目录
一.创建表的完整语法
二.约束条件
三.补充
1.整型中括号中的数字的作用
2.清空表的两种方式
3.一些其他的SQL语句
四.查询关键字
1.数据准备
2.where关键字查询
3.group by关键字分组
4.having关键字过滤
5.order by关键字排序
6.limit关键字分页
7.regexp关键字正则
create table t1(
id int,
name varchar(32),
age int
);
create table 库名.表名(
字段名1 数据类型 约束条件 约束条件 约束条件 约束条件,
字段名2 数据类型 约束条件 约束条件 约束条件 约束条件,
字段名3 数据类型 约束条件 约束条件 约束条件 约束条件,
字段名4 数据类型 约束条件 约束条件 约束条件 约束条件,
字段名5 数据类型 约束条件 约束条件 约束条件 约束条件,
字段名6 数据类型 约束条件 约束条件 约束条件 约束条件
);insert into 库名.t1 values('1',2,3,4,5,6);
约束条件就是在数据类型的基础之上在做约束
id int(10) # 数字不代表的是范围
name varchar(32) # 数字代表的就是存储的范围
create table t1(id int(3));
create table t2(id int(9));
insert into t2 values(9);
create table t3(id int(9) zerofill);
insert into t3 values(9);
truncate:建议使用truncate,使用这个,万一清错表了还有机会恢复
MySQL有很多日志文件,binlog日志就记录了使用过所有的SQL语句,可以用来恢复数据
create table emp(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20) not null,
sex enum('male','female') not null default 'male', #大部分是男的
age smallint(3) unsigned not null default 28,
hire_date date not null,
post varchar(50),
post_comment varchar(100),
salary double(15,2),
office int, #一个部门一个屋子
depart_id int
);
insert into emp(name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values
('tom','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),#以下是教学部
('kevin','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),
('tony','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),
('owen','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),
('jack','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),
('jenny','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),
('sank','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1),
('哈哈','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是销售部门
('呵呵','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2),
('西西','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2),
('乐乐','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2),
('拉拉','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2),
('僧龙','male',28,'20160311','operation',10000.13,403,3), #以下是运营部门
('程咬金','male',18,'19970312','operation',20000,403,3),
('程咬银','female',18,'20130311','operation',19000,403,3),
('程咬铜','male',18,'20150411','operation',18000,403,3),
('程咬铁','female',18,'20140512','operation',17000,403,3);
where:筛选条件使用
模糊查询:没有明确的筛选条件
关键字:like
关键符号:%:匹配任意个数任意字符
_:匹配单个个数任意字符
show variables like '%mode%';
# 1.查询id大于等于3小于等于6的数据
select id,name from emp where id >= 3 and id <= 6;
select * from emp where id between 3 and 6;
# 2.查询薪资是20000或者18000或者17000的数据
select * from emp where salary = 20000 or salary = 18000 or salary = 17000;
select * from emp where salary in (20000,18000,17000); # 简写
# 3.查询员工姓名中包含o字母的员工姓名和薪资
# 在你刚开始接触mysql查询的时候,建议你按照查询的优先级顺序拼写出你的sql语句
"""
先是查哪张表 from emp
再是根据什么条件去查 where name like ‘%o%’
再是对查询出来的数据筛选展示部分 select name,salary
"""
select name,salary from emp where name like '%o%';
# 4.查询员工姓名是由四个字符组成的员工姓名与其薪资
select name,salary from emp where name like '____';
select name,salary from emp where char_length(name) = 4;
# 5.查询id小于3或者大于6的数据
select * from emp where id not between 3 and 6;
# 6.查询薪资不在20000,18000,17000范围的数据
select * from emp where salary not in (20000,18000,17000);
# 7.查询岗位描述为空的员工名与岗位名 针对null不能用等号,只能用is
select name,post from emp where post_comment = NULL; # 查询为空!
