【MySQL】表的基本查询

YoungMLet2023-12-25 18:09

表的基本查询

  • 表的增删查改
    • [1. Create](#1. Create)
      • [（1）单行数据 + 全列插入](#（1）单行数据 + 全列插入)
      • [（2）多行数据 + 指定列插入](#（2）多行数据 + 指定列插入)
      • （3）插入否则更新
      • （4）替换
    • [2. Retrieve](#2. Retrieve)
      • [（1）select 列](#（1）select 列)
        • [a. 全列查询](#a. 全列查询)
        • [b. 指定列查询](#b. 指定列查询)
        • [c. 查询字段为表达式](#c. 查询字段为表达式)
        • [d. 为查询结果指定别名](#d. 为查询结果指定别名)
        • [e. 结果去重](#e. 结果去重)
      • [（2）where 条件](#（2）where 条件)
      • （3）结果排序
      • （4）筛选分页结果
    • [3. Update](#3. Update)
    • [4. Delete](#4. Delete)
    • [5. 插入查询结果](#5. 插入查询结果)
    • [6. 聚合函数](#6. 聚合函数)
    • [7. group by 子句的使用](#7. group by 子句的使用)
    • [8. 相关题目练习](#8. 相关题目练习)

表的增删查改

表的增删查改，简称表的 CURD 操作 : 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：

（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 stunum 和name 字段：

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

示例如下：

（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：

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：

如上图，插入失败。所以我们可以选择性的进行同步更新操作语法：

		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：

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：

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：

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'
			    -> );

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);

（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：

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 id 、name 、math，如下：

			select id, name, math from exam_result;
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
  • 表达式包含一个字段：select id, name, chinese+10 from exam_result; - - - 使语文成绩 + 10 分
  • 表达式包含多个字段：select id, name, chinese + math + english from exam_result; - - - 统计总成绩
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

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：

结果去重：select distinct math from exam_result;

（2）where 条件

  • 比较运算符：
  • 逻辑运算符：

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;
  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;

  • 使用 between ... and ... 条件

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

  • 使用 in 条件

      		select name, math from exam_result where math in(53, 91, 98);
  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%';
  • _ 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;
  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;
  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%';
  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;
  1. null 的查询

接下来我们切回 students 表进行查询：

  • 查询 email 已知的同学姓名

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

  • NULL 和 NULL 的比较，= 和 <=> 的区别

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

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

（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

  1. 同学及 email，按 email 排序显示

     		select name, email from students order by email asc;

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：

  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;
  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;

（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;

第二页：

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

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;

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：

更新数据：

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

查看更新后数据：

  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：

更新数据：

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

查看更新后数据：

  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;

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');
  1. 将所有同学的英语成绩更新为原来的 2 倍

查看原数据：

更新数据：

			update exam_result set english = english * 2;

查看更新后的数据：

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：

删除数据：

			delete from exam_result where name='Lily';

查看删除后的数据：

  1. 删除整张表数据

我们查看当前库的表：

可以看到有一张 employee 表，我们查看这张表的数据如下：

再查看表的结构：

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：

再插入一条数据，自增 id 在原值上继续增长：

注意：删除整表操作要慎用！

（2）截断表

语法：

			truncate [table] table_name

注意：这个操作慎用

  1. 只能对整表操作，不能像 delete 一样针对部分数据操作；
  2. 实际上 MySQL 不对数据操作，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：

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操作：

			truncate employee;

再插入一条数据，自增 id 在重新增长：

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

6. 聚合函数

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

  1. 统计班级收集的 email 有多少

     		select count(email) from students;
  • NULL 不会计入结果

  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
  • count(distinct math) 统计的是去重成绩数量

  1. 统计数学成绩总分

     		select sum(math) from exam_result;

  1. 统计平均总分

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

  1. 返回语文最高分

     		select max(chinese) from exam_result;

  1. 返回 > 70 分以上的语文最低分

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

7. group by 子句的使用

在 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：

查看 dept 表的数据：

查看 salgrade 表的数据：

接下来开始使用分组操作：

  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;
  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;
  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;

  • 使用 having 对分组进行筛选

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

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 having 和 where 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！

8. 相关题目练习

  1. Nowcoder：批量插入数据

  2. Nowcoder：找出所有员工当前薪水salary情况

  3. Nowcoder：查找最晚入职员工的所有信息

  4. Nowcoder：查找入职员工时间排名倒数第三的员工所有信息

  5. Nowcoder：查找薪水记录超过15条的员工号emp_no以及其对应的记录次数t

  6. Nowcoder：获取所有部门当前manager的当前薪水情况，给出dept_no, emp_no 以及 salary, 当前表示 to_date = '9999-01-01'

  7. Nowcoder：从titles表获取按照title进行分组

  8. Leetcode：查找重复的电子邮箱

  9. Leetcode：大的国家

  10. Leetcode：第N高的薪水

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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