【MySQL】基本查询（下）

文章目录

• 1.筛选分页结果
• 2.Update
• 3.Delete
• 4.截断表
• 5.插入查询结果
• 6.聚合函数
• • 6.1什么是聚合函数
  • 6.2常见的聚合函数
• [7.group by](#7.group by)
• • 7.1如何显示每个部门的平均工资和最高工资
  • 7.2显示每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资
  • 7.3显示平均工资低于2000的部门和它的平均工资
• 8.总结

1.筛选分页结果

什么是筛选分页结果呢，我们都知道当我们在看小说或者很长的文章的时候，都会分成很多页，在未来数据库处理当中也会面临着处理很多数据，如果直接将所有数据显示出来，会使得负载过高，所以分页或者条件筛选是避不开的话题，所以接下来我们就来学习一下什么是筛选分页结果。

select *from student limit 0,3;

上面这种写法表示从哪个位置开始显示多少行数据，注意：表的开始是0好位置，而不是1号位置。
limit不仅可以这样用，还可以通过加上其他的条件达到自己想要的效果，比如order by：

我们可以通过order by加上limit来达到筛选出成绩最好的或者成绩最差的，根据自己数据库的需求来分页筛选

2.Update

基本语法：

UPDATE table_name SET column = expr [, column = expr ...]
[WHERE ...] [ORDER BY ...] [LIMIT ...]

我们可以通过update来更新表中的数据：

不加上限制条件会将所有对应该列的数据全部改为指定数据，所以在改数据的时候切记加上判断条件。

3.Delete

基本语法：

DELETE FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] [LIMIT ...]

可以通过where条件删除表中对应的行数据：

也可以通过delete删除整个表，我们专门创建一张表来测试delete的删除效果：

删除表中所有数据：

可以看到当我们删除表中所有数据时，自增长约束是不会被清除为0的，这就是delete的特性，接下来我们来看看truncate的特性

4.截断表

基本语法：

TRUNCATE [TABLE] table_name

我们也为truncate创建一张和delete相同的表，除了名字不同，插入的数据都是相同的。

可以看到原本自增长有约束有指定值的，但是truncate一下被清楚掉了，这就是truncate和delete的区别，一个会清除，一个不会。

5.插入查询结果

INSERT INTO table_name [(column [, column ...])] SELECT ...

插入查询结果，就相当于把查询出来的结构插入到一个新表当中，我们常用于去重，这里我们给出一组有多组重复数据的表，然后我们用insert和select进行去重，可能有些人要说，用distinct也可以去重，确实可以去重，但是distinct是不会改变表的数据的，查表的时候还是原本的数据。

可以看到这里我们创建了一张有多组重复数据的表结构，接下来我们要进行去重，我们的去重思路是，先创建一张新表，然后进行select筛选，将筛选出来的数据插入到新表中，然后将老的表的名字改名，将新表的名字也用rename进行改名，改名为原表的名字。

可以看到经过我们一系列改表名称之后，我们得到了一个去重之后的表。

6.聚合函数

6.1什么是聚合函数

聚合函数（Aggregate Function）是一类 对一组数据进行计算并返回单一值 的 SQL 函数，通常用于 统计 或 数据分析 。聚合函数主要用于 SELECT 语句，并通常与 GROUP BY 结合使用。

6.2常见的聚合函数

函数	作用	示例
COUNT()	计算记录数	SELECT COUNT(*) FROM users;
SUM()	计算总和	SELECT SUM(salary) FROM employees;
AVG()	计算平均值	SELECT AVG(age) FROM students;
MAX()	返回最大值	SELECT MAX(price) FROM products;
MIN()	返回最小值	SELECT MIN(price) FROM products;

COUNT()

统计表中某个列的行数，或者统计总的。

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SUM()

sum可以统计某一列或者多列的总和。

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AVG()

求平均值函数：

MAX()

max函数和min函数的用法都一样，求一列中的最小值或者最大值。

7.group by

select column1, column2, .. from table group by column;

GROUP BY 是 SQL 语句中的 分组 操作，通常与 聚合函数 （如 COUNT()、SUM()、AVG() 等）一起使用，用于按照指定的字段对数据进行分组，并对每个组执行计算。

这里我已经准备了三张表，用于测试和讲解group by。
表 ：
员工表 ：

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工资等级表 ：

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部门表 ：

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7.1如何显示每个部门的平均工资和最高工资

首先可以确定的是查的是最高工资和平均工资，如果只查这两个，我们可以直接像下面这样 ：

但是现在有外加条件，就是每个部门，意思就是我们要将相同部门分为一组，然后在相同部门当中求出最高工资和平均工资，所以接下来登场的就是group by：

7.2显示每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资

和上一个一样，首先是看我们查的是什么，然后再看分组，这次是每个部门的每种岗位，意思就是先分为每个部门，之后再分为每种岗位，这才思路清晰了，我们先查最低工资和平均工资：

最小值查到之后，分组：

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7.3显示平均工资低于2000的部门和它的平均工资

这里首先我们查的是平均工资低于2000的，这里就不能用where条件，这里需要搭配到having使用：

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8.总结

在本文中，我们探讨了数据库操作的多个关键方面，包括 筛选分页结果 、更新（Update） 、删除（Delete） 、截断表（Truncate） 、插入查询结果 、聚合函数 以及 Group By 的使用。这些 SQL 语句和技巧在日常开发和数据处理过程中至关重要。

通过合理运用这些 SQL 语句，我们可以提高数据库查询的效率、优化数据存储，并更好地管理数据的增删改查。同时，在实际应用中，需要注意 SQL 语句的优化，如索引的使用、避免不必要的全表扫描等，以提升数据库的性能。

希望本文的内容能帮助你更好地掌握 SQL 操作，提高数据库管理的能力！如果有任何问题，欢迎交流与探讨。