MySQL 外键&&SQL查询关键字

内容概要

  • 外键(约束条件)
  • SQL查询关键字

内容详细

外键

		# 外键前戏
			创建一张员工表
				id name age dep_name dep_desc

		'''
		缺陷
		1.表的重点不清晰			可以忽略
			到底是员工表还是部门表
		2.表中相关字段一直在重复		可以忽略
			浪费存储空间
		3.表的扩展性极差,牵一发而动全身	不能忽略
		'''

			解决方式
				将上述一张表拆分成两张表
					emp与dep	# 上述三个缺陷全部解决

		'''
		带来一个小问题 表与表之间没有对应关系了
		'''

		外键字段>>>>:部门编号
				其实就是用来标识表与表之间的数据关系
				# 简单的理解为该字段可以让你去其他表中查找数据

表与表之间建立关系

		表关系总共就四种
			一对多
			多对多
			一对一
			没有关系
		"""
		判断表关系的方式:换位思考
		"""

一对多

			以员工和部门表为例
				先站在员工表的基础之上
					问:一个员工信息能否对应多个部门信息
					答:不可以
				再站在部门表的基础之上
					问:一个部门信息能否对应多个员工信息
					答:可以
				结论:一个可以一个不可以 那么表关系就是"一对多"
					员工表是多 部门表是一
				"""
				针对一对多的表关系 外键字段建在多的一方
				"""
				# 表关系没有'多对一'一说 都是'一对多'
		"""
		使用SQL语句建立真正意义上的表关系 可以先创建不含外键字段的基本表
		之后再添加外键字段
			create table emp(
				id int primary key auto_increment,
				name varchar(32),
				age int,
				dep_id int,
				foreign key(dep_id) references dep(id)
			);
			create table dep(
				id int primary key auto_increment,
				dep_name varchar(32),
				dep_desc varchar(254)
			);
		"""

多对多关系

			以书籍表与作者表为例
				先站在书籍表的基础之上
					问:一个书籍信息能否对应多个作者信息
					答:可以
				再站在作者表的基础之上
					问:一个作者信息能否对应多个书籍信息
					答:可以
				结论:两个都可以 那么表关系就是"多对多"
				# 多对多表关系 需要单独开设第三张表存储(并且第三张表可以不绑定)
		"""
		create table book(
			id int primary key auto_increment,
			title varchar(32),
			price float(6,2)
		);
		create table author(
			id int primary key auto_increment,
			name varchar(32),
			age int
		);
		create table book2author(
			id int primary key auto_increment,
			author_id int, 
			book_id int,
			foreign key(author_id) references author(id)
			on update cascade  # 级联更新
			on delete cascade,  # 级联删除
			foreign key(book_id) references book(id)
			on update cascade  # 级联更新
			on delete cascade  # 级联删除
		);
		"""	

一对一表关系

			作者表与作者详情表
				先站在作者表的基础之上
					问:一个作者信息能否对应多个作者详情信息
					答:不可以
				再站在作者详情表的基础之上
					问:一个作者详情信息能否对应多个作者信息
					答:不可以
				结论:两个都不可以 
					那么表关系可能是"一对一"或者"没有关系"
					# 外键字段建在任何一方都可以 但是推荐建在查询频率较高的表中
		"""
		create table author(
			id int primary key auto_increment,
			name varchar(32),
			age int,
			author_id int unique,
			foreign key(author_id) references author_detail(id)
			on update cascade  # 级联更新
			on delete cascade  # 级联删除
		);
		create table author_detail(
			id int primary key auto_increment,
			phone varchar(32),
			address varchar(32)
		);
		"""

外键约束

		1.在创建表的时候 需要先创建被关联表(没有外键字段的表)
		2.在插入新数据的时候 应该先确保被关联表中有数据
		3.在插入新数据的时候 外键字段只能填写被关联表中已经存在的数据
		4.在修改和删除被关联表中的数据的时候 无法直接操作
			如果想要数据之间自动修改和删除需要添加额外的配置
			create table emp1(
				id int primary key auto_increment,
				name varchar(32),
				age int,
				dep_id int,
				foreign key(dep_id) references dep1(id) 
				 on update cascade  # 级联更新
				 on delete cascade  # 级联删除
			);
			create table dep1(
				id int primary key auto_increment,
				dep_name varchar(32),
				dep_desc varchar(254)
			);
		"""
		由于外键有实质性的诸多约束 当表特别多的时候外键的增多反而会增加耦合程度
			所以在实际开发项目中 有时候并不会使用外键创建表关系
			而是通过SQL语句层面 建立逻辑意义上的表关系
				eg:操作员工表的sql执行完毕之后 立刻跟着执行操作部门的sql
		"""

操作表的SQL语句补充

		show tables;
		desc 表名;
		create table t1(id int);
		alter table t1 change id nid int;
		drop table t1;

		语法:
		1. 修改表名  
			  ALTER TABLE 表名 
								  RENAME 新表名;
		2. 增加字段
			  ALTER TABLE 表名
								  ADD 字段名  数据类型 [完整性约束条件…],
			  ALTER TABLE 表名
								  ADD 字段名  数据类型 [完整性约束条件…]  FIRST;
			  ALTER TABLE 表名
								  ADD 字段名  数据类型 [完整性约束条件…]  AFTER 字段名;                       
		3. 删除字段
			  ALTER TABLE 表名 
								  DROP 字段名;
		4. 修改字段  # modify只能改字段数据类型完整约束,不能改字段名,但是change可以!
			  ALTER TABLE 表名 
								  MODIFY  字段名 数据类型 [完整性约束条件…];
			  ALTER TABLE 表名 
								  CHANGE 旧字段名 新字段名 旧数据类型 [完整性约束条件…];

