【学习日记2023.4.30】之 MySQL基础架构_数据库操作DML_DQL

1. MYSQL基础架构

(转载至：原文链接)

• 连接器：建立连接、管理链接、校验用户身份
• 查询缓存： 查询语句如果命中查询缓存则直接返回，否则继续往下执行。（MYSQL8.0已删除该模块）
• 解析器：通过对SQL查询语句进行词法分析、语法分析，然后构建语法树，方便后续模块读取表名、字段、语句类型。
• 预处理器：检查表或字段是否存在，将select * 中的*扩展为表上的所有列。
• 优化器：基于查询成本的考虑，选择查询成本最小的执行计划。
• 执行器：根据执行计划执行SQL语句，从存储引擎读取记录，返回给客户端。

可以将MYSQL的架构分为两层：server层和存储引擎层

1. Server层：负责建立连接、分析和执行SQL。MySQL 大多数的核心功能模块都在这实现，主要包括连接器，查询缓存、解析器、预处理器、优化器、执行器等。另外，所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等）和所有跨存储引擎的功能（如存储过程、触发器、视图等。）都在 Server 层实现。
2. 存储引擎层：负责数据的存储和提取。支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎，不同的存储引擎共用一个 Server 层。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，从 MySQL 5.5 版本开始， InnoDB 成为了 MySQL 的默认存储引擎。我们常说的索引数据结构，就是由存储引擎层实现的，不同的存储引擎支持的索引类型也不相同，比如 InnoDB 支持索引类型是 B+树 ，且是默认使用，也就是说在数据表中创建的主键索引和二级索引默认使用的是 B+ 树索引。

1.1 连接器

• 与客户端进行 TCP 三次握手建立连接；
• 校验客户端的用户名和密码，如果用户名或密码不对，则会报错；
• 如果用户名和密码都对了，会读取该用户的权限，然后后面的权限逻辑判断都基于此时读取到的权限；即使在连接的过程中权限被管理员修改了，权限在连接结束之前也不会改变。

1.2 查询缓存

MySQL服务收到SQL语句后，就会解析出SQL语句的第一个字段，看是什么类型的语句

如果是查询语句(select 语句)，MySQL就先去查询缓存里查找缓存数据，看看之前有没有执行过这个命令，这个查询缓存是以key - value 形式来保存的，key 为 SQL 查询语句， value 为 SQL语句查询的结果

如果查询语句命中查询缓存，那么就会直接返回给 value 给客户端。如果查询的语句没有命中查询缓存，那么就要继续往下执行，等执行完后，查询的结果就会存入查询缓存中。

但是这个查询缓存的效果并不是很好，对于更新比较频繁的表，查询缓存的命中率很低的，因为只要一个表有更新操作那么这个表的查询缓存就会被清空，如果刚缓存了一个查询结果很大的数据，还没被使用的时候，刚好这个表有更新操作，查询缓冲就被清空了，相当于缓存了个寂寞。

所以，MySQL 8.0 版本直接将查询缓存删掉了，也就是说 MySQL 8.0 开始，执行一条 SQL 查询语句，不会再走到查询缓存这个阶段了。

1.3 解析SQL

1. 词法分析：MySQL根据输入的字符串识别出关键字来构建 SQL 语法树，方便后续模块获取 SQL 类型、表名、字段名、where条件等等
2. 语法分析：根据词法分析的结果，语法解析器会根据语法规则，判断输入的SQL语句是否满足语法。

1.4 执行SQL

经过解析器后，接着就要进入执行 SQL 查询语句的流程了，每条SELECT 查询语句流程主要可以分为下面这三个阶段：

• prepare 阶段，也就是预处理阶段；
• optimize 阶段，也就是优化阶段；
• execute 阶段，也就是执行阶段；

1.4.1 预处理器

1. 检查 SQL 查询语句中的表或字段是否存在
2. 将select 中的符号扩展为表上的所有列。

1.4.2 优化器

经过预处理阶段后，还需要为 SQL 查询语句先制定一个执行计划，这个工作交由优化器来完成的。

优化器主要负责将 SQL 查询语句的执行方案确定下来，比如在表里面有多个索引的时候，优化器会基于查询成本的考虑，来决定选择使用哪个索引。

1.4.3 执行器

当选择了执行方案后，MySQL 就准备开始执行了，首先执行前会校验该用户有没有权限，如果没有权限，就会返回错误信息，如果有权限，就会去调用引擎的接口，返回接口执行的结果。

