MySQL行(记录)的详细操作

一介绍

　　MySQL数据操作： DML

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　　在MySQL管理软件中，可以通过SQL语句中的DML语言来实现数据的操作，包括

使用INSERT实现数据的插入
UPDATE实现数据的更新
使用DELETE实现数据的删除
使用SELECT查询数据以及。

　　========================================================

　　本节内容包括：

　　　　插入数据
　　　　更新数据
　　　　删除数据
　　　　查询数据

二插入（增加）数据INSERT

1. 插入完整数据（顺序插入）
    语法一：
    INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) VALUES(值1,值2,值3…值n); #指定字段来插入数据，插入的值要和你前面的字段相匹配

    语法二：
    INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,值3…值n); #不指定字段的话，就按照默认的几个字段来插入数据

2. 指定字段插入数据
    语法：
    INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…) VALUES (值1,值2,值3…);

3. 插入多条记录
    语法：#插入多条记录用逗号来分隔
    INSERT INTO 表名 VALUES
        (值1,值2,值3…值n),
        (值1,值2,值3…值n),
        (值1,值2,值3…值n);
        
4. 插入查询结果
    语法：
    INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) 
                    SELECT (字段1,字段2,字段3…字段n) FROM 表2
                    WHERE …; #将从表2里面查询出来的结果来插入到我们的表中，但是注意查询出来的数据要和我们前面指定的字段要对应好

三更新（修改）数据UPDATE

语法：
    UPDATE 表名 SET 
        字段1=值1,  #注意语法，可以同时来修改多个值，用逗号分隔
        字段2=值2,
        WHERE CONDITION; #更改哪些数据，通过where条件来定位到符合条件的数据

示例：
    UPDATE mysql.user SET password=password(‘123’) 
        where user=’root’ and host=’localhost’; #这句话是对myslq这个库中的user表中的user字段为'root'并且host字段为'localhost'的这条记录的password字段的数据进行修改，将passord字段的那个数据改为password('123')这个方法对123加工后的密码数据，password()这个方法是mysql提供的密码进行加密用的方法。
        定位到某个记录，并把这个记录中的某项内容更改掉

四删除数据DELETE

语法：
    DELETE FROM 表名 
        WHERE CONITION; #删除符合条件的一些记录
    DELETE FROM 表名；如果不加where条件，意思是将表里面所有的内容都删掉，但是清空所有的内容，一般我们用truncate ，能够将id置为零，delete不能将id置零，再插入数据的时候，会按照之前的数据记录的id数继续递增
示例：
    DELETE FROM mysql.user 
        WHERE password=’123’;

练习：
    更新MySQL root用户密码为mysql123
    删除除从本地登录的root用户以外的所有用户

五查询数据SELECT（重点）

单表查询：

一单表查询的语法

#查询数据的本质：mysql会到你本地的硬盘上找到对应的文件，然后打开文件，按照你的查询条件来找出你需要的数据。下面是完整的一个单表查询的语法

select * from，这个select * 指的是要查询所有字段的数据。

SELECT distinct 字段1,字段2... FROM 库名.表名 #from后面是说从库的某个表中去找数据，mysql会去找到这个库对应的文件夹下去找到你表名对应的那个数据文件，找不到就直接报错了，找到了就继续后面的操作
                  WHERE 条件       #从表中找符合条件的数据记录，where后面跟的是你的查询条件
                  GROUP BY field（字段）   #分组
                  HAVING 筛选      #过滤，过滤之后执行select后面的字段筛选，就是说我要确定一下需要哪个字段的数据，你查询的字段数据进行去重，然后在进行下面的操作
                  ORDER BY field（字段）   #将结果按照后面的字段进行排序
                  LIMIT 限制条数    #将最后的结果加一个限制条数，就是说我要过滤或者说限制查询出来的数据记录的条数

关于上面这些内容，我们在下面一个一个的来详细解释

二关键字的执行优先级(重点)

重点中的重点：关键字的执行优先级
from
where
group by
having
select
distinct
order by
limit

1.找到表:from

　　2.拿着where指定的约束条件，去文件/表中取出一条条记录

　　3.将取出的一条条记录进行分组group by，如果没有group by，则整体作为一组

　　4.将分组的结果进行having过滤

　　5.执行select

　　6.去重

　　7.将结果按条件排序：order by

　　8.限制结果的显示条数

三简单查询

#我们来创建一个员工表，然后对员工表进行一个简单的查询，来看一下效果，下面是员工表的字段
company.employee
    员工id      id                  int             
    姓名        emp_name            varchar
    性别        sex                 enum
    年龄        age                 int
    入职日期     hire_date           date
    岗位        post                varchar
    职位描述     post_comment        varchar
    薪水        salary              double
    办公室       office              int
    部门编号     depart_id           int



#创建表
create table employee(
    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
);


#查看表结构
mysql> desc employee;
+--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
| Field        | Type                  | Null | Key | Default | Extra          |
+--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
| id           | int(11)               | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name         | varchar(20)           | NO   |     | NULL    |                |
| sex          | enum('male','female') | NO   |     | male    |                |
| age          | int(3) unsigned       | NO   |     | 28      |                |
| hire_date    | date                  | NO   |     | NULL    |                |
| post         | varchar(50)           | YES  |     | NULL    |                |
| post_comment | varchar(100)          | YES  |     | NULL    |                |
| salary       | double(15,2)          | YES  |     | NULL    |                |
| office       | int(11)               | YES  |     | NULL    |                |
| depart_id    | int(11)               | YES  |     | NULL    |                |
+--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+

#插入记录
#三个部门：教学，销售，运营
insert into employee(name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values
('egon','male',18,'20170301','老男孩驻沙河办事处外交大使',7300.33,401,1), #以下是教学部，全都是老师
('alex','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),
('wupeiqi','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),
('yuanhao','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),
('liwenzhou','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),
('jingliyang','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),
('jinxin','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),
('成龙','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1),

('歪歪','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是销售部门
('丫丫','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2),
('丁丁','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2),
('星星','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2),
('格格','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2),

('张野','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)
;

#ps：如果在windows系统中，插入中文字符，select的结果为空白，可以将所有字符编码统一设置成gbk

查询操作：

简单查询
    SELECT id,name,sex,age,hire_date,post,post_comment,salary,office,depart_id 
    FROM employee;

    SELECT * FROM employee; #不推荐用* ，查询的时候*的效率低，至于为什么低，后面会讲到，先知道一下就行了

    SELECT name,salary FROM employee;

#避免重复DISTINCT
   SELECT post FROM employee;#直接这样查询我们会看到很多重复的内容，我只想看一下有哪些职位，那么多重复的内容是没用的，所以我们加一个去重的功能，叫做distinct 
　　SELECT DISTINCT post FROM employee;  #对查询出来的记录进行去重，如果post职位有重复的，就会被剔除，剩下不重复的内容，注意，因为我们查询出来的记录里面只有一个字段post，才会根据post来进行去重
   SELECT DISTINCT post，salary FROM employee；#但是如果这样写，你会发现，貌似没有起到根据post来去重的效果，因为你的去重条件变成了post和salary两个字段的数据，只有他俩合起来是一个重复记录的时候才会去重   
   
　　看一下下面这两句的效果就明白了：注意一点，使用distinct对记录进行去重的时候，distinct必须写在所有查询字段的前面，不然会报错，当然有些特别的用法可以结合着写到字段的中间或者后面，这个后面学到了我们再说
   select post，sex from employee；
   select distinct post，sex from employee；

#通过四则运算查询
    SELECT name, salary*12 FROM employee; #查询每个人的年薪，月薪我们有记录，查年薪呢？简单的乘以12就可以了，from 库.表的时候，我们已经通过use 库名；来指定了库了，所以from的时候直接写from 表，就行了
    #你会发现，结果是出来了，但是我们的那个薪资的字段名变成了salary*12，是因为我们通过查询语句查询出来的也是一张表，但是这个表是不是内存当中的一个虚拟表，并不是我们硬盘中存的那个完整的表，对吧，虚拟表是不是也有标题和记录啊，既然是一个表，我们是可以指定这个虚拟表的标题的，通过as+新字段名来指定

