Loading... # 1.创建表★★★ > **语法** ``` CREATE TABLE <表名>(<列名> <数据类型>[列级完整性约束条件] [,<列名> <数据类型>[列级完整性约束条件]]…); 列级完整性约束条件有NULL[可为空]、NOT NULL[不为空]、UNIQUE[唯一]，可以组合使用，但是不能重复和对立关系同时存在。 ``` > **示例** ``` -- 创建学生表 CREATE TABLE Student ( Id INT NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY, Name VARCHAR(20) NOT NULL, Age INT NULL, Gender VARCHAR(4) NULL ); ``` # 2.删除表★★★ > **语法** ``` DROP TABLE <表名>; ``` > **示例** ``` -- 删除学生表 DROP TABLE Student; ``` # 3.清空表 > **语法** ``` TRUNCATE TABLE <表名>; ``` > **示例** ``` -- 删除学生表 TRUNCATE TABLE Student; ``` # 4.修改表★★★ > **语法** ``` -- 添加列 ALTER TABLE <表名> [ADD <新列名> <数据类型>[列级完整性约束条件]] -- 删除列 ALTER TABLE <表名> [DROP COLUMN <列名>] -- 修改列 ALTER TABLE <表名> [MODIFY COLUMN <列名> <数据类型> [列级完整性约束条件]] ``` > **示例** ``` -- 添加学生表`Phone`列 ALTER TABLE Student ADD Phone VARCHAR(15) NULL; -- 删除学生表`Phone`列 ALTER TABLE Student DROP COLUMN Phone; -- 修改学生表`Phone`列 ALTER TABLE Student MODIFY Phone VARCHAR(13) NULL; ``` # 5.查询★★★ > **语法** ``` SELECT [ALL | DISTINCT] <目标列表达式>[,<目标列表达式>]… FROM <表名或视图名>[,<表名或视图名>]… [WHERE <条件表达式>] [GROUP BY <列名> [HAVING <条件表达式>]] [ORDER BY <列名> [ASC升序|DESC降序]…] SQL查询语句的顺序：SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY。SELECT、FROM是必须的，HAVING子句只能与GROUP BY搭配使用。 ``` > **示例** ``` SELECT * FROM Student WHERE Id>10 GROUP BY Age HAVING AVG(Age) > 20 ORDER BY Id DESC ``` # 6.插入★★★ > **语法** ``` -- 插入不存在的数据 INSERT INTO <表名> [(字段名[,字段名]…)] VALUES (常量[,常量]…); -- 将查询的数据插入到数据表中 INSERT INTO <表名> [(字段名[,字段名]…)] SELECT 查询语句; ``` > **示例** ``` -- 插入不存在的数据 INSERT INTO Student (Name,Age,Gender) VALUES ('Andy',30,'女'); -- 将查询的数据插入到数据表中 INSERT INTO Student (Name,Age,Gender) SELECT Name,Age,Gender FROM Student_T WHERE Id >10; ``` # 7.更新★★★ > **语法** ``` UPDATE <表名> SET 列名=值表达式[,列名=值表达式…] [WHERE 条件表达式] ``` > **示例** ``` -- 将Id在(10,100)的Age加1 UPDATE Student SET Age= Age+1 WHERE Id>10 AND Id<100 ``` # 8.删除★★★ > **语法** ``` DELETE FROM <表名> [WHERE 条件表达式] ``` > **示例** ``` -- 删除Id小于10的数据记录 DELETE FROM Student WHERE Id<10; ``` # 9.索引 **索引是一种特殊的查询表，可以被数据库搜索引擎用来加速数据的检索。简单说来，索引就是指向表中数据的指针。数据库的索引同书籍后面的索引非常相像。** **例如，如果想要查阅一本书中与某个特定主题相关的所有页面，会先去查询索引（索引按照字母表顺序列出了所有主题），然后从索引中找到一页或者多页与该主题相关的页面。** **索引能够提高 SELECT 查询和 WHERE 子句的速度，但是却降低了包含 UPDATE 语句或 INSERT 语句的数据输入过程的速度。索引的创建与删除不会对表中的数据产生影响。** **创建索引需要使用 CREATE INDEX 语句，该语句允许对索引命名，指定要创建索引的表以及对哪些列进行索引，还可以指定索引按照升序或者降序排列。** **同 UNIQUE 约束一样，索引可以是唯一的。这种情况下，索引会阻止列中（或者列的组合，其中某些列有索引）出现重复的条目。** **创建索引** > **语法** ``` CREATE [UNIQUE] [CLUSTER] INDEX <索引名> ON <表名>(<列名>[<次序>][,<列名>[<次序>]]…); UNIQUE：表明此索引的每一个索引值只对应唯一的数据记录 CLUSTER：表明建立的索引是聚集索引 次序：可选ASC(升序)或DESC(降序)，默认ASC ``` > **示例** ``` -- 建立学生表索引：单一字段Id索引倒序 CREATE UNIQUE INDEX INDEX_SId ON Student (Id DESC); -- 建立学生表索引：多个字段Id、Name索引倒序 CREATE UNIQUE INDEX INDEX_SId_SName ON Student (Id DESC,Name DESC); ``` **删除索引** > **语法** ``` DROP INDEX <索引名>; ``` > **示例** ``` -- 删除学生表索引 INDEX_SId DROP INDEX INDEX_SId; ``` # 10.视图 **视图无非就是存储在数据库中并具有名字的 SQL 语句，或者说是以预定义的 SQL 查询的形式存在的数据表的成分。** **视图可以包含表中的所有列，或者仅包含选定的列。视图可以创建自一个或者多个表，这取决于创建该视图的 SQL 语句的写法。** **视图，一种虚拟的表，允许用户执行以下操作：** ``` 以用户或者某些类型的用户感觉自然或者直观的方式来组织数据； 限制对数据的访问，从而使得用户仅能够看到或者修改（某些情况下）他们需要的数据； 从多个表中汇总数据，以产生报表。 ``` **创建视图** > **语法** ``` CREATE VIEW <视图名> AS SELECT 查询子句 [WITH CHECK OPTION] 查询子句：子查询可以是任何SELECT语句，但是常不允许含有ORDER BY子句和DISTINCT短语； WITH CHECK OPTION：表示对UPDATE、INSERT、DELETE操作时要保证更新。 ``` **更新视图**： **视图可以在特定的情况下更新：** ``` SELECT 子句不能包含 DISTINCT 关键字 SELECT 子句不能包含任何汇总函数（summary functions） SELECT 子句不能包含任何集合函数（set functions） SELECT 子句不能包含任何集合运算符（set operators） SELECT 子句不能包含 ORDER BY 子句 FROM 子句中不能有多个数据表 WHERE 子句不能包含子查询（subquery） 查询语句中不能有 GROUP BY 或者 HAVING 计算得出的列不能更新 视图必须包含原始数据表中所有的 NOT NULL 列，从而使 INSERT 查询生效。 ``` > **示例** ``` CREATE VIEW VIEW_Stu_Man AS SELECT * FROM Student WHERE Gender = '男' WITH CHECK OPTION ``` **删除视图** > **语法** ``` DROP VIEW <视图名>; ``` > **示例** ``` DROP VIEW VIEW_Stu_Man; ``` # 11.ORDER BY ★★★ **ORDER BY 子句根据一列或者多列的值，按照升序或者降序排列数据。某些数据库默认以升序排列查询结果。** > **语法** ``` SELECT [ALL | DISTINCT] <目标列表达式>[,<目标列表达式>]… FROM <表名或视图名>[,<表名或视图名>]… [WHERE <条件表达式>] [ORDER BY <列名>] [ASC | DESC]; ``` **ORDER BY 子句可以同时使用多个列作为排序条件。无论用哪一列作为排序条件，都要确保该列在存在。** > **示例** ``` SELECT * FROM CUSTOMERS ORDER BY NAME DESC ``` # 12.WHERE ★★★ **WHERE 子句用于有条件地从单个表中取回数据或者将多个表进行合并。** **如果条件满足，则查询只返回表中满足条件的值。可以用 WHERE 子句来过滤查询结果，只获取必要的记录。** **WHERE 子句不仅可以用于 SELECT 语句，还可以用于 UPDATE、DELETE 等语句。** > **语法** ``` SELECT [ALL | DISTINCT] <目标列表达式>[,<目标列表达式>]… FROM <表名或视图名>[,<表名或视图名>]… WHERE <条件表达式> ``` **在指定条件时，可以使用关系运算符和逻辑运算符，例如 >、<、=、LIKE、NOT 等。** > **示例** ``` SELECT ID, NAME, SALARY FROM CUSTOMERS WHERE SALARY > 2000; ``` # 13.LIKE ★★★ **LIKE 子句通过通配符来将一个值同其他相似的值作比较。可以同 LIKE 运算符一起使用的通配符有两个：** ``` 百分号（%） 下划线（_） ``` **百分号代表零个、一个或者多个字符。下划线则代表单个数字或者字符。两个符号可以一起使用。** > **语法** **% 和 _ 的基本语法如下：** ``` SELECT FROM table_name WHERE column LIKE 'XXXX%' SELECT FROM table_name WHERE column LIKE '%XXXX%' SELECT FROM table_name WHERE column LIKE 'XXXX_' SELECT FROM table_name WHERE column LIKE '_XXXX' SELECT FROM table_name WHERE column LIKE '_XXXX_' ``` **可以将多个条件用 AND 或者 OR 连接在一起。这里，XXXX 为任何数字值或者字符串。** > **示例** **下面这些示例中，每个 WHERE 子句都有不同的 LIKE 子句，展示了 % 和 _ 的用法:** **语句 ** **描述** | **语句** | **描述** | | ----------------------------------- | ---------------------------------------------- | | **WHERE SALARY LIKE ‘200%’** | **找出所有 200 打头的值** | | **WHERE SALARY LIKE ‘%200%’** | **找出所有含有 200 的值** | | **WHERE SALARY LIKE ‘_00%’** | **找出所有第二位和第三位为 0 的值** | | **WHERE SALARY LIKE ‘2***%*%’ | **找出所有以 2 开始，并且长度至少为 3 的值** | | **WHERE SALARY LIKE ‘%2’** | **找出所有以 2 结尾的值** | | **WHERE SALARY LIKE ‘_2%3’** | **找出所有第二位为 2，并且以3结束的值** | | **WHERE SALARY LIKE ‘2___3’** | **找出所有以 2 开头以 3 结束的五位数** | # 14.HAVING **HAVING 子句使能够指定过滤条件，从而控制查询结果中哪些组可以出现在最终结果里面。** **WHERE 子句对被选择的列施加条件，而 HAVING 子句则对 GROUP BY 子句所产生的组施加条件。** > **语法** **下面可以看到 HAVING 子句在 SELECT 查询中的位置：** ``` SELECT FROM WHERE GROUP BY HAVING ORDER BY ``` **在 SELECT 查询中，HAVING 子句必须紧随 GROUP BY 子句，并出现在 ORDER BY 子句（如果有的话）之前。