mysql-数据(记录)相关操作(增删改查)及权限管理

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 一、介绍 在MySQL管理软件中,可以通过SQL语句中的DML语言来实现数据的操作,包括 使用INSERT实现数据的插入 UPDATE实现数据的更新 使用DELETE实现数据的删除 使用SELECT查询数据以及。

一、介绍

在MySQL管理软件中,可以通过SQL语句中的DML语言来实现数据的操作,包括

  1. 使用INSERT实现数据的插入
  2. UPDATE实现数据的更新
  3. 使用DELETE实现数据的删除
  4. 使用SELECT查询数据以及。

二、插入数据

1. 插入完整数据(顺序插入)
    语法一:
    INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) VALUES(值1,值2,值3…值n);

    语法二:
    INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,值3…值n);

2. 指定字段插入数据
    语法:
    INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…) VALUES (值1,值2,值3…);

3. 插入多条记录
    语法:
    INSERT INTO 表名 VALUES
        (值1,值2,值3…值n),
        (值1,值2,值3…值n),
        (值1,值2,值3…值n);
        
4. 插入查询结果
    语法:
    INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) 
                    SELECT (字段1,字段2,字段3…字段n) FROM 表2
                    WHERE …;

三、更新数据

语法:
    UPDATE 表名 SET
        字段1=值1,
        字段2=值2,
        WHERE CONDITION;

四、删除数据

语法:
    DELETE FROM 表名 
        WHERE CONITION;

五、查询数据

单表查询语法:
    SELECT 字段1,字段2... FROM 表名
                  WHERE 条件
                  GROUP BY field
                  HAVING 筛选
                  ORDER BY field
                  LIMIT 限制条数

多表查询语法:
    SELECT 字段列表
    FROM 表1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN 表2
    ON 表1.字段 = 表2.字段;

select关键字的定义顺序:

SELECT DISTINCT <select_list>
FROM <left_table>
<join_type> JOIN <right_table>
ON <join_condition>
WHERE <where_condition>
GROUP BY <group_by_list>
HAVING <having_condition>
ORDER BY <order_by_condition>
LIMIT <limit_number>

select关键字的执行顺序:

(7)     SELECT 
(8)     DISTINCT <select_list>
(1)     FROM <left_table>
(3)     <join_type> JOIN <right_table>
(2)     ON <join_condition>
(4)     WHERE <where_condition>
(5)     GROUP BY <group_by_list>
(6)     HAVING <having_condition>
(9)     ORDER BY <order_by_condition>
(10)    LIMIT <limit_number>

(一)、单表查询

company.employee
    员工id      id                  int             
    姓名        emp_name            varchar
    性别        sex                 enum
    年龄        age                 int
    入职日期     hire_date           date
    岗位        post                varchar
    职位描述     post_comment        varchar
    薪水        salary              double
    办公室       office              int
    部门编号     depart_id           int



#创建表
create table employee(
id int not null unique auto_increment,
name varchar(20) not null,
sex enum('male','female') not null default 'male', #大部分是男的
age int(3) unsigned not null default 28,
hire_date date not null,
post varchar(50),
post_comment varchar(100),
salary double(15,2),
office int, #一个部门一个屋子
depart_id int
);
#插入记录
#三个部门:教学,销售,运营
insert into employee(name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values
('egon','male',18,'20170301','老男孩驻沙河办事处外交大使',7300.33,401,1), #以下是教学部
('alex','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),
('wupeiqi','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),
('yuanhao','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),
('liwenzhou','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),
('jingliyang','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),
('jinxin','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),
('成龙','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1),

('歪歪','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是销售部门
('丫丫','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2),
('丁丁','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2),
('星星','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2),
('格格','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2),

('张野','male',28,'20160311','operation',10000.13,403,3), #以下是运营部门
('程咬金','male',18,'19970312','operation',20000,403,3),
('程咬银','female',18,'20130311','operation',19000,403,3),
('程咬铜','male',18,'20150411','operation',18000,403,3),
('程咬铁','female',18,'20140512','operation',17000,403,3)
;

#ps:如果在windows系统中,插入中文字符,select的结果为空白,可以将所有字符编码统一设置成gbk
表数据

简单查询:

#简单查询
    SELECT id,name,sex,age,hire_date,post,post_comment,salary,office,depart_id 
    FROM employee;

    SELECT * FROM employee;

    SELECT name,salary FROM employee;

#避免重复DISTINCT
    SELECT DISTINCT post FROM employee;    

