mysql之sql语法

Mysql 的基础sql操作

一、数据库操作

创建数据库
create database 数据库名 charset=utf8;

删除数据库
drop database 数据库名;

查看所有数据库
show databases;

查看当前使用的数据库
select database();

切换数据库
use 数据库名;

二、表的操作

创建表:(创建班级表)
create table classes(
id int unsigned auto_increment primary key not null,
name varchar(10)
);
int(整数类型)，varchar(字符串类型)，auto_increment(自增长)，primary key(主键)，not null(不可为空)

创建表:(创建学生表)
create table students(
id int unsigned primary key auto_increment not null,
name varchar(20) default ‘’,
age tinyint unsigned default 0,
height decimal(5,2),
gender enum(‘男’,‘女’,‘人妖’,‘保密’),
cls_id int unsigned default 0
)

修改表-添加字段
alter table 表名 add 列名类型;
例：
alter table students add birthday datetime;

修改表-修改字段：重命名版
alter table 表名 change 原名新名类型及约束;
例：
alter table students change birthday birth datetime not null;

修改表-修改字段：不重命名版
alter table 表名 modify 列名类型及约束;
例：
alter table students modify birth date not null;

修改表-删除字段
alter table 表名 drop 列名;
例：
alter table students drop birthday;

删除表
drop table 表名;
例：
drop table students;

查看表的创建语句
show create table 表名;
例：
show create table classes;

查看表结构
desc 表名;

三、对表中数据的操作

增：

全列插入：值的顺序与表中字段的顺序对应
insert into 表名 values(…)
例：
insert into students values(0,’郭靖‘,1,‘蒙古’,‘2016-1-2’);

部分列插入：值的顺序与给出的列顺序对应
insert into 表名(列1,…) values(值1,…)
例：
insert into students(name,hometown,birthday) values(‘黄蓉’,‘桃花岛’,‘2016-3-2’);

*上面的语句一次可以向表中插入一行数据，还可以一次性插入多行数据，这样可以减少与数据库的通信

全列多行插入：值的顺序与给出的列顺序对应
insert into 表名 values(…),(…)…;
例：
insert into classes values(0,‘python1’),(0,‘python2’);

insert into 表名(列1,…) values(值1,…),(值1,…)…;
例：
insert into students(name) values(‘杨康’),(‘杨过’),(‘小龙女’);

删：

delete from 表名 where 条件
例：
delete from students where id=5;

改：

update 表名 set 列1=值1,列2=值2… where 条件
例：
update students set gender=0,hometown=‘北京’ where id=5;

查：

查询所有字段
select * from 表名;

查询指定字段
select 列1,列2,… from 表名;

使用 as 给字段起别名
例：
select id as 序号, name as 名字, gender as 性别 from students;

可以通过 as 给表起别名
例：
– 表名.字段名
select students.id,students.name,students.gender from students;

– 可以通过 as 给表起别名
select s.id,s.name,s.gender from students as s;

条件语句查询

使用where子句对表中的数据筛选，结果为true的行会出现在结果集中
select * from 表名 where 条件;

where后面支持多种运算符，进行条件的处理
- 比较w运算符
- 逻辑运算符
- 模糊查询
- 范围查询
- 空判断

比较运算符:

等于: =
大于: >
大于等于: >=
小于: <
小于等于: <=
不等于: != 或 <>

查询编号大于3的学生
select * from students where id > 3;

查询编号不大于4的学
select * from students where id <= 4;

查询姓名不是“黄蓉”的学生
select * from students where name != ‘黄蓉’;

查询编号小于4或没被删除的学生
select * from students where id < 4 or is_delete=0;

逻辑运算符:

查询编号大于3的女同学
select * from students where id > 3 and gender=0;

模糊查询:

like
%表示任意多个任意字符
_表示一个任意字符

查询姓黄的学生
select * from students where name like ‘黄%’;

查询姓黄并且“名”是一个字的学生
select * from students where name like ‘黄_’;

查询姓黄或叫靖的学生
select * from students where name like ‘黄%’ or name like ‘%靖’;

范围查询:

in表示在一个非连续的范围内
between … and …表示在一个连续的范围内

查询编号是1或3或8的学生
select * from students where id in(1,3,8);

查询编号是3至8的男生
select * from students where (id between 3 and 8) and gender=1;

空判断:

注意：null与’'是不同的
判空is null

查询没有填写身高的学生
select * from students where height is null;

查询填写了身高的男生
select * from students where height is not null and gender=1;

执行优先级
优先级由高到低的顺序为：小括号，not，比较运算符，逻辑运算符
and比or先运算，如果同时出现并希望先算or，需要结合()使用

排序

为了方便查看数据，可以对数据进行排序

注：

将行数据按照列1进行排序，如果某些行列1的值相同时，则按照列2排序，以此类推
默认按照列值从小到大排列（asc）
asc从小到大排列，即升序
desc从大到小排序，即降序

