学习MySQL的第二天:SQL(基础篇)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 学习MySQL的第二天:SQL(基础篇)

学习大纲:


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一,SQL通用语法


1. SQL语句可以单行或多行书写,以分号结尾。


2.SQL语句可以使用空格/缩进来增强语句的可读性。


3. MySQL数据库的SQL语句不区分大小写, 关键字建议使用大写。(统一规范)


4.注释:


●单行注释: -- 注释内容或 # 注释内容(MySQL特有)

●多行注释: /* 注释内容*/


二,SQL分类


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三,DDL(数据定义语言)


1,数据库操作:


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 33456c908cd848878a63cacea88890ad.png


2,表操作:


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查询所有的表之前,前提是要先进入这个数据库中。(use 数据库名)


f3cc86bd43564d7691dba13e219553a8.png


注意: [..]为可选参数,最后一个字段后面没有逗号


尝试用上面的伪代码讲下面的表结构创建出来。


804aa88fa5ed416f9845d7bb6cf3198b.png


注:不要随意在系统库里面进行操作。


51447eb7605f486b8467a8de900b3709.png


3,表操作-数据类型:


MySQL中的数据类型有很多,主要分为三类:数值类型、字符串类型、日期时间类型。


1)数据类型:


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精度:所有位数


标度:小数位数


2)字符串类型:


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char的性能较好,(varchar)。有一个计算的过程。(计算字符串的长度)


3)日期类型:


ebb34b684e2d446288be04357bf5ff98.png


4)案例:


根据需求创建表(设计合理的数据类型、长度)


设计一张员工信息表,要求如下:

1.编号(纯数字)

2.员工工号 (字符串类型,长度不超过10位)

3. 员工姓名(字符串类型,长度不超过10位)

4.性别(男/女,存储一一个汉字)

5.年龄(正常人年龄,不可能存储负数)

6. 身份证号(二代身份证号均为18位,身份证中有X这样的字符)

7.入职时间 (取值年月日即可)


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4,表操作-修改:


1)增加字段:


9fffe64418dd4daf99e95e4bc24eead6.png


为emp表增加一个新的字段”昵称"为nickname,类型为varchar(20)


55c3933621aa45f0be3f82edf1a13750.png


2)修改:


1b8984500e904f17a460036e547fd1ff.png


将emp表的nickname字段修改为username,类型为varchar(30)


18b1c14a56ae4571a5014cdc680127c1.png


3)删除字段:


384cd26482ce47d19c31d24129c32a4d.png


将emp表的字段username删除


2df17ed19a3f4507abd8181e039c7841.png


4)修改表名:


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将emp表的表名修改为employee


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5,表操作-删除


c821f66752d64c079f7cecf4308eb9b7.png

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将原有的数据全部删除,重新创建一张新表,表中无任何数据。


6,总结:


1)数据库操作:


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2)表操作:


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四, 图形化界面工具DataGrip


日常开发效率低,使用不直观。


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五,DML(数据操作语言)--Data Manipulation Language


用于对数据库中表的数据记录进行增删改操作


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1,增加数据:


1)给指定字段添加数据:


1cf35d4b7ef3459da1ac7322c79e3789.png


2)给所有字段添加数据:


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3)批量添加数据:


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注意:

●插入数据时,指定的字段顺序需要与值的顺序是一一对应的。.

●字符串和日期型数据应该包含在引号中。

●插入的数据大小,应该在字段的规定范围内。


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2,修改数据:


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注意:修改语句的条件可以有,也可以没有,如果没有条件,则会修改整张表的所有数据。


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如果不带where条件,代表修改整张表。


3,删除数据:


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注意:

DELETE语句的条件可以有,也可以没有,如果没有条件,则会删除整张表的所有数据。

DELETE语句不能删除某一个字段的值(可以使 用UPDATE)。


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六,DQL (数据查询语言)--Data Query Language


用来查询数据库中表的记录。


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1,基本查询:


1)查询多个字段:


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2)设置别名:


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3)去除重复记录:(返回去重操作后的数据)


7dd5d0d2614e4861984fcd6c475cda62.png


create table emp(
    id            int               comment '编号',
    workno        varchar(10)       comment '工号',
    name          varchar(10)       comment '姓名',
    gender        char(1)           comment '性别',
    age           tinyint unsigned  comment '年龄',
    idcard        char(10)          comment '身份证号',
    workaddress   varchar(50)       comment '工作地址',
    entrydata     date              comment '入职时间'
) comment '员工表';
insert into  emp(id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydata)
values (1,'1','y11','m',29,'1234','北京','2008-01-01'),
       (2,'2','y12','m',30,'2234','北京','2008-03-01'),
        (3,'3','y13','w',19,'3234','北京','2008-05-01'),
        (4,'4','y14','m',56,'4234','北京','2008-07-01'),
        (5,'5','y15','w',25,'5234','北京','2008-08-01'),
        (6,'6','y16','m',35,'6234','北京','2009-01-01'),
        (7,'7','y17','w',38,'7234','北京','2002-01-01'),
        (8,'8','y18','m',45,'8234','北京','2005-06-01'),
        (9,'9','y19','w',29,'9234','北京','2008-01-01'),
        (10,'10','y10','m',21,'0234','北京','2007-03-01');


1325796030a94f68a0fe6615868e401f.png


c0aef0761cb44832b7e4054ad3359243.png


案例:


68f32e12934744ee8f16002281f1c650.png


1,


c1ba6a0cf5314f90827fbe56f56c944a.png


2,


2a12259d1a3d4468aab5f18eaf1c569b.png

4e90b245dbae450b9b0093a17e355208.png


尽量不写*,不直观,会影响效率。


3,


321f7d80895c4a9caa52035469cd32a6.png


as可写可不写。


4,


4288033808794a1fb09462e539645de7.png


f147e4ca85214ffd843d733876bdf65b.png


不能用别名去查重。


2,条件查询:


