增删改操作
增加
看语法
1. 插入完整数据（顺序插入）
语法一：
INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) VALUES(值1,值2,值3…值n); #指定字段来插入数据，插入的值要和你前面的字段相匹配
语法二：
INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,值3…值n); #不指定字段的话，就按照默认的几个字段来插入数据
2. 指定字段插入数据
语法：
INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…) VALUES (值1,值2,值3…);
3. 插入多条记录
语法：#插入多条记录用逗号来分隔
INSERT INTO 表名 VALUES
(值1,值2,值3…值n),
(值1,值2,值3…值n),
(值1,值2,值3…值n);
4. 插入查询结果
语法：
INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n)
SELECT (字段1,字段2,字段3…字段n) FROM 表2
WHERE …; #将从表2里面查询出来的结果来插入到我们的表中，但是注意查询出来的数据要和我们前面指定的字段要对应好更新
看语法
语法：
UPDATE 表名 SET
字段1=值1, #注意语法，可以同时来修改多个值，用逗号分隔
字段2=值2,
WHERE CONDITION; #更改哪些数据，通过where条件来定位到符合条件的数据
示例：
UPDATE mysql.user SET password=password(‘123’)
where user=’root’ and host=’localhost’; #这句话是对myslq这个库中的user表中的user字段为'root'并且host字段为'localhost'的这条记录的password字段的数据进行修改，将passord字段的那个数据改为password('123')这个方法对123加工后的密码数据，password()这个方法是mysql提供的密码进行加密用的方法。
定位到某个记录，并把这个记录中的某项内容更改掉删除
看语法
语法：
DELETE FROM 表名
WHERE CONITION; #删除符合条件的一些记录
DELETE FROM 表名；如果不加where条件，意思是将表里面所有的内容都删掉，但是清空所有的内容，一般我们用truncate ，能够将id置为零，delete不能将id置零，再插入数据的时候，会按照之前的数据记录的id数继续递增
示例：
DELETE FROM mysql.user
WHERE password=’123’;
练习：
更新MySQL root用户密码为mysql123
删除除从本地登录的root用户以外的所有用户单查询操作
我们在工作中，多数的场景都是对数据的增删改操作少，读数据的操作多，所以我们的重点就在读取数据这里了。我们先来把单表查询学习一下。
单表查询语法
看语法
#查询数据的本质：mysql会到你本地的硬盘上找到对应的文件，然后打开文件，按照你的查询条件来找出你需要的数据。下面是完整的一个单表查询的语法
select * from，这个select * 指的是要查询所有字段的数据。
SELECT distinct 字段1,字段2... FROM 库名.表名 #from后面是说从库的某个表中去找数据，mysql会去找到这个库对应的文件夹下去找到你表名对应的那个数据文件，找不到就直接报错了，找到了就继续后面的操作
WHERE 条件 #从表中找符合条件的数据记录，where后面跟的是你的查询条件
GROUP BY field（字段） #分组
HAVING 筛选 #过滤，过滤之后执行select后面的字段筛选，就是说我要确定一下需要哪个字段的数据，你查询的字段数据进行去重，然后在进行下面的操作
ORDER BY field（字段） #将结果按照后面的字段进行排序
LIMIT 限制条数 #将最后的结果加一个限制条数，就是说我要过滤或者说限制查询出来的数据记录的条数
以上语句中关键字的执行顺序
1.找到表:from
2.拿着where指定的约束条件，去文件/表中取出一条条记录
3.将取出的一条条记录进行分组group by，如果没有group by，则整体作为一组
4.将分组的结果进行having过滤
5.执行select
6.去重
7.将结果按条件排序：order by
8.限制结果的显示条数简单查询练习
先来创建表和插入一些数据
#我们来创建一个员工表，然后对员工表进行一个简单的查询，来看一下效果，下面是员工表的字段
company.employee
员工id id int
姓名 emp_name varchar
性别 sex enum
年龄 age int
入职日期 hire_date date
岗位 post varchar
职位描述 post_comment varchar
薪水 salary double
办公室 office int
部门编号 depart_id int
#创建表
create table employee(
id int not null unique auto_increment,
name varchar(20) not null,
sex enum('male','female') not null default 'male', #大部分是男的
age int(3) unsigned not null default 28,
hire_date date not null,
post varchar(50),
post_comment varchar(100),
salary double(15,2),
office int, #一个部门一个屋子
depart_id int
);
#查看表结构
mysql> desc employee;
+--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(20) | NO | | NULL | |
| sex | enum('male','female') | NO | | male | |
| age | int(3) unsigned | NO | | 28 | |
| hire_date | date | NO | | NULL | |
| post | varchar(50) | YES | | NULL | |
| post_comment | varchar(100) | YES | | NULL | |
| salary | double(15,2) | YES | | NULL | |