    SELECT name, salary*12 AS Annual_salary FROM employee; #as + 新字段名，就是起一个别名的意思，上面的那个salary*12的字段名也是一个别名，只不过不直观，是mysql自动给你写上的
    SELECT name, salary*12 Annual_salary FROM employee;
　　#除了乘法以外，加减乘除都是可以的


#自定义显示格式，自己规定查询结果的显示格式
   CONCAT() 函数用于连接字符串
   SELECT CONCAT('姓名: ',name,'  年薪: ', salary*12)  AS Annual_salary  #我想让name这个字段显示的字段名称是中文的姓名，让salary*12显示的是中文的年薪，
   FROM employee;#看结果：通过结果你可以看出，这个concat就是帮我们做字符串拼接的，并且拼接之后的结果，都在一个叫做Annual_salary的字段中了

　　　　+---------------------------------------+
　　　　| Annual_salary |
　　　　+---------------------------------------+
　　　　| 姓名: egon 年薪: 87603.96 |
　　　　| 姓名: alex 年薪: 12000003.72 |
　　　　| 姓名: wupeiqi 年薪: 99600.00 |
　　　　| 姓名: yuanhao 年薪: 42000.00 |

　　　　.....

       +---------------------------------------+

   SELECT CONCAT('姓名: ',name,'  年薪: ', salary*12)  AS Annual_salary,CONCAT('性别：',sex) from employee;#还可以这样分成两列　　


   CONCAT_WS() 第一个参数为分隔符来进行字符串拼接
   SELECT CONCAT_WS(':',name,salary*12)  AS Annual_salary  #通过冒号来将name和salary连接起来
   FROM employee;
   #上面这个效果我们也可以通过concat来实现：SELECT CONCAT(name,':',salary*12)  AS Annual_salary from employee;
   结合CASE语句：结合条件来对查询的结果进行一些加工操作
   SELECT
       (
           CASE
           WHEN NAME = 'egon' THEN
               NAME
           WHEN NAME = 'alex' THEN
               CONCAT(name,'_BIGSB')
           ELSE
               concat(NAME, 'SB')
           END
       ) as new_name,sex
   FROM
       employee;

#看结果:

　　　　+--------------+--------+
　　　　| new_name | sex |
　　　　+--------------+--------+
　　　　| egon | male |
　　　　| alex_BIGSB | male |
　　　　| wupeiqiSB | male |
　　　　| yuanhaoSB | male |
　　　　| liwenzhouSB | male |
　　　　| jingliyangSB | female |
　　　　| jinxinSB | male |
　　　　| 成龙SB | male |

　　　　...

　　　　+--------------+

四 WHERE约束

　　where语句中可以使用：

　　　　之前我们用where 后面跟的语句是不是id=1这种类型的啊，用=号连接的，除了=号外，还能使用其他的，看下面：

　　1. 比较运算符：> < >= <= <> !=
　　2. between 80 and 100 值在80到100之间
　　3. in(80,90,100) 值是80或90或100
　　4. like 'egon%'
　　pattern可以是%或_，
　　%表示任意多字符
　　_表示一个字符
　　5. 逻辑运算符：在多个条件直接可以使用逻辑运算符 and or not

#1:单条件查询
    SELECT name FROM employee
        WHERE post='sale';  #注意优先级，我们说where的优先级是不是比select要高啊，所以我们的顺序是先找到这个employee表，然后按照post='sale'的条件，然后去表里面select数据
        
#2:多条件查询
    SELECT name,salary FROM employee 
        WHERE post='teacher' AND salary>10000;

#3:关键字BETWEEN AND 写的是一个区间
    SELECT name,salary FROM employee 
        WHERE salary BETWEEN 10000 AND 20000; #就是salary>=10000 and salary<=20000的数据

    SELECT name,salary FROM employee 
        WHERE salary NOT BETWEEN 10000 AND 20000; #加个not，就是不在这个区间内，薪资小于10000的或者薪资大于20000的，注意没有等于，
    
#4:关键字IS NULL(判断某个字段是否为NULL不能用等号，需要用IS) 判断null只能用is
    SELECT name,post_comment FROM employee 
        WHERE post_comment IS NULL;

    SELECT name,post_comment FROM employee 
        WHERE post_comment IS NOT NULL;
        
    SELECT name,post_comment FROM employee 
        WHERE post_comment=''; 注意''是空字符串，不是null，两个是不同的东西，null是啥也没有，''是空的字符串的意思，是一种数据类型，null是另外一种数据类型
    ps：
        执行
        update employee set post_comment='' where id=2;
        再用上条查看，就会有结果了

#5:关键字IN集合查询
    SELECT name,salary FROM employee 
        WHERE salary=3000 OR salary=3500 OR salary=4000 OR salary=9000 ; #这样写是不是太麻烦了，写一大堆的or，下面我们用in这个简单的写法来搞
    
    SELECT name,salary FROM employee 
        WHERE salary IN (3000,3500,4000,9000) ;

    SELECT name,salary FROM employee 
        WHERE salary NOT IN (3000,3500,4000,9000) ;

#6:关键字LIKE模糊查询，模糊匹配，可以结合通配符来使用
    通配符’%’  #匹配任意所有字符
    SELECT * FROM employee 
            WHERE name LIKE 'eg%';

    通配符’_’  #匹配任意一个字符   
    SELECT * FROM employee 
            WHERE name LIKE 'al__'; #注意我这里写的两个_，用1个的话，匹配不到alex，因为al后面还有两个字符ex。

where条件咱们就说完了，这个where条件到底怎么运作的，我们来说一下：我们以select id,name,age from employee where id>7;这个语句来说一下

　　首先先找到employee表，找到这个表之后，mysql会拿着where后面的约束条件去表里面找符合条件的数据，然后遍历你表中所有的数据，查看一下id是否大于7，逐条的对比，然后只要发现id比7大的，它就会把这一整条记录给select，但是select说我只拿id、name、age这个三个字段里面的数据，然后就打印了这三个字段的数据，然后where继续往下过滤，看看id是不是还有大于7的，然后发现一个符合条件的就给select一个，然后重复这样的事情，直到把数据全部过滤一遍才会结束。这就是where条件的一个工作方式。

五分组查询:GROUP BY

　　1、什么是分组？为什么要分组？

#1、首先明确一点：分组发生在where之后，即分组是基于where之后得到的记录而进行的

#2、分组指的是：将所有记录按照某个相同字段进行归类，比如针对员工信息表的职位分组，或者按照性别进行分组等

#3、为何要分组呢？是因为我们有时候会需要以组为单位来统计一些数据或者进行一些计算的，对不对，比方说下面的几个例子
    取每个部门的最高工资  
    取每个部门的员工数
    取男人数和女人数  

    小窍门：‘每’这个字后面的字段，就是我们分组的依据，只是个小窍门，但是不能表示所有的情况，看上面第三个分组，没有'每'字，这个就需要我们通过语句来自行判断分组依据了
    我们能用id进行分组吗，能，但是id是不是重复度很低啊，基本没有重复啊，对不对，这样的字段适合做分组的依据吗？不适合，对不对，依据性别分组行不行，当然行，因为性别我们知道，是不是就两种啊，也可能有三种是吧，这个重复度很高，对不对，分组来查的时候才有更好的意义
　　
#4、大前提：
    可以按照任意字段分组，但是分组完毕后，比如group by post，只能查看post字段，如果想查看组内信息，需要借助于聚合函数

