MySQL 高级SQL操作（数据的增、删、改、查）
文章目录
- 数据新增
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- 1、批量插入
- 2、蠕虫复制
- 3、主键冲突
- 数据查询
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- 1、查询选项 distinct
- 2、字段选择&别名 as
- 3、数据源 from
- 4、where子句
- 5、group by子句
- 6、having子句
- 7、order by子句
- 8、limit子句
- 数据更新
-
- 1、限制更新
- 数据删除
-
- 1、限制删除
- 2、清空数据
数据新增
1、批量插入
批量插入：是一种优化数据逐条插入的方式
-
批量插入数据的语法与简单数据插入的语法差不多
-
批量插入分为两种：
- 全字段批量插入：
insert into 表名 values(值列表1),(值列表2),...(值列表N); - 部分字段批量插入（注意字段默认值）：
insert into 表名 (字段列表) values (值列表1),(值列表2),...(值列表N);
- 全字段批量插入：
-
批量插入可以针对性解决数据的批量导入之类的业务，可以一次性解决多条数据插入，能够有效降低客户端占用问题，提升数据操作效率
- MySQL8以后默认有事务安全，即批量要么都成功要么都失败，不会出现部分问题
示例
1、批量插入学生成绩（t_1全字段）
insert into t_1 values(null,'Tom','Computer',90),(null,'Lily','Computer',92);
2、批量插入学生考试信息（t_1不包含成绩）
insert into t_1 (stu_name,course) values('Tony','English'),('Ray','Math');
2、蠕虫复制
蠕虫复制：从已有表中复制数据直接插入到另外一张表（同一张表）
-
蠕虫复制的目标是快速增加表中的数据
- 实现表中数据复制（用于数据备份或者迁移）
- 实现数据的指数级递增（多用于测试）
-
蠕虫复制语法：
insert into 表名 [(字段列表)] select 字段列表 from 表名; -
注意事项：
- 字段列表必须对应上
- 字段类型必须匹配上
- 数据冲突需要事先考虑
示例
1、创建一张新表，将t_1表中的数据迁移到新表t_2中
create table t_1(
id int primary key auto_increment,
stu_name varchar(20) not null,
course varchar(20) not null,
score decimal(5,2)
)charset utf8;
insert into t_2 select * from t_1;
2、快速让t_2表中的数据增长（重复执行）
insert into t_2 (stu_name,course,score) select stu_name,course,score from t_2;
3、主键冲突
主键冲突：在数据进行插入时包含主键指定，而主键在数据表已经存在
-
主键冲突的业务通常是发生在业务主键上（业务主键本身有业务意义）
-
主键冲突的解决方案:
- 忽略冲突：保留原始记录:
insert ignore into 表名 [(字段列表)] values(值列表); - 冲突更新：冲突后部分字段变成更新:
insert into 表名 [(字段列表)] values(值列表) on duplicate key update 字段 = 新值[,字段=新值...]; - 冲突替换：先删除原有记录，后新增记录:
replace into 表名 [(字段列表)] values(值列表); # 效率没有insert高（需要检查是否冲突）
- 忽略冲突：保留原始记录:
-
从效率上来讲，
insert into不考虑冲突的效率最高，三种解决冲突的方式都会有效率下降（需要检索），其中三种本身的效率依次是：忽略新数据 > 更新部分数据 > 替换全部
示例
1、用户名作为主键的用户注册（冲突不能覆盖）：username，password，regtime
create table t_3(
username varchar(50) primary key,
password char(32) not null,
regtime int unsigned not null
)charset utf8;
insert into t_3 values('username','password',12345678);
# 冲突忽略
insert ignore into t_3 values('username','12345678',12345678);
2、用户名作为主键的记录用户使用信息（不存在新增、存在则更新时间）：username，logintime
create table t_4(
username varchar(50) primary key,
logintime int unsigned
)charset utf8;
insert into t_4 values('username',12345678); # 当前时间戳
