MySql教程

【mysql】必知必会学习笔记

本文主要是介绍【mysql】必知必会学习笔记,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

目录
  • 基础语法
    • 检索数据
    • 过滤数据
    • 聚集函数

基础语法

检索数据

记录生疏的知识点

  1. 在生产环境下,应尽量避免使用select *
    原因:将所有的列都检索出来增加数据库的负担。增加数据库的网络传输量。在日常的工作中往往不需要全部的列,需要养成良好的习惯
  2. 去重记录
    distinct 是对后面列名的组合进行去重
SELECT DISTINCT attack_range FROM heros # 只有近战和远程两个
SELECT DISTINCT attack_range FROM heros # 有69条记录了
  1. 排序记录
  • 可根据多个字段排序,从前到后,前一个相同了,根据后一个排序
  • 可根据非选择字段排序,如
SELECT NAME FROM heros ORDER BY hp_5s_growth DESC
  • 位置:放在sql语句最后 (sql语句整体每一个位置很重要,后面会讲到)
  1. 约束返回的条件
    这个其实不生疏,但是在使用的时候要反复提醒自己去这样做。
    约束返回数量可以减少数据表的网络传输量,提高查询效率。
  2. select 的执行顺序
    重要:图像化想象就是从中间回到头再转到尾巴。下面的这个例子可以很好理解
SELECT DISTINCT player_id, player_name, count(*) as num # 顺序 5
FROM player JOIN team ON player.team_id = team.team_id # 顺序 1  注意是一个多表查询
WHERE height > 1.80 # 顺序 2
GROUP BY player.team_id # 顺序 3
HAVING num > 2 # 顺序 4
ORDER BY num DESC # 顺序 6
LIMIT 2 # 顺序 7
  1. count的讨论
    COUNT() = COUNT(1) > COUNT(字段)
    如果要统计某一个非空字段,则使用COUNT(字段)
    如果要统计COUNT(
    ),尽量在数据表上建立二级索引,系统会自动采用key_len小的二级索引进行扫描,这样当我们使用SELECT COUNT(*)的时候效率就会提升

过滤数据

  1. 比较运算符
    除了常规的大于、等于以及小于这些,还有between and,以及 is null
  2. 逻辑运算符
    当 WHERE 子句中同时存在 OR 和 AND 的时候,AND 执行的优先级会更高,也就是说 SQL 会优先处理 AND 操作符,然后再处理 OR 操作符。
    除了常规的or,and等,还有innot
  3. 通配符过滤
    前面是条件已经的情况,当条件待定的需使用 like 结合 % 以及 _ 等通配符
SELECT NAME,birthdate FROM heros
WHERE NAME LIKE '%太%'
结果:东皇太一、太乙真人

在实际中,尽量少用通配符。使用like检索字段,即使该字段有索引,也有可能使得索引失效。比如 name like '%太%' 或这 '%颇' 都会进行全表扫描。当匹配条件第一个字符不为 % 时,则不会全表

tips:

  1. 对日期类型数据进行检索,所以使用到了 DATE 函数,将字段 birthdate 转化为日期类型再进行比较。
比如:date(birthdate) NOT BETWEEN '2016-01-01' AND '2017-01-01'
  1. 为了避免全表扫描,需要在where 以及 order by 涉及到字段添加索引

聚集函数

定义:对于一批次的数据进行处理,输出一个具体的值。(多个输入,单个输出)。比较复杂的情况下,会先进行筛选,再进行汇聚
分类:MAX、MIN、AVG、COUNT以及SUM

  1. 位置:放在select语句中。
  2. 会自动会null的字段过滤。并且MAX和MIN可以用在字符串,根据字符进行排序,以及在使用它们俩时,不需要再使用distinct
  3. 重要:结合group by一起使用聚合函数
SELECT COUNT(*) AS num, role_main 
	FROM heros
	GROUP BY role_main
	HAVING num >= 10  # having 可以把select中的字段拿过来作为筛选的条件

3.1 字段为null也会被分成一个分组
3.2 where和having的区别
都是起到过滤的作用,只不过 WHERE 是用于数据行,而 HAVING 则作用于分组。 where是先对原始表中的数据进行过滤,having再在其基础之上对过滤后的数据进行分组。用 WHERE 进行数据量的过滤,用 GROUP BY 进行分组
例子:筛选最大生命值大于 6000 的英雄,按照主要定位、次要定位进行分组,并且显示分组中英雄数量大于 5 的分组,按照数量从高到低进行排序。

SELECT COUNT(*) AS num, role_main, role_assist
	FROM heros
	WHERE hp_max > 6000  # 先筛选数据表中的数据
	GROUP BY role_main, role_assist  # 根据上面筛选后的数据再进行分组
	HAVING num > 5
	ORDER BY num DESC

练习题
1.筛选最大生命值大于 6000 的英雄,按照主要定位进行分组,选择分组英雄数量大于 5 的分组,按照分组英雄数从高到低进行排序,并显示每个分组的英雄数量、主要定位和平均最大生命值。

SELECT COUNT(*) AS num, role_main, AVG(hp_max)
	FROM heros
        WHERE hp_max > 6000
	GROUP BY role_main
	HAVING num > 5
	ORDER BY num DESC

2.筛选最大生命值与最大法力值之和大于 7000 的英雄,按照攻击范围来进行分组,显示分组的英雄数量,以及分组英雄的最大生命值与法力值之和的平均值、最大值和最小值,并按照分组英雄数从高到低进行排序,其中聚集函数的结果包括小数点后两位。

SELECT COUNT(*) hero_nums, ROUND(AVG(hp_max + mp_max), 2) AS avg_hpmp, ROUND(MAX(hp_max + mp_max), 2) AS max_hpmp, ROUND(MIN(hp_max + mp_max), 2) AS min_hpmp
	FROM heros
	WHERE (hp_max + mp_max) > 7000
	GROUP BY attack_range
	ORDER BY hero_nums
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