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【MySQL 数据库】MySQL基本查询（第二节）

news 2025/7/27 5:15:37

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文章目录

  • 📝Update
    • 🌉 将孙悟空同学的数学成绩变更为 80 分
    • 🌉 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
    • 🌉 将总成绩倒数前三的3位同学的数学成绩加上30分
    • 🌉将所有同学的语文成绩更新为原来的2倍
  • 🌠 Delete
    • 🌉 删除数据
      • 🌉 删除孙悟空同学的考试成绩
      • 🌉 删除整张表数据
    • 🌉 截断表
  • 🌠 插入查询结果
  • 🌠聚合函数
      • 🌉统计班级共有多少同学
      • 🌉统计班级收集的 qq 号有多少
      • 🌉统计本次考试的数学成绩分数个数
      • 🌉 统计数学成绩总分
      • 🌉统计平均总分
      • 🌉返回英语最高分
      • 🌉返回 > 70 分以上的数学最低分
  • 🌠group by子句的使用
  • 🚩总结

📝Update

【MySQL 数据库】MySQL基本查询（第一节）

语法：

UPDATE table_name SET column = expr [, column = expr ...] 
[WHERE ...] [ORDER BY ...] [LIMIT ...]

对查询到的结果进行列值更新

案例：

🌉 将孙悟空同学的数学成绩变更为 80 分

  • 更新值为具体值
  • 查看原数据
SELECT name, math FROM exam_result WHERE name = '孙悟空';| name | math | 
| 孙悟空 | 78|
1 row in set (0.00 sec)
  • 数据更新
UPDATE exam_result SET math = 80 WHERE name = '孙悟空'; Query OK, 1 row affected (0.04 sec)
Rows matched:1 Changed:1 warnings:0
  • 查看更新后数据
SELECT name,math FROM exam_result WHERE name="孙悟空';| name | math |
|孙悟空 | 80|
1 row in set(0.00 sec)

🌉 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

  • 一次更新多个列
  • 查看原数据
SELECT name,math,chinese FROM exam_result WHERE name="曹孟德';

| name | math | chinese|
| 曹孟德 | 84| 82|
1 row in set (0.00 sec)
  • 数据更新
UPDATE exam_result SET math =60,chinese=70 WHERE name='曹孟德';

Query ok,1 row affected (0.14 sec) Rows matched:1 Changed:1 warnings:0
  • 查看更新后数据
SELECT name,math,chinese FROM exam_result WHERE name="曹孟德';

| name | math | chinese|
| 曹孟德 | 60| 70|
1 row in set (0.00 sec)

🌉 将总成绩倒数前三的3位同学的数学成绩加上30分

  • 更新值为原值基础上变更
  • 别名可以在ORDER BY中使用
  • 查看原数据
SELECT name, math,chinese+math+english总分FROM exam_result
ORDER BY总分LIMIT3;

| name | math| 总分 |
| 宋公明 | 65 | 170 |
| 刘玄德 | 85 | 185 |
| 曹孟德 | 60| 197 |
3 rows in set (0.00sec)
  • 数据更新，不支持math+=30这种语法
UPDATE exam_result SET math = math+30
ORDER BY chinese + math+english LIMIT 3;
  • 查看更新后数据
  • 思考：这里还可以按总分升序排序取前3个么?
SELECT name,math,chinese +math+english总分FROM exam_result WHERE name IN('宋公明','刘玄德','曹孟德');

| name | math| 总分 |
| 曹孟德 | 90 | 227 |
| 刘玄德 | 115 | 215 |
| 宋公明 | 95 | 200 |
3 rows in set (0.00 sec)
  • 按总成绩排序后查询结果
SELECT name,math,chinese+math+english总分FROM exam_result
ORDER BY总分LIMIT3;

| name | math| 总分 |
| 宋公明 | 95 | 200 |
| 刘玄德 | 115 | 215 |
| 唐三藏 | 98 | 221 |
3 rows in set (0.00 sec)