1.5.总结

执行一条 SQL 查询语句，期间发生了什么？

• 连接器：建立连接，管理连接、校验用户身份；
• 查询缓存：查询语句如果命中查询缓存则直接返回，否则继续往下执行。MySQL 8.0 已删除该模块；
• 解析 SQL，通过解析器对 SQL 查询语句进行词法分析、语法分析，然后构建语法树，方便后续模块读取表名、字段、语句类型；
• 执行 SQL：执行 SQL 共有三个阶段：
  • 预处理阶段：检查表或字段是否存在；将 select * 中的 * 符号扩展为表上的所有列。
  • 优化阶段：基于查询成本的考虑， 选择查询成本最小的执行计划；
  • 执行阶段：根据执行计划执行 SQL 查询语句，从存储引擎读取记录，返回给客户端；

2. 数据库操作-DML

DML英文全称是Data Manipulation Language(数据操作语言)，用来对数据库中表的数据记录进行增、删、改操作。

• 添加数据（INSERT）
• 修改数据（UPDATE）
• 删除数据（DELETE）

2.1 增加(insert)

insert语法：

• 向指定字段添加数据

  insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2);
  

• 全部字段添加数据

  insert into 表名 values (值1, 值2, ...);
  

• 批量添加数据（指定字段）

  insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2), (值1, 值2);
  

• 批量添加数据（全部字段）

  insert into 表名 values (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...);
  

案例1：向tb_emp表的username、name、gender字段插入数据

-- 因为设计表时create_time, update_time两个字段不能为NULL，所以也做为要插入的字段
insert into tb_emp(username, name, gender, create_time, update_time)
values ('wuji', '张无忌', 1, now(), now());

案例2：向tb_emp表的所有字段插入数据

insert into tb_emp(id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time)
values (null, 'zhirou', '123', '周芷若', 2, '1.jpg', 1, '2010-01-01', now(), now());

案例3：批量向tb_emp表的username、name、gender字段插入数据

insert into tb_emp(username, name, gender, create_time, update_time)
values ('weifuwang', '韦一笑', 1, now(), now()),
       ('fengzi', '张三疯', 1, now(), now());

图形化操作：双击tb_emp表查看数据

Insert操作的注意事项：

1. 插入数据时，指定的字段顺序需要与值的顺序是一一对应的。
2. 字符串和日期型数据应该包含在引号中。
3. 插入的数据大小，应该在字段的规定范围内。

2.2 修改(update)

update语法：

update 表名 set 字段名1 = 值1 , 字段名2 = 值2 , .... [where 条件] ;

案例1：将tb_emp表中id为1的员工，姓名name字段更新为’张三’

update tb_emp set name='张三',update_time=now() where id=1;

案例2：将tb_emp表的所有员工入职日期更新为’2010-01-01’

update tb_emp set entrydate='2010-01-01',update_time=now();

注意事项:

1. 修改语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会修改整张表的所有数据。
2. 在修改数据时，一般需要同时修改公共字段update_time，将其修改为当前操作时间。

2.3 删除(delete)

delete语法：

delete from 表名  [where  条件] ;

案例1：删除tb_emp表中id为1的员工

delete from tb_emp where id = 1;

案例2：删除tb_emp表中所有员工

delete from tb_emp;

注意事项:

