mysql数据库的基本操作

一、基本增删改查
二、创建索引的几种方式
三、单表查询
四、连表查询

一、基本增删改查

  • 1.数据库的增删改查

show databases; ---> 查看当前都有哪些数据库。

create database 数据库名; ---> 创建数据库(charset utf8,这个不写,为默认编码)。

show create database 数据库名; ---> 查看创建的数据库。

select database(); ---> 查看当前所在的库的位置(在哪个库里)。

use 数据库名; ---> 选择数据库。

drop database 数据库名; ---> 删除数据库。

alter database 数据库名 charset gbk; ---> 修改数据库的编码。

  • 2.表的增删改查

create table t1(id int,name char(10));--->(engine=innodb; 不写默认为innodb引擎),创建表。

insert into t1 values (1,'hehe'),(2,'haha'); ---> 向表中插入记录。

select * from t1;/ select id,name from t1; ---> 查询表内容。

desc t1; ---> 查看表结构。

show tables; ---> 查看当前数据库有哪些表。

show create table t1; ---> 查看表的详细结构。

show create table t1\G(不带分号)---> 也是查看表的详细结构,有一丢丢不同。

create table b1 select * from t1(db1.t1); ---> 复制t1表,为b1(可在本数据库或其他数据库复制)。

create table b2 select * from db1.t1 where 1>5 / false; ---> 只复制表结构,不要数据。

create table b3 like db1.t1; ---> 也是只复制表结构,不要数据。

drop table 表名; ---> 删除表。

alter table b1 add name char(11); ---> 增加单个字段。

alter table b1 add (age int,sex char(11)); ---> 增加多个字段;

alter table t1 drop id; ---> 删除单个字段。(不能全部删除,起码留一个)。

alter table b1 drop name,drop age; ---> 删除多个字段。

alter table t1 modify name char(6); ---> 修改表中name字段的char属性。

alter table t1 change name NAME char(7); ---> 修改表中name字段为NAME字段。

update db1.t1 set name='zhangsan';---> 修改t1中的所有name字段都是‘zhangsan’。

update db1.t1 set name='zhangsan' where id=2;---> 修改t1中id为2的name字段中,为‘zhangsan’。

delete from t1;---> 清空t1表的内容。

delete from t1 where id=2; ---> 清空t1表中id为2的内容。

二、创建索引的几种方式

1.唯一索引:

mysql> create table t1 (id int,name varchar(10),unique(name));

Query OK, 0 rows affected (0.35 sec)
mysql> desc t1;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id    | int(11)     | YES  |     | NULL    |       |
| name  | varchar(10) | YES  | UNI | NULL    |       |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
2.唯一索引方式2:

mysql> create table t5(id int,name varchar(10));

Query OK, 0 rows affected (0.34 sec)

mysql> alter table t5 add unique(id);

Query OK, 0 rows affected (0.27 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc t5;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id    | int(11)     | YES  | UNI | NULL    |       |
| name  | varchar(10) | YES  |     | NULL    |       |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)    
3.联合唯一索引:

mysql> create table t2(id int,name varchar(10),addr varchar(20),unique(name,addr));

Query OK, 0 rows affected (0.34 sec)
mysql> desc t2;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id    | int(11)     | YES  |     | NULL    |       |
| name  | varchar(10) | YES  | MUL | NULL    |       |
| addr  | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
3 rows in set (0.00 sec)
4.主键索引:

mysql> create table t3(id int,name varchar(10),primary key (id));

Query OK, 0 rows affected (0.34 sec)
mysql> desc t3;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id    | int(11)     | NO   | PRI | NULL    |       |
| name  | varchar(10) | YES  |     | NULL    |       |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
5.主键索引方式2:

mysql> create table t4(id int,name varchar(10));

Query OK, 0 rows affected (0.45 sec)

mysql> alter table t4 add primary key (id);

Query OK, 0 rows affected (0.64 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc t4;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id    | int(11)     | NO   | PRI | NULL    |       |
| name  | varchar(10) | YES  |     | NULL    |       |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
6.普通索引:

mysql> create table t6 (id int,name varchar(10));

Query OK, 0 rows affected (0.40 sec)

mysql> alter table t6 add index id_index (id);

