数据库操作-DML/DQL

数据库操作-DML

DML英文全称是Data Manipulation Language(数据操作语言)，用来对数据库中表的数据记录进行增、删、改操作。

  • 添加数据（INSERT）

  • 修改数据（UPDATE）

  • 删除数据（DELETE）

增加(insert)

insert语法：

  • 向指定字段添加数据

    insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2);

  • 全部字段添加数据

    insert into 表名 values (值1, 值2, ...);

  • 批量添加数据（指定字段）

    insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2), (值1, 值2);

案例1：向tb_emp表的username、name、gender字段插入数据

-- 因为设计表时create_time, update_time两个字段不能为NULL，所以也做为要插入的字段
insert into tb_emp(username, name, gender, create_time, update_time)
values ('wuji', '张无忌', 1, now(), now());

案例2：向tb_emp表的所有字段插入数据

insert into tb_emp(id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time)
values (null, 'zhirou', '123', '周芷若', 2, '1.jpg', 1, '2010-01-01', now(), now());

案例3：批量向tb_emp表的username、name、gender字段插入数据
 

insert into tb_emp(username, name, gender, create_time, update_time)
values ('weifuwang', '韦一笑', 1, now(), now()),('fengzi', '张三疯', 1, now(), now());

图形化操作：双击tb_emp表查看数据

Insert操作的注意事项：

  1. 插入数据时，指定的字段顺序需要与值的顺序是一一对应的。

  2. 字符串和日期型数据应该包含在引号中。

  3. 插入的数据大小，应该在字段的规定范围内。

修改(update)

update语法：

update 表名 set 字段名1 = 值1 , 字段名2 = 值2 , .... [where 条件] ;

案例1：将tb_emp表中id为1的员工，姓名name字段更新为'张三'

update tb_emp set name='张三',update_time=now() where id=1;

案例2：将tb_emp表的所有员工入职日期更新为'2010-01-01'

update tb_emp set entrydate='2010-01-01',update_time=now();

 

注意事项:

  1. 修改语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会修改整张表的所有数据。

  2. 在修改数据时，一般需要同时修改公共字段update_time，将其修改为当前操作时间。

删除(delete)

delete语法：

delete from 表名  [where  条件] ;

案例1：删除tb_emp表中id为1的员工

delete from tb_emp where id = 1;

案例2：删除tb_emp表中所有员工

delete from tb_emp;

注意事项:

• DELETE 语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会删除整张表的所有数据。

• DELETE 语句不能删除某一个字段的值(可以使用UPDATE，将该字段值置为NULL即可)。

• 当进行删除全部数据操作时，会提示询问是否确认删除所有数据，直接点击Execute即可。

数据库操作-DQL

介绍

DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，用来查询数据库表中的记录。

查询关键字：SELECT

查询操作是所有SQL语句当中最为常见，也是最为重要的操作。在一个正常的业务系统中，查询操作的使用频次是要远高于增删改操作的。当我们打开某个网站或APP所看到的展示信息，都是通过从数据库中查询得到的，而在这个查询过程中，还会涉及到条件、排序、分页等操作。

 

语法

DQL查询语句，语法结构如下：

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

我们今天会将上面的完整语法拆分为以下几个部分学习：

- 基本查询（不带任何条件）
- 条件查询（where）
- 分组查询（group by）
- 排序查询（order by）
- 分页查询（limit）

 

