基本概念

在学习MySQL之前，我们先来了解数据库：英文为 DataBase，简称DB，它是存储和管理数据的仓库。

数据是存储在数据库中的，那我们要如何来操作数据库以及数据库中所存放的数据呢？

那这里呢，会涉及到一个系统，那就是数据库管理系统：数据库管理系统（DataBase Management System，简称DBMS），是操作和管理数据库的大型软件。

那具体DBMS是怎么操控数据库的呢？

我们会给DBMS发送一条指令，告诉这个软件我们要执行的是什么样的操作，要对哪个数据进行操作。而这个指令就是SQL语句：SQL（Structured Query Language，简称SQL）：结构化查询语言，它是操作关系型数据库的编程语言，定义了一套操作关系型数据库的统一标准。

在我们搞清楚这些最基本的概念之后，我们就可以开始学习MySQL了。

数据模型

关系型数据库（RDBMS）

建立在关系模型基础上，由多张相互连接的二维表组成的数据库。而所谓二维表，指的是由行和列组成的表：

二维表的优点：

使用表存储数据，格式统一，便于维护
使用SQL语言操作，标准统一，使用方便，可用于复杂查询

结论：基于二维表存储数据的数据库就成为关系型数据库，不是基于二维表存储数据的数据库，就是非关系型数据库（比如后面要学习的Redis，就属于非关系型数据库）。

数据模型

通过MySQL客户端连接数据库管理系统DBMS，然后通过DBMS操作数据库。
使用MySQL客户端，向数据库管理系统发送一条SQL语句，由数据库管理系统根据SQL语句指令去操作数据库中的表结构及数据。
一个数据库服务器中可以创建多个数据库，一个数据库中也可以包含多张表，而一张表中又可以包含多行记录。

如图：

所以在Mysql数据库服务器当中存储数据，你需要：

先去创建数据库（可以创建多个数据库，之间是相互独立的）。
在数据库下再去创建数据表（一个数据库下可以创建多张表）。
再将数据存放在数据表中（一张表可以存储多行数据）。

SQL

SQL：结构化查询语言。一门操作关系型数据库的编程语言，定义操作所有关系型数据库的统一标准。SQL语句根据其功能被分为四大类：DDL、DML、DQL、DCL (前三个更重要)

分类	全称	说明
DDL	Data Definition Language	数据定义语言，用来定义数据库对象(数据库，表，字段)
DML	Data Manipulation Language	数据操作语言，用来对数据库表中的数据进行增删改
DQL	Data Query Language	数据查询语言，用来查询数据库中表的记录
DCL	Data Control Language	数据控制语言，用来创建数据库用户、控制数据库的访问权限

接下来就来一个个解析：

DDL

数据库操作

我们在进行数据库设计时，需要使用到刚才所介绍SQL分类中的DDL语句。

DDL英文全称是Data Definition Language(数据定义语言)，用来定义数据库对象(数据库、表)。

DDL中数据库的常见操作：查询、创建、使用、删除

查询

查询所有数据库

1	show databases;

查询当前数据库

1	select database();

我们要操作某一个数据库，必须要切换到对应的数据库中。

也可以借助图形化界面工具DataGrip直接看见：

创建一个db01数据库。

1	create database db01;

注意：在同一个数据库服务器中，不能创建两个名称相同的数据库，否则将会报错

可以使用if not exists来避免这个问题

1 2	//数据库不存在,则创建该数据库；如果存在则不创建 create database if not exists itcast;

使用（切换）

案例：切换到itcast数据

use db01;

删除

语法:

1	drop database [ if exists ] 数据库名 ;

如果删除一个不存在的数据库，将会报错，可以加上参数 if exists ，如果数据库存在，再执行删除，否则不执行删除。

删除db01数据库

1	drop database if exists db01;

