SELECT语句详解

た入场券 2022-06-06 07:46 409阅读 0赞

# 转自:https://www.shiyanlou.com/courses/running #

# SELECT语句详解 #

## 一、实验介绍 ##

### 1.1 实验内容 ###

SQL 中最常用的 SELECT 语句，用来在表中选取数据，本节实验中将通过一系列的动手操作详细学习 SELECT 语句的用法。

### 1.2 实验知识点 ###

*  SELECT 基本语法
 *  数学符号条件
 *  AND OR IN
 *  通配符
 *  排序
 *  SQL 内置函数和计算
 *  子查询与连接查询

### 1.3 实验环境 ###

课程使用的实验环境为 Ubuntu Linux 14.04 64 位版本。实验中会用到程序：

*  Mysql 5.5.50
 *  Xfce终端

## 二、开发准备 ##

> 注：如果你是从上一节直接进入本节进行学习的，请先删除上一节建立的数据库`mysql_shiyan`，删除语句为`DROP DATABASE mysql_shiyan;`。

在正式开始本实验内容之前，需要先下载相关数据库表，搭建好一个名为`mysql_shiyan` 的数据库(有三张表：department，employee，project)，并向其中插入数据。

具体操作如下,首先输入命令进入 `/home/shiyanlou/Desktop` 目录：

cd /home/shiyanlou/Desktop

然后再输入命令，下载代码：

git clone https://github.com/shiyanlou/SQL4

下载完成后，输入命令开启 MySQL 服务并使用 root 用户登录：

#打开 MySQL 服务
    sudo service mysql start        
    
    #使用 root 用户登录
    mysql -u root

刚才下载的 SQL4 目录下，有个两文件 `MySQL-04-01.sql` 和 `MySQL-04-02.sql`，其中第一个文件用于创建数据库，第二个文件向数据库中插入数据。

（SQL4目录在桌面上，你可以用gedit查看里面两个的文件。）

加载文件中的数据，需要在 MySQL 控制台中输入命令，搭建数据库：

source /home/shiyanlou/Desktop/SQL4/MySQL-04-01.sql

向数据库插入数据：

source /home/shiyanlou/Desktop/SQL4/MySQL-04-02.sql

## 三、实验步骤 ##

在数据库操作语句中，使用最频繁，也被认为最重要的是 SELECT 查询语句。之前的实验中，我们已经在不少地方用到了 `SELECT * FROM table_name;` 这条语句用于查看一张表中的所有内容。

而 SELECT 与各种限制条件关键词搭配使用，具有各种丰富的功能，这次实验就进行详细介绍。

### 3.1 基本的SELECT语句 ###

SELECT 语句的基本格式为：

SELECT 要查询的列名 FROM 表名字 WHERE 限制条件;

如果要查询表的所有内容，则把 要查询的列名 用一个星号 `*` 号表示(实验2、3中都已经使用过)，代表要查询表中所有的列。

而大多数情况，我们只需要查看某个表的指定的列，比如要查看employee 表的 name 和 age：

SELECT name,age FROM employee;

![01][]

### 3.2 数学符号条件 ###

SELECT 语句常常会有 WHERE 限制条件，用于达到更加精确的查询。WHERE限制条件可以有数学符号 (`=,<,>,>=,<=`) ，刚才我们查询了 name 和 age，现在稍作修改：

SELECT name,age FROM employee WHERE age>25;

筛选出 age 大于 25 的结果：

![02][]

或者查找一个名字为 Mary 的员工的 name,age 和 phone：

SELECT name,age,phone FROM employee WHERE name='Mary';

结果当然是：

![03][]

### 3.3 “AND”与“OR” ###

从这两个单词就能够理解它们的作用。WHERE 后面可以有不止一条限制，而根据条件之间的逻辑关系，可以用 OR(或) 和 AND(且) 连接：

#筛选出 age 小于 25，或 age 大于 30
    SELECT name,age FROM employee WHERE age<25 OR age>30;

