SQL基础语法 | 增删改查、分组、排序、limit

Shell命令框和Navicat联合使用

一、数据库层面

1. 创建数据库

   postgres=# CREATE DATABASE runoobdb;
   

2. 查看数据库

   postgres=# \l
   

3. 选择数据库

   postgres=# \c runoobdb
   

4. 删除数据库

   postgres=# DROP DATABASE runoobdb;
   

二、表格层面

1. 创建表格

   CREATE TABLE table_name(字段名称 字段数据类型,column2 datatype,column3 datatype,.....columnN datatype,PRIMARY KEY( 一个或多个列 )
   );
   

2. 删除表格

   DROP TABLE table_name;
   

3. 创建schema模式

   CREATE SCHEMA myschema.表名(ID   INT              NOT NULL,NAME VARCHAR (20)     NOT NULL,AGE  INT              NOT NULL,ADDRESS  CHAR (25),SALARY   DECIMAL (18, 2),PRIMARY KEY (ID)
   );
   

4. 删除schema模式

   • 删除一个空模式

     DROP SCHEMA myschema;
     

   • 删除一个模式及包含的所有对象

     DROP SCHEMA myschema CASCADE;
     

三、增删改查

1. 增insert into

   ❤INSERT INTO TABLE_NAME (字段名1, column2, column3,...columnN) VALUES (value1, value2, value3,...valueN)

   INSERT INTO TABLE_NAME (字段名1, column2, column3,...columnN)
   VALUES (value1, value2, value3,...valueN);
   // 举例
   INSERT INTO book(id,name,age)VALUES(1,'张一山',24);
   INSERT INTO book values (2,'王祖蓝',23);
   INSERT INTO book values (3,'李晓非');
   INSERT INTO book values (4,'吴晓非');
   INSERT INTO book values (5);
   INSERT INTO book values (6,24);
   // 遵循顺序对应
   // 下面是结果
   1	张一山	24
   2	王祖蓝	23
   3	李晓非	null
   4	吴晓非	null
   5   null  null
   6	24
   

2. 查询select

   SELECT column1, column2,...columnN FROM table_name;
   // 查询所有字段使用*；
   SELECT * FROM book
   // 查询系统当前时间
   SELECT CURRENT_TIMESTAMP; 
   

3. 聚合函数

   • avg() ： 返回一个表达式的平均值
   • sum() ： 返回指定字段的总和
   • count() ： 返回查询的记录总数

4. where子句

   我们可以在 WHERE 子句中使用比较运算符或逻辑运算符，

   例如 >, <, =, LIKE, NOT，AND，BETWEEN， 等等。

5. UPDATE 改

   ❤UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2...., columnN = valueN WHERE [condition];

   UPDATE table_name
   SET column1 = value1, column2 = value2...., columnN = valueN
   WHERE [condition];
   

   // 修改name=lcy字段的年龄age为16

   UPDATE company SET age=16 WHERE name='lcy';

   // 若不加where条件则 修改某个字段下的所有内容

   UPDATE company set salary=13000, age=18

   1 paul 18 加拿大 13000.00 2023-07-05
   2 allen 18 纽约 13000.00 2023-07-20
   3 teddy 18 加利福尼亚 13000.00 2023-07-06
   4 mark 18 旧金山 13000.00 2023-07-07
   5 ming 18 曼彻斯特 13000.00 2023-07-08
   8 zy 18 北京 13000.00 2023-07-15
   7 lcy 18 陕西 13000.00 2023-07-10
   6 james 18 曼哈顿 13000.00 2023-07-09

   // 和IN连用

   UPDATE company set salary=19000,age=19 WHERE id IN(1,2,3)

   // 和like连用

   UPDATE company set salary=700,age=19 WHERE name like '%y'

   5 ming 18 曼彻斯特 13000.00 2023-07-08
   6 james 18 曼哈顿 13000.00 2023-07-09
   1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
   2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
   4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
   7 lcy 19 陕西 700.00 2023-07-10
   8 zy 19 北京 700.00 2023-07-15
   3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06

6. DELETE 删除 delete删除表的内容，drop删除表的结构

   DROP TABLE 表名

   语法：DELETE FROM table_name WHERE [condition];

   // 条件删除

   DELETE FROM company WHERE name='james'

   // 删除表里所有内容

   DELETE FROM company

   • 使用 TRUNCATE TABLE 表名=DELETE FROM company但是前者不会产生日志

7. 关键字

   • AND 表示多个条件必须同时成立

     找出 AGE(年龄) 字段大于等于 25，并且 SALARY(薪资) 字段大于等于 16000 的数据：

     SELECT * FROM company WHERE age>=25 AND salary >= 16000

   • OR 表示示多个条件中只需满足其中任意一个即可

     找出 AGE(年龄) 字段大于等于 25，或者 SALARY(薪资) 字段大于等于 26000 的数据：

     SELECT * FROM company WHERE age>=25 OR salary >= 26000

   • NOT NULL 和 NULL

     在公司表中找出 AGE(年龄) 字段不为空的记录：

     SELECT * FROM company WHERE age IS NOT NULL;

