表的基本查询
表的增删查改1. Create（1）单行数据 + 全列插入（2）多行数据 + 指定列插入（3）插入否则更新（4）替换
2. Retrieve（1）select 列a. 全列查询b. 指定列查询c. 查询字段为表达式d. 为查询结果指定别名e. 结果去重
（2）where 条件（3）结果排序（4）筛选分页结果
3. Update4. Delete（1）删除数据（2）截断表
5. 插入查询结果6. 聚合函数7. group by 子句的使用8. 相关题目练习
表的增删查改
表的增删查改，简称表的 CURD 操作 : Create(创建)，Update(更新)，Retrieve(读取)，Delete（删除）.
下面我们逐一进行介绍。
1. Create
语法：
INSERT [INTO] table_name
[(column [, column] ...)]
VALUES (value_list) [, (value_list)] ...
value_list: value, [, value] ...
例如创建一张学生表：
create table students(
-> id int unsigned primary key auto_increment,
-> stunum int not null unique comment '学号',
-> name varchar(20) not null,
-> email varchar(20)
-> );
（1）单行数据 + 全列插入
接下来我们插入两条记录，其中 value_list 数量必须和定义表的列的数量及顺序一致：
例如插入一个数据：
insert into students values(1, 1001, 'Smith', '11111');
其中 into 可以省略；示例如下：
（2）多行数据 + 指定列插入
我们可以在表的名字后面带上需要插入的字段，并且 value_list 数量必须和指定字段数量及顺序一致，例如，我们只想插入 stunum 和name 字段：
insert into students(stunum, name) values(1003, 'Mike');
示例如下：
（3）插入否则更新
由于主键或者唯一键对应的值已经存在会而导致插入失败。
我们先查看我们当前表的数据：
其中 id 为主键，stunum 为唯一键，所以我们分别尝试插入主键和唯一键冲突的数据：
如上图，插入失败。所以我们可以选择性的进行同步更新操作语法：
insert...
on duplicate key update column = value [, column = value] ...
例如我们想插入 Jane 这位同学的数据，但是我们并不知道这位同学是否存在于这张表中，所以我们使用上面的语法，假设不存在，就按照我们的数据插入数据；否则我们将她的 stunum 更新为 1010：
insert into students(id, stunum, name) values(2, 1010, 'Jane')
-> on duplicate key update stunum = 1010, name = 'Jane';
如下：
我们可以观察到当插入成功后，会有 2 rows affected (0.00 sec) 这样的提示，即：
这个提示的含义如下：
0 row affected: 表中有冲突数据，但冲突数据的值和 update 的值相等1 row affected: 表中没有冲突数据，数据被插入2 row affected: 表中有冲突数据，并且数据已经被更新
（4）替换
替换的本质：主键或者唯一键没有冲突，则直接插入；主键 或者 唯一键 如果冲突，则删除后再插入。
替换将 insert 换成 replace 使用即可。示例如下：
2. Retrieve
Retrieve 指的是表的读取。
语法：
SELECT
[DISTINCT] {* | {column [, column] ...}
[FROM table_name]
[WHERE ...]
[ORDER BY column [ASC | DESC], ...]
LIMIT ...
