一、查询
查询所有字段
select * from 表名;
例：
select * from students;
查询指定字段
select 列1,列2,… from 表名;
例:
select name from students;
使用 as 给字段起别名
select id as 序号, name as 名字, gender as 性别 from students;
可以通过 as 给表起别名
– 如果是单表查询 可以省略表明
select id, name, gender from students;
– 表名.字段名
select students.id,students.name,students.gender from students;
– 可以通过 as 给表起别名
select s.id,s.name,s.gender from students as s;
消除重复行
在select后面列前使用distinct可以消除重复的行
select distinct 列1,… from 表名;
例：
select distinct gender from students;
- 条件
使用where子句对表中的数据筛选，结果为true的行会出现在结果集中
语法如下：
select * from 表名 where 条件;
例：
select * from students where id=1;
where后面支持多种运算符，进行条件的处理
比较运算符
逻辑运算符
模糊查询
范围查询
空判断
比较运算符
等于: =
大于: >
大于等于: >=
小于: <
小于等于: <=
不等于: != 或 <>
例1：查询编号大于3的学生
select * from students where id > 3;
例2：查询编号不大于4的学生
select * from students where id <= 4;
例3：查询姓名不是“黄蓉”的学生
select * from students where name != ‘黄蓉’;
例4：查询没被删除的学生
select * from students where is_delete=0;
逻辑运算符
and
or
not
例5：查询编号大于3的女同学
select * from students where id > 3 and gender=0;
例6：查询编号小于4或没被删除的学生
select * from students where id < 4 or is_delete=0;
模糊查询
like
%表示任意多个任意字符
_表示一个任意字符
例7：查询姓黄的学生
select * from students where name like ‘黄%’;
例8：查询姓黄并且“名”是一个字的学生
select * from students where name like ‘黄_’;
例9：查询姓黄或叫靖的学生
select * from students where name like ‘黄%’ or name like ‘%靖’;
范围查询
in表示在一个非连续的范围内
例10：查询编号是1或3或8的学生
select * from students where id in(1,3,8);
between … and …表示在一个连续的范围内
例11：查询编号为3至8的学生
select * from students where id between 3 and 8;
例12：查询编号是3至8的男生
select * from students where (id between 3 and 8) and gender=1;
空判断
注意：null与’'是不同的
判空is null
例13：查询没有填写身高的学生
select * from students where height is null;
判非空is not null
例14：查询填写了身高的学生
select * from students where height is not null;
例15：查询填写了身高的男生
select * from students where height is not null and gender=1;
优先级
优先级由高到低的顺序为：小括号，not，比较运算符，逻辑运算符
and比or先运算，如果同时出现并希望先算or，需要结合()使用
- 排序
为了方便查看数据，可以对数据进行排序
语法：
select * from 表名 order by 列1 asc|desc [,列2 asc|desc,…]
说明
将行数据按照列1进行排序，如果某些行列1的值相同时，则按照列2排序，以此类推
默认按照列值从小到大排列（asc）
asc从小到大排列，即升序
desc从大到小排序，即降序
例1：查询未删除男生信息，按学号降序
select * from students where gender=1 and is_delete=0 order by id desc;
例2：查询未删除学生信息，按名称升序
select * from students where is_delete=0 order by name;
例3：显示所有的学生信息，先按照年龄从大–>小排序，当年龄相同时按照身高从高–>矮排序
select * from students order by age desc,height desc;
- 聚合函数
为了快速得到统计数据，经常会用到如下5个聚合函数
总数
count(*)表示计算总行数，括号中写星与列名，结果是相同的
聚合函数不能在 where 中使用
例1：查询学生总数
select count(*) from students;
最大值
max(列)表示求此列的最大值
例2：查询女生的编号最大值
select max(id) from students where gender=2;
最小值
min(列)表示求此列的最小值
例3：查询未删除的学生最小编号
select min(id) from students where is_delete=0;
求和
sum(列)表示求此列的和
例4：查询男生的总年龄
