查询
创建数据库、数据表
-- 创建数据库
create database python_test_1 charset=utf8;
-- 使用数据库
use python_test_1;
-- students表
create table students(
id int unsigned primary key auto_increment not null,
name varchar(20) default '',
age tinyint unsigned default 0,
height decimal(5,2),
gender enum('男','女','中性','保密') default '保密',
cls_id int unsigned default 0,
is_delete bit default 0
);
-- classes表
create table classes (
id int unsigned auto_increment primary key not null,
name varchar(30) not null
);
准备数据
-- 向students表中插入数据
insert into students values
(0,'小明',18,180.00,2,1,0),
(0,'小月月',18,180.00,2,2,1),
(0,'彭于晏',29,185.00,1,1,0),
(0,'刘德华',59,175.00,1,2,1),
(0,'黄蓉',38,160.00,2,1,0),
(0,'凤姐',28,150.00,4,2,1),
(0,'王祖贤',18,172.00,2,1,1),
(0,'周杰伦',36,NULL,1,1,0),
(0,'程坤',27,181.00,1,2,0),
(0,'刘亦菲',25,166.00,2,2,0),
(0,'金星',33,162.00,3,3,1),
(0,'静香',12,180.00,2,4,0),
(0,'郭靖',12,170.00,1,4,0),
(0,'周杰',34,176.00,2,5,0);
-- 向classes表中插入数据
insert into classes values (0, "python_01期"), (0, "python_02期");
- 查询所有字段
select * from 表名;
例:
select * from students;
- 查询指定字段
select 列1,列2,... from 表名;
例:
select name from students;
- 使用 as 给字段起别名
select id as 序号, name as 名字, gender as 性别 from students;
- 可以通过 as 给表起别名
-- 如果是单表查询 可以省略表明
select id, name, gender from students;
-- 表名.字段名
select students.id,students.name,students.gender from students;
-- 可以通过 as 给表起别名
select s.id,s.name,s.gender from students as s;
消除重复行
- 在select后面列前使用distinct可以消除重复的行
select distinct 列1,... from 表名;
例:
select distinct gender from students;
条件
使用where子句对表中的数据筛选,结果为true的行会出现在结果集中
- 语法如下:
select * from 表名 where 条件;
例:
select * from students where id=1;
- where后面支持多种运算符,进行条件的处理
- 比较运算符
- 逻辑运算符
- 模糊查询
- 范围查询
- 空判断
比较运算符
- 等于: =
- 大于: >
- 大于等于: >=
- 小于: <
- 小于等于: <=
- 不等于: != 或 <>
例1:查询编号大于3的学生
select * from students where id > 3;
例2:查询编号不大于4的学生
select * from students where id <= 4;
例3:查询姓名不是“黄蓉”的学生
select * from students where name != '黄蓉';
例4:查询没被删除的学生
select * from students where is_delete=0;
逻辑运算符
- and
- or
- not
例5:查询编号大于3的女同学
select * from students where id > 3 and gender=0;
例6:查询编号小于4或没被删除的学生
select * from students where id < 4 or is_delete=0;
模糊查询
- like
- %表示任意多个任意字符
- _表示一个任意字符
例7:查询姓黄的学生
select * from students where name like '黄%';
例8:查询姓黄并且“名”是一个字的学生
select * from students where name like '黄_';
例9:查询姓黄或叫靖的学生
select * from students where name like '黄%' or name like '%靖';
范围查询
- in表示在一个非连续的范围内
例10:查询编号是1或3或8的学生
select * from students where id in(1,3,8);
- between ... and ...表示在一个连续的范围内
例11:查询编号为3至8的学生
select * from students where id between 3 and 8;
例12:查询编号是3至8的男生
select * from students where (id between 3 and 8) and gender=1;
空判断
- 注意:null与''是不同的
- 判空is null
例13:查询没有填写身高的学生
select * from students where height is null;
- 判非空is not null
例14:查询填写了身高的学生
select * from students where height is not null;
例15:查询填写了身高的男生
select * from students where height is not null and gender=1;
优先级
- 优先级由高到低的顺序为:小括号,not,比较运算符,逻辑运算符
- and比or先运算,如果同时出现并希望先算or,需要结合()使用
排序
为了方便查看数据,可以对数据进行排序
语法:
select * from 表名 order by 列1 asc|desc [,列2 asc|desc,...]
