【数据库(MySQL)基础】以MySQL为例的数据库基础
文章目录
- 0. 本文用到的emp表,dept表,salgrade表
- 1. MySQL入门
- 2. 简单查询
- 3. 字段计算
- 4. 条件查询
- 4.1 and
- 4.2 null
- 4.3 or
- 4.4 and和or的优先级
- 4.4 in 和 not in
- 4.5 模糊查询
- 5. 排序
- 5.1 简单排序
- 5.2 两个字段排序
- 5.3 综合排序
- 6. 一些常用函数
- 6.1 大小写转换
- 6.2 substr子字符串
- 6.3 concat和rand
- 7. 统计
- 8. 执行循环
- 9. 分组查询
- 9.1 基础分组查询
- 9.2 升级分组查询
- 9.3 having
- 9.4 distinct去重
- 10. 多表查询
- 10.1 笛卡尔积
- 10.2 内连接等值连接
- 10.3 内连接非等值连接
- 10.4 内连接自连接
- 10.5 外连接
- 10.6 三表查询
- 11. 子查询
- 11.1 where
- 11.2 from
- 12. union
- 13. limit
- 14. 表的创建与删除
- 15. 增删改
- 15.1 增insert
- 15.2 改update
- 15.3 删除delete
- 16. 约束
- 16.1 非空约束not null
- 16.2 唯一性约束unique
- 16.3 unique作为表级约束
- 16.4 表约束unique和not null
- 17. 主键自增
- 18. 外键
- 19. 事务开启
0. 本文用到的emp表,dept表,salgrade表
emp表:
empno, ename, dept, mgr表示员工编号,员工姓名,所属部门编号,经理编号
dept表:
deptno, dname表示部门号和部门名
salgrade表:
grade, losal, hisal表示工资等级、该工资等级的最低工资、该工资等级的最高工资
1. MySQL入门
mysql -uroot -proot:进入mysql,-u表用户名,-p表密码
show databases:展示所有数据库
use 数据库名称:打开数据库
show tables:查看所有的数据库表
create 数据库名;:创建数据库,注意一定要有分号
source 表路径:将路径的内容导入到表中(sql文件)
describe 表名或desc 表名:展示表字段名称、类型等信息
select version():查看数据库版本
select database():查看当前使用的数据库
drop database 数据库名:删除数据库
2. 简单查询
select * from 表名:选择表中的所有字段
select 属性名[,属性名,...] from 表名:选择表中的指定字段(属性)
select 属性名 as 别名[,属性名 as 别名...] from 表名:将属性名用别名替代展示在表中。如果别名之间有空格,则:属性名 as '别名1 别名2',用两个引号(单引号、双引号都可以,但双引号在Oracle里边是不行的)引起来,这里的as好像也可以不用
3. 字段计算
select sal*12 (as) 名称 from 表名:其中sal是一个数值类型的字段,这里实际上就是sal*12,由于这一列没有名字,我们可以通过在后面写名称来给这一列加上名字,其中(as)可要可不要
4. 条件查询
4.1 and
select * from 表名 where sal>=10 and sal <= 20,通过where实现,后面写的是字段(属性)的条件,多个条件用and连接,或者用between...and...,如:where sal between 10 and 20
4.2 null
假如有的字段为null,想要查询为null/不为null的行,应写:select * from 表名 where is (not) null
4.3 or
select* from 表名 where job='某职业' or job='另一职业',表示选择job为某职业/另一职业的字段
4.4 and和or的优先级
and的优先级比or的优先级高,解决方案是在or的语句两侧加(),举例子:
想要查询deptno=10/20的,工作为manager的员工信息:
select * from emp where job='manager' and deptno=20 or deptno=10,这个句子会先查出job='manager' and deptno=20的人,再查deptno=10的人。而deptno=10的人中,有的人的job并不是manager,就会导致问题
将and语句和or语句顺序对调,同样会有问题,正确的方法是加括号:
select * from emp where job='manager' and (deptno=20 or deptno=10)
4.4 in 和 not in
select * from 表名 where 属性 (not) in (数值1/带引号的字段1, 数值2/带引号的字段2...)
