sql 通配符，group by， count（*），having的简单用法，using和on的区别（整理自其它博客和教程）
W3school 数据库教程的网址，里面基本命令的用法都有，下面很多也是整理自该教程，mark，后面直接去看，省的百度。http://www.w3school.com.cn/sql/index.asp
SQL 通配符
在搜索数据库中的数据时，SQL 通配符可以替代一个或多个字符。
SQL 通配符必须与 LIKE 运算符一起使用。
在 SQL 中，可使用以下通配符：
| 通配符 | 描述 |
|---|---|
| % | 替代一个或多个字符 |
| _ | 仅替代一个字符 |
| [charlist] | 字符列中的任何单一字符 |
[^charlist] 或者 [!charlist] |
不在字符列中的任何单一字符 |
原始的表 (用在例子中的)：
Persons 表:
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Adams | John | Oxford Street | London |
| 2 | Bush | George | Fifth Avenue | New York |
| 3 | Carter | Thomas | Changan Street | Beijing |
使用 % 通配符
例子 1
现在，我们希望从上面的 "Persons" 表中选取居住在以 "Ne" 开始的城市里的人：
我们可以使用下面的 SELECT 语句：
SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE 'Ne%'
结果集：
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
|---|---|---|---|---|
| 2 | Bush | George | Fifth Avenue | New York |
例子 2
接下来，我们希望从 "Persons" 表中选取居住在包含 "lond" 的城市里的人：
我们可以使用下面的 SELECT 语句：
SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE '%lond%'
结果集：
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Adams | John | Oxford Street | London |
使用 _ 通配符
例子 1
现在，我们希望从上面的 "Persons" 表中选取名字的第一个字符之后是 "eorge" 的人：
我们可以使用下面的 SELECT 语句：
SELECT * FROM Persons WHERE FirstName LIKE '_eorge'
结果集：
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
|---|---|---|---|---|
| 2 | Bush | George | Fifth Avenue | New York |
例子 2
接下来，我们希望从 "Persons" 表中选取的这条记录的姓氏以 "C" 开头，然后是一个任意字符，然后是 "r"，然后是任意字符，然后是 "er"：
我们可以使用下面的 SELECT 语句：
SELECT * FROM Persons WHERE LastName LIKE 'C_r_er'
结果集：
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
|---|---|---|---|---|
| 3 | Carter | Thomas | Changan Street | Beijing |
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
|---|---|---|---|---|
| 3 | Carter | Thomas | Changan Street | Beijing |
使用 [charlist] 通配符
例子 1
现在，我们希望从上面的 "Persons" 表中选取居住的城市以 "A" 或 "L" 或 "N" 开头的人：
我们可以使用下面的 SELECT 语句：
SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE '[ALN]%'
结果集：
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Adams | John | Oxford Street | London |
| 2 | Bush | George | Fifth Avenue | New York |
例子 2
现在，我们希望从上面的 "Persons" 表中选取居住的城市不以 "A" 或 "L" 或 "N" 开头的人：
我们可以使用下面的 SELECT 语句：
SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE '[!ALN]%'
结果集：
| Id | LastName | FirstName | Address | City |
|---|---|---|---|---|
| 3 | Carter | Thomas | Changan Street | Beijing |
一、GROUP BY
GROUP BY语句用来与聚合函数(aggregate functions such as COUNT, SUM, AVG, MIN, or MAX.)联合使用来得到一个或多个列的结果集。
语法如下：
SELECT column1, column2, ... column_n, aggregate_function (expression)
FROM tables
WHERE predicates
GROUP BY column1, column2, ... column_n;
举例
比如说我们有一个学生表格(student)，包含学号(id)，课程(course)，分数(score)等等多个列，我们想通过查询得到每个学生选了几门课程，此时我们就可以联合使用COUNT函数与GROUP BY语句来得到这一结果
SELECT id, COUNT(course) as numcourse
FROM student
GROUP BY id
因为我们是使用学号来进行分组的，这样COUNT函数就是在以学号分组的前提下来实现的，通过COUNT(course)就可以计算每一个学号对应的课程数。
注意
因为聚合函数通过作用于一组数据而只返回一个单个值，因此，在SELECT语句中出现的元素要么为一个聚合函数的输入值，要么为GROUP BY语句的参数，否则会出错。
例如，对于上面提到的表格，我们做一个这样的查询：
SELECT id, COUNT(course) as numcourse, score
FROM student
GROUP BY id
此时查询便会出错，错误提示如下：
Column ‘student.score' is invalid in the select list because it is not contained in either an aggregate function or the GROUP BY clause.
