文章目录
- 前言
- 1、新增
- 2、聚合查询
- 2.1聚合函数
- 2.1.1count
- 2.1.2sum
- 2.1.3avg
- 2.1.4max和min
- 2.2、GROUP BY子句
- 2.3HAVING
- 3、联合查询/多表查询
- 3.1内连接和外连接
- 3.2自连接
- 3.3子查询
- 3.4合并查询
前言
在前面的内容中我们已经把查询的基本操作介绍的差不多了，接下来我们就要介绍一些更加复杂的查询操作
1、新增
这里的新增是插入和查询的结合，可以把一个表查询的结果，插入到另一个表中
创建一个学生表：
mysql> insert into student values (1, '张三', '男'),
(2, '李四', '男'),
(3, '王五', '女');
Query OK, 3 rows affected (0.02 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> select * from student;
+------+--------+--------+
| id | name | gender |
+------+--------+--------+
| 1 | 张三 | 男 |
| 2 | 李四 | 男 |
| 3 | 王五 | 女 |
+------+--------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)
创建一个学生表2：
mysql> create table student2(id int, name varchar(20));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
把学生表的id和name插入到学生表2中：
mysql> insert into student2 select id, name from student;
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> select * from student2;
+------+--------+
| id | name |
+------+--------+
| 1 | 张三 |
| 2 | 李四 |
| 3 | 王五 |
+------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)
把数据从student中查询出来，然后插入到student2中
这里需要确保，查询到的结果集合的列/类型，要和待插入表的列数类型匹配
2、聚合查询
2.1聚合函数
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| COUNT([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的数量 |
| SUM([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的总和，不是数字没有意义 |
| AVG([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的平均值，不是数字没有意义 |
| MAX([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的最小值，不是数字没有意义 |
| MIN([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的最小值，不是数字没有意义 |
上述的聚合函数只能针对数字，接下来我们针对下面这张表演示上述的聚合函数
mysql> select * from exam_result;
+------+-----------+---------+------+---------+
| id | name | chinese | math | english |
+------+-----------+---------+------+---------+
| 1 | 唐三藏 | 87.0 | 98.0 | 56.0 |
| 2 | 孙悟空 | 87.0 | 80.0 | 77.0 |
| 3 | 猪悟能 | 88.0 | 98.0 | 90.0 |
| 4 | 曹孟德 | 82.0 | 84.0 | 67.0 |
| 5 | 刘玄德 | 55.0 | 85.0 | 45.0 |
| 6 | 孙权 | 60.0 | 70.0 | 80.0 |
| 7 | 宋公明 | 75.0 | 65.0 | 30.0 |
| 8 | 诸葛亮 | 90.0 | 85.0 | 66.0 |
+------+-----------+---------+------+---------+
8 rows in set (0.01 sec)
2.1.1count
mysql> select count(*) from exam_result;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 8 |
+----------+
1 row in set (0.02 sec)
此处查询的结果表示在这张表中有多少行
当前这个写法，就想当于先执行select * from exam_result,再对结果进行count聚合
这里的 * 也可以写具体的列，如果写具体的列/表达式，就是针对这一列查询，在进行聚合
mysql> select count(chinese) from exam_result;
+----------------+
| count(chinese) |
+----------------+
| 8 |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
针对某一列进行查询的时候，就要看这一列有多少个非NULL的结果，而select * 则不关注NULL
注意：使用聚合函数的函数名和括号之间，不能有空格
2.1.2sum
mysql> select sum(chinese+math+english) from exam_result;
+---------------------------+
| sum(chinese+math+english) |
+---------------------------+
| 1800.0 |
+---------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
先把每一行的语文数学英语累加再把所有的行进行累加
如果针对非数值的列进行相加，虽然没有报错但是结果是不正确的
2.1.3avg
mysql> select avg(chinese) from exam_result;
+--------------+
| avg(chinese) |
