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零基础SQL教程: 基础查询 05

2022-08-11 07:05:00 Add小兵

查询数据

在关系数据库中,最常用的操作就是查询。

准备数据
为了便于讲解和练习,我们先准备好了一个students表和一个classes表,它们的结构和数据如下:

-- 如果test数据库不存在,就创建test数据库:
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test;

-- 切换到test数据库
USE test;

-- 删除classes表和students表(如果存在):
DROP TABLE IF EXISTS classes;
DROP TABLE IF EXISTS students;

-- 创建classes表:
CREATE TABLE classes (
    id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

-- 创建students表:
CREATE TABLE students (
    id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    class_id BIGINT NOT NULL,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    gender VARCHAR(1) NOT NULL,
    score INT NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

-- 插入classes记录:
INSERT INTO classes(id, name) VALUES (1, '一班');
INSERT INTO classes(id, name) VALUES (2, '二班');
INSERT INTO classes(id, name) VALUES (3, '三班');
INSERT INTO classes(id, name) VALUES (4, '四班');

-- 插入students记录:
INSERT INTO students (id, class_id, name, gender, score) VALUES (1, 1, '小明', 'M', 90);
INSERT INTO students (id, class_id, name, gender, score) VALUES (2, 1, '小红', 'F', 95);
INSERT INTO students (id, class_id, name, gender, score) VALUES (3, 1, '小军', 'M', 88);
INSERT INTO students (id, class_id, name, gender, score) VALUES (4, 1, '小米', 'F', 73);
INSERT INTO students (id, class_id, name, gender, score) VALUES (5, 2, '小白', 'F', 81);
INSERT INTO students (id, class_id, name, gender, score) VALUES (6, 2, '小兵', 'M', 55);
INSERT INTO students (id, class_id, name, gender, score) VALUES (7, 2, '小林', 'M', 85);
INSERT INTO students (id, class_id, name, gender, score) VALUES (8, 3, '小新', 'F', 91);
INSERT INTO students (id, class_id, name, gender, score) VALUES (9, 3, '小王', 'M', 89);
INSERT INTO students (id, class_id, name, gender, score) VALUES (10, 3, '小丽', 'F', 85);

-- OK:
SELECT 'ok' as 'result:';

和内存数据库不同的是,对MySQL数据库做的所有修改,都会保存下来。如果你希望恢复到初始状态,可以再次运行该脚本。

students表存储了学生信息:

idclass_idnamegenderscore
11小明M90
21小红F95
31小军M88
41小米F73
52小白F81
62小兵M55
72小林M85
83小新F91
93小王M89
103小丽F85

classes表存储了班级信息:

idname
1一班
2二班
3三班
4四班

基本查询

要查询数据库表的数据,我们使用如下的SQL语句:

SELECT * FROM <表名>

假设表名是students,要查询students表的所有行,我们用如下SQL语句:

SELECT * FROM students;

使用SELECT FROM students时,SELECT是关键字,表示将要执行一个查询,表示“所有列”,FROM表示将要从哪个表查询,本例中是students表。

该SQL将查询出students表的所有数据。注意:查询结果也是一个二维表,它包含列名和每一行的数据。

要查询classes表的所有行,我们用如下SQL语句:

SELECT * FROM classes;

运行上述SQL语句,观察查询结果。

SELECT语句其实并不要求一定要有FROM子句。我们来试试下面的SELECT语句:

SELECT 100+200;

上述查询会直接计算出表达式的结果。虽然SELECT可以用作计算,但它并不是SQL的强项。但是,不带FROM子句的SELECT语句有一个有用的用途,就是用来判断当前到数据库的连接是否有效。许多检测工具会执行一条SELECT 1;来测试数据库连接。

小结

使用SELECT查询的基本语句SELECT * FROM <表名>可以查询一个表的所有行和所有列的数据。

SELECT查询的结果是一个二维表。

条件查询

使用SELECT * FROM <表名>可以查询到一张表的所有记录。但是,很多时候,我们并不希望获得所有记录,而是根据条件选择性地获取指定条件的记录,例如,查询分数在80分以上的学生记录。在一张表有数百万记录的情况下,获取所有记录不仅费时,还费内存和网络带宽。

SELECT语句可以通过WHERE条件来设定查询条件,查询结果是满足查询条件的记录。例如,要指定条件“分数在80分或以上的学生”,写成WHERE条件就是SELECT * FROM students WHERE score >= 80。

其中,WHERE关键字后面的score >= 80就是条件。score是列名,该列存储了学生的成绩,因此,score >= 80就筛选出了指定条件的记录:

SELECT * FROM students WHERE score >= 80;

因此,条件查询的语法就是:

SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式>

条件表达式可以用<条件1> AND <条件2>表达满足条件1并且满足条件2。例如,符合条件“分数在80分或以上”,并且还符合条件“男生”,把这两个条件写出来:

  • 条件1:根据score列的数据判断:score >= 80
  • 条件2:根据gender列的数据判断:gender = 'M',注意gender列存储的是字符串,需要用单引号括起来。
    就可以写出WHERE条件:score >= 80 AND gender = 'M'
SELECT * FROM students WHERE score >= 80 AND gender = 'M' ;

第二种条件是<条件1> OR <条件2>,表示满足条件1或者满足条件2。例如,把上述AND查询的两个条件改为OR,查询结果就是“分数在80分或以上”或者“男生”,满足任意之一的条件即选出该记录:

SELECT * FROM students WHERE score >= 80 OR gender = 'M' ;

很显然OR条件要比AND条件宽松,返回的符合条件的记录也更多。

第三种条件是NOT <条件>,表示“不符合该条件”的记录。例如,写一个“不是2班的学生”这个条件,可以先写出“是2班的学生”:class_id = 2,再加上NOTNOT class_id = 2

SELECT * FROM students WHERE  NOT class_id = 2 ;

上述NOT条件NOT class_id = 2其实等价于class_id <> 2,因此,NOT查询不是很常用。

要组合三个或者更多的条件,就需要用小括号()表示如何进行条件运算。例如,编写一个复杂的条件:分数在80以下或者90以上,并且是男生:

SELECT * FROM students WHERE (score < 80 or score > 90) gender = 'M' ;

如果不加括号,条件运算按照NOTANDOR的优先级进行,即NOT优先级最高,其次是AND,最后是OR。加上括号可以改变优先级。

常用的条件表达式

条件表达式举例1表达式举例2说明
使用=判断相等score = 80name = ‘abc’字符串需要用单引号括起来
使用>判断大于score > 80name > ‘abc’字符串比较根据ASCII码,中文字符比较根据数据库设置
使用>=判断大于或相等score >= 80name >= ‘abc’
使用<判断小于score < 80name <= ‘abc’
使用<=判断小于或相等score <= 80name <= ‘abc’
使用<>判断不相等score <> 80name <> ‘abc’
使用LIKE判断相似name LIKE ‘ab%’name LIKE ‘%bc%’%表示任意字符,例如’ab%‘将匹配’ab’,‘abc’,‘abcd’

小结

通过WHERE条件查询,可以筛选出符合指定条件的记录,而不是整个表的所有记录。

投影查询

使用SELECT * FROM <表名> WHERE <条件>可以选出表中的若干条记录。我们注意到返回的二维表结构和原表是相同的,即结果集的所有列与原表的所有列都一一对应。

如果我们只希望返回某些列的数据,而不是所有列的数据,我们可以用SELECT 列1, 列2, 列3 FROM …,让结果集仅包含指定列。这种操作称为投影查询。

例如,从students表中返回idscorename这三列:

SELECT id,name,score FROM students ;

这样返回的结果集就只包含了我们指定的列,并且,结果集的列的顺序和原表可以不一样。

使用SELECT 列1, 列2, 列3 FROM …时,还可以给每一列起个别名,这样,结果集的列名就可以与原表的列名不同。它的语法是SELECT 列1 别名1, 列2 别名2, 列3 别名3 FROM …。

例如,以下SELECT语句将列名score重命名为points,而idname列名保持不变:

SELECT id,name,score as points FROM students ;

投影查询同样可以接WHERE条件,实现复杂的查询:

SELECT id,name,score as points FROM students where gender='M';

小结

使用SELECT *表示查询表的所有列,使用SELECT 列1, 列2, 列3则可以仅返回指定列,这种操作称为投影。

SELECT语句可以对结果集的列进行重命名。

排序

我们使用SELECT查询时,细心的读者可能注意到,查询结果集通常是按照id排序的,也就是根据主键排序。这也是大部分数据库的做法。如果我们要根据其他条件排序怎么办?可以加上ORDER BY子句。例如按照成绩从低到高进行排序:

SELECT id,name,gender,score FROM students order by score;

如果要反过来,按照成绩从高到底排序,我们可以加上DESC表示“倒序”:

SELECT id,name,gender,score FROM students order by score desc;

如果score列有相同的数据,要进一步排序,可以继续添加列名。例如,使用ORDER BY score DESC, gender表示先按score列倒序,如果有相同分数的,再按gender列排序:

