当前位置: 首页 > news >正文

关于MySQL数据库的学习3

目录

前言:

1.DQL(数据查询语言):

1..1基本查询:

1.2条件查询:

1.3排序查询:

1.3.1使用ORDER BY子句对查询结果进行排序。

1.3.2可以按一个或多个列进行排序,并指定排序方向(升序ASC或降序DESC)

1.4聚合查询:

1.5分组查询:

 1.6分页查询:

1.7连接查询:

2..DML(数据操纵语言DML):

2.1 增加数据(INSERT)

2.2. 修改数据(UPDATE):

2.3. 删除数据(DELETE)

3. DCL(数据控制语言,Data Control Language):

3.1用户管理:

3.1.1查询用户:

3.1.2创建用户:

3.1.3修改用户密码:

3.1.4删除用户:

3.2权限管理:

3.2.1赋予权限:

3.2.2撤销权限:

4.sql约束

4.1NOT NULL:

4.2UNIQUE:

此约束确保某列中的每行都有唯一的值。

4.3PRIMARY KEY:

4.4FOREIGN KEY:

4.5CHECK:

4.5DEFAULT:

结语:


前言:

我们已经学习了关于MySQL数据库的的DDL,今天我们将要继续去学习关于DQL的知识点了,关于这个知识我先解释一下关于这两者的区别:DQL专注于查询和检索数据库中的数据,而DDL则负责定义和更改数据库的结构和对象。其实以上都是个人关于学习的意点个人的见解,难免会有些遗漏欢迎大家的指正也欢迎大家在评论区和谐讨论。

1.DQL(数据查询语言):

在DQL(数据查询语言)中,主要关注的是如何从数据库中检索和操作数据。DQL是SQL(结构化查询语言)的一个子集,专注于数据查询方面。

1..1基本查询

1.1.1使用SELECT语句从数据库表中检索数据。

select * from 表名;

或者查询表中部分字段数据:

1.1.2可以指定要检索的列(字段)和要从中检索数据的表。

select (选择)字段1, 字段2 from 表名;

1.1.2可以使用*通配符来选择所有列。

1.2条件查询

1.1.1使用WHERE子句来指定筛选条件,只返回满足条件的行。

1.1.2可以使用比较运算符(如=<>><>=<=)和逻辑运算符(如ANDORNOT)来构建复杂的条件。

>,<,>=,<=,=,<>,!=

大于,小于,大于等于,小于等于,不等于,不等于

between...and...

显示在某一个区间的值(头尾都包含)

in(set)

显示在集合内的值,

例如:in(10,20, 30)

like ‘字符’

%代表零个或任意多个字符

_代表一个字符

like ‘_好%’

is null/is not null

判断为空/不为空

and,or,not

逻辑运算符

1.3排序查询

1.3.1使用ORDER BY子句对查询结果进行排序。

通过order by,将查询出来的结果进行排序,放在select语句的最后

1.3.2可以按一个或多个列进行排序,并指定排序方向(升序ASC或降序DESC

select * from 表名 order by 排序字段 asc/desc

默认是升序(asc)

1.4聚合查询

1.4.1使用聚合函数(如SUM()AVG()COUNT()MAX()MIN()等)对一组值进行计算并返回单个值。

1.4.2通常与GROUP BY子句一起使用,将数据分组后进行聚合计算。

这是几个常见的聚合查询:

1.count:统计指定列不为null的记录行数,

2.sum:计算指定列的和,如果指定列的类型不是数字类型,那么结果是0

3.max:计算指定列的最大值,如果指定列是字符串类型,那么使用字符串排序运算

4.min:计算指定列的最小值,如果指定列是字符串类型,那么使用字符串排序运算

5.avg:计算指定列的平均值,如果指定列的类型不是数字类型,那么结果是0

1.5分组查询

1.5.1使用GROUP BY子句将表中的行分组,基于一个或多个列的值。

通过group by对查询的信息进行分组,分组之后(而where是在分组之前的查询信息)只能查询分组的字段和聚合查询

select 字段 from 表名 group by 分组字段 having 条件;

having和where的区别:having是在分组后对数据进行过滤,where是在分组前对数据进行过滤;

having后面可以使用聚合函数(在Python中,聚合函数是指可以对一组值执行计算,并返回单个值的函数。Python中的聚合函数主要包括sum()、max()、min()、mean()(平均值)、count()等。这些函数通常用于对数据列表、元组或集合进行操作,以获得关于这些数据的统计信息。)过滤数据,where不可以,

