Python数据库操作 DQL-MySQL数据库查询sql#学习猿地

# DQL-MySQL数据查询SQL

语法格式：

```mysql

select 字段列表|* from 表名

[where 搜索条件]

[group by 分组字段 [having 分组条件]]

[order by 排序字段 排序规则]

[limit 分页参数]

```

### 基础查询

```mysql

# 查询表中所有列 所有数据

select * from users;

# 指定字段列表进行查询

select id,name,phone from users;

```

### Where 条件查询

+ 可以在where子句中指定任何条件

+ 可以使用 and 或者 or 指定一个或多个条件

+ where条件也可以运用在update和delete语句的后面

+ where子句类似程序语言中if条件，根据mysql表中的字段值来进行数据的过滤

示例：

```mysql

-- 查询users表中 age > 22的数据

select * from users where age > 22;

-- 查询 users 表中 name=某个条件值 的数据

select * from users where name = '王五';

-- 查询 users 表中 年龄在22到25之间的数据

select * from users where age >= 22 and age <= 25;

select * from users where age between 22 and 25;

-- 查询 users 表中 年龄不在22到25之间的数据

select * from users where age < 22 or age > 25;

select * from users where age not between 22 and 25;

-- 查询 users 表中 年龄在22到25之间的女生信息

select * from users where age >= 22 and age <= 25 and sex = '女';

```

#### and和or 使用时注意

假设要求 查询 users 表中 年龄为22或者25 的女生信息

select * from users where age=22 or age = 25 and sex = '女';

思考上面的语句能否返回符合条件的数据？

实际查询结果并不符合要求？

```mysql

select * from users where age=22 or age = 25 and sex = '女';

+------+--------+------+-------+-------+------+------+

| id | name | age | phone | email | sex | mm |

+------+--------+------+-------+-------+------+------+

| 1 | 章三 | 22 | | NULL | 男 | 0 |

| 1002 | cc | 25 | 123 | NULL | 女 | NULL |

+------+--------+------+-------+-------+------+------+

2 rows in set (0.00 sec)

-- 上面的查询结果并不符合 查询条件的要求。

-- 问题出在 sql 计算的顺序上，sql会优先处理and条件，所以上面的sql语句就变成了

-- 查询变成了为年龄22的不管性别，或者年龄为 25的女生

-- 如何改造sql符合我们的查询条件呢？

-- 使用小括号来关联相同的条件

select * from users where (age=22 or age = 25) and sex = '女';

+------+------+------+-------+-------+------+------+

| id | name | age | phone | email | sex | mm |

+------+------+------+-------+-------+------+------+

| 1002 | cc | 25 | 123 | NULL | 女 | NULL |

+------+------+------+-------+-------+------+------+

1 row in set (0.00 sec)

```

#### Like 子句

> 我们可以在where条件中使用=,<,> 等符合进行条件的过滤，但是当想查询某个字段是否包含时如何过滤？

>

> 可以使用like语句进行某个字段的模糊搜索，

>

> 例如： 查询 name字段中包含五的数据

```mysql

-- like 语句 like某个确定的值 和。where name = '王五' 是一样

select * from users where name like '王五';

+----+--------+------+-------+-----------+------+------+

| id | name | age | phone | email | sex | mm |

+----+--------+------+-------+-----------+------+------+

| 5 | 王五 | 24 | 10011 | ww@qq.com | 男 | 0 |

+----+--------+------+-------+-----------+------+------+

1 row in set (0.00 sec)

-- 使用 % 模糊搜索。%代表任意个任意字符

-- 查询name字段中包含五的

select * from users where name like '%五%';

-- 查询name字段中最后一个字符 为 五的

select * from users where name like '%五';

-- 查询name字段中第一个字符 为 王 的

select * from users where name like '王%';

-- 使用 _ 单个的下划线。表示一个任意字符，使用和%类似

-- 查询表中 name 字段为两个字符的数据

select * from users where name like '__';

-- 查询 name 字段最后为五，的两个字符的数据

select * from users where name like '_五';

