SQL从入门到不放弃(ing)

常用表操作

显示数据库下的表:

show tables

显示表列:

show columns from table

修改表名:

alter table table_old_name rename table_new_name;

删除表:

drop table  table_name;

删除mysql表中所有内容:

delete from 表名;
truncate table 表名;
#删除表中内容(有限制)
delete from celebs WHERE twitter_handle IS NULL;
#强制删除分区表的数据
drop table my_log purge;
alter table my_log drop partition (ds='20150618') purge;

修改表列类型

alter table 表名 modify 列名 类型名
eg:alter table test modify address char(10) 

修改表列名字

alter table 表名 change column 原列 现列 类型
alter table repeat_stat change column source_tpye stat_day varchar(10)

添加表列

alter table 表名 add column 列名 定义列类型;
eg:alter table test add column name varchar(10);
#在指定地方插入列
alter table表名 add 新添列 新添列的类型 after 位置列;
eg:alter table newexample add address varchar(110) after stu_id;

查询结果

#查询某列
SELECT name FROM celebs;
#注:name是celebs表中的一个列
#查询限制结果
select * from s_yes_access limit 1;
#限制从某条数据开始的结果
select * from s_yes_access limit 5,5;
#注:表示返回从第五行开始的五行
read projec.table partition(ds='xxx') 5; 这个命令可以查看一个表的前几条数据,比用select * from table limit 5 
#去重查询
SELECT DISTINCT genre FROM movies;

插入一行数据

insert into table_name(id,name,age) VALUES (1,’Justin’,21)

编辑已有数据

UPDATE celebs SET age=22 WHERE id=1;

将一个数据库下的某表迁移到

create table  table_name select * from old_database.table_name ;
#在新的数据库下面执行上面的代码,能把old_database库下的table_name表全部拷贝到新的数据库下
create table table_name select * from told_database.table_name where 1=2 ;
#只复制表结构,就是在最后where下设定一个不成立的条件

一列变多列

trans_array(4, ',', cookie, ideaid, tag, device, videopref)
注:不变的key值有4个,(前四个, cookie, ideaid, tag, device,以‘,’为分隔符对剩下的字段内部进行分割,这里是videopref)
转换过后为:
cookie, ideaid, tag, device, videopref1
cookie, ideaid, tag, device, videopref2
cookie, ideaid, tag, device, videopref3

在过滤器where

常用运算符

= /!= /> /< />=/<=/

特殊运算符:

like
Eg:SELECT * FROM movies WHERE name LIKE 'Se_en';
#挑出了包含se_en多条数据eg:Se7en,seven,“_”代表了通配符,任何单一的字符
%是另一个通配符,
Eg:SELECT * FROM movies WHERE name LIKE 'A%'
找出所有name中以A开头的数据,如果是%a,代表所有以a结尾的
SELECT * FROM movies WHERE name LIKE '%man%';
注:'%man%'表示,只要被查找的内容包含man的就可以,并且like不是大小写敏感的
between用于限定范围,值可以是数字,文本,日期
SELECT * FROM movies WHERE name BETWEEN 'A' AND 'J';
该命令,找出名字以A开头到J(但是不包括J)的电影
SELECT * FROM movies WHERE year BETWEEN 1990 AND 2000;
该命令,找出时间从1990到2000(包括2000)的电影
找出以上限制条件下的喜剧电影:
SELECT * FROM movies WHERE year BETWEEN 1990 AND 2000 AND genre = 'comedy';
使用AND可以连接多条限制条件,OR的使用方法类似
空值检验: IS NULL 或者 IS NOT NULL 在WHERE 语句中 (不能使用= NULL ).
Eg:SELECT * FROM movies WHERE price IS NULL;

组合查询Union All

Union All可以把多个select操作返回的结果,联合成一个数据集。它会返回所有的结果,但是不会执行去重。 (注:ODPS不支持直接对顶级的两个查询结果进行union操作,需要写成子查询的形式。union all连接的两个select查询语句,两个select的列个数、列名称、列类型必须严格一致。如果原名称不一致,可以通过别名设置成相同的名称。)

Eg:
select 
    times,
    source_type
from (
    select 
        times, 
        source_type
            from (
            xxx
            )a
    union all 

    select 
      times,
      source_type
    from (
      xxx
    ) tmp
)b ;

注:在一般的sql中使用union会自动去重,想要保留重复的信息,需要使用union all

表中的计算(Aggregate function集合函数)