4.5 模糊查询
select * from 表名 where 属性名 like 'xxxx',其中'xxxx'中,可以使用%表示任意长度的字符串,比如%s%表示包含有s的字符串
注意,如果想要查询带有下划线的,使用like '%_%'会有问题,因为似乎表中存的信息就带有这个_吧,为了避免这个问题,使用转义解决,即like '%\_%'
5. 排序
排序的关键字是order by
5.1 简单排序
select * from 表名 order by 字段名(属性名),将表的内容按照字段名或属性名升序排序(默认为升序排序),这句话等同于select * from 表名 order by 字段名(属性名) asc
若要降序排序,将asc替换成desc
5.2 两个字段排序
select * from 表名 order by 字段1名(属性1名),字段2名(属性2名) asc/desc,通过逗号隔开两个排序,也就是字段1按升序(或降序)排序后,字段1相等的,按照字段2升序(或降序)
select * from 表名 order by 字段1名(属性1名) asc/desc ,字段2名(属性2名) asc/desc
5.3 综合排序
where和order by同时使用:
select * from 表名 where 条件 order by 具体字段
6. 一些常用函数
6.1 大小写转换
lower(内容)可以实现将大写转换为小写,如:select lower(ename) from 表名,其中ename为属性名(字段名)
类似的,upper()是小写转大写
6.2 substr子字符串
substr(属性名,起始字节,截止字节),如:
select substr(ename, 1, 1) from emp,截取的是ename属性的内容,仅展示第一个字符串
从起始字节截取到末尾则需要使用到获取字段长度的length(属性名)函数,如:select substr(ename,2,length(ename)-1) from emp,即截取从第2个字符开始,到长度-1处的字符串
6.3 concat和rand
concat表示的是连接,例如select concat(ename,empno) from emp,则会将ename属性和empno属性的内容进行连接
rand表示的是随机生成随机数,如select rand() from emp,生成的随机数是DOUBLE类型的
7. 统计
max(属性名)表示找到该属性字段下所有内容的最大值
min(属性名)表示找到最小值
sum(属性名)表示统计该属性字段下所有内容的和
count(属性名)表示统计该属性字段下的数量
8. 执行循环
select * from emp where sal >= min(sal)的语句是会出错的,提示错误为:Invalid use of group function
语句的执行顺序为:where, group by, select, order by,统计函数在where中是基于group by的,没有group by会导致统计字段出问题。
9. 分组查询
9.1 基础分组查询
按照职员的job进行分组,来统计薪资:
select job, sum(sal) from emp group by job,表示的是按工作来分组统计总和
在上述语句中加上按部门薪资排序:
select job, sum(sal) from emp group by job order by sum(sal) desc
9.2 升级分组查询
找出每个部门不同岗位的最高薪资,存在两个分组:deptno和job,只需要在group by后使用逗号做区分即可
select dept,job,max(sal) from emp group by deptno,job order by max(sal)
9.3 having
根据deptno汇总每个部门的薪资,并排序,仅统计总薪资>9000的那些部门,若书写语句:
select sum(sal), deptno from emp where sum(sal) > 9000 group by deptno order by deptno
则会报错,原因是:先执行where,才执行group by,而在where语句中就已经出现了sum(sal),所以会报错
所以需要使用到having,having和where的性质类似,但必须与group by同时出现
select sum(sal), deptno from emp group by deptno having sum(sal)>9000 order by deptno
9.4 distinct去重
select distinct job from emp,表示去除job中的重复值,去重复的值,每个出现的值值保留一次
select distinct job, deptno from emp,表示对于job和deptno的组合,有很多不同的组合,去重复的组合
10. 多表查询
10.1 笛卡尔积
select ename, dname from emp,dept从emp表和dept表中查询ename和dname数据,这时候会出现的问题是,一个人会对应多个部门,所以会有问题。
此时就需要使用笛卡尔积,对于emp中每个职工对应的部门号,在dept中根据部门号查具体的部门名。
select ename, dname from emp, dept where emp.deptno=dept.deptno,通过where使得两个表的某个字段相等
10.2 内连接等值连接
