5の、mysqlのクエリ句
where句（基準クエリ）：「条件式」指定した基準に基づいてクエリ。
GROUP BY句（パケット）：指定された「属性名」フィールドでグループ化されました。group by句は、通常、他の重合と一緒に（）、SUM（）関数をカウントします。
句（フィルタ）を有する：基句を有することがあるのみ出力「条件式」は、特定の条件にできるように満たすことができます。
句（ソート）による順：「プロパティ名」指定したフィールドでソートされました。「昇順」及び「降順」既定「ASC」に応じて示される2つのパラメータは、昇順に、すなわち順序付けられた並び替え。
リミット（制限結果セット）。
1、where--基礎となる問合せ
一般的な演算子場所：
| 演算子 | 説明 |
| 比較演算子 | |
| < | 以下 |
| <= | より小さいか等しいです |
| = | 等しいです |
| ！=または<> | 等しくありません |
| > = | 以上 |
| > | より大きい |
| に | の特定のセットの中で |
| の間に | 一定の範囲内 |
| 論理演算子 | |
| かではありません！ | 論理否定 |
| または或|| | 論理または |
| そして或&& | ロジックと |
図2に示すように、グループ毎
次いで、「小領域」の数は、「小領域」に分割される、いわゆるパケットは「データセット」で指定されたルールに従って、「よる」データ・パケットこと文字通りの意味で理解される「とは、グループ」データ処理。
ようとカテゴリ番号、合計（金額）を選択 Aから カテゴリ別にグループ
注：select文のフィールドでグループは重合に含まれる機能を選択する必要があり、他のフィールドに表示するには、「フィールドによるパケット」を指定する必要があります。
一般的に集約関数で使用される5をのmysql：
（1）MAX（カラム名）：最大値を選択します。
（2）分（カラム名）：最低。
（2）の合計（列名）：合計。
（4）平均（列名）：平均。
（5）数（カラム名）：統計レコードの数。
3、を有します
句を持つことは、私たちはと句を持つことによって、グループの前に、句は重合前にレコードをフィルタリングするためのデータセットの様々な、にその役割をフィルタリングすることができます。重合後の句およびスクリーニングを持つレコードのグループ。
例：
Aとして、およびから、和（数）の数をカテゴリを選択し 、カテゴリによってグループ HAVING和（合計）> 18
例：併用のための方法およびHAVING
カテゴリ、SUM（数量）を選択 >図8数 グループは、カテゴリによって > 10 SUM（数）を有します
どこで差を有します：
異なるオブジェクトの役割。テーブルやビューに適用されるWHERE句、HAVING句、グループの役割。
場所を選択する前に、入力ラインと集合パケット（行が集計に入るれ、したがって、それが制御する）、パケットとアグリゲーションライン後の選択されたパケットを有しながら。したがって、WHERE句は集約関数を含んではならない。入力操作を集めるれる行を決定するために集計関数を使用しようとすることは無意味であるためです。代わりに、HAVING句は常に集約関数が含まれています。（厳密にあなたがHAVING句集計書き込みを使用することはできません、話すが、これは単なる無駄である。同じ条件をより効果的にWHEREの段階で使用することができます。）
上記の例では、WHERE内のフィールドの数に適用することができますそれが集約を必要としないため、制限します。我々はWHEREチェックに失敗それらの行のためのグループ化と集約計算を避けるため、これは、HAVING制限の増加よりも効率的です。
要約すると：
HAVINGは、一般的でグループ、選択されたレコードのワーキンググループの一部の実装に従います。それが動作するようにすべてのデータを実行することです。
そのような和（数量）、> 1000を有するものとしてさらに重合缶機能を有します、
例：どこ+グループ+た+機能を統合することによりクエリ
運動シート：
2と通過しない人の平均スコアは上記の2をチェックしてください（ただし、すべての被験者の平均スコア）
エラーケース1：間違った質問の意味を理解し、Galaxycore目的の成績平均点未満を見つけられると理解。
エラーケース2：数（）は正しい、SQLエラーではありません。
（a）は、何でaはわずか数行でカウントし、カウントが、数にラインに直面したとき、何も条件に関係しないことに！
ポジティブなソリューション： COUNT（スコア<60）が所望の結果未満に達し、問題は条件ではありませんが、式に関係なくカウントは（）ナンバーワンラインがどうなるかではありません。<60のリターン1または0を得点、それが失敗した被験者の数をカウントする（スコア<60）を合計することができます！
4、注文によって順序
（1）価格//デフォルトの昇順による注文
価格DESC //降順（2）順
デフォルトとして価格ASC //昇順（3）順序、
（4）ランド（順に） // ランダムな配置を効率が高くありません
5、リミット
Nは、[、オフセット]制限
0限界に相当するものを書いていない、あるいは、オフセットoffset、N
N個のエントリが削除さ
例：商品4-6の高い価格を取ります
good_priceのDESCの限界3,3による商品注文からgood_id、goods_name、goods_priceを選択します。
要約：
select句の順序
| 句 |
説明 |
