1.库操作
2.表操作
3.行操作
1.库操作
1)创建数据库
语法:
create database 数据库名 charset utf8;
数据库命名规则:
由数字,字母,下划线,@,#,$ 等组成
区分大小写
唯一性
不能使用关键字如 create select
不能单独使用数字
最长128位
#基本上跟python或者js命名规则一样
2)相关操作:
查看数据库:
show databases; 查看所有的数据库
show create database db1; 查看db1这个数据库
select database();
选择数据库:
use 数据库名;
删除数据库:
drop database 数据库名;
修改数据库:
alter database db1 charset utf8;
2.表操作
表相当于文件,表中的一条记录就相当于文件的一行内容,表中的一条记录有对应的标题,成为表的字段
1).创建表
语法:
create table 表名(
字段名 类型(宽度) 约束条件,
字段名 类型(宽度) 约束条件,
字段名 类型(宽度) 约束条件);
注意:
1.在同一张表中,字段名是不能重复的
2.宽度和约束条件可选,非必须,宽度指的是字段长度约束,例如: char(10) 里面的10
3.字段名和类型是必须要写的
2).查看表的结构
①desc 表名;
②show create table t1\G;
修改表操作:
1.修改表名
alter table 表名 rename 新表名;
2.增加字段
alter table 表名 add 字段名 数据类型 [完整性约束条件], #注意这里可以通过逗号分割
add 字段名 数据类型 [完整性约束条件]; #这里可以一次添加多个约束
alter table 表名 add 字段名 数据类型 [完整性约束条件] first(after);添加字段时,放在第一个字段位置(或者放在最后一个位置),通过first和after可以将新添加的字段放在表的任意位置
3.删除字段
alter table 表名 drop 字段名;
4.修改字段
alter table 表名 modify 字段名 数据类型 [完整性约束条件];
alter table 表名 change 旧字段名 新字段名 旧数据类型 [完整性约束条件];
#change比modify多了一个改名字的功能,这一句是只改了一个字段名字,如果想改数据类型,在新字段名后面加上新数据类型即可
给字段添加一个外键属性的语句: alter table 表二名 add foreign key (表2的一个字段) references 表1名(表一的一个字段);
注: mysql中表名是不区分大小写的,如果将表名t1改为T1,是没用的,在数据库猴子那个表名都是小写的.
行操作
1)插入数据(insert)
2)更新数据(update)
3)删除数据(delete)
4)查询数据(select)
1) 插入数据
语法1:
insert into 表名(字段1,字段2,字段3....) values(值1,值2,值3...); #指定字段来插入数据,插入的值要和你前面的字段相匹配
语法2:
insert into 表名 values (值1,值2...) # 如果不指定字段,就按照默认的几个字段来插入数据
2) 更新(修改)数据
语法:
update 表名 set 字段1=值1,字段2=值2 where ...; #定位到where 然后将字段1和字段2的值改为值1,值2 定位到某个记录,并把这个记录中的某项内容更改
3)删除数据
语法:
delete from 表名 where conition; #删除符合条件的记录
delete from 表名;# 如果不加where条件,则默认将表中的所有内容删除,但是清空所有的内容,一般我们用truncate,能够将id设置为0,delete不能讲id设置为0,在插入数据时,会按照之前的数据记录的id数继续递增
4).查询数据(重点)
单表查询和多表查询
1)单表查询
语法:
select * from 表名; #*代表的是查询所有字段的数据
select distinct 字段1,字段2...from 库名.表名
where 条件
group by field(字段) # 分组
having #筛选
order by field(字段) #将结果按照后面的字段进行排序
limit 限制条数 #将最后的结果加一个限制条数,就是说要过滤出来的数据记录的条数
2)关键字的执行优先级(重点中的重点)
from --> where -->group by -->having-->select-->distinct-->order by-->limit
步骤:
1.先到找表from
2.拿着where 指定的约束条件,去文件/表 中取出数据
3.将取出的数据group by分组,如果没有group by,则整体为一组
4.将分组后的结果进行having过滤
5.然后执行select查询
6.去重复
7.将结果按照条件order by进行排序
8.限制结果的显示条数
聚合函数: 聚合函数聚合的是组的内容,若是没有分组,则默认一组
如: select count(*) from 表名;
select max/min/avg/sum(字段) from 表名; 计算字段中的xxx值
having过滤
having的语法格式和where是一模一样的，只不过having是在分组之后进行的进一步的过滤，where不能使用聚合函数，having是可以使用聚合函数的 #！！！执行优先级从高到低：where > group by > having #1. Where 发生在分组group by之前，因而Where中可以有任意字段，但是绝对不能使用聚合函数。 #2. Having发生在分组group by之后，因而Having中可以使用分组的字段，无法直接取到其他字段,having是可以使用聚合函数
order by 查询顺序
select * from 表名 order by 字段; 默认升序, ASC升序, DESC降序
限制查询的记录数 limit
# 取出工资最高的前三位的信息
select * from 表名 order by salary DESC limit 3;
使用正则表达式查询
#之前我们用like做模糊匹配，只有%和_，局限性比较强，所以我们说一个正则，之前我们是不是学过正则匹配，你之前学的正则表达式都可以用，正则是通用的
SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP '^ale';
SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP 'on$';
SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP 'm{2}';
小结：对字符串匹配的方式
WHERE name = 'egon';
WHERE name LIKE 'yua%';
WHERE name REGEXP 'on$';
2) 多表查询
外链接语法:
select 字段列表 from 表1 inner / left / right join 表2 on 表1.字段=表2.字段 ;
1.交叉连接: 不适用任何匹配条件 ,生成笛卡尔积
select * from 表1,表2 ;
如果这样写代码,会生成笛卡尔积
笛卡尔积: 每一个字段的每一项与另外一个字段的每一项 匹配
2.内连接 :只连接匹配的行
select * from 表1,表2 where 表1.字段=表2.字段 ;
3.外连接之左/右连接: 优先显示左表全部记录
select * from 表 left/right join 你想优先显示的表 on ....; # on的作用和where差不多
全外连接: 显示左右两个表的全部记录
(mysql 不支持全外连接)
(mysql 可以使用此种方式间接实现全外连接)
select * from 表 left join 优先显示的表 on ....union select * from 表 right join 优先显示的表 on .... ;
#注意 union与union all的区别：union会去掉相同的纪录，因为union all是left join 和right join合并，所以有重复的记录，通过union就将重复的记录去重了
子查询
子查询其实就是将你的一个查询结果用括号括起来，这个结果也是一张表，就可以将它交给另外一个sql语句，作为它的一个查询依据来进行操作。
带in关键字的子查询
select id,name from dep where id in (select dep_id from emp group by dep_id having avg(age)>25);
总结: 子查询的思路和解决问题一样,先解决一个然后拿着这个的结果再去解决另外一个问题,连表的思路都是先将2个表关联在一起,然后进行group by 啊过滤啊操作,两者的思路是不一样的
带比较运算符的子查询
比较运算符: = ,> ,< ,>=,<=,!=等
带exists关键字的子查询
exists关字键字表示存在。在使用exists关键字时，内层查询语句不返回查询的记录。而是返回一个真假值。True或False
当返回True时，外层查询语句将进行查询；当返回值为False时，外层查询语句不进行查询。还可以写not exists，和exists的效果就是反的