mysql的查询、子查询及连接查询

一、mysql查询的五种子句

where子句（条件查询）：按照“条件表达式”指定的条件进行查询。

group by子句（分组）：按照“属性名”指定的字段进行分组。group by子句通常和count()、sum()等聚合函数一起使用。

having子句（筛选）：有group by才能having子句，只有满足“条件表达式”中指定的条件的才能够输出。

order by子句（排序）：按照“属性名”指定的字段进行排序。排序方式由“asc”和“desc”两个参数指出，默认是按照“asc”来排序，即升序。

limit（限制结果集）。

1、where——基础查询

where常用运算符：

运算符	说明
比较运算符
<	小于
<=	小于或等于
=	等于
!= 或 <>	不等于
>=	大于等于
>	大于
in	在某集合内
between	在某范围内
逻辑运算符
not 或 !	逻辑非
or 或 ||	逻辑或
and 或 &&	逻辑与

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2、group by 分组

“Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组，所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”，然后针对若干个“小区域”进行数据处理。

select 类别, sum(数量) as 数量之和
from A
group by 类别

注：group by语句中select指定的字段必须是“分组依据字段”，其他字段若想出现在select中则必须包含在聚合函数中。

mysql中五种常用的聚合函数：

（1）max(列名)：求最大值。

（2）min(列名)：求最小值。

（2）sum(列名)：求和。

（4）avg(列名)：求平均值。

（5）count(列名)：统计记录的条数。

3、having

having子句可以让我们筛选成组后的各种数据，where子句在聚合前先筛选记录，也就是说作用在group by和having子句前。而 having子句在聚合后对组记录进行筛选。 

示例：

select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A
group by 类别
having sum(数量) > 18

示例：Having和Where的联合使用方法

select 类别, SUM(数量)from A
where 数量 >8
group by 类别
having SUM(数量) >10

where和having的区别：

作用的对象不同。WHERE 子句作用于表和视图，HAVING 子句作用于组。
WHERE 在分组和聚集计算之前选取输入行（因此，它控制哪些行进入聚集计算）， 而 HAVING 在分组和聚集之后选取分组的行。因此，WHERE 子句不能包含聚集函数； 因为试图用聚集函数判断那些行输入给聚集运算是没有意义的。 相反，HAVING 子句总是包含聚集函数。（严格说来，你可以写不使用聚集的 HAVING 子句， 但这样做只是白费劲。同样的条件可以更有效地用于 WHERE 阶段。）
在上面的例子中，我们可以在 WHERE 里应用数量字段来限制，因为它不需要聚集。 这样比在 HAVING 里增加限制更加高效，因为我们避免了为那些未通过 WHERE 检查的行进行分组和聚集计算。
综上所述：
having一般跟在group by之后，执行记录组选择的一部分来工作的。where则是执行所有数据来工作的。
再者having可以用聚合函数，如having sum(qty)>1000

例子：where + group by + having + 函数 综合查询

练习表：

查询出两门及两门以上不及格者的平均成绩(注意是所有科目的平均成绩)

错误情况1：题意理解错误，理解成查出不及格科目的平均成绩。

错误情况2：count()不正确，SQL错误。

count(a),无论a是什么，都只是数一行；count时，每遇到一行，就数一个a，跟条件无关！

正解：count(score<60)达不到想要的结果，并不是条件的问题，而是无论count()里的表达式是什么都会数一行。score<60 返回 1 或 0；所以可以用sum(score<60)来计算不及格的科目数！

4、order by 排序

（1）order by price  //默认升序排列
（2）order by price desc //降序排列
（3）order by price asc //升序排列，与默认一样
（4）order by rand() //随机排列，效率不高

5、limit

limit [offset,] N
offset 偏移量，可选，不写则相当于limit 0,N
N  取出条目

示例：取价格第4-6高的商品

select good_id,goods_name,goods_price from goods order by good_price desc limit 3,3;

总结：

select子句顺序

子句	说明	是否必须使用
select	要返回的列或表示式	是
form	从中检索数据的表	仅在从表选择数据时使用
where	行级过滤	否
group by	分组说明	仅在按组计算聚集时使用
having	组级过滤	否
order by	输出排序顺序	否
limit	要检索的行数	否

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

二、mysql子查询

1、where型子查询（把内层查询结果当作外层查询的比较条件）

（1）查询id最大的一件商品(使用排序+分页实现)

SELECT goods_id,goods_name,shop_price FROM goods ORDER BY goods_id DESC LIMIT 1;

