2020重新出发，MySql基础，MySql表数据操作

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MySQL操作表中数据

MySQL 提供了功能丰富的数据库管理语句，包括向数据库中插入数据的 INSERT 语句，更新数据的 UPDATE 语句，以及当数据不再使用时，删除数据的 DELETE 语句。

MySQL 数据表查询语句

在 MySQL 中，使用 SELECT 语句来查询数据。查询数据是指从数据库中根据需求，使用不同的查询方式来获取不同的数据，是使用频率最高、最重要的操作。

SELECT 的语法格式如下：

SELECT
{* | <字段列名>}
[
FROM <表 1>, <表 2>...
[WHERE <表达式>
[GROUP BY <group by definition>
[HAVING <expression> [{<operator> <expression>}...]]
[ORDER BY <order by definition>]
[LIMIT[<offset>,] <row count>]
]

其中，各条子句的含义如下：

{*|<字段列名>}包含星号通配符的字段列表，表示所要查询字段的名称。
<表 1>，<表 2>...，表 1 和表 2 表示查询数据的来源，可以是单个或多个。
WHERE <表达式>是可选项，如果选择该项，将限定查询数据必须满足该查询条件。
GROUP BY< 字段 >，该子句告诉 MySQL 如何显示查询出来的数据，并按照指定的字段分组。
[ORDER BY< 字段 >]，该子句告诉 MySQL 按什么样的顺序显示查询出来的数据，可以进行的排序有升序（ASC）和降序（DESC），默认情况下是升序。
[LIMIT[<offset>，]<row count>]，该子句告诉 MySQL 每次显示查询出来的数据条数。

下面先介绍一些简单的 SELECT 语句，关于 WHERE、GROUP BY、ORDER BY 和 LIMIT 等限制条件，后面我们会一一讲解。

查询表中所有字段

查询所有字段是指查询表中所有字段的数据。MySQL 提供了以下 2 种方式查询表中的所有字段。

使用"*"通配符查询所有字段
列出表的所有字段

使用"*"查询表的所有字段

SELECT 可以使用"*"查找表中所有字段的数据，语法格式如下：

SELECT * FROM 表名;

使用"*"查询时，只能按照数据表中字段的顺序进行排列，不能改变字段的排列顺序。

注意：一般情况下，除非需要使用表中所有的字段数据，否则最好不要使用通配符" * " 。虽然使用通配符可以节省输入查询语句的时间，但是获取不需要的列数据通常会降低查询和所使用的应用程序的效率。使用""的优势是，当不知道所需列的名称时，可以通过""获取它们。

列出表的所有字段

SELECT 关键字后面的字段名为需要查找的字段，因此可以将表中所有字段的名称跟在 SELECT 关键字后面。

如果忘记了字段名称，可以使用 DESC 命令查看表的结构。

这种查询方式比较灵活，如果需要改变字段显示的顺序，只需调整 SELECT 关键字后面的字段列表顺序即可。

虽然列出表的所有字段的方式比较灵活，但是查询所有字段时通常使用" * "通配符。使用"*"这种方式比较简单，尤其是表中的字段很多的时候，这种方式的优势更加明显。当然，如果需要改变字段显示的顺序，可以选择列出表的所有字段。

查询表中指定的字段

查询表中的某一个字段的语法格式为：

SELECT < 列名 > FROM < 表名 >;

使用 SELECT 声明可以获取多个字段下的数据，只需要在关键字 SELECT 后面指定要查找的字段名称，不同字段名称之间用逗号"，"分隔开，最后一个字段后面不需要加逗号，语法格式如下：

SELECT <字段名1>,<字段名2>,...,<字段名n> FROM <表名>;

MySQL过滤重复数据

在 MySQL 中使用 SELECT 语句执行简单的数据查询时，返回的是所有匹配的记录。如果表中的某些字段没有唯一性约束，那么这些字段就可能存在重复值。为了实现查询不重复的数据，MySQL 提供了 DISTINCT 关键字。

DISTINCT 关键字的主要作用就是对数据表中一个或多个字段重复的数据进行过滤，只返回其中的一条数据给用户。

DISTINCT 关键字的语法格式为：

SELECT DISTINCT <字段名> FROM <表名>;

其中，"字段名"为需要消除重复记录的字段名称，多个字段时用逗号隔开。

使用 DISTINCT 关键字时需要注意以下几点：

DISTINCT 关键字只能在 SELECT 语句中使用。
在对一个或多个字段去重时，DISTINCT 关键字必须在所有字段的最前面。
如果 DISTINCT 关键字后有多个字段，则会对多个字段进行组合去重，也就是说，只有多个字段组合起来完全是一样的情况下才会被去重。

MySQL 设置别名

为了查询方便，MySQL 提供了 AS 关键字来为表和字段指定别名。

为表指定别名

当表名很长或者执行一些特殊查询的时候，为了方便操作，可以为表指定一个别名，用这个别名代替表原来的名称。

为表指定别名的基本语法格式为：

<表名> [AS] <别名>

其中各子句的含义如下：

<表名>：数据库中存储的数据表的名称。
<别名>：查询时指定的表的新名称。
AS关键字可以省略，省略后需要将表名和别名用空格隔开。

注意：表的别名不能与该数据库的其它表同名。字段的别名不能与该表的其它字段同名。在条件表达式中不能使用字段的别名，否则会出现"ERROR 1054 (42S22): Unknown column"这样的错误提示信息。

为字段指定别名

在使用 SELECT 语句查询数据时，MySQL 会显示每个 SELECT 后面指定输出的字段。有时为了显示结果更加直观，我们可以为字段指定一个别名。

为字段指定别名的基本语法格式为：

<字段名> [AS] <别名>

其中，各子句的语法含义如下：

<字段名>：为数据表中字段定义的名称。
<字段别名>：字段新的名称。
AS关键字可以省略，省略后需要将字段名和别名用空格隔开。

注意：表别名只在执行查询时使用，并不在返回结果中显示。而字段定义别名之后，会返回给客户端显示，显示的字段为字段的别名。

MySQL限制查询结果的条数

当数据表中有上万条数据时，一次性查询出表中的全部数据会降低数据返回的速度，同时给数据库服务器造成很大的压力。这时就可以用 LIMIT 关键字来限制查询结果返回的条数。

LIMIT 是 MySQL 中的一个特殊关键字，用于指定查询结果从哪条记录开始显示，一共显示多少条记录。

LIMIT 关键字有 3 种使用方式，即指定初始位置、不指定初始位置以及与 OFFSET 组合使用。

指定初始位置

LIMIT 关键字可以指定查询结果从哪条记录开始显示，显示多少条记录。

LIMIT 指定初始位置的基本语法格式如下：

LIMIT 初始位置，记录数

其中，"初始位置"表示从哪条记录开始显示；"记录数"表示显示记录的条数。第一条记录的位置是 0，第二条记录的位置是 1。后面的记录依次类推。

注意：LIMIT 后的两个参数必须都是正整数。

不指定初始位置

LIMIT 关键字不指定初始位置时，记录从第一条记录开始显示。显示记录的条数由 LIMIT 关键字指定。

LIMIT 不指定初始位置的基本语法格式如下：

LIMIT 记录数

其中，"记录数"表示显示记录的条数。如果"记录数"的值小于查询结果的总数，则会从第一条记录开始，显示指定条数的记录。如果"记录数"的值大于查询结果的总数，则会直接显示查询出来的所有记录。

