MySQL表查询关键字
2024-04-28 05:59:52
文章目录
- 对表的SQL语句补充
- 表的查询关键字
- 查询关键字之select与from
- 查询关键字之where筛选
- 查询关键字之group by分组
- 查询关键字之having过滤
- 查询关键字之distinct去重
- 查询关键字之order by排序
- 查询关键字之limit分页
- 查询关键字之regexp正则
- 多表查询思路
- 子查询
- 连表查询
- 总结
- 今日作业
对表的SQL语句补充
修改表的名字alter table 旧名字 rename 新名字；新增字段alter table 表名 add 字段 字段类型(数字) 约束条件; alter table 表名 add 字段 字段类型(数字) 约束条件 after 已经存在的字段名; # 在已经存在的字段后面新增 alter table 表名 add 字段 字段类型(数字) 约束条件 first; # 字段信息新增到第一行修改字段alter table 表名 change 旧字段 新字段 新字段类型(数字) 约束条件; alter table 表名 modify 字段名 字段类型(数字) 约束条件;删除字段alter table 表名 drop 字段名；
整体知识实操：
mysql> create table t1(-> id int primary key auto_increment,-> name varchar(32)-> );
Query OK, 0 rows affected (0.13 sec)mysql> desc t1;
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(32) | YES | | NULL | |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
2 rows in set (0.06 sec)mysql> alter table t1 rename ttt;
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)mysql> alter table ttt add pwd int default 123;
Query OK, 0 rows affected (0.08 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> alter table ttt add gender enum('male', 'female') after name;
Query OK, 0 rows affected (0.10 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> alter table ttt add age int not null first;
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> alter table ttt change pwd password int not null;
Query OK, 0 rows affected (0.09 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> alter table ttt drop age;
Query OK, 0 rows affected (0.12 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> desc ttt;
+----------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+----------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(32) | YES | | NULL | |
| gender | enum('male','female') | YES | | NULL | |
| password | int(11) | NO | | NULL | |
+----------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
4 rows in set (0.03 sec)
表的查询关键字
例题数据准备：
1.数据准备(直接拷贝)create table emp(id int not null unique auto_increment,name varchar(20) not null,sex enum('male','female') not null default 'male', #大部分是男的age int(3) unsigned not null default 28,hire_date date not null,post varchar(50),post_comment varchar(100),salary double(15,2),office int, #一个部门一个屋子depart_id int);#三个部门：教学，销售，运营
insert into emp(name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values('jason','male',18,'20170301','浦东第一帅形象代言',7300.33,401,1), #以下是教学部('tom','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),('kevin','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),('tony','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),('owen','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),('jack','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),('jenny','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),('sank','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1),('哈哈','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是销售部门('呵呵','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2),('西西','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2),('乐乐','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2),('拉拉','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2),('僧龙','male',28,'20160311','operation',10000.13,403,3), #以下是运营部门('程咬金','male',18,'19970312','operation',20000,403,3),('程咬银','female',18,'20130311','operation',19000,403,3),('程咬铜','male',18,'20150411','operation',18000,403,3),('程咬铁','female',18,'20140512','operation',17000,403,3);
查询关键字之select与from
select自定义查询表中字段对应的数据
from指定操作的对象(到底是哪张表 也可能是多张)
强调：
SQL语句的关键字编写顺序与执行顺序是不一致的!!!