准备一些测试数据用于查询操作：

create database db02; -- 创建数据库
use db02; -- 切换数据库
-- 员工管理(带约束)
create table tb_emp (id int unsigned primary key auto_increment comment 'ID',username varchar(20) not null unique comment '用户名',password varchar(32) default '123456' comment '密码',name varchar(10) not null comment '姓名',gender tinyint unsigned not null comment '性别, 说明: 1 男, 2 女',image varchar(300) comment '图像',job tinyint unsigned comment '职位, 说明: 1 班主任,2 讲师, 3 学工主管, 4 教研主管',entrydate date comment '入职时间',create_time datetime not null comment '创建时间',update_time datetime not null comment '修改时间'
) comment '员工表';-- 准备测试数据
INSERT INTO tb_emp (id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time) VALUES(1, 'jinyong', '123456', '金庸', 1, '1.jpg', 4, '2000-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:35'),(2, 'zhangwuji', '123456', '张无忌', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:37'),(3, 'yangxiao', '123456', '杨逍', 1, '3.jpg', 2, '2008-05-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:39'),(4, 'weiyixiao', '123456', '韦一笑', 1, '4.jpg', 2, '2007-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:41'),(5, 'changyuchun', '123456', '常遇春', 1, '5.jpg', 2, '2012-12-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:43'),(6, 'xiaozhao', '123456', '小昭', 2, '6.jpg', 3, '2013-09-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:45'),(7, 'jixiaofu', '123456', '纪晓芙', 2, '7.jpg', 1, '2005-08-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:47'),(8, 'zhouzhiruo', '123456', '周芷若', 2, '8.jpg', 1, '2014-11-09', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:49'),(9, 'dingminjun', '123456', '丁敏君', 2, '9.jpg', 1, '2011-03-11', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:51'),(10, 'zhaomin', '123456', '赵敏', 2, '10.jpg', 1, '2013-09-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:53'),(11, 'luzhangke', '123456', '鹿杖客', 1, '11.jpg', 2, '2007-02-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:55'),(12, 'hebiweng', '123456', '鹤笔翁', 1, '12.jpg', 2, '2008-08-18', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:57'),(13, 'fangdongbai', '123456', '方东白', 1, '13.jpg', 1, '2012-11-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:59'),(14, 'zhangsanfeng', '123456', '张三丰', 1, '14.jpg', 2, '2002-08-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:01'),(15, 'yulianzhou', '123456', '俞莲舟', 1, '15.jpg', 2, '2011-05-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:03'),(16, 'songyuanqiao', '123456', '宋远桥', 1, '16.jpg', 2, '2010-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:05'),(17, 'chenyouliang', '12345678', '陈友谅', 1, '17.jpg', null, '2015-03-21', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:07'),(18, 'zhang1', '123456', '张一', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:09'),(19, 'zhang2', '123456', '张二', 1, '2.jpg', 2, '2012-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:11'),(20, 'zhang3', '123456', '张三', 1, '2.jpg', 2, '2018-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:13'),(21, 'zhang4', '123456', '张四', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:15'),(22, 'zhang5', '123456', '张五', 1, '2.jpg', 2, '2016-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:17'),(23, 'zhang6', '123456', '张六', 1, '2.jpg', 2, '2012-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:19'),(24, 'zhang7', '123456', '张七', 1, '2.jpg', 2, '2006-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:21'),(25, 'zhang8', '123456', '张八', 1, '2.jpg', 2, '2002-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:23'),(26, 'zhang9', '123456', '张九', 1, '2.jpg', 2, '2011-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:25'),(27, 'zhang10', '123456', '张十', 1, '2.jpg', 2, '2004-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:27'),(28, 'zhang11', '123456', '张十一', 1, '2.jpg', 2, '2007-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:29'),(29, 'zhang12', '123456', '张十二', 1, '2.jpg', 2, '2020-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:31');

基本查询

在基本查询的DQL语句中，不带任何的查询条件，语法如下：

  • 查询多个字段

    select 字段1, 字段2, 字段3 from  表名;

  • 查询所有字段（通配符）

    select *  from  表名;

  • 设置别名

    select 字段1 [ as 别名1 ] , 字段2 [ as 别名2 ]  from  表名;

案例1：查询指定字段 name，entrydate并返回

select name,entrydate from tb_emp;

案例2：查询返回所有字段

select * from tb_emp;

 *号代表查询所有字段，在实际开发中尽量少用（不直观、影响效率）

案例3：查询所有员工的 name,entrydate，并起别名(姓名、入职日期)

 

