MySQL 一周目五日

单表数据查询

 1　　筛选　　where

方法　　where 筛选条件

# 查询id在3到6的数据
　　select * from 表名 where id >=3 and id <=6;
　　select * from 表名 where id between 3 and 6;
# 查询薪资是20000、18000和17000的数据
    select  * from 表名 where salary=20000 or salary=18000 or salary=17000;
    select * from 表名 where salary in (20000,18000,17000);
两者书写格式不同，但是查找的内容是相同的

#查询薪资不在20000,18000和17000范围中的数据
    select name,salary from emp where salary not in (20000,18000,17000);
           采用成员运算的方法
#查询岗位描述为空的员工名与岗位名
    select name,post from emp where post_comment is null;
        null的值不能用=，否则查询结果为空，只能用is

2　　模糊查询　　like

方法　　like　　

带有模糊查询关键字符的内容

关键字符　　1　　%　　匹配任意个数的任意字符

关键字符　　2　　_　　 匹配单个个数的任意字符

如 包含o字母的名字　——　　‘%o%’　　第二个字符为o的三字词语　——　　‘_o_’

# 查询员工姓名中包含o字母的员工姓名和薪资
 　　select name,salary from emp where name like '%o%';
# 查询员工姓名有四个字符组成的员工姓名和薪资
　　select name,salary from emp where name like '____';
　       模糊查询可以匹配任意字符的四个字符词语
　　select name，salary from emp where char_lenth(name)=4;
　       查询name的字符串长度为4的值
　       %s_length 计算%s字符长度的内置函数

 3　　分组　　group by

某些具有相同特性的事物归为一类，看做是一个整体

 方法　　group by 字段名　　用字段名来进行分组

#根据性别进行分类
　　select gender from 表名 group by gender;

注：分组之后默认只可以直接获取到分组的依据 无法再获取内部单个个体数据如果想要获取需要借助于一些方法

由于mysql5.6版本没有开启严格模式，因此书写select * from 表名的时候不会报错，5.7及以后的版本都会报错

开启严格模式

set global sql_mode="strict_trans_tables,only_full_group_by";

4　　聚合函数

　　4.1　　最大值　　max　　

1.获取每个部门的最高工资　　　运用方式　　select post,max(salary) from emp group by post;

　　4.2　　最小值　　min

2.获取每个部门的最低薪资　　运用方式　　select post,min(salary) from emp group by post;

　　4.3　　平均值　　avg

3.获取每个部门的平均薪资　　运用方式　　select post,avg(salary) from emp group by post;

　　4.4　　求和　　   sum

4.获取每个部门的薪资总和　　运用方式　　select post,sum(salary) from emp group by post;

　　4.5　　计数　　   count

5.获取每个部门的员工人数　　运用方式　　select post,count(id) from emp group by post;

5　　过滤　　having

　　5.1　　having与where比较

having与where功能本质上都是筛选，只是where用于分组前，having用于分组后

　　5.2　　过滤的应用案例

1.统计各部门年龄在30岁以上的员工平均工资，并且保留平均工资大于10000的部门

步骤1    搭建框架    统计部门平均工资，按部门进行分组
    select post,avg(salary) from emp group by post
步骤2    插入要求    统计年龄30以上员工，分组的对象前提是30以上
    在分组group by前插入    where age > 30
步骤三    得出10000以上的部门，对数据过滤
    在分组后添加    having avg(salary)> 10000
完整结果
    select post，avg(salary) from emp 
        where age > 30
        group by post
        having avg(salary) > 10000;

6　　去重　　distinct

　　去重的前提必须是完全相同　　

　　select distinct 字段名 from 表名;　　去重结果为非字段名中非相同项

　　select distinct 字段名1,字段名2 from 表名;　　去重结果为字段名1和字段名2叠加后不相同的项，更多字段名以此类推

7　　排序　　order by

　　7.1　　升序方法　　select * from emp order by salary;　　select * from emp order by salary asc;　　不写默认为升序，升序关键字　　asc

　　7.2　　降序方法　　select * from emp order by salary desc;　　降序关键字　　desc

　　7.3　　如果数字相同，有并列，可以添加次选排序

　　　　方法　　如根据年龄升序，薪水降序排序　　select * from emp order by age asc,salary desc;　　其中年龄在前，为主排序，薪水在后为次排序，年龄相同的项，按薪水排序

8　　分页　　limit

　　limit 5,5　　limit后面接两位数，前者表示起始位置，后者表示展示条数。起始位置可以不写，默认从0开始，即变成　　limit 5

　　完整结构默认0　　select * from emp limit 5;

　　完整结构有起始数5　　select * from emp limit 5,5;

9　　正则　　regexp

　　9.1　　正则定义

　　　　使用一些特殊符号的组合去字符串中筛选出符合条件的数据

　　9.2　　正则运用案列

　　　　查询姓名是以字母j开头 n或者y结尾的数据

　　　　select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$';