| office | int(11) | YES | | NULL | |
| depart_id | int(11) | YES | | NULL | |
+--------------+-----------------------+------+-----+---------+----------------+
#插入记录
#三个部门：教学，销售，运营
insert into employee(name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values
('egon','male',18,'20170301','老男孩驻沙河办事处外交大使',7300.33,401,1), #以下是教学部，全都是老师
('alex','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),
('wupeiqi','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),
('yuanhao','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),
('liwenzhou','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),
('jingliyang','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),
('jinxin','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),
('成龙','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1),
('歪歪','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是销售部门
('丫丫','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2),
('丁丁','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2),
('星星','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2),
('格格','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2),
('张野','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)
;
#ps：如果在windows系统中，插入中文字符，select的结果为空白，可以将所有字符编码统一设置成gbk简单查询练习
查询所有员工的id，姓名年龄
SELECT id,name,sex,age FROM employee;
查询所有字段数据
SELECT * FROM employee;
查询员工的姓名和工资
SELECT name,salary FROM employee;where条件
? where语句中可以使用：
? 之前我们用where 后面跟的语句是不是id=1这种类型的啊，用=号连接的，除了=号外，还能使用其他的，看下面：
1. 比较运算符：> < >= <= <> !=
2. between 80 and 100 值在80到100之间
3. in(80,90,100) 值是80或90或100
4. like ‘egon%‘
pattern可以是%或_，
%表示任意多字符
_表示一个字符5. 逻辑运算符：在多个条件直接可以使用逻辑运算符 and or not
简单操作
#1:单条件查询
SELECT name FROM employee
WHERE post='sale'; #注意优先级，我们说where的优先级是不是比select要高啊，所以我们的顺序是先找到这个employee表，然后按照post='sale'的条件，然后去表里面select数据
#2:多条件查询
SELECT name,salary FROM employee
WHERE post='teacher' AND salary>10000;
#3:关键字BETWEEN AND 写的是一个区间
SELECT name,salary FROM employee
WHERE salary BETWEEN 10000 AND 20000; #就是salary>=10000 and salary<=20000的数据
SELECT name,salary FROM employee
WHERE salary NOT BETWEEN 10000 AND 20000; #加个not，就是不在这个区间内，薪资小于10000的或者薪资大于20000的，注意没有等于，
#4:关键字IS NULL(判断某个字段是否为NULL不能用等号，需要用IS) 判断null只能用is
SELECT name,post_comment FROM employee
WHERE post_comment IS NULL;
SELECT name,post_comment FROM employee
WHERE post_comment IS NOT NULL;
SELECT name,post_comment FROM employee
WHERE post_comment=''; 注意''是空字符串，不是null，两个是不同的东西，null是啥也没有，''是空的字符串的意思，是一种数据类型，null是另外一种数据类型
ps：
执行
update employee set post_comment='' where id=2;
再用上条查看，就会有结果了
#5:关键字IN集合查询
SELECT name,salary FROM employee
WHERE salary=3000 OR salary=3500 OR salary=4000 OR salary=9000 ; #这样写是不是太麻烦了，写一大堆的or，下面我们用in这个简单的写法来搞
SELECT name,salary FROM employee
WHERE salary IN (3000,3500,4000,9000) ;
SELECT name,salary FROM employee
WHERE salary NOT IN (3000,3500,4000,9000) ;
#6:关键字LIKE模糊查询，模糊匹配，可以结合通配符来使用
通配符’%’ #匹配任意所有字符
SELECT * FROM employee
WHERE name LIKE 'eg%';
