PostgreSQL修炼之道:从小工到专家. 3.4 查询语句

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核4GB 50GB
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
简介:

3.4 查询语句

3.4.1 单表查询语句

查询student表中所有数据的语句为:

select no, student_name, age from student;

其中“SELECT”是关键字,表示要查询,后面跟多个列名,各列之间使用逗号分隔。其后的“FROM”是关键字,后面跟表的名称。各个列可以是表的列名,也可以是一个表达式,如下:

select age+5 from student;

表达式中可以包括表的列,也可以只是一个与表列无关的表达式,如下:

select no, 3+5 from student;

当表达式与表的列无关时,在PostgreSQL和MySQL中可以不使用“FROM 表名”,这样一来,就可以当作计算器使用了:

osdba=# select 55+88;

 ?column?

----------

      143

(1 row)

 

osdba=# select 10*2,3*5+2;

 ?column? | ?column?

----------+----------

       20 |       17

(1 row)

如果想查询表中所有列的数据,则可以使用“*”代表所有列,如下:

select * from student;

3.4.2 过滤条件的查询

SELECT语句后面可以通过指定WHERE子句来指定要查询哪条记录或哪些记录。比如,要查询学号为3的记录,其SQL语句为:

osdba=# SELECT * FROM student where no=3;

 no | student_name | age

----+--------------+-----

  3 | 王明充        |  13

(1 row)

在WHERE条件中也可以使用大于、小于的表达式。比如,想查询年龄大于等于15岁的学生,其语句如下:

osdba=# SELECT * FROM student where age >= 15;

 no | student_name | age

----+--------------+-----

  1 | 张三         |  15

  2 | 李四         |  15

(2 rows)

3.4.3 排序

使用排序子句可以对查询出的数据进行排序,排序子句是在SELECT语句后面再加上“ORDER BY”子句。比如,希望查询出来的结果按年龄排序,则查询语句如下:

osdba=# SELECT * FROM student ORDER BY age;

 no | student_name | age

----+--------------+-----

  3 | 王明充        |  13

  1 | 张三          |  15

  2 | 李四          |  15

(3 rows)

排序子句“ORDER BY”应该在“WHERE”子句之前,如果顺序错了,会报错:

osdba=# SELECT * FROM student ORDER BY age WHERE age >= 15;

ERROR:  syntax error at or near "WHERE"

LINE 1: SELECT * FROM student ORDER BY age WHERE age >= 15;

把“ORDER BY”子句放到“WHERE”子句后面就不报错了:

osdba=# SELECT * FROM student WHERE age >= 15 ORDER BY age;

 no | student_name | age

----+--------------+-----

  1 | 张三                |  15

  2 | 李四          |  15

(2 rows)

还可以按多个列进行排序。比如,根据“age”和“student_name”两个列来排序:

osdba=# SELECT * FROM student ORDER BY age,student_name;

 no | student_name | age

----+--------------+-----

  3 | 王明充        |  13

  2 | 李四          |  15

  1 | 张三          |  15

(3 rows)

也可以在排序子句的列名后加“DESC”进行倒序排序:

osdba=# SELECT * FROM student ORDER BY age DESC;

 no | student_name | age

----+--------------+-----

  1 | 张三          |  15

  2 | 李四         |  15

  3 | 王明充        |  13

(3 rows)

 

osdba=# SELECT * FROM student ORDER BY age DESC,student_name;

 no | student_name | age

----+--------------+-----

  2 | 李四          |  15

  1 | 张三          |  15

  3 | 王明充        |  13

(3 rows)

3.4.4 分组查询

如果需要统计不同年龄的学生人数,可以使用分组查询,分组查询子句的关键字为“GROUP BY”,用法如下:

osdba=# SELECT age, count(*) FROM student GROUP BY age;

 age | count

-----+-------

  15 |     2

  13 |     1

(2 rows)

从上面可以看出,使用“GROUP BY”语句时,需要使用聚合函数,常用的聚合函数为“count”、“sum”等。

3.4.5 表join

表join也称为多表关联查询。假设有一张班级表class,建表语句为:

CREATE TABLE class(no int primary key, class_name varchar(40));

表中的“no”表示班级编号,“class_name”表示班级名称。

插入一些测试数据:

osdba=# INSERT INTO class VALUES(1,'初二(1)班');

INSERT 0 1

osdba=# INSERT INTO class VALUES(2,'初二(2)班');

INSERT 0 1

osdba=# INSERT INTO class VALUES(3,'初二(3)班');

INSERT 0 1

osdba=# INSERT INTO class VALUES(4,'初二(4)班');

INSERT 0 1

osdba=# SELECT * FROM class;

 no | class_name

----+------------

  1 | 初二(1)班

  2 | 初二(2)班

  3 | 初二(3)班

  4 | 初二(4)班

(4 rows)

还有另一张学生表student,建表语句为:

CREATE TABLE student(no int primary key, student_name varchar(40), age int, class_no int);

也插入一些数据:

osdba=# INSERT INTO student VALUES(1, '张三', 14, 1);

INSERT 0 1

osdba=# INSERT INTO student VALUES(2, '吴二', 15, 1);

INSERT 0 1

osdba=# INSERT INTO student VALUES(3, '李四', 13, 2);

INSERT 0 1

osdba=# INSERT INTO student VALUES(4, '吴三', 15, 2);

