从MySQL到ORM(二):MySQL基础

一、基本概念

数据的排序与分组语句

  1.数据库:

  数据库(DataBase)就是一个存储数据的仓库,为了方便数据的存储和管理,它将数据按照特定的规律存储在磁盘上。通过数据库管理系统,可以有效的组织和管理存储在数据库中的数据。数据库是数据管理软件。数据存储分为三个阶段:人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。

 

  2.数据库范式:

  数据库范式即数据库应该遵循的规则。目前关系数据库最常用的四种范式分别是:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、BCN范式(BCNF)。

  第一范式:无重复的域。即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项,而不是集合、数组、记录等非原子数据项。

  第二范式:数据库表中的所有列都必须依赖于主键,这意味着一个表只描述一件事情。

  第三范式:表中的每一列只与主键直接相关而不是间接相关。

  BCN范式:Boyce-Codd,不允许出现有主键的一部分被主键另一部分或者其他部分决定。即一个表中只能有一个主键。

  举例(摘自其他博客)说明BCN:

  假设仓库管理关系表为StorehouseManage(仓库ID, 存储物品ID, 管理员ID, 数量),且有一个管理员只在一个仓库工作;一个仓库可以存储多种物品。这个数据库表中存在如下决定关系:

    (仓库ID, 存储物品ID) →(管理员ID, 数量)

    (管理员ID, 存储物品ID) → (仓库ID, 数量)

  所以,(仓库ID, 存储物品ID)和(管理员ID, 存储物品ID)都是StorehouseManage的候选关键字,表中的唯一非关键字段为数量,它是符合第三范式的。但是,由于存在如下决定关系:

    (仓库ID) → (管理员ID)

    (管理员ID) → (仓库ID)

  即存在关键字段决定关键字段的情况,所以其不符合BCNF范式。

使用SQL语句执行查询操作时,我们可能发现查询出的数据结果的排序是无序的。为了更好的观察数据表中的查询结果,开发人员或者用户经常要对查询的数据进行排序操作,这就需要使用ORDER BY子句。在数据库的实际应用中,有时需要对查询的数据进行统计和分组操作,这就需要了解SQL语句的聚合函数和GROUP BY子句的使用。有些时候开发人员或者用户还希望对分组后的结果做进一步的统计,在SQL语句中提供了ROLLUP这样一个关键字用来对数据进行统计。最后还将介绍主要数据库中如何限制结果集的行数。

  3.数据库系统和数据库管理系统:

  数据库系统由数据库、数据库管理系统、应用开发工具构成。

  数据库管理系统(DataBase Management System, DBMS)是用来定义、管理和维护数据的软件。它是数据库系统的重要组成部分。数据库管理系统通过SQL语言来管理数据库中的数据。

 

  4.SQL语言:

  SQL(Structured Query Language)语言的全称是结构化查询语言。它包括:

    - 数据库定义语言(Data Definition Language, DDL)

    - 数据操作语言(Data Manipulation Language, DML)

    - 数据控制语言(Data Control Language, DCL)

1.使用ORDER BY子句对数据记录进行排序

  5.MySQL数据库版本和优势:

 

  常见数据库

  商业数据库:甲骨文的Oracle、IBM的DB2、微软的Access和SQL Server。开源数据库:PostgreSQL、MySQL。

指定表中的一列进行排序 

  版本分类

  根据操作系统:Windows版,UNIX版,Linux版,MacOS版;根据开发情况:Alpha、Beta、Gamma与Available(GA)。

  alpha 暗示这是一个以展示新特性为目的的版本,存在比较多的不稳定因素,还会向代码中添加新新特性

  beta 以后的beta版、发布版或产品发布中,所有API、外部可视结构和SQL命令列均不再更改,不再向代码中添加影响代码稳定性的新特性。Gamma比Beta版更高级。

  GA如果没有后缀,则暗示这是一个大多数情况下可用版本或者是产品版本。. GA releases则是稳定版。

  优势:MySQL开放源码、跨平台性、价格优势、功能强大且使用方便。

通过ORDER BY 子句可以对查询结果中指定的列进行升序或者是降序操作,这取决于ORDER BY子句后的关键字,如果ORDER BY子句后面的关键字是ASC,则对查询的结果执行升序操作;如果ORDER BY子句后面的关键字是DESC,则对查询的结果执行降序操作。其语法规则如下 

  Linux安装MySQL

  

ORDER BY 列名1 [ASC|DESC] 

二、MySQL数据类型(摘自菜鸟教程:

  MySQL支持多种类型,大致可以分为三类:数值、日期/时间和字符串(字符)类型。

其中列名1表示需要对该列进行排序操作。关键字ASC和DESC是可选的。如果ORDER BY 子句后面不写ASC或者是DESC,则默认执行的是升序操作。 

  1.整数类型的存储和范围

类型 大小 范围(有符号) 范围(无符号) 用途
TINYINT 1 字节 (-128,127) (0,255) 小整数值
SMALLINT 2 字节 (-32 768,32 767) (0,65 535) 大整数值
MEDIUMINT 3 字节 (-8 388 608,8 388 607) (0,16 777 215) 大整数值
INT或INTEGER 4 字节 (-2 147 483 648,2 147 483 647) (0,4 294 967 295) 大整数值
BIGINT 8 字节 (-9 233 372 036 854 775 808,9 223 372 036 854 775 807) (0,18 446 744 073 709 551 615) 极大整数值
FLOAT 4 字节 (-3.402 823 466 E 38,-1.175 494 351 E-38),0,(1.175 494 351 E-38,3.402 823 466 351 E 38) 0,(1.175 494 351 E-38,3.402 823 466 E 38) 单精度
浮点数值
DOUBLE 8 字节 (-1.797 693 134 862 315 7 E 308,-2.225 073 858 507 201 4 E-308),0,(2.225 073 858 507 201 4 E-308,1.797 693 134 862 315 7 E 308) 0,(2.225 073 858 507 201 4 E-308,1.797 693 134 862 315 7 E 308) 双精度
浮点数值
DECIMAL 对DECIMAL(M,D) ,如果M>D,为M 2否则为D 2 依赖于M和D的值 依赖于M和D的值 小数值

