MySQL -- 表的增删查改

MySQL – 表的增删查改

文章目录

  • MySQL -- 表的增删查改
  • 一、Create创建
    • 1.插入数据
    • 2.插入否则更新
    • 3.替换
  • 二、Retrieve查找
    • 1.select列
      • 1.1.全列查询
      • 1.2.指定列查询
      • 1.3.查询字段为表达式
      • 1.4.为查询结果指定别名
      • 1.5.结果去重
    • 2.where条件
      • 2.1.英语不及格的同学(英语<60)
      • 2.2.语文成绩在 [80, 90] 分的同学及语文成绩
      • 2.3.数学成绩是 58 或者 59 或者 98 或者 99 分的同学及数学成绩
      • 2.4.姓孙的同学 及 孙某同学
      • 2.5.语文成绩好于英语成绩的同学
      • 2.4.总分在 200 分以下的同学
      • 2.5.语文成绩 > 80 并且不姓孙的同学
      • 2.6.孙某同学,否则要求总成绩 > 200 并且 语文成绩 < 数学成绩 并且 英语成绩 > 80
      • 2.7.NULL 的查询
    • 3.结果排序
      • 3.1.同学及数学成绩,按数学成绩升序显示
      • 3.2.同学及 qq 号,按 qq 号排序显示
      • 3.3.查询同学各门成绩,依次按 数学降序,英语升序,语文升序的方式显示
      • 3.4.查询同学及总分,由高到低
      • 3.5.查询姓孙的同学或者姓曹的同学数学成绩,结果按数学成绩由高到低显示
    • 4.筛选分页结果
  • 三、Update更新
    • 1.将孙悟空同学的数学成绩变更为 80 分
    • 2.将曹孟德同学的数学成绩变更为 60 分,语文成绩变更为 70 分
    • 3.将总成绩倒数前三的 3 位同学的数学成绩加上 30 分
    • 4.将所有同学的语文成绩都加10分
  • 四、Delete删除
    • 1.删除数据
      • 1.1.删除孙悟空的成绩
      • 2.2.删除整张表的数据
    • 2.截断表
  • 五、插入查询结果(数据备份)
  • 六、聚合函数
    • 1.统计班级共有多少同学
    • 2.统计班级收集的qq有多少
    • 3.统计本次考试的数学成绩分数个数
    • 4.统计数学成绩总分
    • 5.统计平均总分
    • 6.返回英语最高分
    • 7.返回 > 70 分以上的数学最低分
  • 七.group by子句的使用
    • 1.准备数据
    • 2.显示每个部门的平均工资和最高工资
    • 3.显示每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资
    • 4.显示平均工资低于2000的部门和它的平均工资
    • 5.总结
  • 八、MySQL语句执行顺序
    • 1.查询语句的顺序
    • 2.group by语句的顺序


表的增删查改一共有四种操作:Create(创建), Retrieve(读取), Update(更新), Delete(删除)

一、Create创建

语法:
MySQL -- 表的增删查改_第1张图片

1.插入数据

先创建一个表:
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  • 全列插入:
    如果不显式指定插入哪些字段的数据,就默认全列插入,需要输入全部字段的数据;
    在这里插入图片描述
    MySQL -- 表的增删查改_第3张图片
  • 指定列插入
    可以显式指定插入哪些列数据:
    在这里插入图片描述
  • 多行数据插入:
    MySQL -- 表的增删查改_第4张图片

2.插入否则更新

由于主键或者唯一键对应的值已经存在而导致插入失败,可以算则行的进行同步更新操作:
在这里插入图片描述

insert into 表名 () values ()
	on duplicate key
	update column = value;

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主键冲突,则执行更新语句;

3.替换

replace into 表名 () values ();
  • 主键或者唯一键没有冲突,则直接插入;
  • 主键或者唯一键如果冲突,则删除后再插入;

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二、Retrieve查找

创建成绩单表格:
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插入数据:
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1.select列

1.1.全列查询

select * from 表名;

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1.2.指定列查询

select 列名1, 列名2,... from 表名; 

指定列的顺序不需要定义表格的顺序来;
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1.3.查询字段为表达式

select 列名1(表达式), 列名2(表达式),... from 表名; 

