MySQL单表查询(分组-筛选-过滤-去重-排序-分页-判断-正则）

目录

• 一:单表查询
  • • 1.单表查询(前期准备)
    • 2.插入记录(写入数据)
    • 3.查询关键字
• 二:查询关键字之where
  • • 1.查询id大于等于3小于等于6的数据
    • 2.查询薪资是20000或者18000或者17000的数据
    • 3.模糊查询(like)
    • 4.查询员工姓名中包含o字母的员工姓名和薪资
    • 5.查询员工姓名为四个字符组成的员工姓名和薪资
    • 6.查询id小于3或者大于6的数据
    • 7.查询薪资不在20000，18000，17000范围的数据
    • 8.(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(才能查询到)
• 三:查询关键字之group by分组
  • • 1.什么是分组？
    • 2.应用场景
    • 3.如何对数据进行分组?
    • 4.实现分组
    • 5.聚合函数
    • 6.as语法(起别名)
• 四:分组实战案例
  • • 1.获取每个部门的最大薪资
    • 2.统计每个部门的人数
    • 3.获取每个部门的员工姓名(拼接)
• 五；查询关键字之having过滤
  • • 1.where与having区别
    • 2.having过滤案例
• 六:查询关键字之distinct去重
  • • 1.distinct去重
    • 2.对有重复的展示数据进行去重操作 一定要是重复的数据
• 七:查询关键字之order by排序
  • • 1.关键字order by 排序
    • 2.薪资由低到高排序(升序)
    • 3.薪资由高到低排序(降序)
    • 4.order by排序支持多个字段组合(第一个不行 就往后继续排)
    • 5.order by(多段排序 指定排序)
• 八:表查询关键字limit(分页)
  • • 1.limit(分页)
    • 2.limit分页使用
    • 3.分页与排序结合使用
• 九:表查询关键字regexp 正则表达式
• 十:表查询关键字exists 判断
  • • 1.exists判断
    • 2.exists 判断(案例)

一:单表查询

1.单表查询(前期准备)

create table emp(
  id int primary key auto_increment,
  name varchar(20) not null,
  sex enum('male','female') not null default 'male',  # 用户如不输入 默认男的
  age int(3) unsigned not null default 28,  # 用户如不输入 默认28
  hire_date date not null,  # 雇佣日期
  post varchar(50),  # 职业
  post_comment varchar(100),  # 员工描述
  salary double(15,2),  # 薪水
  office int,  #一个部门一个屋子
  depart_id int  # 编号
);

2.插入记录(写入数据)

• 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);

3.查询关键字

select
	控制查询表中的哪些字段对应的数据
from
	控制查询的表

• 结合使用:

select * from t1;
作用:
    查询t1表内所以记录
        
select name from t1;
作用:
    查询t1表内name字段

二:查询关键字之where

关键字: where
作用:
	其实就是对数据进行筛选

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 id,name from emp where id between 3 and 6;  # 简写

between :选取介于两个值之间的数据范围内的值

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.模糊查询(like)

模糊查询
关键字       like

模糊查询应用场景:
	当查询对象(名称不全)(数字不全)(不确定内容)时，可以使用模糊查询。

关键符号:
%		: 匹配任意个数的任意字符
_		: 匹配单个 个数的任意字符

4.查询员工姓名中包含o字母的员工姓名和薪资

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

5.查询员工姓名为四个字符组成的员工姓名和薪资

select name,salary from emp where name like '____';
select name,salary from emp where char_length(name) = 4;

6.查询id小于3或者大于6的数据

select *  from emp where id not between 3 and 6;

7.查询薪资不在20000，18000，17000范围的数据

select * from emp where salary not in (20000,18000,17000);

8.(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(才能查询到)

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;

三:查询关键字之group by分组

1.什么是分组？

按照某个指定的条件将单个单个的数据分为一个个整体

• 分组

咱班按照座位横向分组
咱班按照年龄分组
咱班按照省份分组

2.应用场景

求每个部门的平均薪资
求每个国家的人均GDP
求男女平均薪资

3.如何对数据进行分组?