# 冲突更新（替换部分字段数据）
insert into t_4 values('username',12345678) on duplicate key update logintime = unix_timestamp(); # 当前时间戳
- 如果主键不冲突：新增
- 如果主键冲突：更新指定字段
- 上述方式适用于字段较多，但是可能冲突时数据变化的字段较少
3、用户名作为主键的记录用户使用信息（不存在新增、存在则更新全部）：username，logintime、clientinfo
create table t_5(
username varchar(50) primary key,
logintime int unsigned,
clientinfo varchar(255) not null
)charset utf8;
insert into t_5 values('username',unix_timestamp(),'{PC:chrome}');
# 替换插入
replace into t_5 values('username',unix_timestamp(),'{phone:uc}');
- replace遇到主键重复就会先删除、后新增
- 如果有较多字段需要更新：建议使用替换
数据查询
1、查询选项 distinct
查询选项：用于对查询结果进行简单数据筛选
- 查询选项是在select关键字之后，有两个互斥值
- all：默认，表示保留所有记录（关键字可以没有）
- distinct：去重，重复的记录（针对所选字段构成的记录，而不是某个字段）
示例
1、查看商品表中所有品类的商品信息：重复的商品只保留一次（名字、价格、属性都一致）
create table t_6(
id int primary key auto_increment,
goods_name varchar(50) not null,
goods_price decimal(10,2) default 0.00,
goods_color varchar(20),
goods_weight int unsigned comment '重量，单位克'
)charset utf8;
insert into t_6 values(null,'mate10',5499.00,'blue',320),
(null,'mate10',5499.00,'gray',320),
(null,'nokia3301',1299,'black',420);
# 考虑所有字段的去重（不含逻辑主键）
select distinct goods_name,goods_price,goods_color,goods_weight from t_6;
select goods_name,goods_price,goods_color,goods_weight from t_6; # 保留所有
# 不考虑颜色去重
select distinct goods_name,goods_price,goods_weight from t_6;
select all goods_name,goods_price,goods_weight from t_6;
2、字段选择&别名 as
字段选择：根据实际需求选择的要获取数据的字段信息
-
根据实际需求，明确所需要的字段名字，使用英文逗号
,分隔 -
获取所有字段，使用星号
*通配所有字段 -
字段数据可以不一定是来自数据源（select只要有结果即可）
- 数据常量：
select 1 - 函数或者变量：
select unix_timestamp(),@@version（@@是系统变量的前缀，后面跟变量名）
- 数据常量：
-
字段的选择只要在保证数据需求能实现的情况下，尽可能少使用
*代替（MySQL优化）- 减少服务器的数据读取压力
- 减少网络传输压力
- 让客户端能够精确解析数据（不用大海捞针）
字段别名：给字段取的临时名字
- 字段别名使用as语法实现：
字段名 as 别名字段名 别名
- 字段别名的目的通常为了保护数据
- 字段冲突：多张表同时操作有同名字段（系统默认覆盖），想保留全部
- 数据安全：对外提供数据不使用真实字段名字
- 字段别名的灵活使用一方面可以保证原始数据的安全，也可以为数据使用者提供便利
- 同名字段覆盖问题（连表操作学习时会遇到）
- 原始字段保护
- 数据字段的简化
- select是SQL中用于取出数据的一种指令，这种指令未必一定需要从数据表取出数据，只要是本身能够有数据的表达式，都可以使用select获取
示例
1、查询商品信息
# 全部查询
select * from t_6;
# 需求为商品名字和价格
select goods_name,goods_price from t_6;
# 别名使用
select goods_name as gn,goods_price gp from t_6;
2、不需要数据源的数据获取：select的表达式本身能算出结果）
# 获取当前时间戳和版本号
select unix_timestamp() as now,@@version as version,@@version;
3、数据源 from
数据源：from关键字之后，数据的来源。只要最终结果是一个二维表，都可以当做数据源
-
