【PostgreSql基础语法 】1、增删改查、where、limit、like模糊查询
Shell命令框和Navicat联合使用
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- 一、数据库层面（shell命令行）
- 二、表格层面（Navicat）
- 三、增删改查
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- 1. 增insert into
- 2. 查询select
- 3. UPDATE 改
- 4. DELETE 删除
- 四、 关键字
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- 1. AND
- 2.OR
- 3. NOT NULL 和 NULL
- 4. LIKE 模糊查询
-
- 4.1 like查找非字符类型
- 5. IN 包含
-
- 5.2 NOT IN
- 6. BETWEEN 和 AND 的联合使用 包含两个端点值
- 7. LIMIT
- 8. OFFSET
- 9. ORDER BY
- 10. GROUP BY ：
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- 10.1 何为分组
- 11. HAVING 用来筛选分组后的各项数据
- 12. DISTINCT 去重复 与select连用
一、数据库层面（shell命令行）
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创建数据库
postgres=# CREATE DATABASE school; -
查看数据库
postgres=# \l -
选择数据库
postgres=# \c school -
删除数据库
postgres=# DROP DATABASE school;
二、表格层面（Navicat）
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创建表格
CREATE TABLE table_name( 字段名称 字段数据类型, column2 datatype, column3 datatype, ..... columnN datatype, PRIMARY KEY( 一个或多个列 ) ); -
删除表格
DROP TABLE table_name; -
创建schema模式
CREATE SCHEMA myschema.表名( ID INT NOT NULL, NAME VARCHAR (20) NOT NULL, AGE INT NOT NULL, ADDRESS CHAR (25), SALARY DECIMAL (18, 2), PRIMARY KEY (ID) ); -
删除schema模式
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删除一个空模式
DROP SCHEMA myschema; -
删除一个模式及包含的所有对象
DROP SCHEMA myschema CASCADE;
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三、增删改查
1. 增insert into
sql语法：
INSERT INTO TABLE_NAME (字段名1, column2, column3,...columnN) VALUES (value1, value2, value3,...valueN)
INSERT INTO TABLE_NAME (字段名1, column2, column3,...columnN)
VALUES (value1, value2, value3,...valueN);
// 举例
INSERT INTO book(id,name,age)VALUES(1,'张一山',24);
INSERT INTO book values (2,'王祖蓝',23);
INSERT INTO book values (3,'李一同');
INSERT INTO book values (4,'吴晓非');
INSERT INTO book values (5);
INSERT INTO book values (6,24);
// 遵循顺序对应
// 下面是结果
1 张一山 24
2 王祖蓝 23
3 李一同 null
4 吴晓非 null
5 null null
6 24 null
2. 查询select
SQL语法：
SELECT column1, column2,...columnN FROM table1 where 条件;
// 查询所有字段使用*；
SELECT * FROM book
// 查询系统当前时间
SELECT CURRENT_TIMESTAMP;
3. UPDATE 改
sql语法：
UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2...., columnN = valueN WHERE [condition];
UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2...., columnN = valueN WHERE [condition];// 修改name=lcy字段的年龄age为16
UPDATE company SET age=16 WHERE name='lcy';// 若不加where条件则 修改某个字段下的所有内容
UPDATE company set salary=13000, age=181 paul 18 加拿大 13000.00 2023-07-05
2 allen 18 纽约 13000.00 2023-07-20
3 teddy 18 加利福尼亚 13000.00 2023-07-06
4 mark 18 旧金山 13000.00 2023-07-07
5 ming 18 曼彻斯特 13000.00 2023-07-08
8 zx 18 北京 13000.00 2023-07-15
7 lqq 18 陕西 13000.00 2023-07-10
6 james 18 曼哈顿 13000.00 2023-07-09// 和IN连用
UPDATE company set salary=19000,age=19 WHERE id IN(1,2,3)// 和like连用
UPDATE company set salary=700,age=19 WHERE name like '%y'5 ming 18 曼彻斯特 13000.00 2023-07-08
6 james 18 曼哈顿 13000.00 2023-07-09
1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
7 lqq 19 陕西 700.00 2023-07-10
8 zx 19 北京 700.00 2023-07-15
3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06
4. DELETE 删除
delete删除表的内容，drop删除表的结构
sql语法：
DROP TABLE 表名;
TRUNCATE TABLE 表名
语法：
