【PostgreSql基础语法 】1、增删改查、where、limit、like模糊查询

大龄烤红薯2023-11-06 16:45

Shell命令框和Navicat联合使用

    • 一、数据库层面（shell命令行）
    • 二、表格层面（Navicat）
    • 三、增删改查
      • [1. 增insert into](#1. 增insert into)
      • [2. 查询select](#2. 查询select)
      • [3. UPDATE 改](#3. UPDATE 改)
      • [4. DELETE 删除](#4. DELETE 删除)
    • [四、 关键字](#四、 关键字)
      • [1. AND](#1. AND)
      • 2.OR
      • [3. NOT NULL 和 NULL](#3. NOT NULL 和 NULL)
      • [4. LIKE 模糊查询](#4. LIKE 模糊查询)
        • [4.1 like查找非字符类型](#4.1 like查找非字符类型)
      • [5. IN 包含](#5. IN 包含)
        • [5.2 NOT IN](#5.2 NOT IN)
      • [6. BETWEEN 和 AND 的联合使用 包含两个端点值](#6. BETWEEN 和 AND 的联合使用 包含两个端点值)
      • [7. LIMIT](#7. LIMIT)
      • [8. OFFSET](#8. OFFSET)
      • [9. ORDER BY](#9. ORDER BY)
      • [10. GROUP BY ：](#10. GROUP BY ：)
        • [10.1 何为分组](#10.1 何为分组)
      • [11. HAVING 用来筛选分组后的各项数据](#11. HAVING 用来筛选分组后的各项数据)
      • [12. DISTINCT 去重复 与select连用](#12. DISTINCT 去重复 与select连用)

一、数据库层面（shell命令行）

  1. 创建数据库

    postgres=# CREATE DATABASE school;

  2. 查看数据库

    postgres=# \l

  3. 选择数据库

    postgres=# \c school

  4. 删除数据库

    postgres=# DROP DATABASE school;

二、表格层面（Navicat）

  1. 创建表格

    sql 复制代码 
    CREATE TABLE table_name(
   字段名称 字段数据类型,
   column2 datatype,
   column3 datatype,
   .....
   columnN datatype,
   PRIMARY KEY( 一个或多个列 )
);

  2. 删除表格

    sql 复制代码 
    DROP TABLE table_name;

  3. 创建schema模式

    sql 复制代码 
    CREATE SCHEMA myschema.表名(
   ID   INT              NOT NULL,
   NAME VARCHAR (20)     NOT NULL,
   AGE  INT              NOT NULL,
   ADDRESS  CHAR (25),
   SALARY   DECIMAL (18, 2),
   PRIMARY KEY (ID)
);

  4. 删除schema模式

    • 删除一个空模式

      sql 复制代码 
      DROP SCHEMA myschema;

    • 删除一个模式及包含的所有对象

      sql 复制代码 
      DROP SCHEMA myschema CASCADE;

三、增删改查

1. 增insert into

sql语法：

INSERT INTO TABLE_NAME (字段名1, column2, column3,...columnN) VALUES (value1, value2, value3,...valueN)

sql 复制代码 
INSERT INTO TABLE_NAME (字段名1, column2, column3,...columnN)
VALUES (value1, value2, value3,...valueN);
// 举例
INSERT INTO book(id,name,age)VALUES(1,'张一山',24);
INSERT INTO book values (2,'王祖蓝',23);
INSERT INTO book values (3,'李一同');
INSERT INTO book values (4,'吴晓非');
INSERT INTO book values (5);
INSERT INTO book values (6,24);
// 遵循顺序对应
// 下面是结果
1	张一山	24
2	王祖蓝	23
3	李一同	null
4	吴晓非	null
5    null   null
6	 24     null

2. 查询select

SQL语法：

SELECT column1, column2,...columnN FROM table1 where 条件;

sql 复制代码 
// 查询所有字段使用*；
SELECT * FROM book
// 查询系统当前时间
SELECT CURRENT_TIMESTAMP;

3. UPDATE 改

sql语法：

UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2...., columnN = valueN WHERE [condition];

sql 复制代码 
UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2...., columnN = valueN
WHERE [condition];

// 修改name=lcy字段的年龄age为16

UPDATE company SET age=16 WHERE name='lcy';

// 若不加where条件则 修改某个字段下的所有内容

UPDATE company set salary=13000, age=18

1 paul 18 加拿大 13000.00 2023-07-05

2 allen 18 纽约 13000.00 2023-07-20

3 teddy 18 加利福尼亚 13000.00 2023-07-06

4 mark 18 旧金山 13000.00 2023-07-07

5 ming 18 曼彻斯特 13000.00 2023-07-08

8 zx 18 北京 13000.00 2023-07-15

7 lqq 18 陕西 13000.00 2023-07-10

6 james 18 曼哈顿 13000.00 2023-07-09

// 和IN连用

UPDATE company set salary=19000,age=19 WHERE id IN(1,2,3)

// 和like连用

UPDATE company set salary=700,age=19 WHERE name like '%y'