单表数据源：数据源就是一张表
from 表名 -
多表数据源：数据来源是多张表（逗号分隔）
from 表名1,表名2,...表名N -
子查询数据源：数据来源是一个查询结果
from (select 字段列表 from 表名) as 别名- 数据源要求必须是一个表
- 如果是查询结果必须给起一个表别名
-
数据表也可以指定别名
表名 as 别名表名 别名
-
数据源是为查询、检索提供数据支持的，使用时需要明确指定
-
通常情况下数据源不会使用简单的多表数据源（笛卡尔积）
-
数据表的别名在负责SQL查询操作时非常有用，而且有些地方是必须使用（如子查询数据源）
示例
1、单表数据源：最简单的数据源，直接从一个数据表获取
select * from t_7;
2、多表数据源：利用一张表的一条数据匹配另外一张表的所有记录，记录结果为：
- 记录数 = 表1记录数 * 表2记录数
- 字段数 = 表1字段数 + 表2字段数（笛卡尔积）
select * from t_7,t_8;
3、子查询数据源：数据来源是一个select对应的查询结果
- 查询语句需要使用括号包裹
- 查询结果需要指定别名
select * from (select * from t_7,t_8) t; # 数据有冲突查不出来
select * from (select * from t_7) as t;
4、如果有时候名字较长或者使用不方便，可以利用表别名
select * from t_1 as t;
select t1.*,t2.stu_name from t_1 as t1,t_2 t2;
- 一般情况下别名设置是为了后续条件中可以直接使用别名
- 如果多表操作下，可以使用表别名来明确提取表字段
4、where子句
where子句：跟在from数据源之后，对数据进行条件匹配，筛选数据的
- where是在磁盘读取后，进入内存之前进行筛选
- 不符合条件的数据不会进入内存
- where筛选的内容因为还没进入内存，所以数据是没有被加工过的
- 字段别名不能在where中使用
示例
1、查询t_5表中学生为lily的成绩信息
select * from t_5 where stu_name = 'Lily';
2、因为where是在磁盘取数据时进行条件筛选，此时数据没有进入内存，所以字段别名是无效的
# 错误
select stu_name name,score from t_5 where name = 'Lily';
运算符：用于进行运算的符号
- 运算符可以用来进行字段数据运算，配合where进行条件筛选
- 比较运算符：
>（大于）、<（小于）、=（等于）、>=（大于等于）、<=（小于等于）、<>（不等于）between A and B：A和B之间（A小于B），包括A和B本身（数值比较）in (数据1,数据2,...数据N)：在列举的数据之中like 'pattern'：像上面样的，用于字符串比较_：单下划线，匹配对应位置的一个任意字符（ab_：ab开头+一个字符，匹配abc，ab1，但不能匹配abcd）%：匹配当前位置（往后）任意数量任意字符（ab%：ab开头+任意数量任意字符，匹配abc，ab1，abcd）
- 逻辑运算符：
and（逻辑与）、or（逻辑或）、not（逻辑非）
- null运算符：
is null（为空）、is not null（不为空）
示例
1、查询成绩不及格的所有学生信息
# 成绩条件：成绩是数值，又是比大小，可以直接使用比较运算符
select * from t_5 where score < 60;
2、查询成绩在60-90间的学生信息
# 成绩条件：区间60到90，可以有两种解决方案
select * from t_5 where score between 60 and 90;
select * from t_5 where score >= 60 and score <= 90;
3、查询还没有成绩的学生
# 成绩条件：成绩为null，所以不能用比较符号查，只能使用is null实现
select * from t_5 where score is null;
5、group by子句
group by子句：分组统计，根据某个字段将所有的结果分类，并进行数据统计分析
- 分组的目的不是为了显示数据，一定是为了统计数据
- group by 子句一定是出现在where子句之后（如果同时存在）
- 分组统计可以进行统计细分：先分大组，然后大组分小组
聚合函数：
- 分组统计需要使用统计函数:
group_concat()：将组里的某个字段全部保留any_value()：不属于分组字段的任意一个组里的值count()：求对应分组的记录数量count(字段名)：统计某个字段值的数量（NULL不统计）count(*)：统计整个记录的数量（较多）
sum()：求对应分组中某个字段是和max()/min()：求对应分组中某个字段的最大/最小值avg()：求对应分组中某个字段的平均值
- 分组统计使用数据数据的查询只能依赖统计函数和被分组字段，而不能是其他字段（MySQL7以前可以，不过数据没意义：因为系统只保留组里的第一个）
示例
1、创建一张表，存储学生信息
create table t_0(
id int primary key auto_increment,
