【Mysql】DQL操作单表、创建数据库、排序、聚合函数、分组、limit关键字

本文主要是介绍【Mysql】DQL操作单表、创建数据库、排序、聚合函数、分组、limit关键字,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

DQL操作单表

1.1 创建数据库

•创建一个新的数据库 db2

CREATE DATABASE db2 CHARACTER SET utf8;

•将db1数据库中的 emp表 复制到当前 db2数据库

在这里插入图片描述

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** 1.2 排序**

通过 ORDER BY 子句,可以将查询出的结果进行排序 (排序只是显示效果,不会影响真实数据)
语法结构:
•SELECT 字段名 FROM 表名 [WHERE 字段 = 值] ORDER BY 字段名 [ASC / DESC]
ASC 表示升序排序(默认)
DESC 表示降序排序

1.2.1 单列排序
•单列排序:只按照某一个字段进行排序, 就是单列排序
需求: 使用 salary 字段,对emp 表数据进行排序 (升序/降序)

– 默认升序排序 ASC

SELECT * FROM emp ORDER BY salary;

– 降序排序

SELECT * FROM emp ORDER BY salary DESC;

1.2.2 组合排序
•组合排序: 同时对多个字段进行排序, 如果第一个字段相同 就按照第二个字段进行排序,以此类推
需求: 在薪水排序的基础上,再使用id进行排序, 如果薪水相同就以id 做降序排序

– 组合排序

SELECT * FROM emp ORDER BY salary DESC, eid DESC;

1.3 聚合函数
之前我们做的查询都是横向查询,它们都是根据条件一行一行的进行判断,而使用聚合函数查询是纵向查询,它是对某一列的值进行计算,然后返回一个单一的值(注意:聚合函数会忽略null空值)。
语法结构
•SELECT 聚合函数(字段名) FROM 表名;
我们来学习5个聚合函数
聚合函数 作用
count(字段) 统计指定列不为NULL的记录行数
sum(字段) 计算指定列的数值和
max(字段) 计算指定列的最大值
min(字段) 计算指定列的最小值
avg(字段) 计算指定列的平均值
需求1:
– 1 查询员工的总数
– 2 查看员工总薪水、最高薪水、最小薪水、薪水的平均值
– 3 查询薪水大于4000员工的个数
– 4 查询部门为’教学部’的所有员工的个数
– 5 查询部门为’市场部’所有员工的平均薪水
SQL实现

-- 1.查询员工的总数
-- 统计表中的记录条数 使用 count()
SELECT COUNT(eid) FROM emp; -- 使用某一个字段
SELECT COUNT(*) FROM emp; -- 使用 *
SELECT COUNT(1) FROM emp; -- 使用 1,与 * 效果一样-- 下面这条SQL 得到的总条数不准确,因为count函数忽略了空值
-- 所以使用时注意不要使用带有null的列进行统计
SELECT COUNT(dept_name) FROM emp;-- 2.查看员工总薪水、最高薪水、最小薪水、薪水的平均值
-- sum函数求和, max函数求最大, min函数求最小, avg函数求平均值
SELECT SUM(salary) AS '总薪水',MAX(salary) AS '最高薪水',MIN(salary) AS '最低薪水',AVG(salary) AS '平均薪水'   
FROM emp;-- 3.查询薪水大于4000员工的个数
SELECT COUNT(*) FROM emp WHERE salary > 4000;-- 4.查询部门为'教学部'的所有员工的个数
SELECT COUNT(*) FROM emp WHERE dept_name = '教学部';-- 5.查询部门为'市场部'所有员工的平均薪水
SELECT AVG(salary) AS '市场部平均薪资' 
FROM emp 
WHERE dept_name = '市场部';

1.4 其他常用函数

  1. 日期时间函数
-- 返回当前日期和时间
SELECT NOW();-- 计算两个日期之间的天数差
SELECT DATEDIFF('2023-12-01','2023-12-10');
  1. 字符串操作
-- 拼接字符串
SELECT CONCAT('hello','world');-- 截取字符串(从1开始)
SELECT SUBSTRING('hello',1,2);

1.5分组
•分组查询:指的是使用 GROUP BY 语句,对查询的信息进行分组,相同数据作为一组。
语法格式
•SELECT 分组字段/聚合函数 FROM 表名 GROUP BY 分组字段 [HAVING 条件];
需求1: 通过性别字段 进行分组

-- 按照性别进行分组操作
SELECT * FROM emp GROUP BY sex; -- 注意 这样写没有意义
分析: GROUP BY 分组过程

注意:
分组时可以查询要分组的字段, 或者使用聚合函数进行统计操作.

