标签：offic com 扩展 这一 utf8 字符串 逻辑运算 UNC har
SQL语言主要用于存取数据、查询数据、更新数据和管理关系数据库系统,SQL语言由IBM开发。SQL语言分为3种类型：
#1、DDL语句 数据库定义语言： 数据库、表、视图、索引、存储过程，例如CREATE DROP ALTER #2、DML语句 数据库操纵语言： 插入数据INSERT、删除数据DELETE、更新数据UPDATE、查询数据SELECT #3、DCL语句 数据库控制语言： 例如控制用户的访问权限GRANT、REVOKE
关闭服务端 net stop MySQL
启动服务端 net start MySQL
增 create database db1 charset utf8;
查 show database;
show create database db1;
改 alter database db1 charset gbk;
删 drop database db1
查看所在库 select database(); 切换库 use db1; 增 creat table t1(id int, name char); 查 show tables; show create table t1; desc t1; 查看表结构 改 alter table t1 add sex char; 添加字段 alter table t1 drop sex; 删除字段 alter table t1 modify name char(8); 修改字段类型 alter table t1 change name Name char(16); 修改原字段名及该字段类型 删 drop table t1;
增 insert into db1.t1(id,name) values (1,‘xionger‘),(2,‘xiongda‘); 查 select id,name from db1.t1 查指定字段 select * from db1.t1 查所有(不推荐使用) 改 update t1 set name=‘DD‘ where id=2; 删 delete from t1 where id=2; 删除指定字段记录 truncate t1; 清空表中记录(重置整张表)
存储引擎即表类型，mysql根据不同的表类型会有不同的处理机制
Innodb : 默认的存储引擎,查询速度相对myisam慢,但是更安全 特点是支持行锁,支持外键
innodb类型表有两个表文件
.frm : 表结构相关
.ibd : 数据相关 (innodb的索引就是用数据组织的,以主键为依据组织数据,用树型结构减少IO优化查询)
myisam : 老版本的存储引擎
myisam类型表有三个表文件
.frm ; 表结构相关
.MYD : 数据相关
.MYI : 索引文件
memory : 内存引擎,数据全部存在内存中,断电数据消失
.frm : 表结构相关
blackhole : 黑洞引擎,无论存什么数据,立马消失
.frm : 表结构相关
查看MySQL支持的存储引擎
show engines\G 查看正在使用的存储引擎 show variables like ‘storage_engine%‘; 创建表时指定存储引擎 create table t1(id int)engine=innodb;
create table 表名(
字段名1 类型[(宽度) 约束条件],
字段名2 类型[(宽度) 约束条件],
字段名3 类型[(宽度) 约束条件]
)
修改表名
ALTER TABLE 表名 RENAME 新表名;
增加字段
ALTER TABLE 表名
ADD 字段名 数据类型 [完整性约束条件…],
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;
删除字段
ALTER TABLE 表名 DROP 字段名;
修改字段
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…];
ALTER TABLE 表名 CHANGE 旧字段名 新字段名 新数据类型 [完整性约束条件…];
复制表结构＋记录 （key不会复制: 主键、外键和索引） create table t2 select * from t1; 只复制表结构 select * from service where 1=2; 条件为假，查不到任何记录 reate table t4 like employees;
整型
TINYINT SMALLINT MEDIUMINT INT BIGINT
为该类型指定宽度时，仅仅只是指定查询结果的显示宽度，与存储范围无关
浮点型
float[(M,D)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]
定义：m是数字总个数，d是小数点后个数。m最大值为255，d最大值为30
精确度：随着小数的增多，精度变得不准确
?
double[(M,D)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]
定义：m是数字总个数，d是小数点后个数。m最大值为255，d最大值为30
精确度：随着小数的增多，精度比float要高，但也会变得不准确
?
