where
从硬盘上读取数据时的一个过滤条件
where支持的运算符见图1
where 的筛选过程
在没有索引的情况下 挨个比较 效率低
所以我们应该给表添加索引
group by
作用 用于给数据分组
为什么要分组？ 思考生活为什么要分组
1.在生活中是为了方便管理
2.在数据库中是为了 方便统计
准备数据
create table emp (id int,name char(10),sex char,dept char(10),job char(10),salary double);
insert into emp values (1,"刘备","男","市场","总监",5800),
(2,"张飞","男","市场","员工",3000),
(3,"关羽","男","市场","员工",4000),
(4,"孙权","男","行政","总监",6000),
(5,"周瑜","男","行政","员工",5000),
(6,"小乔","女","行政","员工",4000),
(7,"曹操","男","财务","总监",10000),
(8,"司马懿","男","财务","员工",6000);
按照部门给数据分组
select *from emp group by dept;
有两种情况
1.sql_mode中 没有设置 ONLY_FULL_GROUP_BY 显示每个组的第一条记录 没有意义 所以新版中 自带ONLY_FULL_GROUP_BY
2.sql_mode中有设置 ONLY_FULL_GROUP_BY 直接报错
原因是： * 表示所有字段都要显示 但是 分组后 记录的细节被隐藏 只留下了
这意味着：只有出现在group by 后面的字段才能被显示
分组是为了统计分组数据 如何统计？
需要使用到聚合函数
聚合函数：
将一堆数据经过计算，得到一个数据
sum() 求和
avg() 求平均数
max()/min() 求最大值 / 最小值
count() 个数
2.查询每个部⻔门有⼏几个⼈人
select dept,count(*) from emp group by dept;
3.计算每个部⻔门的平均⼯工资
select avg(salary) from emp group by dept;
总结 什么时候需要使用分组 只要你的需求中 带有 每个这样的字眼 就需要分组
每个岗位 每个部门 每个性别
5.查询平均⼯工资⼤大于5000的部⻔
select avg(salary) from emp where avg(salary) > 5000 group by dept;
where 语句后面 不能使用聚合函数
select avg(salary) from emp；
总结where 条件不能用于筛选分组后的数据
group_concat 用于分组后 将组中的某些字段拼接成字符串
select dept,group_concat(name) from emp group by dept;
其实 没啥意义 为啥？ 你为什么要分组？是为了统计数据 如果你不需要统计 就没有必要分组
having
用于对分组后的数据进行过滤
having不会单独出现 都是和group by 一起出现
与where的区别
相同点： 都用于过滤数据
不同点：
1.where是最先执行 用于读取硬盘数据
having 要等到数据读取完之后 才能进过滤 比where晚执行
2.where中不能使用聚合函数
having中可以
需求：
5.查询平均⼯工资⼤大于5000的部⻔
select dept,avg(salary) from emp group by dept h0aving avg(salary) > 500;
6.查询工资最高的人的姓名和他的工资
需要用到子查询
是什么 干什么 怎么用？
order by [desc,asc]
用于对记录进行 排序
desc为降序
asc为升序
按照工资的从低到高顺序 显示所有的员工
select *from emp order by salary;
默认为升序
修改为降序
select *from emp order by salary desc;
按照每个部门的平均工资 降序排序
select dept,avg(salary) from emp group by dept order by avg(salary) desc;
limit *******
用于限制显示的条数
limit [start,]count
# 看看表里前三条数据
select *from emp limit 3;
# 看看表里的3-5条
select * from emp limit 2,3;
# 查看工资最高的那个人的信息
select *from emp order by salary desc limit 1;
limit 常用于 数据的分页展示 比如腾讯新闻 的上拉加载新的而一页
select *from emp limit 0,10; 第一页 页数 减1 乘以条数 得到起始位置
select *from emp limit 10,10; 第2页
select *from emp limit 20,10; 第3页