【MySQL】表的基本查询

【MySQL】表的基本查询,第1张

表的增删查改

表的增删查改,简称表的 CURD *** 作 : Create(创建)Update(更新)Retrieve(读取)Delete(删除).

下面我们逐一进行介绍。

1. Create

语法:

INSERT [INTO] table_name [(column [, column] ...)] VALUES (value_list) [, (value_list)] ... value_list: value, [, value] ...

例如创建一张学生表:

create table students( -> id int unsigned primary key auto_increment, -> stunum int not null unique comment '学号', -> name varchar(20) not null, -> email varchar(20) -> );

(1)单行数据 + 全列插入

接下来我们插入两条记录,其中 value_list 数量必须和定义表的列的数量及顺序一致:

例如插入一个数据:

insert into students values(1, 1001, 'Smith', '11111');

其中 into 可以省略;示例如下:

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(2)多行数据 + 指定列插入

我们可以在表的名字后面带上需要插入的字段,并且 value_list 数量必须和指定字段数量及顺序一致,例如,我们只想插入 stunumname 字段:

insert into students(stunum, name) values(1003, 'Mike');

示例如下:

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(3)插入否则更新

由于主键或者唯一键对应的值已经存在会而导致插入失败。

我们先查看我们当前表的数据:

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其中 id 为主键,stunum 为唯一键,所以我们分别尝试插入主键和唯一键冲突的数据:

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如上图,插入失败。所以我们可以选择性的进行同步更新 *** 作语法:

insert... on duplicate key update column = value [, column = value] ...

例如我们想插入 Jane 这位同学的数据,但是我们并不知道这位同学是否存在于这张表中,所以我们使用上面的语法,假设不存在,就按照我们的数据插入数据;否则我们将她的 stunum 更新为 1010

insert into students(id, stunum, name) values(2, 1010, 'Jane') -> on duplicate key update stunum = 1010, name = 'Jane';

如下:

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我们可以观察到当插入成功后,会有 2 rows affected (0.00 sec) 这样的提示,即:

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这个提示的含义如下:

  • 0 row affected: 表中有冲突数据,但冲突数据的值和 update 的值相等
  • 1 row affected: 表中没有冲突数据,数据被插入
  • 2 row affected: 表中有冲突数据,并且数据已经被更新

(4)替换

替换的本质:主键或者唯一键没有冲突,则直接插入;主键 或者 唯一键 如果冲突,则删除后再插入。

替换将 insert 换成 replace 使用即可。示例如下:

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2. Retrieve

Retrieve 指的是表的读取。

语法:

SELECT [DISTINCT] {* | {column [, column] ...} [FROM table_name] [WHERE ...] [ORDER BY column [ASC | DESC], ...] LIMIT ...

我们先创建一个表结构:

create table exam_result( -> id int unsigned primary key auto_increment, -> name varchar(20) not null comment '姓名', -> chinese float default 0.0 comment '语文成绩', -> math float default 0.0 comment '数学成绩', -> english float default 0.0 comment '英语成绩' -> );

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接下来插入一些数据:

insert into exam_result(name, chinese, math, english) values -> ('Smith', 67, 98, 62), -> ('Jane', 64, 78, 79), -> ('Tiny', 76, 87, 77), -> ('John', 89, 78, 90), -> ('Mike', 90, 91, 93), -> ('Lily', 82, 83, 89), -> ('Klin', 60, 53, 59);

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(1)select 列

a. 全列查询

语法:SELECT * FROM 表名;

通常情况下不建议使用 * 进行全列查询,因为:

    1. 查询的列越多,意味着需要传输的数据量越大;
    1. 可能会影响到索引的使用。(索引待后面讲解)

例如:

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b. 指定列查询

指定列的顺序不需要按定义表的顺序来,语法就是在 select 后跟上指定的字段列即可。例如我们只需要查询 idnamemath,如下:

select id, name, math from exam_result;

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c. 查询字段为表达式
  • 表达式不包含字段:

    select id, name, 10 from exam_result;

