MySQL单表查询和多表查询

MySQL单表查询和多表查询

查询关键字之having过滤

'having与where的功能是一模一样的 都是对数据进行筛选'
where用在分组之前的筛选
havng用在分组之后的筛选
为了更好的区分 所以将where说成筛选 havng说成过滤

having操作示例

#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
将一个复杂的查询题拆分成多个简单的小题:

1.查看整张表的内容: 
    select * from emp;

2.统计年龄在30岁以上的员工: 
    select * from emp where age > 30;
   
3.给各个部门进行分组: 
    select post from emp group by post;
    
4.计算各部门的平均薪资: 
    select post,avg(salary) from emp group by post
    
5.各部门30岁以上的平均薪资: 
    select post,avg(salary) from emp where age > 30 group by post;
    
6.使用having(分组之后)过滤，并且保留平均工资大于10000的部门:
	select post,avg(salary) from emp where age > 30 group by post having avg(salary)>10000;
    
'''
针对聚合函数 如果还需要在其他地方作为条件使用 可以先起别名
  select post,avg(salary) as avg_salary from emp 
  	where age>30 
    group by post
    having avg_salary > 10000
    ;
'''

查询关键字之distinct去重

1.去重的前提示是存在一模一样的数据
2.如果存在主键肯定无法去重(主键是 非空且唯一)

select distinct age from emp;
"""
等我们学到django orm之后 数据会被封装成对象 
那个时候主键很容易被我们忽略 从而导致去重没有效果!!!
"""

查询关键字之order by排序

# order by默认是升序  默认的关键字是asc
升序	: asc
降序	: desc

按照薪资高低排序

select * from emp order by salary;  # 默认是升序(从小到大)

select * from emp order by salary asc;  # 关键字asc 可以省略 

select * from emp order by salary desc;  # 降序(从大到小)

order by排序支持多个字段

可以多段排序，可以给多段排序指定(升序 或 降序)

select * from emp order by age asc,salary desc;

查询关键字之limit分页

"""
当数据特别多的时候 经常使用limit来限制展示条数 节省资源 防止系统崩溃
"""
1.只跟一个数字
	(从头开始展示几行数据)
	select * from emp limit 5;
	
2.只跟两个数字
	(第一个是起始位置 第二个是几行数据)
	select * from emp limit 5,5;
    
# 3.查询工资最高的人的详细信息
'''
1.先按照薪资降序排序
2.在使用limit限制取一行
'''
select * from emp order by salary desc limit 1;

查询关键字之regexp正则

# 使用正则查询 j开头 y或者n结尾的员工
select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$';

多表查询

多表查询思路

# 多表查询的思路总共就两种
	1.子查询
  	就相当于是我们日常生活中解决问题的方式(一步步解决)
    将一条SQL语句的查询结果加括号当做另外一条SQL语句的查询条件
    eg:以昨天的员工表和部门表为例 查询jason所在的部门名称
      	子查询的步骤
        	1.先查jason所在的部门编号
          2.根据部门编号去部门表中查找部门名称
          
  2.连表操作
  	先将多张表拼接到一起 形成一张大表 然后基于单表查询获取数据
    eg:以昨天的员工表和部门表为例 查询jason所在的部门名称
      	连表操作
          1.先将员工表和部门表按照某个字段拼接到一起
          2.基于单表查询

多表查询案例

建表

	create table dep(
		id int primary key auto_increment,
    name varchar(32)
  );
  create table emp(
  	id int primary key auto_increment,
    name varchar(32),
    gender enum('male','female','others') default 'male',
    age int,
    dep_id int
  );
  insert into dep values(200,'技术'),(201,'人力资源'),(202,'销售'),(203,'运营'),(205,'安保');
  insert into emp(name,age,dep_id) values('jason',18,200),('tony',28,201),('oscar',38,201),('jerry',29,202),('kevin',39,203),('jack',48,204);

插入数据

  insert into dep values
    (200,'技术'),
    (201,'人力资源'),(202,'销售'),
    (203,'运营'),
    (205,'安保');
    
    
  insert into emp(name,age,dep_id) values
('jason',18,200),
('tony',28,201),
('oscar',38,201),
('jerry',29,202),
('kevin',39,203),
('jack',48,204);

子查询

使用子查询 获取jason所在的部门名称
# 1.先获取jason的部门编号
	select dep_id from emp where name='jason';
# 2.将结果加括号作为查询条件
	select name from dep where id=(select dep_id from emp where name='jason');

连表操作

# 连表操作:
	先将查询涉及到的表拼接成一张大表 之后基于单表查询
   
'''
笛卡尔积(了解知识)
	select * from emp,dep;  # 会讲所有的数据全部对应一遍
  select * from emp,dep where emp.dep_id=dep.id;  # 效率低下
'''
连表操作四个关键字

  # inner join		内连接
  	select * from emp inner join dep on emp.dep_id=dep.id;
    '''只连接两张表中有对应关系的数据'''
  # left join			左连接
  	select * from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id;
    '''以左表为基准 展示所有的数据 没有对应项则用NULL填充'''
  # right join		右连接
  	select * from emp right join dep on emp.dep_id=dep.id;
    '''以右表为基准 展示所有的数据 没有对应项则用NULL填充'''
  # union					全连接
  	select * from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id
    union
    select * from emp right join dep on emp.dep_id=dep.id;
    '''左右两表数据全部展示 没有对应项则用NULL填充'''

可视化软件Navicat

Navicat可以充当很多数据库软件的客户端 提供了图形化界面能够让我们更加快速的操作数据库
# 下载
	navicat有很多版本 并且默认都是收费使用
  正版可以免费体验14天 
  针对这种图形化软件 版本越新越好(不同版本图标颜色不一样 但是主题功能是一样的)
# 使用
	内部封装了SQL语句 用户只需要鼠标点点点就可以快速操作
  连接数据库  创建库和表 录入数据 操作数据
  外键 SQL文件 逆向数据库到模型 查询(自己写SQL语句)
  # 使用navicat编写SQL 如果自动补全语句 那么关键字都会变大写
  SQL语句注释语法(快捷键与pycharm中的一致 ctrl+?)
  	# 
    --
# 运行SQL文件