通配符’_’ #匹配任意一个字符
SELECT * FROM employee
WHERE name LIKE 'al__'; #注意我这里写的两个_，用1个的话，匹配不到alex，因为al后面还有两个字符ex。? where条件咱们就说完了，这个where条件到底怎么运作的，我们来说一下：我们以select id,name,age from employee where id>7;这个语句来说一下
? 首先先找到employee表，找到这个表之后，mysql会拿着where后面的约束条件去表里面找符合条件的数据，然后遍历你表中所有的数据，查看一下id是否大于7，逐条的对比，然后只要发现id比7大的，它就会把这一整条记录给select，但是select说我只拿id、name、age这个三个字段里面的数据，然后就打印了这三个字段的数据，然后where继续往下过滤，看看id是不是还有大于7的，然后发现一个符合条件的就给select一个，然后重复这样的事情，直到把数据全部过滤一遍才会结束。这就是where条件的一个工作方式。
小练习
1. 查看岗位是teacher的员工姓名、年龄
2. 查看岗位是teacher且年龄大于30岁的员工姓名、年龄
3. 查看岗位是teacher且薪资在9000-1000范围内的员工姓名、年龄、薪资
4. 查看岗位描述不为NULL的员工信息
5. 查看岗位是teacher且薪资是10000或9000或30000的员工姓名、年龄、薪资
6. 查看岗位是teacher且薪资不是10000或9000或30000的员工姓名、年龄、薪资
7. 查看岗位是teacher且名字是jin开头的员工姓名、年薪答案
select name,age from employee where post = 'teacher';
select name,age from employee where post='teacher' and age > 30;
select name,age,salary from employee where post='teacher' and salary between 9000 and 10000;
select * from employee where post_comment is not null;
select name,age,salary from employee where post='teacher' and salary in (10000,9000,30000);
select name,age,salary from employee where post='teacher' and salary not in (10000,9000,30000);
select name,salary*12 from employee where post='teacher' and name like 'jin%';分组查询GROUP BY
1、首先明确一点：分组发生在where之后，即分组是基于where之后得到的记录而进行的
2、分组指的是：将所有记录按照某个相同字段进行归类，比如针对员工信息表的职位分组，或者按照性别进行分组等
3、为何要分组呢？是因为我们有时候会需要以组为单位来统计一些数据或者进行一些计算的，对不对，比方说下面的几个例子
取每个部门的最高工资
取每个部门的员工数
取男人数和女人数
小窍门：‘每’这个字后面的字段，就是我们分组的依据，只是个小窍门，但是不能表示所有的情况，看上面第三个分组，没有'每'字，这个就需要我们通过语句来自行判断分组依据了
我们能用id进行分组吗，能，但是id是不是重复度很低啊，基本没有重复啊，对不对，这样的字段适合做分组的依据吗？不适合，对不对，依据性别分组行不行，当然行，因为性别我们知道，是不是就两种啊，也可能有三种是吧，这个重复度很高，对不对，分组来查的时候才有更好的意义
4、大前提：
可以按照任意字段分组，但是分组完毕后，比如group by post，只能查看post字段，如果想查看组内信息，需要借助于聚合函数
注意一点，在查询语句里面select 字段 from 表，这几项是必须要有的，其他的什么where、group by等等都是可有可无的
GROUP BY一般都会与聚合函数一起使用，聚合是什么意思：聚合就是将分组的数据聚集到一起，合并起来搞事情，拿到一个最后的结果。
小练习
查询每个岗位的人数答案
select post,count(id) as count from employee group by post;
#按照岗位分组，并查看每个组有多少人，每个人都有唯一的id号，我count是计算一下分组之后每组有多少的id记录，通过这个id记录我就知道每个组有多少人了聚合函数
聚合函数一般配合着分组来用，进行一些统计。
SELECT COUNT(*) FROM employee; #count是统计个数用的
SELECT COUNT(*) FROM employee WHERE depart_id=1; #后面跟where条件的意思是统计一下满足depart_id=1这个的所有记录的个数
SELECT MAX(salary) FROM employee; #max（）统计分组后每组的最大值，这里没有写group by，那么就是统计整个表中所有记录中薪资最大的，薪资的值
SELECT MIN(salary) FROM employee;
SELECT AVG(salary) FROM employee; #平均值
SELECT SUM(salary) FROM employee; #总和
SELECT SUM(salary) FROM employee WHERE depart_id=3;另外在学一个concat()函数：自定义显示格式
CONCAT() 函数用于连接字符串示例：
SELECT CONCAT('姓名: ',name,' 年薪: ', salary*12) AS Annual_salary #我想让name这个字段显示的字段名称是中文的姓名，让salary*12显示的是中文的年薪，
FROM employee;#看结果：通过结果你可以看出，这个concat就是帮我们做字符串拼接的，并且拼接之后的结果，都在一个叫做Annual_salary的字段中了
+---------------------------------------+
| Annual_salary |
+---------------------------------------+
| 姓名: egon 年薪: 87603.96 |
| 姓名: alex 年薪: 12000003.72 |
| 姓名: wupeiqi 年薪: 99600.00 |
| 姓名: yuanhao 年薪: 42000.00 |
.....