5 ming 18 曼彻斯特 13000.00 2023-07-08

6 james 18 曼哈顿 13000.00 2023-07-09

1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05

2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20

4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07

7 lqq 19 陕西 700.00 2023-07-10

8 zx 19 北京 700.00 2023-07-15

3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06

4. DELETE 删除

delete删除表的内容，drop删除表的结构
sql语法：

DROP TABLE 表名;

TRUNCATE TABLE 表名
语法：DELETE FROM table_name WHERE [condition];

// 条件删除

DELETE FROM company WHERE name='james'

// 删除表里所有内容

DELETE FROM company

区别：

使用 TRUNCATE TABLE 表名=DELETE FROM company但是前者不会产生日志

四、 关键字

1. AND

AND 表示多个条件必须同时成立

找出 AGE(年龄) 字段大于等于 25，并且 SALARY(薪资) 字段大于等于 16000 的数据：
SELECT * FROM company WHERE age>=25 AND salary >= 16000

2.OR

OR 表示示多个条件中只需满足其中任意一个即可

找出 AGE(年龄) 字段大于等于 25，或者 SALARY(薪资) 字段大于等于 26000 的数据：SELECT * FROM company WHERE age>=25 OR salary >= 26000

3. NOT NULL 和 NULL

在公司表中找出 AGE(年龄) 字段不为空/为空的记录：
SELECT * FROM company WHERE age IS NOT NULL;
SELECT * FROM company WHERE age IS NULL;

4. LIKE 模糊查询

模糊查询就需要用到like操作符。另外还有两个通配符。

①%通配符。%表示出现任意字符，出现的字符数可以是0，1，无数。

②_ 通配符。_ 表示出现有且仅有一次字符。

  • 如果没有使用以上两种通配符，LIKE 子句和等号 = 得到的结果是一样的。

在 PostgreSQL 中，LIKE 子句是只能用于对字符进行比较，因此在下面例子中，我们要将整型数据类型转化为字符串数据类型。

实例 描述
WHERE SALARY::text LIKE '200%' 找出 SALARY 字段中以 200 开头的数据。
WHERE SALARY::text LIKE '%200%' 找出 SALARY 字段中含有 200 字符的数据。
WHERE SALARY::text LIKE '_00%' 找出 SALARY 字段中在第二和第三个位置上有 00 的数据。
WHERE SALARY::text LIKE '2_%_%' 找出 SALARY 字段中以 2 开头的字符长度大于 3 的数据。
WHERE SALARY::text LIKE '%2' 找出 SALARY 字段中以 2 结尾的数据
WHERE SALARY::text LIKE '_2%3' 找出 SALARY 字段中 2 在第二个位置上并且以 3 结尾的数据
WHERE SALARY::text LIKE '2___3' 找出 SALARY 字段中以 2 开头，3 结尾并且是 5 位数的数据

如：在 COMPANY 表中找出 NAME(名字) 字段中以 Pa 开头的的数据：

SELECT * FROM company WHERE name like 'pa%';//以pa开头的
SELECT * FROM company WHERE name like '%l%';// name中含有字母l的
SELECT * FROM company WHERE name like '%l';//以字母l结尾的

当我们大概知道name后面有一个字符，前面有一个字符的时候，我们就可使用_

SELECT * FROM company WHERE name like '_z_';

4.1 like查找非字符类型

// 查询年龄=19的
SELECT * FROM company WHERE age::TEXT like '19'

1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05

2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20

7 lcx 19 陕西 700.00 2023-07-10
// 查询年龄以2开头的
SELECT * FROM company WHERE age::TEXT like '2_'

// 查询工资以19开头的
SELECT * FROM company WHERE salary::TEXT like '19%'

5. IN 包含

比如使用or时：薪水在where salary = 10000 or 20000时，就可以使用in子句
SELECT * FROM company WHERE salary=17000 OR salary=19000;

现在我们可以直接使用IN子句：可以是1个或多个
SELECT * FROM company WHERE salary in(17000,19000,12000);
SELECT * FROM company WHERE salary in(28000);

5.2 NOT IN

刚好和IN相反

6. BETWEEN 和 AND 的联合使用 包含两个端点值

// 找出工资在4500到9000之间的
SELECT * FROM "company" WHERE salary BETWEEN 4500 AND 9000;

7. LIMIT

主要用于分页查询 一般分页关键字放在最后的

limit 子句用于限制 SELECT 语句中查询的数据的数量。

基本语法:

SELECT column1, column2 FROM table_name LIMIT [no of rows]
举例：

// 返回四个数据
SELECT * FROM company LIMIT 4

// 返回四个数据并按照id排序
SELECT * FROM company ORDER BY id LIMIT 4

8. OFFSET

  • 概念：OFFSET 偏移量（初始偏移量为0）offset 1 ：意思就是从第2行开始
    注：LIMIT x OFFSET y 是为了与PostgreSQL兼容, 查询出的数据结果集为 [y+1,x+y]。