#注意一点，在查询语句里面select 字段 from 表，这几项是必须要有的，其他的什么where、group by等等都是可有可无的

mysql> select * from employee group by post;
+----+--------+--------+-----+------------+-----------------------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
| id | name   | sex    | age | hire_date  | post                                    | post_comment | salary     | office | depart_id |
+----+--------+--------+-----+------------+-----------------------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
| 14 | 张野   | male   |  28 | 2016-03-11 | operation                               | NULL         |   10000.13 |    403 |         3 |
|  9 | 歪歪   | female |  48 | 2015-03-11 | sale                                    | NULL         |    3000.13 |    402 |         2 |
|  2 | alex   | male   |  78 | 2015-03-02 | teacher                                 | NULL         | 1000000.31 |    401 |         1 |
|  1 | egon   | male   |  18 | 2017-03-01 | 老男孩驻沙河办事处外交大使              | NULL         |    7300.33 |    401 |         1 |
+----+--------+--------+-----+------------+-----------------------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
4 rows in set (0.06 sec)

通过结果可以看出，如果直接通过post部门字段来进行分组，默认拿到的结果都是每组的第一条数据
但是你想，我们分组的意义是什么，是不是说通过分组来统计一下整个组的情况啊，不再是看某个人单独的情况了，对不对，并且将来你在这样进行直接分组查询的时候，可能因为你们公司设置的mysql的环境不同，而查不到数据，我们可以看到，我们现在仍然可以查询出来数据，但是如果我们在sql_mode中添加了下面的only_full_group_by这个mode，那么我们在直接分组查询，就无法得到数据了，只能得到字段名
并且设置了sql_mode为only_full_group_by之后，select *，就不行了，会直接报错，只能select post ，post是你分组的那个字段

简单测试

2、 ONLY_FULL_GROUP_BY

#查看MySQL 5.7默认的sql_mode如下：
mysql> select @@global.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

#！！！注意
ONLY_FULL_GROUP_BY的语义就是确定select target list中的所有列的值都是明确语义，简单的说来，在ONLY_FULL_GROUP_BY模式下，target list中的值要么是来自于聚集函数的结果，要么是来自于group by list中的表达式的值。


#设置sql_mole如下操作(我们可以去掉ONLY_FULL_GROUP_BY模式)：
mysql> set global sql_mode='STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION';

mysql> select @@global.sql_mode;
+-------------------+
| @@global.sql_mode |
+-------------------+
|                   |
+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from emp group by post; 
+----+------+--------+-----+------------+----------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
| id | name | sex    | age | hire_date  | post                       | post_comment | salary     | office | depart_id |
+----+------+--------+-----+------------+----------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
| 14 | 张野 | male   |  28 | 2016-03-11 | operation                  | NULL         |   10000.13 |    403 |         3 |
|  9 | 歪歪 | female |  48 | 2015-03-11 | sale                       | NULL         |    3000.13 |    402 |         2 |
|  2 | alex | male   |  78 | 2015-03-02 | teacher                    | NULL         | 1000000.31 |    401 |         1 |
|  1 | egon | male   |  18 | 2017-03-01 | 老男孩驻沙河办事处外交大使 | NULL         |    7300.33 |    401 |         1 |
+----+------+--------+-----+------------+----------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
4 rows in set (0.00 sec)


#由于没有设置ONLY_FULL_GROUP_BY,于是也可以有结果，默认都是组内的第一条记录，但其实这是没有意义的

mysql> set global sql_mode='ONLY_FULL_GROUP_BY';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> quit #设置成功后，一定要退出，然后重新登录方可生效
Bye

mysql> use db1;
Database changed
mysql> select * from emp group by post; #报错
ERROR 1055 (42000): 'db1.emp.id' isn't in GROUP BY  #意思是告诉你，你select后面取的字段必须在你的group by后面的字段里面才行

mysql> select post,count(id) from emp group by post; #只能查看分组依据和使用聚合函数
+----------------------------+-----------+
| post                       | count(id) |
+----------------------------+-----------+
| operation                  |         5 |
| sale                       |         5 |
| teacher                    |         7 |
| 老男孩驻沙河办事处外交大使 |         1 |
+----------------------------+-----------+
4 rows in set (0.00 sec)

因为一般分组之后，我们再考虑其中一条数据就没有什么意义了，所以一般我们都会在这种模式下进行分组，下面我们在看看group by，下面的内容

测试

3、 GROUP BY

单独使用GROUP BY关键字分组
    SELECT post FROM employee GROUP BY post;
    注意：我们按照post字段分组，那么select查询的字段只能是post，想要获取组内的其他相关信息，需要借助函数

GROUP BY关键字和GROUP_CONCAT()函数一起使用,比如说我想按部门分组，每个组有哪些员工，都显示出来，怎么搞
    SELECT post,GROUP_CONCAT(name) FROM employee GROUP BY post;#按照岗位分组，并查看组内所有成员名，通过逗号拼接在一起
    SELECT post,GROUP_CONCAT(name,':',salary) as emp_members FROM employee GROUP BY post;

GROUP BY一般都会与聚合函数一起使用，聚合是什么意思：聚合就是将分组的数据聚集到一起，合并起来搞事情，拿到一个最后的结果
    select post,count(id) as count from employee group by post;#按照岗位分组，并查看每个组有多少人，每个人都有唯一的id号，我count是计算一下分组之后每组有多少的id记录，通过这个id记录我就知道每个组有多少人了

关于集合函数，mysql提供了以下几种聚合函数：count、max、min、avg、sum等，上面的group_concat也算是一个聚合函数了，做字符串拼接的操作

强调：

如果我们用设置了unique约束的字段作为分组的依据，则每一条记录自成一组，这种分组没有意义多条记录之间的某个字段值相同，该字段通常用来作为分组的依据

4、聚合函数

#强调：聚合函数聚合的是组的内容，若是没有分组，则默认一组

示例：
    SELECT COUNT(*) FROM employee;  #count是统计个数用的
    SELECT COUNT(*) FROM employee WHERE depart_id=1;  #后面跟where条件的意思是统计一下满足depart_id=1这个的所有记录的个数
    SELECT MAX(salary) FROM employee;  #max（）统计分组后每组的最大值，这里没有写group by，那么就是统计整个表中所有记录中薪资最大的，薪资的值
    SELECT MIN(salary) FROM employee;
    SELECT AVG(salary) FROM employee;
    SELECT SUM(salary) FROM employee;
    SELECT SUM(salary) FROM employee WHERE depart_id=3;

六 HAVING过滤

　　讲having之前，我们补充一个点：之前我们写的查询语句是这样的：select id,name from employee;实际上我们在select每个字段的时候，省略了一个表名，有的人可能会这样写，select employee.id,employee.name from employee;你会发现查询出来的结果是一样的，但是如果你要将查询出来的结果表，起一个新表名的话，带着表名这样写就错了

　　select employee.id,employee.name from employee as tb1;这样执行会下面的报错：

　　　　mysql> select employee.id,employee.name from employee as tb1;
　　　　ERROR 1054 (42S22): Unknown column 'employee.id' in 'field list'

　　因为这个语句先执行的是谁啊，是不是我们的from啊，那么后面的as也是比select要先执行的，所以你先将表employee起了个新名字叫做tb1，然后在tb1里面取查询数据，那么tb1里面找不到employee.id这个字段，就会报错，如果我们查询的时候不带表名，你as来起一个新的表名也是没问题的，简单提一下这个内容，知道就好了

HAVING与WHERE不一样的地方在于!!!!!!

having的语法格式和where是一模一样的，只不过having是在分组之后进行的进一步的过滤，where不能使用聚合函数，having是可以使用聚合函数的
#！！！执行优先级从高到低：where > group by > having 
#1. Where 发生在分组group by之前，因而Where中可以有任意字段，但是绝对不能使用聚合函数。

#2. Having发生在分组group by之后，因而Having中可以使用分组的字段，无法直接取到其他字段,having是可以使用聚合函数

　　having简单测试：

#来个需求：统计各部门年龄在30岁及以上的员工的平均薪资，并且保留平均工资大于10000的部门
答案：select post,avg(salary) as new_sa from employee where age>=30 group by post having avg(salary) > 10000;
看结果：