eg: select name from emp;
肯定是先支持from确定表 之后执行select确定字段
编写SQL语句针对select和from可以先写个固定模板
select * from 表名 其他操作
select后的字段可能是实际的 也可能是通过SQL动态产生的 所以可以先用*占位最后再修改
查询关键字之where筛选
按条件表达式筛选
条件运算符：
< > <= >= = !=按逻辑表达式筛选
逻辑运算符：
and or not模糊查询
like between in
模糊查询：
查询条件不清晰，不明确的情况下，这种查询我们统称为模糊查询
关键字：like(开启模糊查询的关键字)
关键符号：'%'：匹配任意个数的任意字符'_'：匹配单个个数的任意字符
举例说明：
1.查询id大于等于3小于等于6的数据
select * from emp where id>=3 and id<=6;
select * from emp where id between 3 and 6;2.查询薪资是20000或者18000或者17000的数据
select * from emp where salary=20000 or salary=18000 or salary=17000;
select * from emp where salary in (20000,18000,17000);3.查询员工姓名中包含o字母的员工姓名和薪资
select name, salary from emp where name like '%o%';4.查询员工姓名是由四个字符组成的员工姓名与其薪资
select name,salary from emp where name like '____';5.查询id小于3或者大于6的数据
select * from emp where not id between 3 and 6;6.查询薪资不在20000，18000，17000范围的数据
select * from emp where not salary in (20000, 18000, 17000);7.查询岗位描述为空的员工名与岗位名 针对null不能用等号，只能用is
select name, post from emp where post_comment is null;
查询关键字之group by分组
分组：按照一些指定的条件将单个单个的数据分为一个个整体。
关键字：group by(后面接列名，通常与聚合函数一起使用)
语法结构：
select 字段名 from 表名 group by 以什么字段分组;
聚合函数1.max(列名)>>>最大值
2.min(列名)>>>最小值
3.sum(列名)>>>求总和
4.count(列名)>>>计数
5.avg(列名)>>>求平均值
小技巧：
我们写SQL是否需要使用分组 可以在题目中得到答案每个、平均、最大、最小
举例说明：
获取每个部门的最高工资
# 以组为单位统计组内数据>>>聚合查询(聚集到一起合成为一个结果)
# 每个部门的最高工资
select post,max(salary) from emp group by post;补充:在显示的时候还可以给字段取别名
mysql> select post as '部门名', max(salary) as '最高工资' from emp group by post;
+-----------------------------+--------------+
| 部门名 | 最高工资 |
+-----------------------------+--------------+
| operation | 20000.00 |
| sale | 4000.33 |
| teacher | 1000000.31 |
| 浦东第一帅形象代言 | 7300.33 |
+-----------------------------+--------------+
4 rows in set (0.00 sec)
# as也可以省略 但是不推荐省 因为寓意不明确查询分组之后的部门名称和每个部门下所有的学生姓名
# group_concat（分组之后用）不仅可以用来显示除分组外字段还有拼接字符串的作用
mysql> select post, group_concat(name) from emp group by post;
+-----------------------------+------------------------------------------------+
| post | group_concat(name) |
+-----------------------------+------------------------------------------------+
| operation | 程咬铁,程咬铜,程咬银,程咬金,僧龙 |
| sale | 拉拉,乐乐,西西,呵呵,哈哈 |
| teacher | sank,jenny,jack,owen,tony,kevin,tom |
| 浦东第一帅形象代言 | jason |
+-----------------------------+------------------------------------------------+
4 rows in set (0.01 sec)
查询关键字之having过滤
where与having的功能其实是一样的 都是用来筛选数据
只不过where用于分组之前的筛选 而having用于分组之后的筛选
为了人为的区分 所以叫where是筛选 having是过滤
举例说明：
1、统计各部门年龄在30岁以上的员工平均工资，并且保留平均工资大于10000的部门
mysql> select post, avg(salary) from emp where age > 30 group by post having avg(salary) > 10000;
+---------+---------------+
| post | avg(salary) |
+---------+---------------+
| teacher | 255450.077500 |
+---------+---------------+
1 row in set (0.00 sec)
查询关键字之distinct去重
前提
存在的数据必须是一模一样
注意：如果存在主键则无法去重
举例说明：
mysql> select distinct age from emp;
+-----+
| age |
+-----+
| 18 |
| 78 |
| 81 |
| 73 |
| 28 |
| 48 |
| 38 |
+-----+
7 rows in set (0.00 sec)
查询关键字之order by排序
注意：order by 在默认的情况下是升序(asc)，降序的设置是desc。
举例说明：
# 统计各部门年龄在10岁以上的员工平均工资，并且保留平均工资大于1000的部门，然后对平均工资进行排序
mysql> select post,avg(salary) from emp where age > 10 group by post having avg(salary) > 1000 order by avg(salary) desc;
+-----------------------------+---------------+
| post | avg(salary) |
+-----------------------------+---------------+
| teacher | 151842.901429 |
| operation | 16800.026000 |
| 浦东第一帅形象代言 | 7300.330000 |
| sale | 2600.294000 |
+-----------------------------+---------------+
4 rows in set (0.00 sec)
查询关键字之limit分页
limit分页：限制展示条数
