数据操作
本节重点
单表查询的语法
关键字的执行优先级(重点)
简单查询
WHERE约束
分组查询:GROUP BY
HAVING过滤
查询排序:ORDER BY
限制查询的记录数:LIMIT
使用正则表达式查询
一.介绍
MySQL数据操作: DML
========================================================
在MySQL管理软件中,可以通过SQL语句中的DML语言来实现数据的操作,包括
- 使用INSERT实现数据的插入
- UPDATE实现数据的更新
- 使用DELETE实现数据的删除
- 使用SELECT查询数据以及。
========================================================
内容包括:
插入数据
更新数据
删除数据
查询数据
二.插入数据insert
1. 插入完整数据(顺序插入)
语法一:
INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) VALUES(值1,值2,值3…值n);
语法二:
INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,值3…值n);
2. 指定字段插入数据
语法:
INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…) VALUES (值1,值2,值3…);
3. 插入多条记录
语法:
INSERT INTO 表名 VALUES
(值1,值2,值3…值n),
(值1,值2,值3…值n),
(值1,值2,值3…值n);
4. 插入查询结果
语法:
INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n)
SELECT (字段1,字段2,字段3…字段n) FROM 表2
WHERE …;
三 更新数据UPDATE
语法:
UPDATE 表名 SET
字段1=值1,
字段2=值2,
WHERE CONDITION;
示例:
UPDATE mysql.user SET password=password(‘123’)
where user=’root’ and host=’localhost’;
四 删除数据DELETE
语法:
DELETE FROM 表名
WHERE CONITION;
示例:
DELETE FROM mysql.user
WHERE password=’’;
练习:
更新MySQL root用户密码为mysql123
删除除从本地登录的root用户以外的所有用户
权限管理
#授权表
user #该表放行的权限,针对:所有数据,所有库下所有表,以及表下的所有字段
db #该表放行的权限,针对:某一数据库,该数据库下的所有表,以及表下的所有字段
tables_priv #该表放行的权限。针对:某一张表,以及该表下的所有字段
columns_priv #该表放行的权限,针对:某一个字段
#按图解释:
user:放行db1,db2及其包含的所有
db:放行db1,及其db1包含的所有
tables_priv:放行db1.table1,及其该表包含的所有
columns_prive:放行db1.table1.column1,只放行该字段
- 创建账号
- 本地账号
- create user "dc"@"localhost" identified by "123"; #mysql -udc -p123
- 从远程账号
- create user "dc"@"192.168.1.10" identified by "123"; # mysql -udc -p123 -h 服务端IP
- create user "dc"@"192.168.1.%" identified by "123"; # 192.168.1.x 网段都可以访问
- create user "dc"@"%" identified by "123"; # mysql -udc -p123 -h 服务端IP # 所有网段都可以访问服务端
- 授权
- 级别从上到下
- user:*.*
- db:db1.*
- tables_priv:db1.t1
- columns_priv:id,name
- 例子
- grant all on *.* to "dc"@"%";
- grant select on *.* to "dc"@"localhost";
- revoke select on *.* from "dc"@"localhost";
#创建用户
create user 'egon'@'1.1.1.1' identified by '123';
create user 'egon'@'192.168.1.%' identified by '123';
create user 'egon'@'%' identified by '123';
#授权:对文件夹,对文件,对文件某一字段的权限
查看帮助:help grant
常用权限有:select,update,alter,delete
all可以代表除了grant之外的所有权限
#针对所有库的授权:*.*
grant select on *.* to 'egon1'@'localhost' identified by '123'; #只在user表中可以查到egon1用户的select权限被设置为Y
#针对某一数据库:db1.*
grant select on db1.* to 'egon2'@'%' identified by '123'; #只在db表中可以查到egon2用户的select权限被设置为Y
#针对某一个表:db1.t1
grant select on db1.t1 to 'egon3'@'%' identified by '123'; #只在tables_priv表中可以查到egon3用户的select权限
#针对某一个字段:
mysql> select * from t3;
+------+-------+------+
| id | name | age |
+------+-------+------+
| 1 | egon1 | 18 |
| 2 | egon2 | 19 |
| 3 | egon3 | 29 |
+------+-------+------+
grant select (id,name),update (age) on db1.t3 to 'egon4'@'localhost' identified by '123';
#可以在tables_priv和columns_priv中看到相应的权限
mysql> select * from tables_priv where user='egon4'\G
*************************** 1. row ***************************
Host: localhost
Db: db1
User: egon4
Table_name: t3
