一、mysql查询的五种子句

where子句(条件查询):按照“条件表达式”指定的条件进行查询。

group by子句(分组):按照“属性名”指定的字段进行分组。group by子句通常和count()、sum()等聚合函数一起使用。

having子句(筛选):有group by才能having子句,只有满足“条件表达式”中指定的条件的才能够输出。

order by子句(排序):按照“属性名”指定的字段进行排序。排序方式由“asc”和“desc”两个参数指出,默认是按照“asc”来排序,即升序。

limit(限制结果集)。

1、where——基础查询

where常用运算符:

运算符 说明
          比较运算符
< 小于
<= 小于或等于
= 等于
!= 或 <> 不等于
>= 大于等于
> 大于
in 在某集合内
between 在某范围内
        逻辑运算符
not 或 ! 逻辑非
or 或 || 逻辑或
and 或 && 逻辑与

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2、group by 分组

“Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组,所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”,然后针对若干个“小区域”进行数据处理。

select 类别, sum(数量) as 数量之和 
from A 
group by 类别

注:group by语句中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。

mysql中五种常用的聚合函数:

(1)max(列名):求最大值。

(2)min(列名):求最小值。

(2)sum(列名):求和。

(4)avg(列名):求平均值。

(5)count(列名):统计记录的条数。

3、having

having子句可以让我们筛选成组后的各种数据,where子句在聚合前先筛选记录,也就是说作用在group by和having子句前。而 having子句在聚合后对组记录进行筛选。 

示例:

select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A 
group by 类别 
having sum(数量) > 18

示例:Having和Where的联合使用方法

select 类别, SUM(数量)from A 
where 数量 >8 
group by 类别 
having SUM(数量) >10

where和having的区别:

作用的对象不同。WHERE 子句作用于表和视图,HAVING 子句作用于组。
WHERE 在分组和聚集计算之前选取输入行(因此,它控制哪些行进入聚集计算), 而 HAVING 在分组和聚集之后选取分组的行。因此,WHERE 子句不能包含聚集函数; 因为试图用聚集函数判断那些行输入给聚集运算是没有意义的。 相反,HAVING 子句总是包含聚集函数。(严格说来,你可以写不使用聚集的 HAVING 子句, 但这样做只是白费劲。同样的条件可以更有效地用于 WHERE 阶段。)
在上面的例子中,我们可以在 WHERE 里应用数量字段来限制,因为它不需要聚集。 这样比在 HAVING 里增加限制更加高效,因为我们避免了为那些未通过 WHERE 检查的行进行分组和聚集计算。
综上所述:
having一般跟在group by之后,执行记录组选择的一部分来工作的。where则是执行所有数据来工作的。
再者having可以用聚合函数,如having sum(qty)>1000

例子:where + group by + having + 函数 综合查询

练习表:

查询出两门及两门以上不及格者的平均成绩(注意是所有科目的平均成绩)

错误情况1:题意理解错误,理解成查出不及格科目的平均成绩。

错误情况2:count()不正确,SQL错误。

count(a),无论a是什么,都只是数一行;count时,每遇到一行,就数一个a,跟条件无关!

正解:count(score<60)达不到想要的结果,并不是条件的问题,而是无论count()里的表达式是什么都会数一行。score<60 返回 1 或 0;所以可以用sum(score<60)来计算不及格的科目数!

4、order by 排序

(1)order by price  //默认升序排列
(2)order by price desc //降序排列
(3)order by price asc //升序排列,与默认一样
(4)order by rand() //随机排列,效率不高

5、limit

limit [offset,] N
offset 偏移量,可选,不写则相当于limit 0,N
N  取出条目

示例:取价格第4-6高的商品

select good_id,goods_name,goods_price from goods order by good_price desc limit 3,3;

总结:

select子句顺序

子句

说明

是否必须使用

select

要返回的列或表示式

form

从中检索数据的表

仅在从表选择数据时使用

where

行级过滤

group by

分组说明

仅在按组计算聚集时使用

having

组级过滤

order by

输出排序顺序

limit

要检索的行数

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

二、mysql子查询

1、where型子查询(把内层查询结果当作外层查询的比较条件)

(1)查询id最大的一件商品(使用排序+分页实现)

SELECT goods_id,goods_name,shop_price FROM goods ORDER BY goods_id DESC LIMIT 1;

(2)查询id最大的一件商品(使用where子查询实现)