SELECT id,name,gender,score FROM students order by score desc,gender;

默认的排序规则是ASC:“升序”,即从小到大。ASC可以省略,即ORDER BY score ASCORDER BY score效果一样。

如果有WHERE子句,那么ORDER BY子句要放到WHERE子句后面。例如,查询一班的学生成绩,并按照倒序排序:

SELECT id,name,gender,score
FROM students 
where class_id='1'
order by score desc,gender;

这样,结果集仅包含符合WHERE条件的记录,并按照ORDER BY的设定排序。

小结

使用ORDER BY可以对结果集进行排序;

可以对多列进行升序、倒序排序。

分页查询

分页
使用SELECT查询时,如果结果集数据量很大,比如几万行数据,放在一个页面显示的话数据量太大,不如分页显示,每次显示100条。

要实现分页功能,实际上就是从结果集中显示第1~100条记录作为第1页,显示第101~200条记录作为第2页,以此类推。

因此,分页实际上就是从结果集中“截取”出第M~N条记录。这个查询可以通过LIMIT <M> OFFSET <N>子句实现。我们先把所有学生按照成绩从高到低进行排序:

SELECT id,name,gender,score FROM students order by score desc;

现在,我们把结果集分页,每页3条记录。要获取第1页的记录,可以使用LIMIT 3 OFFSET 0

SELECT id,name,gender,score 
FROM students 
order by score desc 
LIMIT 3 OFFSET 0 ;

上述查询LIMIT 3 OFFSET 0表示,对结果集从0号记录开始,最多取3条。注意SQL记录集的索引从0开始。

如果要查询第2页,那么我们只需要“跳过”头3条记录,也就是对结果集从3号记录开始查询,把OFFSET设定为3:

SELECT id,name,gender,score 
FROM students 
order by score desc 
LIMIT 3 OFFSET 3 ;

类似的,查询第3页的时候,OFFSET应该设定为6:

SELECT id,name,gender,score 
FROM students 
order by score desc 
LIMIT 3 OFFSET 6 ;

查询第4页的时候,OFFSET应该设定为9:

SELECT id,name,gender,score 
FROM students 
order by score desc 
LIMIT 3 OFFSET 9 ;

由于第4页只有1条记录,因此最终结果集按实际数量1显示。LIMIT 3表示的意思是“最多3条记录”。

可见,分页查询的关键在于,首先要确定每页需要显示的结果数量pageSize(这里是3),然后根据当前页的索引pageIndex(从1开始),确定LIMITOFFSET应该设定的值:

LIMIT总是设定为pageSize

  • OFFSET计算公式为pageSize * (pageIndex - 1)
  • 这样就能正确查询出第N页的记录集。

如果原本记录集一共就10条记录,但我们把OFFSET设置为20,会得到什么结果呢?

SELECT id,name,gender,score 
FROM students 
order by score desc 
LIMIT 3 OFFSET 20 ;

OFFSET超过了查询的最大数量并不会报错,而是得到一个空的结果集。

注意

OFFSET是可选的,如果只写LIMIT 15,那么相当于LIMIT 15 OFFSET 0

MySQL中,LIMIT 15 OFFSET 30还可以简写成LIMIT 30, 15

使用LIMIT <M> OFFSET <N>分页时,随着N越来越大,查询效率也会越来越低。

小结

使用LIMIT <M> OFFSET <N>可以对结果集进行分页,每次查询返回结果集的一部分;

分页查询需要先确定每页的数量和当前页数,然后确定LIMITOFFSET的值。

思考

在分页查询之前,如何计算一共有几页?

聚合查询

如果我们要统计一张表的数据量,例如,想查询students表一共有多少条记录,难道必须用SELECT * FROM students查出来然后再数一数有多少行吗?

这个方法当然可以,但是比较弱智。对于统计总数、平均数这类计算,SQL提供了专门的聚合函数,使用聚合函数进行查询,就是聚合查询,它可以快速获得结果。

仍然以查询students表一共有多少条记录为例,我们可以使用SQL内置的COUNT()函数查询:

SELECT COUNT(*) FROM students

COUNT()表示查询所有列的行数,要注意聚合的计算结果虽然是一个数字,但查询的结果仍然是一个二维表,只是这个二维表只有一行一列,并且列名是COUNT()

通常,使用聚合查询时,我们应该给列名设置一个别名,便于处理结果:

SELECT COUNT(*) as num FROM students;

COUNT(*)COUNT(id)实际上是一样的效果。另外注意,聚合查询同样可以使用WHERE条件,因此我们可以方便地统计出有多少男生、多少女生、多少80分以上的学生等:

SELECT COUNT(*) as num FROM students where gender = 'M' ;

除了COUNT()函数外,SQL还提供了如下聚合函数:

函数说明
SUM计算某一列的合计值,该列必须为数值类型
AVG计算某一列的平均值,该列必须为数值类型
MAX计算某一列的最大值
MIN计算某一列的最小值

注意,MAX()MIN()函数并不限于数值类型。如果是字符类型,MAX()MIN()会返回排序最后和排序最前的字符。

要统计男生的平均成绩,我们用下面的聚合查询:

SELECT AVG(source) as average FROM students where gender = 'M' ;

要特别注意:如果聚合查询的WHERE条件没有匹配到任何行,COUNT()会返回0,而SUM()AVG()MAX()MIN()会返回NULL

SELECT AVG(source) as average FROM students where gender = 'X' ;

在这里插入图片描述

分组

如果我们要统计一班的学生数量,我们知道,可以用SELECT COUNT(*) num FROM students WHERE class_id = 1;。如果要继续统计二班、三班的学生数量,难道必须不断修改WHERE条件来执行SELECT语句吗?

对于聚合查询,SQL还提供了“分组聚合”的功能。我们观察下面的聚合查询:

SELECT COUNT(*) as num FROM students group by class_id ;

执行这个查询,COUNT()的结果不再是一个,而是3个,这是因为,GROUP BY子句指定了按class_id分组,因此,执行该SELECT语句时,会把class_id相同的列先分组,再分别计算,因此,得到了3行结果。

但是这3行结果分别是哪三个班级的,不好看出来,所以我们可以把class_id列也放入结果集中:

SELECT class_id, COUNT(*) as num FROM students group by class_id ;

这下结果集就可以一目了然地看出各个班级的学生人数。我们再试试把name放入结果集:

SELECT name,class_id, COUNT(*) as num FROM students group by class_id ;

不出意外,执行这条查询我们会得到一个语法错误,因为在任意一个分组中,只有class_id都相同,name是不同的,SQL引擎不能把多个name的值放入一行记录中。因此,聚合查询的列中,只能放入分组的列。

也可以使用多个列进行分组。例如,我们想统计各班的男生和女生人数:

SELECT class_id,gender, COUNT(*) as num FROM students group by class_id,gender ;

上述查询结果集一共有6条记录,分别对应各班级的男生和女生人数。

练习

  • 请使用一条SELECT查询查出每个班级的平均分:
  • 请使用一条SELECT查询查出每个班级男生和女生的平均分:

小结

使用SQL提供的聚合查询,我们可以方便地计算总数、合计值、平均值、最大值和最小值;

聚合查询也可以添加WHERE条件。

多表查询

SELECT查询不但可以从一张表查询数据,还可以从多张表同时查询数据。查询多张表的语法是:SELECT * FROM <表1> <表2>

例如,同时从students表和classes表的“乘积”,即查询数据,可以这么写:

SELECT * FROM students,classes ;

这种一次查询两个表的数据,查询的结果也是一个二维表,它是students表和classes表的“乘积”,即students表的每一行与classes表的每一行都两两拼在一起返回。结果集的列数是students表和classes表的列数之和,行数是students表和classes表的行数之积。

这种多表查询又称笛卡尔查询,使用笛卡尔查询时要非常小心,由于结果集是目标表的行数乘积,对两个各自有100行记录的表进行笛卡尔查询将返回1万条记录,对两个各自有1万行记录的表进行笛卡尔查询将返回1亿条记录。

你可能还注意到了,上述查询的结果集有两列id和两列name,两列id是因为其中一列是students表的id,而另一列是classes表的id,但是在结果集中,不好区分。两列name同理

要解决这个问题,我们仍然可以利用投影查询的“设置列的别名”来给两个表各自的idname列起别名:

SELECT 
students.id sid,
students.name,
students.gender,
students.score,
classes.id cid,
classes.name cname
FROM students,classes ;

在这里插入图片描述
注意,多表查询时,要使用表名.列名这样的方式来引用列和设置别名,这样就避免了结果集的列名重复问题。但是,用表名.列名这种方式列举两个表的所有列实在是很麻烦,所以SQL还允许给表设置一个别名,让我们在投影查询中引用起来稍微简洁一点:

SELECT 
s.id sid,
s.name,
s.gender,
s.score,
c.id cid,
c.name cname
FROM students s ,classes c ;

在这里插入图片描述
注意到FROM子句给表设置别名的语法是FROM <表名1> <别名1>, <表名2> <别名2>。这样我们用别名sc分别表示students表和classes表。

