数据库-MySQL-02(一)

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 数据库-MySQL-02(一)

数据库开发-MySQL

在上次学习的内容中,我们讲解了:

  • 使用DDL语句来操作数据库以及表结构(数据库设计)
  • 使用DML语句来完成数据库中数据的增、删、改操作(数据库操作)


我们今天还是继续学习数据库操作方面的内容:查询(DQL语句)。

查询操作我们分为两部分学习:

  • DQL语句-单表操作
  • DQL语句-多表操作

1. 数据库操作-DQL

1.1 介绍

DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言),用来查询数据库表中的记录。


查询关键字:SELECT


查询操作是所有SQL语句当中最为常见,也是最为重要的操作。在一个正常的业务系统中,查询操作的使用频次是要远高于增删改操作的。当我们打开某个网站或APP所看到的展示信息,都是通过从数据库中查询得到的,而在这个查询过程中,还会涉及到条件、排序、分页等操作。

1.2 语法

DQL查询语句,语法结构如下:

SELECT
  字段列表
FROM
  表名列表
WHERE
  条件列表
GROUP  BY
  分组字段列表
HAVING
  分组后条件列表
ORDER BY
  排序字段列表
LIMIT
  分页参数

我们今天会将上面的完整语法拆分为以下几个部分学习:

  • 基本查询(不带任何条件)
  • 条件查询(where)
  • 分组查询(group by)
  • 排序查询(order by)
  • 分页查询(limit)

准备一些测试数据用于查询操作:

create database db02; -- 创建数据库
use db02; -- 切换数据库
-- 员工管理(带约束)
create table tb_emp (
    id int unsigned primary key auto_increment comment 'ID',
    username varchar(20) not null unique comment '用户名',
    password varchar(32) default '123456' comment '密码',
    name varchar(10) not null comment '姓名',
    gender tinyint unsigned not null comment '性别, 说明: 1 男, 2 女',
    image varchar(300) comment '图像',
    job tinyint unsigned comment '职位, 说明: 1 班主任,2 讲师, 3 学工主管, 4 教研主管',
    entrydate date comment '入职时间',
    create_time datetime not null comment '创建时间',
    update_time datetime not null comment '修改时间'
) comment '员工表';

-- 准备测试数据
INSERT INTO tb_emp (id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time) VALUES
    (1, 'jinyong', '123456', '金庸', 1, '1.jpg', 4, '2000-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:35'),
    (2, 'zhangwuji', '123456', '张无忌', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:37'),
    (3, 'yangxiao', '123456', '杨逍', 1, '3.jpg', 2, '2008-05-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:39'),
    (4, 'weiyixiao', '123456', '韦一笑', 1, '4.jpg', 2, '2007-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:41'),
    (5, 'changyuchun', '123456', '常遇春', 1, '5.jpg', 2, '2012-12-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:43'),
    (6, 'xiaozhao', '123456', '小昭', 2, '6.jpg', 3, '2013-09-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:45'),
    (7, 'jixiaofu', '123456', '纪晓芙', 2, '7.jpg', 1, '2005-08-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:47'),
    (8, 'zhouzhiruo', '123456', '周芷若', 2, '8.jpg', 1, '2014-11-09', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:49'),
    (9, 'dingminjun', '123456', '丁敏君', 2, '9.jpg', 1, '2011-03-11', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:51'),
    (10, 'zhaomin', '123456', '赵敏', 2, '10.jpg', 1, '2013-09-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:53'),
    (11, 'luzhangke', '123456', '鹿杖客', 1, '11.jpg', 2, '2007-02-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:55'),
    (12, 'hebiweng', '123456', '鹤笔翁', 1, '12.jpg', 2, '2008-08-18', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:57'),
    (13, 'fangdongbai', '123456', '方东白', 1, '13.jpg', 1, '2012-11-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:59'),
    (14, 'zhangsanfeng', '123456', '张三丰', 1, '14.jpg', 2, '2002-08-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:01'),
    (15, 'yulianzhou', '123456', '俞莲舟', 1, '15.jpg', 2, '2011-05-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:03'),
    (16, 'songyuanqiao', '123456', '宋远桥', 1, '16.jpg', 2, '2010-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:05'),
    (17, 'chenyouliang', '12345678', '陈友谅', 1, '17.jpg', null, '2015-03-21', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:07'),
    (18, 'zhang1', '123456', '张一', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:09'),
    (19, 'zhang2', '123456', '张二', 1, '2.jpg', 2, '2012-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:11'),
    (20, 'zhang3', '123456', '张三', 1, '2.jpg', 2, '2018-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:13'),
    (21, 'zhang4', '123456', '张四', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:15'),
    (22, 'zhang5', '123456', '张五', 1, '2.jpg', 2, '2016-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:17'),
    (23, 'zhang6', '123456', '张六', 1, '2.jpg', 2, '2012-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:19'),
    (24, 'zhang7', '123456', '张七', 1, '2.jpg', 2, '2006-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:21'),
    (25, 'zhang8', '123456', '张八', 1, '2.jpg', 2, '2002-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:23'),
    (26, 'zhang9', '123456', '张九', 1, '2.jpg', 2, '2011-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:25'),
    (27, 'zhang10', '123456', '张十', 1, '2.jpg', 2, '2004-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:27'),
    (28, 'zhang11', '123456', '张十一', 1, '2.jpg', 2, '2007-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:29'),
    (29, 'zhang12', '123456', '张十二', 1, '2.jpg', 2, '2020-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:31');

