【MySQL】表的基本查询

表的基本查询

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

2. 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;

3. 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);

4. 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_';

5. 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;

6. 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;

7. 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%';

8. 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;

9. 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

2. 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。

3. 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：

4. 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;

5. 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：

2. 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：

3. 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');

4. 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：

2. 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

2. 统计班级收集的 email 有多少

    select count(email) from students;

• NULL 不会计入结果

3. 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

4. 统计数学成绩总分

    select sum(math) from exam_result;

5. 统计平均总分

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

6. 返回语文最高分

    select max(chinese) from exam_result;

7. 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;

2. 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;

3. 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！

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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

来源地址：https://blog.csdn.net/YoungMLet/article/details/135022325