SELECT goods_id,goods_name,shop_price FROM goods WHERE goods_id = (SELECT MAX(goods_id) FROM goods);

(3)查询每个类别下id最大的商品(使用where子查询实现)

SELECT goods_id,goods_name,cat_id,shop_price FROM goods WHERE goods_id IN (SELECT MAX(goods_id) FROM goods GROUP BY cat_id);

2、from型子查询(把内层的查询结果当成临时表,供外层sql再次查询。查询结果集可以当成表看待。临时表要使用一个别名。)

(1)查询每个类别下id最大的商品(使用from型子查询)

 SELECT goods_id,goods_name,cat_id,shop_price FROM 
(SELECT goods_id,goods_name,cat_id,shop_price FROM goods ORDER BY cat_id ASC,goods_id DESC) AS tmp 
GROUP BY cat_id;

子查询查出的结果集看第二张图,可以看到每个类别的第一条的商品id都为该类别下的最大值。然后将这个结果集作为一张临时表,巧妙的使用group by 查询出每个类别下的第一条记录,即为每个类别下商品id最大。

 

3、exists型子查询(把外层sql的结果,拿到内层sql去测试,如果内层的sql成立,则该行取出。内层查询是exists后的查询。)

(1)从类别表中取出其类别下有商品的类别(如果该类别下没有商品,则不取出)[使用where子查询]

SELECT c.cat_id,c.cat_name FROM category c WHERE c.cat_id IN (SELECT g.cat_id FROM goods g GROUP BY g.cat_id);

(2)从类别表中取出其类别下有商品的类别(如果该类别下没有商品,则不取出)[使用exists子查询]

 SELECT c.cat_id,c.cat_name FROM category c WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM goods g WHERE g.cat_id = c.cat_id);

exists子查询,如果exists后的内层查询能查出数据,则表示存在;为空则不存在。

三、连接查询

学习连接查询,先了解下"笛卡尔积",看下百度给出的解释:

      在数据库中,一张表就是一个集合,每一行就是集合中的一个元素。表之间作联合查询即是作笛卡尔乘积,比如A表有5条数据,B表有8条数据,如果不作条件筛选,那么两表查询就有 5 X 8 = 40 条数据。

先看下用到的测试表基本信息:我们要实现的功能就是查询商品的时候,从类别表将商品类别名称关联查询出来。

行数:类别表14条,商品表4条。

结构:商品表和类别表都有一个cat_id

1、全相乘(不是全连接、连接查询),全相乘是作笛卡尔积

两表全相乘,就是直接从两张表里查询;从查询的截图看出,总共查出了 4 X 14 = 56 条记录,这些记录是笛卡尔乘积的结果,即两两组合;

但我们要的是每个商品信息显示类别名称而已,这里却查出了56条记录,其中有52条记录都是无效的数据,全相乘的查询效率低

SELECT goods_id,goods_name,cat_name FROM mingoods,category;

如果在两张表里有相同字段,做联合查询的时候,要区别表名,否则会报错误(模糊不清)。

SELECT goods_name,cat_id,cat_name FROM mingoods,category; 

       添加条件,使两表关联查询,这样查出来就是商品和类别一一对应了。虽然这里查出来4条记录,但是全相乘效率低,全相乘会在内存中生成一个非常大的数据(临时表),因为有很多不必要的数据。

    如果一张表有10000条数据,另一张表有10000条数据,两表全相乘就是100W条数据,是非常消耗内存的。而且,全相乘不能好好的利用索引,因为全相乘生成一张临时表,临时表里是没有索引的,大大降低了查询效率。

SELECT g.goods_name,g.cat_id AS g_cat_id, c.cat_id AS c_cat_id, c.cat_name FROM mingoods g, category c WHERE g.cat_id = c.cat_id;

2、左连接查询 left join ... on ...

语法:

select A.filed, [A.filed2, .... ,] B.filed, [B.filed4...,] from <left table> as A  left join <right table> as B on <expression>

假设有A、B两张表,左连接查询即 A表在左不动,B表在右滑动,A表与B表通过一个关系来关联行,B表去匹配A表。

2.1、先来看看on后的条件恒为真的情况

SELECT g.goods_name,g.cat_id, c.cat_id ,c.cat_name FROM mingoods g LEFT JOIN category c ON 1;

     跟全相乘相比,从截图可以看出,总记录数仍然不变,还是 4 X 14 = 56 条记录。但这次是商品表不动,类别表去匹配,因为每次都为真,所以将所有的记录都查出来了。左连接,其实就可以看成左表是主表,右表是从表。

