create table emp( id int primary key auto_increment, name varchar(20) not null, sex enum('male','female') not null default 'male', # 用户如不输入 默认男的 age int(3) unsigned not null default 28, # 用户如不输入 默认28 hire_date date not null, # 雇佣日期 post varchar(50), # 职业 post_comment varchar(100), # 员工描述 salary double(15,2), # 薪水 office int, #一个部门一个屋子 depart_id int # 编号 );
insert into emp(name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values ('jason','male',18,'20170301','张江第一帅形象代言',7300.33,401,1), # 以下是教学部 ('tom','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1), ('kevin','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1), ('tony','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1), ('owen','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1), ('jack','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1), ('jenny','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1), ('sank','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1), ('哈哈','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2), #以下是销售部门 ('呵呵','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2), ('西西','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2), ('乐乐','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2), ('拉拉','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2), ('僧龙','male',28,'20160311','operation',10000.13,403,3), #以下是运营部门 ('程咬金','male',18,'19970312','operation',20000,403,3), ('程咬银','female',18,'20130311','operation',19000,403,3), ('程咬铜','male',18,'20150411','operation',18000,403,3), ('程咬铁','female',18,'20140512','operation',17000,403,3);
select 控制查询表中的哪些字段对应的数据 from 控制查询的表
select * from t1; 作用: 查询t1表内所以记录 select name from t1; 作用: 查询t1表内name字段
关键字: where 作用: 其实就是对数据进行筛选
select id,name from emp where id >= 3 and id <= 6; select id,name from emp where id between 3 and 6; # 简写
between :选取介于两个值之间的数据范围内的值
select * from emp where salary = 20000 or salary = 18000 or salary = 17000; select * from emp where salary in (20000,18000,17000); # 简写
模糊查询 关键字 like 模糊查询应用场景: 当查询对象(名称不全)(数字不全)(不确定内容)时,可以使用模糊查询。 关键符号: % : 匹配任意个数的任意字符 _ : 匹配单个 个数的任意字符
select name,salary from emp where name like '%o%';
select name,salary from emp where name like '____'; select name,salary from emp where char_length(name) = 4;
select * from emp where id not between 3 and 6;
select * from emp where salary not in (20000,18000,17000);
select name,post from emp where post_comment = NULL; # 查询为空! select name,post from emp where post_comment is NULL; select name,post from emp where post_comment is not NULL;
按照某个指定的条件将单个单个的数据分为一个个整体
咱班按照座位横向分组 咱班按照年龄分组 咱班按照省份分组
求每个部门的平均薪资 求每个国家的人均GDP 求男女平均薪资
关键字 group by 条件
分组之后不再以单个个体为研究对象 也无法直接再获取单个个体的数据 研究对象应该是分组的整体 解析: 分组之后获取是(部门整体)而不是(个体) 分组之后默认只能直接获取到分组的依据 其他字段数据无法直接获取 解析: 使用(post/部门)进行分组的,使用slect只能以post来做分组
如果需要实现上述要求 还是修改sql_mode set global sql_mode='only_full_group_by'; 修改完后重新登录MySQL exit 注意: 分组之后默认只能直接获取到分组的依据 其他字段数据无法直接获取
max() : 求最大值 min() : 求最小值 sum() : 求合 count() : 计数 avg() : 平均值 # 上述聚合函数都是在分组之后使用 用于操作整体数据
as语法在查看结果的时候可以给字段起别名 格式: select post as '部门',max(salary) as '最高薪资' from emp group by post; 省略as: select post '部门',max(salary) '最高薪资' from emp group by post; 注意: as可以省略但是为了语义更加明确建议不要省略
select post '部门',max(salary) '最高薪资' from emp group by post;
获取每个部门的最低薪资 select post '部门',min(salary) '最低薪资' from emp group by post; 统计每个部门的平均薪资(平均薪资不客观 客观表现(中位数)) select post '部门',avg(salary) '平均薪资' from emp group by post;
select post,count(id) from emp group by post; count(id) : count()只是计数 不是针对括号内的id字段
select post,group_concat(name) from emp group by post;
获取每个部门的员工姓名(分组之后拼接) select post,group_concat(name,'|',salary) from emp group by post; group_concat 用于分组之后获取分组以外的字段数据并支持拼接(间接拿)
获取员工姓名(分组之前拼接) select id,concat(name,'|',salary) from emp; concat 用于分组之前的拼接操作
获取多个字段(简写分隔符)分组前 select id,concat_ws('|',name,sex,salary,age) from emp; concat_ws 当多个字段连接符相同的情况下推荐使用
where与having都是用来筛选数据的 但是where用于分组之前的筛选 having用于分组之后的筛选 为了人为的区分开 我们将where用筛选来形容 having用过滤来形容
统计各部门年龄在30岁以上的员工平均工资,并且保留平均工资大于10000的部门 将一个复杂的查询题拆分成多个简单的小题: 1.查看整张表的内容: select * from emp; 2.统计年龄在30岁以上的员工: select * from emp where age > 30; 3.给各个部门进行分组: select post from emp group by post; 4.计算各部门的平均薪资: select post,avg(salary) from emp group by post 5.各部门30岁以上的平均薪资: select post,avg(salary) from emp where age > 30 group by post; 6.使用having(分组之后)过滤,并且保留平均工资大于10000的部门: select post,avg(salary) from emp where age > 30 group by post having avg(salary)>10000;
1.去重的前提示是存在一模一样的数据 2.如果存在主键肯定无法去重(主键是 非空且唯一)
select distinct id,age from emp; # 无效果 select distinct id,age distinct from emp; # 报错 select distinct age from emp;
order by默认是升序 默认的关键字是asc 升序 : asc 降序 : desc
select * from emp order by salary asc; # 也可以不写 默认升序
select * from emp order by salary desc; # 降序
解析: 第一个字段排序出现重复时,会从第二个字段排序进行升序比较 select * from emp order by age,salary;
作用: 可以多段排序,可以给多段排序指定(升序 或 降序) select * from emp order by age asc,salary desc;