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1.4.为查询结果指定别名

select 列名1(表达式)[as] 别名, 列名2(表达式)[as] 别名,... from 表名; 

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1.5.结果去重

select distinct 表达式1, 表达式2,... from 表名; 

未去重:
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去重:
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2.where条件

select distinct 表达式1, 表达式2,... from 表名 where 条件表达式; 

比较运算符:
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  • 注:MySQL中的等于是用单等号表示;

逻辑运算符:
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2.1.英语不及格的同学(英语<60)

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2.2.语文成绩在 [80, 90] 分的同学及语文成绩

使用and进行连接:
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使用between…and…条件:
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2.3.数学成绩是 58 或者 59 或者 98 或者 99 分的同学及数学成绩

使用or进行连接:
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使用in条件:
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2.4.姓孙的同学 及 孙某同学

使用like进行模糊匹配;
% 匹配任意多个(包括 0 个)任意字符
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– _ 匹配严格的一个任意字符
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2.5.语文成绩好于英语成绩的同学

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2.4.总分在 200 分以下的同学

where条件中不能使用别名
在这里插入图片描述
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2.5.语文成绩 > 80 并且不姓孙的同学

not的使用:
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2.6.孙某同学,否则要求总成绩 > 200 并且 语文成绩 < 数学成绩 并且 英语成绩 > 80

综合性查询,使用括号分开各条件:
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2.7.NULL 的查询

  • null不可以使用=查询;
  • null可以使用is null、is not null或者<=>来查询;
  • 空串与null的区别还有:空串可以使用=查询,而null不行;
    MySQL -- 表的增删查改_第29张图片

3.结果排序

  • asc为升序(默认);
  • desc为降序;
select 表达式 from 表名 where 条件表达式 order by 表达式[asc|desc];

3.1.同学及数学成绩,按数学成绩升序显示

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3.2.同学及 qq 号,按 qq 号排序显示

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  • null视为比任何值都小,因此在最上面;

3.3.查询同学各门成绩,依次按 数学降序,英语升序,语文升序的方式显示

多字段排序,排序优先级随书写顺序
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3.4.查询同学及总分,由高到低

  • ORDER BY 中可以使用表达式;
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  • ORDER BY 中可以使用别名;
    MySQL -- 表的增删查改_第35张图片

3.5.查询姓孙的同学或者姓曹的同学数学成绩,结果按数学成绩由高到低显示

结合 WHERE 子句 和 ORDER BY 子句
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4.筛选分页结果

语法:

  • 从 0 开始,筛选 n 条结果:
select 表达式 from 表名 [where...] [order by ...] limit n;
  • 从s开始,筛选 n 条结果:
select 表达式 from 表名 [where...] [order by ...] limit s, n;
  • 从s开始,筛选 n 条结果:
select 表达式 from 表名 [where...] [order by ...] limit n offset s;
  • 建议:对未知表进行查询时,最好加一条 LIMIT 1,避免因为表中数据过大,查询全表数据导致数据库卡死;

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三、Update更新

update 表名 set 列名 =, ... [where ...][order by ...][limit ...];
  • 对查询到的结果进行更新,如果没有查询条件,会对该列所有数据更新;

1.将孙悟空同学的数学成绩变更为 80 分

在这里插入图片描述

2.将曹孟德同学的数学成绩变更为 60 分,语文成绩变更为 70 分

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3.将总成绩倒数前三的 3 位同学的数学成绩加上 30 分

  • 不支持math += 30这种表达式;
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4.将所有同学的语文成绩都加10分

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  • 更新全表的语句慎用;

四、Delete删除

delete from 表名 [where ...][order by ...][limit ...];

MySQL三大日志包括:undolog, redo log,binlog,它们分别有以下作用:
undolog:是Innodb存储引擎生成的日志,用于事务的回滚和MVCC,保证了事务的原子性;
redo log:是Innodb存储引擎生成的日志;用于崩溃后修复数据,保证了事务的持久性;
binlog:是Server层生成的白志,用于备份数据,集群等;

1.删除数据

1.1.删除孙悟空的成绩

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2.2.删除整张表的数据

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再插入一条数据,发现自增量是从4开始的,从之前的数据延续:
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查看表结构,会有AUTO_INCREMENT=n 项:
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2.截断表

truncate [table] 表名; 
  • 只能对整表操作,不能像 DELETE 一样针对部分数据操作;
  • 实际上 MySQL 不对数据操作,所以比 DELETE 更快,但是TRUNCATE在删除数据的时候,并不经过真正的事物,所以无法回滚;
  • 会重置 AUTO_INCREMENT 项;