数据类型

选择原则：在满足业务需求的前提下, 尽可能选择占用磁盘空间小的数据类型

数值类型

类型	大小(byte)	描述	备注
tinyint	1	小整数值
smallint	2	大整数值
mediumint	3	大整数值
int	4	大整数值
bigint	8	极大整数值
float	4	单精度浮点数值	float(5,2)：5表示整个数字长度，2 表示小数位个数
double	8	双精度浮点数值	double(5,2)：5表示整个数字长度，2 表示小数位个数
decimal		小数值(精度更高)	decimal(5,2)：5表示整个数字长度，2 表示小数位个数

字符串类型

类型	大小	描述
char	0-255 bytes	定长字符串
varchar	0-65535 bytes	变长字符串
tinyblob	0-255 bytes	不超过255个字符的二进制数据
tinytext	0-255 bytes	短文本字符串
blob	0-65 535 bytes	二进制形式的长文本数据
text	0-65 535 bytes	长文本数据
mediumblob	0-16 777 215 bytes	二进制形式的中等长度文本数据
mediumtext	0-16 777 215 bytes	中等长度文本数据
longblob	0-4 294 967 295 bytes	二进制形式的极大文本数据
longtext	0-4 294 967 295 bytes	极大文本数据

blob存二进制，可以存音频视频，但用的少，视频等资源一般用文件系统管理，方便管理

char，vchar详解

CHAR是固定长度的字符串类型，定义时需要指定固定长度，存储时会在末尾补足空格。CHAR适合存储长度固定的数据，如固定长度的代码、状态等，存储空间固定，对于短字符串效率较高。

VARCHAR是可变长度的字符串类型，定义时需要指定最大长度，实际存储时根据实际长度占用存储空间。VARCHAR适合存储长度可变的数据，如用户输入的文本、备注等，节约存储空间。

类型	优势	劣势
char	性能略高	浪费磁盘空间
vchar	节约磁盘空间	性能略低

使用原则：固定长度使用char，不固定用vchar

日期时间类型

类型	大小(byte)	范围	格式	描述
date	3	1000-01-01 至 9999-12-31	YYYY-MM-DD	日期值
time	3	-838:59:59 至 838:59:59	HH:MM:SS	时间值或持续时间
year	1	1901 至 2155	YYYY	年份值
datetime	8	1000-01-01 00:00:00 至 9999-12-31 23:59:59	YYYY-MM-DD HH:MM:SS	混合日期和时间值
timestamp	4	1970-01-01 00:00:01 至 2038-01-19 03:14:07	YYYY-MM-DD HH:MM:SS	混合日期和时间值，时间戳

表结构

创建

create table  表名(
        字段1  字段1类型 [约束]  [comment  字段1注释 ],
        字段2  字段2类型 [约束]  [comment  字段2注释 ],
        ......
        字段n  字段n类型 [约束]  [comment  字段n注释 ] 
) [ comment  表注释 ] ;

案例：创建user表

建表语句：

create table tb_user (
    id int comment 'ID,唯一标识',   # id是一行数据的唯一标识（不能重复）
    username varchar(20) comment '用户名',
    name varchar(10) comment '姓名',
    age int comment '年龄',
    gender char(1) comment '性别'
) comment '用户表';

我们往里面添加数据（我这里就使用DataGrip添加了，因为文中还没提及insert语句）：

可以看见即使拥有相同的id，也没有出现错误，这与我们前面提到的id字段是一行数据的唯一标识，不能有重复值相违背。这是为什么呢？

其实我们现在创建表结构的时候， id这个字段我们只加了一个备注信息说明它是一个唯一标识，但是在数据库层面呢，并没有去限制字段存储的数据，所以id这个字段没有起到唯一标识的作用。

想要限制字段所存储的数据，就需要用到数据库中的约束。

这一点我们等会解析。

查询

-- 查询当前数据库的所有表   ！直接看
show tables;

-- 查看指定的表结构
desc 表名 ;   -- 可以查看指定表的字段、字段的类型、是否可以为NULL、是否存在默认值等信息

-- 查询指定表的建表语句
show create table 表名 ;

修改

添加字段

-- 添加字段
alter table 表名 add  字段名  类型(长度)  [comment 注释]  [约束];

-- 比如： 为tb_emp表添加字段qq，字段类型为 varchar(11)
alter table tb_emp add  qq  varchar(11) comment 'QQ号码';

