MySQL表的增删查改(下)(7)
文章目录
- 前言
- 一、更新
- 二、删除
- 三、插入查询结果
- 四、聚合函数
- 五、分组查询
- 总结
前言
来喽,继续加油!!
一、更新
语法:
UPDATE table_name SET column = expr [, column = expr ...][WHERE ...] [ORDER BY ...] [LIMIT ...]
- set 后面跟的是要重新设定的值,可以是多列。
- 一般在 update 的时候必须采用对应 where子句 进行条件筛选,如果没有的话会把这个表中指定的列全部都更新,这是不合理的。
对查询到的结果进行列值更新:
- 将孙悟空同学的数学成绩变更为 80 分
update exam_result set math=80 where name='孙悟空';
- 将曹孟德同学的数学成绩变更为 60 分,语文成绩变更为 70 分
update exam_result set math=60, chinese=70 where name='曹孟德';
- 将总成绩倒数前三的 3 位同学的数学成绩加上 30 分
不支持 math += 30 这种语法。
update exam_result set math=math+30 order by chinese+math+english limit 3;
- 将所有同学的语文成绩更新为原来的 2 倍
update exam_result set chinese = chinese * 2;
二、删除
语法:
DELETE FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] [LIMIT ...]
- 一般都是拿着条件删除 where
- 不加条件就是把整表的内容删除了,不过表结构还在。
- 删表结构drop
比如说我们现在要删除 孙悟空 同学的成绩
delete from exam_result where name='孙悟空';
-- 准备测试表
CREATE TABLE for_delete (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(20)
);-- 插入测试数据
INSERT INTO for_delete (name) VALUES ('A'), ('B'), ('C');
好的,我们现在删除这个表结构,但是查看创建表结构这个语句还在,并且自增长也还在。
三、插入查询结果
现在我们来个复杂的,把我们前面学得稍微小小综合一下
INSERT INTO table_name [(column [, column ...])] SELECT ...
我们要插就插,要删就删,要改就改,要查就查,**实际我们也可以将 select 和 insert 组合。**可以把数据从其他表里面筛选出来,然后插入到另一个表里面。
现在我们来玩个小游戏,就是删除表中的重复记录,重复的数据只能有一份,你会怎么做?
我给出的步骤如下:
- 创建一个和原表一样结构的空表 no_duplicate_table ,
- 从原始表中把去重之后的结果筛选出来插入到 no_duplicate_table 这个表不就是不重复的吗,
- 然后对 duplicate_table 重命名,no_duplicate_table 改名字为 duplicate_table 。最终不就是完成了duplicate_table去重了吗。
create table no_duplicate_table like duplicate_table;
- 创建一个完全一样的表,使用like即可
- 全列插入就不用指定列了
insert into no_duplicate_table select distinct * from duplicate_table;
- 现在有两个表,一个duplicate_table,一个no_duplicate_table。然后对这两个表做一下重命名
rename table duplicate_table to old_duplicata_table;
rename table no_duplicate_table to duplicate_table;
这样我们就完成了去重!
四、聚合函数
函数 | 说明 |
---|---|
COUNT([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的数量 |
SUM([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的总和 |
AVG([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的平均值 |
MAX([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的最大值 |
MIN([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的最小值 |
- 这里是为 select分组 查询做准备的,聚合函数是以查出来的记录为单位帮我们进行数据聚合统计的。这种聚合统计方式通常是产出一个期望的结果,如个数、和、平均值、最大值、最小值。
- mysql 中其实也是有函数的,这个函数可以被直接调用,我们可以在 mysql 直接使用聚合函数直接对一组结果进行聚合统计。
- 聚合函数()里面可以是全列,可以是指定列。
统计班级共有多少同学
select count(*) from exam_result;
统计班级去重后数学成绩有多少
select count(distinct math) from exam_result;
统计数学成绩总分
select sum(math) from exam_result;
五、分组查询
分组查询的SQL如下:
SELECT column1 [, column2], ... FROM table_name [WHERE ...] GROUP BY column [, ...] [order by ...] [LIMIT ...];
- SQL中大写的表示关键字, [ ] 中代表的是可选项。
- 查询SQL中各语句的执行顺序为:where、group by、select、order by、limit。
- group by后面的列名,表示按照指定列进行分组查询。
我们来个示例讲解吧!