 

  2.日期和时间类型

类型 大小 范围 格式 用途
DATE 3 1000-01-01/9999-12-31 YYYY-MM-DD 日期值
TIME 3 '-838:59:59'/'838:59:59' HH:MM:SS 时间值或持续时间
YEAR 1 1901/2155 YYYY 年份值
DATETIME 8 1000-01-01 00:00:00/9999-12-31 23:59:59 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 混合日期和时间值
TIMESTAMP 4

1970-01-01 00:00:00/2038

结束时间是第 2147483647 秒,北京时间 2038-1-19 11:14:07,格林尼治时间 2038年1月19日 凌晨 03:14:07

YYYYMMDD HHMMSS 混合日期和时间值,时间戳

 

  3.字符串类型

类型 大小 用途
CHAR 0-255字节 定长字符串
VARCHAR 0-65535 字节 变长字符串
TINYTEXT 0-255字节 短文本字符串
TEXT 0-65 535字节 长文本数据
MEDIUMTEXT 0-16 777 215字节 中等长度文本数据
LONGTEXT 0-4 294 967 295字节 极大文本数据
TINYBLOB  0-255字节  不超过 255 个字符的二进制字符串
BLOB 0-65 535字节 二进制形式的长文本数据
MEDIUMBLOB 0-16 777 215字节 二进制形式的中等长度文本数据
LONGBLOB 0-4 294 967 295字节 二进制形式的极大文本数据

SELECT teaID,teaName,dept,profession,salary

三、MySQL表操作

FROM T_teacher 

  1.插入数据 INSERT INTO

-- 插入一条新的数据
/* INSERT INTO customers(cust_id, cust_name, cust_address, cust_city, cust_state, cust_zip, cust_country, cust_contact, cust_email) VALUES('10006', 'Toy Land', '123 Any Street', 'New York', 'NY', '11111', 'USA', NULL, NULL); */
-- 按表列字段的顺序插入数据时,列字段可省略
INSERT INTO customers VALUES('10006', 'Toy Land', '123 Any Street', 'New York', 'NY', '11111', 'USA', NULL, NULL);
-- 将一张表插入到原来的表
/* INSERT INTO customers(cust_id, cust_name, cust_address, cust_city, cust_state, cust_zip, cust_country, cust_contact, cust_email)  SELECT cust_id, cust_name, cust_address, cust_city, cust_state, cust_zip, cust_country, cust_contact, cust_email FROM cust_new WHERE cust_id NOT IN (SELECT cust_id FROM customers); */
-- 复制表
CREATE TABLE custcopy AS SELECT * FROM customers;

  注意:

  - 任何SELECT选项和子句都可以使用,包括WHERE和GROUP BY。

  - 可以联结多个表执行插入数据操作。

  - 不管从多少个表中检索数据,数据都只能插入到单个表中。

WHERE dept ='计算机系'

  2.更新和删除数据 UPDARE DEL

  UPDATE可以:更新表中特定行,更新表中所有行。在没有where子句时,UPDATE会更新所有记录。

-- UPDATE总以要更新的表的名字开始,以SET指明一个或多个要更新的字段,以WHERE指定要更新的记录
UPDATE customers SET cust_email = 'kim@thetoystore.com' WHERE cust_id = '10005';
UPDATE customers SET cust_contact = 'Sam Roberts', cust_email = 'sam@toyloand.com' WHERE cust_id = '10006';
-- 设置NULL来删除某个列的值
UPDATE customers SET cust_email = NULL WHERE cust_id = '10005';

-- DELETE是删除列
DELETE FROM customers WHERE cust_id = '10006';

  DELETE用于按行删除记录,它本身不会修改表结构。

  注:在对UPDATE或DELETE语句使用WHERE子句前,应该先用SELECT进行测试,以保证它过滤的是确实要删除的记录。

ORDER BY salary ASC

   3.创建表及约束条件

 

  1.创建表

-- 创建表语法:CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] table_name(column_name data_type,...);
CREATE TABLE users(id SMALLINT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(20), salary FLOAT(8,2) UNSIGNED);
-- 查看表结构
DESC users;
SHOW COLUMNS FROM users;
SHOW CREATE TABLE users;

指定表中列的位置序号进行排序 

  2.约束条件

  约束是为了保证数据的完整性和一致性,约束类型包括:

 键名  类型
PRIMARY KEY 主键约束
UNIQUE KEY 唯一约束
NOT NULL 非空约束
UNSIGNED 无符号约束
DEFAULT 默认约束
FOREIGN KEY 外键约束

 

排在使用ORDER BY子句进行排序操作时,除了可以使用列名对指定列进行序,也可以使用该列在选择列表中的位置的序号对其进行排序。 

  4.修改表结构

 

