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SQL Structured Query Language,是专门用来查询关系型数据库的语言。也就是说不是关系型数据库,就不能用SQL查询了。

MySQL的主要学习,其实都是集中在SQL上的。另外一部分,才是数据库的配置和速度优化。

SQL语句的分类:

  • DQL: 数据查询语句,如select
  • DML: 数据操作语句,如update/insert/delete
  • TPL: 事务处理语句,如commit/rollback/begin transaction
  • DCL: 数据控制语句,即权限管理,如grant/revoke
  • DDL: 数据定义语句,如create/drop
  • CCL: 指针控制语句,通过指针完成表操作,如declare cursor

语法结构

一些特点:

  • SQL不区分大小写
  • 每句话以;结束
  • 断行、缩紧无需任何符号,解释器在解释时会把所有空符号都会合并为一个空格。
  • 单行注释采用-- ,多行注释采用/* ... */
  • 值的引号可以同时用"',但是"`兼容性更强。
  • 数据库名、表名、列名,都可以用反引号`来包起来

SQL的语法,是将一条语句拆分成几个组成部分:

  • Clauses:主要命令,如 update/set/where
  • Expressions: 能产生值的语句,如"Jason",或age + 12
  • Predicates: 条件判断,即如果True则使用A值,否则B值。
  • Queries: 即Select查询读取数据库的语句。
  • Statements: 即一整条以;结尾的SQL语句

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SQL Style 编写风格

参考 Simon Holywell:SQL Style Guide
参考 Simon Holywell:SQL样式指南 · SQL Style Guide

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常用语句

参考W3School:SQL Tutorial

服务器查询:

-- 显示服务器中所有的数据库
show databases ;

-- 进入一个数据库
use 数据库名 ;

-- 显示当前所在数据库的信息
select database() ;

-- 显示当前数据库所有表名 (MySQL)
show tables;

-- 显示指定数据库所有表名 (MySQL)
select table_name from information_schema.tables where table_schema='数据库名' and table_type='base table';

-- 显示指定表格的所有字段名(MySQL)
select column_name from information_schema.columns where table_schema='数据库名' and table_name='表名';

-- 查看某表结构
DESC 表名 ;

数据库操作:

-- 创建一个数据库
CREATE DATABASE 数据库名 CHARSET=utf-8 ;

-- 查看数据库的创建信息
SHOW CREATE DATABASE 数据库名 ; 

-- 删除数据库
DROP DATABASE 数据库名 ;
-- 或,用反引号包起来
DROP DATABASE `数据库名`

数据表操作:

-- 显示当前数据库中的所有表
show tables ;

-- 创建表
CREATE TABLE 表名 (字段 类型 约束, 字段 类型 约束, 字段 类型 约束....) ;
-- 如
CREATE TABLE staff (
    id int primary key not null auto_increment, 
    name varchar(30)
);

-- 删除表
DROP TABLE 表名 ;

-- 查看表的创建语句
SHOW CREATE TABLE 表名 ;

-- 查看表结构
DESC 表名 ;

-- 修改表:添加一个字段
ALTER TABLE 表名 ADD 字段 类型 约束 ;

-- 修改表:修改一个字段
ALTER TABLE 表名 MODIFY 字段 类型 约束 ;

-- 修改表:删除一个字段
ALTER TABLE 表名 DROP 字段 ;


-- 添加一条记录
INSERT INTO 表名 VALUES(字段1, 字段2, , 字段4) ;

-- 

CRUD 增删改查

Create / Read / Update / Delete

查询 SELECT

select查询永远是SQL中学习时间最长的。因为增删改都是固定模式,语句也很简单。但是查询拥有极多的方式方法和关键字,能够创造超多的组合搭配查询,且每种查询方式效率速度不一。所以SQL主要学的就是SELCT。

最简单的select查询:

SELECT filed1, field2, field3 FROM table_name ;

SELECT filed1 AS age, field2 AS gender, field3 FROM table_name ;

SELECT table_name.filed1, table_name.field2, table_name.field3 FROM table_name ;

SELECT t.filed1, t.field2, t.field3 FROM table_name as t ;

-- 删除重复行
SELECT DISTINCT field1 FROM table_name ;

以下为各种Select语句的方式方法总结。

条件 WHERE

  • 比较运算符:小于<, 大于>, 小于等于<=, 大于等于>=, 等于=, 不等于!=<>
  • 逻辑运算符:and, or, not
  • 模糊查询:

    • like: 用%替换1个字或多个字,_替换1个字,word包含指定的字word
    • rlike: 正则查询,如^周.*$
  • 范围查询:field in (v1, v2, v3...), not in (...), between v1 and v2, not between v1 and v2
  • 空判断:field is null, field is not null
SELECT filed1, field2 FROM table_name 
    WHERE field3 > 10;

... WHERE field1 = "hello" AND field2 = "world" ;

... WHERE filed1 LIKE "Hel%" or filed2 LIKE "Hel__" ;

... WHERE field1 RLIKE "^He.*$" ;

... WHERE filed1 IN (12, 18, 19) and NOT IN (30, 40, 50) ;

... WHERE field1 BETWEEN 10 AND 20 and NOT BETWEEN 40 AND 50 ;

... WHERE filed1 IS NULL OR field3 IS NOT NULL ;

排序 ORDER BY

... WHERE ... ORDER BY age, gender ;

... WHERE ... ORDER BY age ASC ;

... WHERE ... ORDER BY age ASC, id DESC, gender ASC ;

内置聚合函数 FUNCTIONS

内置函数能够处理一些很简单的计算问题。
但是切记,查询一个函数值时不要查询其它字段,除非使用GROUP分组等方法。

SELECT COUNT(*) FROM ...

