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  • MySQL单表查询

    一 单表查询的语法

    #查询数据的本质:mysql会到本地的硬盘上找到对应的文件,然后打开文件,按照查询条件来找出需要的数据。下面是完整的一个单表查询的语法
    
    select * from,这个select * 指的是要查询所有字段的数据。
    SELECT distinct 字段1,字段2... FROM 库名.表名 #from后面是说从库的某个表中去找数据,mysql会去找到这个库对应的文件夹下去找到表名对应的那个数据文件,找不到就直接报错了,找到了就继续后面的操作
                      WHERE 条件       #从表中找符合条件的数据记录,where后面跟的是查询条件
                      GROUP BY field(字段)   #分组
                      HAVING 筛选      #过滤,过滤之后执行select后面的字段筛选,就是说要确定一下需要哪个字段的数据,查询的字段数据进行去重,然后在进行下面的操作
                      ORDER BY field(字段)   #将结果按照后面的字段进行排序
                      LIMIT 限制条数    #将最后的结果加一个限制条数,就是说要过滤或者说限制查询出来的数据记录的条数。
    单表查询

    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

    三 简单查询

    #创建一个员工表,然后对员工表进行一个简单的查询,来看一下效果,下面是员工表的字段company.employee
        员工id      id                  int             姓名        emp_name            varchar
        性别        sex                 enum
        年龄        age                 int
        入职日期     hire_date           date
        岗位        post                varchar
        职位描述     post_comment        varchar
        薪水        salary              double
        办公室       office              int
        部门编号     depart_id           int
    
    #创建表
    create table employee(
        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
    );
    
    #查看表结构
    mysql> desc employee;
    +--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
    | Field        | Type                  | Null | Key | Default | Extra          |
    +--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
    | id           | int(11)               | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
    | name         | varchar(20)           | NO   |     | NULL    |                |
    | sex          | enum('male','female') | NO   |     | male    |                |
    | age          | int(3) unsigned       | NO   |     | 28      |                |
    | hire_date    | date                  | NO   |     | NULL    |                |
    | post         | varchar(50)           | YES  |     | NULL    |                |
    | post_comment | varchar(100)          | YES  |     | NULL    |                |
    | salary       | double(15,2)          | YES  |     | NULL    |                |
    | office       | int(11)               | YES  |     | NULL    |                |
    | depart_id    | int(11)               | YES  |     | NULL    |                |
    +--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
    
    #插入记录
    #三个部门:教学,销售,运营
    insert into employee(name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values
    ('egon','male',18,'20170301','办事处外交大使',7300.33,401,1), #以下是教学部,全都是老师
    ('a','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),
    ('w','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),
    ('y','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),
    ('l','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),
    ('j','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),
    ('xin','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),
    ('成龙','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),
    
    ('b','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
    例子

    查询操作:

    简单查询
        SELECT id,name,sex,age,hire_date,post,post_comment,salary,office,depart_id 
        FROM employee;
    
        SELECT * FROM employee; #不推荐用* ,查询的时候*的效率低
    
        SELECT name,salary FROM employee;
    