语法:
select * from 表名 order by 列1 asc|desc [,列2 asc|desc,…]

例1:
查询未删除男生信息，按学号降序
select * from students where gender=1 and is_delete=0 order by id desc;

例2:
查询未删除学生信息，按名称升序
select * from students where is_delete=0 order by name;

例3:
显示所有的学生信息，先按照年龄从大–>小排序，当年龄相同时按照身高从高–>矮排序
select * from students order by age desc,height desc;

聚合函数

为了快速得到统计数据，经常会用到如下5个聚合函数

1: 总数
count()表示计算总行数，括号中写星与列名，结果是相同的
例：查询学生总数
select count() from students;

2: 最大值
max(列)表示求此列的最大值
例：查询女生的编号最大值
select max(id) from students where gender=2;

3: 最小值
min(列)表示求此列的最小值
例：查询未删除的学生最小编号
select min(id) from students where is_delete=0;

4: 求和
sum(列)表示求此列的和
例：查询男生的总年龄
select sum(age) from students where gender=1;

– 平均年龄
select sum(age)/count(*) from students where gender=1;

5: 平均值
avg(列)表示求此列的平均值
例：查询未删除女生的编号平均值
select avg(id) from students where is_delete=0 and gender=2;

分组查询

group by
group by的含义:将查询结果按照1个或多个字段进行分组，字段值相同的为一组
group by可用于单个字段分组，也可用于多个字段分组

1、 group by的含义:将查询结果按照1个或多个字段进行分组，字段值相同的为一组
2、 group by可用于单个字段分组，也可用于多个字段分组

select * from students;
±—±----------±-----±-------±-------±-------±----------+
| id | name | age | height | gender | cls_id | is_delete |
±—±----------±-----±-------±-------±-------±----------+
| 1 | 小明 | 18 | 180.00 | 女 | 1 | |
| 2 | 小月月 | 18 | 180.00 | 女 | 2 | |
| 3 | 彭于晏 | 29 | 185.00 | 男 | 1 | |
| 4 | 刘德华 | 59 | 175.00 | 男 | 2 | |
| 5 | 黄蓉 | 38 | 160.00 | 女 | 1 | |
| 6 | 凤姐 | 28 | 150.00 | 保密 | 2 | |
| 7 | 王祖贤 | 18 | 172.00 | 女 | 1 | |
| 8 | 周杰伦 | 36 | NULL | 男 | 1 | |
| 9 | 程坤 | 27 | 181.00 | 男 | 2 | |
| 10 | 刘亦菲 | 25 | 166.00 | 女 | 2 | |
| 11 | 金星 | 33 | 162.00 | 中性 | 3 | |
| 12 | 静香 | 12 | 180.00 | 女 | 4 | |
| 13 | 周杰 | 34 | 176.00 | 女 | 5 | |
| 14 | 郭靖 | 12 | 170.00 | 男 | 4 | |
±—±----------±-----±-------±-------±-------±----------+

select gender from students group by gender;
±-------+
| gender |
±-------+
| 男 |
| 女 |
| 中性 |
| 保密 |
±-------+

根据gender字段来分组，gender字段的全部值有4个’男’,‘女’,‘中性’,‘保密’，所以分为了4组当group by单独使用时，只显示出每组的第一条记录, 所以group by单独使用时的实际意义不大

group by + group_concat()
group_concat(字段名)可以作为一个输出字段来使用，
表示分组之后，根据分组结果，使用group_concat()来放置每一组的某字段的值的集合

select gender,group_concat(name) from students group by gender;
±-------±----------------------------------------------------------+
| gender | group_concat(name) |
±-------±----------------------------------------------------------+
| 男 | 彭于晏,刘德华,周杰伦,程坤,郭靖 |
| 女 | 小明,小月月,黄蓉,王祖贤,刘亦菲,静香,周杰 |
| 中性 | 金星 |
| 保密 | 凤姐 |
±-------±----------------------------------------------------------+

group by + 集合函数
通过group_concat()的启发，我们既然可以统计出每个分组的某字段的值的集合，那么我们也可以通过集合函数来对这个值的集合做一些操作

分别统计性别为男/女的人年龄平均值
select gender,avg(age) from students group by gender;
±-------±---------+
| gender | avg(age) |
±-------±---------+
| 男 | 32.6000 |
| 女 | 23.2857 |
| 中性 | 33.0000 |
| 保密 | 28.0000 |
±-------±---------+