查询关键字

准备

		# 数据准备
		create table emp(
		  id int primary key 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
		);

		#插入记录
		#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);

查询关键字之select与from

		from控制的是查询哪张表
		select控制的是查询表里面的哪些字段
				select * from emp;
				select id,name from emp;

查询关键字之where筛选

		where筛选功能 

		"""
		模糊查询:没有明确的筛选条件
			关键字:like
			关键符号:
				%:匹配任意个数任意字符
				_:匹配单个个数任意字符
		show variables like '%mode%se';
		"""
		# 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 *  from emp where id between 3 and 6;  

		# 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.查询员工姓名中包含o字母的员工姓名和薪资
		# 在你刚开始接触mysql查询的时候,建议你按照查询的优先级顺序拼写出你的sql语句
		"""
		先是查哪张表 from emp
		再是根据什么条件去查 where name like ‘%o%’
		再是对查询出来的数据筛选展示部分 select name,salary
		"""
		select name,salary from emp where name like '%o%';

		# 4.查询员工姓名是由四个字符组成的员工姓名与其薪资
		select name,salary from emp where name like '____';
		select name,salary from emp where char_length(name) = 4;

		# 5.查询id小于3或者大于6的数据
		select *  from emp where id not between 3 and 6;

		# 6.查询薪资不在20000,18000,17000范围的数据
		select * from emp where salary not in (20000,18000,17000);

		# 7.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
		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;

查询关键字之group by 分组

		分组
		"""
		按照某个指定的条件将单个单个的个体分成一个个整体
			eg:  按照男女将人分组
				按照肤色分组
				按照年龄分组
		"""
		# 分组之后默认只能够直接过去到分组的依据 其他数据都不能直接获取
			针对5.6需要自己设置sql_mode
				set global sql_mode = 'only_full_group_by,STRICT_TRANS_TABLES,PAD_CHAR_TO_FULL_LENGTH';


		# 聚合函数
			聚合函数主要就是配合分组一起使用
			max	:最大值
			min	:最小值
			sum	:求和
			count	:计数
			avg	:平均值

		# 数据分组应用场景:每个部门的平均薪资,男女比例等

		# 1.按部门分组
		select * from emp group by post;  # 分组后取出的是每个组的第一条数据
		select id,name,sex from emp group by post;  # 验证
		"""
		设置sql_mode为only_full_group_by,意味着以后但凡分组,只能取到分组的依据,
		不应该在去取组里面的单个元素的值,那样的话分组就没有意义了,因为不分组就是对单个元素信息的随意获取
		"""
		set global sql_mode="strict_trans_tables,only_full_group_by";
		# 重新链接客户端
		select * from emp group by post;  # 报错
		select id,name,sex from emp group by post;  # 报错
		select post from emp group by post;  # 获取部门信息
		# 强调:只要分组了,就不能够再“直接”查找到单个数据信息了,只能获取到组名


		# 2.获取每个部门的最高工资  
		# 以组为单位统计组内数据>>>聚合查询(聚集到一起合成为一个结果)
		# 每个部门的最高工资
		select post,max(salary) from emp group by post;
		补充:在显示的时候还可以给字段取别名
		select post as '部门',max(salary) as '最高工资' from emp group by post;
		as也可以省略 但是不推荐省 因为寓意不明确
		# 每个部门的最低工资
		select post,min(salary) from emp group by post;
		# 每个部门的平均工资
		select post,avg(salary) from emp group by post;
		# 每个部门的工资总和
		select post,sum(salary) from emp group by post;
		# 每个部门的人数
		select post,count(id) from emp group by post;
		统计的时候只要是非空字段 效果都是一致的 
		这里显示age,salary,id最后演示特殊情况post_comment

补充说明

		# group_concat  分组之后使用
		如果真的需要获取分组意外的数据字段 可以使用group_concat()
		# 每个部门的员工姓名
		select post,group_concat(name) from emp group by post;

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

		# concat  不分组使用
		select concat(name,sex) from emp;
		select concat(name,'|',sex) from emp;

关键字之having过滤

		"""
		where与having都是筛选功能 但是有区别
			where在分组之前对数据进行筛选
			having在分组之后对数据进行筛选

		我们一定要有一个简单的认识 一条SQL语句的结果也可以看成是一张全新的表
		"""
		select post,avg(salary) from emp where age>30 group by post having avg(salary)>10000;

关键字之distinct去重

		# 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;
		select distinct post from emp;

关键字之order by排序

		select * from emp order by salary asc; #默认升序排
		select * from emp order by salary desc; #降序排

		#先按照age降序排,在年轻相同的情况下再按照薪资升序排
		select * from emp order by age desc,salary asc; 

		# 统计各部门年龄在10岁以上的员工平均工资,并且保留平均工资大于1000的部门,然后对平均工资进行排序
		select post,avg(salary) from emp where age>10 group by post having avg(salary)>1000 order by avg(salary) desc;

关键字之limit分页

		# 限制展示条数
		select * from emp limit 3;
		# 查询工资最高的人的详细信息
		select * from emp order by salary desc limit 1;

		# 分页显示
		select * from emp limit 0,5;  # 第一个参数表示起始位置,第二个参数表示的是条数,不是索引位置
		select * from emp limit 5,5;

关键字之regexp正则

		select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$';
posted @ 2022-02-21 21:04  风花雪月*  阅读(84)  评论(0编辑  收藏  举报