数据库练习（二）

快来打我* 2022-11-13 06:26 213阅读 0赞

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该篇博客承接上一篇[数据库练习一][Link 1]

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## 优先级 ##

*  优先级由高到低的顺序为：小括号，not， 比较运算符，逻辑运算符
 *  and 比 or 先运算，如果同时出现并希望先算or ,需要结合（）使用。

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## 排序 ##

为了方便查看数据，可以对数据进行排序

语法：

select * from 表名 order by [列1 asc|desc, 列2 asc|desc,……]

说明

*  将⾏数据按照列1进⾏排序，如果某些⾏列1的值相同时，则按照列2排序，以此类推
 *  默认按照列值从⼩到⼤排列（asc）
 *  asc从⼩到⼤排列，即升序
 *  desc从⼤到⼩排序，即降序

例1：查询未删除学⽣信息，按名称升序

select * from students where is_delete=0 order by name;

例2：查询未删除学生信息，按id降序

select * from students where is_delete = 0 and order by id desc;

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## 聚合函数 ##

为了快速得到统计数据，经常会用到如下5个聚合函数

**总数**

*  count(\*)表示计算总⾏数，括号中写星与列名，结果是相同的
 *  聚合函数不能在 where 中使⽤！！！

例1：查询学生总人数

select count(*) from students;

**最大值**

*  max(列)表示求此列的最大值

例2：查询女生的编号最大值

select max(id) from students where gender = 2;

**最小值**

*  min(列) 表示求此列的最小值

例3：查询未删除的学生最小标号

select min(id) from students where is_delete = 0;

**求和**

*  sum(列)表示求此列的和

例4：查询男生的总年龄

select sum(age) from students where gender = 1;

例5：查询男生的平均年龄

select sum(age)/count(*) from students where gender  = 1;

**平均值**

*  avg(列) 表示求此列的平均值

例6：查询未删除女生的编号平均值

select avg(id) from students where is_delete = 0 and gender = 2;

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## 分组 group by ##

1.  group by的含义:将查询结果按照1个或多个字段进⾏分组，字段值相  
    同的为⼀组
2.  group by可⽤于单个字段分组，也可⽤于多个字段分组

> select \* from students;  
> ±—±----------±-----±-------±-------±-------±----------+  
> | id | name | age | height | gender | cls\_id | is\_delete |  
> ±—±----------±-----±-------±-------±-------±----------+  
> | 1 | ⼩明 | 18 | 180.00 | ⼥ | 1 | |  
> | 2 | ⼩⽉⽉ | 18 | 180.00 | ⼥ | 2 | |  
> | 3 | 彭于晏 | 29 | 185.00 | 男 | 1 | |  
> | 4 | 刘德华 | 59 | 175.00 | 男 | 2 | |  
> | 5 | ⻩蓉 | 38 | 160.00 | ⼥ | 1 | |  
> | 6 | 凤姐 | 28 | 150.00 | 保密 | 2 | |  
> | 7 | 王祖贤 | 18 | 172.00 | ⼥ | 1 | |  
> | 8 | 周杰伦 | 36 | NULL | 男 | 1 | |  
> | 9 | 程坤 | 27 | 181.00 | 男 | 2 | |  
> | 10 | 刘亦菲 | 25 | 166.00 | ⼥ | 2 | |  
> | 11 | ⾦星 | 33 | 162.00 | 中性 | 3 | |  
> | 12 | 静⾹ | 12 | 180.00 | ⼥ | 4 | |  
> | 13 | 周杰 | 34 | 176.00 | ⼥ | 5 | |  
> | 14 | 郭靖 | 12 | 170.00 | 男 | 4 | |  
> ±—±----------±-----±-------±-------±-------±----------+  
> select gender from students group by gender;  
> ±-------+  
> | gender |  
> ±-------+  
> | 男 |  
> | ⼥ |  
> | 中性 |  
> | 保密 |  
> ±-------+

根据gender字段来分组，gender字段的全部值有4个’男’,‘⼥’,‘中性’,‘保密’，  
所以分为了4组 当group by单独使⽤时，只显示出每组的第⼀条记录, 所  
以group by单独使⽤时的实际意义不⼤

group by + group\_concat()

1.  group\_concat(字段名)可以作为⼀个输出字段来使⽤，
2.  表示分组之后，根据分组结果，使⽤group\_concat()来放置每⼀组的  
    某字段的值的集合

select gender from students group by gender;

> ±-------+  
> | gender |  
> ±-------+  
> | 男 |  
> | ⼥ |  
> | 中性 |  
> | 保密 |  
> ±-------+

例1：分别统计不同性别人的名字

select gender,group_concat(name) from students group by gender;

> ±-------±----------------------------------------------------------+  
> | gender | group\_concat(name) |  
> ±-------±----------------------------------------------------------+  
> | 男 | 彭于晏,刘德华,周杰伦,程坤,郭靖 |  
> | ⼥ | ⼩明,⼩⽉⽉,⻩蓉,王祖贤,刘亦菲,静⾹,周杰 |  
> | 中性 | ⾦星 |  
> | 保密 | 凤姐

例2：分别统计不同性别人的id

select gender,group_concat(id) from students group by gender;

> ±-------±-----------------+  
> | gender | group\_concat(id) |  
> ±-------±-----------------+  
> | 男 | 3,4,8,9,14 |  
> | ⼥ | 1,2,5,7,10,12,13 |  
> | 中性 | 11 |  
> | 保密 | 6 |  
> ±-------±-----------------+

group by + 集合函数

1.  通过group\_concat()的启发，我们既然可以统计出每个分组的某字段  
    的值的集合，那么我们也可以通过集合函数来对这个 值的集合 做⼀  
    些操作

select gender,group_concat(age) from students group by gender;

例3：分别统计性别为男/女的人年龄平均值

select gender, avg(age) from students group by gender;

例4：分别统计性别为男/女的人的个数

select gender,count(*) from students group by gender;

group by + having

1.  having 条件表达式：⽤来分组查询后指定⼀些条件来输出查询结果
2.  having作⽤和where⼀样，但having只能⽤于group by

select gender,count(*) from students group by gender having count(*)>2

group by + with rollup

1.  with rollup的作⽤是：在最后新增⼀⾏，来记录当前列⾥所有记录的  
    总和

例5：分别统计性别为男/女的人的个数，并记录他们的总和

select gender,count(*) from students group by gender with rollup

## 获取部分行 ##

当数据量过⼤时，在⼀⻚中查看数据是⼀件⾮常麻烦的事情

语法

select * from 表名 limit start,count

说明

*  从start开始，获取count条数据

例1:查询前三行男生信息

select * from students where gender=1 limit 0,3;

**示例：分页**

这里大家可以 看这篇博客 [8种MySQL分页方法总结][8_MySQL] ，总结了不同几种方式，这里就不在赘述

[Link 1]: https://blog.csdn.net/weixin_44096353/article/details/115217965
[8_MySQL]: https://blog.csdn.net/weixin_44096353/article/details/115250716?spm=1001.2014.3001.5501