2.2 、根据cat_id使两表关联行

SELECT g.goods_name,g.cat_id,c.cat_id,c.cat_name FROM mingoods g LEFT JOIN category c ON g.cat_id = c.cat_id;

使用左连接查询达到了同样的效果,但是不会有其它冗余数据,查询速度快,消耗内存小,而且使用了索引。左连接查询效率相比于全相乘的查询效率快了10+倍以上。

  左连接时,mingoods表(左表)不动,category表(右表)根据条件去一条条匹配,虽说category表也是读取一行行记录,然后判断cat_id是否跟mingoods表的相同,但是,左连接使用了索引,cat_id建立了索引的话,查询速度非常快,所以整体效率相比于全相乘要快得多,全相乘没有使用索引。

2.3、查询出第四个类别下的商品,要求显示商品名称

SELECT g.goods_name,g.cat_id,c.cat_name,g.shop_price FROM goods g LEFT JOIN category c ON g.cat_id = c.cat_id WHERE g.cat_id = 4;

2.4 、对于左连接查询,如果右表中没有满足条件的行,则默认填充NULL。

SELECT g.goods_name,g.cat_id AS g_cat_id, c.cat_id AS c_cat_id,c.cat_id FROM mingoods g LEFT JOIN mincategory c ON g.cat_id = c.cat_id;

3、右连接查询 right join ... on ...

语法:

select A.field1,A.field2,..., B.field3,B.field4  from <left table> A right join <right table> B on <expression>

右连接查询跟左连接查询类似,只是右连接是以右表为主表,会将右表所有数据查询出来,而左表则根据条件去匹配,如果左表没有满足条件的行,则左边默认显示NULL。左右连接是可以互换的。

SELECT g.goods_name,g.cat_id AS g_cat_id,  c.cat_id AS c_cat_id,c.cat_name FROM mingoods g RIGHT JOIN mincategory c ON g.cat_id = c.cat_id;

4、内连接查询 inner join ... on ...

语法:

select A.field1,A.field2,.., B.field3, B.field4 from <left table> A inner join <right table> B on <expression>

内连接查询,就是取左连接和右连接的交集,如果两边不能匹配条件,则都不取出。

SELECT g.goods_name,g.cat_id, c.* from mingoods g INNER JOIN mincategory c ON g.cat_id = c.cat_id;

5、全连接查询 full join ... on ...

语法:

select ... from <left table> full join <right table> on <expression>

全连接会将两个表的所有数据查询出来,不满足条件的为NULL。

全连接查询跟全相乘查询的区别在于,如果某个项不匹配,全相乘不会查出来,全连接会查出来,而连接的另一边则为NULL。

6、联合查询 union

语法:

select A.field1 as f1, A.field2 as f2 from <table1> A union (select B.field3 as f1, field4 as f2 from <table2> B)

union是求两个查询的并集。union合并的是结果集,不区分来自于哪一张表,所以可以合并多张表查询出来的数据。

6.1、将两张表的数据合并查询出来

SELECT id, content, user FROM comment UNION (SELECT id, msg AS content, user FROM feedback);

6.2、union查询,列名不一致时,以第一条sql语句的列名对齐

SELECT id, content, user FROM comment UNION (SELECT id, msg, user FROM feedback);

6.3、使用union查询会将重复的行过滤掉

SELECT content,user FROM comment UNION (SELECT msg, user FROM feedback);

6.4、使用union all查询所有,重复的行不会被过滤

SELECT content,user FROM comment UNION ALL (SELECT msg, user FROM feedback);

6.5、union查询,如果列数不相等,会报列数不相等错误

6.6、union 后的结果集还可以再做筛选

SELECT id,content,user FROM comment UNION ALL (SELECT id, msg, user FROM feedback) ORDER BY id DESC; 

      union查询时,order by放在内层sql中是不起作用的;因为union查出来的结果集再排序,内层的排序就没有意义了;因此,内层的order by排序,在执行期间,被mysql的代码分析器给优化掉了。

 (SELECT id,content,user FROM comment ORDER BY id DESC) UNION ALL (SELECT id, msg, user FROM feedback ORDER BY id DESC);

order by 如果和limit一起使用,就显得有意义了,就不会被优化掉。

( SELECT goods_name,cat_id,shop_price FROM goods WHERE cat_id = 3 ORDER BY shop_price DESC LIMIT 3 ) 
UNION 
( SELECT goods_name,cat_id,shop_price FROM goods WHERE cat_id = 4 ORDER BY shop_price DESC LIMIT 2 );

