数据库单表查询 - 简单筛选查询

简介: 数据库单表查询 - 简单筛选查询

之前我们已经了解了SQL语言的分类,可以划分为:DDL(数据定义语言)、DML(数据操纵语言)、DQL(数据查询语言)、DCL(数据控制语言)、TPL(事务处理语言)、CCL(指针控制语言),本文将介绍DQL。

一、单表查询

单表查询指的是所需要查询的数据都包含在一个表中,我们只需要对一张表进行操作就可以完成查询,属于比较简单的查询。本文使用的测试数据表结构如下:

1. 语法结构

在进行查询时,需要用到的主要关键字包括:SELECT、FROM、WHERE。

  • SELECT:指定要查询的列,会直接影响结果表的列的个数
  • FROM:指定要查询的表
  • WHERE:[可选],在需要进行数据筛选时使用,用于引导查询条件

在使用表名和列名时,为了防止和关键字冲突,可以使用反引号,语法结构如下:

SELECT `列名`,`列名`,... FROM `表名` WHERE 查询条件;

2. 全字段查询

全字段查询代表直接查询出表中所有的列,我们可以直接用*号代表,会按照定义数据表时指定的字段顺序,顺次罗列出数据表的所有列,我们也可以手动写出每个列的名称来进行顺序的调整。

SELECT * FROM student;

3. 部分列查询

部分列查询指的是只需要显示表中的某几列,此时需要罗列出每个列的名称,用逗号隔开,所声明的列的名称必须与表中已经定义的列名相同。

SELECT S_no,S_name,S_sex FROM Student;

4. 别称的使用

如果在进行数据查询时,我们想要自定义结果表所显示的列名(表头),可以使用AS关键字(多数情况下可省略)。同时,别称还能方便的代替表名或某些表达式(避免重复计算)。

SELECT S_no AS `学号`,S_name AS `姓名`,S_sex AS `性别` FROM Student;

二、简单筛选

如果说SELECT后面的字段个数影响了查询结果的列,那么数据筛选(或称条件查询)就会影响到查询结果的行,有很多不符合条件的数据会被过滤掉。

在进行数据筛选时,会直接用某个列的列名来做为参照,该列下的每个数据都会和给定的条件进行比较,如果满足就会被取出,在进行比较时一定要注意数据类型的匹配

1. 简单运算符

最简单的运算符其实就是和是否相等,是否大于或小于相关的符号:

  • 等于(=)
SELECT S_no AS `学号`,S_name AS `姓名`,S_sex AS `性别` 
FROM Student
WHERE S_sex = '男';

  • 不等于(<>)
SELECT S_no AS `学号`,S_name AS `姓名`,S_sex AS `性别` 
FROM Student
WHERE S_sex <> '男';

  • 大于
SELECT * FROM Choice
WHERE Score > 80;

  • 小于
SELECT * FROM Choice
WHERE Score < 80;

  • 小于等于
SELECT * FROM Course
WHERE Course_score <= 5;

  • 大于等于
SELECT * FROM Course
WHERE Course_score >= 3;

2. 范围查询

如果我们需要查找的数据在某一个区间内,并且两边都是闭区间,这个时候可以使用BETWEEN xxx AND xxx。

SELECT * FROM Course
WHERE Course_score BETWEEN 5 AND 8;

3. 空值判断

在数据库中存在一个特殊的数据类型,用于标记未存入任何数据,用NULL表示。需要注意的是空字符串并不等同于NULL

  • IS NULL:为空判断
SELECT * FROM Choice
WHERE Score IS NULL;

  • IS NOT NULL:非空判断
SELECT * FROM Choice
WHERE Score IS NOT NULL;

4. 模糊查询

在有些时候我们只模糊记得数据的部分信息,或在商城中需要做根据部分名称来查询商品的功能,这个时候据需要使用LIKE关键字。使用LIKE时,需要和通配符一同使用,经常与LIKE搭配的通配符如下:

  • %:任意个数的任意字符,包括0个字符
  • _:任意的单个字符
SELECT * FROM Teacher
WHERE T_name LIKE '王%';

SELECT * FROM Teacher
WHERE T_name LIKE '%一%';

