自学SQL网Note

学习网址：http://xuesql.cn/

表格、题目和知识点采集于自学SQL网，这个网站提供直接练习SQL的页面，免去了安装MySQL和导入表格的繁琐步骤，非常推荐初学者学习！

部分答案参考：https://blog.csdn.net/Xemacil/article/details/107086456

因为现在网站删掉了部分题目，我根据上面的博客补充了之前的题目，但是否准确就无法验证了。

本文除了整理提供了网站的答案外，还写入了部分从的题目中得到的思考和总结，适合需要初步学习SQL的朋友。

SQL Lesson 1: SELECT 查询 101

Id	Title	Director	Year	Length_minutes
1	Toy Story	John Lasseter	1995	81
2	A Bug’s Life	John Lasseter	1998	95
3	Toy Story 2	John Lasseter	1999	93
4	Monsters, Inc.	Pete Docter	2001	92
5	Finding Nemo	Finding Nemo	2003	107
6	The Incredibles	Brad Bird	2004	116
7	Cars	John Lasseter	2006	117
8	Ratatouille	Brad Bird	2007	115
9	WALL-E	Andrew Stanton	2008	104
10	Up	Pete Docter	2009	101
11	Toy Story 3	Lee Unkrich	2010	103
12	Cars 2	John Lasseter	2011	120
13	Brave	Brenda Chapman	2012	102
14	Monsters University	Dan Scanlon	2013	110

1. 找到所有电影的名称Title
   SELECT Title FROM Movies;

2. 找到所有电影的导演
   SELECT Director FROM Movies;

3. 找到所有电影的名称和导演
   SELECT Title,Director FROM Movies;

4. 找到所有电影的名称和上映年份
   SELECT Title,Year FROM Movies;

5. 找到所有电影的所有信息
   SELECT * FROM Movies;

6. 找到所有电影的名称,Id和播放时长
   SELECT Title,Id,Length_minutes FROM Movies;

7. 请列出所有电影的Id,名称和出版国(即美国)
   SELECT Id,Title,“美国” as Country FROM Movies;

   note:这里再Country列加入“美国”这个条件，从而简化了后续增加WHERE的语法量

总结：

主要是

SELECT * from 表名的应用

SQL Lesson 2: 条件查询 (constraints) (Pt. 1)

Id	Title	Director	Year	Length_minutes
1	Toy Story	John Lasseter	1995	81
2	A Bug’s Life	John Lasseter	1998	95
3	Toy Story 2	John Lasseter	1999	93
4	Monsters, Inc.	Pete Docter	2001	92
5	Finding Nemo	Finding Nemo	2003	107
6	The Incredibles	Brad Bird	2004	116
7	Cars	John Lasseter	2006	117
8	Ratatouille	Brad Bird	2007	115
9	WALL-E	Andrew Stanton	2008	104
10	Up	Pete Docter	2009	101
11	Toy Story 3	Lee Unkrich	2010	103
12	Cars 2	John Lasseter	2011	120
13	Brave	Brenda Chapman	2012	102
14	Monsters University	Dan Scanlon	2013	110

1. 找到Id为6的电影
   SELECT * FROM Movies WHERE Id = 6;

2. 找到在2000-2010年间Year上映的电影
   SELECT * FROM Movies WHERE Year BETWEEN 2000 AND 2010;

3. 找到不是在2000-2010年间Year上映的电影
   SELECT * FROM Movies WHERE Year not BETWEEN 2000 AND 2010;

4. 找到头5部电影
   SELECT * FROM Movies LIMIT 5;

   note: 详见LIMIT方法

5. 找到2010（含）年之后的电影里片长小于两个小时的片子
   SELECT * FROM Movies WHERE Year >=2010 AND Length_minutes < 120;

6. 找到99年和09年的电影,只要列出年份和片长看下
   SELECT Year,Length_minutes FROM Movies WHERE Year =1999 or Year =2009;

补充：

LIMIT方法

LIMIT语句用于限制select语句返回的行数

主要有两个参数：LIMIT 和 offset

SELECT column_list
FROMtable1
ORDER BY column_list
LIMIT row_count OFFSET offset;
SQL

在这个语法中，

• row_count确定将返回的行数。
• OFFSET子句在开始返回行之前跳过偏移行。 OFFSET子句是可选的。 如果同时使用LIMIT和OFFSET子句，OFFSET会在LIMIT约束行数之前先跳过偏移行。

row_count是限制一共返回多少行

offset是从上到下跳过多少行开始

LIMIT 1 offset 1

就是取第二行

LIMIT 5 offset 3

就是从第四行开始取五行

总结：

这里讲了几种简单的条件查询方法

Operator（关键字）	Condition（意思）	SQL Example(例子）
=, !=, < <=, >, >=	Standard numerical operators 基础的 大于，等于等比较	col_name != 4
BETWEEN … AND …	Number is within range of two values (inclusive) 在两个数之间	col_name BETWEEN 1.5 AND 10.5
NOT BETWEEN … AND …	Number is not within range of two values (inclusive) 不在两个数之间	col_name NOT BETWEEN 1 AND 10
IN (…)	Number exists in a list 在一个列表	col_name IN (2, 4, 6)
NOT IN (…)	Number does not exist in a list 不在一个列表	col_name NOT IN (1, 3, 5)

