select单表查询常见操作

关于通配符*的使用

项目中最好不要使用这种不明确的方式，如果后面表的结构发生了改变，比如多了几个字段，

那么*就会多查询几个字段，不能保证这不会引入一些错误

select * from 表名;

最好明确字段:

select name,age,sex from user;

结合MySQL运算符

select * from user where sex='M' and age>=10;
select * from user where sex='W' and age between 10 and 30;
select * from user where sex='W' and age>=10 and age<=30;
select * from user where sex='W' and age>=10 or age<=30;

去重distinct

select distinct name from user;

空值查询

is [not] null

select * from user where name is null;

union合并查询

select * from user where age<=20 union all select * from user where age>=40;

带in子查询

[NOT] IN (元素1，元素2，…)

select * from user where id in (4,6,8,10);
select * from user where id not in (4,6,8,10);
select * from user where id in (select id from user where age>=20);

(重点)limit分页查询

• 基本使用

select * from user limit N;    取前N行
select * from user limit M,N;  M表示偏移M行，N表示要取的行数
select * from user limit N offset M;

explain SQL语句;  查看SQL语句的执行计划(罗列出的一些关键信息并非准确,explain不解释MySQL的优化)
explain select * from user limit N offset M;	explain反应不出limit的优化

limit仅仅只是对前面select查询的结果限制了数量吗？是否有做查询优化？

对于加了索引的字段来说，给出查询的限制条件，比如where name=‘张三’，依靠索引只需要查找一行，就能完成查询，但是对于没有添加索引的字段，比如user表中的age，根据比如where age=20这样的限制条件进行查找，进行的实际上是整表的查询，也就是需要逐行找过去，那靠后的数据的查找效率就会很低，而加了limit虽然依旧是逐行查找，但是一旦查到的数据量满足限制的条数，就完成查询了，而不是整张表查后,limit再限制显示的数量

• 创建一张测试数据表

CREATE TABLE t_user
(id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 email VARCHAR(255) DEFAULT NULL,
 password VARCHAR(255) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY(id)							另一种添加主键约束的方式，这种方式可以添加联合主键
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

• 我们打算添加一个存储过程，并且通过call 执行存储过程来在数据表中添加一定规模的测试数据

说明：下面的语句不是一股脑的一起执行，需要分开执行的部分我都加了空行

delimiter $    把SQL语句的分隔符由;-->$ 

Create Procedure add_t_user(IN n INT)   IN表示输入参数  
BEGIN
DECLARE i INT;
SET i=0;
WHILE i<n DO
INSERT INTO t_user(email,password) VALUES(CONCAT(i+1,'@fixbug.com'),i+1);
SET i=i+1;
END WHILE;
END$

delimiter ; 还原分隔符

call add_t_user(2000000);  调用存储过程

查看添加的存储过程：show create procedure add_t_user\G

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我们来看一下limit对于查询的一个优化效果：

不添加limit 进行查找，要搜索整张表，耗时比较长；

添加了limit进行查找, 当查找到的数据量满足limit所限制的数量，就停止查找，所以耗时短

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执行explain 查看select语句的执行计划，可以看到explain并没有解释limit对MySQL查询的优化，rows这行依然是接近2000000行：

如何实现数据的分页显示？

给定每页要显示的数据数量,比如pagenum=20，那么我们会执行以下SQL语句进行分页查询:

// pageno是每一页的页号(从1开始),(pageno-1)*pagenum表示偏移,pagenum表示要显示的行数
select * from t_user [限制条件(where...)] limit (pageno-1)*pagenum,pagenum;

但是以上的查询方式效率比较低，无法实现无论要显示哪一页的数据，查询时间都基本维持一致(查询时间常量)的要求,而影响查询效率的因素就是偏移,对于limit M,N 来说，偏移M表示查询时要扫前M行，所以页数越晚后，查询效率就越低：

如何过滤掉M所耗费的性能呢？

我们使用索引字段id来过滤数据，通过索引字段我们可以以常量时间过滤掉前面页面的数据

select * from t_user where id>上一页最后一条数据的id limit 20;