    #避免重复DISTINCT   SELECT post FROM employee;#直接这样查询会看到很多重复的内容,只想看一下有哪些职位,那么多重复的内容是没用的,所以加一个去重的功能,叫做distinct   SELECT DISTINCT post FROM employee;  #对查询出来的记录进行去重,如果post职位有重复的,就会被剔除,剩下不重复的内容,注意,因为查询出来的记录里面只有一个字段post,才会根据post来进行去重   SELECT DISTINCT post,salary FROM employee;#但是如果这样写,貌似没有起到根据post来去重的效果,因为去重条件变成了post和salary两个字段的数据,只有合起来是一个重复记录的时候才会去重   
    注意一点,使用distinct对记录进行去重的时候,distinct必须写在所有查询字段的前面,不然会报错,当然有些特别的用法可以结合着写到字段的中间或者后面  select post,sex from employee;   select distinct post,sex from employee;
    #通过四则运算查询
        SELECT name, salary*12 FROM employee; #查询每个人的年薪,月薪有记录,简单的乘以12就可以了,from 库.表的时候,已经通过use 库名;来指定了库了,所以from的时候直接写from 表,就行了
        #结果是出来了,但是薪资的字段名变成了salary*12,是因为通过查询语句查询出来的也是一张表,但是这个表是不是内存当中的一个虚拟表,并不是硬盘中存的那个完整的表,虚拟表也有标题和记录,既然是一个表,是可以指定这个虚拟表的标题的,通过as+新字段名来指定    SELECT name, salary*12 AS Annual_salary FROM employee; #as + 新字段名,就是起一个别名的意思,上面的那个salary*12的字段名也是一个别名,只不过不直观,是mysql自动写上的
        SELECT name, salary*12 Annual_salary FROM employee;
      #除了乘法以外,加减乘除都是可以的
    #自定义显示格式,自己规定查询结果的显示格式
       CONCAT() 函数用于连接字符串
       SELECT CONCAT('姓名: ',name,'  年薪: ', salary*12)  AS Annual_salary  #想让name这个字段显示的字段名称是中文的姓名,让salary*12显示的是中文的年薪,
       FROM employee;#看结果:通过结果可以看出,这个concat就是做字符串拼接的,并且拼接之后的结果,都在一个叫做Annual_salary的字段中了
    
     +---------------------------------------+
        | Annual_salary |
        +---------------------------------------+
        | 姓名: egon 年薪: 87603.96 |
        | 姓名: a 年薪: 12000003.72 |
        | 姓名: w年薪: 99600.00 |
        | 姓名: y年薪: 42000.00 |
    
        .....
    
    ​       +---------------------------------------+
      SELECT CONCAT('姓名: ',name,'  年薪: ', salary*12)  AS Annual_salary,CONCAT('性别:',sex) from employee;#还可以这样分成两列  
       CONCAT_WS() 第一个参数为分隔符来进行字符串拼接
       SELECT CONCAT_WS(':',name,salary*12)  AS Annual_salary  #通过冒号来将name和salary连接起来
       FROM employee;
       #上面这个效果也可以通过concat来实现:SELECT CONCAT(name,':',salary*12)  AS Annual_salary from employee;
       结合CASE语句:结合条件来对查询的结果进行一些加工操作
       SELECT
           (
               CASE
               WHEN NAME = 'egon' THEN
                   NAME
               WHEN NAME = 'a' THEN
                   CONCAT(name,'_BIGSB')
               ELSE
                   concat(NAME, 'SB')
               END
           ) as new_name,sex
       FROM
           employee;#看结果:
    
      +--------------+--------+
        | new_name | sex |
        +--------------+--------+
        | egon | male |
        | a_BIGSB | male |
        | wSB | male |
        | ySB | male |
        | lSB | male |
        | jSB | female |
        | xSB | male |
        | 成龙SB | male |
    
        ...
    
        +--------------+ 
    View Code

    四 WHERE约束

     where语句中可以使用:
    
        之前用where 后面跟的语句是不是id=1这种类型,用=号连接的,除了=号外,还能使用其他的,看下面:
    
    1. 比较运算符:> < >= <= <> !=
    2. between 80 and 100 值在80到100之间
    3. in(80,90,100)  值是80或90或100
    4. like 'egon%'
         pattern可以是%或_,
             %表示任意多字符
             _表示一个字符 
    5. 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';  #注意优先级,where的优先级比select要高,所以顺序是先找到这个employee表,然后按照post='sale'的条件,然后去表里面select数据
            
    #2:多条件查询
        SELECT name,salary FROM employee 
            WHERE post='teacher' AND salary>10000;
    
    #3:关键字BETWEEN AND 写的是一个区间
        SELECT name,salary FROM employee 
            WHERE salary BETWEEN 10000 AND 20000; #就是salary>=10000 and salary<=20000的数据
    
        SELECT name,salary FROM employee 
            WHERE salary NOT BETWEEN 10000 AND 20000; #加个not,就是不在这个区间内,薪资小于10000的或者薪资大于20000的,注意没有等于,
        
    #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) 判断null只能用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,两个是不同的东西,null是啥也没有,''是空的字符串的意思,是一种数据类型,null是另外一种数据类型
        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 ; #这样写是不是太麻烦了,写一大堆的or,下面用in这个简单的写法
        