Query OK, 0 rows affected (0.28 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc t6;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id    | int(11)     | YES  | MUL | NULL    |       |
| name  | varchar(10) | YES  |     | NULL    |       |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

三、单表查询

  • 关键字及执行优先级

    • from 找到表;

    • where 拿着where指定的约束条件,去表中取出一条条记录;

      子句中可以使用(都有哪些约束条件):

        1,比较运算符:>、<、>=、<=、!=
      
        2,between 80 and 100:值在80到100之间
      
        3,in(80,90,100):值在括号里
      
        4,like‘haha_’(%,_是通配符,和正则差不多)
           like 'hehe%'/ like 'hehe_'/ like '_hehe_'/ like '%hehe%'
           %任意多    _就一个
      
        5,逻辑运算符:在多个条件直接可以使用逻辑运算符and or not
      

      例:

      单条件查询:
        select id,name from employee where id > 5;
      
      多条件查询:
        select name from employee where post='teacher' and salary>10000;
      
      关键字查询 between and:
        select name,salary from employee where salary between 10000 and 20000;
      
      关键字in集合查询:
        select name,salary from employee where salary=3000 or salary=4000 or salary=9000;
        select name,salary from employee where salary in/not in (3000,3500,4000,9000);
      
      关键字like模糊查询:
        select * from employee where name like 'zhang%' ;
        select age from employee where name like 'zhang_';
      
      
    • group by 将取出的记录按grout by(),进行分组;

      分组指的是:将所有记录按照某个相同字段进行归类。在这个类里进行筛选取值。
      可按照任意字段分组,但分组完毕后只能查看该字段,如果想查看组内信息,需要借助聚合函数。
      
      聚合函数:max()求最大值
              min()求最小值
              avg()求平均值
              sum() 求和
              count() 求总个数
              group_concat(name) 分组后name都有谁
              必须使用group by才能使用group_concat()函数,将所有的name值连接
      

      例:

      每个部门有多少个员工
          select post,count(id) from employee group by post;
      
          报错:不行。select * from employee where avg(age) > 30;
          正常:可以。select * from employee where age > 20 group by post having max(salary) > 10000;
          正常:可以。select sum(salary) from employee WHERE depart_id=3;
      
    • having 将分组的结果进行having过滤(二次筛选);

      where发生在group by之前,having发生在group by之后,可使用聚合函数。

      例:
      1.select depart_id,count(id) from employee group by depart_id having depart_id = 3;
      2.select depart_id,count(id) from employee group by depart_id having count(id)>7;
      3.select max(salary) 最大工资 from employee where id>2 group by depart_id having count(id)>3;
      
      报错:不行。select post,group_concat(name),count(1) from employee group by post where count(1)<2;
      原因:group by 后接 where 报错,应该接 having。
      正常:可以。select post,group_concat(name),count(1) from employee group by post having count(1)<2;
      
      group_concat(name):显示都是谁;
      

      having和where语法上是一样的。

      select * from employee where id>15;    
      select * from employee having id>15;   
      

      但是having和where不一样的地方在于以下几点!!!

      1.where和having的区别                                                                                
      1. Where 是一个约束声明,使用Where约束来自数据库的数据,Where是在结果返回之前起作用的                                        
      (先找到表,按照where的约束条件,从表文件中取出数据),Where中不能使用聚合函数                                              
      2. Having是一个过滤声明,是在查询返回结果集以后对查询结果进行的过滤操作                                                     
      (先找到表,按照where的约束条件,从表文件中取出数据,然后group by分组,                                                
        如果没有group by则所有记录整体为一组,然后执行聚合函数,然后使用having对聚合的结果进行过滤),                                     
        在Having中可以使用聚合函数。                                                                          
      3. where的优先级比having的优先级高                                                                     
      4. having可以放到group by之后,而where只能放到group by 之前。                                               
      
    • select 执行select,选择结果;

    • order by 将结果按条件排序;

      按单列排序
          升序:SELECT * FROM employee ORDER BY age;
          升序:SELECT * FROM employee ORDER BY age ASC;
          降序:SELECT * FROM employee ORDER BY age DESC;
      按多列排序
          先按照age升序排序,如果年纪相同,则按照id降序
               SELECT * from employee
                     ORDER BY age ASC,
                      id DESC;
      