1.3 基本查询

在基本查询的DQL语句中,不带任何的查询条件,语法如下:

  • 查询多个字段
select 字段1, 字段2, 字段3 from  表名;

查询所有字段(通配符)

select *  from  表名;

设置别名

select 字段1 [ as 别名1 ] , 字段2 [ as 别名2 ]  from  表名;

去除重复记录

select distinct 字段列表 from  表名;

案例1:查询指定字段 name,entrydate并返回

select name,entrydate from tb_emp;


案例2:查询返回所有字段

select * from tb_emp;

*号代表查询所有字段,在实际开发中尽量少用(不直观、影响效率)


案例3:查询所有员工的 name,entrydate,并起别名(姓名、入职日期)

-- 方式1:
select name AS 姓名, entrydate AS 入职日期 from tb_emp;
-- 方式2: 别名中有特殊字符时,使用''或""包含
select name AS '姓 名', entrydate AS '入职日期' from tb_emp;
-- 方式3:
select name AS "姓名", entrydate AS "入职日期" from tb_emp;


案例4:查询已有的员工关联了哪几种职位(不要重复)

select distinct job from tb_emp;


1.4 条件查询

语法:

select  字段列表  from   表名   where   条件列表 ; -- 条件列表:意味着可以有多个条件

学习条件查询就是学习条件的构建方式,而在SQL语句当中构造条件的运算符分为两类:

  • 比较运算符
  • 逻辑运算符

常用的比较运算符如下:

比较运算符 功能
> 大于
>= 大于等于
< 小于
<= 小于等于
= 等于
<> 或 != 不等于
between … and … 在某个范围之内(含最小、最大值)
in(…) 在in之后的列表中的值,多选一
like 占位符 模糊匹配(_匹配单个字符, %匹配任意个字符)
is null 是null

常用的逻辑运算符如下:

逻辑运算符 功能
and 或 && 并且 (多个条件同时成立)
or 或 || 或者 (多个条件任意一个成立)
not 或 ! 非 , 不是

案例1:查询 姓名 为 杨逍 的员工

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where name = '杨逍'; -- 字符串使用''或""包含


案例2:查询 id小于等于5 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where id <=5;

案例3:查询 没有分配职位 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job is null ;


注意:查询为NULL的数据时,不能使用 = null


案例4:查询 有职位 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job is not null ;

案例5:查询 密码不等于 ‘123456’ 的员工信息

-- 方式1:
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where password <> '123456';
-- 方式2:
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where password != '123456';

案例6:查询 入职日期 在 ‘2000-01-01’ (包含) 到 ‘2010-01-01’(包含) 之间的员工信息

-- 方式1:
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where entrydate>='2000-01-01' and entrydate<='2010-01-01';
-- 方式2: between...and
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where entrydate between '2000-01-01' and '2010-01-01';

案例7:查询 入职时间 在 ‘2000-01-01’ (包含) 到 ‘2010-01-01’(包含) 之间 且 性别为女 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where entrydate between '2000-01-01' and '2010-01-01'
      and gender = 2;

案例8:查询 职位是 2 (讲师), 3 (学工主管), 4 (教研主管) 的员工信息

-- 方式1:使用or连接多个条件
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job=2 or job=3 or job=4;
-- 方式2:in关键字
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job in (2,3,4);

案例9:查询 姓名 为两个字的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where name like '__';  # 通配符 "_" 代表任意1个字符

案例10:查询 姓 ‘张’ 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where name like '张%'; # 通配符 "%" 代表任意个字符(0个 ~ 多个)

1.5 聚合函数

之前我们做的查询都是横向查询,就是根据条件一行一行的进行判断,而使用聚合函数查询就是纵向查询,它是对一列的值进行计算,然后返回一个结果值。(将一列数据作为一个整体,进行纵向计算)


语法:

select  聚合函数(字段列表)  from  表名 ;