多表查询也是可以添加WHERE条件的,我们来试试:

SELECT 
s.id sid,
s.name,
s.gender,
s.score,
c.id cid,
c.name cname
FROM students s ,classes c
WHERE  s.gender = 'M' AND c.id = 1;

在这里插入图片描述
这个查询的结果集每行记录都满足条件s.gender = 'M'c.id = 1。添加WHERE条件后结果集的数量大大减少了。

小结

使用多表查询可以获取M x N行记录;

多表查询的结果集可能非常巨大,要小心使用。

连接查询

连接查询是另一种类型的多表查询。连接查询对多个表进行JOIN运算,简单地说,就是先确定一个主表作为结果集,然后,把其他表的行有选择性地“连接”在主表结果集上。

例如,我们想要选出students表的所有学生信息,可以用一条简单的SELECT语句完成:

SELECT s.id,s.name,s.gender,s.score FROM students s ;

在这里插入图片描述
但是,假设我们希望结果集同时包含所在班级的名称,上面的结果集只有class_id列,缺少对应班级的name列。

现在问题来了,存放班级名称的name列存储在classes表中,只有根据students表的class_id,找到classes表对应的行,再取出name列,就可以获得班级名称。

这时,连接查询就派上了用场。我们先使用最常用的一种内连接——INNER JOIN来实现:

SELECT s.id,s.name,c.class_id,c.name class_name ,s.gender,s.score
FROM students s 
INNER JOIN classes c 
on s.class_id = c.id;

在这里插入图片描述
注意INNER JOIN查询的写法是:

先确定主表,仍然使用FROM <表1>的语法;
再确定需要连接的表,使用INNER JOIN <表2>的语法;
然后确定连接条件,使用ON <条件…>,这里的条件是s.class_id = c.id,表示students表的class_id列与classes表的id列相同的行需要连接;
可选:加上WHERE子句、ORDER BY等子句。使用别名不是必须的,但可以更好地简化查询语句。
那什么是内连接(INNER JOIN)呢?先别着急,有内连接(INNER JOIN)就有外连接(OUTER JOIN)。我们把内连接查询改成外连接查询,看看效果:

SELECT s.id,s.name,c.class_id,c.name class_name ,s.gender,s.score
FROM students s 
RIGHT OUTER JOIN classes c 
on s.class_id = c.id;

在这里插入图片描述
执行上述RIGHT OUTER JOIN可以看到,和INNER JOIN相比,RIGHT OUTER JOIN多了一行,多出来的一行是“四班”,但是,学生相关的列如namegenderscore都为NULL

这也容易理解,因为根据ON条件s.class_id = c.idclasses表的id=4的行正是“四班”,但是,students表中并不存在class_id=4的行。

RIGHT OUTER JOIN,就有LEFT OUTER JOIN,以及FULL OUTER JOIN。它们的区别是:

INNER JOIN只返回同时存在于两张表的行数据,由于students表的class_id包含1,2,3,classes表的id包含1,2,3,4,所以,INNER JOIN根据条件s.class_id = c.id返回的结果集仅包含1,2,3。

RIGHT OUTER JOIN返回右表都存在的行。如果某一行仅在右表存在,那么结果集就会以NULL填充剩下的字段。

LEFT OUTER JOIN则返回左表都存在的行。如果我们给students表增加一行,并添加class_id=5,由于classes表并不存在id=5的行,所以,LEFT OUTER JOIN的结果会增加一行,对应的class_nameNULL

在这里插入图片描述
最后,我们使用FULL OUTER JOIN,它会把两张表的所有记录全部选择出来,并且,自动把对方不存在的列填充为NULL:
在这里插入图片描述对于这么多种JOIN查询,到底什么使用应该用哪种呢?其实我们用图来表示结果集就一目了然了。

假设查询语句是:

SELECT ... FROM tableA ??? JOIN tableB ON tableA.column1 = tableB.column2;

我们把tableA看作左表,把tableB看成右表,那么INNER JOIN是选出两张表都存在的记录:

在这里插入图片描述

LEFT OUTER JOIN是选出左表存在的记录:

在这里插入图片描述
RIGHT OUTER JOIN是选出右表存在的记录:

在这里插入图片描述

FULL OUTER JOIN则是选出左右表都存在的记录:

在这里插入图片描述

小结

JOIN查询需要先确定主表,然后把另一个表的数据“附加”到结果集上;

INNER JOIN是最常用的一种JOIN查询,它的语法是SELECT … FROM <表1> INNER JOIN <表2> ON <条件…>;

JOIN查询仍然可以使用WHERE条件和ORDER BY排序。

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