#通过四则运算查询
    SELECT name, salary*12 FROM employee;
    SELECT name, salary*12 AS Annual_salary FROM employee;
    SELECT name, salary*12 Annual_salary FROM employee;

#定义显示格式
   CONCAT() 函数用于连接字符串
   SELECT CONCAT('姓名: ',name,'  年薪: ', salary*12)  AS Annual_salary 
   FROM employee;
   
   CONCAT_WS() 第一个参数为分隔符
   SELECT CONCAT_WS(':',name,salary*12)  AS Annual_salary 
   FROM employee;

   结合CASE语句:
   SELECT
       (
           CASE
           WHEN NAME = 'egon' THEN
               NAME
           WHEN NAME = 'alex' THEN
               CONCAT(name,'_BIGSB')
           ELSE
               concat(NAME, 'SB')
           END
       ) as new_name
   FROM
       emp;

1.where约束:

where字句中可以使用:

  1. 比较运算符:> < >= <= <> !=
  2. between 80 and 100 值在10到20之间
  3. in(10,20,30) 值是10或20或30
  4. like 'abc%'
      %表示任意多字符
      _表示一个字符 
  5. 逻辑运算符:在多个条件直接可以使用逻辑运算符 not and or 

#1:单条件查询
    SELECT name FROM employee
        WHERE post='sale';
        
#2:多条件查询
    SELECT name,salary FROM employee
        WHERE post='teacher' AND salary>10000;

#3:关键字BETWEEN AND
    SELECT name,salary FROM employee 
        WHERE salary BETWEEN 10000 AND 20000;

    SELECT name,salary FROM employee 
        WHERE salary NOT BETWEEN 10000 AND 20000;
    
#4:关键字IS NULL(判断某个字段是否为NULL不能用等号,需要用IS)
    SELECT name,post_comment FROM employee 
        WHERE post_comment IS NULL;

    SELECT name,post_comment FROM employee 
        WHERE post_comment IS NOT NULL;
        
    SELECT name,post_comment FROM employee 
        WHERE post_comment=''; 注意''是空字符串,不是null
    ps:
        执行
        update employee set post_comment='' where id=2;
        再用上条查看,就会有结果了

#5:关键字IN集合查询
    SELECT name,salary FROM employee 
        WHERE salary=3000 OR salary=3500 OR salary=4000 OR salary=9000 ;
    
    SELECT name,salary FROM employee 
        WHERE salary IN (3000,3500,4000,9000) ;

    SELECT name,salary FROM employee 
        WHERE salary NOT IN (3000,3500,4000,9000) ;

#6:关键字LIKE模糊查询
    通配符’%SELECT * FROM employee 
            WHERE name LIKE 'eg%';

    通配符’_’
    SELECT * FROM employee 
            WHERE name LIKE 'al__';

2.正则表达式查询:

SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP 'on$';
除了模糊查询 还可以使用正则表达式查询
小结:对字符串匹配的方式
WHERE name = 'onclose';
WHERE name LIKE 'on%';
WHERE name REGEXP 'on$';

3.group by 分组:

#查看MySQL 5.7默认的sql_mode如下:
mysql> select @@global.sql_mode;
ONLY_FULL_GROUP_BY,STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION

#!!!注意
ONLY_FULL_GROUP_BY的语义就是确定select target list中的所有列的值都是明确语义,简单的说来,在ONLY_FULL_GROUP_BY模式下,target list中的值要么是来自于聚集函数的结果,要么是来自于group by list中的表达式的值。


#设置sql_mole如下操作(我们可以去掉ONLY_FULL_GROUP_BY模式):
mysql> set global sql_mode='STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION';

语法:

单独使用GROUP BY关键字分组
    SELECT post FROM employee GROUP BY post;
    注意:我们按照post字段分组,那么select查询的字段只能是post,想要获取组内的其他相关信息,需要借助函数

GROUP BY关键字和GROUP_CONCAT()函数一起使用
    SELECT post,GROUP_CONCAT(name) FROM employee GROUP BY post;#按照岗位分组,并查看组内成员名
    SELECT post,GROUP_CONCAT(name) as emp_members FROM employee GROUP BY post;

GROUP BY与聚合函数一起使用
    select post,count(id) as count from employee group by post;#按照岗位分组,并查看每个组有多少人
#如果没有设置ONLY_FULL_GROUP_BY,也可以有结果,默认都是组内的第一条记录,但其实这是没有意义的

mysql> set global sql_mode='ONLY_FULL_GROUP_BY';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> quit #设置成功后,一定要退出,然后重新登录方可生效
Bye

mysql> use db1;
Database changed
mysql> select * from emp group by post; #报错
ERROR 1055 (42000): 'db1.emp.id' isn't in GROUP BY
mysql> select post,count(id) from emp group by post; #只能查看分组依据和使用聚合函数

