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【JavaWeb】MySQL

article 2025/9/15 5:30:32

1 引言

1.1 为什么学？

在学习SpringBootWeb基础知识(IOC、DI等)时，在web开发中，为了应用程序职责单一，方便维护，一般将web应用程序分为三层，即：Controller、Service、Dao 。

之前的案例中，是这样的请求流程：浏览器发起请求，先请求Controller；Controller接收到请求之后，调用Service进行业务逻辑处理；Service再调用Dao，Dao再解析user.txt中所存储的数据。

txt文件中可以存储数据，但是在企业项目开发中一般不会使用文本文件存储项目数据，因为不便管理维护，操作难度大。所以需要学习数据库技术。

1.2 相关概念

数据库：英文为 DataBase，简称DB，它是存储和管理数据的仓库。

像我们日常访问的电商网站京东，企业内部的管理系统OA、ERP、CRM这类的系统，以及大家每天都会刷的头条、抖音类的app，这些大家所看到的数据，其实都是存储在数据库中的。最终这些数据，只是在浏览器或app中展示出来而已，最终数据的存储和管理都是数据库负责的。

数据是存储在数据库中的，那要如何操作数据库以及数据库中所存放的数据呢？

那就是数据库管理系统。

数据库管理系统（DataBase Management System，简称DBMS），是操作和管理数据库的大型软件。

将来只需要操作这个软件，就可以通过这个软件来操纵和管理数据库了。

此时又出现一个问题：DBMS这个软件怎么知道要操作的是哪个数据库、哪个数据呢？是对数据做修改还是查询呢？

需要给DBMS软件发送一条指令，告诉这个软件我们要执行的是什么样的操作，要对哪个数据进行操作。而这个指令就是SQL语句。

SQL（Structured Query Language，简称SQL）：结构化查询语言，它是操作关系型数据库的编程语言，定义了一套操作关系型数据库的统一标准。

学习数据库开发，最为重要的就是学习SQL语句。

了解了数据库的一些简单概念之后，接下来再来介绍下目前主流的数据库，这里截取了排名前十的数据库：

Oracle：大型的收费数据库，Oracle公司产品，价格昂贵。（通常是不差钱的公司会选择使用这个数据库）

MySQL：开源免费的中小型数据库，后来Sun公司收购了MySQL，而Oracle又收购了Sun公司。目前Oracle推出两个版本的Mysql：社区版(开源免费)、商业版(收费)。

SQL Server：Microsoft 公司推出的收费的中型数据库，C#、.net等语言常用。

PostgreSQL：开源免费的中小型数据库。

DB2：IBM公司的大型收费数据库产品。

SQLLite：嵌入式的微型数据库。Android内置的数据库采用的就是该数据库。

MariaDB：开源免费的中小型数据库。是MySQL数据库的另外一个分支、另外一个衍生产品，与MySQL数据库有很好的兼容性。

在这里，学习现在互联网公司开发使用最为流行的MySQL数据库即可。

2 MySQL 概述

2.1 介绍

官网：https://dev.mysql.com/

MySQL官方提供了两个版本：

商业版本（MySQL Enterprise Edition）

该版本是收费的，我们可以使用30天。官方会提供对应的技术支持。

社区版本（MySQL Community Server）

该版本是免费的，但是MySQL不会提供任何的技术支持。

作为学习，下载社区版本即可，下载安装配置及连接方法等在准备篇中。

学习阶段MySQL服务器常安装在本地，而企业开发中，MySQL服务器安装在公司服务器上，放置于专门IDC机房。使用时，开发人员需在本地电脑远程连接服务器上的MySQL，且项目组内多人都会访问此服务器。

接下来演示借助 MySQL 客户端命令行连接服务器端 MySQL 的操作：

mysql [-h数据库服务器的IP地址 -P端口号] -u用户名 -p密码

2.2 数据模型

在介绍 Mysql的数据模型之前，需要先了解一个概念：关系型数据库。

2.3.1 关系型数据库（RDBMS）

概念：建立在关系模型基础上，由多张相互连接的二维表组成的数据库。而所谓二维表，指的是由行和列组成的表，类似Excal中的表格。

二维表的优点：

使用表存储数据，格式统一，便于维护

使用SQL语言操作，标准统一，使用方便，可用于复杂查询

2.3.2 数据模型

介绍完了关系型数据库之后，接下来再来看一看在Mysql数据库当中到底是如何来存储数据的，也就是Mysql 的数据模型。

MySQL是关系型数据库，是基于二维表进行数据存储的，具体的结构关系如下:

通过MySQL客户端连接数据库管理系统DBMS，然后通过DBMS操作数据库。

使用MySQL客户端，向数据库管理系统发送一条SQL语句，由数据库管理系统根据SQL语句指令去操作数据库中的表结构及数据。

一个数据库服务器中可以创建多个数据库，一个数据库中也可以包含多张表，而一张表中又可以包含多行记录。

3 SQL语句

SQL：结构化查询语言。一门操作关系型数据库的编程语言，定义操作所有关系型数据库的统一标准。SQL语句根据其功能被分为四大类：DDL、DML、DQL、DCL 。

分类	全称	说明
DDL	Data Definition Language	数据定义语言，用来定义数据库对象(数据库，表，字段)
DML	Data Manipulation Language	数据操作语言，用来对数据库表中的数据进行增删改
DQL	Data Query Language	数据查询语言，用来查询数据库中表的记录
DCL	Data Control Language	数据控制语言，用来创建数据库用户、控制数据库的访问权限

3.1 DDL语句

3.1.1 数据库操作

我们在进行数据库设计，需要使用到刚才所介绍SQL分类中的DDL语句。

DDL英文全称是Data Definition Language(数据定义语言)，用来定义数据库对象(数据库、表)。

DDL中数据库的常见操作：查询、创建、使用、删除。

3.1.1.1 查询数据库

查询所有数据库

show databases;

查询当前数据库

select database();

3.1.1.2 创建数据库

语法

create database [ if not exists ] 数据库名  [default charset utf8mb4];

创建数据库时，可以不指定字符集。因为在MySQL8版本之后，默认的字符集就是 utf8mb4。

注：在同一个数据库服务器中，不能创建两个名称相同的数据库，否则将会报错。可以使用if not exists来避免这个问题。

-- 数据库不存在,则创建该数据库；如果存在则不创建
create database if not exists itcast;

3.1.1.3 使用数据库

语法

use 数据库名 ;

要操作某一个数据库下的表时，就需要通过该指令，切换到对应的数据库下，否则不能操作。

3.1.1.4 删除数据库

语法

drop database [ if exists ] 数据库名 ;

如果删除一个不存在的数据库，将会报错。

可以加上参数 if exists ：如果数据库存在，再执行删除，否则不执行删除。

说明：上述语法中的database，也可以替换成 schema

如：create schema db01;

如：show schemas;

3.1.2 图形化工具

3.1.2.1 介绍

前面讲解了DDL中关于数据库操作的SQL语句，在编写这些SQL时，都是在命令行当中完成的。大家在练习的时候应该也感受到了，在命令行当中来敲这些SQL语句很不方便，主要的原因有以下 3 点：

没有任何代码提示。（全靠记忆，容易敲错字母造成执行报错）

操作繁琐，影响开发效率。（所有的功能操作都是通过SQL语句来完成的）

编写过的SQL代码无法保存。

在项目开发当中，通常为了提高开发效率，都会借助于现成的图形化管理工具来操作数据库。

目前MySQL主流的图形化界面工具有以下几种：

DataGrip是JetBrains旗下的一款数据库管理工具，是管理和开发MySQL、Oracle、PostgreSQL的理想解决方案。

官网：https://www.jetbrains.com/zh-cn/datagrip/

同样，安装连接等操作在准备篇中。

3.1.3 表操作

学习完了DDL语句当中关于数据库的操作之后，接下来继续学习DDL语句当中关于表结构的操作。

关于表结构的操作也是包含四个部分：创建表、查询表、修改表、删除表。

3.1.3.1 创建

语法：

create table  表名(字段1  字段1类型 [约束]  [comment  字段1注释 ],字段2  字段2类型 [约束]  [comment  字段2注释 ],......字段n  字段n类型 [约束]  [comment  字段n注释 ] 
) [ comment  表注释 ] ;