LIMIT和OFFSET组合使用

LIMIT 可以和 OFFSET 组合使用，语法格式如下：

LIMIT 记录数 OFFSET 初始位置

参数和 LIMIT 语法中参数含义相同，"初始位置"指定从哪条记录开始显示；"记录数"表示显示记录的条数。

MySQL 对查询结果排序

通过条件查询语句可以查询到符合用户需求的数据，但是查询到的数据一般都是按照数据最初被添加到表中的顺序来显示。为了使查询结果的顺序满足用户的要求，MySQL 提供了 ORDER BY 关键字来对查询结果进行排序。

在实际应用中经常需要对查询结果进行排序，比如，在网上购物时，可以将商品按照价格进行排序；在医院的挂号系统中，可以按照挂号的先后顺序进行排序等。

ORDER BY 关键字主要用来将查询结果中的数据按照一定的顺序进行排序。其语法格式如下：

ORDER BY <字段名> [ASC|DESC]

语法说明如下。

字段名：表示需要排序的字段名称，多个字段时用逗号隔开。
ASC|DESC：ASC表示字段按升序排序；DESC表示字段按降序排序。其中ASC为默认值。

使用 ORDER BY 关键字应该注意以下几个方面：

ORDER BY 关键字后可以跟子查询（关于子查询后面教程会详细讲解，这里了解即可）。
当排序的字段中存在空值时，ORDER BY 会将该空值作为最小值来对待。
ORDER BY 指定多个字段进行排序时，MySQL 会按照字段的顺序从左到右依次进行排序。

单字段排序

下面通过一个具体的实例来说明当 ORDER BY 指定单个字段时，MySQL 如何对查询结果进行排序。

例子：下面查询 tb_students_info 表的所有记录，并对 height 字段进行排序，SQL 语句和运行结果如下。

mysql> SELECT * FROM tb_students_info ORDER BY height;
+----+--------+---------+------+------+--------+------------+
| id | name   | dept_id | age  | sex  | height | login_date |
+----+--------+---------+------+------+--------+------------+
|  2 | Green  |       3 |   23 | F    |    158 | 2016-10-22 |
|  1 | Dany   |       1 |   25 | F    |    160 | 2015-09-10 |
|  4 | Jane   |       1 |   22 | F    |    162 | 2016-12-20 |
|  7 | Lily   |       6 |   22 | F    |    165 | 2016-02-26 |
| 10 | Tom    |       4 |   23 | M    |    165 | 2016-08-05 |
|  8 | Susan  |       4 |   23 | F    |    170 | 2015-10-01 |
|  6 | John   |       2 |   21 | M    |    172 | 2015-11-11 |
|  5 | Jim    |       1 |   24 | M    |    175 | 2016-01-15 |
|  9 | Thomas |       3 |   22 | M    |    178 | 2016-06-07 |
|  3 | Henry  |       2 |   23 | M    |    185 | 2015-05-31 |
+----+--------+---------+------+------+--------+------------+
10 rows in set (0.08 sec)

由结果可以看到，MySQL 对查询的 height 字段的数据按数值的大小进行了升序序。

多字段排序

下面通过一个具体的实例来说明当 ORDER BY 指定多个字段时，MySQL 如何对查询结果进行排序。

例子：查询 tb_students_info 表中的 name 和 height 字段，先按 height 排序，再按 name 排序，SQL 语句和运行结果如下。

mysql> SELECT name,height FROM tb_students_info ORDER BY height,name;
+--------+--------+
| name   | height |
+--------+--------+
| Green  |    158 |
| Dany   |    160 |
| Jane   |    162 |
| Lily   |    165 |
| Tom    |    165 |
| Susan  |    170 |
| John   |    172 |
| Jim    |    175 |
| Thomas |    178 |
| Henry  |    185 |
+--------+--------+
10 rows in set (0.09 sec)

注意：在对多个字段进行排序时，排序的第一个字段必须有相同的值，才会对第二个字段进行排序。如果第一个字段数据中所有的值都是唯一的，MySQL 将不再对第二个字段进行排序。

默认情况下，查询数据按字母升序进行排序（A～Z），但数据的排序并不仅限于此，还可以使用 ORDER BY 中的 DESC 对查询结果进行降序排序（Z～A）。

MySQL 条件查询数据

在 MySQL 中，如果需要有条件的从数据表中查询数据，可以使用 WHERE 关键字来指定查询条件。

使用 WHERE 关键字的语法格式如下：

WHERE 查询条件

查询条件可以是：

带比较运算符和逻辑运算符的查询条件
带 BETWEEN AND 关键字的查询条件
带 IS NULL 关键字的查询条件
带 IN 关键字的查询条件
带 LIKE 关键字的查询条件

单一条件的查询语句

单一条件指的是在 WHERE 关键字后只有一个查询条件。

多条件的查询语句

在 WHERE 关键词后可以有多个查询条件，这样能够使查询结果更加精确。多个查询条件时用逻辑运算符 AND（&&）、OR（||）或 XOR 隔开。

AND：记录满足所有查询条件时，才会被查询出来。
OR：记录满足任意一个查询条件时，才会被查询出来。
XOR：记录满足其中一个条件，并且不满足另一个条件时，才会被查询出来。

OR、AND 和 XOR 可以一起使用，但是在使用时要注意运算符的优先级

查询条件越多，查询出来的记录就会越少。因为，设置的条件越多，查询语句的限制就更多，能够满足所有条件的记录就更少。为了使查询出来的记录正是自己想要的，可以在 WHERE 语句中将查询条件设置的更加具体。

MySQL 模糊查询

在 MySQL 中，LIKE 关键字主要用于搜索匹配字段中的指定内容。其语法格式如下：

[NOT] LIKE '字符串'

其中：

NOT ：可选参数，字段中的内容与指定的字符串不匹配时满足条件。
字符串：指定用来匹配的字符串。"字符串"可以是一个很完整的字符串，也可以包含通配符。

LIKE 关键字支持百分号"%"和下划线"_"通配符。

通配符是一种特殊语句，主要用来模糊查询。当不知道真正字符或者懒得输入完整名称时，可以使用通配符来代替一个或多个真正的字符。

带有"%"通配符的查询

"%"是 MySQL 中最常用的通配符，它能代表任何长度的字符串，字符串的长度可以为 0。

例如，a%b表示以字母 a 开头，以字母 b 结尾的任意长度的字符串。该字符串可以代表 ab、acb、accb、accrb 等字符串。

注意：匹配的字符串必须加单引号或双引号。

NOT LIKE 表示字符串不匹配时满足条件。

带有"_"通配符的查询

"_"只能代表单个字符，字符的长度不能为 0。

例如，a_b可以代表 acb、adb、aub 等字符串。

LIKE 区分大小写

默认情况下，LIKE 关键字匹配字符的时候是不区分大小写的。如果需要区分大小写，可以加入 BINARY 关键字。

使用通配符的注意事项和技巧

下面是使用通配符的一些注意事项：

注意大小写。MySQL 默认是不区分大小写的。如果区分大小写，像"Tom"这样的数据就不能被"t%"所匹配到。
注意尾部空格，尾部空格会干扰通配符的匹配。例如，"T% "就不能匹配到"Tom"。
注意 NULL。"%"通配符可以到匹配任意字符，但是不能匹配 NULL。也就是说 "%"匹配不到 tb_students_info 数据表中值为 NULL 的记录。

