MySQL_3 数据库的“CRUD“

谁践踏了优雅 2023-09-27 19:35 113阅读 0赞

**目录**

一、添加数据

1.基本语法 :

2.代码演示 :

二、查找数据

1.基本语法 :

2.代码演示 :

3.查询中的计算 :

4.WHERE子句的扩展 :

5.排序查询 :

三、修改数据

1.基本语法 :

2.代码演示 :

四、删除数据

1.基本语法 :

2.代码演示 :

--------------------

## 一、添加数据 ##

### 1.基本语法 : ###

> **INSERT INTO table\_name \[(column\_1, column\_2...column\_n)\]**
> 
> **VALUES (value\_1, value\_2...value\_n), (value\_1, value\_2...value\_n)...;**
> 
>  **注意事项——**
> 
> **1° 实际传入的数据应与其对应的字段类型相匹配；PS : '11'可以在底层转换为INT类型。**
> 
> **2° 数据的长度应该在列规定的范围内。eg : 不能把长度为30的字符串赋值给长度为20的数据类型。（本质也是传入的数据类型与对应字段类型不匹配）**
> 
>  **3° VALUES中实际传入的数据的排列位置必须与对应表中的列的排序位置一致。**
> 
>  **4° 若某个字段允许插入NULL，则可以传入NULL。（默认允许NULL值）**
> 
>  **5° 字符类型和日期类型的数据必须包含在'单引号'中。**
> 
>  **6° 若不指定要添加数据的列，默认向所有列中添加数据，此时可以不写table\_name后的字段名；但若传入的数据有缺漏，会报错。**
> 
>  **7° 如果某个列没有指定NOT NULL，也没有给定默认值，添加数据时若没有给定值默认为NULL；如果给定了默认值，则为默认值。**

### 2.代码演示 : ###

**演示Ⅰ——**

创建一张商品表，要求包含商品编号，商品名和商品的价格等信息；创建完毕后，向商品表中添加三条数据。  
**代码如下 :**

# 创建表
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `commodity`(
    	`Goods_id` INT,
    	`Goods_name` VARCHAR(25),
    	`Goods_price` DOUBLE
    );
    
    # 向表中插入数据
    INSERT INTO `commodity`(`Goods_id`, `Goods_name`, `Goods_price`)
    			VALUES(1, 'Huawei-Nova11', 3000),
    						(2, 'iPhone-iPhone14Pro', 5000),
    						(3, 'XiaoMi-miNB', 6000),
    						(4, 'SamSung-Galaxy', 4000);
    				
    # 查询表				
    SELECT * FROM `commodity`;

**运行效果 :**

![f649f6b7d16c42afa605c45e5255ae8a.png][]

**演示Ⅱ——**

**代码如下 :**

# 创建表
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `commodity_EX`(
    	`id` INT NOT NULL DEFAULT 11, 
    	`name` VARCHAR(55) DEFAULT 'ice',
    	`age` INT NOT NULL
    );
    
    # 向表中插入数据
    INSERT INTO `commodity_EX`(`age`)
    			VALUES(141);
    			
    INSERT INTO `commodity_EX`
    			VALUES(5, 'Cyan', '141'); 	#'141'可在底层转换为141
    
    # 查询表			
    SELECT * FROM `commodity_EX`;

**运行效果 :**

![cc22a0dd9ebc4b2ab69a610a5d5f73ba.png][]

--------------------

## 二、查找数据 ##

### 1.基本语法 : ###

> **SELECT \[DISTINCT\] \* / column\_1, column\_2...column\_n**
> 
> **FROM table\_name;**
> 
>  **注意事项——**
> 
> **1°**  **\* 表示查询表中所有的列，也可以给出具体的列名来查询指定的列；**
> 
> **2°** **FROM 指定要查询的表；**
> 
> **3°** **DISTINCT的作用是为查询结果去重，即查询结果中不会出现相同的两条记录;若没有写DISTINCT, 查询结果不去重.**

### 2.代码演示 : ###

先创建一张学生表，代码如下 :

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `stu`(
    	`id` INT NOT NULL DEFAULT 1,
    	`name` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '',
    	`Chinese` FLOAT NOT NULL DEFAULT 0.0,
    	`Math` FLOAT NOT NULL DEFAULT 0.0,
    	`English` FLOAT NOT NULL DEFAULT 0.0 
    	# Don't add a comma after the last field definition
    ) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8_bin ENGINE INNODB;
    
