AI 助理
备案控制台
开发者社区 数据库 文章 正文

05-MySQL-基础篇-SQL之DQL语句

2023-07-29 89
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
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
推荐场景：
学生管理系统数据库设计 搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列，价值2615元额度，1个月
简介： 05-MySQL-基础篇-SQL之DQL语句

前言

  • 本篇来学习下SQL中的DQL语句

DQL

  • 英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，数据查询语言，用来查询数据库中表的记录。

准备数据

# 删除表
DROP TABLE
IF
  EXISTS emp;
# 创建表
CREATE TABLE emp (
id INT COMMENT '编号',
workno VARCHAR ( 10 ) COMMENT '工号',
NAME VARCHAR ( 10 ) COMMENT '姓名',
gender CHAR ( 1 ) COMMENT '性别',
age TINYINT UNSIGNED COMMENT '年龄',
idcard CHAR ( 18 ) COMMENT '身份证号',
workaddress VARCHAR ( 50 ) COMMENT '工作地址',
entrydate date COMMENT '入职时间' 
) COMMENT '员工表';
# 插入数据
INSERT INTO emp ( id, workno, NAME, gender, age, idcard, workaddress, entrydate )
VALUES
  ( 1, '00001', '柳岩666', '女', 20, '123456789012345678', '北京', '2000-01-01' );
INSERT INTO emp ( id, workno, NAME, gender, age, idcard, workaddress, entrydate )
VALUES
  ( 2, '00002', '张无忌', '男', 18, '123456789012345670', '北京', '2005-09-01' );
INSERT INTO emp ( id, workno, NAME, gender, age, idcard, workaddress, entrydate )
VALUES
  ( 3, '00003', '韦一笑', '男', 38, '123456789712345670', '上海', '2005-08-01' );
INSERT INTO emp ( id, workno, NAME, gender, age, idcard, workaddress, entrydate )
VALUES
  ( 4, '00004', '赵敏', '女', 18, '123456757123845670', '北京', '2009-12-01' );
INSERT INTO emp ( id, workno, NAME, gender, age, idcard, workaddress, entrydate )
VALUES
  ( 5, '00005', '小昭', '女', 16, '123456769012345678', '上海', '2007-07-01' );
INSERT INTO emp ( id, workno, NAME, gender, age, idcard, workaddress, entrydate )
VALUES
  ( 6, '00006', '杨逍', '男', 28, '12345678931234567X', '北京', '2006-01-01' );
INSERT INTO emp ( id, workno, NAME, gender, age, idcard, workaddress, entrydate )
VALUES
  ( 7, '00007', '范瑶', '男', 40, '123456789212345670', '北京', '2005-05-01' );
INSERT INTO emp ( id, workno, NAME, gender, age, idcard, workaddress, entrydate )
VALUES
  ( 8, '00008', '黛绮丝', '女', 38, '123456157123645670', '天津', '2015-05-01' );
INSERT INTO emp ( id, workno, NAME, gender, age, idcard, workaddress, entrydate )
VALUES
  ( 9, '00009', '范凉凉', '女', 45, '123156789012345678', '北京', '2010-04-01' );
INSERT INTO emp ( id, workno, NAME, gender, age, idcard, workaddress, entrydate )
VALUES
  ( 10, '00010', '陈友谅', '男', 53, '123456789012345670', '上海', '2011-01-01' );
INSERT INTO emp ( id, workno, NAME, gender, age, idcard, workaddress, entrydate )
VALUES
  ( 11, '00011', '张士诚', '男', 55, '123567897123465670', '江苏', '2015-05-01' );
INSERT INTO emp ( id, workno, NAME, gender, age, idcard, workaddress, entrydate )
VALUES
  ( 12, '00012', '常遇春', '男', 32, '123446757152345670', '北京', '2004-02-01' );
INSERT INTO emp ( id, workno, NAME, gender, age, idcard, workaddress, entrydate )
VALUES
  ( 13, '00013', '张三丰', '男', 88, '123656789012345678', '江苏', '2020-11-01' );
INSERT INTO emp ( id, workno, NAME, gender, age, idcard, workaddress, entrydate )
VALUES
  ( 14, '00014', '灭绝', '女', 65, '123456719012345670', '西安', '2019-05-01' );
INSERT INTO emp ( id, workno, NAME, gender, age, idcard, workaddress, entrydate )
VALUES
  ( 15, '00015', '胡青牛', '男', 70, '12345674971234567X', '西安', '2018-04-01' );
INSERT INTO emp ( id, workno, NAME, gender, age, idcard, workaddress, entrydate )
VALUES
  ( 16, '00016', '周芷若', '女', 18, NULL, '北京', '2012-06-01' );