下面是一些使用通配符要记住的技巧。

不要过度使用通配符，如果其它操作符能达到相同的目的，应该使用其它操作符。因为 MySQL 对通配符的处理一般会比其他操作符花费更长的时间。
在确定使用通配符后，除非绝对有必要，否则不要把它们用在字符串的开始处。把通配符置于搜索模式的开始处，搜索起来是最慢的。
仔细注意通配符的位置。如果放错地方，可能不会返回想要的数据。

总之，通配符是一种极其重要和有用的搜索工具，以后我们会经常用到它。

注意：如果查询内容中包含通配符，可以使用"\"转义符。例如，在 tb_students_info 表中，将学生姓名"Dany"修改为"Dany%"后，查询以"%"结尾的学生姓名，SQL 语句和运行结果如下：

mysql> SELECT NAME FROM test.`tb_students_info` WHERE NAME LIKE '%\%';
+-------+
| NAME  |
+-------+
| Dany% |
+-------+
1 row in set (0.00 sec)

MySQL 范围查询

MySQL 提供了 BETWEEN AND 关键字，用来判断字段的数值是否在指定范围内。

BETWEEN AND 需要两个参数，即范围的起始值和终止值。如果字段值在指定的范围内，则这些记录被返回。如果不在指定范围内，则不会被返回。

使用 BETWEEN AND 的基本语法格式如下：

[NOT] BETWEEN 取值1 AND 取值2

其中：

NOT：可选参数，表示指定范围之外的值。如果字段值不满足指定范围内的值，则这些记录被返回。
取值1：表示范围的起始值。
取值2：表示范围的终止值。

BETWEEN AND 和 NOT BETWEEN AND 关键字在查询指定范围内的记录时很有用。例如，查询学生的年龄段、出生日期，员工的工资水平等。

例子：在表 tb_students_info 中查询年龄在 20 到 23 之间的学生姓名和年龄，SQL 语句和运行结果如下。

mysql> SELECT name,age FROM tb_students_info 
    -> WHERE age BETWEEN 20 AND 23;
+--------+------+
| name   | age  |
+--------+------+
| Green  |   23 |
| Henry  |   23 |
| Jane   |   22 |
| John   |   21 |
| Lily   |   22 |
| Susan  |   23 |
| Thomas |   22 |
| Tom    |   23 |
+--------+------+
8 rows in set (0.00 sec)

查询结果中包含学生年龄为 20 和 23 的记录，这就说明，在 MySQL 中，BETWEEN AND 能匹配指定范围内的所有值，包括起始值和终止值。

MySQL空值查询

MySQL 提供了 IS NULL 关键字，用来判断字段的值是否为空值（NULL）。空值不同于 0，也不同于空字符串。

如果字段的值是空值，则满足查询条件，该记录将被查询出来。如果字段的值不是空值，则不满足查询条件。

使用 IS NULL 的基本语法格式如下：

IS [NOT] NULL

其中，"NOT"是可选参数，表示字段值不是空值时满足条件。

注意：IS NULL 是一个整体，不能将 IS 换成"="。如果将 IS 换成"="将不能查询出任何结果，数据库系统会出现"Empty set(0.00 sec)"这样的提示。同理，IS NOT NULL 中的 IS NOT 不能换成"!="或"<>"。

IS NOT NULL 表示查询字段值不为空的记录。

MySQL分组查询

在 MySQL 中，GROUP BY 关键字可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组。

使用 GROUP BY 关键字的语法格式如下

GROUP BY <字段名>

其中，"字段名"表示需要分组的字段名称，多个字段时用逗号隔开。

GROUP BY单独使用

单独使用 GROUP BY 关键字时，查询结果会只显示每个分组的第一条记录。

GROUP BY 与 GROUP_CONCAT()

GROUP BY 关键字可以和 GROUP_CONCAT() 函数一起使用。GROUP_CONCAT() 函数会把每个分组的字段值都显示出来。

例子：下面根据 tb_students_info 表中的 sex 字段进行分组查询，使用 GROUP_CONCAT() 函数将每个分组的 name 字段的值都显示出来。

SQL 语句和运行结果如下：

mysql> SELECT `sex`, GROUP_CONCAT(name) FROM tb_students_info 
    -> GROUP BY sex;
+------+----------------------------+
| sex  | GROUP_CONCAT(name)         |
+------+----------------------------+
| 女   | Henry,Jim,John,Thomas,Tom  |
| 男   | Dany,Green,Jane,Lily,Susan |
+------+----------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

由结果可以看到，查询结果分为两组，sex 字段值为"女"的是一组，值为"男"的是一组，且每组的学生姓名都显示出来了。

注意：多个字段分组查询时，会先按照第一个字段进行分组。如果第一个字段中有相同的值，MySQL 才会按照第二个字段进行分组。如果第一个字段中的数据都是唯一的，那么 MySQL 将不再对第二个字段进行分组。

GROUP BY 与聚合函数

在数据统计时，GROUP BY 关键字经常和聚合函数一起使用。

聚合函数包括 COUNT()，SUM()，AVG()，MAX() 和 MIN()。其中，COUNT() 用来统计记录的条数；SUM() 用来计算字段值的总和；AVG() 用来计算字段值的平均值；MAX() 用来查询字段的最大值；MIN() 用来查询字段的最小值。

例子：下面根据 tb_students_info 表的 sex 字段进行分组查询，使用 COUNT() 函数计算每一组的记录数。SQL 语句和运行结果如下：

mysql> SELECT sex,COUNT(sex) FROM tb_students_info 
    -> GROUP BY sex;
+------+------------+
| sex  | COUNT(sex) |
+------+------------+
| 女   |          5 |
| 男   |          5 |
+------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)

结果显示，sex 字段值为"女"的记录是一组，有 5 条记录；sex 字段值为"男"的记录是一组，有 5 条记录。

GROUP BY 与 WITH ROLLUP

WITH POLLUP 关键字用来在所有记录的最后加上一条记录，这条记录是上面所有记录的总和，即统计记录数量。

例子：下面根据 tb_students_info 表中的 sex 字段进行分组查询，并使用 WITH ROLLUP 显示记录的总和。

mysql> SELECT sex,GROUP_CONCAT(name) FROM tb_students_info 
    ->GROUP BY sex WITH ROLLUP;
+------+------------------------------------------------------+
| sex  | GROUP_CONCAT(name)                                   |
+------+------------------------------------------------------+
| 女   | Henry,Jim,John,Thomas,Tom                            |
| 男   | Dany,Green,Jane,Lily,Susan                           |
| NULL | Henry,Jim,John,Thomas,Tom,Dany,Green,Jane,Lily,Susan |
+------+------------------------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

查询结果显示，GROUP_CONCAT(name) 显示了每个分组的 name 字段值。同时，最后一条记录的 GROUP_CONCAT(name) 字段的值刚好是上面分组 name 字段值的总和。