        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,模糊匹配,可以结合通配符来使用
        通配符’%’  #匹配任意所有字符
        SELECT * FROM employee 
                WHERE name LIKE 'eg%';
    
        通配符’_’  #匹配任意一个字符   
        SELECT * FROM employee 
                WHERE name LIKE 'al__'; #注意这里写的两个_,用1个的话,匹配不到alex,因为al后面还有两个字符ex。
    单条件查询
    where条件就说完了,这个where条件到底怎么运作的:以select id,name,age from employee where id>7;这个语句来说一下
    
      首先先找到employee表,找到这个表之后,mysql会拿着where后面的约束条件去表里面找符合条件的数据,然后遍历表中所有的数据,查看一下id是否大于7,逐条的对比,然后只要发现id比7大的,它就会把这一整条记录给select,但是select说只拿id、name、age这个三个字段里面的数据,然后就打印了这三个字段的数据,然后where继续往下过滤,看看id是不是还有大于7的,然后发现一个符合条件的就给select一个,然后重复这样的事情,直到把数据全部过滤一遍才会结束。这就是where条件的一个工作方式。

    五 分组查询:GROUP BY

    1、 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?是因为有时候会需要以组为单位来统计一些数据或者进行一些计算的,比方说下面的几个例子
        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,就是分组的依据,只是个小窍门,但是不能表示所有的情况,看上面第三个分组,没有''字,这个就需要通过语句来自行判断分组依据了
        能用id进行分组,但是id是不是重复度很低啊,基本没有重复,这样的字段不适合,依据性别分组行,因为性别知道,是两种,这个重复度很高,分组来查的时候才有更好的意义
      
    #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#注意一点,在查询语句里面select 字段 from 表,这几项是必须要有的,其他的什么where、group by等等都是可有可无的
    
    mysql> select * from employee 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 | a   | male   |  78 | 2015-03-02 | teacher                                 | NULL         | 1000000.31 |    401 |         1 |
    |  1 | egon   | male   |  18 | 2017-03-01 | 办事处外交大使              | NULL         |    7300.33 |    401 |         1 |
    +----+--------+--------+-----+------------+-----------------------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
    4 rows in set (0.06 sec)
    
    通过结果可以看出,如果直接通过post部门字段来进行分组,默认拿到的结果都是每组的第一条数据,分组的意义是什么,是不是说通过分组来统计一下整个组的情况,不再是看某个人单独的情况了,并且将来在这样进行直接分组查询的时候,可能因为公司设置的mysql的环境不同,而查不到数据,可以看到,现在仍然可以查询出来数据,但是如果在sql_mode中添加了下面的only_full_group_by这个mode,那么在直接分组查询,就无法得到数据了,只能得到字段名并且设置了sql_mode为only_full_group_by之后,select *,就不行了,会直接报错,只能select post ,post是分组的那个字段
    View Code

    2、 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(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';
    
    mysql> select @@global.sql_mode;
    +-------------------+
    | @@global.sql_mode |
    +-------------------+
    |                   |
    +-------------------+
    1 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 | a | male   |  78 | 2015-03-02 | teacher                    | NULL         | 1000000.31 |    401 |         1 |
    |  1 | egon | male   |  18 | 2017-03-01 | 办事处外交大使 | NULL         |    7300.33 |    401 |         1 |
    +----+------+--------+-----+------------+----------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
    4 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  #意思是select后面取的字段必须在group by后面的字段里面才行
    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 |
    | 办事处外交大使 |         1 |
    +----------------------------+-----------+
    4 rows in set (0.00 sec)因为一般分组之后,再考虑其中一条数据就没有什么意义了,所以一般都会在这种模式下进行分组,下面在看看group by,下面的内容
    View Code

    3、 GROUP BY

    单独使用GROUP BY关键字分组
        SELECT post FROM employee GROUP BY post;
        注意: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,比如说想按部门分组,每个组有哪些员工,都显示出来
        SELECT post,GROUP_CONCAT(name) FROM employee GROUP BY post;#按照岗位分组,并查看组内所有成员名,通过逗号拼接在一起
        SELECT post,GROUP_CONCAT(name,':',salary) as emp_members FROM employee GROUP BY post;
    
