示例表
mysql> DESC one_piece; +---------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +---------+-------------+------+-----+---------+-------+ | id | char(10) | NO | | NULL | | | pirates | char(10) | NO | | NULL | | | name | char(10) | NO | | NULL | | | age | int(11) | YES | | NULL | | | post | varchar(10) | YES | | NULL | | +---------+-------------+------+-----+---------+-------+ 复制代码
接着上篇继续！
一、创建计算字段
1.拼接字段
将 name ， sex 两列进行合并。并通过 AS 关键字进行给新列赋予别名。
mysql> SELECT Concat(name, '(', sex, ')') AS new_column -> FROM one_piece; 复制代码
2.执行算数计算
通过 quantity （数量）、 price （价格）来计算 total_price （总价）
mysql> SELECT quantity, price, -> quantity * price AS total_price -> FROM test 复制代码
二、函数
常用文本处理函数
| 函数 | 说明 |
| LEFT(str, length) | 返回指定长度的字符串的左边部分 |
| RIGHT(str, length) | 返回指定长度的字符串右边部分 |
| LTRIM(str) | 去掉字符串左边的空格 |
| RTRIM(str) | 去掉字符串右边的空格 |
| LOWER(str) | 将字符串转换为小写 |
| UPPER(str) | 将字符串转换为大写 |
| LENGTH(str) | 返回字符串的长度 |
使用 LENGTH(str) 获取字符串的长度。
mysql> SELECT name, LENGTH(name) AS length -> FROM one_piece; 复制代码
日期和时间处理函数
查询在 2000年 出生的人员信息。
mysql> SELECT * -> FROM test -> WHERE YEAR(brithday)=2000; 复制代码
数值处理函数
| 函数 | 说明 |
| ABS() | 返回一个数的绝对值 |
| COS() | 返回一个角度的余弦 |
| SIN() | 返回一个角度的正弦 |
| TAN() | 返回一个角度的正切 |
| PI() | 返回圆周率 |
| EXP() | 返回一个数的指数值 |
| SQRT() | 返回一个数的平方根 |
以 ABS() 函数为例
sql> SELECT ABS(-1); +---------+ | ABS(-1) | +---------+ | 1 | +---------+ 复制代码
三、数据聚集
聚集函数
| 函数 | 说明 |
| AVG() | 返回某列的平均值 |
| COUNT() | 返回某列的行数 |
| MAX() | 返回某列的最大值 |
| MIN() | 返回某列的最小值 |
| SUM() | 返回某列值之和 |
1.AVG() 函数
查询平均 age 。
mysql> SELECT AVG(age) AS avg_age -> FROM one_piece 复制代码
2.COUNT() 函数
两种使用方式：
COUNT(*)对表中行的数目进行计数，包括空值。
mysql> SELECT COUNT(*) AS num_person -> FROM one_piece; 复制代码
COUNT(column)对特定列中非NULL行进行计数。
mysql> SELECT COUNT(name) AS num_name -> FROM one_piece; 复制代码
3.MAX() & MIN() 函数
当 column 列为数值列， MAX(column) / MIN(column) 返回 column 列中的最大值 / 最小值。
当 column 列为文本数据， MAX(column) / MIN(column) 返回 column 列数据排序后的最后一行 / 最前面的行。
4.SUM() 函数
SUM() 用来返回指定列值的和（总计）（忽略列值为 NULL 的行）。
mysql> SELECT SUM(price * quantity) AS total_price -> FROM test 复制代码
组合聚集函数
计算 one_piece 表中数据的条数，年龄的最小值、最大值和平均值。
mysql> SELECT COUNT(*) AS num_person, -> MIN(age) AS age_min, -> MAX(age) AS age_max, -> AVG(age) AS age_avg -> FROM one_piece; 复制代码
四、数据分组
数据分组
使用分组将数据分为多个逻辑组， 对每个组进行聚集计算。 例：统计各个海贼团( pirates )的人数。
mysql> SELECT pirates, COUNT(*) AS num_person -> FROM one_piece -> GROUP BY pirates; 复制代码
group by注意事项:
GROUP BY可以嵌套使用。GROUP BY子句中列出的每一列都必须是检索列或有效的表达式（但不能是聚集函数）。如果在SELECT中使用表达式，则必须在GROUP BY子句中指定相同的表达式。不能使用别名。- 除聚集计算语句外，
SELECT语句中的每一列都必须在GROUP BY子句 中给出。 - 如果分组列中包含具有
NULL值的行，则NULL将作为一个分组返回。 如果列中有多行NULL值，它们将分为一组。 GROUP BY子句必须出现在WHERE子句之后，ORDER BY子句之前。
过滤分组
使用 HAVING 子句在数据分组后进行过滤。
查询海贼团人数在500人以上的 海贼团名称 及 人数。
mysql> SELECT pirates, COUNT(*) AS num_person -> FROM one_piece -> GROUP BY pirates -> HAVING COUNT(*) >= 500; 复制代码
WHERE 与 HAVING 的主要区别：
WHERE在数据分组前进行过滤，HAVING在数据分组后进行过滤。
SELECT 子句顺序：
| 子句 | 说明 | 是否必须使用 |
| SELECT | 要返回的列或表达式 | 是 |
| FROM | 从中检索数据的表 | 仅在从表选择数据时使用 |
| WHERE | 行级过滤 | 否 |
| GROUP BY | 分组说明 | 仅在按组计算聚集时使用 |
| HAVING | 组级过滤 | 否 |
| ORDER BY | 输出排序顺序 | 否 |
五、子查询
利用子查询进行过滤
现在查询 草帽海贼团 的排名信息。
