03.SQL高级查询_分组：

1).需求：一条查询，查询出每种商品的最高价格

2).分组的命令：group by 分组字段

3).实现上例：

select category_id,max(price)  from product group by category_id;

查询顺序：先分组，再聚合

4).注意事项：

分组查询的结果最多只能包含：分组列，聚合结果，不能包含其他字段。

5).练习1：

需求：查询每个生产日期的商品的数量是多少？

select  proDate,count(*)  from product group by proDate;

6).练习2：

有如下学员信息表：

编号    姓名    性别    年龄    科目

1    张三    男    22    JavaEE

2    李四    女    18    UI

3    王五    男    23    JavaEE

4    周六    女    21    JavaEE

5    赵四    女    17    IOS

需求1：每科目学员的最大年龄是多少？

select 科目,max(年龄) from 学员信息表 group by 科目

需求2: 每科目的总人数是多少？

select 科目,count(*)  from 学员信息表 group by 科目

需求3: 一个查询显示出每科目的男同学和女同学分别有多少人？

1).先想出查询结果是什么样的：

科目    性别    人数

JavaEE    男    2

JavaEE    女    1

UI    男    0

UI    女    1

IOS    男    0

IOS    女    1

2).对多列进行分组：

select 科目,性别,count(*) from 学员信息表 group by 科目, 性别;//先按第一列分组，然后再按第二列进行分组

7).目前学习过的语句的编写顺序：

select 筛选字段    from 表名 where 条件    group by 分组字段  order by 排序字段;

执行顺序：

1).from

2).where

3).group by

4).如果有聚合函数，计算聚合的结果

5).select

6).order by

04.SQL高级查询_having子句：

1).需求：查询每种商品的最高价格，要求结果只显示最大价格大于5000元的结果，你可能会想这样写：

SELECT category_id,MAX(price) FROM product where max(price) > 5000  GROUP BY category_id  ORDER BY MAX(price);

上述语句错误，因为where先执行，max()后执行，当where执行时，max()还没有结果，所以此语句错误。

2).由于where不能对聚合后的结果进行筛选，要对聚合后的结果进行筛选要使用：having语句

select category_id , max(price) from product group by category_id having max(price) > 5000 order by max(price);

05.SQL高级查询_分页查询：

1).分页查询语句：

select ... from ... limit m,n;

说明：

1).m : 表示从第几条记录开始取--记录的索引值(第一条记录的索引是0)。计算方式：(当前页- 1) * 每页显示条数

2).n : 表示取几条记录；

2).例如：查询product表，每页4条

#第一页数据：

select * from product limit 0,4;

select * from product limit (1 - 1) * 4 , 4

#第二页数据:

SELECT * FROM product LIMIT 4,4;

select * from product limit (2 - 1) * 4 , 4

#第三页数据:

SELECT * FROM product LIMIT 8,4;

select * from product limit (3 - 1) * 4 , 4

#第四页数据:

SELECT * FROM product LIMIT 12,4;

select * from product limit (4 - 1) * 4 , 4

3).注意：

1).m和n的值如果是负数、浮点数就会抛异常。

2).其它情况如果超出范围，不抛异常，只是无结果而已；

06.SQL的备份与恢复：

1).备份数据库的作用：

1).备份数据，防止数据库软件发生异常，导致数据丢失。

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