• DELETE 语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会删除整张表的所有数据。

• DELETE 语句不能删除某一个字段的值(可以使用UPDATE，将该字段值置为NULL即可)。

• 当进行删除全部数据操作时，会提示询问是否确认删除所有数据，直接点击Execute即可。

3. 数据库操作-DQL

DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，用来查询数据库表中的记录。

3.1 介绍

查询关键字：SELECT

查询操作是所有SQL语句当中最为常见，也是最为重要的操作。在一个正常的业务系统中，查询操作的使用频次是要远高于增删改操作的。当我们打开某个网站或APP所看到的展示信息，都是通过从数据库中查询得到的，而在这个查询过程中，还会涉及到条件、排序、分页等操作。

3.2 语法

DQL查询语句，语法结构如下：

SELECT
	字段列表
FROM
	表名列表
WHERE
	条件列表
GROUP  BY
	分组字段列表
HAVING
	分组后条件列表
ORDER BY
	排序字段列表
LIMIT
	分页参数

上面的完整语法拆分为以下几个部分学习：

• 基本查询（不带任何条件）
• 条件查询（where）
• 分组查询（group by）
• 排序查询（order by）
• 分页查询（limit）

准备一些测试数据用于查询操作：

create database db02; -- 创建数据库
use db02; -- 切换数据库
-- 员工管理(带约束)
create table tb_emp (
    id int unsigned primary key auto_increment comment 'ID',
    username varchar(20) not null unique comment '用户名',
    password varchar(32) default '123456' comment '密码',
    name varchar(10) not null comment '姓名',
    gender tinyint unsigned not null comment '性别, 说明: 1 男, 2 女',
    image varchar(300) comment '图像',
    job tinyint unsigned comment '职位, 说明: 1 班主任,2 讲师, 3 学工主管, 4 教研主管',
    entrydate date comment '入职时间',
    create_time datetime not null comment '创建时间',
    update_time datetime not null comment '修改时间'
) comment '员工表';

-- 准备测试数据
INSERT INTO tb_emp (id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time) VALUES
    (1, 'jinyong', '123456', '金庸', 1, '1.jpg', 4, '2000-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:35'),
    (2, 'zhangwuji', '123456', '张无忌', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:37'),
    (3, 'yangxiao', '123456', '杨逍', 1, '3.jpg', 2, '2008-05-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:39'),
    (4, 'weiyixiao', '123456', '韦一笑', 1, '4.jpg', 2, '2007-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:41'),
    (5, 'changyuchun', '123456', '常遇春', 1, '5.jpg', 2, '2012-12-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:43'),
    (6, 'xiaozhao', '123456', '小昭', 2, '6.jpg', 3, '2013-09-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:45'),
    (7, 'jixiaofu', '123456', '纪晓芙', 2, '7.jpg', 1, '2005-08-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:47'),
    (8, 'zhouzhiruo', '123456', '周芷若', 2, '8.jpg', 1, '2014-11-09', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:49'),
    (9, 'dingminjun', '123456', '丁敏君', 2, '9.jpg', 1, '2011-03-11', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:51'),
    (10, 'zhaomin', '123456', '赵敏', 2, '10.jpg', 1, '2013-09-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:53'),
    (11, 'luzhangke', '123456', '鹿杖客', 1, '11.jpg', 2, '2007-02-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:55'),
    (12, 'hebiweng', '123456', '鹤笔翁', 1, '12.jpg', 2, '2008-08-18', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:57'),
    (13, 'fangdongbai', '123456', '方东白', 1, '13.jpg', 1, '2012-11-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:59'),
    (14, 'zhangsanfeng', '123456', '张三丰', 1, '14.jpg', 2, '2002-08-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:01'),
    (15, 'yulianzhou', '123456', '俞莲舟', 1, '15.jpg', 2, '2011-05-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:03'),
    (16, 'songyuanqiao', '123456', '宋远桥', 1, '16.jpg', 2, '2010-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:05'),
    (17, 'chenyouliang', '12345678', '陈友谅', 1, '17.jpg', null, '2015-03-21', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:07'),
    (18, 'zhang1', '123456', '张一', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:09'),
    (19, 'zhang2', '123456', '张二', 1, '2.jpg', 2, '2012-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:11'),
    (20, 'zhang3', '123456', '张三', 1, '2.jpg', 2, '2018-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:13'),
    (21, 'zhang4', '123456', '张四', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:15'),
    (22, 'zhang5', '123456', '张五', 1, '2.jpg', 2, '2016-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:17'),
    (23, 'zhang6', '123456', '张六', 1, '2.jpg', 2, '2012-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:19'),
    (24, 'zhang7', '123456', '张七', 1, '2.jpg', 2, '2006-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:21'),
    (25, 'zhang8', '123456', '张八', 1, '2.jpg', 2, '2002-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:23'),
    (26, 'zhang9', '123456', '张九', 1, '2.jpg', 2, '2011-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:25'),
    (27, 'zhang10', '123456', '张十', 1, '2.jpg', 2, '2004-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:27'),
    (28, 'zhang11', '123456', '张十一', 1, '2.jpg', 2, '2007-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:29'),
    (29, 'zhang12', '123456', '张十二', 1, '2.jpg', 2, '2020-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:31');

