数据库常用DQL语言合集

简介: 数据库常用DQL语言合集

DQL(Data Query Language)数据查询语言

DDL是数据定义语言,主要是对数据库和数据表的操作

image.png

(1)操作数据库

--创建库

create database 库名;

--创建库时判断库是否存在,不存在则创建

create database if not exists 库名;

--查看所有数据库

show databases;

--使用指定数据库

use 库名;

--查看当前指定数据库包含的数据表

show tables;

--查看数据库的结构定义信息

show create database 库名;

--删除数据库

drop database 库名;

--修改数据库的字符集为utf8

alter database 库名 character set utf8;

(2)操作数据表

--创建表

create table 表名(

字段1 类型1,

字段2 类型2,

字段3 类型3,

...........

);

--查看表结构

desc 表名;

--查看创建表的SQL语句

show create table 表名;

--修改表名

alter table 表名 rename to 新的表名;

--添加一个新的字段

alter table 表名 add 字段; 字段类型;

--修改字段名

alter table 表名 rename column 字段名 to 新的字段名;

--修改字段类型(注意类型修改前后数据是否兼容)

alter table 表名 modify column 字段名 新的字段类型;

--删除一个字段

alter table 表名 drop 字段名;

--删除表

drop table 表名;

--删除表时判断表是否存在,若存在则删除

drop table if exists 表名;

DML

DML是数据操作语言,主要是对数据表的操作

(1)插入数据(insert into)

数据表插入数据分为全字段插入数据和部分字段插入数据

①全字段插入数据(有两种方法,推荐第一种方法)

--有多少个字段,就要写多少个值,且是一一对应的

insert into 表名 values(值1,值2,值3...值n);

--此方法要写出所有字段,并一一对应插入值

insert into 表名(字段1,字段2...字段n) values(值1,值2...值n);

②部分字段插入数据

--部分字段插入数据,只写需要插入数据的字段名

insert into 表名(字段1,字段2...) values(值1,值2...);

(2)删除数据(delete / truncate)

--删除表中所有数据

delete from 表名;

--删除表中指定的数据

delete from 表名 where 字段 = 值;

--删除表中所有数据(先删除整张表,然后创建一张一样的空表,此方法更高效)

truncate table 表名;

(3)修改数据(update)

--无限制条件的修改,会修改整张表

update 表名 set 字段 = 值;

--有限制条件的修改,只修改特定记录

update 表名 set 字段 = 值 where 条件(字段 = 值);

DQL

DQL是数据查询语言,主要就是select配合其他限制条件的关键字进行查询

image.png


(1)无条件查询

--查询表中所有数据

select *from 表名;

(2)查询在...到...之间(between and / && / and)

--查询users表中年龄在18~25岁之间的记录

--方式1 between..and..

select *from users where age between 18 and 25;

--方式2 &&

select *from users where age>=18 && age<=25;

--方式3 and

select *from users where age>=18 and age<=25;

(3)指定条件查询

①单个条件(or / in)

--查询users表中年龄为18,20,25岁的记录

--方式1 or

select *from users where age=18 or age=20 or age=25;

--方式2 in

select *from users where age in(18,20,25);

②多个条件(and)

--查询users表中年龄为23,性别为女,名字为小楠的记录

select *from users where age=23 and gender='女' and name='小楠';

(4)查询不为NULL值(is not null),为NULL值(is null)

--查询users表中序号不为空的记录

select *from users where id is not null;

--查询user表中序号为空的记录

select *from users where id is null;

(5)模糊查询(like)

_:单个任意字符

%:多个任意个字符

--查询users表中姓名第一个字为李的记录

select *from users where name like '李%';

--查询users表中姓名第二个字为李的记录

select *from users where name like '_李%';

--查询users表中姓名含有李字的记录

select *from users where name like '%李%';

--查询users表中姓名是两个字的记录

select *from users where name like '__';

(6)去除重复记录查询(distinct)

--查询users表中所在城市不相同的记录

--select distinct 字段 from 表名;

select distinct city from users;

(7)排序查询(order by)

①单个条件

--查询users表中记录,并以年龄升序排序

select *from users order by age; --默认升序

--查询users表中记录,并以年龄降序排序

select *from users order by age desc;--desc降序

②多个条件

注意:多个排序条件时,只有当第一个排序条件值一样,才会执行第二个排序条件,以此类推

--查询users表中记录,并体育成绩降序,年龄降序

select *from users order by PE desc,age desc;

(8)聚合函数

①计算和(sum)

select sum(字段) (as sumvalue) from 表名;

②计算最大值(max)

select max(字段) (as maxvalue) from 表名;

③计算最小值(min)

select min(字段) (as minvalue) from 表名;