select name,post from emp where post_comment is NULL;
select name,post from emp where post_comment is not NULL;
'''在sql中,NULL和''不一样''
分组:按照某个指定的条件将单个单个的个体分成一个个整体
例如:按照身高分组,按照年龄分组,按照性别分组等
在MySQL中分组之后,只能够获得分组的依据!按照哪个字段分组就只能获取这个字段的值,别的字段不能拿到
单纯的分组是没有意义的,分组一般配合聚合函数一起使用:
sum max min avg count
分组的关键字:group by
数据分组应用场景:每个部门的平均薪资,男女 比例等
分组之后默认可以获取所有的字段信息
分组之后展示的数据都是每个组的第一条数据
# 1.按部门分组
select * from emp group by post; # 分组后取出的是每个组的第一条数据
select id,name,sex from emp group by post; # 验证
"""
设置sql_mode为only_full_group_by,意味着以后但凡分组,只能取到分组的依据,
不应该在去取组里面的单个元素的值,那样的话分组就没有意义了,因为不分组就是对单个元素信息的随意获取
"""
set global sql_mode="strict_trans_tables,only_full_group_by";
# 重新链接客户端
select * from emp group by post; # 报错
select id,name,sex from emp group by post; # 报错
select post from emp group by post; # 获取部门信息
# 强调:只要分组了,就不能够再“直接”查找到单个数据信息了,只能获取到组名
# 2.获取每个部门的最高工资
# 以组为单位统计组内数据>>>聚合查询(聚集到一起合成为一个结果)
# 每个部门的最高工资
select post,max(salary) from emp group by post;
补充:在显示的时候还可以给字段取别名
select post as '部门',max(salary) as '最高工资' from emp group by post;
as也可以省略 但是不推荐省 因为寓意不明确
# 每个部门的最低工资
select post,min(salary) from emp group by post;
# 每个部门的平均工资
select post,avg(salary) from emp group by post;
# 每个部门的工资总和
select post,sum(salary) from emp group by post;
# 每个部门的人数
select post,count(id) from emp group by post;
统计的时候只要是非空字段 效果都是一致的
这里显示age,salary,id最后演示特殊情况post_comment
分组补充函数
# group_concat 分组之后使用
如果真的需要获取分组以外的数据字段 可以使用group_concat()
# 每个部门的员工姓名
select post,group_concat(name) from emp group by post;
select post,group_concat(name,'|',sex) from emp group by post;
select post,group_concat(name,'|',sex, '|', gender) from emp group by post;
select post,group_concat(distinct name) from emp group by post;
select post,group_concat(distinct name separator '%') from emp group by post;
# concat 不分组使用
select concat(name,sex) from emp;
select concat(name,'|',sex) from emp;
# concat_ws()
select post,concat_ws('|', name, age, gender) from emp group by post;
where和having都是过滤筛选功能,但是有区别
统计各部门年龄在30岁以上的员工平均薪资,并且保留平均薪资大于10000的部门.
# 先筛选出年龄在30岁以上的
select * from emp where age > 30;
# 在进行分组,按照部门分组
select avg(salary) as avg_salary from emp where age > 30 group by post;
# 保留平均薪资大于10000的部门
select avg(salary) as avg_salary from emp where age > 30 group by post having avg(salary) > 10000;
多字段排序,如果想让后面的字段排序生效,前提:前面的排序字段必须一样
统计各部门年龄在20岁以上的员工平均工资,并且保留平均工资大于1000的部门,然后对平均工资进行排序
# 20岁以上的员工
select * from emp where age > 20;
# 各部门的平均薪资
select avg(salary) from emp where age > 20 group by post having avg(salary) > 1000;
#
select avg(salary) from emp where age > 20 group by post having avg(salary) > 1000 order by avg(salary) desc;
# 限制展示条数
select * from emp limit 3;
# 查询工资最高的人的详细信息
select * from emp order by salary desc limit 1;
# 分页显示
select * from emp limit 0,5; # 第一个参数表示起始位置,第二个参数表示的是条数,不是索引位置
select * from emp limit 5,5;
select * from emp where name regexp "^j.*(n|y)$";
'''
以j 开头 以 n 结尾 , 中间任意
以某个字母开头,某个字母结尾
'''