我们先创建一个表结构：
create table exam_result(
-> id int unsigned primary key auto_increment,
-> name varchar(20) not null comment '姓名',
-> chinese float default 0.0 comment '语文成绩',
-> math float default 0.0 comment '数学成绩',
-> english float default 0.0 comment '英语成绩'
-> );
接下来插入一些数据：
insert into exam_result(name, chinese, math, english) values
-> ('Smith', 67, 98, 62),
-> ('Jane', 64, 78, 79),
-> ('Tiny', 76, 87, 77),
-> ('John', 89, 78, 90),
-> ('Mike', 90, 91, 93),
-> ('Lily', 82, 83, 89),
-> ('Klin', 60, 53, 59);
（1）select 列
a. 全列查询
语法：SELECT * FROM 表名;
通常情况下不建议使用 * 进行全列查询，因为：
查询的列越多，意味着需要传输的数据量越大；
可能会影响到索引的使用。（索引待后面讲解）
例如：
b. 指定列查询
指定列的顺序不需要按定义表的顺序来，语法就是在 select 后跟上指定的字段列即可。例如我们只需要查询 id、name、math，如下：
select id, name, math from exam_result;
c. 查询字段为表达式
表达式不包含字段：select id, name, 10 from exam_result; - - - 显示 10
表达式包含一个字段：select id, name, chinese+10 from exam_result; - - - 使语文成绩 + 10 分
表达式包含多个字段：select id, name, chinese + math + english from exam_result; - - - 统计总成绩
d. 为查询结果指定别名
语法：SELECT column [AS] alias_name […] FROM table_name;
例如将上面统计的总成绩的字段改为总分：select id, name, chinese + math + english as 总分 from exam_result; - - - as 可以加也可以不加
e. 结果去重
去重使用关键字 DISTINCT，直接加在 select 后即可。例如 math 中 78 的分数重复了：
结果去重：select distinct math from exam_result;
（2）where 条件
比较运算符：
逻辑运算符：
使用 where 筛选条件只需将 where 放在语句最后，后面跟上条件即可，下面举一些实例：
英语不及格的同学及英语成绩 ( < 60 ) select name, english from exam_result where english < 60;
语文成绩在 [80, 90] 分的同学及语文成绩
使用 and 进行条件连接 select name, chinese from exam_result where chinese >= 80 and chinese <= 90;
使用 between … and … 条件 select name, chinese from exam_result where chinese between 80 and 90;
数学成绩是 53 或者 91 或者 98 分的同学及数学成绩
使用 or 进行条件连接 select name, math from exam_result
-> where math = 53
-> or math = 91
-> or math = 98;
使用 in 条件 select name, math from exam_result where math in(53, 91, 98);
以字母 J 开头的同学
% 匹配任意多个（包括 0 个）任意字符 select name from exam_result where name like 'J%';
_ 匹配严格的一个任意字符
例如需要查找 J 某同学：
select name from exam_result where name like 'J_';
英语成绩好于数学成绩的同学
where 条件中比较运算符两侧都是字段 select name, math, english from exam_result where english > math;
总分在 200 分以下的同学
where 条件中使用表达式 别名不能用在 where 条件中，因为有 where 语句的语句中，先筛选 where 语句的条件，再读取筛选后的表 select name, chinese+math+english total from exam_result where chinese+math+english < 200;
英语成绩 > 80 并且姓名首字母不以 M 开头的同学
and 于 not 的使用 select name, english from exam_result
-> where english > 80 and name not like 'M%';
名字首字母以 T 开头的同学，否则要求总成绩 > 200 并且 语文成绩 < 数学成绩 并且 英语成绩 > 80
综合性查询 select name, chinese, math, english, chinese+math+english total from exam_result
-> where name like 'T%'
-> or chinese+math+english > 200
-> and chinese < math
-> and english > 80;
null 的查询
接下来我们切回 students 表进行查询：
查询 email 已知的同学姓名 select name, email from students where email is not null;
NULL 和 NULL 的比较，= 和 <=> 的区别 select null = null, null = 1, null = 0;
select NULL <=> NULL, NULL <=> 1, NULL <=> 0
（3）结果排序
语法：
asc 为升序（从小到大） desc 为降序（从大到小） 默认为 asc select ... from table_name [where ...]