    GROUP BY一般都会与聚合函数一起使用,聚合是什么意思:聚合就是将分组的数据聚集到一起,合并起来搞事情,拿到一个最后的结果
        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,每个人都有唯一的id号,count是计算一下分组之后每组有多少的id记录,通过这个id记录就知道每个组有多少人了
    关于集合函数,mysql提供了以下几种聚合函数:count、max、min、avg、sum等,上面的group_concat也算是一个聚合函数了,做字符串拼接的操作
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    强调:

    如果用设置了unique约束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

    4、 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;  #count是统计个数用的
        SELECT COUNT(*) FROM employee WHERE depart_id=1;  #后面跟where条件的意思是统计一下满足depart_id=1这个的所有记录的个数
        SELECT MAX(salary) FROM employee;  #max()统计分组后每组的最大值,这里没有写group by,那么就是统计整个表中所有记录中薪资最大的,薪资的值
        SELECT MIN(salary) FROM employee;
        SELECT AVG(salary) FROM employee;
        SELECT SUM(salary) FROM employee;
        SELECT SUM(salary) FROM employee WHERE depart_id=3;
    
    SELECT distinct 字段1,字段2... FROM 库名.表名 
                      WHERE 条件       
                      GROUP BY field(字段)   
                      HAVING 筛选      #过滤,过滤之后执行select后面的字段筛选,就是说要确定一下需要哪个字段的数据,查询的字段数据进行去重,然后在进行下面的操作
                      ORDER BY field(字段)   #将结果按照后面的字段进行排序
                      LIMIT 限制条数 
    注意:虽然语法里面先写的select,但是并不是先执行的select,按照mysql自己的规范来执行的下面关键字的优先级
      from
      where
      group by
      having
      select
      distinct
      order by
      limit
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    六 HAVING过滤

    之前写的查询语句是这样的:select id,name from employee;实际上在select每个字段的时候,省略了一个表名,select employee.id,employee.name from employee;会发现查询出来的结果是一样的,但是如果要将查询出来的结果表,起一个新表名的话,带着表名这样写就错了**
    select employee.id,employee.name from employee as tb1;这样执行会下面的报错:
    
        mysql> select employee.id,employee.name from employee as tb1;
        ERROR 1054 (42S22): Unknown column 'employee.id' in 'field list'
    
    因为这个语句先执行的是from,那么后面的as也是比select要先执行的,所以先将表employee起了个新名字叫做tb1,然后在tb1里面取查询数据,那么tb1里面找不到employee.id这个字段,就会报错,如果查询的时候不带表名,as来起一个新的表名也是没问题的**
    
    HAVING与WHERE不一样的地方在于!!!!!!
    having的语法格式和where是一模一样的,只不过having是在分组之后进行的进一步的过滤,where不能使用聚合函数,having是可以使用聚合函数的#!!!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,having是可以使用聚合函数
    
    having简单测试:
    #来个需求:统计各部门年龄在30岁及以上的员工的平均薪资,并且保留平均工资大于10000的部门答案:select post,avg(salary) as new_sa from employee where age>=30 group by post having avg(salary) > 10000;看结果:
     +---------+---------------+
      | post | new_sa |
      +---------+---------------+
      | teacher | 255450.077500 |
      +---------+---------------+
      1 row in set (0.00 sec)
    
    然后看这样一句话:select * from employee having avg(salary) > 10000;只要一运行就会报错:
        mysql> select * from employee having avg(salary) > 10000;
        ERROR 1140 (42000): Mixing of GROUP columns (MIN(),MAX(),COUNT(),...) with no GROUP columns is illegal if there is no GROUP BY clause
    
    是因为having只能在group by后面运行
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    说一下去重:distinct