说明
- 将行数据按照列1进行排序,如果某些行列1的值相同时,则按照列2排序,以此类推
- 默认按照列值从小到大排列(asc)
- asc从小到大排列,即升序
- desc从大到小排序,即降序
例1:查询未删除男生信息,按学号降序
select * from students where gender=1 and is_delete=0 order by id desc;
例2:查询未删除学生信息,按名称升序
select * from students where is_delete=0 order by name;
例3:显示所有的学生信息,先按照年龄从大-->小排序,当年龄相同时 按照身高从高-->矮排序
select * from students order by age desc,height desc;
聚合函数
为了快速得到统计数据,经常会用到如下5个聚合函数
总数
- count(*)表示计算总行数,括号中写星与列名,结果是相同的
例1:查询学生总数
select count(*) from students;
最大值
- max(列)表示求此列的最大值
例2:查询女生的编号最大值
select max(id) from students where gender=2;
最小值
- min(列)表示求此列的最小值
例3:查询未删除的学生最小编号
select min(id) from students where is_delete=0;
求和
- sum(列)表示求此列的和
例4:查询男生的总年龄
select sum(age) from students where gender=1;
-- 平均年龄
select sum(age)/count(*) from students where gender=1;
平均值
- avg(列)表示求此列的平均值
例5:查询未删除女生的编号平均值
select avg(id) from students where is_delete=0 and gender=2;
注意:如果涉及保留平均值小数位数,方法如下:
select round ( avg ( age ), 2 ) from students;
分组
group by
- group by的含义:将查询结果按照1个或多个字段进行分组,字段值相同的为一组
- group by可用于单个字段分组,也可用于多个字段分组
select * from students;
+----+-----------+------+--------+--------+--------+-----------+
| id | name | age | height | gender | cls_id | is_delete |
+----+-----------+------+--------+--------+--------+-----------+
| 1 | 小明 | 18 | 180.00 | 女 | 1 | |
| 2 | 小月月 | 18 | 180.00 | 女 | 2 | |
| 3 | 彭于晏 | 29 | 185.00 | 男 | 1 | |
| 4 | 刘德华 | 59 | 175.00 | 男 | 2 | |
| 5 | 黄蓉 | 38 | 160.00 | 女 | 1 | |
| 6 | 凤姐 | 28 | 150.00 | 保密 | 2 | |
| 7 | 王祖贤 | 18 | 172.00 | 女 | 1 | |
| 8 | 周杰伦 | 36 | NULL | 男 | 1 | |
| 9 | 程坤 | 27 | 181.00 | 男 | 2 | |
| 10 | 刘亦菲 | 25 | 166.00 | 女 | 2 | |
| 11 | 金星 | 33 | 162.00 | 中性 | 3 | |
| 12 | 静香 | 12 | 180.00 | 女 | 4 | |
| 13 | 周杰 | 34 | 176.00 | 女 | 5 | |
| 14 | 郭靖 | 12 | 170.00 | 男 | 4 | |
+----+-----------+------+--------+--------+--------+-----------+
select gender from students group by gender;
+--------+
| gender |
+--------+
| 男 |
| 女 |
| 中性 |
| 保密 |
+--------+
根据gender字段来分组,gender字段的全部值有4个'男','女','中性','保密',所以分为了4组 当group by单独使用时,只显示出每组的第一条记录, 所以group by单独使用时的实际意义不大
group by + group_concat()
- group_concat(字段名)可以作为一个输出字段来使用,
- 表示分组之后,根据分组结果,使用group_concat()来放置每一组的某字段的值的集合
select gender from students group by gender;
+--------+
| gender |
+--------+
| 男 |
| 女 |
| 中性 |
| 保密 |
+--------+
select gender,group_concat(name) from students group by gender;
+--------+-----------------------------------------------------------+
| gender | group_concat(name) |
+--------+-----------------------------------------------------------+
| 男 | 彭于晏,刘德华,周杰伦,程坤,郭靖 |
| 女 | 小明,小月月,黄蓉,王祖贤,刘亦菲,静香,周杰 |
| 中性 | 金星 |
| 保密 | 凤姐 |
+--------+-----------------------------------------------------------+
select gender,group_concat(id) from students group by gender;
+--------+------------------+
| gender | group_concat(id) |
+--------+------------------+
| 男 | 3,4,8,9,14 |
| 女 | 1,2,5,7,10,12,13 |
| 中性 | 11 |
| 保密 | 6 |