注意 : 聚合函数会忽略空值,对NULL值不作为统计。


常用聚合函数:

函数 功能
count 统计数量
max 最大值
min 最小值
avg 平均值
sum 求和


count :按照列去统计有多少行数据。

在根据指定的列统计的时候,如果这一列中有null的行,该行不会被统计在其中。

sum :计算指定列的数值和,如果不是数值类型,那么计算结果为0

max :计算指定列的最大值

min :计算指定列的最小值

avg :计算指定列的平均值

案例1:统计该企业员工数量

# count(字段)
select count(id) from tb_emp;-- 结果:29
select count(job) from tb_emp;-- 结果:28 (聚合函数对NULL值不做计算)

# count(常量)
select count(0) from tb_emp;
select count('A') from tb_emp;

# count(*)  推荐此写法(MySQL底层进行了优化)
select count(*) from tb_emp;

案例2:统计该企业最早入职的员工

select min(entrydate) from tb_emp;

案例3:统计该企业最迟入职的员工

select max(entrydate) from tb_emp;

案例4:统计该企业员工 ID 的平均值

select avg(id) from tb_emp;

案例5:统计该企业员工的 ID 之和

select sum(id) from tb_emp;

1.6 分组查询

分组: 按照某一列或者某几列,把相同的数据进行合并输出。


分组其实就是按列进行分类(指定列下相同的数据归为一类),然后可以对分类完的数据进行合并计算。

分组查询通常会使用聚合函数进行计算。

语法:

select  字段列表  from  表名  [where 条件]  group by 分组字段名  [having 分组后过滤条件];

案例1:根据性别分组 , 统计男性和女性员工的数量

select gender, count(*)
from tb_emp
group by gender; -- 按照gender字段进行分组(gender字段下相同的数据归为一组)

案例2:查询入职时间在 ‘2015-01-01’ (包含) 以前的员工 , 并对结果根据职位分组 , 获取员工数量大于等于2的职位

select job, count(*)
from tb_emp
where entrydate <= '2015-01-01'   -- 分组前条件
group by job                      -- 按照job字段分组
having count(*) >= 2;             -- 分组后条件


注意事项:

• 分组之后,查询的字段一般为聚合函数和分组字段,查询其他字段无任何意义

• 执行顺序:where > 聚合函数 > having


where与having区别(面试题)

  • 执行时机不同:where是分组之前进行过滤,不满足where条件,不参与分组;而having是分组之后对结果进行过滤。
  • 判断条件不同:where不能对聚合函数进行判断,而having可以。

1.7 排序查询

排序在日常开发中是非常常见的一个操作,有升序排序,也有降序排序。

语法:

select  字段列表  
from   表名   
[where  条件列表] 
[group by  分组字段 ] 
order  by  字段1  排序方式1 , 字段2  排序方式2 … ;
  • 排序方式:
  • ASC :升序(默认值)
  • DESC:降序


案例1:根据入职时间, 对员工进行升序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by entrydate ASC; -- 按照entrydate字段下的数据进行升序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by  entrydate; -- 默认就是ASC(升序)

注意事项:如果是升序, 可以不指定排序方式ASC


案例2:根据入职时间,对员工进行降序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by entrydate DESC; -- 按照entrydate字段下的数据进行降序排序

案例3:根据入职时间对公司的员工进行升序排序,入职时间相同,再按照更新时间进行降序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by entrydate ASC , update_time DESC;

注意事项:如果是多字段排序,当第一个字段值相同时,才会根据第二个字段进行排序


1.8 分页查询

分页操作在业务系统开发时,也是非常常见的一个功能,日常我们在网站中看到的各种各样的分页条,后台也都需要借助于数据库的分页操作。



分页查询语法:

select  字段列表  from   表名  limit  起始索引, 查询记录数 ;

案例1:从起始索引0开始查询员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 0 , 5; -- 从索引0开始,向后取5条记录

案例2:查询 第1页 员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 5; -- 如果查询的是第1页数据,起始索引可以省略,直接简写为:limit 条数

案例3:查询 第2页 员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 5 , 5; -- 从索引5开始,向后取5条记录

案例4:查询 第3页 员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 10 , 5; -- 从索引10开始,向后取5条记录


注意事项:

  1. 起始索引从0开始。 计算公式 : 起始索引 = (查询页码 - 1)* 每页显示记录数
  2. 分页查询是数据库的方言,不同的数据库有不同的实现,MySQL中是LIMIT
  3. 如果查询的是第一页数据,起始索引可以省略,直接简写为 limit 条数


1.9 案例

DQL的基本语法我们学习结束了,接下来我们就运用所掌握的DQL语句的语法来完成两个案例。

1.9.1 案例一

案例:根据需求完成员工管理的条件分页查询


分析:根据输入的条件,查询第1页数据


在员工管理的列表上方有一些查询条件:员工姓名、员工性别,员工入职时间(开始时间~结束时间)