  • offset使用： offset x

  • sql语法：

    // 从x+1行开始 取数据
    SELECT * FROM "company" OFFSET 1从第二行开始取数据 含x+1行的数据

  • 配合limit使用

    // 全部数据

    5 ming 18 曼彻斯特 13000.00 2023-07-08

    1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05

    2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20

    4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07

    7 lcx 19 陕西 700.00 2023-07-10

    8 zx 19 北京 700.00 2023-07-15

    3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06

    6 ljj 28 shanxi 900.00 2023-07-19

    // 从第2行开始，取4行数据

    SELECT * FROM "company" LIMIT 4 OFFSET 1

    1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05

    2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20

    4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07

    7 lcx 19 陕西 700.00 2023-07-10

9. ORDER BY

  • 概念：排序， 一般配合where子句一起使用

  • 基础语法

    java 复制代码 
    SELECT column-list
FROM   table_name
[WHERE condition]
[ORDER BY column1, column2, .. columnN] [ASC | DESC];

  • 默认是升序排序 即 order by column asc，若想改成降序则使用 desc

    // 按照id降序排序
    SELECT * FROM company ORDER BY id desc

10. GROUP BY ：

  • 基础知识：分组，配合select使用 和聚合函数使用

    GROUP BY子句通常与聚合函数一起用于统计数据。

    GROUP BY子句将行排列成组，聚合函数返回每个组的统计量。

    • 概念：

      目的 ： GROUP BY 语句和 SELECT 语句一起使用，用来对相同的数据进行分组。

      位置：GROUP BY 在一个 SELECT 语句中，放在 WHRER 子句的后面，ORDER BY 子句的前面。

      SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME;

    • 语法：

      sql 复制代码 
      SELECT column-list
FROM table_name
WHERE [ conditions ]
GROUP BY column1, column2....columnN

    • 使用 group by 时 只能select 出 分组字段和聚合函数

    • 举例

      // 全部

      5 ming 18 曼彻斯特 13000.00 2023-07-08

      1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05

      2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20

      4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07

      7 lcx 19 陕西 700.00 2023-07-10

      8 zx 19 北京 700.00 2023-07-15

      3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06

      6 ljj 28 shanxi 900.00 2023-07-19
      // 根据name进行分组，并且找出每个人的工资总额

      SELECT name,SUM(salary) FROM company GROUP BY name

      teddy 700.00

      allen 19000.00

      ljj 900.00

      lcx 700.00

      paul 19000.00

      ming 13000.00

      mark 11000.00

      zx 700.00

10.1 何为分组

目前我们表中的数据人名都是一个，我们现在往表中加入几条数据

1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05

2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20

4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07

7 lcx 19 陕西 700.00 2023-07-10

8 zx 19 北京 700.00 2023-07-15

3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06

6 ljj 28 shanxi 900.00 2023-07-19

9 paul 24 Houston 20000.00 2023-07-11

10 James 44 Norway 5000.00 2023-07-19

11 James 45 Texas 5000.00 2023-07-20

再次进行一次分组看
SELECT name,SUM(salary) FROM company GROUP BY name

teddy 700.00

allen 19000.00

James 10000.00

ljj 900.00

lcx 700.00

paul 39000.00

ming 13000.00

mark 11000.00

zx 700.00
发现james和paul已经进行了合并相加

// 根据name进行分组，并且找出每个人的工资总额，根据工资总额进行排序

SELECT name,SUM(salary) FROM company GROUP BY name ORDER BY SUM(salary)

teddy 700.00

lcx 700.00

zx 700.00

ljj 900.00

mark 11000.00

ming 13000.00

paul 19000.00

allen 19000.00

// 根据name进行分组，并且找出每个人的工资总额，且筛选出年龄大于20的数据，最后根据工资总额进行排序

SELECT name,SUM(salary) FROM company WHERE age>20 GROUP BY name ORDER BY SUM(salary)

ljj 900.00

mark 11000.00

11. HAVING 用来筛选分组后的各项数据

  • 基础语法：HAVING 是在由 GROUP BY 子句创建的分组基础上设置条件，所以要放在group by后面

    sql 复制代码 
     SELECT column1, column2
 FROM table1
 WHERE [ conditions ]
 GROUP BY column1, column2
 HAVING [ conditions ]
 ORDER BY column1, column2

  • 位置：

    AVING 子句必须放置于 GROUP BY 子句后面，ORDER BY 子句前面

  • 举例

    // 找出根据 NAME 字段值进行分组，并且 name(名称) 字段的计数少于 2 数据

    select name from company group by name having count(name) < 2

    teddy

    allen

    ljj

    lcx

    ming

    mark

    zx
    // 找出根据 NAME 字段值进行分组，并且 name(名称) 字段的计数大于 1 数据

    select name from company group by name having count(name) > 1

    James

    paul

    其他： SELECT id,salary FROM company GROUP BY salary,id HAVING MAx(age)>23 ORDER BY id

12. DISTINCT 去重复 与select连用

  • 概念：

    DISTINCT 关键字与 SELECT 语句一起使用，用于去除重复记录，只获取唯一的记录

  • 基础语法
    SELECT DISTINCT column1, column2,.....columnN FROM table_name WHERE [condition]

  • 举例

    剔除company中重复的name 我们可以在结果中看到去掉了重复的james和paul

SELECT DISTINCT name FROM company

teddy

allen

James

ljj

lcx

paul

ming

mark

zx

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