  1.添加和删除列

-- 修改数据表
-- 添加列语法: ALTER TABLE tbl_name ADD [COLUMN] col_name column_definition [FIRST|AFTER col_name]
ALTER TABLE users ADD age TINYINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 10 AFTER name;
-- 删除列语法: ALTER TABLE tbl_name DROP [COLUMN] col_name
ALTER TABLE users DROP age;
-- 混合操作
ALTER TABLE users ADD gender VARCHAR(10) NOT NULL DEFAULT "male", ADD address VARCHAR(32) NOT NULL,DROP salary;

 

  2.修改列定义和列名

-- 修改列名,要重新声明列的数据类型和约束条件
ALTER TABLE users CHANGE name username varchar(10) NOT NULL;
-- 修改列定义
ALTER TABLE users MODIFY id SMALLINT NOT NULL FIRST;
-- 修改表名
ALTER TABLE users RENAME TO tb;

 

SELECT teaID,teaName,dept,profession,salary

四、MySQL查询操作

FROM T_teacher 

  1、查询数据

ORDER BY 5 ASC

  1.查询关键字 SELECT FROM

-- 查询单列
SELECT prod_name FROM products;
-- 查询多列
SELECT prod_id, prod_name, prod_price FROM products;
-- 查询所有列
SELECT * FROM products;

 

  2.排序关键字 ORDER BY

  查询的数据如果不排序,一般是以它在底层表中出现的顺序显示。如果不明确规定排序顺序,则不应该假定检索出的数据的顺序有意义。

-- 单排
SELECT prod_name FROM products ORDER BY prod_name;
-- 多排
SELECT prod_id, prod_price, prod_name FROM products ORDER BY prod_price, prod_name;
-- 按列位置排
SELECT prod_id, prod_price, prod_name FROM products ORDER BY 2, 3; 注,它只能根据已选择字段的相对位置排序
-- 指定排序方向
SELECT prod_id, prod_price, prod_name FROM products ORDER BY prod_price DESC, prod_name;

对SELECT语句中的非选择列进行排序 

  3.过滤关键字 where 操作符

  where子句操作符表:

 操作符  说明
 =  等于
 <>  不等于
 !=  不等于
 <  小于
 <=  小于等于
 !<  不小于
 >  大于
 >=  大于等于
 !>  不大于
BETWEEN 在指定的两个值之间
IS NULL 为null值
AND、OR、NOT、IN 组合查询
LIKE 通配符过滤

  用例:

-- 匹配查询
SELECT prod_price, prod_name FROM products where prod_price = 3.49;
-- 不匹配查询
SELECT prod_price, prod_name FROM products where prod_price <> 10;
-- 范围查询
SELECT prod_price, prod_name FROM products where prod_price BETWEEN 5 AND 10; 
-- 空值查询
SELECT prod_name FROM products where prod_price IS NULL;
-- 组合查询AND
SELECT prod_id, prod_name, prod_price FROM products WHERE vend_id='DLL01' AND prod_price <= 4;
-- 组合查询OR
SELECT prod_name, prod_price FROM products WHERE vend_id='DLL01' OR vend_id = 'BRS01';
-- 组合查询AND和OR
SELECT prod_name, prod_price FROM products WHERE vend_id='DLL01' OR vend_id = 'BRS01' AND prod_price <= 4;
-- 组合查询IN
SELECT prod_name, prod_price FROM products WHERE vend_id IN ('DLL01', 'BRS01') ORDER BY prod_name;
-- 组合查询NOT
SELECT prod_name, prod_price FROM products WHERE vend_id NOT vend_id='DLL01';
-- 通配符过滤
SELECT prod_name FROM products WHERE prod_name LIKE '%TNT%';

ORDER BY子句中也可以对没有在SELECT语句中出现的选择列进行排序操作。 

   2、数据处理函数

 

  1.文本处理函数

 函数 说明
 LEFT 返回字符串左边的字符
 LENGTH 返回字符串的长度
 LOWER  返回字符串的小写
 LTRIM 去掉字符串左边的空格
 RIGHT 返回字符串右边的字符
 RTRIM 去掉字符串右边的空格
UPPER 返回字符串的大写

   - 用例: 

SELECT vend_name, UPPER(vend_name) AS vend_name_upcase FROM vendors ORDER BY vend_name;

 

  2.日期和时间处理函数

  注:日期和时间函数根据

 函数  说明
 NOW()、SYSDATE()、CURRENT_TIMESTAMP、LOCALTIME、LOCALTIMESTAMP 获取当前日期和时间
 CURDATE(), CURRENT_DATE 获取当前日期
 CURTIME(), CURRENT_TIME 获取当前时间
 DATE、YEAR、QUARTER、MONTH、WEEK、DAY、HOUR、MINUTE、SECOND、MICROSECOND 获取指定日期和时间的日期、年、季度、月、周、日、小时、分钟、秒、毫秒数
 WEEKOFYEAR、DAYOFYEAR、DAYOFMONTH、DAYOFWEEK、LAST_DAY 获取指定日期和时间的年周索引、年天索引、月天索引、周天索引,最后一天的日期
MONTHNAME、 DAYNAME 获取指定日期和时间的英文月名、英文天名
DATE_ADD、DATE_SUB 指定日期按指定参数进行加减运算
PERIOD_ADD、PERIOD_DIFF 指定日期加、减多少个月
TIMEDIFF 指定日期和时间相差多少个时间
TIMESTAMPDIFF 指定日期/时间或日期时间的差值
TO_DAYS、FROM_DAYS 日期和月数的相互转换函数
TIME_TO_SEC、SEC_TO_TIME 时间和秒数的相互转换函数
STR_TO_DATE、DATE_FORMAT 字符串/日期时间格式转换成新的格式
TIME_FORMAT 时间格式转换你成新的格式
MAKEDATE、MAKETIME 拼凑日期/时间
UNIX_TIMESTAMP、FROM_UNIXTIME 日期时间和unix时间戳的相互转化