　　+---------+---------------+
　　| post | new_sa |
　　+---------+---------------+
　　| teacher | 255450.077500 |
　　+---------+---------------+
　　1 row in set (0.00 sec)

然后我们看这样一句话：select * from employee having avg(salary) > 10000;
只要一运行就会报错：

　　　　mysql> select * from employee having avg(salary) > 10000;
　　　　ERROR 1140 (42000): Mixing of GROUP columns (MIN(),MAX(),COUNT(),...) with no GROUP columns is illegal if there is no GROUP BY clause

是因为having只能在group by后面运行

简单测试

说一下去重：distinct

　　　　将查询的结果进行去重：select distinct post from employee; 注意distinct去重要写在查询字段的前面，不然会报错，关于distinct使用时的其他问题看下面的总结

有时需要查询出某个字段不重复的记录，这时可以使用mysql提供的distinct这个关键字来过滤重复的记录，但是实际中我们往往用distinct来返回不重复字段的条数（count(distinct id)）,其原因是distinct只能返回他的目标字段，而无法返回其他字段，distinct 想写在其他字段后面需要配合聚合函数来写。

mysql> select id,count(distinct post) from employee;
ERROR 1140 (42000): Mixing of GROUP columns (MIN(),MAX(),COUNT(),...) with no GROUP columns is illegal if there is no GROUP BY clause
报错了：是因为distinct不能返回其他的字段，只能返回目标字段
mysql> select count(distinct post) from employee;
+----------------------+
| count(distinct post) |
+----------------------+
|                    4 |
+----------------------+
1 row in set (0.00 sec)

distinct的注意问题

七查询排序:ORDER BY

按单列排序
    SELECT * FROM employee ORDER BY salary; #默认是升序排列
    SELECT * FROM employee ORDER BY salary ASC; #升序
    SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC; #降序

但是你看，如果我们按照age来排序，你看看是什么效果：
mysql> SELECT * FROM employee ORDER BY age;
+----+------------+--------+-----+------------+-----------------------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
| id | name | sex | age | hire_date | post | post_comment | salary | office | depart_id |
+----+------------+--------+-----+------------+-----------------------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
| 1 | egon | male | 18 | 2017-03-01 | 老男孩驻沙河办事处外交大使 | NULL | 7300.33 | 401 | 1 |
| 17 | 程咬铜 | male | 18 | 2015-04-11 | operation | NULL | 18000.00 | 403 | 3 |
| 16 | 程咬银 | female | 18 | 2013-03-11 | operation | NULL | 19000.00 | 403 | 3 |
| 15 | 程咬金 | male | 18 | 1997-03-12 | operation | NULL | 20000.00 | 403 | 3 |
| 12 | 星星 | female | 18 | 2016-05-13 | sale | NULL | 3000.29 | 402 | 2 |
| 11 | 丁丁 | female | 18 | 2011-03-12 | sale | NULL | 1000.37 | 402 | 2 |
| 18 | 程咬铁 | female | 18 | 2014-05-12 | operation | NULL | 17000.00 | 403 | 3 |
| 7 | jinxin | male | 18 | 1900-03-01 | teacher | NULL | 30000.00 | 401 | 1 |
| 6 | jingliyang | female | 18 | 2011-02-11 | teacher | NULL | 9000.00 | 401 | 1 |
| 13 | 格格 | female | 28 | 2017-01-27 | sale | NULL | 4000.33 | 402 | 2 |
| 14 | 张野 | male | 28 | 2016-03-11 | operation | NULL | 10000.13 | 403 | 3 |
| 5 | liwenzhou | male | 28 | 2012-11-01 | teacher | NULL | 2100.00 | 401 | 1 |
| 10 | 丫丫 | female | 38 | 2010-11-01 | sale | NULL | 2000.35 | 402 | 2 |
| 9 | 歪歪 | female | 48 | 2015-03-11 | sale | NULL | 3000.13 | 402 | 2 |
| 8 | 成龙 | male | 48 | 2010-11-11 | teacher | NULL | 10000.00 | 401 | 1 |
| 4 | yuanhao | male | 73 | 2014-07-01 | teacher | NULL | 3500.00 | 401 | 1 |
| 2 | alex | male | 78 | 2015-03-02 | teacher | NULL | 1000000.31 | 401 | 1 |
| 3 | wupeiqi | male | 81 | 2013-03-05 | teacher | NULL | 8300.00 | 401 | 1 |
+----+------------+--------+-----+------------+-----------------------------------------+--------------+------------+--------+-----------+

  发现什么，按照年龄来升序排的，没问题，但是你看年龄相同的那些按什么排的，是不是看着是乱的啊，但是不管它对这种相同数据的内容怎么排序，我们是不是想如果出现相同的数据，那么这些相同的数据也按照一个依据来排列啊：

  所以我们可以给相同的这些数据指定一个排序的依据，看下面：
按多列排序:先按照age升序，如果年纪相同，则按照薪资降序
    SELECT * from employee
        ORDER BY age, #注意排序的条件用逗号分隔
        salary DESC;

八限制查询的记录数:LIMIT

示例：
　　#取出工资最高的前三位
    SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC 
        LIMIT 3;                    #默认初始位置为0,从第一条开始顺序取出三条 
    
    SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC
        LIMIT 0,5; #从第0开始，即先查询出第一条，然后包含这一条在内往后查5条 

    SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC
        LIMIT 5,5; #从第5开始，即先查询出第6条，然后包含这一条在内往后查5条

小练习：分页显示，每页显示5条。我们工作中经常会涉及到数据分页显示，因为数据量很大的时候，加入上10w条数据，我们是不是要分开给用户显示啊，要不然页面上都显示不过来，即便是显示过来了，用户看着是不是也很不爽啊，要一直往下面滚轮，对不对，用户体验不好，所以你会发现有好多的网站都可以看到一个分页的功能。

mysql> select * from  employee limit 0,5;
+----+-----------+------+-----+------------+-----------------------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
| id | name      | sex  | age | hire_date  | post                                    | post_comment | salary     | office | depart_id |
+----+-----------+------+-----+------------+-----------------------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
|  1 | egon      | male |  18 | 2017-03-01 | 老男孩驻沙河办事处外交大使              | NULL         |    7300.33 |    401 |         1 |
|  2 | alex      | male |  78 | 2015-03-02 | teacher                                 |              | 1000000.31 |    401 |         1 |
|  3 | wupeiqi   | male |  81 | 2013-03-05 | teacher                                 | NULL         |    8300.00 |    401 |         1 |
|  4 | yuanhao   | male |  73 | 2014-07-01 | teacher                                 | NULL         |    3500.00 |    401 |         1 |
|  5 | liwenzhou | male |  28 | 2012-11-01 | teacher                                 | NULL         |    2100.00 |    401 |         1 |
+----+-----------+------+-----+------------+-----------------------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
5 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from  employee limit 5,5;
+----+------------+--------+-----+------------+---------+--------------+----------+--------+-----------+
| id | name       | sex    | age | hire_date  | post    | post_comment | salary   | office | depart_id |
+----+------------+--------+-----+------------+---------+--------------+----------+--------+-----------+
|  6 | jingliyang | female |  18 | 2011-02-11 | teacher | NULL         |  9000.00 |    401 |         1 |
|  7 | jinxin     | male   |  18 | 1900-03-01 | teacher | NULL         | 30000.00 |    401 |         1 |
|  8 | 成龙       | male   |  48 | 2010-11-11 | teacher | NULL         | 10000.00 |    401 |         1 |
|  9 | 歪歪       | female |  48 | 2015-03-11 | sale    | NULL         |  3000.13 |    402 |         2 |
| 10 | 丫丫       | female |  38 | 2010-11-01 | sale    | NULL         |  2000.35 |    402 |         2 |
+----+------------+--------+-----+------------+---------+--------------+----------+--------+-----------+
5 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from  employee limit 10,5;
+----+-----------+--------+-----+------------+-----------+--------------+----------+--------+-----------+
| id | name      | sex    | age | hire_date  | post      | post_comment | salary   | office | depart_id |
+----+-----------+--------+-----+------------+-----------+--------------+----------+--------+-----------+
| 11 | 丁丁      | female |  18 | 2011-03-12 | sale      | NULL         |  1000.37 |    402 |         2 |
| 12 | 星星      | female |  18 | 2016-05-13 | sale      | NULL         |  3000.29 |    402 |         2 |
| 13 | 格格      | female |  28 | 2017-01-27 | sale      | NULL         |  4000.33 |    402 |         2 |
| 14 | 张野      | male   |  28 | 2016-03-11 | operation | NULL         | 10000.13 |    403 |         3 |
| 15 | 程咬金    | male   |  18 | 1997-03-12 | operation | NULL         | 20000.00 |    403 |         3 |
+----+-----------+--------+-----+------------+-----------+--------------+----------+--------+-----------+
5 rows in set (0.00 sec)
到最后不够五条了怎么办，完全不影响，接着写