```

**注意：where子句中的like在使用%或者_进行模糊搜索时，效率不高，使用时注意：**

+ 尽可能的不去使用%或者_

+ 如果需要使用，也尽可能不要把通配符放在开头处

### Mysql中的统计函数（聚合函数）

max(),min(),count(),sum(),avg()

```mysql

# 计算 users 表中 最大年龄，最小年龄，年龄和及平均年龄

select max(age),min(age),sum(age),avg(age) from users;

+----------+----------+----------+----------+

| max(age) | min(age) | sum(age) | avg(age) |

+----------+----------+----------+----------+

| 28 | 20 | 202 | 22.4444 |

+----------+----------+----------+----------+

-- 上面数据中的列都是在查询时使用的函数名，不方便阅读和后期的调用，可以通过别名方式 美化

select max(age) as max_age,

min(age) min_age,sum(age) as sum_age,

avg(age) as avg_age

from users;

+---------+---------+---------+---------+

| max_age | min_age | sum_age | avg_age |

+---------+---------+---------+---------+

| 28 | 20 | 202 | 22.4444 |

+---------+---------+---------+---------+

-- 统计 users 表中的数据量

select count(*) from users;

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 9 |

+----------+

select count(id) from users;

+-----------+

| count(id) |

+-----------+

| 9 |

+-----------+

-- 上面的两个统计，分别使用了 count(*) 和 count(id),结果目前都一样，有什么区别？

-- count(*) 是按照 users表中所有的列进行数据的统计，只要其中一列上有数据，就可以计算

-- count(id) 是按照指定的 id 字段进行统计，也可以使用别的字段进行统计，

-- 但是注意，如果指定的列上出现了NULL值，那么为NULL的这个数据不会被统计

-- 假设有下面这样的一张表需要统计

+------+-----------+------+--------+-----------+------+------+

| id | name | age | phone | email | sex | mm |

+------+-----------+------+--------+-----------+------+------+

| 1 | 章三 | 22 | | NULL | 男 | 0 |

| 2 | 李四 | 20 | | NULL | 女 | 0 |

| 5 | 王五 | 24 | 10011 | ww@qq.com | 男 | 0 |

| 1000 | aa | 20 | 123 | NULL | 女 | NULL |

| 1001 | bb | 20 | 123456 | NULL | 女 | NULL |

| 1002 | cc | 25 | 123 | NULL | 女 | NULL |

| 1003 | dd | 20 | 456 | NULL | 女 | NULL |

| 1004 | ff | 28 | 789 | NULL | 男 | NULL |

| 1005 | 王五六 | 23 | 890 | NULL | NULL | NULL |

+------+-----------+------+--------+-----------+------+------+

9 rows in set (0.00 sec)

-- 如果按照sex这一列进行统计，结果就是8个而不是9个，因为sex这一列中有NULL值存在

mysql> select count(sex) from users;

+------------+

| count(sex) |

+------------+

| 8 |

+------------+

```

**聚合函数除了以上简单的使用意外，通常情况下都是配合着分组进行数据的统计和计算**

### Group BY 分组

> group by 语句根据一个或多个列对结果集进行分组

>

> 一般情况下，是用与数据的统计或计算，配合聚合函数使用

```mysql

-- 统计 users 表中 男女生人数,

-- 很明显按照上面的需要，可以写出两个语句进行分别统计

select count(*) from users where sex = '女';

select count(*) from users where sex = '男';

-- 可以使用分组进行统计，更方便

select sex,count(*) from users group by sex;

+------+----------+

| sex | count(*) |

+------+----------+

| 男 | 4 |

| 女 | 5 |

+------+----------+

-- 统计1班和2班的人数

select classid,count(*) from users group by classid;

+---------+----------+

| classid | count(*) |

+---------+----------+

| 1 | 5 |

| 2 | 4 |

+---------+----------+

-- 分别统计每个班级的男女生人数

select classid,sex,count(*) as num from users group by classid,sex;

+---------+------+-----+

| classid | sex | num |

+---------+------+-----+

| 1 | 男 | 2 |

| 1 | 女 | 3 |

| 2 | 男 | 2 |

| 2 | 女 | 2 |

+---------+------+-----+

# 注意，在使用。group by分组时，一般除了聚合函数，其它在select后面出现的字段列都需要出现在grouop by 后面

```

Having 子句

> having时在分组聚合计算后，对结果再一次进行过滤，类似于where，

>

> where过滤的是行数据，having过滤的是分组数据

```mysql

-- 要统计班级人数

select classid,count(*) from users group by classid;

-- 统计班级人数，并且要人数达到5人及以上

select classid,count(*) as num from users group by classid having num >=5;

```

### Order by 排序

> 我们在mysql中使用select的语句查询的数据结果是根据数据在底层文件的结构来排序的，

>

> 首先不要依赖默认的排序，另外在需要排序时要使用orderby对返回的结果进行排序

>

> Asc 升序，默认

>

> desc降序

```mysql

-- 按照年龄对结果进行排序，从大到小

select * from users order by age desc;

-- 从小到大排序 asc 默认就是。可以不写

select * from users order by age;

-- 也可以按照多个字段进行排序

select * from users order by age,id; # 先按照age进行排序，age相同情况下，按照id进行排序

select * from users order by age,id desc;

```

### Limit 数据分页

+ limit n 提取n条数据，

+ limit m,n 跳过m跳数据，提取n条数据

```mysql

-- 查询users表中的数据，只要3条

select * from users limit 3;

-- 跳过前4条数据，再取3条数据

select * from users limit 4,3;

-- limit一般应用在数据分页上面

-- 例如每页显示10条数据，第三页的 limit应该怎么写？ 思考

第一页 limit 0,10

第二页 limit 10,10

第三页 limit 20,10

第四页 limit 30,10

-- 提取 user表中 年龄最大的三个用户数据 怎么查询？

select * from users order by age desc limit 3;

```

#### 课后练习题

```mysql

-- 1. 统计班级 classid为2的男女生人数？

-- 2. 获取每个班级的 平均年龄，并按照平均年龄从大到小排序

-- 3. 统计每个班级的人数，按照从大到小排序

-- 4. 获取班级人数最多的 班级id信息

```

### 总结：

> mysql中的查询语句比较灵活多样，所以需要多加练习，

>

> 并且在使用查询语句时，一定要注意sql的正确性和顺序

| 子句 | 说明 | 是否必须 |

| -------- | -------------------------------- | ------------------ |

| select | 要返回的列或表达式，字段列表\| * | 是 |

| from | 查询的数据表 | 需要在表中查询时 |

| Where | 数据行的过滤 | 否 |

| group by | 分组 | 仅在分组聚合计算时 |

| having | 分组后的数据过滤 | 否 |

| order by | 输出排序 | 否 |

| limit | 要提取的结果行数 | 否 |