文章目录
- 前文知识点回顾
- 正文 ：对数据表进行“增删查改”操作
- 下一篇 [对数据表进行“增删查改”的进阶操作](https://blog.csdn.net/DarkAndGrey/article/details/123359881)
前文知识点回顾
MySQL第二讲 - 数据表简单操作 与 “增删查改的开头部分- 增”这个上篇博文中主要讲的是关于 数据库中 数据表的操作。
正文 ：对数据表进行“增删查改”操作
新增操作 - insert 关键字
上篇博客中只是介绍了一个简单插入操作： insert into 表名 values(列值，列值…)；
这个括号中的 列值的个数要与插入的数据表的列数相等，且对应的列值的类型也要相匹配【简单来说：要插入数据，就直接插入一行满的数据。使其 插入的值个数 与 列数相等】
但是呢！insert 在进行插入的时候，通过指定插入的表头，就可以直插入某一列或者几列的数据（不用列值的个数 与列数相匹配）。此时其他的列将采用默认值。
命令：insert into 表名 (指定的表头们/ 字段) values(列值，列值…);
不过呢，插入操作 ： insert into 表名 values(列的值…)；
它一次其实可以插入多行数据，而上篇博文演示的只是一次插入一行数据 / 一行中几列。
下面我们就来演示 insert 关键字的多行插入数据。
命令格式： insert into 表名 values( 一行值)，(一行值), , , , , , ,；
values 后面的每个括号都对应着一行的数据，可以一次性的带有多个()，多个() 之间使用 逗号来分割。
当然，我们也可以 指定 多行插入的列值和列数。【通过指定插入的表头，就可以直插入多行的某一列或者几列的数据（不用列值的个数 与列数相匹配）。此时其他的列将采用默认值。】
疑问时刻：当插入 N 行数据，insert 插入命令 ： 一次插入一行(需要插入N次) 与 一次插入多行数据，有什么区别吗？
首先，从数据的角度来看，同时插入两行相等数据，分别对其进行一次插入一行 与 一次插入多行数据操作，两者存储数据不会存在差异，是一样的。
但是从插入数据的效率上看，一次插入多行数据 比 一次插入一行数据 要高出不少。【一次多行插入数据 速度是 一次一行的 好几倍】
通过上面的分析：我们很容明白，当行数一多，或者列数一多的时候，服务器做出相应的时间就越长（因为数据很多）。你又是一次一行的插入，那么这个时间效率非常的低。
如果我们一次多行插入数据，一步到位，那么服务器就省去了多余响应，一次性返回总的结果。
时间效率效率大大提升！！！
查找语句（基础操作） - select关键字 - 重点！！！！！！！！
我们说是“增删查改”，但是“增删改”都非常简单！
只有 “查” 有难度。
查找语句是 SQL语句 / 命令 中 最核心，也是最复杂的操作。
这么说吧：如果我们掌握了 查找语句，就基本上可以认为MySQL通关，后面也就没什么难点了。
1、最基础的查找：全列查找
全列查找：就是直接把一个数据表中的 所有列 和 所有行 的数据，全部查找出来！
命令格式： select * from 表名;
在MySQL中，* 就叫做 “通配符”，表示一个数据表中的所有列。
【博主只记得：在Java的泛型的语法中涉及通配符的概念。符号 为 ?】
可以这么理解， * 就相当于万能wlan钥匙，什么 wlan 都能连。
只不过 * 匹配的是 列/字段。
为了方便后面的功能演示，请大家创建如下面所示的数据表，并将输入插入到该数据表。
效果图
通过 select 关键字 的 全列查找灵敏，把一个表中所有的行与列的数据全部找到。
查找的结果以一个表的形式呈现出来，注意！这个表是一个 “临时表”。
为什么说这个打印出来表 是 临时表呢？
这是因为我们都知道数据库的 表 都是存储在硬盘上的。
原理是当服务器接收到客户端的“请求”之后，进行查找数据，将找到的数据整合发送给 客户端（数据还在硬盘没有改变，你可以理解为客户端拷贝了这一份“响应”），客户端再将“响应接收“”，解析，显示（这时候数据是在内存上操作的）。当显示以后，内存中存储这些数据的空间也就被释放了。
注意！在操作的过程中，硬盘上的并没有发生变化。因为客户端此时操作数据只是一份拷贝数据，属于一次消耗品。
拓展 ： select * from 表名; 这个操作其实是一个危险操作！