select ename, dname from emp (inner) join dept on emp.deptno=dept.deptno,通过join...on...进行内连接等值连接
10.3 内连接非等值连接
emp表内有员工工资sale,工资等级(salgrade)内有(等级,最低值,最高值),想根据员工工资判断他们的所属等级,查询语句为:
select ename, grade from emp join salgrade on emp.sal between salgrade.losal and salgrade.hisal
通过between...and...获得员工的工资
10.4 内连接自连接
emp表内有empno和mgr(员工对应经理的empno),想通过表的自连接来查询每个员工对应的经理姓名,则:
select a.ename, b.ename from emp a join emp b on a.mgr = b.empno
10.5 外连接
10.4也可以通过外连接实现:
select a.ename as '员工名', b.ename as '领导名' from emp a (right) join emp b on a.mgr=b.empno,join前的()中可以填right/left,right以右边表为主,left以左边表为主。
这时候以右边的表为主,有一位员工没有更大的领导,其mgr为NULL,相当于NULL=b.empno,把每一个员工的查询都显示出来了,显示为空?有一点没想明白
所以这里的语句应该写left join以左边为主
10.6 三表查询
就是通过一些值什么的多表连接,连接emp,dept,salgrade三张表,查出员工名、员工部门名、员工工资等级
select e.ename, d.dname, s.sgrade from emp e join dept d on e.deptno=d.deptno join salgrade s on e.sal between s.losal and s.hisal
11. 子查询
11.1 where
想要选出所有工资比 工资最少的人 多的人的信息
这可能需要两条语句实现:
select min(sal) from emp -> 查出min(sal)是800
select ename, sal from emp where sal > 800实现目标
合并成一条语句就需要通过子查询实现:
select ename, sal from emp where sal > (select min(sal) from emp)
11.2 from
查询每个岗位平均工资的所属等级:
select t.job, t.avgsal, s.grade from (select job, avg(sal) as avgsal from emp group by job) t join salgrade s on t.avgsal between s.losal and s.hisal order by s.grade
12. union
select ename from emp where empno=7369
union
select ename from emp where empno=7499
union类似于求并集,会过滤掉相同记录
故select * from emp union select * from emp等价于select * from emp
而union all不会过滤相同记录
对于select * from emp union all select * from emp,得到的结果是将两个表查询的结果合并到一张表里,两个子查询的结果是一样的,但会将查询出来的两个表的内容放到一个表里边
MySQL中UNION语句用法详解与示例
13. limit
做一个限制,限制数据条数等,例如:select * from emp limit 8就得到表中的8条数据
或者select * from emp limit 0,5,0是起始位置,5是条数(长度),得到的是1-5名,如果limit 2,3就是3到5名
14. 表的创建与删除
表的创建如下:
create 表名(属性1 类型1,属性2 类型2,...
);
类型包括:字符串varchar(长度)、int(长度)、char(长度)等,类型还可以通过default 值来给默认值,如defalt 'm'
删除为:drop table 表名
加上if判断:drop table if exist 表名,表存在则删除,表不存在不删除,这样就不会因为表不在而出错
15. 增删改
15.1 增insert
插入语句为:
insert into 表名(属性1,属性2,...) values(值1,值2...)
注意:有多少个属性就要有多少个值
insert into 表名 values(值1,值2),不写属性的时候,默认值依次对应了表中的所有属性
15.2 改update
更改属性的语句为:
update 表名 set 字段名1=值1,字段名2=值2,...
也可以使用where指定更新的条件。值得注意的是这里不需要添加括号(和insert区别开来,不要弄混)
15.3 删除delete
删除语句为:
delete from 表名 where 条件
如果不写条件,则默认删除表中的所有语句
16. 约束
约束在建表时写明
16.1 非空约束not null
表示该字段属性不能为空,插入时为空则会报错
create 表名(属性1 类型1 not null,...
