MySQL基础之单表操作(定义DDL,增删改DML,查DQL)

一、概述
- 1.1 什么是数据库
- 1.2 连接MySQL
- 1.3 数据模型
- 1.4 SQL语句的分类
- 1.5 数据类型
二、数据库设计-DDL
- 2.1 数据库层面
- 2.2 数据表层面
- - 创建表
  - 约束
  - 查询
  - 修改add,modify,change,drop,rename(表)
  - 删除
三、数据库操作-DML
- 3.1 添加数据insert
- 3.2 修改数据update
- 3.3 删除数据delete
四、数据查询-DQL
- 4.1 基本语法
- 4.2 数据准备
- 4.3 基本查询
- 4.4 条件查询where
- 4.5 聚合函数
- 4.6 分组查询group by(where与having的区别)
- 4.7 排序查询order by
- 4.8 分页查询limit
- 4.9 两个案例(if和case的使用)

一、概述

1.1 什么是数据库

在这里插入图片描述
开发人员如果需要操作数据库当中的数据，只需要给数据库管理系统发送对应的SQL语句，由数据库管理系统再来操作数据库中的数据。

1.2 连接MySQL

这里为了模拟出真实场景下多台主机远程连接一个安装有MySQL服务的服务器，使用VMware虚拟了一台服务器，并在它上面安装MySQL，然后用本地Windows物理机去连接它。
在这里插入图片描述

1.3 数据模型

MySQL是如何存储和管理数据的？
DBMS是MySQL服务器里内置的一个软件，将SQL语句发送给它,通过它即可操作数据库当中的数据。
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1.4 SQL语句的分类

在这里插入图片描述

1.5 数据类型

数值类型:

tinyint默认是有符号的
tinynit unsigned才是无符号的

字符串类型:

char(10):不足十个,用空字符补到十个;超过十个,直接报错(性能高但浪费空间)
varchar(10):最多只能存10个字符,不足10个字符, 按照实际长度存储(性能低但节省空间要判断实际长度)
char使用空间换时间;varchar使用时间换空间

日期时间类型:
在这里插入图片描述

二、数据库设计-DDL

2.1 数据库层面

在这里插入图片描述

2.2 数据表层面

创建表

[ ]即表示该语法可选
约束是作用在字段上的,用于限制存储在表中的数据
在这里插入图片描述
案例:

create table tb_user
(
    id       int comment 'ID',
    username varchar(20) comment '用户名',
    name     varchar(10) comment '姓名',
    age      int comment '年龄',
    gender   char(1) comment '性别'
)

约束

在这里插入图片描述

案例:

create table tb_user02
(
    id       int primary key auto_increment comment 'ID, 唯一标识,自增',
    username varchar(20) not null unique comment '用户名,不为空,不重复',
    name     varchar(10) not null comment '姓名,不为空',
    age      int comment '年龄',
    gender   char(10) default 'M' comment '性别,默认为男的'
) comment '用户表';

查询

在这里插入图片描述

修改add,modify,change,drop,rename(表)

前四个是针对字段的修改 alter table 表名 + 操作
最后一个是针对表的修改

案例:

-- 添加字段school
alter table tb_user02
    add school varchar(50);

-- 修改school字段的类型
alter table tb_user02 
    modify school varchar(30);

-- 修改字段名称和类型
alter table tb_user02 
    change school schoo1_name varchar(20);

-- 删除字段
alter table tb_user02 
    drop column schoo1_name;

-- 给表重命名
rename table tb_user to tb_user02;

删除

删除表的时候,表中的数据也会被全都删掉
删除字段是alter table tb_user02 drop column school_name;

三、数据库操作-DML

3.1 添加数据insert

插入时,指定的字段顺序要和values的顺序一致
字符串类型比如varchar,日期类型比如date,插入的时候都应该在引号里面

案例:

-- 指定字段插入值
insert into tb_user02 (username, name, gender)
values ('xhk', '小黑裤', '女');

-- 插入一条完整记录
insert into tb_user02
values (null, 'hanbo', '韩博', 109, '2');


-- 批量插入
insert into tb_user02
values (null, 'hanbo2', '韩博2', 509, '女'),
       (9, 'txw', '唐雪薇', 60, '男');

insert into tb_user02
values (null, now(), '韩3博', 109, '2');