   用例:

-- 获取当前日期和时间,日期指的是年月日,时间指的是时分秒
SELECT NOW(), SYSDATE(), CURRENT_TIMESTAMP, LOCALTIME, LOCALTIMESTAMP;
-- 分别获取当前日期和时间
SELECT CURDATE(), CURRENT_DATE, CURTIME(), CURRENT_TIME;
-- 分别获取日期时间、年、季度、月、周、日、时、分、秒
SELECT DATE(SYSDATE()), YEAR(SYSDATE()), QUARTER(SYSDATE()), MONTH(SYSDATE()), WEEK(SYSDATE()), DAY(SYSDATE()), HOUR(SYSDATE()), MINUTE(SYSDATE()), SECOND(SYSDATE()), MICROSECOND(SYSDATE());
-- 获取指定索引
SELECT WEEKOFYEAR(SYSDATE()), DAYOFYEAR(SYSDATE()), DAYOFMONTH(SYSDATE()), DAYOFWEEK(SYSDATE()), LAST_DAY(SYSDATE());
-- 获取月和周的英文名称
SELECT MONTHNAME(SYSDATE()), DAYNAME(SYSDATE());

-- DATE加,第一个参数是指定的日期和时间,第二个参数是间隔和单位
SELECT DATE_ADD(now(), INTERVAL 1 YEAR), DATE_ADD(now(), INTERVAL 2 MONTH), DATE_ADD(now(), INTERVAL 1000 SECOND);
-- DATE减,与DATE加参数相同
SELECT DATE_SUB(now(), INTERVAL 1 YEAR), DATE_SUB(now(), INTERVAL 2 MONTH), DATE_SUB(now(), INTERVAL 1000 SECOND);
-- 日期的加减运算
SELECT PERIOD_ADD(201808, 2), PERIOD_ADD(1808, 2),PERIOD_ADD(DATE_FORMAT(SYSDATE(), '%Y%m'), 2), PERIOD_DIFF(201808, 201004), PERIOD_DIFF(1808, 1004); 
-- 时间差计算
SELECT TIMEDIFF('2018-08-06', '2018-08-5');-- 不支持日期
SELECT TIMEDIFF('19:00:00', '17:00:00'), TIMEDIFF('2018-08-6 9:30:30', '2018-08-5 17:00:00');
-- 更便捷的日期/时间差值计算,第一个参数是要计算的字段,其值为第三个日期时间减去第二个日期时间
SELECT TIMESTAMPDIFF(DAY, '2018-08-5 17:00:00', '2018-08-8 9:30:30'), TIMESTAMPDIFF(DAY, '2018-08-5', '2018-08-8');
SELECT TIMESTAMPDIFF(SECOND, '17:00:00', '19:30:30');-- 不支持单独时间计算
-- 日期和天数的相互转换
SELECT TO_DAYS(SYSDATE()), TO_DAYS('2018-8-8'), FROM_DAYS(737279);
-- 时间和秒数的相互转换
SELECT TIME_TO_SEC(SYSDATE()), TIME_TO_SEC('12:00:00'), SEC_TO_TIME(43200);
-- 字符串格式化;字符串格式化成日期只能要按照字符串的写法改写成标准日期时间字符串
SELECT STR_TO_DATE('2018.08.6 9:30:30', '%Y.%m.%d %H:%i:%s');
-- 日期时间字符串可以随便更改或获取字段
SELECT DATE_FORMAT('2018-08-06 09:30:30', '%Y%m');-- 获取年月的组合字符串
SELECT DATE_FORMAT('2018-08-06 09:30:30', '%H%i%s');-- 获取时分秒的组合字符串
SELECT DATE_FORMAT(SYSDATE(), '%Y年%m月%d日 %H时哈哈%i分嘿嘿%d秒呵呵');-- 重新格式化
-- 时间格式化只能格式化时间
SELECT TIME_FORMAT('2018-08-06 09:30:30', '%Y年%m月%d日 %H时%i分%d秒');
-- 只对'09:30:30'进行格式化,日期全部为00
SELECT TIME_FORMAT('09:30:30', '%H时%i分%d秒');
-- MAKEDATE根据数字组合成日期(以天数换算),MAKETIME根据数字组合成时间
SELECT MAKEDATE(2018, 9);-- 结果是'2018-01-09'而不是'2018-09-01'
SELECT MAKEDATE(2018, 220);-- 结果是'2018-08-08'
SELECT MAKETIME(19,30,30);-- 与日期相反,支持三个参数拼接而不支持两个参数换算
-- 日期时间和unix时间的相互转换
SELECT UNIX_TIMESTAMP(), FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP());