分组查询测试表 —— 雇员信息表
雇员信息表中包含三张表,分别是员工表(emp)、部门表(dept)和工资等级表(salgrade)。
员工表(emp)中包含如下字段:
- 雇员编号(empno)。
- 雇员姓名(ename)。
- 雇员职位(job)。
- 雇员领导编号(mgr)。
- 雇佣时间(hiredate)。
- 工资月薪(sal)。
- 奖金(comm)。
- 部门编号(deptno)。
部门表(dept)中包含如下字段:
- 部门编号(deptno)。
- 部门名称(dname)。
- 部门所在地点(loc)。
工资等级表(salgrade)中包含如下字段:
- 等级(grade)。
- 此等级最低工资(losal)。
- 此等级最高工资(hisal)。
SQL语句如下:
DROP database IF EXISTS `scott`;
CREATE database IF NOT EXISTS `scott` DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;USE `scott`;DROP TABLE IF EXISTS `dept`;
CREATE TABLE `dept` (`deptno` int(2) unsigned zerofill NOT NULL COMMENT '部门编号',`dname` varchar(14) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称',`loc` varchar(13) DEFAULT NULL COMMENT '部门所在地点'
);DROP TABLE IF EXISTS `emp`;
CREATE TABLE `emp` (`empno` int(6) unsigned zerofill NOT NULL COMMENT '雇员编号',`ename` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '雇员姓名',`job` varchar(9) DEFAULT NULL COMMENT '雇员职位',`mgr` int(4) unsigned zerofill DEFAULT NULL COMMENT '雇员领导编号',`hiredate` datetime DEFAULT NULL COMMENT '雇佣时间',`sal` decimal(7,2) DEFAULT NULL COMMENT '工资月薪',`comm` decimal(7,2) DEFAULT NULL COMMENT '奖金',`deptno` int(2) unsigned zerofill DEFAULT NULL COMMENT '部门编号'
);DROP TABLE IF EXISTS `salgrade`;
CREATE TABLE `salgrade` (`grade` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '等级',`losal` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '此等级最低工资',`hisal` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '此等级最高工资'
);insert into dept (deptno, dname, loc)
values (10, 'ACCOUNTING', 'NEW YORK');
insert into dept (deptno, dname, loc)
values (20, 'RESEARCH', 'DALLAS');
insert into dept (deptno, dname, loc)
values (30, 'SALES', 'CHICAGO');
insert into dept (deptno, dname, loc)
values (40, 'OPERATIONS', 'BOSTON');insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7369, 'SMITH', 'CLERK', 7902, '1980-12-17', 800, null, 20);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7499, 'ALLEN', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-20', 1600, 300, 30);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7521, 'WARD', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-22', 1250, 500, 30);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7566, 'JONES', 'MANAGER', 7839, '1981-04-02', 2975, null, 20);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7654, 'MARTIN', 'SALESMAN', 7698, '1981-09-28', 1250, 1400, 30);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7698, 'BLAKE', 'MANAGER', 7839, '1981-05-01', 2850, null, 30);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839, '1981-06-09', 2450, null, 10);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7788, 'SCOTT', 'ANALYST', 7566, '1987-04-19', 3000, null, 20);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7839, 'KING', 'PRESIDENT', null, '1981-11-17', 5000, null, 10);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7844, 'TURNER', 'SALESMAN', 7698,'1981-09-08', 1500, 0, 30);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7876, 'ADAMS', 'CLERK', 7788, '1987-05-23', 1100, null, 20);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7900, 'JAMES', 'CLERK', 7698, '1981-12-03', 950, null, 30);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7902, 'FORD', 'ANALYST', 7566, '1981-12-03', 3000, null, 20);insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7934, 'MILLER', 'CLERK', 7782, '1982-01-23', 1300, null, 10);insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (1, 700, 1200);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (2, 1201, 1400);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (3, 1401, 2000);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (4, 2001, 3000);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (5, 3001, 9999);
上述SQL中创建了一个名为 scott 的数据库,在该数据库中分别创建了部门表(dept)、员工表(emp)和工资等级表(salgrade),并分别向三张表中插入了一些数据用于查询。
现在我们进入 scott 这个数据库,可以看到雇员信息表中的三张表:
其中部门表(dept)的表结构和表中的内容如下:
员工表(emp)的表结构和表中的内容如下:
工资等级表(salgrade)的表结构和表中的内容如下:
显示每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资
在 group by子句 中指明依次按照部门号和岗位进行分组,在 select语句 中使用 avg函数 和 min函数 ,分别查询每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资。如下:
说明一下: 上述SQL会先将表中的数据按照部门号进行分组,然后各自在组内做聚合查询得到每个组的平均工资和最高工资。
HAVING条件
SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] [GROUP BY ...] [HAVING ...] [order by ...] [LIMIT ...];
它与 where 的区别在于:
- where子句放在表名后面,而having子句必须搭配group by子句使用,放在group by子句的后面。
- where子句是对整表的数据进行筛选,having子句是对分组后的数据进行筛选。
- where子句中不能使用聚合函数和别名,而having子句中可以使用聚合函数和别名。
显示平均工资低于2000的部门和它的平均工资
总结
增删查改结束!!接下来迎来的是MySQL的内置函数!!