name varchar(10) not null,gender enum('男','女','保密'),
age tinyint unsigned not null,
class_name varchar(10) not null comment '班级名称'
)charset utf8;
insert into t_0 values
(null,'鸣人','男',18,'木叶1班'),(null,'佐助','男',18,'木叶1班'),(null,'佐井','男',19,'木叶2班'),
(null,'大蛇丸','男',28,'木叶0班'),(null,'卡卡西','男',29,'木叶0班'),(null,'小樱','女',18,'木叶1班'),
(null,'雏田','女',18,'木叶1班'),(null,'我爱罗','男',19,'木叶1班'),(null,'向日葵','女',6,'木叶10班'),
(null,'博人','男',8,'木叶10班'),(null,'鼬','男',28,'木叶0班');
2、统计每个班的人数
select count(*),class_name from t_0 group by class_name;
3、多分组：统计每个班的男女学生数量
select count(*),class_name,gender from t_0 group by class_name,gender;
4、统计每个班里的人数，并记录班级学生的名字
select count(*),group_concat(name),class_name from t_0 group by class_name;
select count(*),any_value(name),class_name from t_0 group by class_name;
分组原理:
以统计班级学生为例
鸣人
佐助
小樱
雏田
我爱罗
佐井
大蛇丸
卡卡西
鼬
博人
向日葵
只对结果负责
结果就是函数,而函数只对小组工作
木叶1班组5人 木叶2班组1人 木叶0班组3人 木叶10班组2人
回溯统计：在进行分组时（通常是多分组），每一次结果的回溯都进行一次汇总统计
- 回溯统计语法：在统计之后使用
with rollup - 回溯统计一般用在多字段分组中，用来统计各级分组的汇总数据
- 因为回溯统计会将对应的分组字段置空（不置空无法合并），所以回溯的数据还需要经过其他程序语言加工处理才能取出数据来
示例
统计每个班的男女同学数量，同时要知道班级人数总数
# 只统计每个班的男女同学数量，没有班级汇总
select count(*),class_name,gender,group_concat(name) from t_40 group by class_name,gender;
# 汇总统计：回溯
select count(*),class_name,gender,group_concat(name) from t_40 group by class_name,gender with rollup;
回溯统计原理：
鸣人
佐助
小樱
雏田
我爱罗
佐井
大蛇丸
卡卡西
鼬
博人
向日葵
鸣人
佐助
我爱罗
小樱
雏田
佐井
大蛇丸
卡卡西
鼬
博人
向日葵
木叶1班组:NULL
鸣人
佐助
小樱
雏田
我爱罗
木叶2班组:NULL
佐井
木叶0班组:NULL
大蛇丸
卡卡西
鼬
木叶10班组:NULL
博人
向日葵
NULL:NULL
全部人
分组排序：在分组后统计结果时可以根据分组字段进行升序或者降序显示数据
- 默认的系统就会自动对分组结果根据分组字段进行升序排序
- 可以设定分组结果的排序方式
group by 字段名 [ASC]：升序排序（默认）group by 字段名 DESC：降序排序
示例
1、对分组结果女性优先显示：gender为枚举，男值为1，女值为2
select count(*),class_name,gender,group_concat(name),any_value(name)
from t_0 group by class_name,gender desc;
6、having子句
having子句：类似于where子句，是用来进行条件筛选数据的
- having 子句本身是针对分组统计结果进行条件筛选的，但是本质是针对分组统计，如果没有分组统计，不要使用having进行数据筛选
- having子句必须出现在group by子句之后（如果同时存在）
- having针对的数据是在内存里已经加载的数据
- having几乎能做where能做的所有事，但是where却不一定
- 字段别名（where针对磁盘数据，那时还没有）
- 统计结果（where在group by之前）
- 分组统计函数（having通常是针对group by存在的）
- 但是能用where解决问题的地方绝不使用having
- where针对磁盘读取数据，源头解决问题
- where能够限制无效数据进入内存，内存利用率较高，而having是针对内存数据筛选
示例
1、获取班级人数小于3的班级
select count(*) as count,class_name,group_concat(name) from t_0 group by class_name having count < 3;