SELECT teaID,teaName,dept,profession

  3.数值处理函数

函数  说明
ABS() 返回数字表达式的绝对值。
ACOS() 返回数字表达式的反余弦值。如果值是不在范围-1到1,则返回NULL。
ASIN() 返回数字表达式的反正弦。返回NULL,如果值不在范围-1到1
ATAN() 返回数字表达式的反正切。
ATAN2() 返回传递给它的两个变量的反正切。
BIT_AND() 返回按位AND运算表达中的所有位。
BIT_COUNT() 返回传递给它的二进制值的字符串表示。
BIT_OR() 返回传递表达的所有位的位或。
CEIL() 返回最小的整数值但不能比传递的数字表达式小
CEILING() 返回最小的整数值但不能比传递的数字表达式小
CONV() 表达式从一个基数到另一个基数转换的数字。
COS() 返回传递数字表达式的余弦值。数字表达式应该用弧度表示。
COT() 返回传递数字表达式的余切。
DEGREES() 返回数字表达式从弧度转换为度。
EXP() 返回数值表达式的自然对数(E)为基数的幂。
FLOOR() 返回最大整数值但不能大于通过表达式数值。
FORMAT() 返回数字表达式舍入到小数位数。
GREATEST() 返回输入表达式的最大值。
INTERVAL() 需要多个表达式exp1, exp2和exp3等..如果为exp1小于exp2返回0,如果为exp1小于exp3返回1等。
LEAST() 给两个或两个以上时,返回所有输入的最小值。
LOG() 返回通过数字表达式的自然对数。
LOG10() 返回传递表达的基数为10对数的数值。
MOD() 返回表达式由另一个表达式除以剩余部分。
OCT() 返回通过数字表达式的八进制值的字符串表示。如果传递值为NULL,返回NULL。
PI() 返回圆周率的值
POW() 返回一个表达式到另一个表达的次方值
POWER() 返回一个表达式到另一个表达的次方值
RADIANS() 返回传递表达从度转换为弧度值
ROUND() 返回数字表达式四舍五入到整数。可用于舍入表达式为小数点数值
SIN() 返回给定的数字表达的正弦值(弧度)
SQRT() 返回数字表达式的非负平方根
STD() 返回数字表达式的标准偏差
STDDEV() 返回数字表达式的标准偏差
TAN() 返回以弧度表示数值表达式的正切值。
TRUNCATE() 返回exp1小数位数字截断到exp2。如果exp2为0,则结果将没有小数点。

FROM T_teacher 

  4.聚合函数

函数  说明
 AVG  返回某列的平均值
 COUNT  返回某类的行数
 MAX  返回某列的最大值
 MIN  返回某列的最小值
 SUM  返回某列值之和

  用例:

-- AVG
SELECT AVG(prod_price) AS avg_price FROM products;
SELECT AVG(prod_price) AS avg_price FROM products WHERE vend_id=1003;
SELECT AVG(DISTINCT prod_price) AS avg_price FROM products WHERE vend_id=1003;-- 计算唯一值列表平均值
-- COUNT
SELECT COUNT(*) AS num_cust FROM customers;-- 对所有行技数
SELECT COUNT(cust_email) as num_cust FROM customers;-- 只对具有电子邮寄地址的客户计数(除去null)
-- SUM
SELECT SUM(item_price * quantity) AS total_price FROM orderitems WHERE order_num = 20005;
-- 组合
SELECT COUNT(*) AS nun_items, MIN(prod_price) AS price_min, MAX(prod_price) AS pric_max, AVG(prod_price) AS price_ag FROM products;

WHERE dept ='计算机系'

  3、分组关键字 GROUP BY 和HAVING

ORDER BY salary

  1.GROUP BY

  - GROUP BY子句可以包含任意数目的列。

  - GROUP BY会在最后规定的分组上进行汇总。

  - GROUP BY子句列出的每个列都必须是检索列或有效的表达式(但不能是聚合函数)。

  - 除聚合函数外,SELECT语句中的每个列都必须在GROUP BY子句中给出。

  - 如果分组列中具有NULL值,则NULL将作为一个分组返回;如果列中有多行NULL值,它们将分为一组。

  - GROUP BY子句必须出现在WHERE子句字后,ORDER BY子句之前。

  一般在使用GROUP BY子句时,应该也给出ORDER BY子句,以保证数据正确排序。

 

  2.HAVING

  HAVING支持所有WHERE操作符。它与WHERE最重要的区别是,HAVING对GROUP BY分组后的数据进行过滤,而where在GROUP BY分组前组织新表时进行过滤。

  用例:

-- GROUP BY 与 HAVINNG
SELECT cust_id, COUNT(*) AS orders FROM orders GROUP BY cust_id HAVING COUNT(*) >= 2;
-- GROUP BY 与 ORDER BY
SELECT order_num, COUNT(*) AS items FROM orderitems GROUP BY order_num HAVING COUNT(*) >= 3 ORDER BY items, order_num;

指定表中的多列进行排序 

  4、关键字顺序

关键字(子句) 说明
 是否必须使用
 SELECT  要返回的列或表达式  是
 FROM  从中检索数据的表  仅在从表选择数据时使用
 WHERE  行级过滤  否
 GROUP BY  分组说明  仅在按组计算聚集时使用
 HAVING  组级过滤  否
 ORDER BY  指定排序字段和熟顺序  否

   在实现SQL语句时,通用格式为:

SELECT *columns* FROM *tables* WHERE *condition* GROUP BY *columns* HAVING *condition* ORDER BY *columns* LIMIT *start*, *offset*;

  实际执行的顺序为:

FROM *tables*
WHERE *condition*
GROUP BY *columns*
HAVING *condition*
SELECT *columns*
ORDER BY *columns*
LIMIT *start*, *offset*

