一、常用查询
1. 按关键字排序
使用 ORDER BY 语句对查询结果进行排序，可以按照一个或多个字段进行升序（ASC）或降序（DESC）排列
语法
SELECT column1, column2, ... FROM table_name ORDER BY column1 [ASC|DESC], column2 [ASC|DESC], ...;
示例
- 按分数升序排列:
SELECT id, name, score FROM info ORDER BY score;
- 按分数降序排列:
SELECT id, name, score FROM info ORDER BY score DESC;
- 多字段排序：先按
hobbid降序排列，相同hobbid的记录按id升序排列：
SELECT id, name, hobbid FROM info ORDER BY hobbid DESC, id ASC;
2. 区间判断及查询不重复记录
使用 AND 和 OR 进行条件组合，还可以使用 DISTINCT 去除查询结果中的重复记录。
示例：
- 查询分数在70-90之间的记录：
SELECT * FROM info WHERE score > 70 AND score <= 90;
- 查询分数大于70或者小于等于90的记录：
SELECT * FROM info WHERE score > 70 OR score <= 90;
- 查询不重复的hobbid值：
SELECT DISTINCT hobbid FROM info;
3、对结果进行分组
GROUP BY 语句用于对查询结果进行分组，通常结合聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN）使用
语法：
SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FROM table_name WHERE condition GROUP BY column_name;
示例：
- 按
hobbid分组，并计算每组学生人数：
SELECT COUNT(name), hobbid FROM info GROUP BY hobbid;
- 筛选分数大于等于 80 的学生，并按
hobbid分组计算人数：
SELECT COUNT(name), hobbid FROM info WHERE score >= 80 GROUP BY hobbid;
4、限制结果条目
LIMIT 语句用于限制查询结果的条目数。
语法：
SELECT column1, column2, ... FROM table_name LIMIT [offset,] number;
示例：
- 查询前三行记录：
SELECT * FROM info LIMIT 3;
- 查询第四行开始的三行记录：
SELECT * FROM info LIMIT 3, 3;
- 按
id降序排列并显示最后 3 行：
SELECT id, name FROM info ORDER BY id DESC LIMIT 3;
5、设置别名’Alisa‘
AS 关键字用于给表或字段设置别名，简化查询语句，增强可读性。
语法：
- 对列设置别名：
SELECT column_name AS alias_name FROM table_name;
- 对表设置别名：
SELECT alias.column_name FROM table_name AS alias;
示例：
- 为
name和score列设置别名：
SELECT name AS 姓名, score AS 成绩 FROM info;
6、通配符
通配符用于替换字符串中的部分字符，常与 LIKE 子句配合使用。
常用通配符：
%：匹配零个、一个或多个字符。_：匹配单个字符。
示例：
- 查询名字以
c开头的记录
SELECT id, name FROM info WHERE name LIKE 'c%';
- 查询名字中间有
g字符的记录：
SELECT id, name FROM info WHERE name LIKE '%g%';
7、子查询
子查询是指在一个查询语句中嵌套另一个查询语句，子查询的结果作为条件传递给主查询。
示例：
- 查询分数大于 80 的学生信息：
SELECT name, score FROM info WHERE id IN (SELECT id FROM info WHERE score > 80);
- 多表查询示例：
SELECT id, name, score FROM info WHERE id IN (SELECT id FROM ky30);
总结
以上为 MySQL 常用的高阶查询语句整理。通过合理使用排序、分组、子查询、通配符等高级查询技巧，可以高效处理和分析数据库中的数据。