带有 HAVING 子句的 SELECT 语句的语法如下所示：** ``` SELECT column1, column2 FROM table1, table2 WHERE [ conditions ] GROUP BY column1, column2 HAVING [ conditions ] ORDER BY column1, column2 ``` > **示例** **考虑 CUSTOMERS 表，表中的记录如下所示：** ``` +----+----------+-----+-----------+----------+ | ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY | +----+----------+-----+-----------+----------+ | 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 2000.00 | | 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 | | 3 | kaushik | 23 | Kota | 2000.00 | | 4 | Chaitali | 25 | Mumbai | 6500.00 | | 5 | Hardik | 27 | Bhopal | 8500.00 | | 6 | Komal | 22 | MP | 4500.00 | | 7 | Muffy | 24 | Indore | 10000.00 | +----+----------+-----+-----------+----------+ ``` **下面是一个有关 HAVING 子句使用的实例，该实例将会筛选出出现次数大于或等于 2 的所有记录。** ``` SELECT ID, NAME, AGE, ADDRESS, SALARY FROM CUSTOMERS GROUP BY age HAVING COUNT(age) >= 2; ``` **其执行结果如下所示：** ``` +----+--------+-----+---------+---------+ | ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY | +----+--------+-----+---------+---------+ | 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 | +----+--------+-----+---------+---------+ ``` # 15.DISTINCT **DISTINCT 关键字同 SELECT 语句一起使用，可以去除所有重复记录，只返回唯一项。** **有时候，数据表中可能会有重复的记录。在检索这些记录的时候，应该只取回唯一的记录，而不是重复的。** > **语法** **使用 DISTINCT 关键字去除查询结果中的重复记录的基本语法如下所示：** ``` SELECT DISTINCT column1, column2,.....columnN FROM table_name WHERE [condition] ``` > **示例** ``` SELECT DISTINCT SALARY FROM CUSTOMERS ORDER BY SALARY ``` **去除（SALARY 字段）重复记录。** # 16.AND和OR ★★★ **AND 和 OR 运算符可以将多个条件结合在一起，从而过滤 SQL 语句的返回结果。这两个运算符被称作连接运算符。** **AND** > **语法** ``` SELECT column1, column2, columnN FROM table_name WHERE [condition1] AND [condition2]...AND [conditionN]; ``` **将 N 个条件用 AND 运算符结合在一起。对于 SQL 语句要执行的动作来说——无论是事务还是查询，AND 运算符连接的所有条件都必须为 TRUE。** > **示例** ``` SELECT ID, NAME, SALARY FROM CUSTOMERS WHERE SALARY > 2000 AND age < 25; ``` **OR** > **语法** ``` SELECT column1, column2, columnN FROM table_name WHERE [condition1] OR [condition2]...OR [conditionN] ``` **可以将 N 个条件用 OR 运算符结合在一起。对于 SQL 语句要执行的动作来说——无论是事务还是查询，OR 运算符连接的所有条件中只需要有一个为 TRUE 即可。** > **示例** ``` SELECT ID, NAME, SALARY FROM CUSTOMERS WHERE SALARY > 2000 OR age < 25; ``` # 17.UNION **UNION 子句/运算符用于将两个或者更多的 SELECT 语句的运算结果组合起来。** **在使用 UNION 的时候，每个 SELECT 语句必须有相同数量的选中列、相同数量的列表达式、相同的数据类型，并且它们出现的次序要一致，不过长度不一定要相同。** > **语法** ``` SELECT column1 [, column2 ] FROM table1 [, table2 ] [WHERE condition] UNION SELECT column1 [, column2 ] FROM table1 [, table2 ] [WHERE condition] ``` **这里的条件可以是任何根据的需要而设的条件。** > **示例** ``` SELECT Txn_Date FROM Store_Information UNION SELECT Txn_Date FROM Internet_Sales; ``` **UNION ALL 子句：** **UNION ALL 运算符用于将两个 SELECT 语句的结果组合在一起，重复行也包含在内。** **其他类似语句** **INTERSECT子句：** **用于组合两个 SELECT 语句，但是只返回两个 SELECT 语句的结果中都有的行。** **EXCEPT 子句：** **组合两个 SELECT 语句，并将第一个 SELECT 语句的结果中存在，但是第二个 SELECT 语句的结果中不存在的行返回。** # 18.JOIN★★★ **连接（JOIN） 子句用于将数据库中两个或者两个以上表中的记录组合起来。连接通过共有值将不同表中的字段组合在一起。** **考虑下面两个表，（a）CUSTOMERS 表：** ``` +----+----------+-----+-----------+----------+ | ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY | +----+----------+-----+-----------+----------+ | 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 2000.00 | | 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 | | 3 | kaushik | 23 | Kota | 2000.00 | | 4 | Chaitali | 25 | Mumbai | 6500.00 | | 5 | Hardik | 27 | Bhopal | 8500.00 | | 6 | Komal | 22 | MP | 4500.00 | | 7 | Muffy | 24 | Indore | 10000.00 | +----+----------+-----+-----------+----------+ ``` **（b）另一个表是 ORDERS 表：** ``` +-----+---------------------+-------------+--------+ |OID | DATE | CUSTOMER_ID | AMOUNT | +-----+---------------------+-------------+--------+ | 102 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 3000 | | 100 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 1500 | | 101 | 2009-11-20 00:00:00 | 2 | 1560 | | 103 | 2008-05-20 00:00:00 | 4 | 2060 | +-----+---------------------+-------------+--------+ ``` **用 SELECT 语句将这个两张表连接（JOIN）在一起：** ``` SQL> SELECT ID, NAME, AGE, AMOUNT FROM CUSTOMERS, ORDERS WHERE CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID; ``` **上述语句的运行结果如下所示：** ``` +----+----------+-----+--------+ | ID | NAME | AGE | AMOUNT | +----+----------+-----+--------+ | 3 | kaushik | 23 | 3000 | | 3 | kaushik | 23 | 1500 | | 2 | Khilan | 25 | 1560 | | 4 | Chaitali | 25 | 2060 | +----+----------+-----+--------+ ``` **SQL 连接类型** **SQL 中有多种不同的连接：** ``` 内连接（INNER JOIN）：当两个表中都存在匹配时，才返回行。 左连接（LEFT JOIN）：返回左表中的所有行，如果左表中行在右表中没有匹配行，则结果中右表中的列返回空值。 右连接（RIGHT JOIN）：恰与左连接相反，返回右表中的所有行，如果右表中行在左表中没有匹配行，则结果中左表中的列返回空值。 全连接（FULL JOIN）：返回左表和右表中的所有行。当某行在另一表中没有匹配行，则另一表中的列返回空值 ``` **内连接** > **语法** ``` SELECT table1.column1, table2.column2... FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.common_field = table2.common_field; ``` > **示例** **考虑如下两个表格，（a）CUSTOMERS 表：** ``` +----+----------+-----+-----------+----------+ | ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY | +----+----------+-----+-----------+----------+ | 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 2000.00 | | 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 | | 3 | kaushik | 23 | Kota | 2000.00 | | 4 | Chaitali | 25 | Mumbai | 6500.00 | | 5 | Hardik | 27 | Bhopal | 8500.00 | | 6 | Komal | 22 | MP | 4500.00 | | 7 | Muffy | 24 | Indore | 10000.00 | +----+----------+-----+-----------+----------+ ``` **（b）ORDERS 表：** ``` +-----+---------------------+-------------+--------+ | OID | DATE | ID | AMOUNT | +-----+---------------------+-------------+--------+ | 102 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 3000 | | 100 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 1500 | | 101 | 2009-11-20 00:00:00 | 2 | 1560 | | 103 | 2008-05-20 00:00:00 | 4 | 2060 | +-----+---------------------+-------------+--------+ ``` **用内连接将这两个表连接在一起：** ``` SELECT ID, NAME, AMOUNT, DATE FROM CUSTOMERS INNER JOIN ORDERSsql ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID; ``` **上述语句将会产生如下结果：** ``` +----+----------+--------+---------------------+ | ID | NAME | AMOUNT | DATE | +----+----------+--------+---------------------+ | 3 | kaushik | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 | | 3 | kaushik | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 | | 2 | Khilan | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 | | 4 | Chaitali | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 | +----+----------+--------+---------------------+ ``` **左连接** > **语法** ``` SELECT table1.column1, table2.column2... FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.common_field = table2.common_field; ``` **这里，给出的条件可以是任何根据的需要写出的条件。