あなたが使用する必要があります |
| 選択する |
列または式を戻すには |
それはあります |
| 形 |
テーブルデータより作成 |
テーブルから選択する場合にのみ使用 |
| どこ |
行レベルのフィルタリング |
ノー |
| グループによる |
パケットの説明 |
グループのみで集計を計算するのに使用されます |
| ました |
グループステージフィルタ |
ノー |
| ORDER BY |
出力ソート順 |
ノー |
| 限定 |
行の数が取得されます |
ノー |
二、MySQLのサブクエリ
1、where型子查询（把内层查询结果当作外层查询的比较条件）
（1）查询id最大的一件商品(使用排序+分页实现)
SELECT goods_id,goods_name,shop_price FROM goods ORDER BY goods_id DESC LIMIT 1;
（2）查询id最大的一件商品(使用where子查询实现)
SELECT goods_id,goods_name,shop_price FROM goods WHERE goods_id = (SELECT MAX(goods_id) FROM goods);
（3）查询每个类别下id最大的商品(使用where子查询实现)
SELECT goods_id,goods_name,cat_id,shop_price FROM goods WHERE goods_id IN (SELECT MAX(goods_id) FROM goods GROUP BY cat_id);
2、from型子查询(把内层的查询结果当成临时表，供外层sql再次查询。查询结果集可以当成表看待。临时表要使用一个别名。)
（1）查询每个类别下id最大的商品(使用from型子查询)
SELECT goods_id,goods_name,cat_id,shop_price FROM (SELECT goods_id,goods_name,cat_id,shop_price FROM goods ORDER BY cat_id ASC,goods_id DESC) AS tmp GROUP BY cat_id;
子查询查出的结果集看第二张图，可以看到每个类别的第一条的商品id都为该类别下的最大值。然后将这个结果集作为一张临时表，巧妙的使用group by 查询出每个类别下的第一条记录，即为每个类别下商品id最大。
3、exists型子查询（把外层sql的结果，拿到内层sql去测试，如果内层的sql成立，则该行取出。内层查询是exists后的查询。）
（1）从类别表中取出其类别下有商品的类别(如果该类别下没有商品，则不取出)[使用where子查询]
SELECT c.cat_id,c.cat_name FROM category c WHERE c.cat_id IN (SELECT g.cat_id FROM goods g GROUP BY g.cat_id);
（2）从类别表中取出其类别下有商品的类别(如果该类别下没有商品，则不取出)[使用exists子查询]
SELECT c.cat_id,c.cat_name FROM category c WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM goods g WHERE g.cat_id = c.cat_id);
exists子查询，如果exists后的内层查询能查出数据，则表示存在；为空则不存在。
三、连接查询
学习连接查询，先了解下"笛卡尔积"，看下百度给出的解释：
在数据库中，一张表就是一个集合，每一行就是集合中的一个元素。表之间作联合查询即是作笛卡尔乘积，比如A表有5条数据，B表有8条数据，如果不作条件筛选，那么两表查询就有 5 X 8 = 40 条数据。
先看下用到的测试表基本信息：我们要实现的功能就是查询商品的时候，从类别表将商品类别名称关联查询出来。
行数：类别表14条，商品表4条。
结构：商品表和类别表都有一个cat_id
1、全相乘(不是全连接、连接查询)，全相乘是作笛卡尔积
两表全相乘，就是直接从两张表里查询；从查询的截图看出，总共查出了 4 X 14 = 56 条记录，这些记录是笛卡尔乘积的结果，即两两组合；
但我们要的是每个商品信息显示类别名称而已，这里却查出了56条记录，其中有52条记录都是无效的数据，全相乘的查询效率低。
SELECT goods_id,goods_name,cat_name FROM mingoods,category;
如果在两张表里有相同字段，做联合查询的时候，要区别表名，否则会报错误(模糊不清)。
SELECT goods_name,cat_id,cat_name FROM mingoods,category;
添加条件，使两表关联查询，这样查出来就是商品和类别一一对应了。虽然这里查出来4条记录，但是全相乘效率低，全相乘会在内存中生成一个非常大的数据(临时表)，因为有很多不必要的数据。
如果一张表有10000条数据，另一张表有10000条数据，两表全相乘就是100W条数据，是非常消耗内存的。而且，全相乘不能好好的利用索引，因为全相乘生成一张临时表，临时表里是没有索引的，大大降低了查询效率。
SELECT g.goods_name,g.cat_id AS g_cat_id, c.cat_id AS c_cat_id, c.cat_name FROM mingoods g, category c WHERE g.cat_id = c.cat_id;
2、左连接查询 left join ... on ...