DELETE FROM table_name WHERE [condition];// 条件删除
DELETE FROM company WHERE name='james'// 删除表里所有内容
DELETE FROM company区别：
使用TRUNCATE TABLE 表名=DELETE FROM company但是前者不会产生日志
四、 关键字
1. AND
AND 表示多个条件必须同时成立
找出 AGE(年龄) 字段大于等于 25，并且 SALARY(薪资) 字段大于等于 16000 的数据：
SELECT * FROM company WHERE age>=25 AND salary >= 16000
2.OR
OR 表示示多个条件中只需满足其中任意一个即可
找出 AGE(年龄) 字段大于等于 25，或者 SALARY(薪资) 字段大于等于 26000 的数据：
SELECT * FROM company WHERE age>=25 OR salary >= 26000
3. NOT NULL 和 NULL
在公司表中找出 AGE(年龄) 字段不为空/为空的记录：
SELECT * FROM company WHERE age IS NOT NULL;
SELECT * FROM company WHERE age IS NULL;
4. LIKE 模糊查询
模糊查询就需要用到like操作符。另外还有两个通配符。
①%通配符。%表示出现任意字符，出现的字符数可以是0，1，无数。
②_ 通配符。_ 表示出现有且仅有一次字符。
- 如果没有使用以上两种通配符，LIKE 子句和等号 = 得到的结果是一样的。
在 PostgreSQL 中，LIKE 子句是只能用于对字符进行比较，因此在下面例子中，我们要将整型数据类型转化为字符串数据类型。
| 实例 | 描述 |
|---|---|
| WHERE SALARY::text LIKE ‘200%’ | 找出 SALARY 字段中以 200 开头的数据。 |
| WHERE SALARY::text LIKE ‘%200%’ | 找出 SALARY 字段中含有 200 字符的数据。 |
| WHERE SALARY::text LIKE ‘_00%’ | 找出 SALARY 字段中在第二和第三个位置上有 00 的数据。 |
| WHERE SALARY::text LIKE ‘2_%_%’ | 找出 SALARY 字段中以 2 开头的字符长度大于 3 的数据。 |
| WHERE SALARY::text LIKE ‘%2’ | 找出 SALARY 字段中以 2 结尾的数据 |
| WHERE SALARY::text LIKE ‘_2%3’ | 找出 SALARY 字段中 2 在第二个位置上并且以 3 结尾的数据 |
| WHERE SALARY::text LIKE ‘2___3’ | 找出 SALARY 字段中以 2 开头，3 结尾并且是 5 位数的数据 |
如：在 COMPANY 表中找出 NAME(名字) 字段中以 Pa 开头的的数据：
SELECT * FROM company WHERE name like 'pa%';//以pa开头的
SELECT * FROM company WHERE name like '%l%';// name中含有字母l的
SELECT * FROM company WHERE name like '%l';//以字母l结尾的
当我们大概知道name后面有一个字符，前面有一个字符的时候，我们就可使用_
SELECT * FROM company WHERE name like '_z_';
4.1 like查找非字符类型
// 查询年龄=19的
SELECT * FROM company WHERE age::TEXT like '19'
1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
7 lcx 19 陕西 700.00 2023-07-10
// 查询年龄以2开头的
SELECT * FROM company WHERE age::TEXT like '2_'
// 查询工资以19开头的
SELECT * FROM company WHERE salary::TEXT like '19%'
5. IN 包含
比如使用or时：薪水在where salary = 10000 or 20000时，就可以使用in子句
SELECT * FROM company WHERE salary=17000 OR salary=19000;
现在我们可以直接使用IN子句：可以是1个或多个
SELECT * FROM company WHERE salary in(17000,19000,12000);
SELECT * FROM company WHERE salary in(28000);
5.2 NOT IN
刚好和IN相反
6. BETWEEN 和 AND 的联合使用 包含两个端点值
// 找出工资在4500到9000之间的
SELECT * FROM "company" WHERE salary BETWEEN 4500 AND 9000;
7. LIMIT
主要用于分页查询 一般分页关键字放在最后的
limit 子句用于限制 SELECT 语句中查询的数据的数量。
基本语法:
SELECT column1, column2 FROM table_name LIMIT [no of rows]
举例：
// 返回四个数据
SELECT * FROM company LIMIT 4
// 返回四个数据并按照id排序
SELECT * FROM company ORDER BY id LIMIT 4
8. OFFSET
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概念：OFFSET 偏移量（初始偏移量为0）offset 1 ：意思就是从第2行开始
注：LIMIT x OFFSET y 是为了与PostgreSQL兼容, 查询出的数据结果集为 [y+1,x+y]。 -
offset使用： offset x
-
sql语法：
// 从x+1行开始 取数据
SELECT * FROM "company" OFFSET 1从第二行开始取数据 含x+1行的数据 -
配合limit使用
// 全部数据
5 ming 18 曼彻斯特 13000.00 2023-07-08
1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
7 lcx 19 陕西 700.00 2023-07-10
8 zx 19 北京 700.00 2023-07-15
3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06
6 ljj 28 shanxi 900.00 2023-07-19// 从第2行开始，取4行数据
SELECT * FROM "company" LIMIT 4 OFFSET 11 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
7 lcx 19 陕西 700.00 2023-07-10
9. ORDER BY
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概念：排序， 一般配合where子句一起使用
