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  • MySQL 数据库 查询语句的基本操作,单表查询,多表查询

    1.查询语句的基本操作
      - select
      - from
      - where
      - group by
      - having
      - distinct
      - order by
      - limit
      - 聚合函数: count, max, min, avg, sum

    2.单表查询:

    #前期表与数据准备
    # 创建一张部门表
    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
    ('tank','male',17,'20170301','张江第一帅形象代言部门',7300.33,401,1), # 以下是教学部
    ('egon','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),
    ('kevin','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),
    ('jason','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),
    ('owen','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),
    ('jerry','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),
    ('大饼','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),
    ('sean','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1),
    
    ('歪歪','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),# 以下是销售部门
    ('丫丫','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2),
    ('丁丁','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2),
    ('星星','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2),
    ('格格','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2),
    
    ('张野','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);
    
    # PS:如果在windows系统中,插入中文字符,select的结果为空白,可以将所有字符编码统一设置成gbk

      - select * from emp; # 若数据比较多,比较凌乱,可以在表后面+ G
      - select * from empG

    - 重点(*******):
    写SQL语句必须遵循两点:
    - 书写顺序:
      # 获取id为 4、5的两条记录
      select * from emp where id > 3 and id < 6;

      - select
      - from
      - where

    - 执行顺序:

    比如: 图书管理员,得先找到是哪一个图书馆(哪张表),
    再找这本书在图书馆的哪个位置(哪一条记录), 最后查找这个本书中某一页(哪些字段值);

      select * from emp where id > 3 and id < 6;
      - from ---> 找到图书馆
      - where ---> 找到书的位置
      - select ---> 找到书本中的某一页

    注意: 必须记住SQL语句的 书写顺序 与 执行顺序(*******);

    - where: 约束条件
    # 1.查询id大于等于3,小于等于6的数据
    # and: 与
      select * from emp where id >= 3 and id <= 6;
    # between: 在什么什么之间
      select * from emp where id between 3 and 6;


    # 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;
    # in: 在什么什么中
      select * from emp where salary in (20000, 18000, 17000);


    # 3.查询员工姓名中包含o字母 的 员工姓名 和 薪资
    # 模糊匹配: like
    # %: 匹配多个任意的字符
    # _: 匹配一个任意的字符

      select name, salary from emp where name like '%o%';


    # 4.查找名字个数为4个的员工 名字 与 薪资
      select name, salary from emp where name like '____';
    # char_length(name): 计算名字字符的长度
      select name, salary from emp where char_length(name) = 4;


    # 5.查询id小于3或者大于6的数据
    # not in: 不再什么什么中
      select * from emp where id not in (3, 4, 5, 6);
      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 员工名 与 岗位名 post_comment
    # 注意: 针对null的值 需要使用 is
      select name, post from emp where post_comment = null;
      select name, post from emp where post_comment is null;


    - group by: 分组
    - 书写顺序:
      - select
      - from
      - where
      - group by

    - 执行顺序:
      - from
      - where
      - group by
      - select

    # 1.根据部门分组
    # 非严格模式下可以获取 分组条件post 以外的字段数据
      select post, salary from emp group by post;

    # 设置严格模式:
      show variables like "%mode%";
    # 全局设置: 永久有效
      set global sql_mode="strict_trans_tables,only_full_group_by";

    # 在严格模式下只能 “直接” 获取 分组条件post 字段;
    # 可以同聚合函数,间接获取其他字段数据
      select post, salary from emp group by post; # 报错

      select post from emp group by post;


    聚合函数:
    count: 计数
    max: 最大值
    min: 最小值
    avg: 平均值
    sum: 求和


    2.获取每个 部门 的最高工资
    # as 别名: 可以给字段 加一个 别名
      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;

    # 简写, 但不推荐使用
      select post '部门', max(salary) '最高薪资' from emp group by post;

    每个部门的最低工资
      select post, min(salary) from emp group by post;

    每个部门的平均工资
      select post, avg(salary) from emp group by post;

    每个部门的工资总和
      select post, sum(salary) from emp group by post;

    每个部门的员工个数
    # count(): 括号中可以填任意非空值
      select post, count(salary) from emp group by post;
      select post, count(post_comment) from emp group by post;

    总结: 聚合函数,必须跟在group by 后面(执行顺序);

    练习题:
    1. 查询 "岗位名" 以及 岗位包含的所有员工名字 一行展示
    # group_concat(name): 可以将分组后的 所有名字获取并进行拼接
    # 默认以, 拼接
      select post, group_concat(name) from emp group by post;
    # 指定以:拼接
      select post, group_concat(name, ':') from emp group by post;
      select post, group_concat('Name: ', name) from emp group by post;

    2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
      select post, count(id) from emp group by post;

    3. 查询公司内男员工和女员工的个数
      select sex, count(*) from emp group by sex;

    4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资
    5. 查询岗位名以及各岗位的最高薪资
    6. 查询岗位名以及各岗位的最低薪资

    7. 查询男员工与男员工的平均薪资,女员工与女员工的平均薪资
      select sex, avg(salary) from emp group by sex;

    8.统计各部门年龄在30岁以上的员工平均工资:
    # 步骤: 先找到表,再找年龄30岁以上,再根据部门分组,最后求平均薪资;
      select post, avg(salary) from emp where age > 30 group by post;

    - having: 过滤
    - having与where的作用是一样的
    - having必须跟在group by 后面
    - having后面可以跟聚合函数,但where后面不能跟聚合函数;

    - 书写顺序:
      - select
      - from
      - where
      - group by
      - having

    - 执行顺序:
      - from
      - where
      - group by
      - having
      - select

