目录：
1.SQL数据处理
2.常用操作
3.创建定时任务
4.模糊查询与通配符查询
5.聚合函数介绍
6.排序
7.分组查询
一、 SQL处理数据
SQL用于查询并导出数据
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----> 需求分析 -----> 数据采集 -----> 数据查询 ------> 数据分析 ------> 数据分析报告 ------
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Python和R用于导出数据并分析整理
二、常用操作
1、 主要功能
性能保障、数据安全、数据存储
2、 常用操作类型
创建数据库、还原数据库、备份数据库、连接远程数据库
3、 数据表操作
DQL : 数据库查询语言-----select
DML: 数据操作语言---------update（改）、insert（增）、delete（删）
DDL：数据定义语言---------create、alter、drop
其中select包括:
条件查询：where、distinct、逻辑运算符
分组：group by having
排序：order by
常用函数
子查询
多表关联
三、创建定时任务
1、任务说明
自动备份任务：每天0点整准时备份CS数据库，备份路径D:\backup_dropdate
自动清理旧备份任务：每周日0点整清理旧备份，清理文件夹同上地址
2、详细过程图解
主要步骤：
·启动维护计划向导
·选择计划属性
·选择维护任务
·新建作业计划
·结果图：
四、 模糊查询与通配符查询
1、 查询内容
特殊关键字：like、 in、 between
通配符： %（代表任意字符）、 _（代表一个字符）
空值和空格
2、 查询脚本及实现
查询姓王的学生
查询不姓王的学生--not和like的组合使用
查询姓王且名字是2个字的学生
计算出学生的年龄--强调当前的字段里没有符合年龄的字段，如何计算出来
代码展现：
select IDcard, substring(IDcard,7,4)出生年份 from mingdan
select 2020-substring(mingdan.IDcard,7,4)年龄 from mingdan
where 2020-substring(mingdan.IDcard,7,4) >= 8 and 2020-substring(mingdan.IDcard,7,4) <= 30--直接算出年龄
select 2020-substring(mingdan.IDcard,7,4)年龄 from mingdan
where 2020-substring(mingdan.IDcard,7,4) between 9 and 20
select * from mingdan where IDcard is null or IDcard like '% %'
实现between语句
四、聚合函数介绍
1、聚合函数内容
·聚合函数介绍
Sum、count、max、min、avg
只能对数值进行运算，如number字段、存储数字的varchar字段
·不得不说的区别
除了count以外，聚合函数都会忽略空值count(1)
·利用distinct去重
2、查询脚本
课程表（SCORE）
1 语文 2 数学 3英语 4体育
- 查询南天鹏的所有考试成绩
- 计算南天鹏成绩的总分，最高分，最低分，平均分
- 课后题：计算语文课的最高分、最低分、平均分
- 数一数总共有多少个学生
- count与其他聚合函数的的区别
注意：空格和空值也同样计算了
- 查询学生姓名是否有重复
五、排序
一、
(1) 排序关键字
Order by
(2) 排序用法
1、 单字段排序
2、 多字段排序
3、 升降序 desc降序，升序不需要做任何标注（默认就是升序）
(3) 排序的原理
1、字符型按照首字母A→Z排序
2、数字、日期按照大小来排序
(4) 使用ORDER BY 排序的两大原则
1、原则1：永远是在最后
2、原则2：没有不能排序的东西
二、脚本查询
- 查询学生名单并按照姓名排序
- 查询语文课的成绩，以降序（从高到低）排列
- 查询学生所有成绩，并按照姓名，成绩（降序）排列
·排序条件为（120901008-120901005），xm
七、分组查询
·分组原理解析
1、计算每个学生的总分
·浏览所有学生成绩表
·告诉SQL，按照什么分组（这里按照姓名）
·分组之后算总分、平均分（sum()、avg()）
·注意事项：group by的顺序是在where之后
2、筛选出平均分大于60分的同学（分组查询中，对于聚合结果的过滤和筛选要用到having）
·在group by后要用having