DQL(数据查询)

news2024/11/18 19:37:58

目录

1. DQL概念

2. DQL - 编写顺序

3. 基础查询

3.1 查询多个字段

3.2 字段设置别名

3.3 去除重复记录

3.4 案例

4. 条件查询 

4.1 语法

4.2 条件

4.3 案例:

5. 聚合函数

5.1 常见的聚合函数:

5.2 语法

5.3 案例:

6. 分组查询

6.1 语法

6.2 案例

7. 排序查询

7.1 语法

7.2 排序方式

7.3 案例 

8. 分页查询

8.1 语法

8.2 案例

9. 执行顺序

1. DQL概念

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。

查询关键字: select

在一个正常的业务系统中,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。

2. DQL - 编写顺序

  1. select  字段列表

  2. from   表名列表

  3. where  条件列表

  4. group BY  分组字段列表

  5. having  分组后条件列表

  6. order BY  排序字段列表

  7. limit  分页参数

3. 基础查询

在基本查询的DQL语句中,不带任何的查询条件,查询的语法如下:

3.1 查询多个字段
  • select  字段1, 字段2, 字段3 ... from 表名 ;
  • select  * from 表名 ;

注意 : * 号代表查询所有字段,在实际开发中尽量少用(不直观、影响效率)。

3.2 字段设置别名
  • select  字段1 [ as 别名1 ] , 字段2 [ as 别名2 ] ... from 表名;
  • select  字段1 [ 别名1 ] , 字段2 [ 别名2 ] ... from 表名;
3.3 去除重复记录

select  distinct 字段列表 from 表名;

3.4 案例
-- ------------------------------------------------------------------基础查询
# 查询name, workno, age
select name, workno, age from emp;

# 查询所有数据
select * from emp;

# 将ID=3的名字修改为张飞
update emp set name = '张飞' where id = 3;

# 查询workaddress
select workaddress from emp;

# 修改别名
select workaddress as '工作地址' from emp;
select workaddress '工作地址' from emp;

# 去重
select distinct workaddress '工作地址' from emp;

# 修改表中wordaddress为workaddress
alter table emp change wordaddress workaddress varchar(50) comment '工作地址';

4. 条件查询 

4.1 语法

select 字段列表 from 表名 where 条件列表 ;

4.2 条件

常用的比较运算符如下:

比较运算符功能
>大于
>=大于等于
<小于
<=小于等于
=等于
<> 或 !=不等于
between... and...在某个范围之内(含最小、最大值)
in(...)在in之后的列表中的值,多选一
like占位符模糊匹配(_匹配单个字符, %匹配任意个字符)
is NULL是NULL

常用的逻辑运算符如下:

逻辑运算符功能
and 或 &&并且 (多个条件同时成立)
or 或 ||或者 (多个条件任意一个成立)
not 或 !非 , 不是
4.3 案例:
-- ------------------------------------------------------------------条件查询
# 查询年龄不等于18
select * from emp where age != 18;
select * from emp where age <> 18;

# 查询年龄小于40
select * from emp where age <= 40;

# 查询idcard不空值的数据
select * from emp where idcard is not null;

# 查询idcard是空值的数据
select * from emp where idcard is null;

# 设置16行idcard为空值
update emp set idcard = null where id = 16;
update emp set idcard = '12345678998765432x' where id = 13;

# 查询年龄在30到50之间
select * from emp where age >= 30 && age <= 50;
select * from emp where age >= 30 and age <= 50;
select * from emp where age between 30 and 50;

# between接最小值,and接最大值
select * from emp where age between 50 and 30;

# 查询性别女,且在蜀国的数据
select * from emp where gender = '女' and workaddress = '蜀国';

# 查询年龄等于18或等于30或等于40
select * from emp where age = 18 or age = 30 or age = 40;
select * from emp where age in(18, 30, 40);

# 查询名字为三个字的名字
select * from emp where name  like '___';

# 查找idcard的最后一位为x
select * from emp where idcard  like '%X';

5. 聚合函数

介绍:将一列数据作为一个整体,进行纵向计算 。

5.1 常见的聚合函数:
函数功能
count统计数量
max最大值
min最小值
avg平均值
sum求和
5.2 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。

5.3 案例:
-- ------------------------------------------------------------------聚合函数
# 统计所有数量
select count(*) from emp;
select count(id)  from emp;

# 统计所有人平均年龄
select avg(age) from emp;

# 统计最大年龄
select max(age) from emp;

# 统计最小年龄
select min(age) from emp;

# 统计蜀国将领人员的年龄之和
select sum(age) from emp where workaddress = '蜀国';

6. 分组查询

6.1 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 ];

where与having区别:

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。

判断条件不同:where不能对聚合函数进行判断,而having可以。

6.2 案例
-- ------------------------------------------------------------------分组查询
# 根据性别分组,统计男性和女性的分组
select gender, count(*) from emp 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 gender, avg(age) from emp group by gender;

# 查询年龄小于45的人员数量,并且根据工作地址分组,获取人员数量大于等于3的工作地址
select workaddress, count(*) from emp where age < 45 group by workaddress having count(*) >= 3;
# 起别名
select workaddress, count(*) address_count from emp where age < 45 group by workaddress having address_count >= 3;

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

7. 排序查询

7.1 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 ;

7.2 排序方式
  1. ASC : 升序(默认值)
  2. DESC: 降序
7.3 案例 
-- ------------------------------------------------------------------排序查询
# 根据年龄升序排序
select * from emp order by age asc;
# asc可省略
select * from emp order by age;

# 根据年龄升序降序
select * from emp order by age desc;

# 修改入职时间
update emp set entrydate = '1990-02-03' where id = 4;
update emp set entrydate = '1993-12-03' where id = 6;
update emp set entrydate = '1993-05-03' where id = 8;
update emp set entrydate = '1909-02-03' where id = 11;

# 根据入职时间做降序排序
select * from emp order by entrydate desc;

# 根据年龄升序,年龄相同再按照入职时间降序排序
select * from emp order by age, entrydate desc;

注意事项:

  • 如果是升序, 可以不指定排序方式ASC ;
  • 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 ;

8. 分页查询

8.1 语法

select  字段列表 from 表名 limit 起始索引, 查询记录数 ;

8.2 案例
-- ------------------------------------------------------------------分页查询
# 查询第1页人员数据,根据展示5条记录
select * from emp limit 0, 5;
# 查询首页0可以省略
select * from emp limit 5;

# 查询第3页人员数据,根据展示5条记录(页码-1*页码展示记录数)
select * from emp limit 10,5;

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。

9. 执行顺序

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