出现以上错误的原因是因为一个学生id对应多个分数，如果我们简单的在SELECT语句中写上score，则无法判断应该输出哪一个分数。如果想用score作为select语句的参数可以将它用作一个聚合函数的输入值，如下例，我们可以得到每个学生所选的课程门数以及每个学生的平均分数：
SELECT id, COUNT(course) as numcourse, AVG(score) as avgscore
FROM student
GROUP BY id
二、HAVING
HAVING语句通常与GROUP BY语句联合使用，用来过滤由GROUP BY语句返回的记录集。
HAVING语句的存在弥补了WHERE关键字不能与聚合函数联合使用的不足。
语法：
SELECT column1, column2, ... column_n, aggregate_function (expression)
FROM tables
WHERE predicates
GROUP BY column1, column2, ... column_n
HAVING condition1 ... condition_n;
同样使用本文中的学生表格，如果想查询平均分高于80分的学生记录可以这样写：
SELECT id, COUNT(course) as numcourse, AVG(score) as avgscore
FROM student
GROUP BY id
HAVING AVG(score)>=80;
在这里，如果用WHERE代替HAVING就会出错
定义和用法
COUNT(*) 函数返回在给定的选择中被选的行数。
语法
SELECT COUNT(*) FROM table
例子
| Name | Age |
|---|---|
| Adams, John | 38 |
| Bush, George | 33 |
| Carter, Thomas | 18 |
例子 1
本例返回 "Persons" 表中的行数：
SELECT COUNT(*) FROM Persons
结果：
3
例子 2
返回大于 20 岁的人数：
SELECT COUNT(*) FROM Persons WHERE Age>20
结果：
2
在用Join进行多表联合查询时，我们通常使用On来建立两个表的关系。其实还有一个更方便的关键字，那就是Using。那么这两个关键字在使用上有啥区别呢？往下看。
假设有如下两张表：
| mysql> select * from pets; |
| +---------+---------+--------+-----------+ |
| | pets_id | animal | name | owners_id | |
| +---------+---------+--------+-----------+ |
| | 1 | fox | Rusty | 2 | |
| | 2 | cat | Fluffy | 2 | |
| | 3 | cat | Smudge | 3 | |
| | 4 | cat | Toffee | 3 | |
| | 5 | dog | Pig | 3 | |
| | 6 | hamster | Henry | 1 | |
| | 7 | dog | Honey | 1 | |
| +---------+---------+--------+-----------+ |
| 7 rows in set (0.00 sec) |
| mysql> select * from owners; |
| +-----------+-------+ |
| | owners_id | name | |
| +-----------+-------+ |
| | 1 | Susie | |
| | 2 | Sally | |
| | 3 | Sarah | |
| +-----------+-------+ |
| 3 rows in set (0.00 sec) |
现在要找出这些宠物的主人是谁，我们会这么写：
| mysql> select owners.name as owner, pets.name as pet, pets.animal |
| -> from owners join pets on (pets.owners_id = owners.owners_id); |
| +-------+--------+---------+ |
| | owner | pet | animal | |
| +-------+--------+---------+ |
| | Sally | Rusty | fox | |
| | Sally | Fluffy | cat | |
| | Sarah | Smudge | cat | |
| | Sarah | Toffee | cat | |
| | Sarah | Pig | dog | |
| | Susie | Henry | hamster | |
| | Susie | Honey | dog | |
| +-------+--------+---------+ |
| 7 rows in set (0.00 sec) |
这是完全正确的。不过我们仔细看一下，pets表与owners表的关联字段名都是owners_id，这时就可以用Using来建立表之间关系了。
| mysql> select owners.name as owner, pets.name as pet, pets.animal |
| -> from owners join pets using (owners_id); |
| +-------+--------+---------+ |
| | owner | pet | animal | |
| +-------+--------+---------+ |
| | Sally | Rusty | fox | |
| | Sally | Fluffy | cat | |
| | Sarah | Smudge | cat | |
| | Sarah | Toffee | cat | |
| | Sarah | Pig | dog | |
| | Susie | Henry | hamster | |
| | Susie | Honey | dog | |
| +-------+--------+---------+ |
| 7 rows in set (0.00 sec) |
结果是完全一样的，但是写法却更简洁了。
也就是说，如果两个表的关联字段名是一样的，就可以使用Using来建立关系，简洁明了