MySQL 进阶：聚集函数、分组、约束、多表查询

本文承接 MySQL 基础篇，继续讲解聚集函数、分组查询、HAVING、密码修改、备份恢复、单表 / 多表约束、表关系设计、多表查询（内连接 / 外连接 / 子查询）

一、聚集函数（常用统计）

MySQL 提供 5 种常用聚集函数，用于对查询结果做统计计算。

count()：统计记录数
sum()：求和
avg()：求平均值
max()：求最大值
min()：求最小值

常用练习

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-- 数学平均分（null转0）
select avg(ifnull(math,0)) from stu;

-- 班级总分平均分
select avg(ifnull(math,0)+english+chinese) from stu;

-- 英语最高分、最低分
select max(english), min(english) from stu;

二、分组查询（GROUP BY 重要）

使用 group by 字段 对数据进行分组，常与聚集函数一起使用。

1. 建表测试

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create database day16;
use day16;

create table orders(
    id int,
    product varchar(20),
    price float
);

insert into orders(id,product,price) values(1,'电视',900);
insert into orders(id,product,price) values(2,'洗衣机',100);
insert into orders(id,product,price) values(3,'洗衣粉',90);
insert into orders(id,product,price) values(4,'电视',900);
insert into orders(id,product,price) values(5,'洗衣粉',90);
insert into orders(id,product,price) values(6,'洗衣粉',90);

2. 分组查询练习

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-- 按商品分组，统计每类总价与数量
select product,sum(price),count(*) from orders group by product;

-- 分组后过滤：总价>100的商品
select product from orders group by product having sum(price) > 100;

3. WHERE 与 HAVING 区别

where ：分组前过滤，不能使用聚集函数
having ：分组后过滤，可以使用聚集函数，通常跟在 group by 后

4. 查询语句固定顺序

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select ... from ... where ... group by ... having ... order by ...

没有对应条件时，直接去掉关键字即可。

三、MySQL 修改密码

步骤

停止 MySQL 服务：services.msc
跳过权限认证启动：

mysqld --skip-grant-tables
新 CMD 直接登录：mysql -u root -p（无需密码）
切换数据库：use mysql;
修改密码：

update user set authentication_string=password('root') WHERE user='root';
关闭两个 CMD，任务管理器结束 mysqld 进程
重启 MySQL 服务

四、数据库备份与恢复

1. 备份（命令行执行，非登录状态）

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mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 文件名.sql

回车后输入密码。

2. 恢复（先建空库并 use）

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mysql -u 用户名 -p 数据库名 < 文件名.sql

注意事项

不在 MySQL 登录状态执行
命令末尾没有分号
注意 > 和 < 方向
恢复用 mysql，备份用 mysqldump

五、单表约束

1. 主键约束（PRIMARY KEY 重点）

唯一标识一条记录
特点：唯一、非空、可被外键引用

创建主键两种方式

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-- 方式1
create table person(
    id int primary key,
    name varchar(30)
);

-- 方式2
create table person(
    id int,
    name varchar(30),
    primary key (id)
);

2. 主键自增长（AUTO_INCREMENT）

数据库自动维护主键值，插入填 null 即可。

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create table person(
    id int primary key auto_increment,
    name varchar(30)
);

insert into person values (null,'聪聪');
insert into person values (null,'美美');
insert into person values (null,'小凤');

3. 唯一约束 & 非空约束

unique：值唯一，可空
not null：值不能为空

六、多表外键约束

1. 场景：部门 & 员工

一个部门多个员工，一个员工属于一个部门
不加外键可随意删除部门，业务不合理

2. 建表

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-- 部门表（一方）
create table dept(
    did int primary key auto_increment,
    dname varchar(30)
);

-- 员工表（多方）
create table emp(
    eid int primary key auto_increment,
    ename varchar(30),
    sal double,
    dno int
);

3. 添加外键

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-- 创建表时指定
create table emp(
    eid int primary key auto_increment,
    ename varchar(30),
    sal double,
    dno int,
    foreign key (dno) references dept (did)
);

-- 已存在表添加外键
alter table emp add foreign key (dno) references dept (did);

添加外键后，无法删除被引用的部门，保证数据完整性。

七、表关系设计

1. 一对多

例：部门 ↔ 员工、分类 ↔ 商品
原则：在多方表添加外键，指向一方主键

2. 多对多

例：学生 ↔ 课程、用户 ↔ 角色
原则：创建中间表，包含两个外键分别指向两张表主键，拆成两个一对多

3. 一对一（了解）

例：用户 ↔ 用户详情
原则：任意一方添加唯一外键指向另一方主键

4. 购物网站表关系

用户 → 订单（一对多）
订单 ↔ 商品（多对多，中间表：订单商品）
分类 → 商品（一对多）

八、多表查询（重要）

1. 笛卡尔积

无条件关联两表，结果是行数乘积（业务几乎不用）

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select * from dept,emp;

2. 内连接（只查关联数据）

（1）显式内连接

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select * from dept inner join emp on dept.did = emp.dno;

（2）隐式内连接（最常用）

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select d.dname,e.ename,e.sal
from dept d,emp e
where d.did = e.dno;

3. 外连接（保留某表全部数据）

（1）左外连接

以左表为准，显示左表所有数据，匹配右表数据

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select * from dept left outer join emp on dept.did = emp.dno;

（2）右外连接

以右表为准，显示右表所有数据，匹配左表数据

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select * from dept right outer join emp on dept.did = emp.dno;

4. 多表查询总结

内连接：只查匹配数据
左连接：左表全出，匹配右表
右连接：右表全出，匹配左表

九、子查询

一个查询中嵌套另一个查询，先执行子查询，再用结果做外层条件。

示例：查询英语成绩 > 平均分的学生

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select * from stu where english > (select avg(english) from stu);

子查询常用运算符

> < >= <= = <>
any：满足任意一个
all：满足所有

十、多表查询综合实战

1. 查询聪聪的部门与姓名

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select d.dname,e.ename
from dept d,emp e
where d.did = e.dno and e.ename = '聪聪';

2. 统计每个部门人数

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select d.dname,count(*)
from dept d,emp e
where d.did = e.dno
group by d.dname;

3. 统计各部门平均工资

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select d.dname,avg(e.sal)
from dept d,emp e
where d.did = e.dno
group by d.dname;

4. 平均工资 > 公司总平均的部门

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select d.dname,avg(e.sal)
from dept d,emp e
where d.did = e.dno
group by d.dname
having avg(e.sal) > (select avg(sal) from emp);

总结

聚集函数：count/sum/avg/max/min
分组：group by + having
密码修改、备份恢复
主键、自增、唯一、非空、外键约束
一对多、多对多、一对一表设计
内连接、左 / 右外连接、子查询
多表查询实战案例