可以用 AND or OR 这两个关键字来组装多个条件（表示并且，或者）

(ie. num_wheels >= 4 AND doors <= 2 这个组合表示 num_wheels属性 大于等于 4 并且 doors 属性小于等于 2)

SQL Lesson 3: 条件查询(constraints) (Pt. 2)

Id	Title	Director	Year	Length_minutes
1	Toy Story	John Lasseter	1995	81
2	A Bug’s Life	John Lasseter	1998	95
3	Toy Story 2	John Lasseter	1999	93
4	Monsters, Inc.	Pete Docter	2001	92
5	Finding Nemo	Finding Nemo	2003	107
6	The Incredibles	Brad Bird	2004	116
7	Cars	John Lasseter	2006	117
8	Ratatouille	Brad Bird	2007	115
9	WALL-E	Andrew Stanton	2008	104
10	Up	Pete Docter	2009	101
11	Toy Story 3	Lee Unkrich	2010	103
12	Cars 2	John Lasseter	2011	120
13	Brave	Brenda Chapman	2012	102
14	Monsters University	Dan Scanlon	2013	110

1. 找到所有Toy Story系列电影
   SELECT * FROM Movies WHERE Title LIKE “%Toy Story%”;
2. 找到所有John Lasseter导演的电影
   SELECT * FROM Movies WHERE Director LIKE “John Lasseter%”;
3. 找到所有不是John Lasseter导演的电影
   SELECT * FROM Movies WHERE Director not LIKE “John Lasseter%”;
4. 找到所有电影名为 “WALL-” 开头的电影
   SELECT * FROM Movies WHERE Title LIKE “%Wall%”;
5. 有一部98年电影中文名《虫虫危机》请给我找出来
   SELECT * FROM Movies WHERE Year =1998;
6. 找出所有Pete导演的电影,只要列出电影名,导演名和年份就可以
   SELECT Title,Director,Year FROM Movies WHERE Director LIKE “%Pete%”
7. John Lasseter导演了两个系列，一个Car系列一个Toy Story系列,请帮我列出这John Lasseter导演两个系列千禧年之后(含千禧年)的电影
   SELECT * FROM Movies WHERE Director="John Lasseter"AND Year>= 2000

总结：

Operator（操作符）	Condition（解释）	Example（例子）
=	Case sensitive exact string comparison (notice the single equals)完全等于	col_name = “abc”
!= or <>	Case sensitive exact string inequality comparison 不等于	col_name != “abcd”
LIKE	Case insensitive exact string comparison 没有用通配符等价于 =	col_name LIKE “ABC”
NOT LIKE	Case insensitive exact string inequality comparison 没有用通配符等价于 !=	col_name NOT LIKE “ABCD”
%	Used anywhere in a string to match a sequence of zero or more characters (only with LIKE or NOT LIKE) 通配符，代表匹配0个以上的字符	col_name LIKE “%AT%” (matches “AT”, “ATTIC”, “CAT” or even “BATS”) “%AT%” 代表AT 前后可以有任意字符
_	Used anywhere in a string to match a single character (only with LIKE or NOT LIKE) 和% 相似，代表1个字符	col_name LIKE “AN_” (matches “AND”, but not “AN”)
IN (…)	String exists in a list 在列表	col_name IN (“A”, “B”, “C”)
NOT IN (…)	String does not exist in a list 不在列表	col_name NOT IN (“D”, “E”, “F”)

LIKE + 通配符对条件进行模糊匹配

=是对条件进行精准匹配，用LIKE可以模糊匹配

通配符%代表匹配0个以上的任意字符

通配符_代表1个任意字符

SQL Lesson 4: 查询结果Filtering过滤 和 sorting排序

Table: Movies (Read-Only)

Id	Title	Director	Year	Length_minutes
1	Toy Story	John Lasseter	1995	81
2	A Bug’s Life	John Lasseter	1998	95
3	Toy Story 2	John Lasseter	1999	93
4	Monsters, Inc.	Pete Docter	2001	92
5	Finding Nemo	Finding Nemo	2003	107
6	The Incredibles	Brad Bird	2004	116
7	Cars	John Lasseter	2006	117
8	Ratatouille	Brad Bird	2007	115
9	WALL-E	Andrew Stanton	2008	104
10	Up	Pete Docter	2009	101
11	Toy Story 3	Lee Unkrich	2010	103
12	Cars 2	John Lasseter	2011	120
13	Brave	Brenda Chapman	2012	102
14	Monsters University	Dan Scanlon	2013	110