);
16.2 唯一性约束unique
表示该属性字段不能与现有的其他值重复,值在该字段下是唯一的
create 表名(属性1 类型1 unique,...
);
16.3 unique作为表级约束
create 表名(属性1 类型1,属性2 类型2,...unique (属性1, 属性2)
);
表示要求(属性1,属性2)的值不可以重复
16.4 表约束unique和not null
create 表名(属性1 类型1 not null unique,属性2 类型2,...
);
实际上unique和not null属性就代表的是主键,所以也可以直接用primary key指定
create 表名(属性1 类型1 not null unique,属性2 类型2,...primary key(属性1)
);
17. 主键自增
auto_increment表自增:
create 表名(属性1 类型1 primary key auto_increment,属性2 类型2,...
);
18. 外键
举个例子,假如有学生表和班级表,每个学生属于一个班级,但是如果这个班级在班级表中没有出现的话,就是不合理的,为此需要设置外键来约束学生的班级来源于班级表
假设有班级表:含有属性classno班级编号,name班级名
假设有学生表:含有属性name学生名,sno学生号,age年龄,班级编号classno,则建表时候通过foreign key来做外键:
create 表名{属性1 类型1 ,属性2 类型2,...foreign key(学生表的班级编号classno) references 班级表名(classno)
19. 事务开启
事务开启:start transaction
事务开启之后就不会自动提交,如果执行过程中报错,则回滚事务,把数据恢复到事务开始之前的状态。
相关文章:
【数据库(MySQL)基础】以MySQL为例的数据库基础
文章目录 0. 本文用到的emp表,dept表,salgrade表1. MySQL入门2. 简单查询3. 字段计算4. 条件查询4.1 and4.2 null4.3 or4.4 and和or的优先级4.4 in 和 not in4.5 模糊查询 5. 排序5.1 简单排序5.2 两个字段排序5.3 综合排序 6. 一些常用函数6.1 大小写转换6.2 substr子字符串6.…...
权限修饰符,代码块,抽象类,接口.Java
1,权限修饰符 权限修饰符:用来控制一个成员能够被访问的范围可以修饰成员变量,方法,构造方法,内部类 👻👗👑权限修饰符的分类 🧣四种作用范围由小到大(private<空着…...
CSS设置文本
目录 概述: text-aling: text-decoration: text-transform: text-indent: line-height: letter-spacing: word-spacing: text-shadow: vertical-align: white-space: direction: 概述: 在CSS中我们可以设置文本的属性,就像Word文…...
【svg】—— java提取svg中的颜色
需要针对svg元素进行解析,并提取其中的颜色,首先需要知道svg中的颜色。针对svg中颜色的格式大致可以一般有纯色和渐变两种形式。对于渐变有分为:线性渐变和放射性渐变针对svg中的颜色支持16进制的格式,又可以支持RGB的格式&#x…...
论文分享 | FAST'23 阿里云提出的针对SMR优化的存储引擎SMRSTORE
今天分享的一篇最近阅读的论文是FAST23的SMRstore: A Storage Engine for Cloud Object Storage on HM-SMR Drives。 https://www.usenix.org/conference/fast23/presentation/zhou 这篇文章是由阿里巴巴公司完成的,在这篇文章中,团队针对SMR的特性提出了…...
题目:建造房屋 (蓝桥OJ3362)
问题描述: 代码: #include<bits/stdc.h> using namespace std; int n, m, k, ans, mod 1e9 7; long long dp[55][2605]; /*dp[i][j]:第i个街道上建j个房屋的总方案数枚举所有的转移,累加到dp[n][k]即总方案数 */ int main() {cin >> n &…...
智能合约平台开发指南
随着区块链技术的普及,智能合约平台已经成为了这个领域的一个重要趋势。智能合约可以自动化执行合同条款,大大减少了执行和监督合同条款所需的成本和时间。那么,如何开发一个智能合约平台呢?以下是一些关键步骤。 一、选择合适的区…...