分组就是将一样的数据放到一样的表格里面进行查询

1.5.2分组后,可以使用聚合函数对每个组进行计算。

1.5.3可以使用HAVING子句对分组后的结果进行过滤,类似于WHERE子句但用于分组后的数据。

 1.6分页查询

1.6.1用于限制查询结果返回的行数,通常用于分页显示数据。

1.6.2不同的数据库系统有不同的分页查询语法。例如,在MySQL中使用LIMITOFFSET关键字,而在SQL Server中使用OFFSETFETCH子句。

select 字段 from 表名 limit m, n

m:表示第几条索引开始

n:表示查询多少条数据

1.7连接查询

使用JOIN语句将多个表中的数据组合在一起,基于它们之间的相关列进行匹配。

存在多种类型的连接,如内连接(INNER JOIN)、左外连接(LEFT JOIN)、右外连接(RIGHT JOIN)和全外连接(FULL JOIN)等。

1.8子查询

子查询可以在SELECTFROM, 或 WHERE子句中使用。

一个查询可以嵌套在另一个查询中,作为外部查询的条件、数据源或用于计算的值等。

1.9别名使用

使用AS关键字为列或表指定别名,使查询结果更易读或简化查询语句的编写。在某些情况下,AS关键字可以省略。

1.10去除重复数据

使用DISTINCT关键字去除查询结果中的重复行。

去掉重复的数据:distinct

2..DML(数据操纵语言DML):

DML(数据操纵语言,Data Manipulation Language)是SQL(结构化查询语言,Structured Query Language)的一个子集,主要用于对数据库中的数据进行增删改查等操作。DML的主要语句包括INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。不过,SELECT通常也被归类为DQL(数据查询语言,Data Query Language),因为它主要用于查询数据,而不直接修改数据。

2.1 增加数据(INSERT)

向表中所有字段插入数据:

INSERT INTO 表名 VALUES (值1, 值2, 值3, ...);

向表中指定字段插入数据:

INSERT INTO 表名 (字段1, 字段2, 字段3, ...) VALUES (值1, 值2, 值3, ...);

2.2. 修改数据(UPDATE):

更新表中的数据:

UPDATE 表名 SET 字段1 = 值1, 字段2 = 值2, ... WHERE 条件;

2.3. 删除数据(DELETE)

从表中删除数据:

DELETE FROM 表名 WHERE 条件;

3. DCL(数据控制语言,Data Control Language):

3.1用户管理

3.1.1查询用户

例如,在MySQL中,可以使用SELECT * FROM user;命令来查询所有用户信息(通常需要在mysql数据库下执行此命令)。

3.1.2创建用户

使用CREATE USER命令来创建新的数据库用户。例如,CREATE USER '用户名'@'主机名' IDENTIFIED BY '密码';可以创建一个新的用户,并指定其从哪个主机访问以及使用什么密码。

3.1.3修改用户密码

使用ALTER USER命令来修改用户的密码。例如,ALTER USER '用户名'@'主机名' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '新密码';

3.1.4删除用户

使用DROP USER命令来删除一个数据库用户。例如,DROP USER '用户名'@'主机名';

3.2权限管理

3.2.1赋予权限

通过GRANT命令赋予用户特定的数据库权限。这些权限可以针对整个数据库、特定的表或特定的列,并可以包括如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等操作。