order by column [asc|desc], [...];
注意：没有 order by 子句的查询，返回的顺序是未定义的，永远不要依赖这个顺序。
下面看实例：
同学及数学成绩，按数学成绩升序显示 select name, math from exam_result order by math asc;
注：asc 可以省略
同学及 email，按 email 排序显示 select name, email from students order by email asc;
注意：NULL 视为比任何值都小，升序出现在最上面。
查询同学各门成绩，依次按 数学降序，英语升序，语文升序的方式显示 select name, math, english, chinese from exam_result order by math desc, english asc, chinese asc;
多字段排序，排序优先级随书写顺序：
查询同学及总分，由高到低
order by 子句中可以使用列别名，因为 order by 子句是最后执行的，要先有合适的数据，才能排序。
select name, chinese+math+english total from exam_result order by total desc;
查询姓名首字母为 J 的同学或者为 S 的同学数学成绩，结果按数学成绩由高到低显示
结合 where 子句 和 order by 子句：
select name, math from exam_result
-> where name like 'J%' or name like 'S%'
-> order by math desc;
（4）筛选分页结果
语法：
起始下标为 0
从 0 开始，筛选 n 条结果
select... from table_name [where ...] [order by ...] limit n;
从 s 开始，筛选 n 条结果
select... from table_name [where ...] [order by ...] limit s, n;
从 s 开始，筛选 n 条结果，比第二种用法更明确，建议使用
select... from table_name [where ...] [order by ...] limit n offset s;
建议：对未知表进行查询时，最好加一条 limit 1，避免因为表中数据过大，查询全表数据导致数据库卡死。
实例：
按 id 进行分页，每页 3 条记录，分别显示 第 1、2、3 页
第一页：
select name, chinese, math, english from exam_result
-> order by id limit 3 offset 0;
第二页：
select name, chinese, math, english from exam_result order by id limit 3 offset 3;
第三页，如果结果不足 3 个，不会有影响：
select name, chinese, math, english from exam_result order by id limit 3 offset 6;
3. Update
语法：
update table_name set column = expr [, column = expr ...]
[where ...] [order by ...] [limit ...];
实例：
将 Jane 同学的数学成绩变更为 80 分
查看原数据：
更新数据：
update exam_result set math=80 where name='Jane';
查看更新后数据：
将 John 同学的语文成绩变更为 80 分，英语成绩变更为 70 分
一次更新多个列
查看原数据：
更新数据：
update exam_result set chinese=80, english=70 where name='John';
查看更新后数据：
将总成绩倒数前三的 3 位同学的数学成绩加上 30 分
查看原数据：
select name, math, chinese+math+english total from exam_result order by total limit 3;
更新数据：
update exam_result set math = math + 30 order by chinese+math+english limit 3;
查看更新后的数据，注意不能再用查看总分倒数前三的方式，因为给他们加上 30 分之后，他们就有可能不是倒数前三了，要单独去查看他们三个人的成绩：
select name, math, chinese+math+english total from exam_result where name in('Klin', 'Jane', 'Smith');
将所有同学的英语成绩更新为原来的 2 倍
查看原数据：
更新数据：
update exam_result set english = english * 2;
查看更新后的数据：
注意：更新全表的语句慎用！
4. Delete
（1）删除数据
语法：
delete from table_name [where ...] [order by ...] [limit ...];
实例：
删除 Lily 同学的考试成绩
查看原数据：
删除数据：
delete from exam_result where name='Lily';
查看删除后的数据：
删除整张表数据
我们查看当前库的表：
可以看到有一张 employee 表，我们查看这张表的数据如下：
再查看表的结构：
然后我们把整表数据删除：
delete from employee;
再查看就发现数据全没了：
再插入一条数据，自增 id 在原值上继续增长：
注意：删除整表操作要慎用！
（2）截断表
语法：
truncate [table] table_name
注意：这个操作慎用
只能对整表操作，不能像 delete 一样针对部分数据操作；实际上 MySQL 不对数据操作，所以比 delete 更快，但是 truncate 在删除数据的时候，并不经过真正的事务，所以无法回滚；会重置 auto_increme 项
接下来我们重新向 employee 表重新插入数据：
截断整表数据，注意影响行数是 0，所以实际上没有对数据真正操作：
truncate employee;
再插入一条数据，自增 id 在重新增长：
5. 插入查询结果
语法：
insert into table_name [(column [, column ...])] select ...