![04][]

#筛选出 age 大于 25，且 age 小于 30
    SELECT name,age FROM employee WHERE age>25 AND age<30;

![05][]

而刚才的限制条件 age>25 AND age<30 ，如果需要包含25和30这两个数字的话，可以替换为 age BETWEEN 25 AND 30 ：

![06][]

### 3.4 IN 和 NOT IN ###

关键词IN和NOT IN的作用和它们的名字一样明显，用于筛选“在”或“不在”某个范围内的结果，比如说我们要查询在dpt3或dpt4的人:

SELECT name,age,phone,in_dpt FROM employee WHERE in_dpt IN ('dpt3','dpt4');

![07][]

而NOT IN的效果则是，如下面这条命令，查询出了不在dpt1也不在dpt3的人：

SELECT name,age,phone,in_dpt FROM employee WHERE in_dpt NOT IN ('dpt1','dpt3');

![08][]

### 3.5 通配符 ###

关键字 LIKE 在SQL语句中和通配符一起使用，通配符代表未知字符。SQL中的通配符是 `_` 和 `%` 。其中 `_` 代表一个未指定字符，`%` 代表不定个未指定字符。

比如，要只记得电话号码前四位数为1101，而后两位忘记了，则可以用两个 `_` 通配符代替：

SELECT name,age,phone FROM employee WHERE phone LIKE '1101__';

这样就查找出了1101开头的6位数电话号码：

![09][]

另一种情况，比如只记名字的首字母，又不知道名字长度，则用 `%` 通配符代替不定个字符：

SELECT name,age,phone FROM employee WHERE name LIKE 'J%';

这样就查找出了首字母为 J 的人：

![10][]

### 3.6 对结果排序 ###

为了使查询结果看起来更顺眼，我们可能需要对结果按某一列来排序，这就要用到 ORDER BY 排序关键词。默认情况下，ORDER BY的结果是升序排列，而使用关键词ASC和DESC可指定升序或降序排序。

比如，我们按salary降序排列，SQL语句为：

SELECT name,age,salary,phone FROM employee ORDER BY salary DESC;

![11][]

### 3.7 SQL 内置函数和计算 ###

SQL 允许对表中的数据进行计算。对此，SQL 有 5 个内置函数，这些函数都对 SELECT 的结果做操作：

<table style="border-collapse:collapse; border-spacing:0px; background-color:rgb(249,249,249); margin-top:0px; margin-bottom:16px; display:block; width:586px; overflow:auto; word-break:keep-all; color:rgb(51,51,51); font-size:16px"> 
 <thead style=""> 
  <tr style="background-color:rgb(255,255,255); border-top:1px solid rgb(204,204,204)"> 
   <th style="padding:6px 13px; text-align:left; border:1px solid rgb(221,221,221)"> 函数名：</th> 
   <th style="padding:6px 13px; text-align:left; border:1px solid rgb(221,221,221)"> COUNT</th> 
   <th style="padding:6px 13px; text-align:left; border:1px solid rgb(221,221,221)"> SUM</th> 
   <th style="padding:6px 13px; text-align:left; border:1px solid rgb(221,221,221)"> AVG</th> 
   <th style="padding:6px 13px; text-align:left; border:1px solid rgb(221,221,221)"> MAX</th> 
   <th style="padding:6px 13px; text-align:left; border:1px solid rgb(221,221,221)"> MIN</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody style=""> 
  <tr style="background-color:rgb(255,255,255); border-top:1px solid rgb(204,204,204)"> 
   <td style="padding:6px 13px; border:1px solid rgb(221,221,221)">作用：</td> 
   <td style="padding:6px 13px; border:1px solid rgb(221,221,221)">计数</td> 
   <td style="padding:6px 13px; border:1px solid rgb(221,221,221)">求和</td> 
   <td style="padding:6px 13px; border:1px solid rgb(221,221,221)">求平均值</td> 
   <td style="padding:6px 13px; border:1px solid rgb(221,221,221)">最大值</td> 
   <td style="padding:6px 13px; border:1px solid rgb(221,221,221)">最小值</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

