数据插入-insert
INSERT 将数据行写入数据表。INSERT 可以适用于下面这几种场景:
插入整行数据
插入一行中部分数据（指定列）
插入多行数据（多行）
将查询语句的结果插入数据表（select + insert into ）
不指定列名插入：
插入整行数据
格式：
INSERT INTO 表(列名1，列名2，列名3... ...) VALUES (值1，值2， 值3.....)//一组括号代表一行数据
值会按照定义表结构的顺序一一对应去插入，所以在插入数据之前必须知道数据表的基本结构：
列的定义顺序
每一列数据对应的数据类型分别是什么
对于每一列数据属性要求，包括：默认值、是否能为NULL、是不是主键、自增、唯一
DESC 表； // 查询表结构
多行数据插入
格式：
INSERT INTO 表(列名1) VALUES (值1)，(值2)，( 值3).....;
指定列名插入
插入1行
INSERT INTO 库名.表名(列名列表)VALUES(值列表);
插入多行
VALUES(值列表)，(值列表),...INSERT INTO 库名,表名(列名列表);
set命令赋值
INSERT INTO 库名:表名 SET 字段=值，字段=值 ，.......;
更新字段-update
update语句可以实现两种效果：
只更新表格中特定的行
更新表格中所有的行
语法：
UPDATE 表 SET 列 = 值， 列 = 值 WHERE 过滤条件；
批量修改
UPDATE库名.表名 SET 字段=值，字段=值,
仅修改与条件匹配的
UPDATE库名.表名 SET 字段=值，字段=值 WHERE 条件;
删除表
语法：
DELETE FROM 库名.表名 WHERE 条件; //仅删除与条件匹配的行
DELETE FROM 库名.表名； //清空表记录
TRUNCATE TABLE 库名.表名; //清空表记录
案例：
1、使用 INSERT 和指定的列，将自己添加到 Customers 表中。
mysql> INSERT INTO customers(cust_id, -> cust_name, -> cust_address, -> cust_city, -> cust_state, -> cust_zip, -> cust_country, -> cust_email) -> VALUES(10042, -> 'Qzb', -> '123 Main Street', -> 'Oak Park', -> 'MI', -> '48237', -> 'China', -> 'ben@fortabbwpc.wpcomstaging.com'); Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
2、创建 Orders 和 OrderItems 表的备份副本。
ysql> CREATE TABLE ordersBackup AS SELECT * FROM orders;; Query OK, 5 rows affected (0.08 sec) Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> CREATE TABLE orderitemsBackup AS SELECT * FROM orderitems; Query OK, 11 rows affected (0.02 sec) Records: 11 Duplicates: 0 Warnings: 0
3、美国州的缩写应始终为大写。编写 SQL 语句以更新所有美国地址，包括供应商状态（供应商中的vend_state）和客户状态（客户中的cust_state），使它们为大写。
mysql> UPDATE vendors SET vend_state = UPPER(vend_state) WHERE vend_country = 'USA'; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) Rows matched: 4 Changed: 0 Warnings: 0 mysql> UPDATE customers SET cust_state = UPPER(cust_state) WHERE cust_country = 'USA'; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) Rows matched: 5 Changed: 0 Warnings: 0
4、我要求您将自己添加到 Customers 表中。现在删除你自己。请确保使用 WHERE 子句（并在 DELETE 中使用 SELECT 之前对其进行测试），否则将删除所有客户！
mysql> delete from customers where cust_id = 10042; Query OK, 1 row affected (0.02 sec)
