1.聚合查询
1.1聚合函数
常见的统计总数、计算平局值等操作，可以使用聚合函数来实现，常见的聚合函数有：
COUNT函数
select count(*) from student;
我们将参数定位*时，得到就是这个表的所有行数。
我们还可以改变括号中的参数，例如改为qq_mail ：
select count(qq_mail) from student;
这时得到的数据变为了4，为什么是4，我们查询你这个表看一下：
通过表可以明显看出，非空的数据有4个，空的数据有4个，这样我们就能得出，当数据为空时，COUNT()函数是不计入大小的。
SUM函数
select sum(score) from score;
SUM()函数就是将数据加和起来，当加和的列不是数字时，没有意义。
AVG函数
select avg(score) from score;
求得指定列平均值。
MAX函数
select max(score) from score;
求得指定列最大值。
MIN函数
select min(score) from score;
求得指定列最小值。
1.2GROUP BY子句
SELECT 中使用 GROUP BY 子句可以对指定列进行分组查询。需要满足：使用 GROUP BY 进行分组查询时，SELECT 指定的字段必须是“分组依据字段”，其他字段若想出现在SELECT 中则必须包含在聚合函数中。
语法格式：
select column1, sum(column2), .. from table group by column1,column3;
示例：
select role ,max(salary),min(salary),avg(salary) from emp group by role; -- 显示结果 +----------+-------------+-------------+--------------+ | role | max(salary) | min(salary) | avg(salary) | +----------+-------------+-------------+--------------+ | 服务员 | 1000.20 | 1000.20 | 1000.200000 | | 游戏陪玩 | 2000.99 | 2000.99 | 2000.990000 | | 游戏角色 | 999.11 | 333.50 | 677.646667 | | 董事长 | 12000.66 | 12000.66 | 12000.660000 | +----------+-------------+-------------+--------------+
根据role分组，分别求出每个组的最大值，最小值，平均值，在显示出角色名，最大值，最小值，平均值。
1.3HAVING
GROUP BY 子句进行分组以后，需要对分组结果再进行条件过滤时，不能使用 WHERE 语句，而需要用HAVING.
select role ,max(salary),min(salary),avg(salary) from emp group by role having avg(salary)>1000; -- 显示内容 +----------+-------------+-------------+--------------+ | role | max(salary) | min(salary) | avg(salary) | +----------+-------------+-------------+--------------+ | 服务员 | 1000.20 | 1000.20 | 1000.200000 | | 游戏陪玩 | 2000.99 | 2000.99 | 2000.990000 | | 董事长 | 12000.66 | 12000.66 | 12000.660000 | +----------+-------------+-------------+--------------+
根据role分组，分别求出每个组的最大值，最小值，平均值，根据having语句限制只显示大于1000的数据。
2.联合查询
笛卡尔积：将两个表同时进行查询，得到的汇总的表。如下方命令：
select * from classes,student;
这个命令就是将两个表中的所有数据全部显示出来，这样的好处是，我们可以同时操作两张表的数据。
2.1内连接
语法格式：
select 字段 from 表1 别名1 [inner] join 表2 别名2 on 连接条件 and 其他条件; select 字段 from 表1 别名1,表2 别名2 where 连接条件 and 其他条件;
示例1：查询许仙同学的成绩
select student.name,score.score from student join score on student.id=score.student_id and student.name='许仙';
示例2：查询所有同学的总成绩，及同学的个人信息并且以成绩中的id分组
select student.sn,student.name,student.qq_mail,sum(score.score) from student join score on student.id=score.student_id group by score.student_id;
示例3：查询所有同学的成绩，及同学的个人信息
select student.id ,student.sn,student.name,student.qq_mail,score.score from student join score on student.id=score.student_id order by student.id ;
2.2外连接
外连接分为左外连接和右外连接。如果联合查询，左侧的表完全显示我们就说是左外连接；右侧的表完全显示我们就说是右外连接。
语法格式：
-- 左外连接，表1完全显示 select 字段名 from 表名1 left join 表名2 on 连接条件; -- 右外连接，表2完全显示 select 字段 from 表名1 right join 表名2 on 连接条件;
示例1：查询所有同学的成绩，及同学的个人信息，如果该同学没有成绩也需要显示
-- 左外连接 select * from student stu left join score sco on stu.id=sco.student_id;
-- 右外连接 select * from score sco right join student stu on stu.id=sco.student_id;
2.3自连接
自连接是指在同一张表连接自身进行查询。
示例：显示所有“计算机原理”成绩比“Java”成绩高的成绩信息
-- 先查询“计算机原理”和“Java”课程的id select id,name from course where name='Java' or name='计算机原理'; -- 再查询成绩表中，“计算机原理”成绩比“Java”成绩 好的信息 SELECT s1.* FROM score s1, score s2 WHERE s1.student_id = s2.student_id AND s1.score < s2.score AND s1.course_id = 1 AND s2.course_id = 3;
可以用join on语句实现：
-- 使用join on 语句来进行自连接查询 SELECT s1.* FROM score s1 JOIN score s2 ON s1.student_id = s2.student_id AND s1.score < s2.score AND s1.course_id = 1 AND s2.course_id = 3;
2.4子查询
子查询是指嵌入在其他sql语句中的select语句，也叫嵌套查询。
示例1： 单行子查询
查询与“不想毕业” 同学的同班同学 ：
select * from student where classes_id=(select classes_id from student where name='不想毕业');
示例2：多行子查询
查询“语文”或“英文”课程的成绩信息
select * from score where course_id in (select id from course where name='语文' or name='英文');
3.合并查询
在实际应用中，为了合并多个select的执行结果，可以使用集合操作符 union，union all。使用UNION和UNION ALL时，前后查询的结果集中，字段需要一致。
- union
该操作符用于取得两个结果集的并集。当使用该操作符时，会自动去掉结果集中的重复行。
示例：查询id小于3，或者名字为“英文”的课程
select * from course where id<3 union select * from course where name='英文';
- union all
该操作符用于取得两个结果集的并集。当使用该操作符时，不会去掉结果集中的重复行。
案例：查询id小于3，或者名字为“Java”的课程
-- 可以看到结果集中出现重复数据Java select * from course where id<3 union all select * from course where name='英文';