  mysql> select * from employee limit 15,5;
  +----+-----------+--------+-----+------------+-----------+--------------+----------+--------+-----------+
  | id | name | sex | age | hire_date | post | post_comment | salary | office | depart_id |
  +----+-----------+--------+-----+------------+-----------+--------------+----------+--------+-----------+
  | 16 | 程咬银 | female | 18 | 2013-03-11 | operation | NULL | 19000.00 | 403 | 3 |
  | 17 | 程咬铜 | male | 18 | 2015-04-11 | operation | NULL | 18000.00 | 403 | 3 |
  | 18 | 程咬铁 | female | 18 | 2014-05-12 | operation | NULL | 17000.00 | 403 | 3 |
  +----+-----------+--------+-----+------------+-----------+--------------+----------+--------+-----------+
  3 rows in set (0.00 sec)

#到目前为止，单表查询所有的语法都讲完了，语法就是按照我们博客最上面说的语法顺序来写，但是执行的时候，要按照对应的各个方法的优先级去执行。

九使用正则表达式查询

#之前我们用like做模糊匹配，只有%和_，局限性比较强，所以我们说一个正则，之前我们是不是学过正则匹配，你之前学的正则表达式都可以用，正则是通用的
SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP '^ale';

SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP 'on$';

SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP 'm{2}';


小结：对字符串匹配的方式
WHERE name = 'egon';
WHERE name LIKE 'yua%';
WHERE name REGEXP 'on$';

单表查询完

多表查询：

一介绍

　　本节主题

多表连接查询
复合条件连接查询
子查询

　　首先说一下，我们写项目一般都会建一个数据库，那数据库里面是不是存了好多张表啊，不可能把所有的数据都放到一张表里面，肯定要分表来存数据，这样节省空间，数据的组织结构更清晰，解耦和程度更高，但是这些表本质上是不是还是一个整体啊，是一个项目所有的数据，那既然分表存了，就要涉及到多个表连接查询了，比如说员工信息一张表，部门信息一张表，那如果我想让你帮我查一下技术部门有哪些员工的姓名，你怎么办，单独找员工表能实现吗，不能，单独找部门表也无法实现，因为部门表里面没有员工的信息，对不对，所以就涉及到部门表和员工表来关联到一起进行查询了，好，那我们来建立这么两张表：

#建表
#部门表
create table department(
id int,
name varchar(20) 
);

#员工表，之前我们学过foreign key，强行加上约束关联，但是我下面这个表并没有直接加foreign key，这两个表我只是让它们在逻辑意义上有关系，并没有加foreign key来强制两表建立关系，为什么要这样搞，是有些效果要给大家演示一下
#所以，这两个表是不是先建立哪个表都行啊，如果有foreign key的话，是不是就需要注意表建立的顺序了。那我们来建表。
create table employee(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
sex enum('male','female') not null default 'male',
age int,
dep_id int
);

#给两个表插入一些数据
insert into department values
(200,'技术'),
(201,'人力资源'),
(202,'销售'),
(203,'运营'); #注意这一条数据，在下面的员工表里面没有对应这个部门的数据

insert into employee(name,sex,age,dep_id) values
('egon','male',18,200),
('alex','female',48,201),
('wupeiqi','male',38,201),
('yuanhao','female',28,202),
('liwenzhou','male',18,200),
('jingliyang','female',18,204) #注意这条数据的dep_id字段的值，这个204，在上面的部门表里面也没有对应的部门id。所以两者都含有一条双方没有涉及到的数据，这都是为了演示一下效果设计的昂
;


#查看表结构和数据
mysql> desc department;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | YES | | NULL | |
| name | varchar(20) | YES | | NULL | |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+

mysql> desc employee;
+--------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(20) | YES | | NULL | |
| sex | enum('male','female') | NO | | male | |
| age | int(11) | YES | | NULL | |
| dep_id | int(11) | YES | | NULL | |
+--------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+

mysql> select * from department;
+------+--------------+
| id | name |
+------+--------------+
| 200 | 技术 |
| 201 | 人力资源 |
| 202 | 销售 |
| 203 | 运营 |
+------+--------------+

mysql> select * from employee;
+----+------------+--------+------+--------+
| id | name | sex | age | dep_id |
+----+------------+--------+------+--------+
| 1 | egon | male | 18 | 200 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 |
| 5 | liwenzhou | male | 18 | 200 |
| 6 | jingliyang | female | 18 | 204 |
+----+------------+--------+------+--------+

二多表连接查询

#重点：外链接语法

SELECT 字段列表
    FROM 表1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN 表2
    ON 表1.字段 = 表2.字段;

　　1、交叉连接：不适用任何匹配条件。生成笛卡尔积

　　补充一点：select 查询表的时候，后面可以跟多张表一起查询：

mysql> select * from department,employee; #表用逗号分隔，看我查询时表的顺序，先department后employee，所以你看结果表的这些字段，是不是就是我们两个表字段并且哪个表在前面，哪个表的字段就在前面
+------+--------------+----+------------+--------+------+--------+
| id   | name         | id | name       | sex    | age  | dep_id |
+------+--------------+----+------------+--------+------+--------+
|  200 | 技术         |  1 | egon       | male   |   18 |    200 |
|  201 | 人力资源     |  1 | egon       | male   |   18 |    200 |
|  202 | 销售         |  1 | egon       | male   |   18 |    200 |
|  203 | 运营         |  1 | egon       | male   |   18 |    200 |
|  200 | 技术         |  2 | alex       | female |   48 |    201 |
|  201 | 人力资源     |  2 | alex       | female |   48 |    201 |
|  202 | 销售         |  2 | alex       | female |   48 |    201 |
|  203 | 运营         |  2 | alex       | female |   48 |    201 |
|  200 | 技术         |  3 | wupeiqi    | male   |   38 |    201 |
|  201 | 人力资源     |  3 | wupeiqi    | male   |   38 |    201 |
|  202 | 销售         |  3 | wupeiqi    | male   |   38 |    201 |
|  203 | 运营         |  3 | wupeiqi    | male   |   38 |    201 |
|  200 | 技术         |  4 | yuanhao    | female |   28 |    202 |
|  201 | 人力资源     |  4 | yuanhao    | female |   28 |    202 |
|  202 | 销售         |  4 | yuanhao    | female |   28 |    202 |
|  203 | 运营         |  4 | yuanhao    | female |   28 |    202 |
|  200 | 技术         |  5 | liwenzhou  | male   |   18 |    200 |
|  201 | 人力资源     |  5 | liwenzhou  | male   |   18 |    200 |
|  202 | 销售         |  5 | liwenzhou  | male   |   18 |    200 |
|  203 | 运营         |  5 | liwenzhou  | male   |   18 |    200 |
|  200 | 技术         |  6 | jingliyang | female |   18 |    204 |
|  201 | 人力资源     |  6 | jingliyang | female |   18 |    204 |
|  202 | 销售         |  6 | jingliyang | female |   18 |    204 |
|  203 | 运营         |  6 | jingliyang | female |   18 |    204 |
+------+--------------+----+------------+--------+------+--------+
24 rows in set (0.12 sec)

