from s left join p on s.pno=p.pno left join m on p.Mno=m.Mno
where m.city='上海市'
group by p.Pno,p.pname,p.city,p.color
b)、先删除Sale表的外键PNO，再删除gds表。
c)联系：视图（view）是在基本表之上建立的表，它的结构（即所定义的列）和内容（即所有数据行）都来自基本表，它依据基本表存在而存在。一个视图可以对应一个基本表，也可以对应多个基本表。视图是基本表的抽象和在逻辑意义上建立的新关系
区别：1、视图是已经编译好的sql语句。而表不是
2、视图没有实际的物理记录。而表有。
3、表是内容，视图是窗口
4、表只用物理空间而视图不占用物理空间，视图只是逻辑概念的存在，表可以及时四对它进行修改，但视图只能有创建的语句来修改
5、表是内模式，视图是外模式
6、视图是查看数据表的一种方法，可以查询数据表中某些字段构成的数据，只是一些SQL语句的集合。从安全的角度说，视图可以不给用户接触数据表，从而不知道表结构。
7、表属于全局模式中的表，是实表；视图属于局部模式的表，是虚表。
8、视图的建立和删除只影响视图本身，不影响对应的基本表。
数据库，无外乎增删改查：增：
insert into A表 values (value1，value2，value3......)向A表中新增数据
删：
delete from A表 ( where id=1) 删除A表（删除A表id=1的数据）如果删除某个测试数据，记得加where条件，否则整张表的数据都被删除，防止误 *** 作！不过，数据可以回滚找回。
truncate A表：清除表数据，数据无法回滚。
drop A表：整表结构删除，即，这张表不存在了。
改：
update A表 set name='test' where id=1 修改id为1的name值为test
查：
1：左关联和右关联的区别？
答：左关联（ left join ）左表为主，左表数据全部显示，右表显示关联数据，无关联显示null，右关联( right join )相反。
2：模糊查询？
select * from A表 where name like ' %a% ' (name包含a字母)
查询结果： a ， a bc，b a c，bc a
select * from A表 where name like ' a% ' (name值以a字母开头)
查询结果： a ， a bc
select * from A表 where name like ' %a ' (name值以a字母结尾)
查询结果： a ，bc a
3：统计：count和sum
count统计表的 记录数 ，sum统计某列数值 总和 。
select count(*) from A表
select count(1) from A表
select count(列名) from A表
区别：
count( * )： 所有记录，包括null值
count( 1 )：所有记录，包括null值
count( 列名 )：列名有值得记录， 不包括null值
执行效率：
以前是count(1)比count(*)快，但现在count(*)底层算法优化,查询更快，所以推荐count(*)
统计有效数据的记录，count(列名)
select sum(列名) from A表 计算列名数值总和。
举例：
查询A表中，姓王的用户量
select count(*) from A where name like '王%'
Plus版
1：去重distinct，查询不重复记录的数据
必须放开头
select distinct 列名 from 表名（查询所有列名数据，去掉重复数据）
举例：
表A，查询考核等级grade，有哪些值
select distinct grade from A
2：分组group by，根据某个字段分组
select 列名 from 表名 group by 列名，一般会配合聚合函数一起使用
举例：
表A中，查询考核等级grade字段，不同值各多少人
select grade,count(*) from A group by grade
3：limit，查询结果返回的数量，多用于分页查询
select * from 表名 limit i,n i代表查询结果的索引值，默认从0开始，n返回查询的结果数。
举例：
订单表A，查询第21条到30条数据
select * from A limit 20,10
可能会问为什么不能直接用id查询？因为id不准确，可能存在id不连续的情况。如果某条数据被物理删除了呢？