修改字段

-- 修改字段类型
alter table 表名 modify  字段名  新数据类型(长度);

-- 比如： 修改qq字段的字段类型，将其长度由11修改为13
alter table tb_emp modify qq varchar(13) comment 'QQ号码';

-- 修改字段名，字段类型
alter table 表名 change  旧字段名  新字段名  类型(长度)  [comment 注释]  [约束];

-- 比如： 修改qq字段名为 qq_num，字段类型varchar(13)
alter table tb_emp change qq qq_num varchar(13) comment 'QQ号码';

删除字段

-- 删除字段
alter table 表名 drop 字段名;

-- 比如： 删除tb_emp表中的qq_num字段
alter table tb_emp drop qq_num;

修改表名

-- 修改表名
rename table 表名 to  新表名;

-- 比如: 将当前的emp表的表名修改为tb_emp
rename table emp to tb_emp;

删除

-- 删除表
drop  table [ if exists ]  表名;

-- 比如：如果tb_emp表存在，则删除tb_emp表
drop table if exists tb_emp;

在删除表时，表中的全部数据也会被删除

约束

概念：所谓约束就是作用在表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据

作用：就是来保证数据库当中数据的正确性、有效性和完整性。（后面的学习会验证这些）

在MySQL数据库当中，提供了以下5种约束：

约束	描述	关键字
非空约束	限制该字段值不能为null.	not null
唯一约束	保证字段的所有数据都是唯一、不重复的.	unique
主键约束	主键是一行数据的唯一标识，要求非空且唯一。（一般还是自增的）	primary key
默认约束	保存数据时，如果未指定该字段值，则采用默认值。	default
外键约束	让两张表的数据建立连接，保证数据的一致性和完整性。	foreign key

注意：约束是作用于表中字段上的，可以在创建表/修改表的时候添加约束。

对于刚才的案例，添加如下约束

id 是一行数据的 唯一标识
username 用户名字段是非空且唯一的
name 姓名字段是不允许存储空值的
gender 性别字段是有默认值，默认为男

创建语句

create table tb_user (
    id int primary key comment 'ID,唯一标识', 
    username varchar(20) not null unique comment '用户名',
    name varchar(10) not null comment '姓名',
    age int comment '年龄',
    gender char(1) default '男' comment '性别'
) comment '用户表';

一个语句要多个约束，不同约束之间用空格隔开

在添加约束之后，可以看见我们刚刚创建的表就不能存在相同的id了。

DML

DML英文全称是Data Manipulation Language(数据操作语言)，用来对数据库中表的数据记录进行增、删、改操作

添加数据（INSERT）
修改数据（UPDATE）
删除数据（DELETE）

增加

语法

向指定字段添加数据

1	insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2);

全部字段添加数据

1	insert into 表名 values (值1, 值2, ...);

批量添加数据（指定字段）

1	insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2), (值1, 值2);

批量添加数据（全部字段）

1	insert into 表名 values (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...);

案例

案例1：向emp表的username, name, gender, phone, create_time, update_time字段插入数据

1
2
3

-- 因为设计表时create_time, update_time两个字段不能为NULL，所以也做为要插入的字段
insert into emp(username, name, gender, phone, create_time, update_time)
values ('wuji', '张无忌', 1, '13309091231', now(), now());

案例2：向temp表的所有字段插入数据

-- 方式一
insert into emp(id, username, password, name, gender, phone, job, salary, image, entry_date, create_time, update_time)
        values(null,'shinaian','123456','施耐庵',1,'13309090001',4,15000,'1.jpg','2000-01-01',now(),now())；
-- 方式二
insert into emp values(null,'likui','123456','李逵',1,'13309090001',4,15000,'1.jpg','2000-01-01',now(),now())；

可以省去名

案例3：批量向emp表的username、name、gender字段插入数据

1
2
3

insert into emp(username, name, gender, phone, create_time, update_time)
values ('Tom1', '汤姆1', 1, '13309091231', now(), now()),
       ('Tom2', '汤姆2', 1, '13309091232', now(), now());

now()函数可以获得当前系统时间

修改

1	update 表名 set 字段名1 = 值1 , 字段名2 = 值2 , .... [where 条件] ;