    - - - 显示 10

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  • 表达式包含一个字段:

    select id, name, chinese+10 from exam_result;

    - - - 使语文成绩 + 10 分

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  • 表达式包含多个字段:

    select id, name, chinese + math + english from exam_result;

    - - - 统计总成绩

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d. 为查询结果指定别名

语法:SELECT column [AS] alias_name […] FROM table_name;

例如将上面统计的总成绩的字段改为总分:

select id, name, chinese + math + english as 总分 from exam_result;

- - - as 可以加也可以不加

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e. 结果去重

去重使用关键字 DISTINCT,直接加在 select 后即可。例如 math 中 78 的分数重复了:

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结果去重:

select distinct math from exam_result;

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(2)where 条件

  • 比较运算符:

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  • 逻辑运算符:

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使用 where 筛选条件只需将 where 放在语句最后,后面跟上条件即可,下面举一些实例:

  1. 英语不及格的同学及英语成绩 ( < 60 )

    select name, english from exam_result where english < 60;

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  1. 语文成绩在 [80, 90] 分的同学及语文成绩
  • 使用 and 进行条件连接

    select name, chinese from exam_result where chinese >= 80 and chinese <= 90;

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  • 使用 between … and … 条件

    select name, chinese from exam_result where chinese between 80 and 90;

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  1. 数学成绩是 53 或者 91 或者 98 分的同学及数学成绩
  • 使用 or 进行条件连接

    select name, math from exam_result -> where math = 53 -> or math = 91 -> or math = 98;

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  • 使用 in 条件

    select name, math from exam_result where math in(53, 91, 98);

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  1. 以字母 J 开头的同学
  • % 匹配任意多个(包括 0 个)任意字符

    select name from exam_result where name like 'J%';

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  • _ 匹配严格的一个任意字符

例如需要查找 J 某同学:

select name from exam_result where name like 'J_';

  1. 英语成绩好于数学成绩的同学
  • where 条件中比较运算符两侧都是字段

    select name, math, english from exam_result where english > math;

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  1. 总分在 200 分以下的同学
  • where 条件中使用表达式

  • 别名不能用在 where 条件中,因为有 where 语句的语句中,先筛选 where 语句的条件,再读取筛选后的表

    select name, chinese+math+english total from exam_result where chinese+math+english < 200;

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  1. 英语成绩 > 80 并且姓名首字母不以 M 开头的同学
  • and 于 not 的使用

    select name, english from exam_result -> where english > 80 and name not like 'M%';

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  1. 名字首字母以 T 开头的同学,否则要求总成绩 > 200 并且 语文成绩 < 数学成绩 并且 英语成绩 > 80
  • 综合性查询

    select name, chinese, math, english, chinese+math+english total from exam_result -> where name like 'T%' -> or chinese+math+english > 200 -> and chinese < math -> and english > 80;

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  1. null 的查询

接下来我们切回 students 表进行查询:

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  • 查询 email 已知的同学姓名

    select name, email from students where email is not null;

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  • NULL 和 NULL 的比较,= 和 <=> 的区别

    select null = null, null = 1, null = 0;

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select NULL <=> NULL, NULL <=> 1, NULL <=> 0

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(3)结果排序

语法:

  • asc 为升序(从小到大)

  • desc 为降序(从大到小)

  • 默认为 asc

    select ... from table_name [where ...] order by column [asc|desc], [...];

注意:没有 order by 子句的查询,返回的顺序是未定义的,永远不要依赖这个顺序。

下面看实例:

  1. 同学及数学成绩,按数学成绩升序显示

    select name, math from exam_result order by math asc;

注:asc 可以省略

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  1. 同学及 email,按 email 排序显示

    select name, email from students order by email asc;

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注意:NULL 视为比任何值都小,升序出现在最上面。

  1. 查询同学各门成绩,依次按 数学降序,英语升序,语文升序的方式显示

    select name, math, english, chinese from exam_result order by math desc, english asc, chinese asc;

多字段排序,排序优先级随书写顺序:

