Mysql数据库,查询篇

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 1.示例表内容dept表:


1.示例表内容


dept表:


+--------+------------+----------+
| DEPTNO | DNAME      | LOC      |
+--------+------------+----------+
|     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|     30 | SALES      | CHICAGO  |
|     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
+--------+------------+----------+


emp表:


+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+
| EMPNO | ENAME  | JOB       | MGR  | HIREDATE   | SAL     | COMM    | DEPTNO |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+
|  7369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 |  800.00 |    NULL |     20 |
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 | 1600.00 |  300.00 |     30 |
|  7521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 | 1250.00 |  500.00 |     30 |
|  7566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 |    NULL |     20 |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 |    NULL |     30 |
|  7782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 | 2450.00 |    NULL |     10 |
|  7788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 |    NULL |     20 |
|  7839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 |    NULL |     10 |
|  7844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 | 1500.00 |    0.00 |     30 |
|  7876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 |    NULL |     20 |
|  7900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 |  950.00 |    NULL |     30 |
|  7902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 |    NULL |     20 |
|  7934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 | 1300.00 |    NULL |     10 |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+


salgrade表:


+-------+-------+-------+
| GRADE | LOSAL | HISAL |
+-------+-------+-------+
|     1 |   700 |  1200 |
|     2 |  1201 |  1400 |
|     3 |  1401 |  2000 |
|     4 |  2001 |  3000 |
|     5 |  3001 |  9999 |
+-------+-------+-------+


2.简单查询


MySQL 数据库使用SQL SELECT语句来查询数据。

例如我们要查询一个表的全部信息,可以这样做:

当然,这种方式进行查询的效率较低,我们更推荐您使用多列查询的方式:👀


mysql> select * from dept;
+--------+------------+----------+
| DEPTNO | DNAME      | LOC      |
+--------+------------+----------+
|     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|     30 | SALES      | CHICAGO  |
|     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
+--------+------------+----------+
4 rows in set (0.00 sec)


那么,如果想查询单个列的信息呢?

可以指定列名进行查询:


mysql> select DNAME from dept;
+------------+
| DNAME      |
+------------+
| ACCOUNTING |
| RESEARCH   |
| SALES      |
| OPERATIONS |
+------------+
4 rows in set (0.00 sec)


查询多个列的信息,可以这样写:


mysql> select DNAME , LOC from dept;
+------------+----------+
| DNAME      | LOC      |
+------------+----------+
| ACCOUNTING | NEW YORK |
| RESEARCH   | DALLAS   |
| SALES      | CHICAGO  |
| OPERATIONS | BOSTON   |
+------------+----------+
4 rows in set (0.00 sec)


3.给列起别名


在查询的过程中,我们还可以选择给列起一个别名:


mysql> select DNAME as NAME from dept;
+------------+
| NAME       |
+------------+
| ACCOUNTING |
| RESEARCH   |
| SALES      |
| OPERATIONS |
+------------+
4 rows in set (0.00 sec)


也可以不加 as 关键字:


mysql> select DNAME NAME from dept;
+------------+
| NAME       |
+------------+
| ACCOUNTING |
| RESEARCH   |
| SALES      |
| OPERATIONS |
+------------+
4 rows in set (0.00 sec)


在所有的数据库中,字符串统一使用单引号,这是一个标准🧨


4.列运算


在查询的时候,我们也可以直接进行列运算操作:

比如,我们想计算员工的年薪:


mysql> select ename,sal*12 from emp;
+--------+----------+
| ename  | sal*12   |
+--------+----------+
| SMITH  |  9600.00 |
| ALLEN  | 19200.00 |
| WARD   | 15000.00 |
| JONES  | 35700.00 |
| MARTIN | 15000.00 |
| BLAKE  | 34200.00 |
| CLARK  | 29400.00 |
| SCOTT  | 36000.00 |
| KING   | 60000.00 |
| TURNER | 18000.00 |
| ADAMS  | 13200.00 |
| JAMES  | 11400.00 |
| FORD   | 36000.00 |
| MILLER | 15600.00 |
+--------+----------+
14 rows in set (0.00 sec)


