Mysql數據庫查詢語法詳解

數據庫的完整查詢語法

　　在平常的工作中經常需要與數據庫打交道 , 雖然大多時間都是簡單的查詢抑或使用框架封裝好的ORM的查詢方法 , 但是還是要對數據庫的完整查詢語法做一個加深理解

 

數據庫完整查詢語法框架

select [distinct] 字段1 [as 別名], ..., 字段n [as 別名] from [庫名.]表名
                    [
                    where 約束條件
                    group by 分組依據
                    having 過濾條件
                    order by 排序的字段
                    limit 限制顯示的條數
                    ];
注：
1.查表中所有字段用*表示(select * from ...)
2.條件的書寫規則嚴格按照語法順序書寫，可以缺省，但不可以錯序
3.約束條件的流程：from -> where -> group by -> having -> distinct -> order by -> limit
4.字段可以起別名
5.字段可以直接做運算 select age + 1 'new_age' from emp;
6.分組后的條件均可以使用聚合函數
'''

'''
3. 偽代碼解析流程
def from():
    return "查詢的文件"
def where(file):
    return "條件篩選后的結果"
def group_by(res):
    return "分組后的結果"
def having(res):
    return "再次過濾后的結果"
def distinct(res):
    return "去重后的結果"
def order_by(res):
    return "排序后的結果"
def limit(res):
    return "限制條數后的結果"

def select(from=from, where=null, ..., limit=null):
    file = from()
    res = where(file) if where else file
    res = group_by(res) if group_by else res
    ...
    res = limit(res) if limit else res
    
    return res
select(where=where, group_by=group_by)

 

• 基礎語法

  • 　　select field_name from Table_name　　>>>      表中單個字段查詢
  • 　　select * from Table_name　　>>>　　表中所有字段查詢

 

• where　　條件

  • 　　條件可以是各種運算及正則匹配

1. 比較運算符

　```
  =    <    >    <=        >=        !=
  ```

  ```
  select * from emp where area!="上海";
  ```

2. 區間運算符

   between 10 and 20    # 表示10-20 之間

   in (10,20,30)            # 表示10,20或者30

```
  select * from emp where id between 3 and 5; # [3, 5], 閉合區間,包含3和5
```

3. 邏輯運算符

   and        or        not

```
  select * from emp where area='山東' and port='濟南';
  
  mysql> select * from emp where area='山東' and port='濟南';
  +----+-------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+
  | id | name  | gender | age  | salary | area   | port   | dep       |
  +----+-------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+
  |  2 | owen  | 男     |   38 |    9.4 | 山東    | 濟南   | 技術部     |
  | 10 | kevin | 男     |   36 |    5.8 | 山東    | 濟南   | 人資部     |
  +----+-------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+
  2 rows in set (0.00 sec)
```

4. 相似運算符(like)

  下划線或者%可以進行模糊匹配

```
  select * from emp where name like '__en%'; # 匹配出Owen
  
  mysql> select * from emp where name like '__en%';
  +----+------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+
  | id | name | gender | age  | salary | area   | port   | dep       |
  +----+------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+
  |  7 | owen | 男     |   28 |    8.8 | 安徽    | 宣城    | 技術部    |
  +----+------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+
  1 row in set (0.00 sec)
```


5. 正則匹配(regexp)

  - 由於like完成模糊匹配的范圍有限 , 可以模糊個數 , 但不能模糊類型
  - ------正則可以完成類型和個數的模糊匹配(只支持部分語法)

  ```python
  select * from emp where name regexp '.*[0-9]+.*';  # 匹配出名字中帶數字的記錄
  
  mysql> select * from emp where name regexp '.*[0-9]+.*';
  +----+------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+
  | id | name | gender | age  | salary | area   | port   | dep       |
  +----+------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+
  | 13 | san1 | 男     |   30 |      6 | 上海    | 浦東   | 咨詢部    |
  | 14 | san2 | 男     |   30 |      6 | 上海    | 浦西   | 研發部    |
  +----+------+--------+------+--------+--------+--------+-----------+
  2 rows in set (0.00 sec)
  ```

 

• group by　　分組依據

  • 　　以記錄的字段共性對記錄進行分組 
  • 　　分組后字段可進行聚合函數處理

___聚合函數___

max()：最大值
min()：最小值
avg()：平均值
sum()：和
count()：記數
group_concat()：組內字段拼接，用來查看組內其他字段


___example___

# eg1
# 每個部門的平均薪資
select dep, avg(salary) '平均薪資' from emp group by dep;

mysql> select dep, avg(salary) '平均薪資' from emp group by dep;
+-----------+-------------------+
|    dep    |    平均薪資        |
+-----------+-------------------+
|   咨詢部   | 6.250000059604645 |
|   人資部   | 5.400000027247837 |
|   技術部   | 5.850000023841858 |
+-----------+-------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

# eg:2
# 每個部門都有哪些人
select dep, group_concat(name) 'name' from emp group by dep;

mysql> select dep,group_concat(name) 'name' from emp group by dep;
+-----------+---------------------------------------+
|    dep    | name                                  |
+-----------+---------------------------------------+
|   咨詢部   | san1,san,ying,zero                    |
|   技術部   | san2,kevin,owen,jiboy,tank,jerry,engo |
|   人資部   | monkey,yangsir                        |
+-----------+---------------------------------------+
3 rows in set (0.04 sec)

# eg3
# 各性別中附屬於教學部的最高薪資
select max(salary) '最高薪資', gender from emp where dep='教學部' group by gender;

 

 

• having　　篩選

  • 　　對where和group by處理的結果進一步篩選 , 得到我們想要的數據

1.各部門的平均薪資
select dep, avg(salary) '平均薪資' from emp group by dep;

2.平均薪資大於6w的部門(部門與部門的平均薪資)
解決: 以dep進行分組, 以avg(salary)作為判斷條件(篩選)
select dep, avg(salary) '平均薪資' from emp group by dep having avg(salary) > 6;

# 總結: having通過聚合函數結果完成篩選
select max(salary) from emp having max(salary) > 9.4;
# 雖然沒有明確書寫group by, 但在having中使用了聚合函數,所以該查詢就將整個表當做一個默認大表來考慮,所以查詢的字段只能為聚合函數的結果

 

• order by　　排序

  • 　　對篩選結果進行升序或者降序排列(默認是升序)
  • 　　升序:  asc ;         降序:  desc

# eg：order by age desc => 按照年齡降序
select * from emp order by age desc;


# 需求：
# 將部門按照部門平均工資降序方式排序
select dep, avg(salary) from emp group by dep order by avg(salary) desc;

 

• limit　　限制

  • 　　顯示最終數據結果的行數  ,  只能與數字配合使用

# limit 1：只能顯示一行數據
# limit 6,5：從第6+1行開始顯示5條數據(索引從0開始)

select * from emp limit 1;
select * from emp limit 6,5;

# 需求:
# 獲得薪資最高的人的一條信息
select * from emp order by salary desc limit 1;

 

 

總結下來 , 對舊的知識又有了新的認識.....想起這並不是最完整的查詢語法 , 更加完整的查詢語法應該還要算上子查詢與父查詢, 時間太晚,未完待續......