单表和多表查询

一、增删改查完整语句

格式：insert [into] [数据库名.]表名[(字段1[, ..., 字段n])] values (数据1[, ..., 数据n])[, ..., (数据1[, ..., 数据n])];

格式：delete from [数据库名.]表名 [条件];

格式：updata [数据库名.]表名 set 字段1=值1[, ..., 字段n=值n] [条件];

格式：select [distinct] 字段1 [[as] 别名1],...,字段n [[as] 别名n] from [数据库名.]表名 [条件];

注：
1）条件：from、where、group by、having、distinct、order by、limit => 层层筛选后的结果
2）一条查询语句，可以拥有多种筛选条件，条件的顺序必须按照上方顺序进行逐步筛选，distinct稍有特殊(书写位置)，条件的种类可以不全
3）可以缺失，但不能乱序

二、单表查询

CREATE TABLE `emp`  ( 
  `id` int(0) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(10) NOT NULL,
  `gender` enum('男','女','未知') NULL DEFAULT '未知',
  `age` int(0) NULL DEFAULT 0,
  `salary` float NULL DEFAULT 0,
  `area` varchar(20) NULL DEFAULT '中国',
  `port` varchar(20) DEFAULT '未知',
  `dep` varchar(20),
  PRIMARY KEY (`id`)
);

INSERT INTO `emp` VALUES 
	(1, 'yangsir', '男', 42, 10.5, '上海', '浦东', '教职部'),
	(2, 'engo', '男', 38, 9.4, '山东', '济南', '教学部'),
	(3, 'jerry', '女', 30, 3.0, '江苏', '张家港', '教学部'),
	(4, 'tank', '女', 28, 2.4, '广州', '广东', '教学部'),
	(5, 'jiboy', '男', 28, 2.4, '江苏', '苏州', '教学部'),
	(6, 'zero', '男', 18, 8.8, '中国', '黄浦', '咨询部'),
	(7, 'owen', '男', 18, 8.8, '安徽', '宣城', '教学部'),
	(8, 'jason', '男', 28, 9.8, '安徽', '巢湖', '教学部'),
	(9, 'ying', '女', 36, 1.2, '安徽', '芜湖', '咨询部'),
	(10, 'kevin', '男', 36, 5.8, '山东', '济南', '教学部'),
	(11, 'monkey', '女', 28, 1.2, '山东', '青岛', '教职部'),
	(12, 'san', '男', 30, 9.0, '上海', '浦东', '咨询部'),
	(13, 'san1', '男', 30, 6.0, '上海', '浦东', '咨询部'),
	(14, 'san2', '男', 30, 6.0, '上海', '浦西', '教学部'),
	(15, 'ruakei', '女', 67, 2.501, '上海', '陆家嘴', '教学部');

2.1 distinct 去重

mysql>:create table t1(id int, x int, y int);
mysql>: insert into t1 values(1, 1, 1), (2, 1, 2), (3, 2, 2), (4, 2, 2);

# 查询
mysql>: select distinct * from t1;  # 全部数据
mysql>: select distinct x, y from t1;  # 结果 1,1  1,2  2,2
mysql>: select distinct y from t1;  # 结果 1  2

mysql>: select distinct y from t1; # 结果 1 2

2.2常用函数

名称	语法
拼接	concat()、concat_ws()
大小写	upper()、lower()
浮点型操作	ceil()、floor()、round()
整型	可以直接运算 eg: age = age+1

eg:

mysql>: select name,area,port from emp;
mysql>: select name as 姓名, concat(area,'-',port) 地址 from emp;  # 上海-浦东
mysql>: select name as 姓名, concat_ws('-',area,port,dep) 信息 from emp;  # 上海-浦东-教职部

mysql>: select upper(name) 姓名大写,lower(name) 姓名小写 from emp;

mysql>: select id,salary,ceil(salary)上薪资,floor(salary)下薪资,round(salary)入薪资 from emp;

mysql>: select name 姓名, age 旧年龄, age+1 新年龄 from emp;

