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云空间网站开发/西安seo优化培训

news 2025/8/4 18:04:58

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单表查询
- 完整查询语句语法
  - 关键字的执行顺序
- 简单查询
  - 建表和数据准备
  - 简单查询
  - 练习
- where + 条件
  - 练习
- 分组 group by
- 聚合函数
  - 错误案例：
  - 练习
- 过滤 having
  - where 和 having 的区别
  - 练习
- 排序 order by
  - 练习
- limit
- 正则表达式查询

单表查询

完整查询语句语法

select distinct （* or 字段1，字段2…… or 四则运行算）from 表名where 条件group by 字段having 条件order by 排序limit 控制从哪里开始显示以及 显示几条

关键字的执行顺序

如下用函数模拟一下MySQL执行顺序，这是一个面向过程编程，下一步操作依赖于上一步的结果，所以如果MySQL语句顺序书写错误将报错

# 伪代码# 第一步：找到对应文件
def from(table_name):open(file)pass# 第二步：读取并筛选数据
def where(条件):for line in file:if xxxxx# 第三步：将数据按照某些字段进行分组
def group():pass# 第四步：对分组后的数据进行筛选
def having():pass# 第五步：对数据进行去重
def distinct():pass# 第六步：对数据进行排序
def order():pass# 第七步：选取部分数据
def limit():passdef select():from(table_name)where()group()having()distinct()order()limit()return data

简单查询

上述的关键字太多了，那到底哪些是可选的，哪些是必选的？

select distinct (* or 字段1，字段2…… or 四则运算) from 表名;

distinct 是可选的，用去去除重复记录，只有当显示的所有列的数据一摸一样才会进行去重

当字段名太长不容易理解时，可以使用 as 来取别名

*代表通配符，显示所有字段
可以指定任意个字段名
可以对字段的数据进行四则运算
聚合函数

建表和数据准备

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,
emp_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
desc employee;
+--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
| Field        | Type                  | Null | Key | Default | Extra          |
+--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
| id           | int(11)               | NO   | PRI | null    | auto_increment |
| emp_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(emp_name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values
('nick','male',18,'20170301','老男孩驻上海虹桥最帅',7300.33,401,1),  #  以下是教学部
('jason','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),
('sean','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),
('tank','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),
('oscar','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),
('mac','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),
('rocky','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)
;

简单查询

# 简单查询select * from employee；  # 查所有字段select id,emp_name,sex,age,salary from employee; # 只查部分字段# 通过四则运算查询select emp_name,salary*12 from employee  select emp_name, salary*12 as Annual_salary from employee;  # 取别名select emp_name, salary*12 Annual_salary from employee;   # 可以省略as# 去重查询select distinct post from employee;# 定义显示格式# concat() 函数用于连接字符串select concat('姓名:',emp_name,'年薪:', salary*12)  as Annual_salary from employee;# concat_ws() 第一个参数为分隔符select concat_ws(":",emp_name,salary*12) as Annual_salary from emplyee;# 结合case语句select (case when emp_name = "mac" thenemp_namewhen emp_name = "jason" thenconcat(emp_name,"_DSB") elseconcat(emp_name,"SB")end) as new_name from employee;

练习

查出所有员工的名字，薪资，格式为<名字：nick> <薪资：3000>
查出所有岗位
查出所有员工名字，以及他们的年薪，年薪字段名为annual_year

select concat("<名字：",emp_name,"> <年薪：",salary*12,">") from employee;
select distinct post from employee;
select emp_name, salary*12 annual_year from employee;

where + 条件

where子句中可以使用：

比较运算符：> < >= <= <> !=
逻辑运算符：在多个条件直接可以使用逻辑运算符 and or not
between 80 and 100 值在80到100之间
in not in
like "匹配条件"

通配符可以是%或_，
- %表示任意多字符
- _表示一个字符

1. 单条件查询select emp_name from employeewhere post='sale';2. 多条件查询select emp_name,salary from employeewhere post='teacher' and salary>10000;3. 关键字between andselect emp_name,salary from employee where salary between 10000 and 20000;select emp_name,salary from employee where salary not between 10000 and 20000;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)select emp_name,post_comment from employee where post_comment is null;select emp_name,post_comment from employee where post_comment is not null;select emp_name,post_comment from employee where post_comment=''; 注意''是空字符串，不是nullps：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 emp_name,salary from employee where salary=3000 OR salary=3500 OR salary=4000 OR salary=9000 ;select emp_name,salary from employee where salary in (3000,3500,4000,9000) ;select emp_name,salary from employee where salary not in (3000,3500,4000,9000) ;6. 关键字like模糊查询通配符’%’select * from employee where emp_name like 'ni%';通配符’_’select * from employee where emp_name like 'ja__';