我们让employee表在前面看看结果，注意看结果表的字段

mysql> select * from employee,department;
+----+------------+--------+------+--------+------+--------------+
| id | name | sex | age | dep_id | id | name |
+----+------------+--------+------+--------+------+--------------+
| 1 | egon | male | 18 | 200 | 200 | 技术 |
| 1 | egon | male | 18 | 200 | 201 | 人力资源 |
| 1 | egon | male | 18 | 200 | 202 | 销售 |
| 1 | egon | male | 18 | 200 | 203 | 运营 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 | 200 | 技术 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 | 201 | 人力资源 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 | 202 | 销售 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 | 203 | 运营 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 200 | 技术 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 201 | 人力资源 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 202 | 销售 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 203 | 运营 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 200 | 技术 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 201 | 人力资源 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 202 | 销售 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 203 | 运营 |
| 5 | liwenzhou | male | 18 | 200 | 200 | 技术 |
| 5 | liwenzhou | male | 18 | 200 | 201 | 人力资源 |
| 5 | liwenzhou | male | 18 | 200 | 202 | 销售 |
| 5 | liwenzhou | male | 18 | 200 | 203 | 运营 |
| 6 | jingliyang | female | 18 | 204 | 200 | 技术 |
| 6 | jingliyang | female | 18 | 204 | 201 | 人力资源 |
| 6 | jingliyang | female | 18 | 204 | 202 | 销售 |
| 6 | jingliyang | female | 18 | 204 | 203 | 运营 |
+----+------------+--------+------+--------+------+--------------+
24 rows in set (0.00 sec)


关于笛卡儿积：我们看一下上面的这些数据，有什么发现，首先看到这些字段都显示出来了，并且数据变得很多，我们来看一下，这么多条数据都是怎么来的，为什么会出现这么条数据，笛卡儿积这是一个数据名词，你可以去研究研究~~

　　因为我们要进行连表查询，那么mysql并不知道你想要如何连接两个表的关系进行查询，那么mysql会将你两个表数据的所有组合关系都给你拼接成一条数据来显示，这样你就可以想查哪个关联关系的数据就查哪个了，如果还是不太理解看一下下面的图：

　　
　　关于笛卡儿积现象的解释图：

　　　　咱们为了更好的管理数据，为了节省空间，为了数据组织结构更清晰，将数据拆分到了不同表里面，但是本质上是不是还是一份数据，一份重复内容很多的很大的数据，所以我们即便是分表了，但是咱们是不是还需要找到一个方案把两个本来分开的表能够合并到一起来进行查询，那你是不是就可以根据部门找员工，根据员工找部门了，对不对，但是我们合并两个表的时候，如何合并，根据什么来合并，通过笛卡儿积这种合并有没有浪费，我们其实想做的是不是说我们的员工表中dep_id这个字段中的数据和部门表里面的id能够对应上就可以了，因为我们知道我们设计表的时候，是通过这两个字段来给两个表建立关系的，对不对，看下图：

　　　　我们的目标就是将两个分散出去的表，按照两者之间有关系的字段，能对应上的字段，把两者合并成一张表，这就是多表查询的一个本质。那么笛卡儿积干了什么事儿，就是简单粗暴的将两个表的数据全部对应了一遍，用处就是什么呢，它肯定就能保证有一条是对应准的，你需要做的事情就是在笛卡儿积的基础上只过滤出我们需要的那些数据就行了，笛卡儿积不是咱们最终要得到的结果，只是给你提供了一个基础，它不管对应的对不对，全部给你对应一遍，然后你自己去筛选就可以了，然后基于笛卡儿积我们来找一下对应的数据，看看能不能找到：

　　2、内连接：只连接匹配的行

#我们要找的数据就是员工表里面dep_id字段的值和部门表里面id字段的值能对应上的那些数据啊，所以你看下面的写法：
mysql> select * from employee,department where employee.dep_id=department.id;
+----+-----------+--------+------+--------+------+--------------+
| id | name      | sex    | age  | dep_id | id   | name         |
+----+-----------+--------+------+--------+------+--------------+
|  1 | egon      | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
|  2 | alex      | female |   48 |    201 |  201 | 人力资源     |
|  3 | wupeiqi   | male   |   38 |    201 |  201 | 人力资源     |
|  4 | yuanhao   | female |   28 |    202 |  202 | 销售         |
|  5 | liwenzhou | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
+----+-----------+--------+------+--------+------+--------------+
5 rows in set (0.14 sec)
拿到了我们想要的结果。

但是你看，我们左表employee表中的dep_id为204的那个数据没有了，右表department表的id为203的数据没有了，因为我们现在要的就是两表能对应上的数据一起查出来，那个204和203双方对应不上。

#再看一个需求，我要查出技术部的员工的名字
mysql> select name from employee,department where employee.dep_id=department.id and department.name='技术';
ERROR 1052 (23000): Column 'name' in field list is ambiguous
#上面直接就报错了，因为select后面直接写的name，在两个表合并起来的表中，是有两个name字段的，直接写name是不行的，要加上表名，再看：
mysql> select employee.name from employee,department where employee.dep_id=department.id and department.name='技术';
+-----------+
| name      |
+-----------+
| egon      |
| liwenzhou |
+-----------+
2 rows in set (0.09 sec)
结果就没问题了

　　但是你看上面的代码有没有什么不太好的地方，虽然我们能够完成我们的事情，但是代码可读性不好，所以以后不要这么写，但是看图：

　　　　所以mysql为我们提供了一些专门做连表操作的方法，这些方法语义更加的明确，你一看就知道那些代码是连表的，那些代码是查询的，其实上面的连表也是个查询操作，但是我们为了区分明确，连表专门用连表的方法，查询就专门用查询的方法。那这些专门的方法都是什么呢，看后面的内容：

　　3 、外链接之左连接：优先显示左表全部记录

#以左表为准，即找出所有员工信息，当然包括没有部门的员工
#本质就是：在内连接的基础上增加左边有右边没有的结果  #注意语法：
mysql> select employee.id,employee.name,department.name as depart_name from employee left join department on employee.dep_id=department.id;
+----+------------+--------------+
| id | name       | depart_name  |
+----+------------+--------------+
|  1 | egon       | 技术         |
|  5 | liwenzhou  | 技术         |
|  2 | alex       | 人力资源     |
|  3 | wupeiqi    | 人力资源     |
|  4 | yuanhao    | 销售         |
|  6 | jingliyang | NULL         |
+----+------------+--------------+

　　4 、外链接之右连接：优先显示右表全部记录

#以右表为准，即找出所有部门信息，包括没有员工的部门
#本质就是：在内连接的基础上增加右边有左边没有的结果
mysql> select employee.id,employee.name,department.name as depart_name from employee right join department on employee.dep_id=department.id;
+------+-----------+--------------+
| id   | name      | depart_name  |
+------+-----------+--------------+
|    1 | egon      | 技术         |
|    2 | alex      | 人力资源     |
|    3 | wupeiqi   | 人力资源     |
|    4 | yuanhao   | 销售         |
|    5 | liwenzhou | 技术         |
| NULL | NULL      | 运营         |
+------+-----------+--------------+

　　5 、全外连接：显示左右两个表全部记录

全外连接：在内连接的基础上增加左边有右边没有的和右边有左边没有的结果
#注意：mysql不支持全外连接 full JOIN
#强调：mysql可以使用此种方式间接实现全外连接
select * from employee left join department on employee.dep_id = department.id
union
select * from employee right join department on employee.dep_id = department.id
;
#查看结果
+------+------------+--------+------+--------+------+--------------+
| id   | name       | sex    | age  | dep_id | id   | name         |
+------+------------+--------+------+--------+------+--------------+
|    1 | egon       | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
|    5 | liwenzhou  | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
|    2 | alex       | female |   48 |    201 |  201 | 人力资源     |
|    3 | wupeiqi    | male   |   38 |    201 |  201 | 人力资源     |
|    4 | yuanhao    | female |   28 |    202 |  202 | 销售         |
|    6 | jingliyang | female |   18 |    204 | NULL | NULL         |
| NULL | NULL       | NULL   | NULL |   NULL |  203 | 运营         |
+------+------------+--------+------+--------+------+--------------+