注： [ ] 中的内容为可选参数； 最后一个字段后面没有逗号

例如，创建user表，结构如下：

create table tb_user (id int comment 'ID,唯一标识',   # id是一行数据的唯一标识（不能重复）username varchar(20) comment '用户名',name varchar(10) comment '姓名',age int comment '年龄',gender char(1) comment '性别'
) comment '用户表';

数据表创建完成，接下来我们还需要测试一下是否可以往这张表结构当中来存储数据。

双击打开user表结构，大家会发现里面没有数据：

添加数据：

按图插入数据即可

此时如果在插入一个数据，将其id设置为1，能否插入呢？

答案是能，但如果我们想限制id值不能重复该怎么做呢？

3.1.3.2 约束

概念：所谓约束就是作用在表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据。

作用：就是来保证数据库当中数据的正确性、有效性和完整性。（后面的学习会验证这些）

在MySQL数据库当中，提供了以下5种约束：

约束	描述	关键字
非空约束	限制该字段值不能为null	not null
唯一约束	保证字段的所有数据都是唯一、不重复的	unique
主键约束	主键是一行数据的唯一标识，要求非空且唯一	primary key
默认约束	保存数据时，如果未指定该字段值，则采用默认值	default
外键约束	让两张表的数据建立连接，保证数据的一致性和完整性	foreign key

注：约束是作用于表中字段上的，可以在创建表/修改表的时候添加约束。

约定表结构中:

id 是一行数据的 唯一标识

username 用户名字段是非空且唯一的

name 姓名字段是不允许存储空值的

gender 性别字段是有默认值，默认为男

建表语句：

create table tb_user (id int primary key comment 'ID,唯一标识', username varchar(20) not null unique comment '用户名',name varchar(10) not null comment '姓名',age int comment '年龄',gender char(1) default '男' comment '性别'
) comment '用户表';

此时，再想创建同id的数据行就会报错了。

大家有没有发现一个问题：id字段下存储的值，如果由我们自己来维护会比较麻烦(必须保证值的唯一性)。MySQL数据库为了解决这个问题，给我们提供了一个关键字：auto_increment（自动增长）

主键自增：auto_increment

每次插入新的行记录时，数据库自动生成id字段(主键)下的值

具有auto_increment的数据列是一个正数序列开始增长(从1开始自增)

create table tb_user (id int primary key auto_increment comment 'ID,唯一标识', #主键自动增长username varchar(20) not null unique comment '用户名',name varchar(10) not null comment '姓名',age int comment '年龄',gender char(1) default '男' comment '性别'
) comment '用户表';

3.1.3.3 数据类型

在上面建表语句中，我们在指定字段的数据类型时，用到了int 、varchar、char，那么在MySQL中除了以上的数据类型，还有哪些常见的数据类型呢？接下来,我们就来详细介绍一下MySQL的数据类型。

MySQL中的数据类型有很多，主要分为三类：数值类型、字符串类型、日期时间类型。

1) 数值类型

类型	大小	有符号(SIGNED)范围	无符号(UNSIGNED)范围	描述
TINYINT	1byte	(-128，127)	(0，255)	小整数值
SMALLINT	2bytes	(-32768，32767)	(0，65535)	大整数值
MEDIUMINT	3bytes	(-8388608，8388607)	(0，16777215)	大整数值
INT/INTEGER	4bytes	(-2147483648，2147483647)	(0，4294967295)	大整数值
BIGINT	8bytes	(-2^63，2^63-1)	(0，2^64-1)	极大整数值
FLOAT	4bytes	(-3.402823466 E+38，3.402823466351 E+38)	0 和 (1.175494351 E-38，3.402823466 E+38)	单精度浮点数值
DOUBLE	8bytes	(-1.7976931348623157 E+308，1.7976931348623157 E+308)	0 和 (2.2250738585072014 E-308，1.7976931348623157 E+308)	双精度浮点数值
DECIMAL		依赖于M(精度)和D(标度)的值	依赖于M(精度)和D(标度)的值	小数值(精确定点数)

