'''
1.所有数据按顺序插入
insert [into] 表名 values (值1, ..., 值n)[, ..., (值1, ..., 值n)];
2.指定字段匹配插入，可以任意顺序
insert [into] 表名(字段2, 字段1, ..., 字段n) values (值2, 值1, ..., 值n)[, ..., (值2, 值1, ..., 值n)];
3.插入查询结果
insert [into] 表1(字段1, ..., 字段n) select 字段1, ..., 字段n from 表2 [条件];
'''
#eg：1
create table t1(
id int auto_increment,
x int,
y int,
primary key(id)
);
insert t1 values (1,2,3),(2,20,30); # 按顺序插入
insert into t1(y,x) values (300,200); # 按规定字段顺序指定插入
create table nt1 like t1; # 复制表
insert into nt1 select * from t1; # 复制所有数据
create table tt1(
x int,
z int
);
insert into tt1 values (999, 888);
insert into nt1(x) select x from tt1; # 将tt1中指定字段插入到nt1中指定的字段
insert into nt1(x,y) select x,z from tt1; # 将tt1中x和z字段的结果赋值给nt1中的x,y字段
删语法
'''
1.会记录自增信息，操作会被日志记录，效率低
delete from 表名 [条件];
delete from t1; # 没有条件的情况下是清空所有数据，但会记录自增信息
insert into t1(x, y) values(6, 66);
2.清空表，会重置自增信息
truncate table 表名;
truncate table nt1;
insert into nt1(x, y) values(6, 66);
'''
改语法
update 表名 set 字段1=值1[, ..., 字段n=值n] [条件]
update tt1 set x=666; # 无条件，全改
uodate tt1 set x=777, z=555 where z<888; # 只修改满足条件的行
二、单表查询
查语法
'''
select [distinct] 字段1 [as 别名], ..., 字段n [as 别名] from [库名.]表名
[
where 约束条件
group by 分组依据
having 过滤条件
order by 排序的字段
limit 限制显示的条数
];
注：
1.查表中所有字段用*表示
2.条件的书写规则严格按照语法顺序书写，可以缺省，但不可以错序
3.约束条件的流程：from -> where -> group by -> having -> distinct -> order by -> limit
4.字段可以起别名
5.字段可以直接做运算 select age + 1 'new_age' from emp;
6.分组后的条件均可以使用聚合函数
'''
select concat(area, '-', port) as '家乡' from emp; # 上海-浦东 以"-"字符连接两边的字段
select concat_ws("-", name, area, port) '信息' from emp; # 以"-" 字符拼接后面的所有字段
select upper(name) 'name', gender, age from emp; # 可以指定多个字段
select name, ceil(salary), floor(salary), round(salary) from emp where name='kevin'; # 数学函数
#去重前提：所查所有字段的综合结果完全相同，才认为是重复的，只保留重复中的一行数据
select distinct area from emp;
select distinct area, port from emp;
1.比较运算符
= | < | > | <= | >= | !=
select * from emp where area!="上海";
2.区间运算符
between 10 and 20 #10~20
in(10, 20, 30) #10或20或30
select * from emp where id between 3 and 5; #[3,5]，闭合区间，包含3和5，三行数据
select * from emp where id in(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18); #分离的区间，2, 4, 6, 8, 10, 12 都会显示
3.逻辑运算符
and | or |not
select * from emp where area="山东" and port="济南";
4.相似运算符
like '_owen%' # 模糊匹配字符串owen，_表示一个字符，%表示任意字符
select * from emp where name like '__en%'; #在en前可以出现2个任意字符，之后可以出现0或多个任意字符
正则匹配
like完成模糊匹配，但功能局限，可以模糊个数，但不能模糊类型，正则可以完成类型及个数的模糊匹配
语法：字段 regexp '正则表达式'
注：只支持部分正则语法
#查找姓名有数字的员工信息
select * from emp where name regexp '.*[0-9]+.*';
