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 |
Python数据库操作 DQL-MySQL数据库查询sql#学习猿地
标签：cimage one ack alt http 成就自己 height 通配 个数
原文地址：https://www.cnblogs.com/itxdl/p/12530730.html