MySQL 过滤分组

在 MySQL 中，可以使用 HAVING 关键字对分组后的数据进行过滤。

使用 HAVING 关键字的语法格式如下：

HAVING <查询条件>

HAVING 关键字和 WHERE 关键字都可以用来过滤数据，且 HAVING 支持 WHERE 关键字中所有的操作符和语法。

但是 WHERE 和 HAVING 关键字也存在以下几点差异：

一般情况下，WHERE 用于过滤数据行，而 HAVING 用于过滤分组。
WHERE 查询条件中不可以使用聚合函数，而 HAVING 查询条件中可以使用聚合函数。
WHERE 在数据分组前进行过滤，而 HAVING 在数据分组后进行过滤。
WHERE 针对数据库文件进行过滤，而 HAVING 针对查询结果进行过滤。也就是说，WHERE 根据数据表中的字段直接进行过滤，而 HAVING 是根据前面已经查询出的字段进行过滤。
WHERE 查询条件中不可以使用字段别名，而 HAVING 查询条件中可以使用字段别名。

例子：分别使用 HAVING 和 WHERE 关键字查询出 tb_students_info 表中身高大于 150 的学生姓名，性别和身高。SQL 语句和运行结果如下。

mysql> SELECT name,sex,height FROM tb_students_info 
    -> HAVING height>150;
+--------+------+--------+
| name   | sex  | height |
+--------+------+--------+
| Dany   | 男   |    160 |
| Green  | 男   |    158 |
| Henry  | 女   |    185 |
| Jane   | 男   |    162 |
| Jim    | 女   |    175 |
| John   | 女   |    172 |
| Lily   | 男   |    165 |
| Susan  | 男   |    170 |
| Thomas | 女   |    178 |
| Tom    | 女   |    165 |
+--------+------+--------+
10 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT name,sex,height FROM tb_students_info 
    -> WHERE height>150;
+--------+------+--------+
| name   | sex  | height |
+--------+------+--------+
| Dany   | 男   |    160 |
| Green  | 男   |    158 |
| Henry  | 女   |    185 |
| Jane   | 男   |    162 |
| Jim    | 女   |    175 |
| John   | 女   |    172 |
| Lily   | 男   |    165 |
| Susan  | 男   |    170 |
| Thomas | 女   |    178 |
| Tom    | 女   |    165 |
+--------+------+--------+
10 rows in set (0.00 sec)

上述实例中，因为在 SELECT 关键字后已经查询出了 height 字段，所以 HAVING 和 WHERE 都可以使用。但是如果 SELECT 关键字后没有查询出 height 字段，MySQL 就会报错。

MySQL 交叉连接

前面所讲的查询语句都是针对一个表的，但是在关系型数据库中，表与表之间是有联系的，所以在实际应用中，经常使用多表查询。多表查询就是同时查询两个或两个以上的表。

在 MySQL 中，多表查询主要有交叉连接、内连接和外连接。

笛卡尔积

笛卡尔积（Cartesian product）是指两个集合 X 和 Y 的乘积。

例如，有 A 和 B 两个集合，它们的值如下：

A = {1,2}

B = {3,4,5}

集合 A×B 和 B×A 的结果集分别表示为：

A×B={(1,3), (1,4), (1,5), (2,3), (2,4), (2,5) };

B×A={(3,1), (3,2), (4,1), (4,2), (5,1), (5,2) };

以上 A×B 和 B×A 的结果就叫做两个集合的笛卡尔积。

并且，从以上结果我们可以看出：

两个集合相乘，不满足交换率，即 A×B≠B×A。
A 集合和 B 集合的笛卡尔积是 A 集合的元素个数 × B 集合的元素个数。

多表查询遵循的算法就是以上提到的笛卡尔积，表与表之间的连接可以看成是在做乘法运算。在实际应用中，应避免使用笛卡尔积，因为笛卡尔积中容易存在大量的不合理数据，简单来说就是容易导致查询结果重复、混乱。

交叉连接

交叉连接（CROSS JOIN）一般用来返回连接表的笛卡尔积。

交叉连接的语法格式如下：

SELECT <字段名> FROM <表1> CROSS JOIN <表2> [WHERE子句]

或

SELECT <字段名> FROM <表1>, <表2> [WHERE子句]

语法说明如下：

字段名：需要查询的字段名称。
<表1><表2>：需要交叉连接的表名。
WHERE 子句：用来设置交叉连接的查询条件。

注意：多个表交叉连接时，在 FROM 后连续使用 CROSS JOIN 或,即可。以上两种语法的返回结果是相同的，但是第一种语法才是官方建议的标准写法。

当连接的表之间没有关系时，我们会省略掉 WHERE 子句，这时返回结果就是两个表的笛卡尔积，返回结果数量就是两个表的数据行相乘。需要注意的是，如果每个表有 1000 行，那么返回结果的数量就有 1000×1000 = 1000000 行，数据量是非常巨大的。

交叉连接可以查询两个或两个以上的表，为了让读者更好的理解，下面先讲解两个表的交叉连接查询。

例子：查询学生信息表和科目信息表，并得到一个笛卡尔积。

为了方便观察学生信息表和科目表交叉连接后的运行结果，我们先分别查询出这两个表的数据，再进行交叉连接查询。

1）查询 tb_students_info 表中的数据，SQL 语句和运行结果如下：

mysql> SELECT * FROM tb_students_info;
+----+--------+------+------+--------+-----------+
| id | name   | age  | sex  | height | course_id |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
|  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
| 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
10 rows in set (0.00 sec)

2）查询 tb_course 表中的数据，SQL 语句和运行结果如下：

mysql> SELECT * FROM tb_course;
+----+-------------+
| id | course_name |
+----+-------------+
|  1 | Java        |
|  2 | MySQL       |
|  3 | Python      |
|  4 | Go          |
|  5 | C++         |
+----+-------------+
5 rows in set (0.00 sec)

3）使用 CROSS JOIN 查询出两张表中的笛卡尔积，SQL 语句和运行结果如下：

mysql> SELECT * FROM tb_course CROSS JOIN tb_students_info;
+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+
| id | course_name | id | name   | age  | sex  | height | course_id |
+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+
|  1 | Java        |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  2 | MySQL       |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  3 | Python      |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  4 | Go          |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  5 | C++         |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  1 | Java        |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  2 | MySQL       |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  3 | Python      |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  4 | Go          |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  5 | C++         |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  1 | Java        |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  2 | MySQL       |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  3 | Python      |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  4 | Go          |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  5 | C++         |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  1 | Java        |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  2 | MySQL       |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  3 | Python      |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  4 | Go          |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  5 | C++         |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  1 | Java        |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  2 | MySQL       |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  3 | Python      |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  4 | Go          |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  5 | C++         |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  1 | Java        |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  2 | MySQL       |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  3 | Python      |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  4 | Go          |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  5 | C++         |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  1 | Java        |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  2 | MySQL       |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  3 | Python      |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  4 | Go          |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  5 | C++         |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  1 | Java        |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  2 | MySQL       |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  3 | Python      |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  4 | Go          |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  5 | C++         |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  1 | Java        |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
|  2 | MySQL       |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
|  3 | Python      |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
|  4 | Go          |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
|  5 | C++         |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
|  1 | Java        | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
|  2 | MySQL       | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
|  3 | Python      | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
|  4 | Go          | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
|  5 | C++         | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+
50 rows in set (0.00 sec)

由运行结果可以看出，tb_course 和 tb_students_info 表交叉连接查询后，返回了 50 条记录。可以想象，当表中的数据较多时，得到的运行结果会非常长，而且得到的运行结果也没太大的意义。所以，通过交叉连接的方式进行多表查询的这种方法并不常用，我们应该尽量避免这种查询。