mysql> select * from emp limit 3; # 只有一个数字的时候为条数
+----+-------+------+-----+------------+-----------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
| id | name | sex | age | hire_date | post | post_comment | salary | office | depart_id |
+----+-------+------+-----+------------+-----------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
| 1 | jason | male | 18 | 2017-03-01 | 浦东第一帅形象代言 | NULL | 7300.33 | 401 | 1 |
| 2 | tom | male | 78 | 2015-03-02 | teacher | NULL | 1000000.31 | 401 | 1 |
| 3 | kevin | male | 81 | 2013-03-05 | teacher | NULL | 8300.00 | 401 | 1 |
+----+-------+------+-----+------------+-----------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
3 rows in set (0.00 sec)查询工资最高的人的详细信息
mysql> select * from emp order by salary desc limit 1;
+----+------+------+-----+------------+---------+--------------+------------+--------+-----------+
| id | name | sex | age | hire_date | post | post_comment | salary | office | depart_id |
+----+------+------+-----+------------+---------+--------------+------------+--------+-----------+
| 2 | tom | male | 78 | 2015-03-02 | teacher | NULL | 1000000.31 | 401 | 1 |
+----+------+------+-----+------------+---------+--------------+------------+--------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
如果出现两个数字情况：
mysql> select * from emp limit 0,5; # 第一个参数表示起始位置，第二个参数表示的是条数，不是索引位置
+----+-------+------+-----+------------+-----------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
| id | name | sex | age | hire_date | post | post_comment | salary | office | depart_id |
+----+-------+------+-----+------------+-----------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
| 1 | jason | male | 18 | 2017-03-01 | 浦东第一帅形象代言 | NULL | 7300.33 | 401 | 1 |
| 2 | tom | male | 78 | 2015-03-02 | teacher | NULL | 1000000.31 | 401 | 1 |
| 3 | kevin | male | 81 | 2013-03-05 | teacher | NULL | 8300.00 | 401 | 1 |
| 4 | tony | male | 73 | 2014-07-01 | teacher | NULL | 3500.00 | 401 | 1 |
| 5 | owen | male | 28 | 2012-11-01 | teacher | NULL | 2100.00 | 401 | 1 |
+----+-------+------+-----+------------+-----------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
5 rows in set (0.07 sec)mysql> select * from emp limit 5,5;
+----+--------+--------+-----+------------+---------+--------------+----------+--------+-----------+
| id | name | sex | age | hire_date | post | post_comment | salary | office | depart_id |
+----+--------+--------+-----+------------+---------+--------------+----------+--------+-----------+
| 6 | jack | female | 18 | 2011-02-11 | teacher | NULL | 9000.00 | 401 | 1 |
| 7 | jenny | male | 18 | 1900-03-01 | teacher | NULL | 30000.00 | 401 | 1 |
| 8 | sank | male | 48 | 2010-11-11 | teacher | NULL | 10000.00 | 401 | 1 |
| 9 | 哈哈 | female | 48 | 2015-03-11 | sale | NULL | 3000.13 | 402 | 2 |
| 10 | 呵呵 | female | 38 | 2010-11-01 | sale | NULL | 2000.35 | 402 | 2 |
+----+--------+--------+-----+------------+---------+--------------+----------+--------+-----------+
5 rows in set (0.00 sec)
查询关键字之regexp正则
mysql> select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$';
+----+-------+------+-----+------------+-----------------------------+--------------+----------+--------+-----------+
| id | name | sex | age | hire_date | post | post_comment | salary | office | depart_id |
+----+-------+------+-----+------------+-----------------------------+--------------+----------+--------+-----------+
| 1 | jason | male | 18 | 2017-03-01 | 浦东第一帅形象代言 | NULL | 7300.33 | 401 | 1 |
| 7 | jenny | male | 18 | 1900-03-01 | teacher | NULL | 30000.00 | 401 | 1 |
