目录
- 1.DML（数据操作语言）
- 1.添加数据
- 2.修改数据
- 3.删除数据
- 2.DQL(数据查询语言)
- 1.DQL-语法
- 2.基本查询
- 3.条件查询(WHERE)
- 1.语法：
- 2.条件：
- 3.案例:
- 4.聚合函数
- 1.介绍
- 2.常见聚合函数
- 3.语法
- 4.案例
- 5.分组查询（GROUP BY）
- 1.语法
- 2.where与having区别
- 3.案例
- 6.排序查询（ORDER BY）
- 1.语法
- 2.排序方式
- 3.案例
- 7.分页查询（LIMIT）
- 1.语法
- 2.案例
1.DML（数据操作语言）
DML英文全称是
Data Manipulation Lanquage(数据操作语言)，用来对数据库中表的数据记录进行增删改操作。
1.添加数据
1.给指定字段添加数据
INSERT INTO 表名(字段名1,字段名2,...) VALUES (值1,值2,...);
2.给全部字段添加数据
INSERT INTO 表名 VALUES(值1,值2,...);
3.批量添加数据
INSERT INTO 表名(字段名1,字段名2,...) VALUES (值1,值2,...),(值1,值2,...),(值1,值2,...);
INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,...),(值1,值2,...),(值1,值2,...);
注意：
①插入数据时，指定的字段顺序需要与值的顺序是一一对应的
②字符串和日期型数据应该包含在引号中
③插入的数据大小，应该在字段的规定范围内.
2.修改数据
UPDATE 表名 SET 字段名1=值1,字段名2=值2,....[WHERE 条件];
注意：修改语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会修改整张表的所有数据。
3.删除数据
DELETE FROM 表名[WHERE 条件];
注意：
- DELETE语句的条件可以有，也可以没有，
如果没有条件，则会删除整张表的所有数据。 - DELETE语句
不能删除某一个字段的值(可以使用UPDATE)。
2.DQL(数据查询语言)
DQL英文全称是
Data Query Language(数据查询语言)，数据查询语言，用来查询数据库中表的记录。
1.DQL-语法
2.基本查询
1.查询多个字段：
SELECT 字段1,字段2,字段3 ... FROM 表名;
SELECT * FROM 表名;
2.设置别名:
SELECT 字段1 [AS 别名1],字段2 [AS 别名2]...FROM 表名;
关键字：AS
3.去除重复记录：
SELECT DISTINCT 字段列表 FROM 表名;
关键字：DISTINCT
3.条件查询(WHERE)
1.语法：
SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件列表;
2.条件：
3.案例:
- 查询年龄小于22的员工
select *
from employee
where age < 22;
- 查询有身份证号的员工
select *
from employee
where idcard is not null;
- 查询年龄不等于88岁的员工
select *
from employee
where age <> 88;
- 查询年龄在15岁到25岁之间的员工信息
select *
from employee
where age between 15 and 25;
- 查询性别为女 且 年龄小于25岁的员工信息
select *
from employee
where gender = '女'
and age < 25;
- 查询年龄等于21，45，88的员工信息
select *
from employee
where age in (21, 45, 88);
- 查询姓名为两个字的员工信息
select *
from employee
where name like '__';
- 查询身份证号最后一位是X的员工信息
select *
from employee
where idcard like '%X';
4.聚合函数
1.介绍
将一列数据作为一个整体，进行
纵向计算。
2.常见聚合函数
3.语法
SELECT 聚合函数(字段列表) FROM 表名;
4.案例
- 统计员工数量
select count(*)
from employee;
- 统计员工的平均年龄
select avg(age)
from employee;
- 统计员工的最大年龄
select max(age)
from employee;
- 统计员工的最小年龄
select min(age)
from employee;
- 统计北京地区的员工年龄之和
select sum(employee.age)
from employee
where work_address = '北京';
5.分组查询（GROUP BY）
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];
2.where与having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：
- 执行顺序:
where >聚合函数>having 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
3.案例
- 根据性别分组，统计男性员工和女性员工的数量
select employee.gender, count(*)
from employee
group by gender;
- 根据性别分组，统计男性员工 和 女性员工的平均年龄
select employee.gender, avg(age)
from employee
group by gender;
- 查询年龄小于45的员工，根据工作地址分组，获取员工数量小于等于3的工作地址
select employee.work_address, count(*)
from employee
where age < 45
group by work_address
having count(*) <= 3;
6.排序查询（ORDER BY）
1.语法
SELECT 字段列表 FROM 表名 ORDER BY 字段1 排序方式1,字段2 排序方式2;
2.排序方式
- ASC:升序（默认值)
- DESC:降序
注意:如果是
多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序。
3.案例
- 根据年龄对公司的员工进行升序排序
select *
from employee
order by age asc;
- 根据入职时间，对员工进行降序排序
select *
from employee
order by entrydate desc;
- 根据年龄对公司的员工进行升序排序，年龄相同，再按照入职时间进行降序排序
select *
from employee
order by age asc, entrydate desc;
7.分页查询（LIMIT）
1.语法
SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT 起始索引,查询记录数;
注意：
- 起始索引
从0开始， 起始索引 = ( 查询页码 − 1 ) ∗ 每页显示记录数 起始索引=(查询页码-1)*每页显示记录数 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。
2.案例
- 查询第1页员工数据，每页展示10条记录
select * from employee limit 0,10;
- 查询第2页员工数据，每页展示10条记录
select * from employee limit 10,10;