1. 按导演名排重列出所有电影(只显示导演)，并按导演名正序排列
   SELECT DISTINCT Director FROM Movies ORDER BY Director;
2. 列出按上映年份最新上线的4部电影
   SELECT * FROM Movies ORDER BY Year DESC LIMIT 4;
3. 按电影名字母序升序排列，列出前5部电影
   SELECT * FROM Movies ORDER BY Title ASC LIMIT 5;
4. 按电影名字母序升序排列，列出上一题之后的5部电影
   SELECT * FROM Movies ORDER BY Title ASC LIMIT 5 offset 5;
5. 如果按片长排列，John Lasseter导演导过片长第3长的电影是哪部，列出名字即可
   SELECT Title FROM Movies WHERE Director=“John Lasseter” ORDER BY Length_minutes DESC LIMIT 1 offset 2
6. 按导演名字母升序,如果导演名相同按年份降序,取前10部电影给我
   SELECT * FROM Movies ORDER BY Director ASC,Year DESC LIMIT 10;

总结：

1、WHERE/ORDER BY/LIMIT OFFSET要按这个顺序来写

2、ORDER BY的降序是DESC

3、DISTINCT是将该列去重

SQL Review: 复习 SELECT 查询

Table: North_american_cities (Read-Only)

City	Country	Population	Latitude	Longitude
Guadalajara	Mexico	1500800	20.659699	-103.349609
Toronto	Canada	2795060	43.653226	-79.383184
Houston	United States	2195914	29.760427	-95.369803
New York	United States	8405837	40.712784	-74.005941
Philadelphia	United States	1553165	39.952584	-75.165222
Havana	Cuba	2106146	23.05407	-82.345189
Mexico City	Mexico	8555500	19.432608	-99.133208
Phoenix	United States	1513367	33.448377	-112.074037
Los Angeles	United States	3884307	34.052234	-118.243685
Ecatepec de Morelos	Mexico	1742000	19.601841	-99.050674
Montreal	Canada	1717767	45.501689	-73.567256
Chicago	United States	2718782	41.878114	-87.629798

​ 1.列出所有加拿大人的Canadian信息(包括所有字段)
​ SELECT * FROM North_american_cities WHERE Country=“Canada”;

​ 2.列出所有美国United States的城市按纬度从北到南排序(包括所有字段)

​ SELECT * FROM North_american_cities WHERE Longitude < ‘-87.629798’ ORDER BY Longitude ASC;

​ --SELECT * FROM North_american_cities WHERE Longitude < (SELECT Longitude FROM North_american_cities WHERE City = ‘Chicago’) ORDER BY Longitude;

​ 3.列出所有在Chicago西部的城市，从西到东排序(包括所有字段)

​ SELECT * FROM North_american_cities WHERE Longitude<-87.629798 ORDER BY Longitude ASC;

​ 4.用人口数Population排序,列出墨西哥Mexico最大的2个城市(包括所有字段)

​ SELECT * FROM North_american_cities WHERE Country = ‘Mexico’ ORDER BY Population DESC LIMIT 2;

​ 5.列出美国United States人口3-4位的两个城市和他们的人口(包括所有字段)
​ SELECT * FROM North_american_cities WHERE Country=‘United States’ ORDER BY Population DESC LIMIT 2 offset 2;

​ 6.北美所有城市,请按国家名字母序从A-Z再按人口从多到少排列看下前10位的城市(包括所有字段)
​ SELECT * FROM North_american_cities ORDER BY Country ASC,Population DESC LIMIT 10;

总结：

这节没啥好总结的，单表查询的基本操作看之前的就可以。

SQL Lesson 6: 用JOINs进行多表联合查询

Table: Movies (Read-Only)

Id	Title	Director	Year	Length_minutes
1	Toy Story	John Lasseter	1995	81
2	A Bug’s Life	John Lasseter	1998	95
3	Toy Story 2	John Lasseter	1999	93
4	Monsters, Inc.	Pete Docter	2001	92
5	Finding Nemo	Finding Nemo	2003	107
6	The Incredibles	Brad Bird	2004	116
7	Cars	John Lasseter	2006	117
8	Ratatouille	Brad Bird	2007	115
9	WALL-E	Andrew Stanton	2008	104
10	Up	Pete Docter	2009	101
11	Toy Story 3	Lee Unkrich	2010	103
12	Cars 2	John Lasseter	2011	120
13	Brave	Brenda Chapman	2012	102
14	Monsters University	Dan Scanlon	2013	110

Table: Boxoffice (Read-Only)

Movie_id	Rating	Domestic_sales	International_sales
5	8.2	380843261	555900000
14	7.4	268492764	475066843
8	8	206445654	417277164
12	6.4	191452396	368400000
3	7.9	245852179	239163000
6	8	261441092	370001000
9	8.5	223808164	297503696
11	8.4	415004880	648167031
1	8.3	191796233	170162503
7	7.2	244082982	217900167
10	8.3	293004164	438338580
4	8.1	289916256	272900000
2	7.2	162798565	200600000
13	7.2	237283207	301700000

1. 找到所有电影的国内Domestic_sales和国际销售额
   SELECT * FROM Movies LEFT JOIN Boxoffice on Movies.Id = Boxoffice.Movie_id;