3.3 基本查询

在基本查询的DQL语句中，不带任何的查询条件，语法如下：

• 查询多个字段

  select 字段1, 字段2, 字段3 from  表名;
  

• 查询所有字段（通配符）

  select *  from  表名;
  

• 设置别名

  select 字段1 [ as 别名1 ] , 字段2 [ as 别名2 ]  from  表名;
  

• 去除重复记录

  select distinct 字段列表 from  表名;
  

案例1：查询指定字段 name，entrydate并返回

select name,entrydate from tb_emp;

案例2：查询返回所有字段

select * from tb_emp;

*号代表查询所有字段，在实际开发中尽量少用（不直观、影响效率）

案例3：查询所有员工的 name,entrydate，并起别名(姓名、入职日期)

-- 方式1：
select name AS 姓名, entrydate AS 入职日期 from tb_emp;
-- 方式2： 别名中有特殊字符时，使用''或""包含
select name AS '姓 名', entrydate AS '入职日期' from tb_emp;
-- 方式3：
select name AS "姓名", entrydate AS "入职日期" from tb_emp;

案例4：查询已有的员工关联了哪几种职位(不要重复)

select distinct job from tb_emp;

3.4 条件查询

语法：

select  字段列表  from   表名   where   条件列表 ; -- 条件列表：意味着可以有多个条件

学习条件查询就是学习条件的构建方式，而在SQL语句当中构造条件的运算符分为两类：

• 比较运算符
• 逻辑运算符

常用的比较运算符如下:

比较运算符	功能
>	大于
>=	大于等于
<	小于
<=	小于等于
=	等于
<> 或 !=	不等于
between … and …	在某个范围之内(含最小、最大值)
in(…)	在in之后的列表中的值，多选一
like 占位符	模糊匹配(_匹配单个字符, %匹配任意个字符)
is null	是null

常用的逻辑运算符如下:

逻辑运算符	功能
and 或 &&	并且 (多个条件同时成立)
or 或 ||	或者 (多个条件任意一个成立)
not 或 !	非 , 不是

案例1：查询 姓名 为 杨逍 的员工

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where name = '杨逍'; -- 字符串使用''或""包含

案例2：查询 id小于等于5 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where id <=5;

案例3：查询 没有分配职位 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job is null ;

案例4：查询 有职位 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job is not null ;

案例5：查询 密码不等于 ‘123456’ 的员工信息

-- 方式1：
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where password <> '123456';
-- 方式2：
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where password != '123456';

案例6：查询 入职日期 在 ‘2000-01-01’ (包含) 到 ‘2010-01-01’(包含) 之间的员工信息

-- 方式1：
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where entrydate>='2000-01-01' and entrydate<='2010-01-01';
-- 方式2： between...and
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where entrydate between '2000-01-01' and '2010-01-01';

案例7：查询 入职时间 在 ‘2000-01-01’ (包含) 到 ‘2010-01-01’(包含) 之间 且 性别为女 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where entrydate between '2000-01-01' and '2010-01-01'
      and gender = 2;