语法：
select A.filed, [A.filed2, .... ,] B.filed, [B.filed4...,] from <left table> as A left join <right table> as B on <expression>
假设有A、B两张表，左连接查询即 A表在左不动，B表在右滑动，A表与B表通过一个关系来关联行，B表去匹配A表。
2.1、先来看看on后的条件恒为真的情况
SELECT g.goods_name,g.cat_id, c.cat_id ,c.cat_name FROM mingoods g LEFT JOIN category c ON 1;
跟全相乘相比，从截图可以看出，总记录数仍然不变，还是 4 X 14 = 56 条记录。但这次是商品表不动，类别表去匹配，因为每次都为真，所以将所有的记录都查出来了。左连接，其实就可以看成左表是主表，右表是从表。
2.2 、根据cat_id使两表关联行
SELECT g.goods_name,g.cat_id,c.cat_id,c.cat_name FROM mingoods g LEFT JOIN category c ON g.cat_id = c.cat_id;
使用左连接查询达到了同样的效果，但是不会有其它冗余数据，查询速度快，消耗内存小，而且使用了索引。左连接查询效率相比于全相乘的查询效率快了10+倍以上。
左连接时，mingoods表(左表)不动，category表(右表)根据条件去一条条匹配，虽说category表也是读取一行行记录，然后判断cat_id是否跟mingoods表的相同，但是，左连接使用了索引，cat_id建立了索引的话，查询速度非常快，所以整体效率相比于全相乘要快得多，全相乘没有使用索引。
2.3、查询出第四个类别下的商品，要求显示商品名称
SELECT g.goods_name,g.cat_id,c.cat_name,g.shop_price FROM goods g LEFT JOIN category c ON g.cat_id = c.cat_id WHERE g.cat_id = 4;
2.4 、对于左连接查询，如果右表中没有满足条件的行，则默认填充NULL。
SELECT g.goods_name,g.cat_id AS g_cat_id, c.cat_id AS c_cat_id,c.cat_id FROM mingoods g LEFT JOIN mincategory c ON g.cat_id = c.cat_id;
3、右连接查询 right join ... on ...
语法：
select A.field1,A.field2,..., B.field3,B.field4 from <left table> A right join <right table> B on <expression>
右连接查询跟左连接查询类似，只是右连接是以右表为主表，会将右表所有数据查询出来，而左表则根据条件去匹配，如果左表没有满足条件的行，则左边默认显示NULL。左右连接是可以互换的。
SELECT g.goods_name,g.cat_id AS g_cat_id, c.cat_id AS c_cat_id,c.cat_name FROM mingoods g RIGHT JOIN mincategory c ON g.cat_id = c.cat_id;
4、内连接查询 inner join ... on ...
语法：
select A.field1,A.field2,.., B.field3, B.field4 from <left table> A inner join <right table> B on <expression>
内连接查询，就是取左连接和右连接的交集，如果两边不能匹配条件，则都不取出。
SELECT g.goods_name,g.cat_id, c.* from mingoods g INNER JOIN mincategory c ON g.cat_id = c.cat_id;
5、全连接查询 full join ... on ...
语法：
select ... from <left table> full join <right table> on <expression>
全连接会将两个表的所有数据查询出来，不满足条件的为NULL。
全连接查询跟全相乘查询的区别在于，如果某个项不匹配，全相乘不会查出来，全连接会查出来，而连接的另一边则为NULL。
6、联合查询 union
语法：
select A.field1 as f1, A.field2 as f2 from <table1> A union (select B.field3 as f1, field4 as f2 from <table2> B)
union是求两个查询的并集。union合并的是结果集，不区分来自于哪一张表，所以可以合并多张表查询出来的数据。
6.1、将两张表的数据合并查询出来
SELECT id, content, user FROM comment UNION (SELECT id, msg AS content, user FROM feedback);
6.2、union查询，列名不一致时，以第一条sql语句的列名对齐
SELECT id, content, user FROM comment UNION (SELECT id, msg, user FROM feedback);
6.3、使用union查询会将重复的行过滤掉
SELECT content,user FROM comment UNION (SELECT msg, user FROM feedback);
6.4、使用union all查询所有，重复的行不会被过滤
SELECT content,user FROM comment UNION ALL (SELECT msg, user FROM feedback);
6.5、union查询，如果列数不相等，会报列数不相等错误
6.6、union 后的结果集还可以再做筛选