#注意 union与union all的区别：union会去掉相同的纪录，因为union all是left join 和right join合并，所以有重复的记录，通过union就将重复的记录去重了。

三符合条件连接查询

#示例1：以内连接的方式查询employee和department表，并且employee表中的age字段值必须大于25,即找出年龄大于25岁的员工以及员工所在的部门
select employee.name,department.name from employee inner join department
    on employee.dep_id = department.id
    where age > 25;

#示例2：以内连接的方式查询employee和department表，并且以age字段的升序方式显示
select employee.id,employee.name,employee.age,department.name from employee,department
    where employee.dep_id = department.id
    and age > 25
    order by age asc;

四子查询

　　子查询其实就是将你的一个查询结果用括号括起来，这个结果也是一张表，就可以将它交给另外一个sql语句，作为它的一个查询依据来进行操作。

　　来，我们简单来个需求：技术部都有哪些员工的姓名，都显示出来：　1、看一下和哪个表有关，然后from找到两个表 2、进行一个连表操作　3、基于连表的结果来一个过滤就可以了

#我们之前的做法是：先连表
mysql> select * from employee inner join department on employee.dep_id = department.id; 
+----+-----------+--------+------+--------+------+--------------+
| id | name      | sex    | age  | dep_id | id   | name         |
+----+-----------+--------+------+--------+------+--------------+
|  1 | egon      | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
|  2 | alex      | female |   48 |    201 |  201 | 人力资源     |
|  3 | wupeiqi   | male   |   38 |    201 |  201 | 人力资源     |
|  4 | yuanhao   | female |   28 |    202 |  202 | 销售         |
|  5 | liwenzhou | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
+----+-----------+--------+------+--------+------+--------------+
5 rows in set (0.10 sec)

#然后根据连表的结果进行where过滤，将select*改为select employee.name

mysql> select employee.name from employee inner join department on employee.dep_id = department.id where department.name='技术';

　　然后看一下子查询这种方式的写法：它的做法就是解决完一个问题，再解决下一个问题，针对我们上面的需求，你想，我们的需求是不是说找技术部门下面有哪些员工对不对，如果你直接找员工表，你能确定哪个dep_id的数值表示的是技术部门吗，不能，所以咱们是不是应该先确定一个技术部门对应的id号是多少，然后根据部门的id号，再去员工表里面查询一下dep_id为技术部门对应的部门表的那个id号的所有的员工表里面的记录：好，那我们看一下下面的操作

#首先从部门表里面找到技术部门对应的id
mysql> select id from department where name='技术';
+------+
| id   |
+------+
|  200 |
+------+
1 row in set (0.00 sec)

#那我们把上面的查询结果用括号括起来，它就表示一条id=200的数据，然后我们通过员工表来查询dep_id=这条数据作为条件来查询员工的name
mysql> select name from employee where dep_id = (select id from department where name='技术');
+-----------+
| name      |
+-----------+
| egon      |
| liwenzhou |
+-----------+
2 rows in set (0.00 sec)
上面这些就是子查询的一个思路，解决一个问题，再解决另外一个问题，你子查询里面可不可以是多个表的查询结果，当然可以，然后再通过这个结果作为依据来进行过滤，然后我们学一下子查询里面其他的内容，往下学。

子查询：
#1：子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中。
#2：内层查询语句的查询结果，可以为外层查询语句提供查询条件。
#3：子查询中可以包含：IN、NOT IN、ANY、ALL、EXISTS 和 NOT EXISTS等关键字
#4：还可以包含比较运算符：= 、 !=、> 、<等

　　1、带IN关键字的子查询

#查询员工平均年龄在25岁以上的部门名，可以用连表，也可以用子查询，我们用子查询来搞一下
select id,name from department
    where id in 
        (select dep_id from employee group by dep_id having avg(age) > 25);
#连表来搞一下上面这个需求
select department.name from department inner join employee on department.id=employee.dep_id 
    group by department.name 
    having avg(age)>25;
总结：子查询的思路和解决问题一样，先解决一个然后拿着这个的结果再去解决另外一个问题，连表的思路是先将两个表关联在一起，然后在进行group by啊过滤啊等等操作，两者的思路是不一样的

#查看技术部员工姓名
select name from employee
    where dep_id in 
        (select id from department where name='技术');

#查看不足1人的部门名(子查询得到的是有人的部门id)
select name from department where id not in (select distinct dep_id from employee);

　　2、带比较运算符的子查询

#比较运算符：=、!=、>、>=、<、<=、<>
#查询大于所有人平均年龄的员工名与年龄
mysql> select name,age from emp where age > (select avg(age) from emp);
+---------+------+
| name | age |
+---------+------+
| alex | 48 |
| wupeiqi | 38 |
+---------+------+
2 rows in set (0.00 sec)


#查询大于部门内平均年龄的员工名、年龄
select t1.name,t1.age from emp t1
inner join 
(select dep_id,avg(age) avg_age from emp group by dep_id) t2
on t1.dep_id = t2.dep_id
where t1.age > t2.avg_age;

　　3、带EXISTS关键字的子查询

　　　　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。还可以写not exists，和exists的效果就是反的

#department表中存在dept_id=203，Ture
mysql> select * from employee
    ->     where exists  
    ->         (select id from department where id=200); 
+----+------------+--------+------+--------+
| id | name       | sex    | age  | dep_id |
+----+------------+--------+------+--------+
|  1 | egon       | male   |   18 |    200 |
|  2 | alex       | female |   48 |    201 |
|  3 | wupeiqi    | male   |   38 |    201 |
|  4 | yuanhao    | female |   28 |    202 |
|  5 | liwenzhou  | male   |   18 |    200 |
|  6 | jingliyang | female |   18 |    204 |
+----+------------+--------+------+--------+

#department表中存在dept_id=205，False
mysql> select * from employee
    ->     where exists
    ->         (select id from department where id=204);
Empty set (0.00 sec)

　　练习：通过连表的方式来查询每个部门最新入职的那位员工

company.employee
    员工id      id                  int             
    姓名        emp_name            varchar
    性别        sex                 enum
    年龄        age                 int
    入职日期     hire_date           date
    岗位        post                varchar
    职位描述     post_comment        varchar
    薪水        salary              double
    办公室       office              int
    部门编号     depart_id           int



#创建表，只需要创建这一张表
create table employee(
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
);


#查看表结构
mysql> desc employee;
+--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
| Field        | Type                  | Null | Key | Default | Extra          |
+--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
| id           | int(11)               | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name         | varchar(20)           | NO   |     | NULL    |                |
| sex          | enum('male','female') | NO   |     | male    |                |
| age          | int(3) unsigned       | NO   |     | 28      |                |
| hire_date    | date                  | NO   |     | NULL    |                |
| post         | varchar(50)           | YES  |     | NULL    |                |
| post_comment | varchar(100)          | YES  |     | NULL    |                |
| salary       | double(15,2)          | YES  |     | NULL    |                |
| office       | int(11)               | YES  |     | NULL    |                |
| depart_id    | int(11)               | YES  |     | NULL    |                |
+--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+

#插入记录
#三个部门：教学，销售，运营
insert into employee(name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values
('egon','male',18,'20170301','老男孩驻沙河办事处外交大使',7300.33,401,1), #以下是教学部
('alex','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),
('wupeiqi','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),
('yuanhao','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),
('liwenzhou','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),
('jingliyang','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),
('jinxin','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),
('成龙','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1),

('歪歪','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是销售部门
('丫丫','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2),
('丁丁','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2),
('星星','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2),
('格格','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2),

('张野','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)
;

