SQL语法:浅析select之七大子句
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- 一、七大子句顺序
- 二、演示
- 2.1 from语句
- 2.2 on子句
- 2.3 where子句
- 2.4 group by子句
- 2.4.1 WITHROLLUP,加在group by后面
- 2.4.2 是否可以按照多个字段分组统计?
- 2.4.3 分组统计时,select后面字段列表的问题
- 2.5 having子句
- 2.6 order by子句
- 2.7 limit子句
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
一、七大子句顺序
(1) from: 从哪些表中筛选。
(2) inner l left | right … on: 关联多表查询时,去除笛卡尔积
(3) where: 从表中筛选的条件
(4) group by: 分组依据
(5) having: 在分组统计结果中再次筛选 (with rollup)
(6) order by: 排序
(7) limit: 分页
注意:必须按照 (1) - (7) 的顺序编写子句。
二、演示
测试数据准备如下:
①创建数据表 t_department:
CREATE TABLE `t_department` (`did` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '部门编号',`dname` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL COMMENT '员工名称',`description` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '员工简介',PRIMARY KEY (`did`),UNIQUE KEY `dname` (`dname`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
②创建数据表t_employee
CREATE TABLE `t_employee` (`eid` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '员工编号',`ename` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL COMMENT '员工姓名',`salary` double NOT NULL COMMENT '薪资',`commission_pct` decimal(3,2) DEFAULT NULL COMMENT '奖金比例',`birthday` date NOT NULL COMMENT '出生日期',`gender` enum('男','女') CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL DEFAULT '男' COMMENT '性别',`tel` char(11) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL COMMENT '手机号码',`email` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL COMMENT '邮箱',`address` varchar(150) DEFAULT NULL COMMENT '地址',`work_place` set('北京','深圳','上海','武汉') CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL DEFAULT '北京' COMMENT '工作地点',`hiredate` date NOT NULL COMMENT '入职日期',`job_id` int DEFAULT NULL COMMENT '职位编号',`mid` int DEFAULT NULL COMMENT '领导编号',`did` int DEFAULT NULL COMMENT '部门编号',PRIMARY KEY (`eid`),KEY `job_id` (`job_id`),KEY `did` (`did`),KEY `mid` (`mid`),CONSTRAINT `t_employee_ibfk_1` FOREIGN KEY (`job_id`) REFERENCES `t_job` (`jid`) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE,CONSTRAINT `t_employee_ibfk_2` FOREIGN KEY (`did`) REFERENCES `t_department` (`did`) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE,CONSTRAINT `t_employee_ibfk_3` FOREIGN KEY (`mid`) REFERENCES `t_employee` (`eid`) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE,CONSTRAINT `t_employee_chk_1` CHECK ((`salary` > 0)),CONSTRAINT `t_employee_chk_2` CHECK ((`hiredate` > `birthday`))
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=28 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
③创建数据表t_job
CREATE TABLE `t_job` (`jid` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '职位编号',`jname` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL COMMENT '职位名称',`description` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '职位简介',PRIMARY KEY (`jid`),UNIQUE KEY `jname` (`jname`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=13 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
2.1 from语句
👉功能:
表示从某个表中筛选数据
案例:查询t_department表的所有欣喜
代码演示如下:
select *
from t_department #表示从某个表中筛选数据
2.2 on子句
👉特点:
(1)on必须配合join使用
(2)on后面只写关联条件
所谓关联条件是两个表的关联字段的关系
例如:t_employee表和t_department表关联,t_employee.did=t_department.did
(3)有n张表关联,就有n-1个关联条件
两张表关联,就有1个关联条件
三张表关联,就有2个关联条件
案例:#查询员工的编号,姓名,职位编号,职位名称,部门编号,部门名称,需要t_employee员工表,t_department部门表,t_job职位表。
代码如下(示例):
SELECT eid,ename,t_job.job_id,t_job.job_name, `t_department`.`did`,`t_department`.`dname`
FROM t_employee INNER JOIN t_department INNER JOIN t_job
ON t_employee.did = t_department.did AND t_employee.job_id = t_job.job_id;
2.3 where子句
👉功能:
在查询结果中筛选
案例:#查询所有男员工的姓名和部门名称
代码演示如下:
SELECT ename,dname
FROM t_department RIGHT JOIN t_employee ON t_employee.`did`=t_department.`did`
WHERE t_employee.`gender`='男';
2.4 group by子句
👉功能:
分组依据
案例:#查询每一个部门的平均薪资
代码演示如下:
SELECT dname,AVG(salary) AS 平均薪资
FROM t_department RIGHT JOIN t_employee ON t_department.`did`=t_employee.`did`
GROUP BY t_department.`dname`;
案例:#查询每一个部门所有男员工的平均薪资
SELECT t_employee.did,dname,AVG(salary) AS 平均薪资
FROM t_employee RIGHT JOIN t_department ON t_department.`did`=t_employee.`did`
WHERE gender='男'
GROUP BY t_employee.`did`;
2.4.1 WITHROLLUP,加在group by后面
WITHROLLUP:在group分组字段的基础上再进行统计数据。
案例:#按照部门统计人数,并合计总数
代码演示如下:
SELECT IFNULL(did,'合计') AS "部门编号" , COUNT(*) AS "人数" FROM t_employee GROUP BY did WITH ROLLUP;
2.4.2 是否可以按照多个字段分组统计?
