Python学习day44-数据库(单表及多表查询)常用函数单表查询单表数据wheregroup by | having排序order by限制limit多表查询连接多表数据内连接左连接右连接全连接
Python学习day44-数据库(单表及多表查询)
常用函数
表查询中我们常用的函数包括以下几种:
x
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'''
2
拼接:concat() | concat_ws()
3
大小写:upper() | lower()
4
浮点型操作:seil() | floor() | round()
5
整型:可以直接运算
6
'''
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8
select name,area,port from emp;
9
10
select name as 姓名,concat(area,'-',port) as 地址 from emp;
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select name as 姓名,concat_ws('-',area,port,dep) 信息 from emp;
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select upper(name) 姓名大写 lower(name) 姓名小写 from emp;
15
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selet id,salary,ceil(salary)上薪资,floor(salary)下薪资,round(salary)四舍五入 from emp;
单表查询
xxxxxxxxxx
24
1
# 单表查询的语法如下:
2
select [distinct]
3
字段1,字段2...
4
from 表名
5
[where 条件]
6
[group by]
7
[having]
8
[order by]
9
[limit]
10
11
'''
12
中括号包裹的都为可选项,即可以有可以没有,关键字执行的优先级为:
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1. from：找到表
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2. where：拿着where指定的约束条件，去文件/表中取出一条条记录
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3. group by：将取出的一条条记录进行分组group by，如果没有group by，则整体作为一组
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4. select：执行select
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5. distinct：去重,对参与查询的所有字段,整体去重(即所查询的所有字段的值都相同才会认为是重复数据)
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6. having：将分组的结果进行having过滤
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7. order by：将结果按条件排序：order by
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8. limit：限制结果的显示条数
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注意:
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以上这些关键字的执行顺序要严格执行,可以没有某个关键字,一旦需要用到,就要按照关键字的顺序来使用,乱序会直接导致报错
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'''
25
26
'''
27
下面我们对以上这些关键字的部分说明并举例.
28
'''
单表数据
要进行数据查询肯定要有数据,这里我们准备了一些数据,以便于读者来实验一些命令:
xxxxxxxxxx
1
28
1
CREATE TABLE `emp` (
2
`id` int(0) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
3
`name` varchar(10) NOT NULL,
4
`gender` enum('男','女','未知') NULL DEFAULT '未知',
5
`age` int(0) NULL DEFAULT 0,
6
`salary` float NULL DEFAULT 0,
7
`area` varchar(20) NULL DEFAULT '中国',
8
`port` varchar(20) DEFAULT '未知',
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`dep` varchar(20),
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PRIMARY KEY (`id`)
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);
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INSERT INTO `emp` VALUES
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(1, 'yangsir', '男', 42, 10.5, '上海', '浦东', '教职部'),
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(2, 'engo', '男', 38, 9.4, '山东', '济南', '教学部'),
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(3, 'jerry', '女', 30, 3.0, '江苏', '张家港', '教学部'),
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(4, 'tank', '女', 28, 2.4, '广州', '广东', '教学部'),
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(5, 'jiboy', '男', 28, 2.4, '江苏', '苏州', '教学部'),
19
(6, 'zero', '男', 18, 8.8, '中国', '黄浦', '咨询部'),
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(7, 'owen', '男', 18, 8.8, '安徽', '宣城', '教学部'),
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(8, 'jason', '男', 28, 9.8, '安徽', '巢湖', '教学部'),
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(9, 'ying', '女', 36, 1.2, '安徽', '芜湖', '咨询部'),
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(10, 'kevin', '男', 36, 5.8, '山东', '济南', '教学部'),
24
(11, 'monkey', '女', 28, 1.2, '山东', '青岛', '教职部'),
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(12, 'san', '男', 30, 9.0, '上海', '浦东', '咨询部'),
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(13, 'san1', '男', 30, 6.0, '上海', '浦东', '咨询部'),
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(14, 'san2', '男', 30, 6.0, '上海', '浦西', '教学部'),
28
(15, 'ruakei', '男', 35, 6.5, '上海', '浦西', '教学部');
where
xxxxxxxxxx
20
1
'''
2
where大概会是我们以后用到的最多的一个词,所以我们需要对where做一个比较详细的了解.