5.条件查询


示例1:查询工资大于等于3000的信息:


mysql> select empno,ename from emp where sal >= 3000;
+-------+-------+
| empno | ename |
+-------+-------+
|  7788 | SCOTT |
|  7839 | KING  |
|  7902 | FORD  |
+-------+-------+
3 rows in set (0.00 sec)


示例2:查询工资在2000到3000(包含2000和3000)的信息:


mysql> select empno,ename from emp where sal between 2000 and 3000;
+-------+-------+
| empno | ename |
+-------+-------+
|  7566 | JONES |
|  7698 | BLAKE |
|  7782 | CLARK |
|  7788 | SCOTT |
|  7902 | FORD  |
+-------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)


示例3:查询员工补助为空的(不为空为is not null):


mysql> select empno,ename from emp where comm is null;
+-------+--------+
| empno | ename  |
+-------+--------+
|  7369 | SMITH  |
|  7566 | JONES  |
|  7698 | BLAKE  |
|  7782 | CLARK  |
|  7788 | SCOTT  |
|  7839 | KING   |
|  7876 | ADAMS  |
|  7900 | JAMES  |
|  7902 | FORD   |
|  7934 | MILLER |
+-------+--------+
10 rows in set (0.00 sec)


Mysql比较NULL值不能使用=号🚀

示例4:查询岗位为MANAGER并且工资大于等于2500的信息:


mysql> select * from emp where JOB = "MANAGER" and SAL >= 2500;
+-------+-------+---------+------+------------+---------+------+--------+
| EMPNO | ENAME | JOB     | MGR  | HIREDATE   | SAL     | COMM | DEPTNO |
+-------+-------+---------+------+------------+---------+------+--------+
|  7566 | JONES | MANAGER | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 | NULL |     20 |
|  7698 | BLAKE | MANAGER | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 | NULL |     30 |
+-------+-------+---------+------+------------+---------+------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)


示例5:查询岗位为MANAGER或者SALESMAN的员工:(使用关键字in)(不在某几个值之间使用not in)


mysql> select empno,ename,job from emp where job in ('MANAGER','SALESMAN');
+-------+--------+----------+
| empno | ename  | job      |
+-------+--------+----------+
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN |
|  7521 | WARD   | SALESMAN |
|  7566 | JONES  | MANAGER  |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER  |
|  7782 | CLARK  | MANAGER  |
|  7844 | TURNER | SALESMAN |
+-------+--------+----------+
7 rows in set (0.00 sec)


示例6:模糊查询,找出名字中含有字母o的:


mysql> select ename from emp where ename like '%o%';
+-------+
| ename |
+-------+
| JONES |
| SCOTT |
| FORD  |
+-------+
3 rows in set (0.00 sec)


示例7:模糊查询,找出名字以T结尾的:


mysql> select ename from emp where ename like '%T';
+-------+
| ename |
+-------+
| SCOTT |
+-------+
1 row in set (0.00 sec)


示例8:模糊查询,找出名字以K开头的:


mysql> select ename from emp where ename like 'K%';
+-------+
| ename |
+-------+
| KING  |
+-------+
1 row in set (0.00 sec)


示例9:模糊查询,找出名字第二个字母是A的:


mysql> select ename from emp where ename like '_A%';
+--------+
| ename  |
+--------+
| WARD   |
| MARTIN |
| JAMES  |
+--------+
3 rows in set (0.00 sec)


