基本查询
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SELECT * FROM <表名> |
select也可以用作计算,但不是他的强项,select语句可以用来判断数据库的连接是否有效例如:许多检测工具会执行一条SELECT 1;
来测试数据库连接。
条件查询
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SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式> |
条件表达式可以用<条件1> AND <条件2>表达满足条件1并且满足条件2。
第二种条件是<条件1> OR <条件2>,表示满足条件1或者满足条件2。
第三种条件是NOT <条件>,表示“不符合该条件”的记录。例如,写一个“不是2班的学生”这个条件,可以先写出“是2班的学生”:class_id = 2
,再加上NOT
:NOT class_id = 2
:
上述NOT
条件NOT class_id = 2
其实等价于class_id <> 2
,因此,NOT
查询不是很常用。
要组合三个或者更多的条件,就需要用小括号()
表示如何进行条件运算。例如,编写一个复杂的条件:分数在80以下或者90以上,并且是男生:
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SELECT * FROM students WHERE (score < 80 OR score > 90) AND gender = 'M' ; |
如果不加括号,条件运算按照NOT
、AND
、OR
的优先级进行,即NOT
优先级最高,其次是AND
,最后是OR
。加上括号可以改变优先级。
常用的条件表达式
条件 | 表达式举例1 | 表达式举例2 | 说明 |
---|---|---|---|
使用=判断相等 | score = 80 | name = ‘abc' | 字符串需要用单引号括起来 |
使用>判断大于 | score > 80 | name > ‘abc' | 字符串比较根据ASCII码,中文字符比较根据数据库设置 |
使用>=判断大于或相等 | score >= 80 | name >= ‘abc' | |
使用<判断小于 | score < 80 | name <= ‘abc' | |
使用<=判断小于或相等 | score <= 80 | name <= ‘abc' | |
使用<>判断不相等 | score <> 80 | name <> ‘abc' | |
使用LIKE判断相似 | name LIKE ‘ab%' | name LIKE ‘%bc%' | %表示任意字符,例如'ab%‘将匹配'ab',‘abc',‘abcd' |
投影查询
如果我们只希望返回某些列的数据,而不是所有列的数据,我们可以用SELECT 列1, 列2, 列3 FROM ...
,让结果集仅包含指定列。这种操作称为投影查询。
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SELECT id, score, name FROM students; |
这样返回的结果集就只包含了我们指定的列,并且,结果集的列的顺序和原表可以不一样。
使用SELECT 列1, 列2, 列3 FROM ...时,还可以给每一列起个别名,
这样,结果集的列名就可以与原表的列名不同。
它的语法是SELECT 列1 别名1, 列2 别名2, 列3 别名3 FROM ...
例如,以下SELECT
语句将列名score
重命名为points
,而id
和name
列名保持不变:
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SELECT id, score points, name FROM students; |
投影查询同样可以接WHERE
条件,实现复杂的查询。
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SELECT id, score points, name FROM students WHERE gender = 'M' ; |
排序
我们使用SELECT查询时,默认查询结果集通常是按照id
排序的,也就是根据主键排序。这也是大部分数据库的做法。如果我们要根据其他条件排序怎么办?可以加上ORDER BY
子句。例如按照成绩从低到高进行排序:
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SELECT id, name , gender, score FROM students ORDER BY score; |
如果要反过来,按照成绩从高到底排序,我们可以加上DESC
表示“倒序”:
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SELECT id , name, gender, score FROM students ORDER BY score DESC; |
如果score
列有相同的数据,要进一步排序,可以继续添加列名。例如,使用ORDER BY score DESC, gender
表示先按score
列倒序,如果有相同分数的,再按gender
列排序:
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SELECT id, name , gender, score FROM students ORDER BY score DESC , gender; |
默认的排序规则是ASC
:“升序”,即从小到大。ASC
可以省略,即ORDER BY score ASC
和ORDER BY score
效果一样。
如果有WHERE
子句,那么ORDER BY
子句要放到WHERE
子句后面。例如,查询一班的学生成绩,并按照倒序排序:
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SELECT id, name , gender, score FROM students WHERE class_id = 1 ORDER BY score DESC ; |
分页查询
使用SELECT查询时,如果结果集数据量很大,比如几万行数据,放在一个页面显示的话数据量太大,不如分页显示,每次显示100条。
要实现分页功能,实际上就是从结果集中显示第1100条记录作为第1页,显示第101200条记录作为第2页,以此类推。
因此,分页实际上就是从结果集中“截取”出第M~N条记录。这个查询可以通过LIMIT <M> OFFSET <N>
子句实现。
OFFSET
是可选的,如果只写LIMIT 15
,那么相当于LIMIT 15 OFFSET 0
。
在MySQL中,LIMIT 15 OFFSET 30