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  1. 查询同学及总分,由高到低

order by 子句中可以使用列别名,因为 order by 子句是最后执行的,要先有合适的数据,才能排序。

select name, chinese+math+english total from exam_result order by total desc;

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  1. 查询姓名首字母为 J 的同学或者为 S 的同学数学成绩,结果按数学成绩由高到低显示

结合 where 子句 和 order by 子句:

select name, math from exam_result -> where name like 'J%' or name like 'S%' -> order by math desc;

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(4)筛选分页结果

语法:

起始下标为 0 从 0 开始,筛选 n 条结果 select... from table_name [where ...] [order by ...] limit n; 从 s 开始,筛选 n 条结果 select... from table_name [where ...] [order by ...] limit s, n; 从 s 开始,筛选 n 条结果,比第二种用法更明确,建议使用 select... from table_name [where ...] [order by ...] limit n offset s;

建议:对未知表进行查询时,最好加一条 limit 1,避免因为表中数据过大,查询全表数据导致数据库卡死。

实例:

  • 按 id 进行分页,每页 3 条记录,分别显示 第 1、2、3 页

第一页:

select name, chinese, math, english from exam_result -> order by id limit 3 offset 0;

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第二页:

select name, chinese, math, english from exam_result order by id limit 3 offset 3;

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第三页,如果结果不足 3 个,不会有影响:

select name, chinese, math, english from exam_result order by id limit 3 offset 6;

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3. Update

语法:

update table_name set column = expr [, column = expr ...] [where ...] [order by ...] [limit ...];

实例:

  1. 将 Jane 同学的数学成绩变更为 80 分

查看原数据:

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更新数据:

update exam_result set math=80 where name='Jane';

查看更新后数据:

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  1. 将 John 同学的语文成绩变更为 80 分,英语成绩变更为 70 分
  • 一次更新多个列

查看原数据:

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更新数据:

update exam_result set chinese=80, english=70 where name='John';

查看更新后数据:

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  1. 将总成绩倒数前三的 3 位同学的数学成绩加上 30 分

查看原数据:

select name, math, chinese+math+english total from exam_result order by total limit 3;

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更新数据:

update exam_result set math = math + 30 order by chinese+math+english limit 3;

查看更新后的数据,注意不能再用查看总分倒数前三的方式,因为给他们加上 30 分之后,他们就有可能不是倒数前三了,要单独去查看他们三个人的成绩:

select name, math, chinese+math+english total from exam_result where name in('Klin', 'Jane', 'Smith');

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  1. 将所有同学的英语成绩更新为原来的 2 倍

查看原数据:

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更新数据:

update exam_result set english = english * 2;

查看更新后的数据:

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注意:更新全表的语句慎用!

4. Delete

(1)删除数据

语法:

delete from table_name [where ...] [order by ...] [limit ...];

实例:

  1. 删除 Lily 同学的考试成绩

查看原数据:

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删除数据:

delete from exam_result where name='Lily';

查看删除后的数据:

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  1. 删除整张表数据

我们查看当前库的表:

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可以看到有一张 employee 表,我们查看这张表的数据如下:

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再查看表的结构:

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然后我们把整表数据删除:

delete from employee;

再查看就发现数据全没了:

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再插入一条数据,自增 id 在原值上继续增长:

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注意:删除整表 *** 作要慎用!

(2)截断表

语法:

truncate [table] table_name

注意:这个 *** 作慎用

  1. 只能对整表 *** 作,不能像 delete 一样针对部分数据 *** 作;
  2. 实际上 MySQL 不对数据 *** 作,所以比 delete 更快,但是 truncate 在删除数据的时候,并不经过真正的事务,所以无法回滚;
  3. 会重置 auto_increme 项

接下来我们重新向 employee 表重新插入数据:

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截断整表数据,注意影响行数是 0,所以实际上没有对数据真正 *** 作:

truncate employee;

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再插入一条数据,自增 id 在重新增长:

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5. 插入查询结果

语法:

insert into table_name [(column [, column ...])] select ...

