MySQL 查询语句

Mysql查询语句时候一共分为以下几步，其中每一个操作都会产生一张虚拟的表，这个虚拟的表作为一个处理的输入，只是这些虚拟的表对用户来说是透明的，但是只有最后一个虚拟的表才会被作为结果返回。

语句执行顺序 ：

顺序	名称	内容
1	SELECT	命令发起
2	* 或 AVG(字段）等	查询内容
3	FROM	查询位置
4	WHERE	条件查询
5	GROUP BY	分组
6	HAVING	筛选
7	ORDER BY (ASC/DESC)	排序
8	LIMIT	限制结果数

1、单表查询

• 查询指定的列

-- 在学生表中查询学号、姓名；
select sno, sname from student ;

• 查询全部列

-- 查询学生表中全部信息
select * from student;

• 对查询后的列进行 起别别名

-- 查询全部学生的“姓名”及其“出生年”两列

select sname as 姓名,(2017-Sage) as 出生年 from student;

• 单条件查询

-- 查询职位是 salesman  的记录；
select * from emp where job='Salesman'

• 多条件查询

-- 查询部门在10 或 20 的记录
select * from emp where deptno=10 or deptno=20;

-- 查询部门在10的 或者部门在20且薪水小于2000的记录
select * from emp where deptno=10 or (deptno=20 and sal<=2000);

• 去重查询 ，使用 <distinct 列名> 语句

-- 查询选修了课程的学生学号
select distinct sno as 选修了课程的学生学号 from score;

• 查询空值（NULL）

-- 查询没有先修课的课程号和课程名。

select Cno as 课程号,Cname as 课程名,Cpno from course where Cpno is null;

-- 查询所有有成绩的学生学号、课程号及成绩

select Sno as 学号,Cno as 课程号,Grade as 成绩 from SC where Grade is not null;

• 将NULL转化为实际值 ,使用 <coalesce(列名，替换值）>语句

-- 查询津贴为NULL ,替换为0
select coalesce(comm,0) from emp;

• 模糊查询 （LIKE % _ 语句）  %表示任意字符；_表示单个字符

--查询员工姓名以a开头的记录
select * from emp where ename like 'a%';

--查询员工姓名中包含a的记录
select * from emp where ename like '%a%';

--查询员工姓名第二个字母以a开头的记录
select * from emp where ename like '_a%';

 2、分组查询

GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组。

在分组的列上我们可以使用 COUNT, SUM, AVG,等函数。

-- 查询每个部门的薪水总和
select deptno,sum(sal) from emp group by deptno;

-- 查询每个部门的津贴总和，空值不计算
select deptno,sum(comm) from emp group by deptno; 

-- 查询每个部门的津贴总和，空值替换为0
select deptno,sum(coalesce(comm,0)) from emp group by deptno; 

-- 查询每个部门的薪水在2000以上的总和
select deptno,sum(sal) from emp where sal>2000 group by deptno;

-- 查询每个部门、每个职业的薪水总和
select deptno,job,sum(sal) from emp group by deptno,job;

3、排序查询

使用 MySQL 的 ORDER BY 子句来设定你想按哪个字段哪种方式来进行排序，再返回搜索结果。

使用 ASC 或 DESC 关键字来设置查询结果是按升序或降序排列。 默认情况下，它是按升序排列。

--将薪水从小到大升序排列；
select * from emp order by sal;

--将薪水从大到小降序排列；
select * from emp order by sal desc; 

--查询薪水最高的前5名的记录；
select * from emp order by sal desc limit 5;

--查询每个部门 每个职务薪水总和的排名；
select deptno,job,sum(sal) as new_sal from emp group by deptno,job order by deptno,new_sal;

4、逻辑查询

逻辑操作符：

• and or 且 或
• ！= （<>） 不等于
• is null 查询空值
• like 模糊查询
• between ……and （a>=b  and  a<c

逻辑表达式：

• case when ``` else ``` end语句

-- 查看每个员工的薪水，且将2000以下标为过低，4000以上标为过高，其余为可行
select ename,sal,case when sal<= 2000 then '过低'
                      when sal>= 4000 then '过高'
                      else '可行'
                      end as status
from emp;

--查看每个员工编号、员工姓名，将薪水低于1000标为1，高于2000标为2
select empno,ename,case when sal >= 1000 and sal<2000 then 1
                        else 2
                        end as class
from emp order by class;

5、HAVING查询

having字句可以让我们筛选成组后的各种数据，where字句在聚合前先筛选记录，也就是说作用在group by和having字句前。而 having子句在聚合后对组记录进行筛选。

--查询每个部门、职务、薪水总和，且只显示总和大于5000的
select deptno,job,sum(sal) from emp group by deptno,job having sum(sal)>5000;

-- 同样的条件，如果用WHERE语句，只能写成如下
select deptno,job,new_sal from (select deptno,job,sum(sal) as new_sal from emp group by deptno,job) as a where new_sal>5000;

having和where的区别： 
作用的对象不同。

WHERE 子句作用于表和视图，HAVING 子句作用于组。

WHERE 在分组和聚集计算之前选取输入行（因此，它控制哪些行进入聚集计算），

而 HAVING 在分组和聚集之后选取分组的行。

因此，WHERE 子句不能包含聚集函数； 因为试图用聚集函数判断那些行输入给聚集运算是没有意义的。

相反，HAVING 子句总是包含聚集函数。（严格说来，你可以写不使用聚集的 HAVING 子句， 但这样做只是白费劲。同样的条件可以更有效地用于 WHERE 阶段。）

这样比在 HAVING 里增加限制更加高效，因为我们避免了为那些未通过 WHERE 检查的行进行分组和聚集计算。

综上所述：having一般跟在group by之后，执行记录组选择的一部分来工作的，可以用聚合函数，如having sum(sal)>5000

where则是执行所有数据来工作的。