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文章目录
1. 数据库设计1.1 数据库设计基本概念1.2 数据库设计的步骤1.3 表设计1.3.1 一对一1.3.2 一对多1.3.3 多对多
2. 聚合查询2.1 聚合函数2.2 分组查询2.3 条件过滤
1. 数据库设计
1.1 数据库设计基本概念
数据库设计就是根据业务的具体需求，结合我们所学的 DBMS ，为了这个业务构造最优的数据存储模型。建立数据库中的表结构以及表与表之间的关联关系的过程。
1.2 数据库设计的步骤
需求分析（数据是什么？数据具有哪些属性？数据和属性之间的特点是什么） 逻辑分析（通过 ER图对数据库进行逻辑建模） 物理设计（根据数据库自身的特点把逻辑设计转换为物理设计） 维护设计（1. 对新的需求进行建表；2. 表优化）
1.3 表设计
1.3.1 一对一
例如：人 和 身份证 的关系
一个人只能对应一个身份证号
1.3.2 一对多
例如： 班级 和 学生 的关系
一个班级多个学生
1.3.3 多对多
例如：学生 和 课程 的关系
一个学生可以选择多个课程
一个课程可以被多个学生选择
案例：
创建学生表：学生 id ，姓名 create table student(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20)
);
创建课程表：课程表，课程名 create table course(
courseId int primary key auto_increment,
courseName varchar(20)
);
创建关联表：学生和课程之间的关系，需要包含学生id 和课程id 作为外键。 create table student_course(
student_id int,
course_id int,
primary key (student_id, course_id),
foreign key (student_id) references student(id),
foreign key (course_id) references course(courseId)
);
2. 聚合查询
2.1 聚合函数
常见的统计总数、计算平局值等操作，可以使用聚合函数来实现，常见的聚合函数有：
函数说明COUNT([DISTINCT] expr)返回查询的数据的数量SUM([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的总和，忽略非数值AVG([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的平均值，忽略非数值MAX([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的最大值，忽略非数值MIN([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的最小值，忽略非数值
案例：
count：计数 -- 统计有多少位学生
select count(*) from student;
-- 统计学生表有多少个姓名,姓名为 NULL 不会计入结果
select count(name) from student;
sum：总和 -- 统计分数的总和
select sum(score) from score;
-- 统计分数小于70的总分,如果没有返回null
select sum(score) from score where score<70;
avg：平均值 -- 查询分数的平均值
select avg(score) from score;
-- 查询分数小于70的平均值，如果没有则返回 NULL
MAX：最大值 -- 查询分数的最大值
select max(score) from score;
-- 查询60到90之间的最大值
select max(score) from score where score>60 and score<90;
-- 查询大于90的最大值，如果没有则返回 NULL
select max(score) from score where score>90;
MIN：最小值 -- 查询分数的最小值
select min(score) from score;
-- 查询分数在60到90之间的最小值
select min(score) from score where score>60 and score<90;
-- 查询分数在60以下的最小值，如果没有则返回 NULL
select min(score) from score where score<60;
2.2 分组查询
select 中使用 group by 子句可以对指定列进行分组查询。需要满足：使用 group by 进行分组查 询时，select 指定的字段必须是“分组依据字段”，其他字段若想出现在 select 中则必须包含在聚合函 数中。
select column1, sum(column2), .. from table group by column1,column3;
案例：
测试表：职工表 id，name（姓名），role（职位），salary（工资）
create table emp(id int, name varchar(20), role varchar(20), salary int);
insert into emp values (1,'张三','Java开发',10000);
insert into emp values (2,'李四','Java开发',9000);
insert into emp values (3,'王五','Web开发',8000);
insert into emp values (4,'赵六','Web开发',9000);
insert into emp values (5,'王麻子','运维',8500);
insert into emp values (6,'玛晕','老板',100000);
查询每个岗位的最高工资、最低工资和平均工资 select role,max(salary),min(salary),avg(salary) from emp group by role;
2.3 条件过滤
group by 子句进行分组以后，需要对分组结果再进行条件过滤时，不能使用 where 语句，而需要用 having 。
查询平均工资低于9000的职位和它的平均工资 select role,max(salary),min(salary),avg(salary) from emp group by role having avg(salary)<9000;
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