（2）查询id最大的一件商品(使用where子查询实现)

SELECT goods_id,goods_name,shop_price FROM goods WHERE goods_id = (SELECT MAX(goods_id) FROM goods);

（3）查询每个类别下id最大的商品(使用where子查询实现)

SELECT goods_id,goods_name,cat_id,shop_price FROM goods WHERE goods_id IN (SELECT MAX(goods_id) FROM goods GROUP BY cat_id);

2、from型子查询(把内层的查询结果当成临时表，供外层sql再次查询。查询结果集可以当成表看待。临时表要使用一个别名。)

（1）查询每个类别下id最大的商品(使用from型子查询)

 SELECT goods_id,goods_name,cat_id,shop_price FROM
(SELECT goods_id,goods_name,cat_id,shop_price FROM goods ORDER BY cat_id ASC,goods_id DESC) AS tmp
GROUP BY cat_id;

子查询查出的结果集看第二张图，可以看到每个类别的第一条的商品id都为该类别下的最大值。然后将这个结果集作为一张临时表，巧妙的使用group by 查询出每个类别下的第一条记录，即为每个类别下商品id最大。

 

3、exists型子查询（把外层sql的结果，拿到内层sql去测试，如果内层的sql成立，则该行取出。内层查询是exists后的查询。）

（1）从类别表中取出其类别下有商品的类别(如果该类别下没有商品，则不取出)[使用where子查询]

SELECT c.cat_id,c.cat_name FROM category c WHERE c.cat_id IN (SELECT g.cat_id FROM goods g GROUP BY g.cat_id);

（2）从类别表中取出其类别下有商品的类别(如果该类别下没有商品，则不取出)[使用exists子查询]

 SELECT c.cat_id,c.cat_name FROM category c WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM goods g WHERE g.cat_id = c.cat_id);

exists子查询，如果exists后的内层查询能查出数据，则表示存在；为空则不存在。

三、连接查询

学习连接查询，先了解下"笛卡尔积"，看下百度给出的解释：

      在数据库中，一张表就是一个集合，每一行就是集合中的一个元素。表之间作联合查询即是作笛卡尔乘积，比如A表有5条数据，B表有8条数据，如果不作条件筛选，那么两表查询就有 5 X 8 = 40 条数据。

先看下用到的测试表基本信息：我们要实现的功能就是查询商品的时候，从类别表将商品类别名称关联查询出来。

行数：类别表14条，商品表4条。

结构：商品表和类别表都有一个cat_id

1、全相乘(不是全连接、连接查询)，全相乘是作笛卡尔积

两表全相乘，就是直接从两张表里查询；从查询的截图看出，总共查出了 4 X 14 = 56 条记录，这些记录是笛卡尔乘积的结果，即两两组合；

但我们要的是每个商品信息显示类别名称而已，这里却查出了56条记录，其中有52条记录都是无效的数据，全相乘的查询效率低。

SELECT goods_id,goods_name,cat_name FROM mingoods,category;

如果在两张表里有相同字段，做联合查询的时候，要区别表名，否则会报错误(模糊不清)。

SELECT goods_name,cat_id,cat_name FROM mingoods,category;　

       添加条件，使两表关联查询，这样查出来就是商品和类别一一对应了。虽然这里查出来4条记录，但是全相乘效率低，全相乘会在内存中生成一个非常大的数据(临时表)，因为有很多不必要的数据。

　   如果一张表有10000条数据，另一张表有10000条数据，两表全相乘就是100W条数据，是非常消耗内存的。而且，全相乘不能好好的利用索引，因为全相乘生成一张临时表，临时表里是没有索引的，大大降低了查询效率。

SELECT g.goods_name,g.cat_id AS g_cat_id, c.cat_id AS c_cat_id, c.cat_name FROM mingoods g, category c WHERE g.cat_id = c.cat_id;

2、左连接查询 left join ... on ...