+----+-------+------+-----+------------+-----------------------------+--------------+----------+--------+-----------+
2 rows in set (0.06 sec)# 以j开头的所有任意字符，以n和y结尾的名字
多表查询思路
建表：
create table dep1(id int primary key auto_increment,name varchar(20)
);create table emp1(id int primary key auto_increment,name varchar(20),gender enum('male','female') not null default 'male',age int,dep_id int
);#插入数据
insert into dep1 values
(200,'技术'),
(201,'人力资源'),
(202,'销售'),
(203,'运营'),
(205,'安保')
;insert into emp1(name,gender,age,dep_id) values
('jason','male',18,200),
('dragon','female',48,201),
('kevin','male',18,201),
('nick','male',28,202),
('owen','male',18,203),
('jerry','female',18,204);
子查询
本质为了给主查询（外部查询）提供数据而首先执行的查询（内部查询）被叫作子查询。
一般根据子查询的嵌入位置分为：where型子查询,from型子查询，exists型子查询。理解将一张表的查询结果括号括起来当做另外一条SQL语句的条件eg:类似以日常生活中解决问题的方式第一步干什么第二步基于第一步的结果在做操作 ...何时应用？某些情况下，当进行一个查询时，需要的条件或数据要用另外一个 select 语句的结果，这个时候，就要用到子查询。
举例说明查询jason的部门名称 mysql> select name from dep1 where id=(select dep_id from emp1 where name='jason'); +--------+ | name | +--------+ | 技术 | +--------+ 1 row in set (0.05 sec)
连表查询
本质
从一张表中单独查询，称为单表查询
emp表和dept表联合起来查询数据，从emp表中取员工名字，从dept表中取部门名字，
这种跨表查询，多张表联合起来查询数据，被称为连接查询
理解
先将所有涉及到结果的表全部拼接到一起形成一张大表 然后从大表中查询数据
根据表的连接方式分类：
内连接(inner join)
- 等值连接
- 非等值连接
- 自连接
外连接
- 左连接(left join)：以左表为基准 展示所有的数据 没有对应则NULL填充
- 右连接(right join)：以左表为基准 展示所有的数据 没有对应则NULL填充
全连接(union)
左连接+union+右连接
下面总结一下两表连接查询选择方式的依据：
1、 查两表关联列相等的数据用内连接。
2、 左表是右表的子集时用右外连接。
3、 右表是左表的子集时用左外连接。
4、 左表和右表彼此有交集但彼此互不为子集时候用全外连接（全连接）。
5、 求差操作的时候用联合查询。
注意：当两张表进行连接查询，没有任何条件限制的时候，最终查询结果条数，是两张表条数的乘积
这种现象被称为：笛卡尔积现象（笛卡尔发现的，这是一个数学现象）
怎么避免笛卡尔积现象:
连接时加条件，满足这个条件的记录才会被筛选出来
mysql> select * from emp1,dep1 where dep1.id = emp1.dep_id;
+----+--------+--------+------+--------+-----+--------------+
| id | name | gender | age | dep_id | id | name |
+----+--------+--------+------+--------+-----+--------------+
| 1 | jason | male | 18 | 200 | 200 | 技术 |
| 2 | dragon | female | 48 | 201 | 201 | 人力资源 |
| 3 | kevin | male | 18 | 201 | 201 | 人力资源 |
| 4 | nick | male | 28 | 202 | 202 | 销售 |
| 5 | owen | male | 18 | 203 | 203 | 运营 |
+----+--------+--------+------+--------+-----+--------------+
5 rows in set (0.05 sec)
但是我们可以发现，两张表结合在一起之后，都少东西了，因为有数据没有关联起来。
左连接：
mysql> select * from emp1 left join dep1 on dep1.id = emp1.dep_id;
+----+--------+--------+------+--------+------+--------------+
| id | name | gender | age | dep_id | id | name |
+----+--------+--------+------+--------+------+--------------+
| 1 | jason | male | 18 | 200 | 200 | 技术 |
| 2 | dragon | female | 48 | 201 | 201 | 人力资源 |
| 3 | kevin | male | 18 | 201 | 201 | 人力资源 |
| 4 | nick | male | 28 | 202 | 202 | 销售 |
| 5 | owen | male | 18 | 203 | 203 | 运营 |
| 6 | jerry | female | 18 | 204 | NULL | NULL |
+----+--------+--------+------+--------+------+--------------+
6 rows in set (0.05 sec)
右连接：
mysql> select * from dep1 right join emp1 on dep1.id = emp1.dep_id;
+------+--------------+----+--------+--------+------+--------+
| id | name | id | name | gender | age | dep_id |
+------+--------------+----+--------+--------+------+--------+
| 200 | 技术 | 1 | jason | male | 18 | 200 |
| 201 | 人力资源 | 2 | dragon | female | 48 | 201 |
| 201 | 人力资源 | 3 | kevin | male | 18 | 201 |
| 202 | 销售 | 4 | nick | male | 28 | 202 |
| 203 | 运营 | 5 | owen | male | 18 | 203 |
| NULL | NULL | 6 | jerry | female | 18 | 204 |
+------+--------------+----+--------+--------+------+--------+
6 rows in set (0.00 sec)
总结
1.⾸先根据要做的需求,先分析⼀下,需要⽤到哪些查询,例如要⽤到关联查询,就先把用到的表列举出来。