还可以简写成LIMIT 30, 15
。
使用LIMIT <M> OFFSET <N>
分页时,随着N
越来越大,查询效率也会越来越低。
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SELECT id, name , gender, score FROM students ORDER BY score DESC LIMIT 3 OFFSET 0; |
聚合查询
如果我们要统计一张表的数据量,例如,想查询students
表一共有多少条记录,可以使用SQL内置的COUNT()
函数查询:
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SELECT COUNT (*) FROM students; |
COUNT(*)
表示查询所有列的行数,要注意聚合的计算结果虽然是一个数字,但查询的结果仍然是一个二维表,只是这个二维表只有一行一列,并且列名是COUNT(*)
。
通常,使用聚合查询时,我们应该给列名设置一个别名,便于处理结果:
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SELECT COUNT (*) num FROM students; |
另外注意,聚合查询同样可以使用WHERE
条件,因此我们可以方便地统计出有多少男生、多少女生、多少80分以上的学生等:
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SELECT COUNT (*) boys FROM students WHERE gender = 'M' ;<br> |
除了COUNT()
函数外,SQL还提供了如下聚合函数:
函数 | 说明 |
---|---|
SUM | 计算某一列的合计值,该列必须为数值类型 |
AVG | 计算某一列的平均值,该列必须为数值类型 |
MAX | 计算某一列的最大值 |
MIN | 计算某一列的最小值 |
注意,MAX()
和MIN()
函数并不限于数值类型。如果是字符类型,MAX()
和MIN()
会返回排序最后和排序最前的字符。
要统计男生的平均成绩,我们用下面的聚合查询:
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SELECT AVG (score) average FROM students WHERE gender = 'M' ; |
要特别注意:如果聚合查询的WHERE
条件没有匹配到任何行,COUNT()
会返回0,而SUM()
、AVG()
、MAX()
和MIN()
会返回NULL
分组
如果我们要统计一班的学生数量,我们知道,可以用
SELECT COUNT(*) num FROM students WHERE class_id = 1;
如果要继续统计二班、三班的学生数量,难道必须不断修改WHERE
条件来执行SELECT
语句吗?
对于聚合查询,SQL还提供了“分组聚合”的功能。我们观察下面的聚合查询:
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SELECT COUNT (*) num FROM students GROUP BY class_id; |
执行这个查询,COUNT()
的结果不再是一个,而是3个,这是因为,GROUP BY
子句指定了按class_id
分组,因此,执行该SELECT
语句时,会把class_id
相同的行先分组,再分别计算,因此,得到了3行结果。
但是这3行结果分别是哪三个班级的,不好看出来,所以我们可以把class_id
列也放入结果集中:
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SELECT class_id, COUNT (*) num FROM students GROUP BY class_id; |
但是不可把name
放入结果集,因为在任意一个分组中,只有class_id
都相同,name
是不同的,SQL引擎不能把多个name
的值放入一行记录中。因此,聚合查询的列中,只能放入分组的列。
也可以使用多个列进行分组。例如,我们想统计各班的男生和女生人数:
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SELECT class_id, gender, COUNT (*) num FROM students GROUP BY class_id, gender; |
多表查询
SELECT查询不但可以从一张表查询数据,还可以从多张表同时查询数据。
查询多张表的语法是:SELECT * FROM <表1> <表2>。
例如,同时从students
表和classes
表的“乘积”,即查询数据,可以这么写:
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SELECT * FROM students, classes; |
这种一次查询两个表的数据,查询的结果也是一个二维表,它是students
表和classes
表的“乘积”,即students
表的每一行与classes
表的每一行都两两拼在一起返回。结果集的列数是students
表和classes
表的列数之和,行数是students
表和classes
表的行数之积。
这种多表查询又称笛卡尔查询,使用笛卡尔查询时要非常小心,由于结果集是目标表的行数乘积,对两个各自有100行记录的表进行笛卡尔查询将返回1万条记录,对两个各自有1万行记录的表进行笛卡尔查询将返回1亿条记录。
你可能还注意到了,上述查询的结果集有两列id
和两列name
,两列id
是因为其中一列是students
表的id
,而另一列是classes
表的id
,但是在结果集中,不好区分。两列name
同理
要解决这个问题,我们仍然可以利用投影查询的“设置列的别名”来给两个表各自的id
和name
列起别名:
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SELECT students.id sid, students. name , students.gender, students.score, classes.id cid, classes. name cname FROM students, classes; |
注意,多表查询时,要使用表名.列名
这样的方式来引用列和设置别名,这样就避免了结果集的列名重复问题。但是,用表名.列名
这种方式列举两个表的所有列实在是很麻烦,所以SQL还允许给表设置一个别名,让我们在投影查询中引用起来稍微简洁一点:
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SELECT s.id sid, s. name , s.gender, s.score, c.id cid, c. name cname FROM students s, classes c; |
