当前位置: 首页 > news >正文

MySQL——子查询

2023.9.8

        相关学习笔记:

#子查询
/*
含义:
出现在其他语句中的select语句,称为子查询或内查询
外部的查询语句,称为主查询或外查询分类:
按子查询出现的位置:select后面:仅仅支持标量子查询from后面:支持表子查询where或having后面:★标量子查询(单行) √列子查询  (多行) √行子查询exists后面(相关子查询)表子查询
按结果集的行列数不同:标量子查询(结果集只有一行一列)列子查询(结果集只有一列多行)行子查询(结果集有一行多列)表子查询(结果集一般为多行多列)*/#一、where或having后面
/*
1、标量子查询(单行子查询)
2、列子查询(多行子查询)3、行子查询(多列多行)特点:
①子查询放在小括号内
②子查询一般放在条件的右侧
③标量子查询,一般搭配着单行操作符使用
> < >= <= = <>列子查询,一般搭配着多行操作符使用
in、any/some、all④子查询的执行优先于主查询执行,主查询的条件用到了子查询的结果*/
#1.标量子查询(重点)
#案例1:谁的工资比 Abel 高?
SELECT `last_name`
FROM `employees`
WHERE salary>(SELECT salary FROM `employees` WHERE `last_name`='Abel');
#案例2:返回job_id与141号员工相同,salary比143号员工多的员工 姓名,job_id 和工资	
SELECT `last_name`,`job_id`,`salary`
FROM `employees`
WHERE `job_id` = (SELECT `job_id` FROM `employees` WHERE `employee_id`=141)
AND salary > (SELECT salary FROM `employees` WHERE `employee_id`=143);
#案例3:返回公司工资最少的员工的last_name,job_id和salary
SELECT `last_name`,`job_id`,`salary`
FROM `employees`
WHERE salary=(SELECT MIN(salary) FROM `employees`);
#案例4:查询最低工资大于50号部门最低工资的部门id和其最低工资
SELECT `department_id`,MIN(salary)
FROM `employees`
GROUP BY `department_id`
HAVING MIN(salary)>(SELECT MIN(salary) FROM `employees` WHERE `department_id`=50);#2.列子查询(多行子查询)
#案例1:返回location_id是1400或1700的部门中的所有员工姓名
SELECT `last_name`
FROM `employees`
WHERE `department_id` IN 
(SELECT `department_id`
FROM `departments`
WHERE `location_id` IN (1400,1700));
#案例2:返回其它工种中比job_id为‘IT_PROG’工种任一工资低的员工的员工号、姓名、job_id 以及salary
SELECT `employee_id`,`last_name`,`job_id`,`salary`
FROM `employees` 
WHERE salary < ANY
(SELECT salary 
FROM `employees`
WHERE `job_id` = 'IT_PROG')
AND `job_id` != 'IT_PROG';
#案例3:返回其它部门中比job_id为‘IT_PROG’部门所有工资都低的员工的员工号、姓名、job_id 以及salary
SELECT last_name,employee_id,job_id,salary
FROM employees
WHERE salary<ALL(SELECT DISTINCT salaryFROM employeesWHERE job_id = 'IT_PROG') AND job_id<>'IT_PROG';#3、行子查询(结果集一行多列或多行多列)
#案例:查询员工编号最小并且工资最高的员工信息
SELECT *
FROM `employees`
WHERE (`employee_id`,`salary`) = 
(SELECT MIN(`employee_id`),MAX(salary) FROM `employees`);#二、select后面
/*
仅仅支持标量子查询
*/#案例:查询每个部门的员工个数
SELECT d.`department_name`,(
SELECT COUNT(*) FROM `employees` e WHERE e.`department_id` = d.`department_id`
) 员工人数
FROM `departments` d;
#案例2:查询员工号=102的部门名
SELECT `department_name`
FROM `departments` d
INNER JOIN  `employees` e
ON d.`department_id` = e.`department_id`
WHERE `employee_id` = 102;#三、from后面
/*
将子查询结果充当一张表,要求必须起别名
*/#案例:查询每个部门的平均工资的工资等级
SELECT Ag_dep.*,j.`grade_level`
FROM(SELECT `department_id`,AVG(salary) agFROM `employees`GROUP BY `department_id`
) Ag_dep
INNER JOIN `job_grades` j
ON Ag_dep.ag BETWEEN `lowest_sal` AND `highest_sal`;#四、exists后面(相关子查询)/*
语法:
exists(完整的查询语句)
结果:
1或0
*/SELECT EXISTS(SELECT employee_id FROM employees WHERE salary=300000);#案例1:查询有员工的部门名
#用exists实现
SELECT `department_name`
FROM `departments` d
WHERE EXISTS(
SELECT *
FROM `employees` e
WHERE d.`department_id`=e.`department_id`
);
#用in来实现
SELECT `department_name`
FROM `departments` d
WHERE d.`department_id` IN (
SELECT `department_id`
FROM `employees`);
#案例2:查询没有女朋友的男神信息
#in实现
SELECT bo.*
FROM `boys` bo
WHERE bo.`id`  NOT IN (
SELECT `boyfriend_id`
FROM `beauty`);
#exists实现
SELECT bo.*
FROM `boys` bo
WHERE NOT EXISTS(
SELECT `boyfriend_id`
FROM `beauty` b
WHERE bo.`id`=b.`boyfriend_id`);