示例：

-- 年龄字段 ---不会出现负数, 而且人的年龄不会太大age tinyint unsigned-- 分数 ---总分100分, 最多出现一位小数score double(4,1)

2) 字符串类型

类型	大小	描述
CHAR	0-255 bytes	定长字符串(需要指定长度)
VARCHAR	0-65535 bytes	变长字符串(需要指定长度)
TINYBLOB	0-255 bytes	不超过255个字符的二进制数据
TINYTEXT	0-255 bytes	短文本字符串
BLOB	0-65 535 bytes	二进制形式的长文本数据
TEXT	0-65 535 bytes	长文本数据
MEDIUMBLOB	0-16 777 215 bytes	二进制形式的中等长度文本数据
MEDIUMTEXT	0-16 777 215 bytes	中等长度文本数据
LONGBLOB	0-4 294 967 295 bytes	二进制形式的极大文本数据
LONGTEXT	0-4 294 967 295 bytes	极大文本数据

char 与 varchar 都可以描述字符串，char是定长字符串，指定长度多长，就占用多少个字符，和字段值的长度无关。而varchar是变长字符串，指定的长度为最大占用长度。相对来说，char的性能会更高些。

示例：

示例： 用户名 username ---长度不定, 最长不会超过50username varchar(50)手机号 phone ---固定长度为11phone char(11)

3) 日期时间类型

类型	大小	范围	格式	描述
DATE	3	1000-01-01 至 9999-12-31	YYYY-MM-DD	日期值
TIME	3	-838:59:59 至 838:59:59	HH:MM:SS	时间值或持续时间
YEAR	1	1901 至 2155	YYYY	年份值
DATETIME	8	1000-01-01 00:00:00 至 9999-12-31 23:59:59	YYYY-MM-DD HH:MM:SS	混合日期和时间值
TIMESTAMP	4	1970-01-01 00:00:01 至 2038-01-19 03:14:07	YYYY-MM-DD HH:MM:SS	混合日期和时间值，时间戳

示例：

示例: 生日字段  birthday ---生日只需要年月日  birthday date创建时间 createtime --- 需要精确到时分秒createtime  datetime

3.1.3.4 表结构设计

设计表流程：

阅读页面原型及需求文档基于页面原则和需求文档，确定原型字段(类型、长度限制、约束)再增加表设计所需要的业务基础字段(id、create_time、update_time)

create_time：记录的是当前这条数据插入的时间。

update_time：记录当前这条数据最后更新的时间。

3.1.3.5 其他操作

上面讲解了表结构的创建、数据类型、设计表的流程，接下来，再来讲解表结构的查询、修改、删除操作。

查询数据库表的具体的语法：

-- 查询当前数据库的所有表
show tables;-- 查看指定的表结构
desc 表名 ;   -- 可以查看指定表的字段、字段的类型、是否可以为NULL、是否存在默认值等信息-- 查询指定表的建表语句
show create table 表名 ;

修改数据库表结构的具体语法：

添加字段

-- 添加字段
alter table 表名 add  字段名  类型(长度)  [comment 注释]  [约束];

修改字段

-- 修改字段类型
alter table 表名 modify  字段名  新数据类型(长度);

-- 修改字段名，字段类型
alter table 表名 change  旧字段名  新字段名  类型(长度)  [comment 注释]  [约束];

删除字段

-- 删除字段
alter table 表名 drop 字段名;

修改表名

-- 修改表名
rename table 表名 to  新表名;

删除表结构

-- 删除表
drop  table [ if exists ]  表名; -- 在删除表时，表中的全部数据也会被删除。

关于表结构的查看、修改、删除操作，工作中一般都是直接基于图形化界面操作。

3.2 DML语句

DML英文全称是Data Manipulation Language(数据操作语言)，用来对数据库中表的数据记录进行增、删、改操作。

添加数据（INSERT）

修改数据（UPDATE）

删除数据（DELETE）

3.2.1 增加（INSERT）

语法

向指定字段添加数据

insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2);

全部字段添加数据

insert into 表名 values (值1, 值2, ...);

批量添加数据（指定字段）

insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2), (值1, 值2);