3
4
where后面的条件判断:
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比较符合:> | < | >= | <= | = | !=
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区间符号:between 开始 and 结束 | in(自定义容器)
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逻辑符号:and | or | not
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相思符号:like _|%
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正则符号:regexp 正则语法
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'''
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select * from emp where salary>5;
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select * from emp where salary between 6 and 9;
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select * from emp where id in(1,3,7,20);
14
select * from emp where name like '_o%';# _o某o,__o,某某o,_o%,某o*,(*代表全部值,0到n个任意字符)
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select * from emp where name like '%o%';
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# 正则:只支持部分正则语法
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select * from emp where name regexp '.*\d';# 不支持\d,会直接识别成字符串
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select * from emp where name regexp '.*[0-9]';# 这样可以匹配数字,支持中括号语法
group by | having
x
1
# 表象: 在没有分组的情况下,where和having结果完全相同
2
# 重点: having可以对聚合结果进行筛选,where不可以,因为执行顺序乱序
3
select * from emp having salary > 5;
4
select * from emp where salary > 5;
5
6
select * from emp where id in (5,10.15,20);
7
select * from emp having id in (5,10.15,20);
8
'''
9
常用聚合函数如下:
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max()：最大值
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min()：最小值
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avg()：平均值
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sum()：和
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count()：记数
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group_concat()：组内字段拼接，用来查看组内其他字段
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'''
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18
# 那么在聚合以及分组之后的查询,操作如下:
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select
20
dep 部门,
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group_concat(name)成员,
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max(salary)最高薪资,
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min(salary)最低薪资,
24
avg(salary)平均薪资,
25
sum(salary)总薪资,
26
count(gender)人数
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from emp group by dep;
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29
# 最低薪资小于2
30
select
31
dep 部门,
32
group_concat(name)成员,
33
max(salary)最高薪资,
34
min(salary)最低薪资,
35
avg(salary)平均薪资,
36
sum(salary)总薪资,
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count(gender)人数
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from emp group by dep having min(salary) < 2;# 这里的having不能用where,会乱序报错
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# having 可以对 聚合结果 再进行筛选,但是where不可以
排序order by
xxxxxxxxxx
1
24
1
# 排序规则
2
# order by 主排序字段[asc|desc],次排序字段1[asc|desc],...,次排序字段n[asc|desc]
3
4
# 未分组状态下:
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select * from emp;
6
# 按年龄升序
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select * from emp order by age asc;
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# 按薪资降序
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select * from emp order by salary desc;
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# 薪资降序,如果相同,再按年龄降序
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select * from emp order by salary desc,age desc;
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# 分组状态下:
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select
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dep 部门,
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group_concat(name)成员,
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max(salary)最高薪资,
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min(salary)最低薪资,
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avg(salary)平均薪资,
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sum(salary)总薪资,
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count(gender)人数
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from emp group by dep
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order by 最高薪资 desc;
限制limit
xxxxxxxxxx
1
1
# 语法:limit 显示数据条数
2
# limit 偏移量,显示数据条数
3
select * from emp where salary<8 order by salary desc limit 1;
4
5
select * from emp limit 5,3;# 先偏移5条满足条件的记录,再查询3条
多表查询
连接
多表查询,顾名思义,就是把多张有联系的表关联起来,作为一张大表来查询,就是多表查询.
所以我们主要需要了解的就是怎么把这些有联系的表连接起来.主要有四种方式:内连接,左连接,右连接,全连接.
多表数据
以下为多表查询准备的一些数据,仅供参考:
xxxxxxxxxx
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1
create table dep(
2
id int primary key auto_increment,
3
name varchar(16),
4
work varchar(16)
5
);
6
create table emp(
7
id int primary key auto_increment,
8
name varchar(16),
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salary float,
10
dep_id int
11
);
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insert into dep values(1, '市场部', '销售'), (2, '教学部', '授课'), (3, '管理部', '开车');
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insert into emp(name, salary, dep_id) values('egon', 3.0, 2),('yanghuhu', 2.0, 2),('sanjiang', 10.0, 1),('owen', 88888.0, 2),('liujie', 8.0, 1),('yingjie', 1.2, 0);
内连接
x
1
# 关键字 :inner join on(内连接的inner关键字通常可以省略,所以直接使用join默认就是内连接)
2
# 语法: from A表 inner join B表 on A表.关联字段=B表.关联字段
3
# 有对应关系都查出来,没有对应关系都忽略.
4
select
5
emp.id,emp.name,salary,dep.name,work
6
from emp join dep on emp.dep_id =dep.id
7
order by emp.id;
8
9
# 总结:只保留两个表有关联的数据
左连接
xxxxxxxxxx
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1
# 关键字 :left join on
2
# 语法: from 左表 left join 右表 on 左表.关联字段=B表.关联字段
3
select * from emp left join dep on emo.dep_id=dep.id;
4
5
select
6
emp.id,emp.name,salary,dep.name,work
7
from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id
8
order by emp.id;
9
10
# 总结:保留左边表的全部数据,右表有对应数据直接连表显示,没有对应关系就空填充
右连接
xxxxxxxxxx
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1
# 关键字 :right join on
2
# 语法: from 左表 right join 右表 on 左表.关联字段=B表.关联字段
3
select * from emp right join dep on emo.dep_id=dep.id;
4
5
select
6
emp.id,emp.name,salary,dep.name,work
7
from emp right join dep on emp.dep_id=dep.id
8
order by emp.id;
9
10
# 总结:保留右边表的全部数据,左表有对应数据直接连表显示,没有对应关系就空填充
全连接
xxxxxxxxxx
1
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1
# 关键字 : join on union(union可以将左连接和右连接合并起来,作为一个表)
2
# 语法: 将左连接和右连接用union连接起来即可
3
select
4
emp.id,emp.name,salary,dep.name,work
5
from emp right join dep on emp.dep_id=dep.id
6
7
union
8
9
select
10
emp.id,emp.name,salary,dep.name,work
11
from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id
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order by id;
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# 总结:左表右表数据都被保留,彼此有对应关系正常显示,彼此没有对应关系均空填充对方