🍖记录相关操作之单表查询

标签：输入   行操作   表示   完整   ice   优先   区分大小写   git   ase   

一.单表查询完整语法

1.书写的语法顺序

• select
• distinct
• from
• where
• group by
• having
• order by
• limit

2.完整语法

select [字段1,字段2...] from [表名]
    where [条件]
    group by [字段]
    having [分组后的过滤条件]
    order by [排序字段+顺序]
    limit [显示条数];

二.关键字执行的优先级

关键字的优先级是帮助你正确且高效查询数据的前提, 需要重点了解

• from : 从哪个表来查询 (必须设置)
• where : 设置过滤条件, 查找符合条件的记录 (未设置默认true,全部通过)
• group by : 对过滤后的数据按字段进行分组 (如果没有设置, 则整体是一个分组)
• having : 将分组后的结果再进行过滤 (未设置则默认全通过)
• select : 执行select执行查找 (必须设置)
• distinct : 去重, 完全一样的数据才可以去重, 去重时应略过主键(非空且唯一) (非必须)
• order by : 对去重后的数据再按照要求排序 (非必须)
• limit : 限制显示或者打印数据的条数 (非必须)

关键字有些可写, 有些可不写, 需要我们自己灵活运用, 下面将介绍使用方法, 派大星gogogo...

三.创建表并插入记录(演示准备)

1.创建一个表

• id, 姓名, 性别, 年龄, 入职日期, 岗位, 岗位描述, 薪资, 办公室, 部门id

create table emp(
    id int primary key auto_increment,
    emp_name varchar(16) not null,
    sex enum("male","female") default "male",
    age int unsigned not null,
    entry_date date not null,
    post varchar(20),
    post_des varchar(100) default "暂无说明...",
    salary float(10,2),
    office int,
    dep_id int
);

2.插入员工信息

• 四个部门 : TE、ST、CFT、HR

insert emp(emp_name,sex,age,entry_date,post,salary,office,dep_id) value
    ("shawn","male",23,‘20190804‘,‘TE‘,5100.5,324,1),     # 测试工程师
    (‘start‘,‘male‘,18,‘20170301‘,‘TE‘,7300.33,401,1),
    (‘Ann‘,‘male‘,78,‘20150302‘,‘TE‘,1000000.31,401,1),
    (‘Bella‘,‘male‘,81,‘20130305‘,‘TE‘,8300,401,1),
    (‘tony‘,‘male‘,73,‘20140701‘,‘TE‘,3500,401,1),
    (‘Alice‘,‘male‘,28,‘20121101‘,‘TE‘,2100,401,1),
    (‘jack‘,‘female‘,18,‘20110211‘,‘ST‘,9000,401,2),      # 系统工程师
    (‘Cara‘,‘male‘,18,‘19000301‘,‘ST‘,30000,401,2),
    (‘Hedy‘,‘male‘,48,‘20101111‘,‘ST‘,10000,401,2),
    (‘Dora‘,‘female‘,48,‘20150311‘,‘ST‘,3000.13,402,2),
    (‘Sam‘,‘female‘,38,‘20101101‘,‘ST‘,2000.35,402,2),
    (‘Otis‘,‘female‘,18,‘20110312‘,‘CFT‘,1000.37,402,3),  # 程式测试工程师
    (‘Ray‘,‘female‘,18,‘20160513‘,‘CFT‘,3000.29,402,3),
    (‘Chris‘,‘female‘,28,‘20170127‘,‘CFT‘,4000.33,402,3),
    (‘Summer‘,‘male‘,28,‘20160311‘,‘CFT‘,10000.13,403,3),
    (‘Rub‘,‘male‘,18,‘19970312‘,‘CFT‘,20000,403,3),
    (‘Luck‘,‘female‘,18,‘20130311‘,‘HR‘,19000,403,4),     # 人力资源
    (‘Bob‘,‘male‘,18,‘20150411‘,‘HR‘,18000,403,4),
    (‘Tom‘,‘female‘,18,‘20140512‘,‘HR‘,17000,403,4);

准备工作好了, 下面依次来介绍关键字的用法

四.from (来自)

这个比较简单, 就是你想看那张表的数据, from 后面接一个表名

select * from t01;

五.where (条件约束)

设置条件, 对符合条件的数据放行, 未设置默认true,全部通过

1.where 关键字中可用的操作

• 比较运算符 : >, <, >=, <=, =, !=
• 逻辑运算符 : and, or, not
• Null 判断 : is null, is not null
• 范围查询 : in, between...and
• 模糊查询 : like
• 正则匹配 : regexp