Grantor: root@localhost
Timestamp: 0000-00-00 00:00:00
Table_priv:
Column_priv: Select,Update
row in set (0.00 sec)
mysql> select * from columns_priv where user='egon4'\G
*************************** 1. row ***************************
Host: localhost
Db: db1
User: egon4
Table_name: t3
Column_name: id
Timestamp: 0000-00-00 00:00:00
Column_priv: Select
*************************** 2. row ***************************
Host: localhost
Db: db1
User: egon4
Table_name: t3
Column_name: name
Timestamp: 0000-00-00 00:00:00
Column_priv: Select
*************************** 3. row ***************************
Host: localhost
Db: db1
User: egon4
Table_name: t3
Column_name: age
Timestamp: 0000-00-00 00:00:00
Column_priv: Update
rows in set (0.00 sec)
#删除权限
revoke select on db1.* to 'alex'@'%';
权限相关操作
单表查询
单表查询的语法
关键字的执行优先级(重点)
简单查询
WHERE约束
分组查询:GROUP BY
HAVING过滤
查询排序:ORDER BY
限制查询的记录数:LIMIT
使用正则表达式查询
一 单表查询的语法
SELECT 字段1,字段2... FROM 表名
WHERE 条件
GROUP BY field
HAVING 筛选
ORDER BY field
LIMIT 限制条数
二 关键字的执行优先级(重点)
重点中的重点:关键字的执行优先级
from
where
group by
having
select
distinct
order by
limit
1.找到表:from
2.拿着where指定的约束条件,去文件/表中取出一条条记录
3.将取出的一条条记录进行分组group by,如果没有group by,则整体作为一组
4.将分组的结果进行having过滤
5.执行select
6.去重
7.将结果按条件排序:order by
8.限制结果的显示条数
详细见:http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7372774.html
三 简单查询
#简单查询
SELECT id,name,sex,age,hire_date,post,post_comment,salary,office,depart_id
FROM employee;
SELECT * FROM employee;
SELECT name,salary FROM employee;
#避免重复DISTINCT
SELECT DISTINCT post FROM employee;
#通过四则运算查询
SELECT name, salary*12 FROM employee;
SELECT name, salary*12 AS Annual_salary FROM employee;
SELECT name, salary*12 Annual_salary FROM employee;
#定义显示格式
CONCAT() 函数用于连接字符串
SELECT CONCAT('姓名: ',name,' 年薪: ', salary*12) AS Annual_salary
FROM employee;
CONCAT_WS() 第一个参数为分隔符
SELECT CONCAT_WS(':',name,salary*12) AS Annual_salary
FROM employee;
mysql操作查询结果case when then else end用法
Case具有两种格式。简单Case函数和Case搜索函数。
- 简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
- Case搜索函数
CASE WHEN sex = '1' THEN '男'
WHEN sex = '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
这两种方式,可以实现相同的功能。简单Case函数的写法相对比较简洁,但是和Case搜索函数相比,功能方面会有些限制,比如写判断式。
还有一个需要注意的问题,Case函数只返回第一个符合条件的值,剩下的Case部分将会被自动忽略。
--比如说,下面这段SQL,你永远无法得到“第二类”这个结果
CASE WHEN col_1 IN ( 'a', 'b') THEN '第一类'
WHEN col_1 IN ('a') THEN '第二类'
ELSE'其他' END
下面我们来看一下,使用Case函数都能做些什么事情。
一,已知数据按照另外一种方式进行分组,分析。
有如下数据:
(为了看得更清楚,我并没有使用国家代码,而是直接用国家名作为Primary Key)
国家(country) 人口(population)
中国 600
美国 100
加拿大 100
英国 200
法国 300
日本 250
德国 200
墨西哥 50
印度 250
根据这个国家人口数据,统计亚洲和北美洲的人口数量。应该得到下面这个结果。
洲 人口
亚洲 1100
北美洲 250
其他 700
想要解决这个问题,你会怎么做?生成一个带有洲Code的View,是一个解决方法,但是这样很难动态的改变统计的方式。
如果使用Case函数,SQL代码如下:
SELECT SUM(population),
CASE country
WHEN '中国' THEN '亚洲'
WHEN '印度' THEN '亚洲'
WHEN '日本' THEN '亚洲'
WHEN '美国' THEN '北美洲'
WHEN '加拿大' THEN '北美洲'
WHEN '墨西哥' THEN '北美洲'
ELSE '其他' END
FROM Table_A
GROUP BY CASE country
WHEN '中国' THEN '亚洲'
WHEN '印度' THEN '亚洲'
WHEN '日本' THEN '亚洲'
WHEN '美国' THEN '北美洲'
WHEN '加拿大' THEN '北美洲'
WHEN '墨西哥' THEN '北美洲'
ELSE '其他' END;
同样的,我们也可以用这个方法来判断工资的等级,并统计每一等级的人数。SQL代码如下;
