聚合函数有:

函数说明
COUNT([DISTINCT] expr)返回查询的数据的数量
SUM([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的总和,忽略非数值
AVG([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的平均值,忽略非数值
MAX([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的最大值,忽略非数值
MIN([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的最小值,忽略非数值

案例:

  • count:计数

    -- 统计有多少位学生
    select count(*) from student;-- 统计学生表有多少个姓名,姓名为 NULL 不会计入结果
    select count(name) from student;
    

    image-20240407110627436

  • sum:总和

    -- 统计分数的总和
    select sum(score) from score;-- 统计分数小于70的总分,如果没有返回null
    select sum(score) from score where score<70;
    

    image-20240407111805677

  • avg:平均值

    -- 查询分数的平均值
    select avg(score) from score;-- 查询分数小于70的平均值,如果没有则返回 NULL
    

    image-20240407112027574

  • MAX:最大值

    -- 查询分数的最大值
    select max(score) from score;-- 查询60到90之间的最大值
    select max(score) from score where score>60 and score<90;-- 查询大于90的最大值,如果没有则返回 NULL
    select max(score) from score where score>90;
    

    image-20240407112339701

  • MIN:最小值

    -- 查询分数的最小值
    select min(score) from score;-- 查询分数在60到90之间的最小值
    select min(score) from score where score>60 and score<90;-- 查询分数在60以下的最小值,如果没有则返回 NULL
    select min(score) from score where score<60;
    

    image-20240407113012629

2.2 分组查询

select 中使用 group by 子句可以对指定列进行分组查询。需要满足:使用 group by 进行分组查
询时,select 指定的字段必须是“分组依据字段”,其他字段若想出现在 select 中则必须包含在聚合函
数中。

select column1, sum(column2), .. from table group by column1,column3;

案例:

测试表:职工表 id,name(姓名),role(职位),salary(工资)

create table emp(id int, name varchar(20), role varchar(20), salary int);insert into emp values (1,'张三','Java开发',10000);
insert into emp values (2,'李四','Java开发',9000);
insert into emp values (3,'王五','Web开发',8000);
insert into emp values (4,'赵六','Web开发',9000);
insert into emp values (5,'王麻子','运维',8500);
insert into emp values (6,'玛晕','老板',100000);
  • 查询每个岗位的最高工资、最低工资和平均工资

    select role,max(salary),min(salary),avg(salary) from emp group by role;
    

    image-20240407131309574

2.3 条件过滤

group by 子句进行分组以后,需要对分组结果再进行条件过滤时,不能使用 where 语句,而需要用
having

  • 查询平均工资低于9000的职位和它的平均工资

    select role,max(salary),min(salary),avg(salary) from emp group by role having avg(salary)<9000;
    

    image-20240407131726751

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