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MySQL 中特别实用的几种 SQL 语句送给大家,java 面试核心知识

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3.插入或忽略




如果我们希望插入一条新记录(INSERT),但如果记录已经存在,就啥事也不干直接忽略,此时,可以使用 INSERT IGNORE INTO ...语句:情景很多,不再举例赘述。


注意事项:同上,"INSERT IGNORE INTO ..."语句是基于唯一索引或主键来判断唯一(是否存在)的,需要在 username 字段上建立唯一索引(Unique),transId 设置自增即可。


-- 用户首次添加


INSERT IGNORE INTO users_info (id, username, sex, age ,balance, create_time)


VALUES (null, 'chenhaha', '男', 12, 0, '2020-06-11 20:00:20');


-- 二次添加,直接忽略


INSERT IGNORE INTO users_info (id, username, sex, age ,balance, create_time)


VALUES (null, 'chenhaha', '男', 12, 0, '2020-06-11 21:00:20');


若 username='chenhaha'的记录不存在,INSERT 语句将插入新记录,否则,不执行任何操作。


4.SQL 中的 if-else 判断语句




众所周知,if-else 判断在任何地方都很有用,在 SQL 语句中,"CASE WHEN ... THEN ... ELSE ... END"语句可以用在增删改查各类语句中。


  • **给个情景:**妇女节大回馈,2020 年注册的新用户,所有成年女性账号送 10 元红包,其他用户送 5 元红包,自动充值。


示例语句如下:


-- 送红包语句


UPDATE users_info u


SET u.balance = CASE WHEN u.sex ='女' and u.age > 18 THEN u.balance + 10


ELSE u.balance + 5 end


WHERE u.create_time >= '2020-01-01'


  • 情景 2:有个学生高考分数表,需要将等级列出来,650 分以上是重点大学,600-650 是一本,500-600 分是二本,400-500 是三本,400 以下大专;


原测试数据如下:



查询语句:


SELECT *,case when total_score >= 650 ?THEN '重点大学'?


when total_score >= 600 and total_score <650 THEN '一本'


when total_score >= 500 and total_score <600 THEN '二本'


when total_score >= 400 and total_score <500 THEN '三本' ? ? ? ?


else '大专' end as status_student?


from student_score;



5.指定数据快照或备份




如果想要对一个表进行快照,即复制一份当前表的数据到一个新表,可以结合 CREATE TABLE 和 SELECT:


-- 对 class_id=1(一班)的记录进行快照,并存储为新表 students_of_class1:


CREATE TABLE students_of_class1 SELECT * FROM student WHERE class_id=1;


新创建的表结构和 SELECT 使用的表结构完全一致。


6.写入查询结果集




如果查询结果集需要写入到表中,可以结合 INSERT 和 SELECT,将 SELECT 语句的结果集直接插入到指定表中。


例如,创建一个统计成绩的表 statistics,记录各班的平均成绩:


CREATE TABLE statistics (


id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,


class_id BIGINT NOT NULL,


average DOUBLE NOT NULL,


PRIMARY KEY (id)


);


然后,我们就可以用一条语句写入各班的平均成绩:


INSERT INTO statistics (class_id, average) SELECT class_id, AVG(score) FROM students GROUP BY class_id;


确保 INSERT 语句的列和 SELECT 语句的列能一一对应,就可以在 statistics 表中直接保存查询的结果:


SELECT * FROM statistics;


+----+----------+--------------+


| id | class_id | average ? ? ?|


+----+----------+--------------+


| ?1 | ? ? ? ?1 | ? ? ? ?475.5 |


| ?2 | ? ? ? ?2 | 473.33333333 |


| ?3 | ? ? ? ?3 | 488.66666666 |


+----+----------+--------------+


3 rows in set (0.00 sec)


7.强制使用指定索引




在查询的时候,数据库系统会自动分析查询语句,并选择一个最合适的索引。但是很多时候,数据库系统的查询优化器并不一定总是能使用最优索引。如果我们知道如何选择索引,可以使用 FORCE INDEX 强制查询使用指定的索引。例如:


SELECT * FROM students FORCE INDEX (idx_class_id) WHERE class_id = 1 ORDER BY id DESC;


指定索引的前提是索引 idx_class_id 必须存在。


心得体会:


=====


记得那一年,我还是个孩子,记得第一个需求是做个统计接口,查询近两小时每隔 5 分钟为一时间段的网站访问量,JSONArray 中一共返回 24 个值,当时菜啊,写了个接口循环二十四遍,发送 24 条 SQL 去查(捂脸),由于那个接口,被技术经理嘲讽~~表示他写的 SQL 比我吃的米都多。虽然我们山东人基本不吃米饭,但我还是羞愧不已。。


然后经理通过调用一个 dateTime 函数分组查询处理一下,就 ok 了,效率是我的几十倍吧。从那时起,我就定下目标,深入 MySQL 学习,日后争取嘲讽回去~~~


筒子们,MySQL 路漫漫,其修远兮。永远不要眼高手低,一起加油,希望本文能对你有所帮助。


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(续)评论区问题反馈


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这一周有好几个朋友在评论区评论或私信我,问我当年那条 SQL 是咋写的,经理是咋写的。。看大家对知识的热情这么高,我必须得开源一下了,在这贴出来当时的 SQL。有个点声明,项目数据库在内网不好测试,我就模拟了一张表来给大家统计一下吧。


需求回顾:时间就'2020-01-14 00:00:00' -?'2020-01-15 00:00:00' 为准,统计当天以每 10 分钟为间隔的分组数据。


@当年经理的 SQL




其中时间根据需求自行修改,由于我只生成了一天的测试数据,我就以此为例。


SELECT DATE_FORMAT(p.createTime, '%H') as date_str,count(*) as count


from data_timing p


where DATE_FORMAT(p.createTime, '%Y-%m-%d %H:%i:%S') >= DATE_FORMAT('2020-01-14 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%i:%S')


AND DATE_FORMAT(p.createTime, '%Y-%m-%d %H:%i:%S') < DATE_FORMAT('2020-01-15 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%i:%S')


GROUP BY HOUR(p.createTime)


经理这条 SQL 查询的结果如下,基本保留了当年原版~~这条的意思是取“2020-01-14”这天 24 小时每小时的 count。当时我很有启发,也很有感觉,发现 SQL 还能这么玩儿。完事儿写完他说就要撤了,说要去接孩子。我说:“大佬,咱别吃饭吃一半儿啊,再给我来一下子呗”。



@修改后最终版 SQL




然后经过我后续修改 SQL 如下:


SELECT concat( date_format( p.createTime, '%Y-%m-%d %H:' ) , floor( date_format( p.createTime, '%i' ) /10 )


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复制代码


*10 ) as date_str


, count(*) as count from data_timing p


where DATE_FORMAT(p.createTime, '%Y-%m-%d %H:%i:%S') < DATE_FORMAT('2020-01-15 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%i:%S')


AND DATE_FORMAT(p.createTime, '%Y-%m-%d %H:%i:%S') >= DATE_FORMAT('2020-01-14 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%i:%S')


GROUP BY concat( date_format( p.createTime, '%Y-%m-%d %H:' ) , floor( date_format( p.createTime, '%i' ) /10 ))


乍一看是不是还挺复杂,并不是多复杂,只是其中几个函数内容比较多。。比如 concat()里的那一堆,以及 date_format 那些。先看结果吧。后面跟各位说一下查询原理:



@最终版 SQL 原理




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还未添加个人签名 2021.03.18 加入

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