     SELECT * FROM company WHERE age IS NULL;

   • LIKE 模糊查询

     • 模糊查询就需要用到like操作符。另外还有两个通配符。

       ①%通配符。%表示出现任意字符，出现的字符数可以是0，1，无数。

       ②_ 通配符。_ 表示出现有且仅有一次字符。

     • 如果没有使用以上两种通配符，LIKE 子句和等号 = 得到的结果是一样的。

     • 在 PostgreSQL 中，LIKE 子句是只能用于对字符进行比较，因此在下面例子中，我们要将整型数据类型转化为字符串数据类型。

       实例	描述
       WHERE SALARY::text LIKE ‘200%’	找出 SALARY 字段中以 200 开头的数据。
       WHERE SALARY::text LIKE ‘%200%’	找出 SALARY 字段中含有 200 字符的数据。
       WHERE SALARY::text LIKE ‘_00%’	找出 SALARY 字段中在第二和第三个位置上有 00 的数据。
       WHERE SALARY::text LIKE ‘2_%_%’	找出 SALARY 字段中以 2 开头的字符长度大于 3 的数据。
       WHERE SALARY::text LIKE ‘%2’	找出 SALARY 字段中以 2 结尾的数据
       WHERE SALARY::text LIKE ‘_2%3’	找出 SALARY 字段中 2 在第二个位置上并且以 3 结尾的数据
       WHERE SALARY::text LIKE ‘2___3’	找出 SALARY 字段中以 2 开头，3 结尾并且是 5 位数的数据

       • 如：在 COMPANY 表中找出 NAME(名字) 字段中以 Pa 开头的的数据：

     SELECT * FROM company WHERE name like 'pa%';//以pa开头的

     SELECT * FROM company WHERE name like '%l%';// name中含有字母l的

     SELECT * FROM company WHERE name like '%l';//以字母l结尾的

     当我们大概知道name后面有一个字符，前面有一个字符的时候，我们就可使用_

     SELECT * FROM company WHERE name like '_z_';

     like查找非字符类型

     // 查询年龄=19的

     SELECT * FROM company WHERE age::TEXT like '19'

     1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
     2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
     7 lcy 19 陕西 700.00 2023-07-10
     8 zy 19 北京 700.00 2023-07-15
     3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06

     // 查询年龄以2开头的

     SELECT * FROM company WHERE age::TEXT like '2_'

     // 查询工资以19开头的

     SELECT * FROM company WHERE salary::TEXT like '19%'

   • IN 包含

     比如使用or时：薪水在where salary = 10000 or 20000时，就可以使用in子句

     SELECT * FROM company WHERE salary=17000 OR salary=19000;

     现在我们可以直接使用IN子句：可以是1个或多个

     SELECT * FROM company WHERE salary in(17000,19000,12000);

     SELECT * FROM company WHERE salary in(28000);

   • NOT IN

     刚好和IN相反

   • BETWEEN 和 AND 的联合使用 包含两个端点值

     // 找出工资在4500到9000之间的

     SELECT * FROM "company" WHERE salary BETWEEN 4500 AND 9000;

   • LIMIT 主要用于分页查询 一般分页关键字放在最后的

     • limit 子句用于限制 SELECT 语句中查询的数据的数量。

     • 基本语法：

       SELECT column1, column2 FROM table_name LIMIT [no of rows]

     // 返回四个数据并按照id排序

     SELECT * FROM company ORDER BY id LIMIT 4

     // 返回四个数据

     SELECT * FROM company LIMIT 4

   • OFFSET 偏移量（初始偏移量为0）offset 1 ：意思就是从第2行开始

     ❤注：LIMIT x OFFSET y 是为了与PostgreSQL兼容, 查询出的数据结果集为 [y+1,x+y]。

     • offset使用：offset x

       // 从x+1行开始 取数据

       SELECT * FROM "company" OFFSET 1从第二行开始取数据 含x+1行的数据

       1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
       2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
       4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
       7 lcy 19 陕西 700.00 2023-07-10
       8 zy 19 北京 700.00 2023-07-15
       3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06
       6 ljj 28 shanxi 900.00 2023-07-19

     • 配合limit使用

       // 全部数据

       5 ming 18 曼彻斯特 13000.00 2023-07-08
       1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
       2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
       4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
       7 lcy 19 陕西 700.00 2023-07-10
       8 zy 19 北京 700.00 2023-07-15
       3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06
       6 ljj 28 shanxi 900.00 2023-07-19

       // 从第2行开始，取4行数据

       SELECT * FROM "company" LIMIT 4 OFFSET 1

       1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
       2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
       4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
       7 lcy 19 陕西 700.00 2023-07-10

