MySQL基础教程之DML语句详解

2022-05-15 0 773
目录
  • DML 语句
  • 1.插入记录
  • 2.更新记录
  • 3.简单查询记录
  • 4.删除记录
  • 5.查询记录详解(DQL语句)
    • 5.1.查询不重复的记录
    • 5.2.条件查询
    • 5.3.聚合查询
    • 5.4.排序查询
    • 5.5.limit查询
    • 5.6.连表查询
    • 5.7.子查询
    • 5.8.记录联合
    • 5.9.select语句的执行顺序
  • 6.总结

    DML 语句

    DML(Data Manipulation Language)语句:数据操纵语句。

    用途:用于添加、修改、删除和查询数据库记录,并检查数据完整性。

    常用关键字:insert、update、delete、select等。

    DML 操作的对象是库表的数据(记录)。

    主要包括插入(insert)、更新(update)、删除(delete)和查询(select)。

    DML 语句是开发人员使用最频繁的操作。

    1.插入记录

    插入一条记录

    insert into tablename (field1,field2,...,fieldn) values (value1,value2,...,valuen);

    一次性插入多条数据

    insert into tablename
    
     (field1,field2,...,fieldn)
    
    values
    
     (value1,value2,...,valuen),
    
     (value1,value2,...,valuen);

    2.更新记录

    更新单表数据

    update tablename set field1=value1,filed2=value2,...fieldn=valuen [where condition]

    同时更新多个表的数据

    update t1,t2,...,tn set t1.field1=expr1,tn.field=exprn [where condition];

    通常用于根据一个表的字段来动态地更新另外一个表的字段

    在此说明:中括号 “[ ]” 代表的是可选参数,即可有可无的参数。

    3.简单查询记录

    简单的条件查询。符号“*”代表查询所有字段,如果只想看其中某些列,则写表的列名。

    select * from tablename [where condition];
    
    select field1,field2,...,fieldn from tablename [where condition];

    别名

        给列名或表名取别名的关键字:AS 或者不写关键字。如:

    select field1 AS f1,field2 f2  from tablename;
    
    select t2.field1 AS f1,t1.field2 f2  from table1 as t1,table2 t2;

    不取别名,则查询结果的列名为表原本的列名;

    取别名,则查询结果的列名为别名

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    4.删除记录

    删除单表记录

    delete from tablename [where condition];

    同时删除多个表的数据

    delete t1,t2,...,tn from t1,t2,...,tn [where condition];

    说明:不加where 条件则删除全表数据

    单表“增改查删”操作案例:

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    多表“删除”操作案例:

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      再看个删除案例

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     最后再看个删除案例

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    多表删除结论:

      条件成立,则删除有条件表的对应数据,没条件的则全表删除;

      条件不成立,则都不删除。

    留个疑问:多表删除不给where 条件会怎样呢?

    关于同时更新多个表数据的操作,可以自行探索,毕竟有思考的学习最有价值。

    5.查询记录详解(DQL语句)

    DQL(Data Query Language)即数据库查询语言。

    数据库查询语句就像玩积木一样,一块一块的拼凑,每个中括号“[]”代表一块积木。

    先通过递进的方式一条一条列出查询语法。

    5.1.查询不重复的记录

    select distinct filed from tablename;

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    distinct 关键字是对 “查询结果集” 去重,再看个例子就明白了。

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    5.2.条件查询

    --查询所有列:
    
    select * from tablename [where condition];
    
    --查询指定列:
    
    select [field1,field2,...,fieldn] from tablename [where condition];

    常用的条件(condition)

    等于:field = xxx

    大于:field > xxx

    小于:field < xxx

    不等于:field != xxx

    不等于:field <> xxx

    等于null:field is null

    不等于null:field is not null

    多个条件之间用逻辑运算符:and 和 or 

    模糊查询之”_”:field like _x_xx_     符号”_”代表匹配单个任意字符,可以在你喜欢的字符旁加上”_”

    模糊查询之”%”:field like %x%xx%     符号”%”代表匹配0~n个任意字符,可以在你喜欢的字符旁加上”%”

    in语句查询:field in(value1,value2,…)  查询field 和 in 数组配得上的,不配就没有数据

    not in语句查询:field not in(value1,value2,…)   查询field 和 in 数组配不上的,不配就有数据

    其它常用条件具体怎么用,参考常用条件去操作。

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    5.3.聚合查询

    --最简单的聚合查询:
    select [field1,field2,...,fieldn] fun_name from tablename group by field;
    --完整语法:
    select [field1,field2,...,fieldn] fun_name from tablename
     [where condition]
     [group by field1,field2,...,fieldn [with rollup]]
     [having condition];

