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1.1、概述 DQL的英文全称为#xff1a;Data Query Language#xff0c;中文意思为#xff1a;数据查询语言#xff0c;用大白话讲就是查询数据。对于大多数系统来说#xff0c;查询操作的频次是要远高于增删改的#xff0c;当我们去访问企业官网、电商网站…一、DQL
1.1、概述 DQL的英文全称为Data Query Language中文意思为数据查询语言用大白话讲就是查询数据。对于大多数系统来说查询操作的频次是要远高于增删改的当我们去访问企业官网、电商网站在这些网站中我们所看到的数据实际都是需要从数据库中查询并展示的。而且在查询的过程中可能还会涉及到条件、排序、分页等操作所以为了提高我们业务系统的响应速度还是很有必要熟练掌握DQL语言的。 1.2、查询的基本语法
SELECT字段列表
FROM表名列表
WHERE条件列表
GROUP BY分组字段列表
HAVING分组后条件列表
ORDER BY排序字段列表
LIMIT分页参数
1.3、条件查询
1.3.1、常见的比较运算符 1.3.2、常见的逻辑运算符 1.4、聚合函数
1.4.1、概述 聚合函数用于将一列数据作为一个整体进行纵向计算的场景。 1.4.2、常见的聚合函数 1.4.3、语法 SELECT 聚合函数(字段列表) FROM 表名 ;注意 : NULL值是不参与所有聚合函数运算的。 1.5、数据初始化
use vhr;drop table if exists employee;DROP TABLE IF EXISTS employee;
CREATE TABLE employee (id bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 主键,work_no varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT 工号,name varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT 姓名,gender char(1) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT 性别,age int NULL DEFAULT NULL COMMENT 年龄,id_card char(18) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT 身份证号,work_address varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT 工作地址,entry_date date DEFAULT NULL COMMENT 入职日期,PRIMARY KEY (id) USING BTREE
) ENGINE InnoDB CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci COMMENT 用户表 ROW_FORMAT DYNAMIC;INSERT INTO employee(work_no, name, gender, age, id_card, work_address, entry_date)
VALUES
(00001, 柳岩666, 女, 20, 123456789012345678, 北京, 2000-01-01),
(00002, 张无忌, 男, 18, 123456789012345670, 北京, 2005-09-01),
(00003, 韦一笑, 男, 38, 123456789712345670, 上海, 2005-08-01),
(00004, 赵敏, 女, 18, 123456757123845670, 北京, 2009-12-01),
(00005, 小昭, 女, 16, 123456769012345678, 上海, 2007-07-01),
(00006, 杨逍, 男, 28, 12345678931234567X, 北京, 2006-01-01),
(00007, 范瑶, 男, 40, 123456789212345670, 北京, 2005-05-01),
(00008, 黛绮丝, 女, 38, 123456157123645670, 天津, 2015-05-01),
(00009, 范凉凉, 女, 45, 123156789012345678, 北京, 2010-04-01),
(00010, 陈友谅, 男, 53, 123456789012345670, 上海, 2011-01-01),
(00011, 张士诚, 男, 55, 123567897123465670, 江苏, 2015-05-01),
(00012, 常遇春, 男, 32, 123446757152345670, 北京, 2004-02-01),
(00013, 张三丰, 男, 88, 123656789012345678, 江苏, 2020-11-01),
(00014, 灭绝, 女, 65, 123456719012345670, 西安, 2019-05-01),
(00015, 胡青牛, 男, 70, 12345674971234567X, 西安, 2018-04-01),
(00016, 周芷若, 女, 18, null, 北京, 2012-06-01)
1.6、统计函数案例
1.6.1、统计employee表中员工的数量 select count(*) from employee; -- 结果16 select count(1) from employee; -- 结果16 select count(id) from employee; -- 结果16 select count(id_card) from employee; -- 结果15 题外话count(*) VS count(1) VS count(id) VS count(id_card) 1.6.2、统计employee表中员工的平均年龄 select avg(age) from employee; 1.6.3、统计employee表中员工的最大 最小年龄 select max(age) from employee; select min(age) from employee; 1.6.4、统计employee表中西安员工的年龄之和 select sum(age) from employee where work_address 西安; 1.7、 分组函数案例
1.7.1、语法 SELECT 字段列表 FROM 表名 [ WHERE 条件 ] GROUP BY 分组字段名 [ HAVING 分组后过滤条件 ]; 1.7.2、where与having的区别 1执行时机不同 where 是分组之前进行过滤不满足 where 条件不参与分组而 having 是分组 之后对结果进行过滤。 2判断条件不同 where 不能对聚合函数进行判断而 having 可以。 注意事项: • 分组之后查询的字段一般为聚合函数和分组字段查询其他字段无任何意义。 • 执行顺序: where 聚合函数 having 。 • 支持多字段分组 , 具体语法为 : group by columnA,columnB 1.7.3、根据性别分组 , 统计男性员工和女性员工的数量 select gender, count(*) from employee group by gender ; 1.7.4、 根据性别分组 , 统计男性员工和女性员工的平均年龄 select gender,avg(age) from employee group by gender; 1.7.5、查询年龄小于45的员工 , 并根据工作地址分组 , 获取员工数量大于等于3的工作地址 select work_address,count(*) as empNumber from employee where age 45 group by work_address HAVING empNumber 3; 1.7.6、统计各个工作地址上班的男性及女性员工的数量 select work_address,gender, count(*) from employee group by work_address,gender; 1.8、排序查询 语法select column1,column2,column3,... from tableName order by column1 desc asc默认升序 desc降序 说明比较简单不再演示。 1.9、分页查询案例
1.9.1、语法 语法SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT 起始索引 , 查询记录数 ;注意事项 : • 起始索引从 0 开始起始索引 查询页码 - 1 * 每页显示记录数。 • 分页查询是数据库的方言不同的数据库有不同的实现 MySQL 中是 LIMIT 。 • 如果查询的是第一页数据起始索引可以省略直接简写为 limit 10 。 1.9.2、 查询employee表中第一页的数据每页展示10条 select * from employee limit 10 1.9.3、查询employee表中第二页的数据每页展示10条 select * from employee limit 10,10;