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基础语法
SELECT column-list FROM table_name [WHERE condition] [ORDER BY column1, column2, .. columnN] [ASC | DESC]; -
默认是升序排序 即
order by column asc，若想改成降序则使用desc// 按照id降序排序
SELECT * FROM company ORDER BY id desc
10. GROUP BY ：
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基础知识：分组，配合select使用 和聚合函数使用
GROUP BY子句通常与聚合函数一起用于统计数据。
GROUP BY子句将行排列成组，聚合函数返回每个组的统计量。-
概念：
目的： GROUP BY 语句和 SELECT 语句一起使用，用来对相同的数据进行分组。
位置：GROUP BY 在一个 SELECT 语句中，放在 WHRER 子句的后面，ORDER BY 子句的前面。
SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME; -
语法：
SELECT column-list FROM table_name WHERE [ conditions ] GROUP BY column1, column2....columnN -
使用 group by 时 只能select 出
分组字段和聚合函数 -
举例
// 全部
5 ming 18 曼彻斯特 13000.00 2023-07-08
1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
7 lcx 19 陕西 700.00 2023-07-10
8 zx 19 北京 700.00 2023-07-15
3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06
6 ljj 28 shanxi 900.00 2023-07-19// 根据name进行分组，并且找出每个人的工资总额
SELECT name,SUM(salary) FROM company GROUP BY nameteddy 700.00
allen 19000.00
ljj 900.00
lcx 700.00
paul 19000.00
ming 13000.00
mark 11000.00
zx 700.00
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10.1 何为分组
目前我们表中的数据人名都是一个，我们现在往表中加入几条数据
1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
7 lcx 19 陕西 700.00 2023-07-10
8 zx 19 北京 700.00 2023-07-15
3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06
6 ljj 28 shanxi 900.00 2023-07-19
9 paul 24 Houston 20000.00 2023-07-11
10 James 44 Norway 5000.00 2023-07-19
11 James 45 Texas 5000.00 2023-07-20
再次进行一次分组看
SELECT name,SUM(salary) FROM company GROUP BY name
teddy 700.00
allen 19000.00
James 10000.00
ljj 900.00
lcx 700.00
paul 39000.00
ming 13000.00
mark 11000.00
zx 700.00
发现james和paul已经进行了合并相加
// 根据name进行分组，并且找出每个人的工资总额，根据工资总额进行排序
SELECT name,SUM(salary) FROM company GROUP BY name ORDER BY SUM(salary)
teddy 700.00
lcx 700.00
zx 700.00
ljj 900.00
mark 11000.00
ming 13000.00
paul 19000.00
allen 19000.00
// 根据name进行分组，并且找出每个人的工资总额，且筛选出年龄大于20的数据，最后根据工资总额进行排序
SELECT name,SUM(salary) FROM company WHERE age>20 GROUP BY name ORDER BY SUM(salary)
ljj 900.00
mark 11000.00
11. HAVING 用来筛选分组后的各项数据
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基础语法：HAVING 是在由 GROUP BY 子句创建的分组基础上设置条件，所以要放在group by后面
SELECT column1, column2 FROM table1 WHERE [ conditions ] GROUP BY column1, column2 HAVING [ conditions ] ORDER BY column1, column2 -
位置：
AVING 子句必须放置于 GROUP BY 子句后面，ORDER BY 子句前面
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举例
// 找出根据 NAME 字段值进行分组，并且 name(名称) 字段的计数少于 2 数据
select name from company group by name having count(name) < 2teddy
allen
ljj
lcx
ming
mark
zx// 找出根据 NAME 字段值进行分组，并且 name(名称) 字段的计数大于 1 数据
select name from company group by name having count(name) > 1James
paul
其他：SELECT id,salary FROM company GROUP BY salary,id HAVING MAx(age)>23 ORDER BY id
12. DISTINCT 去重复 与select连用
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概念：
DISTINCT 关键字与 SELECT 语句一起使用，用于去除重复记录，只获取唯一的记录
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基础语法
SELECT DISTINCT column1, column2,.....columnN FROM table_name WHERE [condition] -
举例
剔除company中重复的name 我们可以在结果中看到去掉了重复的james和paul
SELECT DISTINCT name FROM companyteddy
allen
James
ljj
lcx
paul
ming
mark
zx