多表查询也是可以添加WHERE
条件的。
连接查询
连接查询是另一种类型的多表查询。连接查询对多个表进行JOIN运算,简单地说,就是先确定一个主表作为结果集,然后,把其他表的行有选择性地“连接”在主表结果集上。
例如,我们想要选出students
表的所有学生信息:
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SELECT s.id, s. name , s.class_id, s.gender, s.score FROM students s; |
id | name | class_id | gender | score |
---|---|---|---|---|
1 | 小明 | 1 | M | 90 |
2 | 小红 | 1 | F | 95 |
3 | 小军 | 1 | M | 88 |
4 | 小米 | 1 | F | 73 |
5 | 小白 | 2 | F | 81 |
6 | 小兵 | 2 | M | 55 |
7 | 小林 | 2 | M | 85 |
8 | 小新 | 3 | F | 91 |
9 | 小王 | 3 | M | 89 |
10 | 小丽 | 3 | F | 88 |
但是,假设我们希望结果集同时包含所在班级的名称,上面的结果集只有class_id
列,缺少对应班级的name
列。
现在问题来了,存放班级名称的name
列存储在classes
表中,只有根据students
表的class_id
,找到classes
表对应的行,再取出name
列,就可以获得班级名称。
这时,连接查询就派上了用场。我们先使用最常用的一种内连接——INNER JOIN来实现:
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SELECT s.id, s. name , s.class_id, c. name class_name, s.gender, s.score FROM students s INNER JOIN classes c ON s.class_id = c.id; |
id | name | class_id | class_name | gender | score |
---|---|---|---|---|---|
1 | 小明 | 1 | 一班 | M | 90 |
2 | 小红 | 1 | 一班 | F | 95 |
3 | 小军 | 1 | 一班 | M | 88 |
4 | 小米 | 1 | 一班 | F | 73 |
5 | 小白 | 2 | 二班 | F | 81 |
6 | 小兵 | 2 | 二班 | M | 55 |
7 | 小林 | 2 | 二班 | M | 85 |
8 | 小新 | 3 | 三班 | F | 91 |
9 | 小王 | 3 | 三班 | M | 89 |
10 | 小丽 | 3 | 三班 | F | 88 |
注意INNER JOIN查询的写法是:
先确定主表,仍然使用FROM <表1>
的语法;再确定需要连接的表,使用INNER JOIN <表2>
的语法;然后确定连接条件,使用ON <条件...>
,这里的条件是s.class_id = c.id
,表示students
表的class_id
列与classes
表的id
列相同的行需要连接;可选:加上WHERE
子句、ORDER BY
等子句。
有内连接(INNER JOIN)就有外连接(OUTER JOIN)
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SELECT s.id, s. name , s.class_id, c. name class_name, s.gender, s.score FROM students s RIGHT OUTER JOIN classes c ON s.class_id = c.id; |
id | name | class_id | class_name | gender | score |
---|---|---|---|---|---|
1 | 小明 | 1 | 一班 | M | 90 |
2 | 小红 | 1 | 一班 | F | 95 |
3 | 小军 | 1 | 一班 | M | 88 |
4 | 小米 | 1 | 一班 | F | 73 |
5 | 小白 | 2 | 二班 | F | 81 |
6 | 小兵 | 2 | 二班 | M | 55 |
7 | 小林 | 2 | 二班 | M | 85 |
8 | 小新 | 3 | 三班 | F | 91 |
9 | 小王 | 3 | 三班 | M | 89 |
10 | 小丽 | 3 | 三班 | F | 88 |
NULL | NULL | NULL | 四班 | NULL | NULL |
执行上述RIGHT OUTER JOIN可以看到,和INNER JOIN相比,RIGHT OUTER JOIN多了一行,多出来的一行是“四班”,但是,学生相关的列如name
、gender
、score
都为NULL
。
这也容易理解,因为根据ON
条件s.class_id = c.id
,classes
表的id=4的行正是“四班”,但是,students
表中并不存在class_id=4的行。
有RIGHT OUTER JOIN,就有LEFT OUTER JOIN,以及FULL OUTER JOIN。它们的区别是:
INNER JOIN只返回同时存在于两张表的行数据,由于students
表的class_id
包含1,2,3,classes
表的id
包含1,2,3,4,所以,INNER JOIN根据条件s.class_id = c.id
返回的结果集仅包含1,2,3。
RIGHT OUTER JOIN返回右表都存在的行。
如果某一行仅在右表存在,那么结果集就会以NULL
填充剩下的字段。
LEFT OUTER JOIN则返回左表都存在的行。
如果我们给students表增加一列,并添加class_id=5,由于classes表并不存在id=5的列,所以,LEFT OUTER JOIN的结果会增加一列,对应的class_name
是NULL
我们使用FULL OUTER JOIN,它会把两张表的所有记录全部选择出来,并且,自动把对方不存在的列填充为NULL
小结
JOIN查询需要先确定主表,然后把另一个表的数据“附加”到结果集上;
INNER JOIN是最常用的一种JOIN查询,
它的语法是SELECT ... FROM <表1> INNER JOIN <表2> ON <条件...>;
JOIN查询仍然可以使用WHERE
条件和ORDER BY
排序。
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