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排序order by

select * from user [where...] order by name;  			按照姓名默认升序排序
select * from user [where...] order by name desc;		加上desc降序排序
select * from user [where...] order by name,age;		先比较name,如果name一样再比较age,默认升序排序

接下来我们使用explain查看SQL语句的执行计划：

explain select * from user order by age;

可以看到type字段是ALL,代表的是整表搜索，另外注意Extra字段的值是Using filesort,即文件排序（外排序），我们一般会采用n路归并排序，对于外排序来说，最重要的一个问题是当磁盘上的数据量太多，而内存又比较小无法把磁盘上的所有数据都加载到内存上，所以采用n路的归并排序的思想，但是这会涉及到大量的磁盘IO,导致查询效率降低。

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我们接着查看下面语句的执行计划：

explain select * from user order by name;

explain select name from user order by name;

可以看到当我们选取name为待排序字段，并且要查询name字段的信息时，我们发现排序方式变成了使用索引进行排序，注意name字段是索引字段，说明order by的性能不仅与选取的待排序字段有关还与要查询的字段有关。

分组group by

• 基本语法

  常结合聚合函数做数据的统计

select age from user group by age; // 按照age分组，select后跟进行分组的字段，查看age的分布情况

select age, count(age) as number from user group by age; // 统计每组的数据量

select age, sum(age) as sum from user group by age; // 每组所有age相加的结果

select age,sex from user group by age,sex; // 可以指定多个字段，多个字段都相同的就分为一组

select age,sex ,count(*) from user group by age,sex; // 统计每组的数据量

加上过滤条件

select age from user where age>20 group by age;	// 分组前进行数据筛选，一般推荐这种方式，因为用来进行数据筛选的字段如果是索引字段能够确保查询效率

select age from user group by age having age>20; // 分组后再筛选数据

结合order by

select age,sex ,count(*) from user group by age,sex order by sex desc;

select age,sex ,count(*) from user group by age,sex order by age desc;

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• group by的性能分析

使用explain 查看语句的执行计划

explain select age from user group by age;

我们从图上可以看到,其实group by自带了order by，会按照分组的字段进行升序排序，本次分组我们使用了age字段，从Extra字段可以看到，此次分组需要创建临时表(用来排序)，还要使用文件排序，如果数据表中的数据量较大，那么查询效率就会非常低了。

那我们换一个字段，使用带索引的字段name看看效果：

explain select name from user group by name;

可以看到这种分组方式仅使用了索引，查询效率非常高。所以group by和order by一样，性能和所选取的字段（索引字段）是相关的。

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笔试实践问题（新浪）

先创建数据表bank_bill

CREATE TABLE bank_bill(
	serno BIGINT UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
	date DATE NOT NULL,
	accno VARCHAR(100) NOT NULL,
	name VARCHAR(50) NOT NULL,
	amount DECIMAL(10,1) NOT NULL,
    brno VARCHAR(150) NOT NULL
)ENGINE=INNODB,DEFAULT CHARSET=utf8;

插入一些数据

INSERT INTO bank_bill VALUES
('101000','2021-3-1','111','zhang',100,'高新区支行'),
('101001','2021-3-1','222','liu',200,'雁塔区支行'),
('101002','2021-3-1','333','gao',300,'碑林区支行'),
('101003','2021-3-1','444','lian',150,'雁塔区支行'),
('101004','2021-3-1','555','wang',360,'雁塔区支行'),
('101005','2021-3-1','666','wei',300,'灞桥区支行'),
('101006','2021-3-2','777','yao',500,'高新区支行'),
('101007','2021-3-2','888','zhang',50,'碑林区支行'),
('101008','2021-3-2','111','liu',100,'高新区支行'),
('101009','2021-3-2','222','zhang',200,'灞桥区支行'),
('101010','2021-3-3','333','zhang',300,'灞桥区支行');

统计表中缴费的总笔数和总金额

select count(serno), sum(amount) from bank_bill;

按照网点和日期统计每个网点每天的营业额，并按照营业额进行降序排序

select brno,date,sum(amount) as money from bank_bill group by brno,date order by money desc;