3.2.2撤销权限

使用REVOKE命令来撤销之前赋予用户的数据库权限。

4.sql约束

4.1NOT NULL

此约束确保某列不能有NULL值。

4.2UNIQUE

此约束确保某列中的每行都有唯一的值。

4.3PRIMARY KEY

此约束是NOT NULL和UNIQUE的结合。它确保某列(或两个列或多个列的组合)有唯一标识,有助于更容易、更快速地找到表中的一个特定的记录。

4.4FOREIGN KEY

此约束用于保证一个表中的数据匹配另一个表中的值。这是为了保持数据的参照完整性。外键字段里的所有数据都必须是另一张表的主键字段里的值。

4.5CHECK

此约束确保列中的所有值都满足某一条件。例如,可以确保某列的值都大于0。

4.5DEFAULT

此约束为没有给列赋值的行提供默认值。

结语:

今天我们就先分享到这里了,今天已经介绍完了MySQL数据库的几个语言.关于后面我们就会分享一点关于web前端的内容,如果我的文章存在任何问题欢迎大家指正。

相关文章:

关于MySQL数据库的学习3

目录 前言: 1.DQL&#xff08;数据查询语言): 1..1基本查询&#xff1a; 1.2条件查询&#xff1a; 1.3排序查询&#xff1a; 1.3.1使用ORDER BY子句对查询结果进行排序。 1.3.2可以按一个或多个列进行排序&#xff0c;并指定排序方向&#xff08;升序ASC或降序DESC&#…...

笔试题——得物春招实习

开幕式排练 题目描述 导演在组织进行大运会开幕式的排练&#xff0c;其中一个环节是需要参演人员围成一个环形。演出人员站成了一圈&#xff0c;出于美观度的考虑&#xff0c;导演不希望某一个演员身边的其他人比他低太多或者高太多。 现在给出n个参演人员的身高&#xff0c;问…...

动手做简易版俄罗斯方块

导读&#xff1a;让我们了解如何处理形状的旋转、行的消除以及游戏结束条件等控制因素。 目录 准备工作 游戏设计概述 构建游戏窗口 游戏方块设计 游戏板面设计 游戏控制与逻辑 行消除和计分 判断游戏结束 界面美化和增强体验 看看游戏效果 准备工作 在开始编码之前…...

【极简无废话】open3d可视化torch、numpy点云

建议直接看文档&#xff0c;很多都代码老了&#xff0c;注意把代码版本调整到你使用的open3d的版本&#xff1a; https://www.open3d.org/docs/release/tutorial/visualization/visualization.html 请注意open3d应该已经不支持centos了&#xff01; 从其他格式转换成open3d…...

C语言经典算法-6

文章目录 其他经典例题跳转链接31.数字拆解32.得分排行33.选择、插入、气泡排序34.Shell 排序法 - 改良的插入排序35.Shaker 排序法 - 改良的气泡排序 其他经典例题跳转链接 C语言经典算法-1 1.汉若塔 2. 费式数列 3. 巴斯卡三角形 4. 三色棋 5. 老鼠走迷官&#xff08;一&…...

【计算机考研】杭电 vs 浙工大 怎么选?

想求稳上岸的话&#xff0c;其他几所学校也可以考虑&#xff0c;以留在本地工作的角度考虑&#xff0c;这几所学校都能满足你的需求。 如果之后想谋求一份好工作&#xff0c;肯定优先杭电是比较稳的&#xff0c;当然复习的时候也得加把劲。 这个也可以酌情考虑&#xff0c;报…...

激活函数

优秀的激活函数&#xff1a; 非线性&#xff1a;激活函数非线性时&#xff0c;多层神经网络可逼近所有函数 可微性&#xff1a;梯度下降更新参数 单调性&#xff1a;当激活函数是单调的&#xff0c;能保证单层网络的损失函数是凸函数 近似恒等性&#xff1a;当参数初始化为…...

使用Jackson进行 JSON 序列化和反序列化

在Spring应用程序中&#xff0c;您可以通过Maven添加Jackson依赖&#xff0c;并创建一个工具类来封装对象的序列化和反序列化方法。以下是详细步骤&#xff1a; 1. 引入 Jackson 依赖 如果使用 Maven&#xff0c;您可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖&#xff1a; <depend…...

