数据库中对数据进行查询必须使用Select关键词。本期教程跟老刘一起对数据库查询的几种情况进行学习。
第一种:单表查询
语法结构: select 字段名称 from 表名称
或者如果我们要查询表的所以字段，就直接使用select * from 表名 这个语法即可，这里的星号*表示所有字段名称。
案例：查询用户表user的所有信息
Select * from user
第二种:带有条件筛选的单表查询 where
这个语法只是在select查询语句的最好加上一条where语句进行数据的进一步过滤。
语法结构：where 字段1 表达式符号 相应条件值
举例：查询姓名为刘金玉的用户信息
Select * from user where trueName='刘金玉'
这里要注意的是“刘金玉”为一个字符串，因此要加上单引号，在数据库查询语句中，我们之前强调过，如果字段类型为字符串类型(例如char、varchar、nchar、nvarchar、text等)就要在查询和录入的时候加上相应的单引号‘’
第三种:多表查询 join
我们很多时候往往要多个表的数据举行查询，因为根据关系型数据库设计的特点，我们需要的各个字段的数据往往分布于各个不同的数据表内。虽然在数据库中我们也可以采用where语句进行关键表的字段，但是这样做有很多弊端：一是条件语句不清晰，二是查询效率降低。因此，我们引出了join这个关键词。
Join有三种类型：
left join 左连接 （默认的join就是left join）
right join 右连接
inner join 内连接
语法结构：
Select * from 表1 left/right/inner join 表2 on 表1.字段=表2.字段
举例：关联用户表和新闻表，关联字段为userid
Select * from user left join news on user.userid= news. userid
根据这样说表关联，就可以显示文章的作者信息啦！当然，我们也可以采用给表取别名的方式关联。
Select * from user a left join news b on a.userid= b. userid
在使用join关键词进行关联的时候，一定要注意的是主表是哪个，这个跟现实结果记录数有关系。最好结合老刘的《零基础数据库教程》视频学习，注意观察一下不同的使用，得到的不同表关联结果。以下简单说明一下：
A left join B 就是A为主表
A right join B 就是B为主表
A inner join B 就是取两张表的公共部分
副表在这里只是根据关键词对主表进行匹配，可能会被多次匹配，这要看数据表设计时候的表关系。
第四种:过滤相同列数据 distinct
如果我们得到的查询结果中有相同的数据行，我们可以通过distinct关键词进行过滤。
语法结构：select distinct 字段 from 表
没错，只需要在查询select关键词后加上distinct关键词即可。
举例：查询用户表一共有哪些用户昵称。
Select distinct nickname from user
第五种:数据排序order by
我们很多时候都是要将查询后的数据进行排序的，按照我们查询的指定字段为主关键词和次要关键词进行排序，这个时候，我们需要使用order by这个重要关键词。这个关键词往往用在查询语句的最后。
Order by 往往结合asc和desc这两个关键词，其中asc表示升序，desc表示降序。
语法结构：
Select 字段 from 表 『where语句』 order by 字段1 asc/desc, 字段2 asc/desc...
使用案例：查询用户表所有信息，并按照用户编号进行升序排序。
Select * from user order by userid asc
其实在这个语句中，我们也可以省略asc关键词，因为order by 默认是以升序作为排序规则的。所以这个语句，我们也可以写成：
Select * from user order by userid
第六种:数据记录显示limit
我们很多使用数据库的人员中，很多人都是做软件来发的，因此limit这个关键词就非常实用了，因为我们可以结合这个关键词，为我们的软件查询出来的数据记录结果做一个分页功能。limit这个关键词往往用在查询语句的最后。
语法结构：
Select 字段 from 表 [where语句] [order by语句] [limit语句]
举例：获取用户表的前十条记录
Select * from user limit 10
获取用户表的第11～20条记录
Select * from user limit 10，20
第七种:聚合函数 sum count等
sum函数用来求和、count函数用来统计数据记录数。但要注意，聚合函数会自动忽略类型值为null的记录。
下面分别对两个函数进行讲解:
1.求和函数sum。使用注意，该函数用于统计数值类字段。使用时配合select语句。函数参数传入字段名，格式sum（字段名称）。
举例:统计某学生各科总成绩。
select stuname，sum（score） from student_score
这里的stuname是学生姓名，score是指各科目对应的成绩字段，student_score是学生各科成绩表
第八种:数据分组group by
group by的意思就是根据哪些字段进行分组，这里注意，后面接的第一个字段是主要关键词，其它的依次都是次要关键词。
分组的数据一般都是where语句筛选后的最终数据，再进行依次筛选，这样的好处是可以减少分组的数据，以进一步提高数据库性能。
语法结构：
group by 字段1，字段2，字段3
语句所在sql中的位置：
select 字段 from 表 [where语句] [group by语句]
一般来说，group by后面接几个字段，在select中就会列出几个字段。分组最终的目的是为了统计数据，比如对每一个学生的各科成绩求和。
案例：统计每个城市有多少人，我们可以从人口信息表中查询出要统计的数据结果。
select city,count(*) from persons group by city
这里的persons是人口信息表，city是城市名称，count（*）表示统计记录数
第九种:分组后筛选数据 having
我们有时候常常还会将分组后的数据进行进一步过滤，那么，此时就要使用到having了。
语句所在sql中的位置：
select 字段 from 表 [where语句] [group by语句][having语句]
至于having之后的字段表达式的用法类似于where语句，唯一不同的就是having之后的筛选条件的字段是group by之后的字段。
案例：筛选出总成绩大于300分的学生
思路：先用group by分组求出每个学生的总成绩，然后将分组后的总成绩中筛选出成绩大于300的结果记录。
select stuname,sum(score) from student_score group by stuname having sum(score)>300
因为，这里筛选的是总成绩这个字段，而这个字段的名称就是sum(score)，因此在having中使用sum(score)作为字段名称。