SELECT
CASE WHEN salary <= 500 THEN '1'
WHEN salary > 500 AND salary <= 600 THEN '2'
WHEN salary > 600 AND salary <= 800 THEN '3'
WHEN salary > 800 AND salary <= 1000 THEN '4'
ELSE NULL END salary_class,
COUNT(*)
FROM Table_A
GROUP BY
CASE WHEN salary <= 500 THEN '1'
WHEN salary > 500 AND salary <= 600 THEN '2'
WHEN salary > 600 AND salary <= 800 THEN '3'
WHEN salary > 800 AND salary <= 1000 THEN '4'
ELSE NULL END;
二,用一个SQL语句完成不同条件的分组。
有如下数据
国家(country) 性别(sex) 人口(population)
中国 1 340
中国 2 260
美国 1 45
美国 2 55
加拿大 1 51
加拿大 2 49
英国 1 40
英国 2 60
按照国家和性别进行分组,得出结果如下
国家 男 女
中国 340 260
美国 45 55
加拿大 51 49
英国 40 60
普通情况下,用UNION也可以实现用一条语句进行查询。但是那样增加消耗(两个Select部分),而且SQL语句会比较长。
下面是一个是用Case函数来完成这个功能的例子
SELECT country,
SUM( CASE WHEN sex = '1' THEN
population ELSE 0 END), --男性人口
SUM( CASE WHEN sex = '2' THEN
population ELSE 0 END) --女性人口
FROM Table_A
GROUP BY country;
这样我们使用Select,完成对二维表的输出形式,充分显示了Case函数的强大。
三,在Check中使用Case函数。
在Check中使用Case函数在很多情况下都是非常不错的解决方法。可能有很多人根本就不用Check,那么我建议你在看过下面的例子之后也尝试一下在SQL中使用Check。
下面我们来举个例子
公司A,这个公司有个规定,女职员的工资必须高于1000块。如果用Check和Case来表现的话,如下所示
CONSTRAINT check_salary CHECK
( CASE WHEN sex = '2'
THEN CASE WHEN salary > 1000
THEN 1 ELSE 0 END
ELSE 1 END = 1 )
如果单纯使用Check,如下所示
CONSTRAINT check_salary CHECK
( sex = '2' AND salary > 1000 )
女职员的条件倒是符合了,男职员就无法输入了
四,根据条件有选择的UPDATE。
例,有如下更新条件
工资5000以上的职员,工资减少10%
工资在2000到4600之间的职员,工资增加15%
很容易考虑的是选择执行两次UPDATE语句,如下所示
--条件1
UPDATE Personnel
SET salary = salary * 0.9
WHERE salary >= 5000;
--条件2
UPDATE Personnel
SET salary = salary * 1.15
WHERE salary >= 2000 AND salary < 4600;
但是事情没有想象得那么简单,假设有个人工资5000块。首先,按照条件1,工资减少10%,变成工资4500。接下来运行第二个SQL时候,因为这个人的工资是4500在2000到4600的范围之内, 需增加15%,最后这个人的工资结果是5175,不但没有减少,反而增加了。如果要是反过来执行,那么工资4600的人相反会变成减少工资。暂且不管这个规章是多么荒诞,如果想要一个SQL 语句实现这个功能的话,我们需要用到Case函数。代码如下:
UPDATE Personnel
SET salary = CASE WHEN salary >= 5000
THEN salary * 0.9
WHEN salary >= 2000 AND salary < 4600
THEN salary * 1.15
ELSE salary END;
这里要注意一点,最后一行的ELSE salary是必需的,要是没有这行,不符合这两个条件的人的工资将会被写成NUll,那可就大事不妙了。在Case函数中Else部分的默认值是NULL,这点是需要注意的地方。
这种方法还可以在很多地方使用,比如说变更主键这种累活。
一般情况下,要想把两条数据的Primary key,a和b交换,需要经过临时存储,拷贝,读回数据的三个过程,要是使用Case函数的话,一切都变得简单多了。
p_key col_1 col_2
a 1 张三
b 2 李四
c 3 王五
假设有如上数据,需要把主键a和b相互交换。用Case函数来实现的话,代码如下
UPDATE SomeTable
SET p_key = CASE WHEN p_key = 'a'
THEN 'b'
WHEN p_key = 'b'
THEN 'a'
ELSE p_key END
WHERE p_key IN ('a', 'b');
同样的也可以交换两个Unique key。需要注意的是,如果有需要交换主键的情况发生,多半是当初对这个表的设计进行得不够到位,建议检查表的设计是否妥当。
五,两个表数据是否一致的检查。
Case函数不同于DECODE函数。在Case函数中,可以使用BETWEEN,LIKE,IS NULL,IN,EXISTS等等。比如说使用IN,EXISTS,可以进行子查询,从而 实现更多的功能。
下面具个例子来说明,有两个表,tbl_A,tbl_B,两个表中都有keyCol列。现在我们对两个表进行比较,tbl_A中的keyCol列的数据如果在tbl_B的keyCol列的数据中可以找到, 返回结果'Matched',如果没有找到,返回结果'Unmatched'。
要实现下面这个功能,可以使用下面两条语句
--使用IN的时候
SELECT keyCol,
CASE WHEN keyCol IN ( SELECT keyCol FROM tbl_B )
THEN 'Matched'
ELSE 'Unmatched' END Label
FROM tbl_A;
--使用EXISTS的时候
SELECT keyCol,
CASE WHEN EXISTS ( SELECT * FROM tbl_B
WHERE tbl_A.keyCol = tbl_B.keyCol )
THEN 'Matched'
ELSE 'Unmatched' END Label
FROM tbl_A;
使用IN和EXISTS的结果是相同的。也可以使用NOT IN和NOT EXISTS,但是这个时候要注意NULL的情况。