🌉将所有同学的语文成绩更新为原来的2倍

  • 注意：更新全表的语句慎用！
  • 没有WHERE子句，则更新全表
  • 查看原数据
SELECT* FROM exam_result;

| id | name | chinese| math | english |
| 1 | 唐三藏 | 67 | 98 | 56 |
| 2 | 孙悟空 | 87 | 80 | 77 |
| 3 | 猪悟能 | 88 | 98 | 90 |
| 4 | 曹孟德 | 70 | 90 | 67 |
| 5 | 刘玄德 | 55 | 115 | 45 |
| 6 | 孙权 | 70| 73 | 78 |
| 7 | 宋公明 | 75| 95| 30 |
7 rows in set(0.00 sec)
  • 数据更新
UPDATE exam_result SET chinese = chinese*2;

Query OK,7rows affected (0.00 sec)
Rows matched:7 changed:7 warnings:0
  • 查看更新后数据
SELECT* FROM exam_result;

| id | name | chinese | math | english |
| 1 | 唐三藏 | 134 | 98 | 56 |
| 2 | 孙悟空 | 174 | 80 | 77 |
| 3 | 猪悟能 | 176 | 98 | 90 |
| 4 | 曹孟德 | 140 | 90 | 67 |
| 5 | 刘玄德 | 110 | 115 | 45 |
| 6 | 孙权 | 140 | 73 | 78 |
| 7 | 宋公明 | 150 | 95| 30 |
7 rows in set (0.00 sec)

🌠 Delete

🌉 删除数据

语法：

DELETE FROM table_name [WHERE...] [ORDER BY...] [LIMIT...]

案例：

🌉 删除孙悟空同学的考试成绩

  • 查看原数据
SELECT*FROM exam_result WHERE name="孙悟空';
| id | name | chinese | math | english |
| 2 | 孙悟空 | 174 | 80 | 77 |
1 row in set(0.00 sec)
  • 删除数据
DELETE FROM exam_result WHERE name='孙悟空';
Query OK,1 row affected (0.17sec)
  • 查看删除结果
SELECT*FROM exam_result WHERE name="孙悟空';
Empty set (0.00 sec)

🌉 删除整张表数据

  • 注意：删除整表操作要慎用！
  • 准备测试表
CREATE TABLE for_delete ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR (20);Query OK,0 rows affected (0.16 sec)
);
  • 插入测试数据
INSERT INTO for_delete (name) VALUES ('A'),('B'),("c");Query OK,3 rows affected (1.05 sec) Records:3Duplicates:0 warnings:0
  • 查看测试数据
SELECT* FROM for_delete;| id | name |
| 1 | A |
| 2 | B |
| 3 | C |
3 rows in set (0.00 sec)
  • 删除整表数据
DELETE FROM for_delete;Query OK,3rows affected (0.00 sec)
  • 查看删除结果
SELECT * FROM for_delete;Empty set (0.00 sec)
  • 再插入一条数据，自增id在原值上增长
INSERT INTO for_delete (name) VALUES ("'D");
Query OK,1 row affected (0.00 sec)
  • 查看数据
SELECT* FROM for_delete;| id | name |
| 4 | D |
1 row in set(0.00 sec)
  • 查看表结构，会有AUTO_INCREMENT项
SHOW CREATE TABLE for_delete\G*************************** 1. row ***************************
Table: for_delete
create Table: CREATE TABLE for_delete'(
idint(11)NOT NULL AUTO_NCREMENT, "name' varchar(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)

🌉 截断表

语法：

TRUNCATE [TABLE] table_name

注意：
这个操作慎用

  1. 只能对整表操作，不能像 DELETE 一样针对部分数据操作；
  2. 实际上 MySQL 不对数据操作，所以比 DELETE 更快，但是TRUNCATE在删除数据的时候，并不经过真正的事物，所以无法回滚；
  3. 会重置 AUTO_INCREMENT 项