        课后习题:

#课后习题
#1.查询和Zlotkey相同部门的员工姓名和工资
SELECT `last_name`,salary
FROM `employees`
WHERE `department_id` = (
SELECT `department_id`
FROM `employees`
WHERE `last_name`='Zlotkey');
#2.查询工资比公司平均工资高的员工的员工号,姓名和工资。
SELECT `employee_id`,`last_name`,salary
FROM `employees`
WHERE salary>(
SELECT AVG(salary)
FROM `employees`);
#3.查询各部门中工资比本部门平均工资高的员工的员工号, 姓名和工资
SELECT `employee_id`,`last_name`,`salary`
FROM `employees` e
INNER JOIN (SELECT `department_id`,AVG(salary) agFROM `employees`GROUP BY `department_id`
) b
ON e.`department_id`=b.`department_id`
WHERE salary > b.ag;
#4.查询和姓名中包含字母u的员工在相同部门的员工的员工号和姓名
SELECT `employee_id`,`last_name`
FROM `employees`
WHERE `department_id` IN(
SELECT `department_id`
FROM `employees`
WHERE `last_name` LIKE '%u%'
);
#5. 查询在部门的location_id为1700的部门工作的员工的员工号
SELECT `employee_id`
FROM `employees`
WHERE `department_id` IN(SELECT `department_id`FROM `departments`WHERE `location_id`=1700
);
#6.查询管理者是King的员工姓名和工资
SELECT `last_name`,`salary`
FROM `employees` 
WHERE `manager_id` IN (SELECT `employee_id`FROM `employees`WHERE `last_name`='K_ing'
);
#7.查询工资最高的员工的姓名,要求first_name和last_name显示为一列,列名为 姓.名
SELECT CONCAT(`last_name`,`first_name`) '姓.名'
FROM `employees`
WHERE salary=(SELECT MAX(salary)FROM `employees`
);

相关文章:

MySQL——子查询

2023.9.8 相关学习笔记&#xff1a; #子查询 /* 含义&#xff1a; 出现在其他语句中的select语句&#xff0c;称为子查询或内查询 外部的查询语句&#xff0c;称为主查询或外查询分类&#xff1a; 按子查询出现的位置&#xff1a;select后面&#xff1a;仅仅支持标量子查询fro…...

Java学习笔记---多态

面向对象三大特征之一&#xff08;继承&#xff0c;封装&#xff0c;多态&#xff09; 多态的应用场景&#xff1a;根据传递对象的不同&#xff0c;调用不同的show方法 一、多态的定义 同类型的对象&#xff0c;表现出的不同形态&#xff08;对象的多种形态&#xff09; 二…...

2023-09-10 LeetCode每日一题(课程表 II)

2023-09-10每日一题 一、题目编号 210. 课程表 II二、题目链接 点击跳转到题目位置 三、题目描述 现在你总共有 numCourses 门课需要选&#xff0c;记为 0 到 numCourses - 1。给你一个数组 prerequisites &#xff0c;其中 prerequisites[i] [ai, bi] &#xff0c;表示在…...

合并区间【贪心算法】

合并区间 以数组 intervals 表示若干个区间的集合&#xff0c;其中单个区间为 intervals[i] [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间&#xff0c;并返回 一个不重叠的区间数组&#xff0c;该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。 class Solution {public int[][] merge(int[…...

2023,软件测试人的未来在哪里?

2023年&#xff0c;IT行业出现空前的萧条&#xff0c;首先是年初一开始各大厂像着了魔似的不约而同的纷纷裁员、降薪、奖金包缩水&#xff0c;随之而来的是需求萎缩&#xff0c;HC减少或封锁等等。 而有幸未被列入裁员名单的在职人员&#xff0c;庆幸之余也心有余悸&#xff0…...

Python中的Numpy向量计算(R与Python系列第三篇)

目录 一、什么是Numpy? 二、如何导入NumPy? 三、生成NumPy数组 3.1利用序列生成 3.2使用特定函数生成NumPy数组 &#xff08;1&#xff09;使用np.arange() &#xff08;2&#xff09;使用np.linspace() 四、NumPy数组的其他常用函数 &#xff08;1&#xff09;np.z…...

