2019獨角獸企業重金招聘Python工程師標準>>>

一、mysql查詢的五種子句

? ? ? ? where(條件查詢)、having（篩選）、group by（分組）、order by（排序）、limit（限制結果數）

?1、where常用運算符： 比較運算符 > , ?< ,= ?, != （< >）,>= ? , ? <= ? in(v1,v2..vn) ? between v1 and v2 ? ?在v1至v2之間（包含v1,v2） 邏輯運算符 not ( ! ) ?邏輯非 or ( || ) ? ?邏輯或 and ( && ) ?邏輯與 where price>=3000 and price <= 5000 or price >=500 and price <=1000? 取500-1000或者3000-5000的值 where price not between 3000 and 5000 不在3000與5000之間的值 模糊查詢 like 像 通配符: % ?任意字符 _ ? 單個字符 where goods_name like '諾基亞%' where goods_name like '諾基亞N__' ?2、group by 分組 一般情況下group需與統計函數（聚合函數）一起使用才有意義 如：select goods_id,goods_name,cat_id,max(shop_price) from goods group by cat_id; 這里取出來的結果中的good_name是錯誤的！因為shop_price使用了max函數，那么它是取最大的，而語句中使用了group by 分組，那么goods_name并沒有使用聚合函數，它只是cat_id下的第一個商品，并不會因為shop_price改變而改變 mysql中的五種統計函數： （1）max：求最大值 select max(goods_price) from goods 這里會取出最大的價格的值，只有值 #查詢每個欄目下價格最高的 select cat_id,max(goods_price) from goos group by cat_id; #查出價格最高的商品編號 select goods_id,max(goods_price) from goods group by goods_id; （2）min：求最小值 （3）sum：求總數和 #求商品庫存總和 select sum(goods_number) from goods; （4）avg：求平均值 #求每個欄目的商品平均價格 select cat_id,avg(goods_price) from goods group by cat_id; （5）count：求總行數 #求每個欄目下商品種類 select cat_id,count(*) from goods group by cat_id; ### 要把每個字段名當成變量來理解，它可以進行運算### 例：查詢本店每個商品價格比市場價低多少； select goods_id,goods_name,goods_price-market_price from goods; 查詢每個欄目下面積壓的貨款 select cat_id,sum(goods_price*goods_number) from goods group by cat_id; ###可以用as來給計算結果取個別名### select cat_id,sum(goods_price * goods_number) ?as hk from goods group by cat_id 不僅列名可以取別名，表單也可以取別名 3、having 與where 的異同點 having與where類似，可以篩選數據，where后的表達式怎么寫，having后就怎么寫 where針對 表中的列發揮作用， 查詢數據 having對 查詢結果中的列發揮作用， 篩選數據 #查詢本店商品價格比市場價低多少錢，輸出低200元以上的商品 select goods_id,good_name,market_price - shop_price as s from goods having s>200 ; //這里不能用where因為s是查詢結果，而where只能對表中的字段名篩選 如果用where的話則是： select goods_id,goods_name from goods where market_price - shop_price > 200; #同時使用where與having select cat_id,goods_name,market_price - shop_price as s from goods where cat_id = 3 having s > 200; #查詢積壓貨款超過2萬元的欄目，以及該欄目積壓的貨款 select cat_id,sum(shop_price * goods_number) as t from goods group by cat_id having s > 20000 #查詢兩門及兩門以上科目不及格的學生的平均分 思路： #先計算所有學生的平均分 select name,avg(score) as pj from stu group by name; #查出所有學生的掛科情況 select name,score<60 from stu; #這里score<60是判斷語句，所以結果為真或假，mysql中真為1假為0 #查出兩門及兩門以上不及格的學生 select name,sum(score<60) as gk from stu group by name having gk > 1; #綜合結果 select name,sum(score<60) as gk,avg(score) as pj from stu group by name having gk >1; 4、order by （1） order by price ?//默認升序排列 （2）order by price desc //降序排列 （3）order by price asc //升序排列，與默認一樣 （4）order by rand() //隨機排列，效率不高 #按欄目號升序排列，每個欄目下的商品價格降序排列 select * from goods where cat_id !=2 order by cat_id,price desc; 5、limit limit [offset,] N offset 偏移量，可選，不寫則相當于limit 0,N N ? ? 