Order by排序

#Sort查询结果:
SELECT * FROM movies ORDER BY imdb_rating DESC;
#DESC表示由高到底,ASC表示由低到高,默认是从低到高排序
#按多列排序:
SELECT * FROM movies ORDER BY name, price;
#先按name排序,再按price排序
#如果要指定排序顺序,需要对每次排序进行指定
SELECT * FROM movies ORDER BY name DESC, price ASC;
#可以用as里面的别名进行排序:
Eg:
SELECT dep_month,
      dep_day_of_week,
      dep_date,
      COUNT(*) AS flight_count
FROM flights
GROUP BY dep_date 
order by flight_count desc;
#排序可以用数字进行简便写
select date(ordered_at),count(1) from orders
group by 1
order by 1;

Count()函数& GROUP BY
说明:输入为column的名字,计算出column中不为空的行数

Eg:SELECT COUNT(*) FROM fake_apps;
#计算有多少种app在fake_apps
#可以在计算中增加限制条件:如,计算免费的app条数
SELECT COUNT(*) FROM fake_apps WHERE price = 0;
#计算每种价格app的条数
SELECT price, COUNT(*) FROM fake_apps GROUP BY price;
#注:GROUP BY 只在聚合函数中使用,用于将查询到的数据进行分组 
Eg:SELECT price, COUNT(*) FROM fake_apps WHERE downloads > 20000 GROUP BY price;
#计算出下载超过两万次的app的价格和该价格对应的app个数
#Count出一列中不重复的条数
count(distinct order_id )
#多数group by的情况,产出格式为[date, platform, dau_count],要以date又要以platform进行count
Eg:
select date(created_at),platform, count( distinct user_id) as dau 
from gameplays
group by 1,2
order by 1,2;

SUM() & GROUP BY
说明:输入是列名,输出是该列所有值的和

Eg:SELECT SUM(downloads) FROM fake_apps;
#计算每种类型app的下载量
Eg:SELECT category, SUM(downloads) FROM fake_apps GROUP BY category;

MAX()/MIN()& GROUP BY
说明:输入是列名,输出是该列的最大值

Eg:SELECT MAX(downloads) FROM fake_apps;
#输出每种类型app中下载量最大的app名字
SELECT name, category, MAX(downloads) FROM fake_apps GROUP BY category;
如果是要在每一行两列中输出大的那一列(注:结果不是分别输出这两列最大的值)
SELECT id, MAX(ingredients_cost, packaging_cost)
FROM baked_goods;

AVG()& GROUP BY
说明:输入是列名,输出是该列的平均值
统计每种价格的平均下载量
ROUND()
说明:输入是列名和一个整数,将列中的数字转变为几位小数

Eg:SELECT price, ROUND(AVG(downloads), 2) FROM fake_apps
GROUP BY price;
不输入整数时,代表将小数变为最近的整数
SELECT price, ROUND(AVG(downloads)) FROM fake_apps GROUP BY price;
#注:ODPS上返回的是最近整数时double型的

HAVING
说明:类似于where,差别是where过滤行,having过滤分组

INTERSECT
说明:合并两个select语句,返回两个select中相同的行

Eg:
SELECT column_name(s) FROM table1 
INTERSECT 
SELECT column_name(s) FROM table2;

EXCEPT
输出去重后的,在第一个select,不在第二个select的行

Eg:
SELECT column_name(s) FROM table1 
EXCEPT 
SELECT column_name(s) FROM table2;

CASE

case {condition} 
when {value1} then {result1} 
when {value2} then {result2} 
else {result3} 
end
Eg:
SELECT 
CASE
WHEN elevation < 500 THEN 'Low' 
WHEN elevation BETWEEN 500 AND 1999 THEN 'Medium' 
WHEN elevation >= 2000 THEN 'High' 
ELSE 'Unknown' 
END AS elevation_tier , COUNT(*) 
FROM airports 
GROUP BY 1;
#注:end必须存在,用于结束命令
#Else是可选的,如果else不存在,结果会成为“NULL”
#Group by 1就是以第一个字段聚合,group by 的简便用法,不需要再重新写一次语句
SELECT    state, 
    COUNT(CASE WHEN elevation < 1000 THEN 1 ELSE NULL END) as count_high_elevation_aiports 
FROM airports 
GROUP BY state;

计算percentages or ratio

SELECT origin, 100.0*(sum(CASE WHEN carrier = 'UN' THEN distance ELSE 0 END)/sum(distance)) as percentage_flight_distance_from_united 
FROM flights 
GROUP BY origin;
Sum(case):
sum(CASE WHEN carrier = 'UA' THEN distance ELSE 0 END)
注:当carrier为UA的时候sum字段distance,其他的时候为0

