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【2020Python修炼记】MySQL的SQL查询应用

时间:2020-05-06 21:32:40      阅读:72      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:alt   ice   inner   lan   参数   jason   head   uniq   模糊   

 

一、单表查询

前期表准备

技术图片
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
);

#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
(jason,male,18,20170301,张江第一帅形象代言,7300.33,401,1), #以下是教学部
(tom,male,78,20150302,teacher,1000000.31,401,1),
(kevin,male,81,20130305,teacher,8300,401,1),
(tony,male,73,20140701,teacher,3500,401,1),
(owen,male,28,20121101,teacher,2100,401,1),
(jack,female,18,20110211,teacher,9000,401,1),
(jenny,male,18,19000301,teacher,30000,401,1),
(sank,male,48,20101111,teacher,10000,401,1),
(哈哈,female,48,20150311,sale,3000.13,402,2),#以下是销售部门
(呵呵,female,38,20101101,sale,2000.35,402,2),
(西西,female,18,20110312,sale,1000.37,402,2),
(乐乐,female,18,20160513,sale,3000.29,402,2),
(拉拉,female,28,20170127,sale,4000.33,402,2),
(僧龙,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);
部门表

# 当表字段特别多 展示的时候错乱 可以使用\G分行展示
select * from emp\G;

# 个别同学的电脑在插入中文的时候还是会出现乱码或者空白的现象 你可以将字符编码统一设置成GBK

cmd 指令:chcp 936

参考阅读:https://jingyan.baidu.com/article/d7130635e8a38413fdf4753b.html

几个重要关键字的执行顺序

# 书写顺序
select id,name from emp where id > 3;
# 执行顺序
from
where
select

"""
虽然执行顺序和书写顺序不一致 你在写sql语句的时候可能不知道怎么写
你就按照书写顺序的方式写sql
    select * 先用*号占位
    之后去补全后面的sql语句
    最后将*号替换后你想要的具体字段
    
"""

where筛选条件

技术图片
# 作用:是对整体数据的一个筛选操作
# 1.查询id大于等于3小于等于6的数据
select id,name,age from emp where id>=3 and id<=6;
select id,name from emp where id between 3 and 6;  两者等价

# 2.查询薪资是20000或者18000或者17000的数据
select * from emp where salary=20000 or salary=18000 or salary=17000;
select * from emp where salary in (20000,18000,17000);

# 3.查询员工姓名中包含字母o的员工的姓名和薪资
"""
模糊查询
    like
        %  匹配任意多个字符
        _  匹配任意单个字符
"""
select name,salary from emp where name like %o%;

# 4.查询员工姓名是由四个字符组成的 姓名和薪资  char_length()   _
select name,salary from emp where name like ____;
select name,salary from emp where char_length(name) = 4;

# 5.查询id小于3或者id大于6的数据
select * from emp where id not between 3 and 6;

# 6.查询薪资不在20000,18000,17000范围的数据
select * from emp where salary not in (20000,18000,17000);

# 7.查询岗位描述为空的员工姓名和岗位名  针对null不用等号 用is
select name,post from emp where post_comment = NULL;
select name,post from emp where post_comment is NULL;
View Code

group by分组

技术图片
# 分组实际应用场景  分组应用场景非常的多
    男女比例
    部门平均薪资
    部门秃头率
    国家之间数据统计

# 1    按照部门分组
select * from emp group by post;
"""
分组之后 最小可操作单位应该是组 还不再是组内的单个数据
    上述命令在你没有设置严格模式的时候是可正常执行的 返回的是分组之后 每个组的第一条数据 但是这不符合分组的规范:分组之后不应该考虑单个数据 而应该以组为操作单位(分组之后 没办法直接获取组内单个数据)
    如果设置了严格模式 那么上述命令会直接报错 
"""
set global sql_mode = strict_trans_tables,only_full_group_by;

设置严格模式之后  分组 默认只能拿到分组的依据
select post from emp group by post;  
按照什么分组就只能拿到分组 其他字段不能直接获取 需要借助于一些方法(聚合函数)


"""
什么时候需要分组啊???
    关键字 
        每个 平均 最高 最低 
    
    聚合函数
        max
        min
        sum
        count
        avg
"""
# 1.获取每个部门的最高薪资
select post,max(salary) from emp group by post;
select post as 部门,max(salary) as 最高薪资 from emp group by post;
select post 部门,max(salary) 最高薪资 from emp group by post;
# as可以给字段起别名 也可以直接省略不写 但是不推荐 因为省略的话语意不明确 容易错乱

# 2.获取每个部门的最低薪资
select post,min(salary) from emp group by post;
# 3.获取每个部门的平均薪资
select post,avg(salary) from emp group by post;
# 4.获取每个部门的工资总和
select post,sum(salary) from emp group by post;
# 5.获取每个部门的人数
select post,count(id) from emp group by post;  # 常用 符合逻辑
select post,count(salary) from emp group by post;
select post,count(age) from emp group by post;
select post,count(post_comment) from emp group by post;  null不行

# 6.查询分组之后的部门名称和每个部门下所有的员工姓名 
# group_concat不单单可以支持你获取分组之后的其他字段值 还支持拼接操作
select post,group_concat(name) from emp group by post;
select post,group_concat(name,_DSB) from emp group by post;
select post,group_concat(name,:,salary) from emp group by post;
# concat不分组的时候用 
select concat(NAME:,name),concat(SAL:,salary) from emp;

