MySQL查询关键字(重要)
SQL查询关键字
数据准备
'''数据准备''' create table emp( id int primary key 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);
from 控制的是查询哪张表 select控制的是查询表里面的哪些字段 select * from emp; select id,name from emp;
模糊查询:没有明确的筛选条件
关键字:like
关键符号:
% :匹配任意个数任意字符
_ :匹配单个个数任意字符
show variables like '%mode%se';
练习题
# 1.查询id大于等于3小于等于6的数据 select id,name 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); # 简写 # 3.查询员工姓名中包含o字母的员工姓名和薪资 # 在你刚开始接触mysql查询的时候，建议你按照查询的优先级顺序拼写出你的sql语句 ''' 先是查哪张表 from emp 再是根据什么条件去查 where name like ‘%o%’ 再是对查询出来的数据筛选展示部分 select name,salary ''' 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员工姓名与其薪资 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名与岗位名 针对null不能用等号，只能用is select name,post from emp where post_comment = NULL; # 查询为空！ select name,post from emp where post_comment is NULL; select name,post from emp where post_comment is not NULL;
按照某个指定的条件将单个单个的个体分成一个个整体
eg: 按照男女将人分组
按照肤色分组
按照年龄分组
数据分组应用场景：每个部门的平均薪资，男女比例等
''' 分组之后默认只能够直接过去到分组的依据 其他数据都不能直接获取 针对5.6需要自己设置sql_mode ''' set global sql_mode = 'only_full_group_by,STRICT_TRANS_TABLES,PAD_CHAR_TO_FULL_LENGTH';
聚合函数
聚合函数主要就是配合分组一起使用
max min sum count avg
练习题
# 1.按部门分组 select * from emp group by post; # 分组后取出的是每个组的第一条数据 select id,name,sex from emp group by post; # 验证 """ 设置sql_mode为only_full_group_by，意味着以后但凡分组，只能取到分组的依据， 不应该在去取组里面的单个元素的值，那样的话分组就没有意义了，因为不分组就是对单个元素信息的随意获取 """ set global sql_mode="strict_trans_tables,only_full_group_by"; # 重新链接客户端 select * from emp group by post; # 报错 select id,name,sex from emp group by post; # 报错 select post from emp group by post; # 获取部门信息 # 强调:只要分组了，就不能够再“直接”查找到单个数据信息了，只能获取到组名 # 2.获取每个部门的最高工资 # 以组为单位统计组内数据>>>聚合查询(聚集到一起合成为一个结果) # 每个部门的最高工资 select post,max(salary) from emp group by post; 补充:在显示的时候还可以给字段取别名 select post as '部门',max(salary) as '最高工资' from emp group by post; as也可以省略 但是不推荐省 因为寓意不明确 # 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; # 每个部门的人数 select post,count(id) from emp group by post; 统计的时候只要是非空字段 效果都是一致的 这里显示age，salary，id最后演示特殊情况post_comment
补充说明
# group_concat 分组之后使用 如果真的需要获取分组意外的数据字段 可以使用group_concat()
# 每个部门的员工姓名 select post,group_concat(name) from emp group by post; select post,group_concat(name,'|',sex) from emp group by post; # concat 不分组使用 select concat(name,sex) from emp; select concat(name,'|',sex) from emp;
where与having都是筛选功能 但是有区别
where在分组之前对数据进行筛选
having在分组之后对数据进行筛选
我们一定要有一个简单的认识 一条SQL语句的结果也可以看成是一张全新的表
select post,avg(salary) from emp where age>30 group by post having avg(salary)>10000;
# 对有重复的展示数据进行去重操作 一定要是重复的数据 select distinct id,age from emp; select distinct post from emp;
select * from emp order by salary asc; #默认升序排 select * from emp order by salary desc; #降序排 #先按照age降序排，在年轻相同的情况下再按照薪资升序排 select * from emp order by age desc,salary asc; # 统计各部门年龄在10岁以上的员工平均工资，并且保留平均工资大于1000的部门，然后对平均工资进行排序 select post,avg(salary) from emp where age>10 group by post having avg(salary)>1000 order by avg(salary) desc;
# 限制展示条数 select * from emp limit 3; # 查询工资最高的人的详细信息 select * from emp order by salary desc limit 1; # 分页显示 select * from emp limit 0,5; # 第一个参数表示起始位置，第二个参数表示的是条数，不是索引位置 select * from emp limit 5,5;
select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$';
