MySQL基础4
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查询关键字之having过滤
having与where的功能类似where用于条件筛选数据 多数shiyongyu-整体分组前 having用于分组之后的进一步数据筛选 为了区别与两者 我们通常将where处理数据称为筛选 而将 having称为过滤 过滤案列题： 统计筛选 每个部门(post) 年龄在三十岁以上的员工(age name) 的平均(avg)薪水(salary) 三层筛选准则： 先对.部门的.薪水筛选 在对各部门.年龄进行分组 在对分组后的.数据进行过滤留下我们要的数据 select post,avg(salart) from 表名 where age>30, group by post, having avg(salary) > 10000 ; 本轮所运用的知识点 avg 聚合函数平均值 where 条件判断 group by 分组判断 having过滤数据 补充：可以通过as起别名的方式将集合函数做到快速理解 select post,avg(salary) as avg_salary from emp where age>30 group by post having avg_salary > 10000 ; 查询关键字之distinct去重、
去重的前提 数据必须是一模一样的才可以(如果数据有主键肯定无法去重) 去重的格式：select distinct age from 表名； 等我们学到django orm之后 数据会被封装成对象 那个时候主键很容易被我们忽略 从而导致去重没有效果!!! 查询关键字之order by排序
升序排列: select * from 表名 order by salary; 默认是升序排列 select * from 表名 order by salary asc;升序排列 关键字 asc select * from 表名 order by 降序的序列 desc; 降序排列 案列：先安装年龄升序排列 如果年龄相同再按照薪水进行降序排行 select*from 表名 order by age asc,salary desc; 案列2：统计各部门年龄(psot)在18岁以上(age>18)的员工平均工资(salary) 并且保留平均工资大于1000(salary>1000)的部门 降序排行(desc) select post,avg(salary) as avg_salary from 表名, where age > 18, group by post having avg_salary > 1000 order by avg_salary desc; 查询关键字之limit分页
分页即限制展示条数 1.限制之展示五条数据 select * from 表名 limit 5; 2.分页效果 select * from 表名 limt 5,5; 当数据特别多的时候 经常使用limit来限制展示条数 节省资源 防止系统崩溃 查询关键字之正则
select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$'; 补充说明:我们目前所讲的是MySQL查询关键字中使用频率较高的一些 其实还有一些关键字目前无需讲解 并且SQL语句里面同样还支持流程控制语法 如果感兴趣的话 课后可以自行百度查看 非常简单!!! 多表查询思路
# 多表查询的思路总共就两种 1.子查询 就相当于是我们日常生活中解决问题的方式(一步步解决) 将一条SQL语句的查询结果加括号当做另外一条SQL语句的查询条件 eg:以昨天的员工表和部门表为例 查询jason所在的部门名称 子查询的步骤 1.先查jason所在的部门编号 2.根据部门编号去部门表中查找部门名称 2.连表操作 先将多张表拼接到一起 形成一张大表 然后基于单表查询获取数据 eg:以昨天的员工表和部门表为例 查询jason所在的部门名称 连表操作 1.先将员工表和部门表按照某个字段拼接到一起 2.基于单表查询 # 实际演练 create table dep( id int primary key auto_increment, name varchar(32) ); create table emp( id int primary key auto_increment, name varchar(32), gender enum('male','female','others') default 'male', age int, dep_id int ); insert into dep values(200,'技术'),(201,'人力资源'),(202,'销售'),(203,'运营'),(205,'安保'); insert into emp(name,age,dep_id) values('jason',18,200),('tony',28,201),('oscar',38,201),('jerry',29,202),('kevin',39,203),('jack',48,204); # 使用子查询 获取jason所在的部门名称 # 1.先获取jason的部门编号 select dep_id from emp where name='jason'; # 2.将结果加括号作为查询条件 select name from dep where id=(select dep_id from emp where name='jason'); # 使用连表操作 获取jason所在的部门名称 笛卡尔积(了解知识) select * from emp,dep; # 会讲所有的数据全部对应一遍 select * from emp,dep where emp.dep_id=dep.id; # 效率低下 1.一条SQL语句的查询结果 我们也可以看成是一张虚拟表 2.如果一条SQL语句中设计到多张表的字段名称编写 建议使用表名前缀做区分 连表操作有四个关键字 inner join 内连接 select * from emp inner join dep on emp.dep_id=dep.id; '''只连接两张表中有对应关系的数据''' left join 左连接 select * from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id; '''以左表为基准 展示所有的数据 没有对应项则用NULL填充''' right join 右连接 select * from emp right join dep on emp.dep_id=dep.id; '''以右表为基准 展示所有的数据 没有对应项则用NULL填充''' union 全连接 select * from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id union select * from emp right join dep on emp.dep_id=dep.id; '''左右两表数据全部展示 没有对应项则用NULL填充''' 答案求解 select dep.name from emp inner join dep on emp.dep_id=dep.id where emp.name='jason' ; 了解 我们学会了连表操作之后 其实就可以将N多张表拼接到一起 思路:我们可以将两张表拼接之后的结果起别名当做一张表使用 然后再去跟另外一张表拼接 select * from emp inner join (select emp.id as epd,emp.name,dep.id from emp inner join dep on emp.dep_id=dep.id) as t1 on emp.id=t1.epd; 可视化软件之Navicat
Navicat可以充当很多数据库软件的客户端 提供了图形化界面能够让我们更加快速的操作数据库 # 下载 navicat有很多版本 并且默认都是收费使用 正版可以免费体验14天 针对这种图形化软件 版本越新越好(不同版本图标颜色不一样 但是主题功能是一样的) # 使用 内部封装了SQL语句 用户只需要鼠标点点点就可以快速操作 连接数据库 创建库和表 录入数据 操作数据 外键 SQL文件 逆向数据库到模型 查询(自己写SQL语句) # 使用navicat编写SQL 如果自动补全语句 那么关键字都会变大写 SQL语句注释语法(快捷键与pycharm中的一致 ctrl+?) # -- # 运行SQL文件