    • limit 限制结果的显示条数。

      select * from employee order by salary desc limit 0,5
      从第0开始,即先查询出第一条,然后包含这一条在内往后查5条
      
      SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 5,5; 
      从第5开始,即先查询出第6条,然后包含这一条在内往后查5条
      
      limit 0,5 / limit  5
      起始位置,查询个数。
      起始位置默认从0开始,从0往后算(按索引就是0也算,按第几个就是0不算)。
      

四、连表查询

  • 1.认识笛卡尔积,将两张表强连接到一起
mysql> select * from department;
+------+--------------+
| id   | name         |
+------+--------------+
|  200 | 技术         |
|  201 | 人力资源     |                                   表一
|  202 | 销售         |
|  203 | 运营         |
+------+--------------+
4 rows in set (0.08 sec)
mysql> select * from employee;
+----+----------+--------+------+--------+
| id | name     | sex    | age  | dep_id |
+----+----------+--------+------+--------+
|  1 | aaaaa    | male   |   18 |    200 |
|  2 | bbbbb    | female |   48 |    201 |
|  3 | ccccc    | male   |   38 |    201 |                    表二
|  4 | xxxxx    | female |   28 |    202 |
|  5 | yyyyy    | male   |   18 |    200 |
|  6 | zzzzz    | female |   18 |    204 |
+----+----------+--------+------+--------+
6 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from employee,department;

+----+----------+--------+------+--------+------+--------------+
| id | name     | sex    | age  | dep_id | id   | name         |
+----+----------+--------+------+--------+------+--------------+
|  1 | aaaaa    | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
|  1 | aaaaa    | male   |   18 |    200 |  201 | 人力资源     |
|  1 | aaaaa    | male   |   18 |    200 |  202 | 销售         |
|  1 | aaaaa    | male   |   18 |    200 |  203 | 运营         |
|  2 | bbbbb    | female |   48 |    201 |  200 | 技术         |
|  2 | bbbbb    | female |   48 |    201 |  201 | 人力资源     |
|  2 | bbbbb    | female |   48 |    201 |  202 | 销售         |
|  2 | bbbbb    | female |   48 |    201 |  203 | 运营         |
|  3 | ccccc    | male   |   38 |    201 |  200 | 技术         |
|  3 | ccccc    | male   |   38 |    201 |  201 | 人力资源     |
|  3 | ccccc    | male   |   38 |    201 |  202 | 销售         |               迪
|  3 | ccccc    | male   |   38 |    201 |  203 | 运营         |
|  4 | xxxxx    | female |   28 |    202 |  200 | 技术         |               卡
|  4 | xxxxx    | female |   28 |    202 |  201 | 人力资源     |
|  4 | xxxxx    | female |   28 |    202 |  202 | 销售         |               尔
|  4 | xxxxx    | female |   28 |    202 |  203 | 运营         |                
|  5 | yyyyy    | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |               积
|  5 | yyyyy    | male   |   18 |    200 |  201 | 人力资源     |                
|  5 | yyyyy    | male   |   18 |    200 |  202 | 销售         |
|  5 | yyyyy    | male   |   18 |    200 |  203 | 运营         |
|  6 | zzzzz    | female |   18 |    204 |  200 | 技术         |
|  6 | zzzzz    | female |   18 |    204 |  201 | 人力资源     |
|  6 | zzzzz    | female |   18 |    204 |  202 | 销售         |
|  6 | zzzzz    | female |   18 |    204 |  203 | 运营         |
+----+----------+--------+------+--------+------+--------------+
24 rows in set (0.00 sec)

通过上面发现,有许多数据是无效的,只有employee的dep_id =department 的 id那一列是真实有效的数据。所以引出了下文

  • 2.inner join内连接

mysql> select employee.id, employee.name, employee.age, employee.sex, department.name from employee inner join department on employee.dep_id = department.id;

+----+---------+------+--------+--------------+
| id | name    | age  | sex    | name         |
+----+---------+------+--------+--------------+
|  1 | aaaaa   |   18 | male   | 技术         |
|  2 | bbbbb   |   48 | female | 人力资源     |                      内连接
|  3 | ccccc   |   38 | male   | 人力资源     |
|  4 | xxxxx   |   28 | female | 销售         |
|  5 | yyyyy   |   18 | male   | 技术         |
+----+---------+------+--------+--------------+
5 rows in set (0.00 sec)
  • 3.左连接(employee 在左)

mysql> select * from employee left join department on employee.dep_id=department.id;