  • 查询其他字段没有意义

需求1: 通过性别字段 进行分组,求各组的平均薪资

SELECT sex, AVG(salary) FROM emp GROUP BY sex;

需求2:
– 1.查询所有部门信息
– 2.查询每个部门的平均薪资
– 3.查询每个部门的平均薪资, 部门名称不能为null
SQL实现

-- 1.查询有几个部门
SELECT dept_name AS '部门名称' FROM emp GROUP BY dept_name;-- 2.查询每个部门的平均薪资
SELECT 
dept_name AS '部门名称',
AVG(salary) AS '平均薪资' 
FROM emp GROUP BY dept_name;-- 3.查询每个部门的平均薪资, 部门名称不能为null
SELECT dept_name AS '部门名称',AVG(salary) AS '平均薪资' 
FROM emp WHERE dept_name IS NOT NULL GROUP BY dept_name;

需求3:
– 查询平均薪资大于6000的部门.
分析:

  1. 需要在分组后,对数据进行过滤,使用 关键字 having
  2. 分组操作中的having子语句,是用于在分组后对数据进行过滤的,作用类似于where条件。

SQL实现:

-- 查询平均薪资大于6000的部门
-- 需要在分组后再次进行过滤,使用 having
SELECT dept_name , AVG(salary)
FROM emp  WHERE dept_name IS NOT NULL GROUP BY dept_name HAVING AVG(salary) > 6000 ;

•where 与 having的区别
过滤方式 特点
where where 进行分组前的过滤
where 后面不能写 聚合函数
having having 是分组后的过滤
having 后面可以写 聚合函数

GROUP_CONCAT() 函数:
•作用: 用于将组内的行连接成一个单独的字符串,并使用指定的分隔符将它们分开。
•这在执行分组操作时非常有用。以下是 GROUP_CONCAT() 函数的基本语法:

SELECT 
GROUP_CONCAT(column_name SEPARATOR ',')  AS concat_col
FROM table_name
GROUP BY group_column;

1)column_name: 是要连接的列名。
2)SEPARATOR :是用于分隔连接的字符串,可以根据需要指定。
3)table_name 是表的名称。
4)group_column 是用于分组的列名,GROUP BY 子句根据这一列对数据进行分组。
使用演示: 使用 GROUP_CONCAT() 将每个部门的员工名字连接成一个字符串

-- 使用 GROUP_CONCAT() 将每个部门的员工名字连接成一个字符串
SELECTdept_name,GROUP_CONCAT(ename SEPARATOR ',') AS ename_list
FROM emp GROUP BY dept_name;

1.6 limit关键字
limit 关键字的作用
•limit是限制的意思,用于 限制返回的查询结果的行数 (可以通过limit指定查询多少行数据).
•limit 语法是 MySQL的方言,用来完成分页

语法结构

•SELECT 字段1,字段2… FROM 表名 LIMIT offset , length;

参数说明
1.limit offset , length; 关键字可以接受一个 或者两个 为0 或者正整数的参数
2.offset 起始行数, 从0开始记数, 如果省略 则默认为 0.
3.length返回的行数
需求1:
– 查询emp表中的前 5条数据
– 查询emp表中 从第4条开始,查询6条
SQL实现

-- 查询emp表中的前 5条数据
-- 参数1 起始值,默认是0 , 参数2 要查询的条数
SELECT * FROM emp LIMIT 5;
SELECT * FROM emp LIMIT 0 , 5;-- 查询emp表中 从第4条开始,查询6条
-- 起始值默认是从0开始的.
SELECT * FROM emp LIMIT 3 , 6;

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http://www.chinasem.cn/article/1085191

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