实例:创建一个新表,插入一个旧表中查询到的去重后的数据

  • 先创建一个旧表,并插入数据:

    mysql> create table duplicate_table (id int, name varchar(20)); mysql> INSERT INTO duplicate_table VALUES -> (100, 'aaa'), -> (100, 'aaa'), -> (200, 'bbb'), -> (200, 'bbb'), -> (200, 'bbb'), -> (300, 'ccc');

  • 创建一个新表,和旧表的结构一样

    create table no_duplicate_table like duplicate_table;

  • 将旧表的去重数据插入到新表中

    insert into no_duplicate_table select distinct * from duplicate_table;

  • 最后查看新表的数据

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6. 聚合函数

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实例:

  1. 统计班级共有多少同学

    select count(*) from students;

  • 使用 * 做统计,不受 NULL 影响

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  1. 统计班级收集的 email 有多少

    select count(email) from students;

  • NULL 不会计入结果

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  1. 统计本次考试的英语成绩分数个数

    select count(english) from exam_result;

  • count(english) 统计的是全部成绩

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  • count(distinct math) 统计的是去重成绩数量

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  1. 统计数学成绩总分

    select sum(math) from exam_result;

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  1. 统计平均总分

    select avg(chinese+math+english) 平均总分 from exam_result;

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  1. 返回语文最高分

    select max(chinese) from exam_result;

【MySQL】表的基本查询,在这里插入图片描述,第69张

  1. 返回 > 70 分以上的语文最低分

    select min(chinese) from exam_result where chinese > 70;

【MySQL】表的基本查询,在这里插入图片描述,第70张

7. group by 子句的使用

select 中使用 group by 子句可以对指定列进行分组查询。

语法:

select column1, column2, .. from table group by column;

分组的目的是为了分组之后,方便进行聚合统计。分组的本质就是把一组按照条件拆分成了多个组,进行各自组内的统计!分组其实也是"分表",就是把一张表按照条件在逻辑上拆分成了多个子表,然后分别对各自的子表进行聚合统计!

实例,需要准备一张雇员信息表(来自oracle 9i的经典测试表),表的链接:oracle 9i的经典测试表 包括:

  • emp 员工表
  • dept 部门表
  • salgrade 工资等级表

查看 emp 表数据:

【MySQL】表的基本查询,在这里插入图片描述,第71张

查看 dept 表的数据:

【MySQL】表的基本查询,在这里插入图片描述,第72张

查看 salgrade 表的数据:

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接下来开始使用分组 *** 作:

  1. 显示每个部门的平均工资和最高工资

很明显,显示每个部门的平均工资和最高工资,是需要按部门分组,分别显示部门号、平均工资和最高工资:

select deptno, avg(sal), max(sal) from emp group by deptno;

【MySQL】表的基本查询,在这里插入图片描述,第74张

  1. 显示每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资

每个部门的每种岗位,即要按照部门和岗位进行分组:

select deptno, job, avg(sal), min(sal) from emp group by deptno, job;

【MySQL】表的基本查询,在这里插入图片描述,第75张

  1. 显示平均工资低于2000的部门和它的平均工资
  • 先统计各个部门的平均工资

    select deptno, avg(sal) from emp group by deptno;

【MySQL】表的基本查询,在这里插入图片描述,第76张

  • 使用 having 对分组进行筛选

    select deptno, avg(sal) from emp group by deptno having avg(sal) < 2000;

【MySQL】表的基本查询,在这里插入图片描述,第77张

注意:having 和 group by 配合使用,对 group by 结果进行过滤,having 经常和 group by 搭配使用,作用是对分组进行筛选,作用有些像 where.

having 是对聚合后的统计数据进行条件筛选。其中 havingwhere 的区别在于:

  • 执行的顺序不一样,where 是对任意列进行条件筛选,一般是最先执行;having 是对分组聚合后的结果进行条件筛选,一般是最后才执行!

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注意:SQL 查询中各个关键字的执行先后顺序:

from > on> join > where > group by > with > having > select > distinct > order by > limit

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