Python正课98 —— 数据库 进阶3

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一：如何查询表

单表操作：

select
where
group by
having
distinct
order by
limit
regexp
like

补充：

表与表之间如果有关系的话，可以有2种建立联系的方式：
	1.通过外键强制性的建立关系
	2.通过SQL语句 在逻辑层面上建立关系
		delete drom emp where id=1;
		delete drom dep where id=1;
		
	创建外键会消耗一定的资源 并且增加了表与表之间的耦合度
	在实际项目中 如果表特别多 其实可以不作任何处理
	直接通过sql语句来建立逻辑层面上的关系
	
	到底用不用外键 取决于实际项目需求

二：各种操作

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);

# 刚刚发现jenny和程咬金在出生之前就已经在打工了

# 当表的字段特别多的时候 展示的时候错乱 可以用G来分行展示
select * from empG;

# 出现乱码或者空白的时候 可以将字符编码设置为GBK

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*占位
	之后补全后面的sql语句
	最后将*替换成想要的具体字段

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 * from emp where id>=3 and id<=6;
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;
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4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小于或者id大于6的数据
select * from emp where id<3 and id>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不能用 = 要用 is
select name,post from emp where post_comment = null;	# 报错
select name,post from emp where post_comment is null;

group by 分组：

# 分组实际应用场景	分组应用场景非常多
	男女比例
	部门平均薪资
	部门秃头率
	国家之间的数据统计
	
# 1.按照部分分组
select * from emp group by post;

# 分组之后 最小可操作性单位 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 但会的是分组之后 每个组的第一条数据
	但是这个不符合分组的规范：
		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的单个数据）
	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 * from emp group by post;	# 按照上面分组 就只能拿到分组

按照上面分组 就只能拿到分组，其他字段不能直接获取 需要借助一些方法（聚合函数）
	
	聚合函数：
		max
		min
		sum
		count
		avg


# 什么时候需要分组？
	关键字：每个、平均、最高、最低

# 1.获取每个部门的最高薪资
# select * from emp group by post;
select post,max(salary) from emp group by post;

# as可以给字段起别名，也可以直接省略不写（但是不推荐写 容易错乱）
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;

# 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(salary) from emp group by post;
select post,count(id) from emp group by post;
select post,count(age) from emp group by post;
select post,count(post_comment) from emp group by post;	# 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 不单单支持 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;

# as语法不单单可以给字段起别名  还可以给表起别名
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;

分组注意事项：

# 关键字where和group by同时出现的时候 group by必须跟在where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
聚合函数只能在分组之后使用
select id,name,age from emp where max(salary) > 3000;

select max(salary) form 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.先选出所有年龄大于30岁的员工
		select * from emp where age> 0;
	# 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的语法和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岁以上的员工薪资 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)$';

多表操作

前期表准备

#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);

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;

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
"""