SQLyog数据库DML简单操作

1.1 SQLyog中数据操控语言(DML)的操作

1.1.1 INSERT语句的操作

语法:

  1. insert into 列表名 values(数据1,数据2); 向表中添加数据
  2. insert into 列表名(属性1,属性2,属性3) values(数据1,数据2,数据3);
    ?3. insert into 列表名(属性1,属性3) values(数据1,数据3); |

描述:

向列表中添加数据

案例:
1.

image.png

2.
image.png

3.

image.png

1.1.2 UPDATE语句的操作

语法: update 数据表名称 set 列名称=数据 where 判断修改哪的数据
描述: 修改数据表中的具体数据

案例:

image.png

1.1.3 DELETE语句的操作

DELETE单表操作:

语法: delete from 数据表名称 where 判断条件 order by timestamp_column limit 1 ;
描述: 删除数据表中的数据order by:删除数据的顺序 limit 1:删除找到符合条件的一行数据

案例:

image.png

image.png

1.1.4 SELECT语句的操作

1.1.4.1 全表查询

语法: select * from 数据表名称;
描述: 查看表的数据信息,全表查询

案例:

image.png

1.1.5 单条件查询

语法: select * from 数据表名称 where 条件;
描述: 当进行全表查询时,测试制定的条件是否为True,将条件为True的所有数据进行查询展示,其他数据,不予展示

案例:

image.png

1.1.6 多条件查询(and|or)

语法: 1. select * from 数据表名称 where 条件 and 条件;2. select * from 数据表名称 where 条件 or 条件;
描述: 1. 当进行全表查询时,测试制定的条件是否为True,当两个条件判断都为True时展示。2. 当进行全表查询时,测试制定的条件是否为True,其中任意一个条件成立则进行展示。

案例:
1.

image.png

2.

image.png

1.1.6 比较查询

语法: select * from where 条件;
描述: 在全表查询时,进行条件判断,若条件满足则展示

案例:

image.png

1.1.7 模糊查询

语法: 1. select * from where 列名称 like ‘%数据%’; 2. select * from where 列名称 like ‘’;
描述: 1. 在全表查询时,进行条件判断,若条件满足包含数据两个字,则展示。%表示n个字符(查询条件中的数据,只是查询数据的一部分,称为模糊匹配过程)2. 模糊查询,判断条件为包含‘数’字符的,长度为3的数据。条件满足则展示

备注:若出现查找包含%****或_****字符的数据,则需要’\’****转义字符进行转换
案例:

image.png

1.1.8 空值查询

语法: 1. select * from where 列表名 is NULL;2. select * from where 列表名 is not NULL;备注:条件判断也可以使用条件查询
描述: 在全表查询时,进行条件判断,判断某一列数据是否为空或不为空。

案例

1.

image.png

2.
image.png

1.1.9 范围查询(in|区间查询)

语法: 1. select * from where 列名称 in (‘数据1’,’数据2’……); 2. select * from where 列名称between ‘数据1’ and ’数据2’;
描述: 1. 可以手工指定多个数据,通过范围查询操作符in,来指定条件取值范围。在全表查询时,进行条件判断,若数据满足数据1与数据2则展示。2. 手工指定一个区间范围,包含起始数据和结束数据:between…and…

案例:

1.

image.png

2.

image.png

1.1.10 排序查询

语法: 1. select * from where 列名称 in (‘数据1’,’数据2’……);2. select * from where 列名称 between ‘数据1’ and ’数据2’;
描述: 1. 可以手工指定多个数据,通过范围查询操作符in,来指定条件取值范围。在全表查询时,进行条件判断,若数据满足数据1与数据2则展示。2. 手工指定一个区间范围,包含起始数据和结束数据:between…and…

1.1.11 分页查询

语法: select * from 数据表名称 where id limit 起始id,每页展示的数据个数;
描述: 页码:page;起始id;每页展示数量 count备注:排序方式可能用等差数列

1.1.12 聚合查询

语法: select avg(列名称) from 数据表名称;
描述: 1. avg()求取指定列的平均值。2. count() 求取指定列的数据总数量3. max() 求取指定列中数据的最大值4. min() 求取指定列中数据的和5. sum() 求取指定列中数据的和

1.1.13 指定列

语法: select 列名称,列名称 from 数据表名称
描述: 查询制定的列数据

1.1.13 查询数据剔重

语法: select distinct 列名称 from 数据表名称
描述: 将查询列的数据进行剔重处理,展示处理后的列表数据

1.1.14 分组查询

语法: 1. select count(1), 列名称 from 数据表名称 2. select count(1),列名称 from 数据表名称 group by 列名称 having 列名称 is not null
描述: 1. count(1)当前每一组的数据的总和2. 在得到结果后用having增加条件

备注:where是在操作过程中增加条件,having在得到结果后增加条件

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 219,635评论 6 508
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,628评论 3 396
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 165,971评论 0 356
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,986评论 1 295
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 68,006评论 6 394
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,784评论 1 307
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,475评论 3 420
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,364评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,860评论 1 317
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 38,008评论 3 338
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,152评论 1 351
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,829评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,490评论 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,035评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,156评论 1 272
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,428评论 3 373
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,127评论 2 356

推荐阅读更多精彩内容