格式转变

关于时间
转换时间戳为date或者datetime

  1. Date: YYYY-MM-DD
  2. Datetime or Timestamp: YYYY-MM-DD hh:mm:ss
    3.TIME: 00:00:00
Eg:
SELECT DATE(delivery_time)
FROM baked_goods;
调整时间:
DATETIME(time1, '+3 hours', '40 minutes', '2 days');
会返回一个时间3ours, 20 minutes, and 2 days 之后time1

关于数值

SELECT (number1 + number2);
返回:两数之和
SELECT CAST(number1 AS REAL) / number3;
返回:实数,因为用CAST将一个数变为实数了
SELECT ROUND(number, precision);
返回:precision用于控制number取几位小数
关于字符串
|| ' ' ||
串联两个字符串
SELECT string1 || ' ' || string2;
Eg:将city与state字符串串联
SELECT city || ' ' || state as location FROM bakeries;
注:可以在' '加空格,‘,’等分割符
REPLACE()
REPLACE(string,from_string,to_string)
把string中的所有from_string全部替换成to_string

多张表的处理

假设有两张表,一张是专辑 albums,一张是艺术家artists。一个艺术家可以产出多张专辑,一个专辑只能被一个艺术家产出。
艺术家表的字段:artists

CREATE TABLE artists(id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT);
注:
primary key代表table中的每一行都唯一标识。我们可以用这个字段去连接artists 和albums
PRIMARY KEY意味着:
1.没有值是空的
2.每个值都是唯一的
一张表不能含有一个以上的 PRIMARY KEY column.

查询多表的时候,列名需要使用table_name.column_name调用
eg: albums.name, albums.year, artists.name
产出某个专辑的作者和这个专辑合并,我们需要用到Join。

Eg: 
SELECT 
*
FROM 
albums 
JOIN artists ON 
albums.artist_id = artists.id;
eg: 
SELECT
  *
FROM
  albums
LEFT JOIN artists ON
  albums.artist_id = artists.id;

LEFT JOIN的不同:
INNER JOIN :=join两张表都有时输出
LEFT OUTER :左表里的都会输出,左边里有,右表里没有的会以NULL代替
注:两张表如果要join的字段名字相同可以使用using

eg: 
SELECT
  *
FROM
  albums
LEFT JOIN artists ON
using id
Join中时间的设置
date(g1.created_at) = date(datetime(g2.created_at, '-1 day'))
注:the date in g1 is one less than the date in g2",
Eg:
select
  daily_revenue.dt,
  daily_revenue.rev / daily_players.players
from daily_revenue
join daily_players using (dt);

AS重命名

SELECT albums.name AS 'Album', albums.year, artists.name AS 'Artist' FROM albums JOIN artists ON albums.artist_id = artists.id WHERE albums.year > 1980;

写sql时遇到的坑
1.SELECT name, category FROM fake_apps
WHERE downloads = (SELECT MAX(downloads) FROM fake_apps);
注:不能使用SELECT name, category FROM fake_apps WHERE downloads = MAX(downloads);

2.解决中文乱码
mysql> set names utf8; //设置数据库字符集为utf8

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,921评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,635评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,393评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,836评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,833评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,685评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,043评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,694评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 42,671评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,670评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,779评论 1 332
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,424评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,027评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,984评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,214评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,108评论 2 351
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,517评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容

  • 关系型数据库和SQL SQL语言的三个部分DML:Data Manipulation Language,数据操纵语...
    Awey阅读 1,937评论 0 13
  • SQL SELECT 语句 一、查询SQL SELECT 语法 (1)SELECT 列名称 FROM 表名称 (2...
    有钱且幸福阅读 5,421评论 0 33
  • SQL与MySQL简介 数据库基础 从SQL的角度来看,数据库就是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。我们可以采...
    heming阅读 3,062评论 1 8
  • 不是我没有界线,而是我从来没有告诉过别人我的界线,人人都要为自己的界线负责任,坚持自己的界线,那才叫界线。 01 ...
    大东心理阅读 624评论 2 2
  • 突然想写首诗 给你 原谅我忘了诗的内容和风格 只是一股无名绪感 用笔尖,传给你 沏一壶热茶 斟两盏清香 一饮,即为...
    秋风不知所谓阅读 251评论 0 0