+--------------+
| 78.00000 |
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)
2.1.4max和min
mysql> select max(chinese) from exam_result;
+--------------+
| max(chinese) |
+--------------+
| 90.0 |
+--------------+
1 row in set (0.01 sec)
mysql> select min(chinese) from exam_result;
+--------------+
| min(chinese) |
+--------------+
| 55.0 |
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)
上述的聚合函数也可以搭配一些条件来进行查询
2.2、GROUP BY子句
指定某个列，针对这个列把值相同的行，分到同一组中，可以针对每个组，分别进行聚合查询
这里我们创建一张工资表emp：
create table emp(id int,
name varchar(20),
role varchar(20),
salary int);
insert into emp values(1, '张三', '开发', 13000),
(2, '李四', '开发', 12000),
(3, '王五', '开发', 11000),
(4, '赵六', '测试', 12000),
(5, '田七', '测试', 13000),
(6, '周八', '产品', 10000),
(7, '雷军', '老板', 10000000);
查询每个岗位有多少人：
mysql> select role, count(id) from emp group by role;
+--------+-----------+
| role | count(id) |
+--------+-----------+
| 产品 | 1 |
| 开发 | 3 |
| 测试 | 2 |
| 老板 | 1 |
+--------+-----------+
4 rows in set (0.00 sec)
执行过程：
1.先执行select role, id from emp
2.再根据group by role 设定，按照role这一列的值，针对上述查询结果，进行分组
3.针对上述的每个组，分别执行count聚合操作，再把结果整理成临时表，返回给客户端
2.3HAVING
我们还可以给聚合查询指定条件
1.聚合之前的条件
查询每个岗位的平均工资，但是要刨出张三：
mysql> select role, avg(salary) from emp where name != '张三' group by role;
+--------+---------------+
| role | avg(salary) |
+--------+---------------+
| 产品 | 10000.0000 |
| 开发 | 11500.0000 |
| 测试 | 12500.0000 |
| 老板 | 10000000.0000 |
+--------+---------------+
4 rows in set (0.00 sec)
先筛选，再分组计算出每个组的平均工资
2.聚合之后的条件：
查询每个岗位的平均工资，但是刨出平均工资超过 2w的数据：
mysql> select role, avg(salary) from emp group by role having avg(salary) < 20000;
+--------+-------------+
| role | avg(salary) |
+--------+-------------+
| 产品 | 10000.0000 |
| 开发 | 12000.0000 |
| 测试 | 12500.0000 |
+--------+-------------+
3 rows in set (0.00 sec)
先分组计算出每个组的工资之后，再进行上述条件筛选
3.分组前分组后都指定条件筛选（where和having结合使用）
计算出每个岗位的平均工资，刨出张三，也刨出平均工资超过2w的:
mysql> select role, avg(salary) from emp where name != '张三' group by role having avg(salary) < 20000;
+--------+-------------+
| role | avg(salary) |
+--------+-------------+
| 产品 | 10000.0000 |
| 开发 | 11500.0000 |
| 测试 | 12500.0000 |
+--------+-------------+
3 rows in set (0.00 sec)
这种就是前面两种条件都存在
3、联合查询/多表查询
笛卡尔积是多表查询的基础，这是一种排列组合
多表联合查询的一般步骤：
1.确定要查的信息来自于哪几个表
2.把这些表进行笛卡尔积
3.指定连接条件
4.指定其他补充条件/聚合操作
5.针对列进行精简
这里我们用四张表来进行举例说明：
第一张班级表：
第二张学生表：
第三张课程表：
第四张成绩表：
查询许仙同学的成绩：
1.这里要查询的来自学生表和成绩表
2.对这两个表进行笛卡尔积
3.指定连接条件
4.指定其他补充条件/聚合操作
5.针对列进行精简
多表查询还可以使用join on的方式来写
3.1内连接和外连接
上述的都是内连接，内连接的语法：
select * from 表一,表二 where 连接条件
select * from 表一 join 表二 on 连接条件
外连接和内连接一样，都是基于笛卡尔积的方式进行计算的，但是对于空值/不存在的值，处理方式是存在区别的
数据一一对应的情况下，使用内连接和外连接是一样的
外连接只能使用join on的方式写，可以在join的前面加上left（“左外连接”/right（“右外连接”）关键字
左外连接，以左侧的表为基准，保证左侧表中的每个数据一定会存在，左侧表数据在右侧表中不存在的部分（列），使用null填充
右外连接，以右侧的表为基准，保证右侧表中的每个数据一定会存在，右侧表数据在左侧表中不存在的部分（列），使用null填充
3.2自连接
同一个表中，自己和自己进行笛卡尔计算
自连接能够把行之间的关系转换成列之间的关系
3.3子查询
把多个sql语句嵌套成一个sql语句
单行子查询：返回一行记录的子查询
多行子查询：返回多行查询记录的子查询通过in
3.4合并查询
把多个查询到的结果集合，合并到一起
union：允许你从不同的多个表分别查询，只要每个表查询的结果集合列的类型和个数匹配都能合并，会去掉重复的行
union all：不会去掉重复的行