# 多用了一次函数（效率降低）
select count(*) as count,class_name,group_concat(name) from t_0 group by class_name having count(*) < 3;
# 没办法，前面没统计，只能自己统计
select class_name,group_concat(name) from t_0 group by class_name having count(*) < 3;
7、order by子句
order by子句：排序，根据某个指定的字段进行升序或者降序排序
- 排序的参照物是校对集
- 排序是针对前面所得到的结果进行排序 （已经进入到内存的数据）
- order by子句在having子句字后（如果同时存在）
- 排序分为升序和降序：默认是升序
order by 字段 [ASC]：升序order by 字段 DESC：降序
- 多字段排序：是在第一个字段排好序的情况下，不改变原来排序的基调后，再小范围排序（类似分组）
- 实际开发中排序的使用非常常见，尤其是在数值、时间上多见
示例
1、单字段排序：给所有学生按照年纪大小升序排序
select * from t_0 order by age;
select * from t_0 order by age asc;
2、多字段排序：先性别降序排序，然后按年龄升序排序
select * from t_40 order by gender desc,age;
select * from t_40 order by gender desc,age asc;
8、limit子句
limit子句：限制数据的获取数量（记录数）
-
limit 子句必须在order by子句之后（如果同时存在）
-
limit限制数量的方式有两种：
limit 数量：限制获取的数量（不保证一定能获取到指定数量）limit 起始位置,数量：限制数据获取的位置以及数量（分页）
-
limit限制数量可以有效的减少服务器的压力和传输压力
-
常利用limit来实现分页获取数据
示例
1、获取t_0表中前3条数据
select * from t_0 limit 3;
2、获取t_0表中第3条以后的3条数据
select * from t_0 limit 3,3;select * from t_0 limit 6,3;
数据查询总结:
-
查询操作是所有操作里使用的最多也是最终的操作
-
查询操作的完整语法：
select select选项 字段列表[别名] /* from 数据源[别名] where子句 group by子句 having子句 order by子句 limit 子句;- 各个位置的顺序不能调换
- 五子句（where、group by、having、order by、limit）可以没有，但是出现后一定要保证顺序
- group by到最后都是针对已经加载带内存中的数据进行加工处理
-
很多结构的组合其实可以达到同一效果，但是可能过程和效率会不同
数据更新
1、限制更新
限制更新：即更新时对更新的记录数进行限制
- 限制更新通过 limit 来实现，来完成批量小范围操作
- 限制更新其实是局部更新的一种手段，实际开发当中，极少出现这类操作，一般都愿意精准操作（利用where条件明确更新条件）
- 更新操作不可逆
示例
1、对会员选3个发送10元红包（添加到账户）
create table t_1(
id int primary key auto_increment,
username varchar(50) not null unique,
password char(32) not null,
account decimal(10,2) default 0.00
)charset utf8;
insert into t_1 values(null,'username1','password',default),
(null,'username2','password',default),
(null,'username3','password',default),
(null,'username4','password',default),
(null,'username5','password',default);
update t_1 set account = account + 10 limit 3;
数据删除
1、限制删除
限制删除：限制要删除的记录数
- 使用 limit 限制删除数量
- 限制删除本质也是删除，操作不可逆，谨慎使用
- 一般很少使用限制删除，通常是通过where条件精确删除
示例
1、删除没有账户余额的一个用户（当前用户量少，一般数量会大些）
delete from t_1 where account = 0 limit 1;
2、清空数据
清空数据：将表中的所有数据清除，并且将表的所有状态回到原始状态
- 清空数据的本质是先删除表，后创建表
- 清空数据能够让表的一些变化状态回到原始状态
- 自增长重新回到初始值
- 清空语法：
truncate 表名 - 清空数据表是一种比delete更彻底的数据删除方式，所以使用之前必须要慎重
- 一般只会在开发阶段才会使用这种数据删除操作，如表数据发生错乱，或者业务发生变化
示例
1、清空用户数据表
truncate t_1;