多表查询与navicat

昨日内容回顾

  • 查询关键字之where筛选

    分组之前对数据进行整体的筛选
1.支持逻辑运算
	and or not
2.模糊查询
	查询关键字like
    	%：
        _:
3.针对null
	只能使用 is 不能使用 =

  • 查询关键字之group by分组

    对单个个体按照规律进行分组
1.分组后只能直接获取分组依据，分组字段以外的字段无法直接获取
2.mysql5.6及之前的的版本需要自己设置严格模式才能满足以上条件
3.分组之后配合聚合函数使用
	max
	min
	sum
	avg
	count
    聚合函数要在分组后使用

  • 查询关键字之having筛选

    和where一样都是筛选字段
但是适用于分组之后

  • 查询关键字之distinct

    去重
1.去重的条件是数据必须完全一致，如果包含了主键条件一定无法满足

  • 查询关键字之order by

    排序
asc 	升序默认）
desc	降序

  • limit

    分页
1.当表中的数据过于庞大，为避免电脑内存爆炸，对查询结果的条数进行限制
select * from emp limit 5;
# 读取5行
select * from emp limit 5,5;
# 跳过前五行数据

  • 查询关键字之regexp

    正则表达式（以后会详解）
'^j.*?(n|y)&'

  • 补充

    打破分组后数据无法直接获取
1.group_concat	分组后
2.concat		分组前
3.concat_ws		偷懒
# 4.as			命名

  • 多表查询思路

    1.子查询
	分步操作
	# 将一条sql语句的查询结果作为另一条sql语句的条件
2.连表操作
	# 将多张表先拼接起来 然后用单表查询解决

今日内容概要

  • 多表查询基本操作（先掌握方法）

  • 子查询

  • 连表操作

  • 可视化软件之navicat

    无需自己写sql语句，点点点就能解决数据库的各种操作

  • 多表查询练习题（有难度）

  • python代码操作mysql

今日内容详细

多表查询基本操作

#建表
create table dep(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20) 
);

create table emp(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
sex enum('male','female') not null default 'male',
age int,
dep_id int
);

#插入数据
insert into dep values
(200,'技术'),
(201,'人力资源'),
(202,'销售'),
(203,'运营'),
(205,'保洁')
;

insert into emp(name,sex,age,dep_id) values
('jason','male',18,200),
('egon','female',48,201),
('kevin','male',18,201),
('nick','male',28,202),
('owen','male',18,203),
('jerry','female',18,204);

子查询

# 1.查询部门是技术或者人力资源的人工信息
	1.先去部门表查询技术和人力资源部门的id号
    2.再去员工表中根据部门id号筛选出对应的员工
    	直接套娃
'''当一条sql语句需要当做另一条sql语句的条件是，只需要在该sql语句前后加上括号即可'''

连表操作

'''连表其实就是按照两张表中共有的字段连接表'''

select * from emp,dep;
针对多表操作，涉及到字段名称冲突的情况我们在字段前面加上表名划分

inner join	内连接
	select * from emp inner join dep on emp.dep_id=dep.id;
    # 将两张表公共的部分拼接起来，独有的都不要昂！

left join	左连接
	select * from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id;
    # 以左边的表为基准进行拼接，左边全要，右边没对应的就用unll填充
right join	右连接
	# 以右边的表为基准进行拼接，右边全要，左边边没对应的就用unll填充
union		全连接
	select * from emp inner join dep on emp.dep_id=dep.id
    union
    select * from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id;
	# 全都要 没对应的就用unll填充

结论：
	涉及到多表查询

可视化软件之navicat

可以充当很多数据库软件客户端
并且通过鼠标点点点就可以完成增删改查操作

# 补充
最规范的情况用大写字母写

# mysql 中的注释
	1.--
	2.#
# python中的注释
	1.#
    2.'''三引号'''

python操作mysql

python如果需要操作mysql数据库，需要借助于第三方模块

针对第三方模块要先基于网络下载
	pip3 install pymysql
    pip3 install pymysql -i 国内的源
    
mysql默认的服务端ip地址
	127.0.0.1
    port端口号
    port=3306
    user='root'
    密码
    password=''
    字符编码
    chaeset='utf8'

python操作MySQL

python如果需要操作mysql数据库，需要借助于第三方模块>>>:pymysql
针对第三方模块要先基于网络下载
	pip3 install pymysql
	pip3 install pymysql -i 国内的源

# MySQL默认的端口号是3306
# 导入模块
import pymysql

# 连接MySQL服务端
conn = pymysql.connect(
    # 服务端的ip地址
    host='127.0.0.1',  # 本机回环地址
    # 服务端的port地址
    port=3306,  # MySQL默认端口号
    # 用户名
    user='root',
    # 密码
    password='123456',
    # 要操作的数据库名
    database='db8',
    # 字符编码
    charset='utf8'
)
# 产生一个可以执行命令的游标对象
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
# 构造SQL语句
sql = 'select * from teacher;'
# 利用cursor发送给服务端执行sql语句
cursor.execute(sql)
# 获取执行之后的结果
res = cursor.fetchall()
print(res)  # ((1, '张磊老师'), (2, '李平老师'), (3, '刘海燕老师'), (4, '朱云海老师'), (5, '李杰老师'))


"""
针对查询结果默认是元组的形式展示，各个数据对应的字段名称无法查看，会导致识别不准的情况
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
加上参数之后结果就会是列表套字典的形式，这是我们比较喜欢的形式
"""

补充

定个小目标 两倍速！

作业

1.查询年龄在25以上的部门名
	两种方式
    # 子查询
    select dep_id from emp
    	group by dep_id
        having avg(age)>25;
	select name from dep
		where id in(select dep_id from emp
		group by dep_id
		having avg(age)>25);
    # 连表操作
    select dep_id,age from emp;
    select * from dep;
    select dep.name from
    	emp inner join dep on emp.dep_id=dep.id
        where emp.age>25; 
2.下载安装好navicat

3.练习navicat使用以及多表数据特征（熟悉sql文件运行完后的五张表）

4.练习pymysql模块

posted @ 2021-01-08 12:01  KaiLun  阅读(318)  评论(0)    收藏  举报