今日内容概要
- 查询关键字
- 多表查询思路
- 可视化软件navicat
- 多表查询练习题
- python操作MySQL
今日内容详细
一、查询关键字之having过滤
having与where的功能是一模一样的 都是对数据进行筛选
where用在分组之前的筛选
havng用在分组之后的筛选
为了更好的区分 所以将where说成筛选 havng说成过滤
# 统计每个部门年龄在30岁以上的员工的平均薪资并且保留平均薪资大于10000的部门
'''编写SQL语句 不要指望着一步到位 边写边看慢慢拼凑'''
# 1.先获取每个部门年龄在30岁以上的员工的平均薪资
先筛选出30岁以上的员工数据 然后再对数据进行分组
select post,avg(salary) from emp where age>30 group by post;
# 2.在过滤出平均薪资大于10000的数据
针对分组之后的数据再次筛选 需要使用having而不是where
select post,avg(salary) from emp
where age>30
group by post
having avg(salary) > 10000
;
'''针对聚合函数 如果还需要在其他地方作为条件使用 可以先起别名'''
select post,avg(salary) as avg_salary from emp
where age>30
group by post
having avg_salary > 10000
;
二、查询关键字之distinct去重
# 去重的前提 数据必须是一模一样的才可以(如果数据有主键肯定无法去重)
select distinct age from emp;
"""
学到django orm之后 数据会被封装成对象
那个时候主键很容易被我们忽略 从而导致去重没有效果!!!
"""
三、查询关键字之order by排序
# 1.按照薪资高低排序
select * from emp order by salary; # 默认是升序(从小到大)
select * from emp order by salary asc; # 关键字asc 可以省略
select * from emp order by salary desc; # 降序(从大到小)
# 2.先按照年龄升序排序 如果年龄相同 则再按照薪资降序排序
select * from emp order by age asc,salary desc;
# 3.统计各部门年龄在10岁以上的员工平均工资 并且保留平均工资大于1000的部门并按照从大到小的顺序排序
select post,avg(salary) as avg_salary from emp
where age > 10
group by post
having avg_salary > 1000
order by avg_salary desc;
四、查询关键字之limit分页
# 分页即限制展示条数
# 1.限制只展示五条数据
select * from emp limit 5;
# 2.分页效果
select * from emp limit 5,5;
# 3.查询工资最高的人的详细信息
select * from emp order by salary desc limit 1;
"""
当数据特别多的时候 经常使用limit来限制展示条数 节省资源 防止系统崩溃
"""
五、查询关键字之regexp正则
select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$';
"""
补充说明:我们目前所讲的是MySQL查询关键字中使用频率较高的一些
其实还有一些关键字目前无需讲解 并且SQL语句里面同样还支持流程控制语法
如果感兴趣的话 课后可以自行百度查看 非常简单!!!
"""
六、多表查询思路
# 多表查询的思路总共就两种
1.子查询
就相当于是我们日常生活中解决问题的方式(一步步解决)
将一条SQL语句的查询结果加括号当做另外一条SQL语句的查询条件
eg:以昨天的员工表和部门表为例 查询jason所在的部门名称
子查询的步骤
1.先查jason所在的部门编号
2.根据部门编号去部门表中查找部门名称
2.连表操作
先将多张表拼接到一起 形成一张大表 然后基于单表查询获取数据
eg:以昨天的员工表和部门表为例 查询jason所在的部门名称
连表操作
1.先将员工表和部门表按照某个字段拼接到一起
2.基于单表查询
# 实际演练
create table dep(
id int primary key auto_increment,
name varchar(32)
);
create table emp(
id int primary key auto_increment,
name varchar(32),
gender enum('male','female','others') default 'male',
age int,
dep_id int
);
insert into dep values(200,'技术'),(201,'人力资源'),(202,'销售'),(203,'运营'),(205,'安保');
insert into emp(name,age,dep_id) values('jason',18,200),('tony',28,201),('oscar',38,201),('jerry',29,202),('kevin',39,203),('jack',48,204);
# 使用子查询 获取jason所在的部门名称
# 1.先获取jason的部门编号
select dep_id from emp where name='jason';
# 2.将结果加括号作为查询条件
select name from dep where id=(select dep_id from emp where name='jason');
# 使用连表操作 获取jason所在的部门名称
笛卡尔积(了解知识)
select * from emp,dep; # 会讲所有的数据全部对应一遍
select * from emp,dep where emp.dep_id=dep.id; # 效率低下
"""
1.一条SQL语句的查询结果 我们也可以看成是一张虚拟表
2.如果一条SQL语句中设计到多张表的字段名称编写 建议使用表名前缀做区分
"""
连表操作有四个关键字
inner join 内连接
select * from emp inner join dep on emp.dep_id=dep.id;
'''只连接两张表中有对应关系的数据'''
left join 左连接
select * from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id;
'''以左表为基准 展示所有的数据 没有对应项则用NULL填充'''
right join 右连接
select * from emp right join dep on emp.dep_id=dep.id;
'''以右表为基准 展示所有的数据 没有对应项则用NULL填充'''
union 全连接
select * from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id
union
select * from emp right join dep on emp.dep_id=dep.id;
'''左右两表数据全部展示 没有对应项则用NULL填充'''
答案求解
select dep.name from emp
inner join dep on emp.dep_id=dep.id
where emp.name='jason'
;
"""
了解
我们学会了连表操作之后 其实就可以将N多张表拼接到一起
思路:我们可以将两张表拼接之后的结果起别名当做一张表使用
然后再去跟另外一张表拼接
select * from emp inner join
(select emp.id as epd,emp.name,dep.id from emp inner join dep on emp.dep_id=dep.id) as t1
on emp.id=t1.epd;
"""
七、可视化软件之Navicat
Navicat可以充当很多数据库软件的客户端 提供了图形化界面能够让我们更加快速的操作数据库
# 下载
navicat有很多版本 并且默认都是收费使用
正版可以免费体验14天
针对这种图形化软件 版本越新越好(不同版本图标颜色不一样 但是主题功能是一样的)
# 使用
内部封装了SQL语句 用户只需要鼠标点点点就可以快速操作
连接数据库 创建库和表 录入数据 操作数据
外键 SQL文件 逆向数据库到模型 查询(自己写SQL语句)
# 使用navicat编写SQL 如果自动补全语句 那么关键字都会变大写
SQL语句注释语法(快捷键与pycharm中的一致 ctrl+?)
#
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# 运行SQL文件
