SQL范围查询

需要注意的是：如果插入数据不合法，系统会自动将对应的零值插入数据库中。

数据类型	字节数	数据格式
year	1	YYYY
date	4	YYYY-MM-DD
time	3	HH:MM:SS
datetime	8	YYYY-MM-DD HH:MM:SS
timestamp	4	YYYY-MM-DD HH:MM:SS

 

查询表的结构（以 date类型 举例），如下

 

查询表的内容（无序）

 

between关键字查询时间、日期范围(升序排序)

 

where关键字比较查询范围（降序排序）

增

【插入单行】
insert into <表名> (列名) values (列值)
例：insert into Strdents (姓名,性别,出生日期) values ('开心朋朋','男','1980/6/15')

【将现有表数据添加到一个已有表】
insert into <已有的新表> (列名) select <原表列名> from <原表名>
例：insert into tongxunlu ('姓名','地址','电子邮件')
       select name,address,email
       from Strdents

【直接拿现有表数据创建一个新表并填充】
select <新建表列名> into <新建表名> from <源表名>
例：select name,address,email into tongxunlu from strdents

【使用union关键字合并数据进行插入多行】
insert <表名> <列名> select <列值> tnion select <列值>
例：insert Students (姓名,性别,出生日期)
       select '开心朋朋','男','1980/6/15' union（union表示下一行）
       select '蓝色小明','男','19**/**/**'

改：update <表名> set <字段名=值> [where <更新条件>]

删

delete from <表名>       删除条件整个表

truncate table <表名>        删除整个表的值，但表的结构、列、约束、索引等不会被删除；不能用语有外建约束引用的表

查

select <列名> from <表名> [where <查询条件表达试>] [order by <排序的字段名>[asc或desc]]        #默认为asc升序 

【查询空行】
例：select name from a where email is null
说明：查询表a中email为空的所有行，并显示name列；SQL语句中用is null或者is not null来判断是否为空行

 

【在查询中使用常量】
例：select name, '唐山' as 地址 from Student
说明：查询表a，显示name列，并添加地址列，其列值都为'唐山'

 

【查询返回限制行数(关键字：top percent)】

例１：select top 6 name from a
说明：查询表a，显示列name的前６行，top为关键字
例２：select top 60 percent name from a
说明：查询表a，显示列name的60%，percent为关键字

 

【使用like进行模糊查询】
注意：like运算副只用于字符串，所以仅与char和varchar数据类型联合使用
例：select * from a where name like '赵%'
说明：查询显示表a中，name字段第一个字为赵的记录

 

【使用between在某个范围内进行查询】
例：select * from a where nianling between 18 and 20
说明：查询显示表a中nianling在18到20之间的记录

 

【使用in在列举值内进行查询】
例：select name from a where address in ('北京','上海','唐山')
说明：查询表a中address值为北京或者上海或者唐山的记录，显示name字段

【使用group by进行分组查询】
例：select studentID as 学员编号,AVG(score) as 平均成绩 (注释:这里的score是列名)
       from score (注释:这里的score是表名)
       group by studentID
说明：在表score中查询，按strdentID字段分组，显示strdentID字段和score字段的平均值；select语句中只允许被分组的列和为每个分组返回的一个值的表达式，例如用一个列名作为参数的聚合函数

 

【使用having子句进行分组筛选】
例：select studentID as 学员编号,AVG(score) as 平均成绩 (注释:这里的score是列名)
       from score (注释:这里的score是表名)
       group by studentID
       having count(score)>1
说明：接上面例子，显示分组后count(score)>1的行，由于where只能在没有分组时使用，分组后只能使用having来限制条件。

 

内联接

【在where子句中指定联接条件】
例：select a.name,b.chengji from a,b where a.name=b.name;
说明：查询表a和表b中name字段相等的记录，并显示表a中的name字段和表b中的chengji字段

 