5. 去重查询

在进行数据查询时,如果某一列存在重复的数据,而我们只需要知道都有哪些数据出现过,这个时候就可以使用去重,将重复的数据过滤掉。需要注意的是:去重查询相当于是一种查询模式,与具体的列无关。默认查询时,在SELECT关键字省略了ALL,意为全量数据查询模式,在使用DISTINCT时要紧跟SELECT关键字。

  • 查询单列

如果只查询一列的数据,得到的就是这一列去重后的结果:

SELECT DISTINCT Course_no 
FROM Choice;

  • 查询多列

如果查询的列有多个,将会显示这两个列的唯一组合,也就是说如果单独看某一列数据,很有可能会有重复数据,但这些列的数据的组合一定是唯一的。

SELECT DISTINCT Course_no,S_no
FROM Choice;

6. 多值匹配

如果想要表达某个值可能是一组值中的一个,这样的逻辑,可以使用关键字IN。在IN之后使用一对括号,其中罗列多个值,如果列中的数据在这些值中出现,则代表匹配。

SELECT S_no,Class_no,S_name,S_sex 
FROM Student
WHERE Class_no IN ('js0001','js0002');

三、条件运算

1. AND

在WHERE中可以使用AND连接两个条件,代表同时成立。

2. OR

在WHERE中可以使用OR连接两个条件,代表成立其一即取出数据。

3. NOT

在WHERE中可以使用NOT(条件)来表达反向的逻辑。

目录
相关文章
|
18天前
|
SQL 安全 Java
MyBatis-Plus条件构造器:构建安全、高效的数据库查询
MyBatis-Plus 提供了一套强大的条件构造器(Wrapper),用于构建复杂的数据库查询条件。Wrapper 类允许开发者以链式调用的方式构造查询条件,无需编写繁琐的 SQL 语句,从而提高开发效率并减少 SQL 注入的风险。
13 1
MyBatis-Plus条件构造器:构建安全、高效的数据库查询
|
15天前
|
存储 缓存 固态存储
怎么让数据库查询更快
【10月更文挑战第28天】
25 2
|
17天前
|
存储 缓存 关系型数据库
怎么让数据库查询更快
【10月更文挑战第25天】通过以上综合的方法,可以有效地提高数据库查询的速度,提升应用程序的性能和响应速度。但在优化过程中,需要根据具体的数据库系统、应用场景和数据特点进行合理的调整和测试,以找到最适合的优化方案。
|
16天前
|
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27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型,以及如何创建和维护索引,结合实战案例分析查询执行计划,帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
82 1
|
18天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
查询服务器CPU、内存、磁盘、网络IO、队列、数据库占用空间等等信息
查询服务器CPU、内存、磁盘、网络IO、队列、数据库占用空间等等信息
191 2
|
18天前
|
SQL 关系型数据库 数据库
PostgreSQL性能飙升的秘密:这几个调优技巧让你的数据库查询速度翻倍!
【10月更文挑战第25天】本文介绍了几种有效提升 PostgreSQL 数据库查询效率的方法,包括索引优化、查询优化、配置优化和硬件优化。通过合理设计索引、编写高效 SQL 查询、调整配置参数和选择合适硬件,可以显著提高数据库性能。
111 1
|
17天前
|
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。
47 0
|
9天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
go语言数据库中mysql驱动安装
【11月更文挑战第2天】
24 4
|
7天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
12 PHP配置数据库MySQL
路老师分享了PHP操作MySQL数据库的方法,包括安装并连接MySQL服务器、选择数据库、执行SQL语句(如插入、更新、删除和查询),以及将结果集返回到数组。通过具体示例代码,详细介绍了每一步的操作流程,帮助读者快速入门PHP与MySQL的交互。
23 1
|
1月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
Mysql(4)—数据库索引
数据库索引是用于提高数据检索效率的数据结构,类似于书籍中的索引。它允许用户快速找到数据,而无需扫描整个表。MySQL中的索引可以显著提升查询速度,使数据库操作更加高效。索引的发展经历了从无索引、简单索引到B-树、哈希索引、位图索引、全文索引等多个阶段。
61 3
Mysql(4)—数据库索引