2. 找到所有国际销售额比国内销售大的电影
   SELECT * FROM Movies LEFT JOIN Boxoffice on Movies.Id = Boxoffice.Movie_id WHERE demostic_sales < International_sales;

3. 找出所有电影按市场占有率Rating倒序排列
   SELECT * FROM Movies LEFT JOIN Boxoffice on Movies.Id = Boxoffice.Movie_id ORDER BY Rating ASC;

4. 每部电影按国际销售额比较,排名最靠前的导演是谁,国际销量多少
   SELECT Director,International_sales FROM Movies LEFT JOIN Boxoffice on Movies.Id = Boxoffice.Movie_id ORDER BY International_sales LIMIT 1;

   这个答案不对！

   自己写的：SELECT Director, International_sales FROM Movies INNER JOIN Boxoffice On Movies.Id = Boxoffice.Movie_id GROUP BY Director ORDER BY International_sales DESC LIMIT 1;

   要先GROUP BY一下把International_sales加起来然后再排序

总结：

用JOINs进行多表联合查询

主键(primary key), 一般关系数据表中，都会有一个属性列设置为 主键(primary key)。主键是唯一标识一条数据的，不会重复复（想象你的身份证号码)。一个最常见的主键就是auto-incrementing integer(自增Id，每写入一行数据Id+1, 当然字符串，hash值等只要是每条数据是唯一的也可以设为主键.

借助主键(primary key)（当然其他唯一性的属性也可以），我们可以把两个表中具有相同 主键Id的数据连接起来（因为一个Id可以简要的识别一条数据，所以连接之后还是表达的同一条数据）（你可以想象一个左右连线游戏）。具体我们用到 JOIN 关键字。我们先来学习 INNER JOIN.

用INNER JOIN 连接表的语法

SELECT column, another_table_column, … FROM mytable （主表）
INNER JOIN another_table （要连接的表）
ON mytable.Id = another_table.Id (想象一下刚才讲的主键连接，两个相同的连成1条)
WHERE condition(s) ORDER BY column, … ASC/DESC LIMIT num_limit OFFSET num_offset;

通过ON条件描述的关联关系;INNER JOIN 先将两个表数据连接到一起. 两个表中如果通过Id互相找不到的数据将会舍弃。此时，你可以将连表后的数据看作两个表的合并，SQL中的其他语句会在这个合并基础上 继续执行（想一下和之前的单表操作就一样了）.
还有一个理解INNER JOIN的方式，就是把 INNER JOIN 想成两个集合的交集。

SQL Lesson 7: 外连接（OUTER JOINs）

Table: Employees (Read-Only)

Role	Name	Building	Years_employed
Engineer	Becky A.	1e	4
Engineer	Dan B.	1e	2
Engineer	Sharon F.	1e	6
Engineer	Dan M.	1e	4
Engineer	Malcom S.	1e	1
Artist	Tylar S.	2w	2
Artist	Sherman D.	2w	8
Artist	Jakob J.	2w	6
Artist	Lillia A.	2w	7
Artist	Brandon J.	2w	7
Manager	Scott K.	1e	9
Manager	Shirlee M.	1e	3
Manager	Daria O.	2w	6
Engineer	Yancy I.	null	0
Artist	Oliver P.	null	0

Table: Buildings (Read-Only)

Building_name	Capacity
1e	24
1w	32
2e	16
2w	20

1. 找到所有有雇员的办公室(buildings)名字
   SELECT DISTINCT Building FROM Employees WHERE Building is not null;

2. 找到所有办公室和他们的最大容量
   SELECT * FROM buildings;

3. 找到所有办公室里的所有角色（包含没有雇员的）,并做唯一输出(DISTINCT)
   SELECT DISTINCT buildings.Building_name,Employees.Role FROM buildings LEFT JOIN Employees on Employees.Building=buildings.Building_name;

   自己写的：SELECT DISTINCT Building_name, Role FROM Buildings LEFT JOIN Employees On Buildings.Building_name = Employees.Building;

4. 找到所有有雇员的办公室(buildings)和对应的容量
   SELECT DISTINCT Building,capacity FROM Employees LEFT JOIN buildings on Employees.Building=buildings.Building_name WHERE Employees.Building is not null;

总结：

INNER JOIN 只会保留两个表都存在的数据（还记得之前的交集吗），这看起来意味着一些数据的丢失，在某些场景下会有问题.