** > **示例** **考虑如下两个表格，（a）CUSTOMERS 表：** ``` +----+----------+-----+-----------+----------+ | ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY | +----+----------+-----+-----------+----------+ | 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 2000.00 | | 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 | | 3 | kaushik | 23 | Kota | 2000.00 | | 4 | Chaitali | 25 | Mumbai | 6500.00 | | 5 | Hardik | 27 | Bhopal | 8500.00 | | 6 | Komal | 22 | MP | 4500.00 | | 7 | Muffy | 24 | Indore | 10000.00 | +----+----------+-----+-----------+----------+ ``` **（b）ORDERS 表：** ``` +-----+---------------------+-------------+--------+ | OID | DATE | ID | AMOUNT | +-----+---------------------+-------------+--------+ | 102 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 3000 | | 100 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 1500 | | 101 | 2009-11-20 00:00:00 | 2 | 1560 | | 103 | 2008-05-20 00:00:00 | 4 | 2060 | +-----+---------------------+-------------+--------+ ``` **用左连接将这两个表连接在一起：** ``` SELECT ID, NAME, AMOUNT, DATE FROM CUSTOMERS LEFT JOIN ORDERS ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID; ``` **上述语句将会产生如下结果：** ``` +----+----------+--------+---------------------+ | ID | NAME | AMOUNT | DATE | +----+----------+--------+---------------------+ | 1 | Ramesh | NULL | NULL | | 2 | Khilan | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 | | 3 | kaushik | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 | | 3 | kaushik | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 | | 4 | Chaitali | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 | | 5 | Hardik | NULL | NULL | | 6 | Komal | NULL | NULL | | 7 | Muffy | NULL | NULL | +----+----------+--------+---------------------+ ``` **右连接** > **语法** ``` SELECT table1.column1, table2.column2... FROM table1 RIGHT JOIN table2 ON table1.common_field = table2.common_field; ``` **这里，给出的条件可以是任何根据的需要写出的条件。** > **示例** **考虑如下两个表格，（a）CUSTOMERS 表：** ``` +----+----------+-----+-----------+----------+ | ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY | +----+----------+-----+-----------+----------+ | 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 2000.00 | | 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 | | 3 | kaushik | 23 | Kota | 2000.00 | | 4 | Chaitali | 25 | Mumbai | 6500.00 | | 5 | Hardik | 27 | Bhopal | 8500.00 | | 6 | Komal | 22 | MP | 4500.00 | | 7 | Muffy | 24 | Indore | 10000.00 | +----+----------+-----+-----------+----------+ ``` **（b）ORDERS 表：** ``` +-----+---------------------+-------------+--------+ | OID | DATE | ID | AMOUNT | +-----+---------------------+-------------+--------+ | 102 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 3000 | | 100 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 1500 | | 101 | 2009-11-20 00:00:00 | 2 | 1560 | | 103 | 2008-05-20 00:00:00 | 4 | 2060 | +-----+---------------------+-------------+--------+ ``` **用右连接将这两个表连接在一起：** ``` SELECT ID, NAME, AMOUNT, DATE FROM CUSTOMERS RIGHT JOIN ORDERS ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID; ``` **上述语句将会产生如下结果：** ``` +------+----------+--------+---------------------+ | ID | NAME | AMOUNT | DATE | +------+----------+--------+---------------------+ | 3 | kaushik | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 | | 3 | kaushik | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 | | 2 | Khilan | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 | | 4 | Chaitali | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 | +------+----------+--------+---------------------+ ``` **全连接** > **语法** ``` SELECT table1.column1, table2.column2... FROM table1 FULL JOIN table2 ON table1.common_field = table2.common_field; ``` **这里，给出的条件可以是任何根据的需要写出的条件。** > **示例** **考虑如下两个表格，（a）CUSTOMERS 表：** ``` +----+----------+-----+-----------+----------+ | ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY | +----+----------+-----+-----------+----------+ | 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 2000.00 | | 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 | | 3 | kaushik | 23 | Kota | 2000.00 | | 4 | Chaitali | 25 | Mumbai | 6500.00 | | 5 | Hardik | 27 | Bhopal | 8500.00 | | 6 | Komal | 22 | MP | 4500.00 | | 7 | Muffy | 24 | Indore | 10000.00 | +----+----------+-----+-----------+----------+ ``` **（b）ORDERS 表：** ``` +-----+---------------------+-------------+--------+ | OID | DATE | ID | AMOUNT | +-----+---------------------+-------------+--------+ | 102 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 3000 | | 100 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 1500 | | 101 | 2009-11-20 00:00:00 | 2 | 1560 | | 103 | 2008-05-20 00:00:00 | 4 | 2060 | +-----+---------------------+-------------+--------+ ``` **用全连接将两个表连接在一起：** ``` SELECT ID, NAME, AMOUNT, DATE FROM CUSTOMERS FULL JOIN ORDERS ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID; ``` **上述语句将会产生如下结果：** ``` +------+----------+--------+---------------------+ | ID | NAME | AMOUNT | DATE | +------+----------+--------+---------------------+ | 1 | Ramesh | NULL | NULL | | 2 | Khilan | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 | | 3 | kaushik | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 | | 3 | kaushik | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 | | 4 | Chaitali | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 | | 5 | Hardik | NULL | NULL | | 6 | Komal | NULL | NULL | | 7 | Muffy | NULL | NULL | | 3 | kaushik | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 | | 3 | kaushik | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 | | 2 | Khilan | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 | | 4 | Chaitali | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 | +------+----------+--------+---------------------+ ``` **如果所用的数据库不支持全连接，比如 MySQL，那么可以使用 UNION ALL子句来将左连接和右连接结果组合在一起：** ``` SELECT ID, NAME, AMOUNT, DATE FROM CUSTOMERS LEFT JOIN ORDERS ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID UNION ALL SELECT ID, NAME, AMOUNT, DATE FROM CUSTOMERS RIGHT JOIN ORDERS ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID ``` # 19.常用函数 ★★★ ## COUNT函数 **COUNT函数是 SQL 中最简单的函数了，对于统计由 SELECT 语句返回的记录非常有用。