# 补充 as语法不单单可以给字段起别名 还可以给表临时起别名
select emp.id,emp.name from emp;  
select emp.id,emp.name from emp as t1;   报错
select t1.id,t1.name from emp as t1;

# 查询每个人的年薪  12薪
select name,salary*12 from emp;
View Code

分组注意事项

# 关键字where和group by同时出现的时候group by必须在where的后面
where先对整体数据进行过滤之后再分组操作
where筛选条件不能使用聚合函数
select id,name,age from emp where max(salary) > 3000;

select max(salary) from emp;  # 不分组 默认整体就是一组

# 统计各部门年龄在30岁以上的员工平均薪资
    1 先求所有年龄大于30岁的员工
        select * from emp where age>30;
    2 再对结果进行分组
         select * from emp where age>30 group by post;
    
    select post,avg(salary) from emp where age>30 group by post;

having分组之后的筛选条件

"""
having的语法根where是一致的
只不过having是在分组之后进行的过滤操作
即having是可以直接使用聚合函数的
"""
# 统计各部门年龄在30岁以上的员工平均工资并且保留平均薪资大于10000的部门
select post,avg(salary) from emp 
        where age>30 
        group by post
        having avg(salary) > 10000
        ;

distinct去重

"""
一定要注意 必须是完全一样的数据才可以去重!!!
一定不要将逐渐忽视了 有逐渐存在的情况下 是不可能去重的
[
{‘id‘:1,‘name‘:‘jason‘,‘age‘:18},
{‘id‘:2,‘name‘:‘jason‘,‘age‘:18},
{‘id‘:3,‘name‘:‘egon‘,‘age‘:18}
]
ORM  对象关系映射   让不懂SQL语句的人也能够非常牛逼的操作数据库
表                                类
一条条的数据                        对象
字段对应的值                        对象的属性

你再写类 就意味着在创建表
用类生成对象 就意味着再创建数据
对象点属性 就是在获取数据字段对应的值
目的就是减轻python程序员的压力 只需要会python面向对象的知识点就可以操作MySQL
"""
select distinct id,age from emp;
select distinct age from emp;

order by排序

select * from emp order by salary;
select * from emp order by salary asc;
select * from emp order by salary desc;
"""
order by默认是升序  asc 该asc可以省略不写
也可以修改为降序     desc
"""
select * from emp order by age desc,salary asc;
# 先按照age降序排  如果碰到age相同 则再按照salary升序排

# 统计各部门年龄在10岁以上的员工平均工资并且保留平均薪资大于1000的部门,然后对平均工资降序排序
    select post,avg(salary) from emp 
        where age>10 
        group by post
        having avg(salary) > 1000
        order by avg(salary) desc
        ;

limit限制展示条数

select * from emp;
"""针对数据过多的情况 我们通常都是做分页处理"""
select * from emp limit 3;  # 只展示三条数据

select * from emp limit 0,5;
select * from emp limit 5,5;
第一个参数是起始位置
第二个参数是展示条数

正则

select * from emp where name regexp ^j.*(n|y)$;

 

二、多表操作

前期表准备

技术图片
```python
#建表
create table dep(
id int,
name varchar(20) 
);

create table emp(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
sex enum(male,female) not null default male,
age int,
dep_id int
);

#插入数据
insert into dep values
(200,技术),
(201,人力资源),
(202,销售),
(203,运营);

insert into emp(name,sex,age,dep_id) values
(jason,male,18,200),
(egon,female,48,201),
(kevin,male,18,201),
(nick,male,28,202),
(owen,male,18,203),
(jerry,female,18,204);
```
View Code

表查询

技术图片
select * from dep,emp;  # 结果   笛卡尔积
"""
了解即可 不知道也没关系
"""

select * from emp,dep where emp.dep_id = dep.id;

"""
MySQL也知道 你在后面查询数据过程中 肯定会经常用到拼表操作 
所以特地给你开设了对应的方法
    inner join  内连接
    left join   左连接
    right join  右连接
    union        全连接
"""
# inner join  内连接
select * from emp inner join dep on emp.dep_id = dep.id;
# 只拼接两张表中公有的数据部分

# left join   左连接
select * from emp left join dep on emp.dep_id = dep.id;
# 左表所有的数据都展示出来 没有对应的项就用NULL

# right join  右连接
select * from emp right join dep on emp.dep_id = dep.id;
# 右表所有的数据都展示出来 没有对应的项就用NULL

# union        全连接  左右两表所有的数据都展示出来
select * from emp left join dep on emp.dep_id = dep.id
union
select * from emp right join dep on emp.dep_id = dep.id;
View Code

子查询

"""
子查询就是我们平时解决问题的思路
    分步骤解决问题
        第一步
        第二步
        ...
将一个查询语句的结果当做另外一个查询语句的条件去用
"""
# 查询部门是技术或者人力资源的员工信息
    1 先获取部门的id号
    2 再去员工表里面筛选出对应的员工
    select id from dep where name=技术 or name = 人力资源;
    
    select name from emp where dep_id in (200,201);
    
    
    select * from emp where dep_id in (select id from dep where name=技术 or name = 人力资源);

总结:

表的查询结果可以作为其他表的查询条件
也可以通过起别名的方式把它作为一个张虚拟表根其他表关联

"""
多表查询就两种方式
先拼接表再查询
子查询 一步一步来
"""

 

【2020Python修炼记】MySQL的SQL查询应用

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原文地址:https://www.cnblogs.com/bigorangecc/p/12835369.html

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