真实世界中两个表存在差异很正常，所以我们需要更多的连表方式，也就是本节要介绍的左连接LEFT JOIN,右连接RIGHT JOIN 和 全连接FULL JOIN. 这几个 连接方式都会保留不能匹配的行。

用LEFT/RIGHT/FULL JOINs 做多表查询

SELECT column, another_column, … FROM mytable
INNER/LEFT/RIGHT/FULL JOIN another_table
ON mytable.Id = another_table.matching_id
WHERE condition(s) ORDER BY column, … ASC/DESC LIMIT num_limit OFFSET num_offset;

和INNER JOIN 语法几乎是一样的. 我们看看这三个连接方法的工作原理：
在表A 连接 B, LEFT JOIN保留A的所有行，不管有没有能匹配上B 反过来 RIGHT JOIN则保留所有B里的行。最后FULL JOIN 不管有没有匹配上，同时保留A和B里的所有行

！也就是说只要On 后面的条件两边都能完全对应，那么JOIN/LEFT JOIN/RIGHT JOIN都是一样的

我们还是可以用集合的图示来描述：
LEFT JOIN
RIGHT JOIN
FULL JOIN

将两个表数据1-1连接，保留A或B的原有行，如果某一行在另一个表不存在，会用 NULL来填充结果数据。所有在用这三个JOIN时，你需要单独处理 NULL. 关于 NULL 下一节会做更详细的说明

哪一列是唯一且不重复的就以它为左连的第一个表

SQL Lesson 8: 关于特殊关键字 NULLs

Table: Employees (Read-Only)

Role	Name	Building	Years_employed
Engineer	Becky A.	1e	4
Engineer	Dan B.	1e	2
Engineer	Sharon F.	1e	6
Engineer	Dan M.	1e	4
Engineer	Malcom S.	1e	1
Artist	Tylar S.	2w	2
Artist	Sherman D.	2w	8
Artist	Jakob J.	2w	6
Artist	Lillia A.	2w	7
Artist	Brandon J.	2w	7
Manager	Scott K.	1e	9
Manager	Shirlee M.	1e	3
Manager	Daria O.	2w	6
Engineer	Yancy I.	null	0
Artist	Oliver P.	null	0

Table: Buildings (Read-Only)

Building_name	Capacity
1e	24
1w	32
2e	16
2w	20

1. 找到雇员里还没有分配办公室的(列出名字和角色就可以)
   SELECT Name,Role FROM Employees WHERE Building is null;

   自己的：SELECT Name, Role FROM Employees WHERE Building is null;

2. 找到还没有雇员的办公室
   SELECT Building_name FROM Buildings LEFT JOIN Employees on Buildings.Building_name = Employees.Building WHERE Name is null;

   自己的：SELECT Building_name FROM Buildings LEFT JOIN Employees On Buildings.Building_name = Employees.Building WHERE Building is null;

总结：

先不要想着一步到位，SELECT的部分可以先用*，等结果出来之后再去选列

SQL Lesson 9: 在查询中使用表达式

Table: Movies (Read-Only)

Id	Title	Director	Year	Length_minutes
1	Toy Story	John Lasseter	1995	81
2	A Bug’s Life	John Lasseter	1998	95
3	Toy Story 2	John Lasseter	1999	93
4	Monsters, Inc.	Pete Docter	2001	92
5	Finding Nemo	Finding Nemo	2003	107
6	The Incredibles	Brad Bird	2004	116
7	Cars	John Lasseter	2006	117
8	Ratatouille	Brad Bird	2007	115
9	WALL-E	Andrew Stanton	2008	104
10	Up	Pete Docter	2009	101
11	Toy Story 3	Lee Unkrich	2010	103
12	Cars 2	John Lasseter	2011	120
13	Brave	Brenda Chapman	2012	102
14	Monsters University	Dan Scanlon	2013	110

Table: Boxoffice (Read-Only)

Movie_id	Rating	Domestic_sales	International_sales
5	8.2	380843261	555900000
14	7.4	268492764	475066843
8	8	206445654	417277164
12	6.4	191452396	368400000
3	7.9	245852179	239163000
6	8	261441092	370001000
9	8.5	223808164	297503696
11	8.4	415004880	648167031
1	8.3	191796233	170162503
7	7.2	244082982	217900167
10	8.3	293004164	438338580
4	8.1	289916256	272900000
2	7.2	162798565	200600000
13	7.2	237283207	301700000

1. 列出所有的电影Id,名字和销售总额(以百万美元为单位计算)
   SELECT Id,Title,(Domestic_sales+International_sales)/1000000 as “销售总额” FROM Movies LEFT JOIN Boxoffice on Movies.Id = Boxoffice.Movie_id;
2. 列出所有的电影Id,名字和市场指数(Rating的10倍为市场指数)
   SELECT Id,Title,Rating*10 as “市场指数” FROM Movies LEFT JOIN Boxoffice on Movies.Id = Boxoffice.Movie_id;
3. 列出所有偶数年份的电影，需要电影Id,名字和年份
   SELECT Id,Title,Year from Movies LEFT JOIN Boxoffice on Movies.Id = Boxoffice.Movie_id WHERE Year%2=0;
4. John Lasseter导演的每部电影每分钟值多少钱,告诉我最高的3个电影名和价值就可以
   SELECT Title,(Domestic_sales+International_sales)/Length_minutes as “价值” from Movies LEFT JOIN Boxoffice on Movies.Id = Boxoffice.Movie_id WHERE Director = “Jhon Lasseter” ORDER BY “价值” LIMIT 3;
5. 电影名最长的3部电影和他们的总销量是多少
   SELECT，length(Title) as title_len,Title,(Domestic_sales + International_sales) as “总销量” from Movies LEFT JOIN Boxoffice on Movies.Id = Boxoffice.Movie_id ORDER BY title_len DESC LIMIT 3;