批量添加数据（全部字段）

insert into 表名 values (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...);

insert操作的注意事项：

插入数据时，指定的字段顺序需要与值的顺序是一一对应的。

字符串和日期型数据应该包含在引号中。

插入的数据大小，应该在字段的规定范围内。

3.2.2 修改（UPDATE）

语法

update 表名 set 字段名1 = 值1 , 字段名2 = 值2 , .... [where 条件] ;

注:

修改语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会修改整张表的所有数据。

在修改数据时，一般需要同时修改公共字段update_time，将其修改为当前操作时间。

3.2.3 删除（DELETE）

语法

delete from 表名  [where  条件] ;

注:

DELETE 语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会删除整张表的所有数据。DELETE 语句不能删除某一个字段的值(可以使用UPDATE，将该字段值置为NULL即可)。

当进行删除全部数据操作时，会提示询问是否确认删除所有数据，直接点击Execute即可。

3.3 DQL语句

3.3.1 介绍

DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，用来查询数据库表中的记录。

查询关键字：SELECT

查询操作是所有SQL语句当中最为常见，也是最为重要的操作。在一个正常的业务系统中，查询操作的使用频次是要远高于增删改操作的。当我们打开某个网站或APP所看到的展示信息，都是通过从数据库中查询得到的，而在这个查询过程中，还会涉及到条件、排序、分页等操作。

3.3.2 语法

DQL查询语句，语法结构如下：

SELECT字段列表
FROM表名列表
WHERE条件列表
GROUP  BY分组字段列表
HAVING分组后条件列表
ORDER BY排序字段列表
LIMIT分页参数

准备一些测试数据用于查询操作：

create table emp(id int unsigned primary key auto_increment comment 'ID,主键',username varchar(20) not null unique comment '用户名',password varchar(32) not null comment '密码',name varchar(10) not null comment '姓名',gender tinyint unsigned not null comment '性别, 1:男, 2:女',phone char(11) not null unique comment '手机号',job tinyint unsigned comment '职位, 1:班主任,2:讲师,3:学工主管,4:教研主管,5:咨询师',salary int unsigned comment '薪资',image varchar(300) comment '头像',entry_date date comment '入职日期',create_time datetime comment '创建时间',update_time datetime comment '修改时间'
) comment '员工表';-- 准备测试数据
INSERT INTO emp(id, username, password, name, gender, phone, job, salary, image, entry_date, create_time, update_time)
VALUES (1,'shinaian','123456','施耐庵',1,'13309090001',4,15000,'1.jpg','2000-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:35'),(2,'songjiang','123456','宋江',1,'13309090002',2,8600,'2.jpg','2015-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:37'),(3,'lujunyi','123456','卢俊义',1,'13309090003',2,8900,'3.jpg','2008-05-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:39'),(4,'wuyong','123456','吴用',1,'13309090004',2,9200,'4.jpg','2007-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:41'),(5,'gongsunsheng','123456','公孙胜',1,'13309090005',2,9500,'5.jpg','2012-12-05','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:43'),(6,'huosanniang','123456','扈三娘',2,'13309090006',3,6500,'6.jpg','2013-09-05','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:45'),(7,'chaijin','123456','柴进',1,'13309090007',1,4700,'7.jpg','2005-08-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:47'),(8,'likui','123456','李逵',1,'13309090008',1,4800,'8.jpg','2014-11-09','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:49'),(9,'wusong','123456','武松',1,'13309090009',1,4900,'9.jpg','2011-03-11','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:51'),(10,'lichong','123456','林冲',1,'13309090010',1,5000,'10.jpg','2013-09-05','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:53'),(11,'huyanzhuo','123456','呼延灼',1,'13309090011',2,9700,'11.jpg','2007-02-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:55'),(12,'xiaoliguang','123456','小李广',1,'13309090012',2,10000,'12.jpg','2008-08-18','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:57'),(13,'yangzhi','123456','杨志',1,'13309090013',1,5300,'13.jpg','2012-11-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:59'),(14,'shijin','123456','史进',1,'13309090014',2,10600,'14.jpg','2002-08-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:01'),(15,'sunerniang','123456','孙二娘',2,'13309090015',2,10900,'15.jpg','2011-05-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:03'),(16,'luzhishen','123456','鲁智深',1,'13309090016',2,9600,'16.jpg','2010-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:05'),(17,'liying','12345678','李应',1,'13309090017',1,5800,'17.jpg','2015-03-21','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:07'),(18,'shiqian','123456','时迁',1,'13309090018',2,10200,'18.jpg','2015-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:09'),(19,'gudasao','123456','顾大嫂',2,'13309090019',2,10500,'19.jpg','2008-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:11'),(20,'ruanxiaoer','123456','阮小二',1,'13309090020',2,10800,'20.jpg','2018-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:13'),(21,'ruanxiaowu','123456','阮小五',1,'13309090021',5,5200,'21.jpg','2015-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:15'),(22,'ruanxiaoqi','123456','阮小七',1,'13309090022',5,5500,'22.jpg','2016-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:17'),(23,'ruanji','123456','阮籍',1,'13309090023',5,5800,'23.jpg','2012-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:19'),(24,'tongwei','123456','童威',1,'13309090024',5,5000,'24.jpg','2006-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:21'),(25,'tongmeng','123456','童猛',1,'13309090025',5,4800,'25.jpg','2002-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:23'),(26,'yanshun','123456','燕顺',1,'13309090026',5,5400,'26.jpg','2011-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:25'),(27,'lijun','123456','李俊',1,'13309090027',5,6600,'27.jpg','2004-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:27'),(28,'lizhong','123456','李忠',1,'13309090028',5,5000,'28.jpg','2007-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:29'),(29,'songqing','123456','宋清',1,'13309090029',5,5100,'29.jpg','2020-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:31'),(30,'liyun','123456','李云',1,'13309090030',NULL,NULL,'30.jpg','2020-03-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:31');

