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  • 【2020Python修炼记】MySQL之 SQL查询应用

    一、单表查询

    前期表准备

    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
    );
    
    #插入记录
    #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','张江第一帅形象代言',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);
    部门表

    # 当表字段特别多 展示的时候错乱 可以使用G分行展示
    select * from empG;

    # 个别同学的电脑在插入中文的时候还是会出现乱码或者空白的现象 你可以将字符编码统一设置成GBK

    cmd 指令:chcp 936

    参考阅读:https://jingyan.baidu.com/article/d7130635e8a38413fdf4753b.html

    几个重要关键字的执行顺序

    # 书写顺序
    select id,name from emp where id > 3;
    # 执行顺序
    from
    where
    select
    
    """
    虽然执行顺序和书写顺序不一致 你在写sql语句的时候可能不知道怎么写
    你就按照书写顺序的方式写sql
        select * 先用*号占位
        之后去补全后面的sql语句
        最后将*号替换后你想要的具体字段
        
    """

    where筛选条件

    # 作用:是对整体数据的一个筛选操作
    # 1.查询id大于等于3小于等于6的数据
    select id,name,age from emp where id>=3 and id<=6;
    select id,name from emp where id between 3 and 6;  两者等价
    
    # 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字母o的员工的姓名和薪资
    """
    模糊查询
        like
            %  匹配任意多个字符
            _  匹配任意单个字符
    """
    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 姓名和薪资  char_length()   _
    select name,salary from emp where name like '____';
    select name,salary from emp where char_length(name) = 4;
    
    # 5.查询id小于3或者id大于6的数据
    select * from emp where id not between 3 and 6;
    
    # 6.查询薪资不在20000,18000,17000范围的数据
    select * from emp where salary not in (20000,18000,17000);
    
    # 7.查询岗位描述为空的员工姓名和岗位名  针对null不用等号 用is
    select name,post from emp where post_comment = NULL;
    select name,post from emp where post_comment is NULL;
    View Code

    group by分组

    # 分组实际应用场景  分组应用场景非常的多
        男女比例
        部门平均薪资
        部门秃头率
        国家之间数据统计
    
    # 1    按照部门分组
    select * from emp group by post;
    """
    分组之后 最小可操作单位应该是组 还不再是组内的单个数据
        上述命令在你没有设置严格模式的时候是可正常执行的 返回的是分组之后 每个组的第一条数据 但是这不符合分组的规范:分组之后不应该考虑单个数据 而应该以组为操作单位(分组之后 没办法直接获取组内单个数据)
        如果设置了严格模式 那么上述命令会直接报错 
    """
    set global sql_mode = 'strict_trans_tables,only_full_group_by';
    
    设置严格模式之后  分组 默认只能拿到分组的依据
    select post from emp group by post;  
    按照什么分组就只能拿到分组 其他字段不能直接获取 需要借助于一些方法(聚合函数)
    
    
    """
    什么时候需要分组啊???
        关键字 
            每个 平均 最高 最低 
        
        聚合函数
            max
            min
            sum
            count
            avg
    """
    # 1.获取每个部门的最高薪资
    select post,max(salary) from emp group by post;
    select post as '部门',max(salary) as '最高薪资' from emp group by post;
    select post '部门',max(salary) '最高薪资' from emp group by post;
    # as可以给字段起别名 也可以直接省略不写 但是不推荐 因为省略的话语意不明确 容易错乱
    
    # 2.获取每个部门的最低薪资
    select post,min(salary) from emp group by post;
    # 3.获取每个部门的平均薪资
    select post,avg(salary) from emp group by post;
    # 4.获取每个部门的工资总和
    select post,sum(salary) from emp group by post;
    # 5.获取每个部门的人数
    select post,count(id) from emp group by post;  # 常用 符合逻辑
    select post,count(salary) from emp group by post;
    select post,count(age) from emp group by post;
    select post,count(post_comment) from emp group by post;  null不行
    
    # 6.查询分组之后的部门名称和每个部门下所有的员工姓名 
    # group_concat不单单可以支持你获取分组之后的其他字段值 还支持拼接操作
    select post,group_concat(name) from emp group by post;
    select post,group_concat(name,'_DSB') from emp group by post;
    select post,group_concat(name,':',salary) from emp group by post;
    # concat不分组的时候用 
    select concat('NAME:',name),concat('SAL:',salary) from emp;
    
    # 补充 as语法不单单可以给字段起别名 还可以给表临时起别名
    select emp.id,emp.name from emp;  
    select emp.id,emp.name from emp as t1;   报错
    select t1.id,t1.name from emp as t1;
    
