摘要这一篇介绍一下关于MySQL的基本操作和常用的命令. 主要会包括, 简单查询：desc; select (distinct)去重; select count(1)统计总数; 进阶查询：限制where,and; 排序order by; 正则表达式; like; 分类汇总：group by –count(case when); sum; 子查询：查询的嵌套l 连接查询：join; left outer join; right outer join的内容.

简介

这一篇介绍一下MySQL常见的语句, 整体的目录如下所示:

简单查询：desc; select (distinct)去重; select count(1)统计总数

进阶查询：限制where,and; 排序order by; 正则表达式; like

分类汇总：group by --count(case when); sum

子查询：查询的嵌套

连接查询：join; left outer join; right outer join

关于MySQL的基础知识, 可以查看链接: Mysql基础知识01

创建数据库

之前我们是直接导入的数据库, 我们也是可以进行自行创建, 创建方式如下:

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS yourdbname DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

MySQL简单查询

desc命令

desc: 显示table的概况, 如有什么字段, 字段类型. 一般情况下, 我们会使用desc来看一下表的字段的信息, 方便之后的操作.

select命令

select查看所有字段信息

我们先用select和limit来查看一下几张表格的简单情况, 这次主要用到表格current_dept_emp, salaries, employees, departments这几张表, 注意看每个表的字段，之后连接查询的时候会有用.

当不知道一个表里存了多少数据的时候, 可以先用limit限制一下条数.

select * from current_dept_emp limit 10;

我们接着依次看一下其他几张表的信息, 首先查看salaries表的信息.

接着查看employees表的信息.

最后查看department的信息, 这里是dept_no与department的对应的表.

select查看指定字段信息

除了上面直接查看一个表的所有信息, 我们也是可以查看指定的字段的信息.

count(1)计数

除了可以使用select查看信息之外, 我们还可以使用select进行计数, 查看表里有多少条记录. 如下所示, 我们使用count(1)进行计数.

distinct去重

大部分时候, 我们需要对查询的结果进行去重, 这个时候就需要使用distinct命令了. 例如还是从上面的表中搜索dept_no, 不过这次要对结果进行去重.

这时就只有9条记录了, 之前在上面查询单个字段的时候可以看到明显不止10个. 之后我们在讲子查询的时候还会讲到这个例子.

进阶查询

介绍了上面简单的查询之后, 就是进阶的查询. 这一部分会包括排序, 限制和正则表达式.

order by排序

有的时候, 我们需要对结果进行从大到小, 或是从小到大的排序, 这个时候就需要使用order by的命令.

我们可以对排序的结果进行正序或是逆序. 下面是倒叙.

select distinct dept_no

from current_dept_emp

order by dept_no DESC;

同样, 我们可以使用ASC来完成正序的结果展示.

select distinct dept_no

from current_dept_emp

order by dept_no ASC;

where限制

大部分时候, 我们在进行搜索的时候, 我们是有搜索的要求的, 这个时候要是有where来限制搜索的条件. 例如我们在这里限制日期的范围和限制性别是女.

这里我们有两个地方可以注意一下:

两个条件, 使用and进行连接

日期的范围可以是between来进行搜索.

下面是搜索的结果.

like相似搜索

有的时候, 对于string类的内容, 我们希望搜索其中是否包含指定的字母, 这个时候我们就可以使用like来进行搜索. 就是比如like '%on%' 就是里面包含字母组合on.

如这里查询的结果表示first_name中包含字母组合on.

regexp正则表达式

上面的like只能用于一些简单的情况, 真正复杂的情况我们就需要使用正则表达式来进行操作了. 类如正则表达式可能会用在车牌, 身份证或是评论的匹配.

关于正则表达式的内容, 可以参考这一篇文章, Python正则表达式指南-详细版, 一些详细的规则, 可以参考这一篇文章, Python正则表达式指南

如下面的例子, 我们搜索first_name的首字母是M, 最后一个字母是a-c中间的一个, 的信息.

select *

from employees

where first_name regexp '^M.*[a-c]$'

limit 10;

最终的结果如下所示:

分类汇总groupby

分类汇总计数与重命名

首先我们来看一下最基本的分类汇总的功能. 比如上面我们知道current_dept_emp里的dept_no字段只有9种, 我们想统计一下每种类型下面有多少条记录:

select dept_no, count(*) as count_num

from current_dept_emp

group by dept_no

order by dept_no;

我们还要注意以下对搜索结果字段进行重命名的方式. 最终的结果如上所示.

分类统计与条件-case

有的时候, 我们在进行个数统计的时候, 会需要对单个的某个属性进行条件的设置, 这个时候就需要使用case来进行完成. 我们可以使用sum或是使用count来配合case的使用. 我们看下面的例子.