14865b8ad2864634bb70b85dcc36e766.png

ec71163818c24970813d687c6d453dc8.png

2c794a6b7c7d427d848ef8e801dccbb7.png


案例:


b5be6f54bd084da2b18fa12882b3ec68.png


1,


f4d21763f34d471c8d79d08d0a98000a.png


2,


a7a8c28a90d14bb8a649cf723705572c.png


4,


810b7ae9cadc4332b0e5276b62fa2cbc.png


323679d18faf4da298c72612344af2d7.png


不能混合使用关键字。


76c2c968149a4b8babd8f6fdb6288bfc.png


6,


db3ed487613e4b3f8bd17e72940f936d.png


9e625749c4834930aad7ef5d9da21ce5.png


7,


adebb01ee8b24d5386f201657193f98c.png

2289a7f2f1ae48a2882c4aa933c134d9.png

1b9ca5d7b0e747bcb31a76e09cf3dc1a.png


between后面接最小值,and后面接最大值。


9,


1072549b80ad4e138a530b8622cf331e.png

8ecac706ab704002b7ee17ae3ebcbc41.png


10,


8e299b614b42467a91ada197914d5743.png

76d53c0e460349359de336c25186c4ad.png


11,查询身份证号第一位是9的员工信息


946205f420bc4a05864ba881179ffa3e.png


885ae819b9394099a6cf5324aa51d058.png

a72d7d5c2c8247f1bd154e3007659eb1.png


3,聚合函数:


1)将一列数据作为一个整体,进行纵向计算。


2)常见聚合函数:


d1709452d02a4537a9c5d376dc109abe.png


3)语法:


b92172dd39fc478cb6ce51fc968d9c44.png


案例:


0b8490c5c1504f5d898ae836d5038792.png


注意: null值不参与所有聚合函数运算。


1,


083ae1e8aae1438aa50c515cf7aa8ab5.png


c80a4346b9b143659d68ef8d416daccc.png


2,自动保留四位小数 3,


43a8dd8d142c489eb7452e7333cc939a.png

3,99db9a6e82874ad9a9de23305ecbe8c6.png


5,


4df406de6613421cbfbb008b70381033.png


4,分组查询:


4bbc9589c3464ad59d55b934e236949b.png


where与having区别

执行时机不同: where是分组之前进行过滤,不满足where条件,不参与分组;而having是分组之后对结果进行过滤。


判断条件不同: where不能对聚合函数进行判断,而having可以。


案例:


22d18066a48844f186a14f84a603aa19.png


1,


ded1f5758f2b4f48b4ae4ce4a5dd4af4.png

a8bcf563cdc94ccdbd19b06ae1aa3c8c.png

3,


5702b1da38344d12af05d4aae1c69749.png


注意

●执行顺序: where >聚合函数> having。

●分组之后,查询的字段一般为聚合函数和分组字段,查询其他字段无任何意义。


970308de94d14446bca755ee222825a1.png


5,排序查询:


0a7dc798f8aa4f0caae5db5a4504a845.png


排序方式

ASC:升序(默认值)

DESC:降序


注意:如果是多字段排序,当第一个字段值相同时,才会根据第二个字段进行排序。


案例:


e1264b2196ec4f5b9fef34d6e1366664.png


1,


470fe7aa58674642be3515af2890e3cc.png


3,


e744e8574b5340aebd9fdc91545267b6.png


6,分页查询:


865f848fecdc451b858a47e1eab9fe49.png


注意

●起始索引从0开始,起始索引= (查询页码-1) *每页显示记录数。

●分页查询是数据库的方言,不同的数据库有不同的实现,MySQL中是LIMIT。

●如果查询的是第一页数据,起始索引可以省略,直接简写为limit 10。


案例:


d4e1487127a2488fa7706190e71a4a96.png


1,


ca7380179b314f46a2e20d75ab4af4f5.png


2,


dc3a2adab1a644db988a31ff1faefd52.png


习题:


10fc47595ed84c839d0e40cf69134101.png


答案:


d74588775c7a45d197eeafa068b5ffb9.png


7,执行顺序:


a325889d453c42a1a81ae48515e337cf.png


验证!!!!


七,DCL(数据控制语言)--Data Control Language


用来管理数据库用户,控制数据库访问权限。


主要是管理两个方面。


1,哪些用户可以访问该数据库服务器。(用户管理)


2,该用户可以访问哪些数据库。(权限控制)


1,用户管理:


530d05023492438586626dbce2701908.png


案例:


21936b0379fe451abdeb048c9dbca35f.png


注意:

●主机名可以使用%通配。

●这类SQL语句开发人员操作的比较少,主要是DBA ( Database Administrator 数据库管理员)使用。


6df8f547781d47f98b7adec4c01819cb.png

cc8cace81531498387a5bc5186dc3cc9.png

deea46b287954974a4702df1bb02a02a.png


2,权限控制:


211ccbdb0ddc4dea97586d2a1d8fb5fa.png


还想知道更多,就去查官方文件。


8eaf137edd664ceebebbe53313acf679.png


cbbfdd08756745c1a0c59cbb5a412279.png


无任何权限,仅仅是能登录数据库,连接数据库而已。


698710a937e24600bbd7b07270a93703.png

1915764663c14314accb8ba6c8d6c544.png

daa17222230d4f9f8e76aba9d2bd160e.png


用命令行查看时,要先退出,再进去查看。不然的话,权限仍然未变。


注意:

●多个权限之间,使用逗号分隔

●授权时,数据库名和表名可以使用*进行通配,代表所有。

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