何为物理删除和逻辑删除？
物理 删除 ，直接将某条数据，从表中删除。
逻辑 删除，仅通过某个字段标记删除，实际表中还存在。(比如：is_delete=1代表已删除，is_delete=0未删除)
4：排序order by 列名 asc（列名值升序排列）和order by 列名 desc（列名值降序排列）
举例：
用户表A，按照用户id升序（select查询默认根据主键升序，所以升序，不加order by也可以）
select * from A order by id asc同select *from A
用户表A，按照新建时间倒序
select * from A order by create_time desc
5：in和between查询某个范围的数值
举例：
in：查询指定数值的数据
between：查询某个范围内的数据
举例：
查询表A中，id=1和id=10的数据
select * from A where id in(1,10)
查询表A中，1月份新增的数据
select * from A where create_time between '2022-01-01' and '2022-01-31 23:59:59'
已知有如下4张表：
学生表：student(学号,学生姓名,出生年月,性别)
成绩表：score(学号,课程号,成绩)
课程表：course(课程号,课程名称,教师号)
教师表：teacher(教师号,教师姓名)
准备练习数据
1）创建学生表（student）
2）创建成绩表（score）
3）创建课程表（course）
4）教师表（teacher）
1）学生表添加数据
2）成绩表添加数据
3）课程表添加数据
4）教师表添加数据
简单查询
查询姓“猴”的学生名单
查询姓名中最后一个字是“猴”字的学生名单
查询姓名中带“猴”字的学生名单
查询姓“孟”老师的个数
汇总分析
1.汇总分析
查询课程编号为“0002”的总成绩
查询选了课程的学生人数
2.分组
查询各科成绩的最高分和最低分, 以如下的形式显示：课程号，最高分，最低分
查询每门课程选修的学生数
3.分组结果的条件
查询至少选修两门课程的学生学号
查询同名同姓学生名单并统计同名人数
分析：条件：怎么算姓名相同？按姓名分组后人数大于等于2，因为同名的人数大于等于2，分析出这一点很重要
查询不及格的课程并按课程号从大到小排列
查询每门课程的平均成绩，结果按平均成绩升序排序，平均成绩相同时，按课程号降序排列
检索课程编号为“0004”且分数小于60的学生学号，结果按按分数降序排列
统计每门课程的学生选修人数(超过2人的课程才统计)，要求输出课程号和选修人数，查询结果按人数降序排序，若人数相同，按课程号升序排序
查询两门以上不及格课程的同学的学号及其平均成绩
第2步：再加上限制条件：
1）不及格课程
2）两门以上[不及格课程]
4.查询结构排序，分组的指定条件
查询学生的总成绩并进行排名
查询平均成绩大于60分的学生的学号和平均成绩
复杂查询
查询课程成绩小于60分学生的学号、姓名
【知识点】子查询
1.翻译成大白话
1）查询结果：学生学号，姓名
2）查询条件：所有课程成绩 <60 的学生，需要从成绩表里查找，用到子查询
第1步，写子查询（所有课程成绩 <60 的学生）
第2步，查询结果：学生学号，姓名，条件是前面1步查到的学号
查询没有学全所有课的学生的学号、姓名
查询出只选修了两门课程的全部学生的学号和姓名
查找1990年出生的学生名单
查询本月过生日的学生
工作中会经常遇到这样的业务问题：
如何找到每个类别下用户最喜欢的产品是哪个？
如果找到每个类别下用户点击最多的5个商品是什么？
这类问题其实就是常见的：分组取每组最大值、最小值，每组最大的N条（top N）记录。
分组取每组最大值，按课程号分组取成绩最大值所在行的数据
分组取每组最小值，按课程号分组取成绩最小值所在行的数据
每组最大的N条记录，查询各科成绩前两名的记录
第1步，查出有哪些组
我们可以按课程号分组，查询出有哪些组，对应这个问题里就是有哪些课程号
第2步：先使用order by子句按成绩降序排序（desc），然后使用limt子句返回topN（对应这个问题返回的成绩前两名）
第3步，使用union all 将每组选出的数据合并到一起
多表查询
查询所有学生的学号、姓名、选课数、总成绩
查询平均成绩大于85的所有学生的学号、姓名和平均成绩
查询学生的选课情况：学号，姓名，课程号，课程名称
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