六,在Case函数中使用合计函数
假设有下面一个表
学号(std_id) 课程ID(class_id) 课程名(class_name) 主修flag(main_class_flg)
100 1 经济学 Y
100 2 历史学 N
200 2 历史学 N
200 3 考古学 Y
200 4 计算机 N
300 4 计算机 N
400 5 化学 N
500 6 数学 N
有的学生选择了同时修几门课程(100,200)也有的学生只选择了一门课程(300,400,500)。选修多门课程的学生,要选择一门课程作为主修,主修flag里面写入 Y。只选择一门课程的学生,主修flag为N(实际上要是写入Y的话,就没有下面的麻烦事了,为了举例子,还请多多包含)。
现在我们要按照下面两个条件对这个表进行查询
只选修一门课程的人,返回那门课程的ID
选修多门课程的人,返回所选的主课程ID
简单的想法就是,执行两条不同的SQL语句进行查询。
条件1
--条件1:只选择了一门课程的学生
SELECT std_id, MAX(class_id) AS main_class
FROM Studentclass
GROUP BY std_id
HAVING COUNT(*) = 1;
执行结果1
STD_ID MAIN_class
---
300 4
400 5
500 6
条件2
--条件2:选择多门课程的学生
SELECT std_id, class_id AS main_class
FROM Studentclass
WHERE main_class_flg = 'Y' ;
执行结果2
STD_ID MAIN_class
---
100 1
200 3
如果使用Case函数,我们只要一条SQL语句就可以解决问题,具体如下所示
SELECT std_id,
CASE WHEN COUNT(*) = 1 --只选择一门课程的学生的情况
THEN MAX(class_id)
ELSE MAX(CASE WHEN main_class_flg = 'Y'
THEN class_id
ELSE NULL END
)
END AS main_class
FROM Studentclass
GROUP BY std_id;
运行结果
STD_ID MAIN_class
---
100 1
200 3
300 4
400 5
500 6
通过在Case函数中嵌套Case函数,在合计函数中使用Case函数等方法,我们可以轻松的解决这个问题。使用Case函数给我们带来了更大的自由度。
最后提醒一下使用Case函数的新手注意不要犯下面的错误
CASE col_1
WHEN 1 THEN 'Right'
WHEN NULL THEN 'Wrong'
END
在这个语句中When Null这一行总是返回unknown,所以永远不会出现Wrong的情况。因为这句可以替换成WHEN col_1 = NULL,这是一个错误的用法,这个时候我们应该选择用WHEN col_1 IS NULL。
下面为您举例说明了三种mysql中case when语句的使用方法,供参考学习,如果对mysql中case when语句使用方面感兴趣的话,不妨一看。
1。
1. select name,
2. case
3. when birthday<'1981' then 'old'
4. when birthday>'1988' then 'yong'
5. else 'ok' END YORN
6. from lee;
2。
1. select NAME,
2. case name
3. when 'sam' then 'yong'
4. when 'lee' then 'handsome'
5. else 'good' end
6. from lee;
当然了case when语句还可以复合
3。
1. select name,birthday,
2. case
3. when birthday>'1983' then 'yong'
4. when name='lee' then 'handsome'
5. else 'just so so ' end
6. from lee;
以上就是mysql中case when语句的使用示例的介绍。
四 WHERE约束
where字句中可以使用:
- 比较运算符:><>= <= <> !=
- between 80 and 100 值在10到20之间
- in(80,90,100) 值是10或20或30
- like 'egon%'
pattern可以是%或_,
%表示任意多字符
_表示一个字符 - 逻辑运算符:在多个条件直接可以使用逻辑运算符 and or not
#1:单条件查询
SELECT name FROM employee
WHERE post='sale';
#2:多条件查询
SELECT name,salary FROM employee
WHERE post='teacher' AND salary>10000;
#3:关键字BETWEEN AND
SELECT name,salary FROM employee
WHERE salary BETWEEN 10000 AND 20000;
SELECT name,salary FROM employee
WHERE salary NOT BETWEEN 10000 AND 20000;
#4:关键字IS NULL(判断某个字段是否为NULL不能用等号,需要用IS)
SELECT name,post_comment FROM employee
WHERE post_comment IS NULL;
SELECT name,post_comment FROM employee
WHERE post_comment IS NOT NULL;
SELECT name,post_comment FROM employee
WHERE post_comment=''; 注意''是空字符串,不是null
ps:
执行
update employee set post_comment='' where id=2;
再用上条查看,就会有结果了
#5:关键字IN集合查询
SELECT name,salary FROM employee
WHERE salary=3000 OR salary=3500 OR salary=4000 OR salary=9000 ;
SELECT name,salary FROM employee
WHERE salary IN (3000,3500,4000,9000) ;
SELECT name,salary FROM employee
WHERE salary NOT IN (3000,3500,4000,9000) ;
#6:关键字LIKE模糊查询
通配符’%’
SELECT * FROM employee
WHERE name LIKE 'eg%';
通配符’_’
SELECT * FROM employee
WHERE name LIKE 'al__';
五 分组查询:GROUP BY
一 什么是分组?为什么要分组?