案例1：将emp表中id为1的员工，姓名name字段更新为’张三’

1	update emp set name='张三', update_time=now() where id=1;

案例2：将emp表的所有员工入职日期更新为’2010-01-01’

1	update emp set entry_date='2010-01-01', update_time=now();

必须带条件，不然默认为所有数据更改！
在修改数据时，一般需要同时修改公共字段update_time，将其修改为当前操作时间

删除

1	delete from 表名 [where 条件] ;

案例1：删除emp表中id为1的员工

1	delete from emp where id = 1;

案例2：删除emp表中所有员工

1	delete from tb_emp;

DQL

DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，用来查询数据库表中的记录

查询关键字：SELECT

语法

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

数据准备

create table emp(
    id int unsigned primary key auto_increment comment 'ID,主键',
    username varchar(20) not null unique comment '用户名',
    password varchar(32) not null comment '密码',
    name varchar(10) not null comment '姓名',
    gender tinyint unsigned not null comment '性别, 1:男, 2:女',
    phone char(11) not null unique comment '手机号',
    job tinyint unsigned comment '职位, 1:班主任,2:讲师,3:学工主管,4:教研主管,5:咨询师',
    salary int unsigned comment '薪资',
    image varchar(300) comment '头像',
    entry_date date comment '入职日期',
    create_time datetime comment '创建时间',
    update_time datetime comment '修改时间'
) comment '员工表';


-- 准备测试数据
INSERT INTO emp(id, username, password, name, gender, phone, job, salary, image, entry_date, create_time, update_time)
VALUES (1,'shinaian','123456','施耐庵',1,'13309090001',4,15000,'1.jpg','2000-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:35'),
     (2,'songjiang','123456','宋江',1,'13309090002',2,8600,'2.jpg','2015-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:37'),
     (3,'lujunyi','123456','卢俊义',1,'13309090003',2,8900,'3.jpg','2008-05-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:39'),
     (4,'wuyong','123456','吴用',1,'13309090004',2,9200,'4.jpg','2007-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:41'),
     (5,'gongsunsheng','123456','公孙胜',1,'13309090005',2,9500,'5.jpg','2012-12-05','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:43'),
     (6,'huosanniang','123456','扈三娘',2,'13309090006',3,6500,'6.jpg','2013-09-05','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:45'),
     (7,'chaijin','123456','柴进',1,'13309090007',1,4700,'7.jpg','2005-08-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:47'),
     (8,'likui','123456','李逵',1,'13309090008',1,4800,'8.jpg','2014-11-09','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:49'),
     (9,'wusong','123456','武松',1,'13309090009',1,4900,'9.jpg','2011-03-11','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:51'),
     (10,'lichong','123456','林冲',1,'13309090010',1,5000,'10.jpg','2013-09-05','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:53'),
     (11,'huyanzhuo','123456','呼延灼',1,'13309090011',2,9700,'11.jpg','2007-02-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:55'),
     (12,'xiaoliguang','123456','小李广',1,'13309090012',2,10000,'12.jpg','2008-08-18','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:57'),
     (13,'yangzhi','123456','杨志',1,'13309090013',1,5300,'13.jpg','2012-11-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:59'),
     (14,'shijin','123456','史进',1,'13309090014',2,10600,'14.jpg','2002-08-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:01'),
     (15,'sunerniang','123456','孙二娘',2,'13309090015',2,10900,'15.jpg','2011-05-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:03'),
     (16,'luzhishen','123456','鲁智深',1,'13309090016',2,9600,'16.jpg','2010-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:05'),
     (17,'liying','12345678','李应',1,'13309090017',1,5800,'17.jpg','2015-03-21','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:07'),
     (18,'shiqian','123456','时迁',1,'13309090018',2,10200,'18.jpg','2015-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:09'),
     (19,'gudasao','123456','顾大嫂',2,'13309090019',2,10500,'19.jpg','2008-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:11'),
     (20,'ruanxiaoer','123456','阮小二',1,'13309090020',2,10800,'20.jpg','2018-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:13'),
     (21,'ruanxiaowu','123456','阮小五',1,'13309090021',5,5200,'21.jpg','2015-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:15'),
     (22,'ruanxiaoqi','123456','阮小七',1,'13309090022',5,5500,'22.jpg','2016-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:17'),
     (23,'ruanji','123456','阮籍',1,'13309090023',5,5800,'23.jpg','2012-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:19'),
     (24,'tongwei','123456','童威',1,'13309090024',5,5000,'24.jpg','2006-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:21'),
     (25,'tongmeng','123456','童猛',1,'13309090025',5,4800,'25.jpg','2002-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:23'),
     (26,'yanshun','123456','燕顺',1,'13309090026',5,5400,'26.jpg','2011-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:25'),
     (27,'lijun','123456','李俊',1,'13309090027',5,6600,'27.jpg','2004-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:27'),
     (28,'lizhong','123456','李忠',1,'13309090028',5,5000,'28.jpg','2007-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:29'),
     (29,'songqing','123456','宋清',1,'13309090029',5,5100,'29.jpg','2020-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:31'),
     (30,'liyun','123456','李云',1,'13309090030',NULL,NULL,'30.jpg','2020-03-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:31');

