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Python数据库操作 DQL-MySQL数据库查询sql#学习猿地

时间:2020-03-20 12:57:31      阅读:66      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:cimage   one   ack   alt   http   成就自己   height   通配   个数   

# DQL-MySQL数据查询SQL

语法格式:

```mysql

select 字段列表|*  from 表名

[where 搜索条件]

[group by 分组字段 [having 分组条件]]

[order by 排序字段 排序规则]

[limit 分页参数]

```

### 基础查询

```mysql

# 查询表中所有列 所有数据

select * from users;

# 指定字段列表进行查询

select id,name,phone from users;

```

### Where 条件查询

+ 可以在where子句中指定任何条件

+ 可以使用 and 或者 or 指定一个或多个条件

+ where条件也可以运用在update和delete语句的后面

+ where子句类似程序语言中if条件,根据mysql表中的字段值来进行数据的过滤

示例:

```mysql

-- 查询users表中 age > 22的数据

select * from users where age > 22;

-- 查询 users 表中 name=某个条件值 的数据

select * from users where name = ‘王五‘;

-- 查询 users 表中 年龄在22到25之间的数据

select * from users where age >= 22 and age <= 25;

select * from users where age between 22 and 25;

-- 查询 users 表中 年龄不在22到25之间的数据

select * from users where age < 22 or age > 25;

select * from users where age not between 22 and 25;

-- 查询 users 表中 年龄在22到25之间的女生信息

select * from users where age >= 22 and age <= 25 and sex = ‘女‘;

```

#### and和or 使用时注意

假设要求 查询 users 表中 年龄为22或者25 的女生信息

select * from users where age=22 or age = 25 and sex = ‘女‘;

思考上面的语句能否返回符合条件的数据?

实际查询结果并不符合要求?

```mysql

select * from users where age=22 or age = 25 and sex = ‘女‘;

+------+--------+------+-------+-------+------+------+

| id  | name  | age  | phone | email | sex  | mm  |

+------+--------+------+-------+-------+------+------+

|    1 | 章三  |  22 |      | NULL  | 男  |    0 |

| 1002 | cc    |  25 | 123  | NULL  | 女  | NULL |

+------+--------+------+-------+-------+------+------+

2 rows in set (0.00 sec)

-- 上面的查询结果并不符合 查询条件的要求。

-- 问题出在 sql 计算的顺序上,sql会优先处理and条件,所以上面的sql语句就变成了

-- 查询变成了为年龄22的不管性别,或者年龄为 25的女生

-- 如何改造sql符合我们的查询条件呢?

-- 使用小括号来关联相同的条件

select * from users where (age=22 or age = 25) and sex = ‘女‘;

+------+------+------+-------+-------+------+------+

| id  | name | age  | phone | email | sex  | mm  |

+------+------+------+-------+-------+------+------+

| 1002 | cc  |  25 | 123  | NULL  | 女  | NULL |

+------+------+------+-------+-------+------+------+

1 row in set (0.00 sec)

```

#### Like 子句

> 我们可以在where条件中使用=,<,> 等符合进行条件的过滤,但是当想查询某个字段是否包含时如何过滤?

>

> 可以使用like语句进行某个字段的模糊搜索,

>

> 例如: 查询 name字段中包含五的数据

```mysql

-- like 语句  like某个确定的值 和。where name = ‘王五‘ 是一样

select * from users where name like ‘王五‘;

+----+--------+------+-------+-----------+------+------+

| id | name  | age  | phone | email    | sex  | mm  |

+----+--------+------+-------+-----------+------+------+

|  5 | 王五  |  24 | 10011 | ww@qq.com | 男  |    0 |

+----+--------+------+-------+-----------+------+------+

1 row in set (0.00 sec)

-- 使用 % 模糊搜索。%代表任意个任意字符

  -- 查询name字段中包含五的

  select * from users where name like ‘%五%‘;

  -- 查询name字段中最后一个字符 为 五的

  select * from users where name like ‘%五‘;

  -- 查询name字段中第一个字符 为 王 的

  select * from users where name like ‘王%‘;

 

-- 使用 _ 单个的下划线。表示一个任意字符,使用和%类似

  -- 查询表中 name 字段为两个字符的数据

  select * from users where name like ‘__‘;

  -- 查询 name 字段最后为五,的两个字符的数据

  select * from users where name like ‘_五‘;