自己的答案：

1. SELECT Id, Title, (Domestic_sales + International_sales)/1000000 as ‘销售总额’ FROM Movies LEFT JOIN Boxoffice On Movies.Id = Boxoffice.movie_id;
2. SELECT Id, Title,(Rating * 10) AS ‘市场指数’ FROM Movies LEFT JOIN Boxoffice On Movies.Id = Boxoffice.Movie_id;
3. SELECT Id, Title, Year FROM Movies WHERE Year&1 = 0;
4. SELECT Title, (Domestic_sales + International_sales)/Length_minutes AS ‘价值’ FROM Movies LEFT JOIN Boxoffice On Movies.Id = Boxoffice.Movie_id WHERE Director = ‘John Lasseter’ ORDER BY 价值 DESC LIMIT 3;

总结：

mysql判断奇数偶数，效率按顺序

– 按位与

select * from cinema WHERE Id&1;

– Id先除以2然后乘2 如果与原来的相等就是偶数

select * from cinema WHERE Id=(Id>>1)<<1;

– Id计算

select * from cinema WHERE Id%2 = 1;
select * from cinema WHERE Id%2 = 0;

– 与上面的一样

select * from cinema WHERE mod(Id, 2) = 1;
select * from cinema WHERE mod(Id, 2) = 0;

– -1的奇数次方和偶数次方

select * from cinema WHERE POWER(-1, Id) = -1;
select * from cinema WHERE POWER(-1, Id) = 1;

– 正则匹配最后一位

select * from cinema WHERE Id regexp '[13579]$';
select * from cinema WHERE Id regexp '[02468]$';

SQL Lesson 10: 在查询中进行统计I (Pt. 1)

Table(表）: Employees

Role	Name	Building	Years_employed
Engineer	Becky A.	1e	4
Engineer	Dan B.	1e	2
Engineer	Sharon F.	1e	6
Engineer	Dan M.	1e	4
Engineer	Malcom S.	1e	1
Artist	Tylar S.	2w	2
Artist	Sherman D.	2w	8
Artist	Jakob J.	2w	6
Artist	Lillia A.	2w	7
Artist	Brandon J.	2w	7
Manager	Scott K.	1e	9
Manager	Shirlee M.	1e	3
Manager	Daria O.	2w	6
Engineer	Yancy I.	null	0
Artist	Oliver P.	null	0

1. 找出就职年份最高的雇员(列出雇员名字+年份）
   SELECT Name,MAX(Years_employed) FROM Employees;

   自己写的：

   SELECT Name, Years_employed FROM Employees ORDER BY Years_employed DESC LIMIT 1;

2. 按角色(Role)统计一下每个角色的平均就职年份
   SELECT Role, AVG(Years_employed) FROM Employees GROUP BY Role;

3. 按办公室名字总计一下就职年份总和
   SELECT Building, SUM(Years_employed) FROM Employees GROUP BY Building;

4. 每栋办公室按人数排名,不要统计无办公室的雇员
   SELECT Building, Count(Name) FROM Employees WHERE Building is not NULL GROUP BY Building;

   SELECT Building, Count(Name) FROM Employees GROUP BY Building HAVING Building is not NULL;

   Note:Count(Name)换成Count(*)也可以

5. 就职1,3,5,7年的人分别占总人数的百分比率是多少(给出年份和比率"50%" 记为 50)
   SELECT Years_employed, Count() * 100/(select count() FROM Employees) AS Rating FROM Employees WHERE Years_employed in (1,3,5,7) GROUP BY Years_employed;

总结：

对全部结果数据做统计的SQL格式

SELECT AGG_FUNC(\column_or_expression\) AS aggregate_description, …
FROM mytable
WHERE constraint_expression;

下面介绍几个常用统计函数:

Function	Description
COUNT(*), COUNT(column)	计数！COUNT(*) 统计数据行数，COUNT(column) 统计column非NULL的行数.
MIN(column)	找column最小的一行.
**MAX(**column)	找column最大的一行.
**AVG(**column)	对column所有行取平均值.
SUM(column)	对column所有行求和.

注意：

GROUP BY 之后在SELECT 后使用统计函数是对分组后的每组做这些统计运算

SQL Lesson 11: 在查询中进行统计II (Pt. 2)

Table(表）: Employees

Role	Name	Building	Years_employed
Engineer	Becky A.	1e	4
Engineer	Dan B.	1e	2
Engineer	Sharon F.	1e	6
Engineer	Dan M.	1e	4
Engineer	Malcom S.	1e	1
Artist	Tylar S.	2w	2
Artist	Sherman D.	2w	8
Artist	Jakob J.	2w	6
Artist	Lillia A.	2w	7
Artist	Brandon J.	2w	7
Manager	Scott K.	1e	9
Manager	Shirlee M.	1e	3
Manager	Daria O.	2w	6
Engineer	Yancy I.	null	0
Artist	Oliver P.	null	0

