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【2022.8.17】MySQL数据库（4）

2022-08-17 23:35:01  阅读：130  来源： 互联网

标签：group name 17 查询 emp 2022.8 MySQL post select


学习内容概要

  • 操作表的SQL语句补充

  • 表查询关键字

    • select

    • from

    • where

    • group by

    • having

    • distinct

    • order by

    • limit

    • regexp

    • SQL语句中也支持写类似于if的逻辑语法

    • 多表查询思路

      • 子查询

      • 连表操作

内容详细

操作表的SQL语句补充

  • 1 . 修改表名
    • alter table 表名 rename 新表名;
  • 2 . 新增字段
    • alter table 表名 add 字段名 字段类型(数字) 约束条件;
    • alter table 表名 add 字段名 字段类型(数字) 约束条件 after 已存在的字段;
    • alter table 表名 add 字段名 字段类型(数字) 约束条件 first;
  • 3 . 修改字段
    • alter table 表名 change 旧字段 新字段 新字段类型(数字) 约束条件;
    • alter table 表名 modify 旧字段名 新的字段类型(数字) 约束条件; # 此语句是针对修改旧字段名的字段类型的
  • 4 . 删除字段
    • alter table 表名 drop 字段名;

表查询关键字

  • 先创建一个公司架构表
	# 创建公司架构表
    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, #一个部门在一个公办室
      depart_id int
    );
    
    
    # 三个部门：教学部、销售部、运营部（插入数据）
    

insert into emp(name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values
    ('jason','male',18,'20170301','浦东第一帅形象代言',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);

查询关键字之select与from

  • 1 . SQL语句中的关键字编写的顺序与执行顺序是不一致的！！！

    • eg：select name from emp;
    • 首先肯定基于 from 后面的条件 先确定表 然后执行 select 后面的需求 确定字段

  • 2 . 在编写SQL语句针对select 和 from 可以先编写固定的模本

    • select * from 表名 其他操作;
    • select 后面的字段 可能是实际本来创建表的时候就有 也有可能是SQL后期动态产生的 所有可以先用 * 占位 最后需要查询什么字段 在修改
    • select
      • 意思为自定义查询表中字段对应的数据
    • from
      • 意思为指定操作对象（哪一张表，或者是多张表）

查询关键字之where筛选

# 实题演练说明 where 的用处

# 1. 查询id大于等于3小于等于6的数据：
（1）select id,name from emp where id>= 3 and id<= 6;  # 查看符合条件的 id name （用到了成员运算  and ）
(2) select * from emp where id between 3 and 6;  # 查看符合条件的 所有的数据信息（全面）（用到了成员运算 and ）


# 2. 查询薪资是20000或者18000或者17000的数据
(1) select * from emp where salary= 20000 or salary= 18000 or salary= 17000; 
(2) select * from emp where salary in(17000,18000,20000);  # 用到了成员运算 in 


# 3.查询员工姓名中包含o的字母的员工的姓名和薪资

# 分析 ：1.先按照要求拼写出SQL语句 
		2.查询是emp 表
 		3.条件是查询员工姓名包含 o 的员工姓名和薪资>>>>  where name like '%o%'
  		4.再是对查询出来的数据筛选展示部分 select name,salary
		5.得出：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员工姓名与其薪资
select name,salary from emp where name like '____';  # 这里的一个 — 表示一个字符

# 5.查询id小于3或者大于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名与岗位名  针对null不能用等号，只能用is
select name,post from emp where post_comment = NULL;  # 查询为空！
select name,post from emp where post_comment is NULL;  # 查询正常
select name,post from emp where post_comment is not NULL;  # 查询正常

查询关键字之 group by 分组

  • 1 . 分组（group by ）含义：

    • 按照一些指定的条件将单个单个的数据分为一个个整体
    • 关键字：group by

  • 2 . 语句规范：

    • 分组之后我们研究的对象应该是以组为单位 不应该再直接获取单个数据项 如果获取了应该直接报错 select后面可以直接填写的字段名只能是group by 后面跟的字段

      • eg:select post from emp group by post;

    • (其他字段需要借助于一些方法才可以获取)

      • 方法：set global
        • sql_mode='strict_trans_tables,only_full_group_by';

  • 3 . 写SQL是否需要使用分组 我们可以在题目中得到答案（每个、平均、最大、最小、）

  • 4 . 配合分组常见使用的有聚合函数

    聚合函数 含义
    max 最大值
    min 最小值
    sum 总和
    count 计数
    avg 平均 
# 实例演练：

获取每个部门的最高工资  

# 以组为单位统计组内数据>>>聚合查询(聚集到一起合成为一个结果)

# 每个部门的最高工资
select post,max(salary) from emp group by post;
补充:在显示的时候还可以给字段取别名
select post as '部门',max(salary) as '最高工资' from emp group by post;
as也可以省略 但是不推荐省 因为寓意不明确
# 每个部门的最低工资
select post,min(salary) from emp group by post;
# 每个部门的平均工资
select post,avg(salary) from emp group by post;
# 每个部门的工资总和
select post,sum(salary) from emp group by post;
# 每个部门的人数
select post,count(id) from emp group by post;