#1、首先明确一点:分组发生在where之后,即分组是基于where之后得到的记录而进行的
#2、分组指的是:将所有记录按照某个相同字段进行归类,比如针对员工信息表的职位分组,或者按照性别进行分组等
#3、为何要分组呢?
取每个部门的最高工资
取每个部门的员工数
取男人数和女人数
小窍门:‘每’这个字后面的字段,就是我们分组的依据
#4、大前提:
可以按照任意字段分组,但是分组完毕后,比如group by post,只能查看post字段,如果想查看组内信息,需要借助于聚合函数
二 ONLY_FULL_GROUP_BY
#查看MySQL 5.7默认的sql_mode如下:
mysql> select @@global.sql_mode;
ONLY_FULL_GROUP_BY,STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION
#!!!注意
ONLY_FULL_GROUP_BY的语义就是确定select target list中的所有列的值都是明确语义,简单的说来,在ONLY_FULL_GROUP_BY模式下,target list中的值要么是来自于聚集函数的结果,要么是来自于group by list中的表达式的值。
#设置sql_mole如下操作(我们可以去掉ONLY_FULL_GROUP_BY模式):
mysql> set global sql_mode='STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION';
!!!SQL_MODE设置!!!
mysql> select @@global.sql_mode;
+-------------------+
| @@global.sql_mode |
+-------------------+
| |
+-------------------+
row in set (0.00 sec)
mysql> select * from emp group by post;
+----+------+--------+-----+------------+----------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
| id | name | sex | age | hire_date | post | post_comment | salary | office | depart_id |
+----+------+--------+-----+------------+----------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
| 14 | 张野 | male | 28 | 2016-03-11 | operation | NULL | 10000.13 | 403 | 3 |
| 9 | 歪歪 | female | 48 | 2015-03-11 | sale | NULL | 3000.13 | 402 | 2 |
| 2 | alex | male | 78 | 2015-03-02 | teacher | NULL | 1000000.31 | 401 | 1 |
| 1 | egon | male | 18 | 2017-03-01 | 老男孩驻沙河办事处外交大使 | NULL | 7300.33 | 401 | 1 |
+----+------+--------+-----+------------+----------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
rows in set (0.00 sec)
#由于没有设置ONLY_FULL_GROUP_BY,于是也可以有结果,默认都是组内的第一条记录,但其实这是没有意义的
mysql> set global sql_mode='ONLY_FULL_GROUP_BY';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> quit #设置成功后,一定要退出,然后重新登录方可生效
Bye
mysql> use db1;
Database changed
mysql> select * from emp group by post; #报错
ERROR 1055 (42000): 'db1.emp.id' isn't in GROUP BY
mysql> select post,count(id) from emp group by post; #只能查看分组依据和使用聚合函数
+----------------------------+-----------+
| post | count(id) |
+----------------------------+-----------+
| operation | 5 |
| sale | 5 |
| teacher | 7 |
| 老男孩驻沙河办事处外交大使 | 1 |
+----------------------------+-----------+
rows in set (0.00 sec)
三 GROUP BY
单独使用GROUP BY关键字分组
SELECT post FROM employee GROUP BY post;
注意:我们按照post字段分组,那么select查询的字段只能是post,想要获取组内的其他相关信息,需要借助函数
GROUP BY关键字和GROUP_CONCAT()函数一起使用
SELECT post,GROUP_CONCAT(name) FROM employee GROUP BY post;#按照岗位分组,并查看组内成员名
SELECT post,GROUP_CONCAT(name) as emp_members FROM employee GROUP BY post;
GROUP BY与聚合函数一起使用
select post,count(id) as count from employee group by post;#按照岗位分组,并查看每个组有多少人
强调:
如果我们用unique的字段作为分组的依据,则每一条记录自成一组,这种分组没有意义
多条记录之间的某个字段值相同,该字段通常用来作为分组的依据
四 聚合函数
#强调:聚合函数聚合的是组的内容,若是没有分组,则默认一组
示例:
SELECT COUNT(*) FROM employee;
SELECT COUNT(*) FROM employee WHERE depart_id=1;
SELECT MAX(salary) FROM employee;
SELECT MIN(salary) FROM employee;
SELECT AVG(salary) FROM employee;
SELECT SUM(salary) FROM employee;
SELECT SUM(salary) FROM employee WHERE depart_id=3;
六 HAVING过滤
HAVING与WHERE不一样的地方在于!!!!!!