Linux/Uinx 系统编程:定时器以及时钟同步

本章讨论了定时器和定时器服务;介绍了硬件定时器的原理和基于Intel x86 的PC中的硬件定时器;讲解了CPU操作和中断处理;描述了Linux中与定时器相关的系统调用、库函数和定时器服务命令;探讨了进程间隔定时器、定时器生成的信号&#xff0c;并通过示例演示了进程间隔定时器。编程…...

(Ubuntu中调用相机花屏)Astra plus深度相机--rgb彩色图像花屏解决方法之一

在调试深度相机的过程中只能能调出深度图像和红外图像 在rviz的image的topic中选择彩色图像的话题不显示图像 1、查看相机的usb序列号 lsusb如上图所示&#xff0c;此相机的USB序列号是2bc5:050f,2bc5:060f 其中050f是显示彩色图像的 在这里可通过拔插相机来确定序列号是哪几…...

iPaaS平台能帮助企业解决什么问题?

随着数字化转型的推进&#xff0c;越来越多的企业开始关注如何提高业务效率和灵活性。iPaaS作为一种新型集成平台&#xff0c;它能够帮助企业解决许多与应用程序和数据集成相关的问题。 它能给企业解决什么问题&#xff1f; 以下是 iPaaS 平台通常能够帮助企业解决的一些问题…...

数学建模(灰色关联度 python代码 案例)

目录 介绍&#xff1a; 模板&#xff1a; 案例&#xff1a;哪些原因影响结婚率 数据标准化&#xff1a; 灰色关联度系数&#xff1a; 完整代码&#xff1a; 结果&#xff1a; 介绍&#xff1a; 灰色关联度是一种多指标综合评价方法&#xff0c;用于分析和评价不同指标之…...

【DP】第十四届蓝桥杯省赛C++ B组《接龙数列》(C++)

【题目描述】 对于一个长度为 K 的整数数列&#xff1a;A1,A2,...,AK&#xff0c;我们称之为接龙数列当且仅当 的首位数字恰好等于 的末位数字 (2≤i≤K)。 例如 12,23,35,56,61,11 是接龙数列&#xff1b;12,23,34,56 不是接龙数列&#xff0c;因为 56 的首位数字不等于 3…...

文件包含漏洞(input、filter、zip)

一、PHP://INPUT php://input可以访问请求的原始数据的只读流&#xff0c;将post请求的数据当作php代码执行。当传入的参数作为文件名打开时&#xff0c;可以将参数设为php://input,同时post想设置的文件内容&#xff0c;php执行时会将post内容当作文件内容。从而导致任意代码…...

使用iconv解决Linux/Ubuntu/Debian中gb2312中文文档乱码问题

你可以使用 iconv 命令行工具将文件中的文本从 GB2312 转换为 UTF-8。 你可以这样做&#xff1a; iconv -f GB2312 -t UTF-8 input.txt > output.txt将 input.txt 替换为以 GB2312 编码的输入文件的名称&#xff0c;将 output.txt 替换为你想要的 UTF-8 格式转换文件的名称。…...

图论中的最小生成树:Kruskal与Prim算法深入解析

&#x1f3ac;慕斯主页&#xff1a;修仙—别有洞天 ♈️今日夜电波&#xff1a;アンビバレント—Uru 0:24━━━━━━️&#x1f49f;──────── 4:02 &#x1f504; ◀️ ⏸ ▶️ ☰ …...

uniapp 之 实现商品详情的锚点跳转(类似京东商品详情-点击顶部按钮跳转的对应的页面的内容区域)

类似京东商品详情-点击顶部详情跳转到页面对应的详情区域&#xff0c;点击评价跳转到页面对应的评价区域等。 照例&#xff0c;先封装方法&#xff1a; 封装方法 util.js /*** 锚点跳转&#xff08;如&#xff1a;商品详情页面跳转&#xff09;* param {string} targetId 目…...

PPT好看配色

放几个链接&#xff01;画图时候可以参考&#xff01;转自知乎 Color Hunt ColorDrop 中国色 Flat UI Colors Coolors...