+----+----------+--------+------+--------+------+--------------+
| id | name     | sex    | age  | dep_id | id   | name         |
+----+----------+--------+------+--------+------+--------------+
|  1 | aaaaa    | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
|  5 | yyyyy    | male   |   18 |    200 |  200 | 技术         |
|  2 | bbbbb    | female |   48 |    201 |  201 | 人力资源     |
|  3 | ccccc    | male   |   38 |    201 |  201 | 人力资源     |
|  4 | xxxxx    | female |   28 |    202 |  202 | 销售         |
|  6 | zzzzz    | female |   18 |    204 | NULL | NULL         |
+----+----------+--------+------+--------+------+--------------+
6 rows in set (0.00 sec)
  • 4.左连接(department在左)

mysql> select * from department left join employee on employee.dep_id=department.id;

+------+--------------+------+---------+--------+------+--------+
| id   | name         | id   | name    | sex    | age  | dep_id |
+------+--------------+------+---------+--------+------+--------+
|  200 | 技术         |    1 | aaaaa  | male   |   18 |    200 |
|  201 | 人力资源     |    2 | bbbbb   | female |   48 |    201 |
|  201 | 人力资源     |    3 | ccccc   | male   |   38 |    201 |
|  202 | 销售         |    4 | xxxxx   | female |   28 |    202 |
|  200 | 技术         |    5 | yyyyy   | male   |   18 |    200 |
|  203 | 运营         | NULL | NULL    | NULL   | NULL |   NULL |
+------+--------------+------+---------+--------+------+--------+
6 rows in set (0.00 sec)
  • 5.符合条件连接查询
示例1:以内连接的方式查询employee和department表,并且employee表中的age字段值必须大于25,
      即找出年龄大于25岁的员工以及员工所在的部门
select employee.name,department.name from employee inner join department
on employee.dep_id = department.id
where age > 25;
示例2:以内连接的方式查询employee和department表,并且以age字段的升序方式显示。
select employee.id,employee.name,employee.age,department.name from employee,department
where employee.dep_id = department.id
and age > 25
order by age asc;
  • 6.子查询

    子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中。
    内层查询语句的查询结果,可以为外层查询语句提供查询条件。
    子查询中可以包含:in,not in,any,all,exists,not exists等关键字。

    • 带in关键字的子查询:

      查询平均年龄在25岁以上的部门名:
          select id,name from department
          where id in 
          (select dep_id from employee group by dep_id having avg(age) > 25);
      
      查看技术部员工姓名:
          select name from employee
          where dep_id in 
          (select id from department where name='技术');
      
      查看不足1人的部门名:
          select name from department
          where id not in 
          (select dep_id from employee group by dep_id);
      
    • 带exists关键字的子查询:

      EXISTS关字键字表示存在。在使用EXISTS关键字时,内层查询语句不返回查询的记录。而是返回一个真假值。
      True或False
      当返回True时,外层查询语句将进行查询;当返回值为False时,外层查询语句不进行查询
      
      department表中存在dept_id=203,Ture
      
      select * from employee  where exists (select id from department where id=200);
      
      department表中存在dept_id=205,False
      
      select * from employee  where exists (select id from department where id=204);
      
    • 还可以包含比较运算符:=,!=,>,<等。

      查询大于所有人平均年龄的员工名与年龄
      select name,age from employee
      where age > (select avg(age) from employee);
      
      查询大于部门内平均年龄的员工名、年龄
      思路:
          (1)先对员工表(employee)中的人员分组(group by),查询出dep_id以及平均年龄。
          (2)将查出的结果作为临时表,再对根据临时表的dep_id和employee的dep_id作为筛选条件将employee表和临时表进行内连接。
          (3)最后再将employee员工的年龄是大于平均年龄的员工名字和年龄筛选。
      
          select t1.name,t1.age from employee as t1
          inner join
          (select dep_id,avg(age) as avg_age from employee group by dep_id) as t2
          on t1.dep_id = t2.dep_id
          where t1.age > t2.avg_age;
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