【MySQL】基本查询

表的增删查改

CRUD : Create(创建), Retrieve(读取)，Update(更新)，Delete（删除）

1.create创建

• 语法：
  

方括号中内容是可以省略的

单行数据+全列插入+指定列插入

一次仅插入一条数据，数据的数量、顺序必须和定义表中的一致，如果每个数据都要插入那么就不用指定要插入数据的列，就叫全列插入，如果插入数据不全就要指定插入列

注意：insert into的into可以省略，但一般加上更直观

多行数据+全列插入+指定列插入

语法和单行数据一样，多行数据插入就是在单行后面用英文逗号隔开，注意values关键字只能出现一次，其余相同

插入否则更新

• 由于 主键 或者 唯一键 对应的值已经存在而导致插入失败：
  

主键冲突：

唯一键冲突：

• 如果不想冲突时只是单纯的报错提示，而是想将当前数据覆盖更新原数据，那么可以选择进行同步更新语法
  INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE
  column = value [, column = value] ...
  
  绿色线标记初的2 rows affected是什么意思？表中受到影响的数据行数，受影响不仅是数据冲突
  
  0 行受影响：表数据没任何变化（可能是冲突，也可能是没匹配到数据、更新后值没变化）；
  1 行受影响：表中新增 / 删除 / 修改了 1 条数据（可能是无冲突插入，也可能是无冲突更新 / 删除）；
  2 行受影响：表中新增 / 删除 / 修改了 2 条数据（可能是无冲突批量操作，也可能是冲突后通过特殊规则允许执行，比如 ON DUPLICATE KEY UPDATE）。
• 通过ROW_COUNT() 函数获取受到影响的数据行数
  若不受影响返回-1，否则代表实际受到影响的行数
  

替换

• replace into语句

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，注意新插入位置从当前最大子增值+1的位置处开始，相当于从表尾位置新插入数据，而不是原位置插入

2.retrieve读取

语法：

• 创建测试表结构，并插入测试数据
  

全列查询

• selec * from 表名；
  通常情况下不建议使用进行全列查询，实际业务中数据量特别大，一定要加上筛选条件才能保证效率
  1.查询的列越多，意味着需要传输的数据量越大；
  2.可能会影响到索引的使用。

指定列查询

指定列的顺序不需要按定义表的顺序来

2.1查询字段可以为表达式

• select语句中允许直接输出常量值，这些常量值会作为 "虚拟列" 在结果集中重复显示，每行的取值都固定为你指定的常量。这种用法常用于生成辅助信息、测试场景（比如临时添加标记列）

• 表达式包含一个字段
  
• 表达式包含多个字段：
  
• 为查询结果指定别名：
  语法：
  SELECT column [AS] alias_name [...] FROM table_name;
  
  as可省略
• 对结果去重：
  select后加上distinct选项：
  

2.2where条件

运算符

• 比较运算符：
  

NULL 是 "未知"，未知与任何事物（包括未知）都无法 "比较"，只能 "判断是否为未知"（用 IS NULL）。<=> 解决 "两个值是否逻辑一致（含都未知）"。可以兼容null；IS NULL 解决 "某个值是否是未知"。

mysql中没有==判断是否相等，直接用=

• 逻辑运算符：

AND 多个条件必须都为 TRUE(1)，结果才是 TRUE(1)

OR 任意一个条件为 TRUE(1), 结果为 TRUE(1)

NOT 条件为 TRUE(1)，结果为 FALSE(0)

• 运算符使用测试：
• 英语不及格的同学及英语成绩 ( < 60 )
  思路：需要同学名字和科目成绩，所以选这两列，再按条件从这两列中筛选，下述测试都是按这种思路来
  
• 语文成绩在 [80, 90] 分的同学及语文成绩
  使用and条件连接和between and
  
• 数学成绩是 58 或者 59 或者 98 或者 99 分的同学及数学成绩

使用or条件或in条件选择

• 姓孙的同学 及 孙某同学：
  姓孙指名字可以有多个字，孙某规定只能两个字，需要模糊匹配like，分别用%和_。
  

LIKE 的匹配目标是 "字符串模式"，所以必须用单引号界定，否则数据库会把匹配内容当成 "字段名" 或 "关键字"，导致语法错误。如果用字段来匹配可以不用单引号

