5.6python笔记

查询关键字补充、多表查询思路、可视化软件navicat

查询关键字之having过滤

HAVING 关键字和 WHERE 关键字都可以用来过滤数据，且 HAVING 支持 WHERE 关键字中所有的操作符和语法。
1.一般情况下，WHERE 用于过滤数据行，而 HAVING 用于过滤分组。
2.WHERE 查询条件中不可以使用聚合函数，而 HAVING 查询条件中可以使用聚合函数。
3.WHERE 在数据分组前进行过滤，而 HAVING 在数据分组后进行过滤 。
4.WHERE 针对数据库文件进行过滤，而 HAVING 针对查询结果进行过滤。也就是说，WHERE 根据数据表中的字段直接进行过滤，而HAVING 是根据前面已经查询出的字段进行过滤。
5.WHERE 查询条件中不可以使用字段别名，而 HAVING 查询条件中可以使用字段别名。
# 统计每个部门年龄在30岁以上的员工的平均薪资并且保留平均薪资大于10000的部门
	1.先获取每个部门年龄在30岁以上的员工的平均薪资
    # 获取每个部门要按部门分组，分组之前筛选30岁以上用where
    select post,avg(salary) from emp where age>30 group by post;
    2.在过滤出平均薪资大于10000的数据
    # 分组之后筛选数据用having
    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

DISTINCT去重

采用DISTINCT关键字去除返回结果中的重复项，NULL也是一类数据，返回结果中如果有多个null，使用distinct将多个null合并为一条。
select shop_car from emp;
#select DISTINCT shop_car from emp;
多列使用
多列数据都相同的情况下会被合并，（distinct只能放在第一个字段名之前）
#select DISTINCT shop_car,data from emp;

order by排序

# 1.按照薪资高低排序
	select * from emp order by salary asc;  # 关键字asc，可以省略，不写默认是asc升序 
	select * from emp order by salary desc;  # 降序(从大到小)

# 2.先按照年龄升序排序，其中如果年龄相同，则再按照薪资降序排序
	select * from emp order by age asc,salary desc  # 后面再加一个代表对第一次排序后重复的进行二次排序
    
# 3.统计各部门年龄在10岁以上的员工平均工资，并且保留平均工资大于1000的部门并按照从大到小的顺序排序
	select post,avg(salary) as avg_salary from emp 
    where age>10 
    group by post 
    having avg_salary>1000 
    order by avg_salary desc;

limit分页

# 1.限制只展示五条数据
	select * from emp limit 5;
# 2.分页效果
	select * from emp limit 5,5;  # 从第6个开始展示6条数据
# 3.查询工资最高的人的详细信息
	select * from emp order by salary desc limit 1;  # 先排序然后限制展示第一个
    
"""
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
"""   

regexp正则

select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$'  # 晒徐娜以j开头，以n或y结尾的不限长度的字段name对应的值

"""
补充说明:我们目前所讲的是MySQL查询关键字中使用频率较高的一些；
其实还有一些关键字目前无需讲解，并且SQL语句里面同样还支持流程控制语法；
可自行研究
"""

多表查询思路

将一条SQL语句的查询结果 “加括号” 当作另外一条SQL语句的查询条件，即为子查询；
eg：以员工表和部门表为例 >>> 查询jason所在的部门名称
步骤>>>:
    子查询
    1.先在员工表查询jason所在的部门编号；
    select dep_id from emp where name='jason';
    2.根据部门编号去部门表中查找部门名称；
    select dep_name from dep 
    where id=(select dep_id from emp where name='jason')
# 可见将子查询的结果放入查询条件可以进行使用

连表操作

先将多张表拼接在一起，形成一张大表，然后基于单表查询获取数据
eg：以员工表和部门表为例 >>> 查询jason所在的部门名称
步骤>>>:
    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

可视化软件之Navicat

Navicat是一款可以操作很多数据库的软件，提供了图形化的界面窗口，方便我们更加快速地操作数据库；
下载地址：https://www.navicat.com.cn/download/navicat-premium
（1）navicat有很多版本，并且默认都是收费使用；
（2）正版可以免费体验14天 
（3）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

1.连接数据库  创建库和表 录入数据 操作数据

2.外键 
	创建表时或者右键进入设计表吗添加或修改外键
3.SQL文件 
	创建新库>>>运行SQL文件>>>导入SQL文件
4.逆向数据库到模型 
	查询表之间的关系

5.查询(自己写SQL语句)
	可以自己写SQL语句并且可以直接验证结果
    # 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+?)
    # 注释方式：
    1.#
    2.--