> 其中 COUNT 函数可用于任何数据类型(因为它只是计数)，而 SUM 、AVG 函数都只能对数字类数据类型做计算，MAX 和 MIN 可用于数值、字符串或是日期时间数据类型。

具体举例，比如计算出salary的最大、最小值，用这样的一条语句：

SELECT MAX(salary) AS max_salary,MIN(salary) FROM employee;

有一个细节你或许注意到了，使用AS关键词可以给值重命名，比如最大值被命名为了max\_salary：

![12][]

### 3.8 子查询 ###

上面讨论的 SELECT 语句都仅涉及一个表中的数据，然而有时必须处理多个表才能获得所需的信息。例如：想要知道名为 "Tom" 的员工所在部门做了几个工程。员工信息储存在 employee 表中，但工程信息储存在project 表中。

对于这样的情况，我们可以用子查询：

SELECT of_dpt,COUNT(proj_name) AS count_project FROM project
    WHERE of_dpt IN
    (SELECT in_dpt FROM employee WHERE name='Tom');

![13][]

> 子查询还可以扩展到3层、4层或更多层。

### 3.9 连接查询 ###

在处理多个表时，子查询只有在结果来自一个表时才有用。但如果需要显示两个表或多个表中的数据，这时就必须使用连接 (join) 操作。

连接的基本思想是把两个或多个表当作一个新的表来操作，如下：

SELECT id,name,people_num
    FROM employee,department
    WHERE employee.in_dpt = department.dpt_name
    ORDER BY id;

这条语句查询出的是，各员工所在部门的人数，其中员工的 id 和 name 来自 employee 表，people\_num 来自 department 表：

![14][]

另一个连接语句格式是使用 JOIN ON 语法，刚才的语句等同于：

SELECT id,name,people_num
    FROM employee JOIN department
    ON employee.in_dpt = department.dpt_name
    ORDER BY id;

结果也与刚才的语句相同。

## 四、实验总结 ##

本节实验中学习了 SELECT 语句的常用方法：

*  基本语法
 *  数学符号条件
 *  AND OR IN
 *  通配符
 *  排序
 *  SQL 内置函数和计算
 *  子查询与连接查询

[01]: https://dn-anything-about-doc.qbox.me/MySQL/sql-04-01.png/logoblackfont
[02]: https://dn-anything-about-doc.qbox.me/MySQL/sql-04-02.png/logoblackfont
[03]: https://dn-anything-about-doc.qbox.me/MySQL/sql-04-03.png/logoblackfont
[04]: https://dn-anything-about-doc.qbox.me/MySQL/sql-04-04.png/logoblackfont
[05]: https://dn-anything-about-doc.qbox.me/MySQL/sql-04-05.png/logoblackfont
[06]: https://dn-anything-about-doc.qbox.me/MySQL/sql-04-06.png/logoblackfont
[07]: https://dn-anything-about-doc.qbox.me/MySQL/sql-04-07.png/logoblackfont
[08]: https://dn-anything-about-doc.qbox.me/MySQL/sql-04-08.png/logoblackfont
[09]: https://dn-anything-about-doc.qbox.me/MySQL/sql-04-09.png/logoblackfont
[10]: https://dn-anything-about-doc.qbox.me/MySQL/sql-04-10.png/logoblackfont
[11]: https://dn-anything-about-doc.qbox.me/MySQL/sql-04-11.png/logoblackfont
[12]: https://dn-anything-about-doc.qbox.me/MySQL/sql-04-12.png/logoblackfont
[13]: https://dn-anything-about-doc.qbox.me/MySQL/sql-04-13.png/logoblackfont
[14]: https://dn-anything-about-doc.qbox.me/MySQL/sql-04-14.png/logoblackfont