group by 分组
分组：根据字段相同值形成不同的类别，不明确分组其实整个表就为一个默认大组
原因：把以值共性得到的类别作为考虑单位，不再关系单条记录，而且一组记录
结果：只能考虑组内多条数据的聚会结果（聚合函数结果），分组的字段同样是聚合结果，如：组内的最大最小值
#分组相关设置
sql_mode=ONLY_FULL_GROUP_BY,STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION
聚合函数：
max()：最大值
min()：最小值
avg()：平均值
sum()：和
count()：记数
group_concat()：组内字段拼接，用来查看组内其他字段
#每个部门平均薪资
select dep, avg(salary) '平均薪资' from emp group by dep;
#每个部门有哪些人
select dep, group_concat(name) from emp group by dep;
#各性别中附属于教学部的最高薪资
select max(salary) '最高薪资', gender from emp where dep='教学部' group by gender;
1. 14条数据部门有3个，并且每个部分有多条记录，可以作为分组依据
select * from emp group by dep; #非分组安全模式下，可以查询非聚合结果，显示的是第一条记录，没有意义，分组安全模式下不能查询非聚合结果的字段，会报错
select dep from emp group by dep; #分组的字段可以查询聚合结果
2. 如果就像以姓名进行分组可以，但没多大意义，原因name值基本上都不相同，以组考虑会导致组内大多只要一条记录(自成一组)，组的利用就不是很强烈，此类分组是无意义的
select name from emp group by name; #可以分组，意义不大
子查询
子查询：将一条查询结果作为另外一条查询的条件
语法：一条select语句用()包裹得到的结果作为另一条select语句的条件
单行子查询：
子查询语句的结果为一行数据，可以结合 = | < | > | <= | >= | != 运算符来完成父查询
# 查询姓名、性别、地区、基于薪资大于10的结果的查询结果
select name, gender, area from emp where salary = (select salary from emp where salary > 10);
多行子查询：
子查询语句的结果为多行数据，可以结合 in | all | any 运算符来完成父查询
in：任意单一值，一次只能考虑子查询中的一个结果
all：全部值，将子查询结果作为一个整体考虑
any：任意多个值，子查询的每一个结果都可以作为参考依据
#查询教学部男的最高薪资对应的人名, 女的最高薪资对应的人名
select name from emp where salary in (select max(salary) '最高薪资' from emp where dep='教学部' group by gender);
#遍历14条数据，salary要小于(9.4, 3)中的每一个
select * from emp where salary < all(select max(salary) '最高薪资' from emp where dep='教学部' group by gender);
# 遍历14条数据，salary大于9.4或大于3的数据均满足条件
select * from emp where salary > any(select max(salary) '最高薪资' from emp where dep='教学部' group by gender);
having筛选
wgy：完成在分组之后的筛选
注意：having条件是实现聚合结果层面上的筛选 => 拿聚会结果完成判断
#各部门的平均薪资
select dep, avg(salary) '平均薪资' from emp group by dep;
#平均薪资大于6w的部门(部门与部门的平均薪资)
解决：以dep进行分组，以avg(salary)作为判断条件(筛选)
select dep, avg(salary) '平均薪资' from emp group by dep having avg(salary) > 6;
总结：having通过聚合函数结果完成筛选
select max(salary) from emp having max(salary) > 9.4; #虽然没有明确书写group by，但在having中使用了聚合函数，所以该查询就将整个表当做一个默认大表来考虑，所以查询的字段只能为聚合函数的结果
order by 排序
why：完成排序
注意：可以使用聚合函数，哪怕没有明确group by
升序：asc | 降序：desc
#按照年龄降序
select * from emp order by age desc;
#将部门按照部门平均工资降序方式排序
select dep, avg(salary) from emp group by dep order by avg(salary) desc;
limit限制
why：限制最终结果的数据行数
注意：limit只与数字结合使用
#limit 1：只能显示一行数据
select * from emp limit 1;
#limit 6,5：从第6+1行开始显示5条数据(索引从0开始)
select * from emp limit 6,5;
#获得薪资最高的人的一条信息
select * from emp order by salary desc limit 1;