+---------------------------------------+小练习
1. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
2. 查询公司内男员工和女员工的个数
3. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资
4. 查询岗位名以及各岗位的最高薪资
5. 查询岗位名以及各岗位的最低薪资
6. 查询男员工与男员工的平均薪资，女员工与女员工的平均薪资。 #这道题我们自己提炼一下分组依据，是不是就是性别啊答案
#题目1：
mysql> select post,count(id) from employee group by post;
+-----------------------------------------+-----------+
| post | count(id) |
+-----------------------------------------+-----------+
| operation | 5 |
| sale | 5 |
| teacher | 7 |
| 老男孩驻沙河办事处外交大使 | 1 |
+-----------------------------------------+-----------+
#题目2：
mysql> select sex,count(id) from employee group by sex;
+--------+-----------+
| sex | count(id) |
+--------+-----------+
| male | 10 |
| female | 8 |
+--------+-----------+
#题目3：
mysql> select post,avg(salary) from employee group by post;
+-----------------------------------------+---------------+
| post | avg(salary) |
+-----------------------------------------+---------------+
| operation | 16800.026000 |
| sale | 2600.294000 |
| teacher | 151842.901429 |
| 老男孩驻沙河办事处外交大使 | 7300.330000 |
+-----------------------------------------+---------------+
#题目4：
mysql> select post,max(salary) from employee group by post;
+-----------------------------------------+-------------+
| post | max(salary) |
+-----------------------------------------+-------------+
| operation | 20000.00 |
| sale | 4000.33 |
| teacher | 1000000.31 |
| 老男孩驻沙河办事处外交大使 | 7300.33 |
+-----------------------------------------+-------------+
#题目5：
mysql> select post,min(salary) from employee group by post;
+-----------------------------------------+-------------+
| post | min(salary) |
+-----------------------------------------+-------------+
| operation | 10000.13 |
| sale | 1000.37 |
| teacher | 2100.00 |
| 老男孩驻沙河办事处外交大使 | 7300.33 |
+-----------------------------------------+-------------+
#题目6：
mysql> select sex,avg(salary) from employee group by sex;
+--------+---------------+
| sex | avg(salary) |
+--------+---------------+
| male | 110920.077000 |
| female | 7250.183750 |
+--------+---------------+HAVING过滤
? 讲having之前，我们补充一个点：之前我们写的查询语句是这样的：select id,name from employee;实际上我们在select每个字段的时候，省略了一个表名，有的人可能会这样写，select employee.id,employee.name from employee;你会发现查询出来的结果是一样的，但是如果你要将查询出来的结果表，起一个新表名的话，带着表名这样写就错了
select employee.id,employee.name from employee as tb1;这样执行会下面的报错：
mysql> select employee.id,employee.name from employee as tb1;
ERROR 1054 (42S22): Unknown column 'employee.id' in 'field list'? 因为这个语句先执行的是谁啊，是不是我们的from啊，那么后面的as也是比select要先执行的，所以你先将表employee起了个新名字叫做tb1，然后在tb1里面取查询数据，那么tb1里面找不到employee.id这个字段，就会报错，如果我们查询的时候不带表名，你as来起一个新的表名也是没问题的，简单提一下这个内容，知道就好了
HAVING与WHERE不一样的地方在于!!!!!!