```

**注意:where子句中的like在使用%或者_进行模糊搜索时,效率不高,使用时注意:**

+ 尽可能的不去使用%或者_

+ 如果需要使用,也尽可能不要把通配符放在开头处

### Mysql中的统计函数(聚合函数)

max(),min(),count(),sum(),avg()

```mysql

# 计算 users 表中 最大年龄,最小年龄,年龄和及平均年龄

select max(age),min(age),sum(age),avg(age) from users;

+----------+----------+----------+----------+

| max(age) | min(age) | sum(age) | avg(age) |

+----------+----------+----------+----------+

|      28 |      20 |      202 |  22.4444 |

+----------+----------+----------+----------+

-- 上面数据中的列都是在查询时使用的函数名,不方便阅读和后期的调用,可以通过别名方式 美化

select max(age) as max_age,

min(age) min_age,sum(age) as sum_age,

avg(age) as avg_age

from users;

+---------+---------+---------+---------+

| max_age | min_age | sum_age | avg_age |

+---------+---------+---------+---------+

|      28 |      20 |    202 | 22.4444 |

+---------+---------+---------+---------+

-- 统计 users 表中的数据量

select count(*) from users;

+----------+

| count(*) |

+----------+

|        9 |

+----------+

select count(id) from users;

+-----------+

| count(id) |

+-----------+

|        9 |

+-----------+

-- 上面的两个统计,分别使用了 count(*) 和 count(id),结果目前都一样,有什么区别?

-- count(*) 是按照 users表中所有的列进行数据的统计,只要其中一列上有数据,就可以计算

-- count(id) 是按照指定的 id 字段进行统计,也可以使用别的字段进行统计,

-- 但是注意,如果指定的列上出现了NULL值,那么为NULL的这个数据不会被统计

-- 假设有下面这样的一张表需要统计

+------+-----------+------+--------+-----------+------+------+

| id  | name      | age  | phone  | email    | sex  | mm  |

+------+-----------+------+--------+-----------+------+------+

|    1 | 章三      |  22 |        | NULL      | 男  |    0 |

|    2 | 李四      |  20 |        | NULL      | 女  |    0 |

|    5 | 王五      |  24 | 10011  | ww@qq.com | 男  |    0 |

| 1000 | aa        |  20 | 123    | NULL      | 女  | NULL |

| 1001 | bb        |  20 | 123456 | NULL      | 女  | NULL |

| 1002 | cc        |  25 | 123    | NULL      | 女  | NULL |

| 1003 | dd        |  20 | 456    | NULL      | 女  | NULL |

| 1004 | ff        |  28 | 789    | NULL      | 男  | NULL |

| 1005 | 王五六    |  23 | 890    | NULL      | NULL | NULL |

+------+-----------+------+--------+-----------+------+------+

9 rows in set (0.00 sec)

-- 如果按照sex这一列进行统计,结果就是8个而不是9个,因为sex这一列中有NULL值存在

mysql> select count(sex) from users;

+------------+

| count(sex) |

+------------+

|          8 |

+------------+

```

**聚合函数除了以上简单的使用意外,通常情况下都是配合着分组进行数据的统计和计算**

### Group BY 分组

> group by 语句根据一个或多个列对结果集进行分组

>

> 一般情况下,是用与数据的统计或计算,配合聚合函数使用

```mysql

-- 统计 users 表中 男女生人数,

-- 很明显按照上面的需要,可以写出两个语句进行分别统计

select count(*) from users where sex = ‘女‘;

select count(*) from users where sex = ‘男‘;

-- 可以使用分组进行统计,更方便

select sex,count(*) from users group by sex;

+------+----------+

| sex  | count(*) |

+------+----------+

| 男  |        4 |

| 女  |        5 |

+------+----------+

-- 统计1班和2班的人数

select classid,count(*) from users group by classid;

+---------+----------+

| classid | count(*) |

+---------+----------+

|      1 |        5 |

|      2 |        4 |

+---------+----------+

-- 分别统计每个班级的男女生人数

select classid,sex,count(*) as num from users group by classid,sex;

+---------+------+-----+

| classid | sex  | num |

+---------+------+-----+

|      1 | 男  |  2 |

|      1 | 女  |  3 |

|      2 | 男  |  2 |

|      2 | 女  |  2 |

+---------+------+-----+

# 注意,在使用。group by分组时,一般除了聚合函数,其它在select后面出现的字段列都需要出现在grouop by 后面

```

Having 子句

> having时在分组聚合计算后,对结果再一次进行过滤,类似于where,

>

> where过滤的是行数据,having过滤的是分组数据

```mysql

-- 要统计班级人数

select classid,count(*) from users group by classid;

-- 统计班级人数,并且要人数达到5人及以上

select classid,count(*) as num from users group by classid having num >=5;

```

### Order by 排序

> 我们在mysql中使用select的语句查询的数据结果是根据数据在底层文件的结构来排序的,

>

> 首先不要依赖默认的排序,另外在需要排序时要使用orderby对返回的结果进行排序

>

> Asc 升序,默认

>

> desc降序

```mysql

-- 按照年龄对结果进行排序,从大到小

select * from users order by age desc;

-- 从小到大排序 asc 默认就是。可以不写

select * from users order by age;

-- 也可以按照多个字段进行排序

select * from users order by age,id; # 先按照age进行排序,age相同情况下,按照id进行排序

select * from users order by age,id desc;

```

### Limit 数据分页

+ limit n      提取n条数据,

+ limit m,n 跳过m跳数据,提取n条数据

```mysql

-- 查询users表中的数据,只要3条

select * from users limit 3;

-- 跳过前4条数据,再取3条数据

select * from users limit 4,3;

-- limit一般应用在数据分页上面

-- 例如每页显示10条数据,第三页的 limit应该怎么写? 思考

第一页  limit 0,10

第二页  limit 10,10

第三页  limit 20,10

第四页  limit 30,10

-- 提取 user表中 年龄最大的三个用户数据 怎么查询?

select * from users order by age desc limit 3;

```

#### 课后练习题

```mysql

-- 1. 统计班级 classid为2的男女生人数?

-- 2. 获取每个班级的 平均年龄,并按照平均年龄从大到小排序

-- 3. 统计每个班级的人数,按照从大到小排序

-- 4. 获取班级人数最多的 班级id信息

```

### 总结:

> mysql中的查询语句比较灵活多样,所以需要多加练习,

>

> 并且在使用查询语句时,一定要注意sql的正确性和顺序

| 子句    | 说明                            | 是否必须          |

| -------- | -------------------------------- | ------------------ |

| select  | 要返回的列或表达式,字段列表\| * | 是                |

| from    | 查询的数据表                    | 需要在表中查询时  |

| Where    | 数据行的过滤                    | 否                |

| group by | 分组                            | 仅在分组聚合计算时 |

| having  | 分组后的数据过滤                | 否                |

| order by | 输出排序                        | 否                |

| limit    | 要提取的结果行数                | 否                |

 

 

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原文地址:https://www.cnblogs.com/itxdl/p/12530730.html

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