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截断表操作:
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再插入一条数据,查看自增量,发现AUTO_INCREMENT 项已经被重置 ;
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五、插入查询结果(数据备份)

insert into 表名 [列名, ...] select [列名, ...] from 表名 [where ...][order ...][limit ...];

删除表中的重复记录,重复的记录只能有一份:

  • 创建原数据表:
    在这里插入图片描述
  • 插入测试数据:
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  • 创建一张空表(结构与原表一致):
    在这里插入图片描述
  • 将原表的去重数据插入到新表中:
    在这里插入图片描述
  • 通过重命名表,实现原子的去重操作:
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  • 查看最终结果:
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六、聚合函数

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聚合函数需要在所有的数据都筛选完成后,再做统计;

1.统计班级共有多少同学

  • 使用 * 做统计,不受 NULL 影响
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  • 用表达式做统计
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2.统计班级收集的qq有多少

  • NULL 不会计入结果
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3.统计本次考试的数学成绩分数个数

  • COUNT(math) 统计的是全部成绩
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  • COUNT(DISTINCT math)统计的是去重成绩
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4.统计数学成绩总分

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  • 不及格 < 60 的总分,没有结果,返回 NULL
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5.统计平均总分

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6.返回英语最高分

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7.返回 > 70 分以上的数学最低分

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七.group by子句的使用

在select中使用group by 子句可以对指定列进行分组查询;

select column1, column2, .. from table group by column;

1.准备数据

准备oracle 9i的经典测试表
在这里插入图片描述

  • EMP员工表:
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  • DEPT部门表:
    MySQL -- 表的增删查改_第65张图片
  • SALGRADE工资等级表:
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2.显示每个部门的平均工资和最高工资

使用group by语句按照部门进行分组统计:
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3.显示每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资

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  • 先按照部门分组,再在部门中按照岗位分组;
  • group by后面的列是分组依据,只有分组依据才能在前面显示出来,其他的列一般不可以;

4.显示平均工资低于2000的部门和它的平均工资

  • 统计各个部门的平均工资:
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  • 使用where语句进行条件筛选:
    在这里插入图片描述
    where和聚合函数的执行顺序是有冲突的;
    因为聚合函数是要在有数据之后才能统计,而此时where中要用到聚合统计的结果来做筛选就已经冲突了;

  • having和group by配合使用,对group by结果进行过滤:
    MySQL -- 表的增删查改_第70张图片
    having是对聚合统计之后的数据进行筛选;

5.总结

  1. group by是通过分组这样的手段,为未来进行聚合统计提供基本的功能支持(group by一定是配合聚合统计使用的);
  2. group by后面跟的都是分组的字段依据,只有在group by后面出现的字段,未来在聚合统计的时候,在select中才能出现;
  3. where VS having:他们两个不是冲突的,是互相补充的;
    having通常是在完成整个分组聚合统计,然后再进行筛选;
    where通常是在表中数据初步被筛选的时候,要起效果的;

八、MySQL语句执行顺序

1.查询语句的顺序

MySQL -- 表的增删查改_第71张图片

  1. from…:从表中取数据;
  2. where …:遍历数据,找出满足条件的数据行;
  3. select …:从满足条件的数据中选择用户指定的列或表达式显示;
  4. 在拿到了用户需要的数据之后,再进行排序,调整数据顺序;
  • where语句中不能使用别名的原因:where语句在别名定义之前就已经执行了,因此并不知道别名;
  • order排序中可以使用别名:因为order语句在别名定义之后才执行;

2.group by语句的顺序

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  1. from…:从表中取数据;
  2. group by:根据…分组;
  3. select:对分组之后的数据进行聚合统计;
  4. having:对聚合统计之后的结果进行筛选;

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  1. from…:从表中取数据;
  2. where:对表中的数据进行初步筛选;
  3. group by:对初筛后的结果根据…分组;
  4. select:对分组之后的数据进行聚合统计;
  5. having:对聚合统计之后的结果进行进一步的筛选;

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