取出條目? #取價格第4-6高的商品 select good_id,goods_name,goods_price from goods order by good_price desc limit 3,3; ###查詢每個欄目下最貴的商品 思路： #先對每個欄目下的商品價格排序 select cat_id,goods_id,goods_name,shop_price from goods order by cat_id,shop_price desc; #上面的查詢結果中每個欄目的第一行的商品就是最貴的商品 #把上面的查詢結果理解為一個臨時表[存在于內存中]【子查詢】 #再從臨時表中選出每個欄目最貴的商品 select * from (select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods order by cat_id,shop_price desc) as t group by cat_id; #這里使用group by cat_id是因為臨時表中每個欄目的第一個商品就是最貴的商品，而group by前面沒有使用聚合函數，所以默認就取每個分組的第一行數據，這里以cat_id分組 ? ? ? ? ? ? ? ? ?良好的理解模型： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 1、where后面的表達式，把表達式放在每一行中，看是否成立 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 2、字段(列)，理解為變量，可以進行運算（算術運算和邏輯運算） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 3、 取出結果可以理解成一張臨時表 二、mysql子查詢 1、where型子查詢 （把內層查詢結果當作外層查詢的比較條件） #不用order by 來查詢最新的商品 select goods_id,goods_name from goods where goods_id = (select max(goods_id) from goods); #取出每個欄目下最新的產品(goods_id唯一) select cat_id,goods_id,goods_name from goods where goods_id in(select max(goods_id) from goods group by cat_id); 2、from型子查詢 (把內層的查詢結果供外層再次查詢) #用子查詢查出掛科兩門及以上的同學的平均成績 思路： #先查出哪些同學掛科兩門以上 select name,count(*) as gk from stu where score < 60 having gk >=2; #以上查詢結果，我們只要名字就可以了，所以再取一次名字 select name from (select name,count(*) as gk from stu having gk >=2) as t; #找出這些同學了，那么再計算他們的平均分 select name,avg(score) from stu where name in (select name from (select name,count(*) as gk from stu having gk >=2) as t) group by name; 3、exists型子查詢 （把外層查詢結果拿到內層，看內層的查詢是否成立） #查詢哪些欄目下有商品，欄目表category,商品表goods select cat_id,cat_name from category where exists(select * from goods where goods.cat_id = category.cat_id); 三、union的用法 （把兩次或多次的查詢結果合并起來，要求查詢的列數一致，推薦查詢的對應的列類型一致，可以查詢多張表，多次查詢語句時如果列名不一樣，則取第一次的列名！如果不同的語句中取出的行的每個列的值都一樣，那么結果將自動會去重復，如果不想去重復則要加all來聲明，即union all） ## 現有表a如下 id ?num a ? ?5 b ? ?10 c ? ?15 d ? ?10 表b如下 id ?num b ? ?5 c ? ?10 d ? ?20 e ? ?99 求兩個表中id相同的和 select id,sum(num) from (select * from ta? union?select * from tb) as tmp group by id; //以上查詢結果在本例中的確能正確輸出結果，但是，如果把tb中的b的值改為10以查詢結果的b的值就是10了，因為ta中的b也是10，所以union后會被過濾掉一個重復的結果，這時就要用union all select id,sum(num) from (select * from ta? union all?select * from tb) as tmp group by id; #取第4、5欄目的商品，按欄目升序排列，每個欄目的商品價格降序排列，用union完成 select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods where cat_id=4 union?select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods where cat_id=5 order by cat_id,shop_price desc; 【如果子句中有order by 需要用( ) 包起來，但是推薦在最后使用order by，即對最終合并后的結果來排序】 #取第3、4個欄目，每個欄目價格最高的前3個商品，結果按價格降序排列 (select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods where cat_id=3 order by shop_price desc limit 3) union??(select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods where cat_id=4 order by shop_price desc limit 3) order by shop_price desc; 四、左連接，右連接，內連接 現有表a有10條數據，表b有8條數據，那么表a與表b的笛爾卡積是多少？ select * from ta,tb ? //輸出結果為8*10=80條 1、左連接 以左表為準，去右表找數據，如果沒有匹配的數據，則以null補空位，所以輸出結果數>=左表原數據數 語法：select n1,n2,n3 from ta? left join?tb? on?ta.n1= ta.n2 [ 這里on后面的表達式，不一定為=，也可以>，<等算術、邏輯運算符]【連接完成后，可以當成一張新表來看待，運用where等查詢】 #取出價格最高的五個商品，并顯示商品的分類名稱 select goods_id,goods_name,goods.cat_id,cat_name,shop_price from goods left join category on goods.cat_id = category.cat_id order by ?shop_price desc limit 5; ? ? ? ? 2、右連接 a left join b 等價于 b right join a 推薦使用左連接代替右連接 語法：select n1,n2,n3 from ta? right join?tb? on?ta.n1= ta.n2 3、內連接 查詢結果是左右連接的 交集，【即左右連接的結果去除null項后的并集（去除了重復項）】 mysql目前還不支持 外連接（即左右連接結果的并集,不去除null項） 語法：select n1,n2,n3 from ta ?inner join?tb? on?ta.n1= ta.n2 ######### 例：現有表a name ?hot a ? ? ? ?12 b ? ? ? ?10 c ? ? ? ?15 表b: name ? hot d ? ? ? ?12 e ? ? ? ?10 f ? ? ? ? 10 g ? ? ? ?8 表a左連接表b，查詢hot相同的數據 select a.*,b.* from a? left join?b on a.hot = b.hot 查詢結果： name ?hot ? name ?hot a ? ? ? 12 ? ? d ? ? ? 12 b ? ? ? 10 ? ? e ? ? ? 10 b ? ? ? 10 ? ? f ? ? ? ?10 c ? ? ? 15 ? ? null ? ?null 從上面可以看出，查詢結果表a的列都存在，表b的數據只顯示符合條件的項目?? ? ? ? 再如表b左連接表a，查詢hot相同的數據 select a.*,b.* from b? left join?a on a.hot = b.hot 查詢結果為： name ?hot ? name ?hot d ? ? ? 12 ? ? a ? ? ? 12 e ? ? ? ?10 ? ?b ? ? ? 10 f ? ? ? ?10 ? ? b ? ? ?10 g ? ? ? ?8 ? ? null ? ?null 再如表a右連接表b，查詢hot相同的數據 select a.*,b.* from a ?right join?b on a.hot = b.hot 查詢結果和上面的b left join a一樣 ###練習，查詢商品的名稱，所屬分類，所屬品牌 select goods_id,goods_name,goods.cat_id,goods.brand_id,category.cat_name,brand.brand_name from goods left join category on goods.cat_id = category.cat_id left join brand on goods.brand_id = brand.brand_id limit 5; 理解：每一次連接之后的結果都可以看作是一張新表 ###練習，現創建如下表 create table m( id int, zid int, kid int, res varchar(10), mtime date ) charset utf8; insert into m values (1,1,2,'2:0','2006-05-21'), (2,3,2,'2:1','2006-06-21'), (3,1,3,'2:2','2006-06-11'), (4,2,1,'2:4','2006-07-01'); create table t (tid int,tname varchar(10)) charset utf8; insert into t values (1,'申花'), (2,'紅牛'), (3,'火箭'); 要求按下面樣式打印2006-0601至2006-07-01期間的比賽結果 樣式： 火箭 ? 2:0 ? ?紅牛 ?2006-06-11 查詢語句為： select zid,t1.tname as t1name,res,kid,t2.tname as t2name,mtime?from m left join t as t1 on m.zid = t1.tid ? left join t as t2 on m.kid = t2.tid?where mtime between '2006-06-01' and '2006-07-01'; 總結：可以對同一張表連接多次，以分別取多次數據

執行順序：首先是ON，接著是WHERE， 接著是HAVING。

用法： ON ： 在進行多表的連接查詢時，才會用到on來過濾。ON首先會把不符合查詢條件的數據給過濾掉，從而減少了查詢過程中數據運算的次數。 WHERE ：在查詢得到臨時表后，在數據計算之前執行。由于數據還沒分組和進行列的選取操作， 因此 不能應用where的情況有:(1)使用列的別名，如select name as n from tb where n='xiaohua'; (2)使用統計方法(MIN,MAX,SUM等)，如select *,id from tb where count(id) <2; HAVING ：只有在使用group by后，having操作才有意義。having在數據計算之后執行。 小結： (1)多表連接查詢情況下不用on過濾。 (2)單表查詢情況下，如果select的字段沒有涉及到計算過程，where和having執行后的結果將一樣。

轉載于:https://my.oschina.net/u/347414/blog/178230

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【mysql】查询过滤器ON,WHERE,HAVING的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。