为什么说 select * from 表名; 是一个危险操作？
理由很简单，我们 上篇博客讲了 “环境”的配置。你可以想象一下：如果是生产环境中的数据，少说也有几个T吧，你这条SQL通过网络发送 服务器，服务器接收到请求就会开始操作起来。
由于数据量庞大，服务器疯狂读取硬盘的数据，而一个机械硬盘的读取速度也就是几百兆左右，也就是说会把硬盘的IO 瞬间吃满，同时MySQL服务器又会立即返回找到数据作为响应给客户端。
【注意MySQL服务器 是找到符合条件的数据，就将其返回。不是说全部找到后，打包给客户端。】
因为 客户端 与 服务器是通过网络来交互的，再结合上面所述：服务器返回数据量也是非常大的。
这就会造成另外一个结果：把你的网速吃干净。专业术语来说：把网卡的带宽吃满。
【网卡的访问速度跟机械硬盘差不多。好的网卡 上 万兆的都有，比如王思聪家的电脑。但是呢，数据量还是很大的】
简单来说：对生存环境的数据，进行select * from 表名; 这个操作，我们的硬盘和 网卡都会被瞬间吃满，导致服务器卡死（繁忙），此时如果有客户想提出的任何“请求”，或者只是想链接服务器，服务器都没有那个时间去处理。
这就跟 LOL 战斗之夜的一区艾欧里亚 登录排队是一个效果。每一个人的账号数据都存储在服务器中。登进去肯定是要访问自己的账号信息的，但是呢，登录的人是在太多，服务器需要处理很多的数据，此时别说玩，你连登录都是一个问题。
得出结论：一旦 服务器的硬盘和网络被吃满，此时我们的数据库服务器就难以对其它客户端的请求作出响应。
而生产环境的服务器，无时不刻要向 普通用户提供响应。这就导致客户进不去，或者说网络不响应，再者就是响应时间太长等问题。
简称： 数据库累成“狗”。
为了预防这种情况的发生。
在实际开发中，一般公司都会对 SQL 的执行时间做出监控
一旦发现出现了这种长时间执行的 ‘慢SQL’，就会强制终止这个SQL 语句的运行，并删除它。
总之：在以后工作的时候，用之前先掂量掂量，以免对公司实施毁灭性打击。同时也是对你自己的毁灭性打击。
2、指定列查询 ： 只查询自己想要的那一列数据
命令格式：select 列名，列名… from 表名;
查询的时候，显式的告诉数据库要查的是那些列。
数据库就会针对性的进行返回数据。（返回的结果，还是一个 “临时表”）
简单再说明一下临时表： 在客户端内存上临时保存一个数据表，随着打印的进行，内存就会被释放。
临时表的结果对于数据库服务器中的原始数据没有任何影响。
不要看了下面的结果，就认为改动了原始的数据。
相比于前面的全列查找，这种指定列查询就要高效很多，
后面在工作中接触数据库中，一个表至少有十几列都是很正常的，这种 指定列查询 不仅效率高，涉及到数据传输量不是很大。
因此，，这种 指定列查询 操作，在以后的开发中是会经常用到的。
3、指定查询字段为表达式
在查询的时候，同时进行一些运算操作（列与列之间）
例如：考试结束之后，我们预估语文成绩 比实际成绩高10分。
命令格式：select 列名表达式，列名表达式… from 表名
这个结果还是一个临时表，意思就是 硬盘上原始数据并没有改变。改变只是临时表中的数据。
再次强调： select关键字的操作，不会影响到硬盘上的原始数据。
现在我们再练习一个例子，要求这些 “同学“的总成绩
但是，这里面还存在一些细节问题。来看下面
上述操作，都是针对 一列或者多列来进行的运算操作。
也就是针对指定的列中每一行的数据都进行相同的运算。
代入例子中：指定 语数外 三列的成绩相加，也就是将 每一行“同学”的 三列成绩相加。
行与行之间，数据互不影响。【你算你的，我算我的】
另外， 指定查询字段为表达式 的 运算方式，各种算术运算方式都是可以。
4、别名（关键字 as）：指定查询字段为表达式，给表达式取个名字
前面计算总分的时候， 打印出的临时表，总分的表头名很长。
于是乎，我们就想：能不能给这个表达式换个名字，让打印出临时表看起来更舒服一些~
故，便有了别名（关键字为 as）。
它的语法格式：select 字段表达式 as 新名字 from表名;
另外，注意一点： as 是可省略的（表达式 与 别名 之间用空格隔开）。打印效果是一样的，但是代码的阅读性不高。
【ps：不要搞事情，说不写就不写。一个优秀程序员，不是说他的代码不是写得多好，多精简！而是看他代码的可读性高不高！！！！】
5、针对查重结果 去重 - 关键字 distinct