基础语法

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
  1. 基本查询（不带任何条件）
  2. 条件查询（WHERE）
  3. 聚合函数（count、max、min、avg、sum）
  4. 分组查询（group by）
  5. 排序查询（order by）
  6. 分页查询（limit）

基本查询

  • 查询多个字段
SELECT 字段1, 字段2, 字段3 ... FROM 表名 ; 
# * 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）
SELECT * FROM 表名 ; 
# 查询姓名、工号、年龄
SELECT NAME,workno,age FROM emp;
# 查询所有信息
SELECT id,workno,NAME,gender,age,idcard,workaddress,entrydate FROM emp;
SELECT * FROM emp;
  • 字段设置别名
SELECT 字段1 [ AS 别名1 ] , 字段2 [ AS 别名2 ] ... FROM 表名; 
# as 可省略
SELECT 字段1 [ 别名1 ] , 字段2 [ 别名2 ] ... FROM 表名;
  • 去除重复记录
# DISTINCT 去重
SELECT DISTINCT 字段列表 FROM 表名;
# 查询所有员工的姓名和工作地址并起别名
SELECT NAME AS '姓名',workaddress AS '工作地址' FROM emp;
# as 可省略
SELECT NAME  '姓名',workaddress  '工作地址' FROM emp;

条件查询

  • 语法
SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件列表 ;
  • 比较运算符
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
  • 逻辑运算符
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
  • 示例
# 查询年龄是88的员工信息
SELECT * FROM emp WHERE age=88;
# 查询年龄小于 20 的员工信息
SELECT * FROM emp WHERE age< 20;
# 查询有身份证号的员工信息
SELECT * FROM emp WHERE idcard IS NOT NULL;
#  查询年龄不等于 88 的员工信息
SELECT * FROM emp WHERE age !=88; 
SELECT * FROM emp WHERE age<> 88;
# 查询年龄在15岁(包含) 到 20岁(包含)之间的员工信息
SELECT * FROM emp WHERE age>=15 && age<=20; 
SELECT * FROM emp WHERE age>=15 AND age<=20; 
SELECT * FROM emp WHERE age BETWEEN 15 AND 20;
# 查询性别为 女 且年龄小于 25岁的员工信息
SELECT * FROM emp WHERE gender='女' AND age< 25;
# 查询年龄等于18 或 20 或 40 的员工信息
SELECT * FROM emp WHERE age=18 OR age=20 OR age=40; 
SELECT * FROM emp WHERE age IN (18,20,40);
# 查询姓名为两个字的员工信息 _
SELECT * FROM emp WHERE NAME LIKE '__';
# 查询身份证号最后一位是X的员工信息
SELECT * FROM emp WHERE idcard LIKE '%X';

集合函数

  • 聚合函数：将一列数据作为一个整体，进行纵向计算
  • 语法
# 注：NULL值是不参与所有聚合函数运算的。
SELECT 聚合函数(字段列表) FROM 表名 ;
  • 常见的聚合函数
函数 功能
count 统计数量
max 最大值
min 最小值
avg 平均值
sum 求和
  • 示例
# 统计总记录数
SELECT count(*) FROM emp;
# 统计idcard字段不为null的记录数
SELECT count(idcard) FROM emp;
# 统计该企业员工的平均年龄
SELECT avg(age) FROM emp;
# 统计该企业员工的最大年龄
SELECT max(age) FROM emp;
# 统计该企业员工的最小年龄
SELECT min(age) FROM emp;
# 统计西安地区员工的年龄之和
SELECT sum(age) FROM emp WHERE workaddress='西安';

分组查询

  • 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 ];
  • 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

