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Python学习之复习MySQL-Day3(DQL)

目录

  • 文章声明⭐⭐⭐
  • 让我们开始今天的学习吧!
    • DQL简介
    • 基本查询
      • 查询多个/全部字段
      • 设置别名
      • 去除重复记录
    • 条件查询
      • 条件查询介绍
      • 实例演示
    • 聚合函数
      • 什么是聚合函数?
      • 常见的聚合函数
      • 实例演示
    • 分组查询
      • 分组查询语法
      • where 和 having 的区别
      • 实例演示
    • 排序查询
      • 语法
      • 实例演示
    • 分页查询
      • 语法
      • 实例演示
    • 综合练习


文章声明⭐⭐⭐

  1. 该文章为我(有编程语言基础,非编程小白)的 MySQL复习笔记
  2. 知识来源为 B站UP主(黑马程序员)的MySQL课程视频,归纳为自己的语言与理解记录于此并加以实践
  3. 此前我已经学习过了MySQL,现在是在复习阶段,所以不是面向小白的教学文章
  4. 不出意外的话,我大抵会 持续更新
  5. 想要了解前端开发(技术栈大致有:Vue2/3、微信小程序、uniapp、HarmonyOS、NodeJS、Typescript)与Python的小伙伴,可以关注我!谢谢大家!

让我们开始今天的学习吧!

DQL简介

DQL英文全称Data Query Language,即数据查询语言,用来查询表中数据

完整语法如下:

select 字段列表 from 表名列表 where 条件列表 group by 分组字段列表 having 分组后条件列表 order by 排序字段列表 limit 分页参数 

基本查询

查询多个/全部字段

mysql> select id,username from emp;
+------+----------+
| id   | username |
+------+----------+
|    1 | Richie   |
|    2 | Taylor   |
|    3 | Mike     |
+------+----------+
3 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from emp; # 数据量大的时候尽量不要使用,因为效率比较低
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    1 | Richie   |   21 ||
|    2 | Taylor   |   34 ||
|    3 | Mike     |   45 ||
+------+----------+------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)

设置别名

设置别名的好处在于,我们可以自定义字段名,可以更直观的观察数据

mysql> select username as name,gender as sex from emp;
+--------+------+
| name   | sex  |
+--------+------+
| Richie ||
| Taylor ||
| Mike   ||
+--------+------+
3 rows in set (0.00 sec)mysql> select username name,gender sex from emp; # as可以省略
+--------+------+
| name   | sex  |
+--------+------+
| Richie ||
| Taylor ||
| Mike   ||
+--------+------+
3 rows in set (0.00 sec)

去除重复记录

mysql> select distinct gender '性别' from emp; # 使用关键字distinc来去除重复记录
+------+
| 性别 |
+------+
||
||
+------+
2 rows in set (0.00 sec)

条件查询

条件查询介绍

比较运算符功能
>大于
>=大于等于
<小于
<=小于等于
=等于
<> 或 !=不等于
between … and …在某个范围之内(含最大最小值)
in(…)在in之后的列表中的值,就是多选一的意思
like 占位符模糊匹配(_匹配单个字符,%匹配任意个字符)
is null是null
逻辑运算符功能
and 或 &&并且(多个条件同时成立)
or 或 ||或者(多个条件任意一个成立)
not 或 !非(不是)