#!!!执行优先级从高到低:where > group by > having
#1. Where 发生在分组group by之前,因而Where中可以有任意字段,但是绝对不能使用聚合函数。
#2. Having发生在分组group by之后,因而Having中可以使用分组的字段,无法直接取到其他字段,可以使用聚合函数
与where最大的区别就是能够使用聚合函数来过滤条件
七 查询排序:ORDER BY
按单列排序
SELECT * FROM employee ORDER BY salary;
SELECT * FROM employee ORDER BY salary ASC;
SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC;
按多列排序:先按照age排序,如果年纪相同,则按照薪资排序
SELECT * from employee
ORDER BY age,
salary DESC;
八 限制查询的记录数:LIMIT
示例:
SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC
LIMIT 3; #默认初始位置为0
SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC
LIMIT 0,5; #从第0开始,即先查询出第一条,然后包含这一条在内往后查5条
SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC
LIMIT 5,5; #从第5开始,即先查询出第6条,然后包含这一条在内往后查5条
单独使用limit来分页显示数据效率并不高
九 使用正则表达式查询
SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP '^ale';
SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP 'on$';
SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP 'm{2}';
小结:对字符串匹配的方式
WHERE name = 'egon';
WHERE name LIKE 'yua%';
WHERE name REGEXP 'on$';
十 总结
- 语法顺序
- select distinct 字段1,字段2,字段3 from 库.表
- where 条件
- group by 分组条件
- having 过滤
- order by 排序字段(asc升序,desc降序)
- limit n;
- 执行顺序:
- 先找表 from 库.表
- where 过滤掉不符合的数据
- group by 分组
- having by 过滤
- distinct 去重
- order by 排序
- limit n 分页
- 打印select 字段......
多表查询
一 介绍
本节主题
- 多表连接查询
- 复合条件连接查询
- 子查询
二 多表连接查询
#重点:外链接语法
SELECT 字段列表
FROM 表1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN 表2
ON 表1.字段 = 表2.字段;
1 交叉连接:不适用任何匹配条件。生成笛卡尔积
mysql> select * from employee,department;
2 内连接:只连接匹配的行
#找两张表共有的部分,相当于利用条件从笛卡尔积结果中筛选出了正确的结果
#department没有204这个部门,因而employee表中关于204这条员工信息没有匹配出来
mysql> select employee.id,employee.name,employee.age,employee.sex,department.name from employee
inner join department on employee.dep_id=department.id;
3 外链接之左连接:优先显示左表全部记录
#以左表为准,即找出所有员工信息,当然包括没有部门的员工
#本质就是:在内连接的基础上增加左边有右边没有的结果
mysql> select employee.id,employee.name,department.name as depart_name from employee
left join department on employee.dep_id=department.id;
4 外链接之右连接:优先显示右表全部记录
#以右表为准,即找出所有部门信息,包括没有员工的部门
#本质就是:在内连接的基础上增加右边有左边没有的结果
mysql> select employee.id,employee.name,department.name as depart_name from employee right join department on employee.dep_id=department.id;
5 全外连接:显示左右两个表全部记录
全外连接:在内连接的基础上增加左边有右边没有的和右边有左边没有的结果
#注意:mysql不支持全外连接 full JOIN
#强调:mysql可以使用此种方式间接实现全外连接
select * from employee left join department on employee.dep_id = department.id
union
select * from employee right join department on employee.dep_id = department.id
;
三 符合条件连接查询
#示例1:以内连接的方式查询employee和department表,并且employee表中的age字段值必须大于25,即找出年龄大于25岁的员工以及员工所在的部门
select employee.name,department.name from employee inner join department
on employee.dep_id = department.id
where age > 25;
#示例2:以内连接的方式查询employee和department表,并且以age字段的升序方式显示
select employee.id,employee.name,employee.age,department.name from employee,department
where employee.dep_id = department.id
and age > 25
order by age asc;
四 子查询
#1:子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中。
#2:内层查询语句的查询结果,可以为外层查询语句提供查询条件。
#3:子查询中可以包含:IN、NOT IN、ANY、ALL、EXISTS 和 NOT EXISTS等关键字
#4:还可以包含比较运算符:= 、 !=、> 、<等
1 带IN关键字的子查询
#查询平均年龄在25岁以上的部门名
select id,name from department
where id in
(select dep_id from employee group by dep_id having avg(age) > 25);
#查看技术部员工姓名
select name from employee
where dep_id in
(select id from department where name='技术');
#查看不足1人的部门名
select name from department
where id in
(select dep_id from employee group by dep_id having count(id) <=1);
2 带比较运算符的子查询
#比较运算符:=、!=、>、>=、<、<=、<>
#查询大于所有人平均年龄的员工名与年龄
mysql> select name,age from emp where age > (select avg(age) from emp);
+---------+------+
| name | age |
+---------+------+
| alex | 48 |
| wupeiqi | 38 |
