当前位置: 首页 > news >正文

零基础学习数据库SQL语句之查询表中数据的DQL语句

是用来查询数据库表的记录的语句

在SQL语句中占有90%以上

也是最为复杂的操作 最为繁琐的操作

DQL语句很重要很重要

初始化数据库和表

USE dduo;create table tb_emp(id int unsigned primary key auto_increment comment 'ID',username varchar(20) not null unique comment '用户名',password varchar(36) default '123456' comment '密码',name varchar(10) not null comment '姓名',gender tinyint unsigned not null comment '性别 说明:1 男 2 女',image varchar(300) comment '图像',job tinyint unsigned comment '职位 说明:1 班主任 2 讲师 3 学工主管 ',entrydata date comment '入职位时间',create_time datetime not null comment '创建时间',update_time datetime not null comment '修改时间'
)comment '员工表';INSERT INTO tb_emp VALUES
(1,'gaochang','123456','高畅',2,'1.jpg',1,'2000-01-01','2022-10-27 17:12:32','2022-10-27 17:12:32'),
(2,'luanzengxv','123456','栾增旭',1,'2.jpg',2,'2000-01-01','2022-10-27 17:12:32','2022-10-27 17:12:32'),
(3,'liuyan','123456','刘岩',1,'3.jpg',3,'2000-01-01','2022-10-27 17:12:32','2022-10-27 17:12:32');

基本语法

USE dduo;
-- 查询指定字段name entrydate并返回
select  name ,entrydata from tb_emp;-- 查询所有字段
#不推荐的方式 不直观 性能低 建议一个个的输入
select * from tb_emp;-- 查询name 并起别名(姓名)
-- 字段展示时会自动变化
select name as 姓名 from tb_emp;
select name 姓名 from tb_emp;
select name '姓名' from tb_emp;
select name '姓 名' from tb_emp;-- 查询员工一共有多少种密码 不能重复
select distinct tb_emp.password from tb_emp;

注意事项

*号表示查询所有字段 在实际开发中尽量少用 不直观而且影响效率

条件查询

在基本查询的基础上加上条件

我们主要学习的是条件的构建方式

 

USE dduo;-- 查询姓名为高畅的员工
SELECT * from user where name='高畅';-- 查询age小于等于20的员工
SELECT * from user where age<20;-- 查询age是null的员工信息
SELECT * from user where age is null;
SELECT * from user where age is not null;-- 查询age不等于19的信息
SELECT * from user where age!=19;-- 查询指定创建日期的员工信息
SELECT * from user where creat_time >='2024-01-01 ' and creat_time<='2024-12-12' ;
SELECT * from user where creat_time between '2024-01-01 ' and'2024-12-12'  ;-- 查询指定创建日期并且年龄为20的员工信息
SELECT *from user where  creat_time between '2024-01-01' and '2024-12-12' && age =20 ;
SELECT *from user where  creat_time between '2024-01-01' and '2024-12-12' and age =20  and name='高畅';-- 查询年龄是19或者20的员工信息
SELECT *from user where age=19 || age=20;
SELECT *from user where age=19 or age=20;
SELECT *from user where age in (19,20);-- 查询姓名为两个字符的员工信息 (模糊查询)
SELECT *FROM user WHERE name LIKE '__';
SELECT *FROM user WHERE name LIKE '___';-- 查询姓氏为高的员工
SELECT *FROM user WHERE name LIKE '高%' or '高%%';

注意事项

null 和 模糊查询的两个占位符

聚合函数

为分组查询打下基础

将一列数据作为一个整体 进行纵向运算

use dduo;
-- 聚合函数-- 统计该企业的员工数量 (非空字段)
-- 统计数据库中所有的数据量 建议使用count(*)
select count(name) from user;
select count('1') from user;
select count(*) from user;-- 统计最早更新日期的员工
select min(user.update_time) from user;
select max(user.update_time) from user;-- 统计更新日期的平均值
select avg(user.update_time) from user;-- 求年龄之和
select sum(user.age) from user;

注意事项

null值不参与所有的聚合函数的运算

统计数量可以使用:count(*) count(字段) count(常量)

推荐使用 count( * )

分组查询

use dduo;-- 根据年龄分组 统计各年龄的员工数量
select user.age,count(*) from user group by age ;-- 先查询更新时间 再根据年龄筛选 数量大于3的年龄
select age,count(*) from user where update_time< '2025-01-01' group by age having count(*)>2;

面试题  

注意事项

排列查询

use dduo;-- 根据更新时间 对员工进行升序排序
select *from user order by update_time asc;-- 降序排序
select *from user order by update_time desc;-- 根据创建时间对员工进行升序排列 如果相同 按照更新时间进行降序排序
select *from user order by creat_time asc ,update_time desc ;

