MySQL：SELECT 语句
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SELECT
看看现在几点了？
select Now();
检索语句
SELECT 语句顾名思义就是有检索功能啦，通过这个语句就可以从不小于 1 个表中提取信息了。当你使用该语句是，你需要给出检索什么信息、从什么地方检索。
- SQL 语句不区分大小写，因此 “SELECT” 和 “select” 语句都是有效的。
- SQL 语句的所有空格会被忽略，因此语句也可以分成好几行来写，这样可读性也比较好。
检索列
单个列
检索列时，需要给出列的名称和检索的表名。
多个列
检索多个列时，需要给出多个列的名称和检索的表名，多个列的名称用 “,” 隔开。
- 多余的 “,” 将会引发错误。
- SQL 返回的是无格式的数据，因此当我们要在程序中用这些数据往往需要格式化。
所有列
检索多个列时，需要给出检索的表名，用 “*” 通配符来实现这个功能。
- 除非你确实需要所有列，否则别用，因为检索都是有开销的。
检索不同行
检索时我们可能会检索到很多重复的数据，若我们只想要类似 set 容器那样只有不重复的数据，那就需要用 DISTINCT 关键字来限制仅返回不同的值。
- DISTINCT 关键字应用于所有列，所有不同行都会被检索出来。
限制检索数
有时候我不想看全部的检索结果，而是看看其中的某几行，可以用 LIMIT 语句，表示不多于的限制条件。
LIMIT 语句的参数可以是 2 个，表示要开始检索的行和展示的行数：
- LIMIT 语句的检索从第 0 号开始计算。
当行数不够 LIMIT 的限制时，就返回仅有的行：
当然如果你在 MySQL 5 中，这么写也可以：
LIMIT num1 OFFSET num2
表示从行 num2 开始取 num1 行。
完全限定
检索结果排序
OEDER BY 子句
使用 OEDER BY 子句可以对检索的结构排序：
按列排序
排序的时候我们可能不是按照某一列来排序，可能多个列都要考虑，这个时候就可以用 “,” 隔开。
降序排序
指定 DESC 关键字之后就可以进行降序排序。
对多个列来说也可以给某一个列加关键字：
与之相对应的是 ASC 关键字，不过因为升序序列是默认的，因此这个关键字几乎不用。
数据过滤
WHERE 字句
当我的数据量比较大的时候，我们检索时可能只需要其中的某几个数据，那就需要去过滤检索的结果。使用 WHERE 子句可以指定检索的条件。语法框架为：
SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2...
[WHERE condition1 [AND [OR]] condition2.....
- 我们也可以在编写程序的时候写对应的检索算法，但是这样可能时间、空间复杂度就会很大。因此对于服务器，数据库若本身就能进行过滤的话科技节省开销。
- ORDER BY 子句必须要放在 WHERE 子句之后用。
检索多个值
就是把 “=” 替换为 “>”、“<”、 “>=”、“<=” 和系列操作符：
不匹配检查
通过 “!=” 操作符或 “<>” 操作符实现，两者效果相同。
范围检查
使用操作符 “BETWEEN”，该操作符需要提供 2 个值，也就是范围的开始值和结束值。
NULL 检查
数据库的列中是可以没有值的，这个时候值就为 NULL。要检索这样的值需要用 “IS NULL” 子句。
- 我们可能希望检索到不具有特定值的行，但是由于其没有特殊含义，因此数据库不会返回。因此一定要验证数据是否有 NULL。
逻辑操作符
AND
可以用 AND 操作符附加多个过滤条件：
OR
OR 操作符可以表示匹配任意条件：
当然以上 2 个操作符可以混用：
IN
