MySQL表中数据基本操作

1.表中数据的插入：

1.insert

insert [into] table_name [(column [,column]...)] values (value_list) [,(value_list)] ...

创建一张学生表：

1.1单行指定列插入：

insert into student (name,qq) values (‘张三’,’1234455’);

values左侧为要插入的列，右侧为插入对应列的数据。

1.2全列插入

也可以省略values左侧，表示全列插入，对表中每一列都需要指定数据。

insert into student values (10,’李四’,’12355555’);

单行插入和全列插入的into都可以进行省略。

1.3多行插入：

在一次insert语句后用逗号分隔，可以继续进行数据插入。

例：

2.插入否则更新

在进行数据插入时，可能会遇到主键冲突或者唯一键冲突，导致数据插入失败，因此可以选择性的进行同步更新操作。

insert ... on duplicate key update column=value [,column=value] ...

例如：

insert into student values (1,’张三三’,’11111111111’) on duplicate key update name=’张三三’,qq=’11111111111’;

表示插入数据，若存在键值冲突，则将插入数据转为对表中发生冲突的数据进行修改。若不存在键值冲突，则正常进行插入。

3.插入否则替换

当插入的数据出现冲突时，将表内数据进行替换，若没有冲突，则直接插入。

例：

2.表中数据的查询：

1. select

1. 1全列查询：

select * from student;

1. 2指定列进行查询：

select id,name from student;

        1.3在select时，可以进行运行操作：

如：select id,name,10+10+10 as result from student;

其中10+10+10 as result 表示将运算结构用result重命名的列表示，也可以直接使用：

也可以不带as：

1. 4在select时还可对列进行重命名：
2. 

1. 5结果去重：

select distinct name from student;

对选择的指定列进行去重筛选

        2.where条件

通过比较运算符进行筛选

null就是null，和零无关，不能参与数字/字符比较。

判断是否为null用is null 或者is not null。

逻辑运算符：

通过运算符进行筛选：

id<12:

10<=id<=12:

也可以用between and：

id=1或者10，11：、

3.模糊匹配：

like ---找姓刘的同学，和李某(某代表只有一个字）：

where 后面可以跟逻辑计算，但是不能对在select中重命名的列进行计算，因为是先执行from再执行where，最后执行select。

并且，不能在where后面的筛选条件进行重命名。

4.结果排序--order by

asc为升序（从小到大）

desc为降序（从大到小）

默认为asc排升序

没用order by字句的查询，返回的顺序是为定义的，不能依赖这个顺序。

例：

将id按升/降序显示：

null值比任何值都小。

order可以对select时使用的重命名进行排序，因为要对表结构进行排序，先要有合适的数据---由select进行筛选

5.筛选分页结果---limit

select ... from table_name [where ...] [order by ...] limit  n;

默认起始下标为零表示从零开始，筛选n条结果；

select ... from table_name [where ...] [order by ...] limit s,n;

从s开始，筛选n条结果

例：

当对未知表进行查询时，最好加一条limit 1，避免因为表中数据过大，查询全表数据导致数据库卡死。

3.表中数据的更新

update：

update table_name set column=expr[,column =expr...]

[where ...] [order by ...] [limt ...]

对查询到的结果进行列值更新----根据where查询到的结果进行更新

例：

也可以同时改变多个值：

也可以配合order by，limit使用，将id为前三名的name都改为张三：

4.表中数据的删除：

1.delete：

delete from table_name [where ...] [order by ...] [limit ...]

例：

或删除整张表的数据：

delete  from  table_name;

若表中有auto_increment类型的列，其值不会因为数据的删除而发生改变。

2.截断表

truncate  table_name     

删除表中所有数据，同时也将auto_increment计算器的值置为零。

truncate是直接清空表数据，不走事物，无法回滚----不会记录在日志。

5.插入与查询的组合使用：

insert into table_name [(column,[,column ...])] select ...

将select后的结果进行插入

实际使用：对表中数据进行去重，将去重后的数据插入到新表：

创建一张和student一样的表：

 

注意：只有但id，name，qq都相同时才会进行去重，若对指定列去重，会使列显示不完整，导致插入失败。

去重完成后，可以通过rename进行替换。

6.聚合函数：

例子：

count：

select count (*) from student; ---统计数据个数

也可以对count（*）做重命名：
 

也可以先去重再统计：

sum:

avg:

max:

min:

7.分组查询

在select中使用group by子句可以对指定列进行分组查询。

实际分组是通过指定列中行的不同信息进行分组，组内的指定列的行信息相同。

------分组的目的是为了对分组后的组使用聚合函数进行查询。

select column1,column2,...from table group by column;

例：

建立表并向其中插入数据：

按组筛选最高工资和平均工资：

也可以加上属于哪个组：

分组，就是把一组按一定条件拆成了多个组，进行各自组内的统计。

group by 不止可对一列进行分组，可以同时对多列进行筛选，将多列行信息相同的数据放在一组进行统计。

having和group by联合使用：

对group by 后经过了聚合统计的结果进行条件筛选。

having 和where的区别？

where是对具体的任意列进行筛选，having是对分组聚合之和的结果进行筛选--------他们的条件筛选的阶段是不同的。

可以通过

select 列名，avg(列名) from 表名 where ... group by ... having ...

来分析：

1. 执行from找到表中所有数据
2. 通过where来筛选
3. 将where筛选之后的数据交给group by分组
4. 将分组之后的各组交给聚合函数（avg)进行统计，重命名等工作
5. 将结果交给having进行条件筛选

不止开始创建的表为表，经过where筛选后的也是表，经过分组后的也是表。。。。

mysql一切皆表。