2.前⾯的内容可以先放着不⽤谢,然后找三张表的之间的关联关系，这⾥要看的连接⽅式是⾃然连接,还是左连接,右连接等。
3.关联关系写好了,然后再写查询的内容。
注意：
1.应尽量避免在+where+⼦句中使⽤+!=+或+<>+操作符，否则将引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。
2.应尽量避免在+where+⼦句中使⽤+or+来连接条件，如果⼀个字段有索引，⼀个字段没有索引，将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。
今日作业
- 查询岗位名以及岗位包含的所有员工名字
mysql> select post,group_concat(name) from emp group by post;
+-----------------------------+------------------------------------------------+
| post | group_concat(name) |
+-----------------------------+------------------------------------------------+
| operation | 程咬铁,程咬铜,程咬银,程咬金,僧龙 |
| sale | 拉拉,乐乐,西西,呵呵,哈哈 |
| teacher | sank,jenny,jack,owen,tony,kevin,tom |
| 浦东第一帅形象代言 | jason |
+-----------------------------+------------------------------------------------+
4 rows in set (0.01 sec)
- 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
mysql> select post, count(id) from emp group by post;
+-----------------------------+-----------+
| post | count(id) |
+-----------------------------+-----------+
| operation | 5 |
| sale | 5 |
| teacher | 7 |
| 浦东第一帅形象代言 | 1 |
+-----------------------------+-----------+
4 rows in set (0.01 sec)
- 查询公司内男员工和女员工的个数
mysql> select sex,count(id) from emp group by sex;
+--------+-----------+
| sex | count(id) |
+--------+-----------+
| male | 10 |
| female | 8 |
+--------+-----------+
2 rows in set (0.00 sec)
- 查询岗位名以及各岗位的平均薪资
mysql> select post, avg(salary) from emp group by post;
+-----------------------------+---------------+
| post | avg(salary) |
+-----------------------------+---------------+
| operation | 16800.026000 |
| sale | 2600.294000 |
| teacher | 151842.901429 |
| 浦东第一帅形象代言 | 7300.330000 |
+-----------------------------+---------------+
4 rows in set (0.00 sec)
- 查询岗位名以及各岗位的最高薪资
mysql> select post, max(salary) from emp group by post;
+-----------------------------+-------------+
| post | max(salary) |
+-----------------------------+-------------+
| operation | 20000.00 |
| sale | 4000.33 |
| teacher | 1000000.31 |
| 浦东第一帅形象代言 | 7300.33 |
+-----------------------------+-------------+
4 rows in set (0.01 sec)
- 查询岗位名以及各岗位的最低薪资
mysql> select post as '岗位名', min(salary) as '最低薪资' from emp group by post;
+-----------------------------+--------------+
| 岗位名 | 最低薪资 |
+-----------------------------+--------------+
| operation | 10000.13 |
| sale | 1000.37 |
| teacher | 2100.00 |
| 浦东第一帅形象代言 | 7300.33 |
+-----------------------------+--------------+
4 rows in set (0.00 sec)
- 查询男员工与男员工的平均薪资，女员工与女员工的平均薪资
mysql> select sex as '性别', avg(salary) as '平均薪资' from emp group by sex;
+--------+---------------+
| 性别 | 平均薪资 |
+--------+---------------+
| male | 110920.077000 |
| female | 7250.183750 |
+--------+---------------+
2 rows in set (0.00 sec)
- 统计各部门年龄在30岁以上的员工平均工资
mysql> select post, avg(salary) from emp where age > 30 group by post;
+---------+---------------+
| post | avg(salary) |
+---------+---------------+
| sale | 2500.240000 |
| teacher | 255450.077500 |
+---------+---------------+
2 rows in set (0.01 sec)
- 统计各部门年龄在10岁以上的员工平均工资，并且保留平均工资大于10000的部门，然后对平均工资进行排序
mysql> select post, avg(salary) from emp where age > 10 group by post having avg(salary) > 1000 order by avg(salary);
+-----------------------------+---------------+
| post | avg(salary) |
+-----------------------------+---------------+
| sale | 2600.294000 |
| 浦东第一帅形象代言 | 7300.330000 |
| operation | 16800.026000 |
| teacher | 151842.901429 |
+-----------------------------+---------------+
4 rows in set (0.00 sec)
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