基本查询

查询多个字段

1	select 字段1, 字段2, 字段3 from 表名; //多个字段之间用逗号分隔

查询所有字段（通配符）

1	select * from 表名;

设置别名

1	select 字段1 [ as 别名1 ] , 字段2 [ as 别名2 ] from 表名;

去除重复记录

1	select distinct 字段列表 from 表名;

案例1：查询指定字段 name，entry_date并返回

1	select name,entry_date from emp;

案例2：查询返回所有字段

1	select * from emp;

*号代表查询所有字段，在实际开发中尽量少用（不直观、影响效率，具体原因在MySQL-从架构原理到索引及SQL优化中有讲）。

案例3：查询所有员工的 name, entry_date，并起别名(姓名、入职日期)

-- 方式1：
select name as 姓名, entry_date as 入职日期 from emp;

-- 方式2： 别名中有特殊字符时，使用''或""包含
select name as '姓 名', entry_date as '入职日期' from emp;

-- 方式3：
select name as "姓名", entry_date as "入职日期" from emp;

-- as关键字可省略

案例4：查询已有的员工关联了哪几种职位(不要重复)

1	select distinct job from emp;

如果不加distinct：

加了distinct之后：

distinct关键字就是用去除重复字段的。

条件查询（where）

1	select 字段列表 from 表名 where 条件列表 ; -- 条件列表：意味着可以有多个条件

SQL语句当中构造条件的运算符分为两类：

比较运算符
逻辑运算符

常用的比较运算符如下:

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(含最小、最大值)
in(…)	在in之后的列表中的值，多选一
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

常用的逻辑运算符如下:

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

下面跟随示例来感受每个运算符的作用吧：

=

查询姓名为柴进的员工

1
2
3

select *
from emp
where name = '柴进';

> <

查询薪资小于等于5000 的员工信息

1
2
3

select *
from emp
where salary <=5000;

null

查询没有分配职位的员工信息

1
2
3

select *
from emp
where job is null;

注意：查询为NULL的数据时，不能使用 = null 或 ！=null 。得使用 is null 或 is not null

查询有职位的员工信息

1
2
3

select *
from emp
where job is not null;

!=和<>

查询密码不等于 ‘123456’ 的员工信息

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select *
from emp
where password !='123456';  //也可以写where password <> '123456';最好用！=

between…and..