select sum(age) from students where gender=1;
– 平均年龄
select sum(age)/count(*) from students where gender=1;
平均值
avg(列)表示求此列的平均值
例5：查询未删除女生的编号平均值
select avg(id) from students where is_delete=0 and gender=2;
- 分组
group by
group by的含义:将查询结果按照1个或多个字段进行分组，字段值相同的为一组
group by可用于单个字段分组，也可用于多个字段分组
根据gender字段来分组，gender字段的全部值有4个’男’,‘女’,‘中性’,‘保密’，所以分为了4组 当group by单独使用时，只显示出每组的第一条记录, 所以group by单独使用时的实际意义不大
group by + group_concat()
group_concat(字段名)可以作为一个输出字段来使用，
表示分组之后，根据分组结果，使用group_concat()来放置每一组的某字段的值的集合
group by + 集合函数
通过group_concat()的启发，我们既然可以统计出每个分组的某字段的值的集合，那么我们也可以通过集合函数来对这个值的集合做一些操作
group by + having
having 条件表达式：用来分组查询后指定一些条件来输出查询结果
having作用和where一样，但having只能用于group by
group by + with rollup
with rollup的作用是：在最后新增一行，来记录当前列里所有记录的总和
- 分页
获取部分行
当数据量过大时，在一页中查看数据是一件非常麻烦的事情
语法
select * from 表名 limit start,count
说明
从start开始，获取count条数据
例1：查询前3行男生信息
select * from students where gender=1 limit 0,3;
示例：分页
已知：每页显示m条数据，当前显示第n页
求总页数：此段逻辑后面会在python中实现
查询总条数p1
使用p1除以m得到p2
如果整除则p2为总数页
如果不整除则p2+1为总页数
求第n页的数据
select * from students where is_delete=0 limit (n-1)*m,m
- 连接查询
当查询结果的列来源于多张表时，需要将多张表连接成一个大的数据集，再选择合适的列返回
mysql支持三种类型的连接查询，分别为：
内连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据
右连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据，右表特有的数据，对于左表中不存在的数据使用null填充
左连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据，左表特有的数据，对于右表中不存在的数据使用null填充
语法
select * from 表1 inner或left或right join 表2 on 表1.列 = 表2.列
例1：使用内连接查询班级表与学生表
select * from students inner join classes on students.cls_id = classes.id;
例2：使用左连接查询班级表与学生表
此处使用了as为表起别名，目的是编写简单
select * from students as s left join classes as c on s.cls_id = c.id;
例3：使用右连接查询班级表与学生表
select * from students as s right join classes as c on s.cls_id = c.id;
例4：查询学生姓名及班级名称
select s.name,c.name from students as s inner join classes as c on s.cls_id = c.id;
- 自关联
创建areas表的语句如下：
create table areas(
aid int primary key,
atitle varchar(20),
pid int
);
从sql文件中导入数据
source areas.sql;
查询一共有多少个省
select count(*) from areas where pid is null;
例1：查询省的名称为“山西省”的所有城市
select city.* from areas as city
inner join areas as province on city.pid=province.aid
where province.atitle=‘山西省’;
例2：查询市的名称为“广州市”的所有区县
select dis.* from areas as dis
inner join areas as city on city.aid=dis.pid
where city.atitle=‘广州市’;
- 子查询
子查询
在一个 select 语句中,嵌入了另外一个 select 语句, 那么被嵌入的 select 语句称之为子查询语句
主查询
主要查询的对象,第一条 select 语句
主查询和子查询的关系
子查询是嵌入到主查询中
子查询是辅助主查询的,要么充当条件,要么充当数据源
子查询是可以独立存在的语句,是一条完整的 select 语句
子查询分类
标量子查询: 子查询返回的结果是一个数据(一行一列)
列子查询: 返回的结果是一列(一列多行)
行子查询: 返回的结果是一行(一行多列)
标量子查询
查询班级学生平均年龄
查询大于平均年龄的学生
查询班级学生的平均身高
select * from students where age > (select avg(age) from students);
列级子查询
查询还有学生在班的所有班级名字
找出学生表中所有的班级 id
找出班级表中对应的名字