where的别名问题

• 总分在 200 分以下的同学：

where条件中使用表达式，别名不能在where条件中？

要了解select的执行顺序：

FROM：先确定数据来源（表 / 视图），加载基础数据；

JOIN + ON：多表连接时，执行连接并过滤不符合连接条件的记录；

WHERE：对基础数据做 "行级过滤"（筛选满足条件的行）；

GROUP BY：按指定字段分组（若有）；

HAVING：过滤分组后的结果（若有，可使用聚合函数）；

SELECT：选择要显示的列，此时才会定义别名（如 SELECT score+10 AS add_score）；

ORDER BY：对最终结果排序（可使用 SELECT 定义的别名，因执行在 SELECT 之后）；

LIMIT：限制返回结果行数（若有）。

所以原因是使用变量名的时机早于定义变量名的时机，那么是否能直接在where条件判断中定义别名，然后直接在select中使用别名？不行：

语法上：SQL 只允许 SELECT 定义列别名，WHERE 不支持别名定义；

逻辑上：WHERE 执行早于 SELECT，其临时计算结果不会保留给 SELECT，即使定义了别名也无法复用。

• 孙某同学，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
  
  可以用括号将多个条件判断语句括起来

null的查询与比较

• null的查询：
  一般使用where 字段名 is not null(is null)
• null与null的比较
  

结果排序

• 语法：
  
  ascending与descending
  注意：
  1.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
  2.null认为比任何值都小，升序出现在最上面，降序出现在最下面
• 查询单门成绩，按升降序来排列：
  
• 查询同学多门成绩，依次按 数学降序，语文升序，英语升序的方式显示
  
  ORDER BY 后多个排序字段的核心规则是 "先按第一字段排序，第一字段值相同的记录，再按第二字段排序；第二字段值仍相同的，再按第三字段排序" ，三者是层层依赖的优先级关系

order by子句可用别名

• 查询总分：
  
• order by子句中可以使用别名，为什么？
  因为进行排序前需要先有数据，order by执行顺序在select之后，而where在执行select之前。
  执行在 SELECT 之前的子句（FROM、JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING）：看不到别名，不能复用；
  执行在 SELECT 之后的子句（ORDER BY、LIMIT）：能看到 SELECT 构造的结果集和别名，可以复用。

筛选分页结果

• 语法：
  起始下标为 0
  1.从 0 开始，筛选 n 条结果
  SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] LIMIT n;
  2.从 s 开始，筛选 n 条结果
  SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] LIMIT s, n
  3.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
• 从 0 开始，筛选 n 条结果
  
• 按 id 进行分页，每页 3 条记录
  
  limit n offset s比第二种用法更明确，建议使用
  
  如果页结果不会有影响，limit的本质功能是显示，数据准备好了才需要显示，所以limit是最后一步执行的。

3.update更新

• 语法:
  UPDATE table_name SET column = expr [, column = expr ...]

  WHERE ...\] \[ORDER BY ...\] \[LIMIT ...

• 将孙悟空同学的数学成绩变更为 80 分:

注意上图中set math后需要加限定条件，否则进行了全表更新，尽量不要这么做，也可以一次进行多次更新数据，在set后面用，隔开

• 将总成绩倒数前三的 3 位同学的语文成绩加上 30 分：
  
  update可与where条件筛选、order by排序语句、limit分页语句等一起使用，更新成绩后总排名发生了变化。

注意：

数据更新，不支持 math += 30 这种语法，只允许math = math + 30

4.delete删除

• 语法：
  DELETE FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] [LIMIT ...]
• 删除孙悟空同学的考试成绩
  
• 删除整张表的信息，测试：
  准备测试表：
  
  

当删除整表时，若设置了自增长字段，通过show可以发现即使表数据都被删除了，但创建的字段信息都存在，并且自增长计数器不变，所以delete是dml语句（数据操纵语言）

截断表

• 语法：
  TRUNCATE [TABLE] table_name
  作用：

1.只能对整表操作，不能像 DELETE 一样针对部分数据操作，比如加上where条件筛选等；清空所有数据，重置表结构,结构更改主要是存储层面的 "重置"（自增主键、表空间、统计信息等），表的逻辑结构（列、索引、约束）完全保留；

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，并不经过真正的事物（后续学习），所以无法回滚

3.会重置 AUTO_INCREMENT 项

4.权限要求更高TRUNCATE 需要 "删除表" 的权限（DROP 权限），而 DELETE 只需要 "删除数据" 的权限（DELETE 权限）------ 因为它本质是对表存储结构的修改，而非单纯的数据删除。