3.3.3 基本查询

在基本查询的DQL语句中，不带任何的查询条件。

查询多个字段

select 字段1, 字段2, 字段3 from  表名;

查询所有字段（通配符）

select *  from  表名;

设置别名

select 字段1 [ as 别名1 ] , 字段2 [ as 别名2 ]  from  表名;

去除重复记录

select distinct 字段列表 from  表名;

案例演示:

案例1：查询指定字段 name，entry_date并返回

select name,entry_date from emp;

案例2：查询返回所有字段

select * from emp;

注：* 号代表查询所有字段，在实际开发中尽量少用（不直观、影响效率）

案例3：查询所有员工的 name, entry_date，并起别名(姓名、入职日期)

-- 方式1：
select name AS 姓名, entry_date AS 入职日期 from emp;-- 方式2： 别名中有特殊字符时，使用''或""包含
select name AS '姓 名', entry_date AS '入职日期' from emp;-- 方式3：
select name AS "姓名", entry_date AS "入职日期" from emp;

案例4：查询已有的员工关联了哪几种职位(不要重复)

select distinct job from emp;

3.3.4 条件查询

语法：

select  字段列表  from   表名   where   条件列表 ; -- 条件列表：意味着可以有多个条件

学习条件查询就是学习条件的构建方式，而在SQL语句当中构造条件的运算符分为两类：

比较运算符

逻辑运算符

常用的比较运算符如下:

比较运算符	功能
>	大于
>=	大于等于
<	小于
<=	小于等于
=	等于
<> 或 !=	不等于
between ... and ...	在某个范围之内(含最小、最大值)
in(...)	在in之后的列表中的值，多选一
like 占位符	模糊匹配(_匹配单个字符, %匹配任意个字符)
is null	是null

常用的逻辑运算符如下:

逻辑运算符	功能
and 或 &&	并且 (多个条件同时成立)
or 或 \|\|	或者 (多个条件任意一个成立)
not 或 !	非 , 不是

案例1：查询姓名为 '杨逍' 的员工

select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where name = '杨逍'; -- 字符串使用''或""包含

案例2：查询薪资小于等于 5000 的员工信息

select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where salary <=5000;

案例3：查询没有分配职位的员工信息

select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where job is null ;

注：查询为NULL的数据时，不能使用 = null 或！=null 。得使用 is null 或 is not null。

案例4：查询有职位的员工信息

select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where job is not null ;