2.3 where 条件查询

条件：from、where、group by、having、distinct、order by、limit => 层层筛选后的结果

# 条件查询：where  [group by 部门 having 平均薪资] order by [平均]薪资 limit 1

mysql>: select * from emp where id<5 limit 1;  # 正常
mysql>: select * from emp limit 1 where id<5;  # 异常，条件乱序

名称	格式
比较符合	>、<、>=、<=、=、!=
区间符合	between 开始 and 结束、in(自定义容器)
逻辑符合	and、or、not、
相似符合	like、_、%
正则符合	regexp 正则语法

eg:

mysql>: select * from emp where salary>5;
mysql>: select * from emp where id%2=0;

mysql>: select * from emp where salary between 6 and 9;

mysql>: select * from emp where id in(1, 3, 7, 20);

# _o 某o | __o 某某o | _o% 某o* (*是0~n个任意字符) | %o% *o*
mysql>: select * from emp where name like '%o%';
mysql>: select * from emp where name like '_o%';  
mysql>: select * from emp where name like '___o%';

# sql只支持部分正则语法
mysql>: select * from emp where name regexp '.*\d';  # 不支持\d代表数字，认为\d就是普通字符串
mysql>: select * from emp where name regexp '.*[0-9]';  # 支持[]语法

2.4 group by having 分组筛选

聚合函数

名称	函数
最大值	max()
最小值	min()
平均值	avg()
和	sum()
记数	count()
组内字段拼接，用来查看组内其他字段	group_concat()

where和having

# 表象：在没有分组的情况下，where与having结果相同
# 重点：having可以对 聚合结果 进行筛选
mysql>: select * from emp where salary > 5;
mysql>: select * from emp having salary > 5;

mysql>: select * from emp where id in (5, 10, 15, 20);
mysql>: select * from emp having id in (5, 10, 15, 20);

group by

在安全模式下 group by 直接查询会出错

# 修改my.ini配置重启mysql服务
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

# 在sql_mode没有 ONLY_FULL_GROUP_BY 限制下，可以执行，但结果没有意义
# 有 ONLY_FULL_GROUP_BY 限制，报错
mysql>: select * from emp group by dep; # 安全模式会报错

# 分组后，表中数据考虑范围就不是 单条记录，因为每个分组都包含了多条记录，参照分组字段，对每个分组中的 多条记录 统一处理
eg: 按部门分组，每个部门都有哪些人、最高的薪资、最低的薪资、平均薪资、组里一共有多少人

# 将多条数据统一处理，这种方式就叫 聚合
# 每个部门都有哪些人、最高的薪资、最低的薪资、平均薪资 都称之为 聚合结果 - 聚合函数操作的结果
# 注：参与分组的字段，也归于 聚合结果
mysql>: 
select 
	dep 部门,
	group_concat(name) 成员,
	max(salary) 最高薪资,
	min(salary) 最低薪资,
	avg(salary) 平均薪资,
	sum(salary) 总薪资,
	count(gender) 人数
from emp group by dep;

mysql>: select 
	dep 部门,
	max(age) 最高年龄
from emp group by dep;

总结：分组后，查询条件只能为分组字段和聚合函数操作的聚合结果

group by 与having连用

mysql>: 
select 
	dep 部门,
	group_concat(name) 成员,
	max(salary) 最高薪资,
	min(salary) 最低薪资,
	avg(salary) 平均薪资,
	sum(salary) 总薪资,
	count(gender) 人数
from emp group by dep;

# 最低薪资小于2
mysql>:
select 
	dep 部门,
	group_concat(name) 成员,
	max(salary) 最高薪资,
	min(salary) 最低薪资,
	avg(salary) 平均薪资,
	sum(salary) 总薪资,
	count(gender) 人数
from emp group by dep having min(salary)<2;