        将查询的结果进行去重:select distinct post from employee; 注意distinct去重要写在查询字段的前面,不然会报错

    有时需要查询出某个字段不重复的记录,这时可以使用mysql提供的distinct这个关键字来过滤重复的记录,但是实际中往往用distinct来返回不重复字段的条数(count(distinct id)),其原因是distinct只能返回他的目标字段,而无法返回其他字段,distinct 想写在其他字段后面需要配合聚合函数来写。
    
    mysql> select id,count(distinct post) from employee;
    ERROR 1140 (42000): Mixing of GROUP columns (MIN(),MAX(),COUNT(),...) with no GROUP columns is illegal if there is no GROUP BY clause
    报错了:是因为distinct不能返回其他的字段,只能返回目标字段
    mysql> select count(distinct post) from employee;
    +----------------------+
    | count(distinct post) |
    +----------------------+
    |                    4 |
    +----------------------+
    1 row in set (0.00 sec)
    View Code

    七 查询排序:ORDER BY

    按单列排序
        SELECT * FROM employee ORDER BY salary; #默认是升序排列
        SELECT * FROM employee ORDER BY salary ASC; #升序
        SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC; #降序
    
    如果按照age来排序,看看是什么效果:
    mysql> SELECT * FROM employee ORDER BY age;
    +----+------------+--------+-----+------------+-----------------------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
    | id | name | sex | age | hire_date | post | post_comment | salary | office | depart_id |
    +----+------------+--------+-----+------------+-----------------------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
    | 1 | egon | male | 18 | 2017-03-01 | 办事处外交大使 | NULL | 7300.33 | 401 | 1 |
    | 17 | 程咬铜 | male | 18 | 2015-04-11 | operation | NULL | 18000.00 | 403 | 3 |
    | 16 | 程咬银 | female | 18 | 2013-03-11 | operation | NULL | 19000.00 | 403 | 3 |
    | 15 | 程咬金 | male | 18 | 1997-03-12 | operation | NULL | 20000.00 | 403 | 3 |
    | 12 | 星星 | female | 18 | 2016-05-13 | sale | NULL | 3000.29 | 402 | 2 |
    | 11 | 丁丁 | female | 18 | 2011-03-12 | sale | NULL | 1000.37 | 402 | 2 |
    | 18 | 程咬铁 | female | 18 | 2014-05-12 | operation | NULL | 17000.00 | 403 | 3 |
    | 7 | j| male | 18 | 1900-03-01 | teacher | NULL | 30000.00 | 401 | 1 |
    | 6 | b | female | 18 | 2011-02-11 | teacher | NULL | 9000.00 | 401 | 1 |
    | 13 | 格格 | female | 28 | 2017-01-27 | sale | NULL | 4000.33 | 402 | 2 |
    | 14 | 张野 | male | 28 | 2016-03-11 | operation | NULL | 10000.13 | 403 | 3 |
    | 5 | liwenzhou | male | 28 | 2012-11-01 | teacher | NULL | 2100.00 | 401 | 1 |
    | 10 | 丫丫 | female | 38 | 2010-11-01 | sale | NULL | 2000.35 | 402 | 2 |
    | 9 | 歪歪 | female | 48 | 2015-03-11 | sale | NULL | 3000.13 | 402 | 2 |
    | 8 | 成龙 | male | 48 | 2010-11-11 | teacher | NULL | 10000.00 | 401 | 1 |
    | 4 | yuanhao | male | 73 | 2014-07-01 | teacher | NULL | 3500.00 | 401 | 1 |
    | 2 | alex | male | 78 | 2015-03-02 | teacher | NULL | 1000000.31 | 401 | 1 |
    | 3 | wupeiqi | male | 81 | 2013-03-05 | teacher | NULL | 8300.00 | 401 | 1 |
    +----+------------+--------+-----+------------+-----------------------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
    
      按照年龄来升序排的,但是不管它对这种相同数据的内容怎么排序,如果出现相同的数据,那么这些相同的数据也按照一个依据来排列:所以可以给相同的这些数据指定一个排序的依据,看下面:
    按多列排序:先按照age升序,如果年纪相同,则按照薪资降序
        SELECT * from employee
            ORDER BY age, #注意排序的条件用逗号分隔
            salary DESC;
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    八 限制查询的记录数:LIMIT

    示例:  #取出工资最高的前三位
        SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC 
            LIMIT 3;                    #默认初始位置为0,从第一条开始顺序取出三条 
        
        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

    九 使用正则表达式查询

    #之前用like做模糊匹配,只有%和_,局限性比较强,正则是通用的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$';
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