• 测试：
  
  
  现象解释：
  当对表执行 TRUNCATE 后，表数据被清空，同时自增计数器会被重置为初始状态（逻辑上回到未插入数据时的状态）。此时执行 show create table，AUTO_INCREMENT 字段会消失 ------ 因为 MySQL 认为自增计数器尚未被初始化。只有再次插入数据，MySQL 才会重新确定自增的起始值（从 1 开始），并在 show create table 中显示 AUTO_INCREMENT=2（下一次自增的目标值）。

插入查询结果

• 删除表中的的重复复记录，重复的数据只能有一份
  
  
  1.当创建表时想要和另一张表的结构一样时可以使用like，就不用重复再设置字段了，like不会复制数据内容
  2.采用两张表的方式来实现，先创建一个空表，再将原表中去重数据添加进去，最后进行重命名完成。为什么这样？因为能确保操作和数据的稳定性，避免直接对原数据进行修改，如果出现错误可以直接删除新表，重新对原表进行操作，相当于留有备份

5.分组聚合

聚合函数

COUNT([DISTINCT] expr) 返回查询到的数据的 数量

SUM([DISTINCT] expr) 返回查询到的数据的 总和，不是数字没有意义

AVG([DISTINCT] expr) 返回查询到的数据的 平均值，不是数字没有意义

MAX([DISTINCT] expr) 返回查询到的数据的 最大值，不是数字没有意义

MIN([DISTINCT] expr) 返回查询到的数据的 最小值，不是数字没有意义

• 具体测试样例：
• count的使用：统计总人数
  
  关于count本质：
  1.COUNT(表达式) 只统计 "表达式结果非 NULL 的行数"；
  2.数字是 "永远非 NULL 的常量表达式"，每一行都会被计数，最终等价于统计总行数；
  3.不止数字，任何结果非 NULL 的常量表达式（如字符串、确定运算）都能实现同样效果。
• 关于其他聚合函数的使用都相同，以语句为例

1.统计平均总分:

SELECT AVG(chinese + math + english) 平均总分 FROM exam_result;

2.返回 > 70 分以上的数学最低分

SELECT MIN(math) FROM exam_result WHERE math > 70;

3.返回英语最高分:

SELECT MAX(english) FROM exam_result;

4.统计数学成绩总分

SELECT SUM(math) FROM exam_result;

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：
  select column1, column2, ... from table group by column;
• 测试，准备一个雇员信息表

• 分组就是把一组按照一定条件拆成了多个组，进行各自组内的统计，也就是将一张表拆成子表，所以只要能完成对一张表的操作，就能完成多表的聚合操作
• 如何显示每个部门的平均工资和最高工资
  
  通过group by指定列名，实际是用该列的不同行数据来进行分组的
• 显示每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资
  
• 显示平均工资低于2000的部门和它的平均工资
  
  这里的having是对聚合后的统计数据，做条件筛选，作用类似where
• having和where的区别？
  主要体现在条件的筛选阶段
  
• having和where能否相互替代？
  不行，二者是 "先后配合" 关系：先 WHERE 筛行，再 GROUP BY 分组聚合，最后 HAVING 筛组，缺一不可，无法替代。
  简单记：WHERE 管行，HAVING 管组；聚合之前用 WHERE，聚合之后用HAVING
  存在特殊情况：
  无 GROUP BY 时，HAVING 会退化为 WHERE（MySQL 特有行为）：
  

注意：

聚合时要求选择出来的所有字段都能进行聚合，name不能聚合。

只有在order by后面出现的字段才能在select中进行聚合，否则会报错

• 对查询结果的理解：
  不仅仅是磁盘上表结构导入到mysql，真实存在的表才叫做表，通过语句中间筛选出来的包括最终结果，全部都是逻辑上的表，mysql一切皆表。
  "一切皆表" 的核心体现：数据的 "输入"（物理表、系统表、临时表）和 "输出"（查询结果集），都统一为 "表" 的结构，SQL 语法可以无缝复用。

不是真的所有都是表，而是抽象为表

一切皆表是抽象层面的设计，不是说 MySQL 内部所有组件都是表：

比如日志文件（binlog、redo log）、索引结构（B + 树）、存储引擎的底层数据页，这些不是表；

但对用户 / 开发者来说，所有需要访问数据的操作，都通过 "表" 这个统一接口实现------ 不用关心底层存储，只用掌握 SQL 表操作，就能处理所有数据场景。

所以我们只要能处理好单表的CURD，所有的sql场景，我们全部能用统一的方式进行