having的语法格式和where是一模一样的，只不过having是在分组之后进行的进一步的过滤，where不能使用聚合函数，having是可以使用聚合函数的
执行优先级从高到低：where > group by > having
1. Where 发生在分组group by之前，因而Where中可以有任意字段，但是绝对不能使用聚合函数。
2. Having发生在分组group by之后，因而Having中可以使用分组的字段，无法直接取到其他字段,having是可以使用聚合函数简单测试
统计各部门年龄在30岁及以上的员工的平均薪资，并且保留平均工资大于10000的部门
答案：select post,avg(salary) as new_sa from employee where age>=30 group by post having avg(salary) > 10000;
看结果：
+---------+---------------+
| post | new_sa |
+---------+---------------+
| teacher | 255450.077500 |
+---------+---------------+
1 row in set (0.00 sec)
然后我们看这样一句话：select * from employee having avg(salary) > 10000;
只要一运行就会报错：
mysql> select * from employee having avg(salary) > 10000;
ERROR 1140 (42000): Mixing of GROUP columns (MIN(),MAX(),COUNT(),...) with no GROUP columns is illegal if there is no GROUP BY clause
是因为having只能在group by后面运行小练习
1. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数
3. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
4. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资答案
#题1：
mysql> select post,group_concat(name),count(id) from employee group by post having count(id) < 2;
+-----------------------------------------+--------------------+-----------+
| post | group_concat(name) | count(id) |
+-----------------------------------------+--------------------+-----------+
| 老男孩驻沙河办事处外交大使 | egon | 1 |
+-----------------------------------------+--------------------+-----------+
#题目2：
mysql> select post,avg(salary) from employee group by post having avg(salary) > 10000;
+-----------+---------------+
| post | avg(salary) |
+-----------+---------------+
| operation | 16800.026000 |
| teacher | 151842.901429 |
+-----------+---------------+
#题目3：
mysql> select post,avg(salary) from employee group by post having avg(salary) > 10000 and avg(salary) <20000;
+-----------+--------------+
| post | avg(salary) |
+-----------+--------------+
| operation | 16800.026000 |
+-----------+--------------+去重distinct
? 将查询的结果进行去重：select distinct post from employee; 注意distinct去重要写在查询字段的前面，不然会报错，关于distinct使用时的其他问题看下面的总结
有时需要查询出某个字段不重复的记录，这时可以使用mysql提供的distinct这个关键字来过滤重复的记录，但是实际中我们往往用distinct来返回不重复字段的条数（count(distinct id)）,其原因是distinct只能返回他的目标字段，而无法返回其他字段，distinct 想写在其他字段后面需要配合聚合函数来写。
mysql> select id,count(distinct post) from employee;
ERROR 1140 (42000): Mixing of GROUP columns (MIN(),MAX(),COUNT(),...) with no GROUP columns is illegal if there is no GROUP BY clause
报错了：是因为distinct不能返回其他的字段，只能返回目标字段
mysql> select count(distinct post) from employee;
+----------------------+
| count(distinct post) |
+----------------------+
| 4 |
+----------------------+
1 row in set (0.00 sec)排序ORDER BY
直接看示例吧
按单列排序
SELECT * FROM employee ORDER BY salary; #默认是升序排列
SELECT * FROM employee ORDER BY salary ASC; #升序
SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC; #降序
按多列排序
但是你看，如果我们按照age来排序，你看看是什么效果：
mysql> SELECT * FROM employee ORDER BY age;
+----+------------+--------+-----+------------+-----------------------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
| id | name | sex | age | hire_date | post | post_comment | salary | office | depart_id |
+----+------------+--------+-----+------------+-----------------------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
| 1 | egon | male | 18 | 2017-03-01 | 老男孩驻沙河办事处外交大使 | NULL | 7300.33 | 401 | 1 |
| 17 | 程咬铜 | male | 18 | 2015-04-11 | operation | NULL | 18000.00 | 403 | 3 |