注意：在 MySQL 中，多表查询一般使用内连接和外连接，它们的效率要高于交叉连接。

MySQL 内连接

**内连接（INNER JOIN）主要通过设置连接条件的方式，来移除查询结果中某些数据行的交叉连接。**简单来说，利用条件表达式来消除交叉连接的某些数据行。

内连接用 INNER JOIN 关键字连接两张表，使用ON子句来设置连接条件。如果没有连接条件，INNER JOIN 和 CROSS JOIN 在语法上是等同的，两者可以互换。

内连接的语法格式如下：

SELECT <字段名> FROM <表1> INNER JOIN <表2> [ON子句]

语法说明如下。

字段名：需要查询的字段名称。
<表1><表2>：需要内连接的表名。
INNER JOIN ：内连接中可以省略 INNER 关键字，只用关键字 JOIN。
ON 子句：用来设置内连接的连接条件。

注意：INNER JOIN 也可以使用 WHERE 子句指定连接条件，但是 INNER JOIN ... ON 语法是官方的标准写法，而且 WHERE 子句在某些时候会影响查询的性能。

多个表内连接时，在 FROM 后连续使用 INNER JOIN 或 JOIN 即可。

内连接可以查询两个或两个以上的表。为了让大家更好的理解，暂时只讲解两个表的连接查询。

例子：在 tb_students_info 表和 tb_course 表之间，使用内连接查询学生姓名和相对应的课程名称，SQL 语句和运行结果如下。

mysql> SELECT s.name,c.course_name FROM tb_students_info s INNER JOIN tb_course c 
    -> ON s.course_id = c.id;
+--------+-------------+
| name   | course_name |
+--------+-------------+
| Dany   | Java        |
| Green  | MySQL       |
| Henry  | Java        |
| Jane   | Python      |
| Jim    | MySQL       |
| John   | Go          |
| Lily   | Go          |
| Susan  | C++         |
| Thomas | C++         |
| Tom    | C++         |
+--------+-------------+
10 rows in set (0.00 sec)

在这里的查询语句中，两个表之间的关系通过 INNER JOIN 指定，连接的条件使用 ON 子句给出。

注意：当对多个表进行查询时，要在 SELECT 语句后面指定字段是来源于哪一张表 。因此，在多表查询时，SELECT 语句后面的写法是表名.列名。另外，如果表名非常长的话，也可以给表设置别名，这样就可以直接在 SELECT 语句后面写上表的别名.列名。

MySQL 左外连接

内连接的查询结果都是符合连接条件的记录，而外连接会先将连接的表分为基表和参考表，再以基表为依据返回满足和不满足条件的记录。

左外连接又称为左连接，使用 LEFT OUTER JOIN 关键字连接两个表，并使用 ON 子句来设置连接条件。

左连接的语法格式如下：

SELECT <字段名> FROM <表1> LEFT OUTER JOIN <表2> <ON子句>

语法说明如下。

字段名：需要查询的字段名称。
<表1><表2>：需要左连接的表名。
LEFT OUTER JOIN：左连接中可以省略 OUTER 关键字，只使用关键字 LEFT JOIN。
ON 子句：用来设置左连接的连接条件，不能省略。

上述语法中，"表1"为基表，"表2"为参考表。左连接查询时，可以查询出"表1"中的所有记录和"表2"中匹配连接条件的记录。如果"表1"的某行在"表2"中没有匹配行，那么在返回结果中，"表2"的字段值均为空值（NULL）。

例子：在进行左连接查询之前，我们先查看 tb_course 和 tb_students_info 两张表中的数据。SQL 语句和运行结果如下。

mysql> SELECT * FROM tb_course;
+----+-------------+
| id | course_name |
+----+-------------+
|  1 | Java        |
|  2 | MySQL       |
|  3 | Python      |
|  4 | Go          |
|  5 | C++         |
|  6 | HTML        |
+----+-------------+
6 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM tb_students_info;
+----+--------+------+------+--------+-----------+
| id | name   | age  | sex  | height | course_id |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
|  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
| 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
| 11 | LiMing |   22 | 男   |    180 |         7 |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
11 rows in set (0.00 sec)

在 tb_students_info 表和 tb_course 表中查询所有学生姓名和相对应的课程名称，包括没有课程的学生，SQL 语句和运行结果如下。

mysql> SELECT s.name,c.course_name FROM tb_students_info s LEFT OUTER JOIN tb_course c 
    -> ON s.`course_id`=c.`id`;
+--------+-------------+
| name   | course_name |
+--------+-------------+
| Dany   | Java        |
| Henry  | Java        |
| NULL   | Java        |
| Green  | MySQL       |
| Jim    | MySQL       |
| Jane   | Python      |
| John   | Go          |
| Lily   | Go          |
| Susan  | C++         |
| Thomas | C++         |
| Tom    | C++         |
| LiMing | NULL        |
+--------+-------------+
12 rows in set (0.00 sec)

可以看到，运行结果显示了 12 条记录，name 为 LiMing 的学生目前没有课程，因为对应的 tb_course 表中没有该学生的课程信息，所以该条记录只取出了 tb_students_info 表中相应的值，而从 tb_course 表中取出的值为 NULL。

MySQL 右外连接

内连接的查询结果都是符合连接条件的记录，而外连接会先将连接的表分为基表和参考表，再以基表为依据返回满足和不满足条件的记录。

右外连接又称为右连接，右连接是左连接的反向连接。使用 RIGHT OUTER JOIN 关键字连接两个表，并使用 ON 子句来设置连接条件。

右连接的语法格式如下：

SELECT <字段名> FROM <表1> RIGHT OUTER JOIN <表2> <ON子句>

语法说明如下。

字段名：需要查询的字段名称。
<表1><表2>：需要右连接的表名。
RIGHT OUTER JOIN：右连接中可以省略 OUTER 关键字，只使用关键字 RIGHT JOIN。
ON 子句：用来设置右连接的连接条件，不能省略。

与左连接相反，右连接以"表2"为基表，"表1"为参考表。右连接查询时，可以查询出"表2"中的所有记录和"表1"中匹配连接条件的记录。如果"表2"的某行在"表1"中没有匹配行，那么在返回结果中，"表1"的字段值均为空值（NULL）。

例子：在 tb_students_info 表和 tb_course 表中查询所有课程，包括没有学生的课程，SQL 语句和运行结果如下。

mysql> SELECT s.name,c.course_name FROM tb_students_info s RIGHT OUTER JOIN tb_course c 
    -> ON s.`course_id`=c.`id`;
+--------+-------------+
| name   | course_name |
+--------+-------------+
| Dany   | Java        |
| Green  | MySQL       |
| Henry  | Java        |
| Jane   | Python      |
| Jim    | MySQL       |
| John   | Go          |
| Lily   | Go          |
| Susan  | C++         |
| Thomas | C++         |
| Tom    | C++         |
| NULL   | HTML        |
+--------+-------------+
11 rows in set (0.00 sec)

可以看到，结果显示了 11 条记录，名称为 HTML 的课程目前没有学生，因为对应的 tb_students_info 表中并没有该学生的信息，所以该条记录只取出了 tb_course 表中相应的值，而从 tb_students_info 表中取出的值为 NULL。