案例:#分别统计查询每一个部门男、女员工的平均薪资
代码演示如下:
SELECT t_employee.did,dname,gender,AVG(salary) AS 平均薪资
FROM t_employee RIGHT JOIN t_department ON t_department.`did`=t_employee.`did`
GROUP BY t_employee.`did`,gender;
2.4.3 分组统计时,select后面字段列表的问题
案例:统计每个部门的人数
代码演示如下:
SELECT eid,ename, did, COUNT(*) FROM t_employee;
❌
分析:不符合案例需求,案例需求只要统计各部门的总人数,而不是统计总人数,况且加上count(*)【count(),它的功能是统计记录数,,又是分组函数,即函数执行完后,得到结果的行数可能会变少,有可能是1行,也可能是几行】,如果不加分组条件,此查询语句会查询所有的人数+带返回第一个员工的员工编号和姓名以及部门编号。
代码改善如下:
SELECT eid,ename, did, COUNT(*) FROM t_employee GROUP BY did;
❌
分析:虽然加了group by did,即按部门编号分组,但整个查询语句返回的”eid“和”ename“等字段下的记录有歧义,如下所示:
红圈勾出的记录是在表达,部门编号为1的部门下有14个员工编号为1,名为"孙洪亮"的员工吗?,显然不对,不符合逻辑,古往今来,没有十四胞胎,且一模一样的人。
正确代码如下:
SELECT did, COUNT(*) FROM t_employee GROUP BY did;
分组统计时,select后面只写和分组统计有关的字段,其他无关字段不要出现,否则会引起歧义
2.5 having子句
👉功能:
在分组统计结果中再次筛选
案例:#分别统计查询每一个部门男、女员工的平均薪资,只显示平均薪资在10000元以上的记录
代码演示如下:
SELECT t_employee.did,dname,gender,AVG(salary) AS 平均薪资
FROM t_employee RIGHT JOIN t_department ON t_department.`did`=t_employee.`did`
GROUP BY t_employee.`did`,gender
HAVING 平均薪资>10000;
where和having的区别别?
-
where是针对原表的原始数据筛选,后面不能接分组函数(avg,sum,count,max,min)等
-
having是针对分组统计结果的再次筛选,后面可以接分组函数,还可以使用统计结果的别名
2.6 order by子句
👉功能:
升序和降序,默认是升序
asc代表升序【从小到大】
desc 代表降序【从大到小】
案例:#查询所有员工的姓名和薪资,按照薪资从高到低排序
代码演示如下:
SELECT ename,salary
FROM t_employee
ORDER BY salary DESC; #默认是升序,降序要加desc,升序可以加asc
案例:#查询所有员工的姓名和薪资、出生日期,按照薪资从高到低排序 。如果薪资相同的,按照出生日期从小到大。
代码演示如下:
SELECT ename,salary,birthday
FROM t_employee
ORDER BY salary DESC,birthday ASC;
2.7 limit子句
👉功能:分页显示结果。
注意:
limit m,n
n:表示最多该页显示几行
m:表示从第几行开始取记录,第一个行的索引是0
m = (page-1)×n
page表示第几页
每页最多显示5条,n=5
第1页,page=1,m = (1-1)*5 = 0; limit 0,5
第2页,page=2,m = (2-1)*5 = 5; limit 5,5
第3页,page=3,m = (3-1)*5 = 10; limit 10,5
每页显示20条,n=20
第6页,page=6,m = (6-1)*20;limit 100,20
案例:#查询员工信息,按照每页显示5条的规则,查询第1页
代码演示如下:
SELECT *
FROM t_employee
LIMIT 0,5;
案例:#查询员工信息,按照每页显示5条的规则,查询第2页
代码演示如下:
SELECT *
FROM t_employee
LIMIT 10,5;
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