==============================================================

# 问题：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（分组之后用）不仅可以用来显示除分组外字段还有拼接字符串的作用

select post,group_concat(name) from emp group by post;  # 查询每个部门下所属的员工

select post,group_concat(name,"_NB") from emp group by post;  # 把每个部门下所属的员工姓名后面都拼接一个_NB

select post,group_concat(name,"|",salary) from emp group by post;  # 查询每个部门所属的员工的姓名和工资 并且用 | 隔开 

select post,group_concat(salary) from emp group by post;  # 查询每个部门下所属的工资

查询关键字之 having 过滤

  • 过滤（having）含义：
    • where与having的功能其实是一样的 都是用来筛选数据
      只不过where用于分组之前的筛选 而having用于分组之后的筛选
    • 为了人为的区分 所以叫where是筛选 having是过滤
# 1.统计各部门年龄在30岁以上的员工平均工资，并且保留平均工资大于10000的部门

select post,avg(salary) from emp where age >=  30 group by post having avg(salary) > 10000;

查询关键字之 distinct 去重

  • 关键字：distinct

  • 去重就是去除掉多余重复的数据

  • 前提字段名中的数据必须是一模一样的

(1)select distinct age from emp;
(2)select distinct age,post from emp;

查询关键字之 order by 排序

  • 升序：asc
  • 降序：desc
select * from emp order by salary asc; #把工资按照升序排
select * from emp order by salary desc; #把工资按照降序排

select * from emp order by age desc; #把年龄按照降序排

#先按照年龄(age)降序排，在年轻相同的情况下再按照薪资（salary）升序排
select * from emp order by age desc,salary asc; 

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

查询关键字之limit分页

  • 关键字： limit
  • 用法：如果一个表非常的庞大 数据也很多 就可以用到limit分页展示 可以减少内存压力
# 限制展示条数

select * from emp limit 10;  # 展示表前10条数据

# 问题：查询工资最高的人的详细信息

select * from emp order by salary desc limit 1;  # 先把做工资降序操作 然后拿第一条数据即可得到工资最高人的信息 

# 分页显示
select * from emp limit 0,1;  # 第一个参数表示起始位置，第二个参数表示的是条数，不是索引位置
select * from emp limit 1,6;  # 查询起始位置第一条后面的6条数据

查询关键字之regexp正则

  • 关键字：regexp
select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$';  # 筛选名字是j开头 n 或者 y 结尾的员工

select * from emp where name regexp '^t.*(y|n)$';# 筛选名字是t开头 n 或者 y 结尾的员工

select * from emp where name regexp '^j.*(n|y|k)$';  # 筛选名字是j开头  n 或者 y 或者k 结尾的员工

多表查询思路

  • 子查询：
    • 将一张表的查询结果括号括起来当做另外一条SQL语句的条件使用
  • 连表操作
    • 先将所有涉及到结果的表全部拼接到一起形成一张大表 然后从大表中查询数据
# 部门表
create table dep1(
    id int primary key auto_increment,
    name varchar(20) 
);
# 员工表
create table emp1(
    id int primary key auto_increment,
    name varchar(20),
    gender enum('male','female') not null default 'male',
    age int,
    dep_id int
);

# 插入部门表的数据
insert into dep1 values
(200,'技术'),
(201,'人力资源'),
(202,'销售'),
(203,'运营'),
(205,'安保')
;

# 插入员工表数据
insert into emp1(name,gender,age,dep_id) values
('jason','male',18,200),
('dragon','female',48,201),
('kevin','male',18,201),
('nick','male',28,202),
('owen','male',18,203),
('jerry','female',18,204);

子查询

# 查询jason的部门名称
	1.先获取jason的部门编号
		select dep_id from emp1 where name = 'jason';  # 200
	2.根据部门编号获取部门名称
    	select name from dep1 where id = 200;
 	子查询
    	select name from dep1 where id = (select dep_id from emp1 where name = 'jason');

连表操作

select * from emp1,dep1;  # 笛卡尔积
# 笛卡尔积会把每个数据值一一来做比对
# 使用笛卡尔积来求数据 效率太低  
# 连表有专门的语法

inner join		内连接
	只拼接两边都有的字段数据
left join		左连接
	以左表为基准 展示所有的数据 没有对应则NULL填充
right join		右连接
	以右表为基准 展示所有的数据 没有对应则NULL填充
union		   全连接
	select * from emp1 left join dep1 on emp1.dep_id = dep1.id
   	union
	select * from emp1 right join dep1 on emp1.dep_id = dep1.id;

标签：group,name,17,查询,emp,2022.8,MySQL,post,select
来源： https://www.cnblogs.com/55wym/p/16597190.html

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