注意：多个表左/右连接时，在 ON 子句后连续使用 LEFT/RIGHT OUTER JOIN 或 LEFT/RIGHT JOIN 即可。

使用外连接查询时，一定要分清需要查询的结果，是需要显示左表的全部记录还是右表的全部记录，然后选择相应的左连接和右连接。

MySQL子查询

子查询是 MySQL 中比较常用的查询方法，通过子查询可以实现多表查询。子查询指将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中。子查询可以在 SELECT、UPDATE 和 DELETE 语句中使用，而且可以进行多层嵌套。在实际开发时，子查询经常出现在 WHERE 子句中。

子查询在 WHERE 中的语法格式如下：

WHERE <表达式> <操作符> (子查询)

其中，操作符可以是比较运算符和 IN、NOT IN、EXISTS、NOT EXISTS 等关键字。

IN | NOT IN

当表达式与子查询返回的结果集中的某个值相等时，返回 TRUE，否则返回 FALSE；若使用关键字 NOT，则返回值正好相反。

EXISTS | NOT EXISTS

用于判断子查询的结果集是否为空，若子查询的结果集不为空，返回 TRUE，否则返回 FALSE；若使用关键字 NOT，则返回的值正好相反。

实例演示

例子：使用子查询在 tb_students_info 表和 tb_course 表中查询学习 Java 课程的学生姓名，SQL 语句和运行结果如下。

mysql> SELECT name FROM tb_students_info 
    -> WHERE course_id IN (SELECT id FROM tb_course WHERE course_name = 'Java');
+-------+
| name  |
+-------+
| Dany  |
| Henry |
+-------+
2 rows in set (0.01 sec)

结果显示，学习 Java 课程的只有 Dany 和 Henry。上述查询过程也可以分为以下 2 步执行，实现效果是相同的。

1）首先单独执行内查询，查询出 tb_course 表中课程为 Java 的 id，SQL 语句和运行结果如下。

mysql> SELECT id FROM tb_course 
    -> WHERE course_name = 'Java';
+----+
| id |
+----+
|  1 |
+----+
1 row in set (0.00 sec)

可以看到，符合条件的 id 字段的值为 1。

2）然后执行外层查询，在 tb_students_info 表中查询 course_id 等于 1 的学生姓名。SQL 语句和运行结果如下。

mysql> SELECT name FROM tb_students_info 
    -> WHERE course_id IN (1);
+-------+
| name  |
+-------+
| Dany  |
| Henry |
+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

习惯上，外层的 SELECT 查询称为父查询，圆括号中嵌入的查询称为子查询（子查询必须放在圆括号内）。MySQL 在处理上例的 SELECT 语句时，执行流程为：先执行子查询，再执行父查询。

注意：not in 与 in 一样，返回的值相反。

例子：使用=运算符，在 tb_course 表和 tb_students_info 表中查询出所有学习 Python 课程的学生姓名，SQL 语句和运行结果如下。

mysql> SELECT name FROM tb_students_info
    -> WHERE course_id = (SELECT id FROM tb_course WHERE course_name = 'Python');
+------+
| name |
+------+
| Jane |
+------+
1 row in set (0.00 sec)

结果显示，学习 Python 课程的学生只有 Jane。

注意：使用<>运算符，和 = 一样，结果刚好相反。

例子：查询 tb_course 表中是否存在 id=1 的课程，如果存在，就查询出 tb_students_info 表中的记录，SQL 语句和运行结果如下。

mysql> SELECT * FROM tb_students_info
    -> WHERE EXISTS(SELECT course_name FROM tb_course WHERE id=1);
+----+--------+------+------+--------+-----------+
| id | name   | age  | sex  | height | course_id |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
|  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
| 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
| 11 | LiMing |   22 | 男   |    180 |         7 |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
11 rows in set (0.01 sec)

由结果可以看到，tb_course 表中存在 id=1 的记录，因此 EXISTS 表达式返回 TRUE，外层查询语句接收 TRUE 之后对表 tb_students_info 进行查询，返回所有的记录。

EXISTS 关键字可以和其它查询条件一起使用，条件表达式与 EXISTS 关键字之间用 AND 和 OR 连接。

子查询的功能也可以通过表连接完成，但是子查询会使 SQL 语句更容易阅读和编写。

一般来说，表连接（内连接和外连接等）都可以用子查询替换，但反过来却不一定，有的子查询不能用表连接来替换。子查询比较灵活、方便、形式多样，适合作为查询的筛选条件，而表连接更适合于查看连接表的数据。

MySQL子查询注意事项

在完成较复杂的数据查询时，经常会使用到子查询，编写子查询语句时，要注意如下事项。

子查询语句可以嵌套在 SQL 语句中任何表达式出现的位置

在 SELECT 语句中，子查询可以被嵌套在 SELECT 语句的列、表和查询条件中，即 SELECT 子句，FROM 子句、WHERE 子句、GROUP BY 子句和 HAVING 子句。

前面已经介绍了 WHERE 子句中嵌套子查询的使用方法，下面是子查询在 SELECT 子句和 FROM 子句中的使用语法。

嵌套在 SELECT 语句的 SELECT 子句中的子查询语法格式如下。

SELECT (子查询) FROM 表名;

提示：子查询结果为单行单列，但不必指定列别名。

嵌套在 SELECT 语句的 FROM 子句中的子查询语法格式如下。

SELECT * FROM (子查询) AS 表的别名;

注意：必须为表指定别名。一般返回多行多列数据记录，可以当作一张临时表。

只出现在子查询中而没有出现在父查询中的表不能包含在输出列中

多层嵌套子查询的最终数据集只包含父查询（即最外层的查询）的 SELECT 子句中出现的字段，而子查询的输出结果通常会作为其外层子查询数据源或用于数据判断匹配。

常见错误如下：

SELECT * FROM (SELECT * FROM result);

这个子查询语句产生语法错误的原因在于主查询语句的 FROM 子句是一个子查询语句，因此应该为子查询结果集指定别名。正确代码如下。

SELECT * FROM (SELECT * FROM result) AS Temp;

MySQL 插入数据

数据库与表创建成功以后，需要向数据库的表中插入数据。在 MySQL 中可以使用 INSERT 语句向数据库已有的表中插入一行或者多行元组数据。

基本语法

INSERT 语句有两种语法形式，分别是 INSERT...VALUES 语句和 INSERT...SET 语句。

INSERT...VALUES语句

INSERT VALUES 的语法格式为：

INSERT INTO <表名> [ <列名1> [ , ... <列名n>] ]
VALUES (值1) [... , (值n) ];

语法说明如下。

<表名>：指定被操作的表名。
<列名>：指定需要插入数据的列名。若向表中的所有列插入数据，则全部的列名均可以省略，直接采用 INSERT<表名>VALUES(...) 即可。
VALUES 或 VALUE 子句：该子句包含要插入的数据清单。数据清单中数据的顺序要和列的顺序相对应。

INSERT...SET语句

语法格式为：

INSERT INTO <表名>
SET <列名1> = <值1>,
    <列名2> = <值2>,
    ...