SELECT id,content,user FROM comment UNION ALL (SELECT id, msg, user FROM feedback) ORDER BY id DESC;
union查询时，order by放在内层sql中是不起作用的；因为union查出来的结果集再排序，内层的排序就没有意义了；因此，内层的order by排序，在执行期间，被mysql的代码分析器给优化掉了。
(SELECT id,content,user FROM comment ORDER BY id DESC) UNION ALL (SELECT id, msg, user FROM feedback ORDER BY id DESC);
order by 如果和limit一起使用，就显得有意义了，就不会被优化掉。
( SELECT goods_name,cat_id,shop_price FROM goods WHERE cat_id = 3 ORDER BY shop_price DESC LIMIT 3 ) UNION ( SELECT goods_name,cat_id,shop_price FROM goods WHERE cat_id = 4 ORDER BY shop_price DESC LIMIT 2 );
6.7、练习
SELECT name, SUM(money) FROM ( ( SELECT * FROM A ) UNION ALL ( SELECT * FROM B ) ) tmp GROUP BY name;
连接查询总结：
1、在数据库中，一张表就是一个集合，每一行就是集合中的一个元素。连接查询即是作笛卡尔积，比如A表有1W条数据，B表有1W条数据，那么两表查询就有 1W X 1W = 100W 条数据
2、如果在两张表里有相同字段，做联合查询的时候，要区别表名，否则会报错误(ambiguous 模糊不清)
3、全相乘效率低，全相乘会在内存中生成一个非常大的数据(临时表)，因为有很多不必要的数据。
如果一张表有10000条数据，另一张表有10000条数据，两表全相乘就是100W条数据，是非常消耗内存的。
而且，全相乘不能好好的利用索引，因为全相乘生成一张临时表，临时表里是没有索引的，大大降低了查询效率。
4、左连接查询时，以左表为主表，会将左表所有数据查询出来；左表不动，右表根据条件去一条条匹配，如果没有满足条件的记录，则右边返回NULL。
右连接查询值，以右表为主表，会将右表所有数据查询出来，右表不动，左表则根据条件去匹配，如果左表没有满足条件的行，则左边返回NULL。
左右连接是可以互换的：A left join B == B right join A (都是以A为主表) 。
左右连接既然可以互换，出于移植兼容性方面的考虑，尽量使用左连接。
5、连接查询时，虽说也是读取一行行记录，然后判断是否满足条件，但是，连接查询使用了索引，条件列建立了索引的话，查询速度非常快，所以整体效率相比于全相乘要快得多，全相乘是没有使用索引的。
使用连接查询，查询速度快，消耗内存小，而且使用了索引。连接查询效率相比于全相乘的查询效率快了10+倍以上。
6、内连接查询，就是取左连接和右连接的交集，如果两边不能匹配条件，则都不取出。
7、MySql可以用union(联合查询)来查出左连接和右连接的并集。
union查询会过滤重复的行，union all 不会过滤重复的行。
union查询时，union之间的sql列数必须相等，列名以第一条sql的列为准；列类型可以不一样，但没太大意义。
union查询时，order by放在内层sql中是不起作用的；因为union查出来的结果集再排序，内层的排序就没有意义了；因此，内层的order by排序，在执行期间，被mysql的代码分析器给优化掉了。
但是，order by 如果和limit一起使用，就显得有意义了，会影响最终结果集，就不会被优化掉。order by会根据最终是否会影响结果集而选择性的优化。
注：union和union all的区别，union会去掉重复的记录，在结果集合并后悔对新产生的结果集进行排序运算，效率稍低，union all直接合并结果集，如果确定没有重复记录，建议使用union all。
8、 LEFT JOIN 是 LEFT OUTER JOIN 的缩写，同理，RIGHT JOIN 是 RIGHT OUTER JOIN 的缩写；JOIN 是 INNER JOIN 的缩写。
关联查询
1、使用join关键字关联查询
（1）、内连接（inner join）
连接两张表，连接条件使用on关键字，内连接只会显示匹配的数据记录。
eg:查询学生姓名、科目、分数
select a.name 姓名,b.subject 科目,b.score 分数 from student a inner join score b on a.id = b.sid;
（2）、左连接（left join）
返回左表中所有记录以及右表中符合连接条件的所有记录。
eg: 使用左连接查询学生姓名、科目、分数
select a.name 姓名,b.subject 科目,b.score 分数 from student a left join score b on a.id = b.sid;
（3）、右连接（right join）
返回右表中所有记录以及左表中符合连接条件的所有记录。
eg:使用右连接查询学生姓名、科目、分数
select a.name 姓名,b.subject 科目,b.score 分数 from student a right join score b on a.id = b.sid;
注：内外连接区别：内连接只会显示匹配的数据记录，外连接例如左连接会把左边表中所有记录显示出来，即使在右边表中没有匹配记录也会显示左表的数据，右连接反之。
2、使用表和表之间相同id关联查询
这种关联方式和内连接一样，只会显示出匹配的数据
select a.name 姓名,b.subject 科目,b.score 分数 from student a,score b where a.id = b.sid;