语法：

select A.filed, [A.filed2, .... ,] B.filed, [B.filed4...,] from <left table> as A  left join <right table> as B on <expression>

假设有A、B两张表，左连接查询即 A表在左不动，B表在右滑动，A表与B表通过一个关系来关联行，B表去匹配A表。

2.1、先来看看on后的条件恒为真的情况

SELECT g.goods_name,g.cat_id, c.cat_id ,c.cat_name FROM mingoods g LEFT JOIN category c ON 1;

     跟全相乘相比，从截图可以看出，总记录数仍然不变，还是 4 X 14 = 56 条记录。但这次是商品表不动，类别表去匹配，因为每次都为真，所以将所有的记录都查出来了。左连接，其实就可以看成左表是主表，右表是从表。

2.2 、根据cat_id使两表关联行

SELECT g.goods_name,g.cat_id,c.cat_id,c.cat_name FROM mingoods g LEFT JOIN category c ON g.cat_id = c.cat_id;

使用左连接查询达到了同样的效果，但是不会有其它冗余数据，查询速度快，消耗内存小，而且使用了索引。左连接查询效率相比于全相乘的查询效率快了10+倍以上。

　　左连接时，mingoods表(左表)不动，category表(右表)根据条件去一条条匹配，虽说category表也是读取一行行记录，然后判断cat_id是否跟mingoods表的相同，但是，左连接使用了索引，cat_id建立了索引的话，查询速度非常快，所以整体效率相比于全相乘要快得多，全相乘没有使用索引。

2.3、查询出第四个类别下的商品，要求显示商品名称

SELECT g.goods_name,g.cat_id,c.cat_name,g.shop_price FROM goods g LEFT JOIN category c ON g.cat_id = c.cat_id WHERE g.cat_id = 4;

2.4 、对于左连接查询，如果右表中没有满足条件的行，则默认填充NULL。

SELECT g.goods_name,g.cat_id AS g_cat_id, c.cat_id AS c_cat_id,c.cat_id FROM mingoods g LEFT JOIN mincategory c ON g.cat_id = c.cat_id;

3、右连接查询 right join ... on ...

语法：

select A.field1,A.field2,..., B.field3,B.field4  from <left table> A right join <right table> B on <expression>

右连接查询跟左连接查询类似，只是右连接是以右表为主表，会将右表所有数据查询出来，而左表则根据条件去匹配，如果左表没有满足条件的行，则左边默认显示NULL。左右连接是可以互换的。

SELECT g.goods_name,g.cat_id AS g_cat_id,  c.cat_id AS c_cat_id,c.cat_name FROM mingoods g RIGHT JOIN mincategory c ON g.cat_id = c.cat_id;

4、内连接查询 inner join ... on ...

语法：

select A.field1,A.field2,.., B.field3, B.field4 from <left table> A inner join <right table> B on <expression>

内连接查询，就是取左连接和右连接的交集，如果两边不能匹配条件，则都不取出。

SELECT g.goods_name,g.cat_id, c.* from mingoods g INNER JOIN mincategory c ON g.cat_id = c.cat_id;

5、全连接查询 full join ... on ...

语法：

select ... from <left table> full join <right table> on <expression>

全连接会将两个表的所有数据查询出来，不满足条件的为NULL。

全连接查询跟全相乘查询的区别在于，如果某个项不匹配，全相乘不会查出来，全连接会查出来，而连接的另一边则为NULL。

6、联合查询 union

语法：

select A.field1 as f1, A.field2 as f2 from <table1> A union (select B.field3 as f1, field4 as f2 from <table2> B)

union是求两个查询的并集。union合并的是结果集，不区分来自于哪一张表，所以可以合并多张表查询出来的数据。

6.1、将两张表的数据合并查询出来

SELECT id, content, user FROM comment UNION (SELECT id, msg AS content, user FROM feedback);

6.2、union查询，列名不一致时，以第一条sql语句的列名对齐

SELECT id, content, user FROM comment UNION (SELECT id, msg, user FROM feedback);

6.3、使用union查询会将重复的行过滤掉

SELECT content,user FROM comment UNION (SELECT msg, user FROM feedback);

6.4、使用union all查询所有，重复的行不会被过滤

SELECT content,user FROM comment UNION ALL (SELECT msg, user FROM feedback);

6.5、union查询，如果列数不相等，会报列数不相等错误

6.6、union 后的结果集还可以再做筛选

SELECT id,content,user FROM comment UNION ALL (SELECT id, msg, user FROM feedback) ORDER BY id DESC; 

      union查询时，order by放在内层sql中是不起作用的；因为union查出来的结果集再排序，内层的排序就没有意义了；因此，内层的order by排序，在执行期间，被mysql的代码分析器给优化掉了。

 (SELECT id,content,user FROM comment ORDER BY id DESC) UNION ALL (SELECT id, msg, user FROM feedback ORDER BY id DESC);

order by 如果和limit一起使用，就显得有意义了，就不会被优化掉。

( SELECT goods_name,cat_id,shop_price FROM goods WHERE cat_id = 3 ORDER BY shop_price DESC LIMIT 3 )
UNION
( SELECT goods_name,cat_id,shop_price FROM goods WHERE cat_id = 4 ORDER BY shop_price DESC LIMIT 2 );