3.2 修改数据update

where条件可有可无,如果没有就会更新当前表的所有记录

案例:

-- 把tb_user02表中的郭赛彤改成女的 年龄改成22
update tb_user02
set gender='女',
    age=22
where name = '郭赛彤';

-- 把tb_user02表中所有人的学校字段改成苏州大学(不需要where了)
update tb_user02
set school='苏州大学';

3.3 删除数据delete

where也是可有可无,如果没有就会删除当前表所有数据(危险操作)
delete无法删除某个字段的值(可以使用update,更新某个字段的值为NULL)

案例:

-- 把韩3博这个人删掉
delete from tb_user02
where name = '韩3博';

-- 删除整张表的数据
delete from tb_user02;

四、数据查询-DQL

4.1 基本语法

where是分组前 having是分组后
在这里插入图片描述

4.2 数据准备

-- 员工管理
create table tb_emp
(
    id          int unsigned primary key auto_increment comment 'ID',
    username    varchar(20)      not null unique comment '用户名',
    password    varchar(32) default '123456' comment '密码',
    name        varchar(10)      not null comment '姓名',
    gender      tinyint unsigned not null comment '性别, 说明: 1 男, 2 女',
    image       varchar(300) comment '图像',
    job         tinyint unsigned comment '职位, 说明: 1 班主任,2 讲师, 3 学工主管, 4 教研主管',
    entrydate   date comment '入职时间',
    create_time datetime         not null comment '创建时间',
    update_time datetime         not null comment '修改时间'
) comment '员工表';

-- 准备测试数据
INSERT INTO tb_emp (id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time)
VALUES (1, 'jinyong', '123456', '金庸', 1, '1.jpg', 4, '2000-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:35'),
       (2, 'zhangwuji', '123456', '张无忌', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:37'),
       (3, 'yangxiao', '123456', '杨逍', 1, '3.jpg', 2, '2008-05-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:39'),
       (4, 'weiyixiao', '123456', '韦一笑', 1, '4.jpg', 2, '2007-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:41'),
       (5, 'changyuchun', '123456', '常遇春', 1, '5.jpg', 2, '2012-12-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:43'),
       (6, 'xiaozhao', '123456', '小昭', 2, '6.jpg', 3, '2013-09-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:45'),
       (7, 'jixiaofu', '123456', '纪晓芙', 2, '7.jpg', 1, '2005-08-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:47'),
       (8, 'zhouzhiruo', '123456', '周芷若', 2, '8.jpg', 1, '2014-11-09', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:49'),
       (9, 'dingminjun', '123456', '丁敏君', 2, '9.jpg', 1, '2011-03-11', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:51'),
       (10, 'zhaomin', '123456', '赵敏', 2, '10.jpg', 1, '2013-09-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:53'),
       (11, 'luzhangke', '123456', '鹿杖客', 1, '11.jpg', 2, '2007-02-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:55'),
       (12, 'hebiweng', '123456', '鹤笔翁', 1, '12.jpg', 2, '2008-08-18', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:57'),
       (13, 'fangdongbai', '123456', '方东白', 1, '13.jpg', 1, '2012-11-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:59'),
       (14, 'zhangsanfeng', '123456', '张三丰', 1, '14.jpg', 2, '2002-08-01', '2022-10-27 16:35:33',
        '2022-10-27 16:36:01'),
       (15, 'yulianzhou', '123456', '俞莲舟', 1, '15.jpg', 2, '2011-05-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:03'),
       (16, 'songyuanqiao', '123456', '宋远桥', 1, '16.jpg', 2, '2010-01-01', '2022-10-27 16:35:33',
        '2022-10-27 16:36:05'),
       (17, 'chenyouliang', '12345678', '陈友谅', 1, '17.jpg', null, '2015-03-21', '2022-10-27 16:35:33',
        '2022-10-27 16:36:07'),
       (18, 'zhang1', '123456', '张一', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:09'),
       (19, 'zhang2', '123456', '张二', 1, '2.jpg', 2, '2012-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:11'),
       (20, 'zhang3', '123456', '张三', 1, '2.jpg', 2, '2018-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:13'),
       (21, 'zhang4', '123456', '张四', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:15'),
       (22, 'zhang5', '123456', '张五', 1, '2.jpg', 2, '2016-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:17'),
       (23, 'zhang6', '123456', '张六', 1, '2.jpg', 2, '2012-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:19'),
       (24, 'zhang7', '123456', '张七', 1, '2.jpg', 2, '2006-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:21'),
       (25, 'zhang8', '123456', '张八', 1, '2.jpg', 2, '2002-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:23'),
       (26, 'zhang9', '123456', '张九', 1, '2.jpg', 2, '2011-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:25'),
       (27, 'zhang10', '123456', '张十', 1, '2.jpg', 2, '2004-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:27'),
       (28, 'zhang11', '123456', '张十一', 1, '2.jpg', 2, '2007-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:29'),
       (29, 'zhang12', '123456', '张十二', 1, '2.jpg', 2, '2020-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:31');