1. 统计一下Artist角色的雇员数量
   SELECT Count(*) FROM Employees WHERE Role = ‘Artist’;

2. 按角色统计一下每个角色的雇员数量
   SELECT Role, Count(*) FROM Employees GROUP BY Role;

3. 算出Engineer角色的就职年份总计
   SELECT SUM(Years_employed) FROM Employees WHERE Role = ‘Engineer’;

   题目要求用分组，但我觉得速度应该会变慢

   SELECT SUM(Years_employed) FROM Employees GROUP BY Role HAVING Role = ‘Engineer’;

4. 每栋办公室按人数排名,不要统计无办公室的雇员
   SELECT count(*) as count,Role,building is not null as bn FROM employees group by Role,bn;

5. 就职1,3,5,7年的人分别占总人数的百分比率是多少(给出年份和比率"50%" 记为 50)
   SELECT Role,Years_employed/3 as year_3,count(*) as count FROM employees group by Role,year_3 order by count desc;

总结：

GROUP BY其实是可以group by 多列的，相当于对遍历这些列的所有情况

比如说col1有0，1两种情况，col2有0，1两种情况

那如果group by col1,col2，那就是按（0，0），（0，1），（1，0），（1，1）四种情况来分

col1	col2	result
0	0	0
0	1	1
1	0	1
1	1	0

SQL Lesson 12: 查询执行顺序

Table: Movies (Read-Only)

Id	Title	Director	Year	Length_minutes
1	Toy Story	John Lasseter	1995	81
2	A Bug’s Life	John Lasseter	1998	95
3	Toy Story 2	John Lasseter	1999	93
4	Monsters, Inc.	Pete Docter	2001	92
5	Finding Nemo	Finding Nemo	2003	107
6	The Incredibles	Brad Bird	2004	116
7	Cars	John Lasseter	2006	117
8	Ratatouille	Brad Bird	2007	115
9	WALL-E	Andrew Stanton	2008	104
10	Up	Pete Docter	2009	101
11	Toy Story 3	Lee Unkrich	2010	103
12	Cars 2	John Lasseter	2011	120
13	Brave	Brenda Chapman	2012	102
14	Monsters University	Dan Scanlon	2013	110

Table: Boxoffice (Read-Only)

Movie_id	Rating	Domestic_sales	International_sales
5	8.2	380843261	555900000
14	7.4	268492764	475066843
8	8	206445654	417277164
12	6.4	191452396	368400000
3	7.9	245852179	239163000
6	8	261441092	370001000
9	8.5	223808164	297503696
11	8.4	415004880	648167031
1	8.3	191796233	170162503
7	7.2	244082982	217900167
10	8.3	293004164	438338580
4	8.1	289916256	272900000
2	7.2	162798565	200600000
13	7.2	237283207	301700000

1. 统计出每一个导演的电影数量（列出导演名字和数量）
   SELECT Director,Count(*) FROM Movies Group by Director;

2. 统计一下每个导演的销售总额(列出导演名字和销售总额)
   SELECT Director, SUM(Domestic_sales+International_sales) AS ‘销售总额’ FROM Movies Left Join Boxoffice On Movies.Id = Boxoffice.Movie_id GROUP BY Director;

3. 按导演分组计算销售总额,求出平均销售额冠军（统计结果过滤掉只有单部电影的导演，列出导演名，总销量，电影数量，平均销量)
   SELECT director,sum(Domestic_sales + International_sales) AS sum_sales,count(director),sum(Domestic_sales + International_sales)/count(director) AS avg_sales FROM movies LEFT JOIN boxoffice ON movies.id = boxoffice.movie_id group by director having count(director) > 1 ORDER BY avg_sales DESC LIMIT 1

   –SELECT Director, SUM(Domestic_sales+International_sales) AS ‘总销量’, Count() AS ‘电影数量’, SUM(Domestic_sales+International_sales)/Count() AS ‘平均销量’ FROM Movies Left Join Boxoffice On Movies.Id = Boxoffice.Movie_id GROUP BY Director HAVING Count() > 1 ORDER BY SUM(Domestic_sales+International_sales)/Count() DESC LIMIT 1;

   note:用中文名的话不可以直接用AS的列名来操作

4. 找出每部电影和单部电影销售冠军之间的销售差，列出电影名，销售额差额
   select title ,(select max(international_sales+domestic_sales) from boxoffice)-(international_sales+domestic_sales) AS Margin from movies left join boxoffice on movies.id=boxoffice.movie_id;

   SELECT Title, ((SELECT (Domestic_sales + International_sales) FROM Movies Left Join Boxoffice On Movies.Id = Boxoffice.Movie_id ORDER BY (Domestic_sales + International_sales) DESC LIMIT 1 ) - (Domestic_sales + International_sales))AS Rest FROM movies LEFT JOIN boxoffice ON movies.id = boxoffice.movie_id;

总结：

按这个顺序来写，注意顺序不能颠倒，否则会报错！

SELECT DISTINCT column, AGG_FUNC(*column_or_expression*),
… FROM mytable
JOIN another_table ON mytable.column = another_table.column
WHERE constraint_expression
GROUP BY column
AVING constraint_expression
ORDER BY *column* ASC/DESC
LIMIT count OFFSET COUNT;

可能是史上最适合入门SQL语句的教程——自学SQL网学习笔记相关推荐

1. 史上最全 Appium 自动化测试从基础到框架实战精华学习笔记（一）

   本文为霍格沃兹测试学院学员学习笔记,进阶学习文末加群. 对测试人来说,Appium 是非常重要的一个开源跨平台自动化测试工具,它允许测试人员在不同的平台(iOS.Android 等)使用同一套 API ...