下面我们统计在某一段时间内current_dept_emp里的dept_no字段的记录条数.

sum与case完成统计

使用sum的时候, 我们判断是则返回1, 否则返回0.

select dept_no,

sum(case when from_date between '1986-01-01' and '1990-01-01' then 1 else 0 end) as count_num

from current_dept_emp

group by dept_no

order by dept_no;

最终的结果如下所示:

count与case完成统计

使用count的时候, 我们判读是范围number, 否则返回NULL.

select dept_no,

count(case when from_date between '1986-01-01' and '1990-01-01' then emp_no else NULL end) as count_num

from current_dept_emp

group by dept_no

order by dept_no;

最终的结果如下所示:

可以看到上面的两种查询方式得到的结果是一样的.

子查询

所谓子查询, 其实就是嵌套的查询. 我们这里就举一个很简单的例子, 我们需要注意每个子查询都要起一个名字, 如这里的as a就是给select出来的内容起了一个名字, 上面我们也是使用同样的方式给count的新的列起名字的.

select count(1) as total_num

from(

select distinct dept_no

from current_dept_emp

) as a;

在写子查询的时候, 我们可以先写from里面的内容, 再写外面查询的内容. 最终的结果如下.

联合查询

有的时候要查询的信息包含在多张表里面, 这个时候就需要使用联合查询. 联合查询有三种, 分别是

join

left outer join

right outer join

具体区别可以看下面的图:

可以看到A join B会取A, B中did那一列都有的内容;

A left outer join B会取A的did那一列所有的, 若B中没有, 则保存为null;

下面我们使用上面的表进行具体例子的介绍:

我们现在想要查询一个员工的平均薪水(表salaries中的salary字段)和住房的名称(表departments中得dept_name字段), 我们应该如何进行操作呢.

基础的联合查询

一步一步来, 首先我们想看员工与薪水的对应, 此时一个员工会有多个薪水记录, 我们先不求平均:

select a.emp_no, a.first_name, a.last_name, a.gender, b.salary

-- 查询员工信息

from(

select emp_no, first_name, last_name, gender

from employees

) as a

-- 查询薪水信息

left outer join(

select emp_no, salary

from salaries

) as b

on a.emp_no=b.emp_no

limit 10;

结果如下所示, 可以看到每一个员工有多条工资记录.

同时, 我们需要将dept_name和dept_no进行关联.

select department_number.emp_no as emp_no,

department_number.dept_no as dept_no,

department_name.dept_name as dept_name

from(

select emp_no, dept_no

from current_dept_emp

) as department_number

left outer join(

select dept_no, dept_name

from departments

) as department_name

on department_number.dept_no=department_name.dept_no

limit 10;

最终的结果显示如下所示.

group by多条记录

但是我们发现一个员工会有多条薪水的记录, 我们看一下他的平均薪水, 并且从高到底排序.

select a.emp_no, a.first_name, a.last_name, a.gender,

sum(b.salary) as total_salary,

count(1) as total_count,

sum(b.salary)/count(1) as average_salary

-- 查询员工信息

from(

select emp_no, first_name, last_name, gender

from employees

) as a

-- 查询薪水信息

left outer join(

select emp_no, salary

from salaries

) as b

on a.emp_no=b.emp_no

-- 多列同时group by

group by a.emp_no, a.first_name, a.last_name, a.gender

order by average_salary DESC

limit 10;

这样就计算出每个员工的平均工资, 最终的排序的结果如下所示.

最终结果

有了上面的铺垫, 下面就是比较简单了. 我们只需要将上面的求平均工资的表和求公寓信息的表关联上, 就可以了. 下面这段代码会比较长, 可以分解出来看, 不是很难懂, 就只是长.

select emp_info.emp_no as emp_no,

emp_info.first_name as first_name,

emp_info.last_name as last_name,

emp_info.gender as gender,

emp_info.total_salary as total_salary,

emp_info.total_count as total_count,

emp_info.average_salary as average_salary,

dep_info.dept_name as dept_name

from(

-- 综合员工信息

select a.emp_no as emp_no,

a.first_name as first_name,

a.last_name as last_name,

a.gender as gender,

sum(b.salary) as total_salary,

count(1) as total_count,

sum(b.salary)/count(1) as average_salary

-- 查询员工信息

from(

select emp_no, first_name, last_name, gender

from employees

) as a

-- 查询薪水信息

left outer join(

select emp_no, salary

from salaries

) as b

on a.emp_no=b.emp_no

-- 多列同时group by

group by a.emp_no, a.first_name, a.last_name, a.gender

) as emp_info

join(

-- 综合公寓信息

select department_number.emp_no as emp_no,

department_number.dept_no as dept_no,

department_name.dept_name as dept_name

from(

select emp_no, dept_no

from current_dept_emp

) as department_number

left outer join(

select dept_no, dept_name

from departments

) as department_name

on department_number.dept_no=department_name.dept_no

) as dep_info

on emp_info.emp_no=dep_info.emp_no

order by average_salary DESC

limit 10;

最终的结果如下所示, 我们可以看到计算得到了每个员工的平均工资和他的公寓的名称.