案例5：查询密码不等于 '123456' 的员工信息

-- 方式1：
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where password <> '123456';

-- 方式2：
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where password != '123456';

案例6：查询入职日期在 '2000-01-01' (包含) 到 '2010-01-01'(包含) 之间的员工信息

-- 方式1：
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where entry_date >= '2000-01-01' and entry_date <= '2010-01-01';-- 方式2： between...and
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where entry_date between '2000-01-01' and '2010-01-01';

案例7：查询入职时间在 '2000-01-01' (包含) 到 '2010-01-01'(包含) 之间且性别为女的员工信息

select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where entry_date between '2000-01-01' and '2010-01-01';and gender = 2;

案例8：查询职位是 2 (讲师), 3 (学工主管), 4 (教研主管) 的员工信息

-- 方式1：使用or连接多个条件
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where job=2 or job=3 or job=4;-- 方式2：in关键字
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where job in (2,3,4);

案例9：查询姓名为两个字的员工信息

select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where name like '__';  # 通配符 "_" 代表任意1个字符

案例10：查询姓 '张' 的员工信息

select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where name like '张%'; # 通配符 "%" 代表任意个字符（0个 ~ 多个）

案例11：查询姓名中包含 '二' 的员工信息

select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where name like '%二%'; # 通配符 "%" 代表任意个字符（0个 ~ 多个）

3.3.5 聚合函数

之前做的查询都是横向查询，就是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询就是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回一个结果值。（将一列数据作为一个整体，进行纵向计算）

常用聚合函数：

函数	功能
count	统计数量
max	最大值
min	最小值
avg	平均值
sum	求和

注 : 聚合函数会忽略空值，对NULL值不作为统计。

count ：按照列去统计有多少行数据。

在根据指定的列统计的时候，如果这一列中有null的行，该行不会被统计在其中。

sum ：计算指定列的数值和，如果不是数值类型，那么计算结果为0

max ：计算指定列的最大值

min ：计算指定列的最小值

avg ：计算指定列的平均值

案例演示:

案例1：统计该企业员工数量

-- count(字段)
select count(id) from emp;-- 结果：30
select count(job) from emp;-- 结果：29 （聚合函数对NULL值不做计算）-- count(常量)
select count(0) from emp;
select count('A') from emp;-- count(*)  推荐此写法（MySQL底层进行了优化）
select count(*) from emp;

案例2：统计该企业员工的平均薪资

select avg(salary) from  emp;

案例3：统计该企业员工的最低薪资

select min(salary) from emp;

案例4：统计该企业员工的最高薪资

select max(salary) from emp;

案例5：统计该企业每月要给员工发放的薪资总额(薪资之和)

select sum(salary) from emp;

3.3.6 分组查询

分组：按照某一列或者某几列，把相同的数据进行合并输出。

分组其实就是按列进行分类(指定列下相同的数据归为一类)，然后可以对分类完的数据进行合并计算。

分组查询通常会使用聚合函数进行计算。

语法：

select  字段列表  from  表名  [where 条件]  group by 分组字段名  [having 分组后过滤条件];

案例演示：

案例1：根据性别分组 , 统计男性和女性员工的数量

select gender, count(*)
from emp
group by gender; -- 按照gender字段进行分组（gender字段下相同的数据归为一组）

案例2：查询入职时间在 '2015-01-01' (包含) 以前的员工 , 并对结果根据职位分组 , 获取员工数量大于等于2的职位

select job, count(*)
from emp
where entry_date <= '2015-01-01'   -- 分组前条件
group by job                      -- 按照job字段分组
having count(*) >= 2;             -- 分组后条件

注:

分组之后，查询的字段一般为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义

执行顺序：where > 聚合函数 > having

where与having区别

执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where条件，不参与分组；而having是分组之后对结果进行过滤。

判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以。

3.3.7 排查查询

排序在日常开发中是非常常见的一个操作，有升序排序，也有降序排序。

语法：

select  字段列表  
from   表名   
[where  条件列表] 
[group by  分组字段 ] 
order  by  字段1  排序方式1 , 字段2  排序方式2 … ;

排序方式：

ASC 升序（默认值）

DESC 降序