④计算平均值(avg)

select avg(字段) (as avgvalue) from 表名;

⑤计算个数(count)

select count(字段) (as totalcount) from 表名;

(9)分组查询(group by)

--查询users表中的记录,按照性别分组,查询男,女的体育成绩平均分

select gender,avg(PE) from users group by gender;

--查询users表中的记录,按照性别分组,分别查询男、女的体育成绩平均分,人数

select gender, avg(PE),count(id) from users group by gender;

--查询users表中的记录, 按照性别分组,分别查询男、女的体育成绩平均分,人数 要求:分数低于60分的人,不参与分组

select gender, avg(PE),count(id) from users where PE > 60 group by gender;

--查询users表中的记录,按照性别分组,分别查询男、女的体育成绩平均分,人数 要求:分数低于60分的人,不参与分组,分组之后,人数要大于2个人

select gender,avg(PE),count(id) from users where PE > 60 group by gender having count(id)>2;

(10)分页查询(limit)

注意:第一条记录的索引是0

--查询users表中的前10行条记录

select *from users limit 10;

--查询users表中第2~11条记录 (从第2条记录开始累加10条记录)

select *from users limit 1,10;

--查询users表中第5~17条记录 (从第5条记录开始累加13条记录)

select *from users limit 4,13;

(11)内连接查询

如果查询数据的来源来自多张表,则必须对这些表进行连接查询,连接是把不同表的记录连到一起的最普遍的方法,通过连接查询可将多个表作为一个表进行处理,连接查询分为内连接和外连接

语法格式

--语法1 (隐式内连接)

select 字段1,字段2...

from 表1,表2...

where 过滤条件;

--语法2 (显式内连接)

select 字段1,字段2...

from 表1 inner join 表2 ...

on 过滤条件;






相关文章
|
1月前
|
数据库连接 Go 数据库
Go语言中的错误注入与防御编程。错误注入通过模拟网络故障、数据库错误等,测试系统稳定性
本文探讨了Go语言中的错误注入与防御编程。错误注入通过模拟网络故障、数据库错误等,测试系统稳定性;防御编程则强调在编码时考虑各种错误情况,确保程序健壮性。文章详细介绍了这两种技术在Go语言中的实现方法及其重要性,旨在提升软件质量和可靠性。
32 1
|
1月前
|
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】
62 4
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
go语言中安装数据库驱动
【11月更文挑战第1天】
52 5
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
go语言中数据库操作
【10月更文挑战第22天】
46 4
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库连接
go语言中打开数据库连接
【11月更文挑战第1天】
31 2
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Go语言项目高效对接SQL数据库:实践技巧与方法
在Go语言项目中,与SQL数据库进行对接是一项基础且重要的任务
90 11
|
2月前
|
SQL NoSQL 数据管理
超越查询语言:GQL 如何塑造图形数据库的未来
超越查询语言:GQL 如何塑造图形数据库的未来
34 0
|
4月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
|
4月前
|
SQL 存储 NoSQL
从SQL到NoSQL:理解不同数据库类型的选择与应用——深入比较数据模型、扩展性、查询语言、一致性和适用场景,为数据存储提供全面决策指南
【8月更文挑战第31天】在信息技术飞速发展的今天,数据库的选择至关重要。传统的SQL数据库因其稳定的事务性和强大的查询能力被广泛应用,而NoSQL数据库则凭借其灵活性和水平扩展性受到关注。本文对比了两种数据库类型的特点,帮助开发者根据应用场景做出合理选择。SQL数据库遵循关系模型,适合处理结构化数据和复杂查询;NoSQL数据库支持多种数据模型,适用于非结构化或半结构化数据。SQL数据库在一致性方面表现优异,但扩展性较差;NoSQL数据库则设计之初便考虑了水平扩展性。SQL使用成熟的SQL语言,NoSQL的查询语言更为灵活。
100 0
|
4月前
|
SQL 数据可视化 数据挖掘
SQL 在数据分析中简直太牛啦!从数据提取到可视化,带你领略强大数据库语言的神奇魅力!
【8月更文挑战第31天】在数据驱动时代,SQL(Structured Query Language)作为强大的数据库查询语言,在数据分析中扮演着关键角色。它不仅能够高效准确地提取所需数据,还能通过丰富的函数和操作符对数据进行清洗与转换,确保其适用于进一步分析。借助 SQL 的聚合、分组及排序功能,用户可以从多角度深入分析数据,为企业决策提供有力支持。尽管 SQL 本身不支持数据可视化,但其查询结果可轻松导出至 Excel、Python、R 等工具中进行可视化处理,帮助用户更直观地理解数据。掌握 SQL 可显著提升数据分析效率,助力挖掘数据价值。
126 0