【在from子句中使用join…on】
例：select a.name,b.chengji from a inner join b on (a.name=b.name);
说明：同上

 

外联接

【左外联接查询】
例：select s.name,c.courseID,c.score from strdents as s left outer join score as c on s.scode=c.strdentID;
说明：在strdents表和score表中查询满足on条件的行，条件为score表的strdentID与strdents表中的sconde相同

创建索引和删除索引

注：建立索引是为了避免全表扫描，从而提高 sql 语句执行效率。

1、在已经存在的表上创建索引

create [unique|fulltext|spatial] index 索引名 on 表名 (字段名 [(长度)] [asc|desc]); 

或者

alter table 表名 add [unique|fulltext|spatial] index 索引名 (字段名 [(长度)] [asc|desc]);

 2、创建表的时侯创建索引

create table 表名 (
                      字段名 数据类型 [完整性约束条件],
                      字段名 数据类型 [完整性约束条件],
                      ......
                      [unique|fulltext|spatial] index|key [索引名] (字段名 [(长度)][asc|desc])
) engine=myisam;

以上参数详解：

unique：唯一索引，该索引所在字段的值必须是唯一的。

fulltext：全文索引，它只能创建在 char、varchar、text 类型的字段上，而且，现在只有 myisam 引擎支持全文索引。

spatial：空间索引，它只能创建在 geometry、point、linestring、polygon 类型字段上，而且必须声明 not null ，储存引擎为 myisam 引擎。

长度：表示索引的长度。

asc和desc：asc 表示升序排序，desc 表示降序排序。 

 

删除索引

alter table 表名 drop index 索引名;

或者

drop index 索引名 on 表名;

聚集索引（clustered index）

innodb引擎，优势：根据主键查询条目比较少时，不用回行。

                     劣势：如果碰到不规则数据插入时，造成频繁页分裂。

如图：

注意：innodb来说

1、主键索引：既存索引值，又在叶子中存储行的数据。

2、如果没有主键（primary key），则会 Unique key 做主键。

3、如果没有 unique ，则系统生成一个内部的 rowid 做主键。

4、像 innodb 中，主键的索引结构中，既存储了主键值，又存储了行数据，这种结构称为“聚簇索引”。

 

非聚集索引（non-clustered index）

myisam引擎：主索引和次索引，都指向物理行（磁盘位置）。

 

explain用法

 explain是用来查看mysql是如何计划执行sql语句的。可以帮助选择更适合的索引和更适合的sql语句。

 explain结果参数详解：

select_type              查询类型

table                        查询针对的表

type

possible_keys          可能用到的索引 （分析的是索引用于查找的过程）        

key                           最终用到的索引（可能是被用于查找、排序或索引覆盖）

key_len                    使用索引的最大长度

ref

rows                         扫描了多少行数据，找到了需要数据。

extra

 

 optimal 索引

条件因素：

1、查询频繁。

2、区分度高（数据的不相似度，至少为 0.1）。

3、索引的长度（用于区分度的长度）：直接影响索引文件的大小，影响增删改的速度，并间接影响查询速度（或占用内存多）。

     通过计算区分度的值，来获得区分度和长度取衡：

select ((select count(distinct left(字段名,长度))from 表名)/(select count(*) from 表名))； 

 

分解查询（不允许三表以上的连接查询）

 union 

1、union 的子句条件要尽量具体，即--查询更少的行。

2、子句的结果在内存里并成结果集，需要先排序再去重复。如果不需要去重，尽量加 all 之后。

 

group by

注意：1、分组用于统计，而不用于筛选重复数据。

           2、group by 的列要有索引，可以避免临时表及文件排序。

           3、order by 的列要和 group by 的一致，否则也会引起临时表。

 

count()

myisam 的 count() 的“所有行”很快，因为 myisam 对行数进行了储存。一旦有条件的查询，速度就不再快，尤其是 where 条件的列上没有索引。