    INSERT INTO `stu`(`id`, `name`, `Chinese`, `Math`, `English`)
    	VALUES(1, 'Cyan', 106, 93, 126),
    				(2, 'Ice', 110, 140, 88),
    				(3, 'Five', 109, 145, 90),
    				(4, 'Raina', 109, 145, 77),
    				(5, 'Irving', 111, 133, 90),
    				(6, 'James', 88, 145, 86),
    				(6, 'James', 88, 145, 86);
    
    SELECT * FROM `stu`;

生成的**表格如下：**

![bc1331745f68445da9e44393c6969e7d.png][]

①现要求**去重查询**，在SELECT后面添加DISTINCT，如下图所示 :

![1a8d5e792a2141cc959bba9c5f824edf.png][]

**查询结果如下 :**

![f136765866b546928357958fe71a51ef.png][]

②现要求**仅查询\`name\`和\`Math\`，**修改查询语句如下 :

![4a98e197559f4607b438f5b46fee5950.png][]

**查询结果如下 :**

![f7b63d8b5f494f9eb7a5c36afc3b35c6.png][]

### 3.查询中的计算 : ###

>  **SELECT** **\[****DISTINCT****\]** **\*** **/ column\_expression1, column\_expression2...**
> 
> **FROM** **table\_name;**

在stu表的基础上，求查询出语数英三门功课的总成绩以及学生的姓名，**代码如下 :**

SELECT DISTINCT `name`, (`Chinese` + `Math` + `English`) FROM `stu`;

**运行效果 :**

![1b8e342432dd413a91c15bde72aa3958.png][]

查询结果默认以运算的表达式作为列名，可**通过"AS 别名"的方式**进行优化，**代码如下 :**

SELECT DISTINCT `name`, (`Chinese` + `Math` + `English`) AS `total_score` FROM `stu`;

![84de918e0a1840acbdfdaa392818a733.png][]

### 4.WHERE子句的扩展 : ###

>  **常用运算符 :** 
> 
> **1° 比较运算符——**
> 
> **①<, >, <=, >=, =, !=, <> : 小于，大于，小于等于，大于等于，不等于(2种写法)；**
> 
> **②BETWEEN...AND : 显示在某闭区间内的值；**
> 
> **③IN(set) : 显示存在于set列表中的值，eg : in(30, 50, 100)；**
> 
> **④LIKE / NOT LIKE : 模糊查询，%可表示任意个字符，\_只表示一个字符。**
> 
> **⑤IS NULL : 判断是否为空。**
> 
>  **2° 逻辑运算符——**
> 
> **①AND : 多个条件同时成立，相当于交集；**
> 
> **②OR : 多个条件任一成立，相当于并集；**
> 
> **③NOT : 条件不成立，相当于补集；**

**现要求， 查询——**  
 ①英语成绩在80~90之间的学生；  
 ②语文成绩大于100并且英语成绩小于90的学生；  
 ③姓名中含有n字母的学生；  
 ④语数英总分大于335分的学生；  
 ⑤英语比数学成绩高同时数学比语文成绩低的学生；  
**代码如下 :**

# 1.英语成绩在80~90之间的学生；
    SELECT * FROM `stu`
    			WHERE `English` BETWEEN 80 AND 90;
    			
    # 2.语文成绩大于100并且英语成绩小于90的学生；
    SELECT * FROM `stu`
    			WHERE `Chinese` > 100 AND `English` < 90;
    			
    # 3.姓名中含有n字母的学生；
    SELECT * FROM `stu`
    			WHERE `name` LIKE '%n' OR `name` LIKE '%n%';
    			
    # 4.语数英总分大于335分的学生；
    SELECT * FROM `stu`
    			WHERE (`Chinese` + `Math` + `English`) > 335;
    
    # 5.英语比数学成绩高同时数学比语文成绩低的学生；
    SELECT * FROM `stu`
    			WHERE `English` > `Math` AND `Math` < `Chinese`;

**查询结果1 : (**英语成绩在80~90之间的学生)

![1bd345e77bc34696b4732be8723e9b71.png][]

**查询结果2 :**  (语文成绩大于100并且英语成绩小于90的学生)

![76f03615e811479c86dc19da229a0272.png][]

**查询结果3 :**  (姓名中含有n字母的学生)

![e77f03ed72344fab91152037f166c0b5.png][]

**查询结果4 :**  (语数英总分大于335分的学生)

![04e0ece7b04e465db28697003302a710.png][]

**查询结果5 :**  (英语比数学成绩高同时数学比语文成绩低的学生)

![073675f84dcf45d4bc6015b75e399df4.png][]