4.3 基本查询

as可以省略
尽量少用select *

案例:

-- 1. 查询指定字段 name,entrydate 并返回
select name, entrydate
from tb_emp;


-- 2. 查询返回所有字段
-- 方式一:  推荐 , 效率高 . 更直观
select id,
       username,
       password,
       name,
       gender,
       image,
       job,
       entrydate,
       create_time,
       update_time
from tb_emp;

-- 方式二:
select *
from tb_emp;


-- 3. 查询所有员工的 name,entrydate, 并起别名(姓名、入职日期)
-- as 关键字可以省略
select name as '姓名', entrydate as '入职日期'
from tb_emp;

select name '姓名', entrydate '入职日期'
from tb_emp;


-- 4. 查询员工有哪几种职位(不要重复) -- distinct
select distinct job
from tb_emp;

4.4 条件查询where

在这里插入图片描述

案例:

--  =================== 条件查询 ======================
-- 1. 查询 姓名 为 杨逍 的员工
select *
from tb_emp
where name = '杨逍';

-- 2. 查询在 id小于等于5 的员工信息
select *
from tb_emp
where id <= 5;

-- 3. 查询 没有分配职位 的员工信息  -- 判断 null , 用 is null
select *
from tb_emp
where job is null;

-- 4. 查询 有职位 的员工信息  -- 判断 不是null , 用 is not null
select *
from tb_emp
where job is not null;

-- 5. 查询 密码不等于 '123456' 的员工信息
select *
from tb_emp
where password <> '123456';
-- 或者
select *
from tb_emp
where password != '123456';

-- 6. 查询入职日期 在 '2000-01-01' (包含) 到 '2010-01-01'(包含) 之间的员工信息
select *
from tb_emp
# where entrydate between '2000-01-01' and '2010-01-01';
where entrydate >= '2000-01-01' and entrydate <= '2010-01-01';

-- 7. 查询 入职时间 在 '2000-01-01' (包含) 到 '2010-01-01'(包含) 之间 且 性别为女 的员工信息
select *
from tb_emp
where (entrydate between '2000-01-01' and '2010-01-01')
  and gender = 2;

-- 8. 查询 职位是 2 (讲师), 3 (学工主管), 4 (教研主管) 的员工信息
-- 多选一
select *
from tb_emp
where job in (2, 3, 4);

select *
from tb_emp
where job = 2
   or job = 3
   or job = 4;


-- 9. 查询姓名为两个字的员工信息
select *
from tb_emp
where name like '__';

-- 10. 查询姓 '张' 的员工信息  ---------> 张%
select *
from tb_emp
where name like '张%';

-- 11. 查询姓名中包含 '三' 的员工信息
select *
from tb_emp
where name like '%三%';

4.5 聚合函数

NULL值不参与任何一个聚合函数的运算
COUNT(*),COUNT(字段),COUNT(常量)

案例:

-- 聚合函数

-- 1. 统计该企业员工数量 -- count
-- A. count(字段)  最好是非空字段
select count(id) from tb_emp;
select count(job) from tb_emp;
-- null值不参与聚合函数运算 所以这里计算结果是错的

-- B. count(*)
select count(*) from tb_emp;