关键字		group by 条件

4.实现分组

分组之后不再以单个个体为研究对象 也无法直接再获取单个个体的数据
研究对象应该是分组的整体
解析:
	分组之后获取是(部门整体)而不是(个体)

分组之后默认只能直接获取到分组的依据 其他字段数据无法直接获取
解析:
	使用(post/部门)进行分组的，使用slect只能以post来做分组

如果需要实现上述要求 还是修改sql_mode
set global sql_mode='only_full_group_by';
修改完后重新登录MySQL
exit

注意:
分组之后默认只能直接获取到分组的依据 其他字段数据无法直接获取

5.聚合函数

max()		: 求最大值
min()		: 求最小值
sum()		: 求合
count()		: 计数
avg()		: 平均值
# 上述聚合函数都是在分组之后使用 用于操作整体数据

6.as语法(起别名)

as语法在查看结果的时候可以给字段起别名
格式:
	select post as '部门',max(salary) as '最高薪资' from emp group by post;
省略as:
	select post '部门',max(salary) '最高薪资' from emp group by post;
	
注意:
	as可以省略但是为了语义更加明确建议不要省略

四:分组实战案例

1.获取每个部门的最大薪资

select post '部门',max(salary) '最高薪资' from emp group by post;

获取每个部门的最低薪资
select post '部门',min(salary) '最低薪资' from emp group by post;

统计每个部门的平均薪资(平均薪资不客观 客观表现(中位数))
select post '部门',avg(salary) '平均薪资' from emp group by post;

2.统计每个部门的人数

select post,count(id) from emp group by post;
count(id)	: count()只是计数 不是针对括号内的id字段

3.获取每个部门的员工姓名(拼接)

select post,group_concat(name) from emp group by post;

获取每个部门的员工姓名(分组之后拼接)
select post,group_concat(name,'|',salary) from emp group by post;

group_concat	用于分组之后获取分组以外的字段数据并支持拼接(间接拿)

获取员工姓名(分组之前拼接)
select id,concat(name,'|',salary) from emp;

concat			用于分组之前的拼接操作

获取多个字段(简写分隔符)分组前
select id,concat_ws('|',name,sex,salary,age) from emp;
concat_ws		当多个字段连接符相同的情况下推荐使用

五；查询关键字之having过滤

1.where与having区别

where与having都是用来筛选数据的
但是where用于分组之前的筛选
having用于分组之后的筛选
为了人为的区分开 我们将where用筛选来形容 having用过滤来形容

2.having过滤案例

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


将一个复杂的查询题拆分成多个简单的小题:

1.查看整张表的内容: select * from emp;

2.统计年龄在30岁以上的员工: select * from emp where age > 30;
   
3.给各个部门进行分组: select post from emp group by post;
    
4.计算各部门的平均薪资: select post,avg(salary) from emp group by post
    
5.各部门30岁以上的平均薪资: select post,avg(salary) from emp where age > 30 group by post;
    
6.使用having(分组之后)过滤，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;

六:查询关键字之distinct去重

1.distinct去重

1.去重的前提示是存在一模一样的数据
2.如果存在主键肯定无法去重(主键是 非空且唯一)

2.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;  # 无效果
select distinct id,age distinct from emp;  # 报错

select distinct age from emp;

七:查询关键字之order by排序

1.关键字order by 排序

order by默认是升序  默认的关键字是asc

升序	: asc
降序	: desc

2.薪资由低到高排序(升序)

select * from emp order by salary asc;  # 也可以不写 默认升序

3.薪资由高到低排序(降序)

select * from emp order by salary desc;  # 降序

4.order by排序支持多个字段组合(第一个不行 就往后继续排)

解析:
    第一个字段排序出现重复时，会从第二个字段排序进行升序比较
    
select * from emp order by age,salary;

5.order by(多段排序 指定排序)

作用:
可以多段排序，可以给多段排序指定(升序 或 降序)

select * from emp order by age asc,salary desc;

八:表查询关键字limit(分页)

1.limit(分页)

limit  分页

格式:
	limit 数字

使用场景：
	当我们查看数据过多的情况下，可以使用limit分页限制每次查看的数据的数量。

2.limit分页使用

1.只跟一个数字
	(从头开始展示几行数据)
	select * from emp limit 5;
	
2.只跟两个数字
	(第一个是起始位置 第二个是几行数据)
	select * from emp limit 5,5;

3.分页与排序结合使用

要求:
求薪资最高的员工所有数据

1.先按照薪资降序排序
2.在使用limit限制取一行

select * from emp order by salary desc limit 1;

九:表查询关键字regexp 正则表达式

使用正则 (查询 j开头 y或者n结尾的员工)
select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$';
       
.*		: 零个或多个除换行符以外任意字符

十:表查询关键字exists 判断

1.exists判断

exists定义:
EXISTS关字键字表示存在。在使用EXISTS关键字时，内层查询语句不返回查询的记录，
而是返回一个真假值，True或False。
当返回True时，外层查询语句将进行查询
当返回值为False时，外层查询语句不进行查询。

2.exists 判断(案例)

括号内为判断，当判断成立时，外层语句会进程查询
select * from emp where exists (select id from emp where id > 3);

括号内为判断，当判断不成立时，外层语句不会进行查询
select * from emp where exists (select id from emp where id > 250);