案例8：查询 职位是 2 (讲师), 3 (学工主管), 4 (教研主管) 的员工信息

-- 方式1：使用or连接多个条件
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job=2 or job=3 or job=4;
-- 方式2：in关键字
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job in (2,3,4);

案例9：查询 姓名 为两个字的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where name like '__';  # 通配符 "_" 代表任意1个字符

案例10：查询 姓 ‘张’ 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where name like '张%'; # 通配符 "%" 代表任意个字符（0个 ~ 多个）

3.5 聚合函数

之前做的查询都是横向查询，就是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询就是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回一个结果值。（将一列数据作为一个整体，进行纵向计算）

语法：

select  聚合函数(字段列表)  from  表名 ;

注意 : 聚合函数会忽略空值，对NULL值不作为统计。

常用聚合函数：

函数	功能
count	统计数量
max	最大值
min	最小值
avg	平均值
sum	求和

count ：按照列去统计有多少行数据。

• 在根据指定的列统计的时候，如果这一列中有null的行，该行不会被统计在其中。

sum ：计算指定列的数值和，如果不是数值类型，那么计算结果为0

max ：计算指定列的最大值

min ：计算指定列的最小值

avg ：计算指定列的平均值

案例1：统计该企业员工数量

# count(字段)
select count(id) from tb_emp;-- 结果：29
select count(job) from tb_emp;-- 结果：28 （聚合函数对NULL值不做计算）

# count(常量)
select count(0) from tb_emp;
select count('A') from tb_emp;

# count(*)  推荐此写法（MySQL底层进行了优化）
select count(*) from tb_emp;

案例2：统计该企业最早入职的员工

select min(entrydate) from tb_emp;

案例3：统计该企业最迟入职的员工

select max(entrydate) from tb_emp;

案例4：统计该企业员工 ID 的平均值

select avg(id) from tb_emp;

案例5：统计该企业员工的 ID 之和

select sum(id) from tb_emp;

3.6 分组查询

分组： 按照某一列或者某几列，把相同的数据进行合并输出。

• 分组其实就是按列进行分类(指定列下相同的数据归为一类)，然后可以对分类完的数据进行合并计算。

• 分组查询通常会使用聚合函数进行计算。

语法：

select  字段列表  from  表名  [where 条件]  group by 分组字段名  [having 分组后过滤条件];

案例1：根据性别分组 , 统计男性和女性员工的数量

select gender, count(*)
from tb_emp
group by gender; -- 按照gender字段进行分组（gender字段下相同的数据归为一组）

案例2：查询入职时间在 ‘2015-01-01’ (包含) 以前的员工 , 并对结果根据职位分组 , 获取员工数量大于等于2的职位

select job, count(*)
from tb_emp
where entrydate <= '2015-01-01'   -- 分组前条件
group by job                      -- 按照job字段分组
having count(*) >= 2;             -- 分组后条件

注意事项:

• 分组之后，查询的字段一般为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义

• 执行顺序：where > 聚合函数 > having

where与having区别（面试题）

• 执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where条件，不参与分组；而having是分组之后对结果进行过滤。
• 判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以。

3.7 排序查询

排序在日常开发中是非常常见的一个操作，有升序排序，也有降序排序。

语法：

select  字段列表  
from   表名   
[where  条件列表] 
[group by  分组字段 ] 
order  by  字段1  排序方式1 , 字段2  排序方式2 … ;

• 排序方式：

  • ASC ：升序（默认值）

  • DESC：降序

案例1：根据入职时间, 对员工进行升序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by entrydate ASC; -- 按照entrydate字段下的数据进行升序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by  entrydate; -- 默认就是ASC（升序）

注意事项：如果是升序, 可以不指定排序方式ASC ，默认就是ASC（升序）

案例2：根据入职时间，对员工进行降序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by entrydate DESC; -- 按照entrydate字段下的数据进行降序排序

案例3：根据入职时间对公司的员工进行升序排序，入职时间相同，再按照更新时间进行降序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by entrydate ASC , update_time DESC;