2.比较、逻辑运算符、范围查询演示

• in : 用于离散型
• between...and : 用于连续区间, 闭区间

select * from emp where id>=2 and id<=4;         # id 2~4 之间的员工闭区间
select * from emp where salary<4000;             # 薪资小于 4000 的
select * from emp where (age between 77 and 82); # 年龄在 77~82 之间的,闭区间(括号可以省略)
select * from emp where (age in (81,73,23,58));  # 年龄在给定值之内的员工
select * from emp where not salary>4000;         # 薪資不大于 4000 的员工
select * from emp where post=‘HR‘ or age in (81,73); # 岗位"HR"或者年龄是指定的员工

3.Null 判断演示

• is null : 空

• is not null : 非空

insert emp(emp_name,sex,age,entry_date,post,salary,office) value
    ("shawn","male",23,‘20190804‘,‘TE‘,5100.5,324);  # 表里面没有 null 的记录, 我们模拟一条
    
select * from emp where dep_id is null;    # 部门编号为空的员工
select * from emp where post is not null;  # 岗位不为空的员工

4.模糊查询演示

• 语法 : like [符号]
• % : 匹配任意多个字符
• _ : 匹配任意单个字符

select * from emp where emp_name like "s%";   # 匹配以 "s" 开头的员工(不区分大小写)
select * from emp where emp_name like "_a%";  # 匹配第二个字母为 "a" 的员工
select * from emp where emp_name like "%r%";  # 匹配名字中含有 "r" 的员工
select * from emp where emp_name like "___";  # 匹配名字中有三个字符的员工

5.正则匹配演示

正则表达式的使用更加强大和灵活, 它是各种语言通用的强大工具, 前面写过一篇关于正则使用的博客

• 语法 : regexp [正则字符]

select  * from emp where emp_name regexp "^s";    # 匹配"s"开头名字的员工
select * from emp where emp_name regexp "b$";     # 匹配"b"结尾名字的员工
select * from emp where emp_name regexp ".*mm.*"; # 匹配含有"mm"字符名字的员工

六.group by (分组)

group by 分组在 where 过滤之后执行

1.分组的作用

目的是为了统计分析每个组内的数据信息, 比如部门人数、岗位人数、男人数、女人数、平均薪资、平均年龄等

2.使用注意

• 如果我们使用主键或者 unique 的字段为一组, 那么表中的每一条记录都自成一组, 这样做毫无意义, 所以使用 group by 分组的时候应该略过主键和 unique 字段
• 分组后只能使用分组后的字段, 如果需要查看组内的信息, 可以使用聚合函数

3.聚合函数

• max( ) : 求最大值
• min( ) : 求最小值
• sum( ) : 求和
• avg( ) : 求平均值
• count( ) : 统计记录的条数
• group_concat( ) : 将来自同一组的某一列(或者多列)的数据连接成一个字符串
• concat( ) : 不分组时使用, 可以对查询出来的字段进行额外的拼接操作
• concat_ws( ) : 不分组时使用, 可以对查询出来的字段进行额外的拼接操作
• case 语句 : 不分组是使用

聚合函数后边可用 as 来取别名 : max(xxx) as [别名], 也可以省略 as , 例如 : max(xxx) [别名] , 还可以为表取别名 : ...emp as t01, 但是得注意, 表别名之后, 使用表名也就换成了表别名

4.以某字段分组演示

select * from emp group by post;     # 以部门为分组字段??(没有设置严格模式,会取每一个部门的第一个员工)
select post from emp group by post;  # 指定字段不会出现上面的情况

set sql_mode=‘strict_trans_tables,only_full_group_by‘;  # 设置严格模式+追加分组严格模式
select * from emp group by post;     # 设置严格模式之后再使用这种方式直接报错
select post from emp group by post;  # 还是指定字段分组

5.配合聚合函数使用演示

• 查询每个部门的最大年龄 : max( )

select post,max(age) as max_age from emp group by post;

• 查看每个年龄员工的最低工资 : min( )

select age,min(salary) as min_salary from emp group by age;

• 查看每个部门的平均工资 : avg( )

select post,avg(salary) from emp group by post;

• 查看每个部门的年龄总和 : sum( )

select post,sum(age) as age_sum from emp group by post;

• 查看每个部门的人数 : count( )

select post,count(id) as post_people from emp group by post;
# count( ) 函数最好使用可以表示唯一性的字段,入所演示的 id 就是唯一性的字段(当然其他字段也可以)
# 特别注意的是不能使用有 null 关键字的字段