此语句用于直接给表中的某些列指定对应的列值，即要插入的数据的列名在 SET 子句中指定，col_name 为指定的列名，等号后面为指定的数据，而对于未指定的列，列值会指定为该列的默认值。

由 INSERT 语句的两种形式可以看出：

使用 INSERT...VALUES 语句可以向表中插入一行数据，也可以插入多行数据；
使用 INSERT...SET 语句可以指定插入行中每列的值，也可以指定部分列的值；
INSERT...SELECT 语句向表中插入其他表的数据。
采用 INSERT...SET 语句可以向表中插入部分列的值，这种方式更为灵活；
INSERT...VALUES 语句可以一次插入多条数据。

在 MySQL 中，用单条 INSERT 语句处理多个插入要比使用多条 INSERT 语句更快。

当使用单条 INSERT 语句插入多行数据的时候，只需要将每行数据用圆括号括起来即可。

新增表数据

插入数据时，INSERT 语句后面的列名称顺序可以不需要按照表定义的顺序插入，只要保证值的顺序与列字段的顺序相同就可以。

使用 INSERT 插入数据时，允许列名称列表 column_list 为空，此时值列表中需要为表的每一个字段指定值，值的顺序必须和数据表中字段定义时的顺序相同。

INSERT 语句中没有指定插入列表，只有一个值列表。在这种情况下，值列表为每一个字段列指定插入的值，并且这些值的顺序必须和 tb_courses 表中字段定义的顺序相同。

注意：虽然使用 INSERT 插入数据时可以忽略插入数据的列名称，若值不包含列名称，则 VALUES 关键字后面的值不仅要求完整，而且顺序必须和表定义时列的顺序相同。如果表的结构被修改，对列进行增加、删除或者位置改变操作，这些操作将使得用这种方式插入数据时的顺序也同时改变。如果指定列名称，就不会受到表结构改变的影响。

复制表数据

INSERT INTO...SELECT...FROM 语句用于快速地从一个或多个表中取出数据，并将这些数据作为行数据插入另一个表中。

SELECT 返回的是一个查询到的结果集，INSERT 语句将这个结果集插入指定表中，结果集中的每行数据的字段数、字段的数据类型都必须与被操作的表完全一致。

MySQL 修改数据

在 MySQL 中，可以使用 UPDATE 语句来修改、更新一个或多个表的数据。

基本语法

使用 UPDATE 语句修改单个表，语法格式为：

UPDATE <表名> SET 字段 1=值 1 [,字段 2=值 2... ] [WHERE 子句 ]
[ORDER BY 子句] [LIMIT 子句]

语法说明如下：

<表名>：用于指定要更新的表名称。
SET 子句：用于指定表中要修改的列名及其列值。其中，每个指定的列值可以是表达式，也可以是该列对应的默认值。如果指定的是默认值，可用关键字 DEFAULT 表示列值。
WHERE 子句：可选项。用于限定表中要修改的行。若不指定，则修改表中所有的行。
ORDER BY 子句：可选项。用于限定表中的行被修改的次序。
LIMIT 子句：可选项。用于限定被修改的行数。

注意：修改一行数据的多个列值时，SET 子句的每个值用逗号分开即可。

修改表中的数据

UPDATE <表名> SET 字段 1=值 1 [,字段 2=值 2... ]

根据条件修改表中的数据

UPDATE <表名> SET 字段 1=值 1 [,字段 2=值 2... ] [WHERE 子句 ]

注意：保证 UPDATE 以 WHERE 子句结束，通过 WHERE 子句指定被更新的记录所需要满足的条件，如果忽略 WHERE 子句，MySQL 将更新表中所有的行。

MySQL 删除数据

在 MySQL 中，可以使用 DELETE 语句来删除表的一行或者多行数据。

删除单个表中的数据

使用 DELETE 语句从单个表中删除数据，语法格式为：

DELETE FROM <表名> [WHERE 子句] [ORDER BY 子句] [LIMIT 子句]

语法说明如下：

<表名>：指定要删除数据的表名。
ORDER BY 子句：可选项。表示删除时，表中各行将按照子句中指定的顺序进行删除。
WHERE 子句：可选项。表示为删除操作限定删除条件，若省略该子句，则代表删除该表中的所有行。
LIMIT 子句：可选项。用于告知服务器在控制命令被返回到客户端前被删除行的最大值。

注意：在不使用 WHERE 条件的时候，将删除所有数据。

删除表中的全部数据

DELETE FROM <表名>

根据条件删除表中的数据

DELETE FROM <表名> [WHERE 子句]

MySQL 清空表记录

MySQL 提供了 DELETE 和 TRUNCATE 关键字来删除表中的数据。

TRUNCATE 关键字用于完全清空一个表。其语法格式如下：

TRUNCATE [TABLE] 表名

其中，TABLE 关键字可省略。

TRUNCATE 和 DELETE 的区别

从逻辑上说，TRUNCATE 语句与 DELETE 语句作用相同，但是在某些情况下，两者在使用上有所区别。

DELETE 是 DML 类型的语句；TRUNCATE 是 DDL 类型的语句。它们都用来清空表中的数据。
DELETE 是逐行一条一条删除记录的；TRUNCATE 则是直接删除原来的表，再重新创建一个一模一样的新表，而不是逐行删除表中的数据，执行数据比 DELETE 快。因此需要删除表中全部的数据行时，尽量使用 TRUNCATE 语句，可以缩短执行时间。
DELETE 删除数据后，配合事件回滚可以找回数据；TRUNCATE 不支持事务的回滚，数据删除后无法找回。
DELETE 删除数据后，系统不会重新设置自增字段的计数器；TRUNCATE 清空表记录后，系统会重新设置自增字段的计数器。
DELETE 的使用范围更广，因为它可以通过 WHERE 子句指定条件来删除部分数据；而 TRUNCATE 不支持 WHERE 子句，只能删除整体。
DELETE 会返回删除数据的行数，但是 TRUNCATE 只会返回 0，没有任何意义。

当不需要该表时，用 DROP；当仍要保留该表，但要删除所有记录时，用 TRUNCATE；当要删除部分记录时，用 DELETE。

MySQL处理无效数据值

MySQL处理数据的基本原则是"垃圾进来，垃圾出去"，通俗一点说就是你传给 MySQL 什么样的数据，它就会存储什么样的数据。如果在存储数据时没有对它们进行验证，那么在把它们检索出来时得到的就不一定是你所期望的内容。

有几种 SQL 模式可以在遇到"非正常"值时抛出错误，如果你对其他数据库管理系统比较熟悉，会发现这种行为和其他的数据库管理系统很像。

下面介绍 MySQL 默认情况下如何处理非正常数据和启用各种 SQL 模式时会对数据处理产生哪些影响。

默认情况下，MySQL 会按照以下规则来处理越界（即超出取值范围）的值和其他非正常值：

对于数值列或 TIME 列，超出合法取值范围的那些值将被截断到取值范围最近的那个端点，并把结果值存储起来。
对于除 TIME 列以外的其他类型列，非法值会被转换成与该类型一致的"零"值。
对于字符串列（不包括 ENUM 或 SET），过长的字符串将被截断到该列的最大长度。
给 ENUM 或 SET 类型列进行赋值时，需要根据列定义里给出的合法取值列表进行。如果把不是枚举成员的值赋给 ENUM 列，那么列的值就会变成空字符串。如果把包含非集合成员的子字符串的值赋给 SET 列，那么这些字符串会被清理，剩余的成员才会被赋值给列。

如果在执行增删改查等语句时发生了上述转换，那么 MySQL 会给出警告消息。在执行完其中的某一条语句之后，可以使用 SHOW WARNINGS 语句来查看警告消息的内容。

如果需要在插入或更新数据时执行更严格的检查，那么可以启用以下两种 SQL 模式中的一种：

SET sql_mode = 'STRICT_ALL_TABLES' ;