decimal[(m[,d])] [unsigned] [zerofill]
定义： 准确的小数值，m是数字总个数（负号不算），d是小数点后个数。 m最大值为65，d最大值为30。
精确度： 随着小数的增多，精度始终准确,对于精确数值计算时需要用此类型,decaimal能够存储精确值的原因在于其内部按照字符串存储。
日期类型 YEAR 年 DATE 年-月-日 TIME 时:分:秒 DATETIME 年-月-日 时:分:秒
char : 定长,数据超出预定长度报错,不够用空格补位 - 特点: 查询速度快,单浪费空间 - 检索:在检索或者说查询时，查出的结果会自动删除尾部的空格，除非我们打开pad_char_to_full_length SQL模式（SET sql_mode = ‘PAD_CHAR_TO_FULL_LENGTH‘;） - 注意:精准查找时(select * from user where name=‘xionger‘;),char类型补充的空格会自动去掉进行匹配,但是用like模糊查找时(select * from user name like ‘xionger‘;),char类型补充的空格也会进行匹配 varchar : 变长,数据超出预定长度报错,不够就是实际长度 - 特点: 精准,节省空间,查询较慢 - 检索：尾部有空格会保存下来，在检索或者说查询时，也会正常显示包含空格在内的内容 ? 查看字段长度 : char_length(字段) select char_length(name) from user;
枚举enum: 多选一
集合set: 多选多
约束条件与数据类型的宽度一样，都是可选参数
作用：用于保证数据的完整性和一致性
PRIMARY KEY (PK) 标识该字段为该表的主键，可以唯一的标识记录
FOREIGN KEY (FK) 标识该字段为该表的外键
NOT NULL 标识该字段不能为空
UNIQUE KEY (UK) 标识该字段的值是唯一的
AUTO_INCREMENT 标识该字段的值自动增长（整数类型，而且为主键）
DEFAULT 为该字段设置默认值
?
UNSIGNED 无符号
ZEROFILL 使用0填充
not null - 不可空 null - 可空 default 默认值 创建列时可以指定默认值，当插入数据时如果未主动设置，则自动添加默认值 create table user( id int, name char(16) not null, sex char(6) not null default "male" );
单列唯一 create table user( id int unique, name char(16) ); 联合唯一 create table server( id int unique, ip char(15), port int, ip port,unique(ip,port) )
从约束角度看: 主键等于not null + unique 1.一张表中有且有一个主键 2.若没有设置主键则会由上到下检索非空且唯一的字段作为主键 3.若没有主键也没有非空且唯一的字段,就采用默认的隐藏字段作为主键(7个bytes),这样丧失了查询效率 innodb类要依据主键组织数据结构(idb文件) 索引的目的是一步步缩小查询范围,减少IO次数
1.auto_increment通常与primary key连用 2.auto_increment通常加给id字段 3.auto_increment只能给被定义成key(unique key,primary key)的字段加
所有数据在一张表中导致: 组织结构不清晰,扩展性差,浪费空间
foreign key 外键是一种约束,约束两张表的关系
约束1:创建表 先建立被关联表,才能建关联表
约束2:查数据 被关联表先插入数据,关联表才能插入数据
约束3:删数据 先删除关联表中的数据,才能删被关联表的数据
约束4:不能改关联字段
级联: 同步更新,同步删除
on update cascade # 同步更新 on delete cascade # 同步删除 注: 级联是绑定给外键的
create table dep( id int primary key auto_increment, dep_name char(16), dep_comment char(64) ); create table emp( id int primary key auto_increment, name char(16), gender enum(‘male‘,‘female‘) not null default ‘male‘, dep_id int, foreign key(dep_id) references dep(id) on update cascade # 同步更新 on delete cascade # 同步删除 );
create table author( id int primary key auto_increment, name varchar(20) ); create table book( id int primary key auto_increment, name char(16), price int ); ?# 创建第三张表 create table author2book( id int not null unique auto_increment, author_id int not null, book_id int not null, fk_author foreign key(author_id) references author(id) on delete cascade on update cascade, fk_book foreign key(book_id) references book(id) on delete cascade on update cascade, primary key(author_id,book_id) );
create table emp( 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 emp; +--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+ | 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 emp(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) ;
较完整的查询语句 select id,name from emp where id > 1 and name like %xx% group by city having 分组后的条件 order by 排序依据 limit 展示条数;
查出所有的岗位（去掉重复）
SELECT DISTINCT post FROM emp;
+--------------------+ | post | +--------------------+ | 张江第一帅形象代言 | | teacher | | sale | | operation | +--------------------+
查年薪,重命名 SELECT name, salary*12 FROM emp; SELECT name, salary*12 AS year_salary FROM emp;