j针对查询的结果，把重复的记录去掉。【相同的数据，只能存在一个】
语法格式：select distinct 指定的列名 from 表名;
注意！如果是针对多个列来进行去重（上面是对单列进行去重），去重的条件：多个列的值都相同的时候，才视为重复。
你可以这么理解：多列去重的时候，执行去重操作的话。每个列直接就剩一个元素。
6、排序 ：关键字（order by）
这里的排序针对于 查询的结果（临时表）进行排序。【不会影响到数据库服务器上的原始数据。说白了就是不会影响硬盘上的原始数据】
命令格式：select 列名… from 表名 order by 列名 asc(升序) / desc(降序);
意思就是：select选择的列，根据 order by 后面指定列，它的排序方式（sac/desc），进行排序移动。
其结果：就是 order by 后面指定列有序，其他列的数据不一定。
也就是说： order by 这种排序，只能保证至少一列有序。
但是！像数据库查询的结果，如果不去指定排序，此时查询结果的顺序是不可预期的。
【对应的情况是：指定的列中的 列值全部为相同的时候，无法确定谁在上，谁在下】
简单来说就是不要太过于依赖默认的顺序。
细节拓展
当指定排序的列中，含有NULL
有的数据库记录中是带有NULL值得，像这样的 NULL 认为是最小的（升序在最上面，降序在最下面）
【小拓展: NULL 和其他值进行运算，其结果还是 NULL，NULL 可以看作最小值，但和零没关系】
排序也可以依靠表达式或者别名来进行排序
下面我们就以总成绩来进行排序（下面演示升序，降序就没必要了，就把 asc 改成 desc就行了）
排序也可以字符串类型数据库
在创建数据库：可以指定数据字符集的校验规则【命令：collate 校验规则;】
校验规则：描述字符之间的比较关系。
比如 英文之间的比较，忽略大小写，那么这个时候就不是按照字典序进行排序的。
而且字典序只是针对英文，如果你拿个中文，就没有什么作用。
而且 字符集有很多种，并不一定就是字典序。
所以说 字符串类型的数据，排是可以排序的，但不一定是字典序。
话说回来：用字符串去排序还是很少的。主要还是用数字去排序
所以，这里只要了解就行了，就不做过多的讲解。
order by 可以 指定 多个列进行排序
先根据第一个列进行排序，如果第一个列结果相同，相同结果之间再通过第二个排序，以此类推
命令格式：select 列名，列名… from 表名 order by 列名,列名;
指定多个列的目的：就是为了避免指定一个列时，如果这个列中所有的列值都是相同的，那么彼此之间的顺序是无法确定的。
如果指定了多个列的时候，还可以根据其它列的数值进行排序。从而就能预期到彼此之间的顺序。
知识铺垫 - 为select 的 第七种操作铺垫
比较运算符
| 运算符 | 说明 |
|---|---|
| >, >=, <, <= | 大于，大于等于，小于，小于等于 |
| = | 表示比较相等，NULL 不安全，例如 NULL = NULL 的结果是 NULL，NULL会视为是假，条件不成立 |
| <=> | 表示比较相等，NULL 安全，例如 NULL <=> NULL 的结果是 true(1)，条件成立 |
| !=, <> | 不等于 |
| between a0 and a1 | 范围匹配，[a0, a1]，如果 a0 <= value <= a1，返回 true(1) |
| in (option, …) | 如果是 option 中的任意一个，返回 true(1) |
| is null | 专门用来比较NULL的，是否为NULL |
| is not null | 专门用来比较NULL的，判断是否 不是 NULL |
| LIKE | 模糊匹配。% 表示任意多个（包括 0 个）任意字符；_ 表示任意一个字符 |
逻辑运算符
| 运算符 | 说明 |
|---|---|
| and （逻辑与 &&） | 多个条件必须都为 TRUE(1)，结果才是 TRUE(1) |
| or （逻辑或 双竖线） | 任意一个条件为 TRUE(1), 结果为 TRUE(1) |
| not（逻辑非 ！） | 条件为 TRUE(1)，结果为 FALSE(0) |
注意：
1、where条件可以使用表达式，但不能使用别名。
2、 and的优先级高于or，在同时使用时，需要使用小括号()包裹优先执行的部分