注：

  • 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 。
  • 支持多字段分组, 具体语法为 : group by columnA,columnB
  • 示例
# 根据性别分组 , 统计男性员工 和 女性员工的数量
SELECT gender,count(*) FROM emp GROUP BY gender;
# 根据性别分组 , 统计男性员工 和 女性员工的平均年龄
SELECT gender,avg(age) FROM emp GROUP BY gender;
# 查询年龄小于45的员工 , 并根据工作地址分组 , 获取员工数量大于等于3的工作地址
SELECT workaddress,count(*) address_count FROM emp WHERE age< 45 GROUP BY workaddress HAVING address_count>=3;
# 统计各个工作地址上班的男性及女性员工的数量
SELECT workaddress,gender,count(*) '数量' FROM emp GROUP BY gender,workaddress;

排序查询

  • 语法
SELECT 字段列表 FROM 表名 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

注：

  • 如果是升序, 可以不指定排序方式ASC ;
  • 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
  • 示例
# 根据年龄对公司的员工进行升序排序
SELECT * FROM emp ORDER BY age ASC;
SELECT * FROM emp ORDER BY age;
# 根据入职时间, 对员工进行降序排序
SELECT * FROM emp ORDER BY entrydate DESC;
# 根据年龄对公司的员工进行升序排序 , 年龄相同 , 再按照入职时间进行降序排序
SELECT * FROM emp ORDER BY age ASC,entrydate DESC;

分页查询

  • 语法
SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT 起始索引, 查询记录数 ;

注：

  • 起始索引从0开始，起始索引 = （查询页码 - 1）* 每页显示记录数。
  • 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。
  • 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 10。
  • 示例
# 查询第1页员工数据, 每页展示10条记录
SELECT * FROM emp LIMIT 0,10;
SELECT * FROM emp LIMIT 10;
# 查询第2页员工数据, 每页展示10条记录 --------> (页码-1)*页展示记录数
SELECT * FROM emp LIMIT 10,10;

执行顺序

  • DQL语句在执行时的执行顺序，也就是先执行哪一部分，后执行哪一部分
文章标签：
云数据库 RDS MySQL 版
SQL
关系型数据库
索引
MySQL
数据库
关键词：
云数据库 RDS MySQL 版dql
云数据库 RDS MySQL 版sql
SQL dql
云数据库 RDS MySQL 版sql dql
相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后，系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程，来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品：云服务器ECS 云服务器 ECS（Elastic Compute Service）是一种弹性可伸缩的计算服务，助您降低 IT 成本，提升运维效率，使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
爱学习de测试小白
目录
相关文章
肾透侧视攻城狮
|
24天前
|
SQL NoSQL 关系型数据库
2024Mysql And Redis基础与进阶操作系列（5）作者——LJS[含MySQL DQL基本查询:select；简单、排序、分组、聚合、分组、分页等详解步骤及常见报错问题所对应的解决方法]
MySQL DQL基本查询:select;简单、排序、分组、聚合、分组、分页、INSERT INTO SELECT / FROM查询结合精例等详解步骤及常见报错问题所对应的解决方法
肾透侧视攻城狮
76 5
mannysyys
|
1月前
|
SQL 运维 关系型数据库
MySQL 运维 SQL 备忘
MySQL 运维 SQL 备忘录
mannysyys
47 1
hju6meadphitw
|
1月前
|
SQL 存储 关系型数据库
SQL文件导入MySQL数据库的详细指南
数据库中的数据转移是一项常规任务，无论是在数据迁移过程中，还是在数据备份、还原场景中，导入导出SQL文件显得尤为重要。特别是在使用MySQL数据库时，如何将SQL文件导入数据库是一项基本技能。本文将详细介绍如何将SQL文件导入MySQL数据库，并提供一个清晰、完整的步骤指南。这篇文章的内容字数大约在
hju6meadphitw
192 1
刘大猫.
|
25天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySql5.6版本开启慢SQL功能-本次采用永久生效方式
MySql5.6版本开启慢SQL功能-本次采用永久生效方式
刘大猫.
36 0
刘大猫.
|
25天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
mysql编写sql脚本：要求表没有主键，但是想查询没有相同值的时候才进行插入
mysql编写sql脚本：要求表没有主键，但是想查询没有相同值的时候才进行插入
刘大猫.
31 0
小Tomkk
|
1月前
|
SQL 存储 关系型数据库
mysql 数据库空间统计sql
mysql 数据库空间统计sql
小Tomkk
47 0
小Tomkk
|
1月前
|
SQL 存储 关系型数据库
mysql SQL必知语法
本文详细介绍了MySQLSQL的基本语法，包括SELECT、FROM、WHERE、GROUPBY、HAVING、ORDERBY等关键字的使用，以及数据库操作如创建、删除表，数据类型，插入、查询、过滤、排序、连接和汇总数据的方法。通过学习这些内容，读者将能更好地管理和操
小Tomkk
18 0
武子康
|
1月前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
Hadoop-24 Sqoop迁移 MySQL到Hive 与 Hive到MySQL SQL生成数据 HDFS集群 Sqoop import jdbc ETL MapReduce
Hadoop-24 Sqoop迁移 MySQL到Hive 与 Hive到MySQL SQL生成数据 HDFS集群 Sqoop import jdbc ETL MapReduce
武子康
87 0
流烟默
|
11月前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL下使用SQL命令进行表结构与数据复制实践
MySQL下使用SQL命令进行表结构与数据复制实践
流烟默
156 0
老秦包你会
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQl数据库第八课-------SQL命令查询-------主要命脉2
MySQl数据库第八课-------SQL命令查询-------主要命脉
老秦包你会
87 0