LeetCode刷题笔记【27】:贪心算法专题-5(无重叠区间、划分字母区间、合并区间)

文章目录 前置知识435. 无重叠区间题目描述参考<452. 用最少数量的箭引爆气球>, 间接求解直接求"重叠区间数量" 763.划分字母区间题目描述贪心 - 建立"最后一个当前字母"数组优化marker创建的过程 56. 合并区间题目描述解题思路代码① 如果有重合就合…...

nvidia-smi 命令详解

nvidia-smi 命令详解 1. nvidia-smi 面板解析2. 显存与GPU的区别 Reference: nvidia-smi命令详解 相关文章&#xff1a; nvidia-smi nvcc -V 及 CUDA、cuDNN 安装 nvidia-smi(NVIDIA System Management Interface) 是一种命令行实用程序&#xff0c;用于监控和管理 NVIDIA G…...

fork()函数的返回值

在程序中&#xff0c;int pd fork() 是一个典型的 fork() 调用。fork() 函数会创建一个新的进程&#xff0c;然后在父进程中返回子进程的进程ID&#xff08;PID&#xff09;&#xff0c;在子进程中返回0。所以 pd 的值会根据当前进程是父进程还是子进程而有所不同&#xff1a;…...

Stable Diffusion WebUI挂VPN不能跑图解决办法(Windows)

如何解决SD在打开VPN的状态不能运行的问题 在我们开VPN的时候会出现无法生成图片&#xff0c;也无法做其他任何事&#xff0c;这个时候是不是很着急呢&#xff1f; 别急&#xff0c;我这里会说明如何解决。 就像这样&#xff0c;运行半天生成不了图&#xff0c;有时还会出现…...

Android的本地数据

何为本地&#xff0c;即写完之后除非手动修改&#xff0c;否像嘎了一样在那固定死了 有些需求可能也会要求我们去写死数据&#xff0c;因为这需求是一成不变的&#xff0c;那么你通常会用什么方法写死呢&#xff1f; 1. 本地存储-SharedPreferences 此方法可以长时间保存于手…...

android NDK 开发包,网盘下载,不限速

记录下ndk 开发包的地址&#xff0c;分享给大家。 另外有Android studio的下载包&#xff0c; 在另一篇文章 链接&#xff1a;http://t.csdn.cn/JSr9x Android Studio.exe 下载 2023 最新更新&#xff0c;网盘下载_hsj-obj的博客-CSDN博客 主要是19-25&#xff0c;其他的没有…...

【每日一题Day320】LC2651计算列车到站时间 | 数学

计算列车到站时间【LC2651】](https://leetcode.cn/problems/calculate-delayed-arrival-time/) 给你一个正整数 arrivalTime 表示列车正点到站的时间&#xff08;单位&#xff1a;小时&#xff09;&#xff0c;另给你一个正整数 delayedTime 表示列车延误的小时数。 返回列车实…...

C语言柔性数组详解:让你的程序更灵活

柔性数组 一、前言二、柔性数组的用法三、柔性数组的内存分布四、柔性数组的优势五、总结 一、前言 仔细观察下面的代码&#xff0c;有没有看出哪里不对劲&#xff1f; struct S {int i;double d;char c;int arr[]; };还有另外一种写法&#xff1a; struct S {int i;double …...

Redis-带你深入学习数据类型list

目录 1、list列表 2、list相关命令 2.1、添加相关命令&#xff1a;rpush、lpush、linsert 2.2、查找相关命令&#xff1a;lrange、lindex、llen 2.3、删除相关命令&#xff1a;lpop、rpop、lrem、ltrim 2.4、修改相关命令&#xff1a;lset 2.5、阻塞相关命令&#xff1a…...

react拖拽依赖库react-dnd

注&#xff1a;对于表格自定义行可以拖拽和树自定义节点可以拖拽等比较适用&#xff0c;其余的拖拽处理可以使用dragstart&#xff0c;drop等js原生事件来实现 react-dnd使用方法很简单&#xff0c;直接上干货 第一步安装依赖并引入 import { DndProvider } from react-dnd;…...

win10环境安装使用docker-maxwell

目的&#xff1a;maxwell可以监控mysql数据变化&#xff0c;并同步到kafka、mq或tcp等。 maxwell和canal区别&#xff1a; maxwell更轻量&#xff0c;canal把表结构也输出了 docker bootstrap可导出历史数据&#xff0c;canal不能 环境 &#xff1a;win10&#xff0c;mysql5…...

Docker部署RabbitMQ

Docker部署RabbitMQ 介绍 RabbitMQ是一个开源的消息队列系统&#xff0c;它被设计用于在应用程序之间传递消息。它采用了AMQP&#xff08;高级消息队列协议&#xff09;作为底层通信协议&#xff0c;这使得它能够在不同的应用程序之间进行可靠的消息传递。 那么&#xff0c;…...