+--------+------------------+
group by + 集合函数
- 通过group_concat()的启发,我们既然可以统计出每个分组的某字段的值的集合,那么我们也可以通过集合函数来对这个
值的集合
做一些操作
select gender,group_concat(age) from students group by gender;
+--------+----------------------+
| gender | group_concat(age) |
+--------+----------------------+
| 男 | 29,59,36,27,12 |
| 女 | 18,18,38,18,25,12,34 |
| 中性 | 33 |
| 保密 | 28 |
+--------+----------------------+
分别统计性别为男/女的人年龄平均值
select gender,avg(age) from students group by gender;
+--------+----------+
| gender | avg(age) |
+--------+----------+
| 男 | 32.6000 |
| 女 | 23.2857 |
| 中性 | 33.0000 |
| 保密 | 28.0000 |
+--------+----------+
分别统计性别为男/女的人的个数
select gender,count(*) from students group by gender;
+--------+----------+
| gender | count(*) |
+--------+----------+
| 男 | 5 |
| 女 | 7 |
| 中性 | 1 |
| 保密 | 1 |
+--------+----------+
group by + having
- having 条件表达式:用来分组查询后指定一些条件来输出查询结果
- having作用和where一样,但having只能用于group by
select gender,count(*) from students group by gender having count(*)>2;
+--------+----------+
| gender | count(*) |
+--------+----------+
| 男 | 5 |
| 女 | 7 |
+--------+----------+
group by + with rollup
- with rollup的作用是:在最后新增一行,来记录当前列里所有记录的总和
select gender,count(*) from students group by gender with rollup; +--------+----------+ | gender | count(*) | +--------+----------+ | 男 | 5 | | 女 | 7 | | 中性 | 1 | | 保密 | 1 | | NULL | 14 | +--------+----------+ select gender,group_concat(age) from students group by gender with rollup; +--------+-------------------------------------------+ | gender | group_concat(age) | +--------+-------------------------------------------+ | 男 | 29,59,36,27,12 | | 女 | 18,18,38,18,25,12,34 | | 中性 | 33 | | 保密 | 28 | | NULL | 29,59,36,27,12,18,18,38,18,25,12,34,33,28 | +--------+-------------------------------------------+
获取部分行
当数据量过大时,在一页中查看数据是一件非常麻烦的事情
语法
select * from 表名 limit start,count
说明
- 从start开始,获取count条数据
例1:查询前3行男生信息
select * from students where gender=1 limit 0,3;
示例:分页
- 已知:每页显示m条数据,当前显示第n页
- 求总页数:此段逻辑后面会在python中实现
- 查询总条数p1
- 使用p1除以m得到p2
- 如果整除则p2为总数页
- 如果不整除则p2+1为总页数
- 求第n页的数据
select * from students where is_delete=0 limit (n-1)*m,m
连接查询
当查询结果的列来源于多张表时,需要将多张表连接成一个大的数据集,再选择合适的列返回
mysql支持三种类型的连接查询,分别为:
-
内连接查询:查询的结果为两个表匹配到的数据
-
右连接查询:查询的结果为两个表匹配到的数据,右表特有的数据,对于左表中不存在的数据使用null填充
-
左连接查询:查询的结果为两个表匹配到的数据,左表特有的数据,对于右表中不存在的数据使用null填充
语法
select * from 表1 inner或left或right join 表2 on 表1.列 = 表2.列
例1:使用内连接查询班级表与学生表
select * from students inner join classes on students.cls_id = classes.id;
例2:使用左连接查询班级表与学生表
- 此处使用了as为表起别名,目的是编写简单
select * from students as s left join classes as c on s.cls_id = c.id;
例3:使用右连接查询班级表与学生表
select * from students as s right join classes as c on s.cls_id = c.id;
例4:查询学生姓名及班级名称
select s.name,c.name from students as s inner join classes as c on s.cls_id = c.id;
自关联
- 设计省信息的表结构provinces
- id
- ptitle
-
设计市信息的表结构citys
- id
- ctitle
- proid
-
citys表的proid表示城市所属的省,对应着provinces表的id值
问题:
能不能将两个表合成一张表呢?
