mysql 单表查询

时间：2017-12-19 01:06:42 阅读：276 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

一、单表查询的语法

SELECT 字段1,字段2... FROM 表名
                  WHERE 条件
                  GROUP BY field
                  HAVING 筛选
                  ORDER BY field
                  LIMIT 限制条数

二、关键字的执行优先级

重点中的重点：关键字的执行优先级
1、from        先找表
2、where       拿着约束条件做筛选
3、group by    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、having    将分组结果进行过滤
5、select        执行select
6、distinct    去重
7、order by    将结果排序
8、limit        限制显示条数

三、简单查询

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
(‘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

准备表

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1、定义显示格式

concat（）函数用于连接字符串

用法：数据库迁移（拷贝）

CONCAT() 函数用于连接字符串
SELECT CONCAT(‘姓名: ‘,name,‘  年薪: ‘, salary*12)  
AS Annual_salary FROM employee;
   
CONCAT_WS() 第一个参数为分隔符
SELECT CONCAT_WS(‘:‘,name,salary*12)  AS Annual_salary FROM employee;
 

 高级版

 select concat(‘naem:‘,name) as name,concat(‘annual_salary:‘,salary*12)
 as annual_salary from emp2;

2、

普通版： 
select id,concat(name,‘:‘,sex,‘:‘,salary) as info from emp2;

# 进化版
select id,concat_ws(‘:‘,name,sex,salary) as info from emp2;
 
 
2、distinct 去重
as显示效果的区别：
3、where约束

where字句中可以使用：

    1. 比较运算符：> < >= <= <> !=
    2. between 80 and 100 值在80到100之间，包括80和100
    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
        _表示任意一个字符 
    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‘;
        
#2:多条件查询
    SELECT name,salary FROM employee
        WHERE post=‘teacher‘ AND salary>10000;

#3:关键字BETWEEN AND
    SELECT name,salary FROM employee 
        WHERE salary BETWEEN 10000 AND 20000;

    SELECT 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 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
    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 ;
    
    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
    通配符’%’
    SELECT * FROM employee 
            WHERE name LIKE ‘eg%‘;

    通配符’_’
    SELECT * FROM employee 
            WHERE name LIKE ‘al__‘;
4、分组 group by
　　注意：使用分组只能查看分组的依据和聚合函数，若是查看其它信息，则默认是该组的第一条信息，这其实是没有意义的。如下：

#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？
    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


#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
二 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‘;
 
三 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
    SELECT post,GROUP_CONCAT(name) FROM employee GROUP BY post;
#按照岗位分组，并查看组内成员名
    SELECT post,GROUP_CONCAT(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
 
强调：
 

如果我们用unique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
 
四 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;
    SELECT COUNT(*) FROM employee WHERE depart_id=1;
    SELECT MAX(salary) FROM employee;
    SELECT MIN(salary) FROM employee;
    SELECT AVG(salary) FROM employee;
    SELECT SUM(salary) FROM employee;
    SELECT SUM(salary) FROM employee WHERE depart_id=3;
五、having 过滤HAVING与WHERE不一样的地方在于!!!!!!

#！！！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,可以使用聚合函数
 六、查询排序:ORDER BY
按单列排序
    SELECT * FROM employee ORDER BY salary;
    SELECT * FROM employee ORDER BY salary ASC;
    SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC;

按多列排序:先按照age排序，如果年纪相同，则按照薪资排序
    SELECT * from employee
        ORDER BY age,
        salary DESC;
七、限制显示数据：LIMIT
示例：
    SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC 
        LIMIT 3;                    #默认初始位置为0 
    
    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
八、使用正则表达式查询
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$‘;
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