select name from classes where id in (select cls_id from students);
行级子查询
需求: 查找班级年龄最大,身高最高的学生
行元素: 将多个字段合成一个行元素,在行级子查询中会使用到行元素
select * from students where (height,age) = (select max(height),max(age) from students);
子查询中特定关键字使用
in 范围
格式: 主查询 where 条件 in (列子查询)
数据库设计
关系型数据库建议在E-R模型的基础上，我们需要根据产品经理的设计策划，抽取出来模型与关系，制定出表结构，这是项目开始的第一步
在开发中有很多设计数据库的软件，常用的如power designer，db desinger等，这些软件可以直观的看到实体及实体间的关系
设计数据库，可能是由专门的数据库设计人员完成，也可能是由开发组成员完成，一般是项目经理带领组员来完成
现阶段不需要独立完成数据库设计，但是要注意积累一些这方面的经验
（1）三范式
经过研究和对使用中问题的总结，对于设计数据库提出了一些规范，这些规范被称为范式(Normal Form)
目前有迹可寻的共有8种范式，一般需要遵守3范式即可
◆ 第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。
考虑这样一个表：【联系人】（姓名，性别，电话） 如果在实际场景中，一个联系人有家庭电话和公司电话，那么这种表结构设计就没有达到 1NF。要符合 1NF 我们只需把列（电话）拆分，即：【联系人】（姓名，性别，家庭电话，公司电话）。1NF 很好辨别，但是 2NF 和 3NF 就容易搞混淆。
◆ 第二范式（2NF）：首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。
考虑一个订单明细表：【OrderDetail】（OrderID，ProductID，UnitPrice，Discount，Quantity，ProductName）。 因为我们知道在一个订单中可以订购多种产品，所以单单一个 OrderID 是不足以成为主键的，主键应该是（OrderID，ProductID）。显而易见 Discount（折扣），Quantity（数量）完全依赖（取决）于主键（OderID，ProductID），而 UnitPrice，ProductName 只依赖于 ProductID。所以 OrderDetail 表不符合 2NF。不符合 2NF 的设计容易产生冗余数据。
可以把【OrderDetail】表拆分为【OrderDetail】（OrderID，ProductID，Discount，Quantity）和【Product】（ProductID，UnitPrice，ProductName）来消除原订单表中UnitPrice，ProductName多次重复的情况。
◆ 第三范式（3NF）：首先是 2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。即不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。
考虑一个订单表【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）主键是（OrderID）。 其中 OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 等非主键列都完全依赖于主键（OrderID），所以符合 2NF。不过问题是 CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 直接依赖的是 CustomerID（非主键列），而不是直接依赖于主键，它是通过传递才依赖于主键，所以不符合 3NF。 通过拆分【Order】为【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID）和【Customer】（CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）从而达到 3NF。 *第二范式（2NF）和第三范式（3NF）的概念很容易混淆，区分它们的关键点在于，2NF：非主键列是否完全依赖于主键，还是依赖于主键的一部分；3NF：非主键列是直接依赖于主键，还是直接依赖于非主键列。
（3）E-R模型
E表示entry，实体，设计实体就像定义一个类一样，指定从哪些方面描述对象，一个实体转换为数据库中的一个表
R表示relationship，关系，关系描述两个实体之间的对应规则，关系的类型包括包括一对一、一对多、多对多
关系也是一种数据，需要通过一个字段存储在表中
实体A对实体B为1对1，则在表A或表B中创建一个字段，存储另一个表的主键值
逻辑删除
对于重要数据，并不希望物理删除，一旦删除，数据无法找回
删除方案：设置isDelete的列，类型为bit，表示逻辑删除，默认值为0
对于非重要数据，可以进行物理删除
数据的重要性，要根据实际开发决定
总结
SELECT select_expr [,select_expr,…] [
FROM tb_name
[WHERE 条件判断]
[GROUP BY {col_name | postion} [ASC | DESC], …]
[HAVING WHERE 条件判断]
[ORDER BY {col_name|expr|postion} [ASC | DESC], …]
[ LIMIT {[offset,]rowcount | row_count OFFSET offset}]
]
完整的select语句
select distinct *
from 表名
where …
group by … having …
order by …
limit start,count
执行顺序为：
from 表名
where …
group by …
select distinct *
having …
order by …
limit start,count
实际使用中，只是语句中某些部分的组合，而不是全部