• 查询每个部门员工的名字(每个部门一行显示) : group_concat( )
• 对每个部门员工名字后拼接字符"_haha"
• 查询每个部门每个员工的薪资 : "[员工名] : [薪资的形式]"

select post,group_concat(emp_name) from emp group by post;
select post,group_concat(emp_name,"_haha") from emp group by post;
select post,group_concat(emp_name,":",salary) from emp group by post;

• concat( ) : 注意, 这个是不分组时使用的拼接函数
• 查询 id 大于 10 的员工的姓名和年龄
• 查询年龄在 23 岁以上的员工姓名和岗位

select concat("name:",emp_name),concat("age:",age) from emp where id>10;
select concat("name:",emp_name,"  post:",post) from emp where age>23;

• concat_ws([指定的分隔符], [字段1],[字段2]...)
• 上面 concat( ) 拼接字段的时候, 如果有很多字段, 那么就需要手动输入许多分隔符, concat_ws( ) 只需在前面指定一次即可

select concat_ws(":",emp_name,age,sex) from emp where id between 6 and 11;
select concat_ws("-",emp_name,post,salary) from emp where age in (23,28,73,81);

• case 语句

??伪代码
case when [条件1] then [结果]
    when [条件2] then [结果]
    ...
    else [结果]
    end
    
??示例:
#查找薪资大于 10000 的员工, 并对其信息进行拼接 id+姓名---NB+sex, 小于的 id+姓名---loser+sex
select
    case
    when salary>10000 then 
    concat_ws(":",id,emp_name,"----NB",sex)
    else
    concat_ws(":",id,emp_name,"----loser",sex)
    end
    as info
from emp;

聚合函数必须在分组后使用, 不分组默认整张表就是一组

七.having (过滤)

having 是在 group by 之后的筛选操作

1.having 和 where 的区别

• 执行优先级 : where > group by > having
• where 在 group by 之前, 因而 where 中可以有任何字段, 但绝对不能使用聚合函数
• having 发生在 group by 之后, 因而 having 中可以使用分组字段, 无法直接取到其他字段, 可以使用聚合函数

2.演示

• 统计各部门 id 大于 6 的员工平均工资并保留平均薪资大于 10000 的部门

select post,group_concat(emp_name,":",salary) as info from emp 
    where id>6 
    group by post 
    having avg(salary)>10000;

• 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(emp_name),count(id) from emp
    group by post 
    having count(id)>2;

• 查询各岗位平均薪资大于 10000 的岗位名及平均薪资

select post,avg(salary) from emp 
    group by post 
    having avg(salary)>10000;

八.distinct (去重)

• distinct 一般是用来去除查询结果中的重复记录的

• 完全一样的数据才可以去重, 去重时应略过主键(非空且唯一)和设置了 unique 字段

select distinct age from emp;        # 只对一列进行操作
select distinct age,salary from emp; # 对多列进行操作, 多列去重

• 并且 distinct 只能放在所有字段前面

select age,distinct salary from emp;  # 错误语法,报错

九.order by (查询排序)

• order by : 默认升序, 后面可以指定 asc
• asc : 升序, desc : 指定降序
• 可以指定多个字段进行多种排序规则

select * from emp order by salary;      # 默认升序
select * from emp order by salary asc;  # 指定升序
select * from emp order by salary desc; # 指定降序

select * from emp order by age,salary desc;  # 先age升序,如果有age相同的员工,再进行薪资降序

• 统计各部门年龄在 17 岁以上的员工平均工资, 并保留平均工资大于 5000 的部门, 然后对平均工资降序排序

select post,avg(salary) from emp
    where age>17
    group by post
    having avg(salary)>5000
    order by avg(salary) desc;

select post,avg(salary) as avg_salary,group_concat(emp_name,":",age) from emp
    where age>17
    group by post
    having avg(salary)>5000
    order by avg_salary desc;  # select的优先级大于 order by, 而as是在select这里别名的, 所以在order这里需要使用别名

十.limit (限制查询的记录数)

• limit 2,5 : 第一个参数是起始位置, 第二个参数是展示的条数(只有一个参数代表值展示指定条数数据)

select * from emp limit 5;    # 值展示5条记录
select * from emp limit 2,5;  # 从第2条记录开始往后取5条记录

----end----

🍖记录相关操作之单表查询

标签：输入   行操作   表示   完整   ice   优先   区分大小写   git   ase   

原文地址：https://www.cnblogs.com/songhaixing/p/14369898.html