案例：

  • 准备测试表
CREATE TABLE for_truncate ( 
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, 
name VARCHAR(20) 
); 
Query OK, 0 rows affected (0.16 sec)
  • 插入测试数据
INSERT INTO for_truncate (name) VALUES ('A'), ('B'), ('C'); Query OK, 3 rows affected (1.05 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
  • 查看测试数据
SELECT * FROM for_truncate; 
| id | name | 
| 1 | A | 
| 2 | B | 
| 3 | C | 
3 rows in set (0.00 sec)
  • 截断整表数据，注意影响行数是 0，所以实际上没有对数据真正操作
TRUNCATE for_truncate; 
Query OK, 0 rows affected (0.10 sec)
  • 查看删除结果
SELECT * FROM for_truncate; 
Empty set (0.00 sec)
  • 再插入一条数据，自增 id 在重新增长
INSERT INTO for_truncate (name) VALUES ('D'); 
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
  • 查看数据
SELECT * FROM for_truncate; 

| id | name | 
| 1 | D | 
1 row in set (0.00 sec)
  • 查看表结构，会有 AUTO_INCREMENT=2 项
SHOW CREATE TABLE for_truncate\G 

*************************** 1. row ***************************
Table: for_truncate
Create Table: CREATE TABLE `for_truncate` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)

🌠 插入查询结果

语法：

INSERT INTO table_name [(column [, column ...])] SELECT ...

案例：
删除表中的重复记录，重复的数据只能有一份

  • 创建原数据表
CREATE TABLE duplicate_table (id int, name varchar(20)); 
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
  • 插入测试数据
INSERT INTO duplicate_table VALUES 
(100, 'aaa'), 
(100, 'aaa'), 
(200, 'bbb'), 
(200, 'bbb'), 
(200, 'bbb'), 
(300, 'ccc'); 
Query OK, 6 rows affected (0.00 sec)
Records: 6 Duplicates: 0 Warnings: 0

思路：

  • 创建一张空表 no_duplicate_table，结构和 duplicate_table 一样
CREATE TABLE no_duplicate_table LIKE duplicate_table;
  • 将 duplicate_table 的去重数据插入到 no_duplicate_table
INSERT INTO no_duplicate_table SELECT DISTINCT * FROM duplicate_table;Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
  • 通过重命名表，实现原子的去重操作
RENAME TABLE duplicate_table TO old_duplicate_table, 
no_duplicate_table TO duplicate_table;

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

  • 查看最终结果
SELECT * FROM duplicate_table; | id | name | 
| 100 | aaa | 
| 200 | bbb | 
| 300 | ccc | 
3 rows in set (0.00 sec)

🌠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，不是数字没有意义
AVG([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的 平均值，不是数字没有意义
MAX([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的 最大值，不是数字没有意义
MIN([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的 最小值，不是数字没有意义

案例：

🌉统计班级共有多少同学

  • 使用 * 做统计，不受 NULL 影响
SELECT COUNT(*) FROM students; | COUNT(*) | 
| 4 |
1 row in set (0.00 sec)
  • 使用表达式做统计
SELECT COUNT(1) FROM students;| COUNT(1) | 
| 4 |
1 row in set (0.00 sec)

🌉统计班级收集的 qq 号有多少

  • NULL 不会计入结果
SELECT COUNT(qq) FROM students; | COUNT(qq) | 
| 1 |
1 row in set (0.00 sec)

🌉统计本次考试的数学成绩分数个数

  • COUNT(math) 统计的是全部成绩
SELECT COUNT(math) FROM exam_result; | COUNT(math) | 
| 6 |
1 row in set (0.00 sec)
  • COUNT(DISTINCT math) 统计的是去重成绩数量
SELECT COUNT(DISTINCT math) FROM exam_result; | COUNT(math) | 
| 6 |
1 row in set (0.00 sec)

🌉 统计数学成绩总分

SELECT SUM(math) FROM exam_result; | SUM(math) | 
| 569 |
1 row in set (0.00 sec)
  • 不及格 < 60 的总分，没有结果，返回 NULL
SELECT SUM(math) FROM exam_result WHERE math < 60;| SUM(math) | 
| NULL | 
1 row in set (0.00 sec)

🌉统计平均总分

SELECT AVG(chinese + math + english) 平均总分 FROM exam_result; 
| 平均总分 |
| 297.5 |

🌉返回英语最高分

SELECT MAX(english) FROM exam_result; | MAX(english) | 
| 90 |
1 row in set (0.00 sec)

🌉返回 > 70 分以上的数学最低分

SELECT MIN(math) FROM exam_result WHERE math > 70; | MIN(math) | 
| 73 |
1 row in set (0.00 sec)