注意事项

如果是多字段排序 当第一个字段值相同时 才会根据第二个字段进行排序

分页查询

use dduo;-- 分页查询-- 1.从起始索引0开始 开始查询员工数据 每页展示1条记录
select *from user limit 0,1;-- 查询第1页 员工数据每页展示2条记录
select *from user limit 2,2;-- 查询第2页 员工数据每页展示2条记录
select *from user limit 4,2;-- 查询第3页 员工数据每页展示2条记录
select *from user limit 6,2;-- 查询第4页 员工数据每页展示1条记录
select *from user limit 8,1;

起始索引 = (页码-1) * 每页展示的记录数

将来开发关系型数据库的时候

前端并不会把起始索引传递过来 而是传递页码

我们要换算成索引 在MySQL中书写SQL语句

相关文章:

零基础学习数据库SQL语句之查询表中数据的DQL语句

是用来查询数据库表的记录的语句 在SQL语句中占有90%以上 也是最为复杂的操作 最为繁琐的操作 DQL语句很重要很重要 初始化数据库和表 USE dduo;create table tb_emp(id int unsigned primary key auto_increment comment ID,username varchar(20) not null unique comment…...

C++语法|bind1st和bind2nd的用法

文章目录 What什么是&#xff1f;How什么时候用&#xff1f;如何用&#xff1f;bind1st和bind2nd的底层实现原理my_find_if分析myBind1st分析 What什么是&#xff1f; bind1st 和bind2nd分别是一个用来绑定函数对象的第一个参数或第二个参数的适配器。它在 C98 和 C03 标准中很…...

Zabbix+Grafana-常见报错及异常处理方式记录

文章目录 Zabbix安装篇Zabbix Web页面连接数据库失败 Zabbix使用篇中文显示不全 Zabbix报警篇新建的用户&#xff0c;配置报警后&#xff0c;无法收到报警 Grafana安装篇Windows系统安装时&#xff0c;添加zabbix报错&#xff1a;An error occurred within the plugin Zabbix安…...

一键转换,MP4视频变为MP3音频,只需这一行代码!

想要将珍藏的视频配乐提取出来&#xff1f;想把喜欢的电影原声变成音频&#xff1f;现在&#xff0c;只需一行代码&#xff0c;就能轻松将MP4视频转换为MP3音频&#xff01; 这篇文章将带你一步步完成转换&#xff0c;并详细解释每一步的操作&#xff0c;即使你是新手也能轻松…...

Oracle12之后json解析包怎么调用

在 Oracle 12g 及之后的版本中&#xff0c;Oracle 提供了对 JSON 的原生支持&#xff0c;使得在数据库中存储、查询和解析 JSON 数据变得更为简单。你可以使用 Oracle 提供的 SQL 函数和操作符来处理 JSON 数据。 以下是一些常用的 Oracle SQL 函数和操作符&#xff0c;用于解…...

wordpress子比主题美化-为图文列表封面添加动态缩略图特效 多种效果演示

wordpress子比主题-为图文列表文章封面添加动态缩略图特效 给自己子比主题加一个列表文章封面添加动态缩略图 直接复制以下代码&#xff0c;添加到主题自定义CSS代码中即可&#xff0c;下图为效果演示 wordpress子比主题-为图文列表文章封面添加动态缩略图特效 给自己子比主题…...

spring boot3多模块项目工程搭建-上(团队开发模板)

⛰️个人主页: 蒾酒 &#x1f525;系列专栏&#xff1a;《spring boot实战》 目录 写在前面 多模块结构优缺点 模块介绍 Common 模块&#xff1a; API 模块&#xff1a; Web 模块&#xff1a; Service 模块&#xff1a; DAO 模块&#xff1a; 搭建步骤 1.创建 父…...

人脸美型SDK解决方案,适用于各类应用场景

视频内容已经成为企业宣传、产品展示、互动直播等多个领域的核心载体。而在这些场景中&#xff0c;高质量的人脸美型效果不仅能够提升用户体验&#xff0c;更能为品牌加分。美摄科技凭借深厚的技术积累和行业洞察&#xff0c;推出了全新的人脸美型SDK解决方案&#xff0c;为企业…...