实例演示

mysql> select * from emp where age = 88; # 查询年龄等于88的员工
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    5 | 张三     |   88 |        |
+------+----------+------+--------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> select * from emp where age < 30; # 查询年龄小于30的员工
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    1 | Richie   |   21 ||
|    4 |          |   25 ||
+------+----------+------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from emp where age <= 25; # 查询年龄小于等于25的员工
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    1 | Richie   |   21 ||
|    4 |          |   25 ||
+------+----------+------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from emp where username = '' or username is null; # 查询没有姓名的员工
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    4 |          |   25 ||
+------+----------+------+--------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> select * from emp where not (username = '' or username is null); # 查询有姓名的员工
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    1 | Richie   |   21 ||
|    2 | Taylor   |   34 ||
|    3 | Mike     |   45 ||
|    5 | 张三     |   88 |        |
+------+----------+------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from emp where age != 45; # 查询年龄不等于45的员工
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    1 | Richie   |   21 ||
|    2 | Taylor   |   34 ||
|    4 |          |   25 ||
|    5 | 张三     |   88 |        |
+------+----------+------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from emp where age between 20 and 40; # 查询年龄在20-40之间的员工
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    1 | Richie   |   21 ||
|    2 | Taylor   |   34 ||
|    4 |          |   25 ||
+------+----------+------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from emp where gender = '女' and age < 30; # 查询性别为女且年龄小于30的员工
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    4 |          |   25 ||
+------+----------+------+--------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> select * from emp where gender = '女' and age < 30; # 查询年龄为21或者25或者34的员工
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    4 |          |   25 ||
+------+----------+------+--------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> select * from emp where age in (21,25,34); # 查询年龄为21或者25或者34的员工
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    1 | Richie   |   21 ||
|    2 | Taylor   |   34 ||
|    4 |          |   25 ||
+------+----------+------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from emp where username like '__'; # 查询姓名为两个字的员工
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    5 | 张三     |   88 |        |
+------+----------+------+--------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> select * from emp where username like '%e'; # 查询姓名最后是e的员工
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    1 | Richie   |   21 ||
|    3 | Mike     |   45 ||
+------+----------+------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

聚合函数

什么是聚合函数?

聚合函数用于将一列数据作为一个整体,进行纵向的计算

注意:null不参与聚合函数的运算

常见的聚合函数

函数功能
count统计数量
max最大值
min最小值
avg平均值
sum求和

实例演示

mysql> select * from emp;
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    1 | Richie   |   21 ||
|    2 | Taylor   |   34 ||
|    3 | Mike     |   45 ||
|    4 |          |   25 ||
|    5 | 张三     |   88 |        |
+------+----------+------+--------+
5 rows in set (0.00 sec)mysql> select count(id) from emp; # 统计有多少条包含id字段的记录,不统计null
+-----------+
| count(id) |
+-----------+
|         5 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> select avg(age) from emp; # 统计员工的平均年龄
+----------+
| avg(age) |
+----------+
|  42.6000 |
+----------+
1 row in set (0.03 sec)mysql> select max(age) from emp; # 统计员工的最大年龄
+----------+
| max(age) |
+----------+
|       88 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> select min(age) from emp; # 统计员工的最小年龄
+----------+
| min(age) |
+----------+
|       21 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> select sum(age) from emp where gender = '男'; # 统计男员工的年龄之和
+----------+
| sum(age) |
+----------+
|       66 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

分组查询

分组查询语法

select 字段列表 from 表名 [where 条件] group by 分组字段名 [having 分组后过滤的条件]

where 和 having 的区别

  1. 执行时机不同:where 是在 group by 分组之前进行过滤,不满足 where 条件的,不参与 group by 分组;而 having 则是在 group by 分组之后过滤的
  2. 判断条件不同:where 不能对聚合函数进行判断过滤,而 having 则可以

注意:执行顺序为 where > 聚合函数 > having

实例演示

mysql> select * from emp;
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    1 | Richie   |   21 ||
|    2 | Taylor   |   29 ||
|    3 | Mike     |   38 ||
|    4 | Jack     |   88 ||
|    5 | Joker    |   56 ||
|    6 | Nancy    |   18 ||
+------+----------+------+--------+
6 rows in set (0.00 sec)mysql> select gender,count(*) from emp group by gender; # 根据性别分组,统计男员工和女员工的数量
+--------+----------+
| gender | count(*) |
+--------+----------+
||        4 |
||        2 |
+--------+----------+
2 rows in set (0.00 sec)mysql> select gender,avg(age) from emp group by gender; # 根据性别分组,统计男员工和女员工的平均年龄
+--------+----------+
| gender | avg(age) |
+--------+----------+
||  50.7500 |
||  23.5000 |
+--------+----------+
2 rows in set (0.03 sec)mysql> select gender,count(*) from emp where age < 60 group by gender having count(*) >= 3; # 查询年龄小于60的员工,并根据性别分组,获取员工数量大于等于3的性别
+--------+----------+
| gender | count(*) |
+--------+----------+
||        3 |
+--------+----------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> select gender,count(*) num from emp where age < 60 group by gender having num >= 3; # 还可以在上一个例题中起别名
+--------+-----+
| gender | num |
+--------+-----+
||   3 |
+--------+-----+
1 row in set (0.03 sec)

