标签:and 销售部 nio uniq python val 统一 替换 筛选
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); # 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
# 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 明天会一直使用 这里先理解 """
# 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;#错误 select name,post from emp where post_comment is NULL;
# 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;
# 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 ;
""" 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;
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 ;
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
select * from emp where name regexp ‘^j.*(n|y)$‘;
前期表准备
#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);
select * from dep,emp; # 结果 笛卡尔集 """ 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;
""" 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 """
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原文地址:https://www.cnblogs.com/Tornadoes-Destroy-Parking-Lots/p/12838755.html