RS2103XH 功能和参数介绍及规格书

RS2103XH 是一款单刀双掷&#xff08;SPDT&#xff09;模拟开关芯片&#xff0c;主要用于各种模拟信号的切换和控制。下面是一些其主要的功能和参数介绍&#xff1a; 主要功能特点&#xff1a; 模拟信号切换&#xff1a;能够连接和断开模拟信号路径&#xff0c;提供灵活的信号路…...

nn.TransformerEncoderLayer详细解释,使用方法!!

nn.TransformerEncoderLayer nn.TransformerEncoderLayer 是 PyTorch 的 torch.nn 模块中提供的一个类&#xff0c;用于实现 Transformer 编码器的一个单独的层。Transformer 编码器层通常包括一个自注意力机制和一个前馈神经网络&#xff0c;中间可能还包含层归一化&#xff…...

巨控GRM561/562/563/564Q杀菌信息远程监控

摘要 通过程序编写、手机APP画面制作等运行系统&#xff0c;实现电脑及手机APP显示的历史曲线画面和数据图形化的实时性。 不仅流程效率提升90%以上&#xff0c;同时为杀菌生产提供有利的质量保障&#xff0c;还有效规避因触屏及内存卡的突发异常导致历史数据的丢失&#xff0…...

RT-DETR-20240507周更说明|更新Inner-IoU、Focal-IoU、Focaler-IoU等数十种IoU计算方式

RT-DETR改进专栏|包含主干、模块、注意力、损失函数等改进 专栏介绍 本专栏包含模块、卷积、检测头、损失等深度学习前沿改进,目前已有改进点70&#xff01;每周更新。 20240507更新说明&#xff1a; ⭐⭐ 更新CIoU、DIoU、MDPIoU、GIoU、EIoU、SIoU、ShapeIou、PowerfulIoU、…...

Web3:下一代互联网的科技进化

随着科技的不断演进&#xff0c;互联网已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。而在Web3时代&#xff0c;我们将会见证互联网进化的下一个阶段。本文将探讨Web3作为下一代互联网的科技进化&#xff0c;以及它所带来的重要变革和影响。 传统互联网的局限性 传统互联网存在诸多…...

SQL注入-基础知识

目录 前言 一&#xff0c;SQL注入是什么 二&#xff0c;SQL注入产生的条件 三&#xff0c;学习环境介绍 四、SQL注入原理 五&#xff0c;SQL中常用的函数 六&#xff0c;关于Mysql数据库 前言 在网络安全领域中&#xff0c;sql注入是一个无法被忽视的关键点&#xff0c…...

npx 有什么作用跟意义?为什么要有 npx?什么场景使用?

npx 是 npm 从 v5.2.0 开始新增了 npx 命令&#xff0c;> 该版本会自动安装 npx&#xff0c;如果不能使用就手动安装一下&#xff1a; $ npm install -g npxnpx 的作用 npm 只能管理包的依赖&#xff0c;npx 则可以快捷的运用包中的命令行工具和其他可执行文件&#xff0c…...

Docker搭建LNMP+Wordpress

目录 一.项目模拟 1.项目环境 2.服务器环境 3.任务需求 &#xff08;1&#xff09;使用 Docker 构建 LNMP 环境并运行 Wordpress 网站平台 &#xff08;2&#xff09;限制 Nginx 容器最多使用 500MB 的内存和 1G 的 Swap &#xff08;3&#xff09;限制 Mysql 容器写 /d…...

PCIE相关总结

1、概述 "PCIE 槽位" 指的是主板上的 Peripheral Component Interconnect Express &#xff08;外围设备互联扩展&#xff09;槽位。它是用于连接扩展卡&#xff08;如显卡、网卡、声卡等&#xff09;到主板的接口。PCI Express 是一种高速串行扩展总线标准&#xff…...

OpenCV 入门(五) —— 人脸识别模型训练与 Windows 下的人脸识别

OpenCV 入门系列&#xff1a; OpenCV 入门&#xff08;一&#xff09;—— OpenCV 基础 OpenCV 入门&#xff08;二&#xff09;—— 车牌定位 OpenCV 入门&#xff08;三&#xff09;—— 车牌筛选 OpenCV 入门&#xff08;四&#xff09;—— 车牌号识别 OpenCV 入门&#xf…...

C++基础-编程练习题2

文章目录 前言一、查找“支撑数”二、数组元素的查找三、爬楼梯四、数字交换五、找高于平均分的人 前言 C基础-编程练习题和答案 一、查找“支撑数” 【试题描述】 在已知一组整数中&#xff0c; 有这样一种数非常怪&#xff0c; 它们不在第一个&#xff0c; 也不在最后一个&…...

Linux下GraspNet复现流程

Linux&#xff0c;Ubuntu中GraspNet复现流程 文章目录 Linux&#xff0c;Ubuntu中GraspNet复现流程1.安装cuda和cudnn2.安装pytorch3.编译graspnetAPIReference &#x1f680;非常重要的环境配置&#x1f680; ubuntu 20.04cuda 11.0.1cudnn v8.9.7python 3.8.19pytorch 1.7.0…...