排序查询

语法

select 字段列表 from 表名 order by 字段1 排序方式1,字段2 排序方式2 ... ;

排序方式

  • 升序:asc(ascend,此为默认值)
  • 降序:desc(descend)

实例演示

mysql> select * from emp;
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    1 | Richie   |   21 ||
|    2 | Taylor   |   29 ||
|    3 | Mike     |   38 ||
|    4 | Jack     |   88 ||
|    5 | Joker    |   56 ||
|    6 | Nancy    |   18 ||
+------+----------+------+--------+
6 rows in set (0.00 sec)mysql> select username '姓名',age '年龄',gender '性别' from emp where gender = '男' order by age; # 根据 年龄对男员工进行升序排序
+--------+------+------+
| 姓名   | 年龄 | 性别 |
+--------+------+------+
| Richie |   21 ||
| Mike   |   38 ||
| Joker  |   56 ||
| Jack   |   88 ||
+--------+------+------+
4 rows in set (0.00 sec)

分页查询

语法

select 字段列表 from 表名 limit 起始索引 , 查询记录数;

注意:

  • 起始索引从 0 开始计算,起始索引 = (要查询的页码数 - 1)* 每页显示记录数
  • 如果查询的是第一页,起始索引可以省略

实例演示

mysql> select * from emp;
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    1 | Richie   |   21 ||
|    2 | Taylor   |   29 ||
|    3 | Mike     |   38 ||
|    4 | Jack     |   88 ||
|    5 | Joker    |   56 ||
|    6 | Nancy    |   18 ||
|    7 | Linken   |   57 ||
+------+----------+------+--------+
7 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from emp limit 0 , 4; # 查询第一页员工数据,每页展示4条数据
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    1 | Richie   |   21 ||
|    2 | Taylor   |   29 ||
|    3 | Mike     |   38 ||
|    4 | Jack     |   88 ||
+------+----------+------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from emp limit 4; # 查询第一页数据时可以简写
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    1 | Richie   |   21 ||
|    2 | Taylor   |   29 ||
|    3 | Mike     |   38 ||
|    4 | Jack     |   88 ||
+------+----------+------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from emp limit 5,5; # 查询第二页数据,每页展示5条数据
+------+----------+------+--------+
| id   | username | age  | gender |
+------+----------+------+--------+
|    6 | Nancy    |   18 ||
|    7 | Linken   |   57 ||
+------+----------+------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

综合练习

# 查询年龄为20,21,22,23岁的女性员工信息
select * from emp where age in (20,21,22,23) && gender = '女';
# 查询性别为男,并且年龄在 20-40 (不包含20岁包含40岁)岁且姓名长度等于4的员工信息
select * from emp where gender = '男' && age between 21 and 40 && name like '____';
# 统计员工表中年龄小于60岁的男性员工和女性员工的人数
select gender , count(*) from emp where age < 60 group by gender
# 查询所有年龄小于等于35岁的员工姓名和年龄,并对查询结果按年龄升序排序,如果年龄相同按入职时间降序排序
select name,age from emp where age <= 35 order by age asc,entrytime desc;
# 查询性别为男,并且年龄在 20-40岁(包含20、40岁)以内的前五名员工信息
select * from emp where gender = '男' && age between 20 and 40 limit 5;

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python——数据类型

数据类型目录 前言一、Number(数字)数字类型转换:二、String(字符串)常用字符串运算符:字符串格式化:三、Tuple(元组)常用运算符四、List(列表)嵌套列表:常用列表操作:五、Dictionary(字典)六、Set(集合)...

hive中如何求取中位数?