 6.7、练习

 SELECT name, SUM(money) FROM ( ( SELECT * FROM A ) UNION ALL ( SELECT * FROM B ) ) tmp GROUP BY name;

连接查询总结：

1、在数据库中，一张表就是一个集合，每一行就是集合中的一个元素。连接查询即是作笛卡尔积，比如A表有1W条数据，B表有1W条数据，那么两表查询就有 1W X 1W = 100W 条数据　

2、如果在两张表里有相同字段，做联合查询的时候，要区别表名，否则会报错误(ambiguous 模糊不清)

3、全相乘效率低，全相乘会在内存中生成一个非常大的数据(临时表)，因为有很多不必要的数据。

 如果一张表有10000条数据，另一张表有10000条数据，两表全相乘就是100W条数据，是非常消耗内存的。

而且，全相乘不能好好的利用索引，因为全相乘生成一张临时表，临时表里是没有索引的，大大降低了查询效率。

4、左连接查询时，以左表为主表，会将左表所有数据查询出来；左表不动，右表根据条件去一条条匹配，如果没有满足条件的记录，则右边返回NULL。

右连接查询值，以右表为主表，会将右表所有数据查询出来，右表不动，左表则根据条件去匹配，如果左表没有满足条件的行，则左边返回NULL。　

左右连接是可以互换的：A left join B  ==  B right join A (都是以A为主表) 。

左右连接既然可以互换，出于移植兼容性方面的考虑，尽量使用左连接。

5、连接查询时，虽说也是读取一行行记录，然后判断是否满足条件，但是，连接查询使用了索引，条件列建立了索引的话，查询速度非常快，所以整体效率相比于全相乘要快得多，全相乘是没有使用索引的。

使用连接查询，查询速度快，消耗内存小，而且使用了索引。连接查询效率相比于全相乘的查询效率快了10+倍以上。

6、内连接查询，就是取左连接和右连接的交集，如果两边不能匹配条件，则都不取出。

7、MySql可以用union(联合查询)来查出左连接和右连接的并集。

union查询会过滤重复的行，union all 不会过滤重复的行。

union查询时，union之间的sql列数必须相等，列名以第一条sql的列为准；列类型可以不一样，但没太大意义。

union查询时，order by放在内层sql中是不起作用的；因为union查出来的结果集再排序，内层的排序就没有意义了；因此，内层的order by排序，在执行期间，被mysql的代码分析器给优化掉了。

 但是，order by 如果和limit一起使用，就显得有意义了，会影响最终结果集，就不会被优化掉。order by会根据最终是否会影响结果集而选择性的优化。

注：union和union all的区别，union会去掉重复的记录，在结果集合并后悔对新产生的结果集进行排序运算，效率稍低，union all直接合并结果集，如果确定没有重复记录，建议使用union all。

8、 LEFT JOIN 是 LEFT OUTER JOIN 的缩写，同理，RIGHT JOIN 是 RIGHT OUTER JOIN 的缩写；JOIN 是 INNER JOIN 的缩写。

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关联查询

1、使用join关键字关联查询

（1）、内连接（inner join）

连接两张表，连接条件使用on关键字，内连接只会显示匹配的数据记录。

eg:查询学生姓名、科目、分数

select a.name 姓名,b.subject 科目,b.score 分数 from student a inner join score b on a.id = b.sid;

（2）、左连接（left join）

返回左表中所有记录以及右表中符合连接条件的所有记录。

eg: 使用左连接查询学生姓名、科目、分数

select a.name 姓名,b.subject 科目,b.score 分数 from student a left join score b on a.id = b.sid;

（3）、右连接（right join）

返回右表中所有记录以及左表中符合连接条件的所有记录。

eg:使用右连接查询学生姓名、科目、分数

select a.name 姓名,b.subject 科目,b.score 分数 from student a right join score b on a.id = b.sid;

注：内外连接区别：内连接只会显示匹配的数据记录，外连接例如左连接会把左边表中所有记录显示出来，即使在右边表中没有匹配记录也会显示左表的数据，右连接反之。

2、使用表和表之间相同id关联查询

这种关联方式和内连接一样，只会显示出匹配的数据

select a.name 姓名,b.subject 科目,b.score 分数 from student a,score b where a.id = b.sid;