#ps：如果在windows系统中，插入中文字符，select的结果为空白，可以将所有字符编码统一设置成gbk

　　答案：

SELECT
    *
FROM
    emp AS t1
INNER JOIN (   #和虚拟表进行连表
    SELECT
        post,
        max(hire_date) as max_date  #给这个最大的日期取个别名叫做max_date，先将每个部门最近入职的最大的日期的信息筛选出来，通过这个表来和我们上面的总表进行关联
    FROM
        emp
    GROUP BY
        post
) AS t2 ON t1.post = t2.post  #给虚拟表取个别名叫做t2
WHERE
    t1.hire_date = t2.max_date;  #然后再通过where来过滤出，入职日期和最大日期相等的记录，就是我们要的内容

五综合练习　

　　表结构为

#创建表及插入记录
CREATE TABLE class (
  cid int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  caption varchar(32) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (cid)
) ENGINE=InnoDB CHARSET=utf8;

INSERT INTO class VALUES
(1, '三年二班'), 
(2, '三年三班'), 
(3, '一年二班'), 
(4, '二年九班');

CREATE TABLE course(
  cid int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  cname varchar(32) NOT NULL,
  teacher_id int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (cid),
  KEY fk_course_teacher (teacher_id),
  CONSTRAINT fk_course_teacher FOREIGN KEY (teacher_id) REFERENCES teacher (tid)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO course VALUES
(1, '生物', 1), 
(2, '物理', 2), 
(3, '体育', 3), 
(4, '美术', 2);

CREATE TABLE score (
  sid int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  student_id int(11) NOT NULL,
  course_id int(11) NOT NULL,
  num int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (sid),
  KEY fk_score_student (student_id),
  KEY fk_score_course (course_id),
  CONSTRAINT fk_score_course FOREIGN KEY (course_id) REFERENCES course (cid),
  CONSTRAINT fk_score_student FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES student(sid)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO score VALUES
(1, 1, 1, 10),
(2, 1, 2, 9),
(5, 1, 4, 66),
(6, 2, 1, 8),
(8, 2, 3, 68),
(9, 2, 4, 99),
(10, 3, 1, 77),
(11, 3, 2, 66),
(12, 3, 3, 87),
(13, 3, 4, 99),
(14, 4, 1, 79),
(15, 4, 2, 11),
(16, 4, 3, 67),
(17, 4, 4, 100),
(18, 5, 1, 79),
(19, 5, 2, 11),
(20, 5, 3, 67),
(21, 5, 4, 100),
(22, 6, 1, 9),
(23, 6, 2, 100),
(24, 6, 3, 67),
(25, 6, 4, 100),
(26, 7, 1, 9),
(27, 7, 2, 100),
(28, 7, 3, 67),
(29, 7, 4, 88),
(30, 8, 1, 9),
(31, 8, 2, 100),
(32, 8, 3, 67),
(33, 8, 4, 88),
(34, 9, 1, 91),
(35, 9, 2, 88),
(36, 9, 3, 67),
(37, 9, 4, 22),
(38, 10, 1, 90),
(39, 10, 2, 77),
(40, 10, 3, 43),
(41, 10, 4, 87),
(42, 11, 1, 90),
(43, 11, 2, 77),
(44, 11, 3, 43),
(45, 11, 4, 87),
(46, 12, 1, 90),
(47, 12, 2, 77),
(48, 12, 3, 43),
(49, 12, 4, 87),
(52, 13, 3, 87);


CREATE TABLE student(
  sid int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  gender char(1) NOT NULL,
  class_id int(11) NOT NULL,
  sname varchar(32) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (sid),
  KEY fk_class (class_id),
  CONSTRAINT fk_class FOREIGN KEY (class_id) REFERENCES class (cid)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO student VALUES
(1, '男', 1, '理解'), 
(2, '女', 1, '钢蛋'), 
(3, '男', 1, '张三'), 
(4, '男', 1, '张一'), 
(5, '女', 1, '张二'), 
(6, '男', 1, '张四'), 
(7, '女', 2, '铁锤'), 
(8, '男', 2, '李三'), 
(9, '男', 2, '李一'), 
(10, '女', 2, '李二'), 
(11, '男', 2, '李四'), 
(12, '女', 3, '如花'), 
(13, '男', 3, '刘三'), 
(14, '男', 3, '刘一'), 
(15, '女', 3, '刘二'), 
(16, '男', 3, '刘四');

CREATE TABLE teacher(
  tid int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  tname varchar(32) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (tid)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO teacher VALUES
(1, '张磊老师'), 
(2, '李平老师'), 
(3, '刘海燕老师'), 
(4, '朱云海老师'), 
(5, '李杰老师');

多表查询完

六权限管理

#授权表
user #该表放行的权限，针对：所有数据，所有库下所有表，以及表下的所有字段
db #该表放行的权限，针对：某一数据库，该数据库下的所有表，以及表下的所有字段
tables_priv #该表放行的权限。针对：某一张表，以及该表下的所有字段
columns_priv #该表放行的权限，针对：某一个字段

#按图解释：
user：放行db1，db2及其包含的所有
db：放行db1，及其db1包含的所有
tables_priv:放行db1.table1，及其该表包含的所有
columns_prive:放行db1.table1.column1，只放行该字段

#创建用户
create user 'egon'@'1.1.1.1' identified by '123';
create user 'egon'@'192.168.1.%' identified by '123';
create user 'egon'@'%' identified by '123';


#授权：对文件夹，对文件，对文件某一字段的权限
查看帮助：help grant
常用权限有：select,update,alter,delete
all可以代表除了grant之外的所有权限

#针对所有库的授权:*.*
grant select on *.* to 'egon1'@'localhost' identified by '123'; #只在user表中可以查到egon1用户的select权限被设置为Y

#针对某一数据库：db1.*
grant select on db1.* to 'egon2'@'%' identified by '123'; #只在db表中可以查到egon2用户的select权限被设置为Y

#针对某一个表：db1.t1
grant select on db1.t1 to 'egon3'@'%' identified by '123';  #只在tables_priv表中可以查到egon3用户的select权限

#针对某一个字段：
mysql> select * from t3;
+------+-------+------+
| id   | name  | age  |
+------+-------+------+
|    1 | egon1 |   18 |
|    2 | egon2 |   19 |
|    3 | egon3 |   29 |
+------+-------+------+

grant select (id,name),update (age) on db1.t3 to 'egon4'@'localhost' identified by '123'; 
#可以在tables_priv和columns_priv中看到相应的权限
mysql> select * from tables_priv where user='egon4'\G
*************************** 1. row ***************************
       Host: localhost
         Db: db1
       User: egon4
 Table_name: t3
    Grantor: root@localhost
  Timestamp: 0000-00-00 00:00:00
 Table_priv:
Column_priv: Select,Update
row in set (0.00 sec)

mysql> select * from columns_priv where user='egon4'\G
*************************** 1. row ***************************
       Host: localhost
         Db: db1
       User: egon4
 Table_name: t3
Column_name: id
  Timestamp: 0000-00-00 00:00:00
Column_priv: Select
*************************** 2. row ***************************
       Host: localhost
         Db: db1
       User: egon4
 Table_name: t3
Column_name: name
  Timestamp: 0000-00-00 00:00:00
Column_priv: Select
*************************** 3. row ***************************
       Host: localhost
         Db: db1
       User: egon4
 Table_name: t3
Column_name: age
  Timestamp: 0000-00-00 00:00:00
Column_priv: Update
rows in set (0.00 sec)

#删除权限
revoke select on db1.* from 'egon'@'%';

posted @ 2019-01-22 19:58 王胖儿阅读(471) 评论(0) 编辑收藏举报

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王胖儿

MySQL行(记录)的详细操作

一 介绍

二 插入（增加）数据INSERT

三 更新（修改）数据UPDATE

四 删除数据DELETE

五 查询数据SELECT（重点）

一 单表查询的语法

二 关键字的执行优先级(重点)

三 简单查询

四 WHERE约束

五 分组查询:GROUP BY