注意事项：如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序

3.8 分页查询

分页操作在业务系统开发时，也是非常常见的一个功能，日常我们在网站中看到的各种各样的分页条，后台也都需要借助于数据库的分页操作。

分页查询语法：

select  字段列表  from   表名  limit  起始索引, 查询记录数 ;

案例1：从起始索引0开始查询员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 0 , 5; -- 从索引0开始，向后取5条记录

案例2：查询 第1页 员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 5; -- 如果查询的是第1页数据，起始索引可以省略，直接简写为：limit 条数

案例3：查询 第2页 员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 5 , 5; -- 从索引5开始，向后取5条记录

案例4：查询 第3页 员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 10 , 5; -- 从索引10开始，向后取5条记录

注意事项:

1. 起始索引从0开始。 计算公式 ： 起始索引 = （查询页码 - 1）* 每页显示记录数
2. 分页查询是数据库的方言，不同的数据库有不同的实现，MySQL中是LIMIT
3. 如果查询的是第一页数据，起始索引可以省略，直接简写为 limit 条数

3.9 案例

3.9.1 案例一

案例：根据需求完成员工管理的条件分页查询

分析：根据输入的条件，查询第1页数据

1. 在员工管理的列表上方有一些查询条件：员工姓名、员工性别，员工入职时间(开始时间~结束时间)

   • 姓名：张
   • 性别：男
   • 入职时间：2000-01-01 ~ 2015-12-31

2. 除了查询条件外，在列表的下面还有一个分页条，这就涉及到了分页查询

   • 查询第1页数据（每页显示10条数据）

3. 基于查询的结果，按照修改时间进行降序排序

结论：条件查询 + 分页查询 + 排序查询

SQL语句代码：

-- 根据输入条件查询第1页数据（每页展示10条记录）
-- 输入条件：
   -- 姓名：张 （模糊查询）
   -- 性别：男
   -- 入职时间：2000-01-01 ~ 2015-12-31
-- 分页： 0 , 10
-- 排序： 修改时间  DESC
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where name like '张%' and gender = 1 and entrydate between '2000-01-01' and '2015-12-31'
order by update_time desc
limit 0 , 10;

3.9.2 案例二

案例：根据需求完成员工信息的统计

分析：以上信息统计在开发中也叫图形报表(将统计好的数据以可视化的形式展示出来)

• 员工性别统计：以饼状图的形式展示出企业男性员人数和女性员工人数
  • 只要查询出男性员工和女性员工各自有多少人就可以了
• 员工职位统计：以柱状图的形式展示各职位的在岗人数
  • 只要查询出各个职位有多少人就可以了

员工性别统计：

-- if(条件表达式, true取值 , false取值)
select if(gender=1,'男性员工','女性员工') AS 性别, count(*) AS 人数
from tb_emp
group by gender;

if(表达式, tvalue, fvalue) ：当表达式为true时，取值tvalue；当表达式为false时，取值fvalue

员工职位统计：

-- case 表达式 when 值1 then 结果1  when 值2  then  结果2 ...  else  result  end
select (case job
             when 1 then '班主任'
             when 2 then '讲师'
             when 3 then '学工主管'
             when 4 then '教研主管'
             else '未分配职位'
        end) AS 职位 ,
       count(*) AS 人数
from tb_emp
group by job;

case 表达式 when 值1 then 结果1 [when 值2 then 结果2 …] [else result] end

3.10 查询语句总结

select
	字段列表
from
	表明列表
where
	条件语句
group by
	分组字段
having
	分组后的条件
order by
	排序字段 排序方式
limit
	起始索引，显示记录数

sql关键字的执行顺序

from...where...group by...select...having...order by...limit

1. where是在分组前对数据进行筛选，不满足条件的数据不会参与分组，where后不能跟聚合函数条件
2. group by在数据已经完成基础筛查后，进行分组
3. having是在分组后对数据进行进一步筛选，having后可以跟聚合函数条件
4. order by是数据已经完成筛选后选择某列或者某几列数据进行排序
5. limit是对排序后的数据选择显示多少条数据出来