SET sql_mode = 'STRICT_TRANS_TABLES';

对于支持事务的表，这两种模式都是一样的。如果发现某个值无效或缺失，那么会产生一个错误，并且语句会中止执行，并进行回滚，就像什么事都没发生过一样。

对于不支持事务的表，这两种模式有以下效果。

对于这两种模式，如果在插入或修改第一个行时，发现某个值无效或缺失，那么结果会产生一个错误，语句会中止执行，就像什么事都未发生过一样。这跟事务表的行为很相似。
在用于插入或修改多个行的语句里，如果在第一行之后的某个行出现了错误，那么会出现某些行被修改的情况。这两种模式决定着，这条语句此时此刻是要停止执行，还是要继续执行。

在 STRICT_ALL_TABLES 模式下，会抛出一个错误，并且语句会停止执行。因为受该语句影响的许多行都已被修改，所以这将会导致"部分更新"问题。
在 STRICT_TRANS_TABLES 模式下，对于非事务表，MySQL 会中止语句的执行。只有这样做，才能达到事务表那样的效果。只有当第一行发生错误时，才能达到这样的效果。如果错误在后面的某个行上，那么就会出现某些行被修改的情况。由于对于非事务表，那些修改是无法撤销的，因此 MySQL 会继续执行该语句，以避免出现"部分更新"的问题。它会把所有的无效值转换为与其最接近的合法值。对于缺失的值，MySQL 会把该列设置成其数据类型的隐式默认值，

通过以下模式可以对输入的数据进行更加严格的检查：

ERROR_ FOR_ DIVISION_ BY_ ZERO：在严格模式下，如果遇到以零为除数的情况，它会阻止数值进入数据库。如果不在严格模式下，则会产生一条警告消息，并插入 NULL。
NO_ ZERO_ DATE：在严格模式下，它会阻止"零"日期值进入数据库。
NO_ ZERO_ IN_ DATE：在严格模式下，它会阻止月或日部分为零的不完整日期值进入数据库。

简单来说，MySQL 的严格模式就是 MySQL 自身对数据进行的严格校验，例如格式、长度、类型等。比如一个整型字段我们写入一个字符串类型的数据，在非严格模式下 MySQL 不会报错。如果定义了 char 或 varchar 类型的字段，当写入或更新的数据超过了定义的长度也不会报错。

虽然我们会在代码中做数据校验，但一般认为非严格模式对于编程来说没有任何好处。MySQL开启严格模式从一定程序上来讲也是对我们代码的一种测试，如果我们没有开启严格模式并且在开发过程中也没有遇到错误，那么在上线或代码移植的时候将有可能出现不兼容的情况，因此在开发过程做最好开启 MySQL 的严格模式。

可通过select @@sql_mode;命令查看当前是严格模式还是非严格模式。

例如，如果想让所有的存储引擎启用严格模式，并对"被零除"错误进行检查，那么可以像下面这样设置 SQL 模式：

SET sql_mode 'STRICT_ALL_TABLES, ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO' ;

如果想启用严格模式，以及所有的附加限制，那么最为简单的办法是启用 TRADITIONAL 模式：

SET sql_ mode 'TRADITIONAL' ;

TRADITIONAL 模式的含义是"启用严格模式，当向 MySQL 数据库插入数据时，进行数据的严格校验，保证错误数据不能插入。用于事务表时，会进行事务的回滚"。

可以选择性地在某些方面弱化严格模式。如果启用了 SQL 的 ALLOW_ INVALID_ DATES 模式，那么MySQL将不会对日期部分做全面检查。相反，它只会要求月份值在 1~12 之间，而天数处于 1~31 之间，即允许像'2000-02-30'或'2000-06-31'这样的无效值。

另一个制止错误的办法是在 INSERT 或 UPDATE 语句里使用 IGNORE 关键字。这样那些会因无效值而导致错误的语句，将只会导致警告的出现。这些选项能让你灵活地为你的应用选择正确的有效性检查级别。

MySQL工作（执行）流程

下面是一张简单的数据库执行流程图：

MySQL工作流程图

下面从数据库架构的角度介绍数据库的工作流程：

连接层

连接处理

客户端同数据库服务层通过连接管理模块建立 TCP 连接，并请求一个连接线程。如果连接池中有空闲的连接线程，则分配给这个连接，如果没有，在没有超过最大连接数的情况下，创建新的连接线程负责这个客户端。

连接管理模块负责监听对 MySQL Server 的各种请求，接收连接请求，转发所有连接请求到线程管理模块。每一个连接上 MySQL Server 的客户端请求都会被分配（或创建）一个连接线程为其单独服务。而连接线程的主要工作就是负责 MySQL Server 与客户端的通信，接收客户端的命令请求，传递 Server 端的结果信息等。线程管理模块则负责管理维护这些连接线程。包括线程的创建，线程的缓存等。

授权认证：

在真正的操作之前，还需要调用用户模块进行授权检查，来验证用户是否有权限。通过后，连接线程开始接收并处理来自客户端的请求。

用户模块所实现的功能，主要包括用户的登录连接权限控制和用户的授权管理。它就像 MySQL 的大门守卫一样，决定是否给来访者"开门"。

在 MySQL 中，将客户端请求分为了两种类型：一种是 query（SQL语句），需要调用 Parser（查询解析器）才能够执行的请求；一种是 command（命令），不需要调用 Parser 就可以直接执行的请求。

SQL层

连接线程接收到 SQL 语句之后，将语句交给 Parser 进行语法分析和语义分析。之后根据类型的不同，有些会直接处理，有些会分发给其他模块来处理。

如果是一个 query 类型的请求，会将控制权交给 Query 解析器。

Query 解析器首先分析是不是一个 Select 类型的 query。是则调用查询缓存模块，让它检查该 query 在 Query Cache（查询缓存）中是否已经存在，如果有结果可以直接返回给客户端。没有结果则将控制权交给 Optimizer（查询优化器），进行查询的优化。

如果是表变更语句，则分别交给 Insert 处理器、Delete 处理器、Update 处理器、Create 处理器，以及 Alter 处理器这些小模块来负责。

存储引擎层

在各个模块收到 Query 解析或其它模块分发过来的请求后，首先会通过访问控制模块检查连接用户是否有访问目标表以及目标字段的权限，如果有，就会调用表管理模块请求相应的表，并获取对应的锁。

表变更管理模块主要是负责完成一些 DML 和 DDL 的 query，如：update，delete，insert，create table，alter table 等语句的处理。

当表变更管理模块"获取"打开的表之后，就会根据该表的相关信息，判断表的存储引擎类型和其他相关信息。根据表的存储引擎类型，提交请求给存储引擎接口模块，调用对应的存储引擎实现模块，进行相应处理。

不过，对于表变更管理模块来说，可见的仅是存储引擎接口模块所提供的一系列"标准"接口，底层存储引擎实现模块的具体实现，对于表变更管理模块来说是透明的。他只需要调用对应的接口，并指明表类型，之后接口模块会根据表类型调用正确的存储引擎来进行相应的处理。

当一条 query 或者一个 command 处理完成（成功或者失败）之后，控制权都会交还给连接线程模块。

如果处理成功，则将处理结果（可能是一个 ResultSet，也可能是成功或者失败的标识）通过连接线程反馈给客户端。

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