    # 查询每个人的年薪  12薪
    select name,salary*12 from emp;
    View Code

    分组注意事项

    # 关键字where和group by同时出现的时候group by必须在where的后面
    where先对整体数据进行过滤之后再分组操作
    where筛选条件不能使用聚合函数
    select id,name,age from emp where max(salary) > 3000;
    
    select max(salary) from emp;  # 不分组 默认整体就是一组
    
    # 统计各部门年龄在30岁以上的员工平均薪资
        1 先求所有年龄大于30岁的员工
            select * from emp where age>30;
        2 再对结果进行分组
             select * from emp where age>30 group by post;
        
        select post,avg(salary) from emp where age>30 group by post;

    having分组之后的筛选条件

    """
    having的语法根where是一致的
    只不过having是在分组之后进行的过滤操作
    即having是可以直接使用聚合函数的
    """
    # 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薪资大于10000的部门
    select post,avg(salary) from emp 
            where age>30 
            group by post
            having avg(salary) > 10000
            ;

    distinct去重

    """
    一定要注意 必须是完全一样的数据才可以去重!!!
    一定不要将逐渐忽视了 有逐渐存在的情况下 是不可能去重的
    [
    {'id':1,'name':'jason','age':18},
    {'id':2,'name':'jason','age':18},
    {'id':3,'name':'egon','age':18}
    ]
    ORM  对象关系映射   让不懂SQL语句的人也能够非常牛逼的操作数据库
    表                                类
    一条条的数据                        对象
    字段对应的值                        对象的属性
    
    你再写类 就意味着在创建表
    用类生成对象 就意味着再创建数据
    对象点属性 就是在获取数据字段对应的值
    目的就是减轻python程序员的压力 只需要会python面向对象的知识点就可以操作MySQL
    """
    select distinct id,age from emp;
    select distinct age from emp;

    order by排序

    select * from emp order by salary;
    select * from emp order by salary asc;
    select * from emp order by salary desc;
    """
    order by默认是升序  asc 该asc可以省略不写
    也可以修改为降序     desc
    """
    select * from emp order by age desc,salary asc;
    # 先按照age降序排  如果碰到age相同 则再按照salary升序排
    
    # 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薪资大于1000的部门,然后对平均工资降序排序
        select post,avg(salary) from emp 
            where age>10 
            group by post
            having avg(salary) > 1000
            order by avg(salary) desc
            ;

    limit限制展示条数

    select * from emp;
    """针对数据过多的情况 我们通常都是做分页处理"""
    select * from emp limit 3;  # 只展示三条数据
    
    select * from emp limit 0,5;
    select * from emp limit 5,5;
    第一个参数是起始位置
    第二个参数是展示条数

    正则

    select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$';

    二、多表操作

    前期表准备

    ```python
    #建表
    create table dep(
    id int,
    name varchar(20) 
    );
    
    create table emp(
    id int primary key auto_increment,
    name varchar(20),
    sex enum('male','female') not null default 'male',
    age int,
    dep_id int
    );
    
    #插入数据
    insert into dep values
    (200,'技术'),
    (201,'人力资源'),
    (202,'销售'),
    (203,'运营');
    
    insert into emp(name,sex,age,dep_id) values
    ('jason','male',18,200),
    ('egon','female',48,201),
    ('kevin','male',18,201),
    ('nick','male',28,202),
    ('owen','male',18,203),
    ('jerry','female',18,204);
    ```
    View Code

    表查询

    select * from dep,emp;  # 结果   笛卡尔积
    """
    了解即可 不知道也没关系
    """
    
    select * from emp,dep where emp.dep_id = dep.id;
    
    """
    MySQL也知道 你在后面查询数据过程中 肯定会经常用到拼表操作 
    所以特地给你开设了对应的方法
        inner join  内连接
        left join   左连接
        right join  右连接
        union        全连接
    """
    # inner join  内连接
    select * from emp inner join dep on emp.dep_id = dep.id;
    # 只拼接两张表中公有的数据部分
    
    # left join   左连接
    select * from emp left join dep on emp.dep_id = dep.id;
    # 左表所有的数据都展示出来 没有对应的项就用NULL
    
    # right join  右连接
    select * from emp right join dep on emp.dep_id = dep.id;
    # 右表所有的数据都展示出来 没有对应的项就用NULL
    
    # union        全连接  左右两表所有的数据都展示出来
    select * from emp left join dep on emp.dep_id = dep.id
    union
    select * from emp right join dep on emp.dep_id = dep.id;
    View Code

    子查询

    """
    子查询就是我们平时解决问题的思路
        分步骤解决问题
            第一步
            第二步
            ...
    将一个查询语句的结果当做另外一个查询语句的条件去用
    """
    # 查询部门是技术或者人力资源的员工信息
        1 先获取部门的id号
        2 再去员工表里面筛选出对应的员工
        select id from dep where name='技术' or name = '人力资源';
        
        select name from emp where dep_id in (200,201);
        
        
        select * from emp where dep_id in (select id from dep where name='技术' or name = '人力资源');

    总结:

    表的查询结果可以作为其他表的查询条件
    也可以通过起别名的方式把它作为一个张虚拟表根其他表关联

    """
    多表查询就两种方式
    先拼接表再查询
    子查询 一步一步来
    """

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