SELECT MAX(age) FROM ...

SELECT SUM(age) FROM ...

SELECT AVG(age) FROM ...

SELECT ROUND( SUM(age)/COUNT(*), 2 ) FROM ...

SELECT MAX(age) FROM ...


-- 不允许:(因为逻辑不通,需要用到分组才行)
-- SELECT name, age, ROUND( SUM(age)/COUNT(*), 2 ) FROM ...

分组 GROUP BY

SQL分组是一个比较容易混淆的概念。

SQL的分组是会完全破坏原先表结构的,然后生成一个统计表,纯粹是为了数量统计用的。

分组GROUP单独使用是没什么意义的,除非是和聚合函数Functions一起用。

分组的做法是:如果按gender分组,就只把gender一列取出来,做成一个unique的唯一gender列表,如男; 女,然后再创建一列,值对应的是每一种gender的记录条数。

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如果要查看各组的其它信息,需要用到特殊的函数group_concat(filed1):

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-- 报错:
-- SELECT name FROM ... GROUP BY gender ;
-- SELECT * FROM ... GROUP BY gender ;

-- 显示gender的每种分组类别以及其下的记录条数!
SELECT gender, COUNT(*) FROM ... GROUP BY gender ;

-- 显示分组的平均
SELECT gender, AVG(*) FROM ... GROUP BY gender ;

-- 显示分组最大值
SELECT gender, MAX(*) FROM ... GROUP BY gender ;

-- 显示分组所包含的其它信息
SELECT gender, GROUP_CONCAT(name) FROM ... GROUP BY gender ;
SELECT gender, GROUP_CONCAT(name, "_", age) FROM ... GROUP BY gender ;

分组还有一个配合的关键字having,类似与where的筛选功能:

SELECT gender, COUNT(*) FROM ... GROUP BY gender HAVING COUNT(*) > 3 ;

分页 LIMIT

-- 限制显示结果的条数
SELECT ... FROM ... LIMIT 2 ;

-- 分页 格式为:LIMIT (第N页-1)*每页个数, 每页个数

-- 第1页,每页2条
SELECT ... FROM ... LIMIT 0,2 ;

-- 第2页,每页2条
SELECT ... FROM ... LIMIT 2,2 ;

-- 第3页,每页2条
SELECT ... FROM ... LIMIT 4,2 ;

-- 第4页,每页2条
SELECT ... FROM ... LIMIT 6,2 ;

连接 JOIN

SQL中的JOIN连接,实际上是用了数学上的集合概念。其中:

  • Inner Join 内连接: 相当于A and B,代表两个集合(表)的交集,即表中某字段匹配上的条目。
  • Full Outer Join 全连接:相当于A or B`,代表两个表的并集,即两表合并所有字段和数据为一个表,未匹配的数据中的空字段以null填充。
  • Right Join 右连接:使用left表里所有数据,而right表中只保留匹配数据,且未匹配数据条目中的right表字段以null填充。
  • Left Join 左连接:使用right表里所有数据,而left表中只保留匹配数据,且未匹配数据条目中的left表字段以null填充。

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怎么理解Left Join和Right Join?
首先,两表匹配,各表都会有各自的未匹配数据条目
那么怎么处理这些未匹配数据,就是这些左右的考量目标。
Left join,保留左表的未匹配数据。Right join,保留右表中的未匹配数据。Full join,保留所有未匹配数据。
那么保留下的这些未匹配数据,肯定会有几个来自外面的字段是空的,这时候都统一以null填充。

另外,SQL连接两表,不光要指定连接方式,还要指定主键-外键的对应关系,使用ON关键字。

-- 内连接
SELECT ... FROM tb1 INNER JOIN tb2 ON tb1.key = tb2.id ;

-- 左连接
SELECT ... FROM tb1 RIGHT JOIN tb2 ...

-- 右连接
SELECT ... FROM tb1 LEFT JOIN tb2 ...

-- 全连接 (MySQL不支持)
SELECT ... FROM tb1 FULL OUTER JOIN tb2 ...

-- 差集连接 (MySQL不支持)
SELECT ... FROM tb1 FULL OUTER JOIN tb2 ON tb1.key = tb2.id 
    WHERE tb1.key IS NULL OR tb2.id IS NULL;

自关联

自连接,连接的两个表都是同一个表,同样可以由内连接,外连接各种组合方式,按实际应用去组合。

SELECT a.*, b.* FROM tb1 a, tb2 as b WHERE a.[name] = b.[name]  

联合 Union

UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集

使用Union联合的前提条件:

  • UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的
  • 对应位置的列必须拥有相似的数据类型
  • 每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。

列出所有在中国和美国的不同的雇员名:

SELECT E_Name FROM Employees_China
UNION
SELECT E_Name FROM Employees_USA

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UNION ALL 命令和 UNION 命令几乎是等效的,不过 UNION ALL 命令会列出所有的值

列出在中国和美国的所有的雇员:

SELECT E_Name FROM Employees_China
UNION ALL
SELECT E_Name FROM Employees_USA

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子查询

实际上就是用( select ...)子语句返回一个值,来方便主句查询。相当于bash脚本中的$(...)功能。

SELECT ... FROM ... WHERE height = (SELECT MAX(height) FROM ...)

SolomonXie
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Those who exalt themselves will be humbled, and those who humble themselves will be exalted.