# 注:数据表来自

图片 1图片 2

CREATE TABLE customers
(
cust_id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
cust_name char(50) NOT NULL ,
cust_address char(50) NULL ,
cust_city char(50) NULL ,
cust_state char(5) NULL ,
cust_zip char(10) NULL ,
cust_country char(50) NULL ,
cust_contact char(50) NULL ,
cust_email char(255) NULL ,
PRIMARY KEY (cust_id)
) ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE orderitems
(
order_num int NOT NULL ,
order_item int NOT NULL ,
prod_id char(10) NOT NULL ,
quantity int NOT NULL ,
item_price decimal(8,2) NOT NULL ,
PRIMARY KEY (order_num, order_item)
) ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE orders
(
order_num int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
order_date datetime NOT NULL ,
cust_id int NOT NULL ,
PRIMARY KEY (order_num)
) ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE products
(
prod_id char(10) NOT NULL,
vend_id int NOT NULL ,
prod_name char(255) NOT NULL ,
prod_price decimal(8,2) NOT NULL ,
prod_desc text NULL ,
PRIMARY KEY(prod_id)
) ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE vendors
(
vend_id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
vend_name char(50) NOT NULL ,
vend_address char(50) NULL ,
vend_city char(50) NULL ,
vend_state char(5) NULL ,
vend_zip char(10) NULL ,
vend_country char(50) NULL ,
PRIMARY KEY (vend_id)
) ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE productnotes
(
note_id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
prod_id char(10) NOT NULL,
note_date datetime NOT NULL,
note_text text NULL ,
PRIMARY KEY(note_id),
FULLTEXT(note_text)
) ENGINE=MyISAM;

ALTER TABLE orderitems ADD CONSTRAINT fk_orderitems_orders FOREIGN KEY (order_num) REFERENCES orders (order_num);
ALTER TABLE orderitems ADD CONSTRAINT fk_orderitems_products FOREIGN KEY (prod_id) REFERENCES products (prod_id);
ALTER TABLE orders ADD CONSTRAINT fk_orders_customers FOREIGN KEY (cust_id) REFERENCES customers (cust_id);
ALTER TABLE products ADD CONSTRAINT fk_products_vendors FOREIGN KEY (vend_id) REFERENCES vendors (vend_id);


INSERT INTO customers(cust_id, cust_name, cust_address, cust_city, cust_state, cust_zip, cust_country, cust_contact, cust_email)
VALUES(10001, 'Coyote Inc.', '200 Maple Lane', 'Detroit', 'MI', '44444', 'USA', 'Y Lee', 'ylee@coyote.com');
INSERT INTO customers(cust_id, cust_name, cust_address, cust_city, cust_state, cust_zip, cust_country, cust_contact)
VALUES(10002, 'Mouse House', '333 Fromage Lane', 'Columbus', 'OH', '43333', 'USA', 'Jerry Mouse');
INSERT INTO customers(cust_id, cust_name, cust_address, cust_city, cust_state, cust_zip, cust_country, cust_contact, cust_email)
VALUES(10003, 'Wascals', '1 Sunny Place', 'Muncie', 'IN', '42222', 'USA', 'Jim Jones', 'rabbit@wascally.com');
INSERT INTO customers(cust_id, cust_name, cust_address, cust_city, cust_state, cust_zip, cust_country, cust_contact, cust_email)
VALUES(10004, 'Yosemite Place', '829 Riverside Drive', 'Phoenix', 'AZ', '88888', 'USA', 'Y Sam', 'sam@yosemite.com');
INSERT INTO customers(cust_id, cust_name, cust_address, cust_city, cust_state, cust_zip, cust_country, cust_contact)
VALUES(10005, 'E Fudd', '4545 53rd Street', 'Chicago', 'IL', '54545', 'USA', 'E Fudd');

INSERT INTO vendors(vend_id, vend_name, vend_address, vend_city, vend_state, vend_zip, vend_country)
VALUES(1001,'Anvils R Us','123 Main Street','Southfield','MI','48075', 'USA');
INSERT INTO vendors(vend_id, vend_name, vend_address, vend_city, vend_state, vend_zip, vend_country)
VALUES(1002,'LT Supplies','500 Park Street','Anytown','OH','44333', 'USA');
INSERT INTO vendors(vend_id, vend_name, vend_address, vend_city, vend_state, vend_zip, vend_country)
VALUES(1003,'ACME','555 High Street','Los Angeles','CA','90046', 'USA');
INSERT INTO vendors(vend_id, vend_name, vend_address, vend_city, vend_state, vend_zip, vend_country)
VALUES(1004,'Furball Inc.','1000 5th Avenue','New York','NY','11111', 'USA');
INSERT INTO vendors(vend_id, vend_name, vend_address, vend_city, vend_state, vend_zip, vend_country)
VALUES(1005,'Jet Set','42 Galaxy Road','London', NULL,'N16 6PS', 'England');
INSERT INTO vendors(vend_id, vend_name, vend_address, vend_city, vend_state, vend_zip, vend_country)
VALUES(1006,'Jouets Et Ours','1 Rue Amusement','Paris', NULL,'45678', 'France');