    说明:

    fun_name  表示聚合函数,常用有:求和sum()、记录数count(*)、平均值avg()、最大值max()、最小值min();

    [where condition] 就是上面讲的条件查询;

    [group by field1,field2,…,fieldn [with rollup]] 

      group by 关键字表示对field字段进行分类聚合;

      with rollup 关键字表示是否对分类聚合后的结果进行再汇总

    [having condition] 对分类聚合后的查询结果集进行条件的过滤

    where 和 having 的区别:

    1. where 是分组前的条件过滤;having 是分组后的条件过滤。
    2. where 是用原表列名做条件过滤;having 是用查询结果集列名做条件过滤。

        优先选择where 条件过滤,这样可以减少结果集,进而提高分类聚合的效率。

    中括号”[]”代表可选的意思,也就是说group by 前面的[where condition] 可有可无,后面的[with rollup] 和 [having condition] 也是可有可无。

    group by 和distinct 的区别:    group by 是对指定列进行分组;distinct 是对查询结果进行去重。

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    加入where 和 having的例子:

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    列名为avg(stu_age) 看着有点怪怪,给他取个别名就一目了然:

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    5.4.排序查询

    --最简单的排序查询:
    select * from tablename order by field;
    --完整语法:
    select [field1,field2,...,fieldn] fun_name from tablename
     [where condition]
     [group by field1,field2,...,fieldn [with rollup]]
     [having condition]
     [order by field1 [desc|asc], field2 [desc|asc],...,fieldn [desc|asc]];
    DESC 代表降序(从大到小);ASC 代表升序(从小到大),asc为默认排序。也就是说你只要记住desc 就可以了。碰巧的是desc 是查询表设计的关键字,而且语法很简单:desc tablename;

    单列排序:

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    多列排序:用符号 “,” 隔开即可

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    5.5.limit查询

      又称为限制查询、范围查询、分页查询

    --最简单的limit查询:offset_start和数组下标一样,从0开始算
    select * from tablename limit offset_start,row_count;
    --完整语法:这条sql是单表查询的完整版
    select [field1,field2,...,fieldn] fun_name from tablename
     [where condition]
     [group by field1,field2,...,fieldn [with rollup]]
     [having condition]
     [order by field1 [desc|asc], field2 [desc|asc],...,fieldn [desc|asc]]
     [limit offset_start,row_count];

    例子1:从第1条开始,查询两条数据

    例子2:从第2条开始,查询两条数据

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    =========================

    = 以上就是关于单表查询的语法 =

    = 以下则是关于两表联查的语法 =

    =========================

    5.6.连表查询

    在需要关联多个表数据时使用。 学习左连接和内连接即可。

    左连接:选出左表所有的记录,不管右表有没有和它匹配;左表是主,关联右表信息

    select * from t1 left join t2 on t1.field1=t2.field2;

    内连接:仅选出两张表中互相匹配的记录,没有匹配则结果为空

    select * from t1 inner join t2 on t1.field1=t2.field2;
    
    select * from t1,t2 where t1.field1=t2.field2;

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    5.7.子查询

    在需要另外一个查询结果作为查询条件时使用。子查询用“()” 括起来。

    如:查询学生“张三”的成绩

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    某些情况下,子查询可以转化为连表查询。如上面的例子可以写成连表查询:

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    5.8.记录联合

     将两个过多个表的查询结果合并成结果集输出。合并的条件是多个表的查询结果字段数要相同,注意是查询结果字段数不是表字段数。

    select f1,f2,...,fn from t1
    
    union/union all
    
    select f1,f2,...,fn from t2
    
    ...
    
    union/union all
    
    select f1,f2,...,fn from tn

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    查询结果字段数不等,则报错

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    固定查询结果集字段数

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    5.9.select语句的执行顺序

    自行证明该执行顺序是否正确,也算是对前面所学知识的一个巩固。​

    (7)  SELECT 

    (8)  DISTINCT <select_list>

    (1)  FROM <left_table>

    (3)  <join_type> JOIN <right_table>

    (2)  ON <join_condition>

    (4)  WHERE <where_condition>

    (5)  GROUP BY <group_by_list>

    (6)  HAVING <having_condition>

    (9)  ORDER BY <order_by_condition>

    (10) LIMIT <limit_number>​

    6.总结

    到此为止,关于日常操作最为频繁的表数据的插入(insert)、更新(update)、删除(delete)和查询(select)语句就讲完了。最为繁杂的查询语句,又名为DQL语句,是DML语句中的重点。

    到此这篇关于MySQL基础教程之DML语句的文章就介绍到这了,更多相关MySQL基础之DML语句内容请搜索NICE源码以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持NICE源码!

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