练习

查看岗位是teacher的员工姓名、年龄
查看岗位是teacher且年龄大于30岁的员工姓名、年龄
查看岗位是teacher且薪资在9000-1000范围内的员工姓名、年龄、薪资
查看岗位描述不为NULL的员工信息
查看岗位是teacher且薪资是10000或9000或30000的员工姓名、年龄、薪资
查看岗位是teacher且薪资不是10000或9000或30000的员工姓名、年龄、薪资
查看岗位是teacher且名字是jin开头的员工姓名、年薪

1. select emp_name,age from employee where post = 'teacher';
2. select emp_name,age from employee where post='teacher' and age > 30;
3. select emp_name,age,salary from employee where post='teacher' and salary between 9000 and 10000;
4. select * from employee where post_comment is not null;
5. select emp_name,age,salary from employee where post='teacher' and salary in (10000,9000,30000);
6. select emp_name,age,salary from employee where post='teacher' and salary not in (10000,9000,30000);
7. select emp_name,salary*12 from employee where post='teacher' and emp_name like 'mac%';

分组 group by

group by 是对数据进行分组，这样就比较方便进行统计数据

语法

select * from 表名 group by 字段名

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select post,group_concat(emp_name) from employee group by post;  # 按照岗位分组，并查看组内成员名select post,group_concat(emp_name) as emp_members from employee group by post;group by与聚合函数一起使用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

聚合函数

又称统计函数，将一堆数据进行计算得到一个结果

注意：聚合函数聚合的是组的内容，如果没有分组，则默认一组

函数名	作用
sum(字段名)	求和
avg(字段名)	求平均值
max(字段名)	求最大值
min(字段名)	求最小值
count(字段名 or *)	计数

聚合函数可以用在字段的后面，也可以用在分组的后面

错误案例：

select name,max(salary) from emp; #默认显示的第一个name  因为name有很多行  而max(salary) 只有一行    两列的行数不匹配# 不应该这么写 逻辑错误
select name from emp where salary = max(salary);# 报错  # 原因: 伪代码for line in file:if salary = max(salary)#分析: where 读取满足条件的一行,max()先要拿到所有数据才能求最大值,# 这里由于读取没有完成所有无法求出最大值#结论: where 后面不能使用聚合函数

练习

查询岗位名以及岗位包含的所有员工名字
查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
查询公司内男员工和女员工的个数
查询岗位名以及各岗位的平均薪资
查询岗位名以及各岗位的最高薪资
查询岗位名以及各岗位的最低薪资
查询男员工与男员工的平均薪资，女员工与女员工的平均薪资

1. select post,group_concat(emp_name) from employee group by post;
2. select post,count(id) from employee group by post;
3. select sex,count(id) from employee group by sex;
4. select post,avg(salary) from employee group by post;
5. select post,max(salary) from employee group by post;
6. select post,min(salary) from employee group by post;
7. select sex,avg(salary) from employee group by sex;

过滤 having

where 和 having 的区别

执行优先级从高到低：where > group by > having

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。
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,可以使用聚合函数

练习

查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数
查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资

1. mysql> select post,group_concat(emp_name),count(id) from employee group by post having count(id) < 2;
2. mysql> select post,avg(salary) from employee group by post having avg(salary) > 10000;
3. mysql> select post,avg(salary) from employee group by post having avg(salary) > 10000 and avg(salary) <20000;

排序 order by

根据某个字段进行排序

语法：

select * from table_name order by 字段1 (asc),字段2...;

默认情况下是升序（asc），如果要进行降序排列，可以在要降序的对应字段后面添加desc约束，如：

select * from table_name order by 字段1 desc,字段2...;

多个字段进行排序，则先按照第一个字段进行排序，第一个字段相同就按照第二个字段进行排序，以此类推

练习

查询所有员工信息，先按照age升序排序，如果age相同则按照hire_date降序排序
查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列
查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列

1. mysql> select * from employee ORDER BY age asc,hire_date desc;
2. mysql> select post,avg(salary) from employee group by post having avg(salary) > 10000 order by avg(salary) asc;
3. mysql> select post,avg(salary) from employee group by post having avg(salary) > 10000 order by avg(salary) desc;

limit

用于限制要显示的记录数量

语法：

select * from table_name limit 个数;

select * from table_name limit 起始位置,个数;

# 查询前三条 
select * from  emp limit 3;# 从第三条开始 查询3条   3-5
select * from  emp limit 2,3;# 注意：起始位置从0开始

经典的使用场景：分页显示

1.每一页显示的条数 a = 3
2.明确当前页数 b = 2
3.计算起始位置 c = (b-1) * a

正则表达式查询

通过正则表达式进行匹配查询

语法：

select *from table where 字段名 regexp "表达式!";

注意：不能使用类似 \w 这样的符号，需要找其他符号来代替

select * from employee where emp_name regexp '^jas';select * from employee where emp_name regexp 'on$';select * from employee where emp_name regexp 'm{2}';

转载于:https://www.cnblogs.com/Hades123/p/11197412.html

查看全文

http://www.lbrq.cn/news/1370971.html