INSERT 0 1

osdba=# INSERT INTO student VALUES(5, '王二', 15, 3);

INSERT 0 1

osdba=# INSERT INTO student VALUES(6, '李三', 14, 3);

INSERT 0 1

osdba=# INSERT INTO student VALUES(7, '吴二', 15, 4);

INSERT 0 1

osdba=# INSERT INTO student VALUES(8, '张四', 14, 4);

INSERT 0 1

osdba=# SELECT * FROM student;

 no | student_name | age | class_no

----+--------------+-----+----------

  1 | 张三          |  14 |        1

  2 | 吴二          |  15 |        1

  3 | 李四          |  13 |        2

  4 | 吴三          |  15 |        2

  5 | 王二          |  15 |        3

  6 | 李三          |  14 |        3

  7 | 吴二          |  15 |        4

  8 | 张四          |  14 |        4

若现在想查询出每个学生与班级的关系,那么此时就需要关联查询两张表:

SELECT student_name, class_name FROM student, class

 WHERE student.class_no = class.no;

查询出来的结果如下:

osdba=# SELECT student_name, class_name FROM student, class

 WHERE student.class_no = class.no;

 student_name | class_name

--------------+------------

 张三          | 初二(1)班

 吴二          | 初二(1)班

 李四          | 初二(2)班

 吴三          | 初二(2)班

 王二          | 初二(3)班

 李三          | 初二(3)班

 吴二          | 初二(4)班

 张四          | 初二(4)班

(8 rows)

表关联查询就是在WHERE条件上加上需要关联的条件(两张表关联):

WHERE student.class_no = class.no;

由于在两张表中,有一些列的名称是重复的,如在表student中no表示学生号,而在表class中表示班级号,所以在关键条件中要明确使用“表名”加“列名”来唯一定位这个列。如果输入的表名比较长,不是很方便,这时可以给表起个别名,如下所示:

SELECT student_name, class_name FROM student a, class b

 WHERE a.class_no = b.no;

上面的语句中,给表“student”起的别名为“a”,表“class”的别名为“b”,这时条件表达式中“b.no”就代表了表“class”中的“no”列。

在关联查询的WHERE子句中可以再加上其他的过滤条件,如下:

osdba=# SELECT student_name, class_name FROM student a, class b

 WHERE a.class_no = b.no AND a.age > 14;

  student_name | class_name

---------------+------------

  吴二          | 初二(1)班

  吴三          | 初二(2)班

  王二          | 初二(3)班

  吴二          | 初二(4)班

(4 rows)

相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。
阿里云数据库产品家族及特性
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系,提升产品性能,打磨产品功能,从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手,打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系, 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台,为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案,提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
相关文章
|
消息中间件 存储 关系型数据库
PostgreSQL技术大讲堂 - 第33讲:并行查询管理
PostgreSQL从小白到专家,技术大讲堂 - 第33讲:并行查询管理
464 1
|
6月前
|
存储 关系型数据库 数据库
postgresql|数据库|提升查询性能的物化视图解析
postgresql|数据库|提升查询性能的物化视图解析
673 0
|
SQL 关系型数据库 Go
PostgreSQL 查询语句大全
PostgreSQL 查询语句大全
106 0
|
26天前
|
SQL 关系型数据库 数据库
PostgreSQL性能飙升的秘密:这几个调优技巧让你的数据库查询速度翻倍!
【10月更文挑战第25天】本文介绍了几种有效提升 PostgreSQL 数据库查询效率的方法,包括索引优化、查询优化、配置优化和硬件优化。通过合理设计索引、编写高效 SQL 查询、调整配置参数和选择合适硬件,可以显著提高数据库性能。
149 1
|
3月前
|
缓存 关系型数据库 数据库
PostgreSQL 查询性能
【8月更文挑战第5天】PostgreSQL 查询性能
82 8
|
5月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
Python执行PostgreSQL数据库查询语句,并打印查询结果
本文介绍了如何使用Python连接和查询PostgreSQL数据库。首先,确保安装了`psycopg2`库,然后创建数据库连接函数。接着,展示如何编写SQL查询并执行,例如从`employees`表中选取所有记录。此外,还讨论了处理查询结果、格式化输出和异常处理的方法。最后,提到了参数化查询和事务处理以增强安全性及确保数据一致性。
Python执行PostgreSQL数据库查询语句,并打印查询结果
|
4月前
|
Java 关系型数据库 API
使用Spring Boot和PostgreSQL构建高级查询
使用Spring Boot和PostgreSQL构建高级查询
|
5月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
Python查询PostgreSQL数据库
木头左教你如何用Python连接PostgreSQL数据库:安装`psycopg2`库,建立连接,执行SQL脚本如创建表、插入数据,同时掌握错误处理和事务管理。别忘了性能优化,利用索引、批量操作提升效率。下期更精彩!💡 csvfile
Python查询PostgreSQL数据库
|
6月前
|
SQL 人工智能 Oracle
PostgreSQL 递归查询(含层级和结构)
PostgreSQL 递归查询(含层级和结构)
|
存储 NoSQL 关系型数据库
深入探索地理空间查询:如何优雅地在MySQL、PostgreSQL及Redis中实现精准的地理数据存储与检索技巧
深入探索地理空间查询:如何优雅地在MySQL、PostgreSQL及Redis中实现精准的地理数据存储与检索技巧
2093 0
下一篇
无影云桌面