思考:
观察两张表发现,citys表比provinces表多一个列proid,其它列的类型都是一样的
意义:
存储的都是地区信息,而且每种信息的数据量有限,没必要增加一个新表,或者将来还要存储区、乡镇信息,都增加新表的开销太大
答案:
定义表areas,结构如下
- id
- atitle
- pid
说明:
- 因为省没有所属的省份,所以可以填写为null
- 城市所属的省份pid,填写省所对应的编号id
- 这就是自关联,表中的某一列,关联了这个表中的另外一列,但是它们的业务逻辑含义是不一样的,城市信息的pid引用的是省信息的id
- 在这个表中,结构不变,可以添加区县、乡镇街道、村社区等信息
创建areas表的语句如下:
create table areas(
aid int primary key,
atitle varchar(20),
pid int
);
- 从sql文件中导入数据
source areas.sql;
- 查询一共有多少个省
select count(*) from areas where pid is null;
- 例1:查询省的名称为“山西省”的所有城市
select city.* from areas as city
inner join areas as province on city.pid=province.aid
where province.atitle='山西省';
- 例2:查询市的名称为“广州市”的所有区县
select dis.* from areas as dis
inner join areas as city on city.aid=dis.pid
where city.atitle='广州市';
子查询
子查询
在一个 select 语句中,嵌入了另外一个 select 语句, 那么被嵌入的 select 语句称之为子查询语句
主查询
主要查询的对象,第一条 select 语句
主查询和子查询的关系
- 子查询是嵌入到主查询中
- 子查询是辅助主查询的,要么充当条件,要么充当数据源
- 子查询是可以独立存在的语句,是一条完整的 select 语句
子查询分类
- 标量子查询: 子查询返回的结果是一个数据(一行一列)
- 列子查询: 返回的结果是一列(一列多行)
- 行子查询: 返回的结果是一行(一行多列)
标量子查询
- 查询班级学生平均年龄
- 查询大于平均年龄的学生
查询班级学生的平均身高
select * from students where age > (select avg(age) from students);
列级子查询
- 查询还有学生在班的所有班级名字
- 找出学生表中所有的班级 id
- 找出班级表中对应的名字
select name from classes where id in (select cls_id from students);
行级子查询
- 需求: 查找班级年龄最大,身高最高的学生
- 行元素: 将多个字段合成一个行元素,在行级子查询中会使用到行元素
select * from students where (height,age) = (select max(height),max(age) from students);
子查询中特定关键字使用
- in 范围
- 格式: 主查询 where 条件 in (列子查询)
总结
查询的完整格式 ^_^ 不要被吓到 其实很简单 ! _ !
SELECT select_expr [,select_expr,...] [
FROM tb_name
[WHERE 条件判断]
[GROUP BY {col_name | postion} [ASC | DESC], ...]
[HAVING WHERE 条件判断]
[ORDER BY {col_name|expr|postion} [ASC | DESC], ...]
[ LIMIT {[offset,]rowcount | row_count OFFSET offset}]
]
- 完整的select语句
select distinct *
from 表名
where ....
group by ... having ...
order by ...
limit start,count
- 执行顺序为:
- from 表名
- where ....
- group by ...
- select distinct *
- having ...
- order by ...
- limit start,count
- 实际使用中,只是语句中某些部分的组合,而不是全部