+--------+-------------+ | name | year_salary | +--------+-------------+ | jason | 87603.96 | | egon | 12000003.72 | | kevin | 99600.00 | | tank | 42000.00 | | owen | 25200.00 | | jerry | 108000.00 | | nick | 360000.00 | | sean | 120000.00 | | 歪歪 | 36001.56 | | 丫丫 | 24004.20 | | 丁丁 | 12004.44 | | 星星 | 36003.48 | | 格格 | 48003.96 | | 张野 | 120001.56 | | 程咬金 | 240000.00 | | 程咬银 | 228000.00 | | 程咬铜 | 216000.00 | | 程咬铁 | 204000.00 | +--------+-------------+
查出所有员工的名字，薪资,格式为: <名字:xxx> <薪资:666666> SELECT CONCAT(‘姓名: ‘,name,‘ 年薪: ‘, salary*12) AS year_salary FROM emp;
+-------------------------------+ | year_salary | +-------------------------------+ | 姓名: jason 年薪: 87603.96 | | 姓名: egon 年薪: 12000003.72 | | 姓名: kevin 年薪: 99600.00 | | 姓名: tank 年薪: 42000.00 | | 姓名: owen 年薪: 25200.00 | | 姓名: jerry 年薪: 108000.00 | | 姓名: nick 年薪: 360000.00 | | 姓名: sean 年薪: 120000.00 | | 姓名: 歪歪 年薪: 36001.56 | | 姓名: 丫丫 年薪: 24004.20 | | 姓名: 丁丁 年薪: 12004.44 | | 姓名: 星星 年薪: 36003.48 | | 姓名: 格格 年薪: 48003.96 | | 姓名: 张野 年薪: 120001.56 | | 姓名: 程咬金 年薪: 240000.00 | | 姓名: 程咬银 年薪: 228000.00 | | 姓名: 程咬铜 年薪: 216000.00 | | 姓名: 程咬铁 年薪: 204000.00 | +-------------------------------+
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
3. in(80,90,100) 值是10或20或30
4. like ‘xxx%‘
pattern可以是%或_，
%表示任意多字符
_表示一个字符
5. 逻辑运算符：多个条件直接可以使用逻辑运算符 and or not
1.查看岗位是teacher的员工姓名、年龄 select name,age from emp where post = ‘teacher‘;
+-------+-----+ | name | age | +-------+-----+ | egon | 78 | | kevin | 81 | | tank | 73 | | owen | 28 | | jerry | 18 | | nick | 18 | | sean | 48 | +-------+-----+
2.查看岗位是teacher且年龄大于30岁的员工姓名、年龄 select name,age from emp where post=‘teacher‘ and age > 30;
+-------+-----+ | name | age | +-------+-----+ | egon | 78 | | kevin | 81 | | tank | 73 | | sean | 48 | +-------+-----+
3. 查看岗位是teacher且薪资在9000-1000范围内的员工姓名、年龄、薪资 select name,age,salary from emp where post=‘teacher‘ and salary between 9000 and 10000;
+-------+-----+----------+ | name | age | salary | +-------+-----+----------+ | jerry | 18 | 9000.00 | | sean | 48 | 10000.00 | +-------+-----+----------+
4. 查看岗位描述不为NULL的员工信息 select * from emp where post_comment is not null;
Empty set (0.00 sec)
5. 查看岗位是teacher且薪资是10000或9000或30000的员工姓名、年龄、薪资 select name,age,salary from emp where post=‘teacher‘ and salary in (10000,9000,30000);
+-------+-----+----------+ | name | age | salary | +-------+-----+----------+ | jerry | 18 | 9000.00 | | nick | 18 | 30000.00 | | sean | 48 | 10000.00 | +-------+-----+----------+
6. 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 select name,age,salary from emp where post=‘teacher‘ and salary not in (10000,9000,30000);
+-------+-----+------------+ | name | age | salary | +-------+-----+------------+ | egon | 78 | 1000000.31 | | kevin | 81 | 8300.00 | | tank | 73 | 3500.00 | | owen | 28 | 2100.00 | +-------+-----+------------+
7. 查看岗位是teacher且名字是jin开头的员工姓名、年薪 select name,salary*12 from emp where post=‘teacher‘ and name like ‘j%‘;
+-------+-----------+ | name | salary*12 | +-------+-----------+ | jerry | 108000.00 | +-------+-----------+
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、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
#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‘; 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) #由于没有设置ONLY_FULL_GROUP_BY,于是也可以有结果，默认都是组内的第一条记录，但其实这是没有意义的 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 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)