** **要理解 COUNT 函数，请考虑 employee_tbl 表，表中的记录如下所示：** ``` SELECT * FROM employee_tbl; +------+------+------------+--------------------+ | id | name | work_date | daily_typing_pages | +------+------+------------+--------------------+ | 1 | John | 2007-01-24 | 250 | | 2 | Ram | 2007-05-27 | 220 | | 3 | Jack | 2007-05-06 | 170 | | 3 | Jack | 2007-04-06 | 100 | | 4 | Jill | 2007-04-06 | 220 | | 5 | Zara | 2007-06-06 | 300 | | 5 | Zara | 2007-02-06 | 350 | +------+------+------------+--------------------+ 7 rows in set (0.00 sec) ``` **假设想要统计上表中记录的总数，那么可以依如下所示步骤达到目的：** ``` SELECT COUNT(*) FROM employee_tbl ; +----------+ | COUNT(*) | +----------+ | 7 | +----------+ 1 row in set (0.01 sec) ``` **类似地，如果想要统计 Zara 的数目，就可以像下面这样：** ``` SELECT COUNT(*) FROM employee_tbl WHERE name="Zara"; +----------+ | COUNT(*) | +----------+ | 2 | +----------+ 1 row in set (0.04 sec) ``` **注意：所有的 SQL 查询都是不区分大小写的，因此在 WHERE 子句的条件中，ZARA 和 Zara 是没有任何区别的。** **CONCAT 函数用于将两个字符串连接为一个字符串，试一下下面这个例子：** ``` SELECT CONCAT('FIRST ', 'SECOND'); +----------------------------+ | CONCAT('FIRST ', 'SECOND') | +----------------------------+ | FIRST SECOND | +----------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) ``` **要对 CONCAT 函数有更为深入的了解，请考虑 employee_tbl 表，表中记录如下所示：** ``` SELECT * FROM employee_tbl; +------+------+------------+--------------------+ | id | name | work_date | daily_typing_pages | +------+------+------------+--------------------+ | 1 | John | 2007-01-24 | 250 | | 2 | Ram | 2007-05-27 | 220 | | 3 | Jack | 2007-05-06 | 170 | | 3 | Jack | 2007-04-06 | 100 | | 4 | Jill | 2007-04-06 | 220 | | 5 | Zara | 2007-06-06 | 300 | | 5 | Zara | 2007-02-06 | 350 | +------+------+------------+--------------------+ 7 rows in set (0.00 sec) ``` **假设想要将上表中所有的姓名（name）、id和工作日（work_date）连接在一起，那么可以通过如下的命令来达到目的：** ``` SELECT CONCAT(id, name, work_date) FROM employee_tbl; +-----------------------------+ | CONCAT(id, name, work_date) | +-----------------------------+ | 1John2007-01-24 | | 2Ram2007-05-27 | | 3Jack2007-05-06 | | 3Jack2007-04-06 | | 4Jill2007-04-06 | | 5Zara2007-06-06 | | 5Zara2007-02-06 | +-----------------------------+ 7 rows in set (0.00 sec) ``` ## SUM函数 **SUM函数用于找出表中记录在某字段处的总和。** **要理解 SUM 函数，请考虑 employee_tbl 表，表中记录如下所示：** ``` SELECT * FROM employee_tbl; +------+------+------------+--------------------+ | id | name | work_date | daily_typing_pages | +------+------+------------+--------------------+ | 1 | John | 2007-01-24 | 250 | | 2 | Ram | 2007-05-27 | 220 | | 3 | Jack | 2007-05-06 | 170 | | 3 | Jack | 2007-04-06 | 100 | | 4 | Jill | 2007-04-06 | 220 | | 5 | Zara | 2007-06-06 | 300 | | 5 | Zara | 2007-02-06 | 350 | +------+------+------------+--------------------+ 7 rows in set (0.00 sec) ``` **假设想要获取 daily_typing_pages 的总和，那么可以用如下命令来达到目的：** ``` SELECT SUM(daily_typing_pages) FROM employee_tbl; +-------------------------+ | SUM(daily_typing_pages) | +-------------------------+ | 1610 | +-------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) ``` **还可以使用 GROUP BY 子句来得出不同记录分组的总和。下面的例子将会计算得出每个人的总和，，将能够得到每个人打的总页数。** ``` SELECT name, SUM(daily_typing_pages) FROM employee_tbl GROUP BY name; ``` 最后修改：2022 年 07 月 30 日 © 允许规范转载 打赏 赞赏作者 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