4.聚合函数:

#强调:聚合函数聚合的是组的内容,若是没有分组,则默认一组

示例:
    SELECT COUNT(*) FROM employee;
    SELECT COUNT(*) FROM employee WHERE depart_id=1;
    SELECT MAX(salary) FROM employee;
    SELECT MIN(salary) FROM employee;
    SELECT AVG(salary) FROM employee;
    SELECT SUM(salary) FROM employee;
    SELECT SUM(salary) FROM employee WHERE depart_id=3;

5.having过滤:

“Where” 是一个约束声明,使用Where来约束来自数据库的数据,Where是在结果返回之前起作用的,且Where中不能使用聚合函数

“Having”是一个过滤声明,是在查询返回结果集以后对查询结果进行的过滤操作,在Having中可以使用聚合函数。

执行优先级从高到低:where > group by > having

 

注:用having就一定要用group by, 用group by不一定要有having。只要条件里面的字段, 不是表里面原先有的字段就需要用having。

6.order by 排序:

按单列排序
    SELECT * FROM employee ORDER BY salary;#默认ASC升序
    SELECT * FROM employee ORDER BY salary ASC;
    SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC;#降序

按多列排序:先按照age排序,如果年纪相同,则按照薪资排序
    SELECT * from employee
        ORDER BY age,
        salary DESC;

7.limit 限制查询记录数:

示例:
    SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC 
        LIMIT 3;                    #默认初始位置为0 ,查询3条数据
    
    SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC
        LIMIT 0,5; #从第0开始,即先查询出第一条,然后包含这一条在内往后查5条

    SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC
        LIMIT 5,5; #从第5开始,即先查询出第6条,然后包含这一条在内往后查5条

(二)、多表查询

SELECT 字段列表
    FROM 表1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN 表2
    ON 表1.字段 = 表2.字段;

1.交叉连接(笛卡尔积):

交叉连接返回左表中的所有行,左表中的每一行与右表中的所有行组合,结果集的行数是两个表的行数的乘积。(效率最低)

mysql> select * from employee,department;
+----+------------+--------+------+--------+------+--------------+
| id | name       | sex    | age  | dep_id | id   | name         |
+----+------------+--------+------+--------+------+--------------+
|  1 | A       | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
|  1 | A       | male   |   18 |    200 |  201 | 人力资源     |
|  1 | A       | male   |   18 |    200 |  202 | 销售         |
|  1 | A       | male   |   18 |    200 |  203 | 运营         |
|  2 | B       | female |   48 |    201 |  200 | 技术         |
|  2 | B       | female |   48 |    201 |  201 | 人力资源     |
|  2 | B       | female |   48 |    201 |  202 | 销售         |
|  2 | B       | female |   48 |    201 |  203 | 运营         |
|  3 | C       | male   |   38 |    201 |  200 | 技术         |
|  3 | C       | male   |   38 |    201 |  201 | 人力资源     |
|  3 | C       | male   |   38 |    201 |  202 | 销售         |
|  3 | C       | male   |   38 |    201 |  203 | 运营         |
+----+------------+--------+------+--------+------+--------------+

2.内连接:只连接匹配的行

INNER JOIN(内连接),也成为自然连接,找两张表共有的部分,相当于利用条件从笛卡尔积结果中筛选出了正确的结果,内连接是从结果中删除其他被连接表中没有匹配行的所有行,所以内连接可能会丢失信息。

mysql> select employee.id,employee.name,employee.age,employee.sex,department.name from employee inner join department on employee.dep_id=department.id; 
+----+-----------+------+--------+--------------+
| id | name      | age  | sex    | name         |
+----+-----------+------+--------+--------------+
|  1 | A     |   18 | male   | 技术         |
|  2 | B     |   48 | female | 人力资源     |
|  3 | C  |   38 | male   | 人力资源     |
+----+-----------+------+--------+--------------+

#上述sql等同于
mysql> select employee.id,employee.name,employee.age,employee.sex,department.name from employee,department where employee.dep_id=department.id;

3.外连接之左连接:

返回左表中的所有行,如果左表中行在右表中没有匹配行,则结果中右表中的列返回空值。

select employee.id,employee.name,department.name as depart_name from employee left join department on employee.dep_id=department.id;