告别手写CRUD:用IDEA插件实现数据库到Java代码的智能生成

1. 为什么我们需要告别手写CRUD&#xff1f; 作为一名有多年开发经验的程序员&#xff0c;我深知手写CRUD代码的痛苦。每次新建一个表&#xff0c;就要重复编写几乎相同的实体类、Mapper接口和XML文件。这种重复劳动不仅枯燥乏味&#xff0c;还容易出错。记得有一次我因为手误把…...

超越节点分类:Graph Transformer在脑网络分析中还能做什么?从疾病识别到生物标记发现

超越节点分类&#xff1a;Graph Transformer如何解锁脑网络分析的临床价值 当大多数关于图神经网络&#xff08;GNN&#xff09;在医疗领域应用的讨论还停留在疾病分类准确率时&#xff0c;前沿研究已经开始探索更深层次的问题&#xff1a;这些模型能否帮助我们理解疾病背后的生…...

别再为MoveIt安装发愁了!Ubuntu 20.04 + ROS Noetic 保姆级配置全流程

别再为MoveIt安装发愁了&#xff01;Ubuntu 20.04 ROS Noetic 保姆级配置全流程 刚接触ROS和机械臂控制时&#xff0c;MoveIt的安装过程就像一道难以逾越的门槛。记得我第一次尝试配置时&#xff0c;整整两天都卡在依赖报错和环境变量设置上。本文将带你用最稳妥的方式&#x…...

跨平台开源工具WorkshopDL:游戏玩家的资源获取终极解决方案

跨平台开源工具WorkshopDL&#xff1a;游戏玩家的资源获取终极解决方案 【免费下载链接】WorkshopDL WorkshopDL - The Best Steam Workshop Downloader 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wo/WorkshopDL 在游戏玩家的数字生活中&#xff0c;创意模组是拓展游戏…...

2026年中国企业AI应用场景报告

当多模态技术突破模态壁垒&#xff0c;当超级智能体成为业务重构的核心执行者&#xff0c;AI 正从实验室走向产业深水区&#xff0c;成为企业降本增效、创新增长的关键引擎。但与此同时&#xff0c;“AI 应用停留在工具层面”“落地效果不及预期”“行业场景适配难” 等痛点&am…...

搞点氢能,再算算碳税:聊聊综合能源系统的热电优化

考虑阶梯式碳机制与电制氢的综合能源系统热电优化 “双碳”背景下&#xff0c;为提高能源利用率&#xff0c;优化设备的运行灵活性&#xff0c;进一步降低综合能源系统&#xff08;IES&#xff09;的碳排放水平&#xff0c;提出一种IES低碳经济运行策略 首先考虑IES参与到碳市场…...

记录一次 反射引起的Metaspace OOM 的完整排查

一、问题背景线上某个 Spring Boot 服务偶发出现&#xff1a;java.lang.OutOfMemoryError: MetaspaceJVM 参数中已经限制&#xff1a;-XX:MetaspaceSize512m -XX:MaxMetaspaceSize512m但监控显示&#xff1a;Metaspace used ≈ 370MB Metaspace committed ≈ 508MB看起来仍…...

“芯”动每一秒:当骁龙的速度脉搏跳动在F1赛道

2026年F1中国大奖赛日前在上海国际赛车场落下帷幕。除了赛道上令人热血沸腾的争夺&#xff0c;本届赛事在商业与科技融合层面同样看点颇多&#xff0c;尤其是冠军车队梅赛德斯-AMG与其官方合作伙伴高通骁龙的深度联动&#xff0c;成为围场内外热议的焦点。当F1这项百年运动不断…...

OFA图像描述模型效果展示:多类型图片生成描述案例分享

OFA图像描述模型效果展示&#xff1a;多类型图片生成描述案例分享 1. 引言&#xff1a;OFA模型的独特价值 在当今视觉内容爆炸式增长的时代&#xff0c;能够自动理解并描述图像内容的技术变得越来越重要。OFA&#xff08;One For All&#xff09;图像描述模型正是为解决这一需…...

手把手教你玩转双闭环MMC逆变仿真

双闭环&#xff0b;最近电平逼近调制MMC模块化多电平换流器仿真&#xff08;逆变侧&#xff09;含技术文档 MMC Matlab-Simulink 直流侧11kV 交流侧6.6kV N22 采用最近电平逼近调制NLM 环流抑制&#xff08;PIR比例积分准谐振控制&#xff09;&#xff0c;测量桥臂电感THD获得抑…...