姓名:张

性别:男

入职时间:2000-01-01 ~ 2015-12-31

除了查询条件外,在列表的下面还有一个分页条,这就涉及到了分页查询


查询第1页数据(每页显示10条数据)

基于查询的结果,按照修改时间进行降序排序


结论:条件查询 + 分页查询 + 排序查询


SQL语句代码:

-- 根据输入条件查询第1页数据(每页展示10条记录)
-- 输入条件:
   -- 姓名:张 (模糊查询)
   -- 性别:男
   -- 入职时间:2000-01-01 ~ 2015-12-31
-- 分页: 0 , 10
-- 排序: 修改时间  DESC
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where name like '张%' and gender = 1 and entrydate between '2000-01-01' and '2015-12-31'
order by update_time desc
limit 0 , 10;


1.9.2 案例二

案例:根据需求完成员工信息的统计


分析:以上信息统计在开发中也叫图形报表(将统计好的数据以可视化的形式展示出来)


员工性别统计:以饼状图的形式展示出企业男性员人数和女性员工人数

只要查询出男性员工和女性员工各自有多少人就可以了

员工职位统计:以柱状图的形式展示各职位的在岗人数

只要查询出各个职位有多少人就可以了


员工性别统计:

-- if(条件表达式, true取值 , false取值)
select if(gender=1,'男性员工','女性员工') AS 性别, count(*) AS 人数
from tb_emp
group by gender;


if(表达式, tvalue, fvalue) :当表达式为true时,取值tvalue;当表达式为false时,取值fvalue

员工职位统计:

-- case 表达式 when 值1 then 结果1  when 值2  then  结果2 ...  else  result  end
select (case job
             when 1 then '班主任'
             when 2 then '讲师'
             when 3 then '学工主管'
             when 4 then '教研主管'
             else '未分配职位'
        end) AS 职位 ,
       count(*) AS 人数
from tb_emp
group by job;


case 表达式 when 值1 then 结果1 [when 值2 then 结果2 …] [else result] end


数据库-MySQL-02(二)  https://developer.aliyun.com/article/1589977?spm=a2c6h.13148508.setting.32.26af4f0elG7JKH


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在 CentOS 7 中通过编译源码方式安装 MySQL 数据库的详细步骤,包括准备工作、下载源码、编译安装、配置 MySQL 服务、登录设置等。
本文介绍了在 CentOS 7 中通过编译源码方式安装 MySQL 数据库的详细步骤,包括准备工作、下载源码、编译安装、配置 MySQL 服务、登录设置等。同时,文章还对比了编译源码安装与使用 RPM 包安装的优缺点,帮助读者根据需求选择最合适的方法。通过具体案例,展示了编译源码安装的灵活性和定制性。
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24天前
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存储 关系型数据库 MySQL
MySQL vs. PostgreSQL:选择适合你的开源数据库
在众多开源数据库中,MySQL和PostgreSQL无疑是最受欢迎的两个。它们都有着强大的功能、广泛的社区支持和丰富的生态系统。然而,它们在设计理念、性能特点、功能特性等方面存在着显著的差异。本文将从这三个方面对MySQL和PostgreSQL进行比较,以帮助您选择更适合您需求的开源数据库。
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7天前
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运维 关系型数据库 MySQL
安装MySQL8数据库
本文介绍了MySQL的不同版本及其特点,并详细描述了如何通过Yum源安装MySQL 8.4社区版,包括配置Yum源、安装MySQL、启动服务、设置开机自启动、修改root用户密码以及设置远程登录等步骤。最后还提供了测试连接的方法。适用于初学者和运维人员。
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29天前
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存储 关系型数据库 MySQL
如何在MySQL中创建数据库?
【10月更文挑战第16天】如何在MySQL中创建数据库?
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20天前
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监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第26天】数据库作为现代应用系统的核心组件,其性能优化至关重要。本文主要探讨MySQL的索引策略与查询性能调优。通过合理创建索引(如B-Tree、复合索引)和优化查询语句(如使用EXPLAIN、优化分页查询),可以显著提升数据库的响应速度和稳定性。实践中还需定期审查慢查询日志,持续优化性能。
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29天前
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存储 监控 关系型数据库
MySQL并发控制与管理:优化数据库性能的关键
【10月更文挑战第17天】MySQL并发控制与管理:优化数据库性能的关键
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29天前
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存储 SQL 关系型数据库
MySQL Workbench支持哪些数据库引擎
【10月更文挑战第17天】MySQL Workbench支持哪些数据库引擎
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