23个react常见问题

1、setState 是异步还是同步&#xff1f; 合成事件中是异步 钩子函数中的是异步 原生事件中是同步 setTimeout中是同步 相关链接&#xff1a;你真的理解setState吗&#xff1f;&#xff1a; 2、聊聊 react16.4 的生命周期 图片 相关连接&#xff1a;React 生命周期 我对 Reac…...

【python基础】——Anaconda下包更新的坑及安装与卸载、及安装后Jupyter Notebook没反应的解决方法

文章目录 前言一、起因:如何一步步走到卸载重装anaconda?二、卸载anaconda二、重新安装anaconda三、关于安装Anaconda后,打开Jupyter Notebook运行代码没反应且in[ ]没有*前言 本文主要用来记录自己近期踩坑的一些复盘。其中坑有: ‘.supxlabel’ 不起作用的解决pip list 与…...

深入浅出Asp.Net Core MVC应用开发系列-AspNetCore中的日志记录

ASP.NET Core 是一个跨平台的开源框架&#xff0c;用于在 Windows、macOS 或 Linux 上生成基于云的新式 Web 应用。 ASP.NET Core 中的日志记录 .NET 通过 ILogger API 支持高性能结构化日志记录&#xff0c;以帮助监视应用程序行为和诊断问题。 可以通过配置不同的记录提供程…...

让AI看见世界:MCP协议与服务器的工作原理

让AI看见世界&#xff1a;MCP协议与服务器的工作原理 MCP&#xff08;Model Context Protocol&#xff09;是一种创新的通信协议&#xff0c;旨在让大型语言模型能够安全、高效地与外部资源进行交互。在AI技术快速发展的今天&#xff0c;MCP正成为连接AI与现实世界的重要桥梁。…...

Swagger和OpenApi的前世今生

Swagger与OpenAPI的关系演进是API标准化进程中的重要篇章&#xff0c;二者共同塑造了现代RESTful API的开发范式。 本期就扒一扒其技术演进的关键节点与核心逻辑&#xff1a; &#x1f504; 一、起源与初创期&#xff1a;Swagger的诞生&#xff08;2010-2014&#xff09; 核心…...

Fabric V2.5 通用溯源系统——增加图片上传与下载功能

fabric-trace项目在发布一年后,部署量已突破1000次,为支持更多场景,现新增支持图片信息上链,本文对图片上传、下载功能代码进行梳理,包含智能合约、后端、前端部分。 一、智能合约修改 为了增加图片信息上链溯源,需要对底层数据结构进行修改,在此对智能合约中的农产品数…...

技术栈RabbitMq的介绍和使用

目录 1. 什么是消息队列&#xff1f;2. 消息队列的优点3. RabbitMQ 消息队列概述4. RabbitMQ 安装5. Exchange 四种类型5.1 direct 精准匹配5.2 fanout 广播5.3 topic 正则匹配 6. RabbitMQ 队列模式6.1 简单队列模式6.2 工作队列模式6.3 发布/订阅模式6.4 路由模式6.5 主题模式…...

【Linux】Linux 系统默认的目录及作用说明

博主介绍&#xff1a;✌全网粉丝23W&#xff0c;CSDN博客专家、Java领域优质创作者&#xff0c;掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域✌ 技术范围&#xff1a;SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据、物…...

【C++进阶篇】智能指针

C内存管理终极指南&#xff1a;智能指针从入门到源码剖析 一. 智能指针1.1 auto_ptr1.2 unique_ptr1.3 shared_ptr1.4 make_shared 二. 原理三. shared_ptr循环引用问题三. 线程安全问题四. 内存泄漏4.1 什么是内存泄漏4.2 危害4.3 避免内存泄漏 五. 最后 一. 智能指针 智能指…...

vue3 daterange正则踩坑

<el-form-item label"空置时间" prop"vacantTime"> <el-date-picker v-model"form.vacantTime" type"daterange" start-placeholder"开始日期" end-placeholder"结束日期" clearable :editable"fal…...

实战设计模式之模板方法模式

概述 模板方法模式定义了一个操作中的算法骨架&#xff0c;并将某些步骤延迟到子类中实现。模板方法使得子类可以在不改变算法结构的前提下&#xff0c;重新定义算法中的某些步骤。简单来说&#xff0c;就是在一个方法中定义了要执行的步骤顺序或算法框架&#xff0c;但允许子类…...

CVE-2023-25194源码分析与漏洞复现(Kafka JNDI注入)

漏洞概述 漏洞名称&#xff1a;Apache Kafka Connect JNDI注入导致的远程代码执行漏洞 CVE编号&#xff1a;CVE-2023-25194 CVSS评分&#xff1a;8.8 影响版本&#xff1a;Apache Kafka 2.3.0 - 3.3.2 修复版本&#xff1a;≥ 3.4.0 漏洞类型&#xff1a;反序列化导致的远程代…...