单独使用GROUP BY关键字分组 SELECT post FROM emp 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 emp 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 emp GROUP BY post; GROUP BY与聚合函数一起使用 select post,count(id) as count from emp group by post;#按照岗位分组，并查看每个组有多少人
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
#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 emp; SELECT COUNT(*) FROM empe WHERE depart_id=1; SELECT MAX(salary) FROM emp; SELECT MIN(salary) FROM emp; SELECT AVG(salary) FROM emp; SELECT SUM(salary) FROM emp; SELECT SUM(salary) FROM emp WHERE depart_id=3;
1. 查询岗位名以及岗位包含的所有员工名字 select post,group_concat(name) from emp group by post;
+--------------------+--------------------------------------+ | post | group_concat(name) | +--------------------+--------------------------------------+ | operation | 张野,程咬金,程咬银,程咬铜,程咬铁 | | sale | 歪歪,丫丫,丁丁,星星,格格 | | teacher | egon,kevin,tank,owen,jerry,nick,sean | | 张江第一帅形象代言 | jason | +--------------------+--------------------------------------+
2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数 select post,count(id) from emp group by post;
+--------------------+-----------+ | post | count(id) | +--------------------+-----------+ | operation | 5 | | sale | 5 | | teacher | 7 | | 张江第一帅形象代言 | 1 | +--------------------+-----------+
3.查询公司内男员工和女员工的个数 select gender,count(id) from emp group by gender;
+--------+-----------+ | gender | count(id) | +--------+-----------+ | male | 10 | | female | 8 | +--------+-----------+
4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资 select post,avg(salary) from emp group by post;
+--------------------+---------------+ | post | avg(salary) | +--------------------+---------------+ | operation | 16800.026000 | | sale | 2600.294000 | | teacher | 151842.901429 | | 张江第一帅形象代言 | 7300.330000 | +--------------------+---------------+
5. 查询岗位名以及各岗位的最高薪资 select post,max(salary) from emp group by post;
+--------------------+-------------+ | post | max(salary) | +--------------------+-------------+ | operation | 20000.00 | | sale | 4000.33 | | teacher | 1000000.31 | | 张江第一帅形象代言 | 7300.33 | +--------------------+-------------+
6. 查询岗位名以及各岗位的最低薪资 select post,min(salary) from emp group by post;
+--------------------+-------------+ | post | min(salary) | +--------------------+-------------+ | operation | 10000.13 | | sale | 1000.37 | | teacher | 2100.00 | | 张江第一帅形象代言 | 7300.33 |
7. 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 select gender,avg(salary) from emp group by gender;
+--------+---------------+ | gender | avg(salary) | +--------+---------------+ | male | 110920.077000 | | female | 7250.183750 | +--------+---------------+
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
1. 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 select post,group_concat(name),count(id) from emp group by post having count(id) < 2;
+--------------------+--------------------+-----------+ | post | group_concat(name) | count(id) | +--------------------+--------------------+-----------+ | 张江第一帅形象代言 | jason | 1 | +--------------------+--------------------+-----------+
2. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资 select post,avg(salary) from emp group by post having avg(salary) > 10000;
+-----------+---------------+ | post | avg(salary) | +-----------+---------------+ | operation | 16800.026000 | | teacher | 151842.901429 | +-----------+---------------+
3. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资 select post,avg(salary) from emp group by post having avg(salary) > 10000 and avg(salary) <20000;
+-----------+--------------+ | post | avg(salary) | +-----------+--------------+ | operation | 16800.026000 | +-----------+--------------+
正序 ASC 默认
倒序 DESC
1. 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 select * from emp ORDER BY age asc,hire_date desc;
+----+--------+--------+-----+------------+--------------------+--------------+------------+--------+-----------+ | id | name | gender | age | hire_date | post | post_comment | salary | office | depart_id | +----+--------+--------+-----+------------+--------------------+--------------+------------+--------+-----------+ | 1 | jason | male | 18 | 2017-03-01 | 张江第一帅形象代言 | NULL | 7300.33 | 401 | 1 | | 12 | 星星 | female | 18 | 2016-05-13 | sale | NULL | 3000.29 | 402 | 2 | | 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 | | 16 | 程咬银 | female | 18 | 2013-03-11 | operation | NULL | 19000.00 | 403 | 3 | | 11 | 丁丁 | female | 18 | 2011-03-12 | sale | NULL | 1000.37 | 402 | 2 | | 6 | jerry | female | 18 | 2011-02-11 | teacher | NULL | 9000.00 | 401 | 1 | | 15 | 程咬金 | male | 18 | 1997-03-12 | operation | NULL | 20000.00 | 403 | 3 | | 7 | nick | male | 18 | 1900-03-01 | teacher | NULL | 30000.00 | 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 | owen | 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 | sean | male | 48 | 2010-11-11 | teacher | NULL | 10000.00 | 401 | 1 | | 4 | tank | male | 73 | 2014-07-01 | teacher | NULL | 3500.00 | 401 | 1 | | 2 | egon | male | 78 | 2015-03-02 | teacher | NULL | 1000000.31 | 401 | 1 | | 3 | kevin | male | 81 | 2013-03-05 | teacher | NULL | 8300.00 | 401 | 1 | +----+--------+--------+-----+------------+--------------------+--------------+------------+--------+-----------+
2. 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 select post,avg(salary) from emp group by post having avg(salary) > 10000 order by avg(salary) asc;
+-----------+---------------+ | post | avg(salary) | +-----------+---------------+ | operation | 16800.026000 | | teacher | 151842.901429 | +-----------+---------------+
3. 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 select post,avg(salary) from emp group by post having avg(salary) > 10000 order by avg(salary) desc;
+-----------+---------------+ | post | avg(salary) | +-----------+---------------+ | teacher | 151842.901429 | | operation | 16800.026000 | +-----------+---------------+
示例： SELECT * FROM emp ORDER BY salary DESC LIMIT 3; #默认初始位置为0 SELECT * FROM emp 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 emp 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
mysql中存在一种专门的数据结构,key,又叫索引,通过该数据结构可以减少IO次数,从而加速查询效率
- index key : 只加速查询效果,没有约束功能
- unique key : 不仅有加速查询效果,还附加了约束功能
- primary key : 不仅有加速查询效果,还附加了约束功能,并且innodb存储引擎会按照主键字段的值老组织表中所有的数据,所以一张innodb表中有且只有一个主键
标签：offic com 扩展 这一 utf8 字符串 逻辑运算 UNC har
原文地址：https://www.cnblogs.com/waller/p/12039081.html