INSERT INTO products(prod_id, vend_id, prod_name, prod_price, prod_desc)
VALUES('ANV01', 1001, '.5 ton anvil', 5.99, '.5 ton anvil, black, complete with handy hook');
INSERT INTO products(prod_id, vend_id, prod_name, prod_price, prod_desc)
VALUES('ANV02', 1001, '1 ton anvil', 9.99, '1 ton anvil, black, complete with handy hook and carrying case');
INSERT INTO products(prod_id, vend_id, prod_name, prod_price, prod_desc)
VALUES('ANV03', 1001, '2 ton anvil', 14.99, '2 ton anvil, black, complete with handy hook and carrying case');
INSERT INTO products(prod_id, vend_id, prod_name, prod_price, prod_desc)
VALUES('OL1', 1002, 'Oil can', 8.99, 'Oil can, red');
INSERT INTO products(prod_id, vend_id, prod_name, prod_price, prod_desc)
VALUES('FU1', 1002, 'Fuses', 3.42, '1 dozen, extra long');
INSERT INTO products(prod_id, vend_id, prod_name, prod_price, prod_desc)
VALUES('SLING', 1003, 'Sling', 4.49, 'Sling, one size fits all');
INSERT INTO products(prod_id, vend_id, prod_name, prod_price, prod_desc)
VALUES('TNT1', 1003, 'TNT (1 stick)', 2.50, 'TNT, red, single stick');
INSERT INTO products(prod_id, vend_id, prod_name, prod_price, prod_desc)
VALUES('TNT2', 1003, 'TNT (5 sticks)', 10, 'TNT, red, pack of 10 sticks');
INSERT INTO products(prod_id, vend_id, prod_name, prod_price, prod_desc)
VALUES('FB', 1003, 'Bird seed', 10, 'Large bag (suitable for road runners)');
INSERT INTO products(prod_id, vend_id, prod_name, prod_price, prod_desc)
VALUES('FC', 1003, 'Carrots', 2.50, 'Carrots (rabbit hunting season only)');
INSERT INTO products(prod_id, vend_id, prod_name, prod_price, prod_desc)
VALUES('SAFE', 1003, 'Safe', 50, 'Safe with combination lock');
INSERT INTO products(prod_id, vend_id, prod_name, prod_price, prod_desc)
VALUES('DTNTR', 1003, 'Detonator', 13, 'Detonator (plunger powered), fuses not included');
INSERT INTO products(prod_id, vend_id, prod_name, prod_price, prod_desc)
VALUES('JP1000', 1005, 'JetPack 1000', 35, 'JetPack 1000, intended for single use');
INSERT INTO products(prod_id, vend_id, prod_name, prod_price, prod_desc)
VALUES('JP2000', 1005, 'JetPack 2000', 55, 'JetPack 2000, multi-use');

INSERT INTO orders(order_num, order_date, cust_id)
VALUES(20005, '2005-09-01', 10001);
INSERT INTO orders(order_num, order_date, cust_id)
VALUES(20006, '2005-09-12', 10003);
INSERT INTO orders(order_num, order_date, cust_id)
VALUES(20007, '2005-09-30', 10004);
INSERT INTO orders(order_num, order_date, cust_id)
VALUES(20008, '2005-10-03', 10005);
INSERT INTO orders(order_num, order_date, cust_id)
VALUES(20009, '2005-10-08', 10001);

INSERT INTO orderitems(order_num, order_item, prod_id, quantity, item_price)
VALUES(20005, 1, 'ANV01', 10, 5.99);
INSERT INTO orderitems(order_num, order_item, prod_id, quantity, item_price)
VALUES(20005, 2, 'ANV02', 3, 9.99);
INSERT INTO orderitems(order_num, order_item, prod_id, quantity, item_price)
VALUES(20005, 3, 'TNT2', 5, 10);
INSERT INTO orderitems(order_num, order_item, prod_id, quantity, item_price)
VALUES(20005, 4, 'FB', 1, 10);
INSERT INTO orderitems(order_num, order_item, prod_id, quantity, item_price)
VALUES(20006, 1, 'JP2000', 1, 55);
INSERT INTO orderitems(order_num, order_item, prod_id, quantity, item_price)
VALUES(20007, 1, 'TNT2', 100, 10);
INSERT INTO orderitems(order_num, order_item, prod_id, quantity, item_price)
VALUES(20008, 1, 'FC', 50, 2.50);
INSERT INTO orderitems(order_num, order_item, prod_id, quantity, item_price)
VALUES(20009, 1, 'FB', 1, 10);
INSERT INTO orderitems(order_num, order_item, prod_id, quantity, item_price)
VALUES(20009, 2, 'OL1', 1, 8.99);
INSERT INTO orderitems(order_num, order_item, prod_id, quantity, item_price)
VALUES(20009, 3, 'SLING', 1, 4.49);
INSERT INTO orderitems(order_num, order_item, prod_id, quantity, item_price)
VALUES(20009, 4, 'ANV03', 1, 14.99);