目录 中位数的概念代码实现准备数据实现 中位数的概念 中位数&#xff08;Median&#xff09;又称中值&#xff0c;统计学中的专有名词&#xff0c;是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数&#xff0c;代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值&#xff0c;其可将数值集合…...

在C#中异步编程

在C#中&#xff0c;异步编程是一种编写并发和响应式代码的技术&#xff0c;通过将耗时的操作放在后台线程中执行&#xff0c;以避免阻塞主线程&#xff0c;提高程序的性能和响应性。异步编程使用async和await关键字&#xff0c;结合任务&#xff08;Task&#xff09;和异步操作…...

微服务保护--Feign整合Sentinel

限流是一种预防措施&#xff0c;虽然限流可以尽量避免因高并发而引起的服务故障&#xff0c;但服务还会因为其它原因而故障。而要将这些故障控制在一定范围&#xff0c;避免雪崩&#xff0c;就要靠线程隔离&#xff08;舱壁模式&#xff09;和熔断降级手段了。 线程隔离之前讲到…...

二进制to十六进制

输入小于等于十六位的二进制数据&#xff0c;输出十六进制数据&#xff1b; #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h>int main(void) {char arr[16] { 0 }; int array[16] { 0 }; int hex[4] { 0 };int i 0; int num 0;scanf("…...

企业门户网站数据库设计/百度客服工作内容

日志框架系列讲解文章日志框架 - 基于spring-boot - 使用入门日志框架 - 基于spring-boot - 设计日志框架 - 基于spring-boot - 实现1 - 配置文件日志框架 - 基于spring-boot - 实现2 - 消息定义及消息日志打印日志框架 - 基于spring-boot - 实现3 - 关键字与三种消息解析器日志…...

汕头网站搜索引擎优化/深圳最新疫情最新消息

&#xff08;一&#xff09;初识数仓 每个人对于数仓的理解&#xff0c;都源自于大数据&#xff0c;而大数据有源自于那个神奇的故事&#xff1a;从前有一家超市&#xff0c;它有一个怪现象&#xff0c;尿布和啤酒赫然摆在一起出售。外行人不明所以&#xff0c;但内行人却看到了…...

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【小蜗牛闲情之作】我想给一个朋友传一个大视频&#xff0c;有几百M&#xff0c;尝试多种传输办法失败后&#xff0c;最后想到的是把视频切开一片片“邮递”过去给他&#xff0c;让它自己组装起来吧。[rootpps public_rw]# ls -lh RevolutionOS.rmvb-rwx------ 1 hoho hoho 276…...

重庆网站推广营销/如何用手机免费创建网站

代码举例&#xff1a; # 小应用&#xff1a;问卷调查&#xff0c;记录下调查者名字和回答&#xff0c;询问是否继续。 # 运用数据字典、while、input()、title()和upper()。 responses {} flag True while flag:name input("\n请输入姓名&#xff1a;")answer in…...

盐山网站建设/seo排名优化工具推荐

澄清P问题、NP问题、NPC问题的概念 作者:matrix67 日期:2006-08-28 字体大小: 小 中 大这或许是众多OIer最大的误区之一。你会经常看到网上出现“这怎么做&#xff0c;这不是NP问题吗”、“这个只有搜了&#xff0c;这已经被证明是NP问题了”之类的话。你要知道&#xff0c;大…...

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1、Fragment的产生与介绍 Android运行在各种各样的设备中&#xff0c;有小屏幕的手机&#xff0c;超大屏的平板甚至电视。针对屏幕尺寸的差距&#xff0c;很多情况下&#xff0c;都是先针对手机开发一套app&#xff0c;然后拷贝一份&#xff0c;修改布局以适应什么超级大屏的。…...