mysql> SELECT rank -> FROM rank_info -> WHERE id IN (SELECT id -> FROM one_piece -> WHERE pirates = '草帽海贼团'); 复制代码
注意：
- 在
SELECT语句中，子查询总是从内向外处理。 - 作为子查询的
SELECT语句只能查询单个列。检索多个列会报错。
作为计算字段使用子查询
查询海贼团排名和任务信息，首先从 one_piece 表中根据 id 检索出排名信息，再统计每个冒险团的人数。
mysql> SELECT rank, -> (SELECT COUNT(*) -> FROM one_piece AS oe -> WHERE oe.id = ro.id) AS num_person -> FROM rank_info AS ro -> ORDER BY rank; 复制代码
注意：上面的例子中使用的是 oe.id 和 ro.id ，而不是直接使用 id ，因为在两个表中都有 id 列，在有可能混淆列名时必须使用这种语法。
六、表联结
自联结
假如现在有人不知道 乔巴 所属的海贼团, 想要知道 乔巴 所属海贼团的所有成员名称与赏金。 先看一下子查询的方式：
mysql> SELECT name, bounty -> FROM one_piece -> WHERE pirates = (SELECT pirates -> FROM one_piece -> WHERE name = '乔巴'); 复制代码
接下来使用自联结的方式：
mysql> SELECT c1.name, c1.bounty -> FROM Customers AS c1, Customers AS c2 -> WHERE c1.pirates = c2.pirates -> AND c2.name = '乔巴'; 复制代码
通常情况下，自联结的方式比子查询的方式要快很多。
等值联结
联结是一种机制，用来在一条 SELECT 语句 中关联表，因此称为联结。使用特殊的语法，可以联结多个表返回一组输出，联结在运行时关联表中正确的行。联结不是物理实体。换句话说，它在实际的数据库表 中并不存在。它只在查询执行期间存在。
两表 table1， table2 中数据如下：
table1 table2 +------+------+------+ +------+------+------+ | A | B | C | | C | D | E | +------+------+------+ +------+------+------+ | 1 | 2 | 3 | | 2 | 3 | 4 | | 4 | 5 | 6 | | 6 | 7 | 8 | +------+------+------+ +------+------+------+ 复制代码
现在通过表联结，获取两个表中的数据。
mysql> SELECT * -> FROM table1 AS t1, table2 AS t2 -> WHERE t1.C = t2.C; +------+------+------+------+------+------+ | A | B | C | C | D | E | +------+------+------+------+------+------+ | 4 | 5 | 6 | 6 | 7 | 8 | +------+------+------+------+------+------+ 复制代码
注意：上例中WHERE 中限制了联结条件，如果没有条件的话，返回的结果就是两表的笛卡尔积，返回 6 × 9 共 54条数据
内联结
上面的联结准确来说是等值联结，也可以称为内联结，它还有另一种语法。返回的结果以上面相同。
mysql> SELECT * -> FROM table1 AS t1 INNER JOIN table2 AS t2 -> ON t1.C = t2.C; +------+------+------+------+------+------+ | A | B | C | C | D | E | +------+------+------+------+------+------+ | 4 | 5 | 6 | 6 | 7 | 8 | +------+------+------+------+------+------+ 复制代码
一般内联结可以用如下图进行表示，取两个表关联字段相同的部分。
自然联结
自然连接是一种特殊的等值连接，它在两个关系表中自动比较相同的属性列，无须添加连接条件，并且在结果中消除重复的属性列。
mysql> SELECT * -> FROM table1 AS t1 NATURAL JOIN table2 t2; +------+------+------+------+------+ | C | A | B | D | E | +------+------+------+------+------+ | 6 | 4 | 5 | 7 | 8 | +------+------+------+------+------+ 复制代码
外联结
左外联结
左外联结，左表( table1 )的记录将会全部表示出来，而右表( table2 )只会显示符合搜索条件的记录。右表记录不足的地方均为 NULL 。
mysql> SELECT * -> FROM table1 AS t1 LEFT JOIN table2 AS t2 -> ON t1.C = t2.C; +------+------+------+------+------+------+ | A | B | C | C | D | E | +------+------+------+------+------+------+ | 4 | 5 | 6 | 6 | 7 | 8 | | 1 | 2 | 3 | NULL | NULL | NULL | +------+------+------+------+------+------+ 复制代码
右外联结
右外联结，右表( table2 )的记录将会全部表示出来，而右左表( table1 )只会显示符合搜索条件的记录。左表记录不足的地方均为 NULL 。
mysql> SELECT * -> FROM table1 AS t1 RIGHT JOIN table2 AS t2 -> ON t1.C = t2.C; +------+------+------+------+------+------+ | A | B | C | C | D | E | +------+------+------+------+------+------+ | 4 | 5 | 6 | 6 | 7 | 8 | | NULL | NULL | NULL | 2 | 3 | 4 | +------+------+------+------+------+------+ 复制代码
四种联结对比图
![MySQL数据库基础数据入门级[图文详解]](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/lvl37ub5rpclk_9a56cb6bfc36474389fd89d3676a2d56.png?x-oss-process=image/resize,h_160,m_lfit)