-- C. count(值)
select 1 from tb_emp;

-- 2. 统计该企业员工 ID 的平均值
select avg(id) from tb_emp;

-- 3. 统计该企业最早入职的员工的入职日期
select min(entrydate) from tb_emp;

-- 4. 统计该企业最近入职的员工的入职日期
select max(entrydate) from tb_emp;

-- 5. 统计该企业员工的 ID 之和
select sum(id) from tb_emp;

4.6 分组查询group by(where与having的区别)

分组之后进行条件的过滤,要用having而不是where
分组之后,查询的字段一般是分组字段+聚合函数,查询其他的字段毫无意义
执行顺序:where>分组操作+聚合函数>having,先进行where的过滤
where后面不能使用聚合函数,因为where是在分组+聚合之前执行的
having可以对聚合函数进行判断,本质还是因为聚合函数是在having之前执行的

案例:

-- 分组
-- 1. 根据性别分组 , 统计男性和女性员工的数量  
select gender, count(*) from tb_emp
group by gender;

-- 2. 先查询入职时间在 '2015-01-01' (包含) 以前的员工 , 
-- 并对结果根据职位分组 , 获取员工数量大于等于2的职位 
select job, count(id) as num from tb_emp
where entrydate <= '2015-01-01'
group by job
having num >= 2;

select job, count(*)
from tb_emp
where entrydate <= '2015-01-01'
group by job
having count(*) >= 2;

4.7 排序查询order by

ASC升序默认就是它可以不写
DESC降序
如果是多字段排序,当第一个字段有重复值,才会根据第二个字段排序
逻辑上,按照下面这种顺序去写更为清晰

案例:

-- 1. 根据入职时间, 对员工进行升序排序  -- 排序条件
select * from tb_emp
order by entrydate asc;-- 默认升序, asc可以省略的

-- 2. 根据入职时间, 对员工进行降序排序
select * from tb_emp
order by entrydate desc;


-- 3. 根据 入职时间 对公司的员工进行 升序排序 ， 入职时间相同 , 再按照 ID 进行降序排序
-- 只有当第一个排序字段存在重复值的时候 第二个排序字段才会生效
select * from tb_emp
order by entrydate asc, id desc;

4.8 分页查询limit

起始索引从0开始,起始索引 = (查询页码 - 1) * 每页记录数
limit是MySQL的方言,并不是通用的
查询第一页的数据,起始索引可以省略

案例:

--  =================== 分页查询 ======================
-- 1. 查询第1页员工数据, 每页展示10条记录
select * from tb_emp
limit 0,10;

-- 也就相当于
select * from tb_emp
limit 10;


-- 2. 查询第2页员工数据, 每页展示10条记录
-- 这里第二页对应索引10 是根据每页展示几条数据来的
-- 如果每页展示5条 第二页的起始索引就是5
select * from tb_emp
limit 10,10;

-- 公式 : 起始索引 = (页码 - 1) * 每页记录数

4.9 两个案例(if和case的使用)

在这里插入图片描述

-- 练习 : 员工管理列表查询 , 根据最后操作时间, 进行倒序排序
-- 条件 : name , gender , entrydate

select * from tb_emp
where name like '%张%'
  and gender = 1
  and (entrydate between '2000-01-01' and '2015-12-31')
order by update_time desc
limit 10,10;

统计男女有多少人
统计各个职位有多少人
在这里插入图片描述

-- 根据性别分组 , 统计男性和女性员工的数量
-- 如果不把个if重命名为性别 那么他的表头就是这一坨东西
select if(gender = 1, '男性员工', '女性员工') as '性别', count(*) as '数量'
from tb_emp
group by gender;

上面的SQL就能达到这种效果
在这里插入图片描述

select (case
            when job = 1 then '班主任'
            when job = 2 then '讲师'
            when job = 3 then '教研主管'
            when job = 4 then '学工主管'
            else '无职位' end) as '职位',
       count(*) as 人数
from tb_emp
group by job;


select (case job
    when 1 then '班主任'
    when 2 then '讲师'
    when 3 then '学工主管'
    when 4 then '教研主管'
    else '闲人' end) as '岗位',
       count(*) as 人数
from tb_emp
group by job;