4.外连接之右连接:

与左连接正好相反,返回右表中的所有行,如果右表中行在左表中没有匹配行,则结果中左表中的列返回空值。

select employee.id,employee.name,department.name as depart_name from employee right join department on employee.dep_id=department.id;

5.全外连接:显示左右两个表全部记录

在内连接的基础上增加左边有右边没有的,右边有左边没有的。是左外连接和右外连接的并集。

注:mysql不支持全外连接full join 但是可以用下面的方式实现(union与union all的区别:union会去掉相同的纪录

select * from employee left join department on employee.dep_id = department.id
union
select * from employee right join department on employee.dep_id = department.id
;

(三)、子查询

#1:子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中。
#2:内层查询语句的查询结果,可以为外层查询语句提供查询条件。
#3:子查询中可以包含:INNOT INANYALLEXISTSNOT EXISTS等关键字
#4:还可以包含比较运算符:=!=><

1.带in关键字的子查询

#查询平均年龄在25岁以上的部门名
select id,name from department
    where id in 
        (select dep_id from employee group by dep_id having avg(age) > 25);

#查看技术部员工姓名
select name from employee
    where dep_id in 
        (select id from department where name='技术');

#查看不足1人的部门名(子查询得到的是有人的部门id)
select name from department where id not in (select distinct dep_id from employee);

2.带比较运算符的子查询

#查询大于部门内平均年龄的员工名、年龄
select t1.name,t1.age from emp t1
inner join 
(select dep_id,avg(age) avg_age from emp group by dep_id) t2
on t1.dep_id = t2.dep_id
where t1.age > t2.avg_age; 

3.带exists关键字的子查询

#department表中存在dept_id=203,Ture
mysql> select * from employee
    ->     where exists
    ->         (select id from department where id=200);

#department表中存在dept_id=205,False
mysql> select * from employee
    ->     where exists
    ->         (select id from department where id=204);
Empty set (0.00 sec)

六、权限管理

#授权表
user #该表放行的权限,针对:所有数据,所有库下所有表,以及表下的所有字段
db #该表放行的权限,针对:某一数据库,该数据库下的所有表,以及表下的所有字段
tables_priv #该表放行的权限。针对:某一张表,以及该表下的所有字段
columns_priv #该表放行的权限,针对:某一个字段

#查看自己的权限
show grants; #创建用户
create user 用户名@"主机地址" identified by "密码"; create user 'A'@'1127.0.0.1' identified by '123'; create user 'B'@'192.168.1.%' identified by '123';#指定ip create user 'C'@'%' identified by '123';#任意用户 #授权:对文件夹,对文件,对文件某一字段的权限 查看帮助:help grant 常用权限有:select,update,alter,delete all可以代表除了grant之外的所有权限 语法: grant [权限的名称 select insert.... | all ] on 数据库.表名 to 用户名@主机地址; 特点: 如果授权时,用户不存在则直接自动创建用户 #针对所有库的授权:*.* grant select on *.* to 'A'@'localhost' identified by '123'; #只在user表中可以查到A用户的select权限被设置为Y
没有 Grant_priv(授权)的权限 #针对某一数据库:db1.
* grant select on db1.* to 'B'@'%' identified by '123'; #只在db表中可以查到B用户的select权限被设置为Y #针对某一个表:db1.t1 grant select on db1.t1 to 'C'@'%' identified by '123'; #只在tables_priv表中可以查到C用户的select权限 #针对某一个字段: grant select (id,name),update (age) on db1.t3 to 'D'@'localhost' identified by '123'; #可以在tables_priv和columns_priv中看到相应的权限 #删除权限 revoke 权限的名称 on 数据库.表名 from 用户名@"主机名" ; revoke select on db1.* from 'A'@'%'; #删除用户 drop user 用户名@"主机地址";

注:添加权限之后,要记得刷新权限

flush privileges;

如果要让用户拥有所有权限,可以执行下面的命令:

grant [权限的名称 select insert.... | all ] on 数据库.表名  to 用户名@主机地址 with grant option;
        with grant option 这个用户可以将他有的权限授予别的账户

 

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实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
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5天前
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关系型数据库 MySQL Java
实时计算 Flink版产品使用问题之如何提高Flink从MySQL读取数据的速度并减少延迟
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
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4天前
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Java 关系型数据库 流计算
实时计算 Flink版操作报错合集之配置cats进行从MySQL到StarRocks的数据同步任务时遇到报错,该怎么办
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
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