实例：创建一个新表，插入一个旧表中查询到的去重后的数据
先创建一个旧表，并插入数据： mysql> create table duplicate_table (id int, name varchar(20));
mysql> INSERT INTO duplicate_table VALUES
-> (100, 'aaa'),
-> (100, 'aaa'),
-> (200, 'bbb'),
-> (200, 'bbb'),
-> (200, 'bbb'),
-> (300, 'ccc');
创建一个新表，和旧表的结构一样 create table no_duplicate_table like duplicate_table;
将旧表的去重数据插入到新表中 insert into no_duplicate_table select distinct * from duplicate_table;
最后查看新表的数据
6. 聚合函数
实例：
统计班级共有多少同学 select count(*) from students;
使用 * 做统计，不受 NULL 影响
统计班级收集的 email 有多少 select count(email) from students;
NULL 不会计入结果
统计本次考试的英语成绩分数个数 select count(english) from exam_result;
count(english) 统计的是全部成绩
count(distinct math) 统计的是去重成绩数量
统计数学成绩总分 select sum(math) from exam_result;
统计平均总分 select avg(chinese+math+english) 平均总分 from exam_result;
返回语文最高分 select max(chinese) from exam_result;
返回 > 70 分以上的语文最低分 select min(chinese) from exam_result where chinese > 70;
7. group by 子句的使用
在 select 中使用 group by 子句可以对指定列进行分组查询。
语法：
select column1, column2, .. from table group by column;
分组的目的是为了分组之后，方便进行聚合统计。分组的本质就是把一组按照条件拆分成了多个组，进行各自组内的统计！分组其实也是"分表"，就是把一张表按照条件在逻辑上拆分成了多个子表，然后分别对各自的子表进行聚合统计！
实例，需要准备一张雇员信息表（来自oracle 9i的经典测试表），表的链接：oracle 9i的经典测试表 包括：
emp 员工表dept 部门表salgrade 工资等级表
查看 emp 表数据：
查看 dept 表的数据：
查看 salgrade 表的数据：
接下来开始使用分组操作：
显示每个部门的平均工资和最高工资
很明显，显示每个部门的平均工资和最高工资，是需要按部门分组，分别显示部门号、平均工资和最高工资：
select deptno, avg(sal), max(sal) from emp group by deptno;
显示每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资
每个部门的每种岗位，即要按照部门和岗位进行分组：
select deptno, job, avg(sal), min(sal) from emp group by deptno, job;
显示平均工资低于2000的部门和它的平均工资
先统计各个部门的平均工资 select deptno, avg(sal) from emp group by deptno;
使用 having 对分组进行筛选 select deptno, avg(sal) from emp group by deptno having avg(sal) < 2000;
注意：having 和 group by 配合使用，对 group by 结果进行过滤，having 经常和 group by 搭配使用，作用是对分组进行筛选，作用有些像 where.
having 是对聚合后的统计数据进行条件筛选。其中 having 和 where 的区别在于：
执行的顺序不一样，where 是对任意列进行条件筛选，一般是最先执行；having 是对分组聚合后的结果进行条件筛选，一般是最后才执行！
8. 相关题目练习
Nowcoder：批量插入数据 Nowcoder：找出所有员工当前薪水salary情况 Nowcoder：查找最晚入职员工的所有信息 Nowcoder：查找入职员工时间排名倒数第三的员工所有信息 Nowcoder：查找薪水记录超过15条的员工号emp_no以及其对应的记录次数t Nowcoder：获取所有部门当前manager的当前薪水情况，给出dept_no, emp_no 以及 salary, 当前表示 to_date = ‘9999-01-01’ Nowcoder：从titles表获取按照title进行分组 Leetcode：查找重复的电子邮箱 Leetcode：大的国家 Leetcode：第N高的薪水
注意：SQL 查询中各个关键字的执行先后顺序：
from > on> join > where > group by > with > having > select > distinct > order by > limit
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