-- 方式1：
select name AS 姓名, entrydate AS 入职日期 from tb_emp;
-- 方式2： 别名中有特殊字符时，使用''或""包含
select name AS '姓 名', entrydate AS '入职日期' from tb_emp;
-- 方式3：
select name AS "姓名", entrydate AS "入职日期" from tb_emp;

案例4：查询已有的员工关联了哪几种职位(不要重复)

select distinct job from tb_emp;

条件查询

语法：

select  字段列表  from   表名   where   条件列表 ; -- 条件列表：意味着可以有多个条件

 

学习条件查询就是学习条件的构建方式，而在SQL语句当中构造条件的运算符分为两类：

  • 比较运算符

  • 逻辑运算符

常用的比较运算符如下:

常用的逻辑运算符如下:

聚合函数'

之前我们做的查询都是横向查询，就是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询就是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回一个结果值。（将一列数据作为一个整体，进行纵向计算）

语法：

select  聚合函数(字段列表)  from  表名 ;

 注意 : 聚合函数会忽略空值，对NULL值不作为统计。

常用聚合函数：

count ：按照列去统计有多少行数据。

  • 在根据指定的列统计的时候，如果这一列中有null的行，该行不会被统计在其中。

sum ：计算指定列的数值和，如果不是数值类型，那么计算结果为0

max ：计算指定列的最大值

min ：计算指定列的最小值

avg ：计算指定列的平均值

案例1：统计该企业员工数量

# count(字段)
select count(id) from tb_emp;-- 结果：29
select count(job) from tb_emp;-- 结果：28 （聚合函数对NULL值不做计算）# count(常量)
select count(0) from tb_emp;
select count('A') from tb_emp;# count(*)  推荐此写法（MySQL底层进行了优化）
select count(*) from tb_emp;

案例2：统计该企业最早入职的员工

select min(entrydate) from tb_emp;

分组查询

分组： 按照某一列或者某几列，把相同的数据进行合并输出。

分组其实就是按列进行分类(指定列下相同的数据归为一类)，然后可以对分类完的数据进行合并计算。

分组查询通常会使用聚合函数进行计算。

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];

 

案例1：根据性别分组 , 统计男性和女性员工的数量

select gender, count(*)
from tb_emp
group by gender; -- 按照gender字段进行分组（gender字段下相同的数据归为一组）


 

案例2：查询入职时间在 '2015-01-01' (包含) 以前的员工 , 并对结果根据职位分组 , 获取员工数量大于等于2的职位

select job, count(*)
from tb_emp
where entrydate <= '2015-01-01'   -- 分组前条件
group by job                      -- 按照job字段分组
having count(*) >= 2;             -- 分组后条件

 

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

where与having区别（面试题）

  • 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。

  • 判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以。

 

排序查询
 

排序在日常开发中是非常常见的一个操作，有升序排序，也有降序排序。

语法：

select  字段列表  
from   表名   
[where  条件列表] 
[group by  分组字段 ] 
order  by  字段1  排序方式1 , 字段2  排序方式2 … ;

排序方式：

  • ASC ：升序（默认值）

  • DESC：降序

案例1：根据入职时间, 对员工进行升序排序
 

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by entrydate ASC; -- 按照entrydate字段下的数据进行升序排序select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by  entrydate; -- 默认就是ASC（升序）

注意事项：如果是升序, 可以不指定排序方式ASC

案例2：根据入职时间，对员工进行降序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by entrydate DESC; -- 按照entrydate字段下的数据进行降序排序

 

分页查询

分页操作在业务系统开发时，也是非常常见的一个功能，日常我们在网站中看到的各种各样的分页条，后台也都需要借助于数据库的分页操作。

分页查询语法：

select  字段列表  from   表名  limit  起始索引, 查询记录数 ;

 

案例1：从起始索引0开始查询员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 0 , 5; -- 从索引0开始，向后取5条记录

案例2：查询 第1页 员工数据, 每页展示5条记录  

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 5; -- 如果查询的是第1页数据，起始索引可以省略，直接简写为：limit 条数

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