微信小程序执行环境(微信端)与浏览器环境有何不同

微信小程序执行环境与浏览器环境有很多不同之处&#xff0c;以下是一些例子&#xff1a; 全局对象&#xff1a; 浏览器环境中的 JavaScript 有一个全局对象 window&#xff0c;而微信小程序中的 JavaScript 没有 window 对象&#xff0c;取而代之的是 wx 对象&#xff0c;wx …...

Java小项目--满汉楼

Java小项目–满汉楼 项目需求 项目实现 1.实现对工具包的编写 先创建libs包完成对jar包的拷贝和添加入库 德鲁伊工具包 package com.wantian.mhl.utils;import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;import javax.sql.DataSource; import java.io.FileInputStream…...

在软件开发中正确使用MySQL日期时间类型的深度解析

在日常软件开发场景中&#xff0c;时间信息的存储是底层且核心的需求。从金融交易的精确记账时间、用户操作的行为日志&#xff0c;到供应链系统的物流节点时间戳&#xff0c;时间数据的准确性直接决定业务逻辑的可靠性。MySQL作为主流关系型数据库&#xff0c;其日期时间类型的…...

大话软工笔记—需求分析概述

需求分析&#xff0c;就是要对需求调研收集到的资料信息逐个地进行拆分、研究&#xff0c;从大量的不确定“需求”中确定出哪些需求最终要转换为确定的“功能需求”。 需求分析的作用非常重要&#xff0c;后续设计的依据主要来自于需求分析的成果&#xff0c;包括: 项目的目的…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad&#xff08;Adaptive Gradient Algorithm&#xff09;是一种自适应学习率的优化算法&#xff0c;由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率&#xff0c;适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

理解 MCP 工作流:使用 Ollama 和 LangChain 构建本地 MCP 客户端

&#x1f31f; 什么是 MCP&#xff1f; 模型控制协议 (MCP) 是一种创新的协议&#xff0c;旨在无缝连接 AI 模型与应用程序。 MCP 是一个开源协议&#xff0c;它标准化了我们的 LLM 应用程序连接所需工具和数据源并与之协作的方式。 可以把它想象成你的 AI 模型 和想要使用它…...

页面渲染流程与性能优化

页面渲染流程与性能优化详解&#xff08;完整版&#xff09; 一、现代浏览器渲染流程&#xff08;详细说明&#xff09; 1. 构建DOM树 浏览器接收到HTML文档后&#xff0c;会逐步解析并构建DOM&#xff08;Document Object Model&#xff09;树。具体过程如下&#xff1a; (…...

从零开始打造 OpenSTLinux 6.6 Yocto 系统(基于STM32CubeMX)(九)

设备树移植 和uboot设备树修改的内容同步到kernel将设备树stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dts复制到内核源码目录下 源码修改及编译 修改arch/arm/boot/dts/st/Makefile&#xff0c;新增设备树编译 stm32mp157f-ev1-m4-examples.dtb \stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dtb修改…...

论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(一)

宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架论文解析 论文解读&#xff1a;交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架&#xff08;一&#xff09; 论文解读&#xff1a;交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化…...

蓝桥杯3498 01串的熵

问题描述 对于一个长度为 23333333的 01 串, 如果其信息熵为 11625907.5798&#xff0c; 且 0 出现次数比 1 少, 那么这个 01 串中 0 出现了多少次? #include<iostream> #include<cmath> using namespace std;int n 23333333;int main() {//枚举 0 出现的次数//因…...

Linux 内存管理实战精讲:核心原理与面试常考点全解析

Linux 内存管理实战精讲&#xff1a;核心原理与面试常考点全解析 Linux 内核内存管理是系统设计中最复杂但也最核心的模块之一。它不仅支撑着虚拟内存机制、物理内存分配、进程隔离与资源复用&#xff0c;还直接决定系统运行的性能与稳定性。无论你是嵌入式开发者、内核调试工…...

C++.OpenGL (20/64)混合(Blending)

混合(Blending) 透明效果核心原理 #mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e .error-text{fill…...