前文知识点回顾

MySQL第二讲 - 数据表简单操作 与 “增删查改的开头部分- 增”这个上篇博文中主要讲的是关于 数据库中 数据表的操作。

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正文 ：对数据表进行“增删查改”操作

新增操作 - insert 关键字

上篇博客中只是介绍了一个简单插入操作： insert into 表名 values(列值，列值…)；
这个括号中的 列值的个数要与插入的数据表的列数相等，且对应的列值的类型也要相匹配【简单来说：要插入数据，就直接插入一行满的数据。使其 插入的值个数 与 列数相等】

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但是呢！insert 在进行插入的时候，通过指定插入的表头，就可以直插入某一列或者几列的数据（不用列值的个数 与列数相匹配）。此时其他的列将采用默认值。
命令：insert into 表名 (指定的表头们/ 字段) values(列值，列值…);

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不过呢，插入操作 ： insert into 表名 values(列的值…)；
它一次其实可以插入多行数据，而上篇博文演示的只是一次插入一行数据 / 一行中几列。
下面我们就来演示 insert 关键字的多行插入数据。
命令格式： insert into 表名 values( 一行值)，(一行值), , , , , , ,；

values 后面的每个括号都对应着一行的数据，可以一次性的带有多个()，多个() 之间使用 逗号来分割。

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当然，我们也可以 指定 多行插入的列值和列数。【通过指定插入的表头，就可以直插入多行的某一列或者几列的数据（不用列值的个数 与列数相匹配）。此时其他的列将采用默认值。】

疑问时刻：当插入 N 行数据，insert 插入命令 ： 一次插入一行(需要插入N次) 与 一次插入多行数据，有什么区别吗？
 
首先，从数据的角度来看，同时插入两行相等数据，分别对其进行一次插入一行 与 一次插入多行数据操作，两者存储数据不会存在差异，是一样的。
 
但是从插入数据的效率上看，一次插入多行数据 比 一次插入一行数据 要高出不少。【一次多行插入数据 速度是 一次一行的 好几倍】

通过上面的分析：我们很容明白，当行数一多，或者列数一多的时候，服务器做出相应的时间就越长（因为数据很多）。你又是一次一行的插入，那么这个时间效率非常的低。
如果我们一次多行插入数据，一步到位，那么服务器就省去了多余响应，一次性返回总的结果。
时间效率效率大大提升！！！

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查找语句（基础操作） - select关键字 - 重点！！！！！！！！

我们说是“增删查改”，但是“增删改”都非常简单！
只有 “查” 有难度。
查找语句是 SQL语句 / 命令 中 最核心，也是最复杂的操作。
这么说吧：如果我们掌握了 查找语句，就基本上可以认为MySQL通关，后面也就没什么难点了。

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1、最基础的查找：全列查找

全列查找：就是直接把一个数据表中的 所有列 和 所有行 的数据，全部查找出来！
命令格式： select * from 表名;
在MySQL中，* 就叫做 “通配符”，表示一个数据表中的所有列。
【博主只记得：在Java的泛型的语法中涉及通配符的概念。符号 为 ?】
可以这么理解， * 就相当于万能wlan钥匙，什么 wlan 都能连。
只不过 * 匹配的是 列/字段。

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为了方便后面的功能演示，请大家创建如下面所示的数据表，并将输入插入到该数据表。

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效果图

通过 select 关键字 的 全列查找灵敏，把一个表中所有的行与列的数据全部找到。
查找的结果以一个表的形式呈现出来，注意！这个表是一个 “临时表”。
为什么说这个打印出来表 是 临时表呢？
这是因为我们都知道数据库的 表 都是存储在硬盘上的。
原理是当服务器接收到客户端的“请求”之后，进行查找数据，将找到的数据整合发送给 客户端（数据还在硬盘没有改变，你可以理解为客户端拷贝了这一份“响应”），客户端再将“响应接收“”，解析，显示（这时候数据是在内存上操作的）。当显示以后，内存中存储这些数据的空间也就被释放了。
注意！在操作的过程中，硬盘上的并没有发生变化。因为客户端此时操作数据只是一份拷贝数据，属于一次消耗品。

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拓展 ： select * from 表名; 这个操作其实是一个危险操作！

