SQL查询操作的一些具体使用案例(即SELECT和WHERE的组合使用)
从表中选取数据时，需要使用SELECT，SELECT语句是SQL语言中使用最多的最基本的语句。同时，为了找出符合我们条件的数据，我们需要使用WHERE子句来添加条件。
基本的SELECT 语句：
SELECT <列名>，······
FROM <表名>；
我们先来创建一个表
CREATE TABLE books
(name CHAR(100) NOT NULL,
sale_price INTEGER ,
publisher CHAR(100) ,
pages INTEGER ,
PRIMARY KEY (name));
创建了books这个表后，我们开始插入数据
# 由于我使用的是MySQL，如果有使用PostgreSQL的同学，需要将START TRANSACTION； 改写为 BEGIN TRANSACTION；
START TRANSACTION;
INSERT INTO books VALUES ('Python编程从入门到实践','89','人民邮电出版社','460');
INSERT INTO books VALUES ('Python学习手册','219','机械工业出版社','1467');
INSERT INTO books VALUES ('流畅的Python册','139','人民邮电出版社','600');
INSERT INTO books VALUES ('利用Python进行数据分析','119','机械工业出版社','476');
INSERT INTO books VALUES ('Python编程快速上手','69','人民邮电出版社','391');
COMMIT;
# 我们现在来看一看创建的这个表
SELECT * FROM books；
========output========
+------------------------+------------+----------------+-------+
| name | sale_price | publisher | pages |
+------------------------+------------+----------------+-------+
| Python学习手册 | 219 | 机械工业出版社 | 1467 |
| Python编程从入门到实践 | 89 | 人民邮电出版社 | 460 |
| Python编程快速上手 | 69 | 人民邮电出版社 | 391 |
| 利用Python进行数据分析 | 119 | 机械工业出版社 | 476 |
| 流畅的Python册 | 139 | 人民邮电出版社 | 600 |
+------------------------+------------+----------------+-------+
到这里这个表就创建好了，接下来我们开始介绍SELECT语句
1. 我们使用WHERE语句来过滤记录，显示出价格大于100元的书籍和对应的价钱。
SELECT name, sale_price FROM books
WHERE sale_price > 100;
======output======
+------------------------+------------+
| name | sale_price |
+------------------------+------------+
| Python学习手册 | 219 |
| 利用Python进行数据分析 | 119 |
| 流畅的Python册 | 139 |
+------------------------+------------+
从显示出的结果可以看出来，我们利用WHERE语句将价钱大于100的书籍和对应的价钱显示出来。
2. 显示出价钱大于100的书籍的书名和页均价钱（定义sale_price/pages为页均价钱），这个问题将会使用到生成新列的语句AS。
SELECT name, sale_price/pages AS 'per pages price'
FROM books
WHERE sale_price > 100；
========output========
+------------------------+-----------------+
| name | per pages price |
+------------------------+-----------------+
| Python学习手册 | 0.1493 |
| 利用Python进行数据分析 | 0.2500 |
| 流畅的Python册 | 0.2317 |
+------------------------+-----------------+
这个实例中，我们学到了如何利用AS 生成一个新显示的列。
3. 我们选出所有书名形如’PythonXXXX’的书的名字。
SELECT name
FROM books
WHERE name LIKE 'Python%';
==========output==========
+------------------------+
| name |
+------------------------+
| Python学习手册 |
| Python编程从入门到实践 |
| Python编程快速上手 |
+------------------------+
在本案例中，我们学到了更加模糊的谓词LIKE 的用法，同时还学到了模糊查找关键字符%,如果我们想查找所有书名形为’XXXXPython’，我们可以使用 ‘%Python’，同样的，我们想找出所有书名包含’Python’的书，则为’%Python%’。
4. 我们现在找出价钱大于100,或者书页大于400的书籍，显示出书名、价钱、页码。
SELECT name,sale_price,pages
FROM books
WHERE sale_price > 100 OR pages > 400;
========output========
+------------------------+------------+-------+
| name | sale_price | pages |
+------------------------+------------+-------+
| Python学习手册 | 219 | 1467 |
| Python编程从入门到实践 | 89 | 460 |
| 利用Python进行数据分析 | 119 | 476 |
| 流畅的Python册 | 139 | 600 |
+------------------------+------------+-------+
在这个案例中，我们学到了在WHERE子句中，我们可以通过使用形如’OR’的逻辑运算符来显示出我们需要的数据。同样，也可以使用’AND’（表示“和”）和’NOT’（表示“不是 ~ ”）
5. 在案例4中，我们学习了逻辑运算符’OR’,我们现在来考虑这样一种情况。我们不需要那些价钱大于100，同时页码又大于400的书，我们只需要满足这两个条件中的一个即可。这种判断方法便是‘异或’，用’XOR’表示。我们来看下具体怎么使用
SELECT name,sale_price,pages
FROM books
WHERE sale_price > 100 XOR pages > 400;
==========output==========
+------------------------+------------+-------+
| name | sale_price | pages |
+------------------------+------------+-------+
| Python编程从入门到实践 | 89 | 460 |
+------------------------+------------+-------+
我们可以清楚看到，使用XOR时，只会筛选出符合一个条件的结果。在本案例中，就是页码大于400，同时我价钱并不大于100
6. 我们要选出页码大于400的书籍的美元价格（此价格要精确到小数点后两位），（人民币对美元汇率为6.9
）
SELECT name, ROUND(sale_price/6.9,2) AS 'sale_price in dollar'
FROM books
WHERE pages > 400;
======output======
+------------------------+----------------------+
| name | sale_price in dollar |
+------------------------+----------------------+
| Python学习手册 | 31.74 |
| Python编程从入门到实践 | 12.90 |
| 利用Python进行数据分析 | 17.25 |
| 流畅的Python册 | 20.14 |
+------------------------+----------------------+
ROUND函数为四舍五入函数，他接受需要四舍五入的列和精度，即ROUND(‘列名’,x)列名可以形如本案例中sale_price/6.9这样的运算式，x为精度。可以定义为负值，如果定义为负值。就会表示小数点前的四舍五入。