前言
书接上文，今天学习查询的进阶操作，包括函数、分组、分页、子查询和表连接。内容比较实用，建议收藏或者订阅专栏方便学习和复习。
一、MySQL函数的使用
- mysql中内置了很多函数，每个函数都代表一个特定功能
1、单行函数
表中有多少行，就会有多少行的结果
- 位置：
select之后，from之前 或作为筛选条件
1.concat（…,列名，…,列名）
用来拼接多列的值
例如：以firstname+lastname的形式显示所有员工的姓名
select concat(first_name,last_name) as 全名 from employees
2.mod(值1，值2)
求值1和值2的取余结果 ，相当于数学运算中的 %（值1%值2）
- 标准SQL规范中不存在%取余的写法，所以取余操作应该使用mod()
- 例如：
select mod(10,3) from dual
注： dual为虚拟表，作用为使当前SQL符合语法规范，不写时会做自动填充
3.length(列名|数据)
获取长度
查询所有firstname长度>6的员工信息
select * from employees where length(first_name)>6
4.now() | sysdate()
获取系统当前时间
select now()
select SYSDATE()
select now() from dual
2、多行函数(组函数)
- 以组为单位获取结果，一组得到一个结果
- 如果未手动进行分组，则默认整张表为一组
1.sum(列名)
求某一列的总和
2.avg(列名)
求某一列的平均值
3.max(列名)
求某一列的最大值
4.min(列名)
求某一列的最小值
5.count(列名)
求某一列值的个数(非空)
示例：
— 组函数操作salary
select
SUM(salary) 总和,AVG(salary) 平均值,MAX(salary) 最大值,min(salary) 最小值,COUNT(salary) 非空值的数量
from employees
— 计算表中绩效列不为空的员工数量
select COUNT(commission_pct) from employees
— 求表中的行数
select COUNT(*) from employees
select COUNT(employee_id) from employees
二、MySQL的分组
在MySQL中一个组就是一个操作单位
1.简单分组
select 列名 from 表名 group by 列名
以部门为单位求每个部门的平均薪资
select department_id,AVG(salary) 平均薪资 from employees group by department_id
2.where + 分组
— 查询部门id为10、20、30的部门的平均薪资、
select department_id,AVG(salary) 平均薪资
from employees
where department_id in(10,20,30) — 先筛选
GROUP BY department_id — 后分组查询
3.having + 分组
select department_id,AVG(salary) 平均薪资
from employees
group by department_id — 先分组
having department_id in(10,20,30) — 后筛选
4.分组中 where 和 having 的区别
- where是在分组前执行，having是在分组后执行
- where不能在分组时使用组函数，但是having可以
- 当两者都可使用时，优先使用where，效率更高
三、分页以及查询关键字的执行顺序
1.limit：用来限制显示的查询结果条数，通常用于分页查询
select 列名 from 表名 limit 显示的起始下标,显示条数
查询所有员工数据的前十条
select * from employees limit 0,10
select * from employees limit 10 下标为0时可以省略
下标为0时可以省略
- 当limit和其他查询关键字联用时，limit一定最后执行
查询的执行顺序：
语法顺序 执行顺序
select 5
from 1
where 2
group by 3
having 4
order by 6
limit 7
四、子查询
- 当一个SQL需要借助于另一个SQL的执行结果，在当前SQL中嵌套另一个SQL，该写法称为子查询
1、where子查询
1.1、单值子查询
嵌套的子SQL只会返回一行一列的结果
— 查询员工id为100的员工的部门id
select department_id from employees where employee_id=100
— 子查询：：查询员工id为100的员工所在的部门信息
select * from departments
where department_id=(select department_id from employees where employee_id=100)
- 优先执行内层SQL，再执行外层SQL
- 子SQL需写入小括号
1.2、多值子查询 嵌套的子SQL会返回多个结果
–查询firstname中包含s的员工所在的部门信息
select * from departments
where department_id in(select department_id from employees where first_name like ‘%s%’)
2、from子查询
将子SQL的查询结果临时看做一张表进行后续操作
— 获取薪资最高的前十个员工的平均薪资
— 先获取薪资最高的前十名员工的薪资
select salary from employees ORDER BY salary desc LIMIT 10
— 子查询：再根据子SQL的查询结果临时通过别名构建一张数据表进行查询
select avg(salary) from (select salary from employees ORDER BY salary desc LIMIT 10) as e
五、表连接
- 当查询结果需要从多张表中获取时，则需要将多张表连接起来进行查新操作
表连接的前提：
- 多张表之间必须存在关联关系（外键）
- 外键通常连接的是另一张表的主键
- 在进行表连接时作为连接条件使用
1、内连接
语法：
select 表1.列名，表2.列名,…
from 表1 inner join 表2
on 连接条件
- 特点：对两张表同时进行约束，只有当所有表都符合连接条件，才会显示信息
- 使用：
inner可省
2、(左)外连接
语法：
select 表1.列名，表2.列名,…
from 表1(左表) left outer join 表2（右表）
on 连接条件
- 特点：只对右表做约束，左表中的数据都会显示，右表中只有符合连接条件的才会显示
- 使用：
outer可省
- 左外连接和右外连接就是
left和right的不同，位置不同，通常用左外连接
- 使用：
— 查询所有的员工信息及符合连接条件的部门信息
select e.*,d.*
from employees e LEFT JOIN departments d
ON e.department_id=d.department_id
全外连接：
查询语句1 union 查询语句2
— 内连接
select e.*,d.*
from employees e inner join departments d
on e.department_id=d.department_id
union — 对内连接和左连接的查询结果进行合并
— 左连接
select e.*,d.*
from employees e LEFT JOIN departments d
ON e.department_id=d.department_id
union会对合并结果进行去重union all不会对结果去重- 特点：合并双方都不做约束
- 合并双方的查询结果字段的个数、顺序必须一致
实际开发中，使用频率较高的是内连接和左外连接
3、自连接
具体使用：
表中的某两个字段之间存在关联关系
— 查询：员工id、员工姓名-firstname、直接领导的id、直接领导的姓名
select e1.employee_id 员工id,e1.first_name 员工姓名,e2.employee_id 领导id,e2.first_name 领导姓名
from employees e1 LEFT JOIN employees e2– e1代表获取员工信息的表，e2代表获取领导信息的表
ON e1.manager_id=e2.employee_id — 把两个有关联关系的字段作为连接条件
判断同一字段，作为连接条件
— 查询工资相同的员工信息
select e1.employee_id 员工1的id,e1.salary 员工1的工资,e2.employee_id 员工2的id,e2.salary 员工2的工资
from employees e1 LEFT JOIN employees e2
on e1.salary=e2.salary — 连接条件
where e1.employee_id<e2.employee_id — 防止判断的双方是同一个人，并去重
到此这篇关于MySQL查询进阶从函数到表连接的使用的文章就介绍到这了,更多相关MySQL函数表连接内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