INSERT INTO productnotes(note_id, prod_id, note_date, note_text)
VALUES(101, 'TNT2', '2005-08-17',
'Customer complaint:
Sticks not individually wrapped, too easy to mistakenly detonate all at once.
Recommend individual wrapping.'
);
INSERT INTO productnotes(note_id, prod_id, note_date, note_text)
VALUES(102, 'OL1', '2005-08-18',
'Can shipped full, refills not available.
Need to order new can if refill needed.'
);
INSERT INTO productnotes(note_id, prod_id, note_date, note_text)
VALUES(103, 'SAFE', '2005-08-18',
'Safe is combination locked, combination not provided with safe.
This is rarely a problem as safes are typically blown up or dropped by customers.'
);
INSERT INTO productnotes(note_id, prod_id, note_date, note_text)
VALUES(104, 'FC', '2005-08-19',
'Quantity varies, sold by the sack load.
All guaranteed to be bright and orange, and suitable for use as rabbit bait.'
);
INSERT INTO productnotes(note_id, prod_id, note_date, note_text)
VALUES(105, 'TNT2', '2005-08-20',
'Included fuses are short and have been known to detonate too quickly for some customers.
Longer fuses are available (item FU1) and should be recommended.'
);
INSERT INTO productnotes(note_id, prod_id, note_date, note_text)
VALUES(106, 'TNT2', '2005-08-22',
'Matches not included, recommend purchase of matches or detonator (item DTNTR).'
);
INSERT INTO productnotes(note_id, prod_id, note_date, note_text)
VALUES(107, 'SAFE', '2005-08-23',
'Please note that no returns will be accepted if safe opened using explosives.'
);
INSERT INTO productnotes(note_id, prod_id, note_date, note_text)
VALUES(108, 'ANV01', '2005-08-25',
'Multiple customer returns, anvils failing to drop fast enough or falling backwards on purchaser. Recommend that customer considers using heavier anvils.'
);
INSERT INTO productnotes(note_id, prod_id, note_date, note_text)
VALUES(109, 'ANV03', '2005-09-01',
'Item is extremely heavy. Designed for dropping, not recommended for use with slings, ropes, pulleys, or tightropes.'
);
INSERT INTO productnotes(note_id, prod_id, note_date, note_text)
VALUES(110, 'FC', '2005-09-01',
'Customer complaint: rabbit has been able to detect trap, food apparently less effective now.'
);
INSERT INTO productnotes(note_id, prod_id, note_date, note_text)
VALUES(111, 'SLING', '2005-09-02',
'Shipped unassembled, requires common tools (including oversized hammer).'
);
INSERT INTO productnotes(note_id, prod_id, note_date, note_text)
VALUES(112, 'SAFE', '2005-09-02',
'Customer complaint:
Circular hole in safe floor can apparently be easily cut with handsaw.'
);
INSERT INTO productnotes(note_id, prod_id, note_date, note_text)
VALUES(113, 'ANV01', '2005-09-05',
'Customer complaint:
Not heavy enough to generate flying stars around head of victim. If being purchased for dropping, recommend ANV02 or ANV03 instead.'
);
INSERT INTO productnotes(note_id, prod_id, note_date, note_text)
VALUES(114, 'SAFE', '2005-09-07',
'Call from individual trapped in safe plummeting to the ground, suggests an escape hatch be added.
Comment forwarded to vendor.'
);

数据表

 

ORDER BY子句除了可以指定单列进行排序操作,也可以指定数据表中的多个列进行排序操作。如果要指定数据表中的多个列进行排序操作,则指定排序的列与列之间需要用逗号隔开。其语法规则如下: 

ORDER BY 列名1[ASC|DESC],列名2 [ASC|DESC] 

其中列名1和列名2表示需要对指定的数据列进行排序操作。列名1和列名2之间用逗号进行分割。关键字ASC和DESC是可选的。如果ORDER BY 子句后面不写ASC或者DESC,则默认执行的是升序操作。首先,根据ORDER BY中指定的第一列进行排序;然后,再根据ORDER BY子句中指定的第二列的升序或者降序方式进行排序。 

 

 

SELECT teaID,teaName,dept,profession,salary

FROM T_teacher 

ORDER BY salary DESC,dept ASC

 

2.常用的聚合函数

 

聚合函数也被称为分组函数或者统计函数,主要用于对得到的一组数据进行统计计算,例如求和、求平均值等,常用的聚合函数包括COUNT、MAX、MIN、SUM和AVG五个。 

COUNT、SUM和AVG函数中可以使用DISTINCT关键字去除指定列中的重复项。使用DISTINCT关键字后只是对不同行的值进行统计。 

MAX和MIN函数中的列或者表达式可以是数字型、字符型或者是日期类型的值。如果MAX和MIN函数中的列或者表达式是字符型的,则按照首字母从A到Z的顺序排序,如果首字母相同,则比较字符串中第二个字母的大小,以此类推。汉字则是按照其汉语拼音的全拼来排序。

 

 

SELECT MAX(salary),MIN(salary)

FROM T_teacher

 

SUM和AVG函数中的表达式只能是数字类型的值。 

除了COUNT(*)之外,其他的几个函数在计算时都忽略表达式中的空值(NULL行)。 

COUNT函数是用来计算数据表中的总行数,SUM函数是用来计算数据表中某一列的属性值的总和。 

 

 

SELECT SUM(salary),COUNT(salary),AVG(salary)

FROM T_teacher

 

聚合函数只能出现在SELECT语句、GROUP BY子句以及HAVING子句中,WHERE子句中不能出现聚合函数。

 

3.使用GROUP BY子句对表中数据进行分组

 

单列分组 

使用GROUP BY子句对数据表中的某一列进行分组时,会对指定分组的列中不同的值都计算出一个统计结果。其语法格式如下: 

GROUP BY列名1 

其中列名1表示需要对该列进行分组操作。 

 

 

SELECT dept,COUNT(profession)

FROM T_teacher

GROUP BY dept

 

Select同时包含数据列和聚合函数时,必须使用Group By。 

多列分组 

使用GROUP BY子句对数据表中的多个列进行分组时,会对指定分组的多个列中不同的值都计算出一个统计结果。其语法格式如下: 

GROUP BY列名1,列名2… 

其中列名1和列名2表示需要对指定列进行分组操作。列名1和列名2之间用逗号进行分割。 

使用HAVING子句子限制分组后的查询结果 

如果想要对分组后的结果限制查询条件,就需要使用HAVING子句。由于HAVING子句是用来限制分组后的查询结果,所以该子句需要放到GROUP BY子句的后面使用。其语法格式如下: 

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