 6.7、练习

 SELECT name, SUM(money) FROM ( ( SELECT * FROM A ) UNION ALL ( SELECT * FROM B ) ) tmp GROUP BY name;

连接查询总结:

1、在数据库中,一张表就是一个集合,每一行就是集合中的一个元素。连接查询即是作笛卡尔积,比如A表有1W条数据,B表有1W条数据,那么两表查询就有 1W X 1W = 100W 条数据 

2、如果在两张表里有相同字段,做联合查询的时候,要区别表名,否则会报错误(ambiguous 模糊不清)

3、全相乘效率低,全相乘会在内存中生成一个非常大的数据(临时表),因为有很多不必要的数据。

 如果一张表有10000条数据,另一张表有10000条数据,两表全相乘就是100W条数据,是非常消耗内存的。

而且,全相乘不能好好的利用索引,因为全相乘生成一张临时表,临时表里是没有索引的,大大降低了查询效率。

4、左连接查询时,以左表为主表,会将左表所有数据查询出来;左表不动,右表根据条件去一条条匹配,如果没有满足条件的记录,则右边返回NULL。

右连接查询值,以右表为主表,会将右表所有数据查询出来,右表不动,左表则根据条件去匹配,如果左表没有满足条件的行,则左边返回NULL。 

左右连接是可以互换的:A left join B  ==  B right join A (都是以A为主表) 。

左右连接既然可以互换,出于移植兼容性方面的考虑,尽量使用左连接。

5、连接查询时,虽说也是读取一行行记录,然后判断是否满足条件,但是,连接查询使用了索引,条件列建立了索引的话,查询速度非常快,所以整体效率相比于全相乘要快得多,全相乘是没有使用索引的。

使用连接查询,查询速度快,消耗内存小,而且使用了索引。连接查询效率相比于全相乘的查询效率快了10+倍以上。

6、内连接查询,就是取左连接和右连接的交集,如果两边不能匹配条件,则都不取出。

7、MySql可以用union(联合查询)来查出左连接和右连接的并集

union查询会过滤重复的行,union all 不会过滤重复的行。

union查询时,union之间的sql列数必须相等,列名以第一条sql的列为准;列类型可以不一样,但没太大意义。

union查询时,order by放在内层sql中是不起作用的;因为union查出来的结果集再排序,内层的排序就没有意义了;因此,内层的order by排序,在执行期间,被mysql的代码分析器给优化掉了。

 但是,order by 如果和limit一起使用,就显得有意义了,会影响最终结果集,就不会被优化掉。order by会根据最终是否会影响结果集而选择性的优化。

注:union和union all的区别,union会去掉重复的记录,在结果集合并后悔对新产生的结果集进行排序运算,效率稍低,union all直接合并结果集,如果确定没有重复记录,建议使用union all。

8、 LEFT JOIN 是 LEFT OUTER JOIN 的缩写,同理,RIGHT JOIN 是 RIGHT OUTER JOIN 的缩写;JOIN 是 INNER JOIN 的缩写。


关联查询

1、使用join关键字关联查询

(1)、内连接(inner join)

连接两张表,连接条件使用on关键字,内连接只会显示匹配的数据记录。

eg:查询学生姓名、科目、分数

select a.name 姓名,b.subject 科目,b.score 分数 from student a inner join score b on a.id = b.sid;

(2)、左连接(left join)

返回左表中所有记录以及右表中符合连接条件的所有记录。

eg: 使用左连接查询学生姓名、科目、分数

select a.name 姓名,b.subject 科目,b.score 分数 from student a left join score b on a.id = b.sid;

(3)、右连接(right join)

返回右表中所有记录以及左表中符合连接条件的所有记录。

eg:使用右连接查询学生姓名、科目、分数

select a.name 姓名,b.subject 科目,b.score 分数 from student a right join score b on a.id = b.sid;

注:内外连接区别:内连接只会显示匹配的数据记录,外连接例如左连接会把左边表中所有记录显示出来,即使在右边表中没有匹配记录也会显示左表的数据,右连接反之。

2、使用表和表之间相同id关联查询

这种关联方式和内连接一样,只会显示出匹配的数据

select a.name 姓名,b.subject 科目,b.score 分数 from student a,score b where a.id = b.sid;

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