查询入职日期在 ‘2000-01-01’ (包含) 到 ‘2010-01-01’(包含) 之间的员工信息

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select *
from emp
where entry_date between '2000-01-01'and '2010-01-01';

由此可见between，and包含端点

查询入职时间在 ‘2000-01-01’ (包含) 到 ‘2010-01-01’(包含) 之间且性别为女的员工信息

select *
from emp
where (entry_date between '2000-01-01'and '2010-01-01')
    and gender =2;

两个条件中有两个and，可能混淆，可以用括号括住，使逻辑更加清晰

in

查询职位是 2 (讲师), 3 (学工主管), 4 (教研主管) 的员工信息

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2
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select *
from emp
where job = 2 or job = 3 or job = 4;  //不可以直接数字之间使用or分离（亲身实验）

1
2
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select *
from emp
where job in(2,3,4);  //多选一

模糊查询

查询姓名为两个字的员工信息

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select *
from emp
where name like '__';  # 通配符 "_" 代表任意1个字符

_只能表示一个字符

查询姓 ‘阮’ 的员工信息

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select *
from emp
where name like '阮%';

由此可见%关键字不会限制字数

查询姓名中包含 ‘二’ 的员工信息

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select *
from emp
where name like '%二%';

聚合函数

之前我们做的查询都是横向查询，就是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询就是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回一个结果值。

常用聚合函数：

函数	功能
count	按照列去统计有多少行数据，如果这一列中有null的行，该行不会被统计在其中
max	最大值
min	最小值
avg	平均值
sum	计算指定列的数值和，如果不是数值类型，那么计算结果为0

注意 : 聚合函数会忽略空值，对NULL值不作为统计。

count

统计该企业员工数量

1	select count(id) from emp;

1	select count(job) from emp;

由此可见聚合函数会忽略空值，对NULL值不作为统计

1	select count(*) from emp; //优先

1	select count(1) from emp;

avg

统计该企业员工的平均薪资

1	select avg(salary) from emp;

min

统计该企业员工的最低薪资

1	select min(salary) from emp;

max

统计该企业员工的最高薪资

1	select max(salary) from emp;

sum

统计该企业每月要给员工发放的薪资总额(薪资之和)

1	select sum(salary) from emp;

分组查询（group by）

分组：按照某一列或者某几列，把相同的数据进行合并输出

分组其实就是按列进行分类(指定列下相同的数据归为一类)，然后可以对分类完的数据进行合并计算。

分组查询通常会使用聚合函数进行计算。

基本语法：

1	select 字段列表 from 表名 [where 条件] group by 分组字段名 [having 分组后过滤条件];

根据性别分组 , 统计男性和女性员工的数量

1	select gender, count(*) from emp group by gender;

查询入职时间在 ‘2015-01-01’ (包含) 以前的员工 , 并对结果根据职位分组 , 获取员工数量大于等于2的职位

select job, count(*)
from emp
where entry_date <= '2015-01-01'   -- 分组前条件
group by job                      -- 按照job字段分组
having count(*) >= 2;             -- 分组后条件

where与having的区别

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。

注意事项:

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。
执行顺序：where > 聚合函数 > having 。

如上，就是查询的字段错误的原因。

排序查询（order by）

select  字段列表  
from   表名   
[where  条件列表] 
[group by  分组字段 ] 
order  by  字段1  排序方式1 , 字段2  排序方式2 … ;

排序方式：

ASC ：升序（默认值）可以不写
DESC：降序

注意事项：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。

下面用一些具体示例来体会：

根据入职时间, 对员工进行升序排序

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select *
from emp
order by entry_date;

删掉asc之后没有改变，证明升序排列是默认的。

根据入职时间，对员工进行降序排序

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select *
from emp
order by entry_date desc ;

根据入职时间对公司的员工进行升序排序，入职时间相同，再按照更新时间进行降序排序

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select *
from emp
order by entry_date ,update_time desc ;

分页查询（limit）

基本语法：

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

注意事项:

起始索引从0开始；计算公式：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 条数

依旧是根据示例来理解：

起始索引0开始查询员工数据, 每页展示5条记录

1	select * from emp limit 5;

查询第1页员工数据, 每页展示5条记录

1	select * from emp limit 0,5;

第一页就是索引为0

查询第2页员工数据, 每页展示5条记录

1	select * from emp limit 5,5;

每页五条，第二页就是6-10，故起始索引为5

查询第3页员工数据, 每页展示5条记录

1	select * from emp limit 10,5;

总结：起始索引=（页码-1）每页展示记录数。