# having可以对 聚合结果 再进行筛选，where不可以

2.5 排序

order by 主排序字段 [asc|desc], 次排序字段1 [asc|desc], ...次排序字段n [asc|desc]

未分组查询

mysql>: select * from emp;

# 按年龄升序
mysql>: select * from emp order by age asc;
# 按薪资降序
mysql>: select * from emp order by salary desc;

# 按薪资降序，如果相同，再按年龄降序
mysql>: select * from emp order by salary desc, age desc;
# 按龄降序，如果相同，再按薪资降序
mysql>: select * from emp order by age desc, salary desc;

分组状态下

mysql>:
select 
	dep 部门,
	group_concat(name) 成员,
	max(salary) 最高薪资,
	min(salary) 最低薪资,
	avg(salary) 平均薪资,
	sum(salary) 总薪资,
	count(gender) 人数
from emp group by dep;

# 最高薪资降序
mysql:
select 
	dep 部门,
	group_concat(name) 成员,
	max(salary) 最高薪资,
	min(salary) 最低薪资,
	avg(salary) 平均薪资,
	sum(salary) 总薪资,
	count(gender) 人数
from emp group by dep
order by 最高薪资 desc;

2.6限制limit

# 语法：limit 条数  |  limit 偏移量,条数
mysql>: select name, salary from emp where salary<8 order by salary desc limit 1;

mysql>: select * from emp limit 5,3;  # 先偏移5条满足条件的记录，再查询3条

三、连接查询

一对多数据

mysql>: create database db3;
mysql>: use db3;

mysql>: 
create table dep(
	id int primary key auto_increment,
	name varchar(16),
	work varchar(16)
);
create table emp(
	id int primary key auto_increment,
	name varchar(16),
	salary float,
	dep_id int
);
insert into dep values(1, '市场部', '销售'), (2, '教学部', '授课'), (3, '管理部', '开车');
insert into emp(name, salary, dep_id) values('egon', 3.0, 2),('yanghuhu', 2.0, 2),('sanjiang', 10.0, 1),('owen', 88888.0, 2),('liujie', 8.0, 1),('yingjie', 1.2, 0);

3.1 什么是连接

连接：将有联系的多张表通过关联(有联系就行，不一定是外键)字段，进行连接，形参一张大表
连表查询：在大表的基础上进行查询，就称之为连表查询
将表与表建立连接的方式有四种：内连接、左连接、右连接、全连接

3.2 笛卡尔积

将两张表所有组合的可能记录，合并为一张表

笛卡尔积: 集合 X{a, b} * Y{o, p, q} => Z{{a, o}, {a, p}, {a, q}, {b, o}, {b, p}, {b, q}}
mysql>: select * from emp, dep;

总结：是两张表记录的所有排列组合，数据没有利用价值

3.3 内连接

# 关键字：inner join on
# 语法：from A表 inner join B表 on A表.关联字段=B表.关联字段

mysql>: 
select 
	emp.id,emp.name,salary,dep.name,work 
from emp inner join dep on emp.dep_id = dep.id 
order by emp.id;

# 总结：只保留两个表有关联的数据

3.4 左连接

# 关键字：left join on
# 语法：from 左表 left join 右表 on 左表.关联字段=右表.关联字段

mysql>: 
select 
	emp.id,emp.name,salary,dep.name,work 
from emp left join dep on emp.dep_id = dep.id 
order by emp.id;

# 总结：保留左表的全部数据，右表有对应数据直接连表显示，没有对应关系空填充

3.5 右连接

# 关键字：right join on
# 语法：from A表 right join B表 on A表.关联字段=B表关联字段

mysql>: 
select 
	emp.id,emp.name,salary,dep.name,work 
from emp right join dep on emp.dep_id = dep.id 
order by emp.id;

# 总结：保留右表的全部数据，左表有对应数据直接连表显示，没有对应关系空填充

3.6 左右可以相互转化

mysql>: 
select 
	emp.id,emp.name,salary,dep.name,work 
from emp right join dep on emp.dep_id = dep.id 
order by emp.id;

mysql>: 
select 
	emp.id,emp.name,salary,dep.name,work 
from dep left join emp on emp.dep_id = dep.id 
order by emp.id;