为什么说 select * from 表名; 是一个危险操作？
理由很简单，我们 上篇博客讲了 “环境”的配置。你可以想象一下：如果是生产环境中的数据，少说也有几个T吧，你这条SQL通过网络发送 服务器，服务器接收到请求就会开始操作起来。
由于数据量庞大，服务器疯狂读取硬盘的数据，而一个机械硬盘的读取速度也就是几百兆左右，也就是说会把硬盘的IO 瞬间吃满，同时MySQL服务器又会立即返回找到数据作为响应给客户端。
【注意MySQL服务器 是找到符合条件的数据，就将其返回。不是说全部找到后，打包给客户端。】
因为 客户端 与 服务器是通过网络来交互的，再结合上面所述：服务器返回数据量也是非常大的。
这就会造成另外一个结果：把你的网速吃干净。专业术语来说：把网卡的带宽吃满。
【网卡的访问速度跟机械硬盘差不多。好的网卡 上 万兆的都有，比如王思聪家的电脑。但是呢，数据量还是很大的】
简单来说：对生存环境的数据，进行select * from 表名; 这个操作，我们的硬盘和 网卡都会被瞬间吃满，导致服务器卡死（繁忙），此时如果有客户想提出的任何“请求”，或者只是想链接服务器，服务器都没有那个时间去处理。
这就跟 LOL 战斗之夜的一区艾欧里亚 登录排队是一个效果。每一个人的账号数据都存储在服务器中。登进去肯定是要访问自己的账号信息的，但是呢，登录的人是在太多，服务器需要处理很多的数据，此时别说玩，你连登录都是一个问题。

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得出结论：一旦 服务器的硬盘和网络被吃满，此时我们的数据库服务器就难以对其它客户端的请求作出响应。
而生产环境的服务器，无时不刻要向 普通用户提供响应。这就导致客户进不去，或者说网络不响应，再者就是响应时间太长等问题。
简称： 数据库累成“狗”。

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为了预防这种情况的发生。
在实际开发中，一般公司都会对 SQL 的执行时间做出监控
一旦发现出现了这种长时间执行的 ‘慢SQL’，就会强制终止这个SQL 语句的运行，并删除它。
总之：在以后工作的时候，用之前先掂量掂量，以免对公司实施毁灭性打击。同时也是对你自己的毁灭性打击。

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2、指定列查询 ： 只查询自己想要的那一列数据

命令格式：select 列名，列名… from 表名;
查询的时候，显式的告诉数据库要查的是那些列。
数据库就会针对性的进行返回数据。（返回的结果，还是一个 “临时表”）
简单再说明一下临时表： 在客户端内存上临时保存一个数据表，随着打印的进行，内存就会被释放。
临时表的结果对于数据库服务器中的原始数据没有任何影响。
不要看了下面的结果，就认为改动了原始的数据。

相比于前面的全列查找，这种指定列查询就要高效很多，
后面在工作中接触数据库中，一个表至少有十几列都是很正常的，这种 指定列查询 不仅效率高，涉及到数据传输量不是很大。
因此，，这种 指定列查询 操作，在以后的开发中是会经常用到的。

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3、指定查询字段为表达式

在查询的时候，同时进行一些运算操作（列与列之间）
例如：考试结束之后，我们预估语文成绩 比实际成绩高10分。
命令格式：select 列名表达式，列名表达式… from 表名

这个结果还是一个临时表，意思就是 硬盘上原始数据并没有改变。改变只是临时表中的数据。

再次强调： select关键字的操作，不会影响到硬盘上的原始数据。

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现在我们再练习一个例子，要求这些 “同学“的总成绩

但是，这里面还存在一些细节问题。来看下面

上述操作，都是针对 一列或者多列来进行的运算操作。
也就是针对指定的列中每一行的数据都进行相同的运算。
代入例子中：指定 语数外 三列的成绩相加，也就是将 每一行“同学”的 三列成绩相加。
行与行之间，数据互不影响。【你算你的，我算我的】
另外， 指定查询字段为表达式 的 运算方式，各种算术运算方式都是可以。

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4、别名（关键字 as）：指定查询字段为表达式，给表达式取个名字

前面计算总分的时候， 打印出的临时表，总分的表头名很长。

于是乎，我们就想：能不能给这个表达式换个名字，让打印出临时表看起来更舒服一些~
故，便有了别名（关键字为 as）。
它的语法格式：select 字段表达式 as 新名字 from表名;

