MySQL 数据库技术与应用：数据查询

摘要：数据查询是数据库系统应用的主要内容，也是用户对数据库最频繁、最常见的基本操作请求。



数据查询



数据查询是数据库系统应用的主要内容，也是用户对数据库最频繁、最常见的基本操作请求。数据查询可以根据用户提供的限定条件，从已存在的数据表中检索用户需要的数据。MySQL使用SELECT语句从数据库中检索数据，并将结果集以表格的形式返回给用户。



SELECT查询的基本语法



select * from 表名;



from关键字后面写表名，表示数据来源于是这张表



select后面写表中的列名，如果是*表示在结果中显示表中所有列



在select后面的列名部分，可以使用as为列起别名，这个别名出现在结果集中



如果要查询多个列，之间使用逗号分隔



消除重复行



• 在select后面列前使用distinct可以消除重复的行



select distinct gender from students;



条件



• 使用where子句对表中的数据筛选，结果为true的行会出现在结果集中

• 语法如下：



select * from 表名 where 条件;



比较运算符



• 等于=

• 大于>

• 大于等于>=

• 小于<

• 小于等于<=

• 不等于!=或<>

• 查询编号大于3的学生



select * from students where id>3;



• 查询编号不大于4的科目



select * from subjects where id<=4;



• 查询姓名不是“黄蓉”的学生



select * from students where sname!='黄蓉';



• 查询没被删除的学生



select * from students where isdelete=0;



逻辑运算符



• and

• or

• not

• 查询编号大于3的**学



select * from students where id>3 and gender=0;



• 查询编号小于4或没被删除的学生



select * from students where id<4 or isdelete=0;



模糊查询



• like%表示任意多个任意字符

• _表示一个任意字符



查询姓黄的学生



注意：可能出现两个_代表一个汉字的情况;



select * from students where sname like '黄%';



• 查询姓黄并且名字是一个字的学生



select * from students where sname like '黄_';



• 查询姓黄或叫靖的学生



select * from students where sname like '黄%' or sname like '%靖%';



范围查询



in表示在一个非连续的范围内



查询编号是1或3或8的学生



select * from students where id in(1,3,8);　　//括号内的值可以实际不存在,但是没意义



• between ... and ...表示在一个连续的范围内

• 查询学生是3至8的学生



select * from students where id between 3 and 8;



• 查询学生是3至8的男生



select * from students where id between 3 and 8 and gender=1;



空判断



• 注意：null与''是不同的

• 判空is null

• 查询没有填写地址的学生



select * from students where hometown is null;



• 判非空is not null

• 查询填写了地址的学生



select * from students where hometown is not null;



• 查询填写了地址的女生



select * from students where hometown is not null and gender=0;



优先级



• 小括号，not，比较运算符，逻辑运算符

• and比or先运算，如果同时出现并希望先算or，需要结合()使用



聚合



能看到统计的结果看不到原始数据



为了快速得到统计数据，提供了5个聚合函数



count(*)表示计算总行数，括号中写星与列名，结果是相同的



查询学生总数



select count(*) from students;



• max(列)表示求此列的最大值

• 查询女生的编号最大值



select max(id) from students where gender=0;



• min(列)表示求此列的最小值

• 查询未删除的学生最小编号



select min(id) from students where isdelete=0;



• sum(列)表示求此列的和　　//数值类型的列求和

• 查询男生的编号之后



select sum(id) from students where gender=1;



• avg(列)表示求此列的平均值 //数值类型的列求平均值

• 查询未删除女生的编号平均值



select avg(id) from students where isdelete=0 and gender=0;



分组



group by分组的目的还是聚合



按照字段分组，表示此字段相同的数据会被放到一个组中 //筛选



分组后，只能查询出相同的数据列，对于有差异的数据列无法出现在一个结果集中



可以对分组后的数据进行统计，做聚合运算



语法：



select 列1,列2,聚合... from 表名 group by 列1,列2,列3... 　　　　//将列123都一样放到一组



• 查询男女生总数



select gender as 性别,count(*)from studentsgroup by gender;



• 查询各城市人数



select hometown as 家乡,count(*)from studentsgroup by hometown;



分组后的数据筛选



• 语法：



select 列1,列2,聚合... from 表名group by 列1,列2,列3...having 列1,...聚合...



• having后面的条件运算符与where的相同

• 查询男生总人数



方案一select count(*)from studentswhere gender=1;



方案二//优点 可以更为直观的查看筛选结果



select gender as 性别,count(*)from studentsgroup by genderhaving gender=1;



对比where与having



where是对from后面指定的表进行数据筛选，属于对原始数据的筛选



having是对group by的结果进行筛选



排序



• 为了方便查看数据，可以对数据进行排序

• 语法：



select * from 表名order by 列1 asc|desc,列2 asc|desc,...



将行数据按照列1进行排序，如果某些行列1的值相同时，则按照列2排序，以此类推



默认按照列值从小到大排列



asc从小到大排列，即升序 //ascend



desc从大到小排序，即降序 //descend



查询未删除男生学生信息，按学号降序



select * from studentswhere gender=1 and isdelete=0order by id desc;



• 查询未删除科目信息，按名称升序



1select * from subjectwhere isdelete=0order by stitle;



获取部分行



当数据量过大时，在一页中查看数据是一件非常麻烦的事情



语法



select * from 表名limit start,count



• 从start开始，获取count条数据

• start索引从0开始 //从哪儿开始数几个



示例：分页



已知：每页显示m条数据，当前显示第n页



求总页数：此段逻辑后面会在python中实现



• 查询总条数p1

• 使用p1除以m得到p2

• 如果整除则p2为总数页

• 如果不整除则p2+1为总页数



• 求第n页的数据



1select * from studentswhere isdelete=0limit (n-1)*m,m



总结



• 完整的select语句



select distinct *from 表名where ....group by ... having ...order by ...limit star,count



• 执行顺序为：

• from 表名

• where ....

• group by ...

• select distinct *

• having ...

• order by ...

• limit star,count

• 实际使用中，只是语句中某些部分的组合，而不是全部



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