当我们要检索的数据在一个给定的数据集时，可以用 IN 操作符，在操作符后面要有一个用圆括号括起来的数据集合：
使用 IN 操作符有以下优点：
- 拥有已知的检索基准时，IN 操作符使语法更为简洁；
- IN 操作符的操作次序的计算更为明确；
- IN 操作符的执行效率比多个 OR 操作符更快；
- IN 操作符可以内嵌其他 DELECT 语句。
NOT
NOT 操作符可以否定它之后的条件：
通配符过滤
前面的检索都是已知检索值的，但是检索值并不往往是已知的，那就是需要结合通配符做模糊查找。所谓通配符就是匹配一部分的特殊字符。当我们使用通配符时，需要结合 WHERE 子句和 LIKE 操作符，这可以表示后面的操作模式是用通配符匹配。所谓操作模式可以理解为一种搜索条件的类型。
%
% 表示任意字符出现过任意次数。例如下面实例可以判断所有以 “Dum” 起头的词，% 表示不在乎后面有多少个字符：
这个搜索是区分大小写的，用多个通配符可以检索任意位置：
通配符也可以放中间：
- % 可以检索 0 字符，但是不能匹配 NULL。
- 检索时需要注意空格的干扰，这个也会被匹配进去。这个时候可以在搜索模式后面加一个 % 来解决问题。
_
_ 和 % 的作用一样，但是 _ 只能匹配单个字符：
为什么？因为该通配符值只关心所在的一个字符，有多个字符它不管，这与 % 区别有点大：
使用技巧
使用通配符虽然方便，但是开销比较大，因此使用起来需要一些技巧：
- 若用其他操作符可以实现，不要使用通配符；
- 使用通配符是要避免在搜索模式的开始处；
- 通配符需要找对位置使用，否则可能检索到我们不想看到的数据。
数据分组
有时候我们倾向于把检索的的数据按照一定的特点进行分组，通过分组后将有助于进行数据分析。
创建分组
分组使用 CROUP BU 子句建立，该子句可以根据我们给定的规则将检索结果分为不同的组。CROUP BU 子句有比较多的使用规则：
- 该子句可以包含任意数目的列；
- 子句中列出的每个列都必须是检索的列，或者是有效的表达式，但是不能是聚集函数；
- 聚集语句以外的字段都必须在子句中给出；
- 分组中值为 NULL 的元素将被分在同一组；
- 建立分组时，所有包含的列一并进行计算，即使存在分组也不能够从中提取数据。
例如下面的代码就可以把行按照相同的值分为几组：
再对照一下数据库本身的数据：
在上述例子中，我们可以看到数据根据我们指定的字典被分了组，并且统计了每组的数据元素个数。
分组过滤
我们在前面熟悉了用 WHERE 子句对行进行过滤，但是不能用来过滤分组。想要过滤分组，就需要使用 HAVING 子句来完成，同时这个子句也可以胜任 WHERE 能完成的所有工作，他们的用法是相通的。
那么怎么理解两种非常类似的语句呢？除了操作对象的不同，它们也有着次序的不同，WHERE 子句在 SELECT 中的位置先于 HAVING 子句，也就是对于一次检索的过滤顺序为先对行过滤，再对分组过滤。这是因为我们可能只是想提取检索到的数据中的部分数据，然后根据这些数据再来创建分组。
当然我们也可以观察出一个显然的事情，GROUP 子句的顺序也在 HAVING 子句前面，因为我得先有分组才能操作之。
分组排序
好像 CROUP BU 子句本身在在分组的同时也会进行排序，但是我们还是需要 ORDER BY 子句的联合使用。CROUP BU 子句是对分组进行排序，不过这并不是规范所要求的功能：
而 ORDER BY 可以针对某一字段来排序：
SELECT 语法框架
SELECT column_name,column_name…
FROM table_name
[WHERE]
[GROUP BY]
[HAVING]
[ORDER BY]
[LIMIT]
参考资料
《MySQL Crash Course》[英] Ben Forta 著，刘晓霞 钟鸣 译，人民邮电出版社
菜鸟教程——MySQL 教程