+---------+------+
rows in set (0.00 sec)
#查询大于部门内平均年龄的员工名、年龄
select t1.name,t1.age from emp t1
inner join
(select dep_id,avg(age) avg_age from emp group by dep_id) t2
on t1.dep_id = t2.dep_id
where t1.age > t2.avg_age;
3 带EXISTS关键字的子查询
EXISTS关字键字表示存在。在使用EXISTS关键字时,内层查询语句不返回查询的记录。
而是返回一个真假值。True或False
当返回True时,外层查询语句将进行查询;当返回值为False时,外层查询语句不进行查询
#department表中存在dept_id=203,Ture
mysql> select * from employee
-> where exists
-> (select id from department where id=200);
+----+------------+--------+------+--------+
| id | name | sex | age | dep_id |
+----+------------+--------+------+--------+
| 1 | egon | male | 18 | 200 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 |
| 5 | liwenzhou | male | 18 | 200 |
| 6 | jingliyang | female | 18 | 204 |
+----+------------+--------+------+--------+
#department表中存在dept_id=205,False
mysql> select * from employee
-> where exists
-> (select id from department where id=204);
Empty set (0.00 sec)
补充 一 SELECT语句关键字的定义顺序
SELECT DISTINCT <select_list>
FROM <left_table>
<join_type> JOIN <right_table>
ON <join_condition>
WHERE <where_condition>
GROUP BY <group_by_list>
HAVING <having_condition>
ORDER BY <order_by_condition>
LIMIT <limit_number>
补充 二 SELECT语句关键字的执行顺序
(7) SELECT
(8) DISTINCT <select_list>
(1) FROM <left_table>
(3) <join_type> JOIN <right_table>
(2) ON <join_condition>
(4) WHERE <where_condition>
(5) GROUP BY <group_by_list>
(6) HAVING <having_condition>
(9) ORDER BY <order_by_condition>
(10) LIMIT <limit_number>
五 综合练习
init.sql文件内容
/*
数据导入:
Navicat Premium Data Transfer
Source Server : localhost
Source Server Type : MySQL
Source Server Version : 50624
Source Host : localhost
Source Database : sqlexam
Target Server Type : MySQL
Target Server Version : 50624
File Encoding : utf-8
Date: 10/21/2016 06:46:46 AM
*/
SET NAMES utf8;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
-- ----------------------------
-- Table structure for `class`
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `class`;
CREATE TABLE `class` (
`cid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`caption` varchar(32) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`cid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8;
-- ----------------------------
-- Records of `class`
-- ----------------------------
BEGIN;
INSERT INTO `class` VALUES ('1', '三年二班'), ('2', '三年三班'), ('3', '一年二班'), ('4', '二年九班');
COMMIT;
-- ----------------------------
-- Table structure for `course`
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `course`;
CREATE TABLE `course` (
`cid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`cname` varchar(32) NOT NULL,
`teacher_id` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`cid`),
KEY `fk_course_teacher` (`teacher_id`),
CONSTRAINT `fk_course_teacher` FOREIGN KEY (`teacher_id`) REFERENCES `teacher` (`tid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8;
-- ----------------------------
-- Records of `course`
-- ----------------------------
BEGIN;
INSERT INTO `course` VALUES ('1', '生物', '1'), ('2', '物理', '2'), ('3', '体育', '3'), ('4', '美术', '2');
COMMIT;
-- ----------------------------
-- Table structure for `score`
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `score`;
CREATE TABLE `score` (
`sid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`student_id` int(11) NOT NULL,
`course_id` int(11) NOT NULL,
`num` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`sid`),
KEY `fk_score_student` (`student_id`),
KEY `fk_score_course` (`course_id`),
CONSTRAINT `fk_score_course` FOREIGN KEY (`course_id`) REFERENCES `course` (`cid`),
CONSTRAINT `fk_score_student` FOREIGN KEY (`student_id`) REFERENCES `student` (`sid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=53 DEFAULT CHARSET=utf8;