2. linux bios设置界面,BIOS怎么设置 史上最详细的bios设置图解教程

   BIOS怎么设置?下面百事网小编就为大家带来史上最详细的bios设置图解教程. 一 进入BIOS设置程序通常有以下三种方法 1.开机启动时按热键(最通用也最常用) 在开机时按下特定的热键可以进入BIO ...

3. 史上最全面的python学生管理系统教程（二）

   目录 序言 sqlite使用教程 python sqlite使用教程 数据库构造 学生信息表结构: 教师信息表结构: 课程成绩表结构: 教师添加课程: 学生表连接课程成绩表: 数据库语句了解 sqli ...

4. 史上最详细的Android Studio系列教程四--Gradle基础

   史上最详细的Android Studio系列教程四--Gradle基础 转载于:https://www.cnblogs.com/zhujiabin/p/5125917.html

5. 史上最纯净的电脑系统重装教程，怕你不会，手把手教你，会了支持一下老学长！

   史上最纯净的电脑系统重装教程 各位朋友大家好,我是贪玩老学长,也就是你们所看到的文章发帖UP主.很荣幸,我已经完成了我本科4年,硕士3年的求学生涯,于2021年7月入职,致力于给大家分享电脑知识相关的 ...

6. 史上最简单的wordpress迁移搬家教程

   当我们的wordpress网站需要换服务器或者域名时,又或者我们在本地使用做好了wordpress网站需要上线时,都需要用到wordpress迁移搬家技术.我网上也搜了很多,什么又要改数据什么的比较麻 ...

7. SQL语句性能优化--LECCO SQL Expert

   SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句. 人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术,自动对SQL语句进行重写,从而找到性能最好的等效SQL语句. 数据库性能的优 ...

8. 数据库LINQ TO SQL在Silverlight中的应用(WCF)------学习笔记（一）

   数据库LINQ TO SQL在Silverlight中的应用(WCF)------学习笔记(一) 步骤: 1. 创建SILVERLIGHT应用程序 2. 创建LINQ TO SQL [注意序列化的问题 ...

9. java存储过程与sql语句_存储过程与SQL语句怎么选择

   应用存储过程的优点: 1.具有更好的性能 存储过程是预编译的,只在创建时进行编译,以后每次执行存储过程都不需再重新编译, 而一般 SQL 语句每执行一次就编译一次,因此使用存储过程可以提高数据库执行速 ...

最新文章

1. 如何复制一个目录里面的所有目录和文件
2. Docker不再是唯一的选择
3. 一个模型处理多个任务
4. java 一组数据中偏差较大的数据_深入分析数据结构中的队列（java代码实现）
5. datagridview设置为勾选才可编辑_使用lightroom前，做好这几项设置，有助于更好使用...
6. 一个简单的PHP邮件列表管理器
7. linux用户怎么归纳到组,Linux用户和组命令总结
8. Linux系统X服务漏洞,X.Org X Server本地拒绝服务漏洞(CVE-2013-6424)
9. Ubuntu18.04下安装配置ORB_SLAM2以及过程中遇到的问题解决方法
10. Protobuf, understand the hood
11. LintCode—合并两个排序链表（165）
12. 开通博客，记录一下。
13. 使用MV制作最简单的游戏：我要做游戏（1）
14. 3DMax如何安装？3DMax2018软件安装图文教程全解
15. 计算机会说,计算机会有意识吗？你以为就我们才有吗~
16. iPad中国内地商标权诉讼调查
17. 单词拼写检查之cutoff距离
18. 客户服务管理（CSM）
19. c语言中数的表示 叙述正确,关于C语言中数的表示，以下叙述正确的是（
20. MT5和MT4交易软件有什么区别？

热门文章

1. 一篇6450字的广告，如何开启1.8万亿美金的华尔街传奇？
2. DNS对网络连通性的影响
3. 字体包转化为ttf格式的网站分享
4. JAVA中break和continue用法
5. 我的博客开通啦，以后会记录一位IT女的学习生涯
6. 基于MThings配置MODBUS数据中常见的几种时间概念介绍（超时时间、间隔时间、轮询时间）
7. 区块链共识协议最详细的分析
8. c语言表示注释,c语言中注释的位置
9. 家族关系查询系统（2021-9-22更新）
10. （十九）美萍酒店管理系统：系统维护_系统设置_房间设置_添加类型、修改类型