# 总结：更换一下左右表的位置，相对应更换左右连接关键字，结果相同

3.7全连接

mysql>: 
select 
	emp.id,emp.name,salary,dep.name,work 
from emp left join dep on emp.dep_id = dep.id 

union

select 
	emp.id,emp.name,salary,dep.name,work 
from emp right join dep on emp.dep_id = dep.id 

order by id;

# 总结：左表右表数据都被保留，彼此有对应关系正常显示，彼此没有对应关系均空填充对方

四、一对多和一对一查询情况一致

# 创建一对一 作者与作者详情 表
create table author(
	id int,
    name varchar(64),
    detail_id int
);
create table author_detail(
	id int,
    phone varchar(11)
);
# 填充数据
insert into author values(1, 'Bob', 1), (2, 'Tom', 2), (3, 'ruakei', 0);
insert into author_detail values(1, '13344556677'), (2, '14466779988'), (3, '12344332255');

# 内连
select author.id,name,phone from author join author_detail on author.detail_id = author_detail.id order by author.id;

# 全连
select author.id,name,phone from author left join author_detail on author.detail_id = author_detail.id
union
select author.id,name,phone from author right join author_detail on author.detail_id = author_detail.id
order by id;

五、多对多：两表两表建立连接

# 在一对一基础上，建立 作者与书 的多对多关系关系

# 利用之前的作者表
create table author(
	id int,
    name varchar(64),
    detail_id int
);
insert into author values(1, 'Bob', 1), (2, 'Tom', 2), (3, 'ruakei', 0);

# 创建新的书表
create table book(
	id int,
    name varchar(64),
    price decimal(5,2)
);
insert into book values(1, 'python', 3.66), (2, 'Linux', 2.66), (3, 'Go', 4.66);

# 创建 作者与书 的关系表
create table author_book(
	id int,
    author_id int,
    book_id int
);
# 数据：author-book：1-1,2  2-2,3  3-1,3
insert into author_book values(1,1,1),(2,1,2),(3,2,2),(4,2,3),(5,3,1),(6,3,3);

# 将有关联的表一一建立连接，查询所以自己所需字段
select book.name, book.price, author.name, author_detail.phone from book 
join author_book on book.id = author_book.book_id
join author on author_book.author_id = author.id
left join author_detail on author.detail_id = author_detail.id;

posted @ 2019-10-07 11:26 RandySun 阅读(467) 评论(0) 编辑收藏举报

刷新页面返回顶部

RandySun

有角度，才会有方向在当下的阶段，必将由程序员来主导，甚至比以往更甚

单表和多表查询

单表和多表查询

一、增删改查完整语句

二、单表查询

2.1 distinct 去重

2.2常用函数

2.3 where 条件查询

2.4 group by having 分组筛选

2.5 排序

2.6限制limit

三、连接查询

3.1 什么是连接

3.2 笛卡尔积

3.3 内连接

3.4 左连接

3.5 右连接

3.6 左右可以相互转化

3.7全连接

四、一对多和一对一查询情况一致

五、多对多：两表两表建立连接

公告

RandySun

有角度，才会有方向 在当下的阶段，必将由程序员来主导，甚至比以往更甚

单表和多表查询

单表和多表查询

一、增删改查完整语句

二、单表查询

2.1 distinct 去重

2.2常用函数

2.3 where 条件查询

2.4 group by having 分组筛选

2.5 排序

2.6限制limit

三、连接查询

3.1 什么是连接

3.2 笛卡尔积

3.3 内连接

3.4 左连接

3.5 右连接

3.6 左右可以相互转化

3.7全连接

四、一对多和一对一查询情况一致

五、多对多：两表两表建立连接

公告

有角度，才会有方向在当下的阶段，必将由程序员来主导，甚至比以往更甚