7、select 中的 条件查询：关键字 where
在 select 查询语句的后面加上一个 where 语句，后面跟上一个具体的筛选条件。
命令格式：select 列名,列名… from 表名 where 筛选条件;
作用：把查询结果中满足筛选条件的记录保留，把不满足筛选条件的记录给过滤掉。
基本查询
and与or
范围查询 ： between and + in
小拓展：MySQL的 between a0 and a1 算是不常见的 闭区间 语法。其他大部分语言都是 左闭右开的区间，比如java的 substring，还有在java的底层代码中，只要见到 form to 这样的字样，就是 左闭右开的区间。
模糊查询：like
like，需要搭配通配符来使用：只需要对方的字符串符合你此处描述的一个形式就ok
这里like使用的通配符有两种 ： % 和 _
%： 代表 任意个字符【任意个：大小不做限制，可以是很大或者很小的数。包括0】，且每个字符又可以表示为任意字符(就是打牌中赖子一样，可以将它当做任意一张牌)。
_ ：下划线它只能代表一个字符，但是这一个字符是“赖子”，即：可以表示任意字符。
还记得查看字符集的指令吗？
命令格式 ：show variables like ‘character%’;
这里其实就是使用了通配符。
如果抛开 SQL，站在更广的角度来看待 通配符体系。编程中还有一个东西叫做“正则表达式”，提供l更多的特殊符号来描述一个字符串的规则/特征。【别问我，我不会。】
查询语句中，和NULL 进行比较
8、分页查询：关键字 limit
分页查询，其实在我们的生活中很常见，比如我们浏览器 搜索资料，它的搜索结果会有很多。
网页呢，会帮我们进行分页。让我们一页一页去翻。这里其实就是运用分页查询。
至于为什么要使用分页查找，是因为如果我们一股脑将数据去不放入一张网页中，由于数据量很大，传输很慢，页面加载速度降低，网速也会被吃很多。
分页查询：就是为了避免这种情况，将数据分割N页，一页中最多显示 k 个结果。
在进行查找的时候，就按照一页的数据量进行返回。
【比如说：一页显示20条记录，第1页：1~20、第二页21 ~40。。。。。。】
这样就提升了网页的加载速度 和 数据量的传输量。
在sql 中可以通过limit来实现分页查询，
limit 同样可以搭配条件，以及 order by 等操作来组合使用。
limit还有一个非常重要的作用。
前面说到 select * from 表名; 这个操作对生产环境的数据库很危险！
但是，有的人呢可能就会疑惑：难道那些指定列 和 列的表达式，还有 排序、条件等操作就不危险了吗？
危不危险 是根据操作指令返回的数据量来决定的。
如果返回的数据量很大，那么这个操作就是危险的，反之，则是安全的操作。
其实我们学习这么的操作指令，就是为避免危险操作。
1、select 指定需要的列数据，缩小数据范围。
2、然后，用严格的限制条件（where）来缩小数据量。，
3、再搭配使用limit，进一步限制数据量，实现更稳妥的操作。
修改：关键字 update
命令格式 update 表名 set 列名 = 值,列名 = 值,列名 = 值… where 条件;
where 条件：起着筛选数据的作用，简单来说：我们更新数据，很少会是整体数据全更新，只是更新部分内容。
where 就是用来处理这种情况，来筛选需要更改的数据。
where 条件; 主要是针对那些行进行修改，符合条件的行就会修改，反之，则不会。
不过放心，这里 where 的条件 和 前面的 select 的 where 条件 是一样的。
意思就是说：前面讲的那些 操作 都能用在 update语句 上。
唯一需要注意的是：updata 是会修改数据库服务器上的原始数据的！！！！！
update是不会像 select 那样，做个样子的。它是实打实的修改了原始数据。
修改语句，也是咱们日常开发 常用的 一个 sql，大家一定要掌握它。
删除（Delete）
语法格式： delete from 表名 where 条件;
删除操作海慧寺很危险的，一旦这里的条件写错了，可能影响范围就会很大，如果不写条件，就会把整个表的数据都删除掉了。（也就说： delete语句，不加where条件限制，就会把数据表中的数据清空）
而 drop table 表名; 是将整个表都删除了。