热门文章

最新文章

  • 1
    测试开启MySQL performance_schema后对性能的影响
  • 2
    RDS入门——Excel文件转存到RDS数据库实践
  • 3
    Spring Boot整合MyBatis操作mysql数据库实战（附源码 超详细）
  • 4
    MySQL全文搜索与JSON支持：高效检索与灵活数据处理
  • 5
    JDBC操作MySQL5日期类型字段的问题解决方法
  • 6
    Mariadb/Mysql TEMPORARY表
  • 7
    MySQL的innodb_flush_log_at_trx_commit配置值的设定
  • 8
    JDBC 驱动升级到 Version 8.0.28 连接 MySQL 的踩坑记录
  • 9
    PG+MySQL第11课-多维向量搜索
  • 10
    FAQ系列 | 启用SELinux后，PHP连接MySQL异常
  • 1
    SQL脚本把多行SQL数据变成一条多列数据
    113
  • 2
    mybatis动态sql
    43
  • 3
    基于若依的ruoyi-nbcio流程管理系统修改代码生成的sql菜单id修改成递增id（谨慎修改，大并发分布式有弊端）
    99
  • 4
    SQL脚本字符串替换
    70
  • 5
    你写的每条SQL都是全表扫描吗
    179
  • 6
    数据库SQL语言实战（六）
    48
  • 7
    数据库SQL语言实战（五）(数据库系统概念第三章练习题）
    43
  • 8
    数据库SQL语言实战（四）(数据库系统概念第三章练习题）
    48
  • 9
    数据库SQL语言实战（三）
    47
  • 10
    Sql中如何添加数据
    70

    • 相关课程

    更多
  • MySQL高级应用 - 索引和锁
  • SQL完全自学手册
  • SQL Server on Linux入门教程
  • SQL入门与实践
  • 数据库及SQL/MySQL基础
  • SQL进阶及查询

    • 相关电子书

    更多
  • SQL Server 2017
  • GeoMesa on Spark SQL
  • 原生SQL on Hadoop引擎- Apache HAWQ 2.x最新技术解密malili

    • 相关实验场景

    更多
  • MySQL基础-学生管理系统数据库设计
  • 如何快速连接云数据库RDS MySQL
  • MySQL引擎及架构优化
  • 基于EBS部署高性能的MySQL服务
  • PolarDB for AI：在数据库中通过SQL实现AI能力
  • 玩转MaxCompute SQL! 30分钟搞定数据分析挖掘

    • 推荐镜像

    更多
  • mysql
  • mariadb
  • postgresql
    • 下一篇
    无影云桌面