分别统计性别为男/女的人的个数
select gender,count() from students group by gender;
±-------±---------+
| gender | count() |
±-------±---------+
| 男 | 5 |
| 女 | 7 |
| 中性 | 1 |
| 保密 | 1 |
±-------±---------+

group by + having
having 条件表达式：用来分组查询后指定一些条件来输出查询结果
having作用和where一样，但having只能用于group by
select gender,count() from students group by gender having count()>2;
±-------±---------+
| gender | count(*) |
±-------±---------+
| 男 | 5 |
| 女 | 7 |
±-------±---------+

group by + with rollup
with rollup的作用是：在最后新增一行，来记录当前列里所有记录的总和

select gender,count() from students group by gender with rollup;
±-------±---------+
| gender | count() |
±-------±---------+
| 男 | 5 |
| 女 | 7 |
| 中性 | 1 |
| 保密 | 1 |
| NULL | 14 |
±-------±---------+

select gender,group_concat(age) from students group by gender with rollup;
±-------±------------------------------------------+
| gender | group_concat(age) |
±-------±------------------------------------------+
| 男 | 29,59,36,27,12 |
| 女 | 18,18,38,18,25,12,34 |
| 中性 | 33 |
| 保密 | 28 |
| NULL | 29,59,36,27,12,18,18,38,18,25,12,34,33,28 |
±-------±------------------------------------------+

分页

获取部分行
当数据量过大时，在一页中查看数据是一件非常麻烦的事情

语法
select * from 表名 limit start,count
说明
从start开始，获取count条数据

例：查询前3行男生信息
select * from students where gender=1 limit 0,3;

示例：分页

已知：每页显示m条数据，当前显示第n页
求总页数：此段逻辑后面会在python中实现

查询总条数p1
使用p1除以m得到p2
如果整除则p2为总数页
如果不整除则p2+1为总页数

求第n页的数据
select * from students where is_delete=0 limit (n-1)*m,m

连接查询

当查询结果的列来源于多张表时，需要将多张表连接成一个大的数据集，再选择合适的列返回
mysql支持三种类型的连接查询，分别为：

内连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据

右连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据，右表特有的数据，对于左表中不存在的数据使用null填充

左连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据，左表特有的数据，对于右表中不存在的数据使用null填充

语法
select * from 表1 inner或left或right join 表2 on 表1.列 = 表2.列

例1：使用内连接查询班级表与学生表
select * from students inner join classes on students.cls_id = classes.id;

例2：使用左连接查询班级表与学生表
此处使用了as为表起别名，目的是编写简单
select * from students as s left join classes as c on s.cls_id = c.id;

例3：使用右连接查询班级表与学生表
select * from students as s right join classes as c on s.cls_id = c.id;

例4：查询学生姓名及班级名称
select s.name,c.name from students as s inner join classes as c on s.cls_id = c.id;

多表联查

课程表
select * from cour;
±—±-------+
| id | name |
±—±-------+
| 1 | C |
| 2 | Java |
| 3 | Python |
±—±-------+
标签表
select * from tags;
±—±---------------+
| id | name |
±—±---------------+
| 1 | 简单易学 |
| 2 | 通俗易懂 |
| 3 | 适合移动端开发 |
| 4 | 经典 |
| 5 | 开源 |
| 6 | 更适合人工智能 |
| 7 | 深奥 |
±—±---------------+
桥表
select * from courtag;
±—±----±----+
| id | cid | tid |
±—±----±----+
| 1 | 1 | 4 |
| 2 | 1 | 7 |
| 3 | 1 | 5 |
| 4 | 2 | 3 |
| 5 | 2 | 5 |
| 6 | 3 | 1 |
| 7 | 3 | 2 |
| 8 | 3 | 4 |
| 9 | 3 | 5 |
| 10 | 3 | 6 |
±—±----±----+

** 查询Python下的所有标签
select t.name from cour as a left join courtag as b on a.id=b.cid left join tags as t on b.tid=t.id where a.id=3 group by t.name;
±---------------+
| name |
±---------------+
| 开源 |
| 更适合人工智能 |
| 简单易学 |
| 经典 |
| 通俗易懂 |
±---------------+

** 查询所有标签以及被引用次数并降序后展示
select t.name,count(b.tid) from cour as a left join courtag as b on a.id=b.cid left join tags as t on b.tid=t.id where a.id=b.cid group by t.name order by count(b.tid) desc;
±---------------±-------------+
| name | count(b.tid) |
±---------------±-------------+
| 开源 | 3 |
| 经典 | 2 |
| 适合移动端开发 | 1 |
| 更适合人工智能 | 1 |
| 通俗易懂 | 1 |
| 深奥 | 1 |
| 简单易学 | 1 |
±---------------±-------------+

每日语录：
想要得到必须先要付出，可能不成正比，但总有收获。