数学建模-最优包衣厚度终点判别法(主成分分析)
💞💞 前言 hello hello~ ,这里是viperrrrrrr~💖💖 ,欢迎大家点赞🥳🥳关注💥💥收藏🌹🌹🌹 💥个人主页ÿ…...
Mysql内存表及使用场景(12/16)
内存表(Memory引擎) InnoDB引擎使用B树作为主键索引,数据按照索引顺序存储,称为索引组织表(Index Organized Table)。 Memory引擎的数据和索引分开存储,数据以数组形式存放,主键索…...
Django交易商场
Hello,我是小恒不会java 最近学习django,写了一个demo,学到了不少东西。 我在GitHub上开源了,提示‘自行查看代码,维护,运行’。 最近有事,先发布代码了,我就随缘维护更新吧 介绍: 定…...
华为校园公开课走入上海交大,鸿蒙成为专业核心课程
4月12日,华为校园公开课在中国上海交通大学成功举办,吸引了来自计算机等相关专业的150余名学生参加。据了解,由吴帆、陈贵海、过敏意、吴晨涛、刘生钟等教授在中国上海交通大学面向计算机系本科生开设的《操作系统》课程,是该系学…...
【会员单位】泰州玉安环境工程有限公司
中华环保联合会理事单位 水环境治理专业委员会副主任委员单位 我会为会员单位提供服务: 1、企业宣传与技术项目对接; 2、企业标准、行业标准制定; 3、院士专家指导与人才培训 4、国际与国内会议交流 5、专精特新、小巨人等申报认证 6…...
Google视觉机器人超级汇总:从RT、RT-2到AutoRT/SARA-RT/RT-Trajectory、RT-H
前言 随着对视觉语言机器人研究的深入,发现Google的工作很值得深挖,比如RT-2 想到很多工作都是站在Google的肩上做产品和应用,Google真是科技进步的核心推动力,做了大量大模型的基础设施,服(推荐重点关注下Googl…...
LeetCode-1143. 最长公共子序列【字符串 动态规划】
LeetCode-1143. 最长公共子序列【字符串 动态规划】 题目描述:解题思路一:动规五部曲解题思路二:1维DP解题思路三:0 题目描述: 给定两个字符串 text1 和 text2,返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。…...
从0开始创建单链表
前言 这次我来为大家讲解链表,首先我们来理解一下什么是单链表,我们可以将单链表想象成火车 每一节车厢装着货物和连接下一个车厢的链子,单链表也是如此,它是将一个又一个的数据封装到节点上,节点里不仅包含着数据&…...
STC89C52学习笔记(十)
STC89C52学习笔记(十) 综述:本文介绍了DS18B20和单总线协议,以及讲述了如何使用DS18B20测量温度。 一、单总线协议 1.只有一根通讯线:DQ (常见的运用单总线的两种设备:DS18B20和DHT11&#…...
初识二叉树和二叉树的基本操作
目录 一、树 1.什么是树 2. 与树相关的概念 二、二叉树 1.什么是二叉树 2.二叉树特点 3.满二叉树与完全二叉树 4.二叉树性质 相关题目: 5.二叉树的存储 6.二叉树的遍历和基本操作 二叉树的遍历 二叉树的基本操作 一、树 1.什么是树 子树是不相交的;…...
如何开辟动态二维数组(C语言)
1. 开辟动态二维数组 C语言标准库中并没有可以直接开辟动态二维数组的函数,但我们可以通过动态一维数组来模拟动态二维数组。 二维数组其实可以看作是一个存着"DataType []"类型数据的一维数组,也就是存放着一维数组地址的一维数组。 所以&…...