示例10:模糊查询,找出名字第三个字母是A的:


mysql> select ename from emp where ename like '__A%';
+-------+
| ename |
+-------+
| BLAKE |
| CLARK |
| ADAMS |
+-------+
3 rows in set (0.00 sec)
相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
目录
相关文章
|
3月前
|
人工智能 安全 机器人
无代码革命:10分钟打造企业专属数据库查询AI机器人
随着数字化转型加速,企业对高效智能交互解决方案的需求日益增长。阿里云AppFlow推出的AI助手产品,借助创新网页集成技术,助力企业打造专业数据库查询助手。本文详细介绍通过三步流程将AI助手转化为数据库交互工具的核心优势与操作指南,包括全场景适配、智能渲染引擎及零代码配置等三大技术突破。同时提供Web集成与企业微信集成方案,帮助企业实现便捷部署与安全管理,提升内外部用户体验。
414 12
无代码革命:10分钟打造企业专属数据库查询AI机器人
|
2月前
|
SQL 人工智能 关系型数据库
如何实现MySQL百万级数据的查询?
本文探讨了在MySQL中对百万级数据进行排序分页查询的优化策略。面对五百万条数据,传统的浅分页和深分页查询效率较低,尤其深分页因偏移量大导致性能显著下降。通过为排序字段添加索引、使用联合索引、手动回表等方法,有效提升了查询速度。最终建议根据业务需求选择合适方案:浅分页可加单列索引,深分页推荐联合索引或子查询优化,同时结合前端传递最后一条数据ID的方式实现高效翻页。
132 0
|
27天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
使用命令行cmd查询MySQL表结构信息技巧分享。
掌握了这些命令和技巧,您就能快速并有效地从命令行中查询MySQL表的结构信息,进而支持数据库维护、架构审查和优化等工作。
164 9
|
5月前
|
并行计算 关系型数据库 MySQL
如何用 esProc 将数据库表转储提速查询
当数据库查询因数据量大或繁忙变慢时,可借助 esProc 将数据导出为文件进行计算,大幅提升性能。以 MySQL 的 3000 万行订单数据为例,两个典型查询分别耗时 17.69s 和 63.22s。使用 esProc 转储为二进制行存文件 (btx) 或列存文件 (ctx),结合游标过滤与并行计算,性能显著提升。例如,ctx 并行计算将原查询时间缩短至 0.566s,TopN 运算提速达 30 倍。esProc 的简洁语法和高效文件格式,特别适合历史数据的复杂分析场景。
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
MySQL报错:未知系统变量'tx_isolation'及隔离级别查询
记住,选择合适的隔离级别,就像是在风平浪静的湖面上找到适合的划船速度——既要快到能赶上午饭(性能),又不至于翻船(数据一致性问题)。
190 3
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL 进行 select 查询时 where 条件中 in 的value数过多却导致无记录返回
MySQL 进行 select 查询时 where 条件中 in 的value数过多返回不符合预期怎么办?会不会遇到bug了?
207 0
|
4月前
|
缓存 JSON 关系型数据库
MySQL 查询优化分析 - 常用分析方法
本文介绍了MySQL查询优化分析的常用方法EXPLAIN、Optimizer Trace、Profiling和常用监控指标。
|
6月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
如何优化SQL查询以提高数据库性能?
这篇文章以生动的比喻介绍了优化SQL查询的重要性及方法。它首先将未优化的SQL查询比作在自助餐厅贪多嚼不烂的行为,强调了只获取必要数据的必要性。接着,文章详细讲解了四种优化策略:**精简选择**(避免使用`SELECT *`)、**专业筛选**(利用`WHERE`缩小范围)、**高效联接**(索引和限制数据量)以及**使用索引**(加速搜索)。此外,还探讨了如何避免N+1查询问题、使用分页限制结果、理解执行计划以及定期维护数据库健康。通过这些技巧,可以显著提升数据库性能,让查询更高效流畅。
|
6月前
|
数据库 Python
【YashanDB知识库】python驱动查询gbk字符集崖山数据库CLOB字段,数据被驱动截断
【YashanDB知识库】python驱动查询gbk字符集崖山数据库CLOB字段,数据被驱动截断
|
6月前
|
数据库
【YashanDB知识库】数据库用户所拥有的权限查询
【YashanDB知识库】数据库用户所拥有的权限查询

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多