| 16 | 程咬银 | female | 18 | 2013-03-11 | operation | NULL | 19000.00 | 403 | 3 |
| 15 | 程咬金 | male | 18 | 1997-03-12 | operation | NULL | 20000.00 | 403 | 3 |
| 12 | 星星 | female | 18 | 2016-05-13 | sale | NULL | 3000.29 | 402 | 2 |
| 11 | 丁丁 | female | 18 | 2011-03-12 | sale | NULL | 1000.37 | 402 | 2 |
| 18 | 程咬铁 | female | 18 | 2014-05-12 | operation | NULL | 17000.00 | 403 | 3 |
| 7 | jinxin | male | 18 | 1900-03-01 | teacher | NULL | 30000.00 | 401 | 1 |
| 6 | jingliyang | female | 18 | 2011-02-11 | teacher | NULL | 9000.00 | 401 | 1 |
| 13 | 格格 | female | 28 | 2017-01-27 | sale | NULL | 4000.33 | 402 | 2 |
| 14 | 张野 | male | 28 | 2016-03-11 | operation | NULL | 10000.13 | 403 | 3 |
| 5 | liwenzhou | male | 28 | 2012-11-01 | teacher | NULL | 2100.00 | 401 | 1 |
| 10 | 丫丫 | female | 38 | 2010-11-01 | sale | NULL | 2000.35 | 402 | 2 |
| 9 | 歪歪 | female | 48 | 2015-03-11 | sale | NULL | 3000.13 | 402 | 2 |
| 8 | 成龙 | male | 48 | 2010-11-11 | teacher | NULL | 10000.00 | 401 | 1 |
| 4 | yuanhao | male | 73 | 2014-07-01 | teacher | NULL | 3500.00 | 401 | 1 |
| 2 | alex | male | 78 | 2015-03-02 | teacher | NULL | 1000000.31 | 401 | 1 |
| 3 | wupeiqi | male | 81 | 2013-03-05 | teacher | NULL | 8300.00 | 401 | 1 |
+----+------------+--------+-----+------------+-----------------------------------------+--------------+------------+--------+-----------+
发现什么，按照年龄来升序排的，没问题，但是你看年龄相同的那些按什么排的，是不是看着是乱的啊，但是不管它对这种相同数据的内容怎么排序，我们是不是想如果出现相同的数据，那么这些相同的数据也按照一个依据来排列啊：
所以我们可以给相同的这些数据指定一个排序的依据，看下面：
按多列排序:先按照age升序，如果年纪相同，则按照薪资降序
SELECT * from employee
ORDER BY age, #注意排序的条件用逗号分隔
salary DESC;小练习
1. 查询所有员工信息，先按照age升序排序，如果age相同则按照hire_date降序排序
2. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列
3. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列答案
题目1
mysql> select * from employee ORDER BY age asc,hire_date desc;
题目2
mysql> select post,avg(salary) from employee group by post having avg(salary) > 10000 order by avg(salary) asc;
#注意：查询语句的语法是固定上面这样写的，但是运行顺序是这样的：1、from 2、where 3、group by 4、having 5、select 6、distinct 7、order by 8、limit，我们下面要学的
+-----------+---------------+
| post | avg(salary) |
+-----------+---------------+
| operation | 16800.026000 |
| teacher | 151842.901429 |
+-----------+---------------+
题目3
mysql> select post,avg(salary) from employee group by post having avg(salary) > 10000 order by avg(salary) desc;
+-----------+---------------+
| post | avg(salary) |
+-----------+---------------+
| teacher | 151842.901429 |
| operation | 16800.026000 |
+-----------+---------------+限制查询的记录数LIMIT
直接看示例吧
#取出工资最高的前三位
SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 3; #默认初始位置为0,从第一条开始顺序取出三条
SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 0,5; #从第0开始，即先查询出第一条，然后包含这一条在内往后查5条
SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 5,5; #从第5开始，即先查询出第6条，然后包含这一条在内往后查5条正则表达式查询
看示例
#之前我们用like做模糊匹配，只有%和_，局限性比较强，所以我们说一个正则，之前我们是不是学过正则匹配，你之前学的正则表达式都可以用，正则是通用的
SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP '^ale';
SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP 'on$';
SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP 'm{2}';
小结：对字符串匹配的方式
WHERE name = 'egon';
WHERE name LIKE 'yua%';
WHERE name REGEXP 'on$';练习
查看所有员工中名字是jin开头，n或者g结果的员工信息答案
select * from employee where name regexp '^jin.*[g|n]$';原文地址：https://www.cnblogs.com/zhufanyu/p/12129444.html
时间： 2024-10-04 17:12:48