   • ORDER BY ：排序， 一般配合where子句一起使用

     • 基础语法

       SELECT column-list
       FROM table_name
       [WHERE condition]
       [ORDER BY column1, column2, .. columnN] [ASC | DESC];
       

     • 默认是升序排序 即 order by column asc，若想改成降序则使用 desc

       // 按照id降序排序

       SELECT * FROM company ORDER BY id desc

   • GROUP BY ：分组，配合select使用 和聚合函数使用

     GROUP BY子句通常与聚合函数一起用于统计数据。

     GROUP BY子句将行排列成组，聚合函数返回每个组的统计量。

     • 概念：

       目的： GROUP BY 语句和 SELECT 语句一起使用，用来对相同的数据进行分组。

       位置：GROUP BY 在一个 SELECT 语句中，放在 WHRER 子句的后面，ORDER BY 子句的前面。

       SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME;

     • 语法：

       SELECT column-list
       FROM table_name
       WHERE [ conditions ]
       GROUP BY column1, column2....columnN
       

     • 使用 group by 时 只能select 出 分组字段和聚合函数

     • 举例

       // 全部

       5 ming 18 曼彻斯特 13000.00 2023-07-08
       1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
       2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
       4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
       7 lcy 19 陕西 700.00 2023-07-10
       8 zy 19 北京 700.00 2023-07-15
       3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06
       6 ljj 28 shanxi 900.00 2023-07-19

       // 根据name进行分组，并且找出每个人的工资总额

       SELECT name,SUM(salary) FROM company GROUP BY name

       teddy 700.00
       allen 19000.00
       ljj 900.00
       lcy 700.00
       paul 19000.00
       ming 13000.00
       mark 11000.00
       zy 700.00

       何为分组：目前我们表中的数据人名都是一个，我们现在往表中加入几条数据

       1 paul 19 加拿大 19000.00 2023-07-05
       2 allen 19 纽约 19000.00 2023-07-20
       4 mark 21 旧金山 11000.00 2023-07-07
       7 lcy 19 陕西 700.00 2023-07-10
       8 zy 19 北京 700.00 2023-07-15
       3 teddy 19 加利福尼亚 700.00 2023-07-06
       6 ljj 28 shanxi 900.00 2023-07-19
       9 paul 24 Houston 20000.00 2023-07-11
       10 James 44 Norway 5000.00 2023-07-19
       11 James 45 Texas 5000.00 2023-07-20

       再次进行一次分组看

       SELECT name,SUM(salary) FROM company GROUP BY name

       teddy 700.00
       allen 19000.00
       James 10000.00
       ljj 900.00
       lcy 700.00
       paul 39000.00
       ming 13000.00
       mark 11000.00
       zy 700.00

       发现james和paul已经进行了合并相加

       // 根据name进行分组，并且找出每个人的工资总额，根据工资总额进行排序

       SELECT name,SUM(salary) FROM company GROUP BY name ORDER BY SUM(salary)

       teddy 700.00
       lcy 700.00
       zy 700.00
       ljj 900.00
       mark 11000.00
       ming 13000.00
       paul 19000.00
       allen 19000.00

       // 根据name进行分组，并且找出每个人的工资总额，且筛选出年龄大于20的数据，最后根据工资总额进行排序

       SELECT name,SUM(salary) FROM company WHERE age>20 GROUP BY name ORDER BY SUM(salary)

       ljj 900.00
       mark 11000.00

   • HAVING 用来筛选分组后的各项数据

     • 基础语法：HAVING 是在由 GROUP BY 子句创建的分组基础上设置条件，所以要放在group by后面

       SELECT column1, column2
       FROM table1
       WHERE [ conditions ]
       GROUP BY column1, column2
       HAVING [ conditions ]
       ORDER BY column1, column2
       

     • 位置：

       AVING 子句必须放置于 GROUP BY 子句后面，ORDER BY 子句前面

     • 举例

       // 找出根据 NAME 字段值进行分组，并且 name(名称) 字段的计数少于 2 数据

       select name from company group by name having count(name) < 2

       teddy
       allen
       ljj
       lcy
       ming
       mark
       zy

       // 找出根据 NAME 字段值进行分组，并且 name(名称) 字段的计数大于 1 数据

       select name from company group by name having count(name) > 1

       James
       paul

       // SELECT id,salary FROM company GROUP BY salary,id HAVING MAx(age)>23 ORDER BY id

   • DISTINCT 去重复 与select连用

     • 概念：

       DISTINCT 关键字与 SELECT 语句一起使用，用于去除重复记录，只获取唯一的记录

     • 基础语法

       SELECT DISTINCT column1, column2,.....columnN
       FROM table_name
       WHERE [condition]
       

     • 举例

       // 剔除company中重复的name 我们可以在结果中看到去掉了重复的james和paul

       SELECT DISTINCT name FROM company

       teddy
       allen
       James
       ljj
       lcy
       paul
       ming
       mark
       zy