另外，注意一点： as 是可省略的（表达式 与 别名 之间用空格隔开）。打印效果是一样的，但是代码的阅读性不高。

【ps：不要搞事情，说不写就不写。一个优秀程序员，不是说他的代码不是写得多好，多精简！而是看他代码的可读性高不高！！！！】

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5、针对查重结果 去重 - 关键字 distinct

j针对查询的结果，把重复的记录去掉。【相同的数据，只能存在一个】
语法格式：select distinct 指定的列名 from 表名;

注意！如果是针对多个列来进行去重（上面是对单列进行去重），去重的条件：多个列的值都相同的时候，才视为重复。

你可以这么理解：多列去重的时候，执行去重操作的话。每个列直接就剩一个元素。

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6、排序 ：关键字（order by）

这里的排序针对于 查询的结果（临时表）进行排序。【不会影响到数据库服务器上的原始数据。说白了就是不会影响硬盘上的原始数据】
命令格式：select 列名… from 表名 order by 列名 asc(升序) / desc(降序);
意思就是：select选择的列，根据 order by 后面指定列，它的排序方式（sac/desc），进行排序移动。
其结果：就是 order by 后面指定列有序，其他列的数据不一定。
也就是说： order by 这种排序，只能保证至少一列有序。

但是！像数据库查询的结果，如果不去指定排序，此时查询结果的顺序是不可预期的。
【对应的情况是：指定的列中的 列值全部为相同的时候，无法确定谁在上，谁在下】
简单来说就是不要太过于依赖默认的顺序。

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细节拓展

当指定排序的列中，含有NULL

有的数据库记录中是带有NULL值得，像这样的 NULL 认为是最小的（升序在最上面，降序在最下面）
【小拓展: NULL 和其他值进行运算，其结果还是 NULL，NULL 可以看作最小值，但和零没关系】

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排序也可以依靠表达式或者别名来进行排序

下面我们就以总成绩来进行排序（下面演示升序，降序就没必要了，就把 asc 改成 desc就行了）

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排序也可以字符串类型数据库

在创建数据库：可以指定数据字符集的校验规则【命令：collate 校验规则;】
校验规则：描述字符之间的比较关系。
比如 英文之间的比较，忽略大小写，那么这个时候就不是按照字典序进行排序的。
而且字典序只是针对英文，如果你拿个中文，就没有什么作用。
而且 字符集有很多种，并不一定就是字典序。
所以说 字符串类型的数据，排是可以排序的，但不一定是字典序。
话说回来：用字符串去排序还是很少的。主要还是用数字去排序
所以，这里只要了解就行了，就不做过多的讲解。

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order by 可以 指定 多个列进行排序

先根据第一个列进行排序，如果第一个列结果相同，相同结果之间再通过第二个排序，以此类推
命令格式：select 列名，列名… from 表名 order by 列名,列名;

指定多个列的目的：就是为了避免指定一个列时，如果这个列中所有的列值都是相同的，那么彼此之间的顺序是无法确定的。
如果指定了多个列的时候，还可以根据其它列的数值进行排序。从而就能预期到彼此之间的顺序。

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知识铺垫 - 为select 的 第七种操作铺垫

比较运算符

运算符	说明
>, >=, <, <=	大于，大于等于，小于，小于等于
=	表示比较相等，NULL 不安全，例如 NULL = NULL 的结果是 NULL，NULL会视为是假，条件不成立
<=>	表示比较相等，NULL 安全，例如 NULL <=> NULL 的结果是 true(1)，条件成立
!=, <>	不等于
between a0 and a1	范围匹配，[a0, a1]，如果 a0 <= value <= a1，返回 true(1)
in (option, …)	如果是 option 中的任意一个，返回 true(1)
is null	专门用来比较NULL的，是否为NULL
is not null	专门用来比较NULL的，判断是否 不是 NULL
LIKE	模糊匹配。% 表示任意多个（包括 0 个）任意字符；_ 表示任意一个字符

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逻辑运算符

运算符	说明
and （逻辑与 &&）	多个条件必须都为 TRUE(1)，结果才是 TRUE(1)
or （逻辑或 双竖线）	任意一个条件为 TRUE(1), 结果为 TRUE(1)
not（逻辑非 ！）	条件为 TRUE(1)，结果为 FALSE(0)