    1、统计各 部门 年龄在30岁以上的员工平均工资,并且保留平均工资大于10000的部门;
      select post, avg(salary) from emp where age > 30 group by post having avg(salary) > 10000;

    - distinct: 去重
    - 书写顺序:
      - select
      - distinct
      - from
      - where
      - group by
      - having

    - 执行顺序:
      - from
      - where
      - group by
      - having
      - distinct
      - select

    # 将重复的部门数据去重
    # distinct 后面跟着去重的字段名
    # 注意: 去重的字段名,必须是重复的,只要有不重复的字段,后续字段就无法去重;
      select distinct post from emp;  
      select distinct post, id from emp;

    - order by: 排序

    - 书写顺序:
      - select
      - from
      - where
      - group by
      - having
      - order by

    - 执行顺序:
      - from
      - where
      - group by
      - having
      - select
      - order by

    # order by 默认升序
    # 1、根据薪资进行升序
    # asc升序
    # desc降序
      select salary from emp order by salary asc;

    # 2、根据年龄进行降序排列
      select age from emp order by age desc;

    # 3、先按照age升序,再按照salary降序
      select age, salary from emp order by age asc, salary desc;

    # 4、统计 各部门(分组) 年龄在10岁以上的员工平均工资,并且保留平均工资大于1000的部门,然后对平均工资进行升序序
      select post, avg(salary) from emp where age > 10 group by post having avg(salary) > 1000 order by avg(salary) asc;
      select post, avg(salary) from emp where age > 18 group by post having avg(salary) > 1000 order by avg(salary) asc;

    - limit: 限制查询记录的数量
    书写顺序:
      - select
      - from
      - order by
      - limit

    执行顺序:
      - from
      - select
      - order by
      - limit


    # 1、从第一条开始,获取4条记录;
      select * from emp limit 4;

    # 2、limit可以有两个参数, 参数1: 是限制的开始位置 + 1, 参数2:是从开始位置展示的条数;
      select * from emp limit 4, 4; # 从第五条数据开始查找,获取4条
      select * from emp limit 0, 4;

    # 3、查询工资最高的人的 详细信息
      select * from emp order by salary desc limit 1;

    # 聚合函数: 若没有group by 分组,默认将查出来的数据当做一个分组, 也能使用;
      select max(salary) from emp;


    - 正则
    # 在编程中,凡是看到reg开头的,基本上都是跟正则有关
    # *: 代表 0 或 多个
      select * from emp where name regexp '^程.*(金|银|铜|铁)$';


    3.多表查询:

    #创建表与插入数据准备
    #建表
    create table dep2(
    id int,
    name varchar(20) 
    );
    
    create table emp2(
    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 dep2 values
    (200,'技术'),
    (201,'人力资源'),
    (202,'销售'),
    (203,'运营');
    
    insert into emp2(name,sex,age,dep_id) values
    ('tank','male',17,200),
    ('egon','female',48,201),
    ('kevin','male',38,201),
    ('jason','female',28,202),
    ('owen','male',18,200),
    ('sean','female',18,204);
    
    # PS: 昨天讲了如何根据表关系对字段进行拆分,目的是为了更好的管理,表数据都存放在硬盘中,存不是目的,目的是为了取,所以我们将数据从硬盘读到内存中,接下来我们因应该将他们拼成一张表来查询更加合理;
    
    # 注意: 将拆分的表,再拼接到一起进行查询, 可以通过一张表查另一张表的数据;

    1、查询 员工 以及所在 部门 的信息;
    # 通过where 约束条件
      select * from emp2, dep2 where emp2.dep_id = dep2.id;

    2、查询 部门 为 技术部 的 员工 及 部门信息
    select emp2.name, dep2.* from emp2, dep2 where emp2.dep_id = dep2.id and dep2.name = '技术';

    - 联表查询
    - 内连接       inner join
    # 1、内连接:只取两张表有对应关系的记录
    查询 员工 以及所在 部门 的信息;
    # 通过内连接
      select * from emp2 inner join dep2 on emp2.dep_id = dep2.id;

    - 左连接       left join
    # 2、左连接: 在内连接的基础上保留左表没有对应关系的记录
      select * from emp2 left join dep2 on emp2.dep_id = dep2.id;

    - 右连接  right join
    # 3、右连接: 在内连接的基础上保留右表没有对应关系的记录
      select * from emp2 right join dep2 on emp2.dep_id = dep2.id;

    - 全连接:    union
    # 4、全连接: 在内连接的基础上 保留左、右表没有对应关系的记录
      select * from emp2 left join dep2 on emp2.dep_id = dep2.id
      union
      select * from emp2 right join dep2 on emp2.dep_id = dep2.id;

    - 子查询: 子查询就是将一个查询语句的结果用括号括起来,当做另一个查询语句的条件去用
    # 1.查询部门是 技术 或者 人力资源 的员工信息

    '''
    先获取技术部和人力资源的id号,再去员工表里根据前面的id筛选出符合要求的员工信息;
    '''
    select * from emp2 where dep_id in (select id from dep2 where name='技术' or name='人力资源');

    # 2.每个部门最新入职的员工 思路:先查每个部门最新入职的员工,再按部门对应上联表查询
    # 查第一张emp表

    select t1.id, t1.name, t1.hire_date, t1.post, t2.* from emp as t1 
    inner join 
    (select post, max(hire_date) as max_date from emp group by post) as t2 
    on t1.post = t2.post
    where t1.hire_date = t2.max_date;
    
    '''
    as:
            - 可以给表起别名
            - 可以给查出来的虚拟表起别名
            - 可以给字段起别名
    '''
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ludingchao/p/12037277.html
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