标签:信息 vgs 种类 中文 mit null 创建表 保留 系统
单表查询的语法
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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
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二 关键字的执行优先级(重点)
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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
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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
详细见:https://www.cnblogs.com/clschao/articles/9995517.html
三 简单查询
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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
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
);
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 | |
+--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
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)
;
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查询操作:
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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;
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;
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
CONCAT() 函数用于连接字符串
SELECT CONCAT(‘姓名: ‘,name,‘ 年薪: ‘, salary12) 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salary12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,salary12) 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,‘:‘,salary12) 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;
+--------------+--------+
| new_name | sex |
+--------------+--------+
| egon | male |
| alex_BIGSB | male |
| wupeiqiSB | male |
| yuanhaoSB | male |
| liwenzhouSB | male |
| jingliyangSB | female |
| jinxinSB | male |
| 成龙SB | male |
...
+--------------+
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简单查询就结束了,我们做一下练习,然后继续学习我们上面列举完整查询语句中的其他内容。
小练习:
1 查出所有员工的名字,薪资,格式为
<名字:egon> <薪资:3000>
2 查出所有的岗位(去掉重复)
3 查出所有员工名字,以及他们的年薪,年薪的字段名为annual_year
答案
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
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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
SELECT name,salary FROM employee
WHERE post='teacher' AND salary>10000;
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,
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
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) ;
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。
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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。
然后我们可以来做一些小练习:
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答案
五 分组查询:GROUP BY
1、 什么是分组?为什么要分组?
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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
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
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来,我们来测试一下:
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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
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2、 ONLY_FULL_GROUP_BY
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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
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。
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‘;
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看一下测试:
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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)
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
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3、 GROUP BY
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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
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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
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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;
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5、 小练习:
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查询岗位名以及岗位包含的所有员工名字
下面的题都按照上面这个逻辑来搞一搞:
8.统计各部门年龄在30岁及以上的员工平均薪资
mysql> select post,avg(salary) from employee where age>=30 group by post;#因为有的部门里面的员工没有大于30岁的,所以没有显示出所有的部门
+---------+---------------+
| post | avg(salary) |
+---------+---------------+
| sale | 2500.240000 |
| teacher | 255450.077500 |
+---------+---------------+
2 rows in set (0.09 sec)
到这里我们的group by就讲完了,看一下我们完整查询语句里面还有什么
SELECT distinct 字段1,字段2... FROM 库名.表名
WHERE 条件
GROUP BY field(字段)
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
注意:虽然语法里面我们先写的select,但是并不是先执行的select,按照mysql自己的规范来执行的下面关键字的优先级
from
where
group by
having
select
distinct
order by
limit
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答案
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
having简单测试:
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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
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小练习:
答案
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
distinct的注意问题
说完去重,我们看一下order by,排序
七 查询排序:ORDER BY
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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;
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小练习:
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mysql> select * from employee ORDER BY age asc,hire_date desc;
mysql> select post,avg(salary) from employee group by post having avg(salary) > 10000 order by avg(salary) asc;
+-----------+---------------+
| post | avg(salary) |
+-----------+---------------+
| operation | 16800.026000 |
| teacher | 151842.901429 |
+-----------+---------------+
mysql> select post,avg(salary) from employee group by post having avg(salary) > 10000 order by avg(salary) desc;
+-----------+---------------+
| post | avg(salary) |
+-----------+---------------+
| teacher | 151842.901429 |
| operation | 16800.026000 |
+-----------+---------------+
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八 限制查询的记录数:LIMIT
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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
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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。
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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)
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九 使用正则表达式查询
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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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小练习:
查看所有员工中名字是jin开头,n或者g结果的员工信息
select * from employee where name regexp ‘^jin.*[g|n]$‘;
标签:信息 vgs 种类 中文 mit null 创建表 保留 系统
原文地址:https://www.cnblogs.com/hualibokeyuan/p/11454594.html