-- ----------------------------
-- Records of `score`
-- ----------------------------
BEGIN;
INSERT INTO `score` VALUES ('1', '1', '1', '10'), ('2', '1', '2', '9'), ('5', '1', '4', '66'), ('6', '2', '1', '8'), ('8', '2', '3', '68'), ('9', '2', '4', '99'), ('10', '3', '1', '77'), ('11', '3', '2', '66'), ('12', '3', '3', '87'), ('13', '3', '4', '99'), ('14', '4', '1', '79'), ('15', '4', '2', '11'), ('16', '4', '3', '67'), ('17', '4', '4', '100'), ('18', '5', '1', '79'), ('19', '5', '2', '11'), ('20', '5', '3', '67'), ('21', '5', '4', '100'), ('22', '6', '1', '9'), ('23', '6', '2', '100'), ('24', '6', '3', '67'), ('25', '6', '4', '100'), ('26', '7', '1', '9'), ('27', '7', '2', '100'), ('28', '7', '3', '67'), ('29', '7', '4', '88'), ('30', '8', '1', '9'), ('31', '8', '2', '100'), ('32', '8', '3', '67'), ('33', '8', '4', '88'), ('34', '9', '1', '91'), ('35', '9', '2', '88'), ('36', '9', '3', '67'), ('37', '9', '4', '22'), ('38', '10', '1', '90'), ('39', '10', '2', '77'), ('40', '10', '3', '43'), ('41', '10', '4', '87'), ('42', '11', '1', '90'), ('43', '11', '2', '77'), ('44', '11', '3', '43'), ('45', '11', '4', '87'), ('46', '12', '1', '90'), ('47', '12', '2', '77'), ('48', '12', '3', '43'), ('49', '12', '4', '87'), ('52', '13', '3', '87');
COMMIT;
-- ----------------------------
-- Table structure for `student`
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `student`;
CREATE TABLE `student` (
`sid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`gender` char(1) NOT NULL,
`class_id` int(11) NOT NULL,
`sname` varchar(32) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`sid`),
KEY `fk_class` (`class_id`),
CONSTRAINT `fk_class` FOREIGN KEY (`class_id`) REFERENCES `class` (`cid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=17 DEFAULT CHARSET=utf8;
-- ----------------------------
-- Records of `student`
-- ----------------------------
BEGIN;
INSERT INTO `student` VALUES ('1', '男', '1', '理解'), ('2', '女', '1', '钢蛋'), ('3', '男', '1', '张三'), ('4', '男', '1', '张一'), ('5', '女', '1', '张二'), ('6', '男', '1', '张四'), ('7', '女', '2', '铁锤'), ('8', '男', '2', '李三'), ('9', '男', '2', '李一'), ('10', '女', '2', '李二'), ('11', '男', '2', '李四'), ('12', '女', '3', '如花'), ('13', '男', '3', '刘三'), ('14', '男', '3', '刘一'), ('15', '女', '3', '刘二'), ('16', '男', '3', '刘四');
COMMIT;
-- ----------------------------
-- Table structure for `teacher`
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `teacher`;
CREATE TABLE `teacher` (
`tid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`tname` varchar(32) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`tid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=utf8;
-- ----------------------------
-- Records of `teacher`
-- ----------------------------
BEGIN;
INSERT INTO `teacher` VALUES ('1', '张磊老师'), ('2', '李平老师'), ('3', '刘海燕老师'), ('4', '朱云海老师'), ('5', '李杰老师');
COMMIT;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
从init.sql文件中导入数据
#准备表、记录
mysql> create database db1;
mysql> use db1;
mysql> source /root/init.sql
1、查询所有的课程的名称以及对应的任课老师姓名
2、查询学生表中男女生各有多少人
3、查询物理成绩等于100的学生的姓名
4、查询平均成绩大于八十分的同学的姓名和平均成绩
5、查询所有学生的学号,姓名,选课数,总成绩
6、 查询姓李老师的个数
7、 查询没有报李平老师课的学生姓名
8、 查询物理课程比生物课程高的学生的学号
9、 查询没有同时选修物理课程和体育课程的学生姓名
10、查询挂科超过两门(包括两门)的学生姓名和班级
、查询选修了所有课程的学生姓名
12、查询李平老师教的课程的所有成绩记录
13、查询全部学生都选修了的课程号和课程名
14、查询每门课程被选修的次数
15、查询之选修了一门课程的学生姓名和学号
16、查询所有学生考出的成绩并按从高到低排序(成绩去重)
17、查询平均成绩大于85的学生姓名和平均成绩
18、查询生物成绩不及格的学生姓名和对应生物分数
19、查询在所有选修了李平老师课程的学生中,这些课程(李平老师的课程,不是所有课程)平均成绩最高的学生姓名
20、查询每门课程成绩最好的前两名学生姓名
21、查询不同课程但成绩相同的学号,课程号,成绩
22、查询没学过“叶平”老师课程的学生姓名以及选修的课程名称;
23、查询所有选修了学号为1的同学选修过的一门或者多门课程的同学学号和姓名;
24、任课最多的老师中学生单科成绩最高的学生姓名