sql基本语法
1.sql语句命令行基本操作
连接数据库：mysql -h localhost -u root -p pwd;
查看库：show databases;
选库：use dbname;
查看库下的表：show tables;
查看表结构：desc tablename;
2.建表
create table tmp (
id int primary key auto_increment, //设置主键，自增
name char(10),
content varchar(200)
)charset=utf8;
3.增
a.添加所有列：
insert into user (uid,name,age) values (1,'lisi',23);b.添加部分列：
insert into user (uid,name) values (1,'lucy');c.主键自增插入：
insert into user (name) values ('yumi');d.插入所有列的简写：
insert into user values ('kimi',25); // 报错 : 列计数不匹配值计数
insert into user values (3,'kimi',25);e.一次插入多个数据：
insert into user values (5,'test1',44),(6,'test2',23),(7,'test3',18);注意 :
列与值 , 严格对应 (id 自增列也必须对应 )
数字和字符串的注意点
数字不必加单引号 , 字符串必须加单引号 .
1 次添加多行数据 , 用逗号隔开
4.删
对于传统型数据库而言 , 一行就是它的原子型的单位
添加是一行 , 删除也要是一行
delete from user where uid=7;注意：where子句必须有，不加where是删除所有行！
5.改
改哪张表 ?
你需要改哪几列的值 ?
分别改为什么值 ?
在哪些行生效 ?
update user set age=99 where name='yumi'; //例子
update 表名 set //语法
列 1 = 新值 1,
列 2 = 新值 2
where expr注意：要添加where子句，不加where子句是修改所有行！
6.查
查哪张表的数据 ?
你要选择哪些列来查询 ?
要选择哪些行 ?
select 列 1, 列 2,... 列 n
from 表名
where expr
基础语法：
a.查询所有行：
select * from user;b.查询一行：
select * from user where uid=2;c.查询多行：
select * from user where uid>=2;d.查询某几行某几列：
select uid,name from user where uid>=2;
进阶-select查询模型：
a.数据表中 列 是变量，select后面的 列变量 可以计算：
select age+1 from user where 1; //取出所有行年龄并+1，where 1是取出所有行
select age - ave_age from user ; //列与列之间也可以运算，取出个人年龄与平均年龄的差b.where子句能用的运算符：
比较运算符：<, <=, !=, =, in
逻辑运算符：and, or, not, !, ||, &&
select name from user where age in (4,11); //取出4岁或者11岁的人名
select name from user where (age=4) or (age=11) ; //取出4岁或者11岁的人名
select name from user where age between 10 and 50; //取出年龄在10-50之间的人名
select name from user where (age > 10) and (age < 50); //取出年龄在10-50之间的人名select name from user where age!=3 and age!=11; //取出年龄不是3岁且不是11岁的人名
select name from user where age not in (3,11); //取出年龄不是3岁且不是11岁的人名
======================================================================================
7.统计函数和group分组
a.求表中所有数据总行数：
select count(*) from user ;b.求某列的平均值：
select avg(age) from user ;c.求某列的值的总和：
select sum(age) from user ;d.求某列的最大最小值：
select min(age) from user ;
select max(age) from user ;e.根据某列的值来分组（group by）：
select avg(商品价格),栏目ID from goods group by 栏目ID ;
8.having筛选
where是用来筛选表字段的，having是用来筛选结果集的。
例子a.查询比市场价省钱 200 元以上的商品及该商品所省的钱 (where 和 having 分别实现 ）：
select goods_id,shop_price,market_price,(market_price-shop_price) from goods where (market_price-shop_price)>200; //where实现
select goods_id,shop_price,market_price,(market_price-shop_price) as sheng from goods where 1 having sheng>200; //having实现例子b.选出挂科超过2门的人：
select name,sum(score<60) as gk from result group by name having gk>=2;where 和 having 都存在 ,where 要放在 having 的前面 ;
因为 where 是对内存中的表进行筛选
而 having 是对进一步计算出来的结果集进行再一步筛选
9.order by 排序
asc 升序排列 从低到高
desc 是降序排列 . 从高到低
a.根据单列值排序：
select goods_id,goods_name,shop_price from goods order by shop_price;b.先根据栏目id排序，在栏目内部再根据价格排序：
select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods order by cat_id asc,shop_price desc;
10.limit限制取出条目
order by 一般和 limit 配合使用 , 功能才会更强大
limit 有选择性的取出 1 条或多条 ,
limit 限制取出条目
limit offset ,N , 跳过 offset 条 , 取 N 条
（经常配合完成 列表分页 显示）
a.取出价格最高的前三名商品：
按照价格降序排列 -> 取出前三行
select goods_id,goods_name,shop_price from goods order by shop_price desc limit 0,3;b.取出点击量是前三名到前五名的商品：
select goods_id,goods_name,shop_price,click_count from goods order by click_count desc limit 2,3;
11.子句顺序
当有多个子句时，有严格的顺序，顺序如下：
select 后的子句 where, group by , having,order by , limit
12.where型子查询
内层的 select 查询结果 , 放在了外层的查询条件里面 ; 这种查询叫做 where 型子查询
分组查询没个栏目下的最大goods_id
select max(goods_id) from goods group by cat_id;合并：
select goods_id,goods_name from goods where goods_id in (select max(goods_id) from goods group by cat_id);
13.from型子查询
from 型子查询 :
先 select 查询出结果集看作一张表 , 起一个别名 , 再在外层 select 这张临时表中的内容 ; 现在的版本from子句无视内部排序
select goods_id,goods_name,cat_id from (select goods_id,cat_id,goods_name from goods order by cat_id asc,goods_id desc) as tmp group by cat_id
14.exists型子查询
exists 存在的意思
查询所有有商品的栏目：
select * from category where exists (select * from goods where category.cat_id=goods.cat_id);
======================================================================================