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注意：

1、where条件可以使用表达式，但不能使用别名。
2、 and的优先级高于or，在同时使用时，需要使用小括号()包裹优先执行的部分

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7、select 中的 条件查询：关键字 where

在 select 查询语句的后面加上一个 where 语句，后面跟上一个具体的筛选条件。
命令格式：select 列名,列名… from 表名 where 筛选条件;
作用：把查询结果中满足筛选条件的记录保留，把不满足筛选条件的记录给过滤掉。

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基本查询

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and与or

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范围查询 ： between and + in

小拓展：MySQL的 between a0 and a1 算是不常见的 闭区间 语法。其他大部分语言都是 左闭右开的区间，比如java的 substring，还有在java的底层代码中，只要见到 form to 这样的字样，就是 左闭右开的区间。

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模糊查询：like

like，需要搭配通配符来使用：只需要对方的字符串符合你此处描述的一个形式就ok
这里like使用的通配符有两种 ： % 和 _
%： 代表 任意个字符【任意个：大小不做限制，可以是很大或者很小的数。包括0】，且每个字符又可以表示为任意字符(就是打牌中赖子一样，可以将它当做任意一张牌)。

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_ ：下划线它只能代表一个字符，但是这一个字符是“赖子”，即：可以表示任意字符。

还记得查看字符集的指令吗？
命令格式 ：show variables like ‘character%’;
这里其实就是使用了通配符。

如果抛开 SQL，站在更广的角度来看待 通配符体系。编程中还有一个东西叫做“正则表达式”，提供l更多的特殊符号来描述一个字符串的规则/特征。【别问我，我不会。】

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查询语句中，和NULL 进行比较

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8、分页查询：关键字 limit

分页查询，其实在我们的生活中很常见，比如我们浏览器 搜索资料，它的搜索结果会有很多。
网页呢，会帮我们进行分页。让我们一页一页去翻。这里其实就是运用分页查询。

至于为什么要使用分页查找，是因为如果我们一股脑将数据去不放入一张网页中，由于数据量很大，传输很慢，页面加载速度降低，网速也会被吃很多。
分页查询：就是为了避免这种情况，将数据分割N页，一页中最多显示 k 个结果。
在进行查找的时候，就按照一页的数据量进行返回。
【比如说：一页显示20条记录，第1页：1~20、第二页21 ~40。。。。。。】
这样就提升了网页的加载速度 和 数据量的传输量。

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在sql 中可以通过limit来实现分页查询，

limit 同样可以搭配条件，以及 order by 等操作来组合使用。

limit还有一个非常重要的作用。
前面说到 select * from 表名; 这个操作对生产环境的数据库很危险！
但是，有的人呢可能就会疑惑：难道那些指定列 和 列的表达式，还有 排序、条件等操作就不危险了吗？
危不危险 是根据操作指令返回的数据量来决定的。
如果返回的数据量很大，那么这个操作就是危险的，反之，则是安全的操作。
其实我们学习这么的操作指令，就是为避免危险操作。
1、select 指定需要的列数据，缩小数据范围。
2、然后，用严格的限制条件（where）来缩小数据量。，
3、再搭配使用limit，进一步限制数据量，实现更稳妥的操作。

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修改：关键字 update

命令格式 update 表名 set 列名 = 值,列名 = 值,列名 = 值… where 条件;
where 条件：起着筛选数据的作用，简单来说：我们更新数据，很少会是整体数据全更新，只是更新部分内容。
where 就是用来处理这种情况，来筛选需要更改的数据。
where 条件; 主要是针对那些行进行修改，符合条件的行就会修改，反之，则不会。
不过放心，这里 where 的条件 和 前面的 select 的 where 条件 是一样的。
意思就是说：前面讲的那些 操作 都能用在 update语句 上。
唯一需要注意的是：updata 是会修改数据库服务器上的原始数据的！！！！！
update是不会像 select 那样，做个样子的。它是实打实的修改了原始数据。

修改语句，也是咱们日常开发 常用的 一个 sql，大家一定要掌握它。

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删除（Delete）

语法格式： delete from 表名 where 条件;

删除操作海慧寺很危险的，一旦这里的条件写错了，可能影响范围就会很大，如果不写条件，就会把整个表的数据都删除掉了。（也就说： delete语句，不加where条件限制，就会把数据表中的数据清空）

而 drop table 表名; 是将整个表都删除了。

下一篇 对数据表进行“增删查改”的进阶操作

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