MySQL数据库——SQL(3)-DQL(基本查询、条件查询、聚合函数、分组查询、排序查询、分页查询、案例练习)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: MySQL数据库——SQL(3)-DQL(基本查询、条件查询、聚合函数、分组查询、排序查询、分页查询、案例练习)

DQL

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。

查询关键字:SELECT

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;
  • 基本查询
  • 条件查询(WHERE)
  • 聚合函数(count、max、min、avg、sum)
  • 分组查询(GROUP BY)
  • 排序查询(ORDER BY)
  • 分页查询(LIMIT)

基本查询

1.查询多个字段

SELECT 字段1,字段2,字段3... FROM 表名;
 
--查询所有字段,在调试时可以使用通配符:* 
SELECT * FROM 表名;

实际编写SQL时不建议使用*,效率低、可视化程度低。

2.设置别名

SELECT 字段1 [AS 别名1], 字段2 [AS 别名2] ... FROM 表名;

编写时,AS可省略。

3.去除重复记录

SELECT DISTINCT 字段列表 FROM 表名;

示例

我们先创建一个类似结构的表格emp

1.查询指定字段 name,workno,age 返回

2.查询所有字段返回

select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate from emp;
 
-- select * from emp;

3.查询所有员工的工作地址,并起别名

4.查询公司员工的工作地址(去重)

 

条件查询

1.语法

SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件列表;

2.条件 image.png 示例

-- 1.查询年龄等于88的员工
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where age = 88;
 
-- 2.查询年龄小于20的员工信息
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where age < 20;
 
-- 3.查询年龄小于等于20的员工
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where age <= 20;
 
-- 4.查询没有身份证号的员工
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where idcard is null;
 
-- 5.查询有身份证号的员工
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where idcard is not null;
-- 6.查询年龄不等于88的员工
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where age != 88;
    -- 或
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where age <> 88;
 
-- 7.查询年龄在15岁(包含)到20岁(包含)之间的员工
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where age >= 15 && /*AND*/ age <= 20;
    -- 或
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where age between 15 and 20; -- 注意15和20的位置不要写反
 
-- 8.查询性别为女且年龄小于25岁的员工
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where gender = '女' and age < 25;
 
-- 9.查询年龄等于16 或20 或40 的员工
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where age=16 || age=20 || age=40;
    -- 或
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where age in(16,20,40);
-- 10.查询姓名为两个字的员工
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where name like('__');
 
-- 11.查询身份证号最后一位是X的员工
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where idcard like('%X');
    -- 或
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where idcard like('________________X');
 
-- 查询名字中间带有’小‘的员工
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where name like('_小_'); -- 也可以用_小%,但不可以用%小%
 
-- 查询李氏的员工
select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where name like('李%');

聚合函数

介绍

将一列数据作为一个整体,进行纵向计算。

常见聚合函数

函数 功能
count 统计数量
max 最大值
min 最小值
avg 平均值
sum 求和

语法

SELECT 聚合函数(字段列表) FROM 表名;

注意:NULL值不参与所有聚合函数运算。

示例

-- 1.统计该企业员工数量
select count(id) from emp;
 
-- 2.统计该企业员工的平均年龄
select avg(age) from emp;
 
-- 3.统计该企业员工的最大年龄
select max(age) from emp;
 
-- 4.统计该企业员工的最小年龄
select min(age) from emp;
 
-- 5.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];

where与having的区别

  • 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。

注意:


  • 执行顺序:where > 聚合函数 > having
  • 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。

示例



分组前过滤(where)+分组后过滤 (having):

排序查询

1.语法

SELECT 字段列表 FROM 表名 ORDER BY 字段1 排序方式1, 字段1 排序方式2;

2.排序方式

  • ASC:升序(默认值)
  • DESC:降序

注意: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

1.根据年龄对公司员工进行升序排序

2.根据入职时间,对员工进行降序排序

3.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

分页查询

语法

SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT 起始索引,查询记录数;

注意:

  • 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

1.查询第1页员工数据,每页展示10条记录

2.查询第2页员工数据,每页展示10条记录

DQL案例练习

1.查询年龄为18,20,21,22,23岁的女性员工信息

select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where gender = '女' and age in(18,20,21,22,23);

运行结果:

2.查询性别为男,并且年龄在20-48岁(含)以内的姓名为三个字的员工

select id,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate
    from emp where gender = '男' and age between 20 and 40 and name like('___');

运行结果:

3.统计员工表中,年龄小于60岁的男性员工和女性员工的人数

select gender,count(id) from emp where age < 60 group by gender;

运行结果:

4.查询所有年龄小于等于35岁员工的姓名和年龄,并对查询结果按年龄升序排序,如果年龄相同按入职时间降序排序

select name,age from emp where age <= 35 order by age asc,entrydate desc;

运行结果:

5.查询性别为男,且年龄在20-40岁(含)以内的前5个员工信息,对查询的结果按年龄升序排序,年龄相同按入职时间升序排序

select * from emp
    where gender = '男' and age between 20 and 40
        order by age asc,entrydate asc
            limit 5;

运行结果:

执行顺序

编写顺序为:

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

而执行顺序为:

即,

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
SELECT
    字段列表
ORDER BY
    排序字段列表
LIMIT
    分页参数
-- 执行顺序

DQL总结


end



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
目录
相关文章
|
10天前
|
SQL 前端开发 关系型数据库
SpringBoot使用mysql查询昨天、今天、过去一周、过去半年、过去一年数据
SpringBoot使用mysql查询昨天、今天、过去一周、过去半年、过去一年数据
40 9
|
11天前
|
缓存 监控 关系型数据库
如何优化MySQL查询速度?
如何优化MySQL查询速度?【10月更文挑战第31天】
37 3
|
15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。
81 1
|
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
|
1月前
|
存储 SQL 关系型数据库
Mysql学习笔记(二):数据库命令行代码总结
这篇文章是关于MySQL数据库命令行操作的总结,包括登录、退出、查看时间与版本、数据库和数据表的基本操作(如创建、删除、查看)、数据的增删改查等。它还涉及了如何通过SQL语句进行条件查询、模糊查询、范围查询和限制查询,以及如何进行表结构的修改。这些内容对于初学者来说非常实用,是学习MySQL数据库管理的基础。
124 6
|
8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】
23 4
|
6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。
19 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
|
17天前
|
关系型数据库 MySQL Linux
在 CentOS 7 中通过编译源码方式安装 MySQL 数据库的详细步骤,包括准备工作、下载源码、编译安装、配置 MySQL 服务、登录设置等。
本文介绍了在 CentOS 7 中通过编译源码方式安装 MySQL 数据库的详细步骤,包括准备工作、下载源码、编译安装、配置 MySQL 服务、登录设置等。同时,文章还对比了编译源码安装与使用 RPM 包安装的优缺点,帮助读者根据需求选择最合适的方法。通过具体案例,展示了编译源码安装的灵活性和定制性。
59 2
|
20天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL vs. PostgreSQL:选择适合你的开源数据库
在众多开源数据库中,MySQL和PostgreSQL无疑是最受欢迎的两个。它们都有着强大的功能、广泛的社区支持和丰富的生态系统。然而,它们在设计理念、性能特点、功能特性等方面存在着显著的差异。本文将从这三个方面对MySQL和PostgreSQL进行比较,以帮助您选择更适合您需求的开源数据库。
80 4