【MATLAB第104期】基于MATLAB的xgboost的敏感性分析/特征值排序计算(针对多输入单输出回归预测模型)
【MATLAB第104期】基于MATLAB的xgboost的敏感性分析/特征值排序计算(针对多输入单输出回归预测模型) 因matlab的xgboost训练模型不含敏感性分析算法,本文通过使用single算法,即单特征因素对输出影响进行分析,得出不同…...
C语言程序与设计——工程项目开发
之前我们已经了解了C语言的基础知识部分,掌握这些之后,基本就可以开发一些小程序了。在开发时,就会出现合作的情况,C语言是如何协作开发的呢,将在这一篇文章进行演示。 工程项目开发 在开发过程中,你接到…...
超短脉冲激光自聚焦效应
前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应,这是一种非线性光学现象,主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场,对材料产生非线性响应,可能…...
AI Agent与Agentic AI:原理、应用、挑战与未来展望
文章目录 一、引言二、AI Agent与Agentic AI的兴起2.1 技术契机与生态成熟2.2 Agent的定义与特征2.3 Agent的发展历程 三、AI Agent的核心技术栈解密3.1 感知模块代码示例:使用Python和OpenCV进行图像识别 3.2 认知与决策模块代码示例:使用OpenAI GPT-3进…...
智慧工地云平台源码,基于微服务架构+Java+Spring Cloud +UniApp +MySql
智慧工地管理云平台系统,智慧工地全套源码,java版智慧工地源码,支持PC端、大屏端、移动端。 智慧工地聚焦建筑行业的市场需求,提供“平台网络终端”的整体解决方案,提供劳务管理、视频管理、智能监测、绿色施工、安全管…...
相机Camera日志实例分析之二:相机Camx【专业模式开启直方图拍照】单帧流程日志详解
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】 上一篇我们讲了: 这一篇我们开始讲: 目录 一、场景操作步骤 二、日志基础关键字分级如下 三、场景日志如下: 一、场景操作步骤 操作步…...
java 实现excel文件转pdf | 无水印 | 无限制
文章目录 目录 文章目录 前言 1.项目远程仓库配置 2.pom文件引入相关依赖 3.代码破解 二、Excel转PDF 1.代码实现 2.Aspose.License.xml 授权文件 总结 前言 java处理excel转pdf一直没找到什么好用的免费jar包工具,自己手写的难度,恐怕高级程序员花费一年的事件,也…...
VTK如何让部分单位不可见
最近遇到一个需求,需要让一个vtkDataSet中的部分单元不可见,查阅了一些资料大概有以下几种方式 1.通过颜色映射表来进行,是最正规的做法 vtkNew<vtkLookupTable> lut; //值为0不显示,主要是最后一个参数,透明度…...
Android第十三次面试总结(四大 组件基础)
Activity生命周期和四大启动模式详解 一、Activity 生命周期 Activity 的生命周期由一系列回调方法组成,用于管理其创建、可见性、焦点和销毁过程。以下是核心方法及其调用时机: onCreate() 调用时机:Activity 首次创建时调用。…...
面向无人机海岸带生态系统监测的语义分割基准数据集
描述:海岸带生态系统的监测是维护生态平衡和可持续发展的重要任务。语义分割技术在遥感影像中的应用为海岸带生态系统的精准监测提供了有效手段。然而,目前该领域仍面临一个挑战,即缺乏公开的专门面向海岸带生态系统的语义分割基准数据集。受…...
vulnyx Blogger writeup
信息收集 arp-scan nmap 获取userFlag 上web看看 一个默认的页面,gobuster扫一下目录 可以看到扫出的目录中得到了一个有价值的目录/wordpress,说明目标所使用的cms是wordpress,访问http://192.168.43.213/wordpress/然后查看源码能看到 这…...
【MATLAB代码】基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),附源代码|订阅专栏后可直接查看
文章所述的代码实现了基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),针对传感器观测数据中存在的脉冲型异常噪声问题,通过非线性加权机制提升滤波器的抗干扰能力。代码通过对比传统KF与MCC-KF在含异常值场景下的表现,验证了后者在状态估计鲁棒性方面的显著优…...