🌠group by子句的使用

  1. 语法结构：
    SELECT 分组列1, 分组列2, 聚合函数(统计列)
FROM 表名
[WHERE 筛选条件]  -- 分组前筛选行
GROUP BY 分组列1, 分组列2  -- 按列分组（与SELECT中分组列顺序一致）
[HAVING 分组筛选条件]  -- 分组后筛选组
[ORDER BY 排序列];  -- 对分组结果排序

在select中使用group by 子句可以对指定列进行分组查询

select column1, column2, .. from table group by column;
  1. 核心规则：
    • SELECT 后出现的非聚合函数列，必须全部出现在 GROUP BY 子句中（否则会报错，因为无法确定非分组列的取值）。
    • GROUP BY 可以按多个列分组（先按第一列分组，同一组内再按第二列细分）。

2、经典案例解析（基于 EMP 员工表）
假设 EMP 表结构如下（简化版）：

empnoenamejobsaldeptno
1001张三经理500010
1002李四职员200010
1003王五职员180010
1004赵六经理450020
1005钱七职员220020

案例 1：按单个列分组（部门）
需求：显示每个部门的平均工资、最高工资和员工人数。

SELECT deptno AS 部门编号,AVG(sal) AS 平均工资,MAX(sal) AS 最高工资,COUNT(*) AS 员工人数  -- 统计每个部门的人数
FROM EMP
GROUP BY deptno;  -- 按部门编号分组

结果：

部门编号平均工资最高工资员工人数
102933.3350003
203350.0045002

案例 2：按多个列分组（部门+岗位）
需求：显示每个部门中，每种岗位的平均工资和最低工资。

SELECT deptno AS 部门编号,job AS 岗位,AVG(sal) AS 平均工资,MIN(sal) AS 最低工资
FROM EMP
GROUP BY deptno, job;  -- 先按部门分组，同部门内再按岗位分组

结果：

部门编号岗位平均工资最低工资
10经理5000.005000
10职员1900.001800
20经理4500.004500
20职员2200.002200

案例 3：GROUP BY + HAVING 筛选分组结果
HAVING 用于对分组后的结果进行筛选（类似 WHERE，但 WHERE 是分组前筛选行，HAVING 是分组后筛选组）。

需求：显示平均工资低于 3000 的部门及其平均工资。

SELECT deptno AS 部门编号,AVG(sal) AS 平均工资
FROM EMP
GROUP BY deptno
HAVING 平均工资 < 3000;  -- 筛选分组后的平均工资

结果：

部门编号平均工资
102933.33

案例 4：GROUP BY + WHERE + HAVING 组合使用
需求：排除工资低于 1500 的员工后，统计每个部门的平均工资，且只显示平均工资高于 2500 的部门。

SELECT deptno AS 部门编号,AVG(sal) AS 平均工资
FROM EMP
WHERE sal >= 1500  -- 先排除工资<1500的员工（本案例中无此类员工，仅作示例）
GROUP BY deptno
HAVING 平均工资 > 2500;  -- 再筛选平均工资>2500的部门

结果：

部门编号平均工资
102933.33
203350.00

三、常见错误与注意事项

  1. SELECT 中的非聚合列必须在 GROUP BY 中
    错误示例：

    SELECT deptno, job, AVG(sal) FROM EMP GROUP BY deptno;  -- 错误！job未在GROUP BY中

    原因：分组后每个部门包含多个岗位，job 列的值不唯一，无法确定显示哪一个。

  2. HAVING 可以使用别名，WHERE 不能
    正确：HAVING 平均工资 < 3000（平均工资 是 AVG(sal) 的别名）
    错误：WHERE 平均工资 < 3000（WHERE 不支持聚合函数别名）

  3. GROUP BY 的分组顺序不影响结果，但建议与 SELECT 中分组列顺序一致
    例如 GROUP BY deptno, job 与 GROUP BY job, deptno 分组逻辑不同，结果也不同。

🚩总结

点击刷题----->牛客刷题SQL篇

面试题：SQL查询中各个关键字的执行先后顺序 from > on> join > where > group by > with > having > select > distinct > order by > limit

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http://www.lryc.cn/news/600262.html

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