### 5.排序查询 : ###

> **SELECT \* /** **column\_1, column\_2...column\_3** 
> 
> **FROM** **table\_name**
> 
>  **\[****WHERE** **where\_definition\]**
> 
> **ORDER BY** **column** **ASC / DESC****...;**
> 
>  **注意事项——**
> 
> **1°****ORDER BY 后面指定要排序的列，排序的列既可以是是表中已有的列，也可以是SELECT语句中起的别名。**
> 
> **2°****ASC表示升序排列，DESC表示降序排列；若查询语句中没有使用ORDER BY 子句，或者使用了ORDER BY 子句但没有指定排序规则，默认即是ASC升序排列。**
> 
> **3°** **一般情况下，ORDER BY 子句应出现于SELECT 语句的末尾。**

**仍以stu表为例，现要求——**  
**①**按照数学成绩从降序排序：

SELECT * FROM `stu`
    			ORDER BY `Math` DESC;

![d02b95fb41b44a1e8ee366c7b1b5fd07.png][]

**②**按照语数英总成绩升序排序：

SELECT `name`, (`Chinese` + `Math` + `English`) AS `total_score`
    			FROM `stu`
    			ORDER BY `total_score`;

![48cb978b6e424aa39b2cd652c162bbbc.png][]

--------------------

## 三、修改数据 ##

### 1.基本语法 : ###

> **UPDATE table\_name**
> 
> **SET column\_1 = expr\_1, column\_2 = expr\_2, ...column\_n = expr\_n**
> 
>  **\[WHERE where\_definition\];**
> 
>  **注意事项——**
> 
> **1° UPDATE语句可以修改表中指定列的数据，SET语句负责声明要修改的列以及修改后的数据；若没有设置WHERE子句，则默认会修改指定列所有的数据；若设置了WHRER子句，可以在指定列的基础上，指定要修改的行 / 记录。**
> 
> **2° 同时修改多个列的数据，需要用英文逗号分隔。**

### 2.代码演示 : ###

上文中的**商品表\`commodity\`如下** :

![10f7c5f45ad04e9a94f1b96a144e3b16.png][]

**现要求——**  
将所有商品的价格修改为10000；将XiaoMi-miNB商品的商品名修改为Huawei-Mate50，商品编号修改为11；修改iPhone-iPhone14Pro商品的商品名为iPhone14ProMax，价格修改为13499。  
**代码如下 :**

# 更新commodity表中的内容
    
    UPDATE `commodity`
    	SET `Goods_price` = 10000;
    	
    UPDATE `commodity`
    	SET `Goods_name` = 'Huawei-Mate50',
    			`Goods_id` = 11
    	WHERE `Goods_name` = 'XiaoMi-miNB';
    	
    UPDATE `commodity`
    	SET `Goods_name` = 'iPhone14ProMax',
    			`Goods_price` = `Goods_price` + 3499
    	WHERE `Goods_name` = 'iPhone-iPhone14Pro';
    	
    # 查询更新后的commodity表
    SELECT * FROM `commodity`;

**运行效果 :**

![f9ac72afffb44af48a8563815d16579c.png][]

--------------------

## 四、删除数据 ##

### 1.基本语法 : ###

>  **DELETE FROM** **table\_name**
> 
>  **\[****WHERE** **where\_definition\];**
> 
>  **注意事项——**
> 
>  **①****若没有使用WHERE子句，默认将删除表中的全部数据；**
> 
> **②****DELETE FROM** **子句只能删除记录（一行的数据），并不能删除一列的数据；若想达到“删除一列的数据”的效果，可以使用UPDATE SET语句将某一列的数据全部置为NULL或者是''；而若想删除某条列的结构，需要使用ALTER TABLE ... DROP语句。**
> 
> **③****DELETE语句仅删除表的数据，表的结构仍然存在；若想删除整个表结构，需要使用DROP TABLE语句。**

### 2.代码演示 : ###

仍以\`commodity\`表为例，如下图所示 ：

![63fbd026335f41bf9c9501acb018eabd.png][]

现要求删除表中商品价格 = 10000的记录，**代码如下 :**

DELETE FROM `commodity` 
    			WHERE `Goods_price` = 10000;
    			
    SELECT * FROM `commodity`;

**运行效果 :**

![6e72785616414a6093f9b3c9aa5c29cb.png][]

**System.out.println("END------------------------------------------------------------------------------");**

[f649f6b7d16c42afa605c45e5255ae8a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f649f6b7d16c42afa605c45e5255ae8a.png
[cc22a0dd9ebc4b2ab69a610a5d5f73ba.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/cc22a0dd9ebc4b2ab69a610a5d5f73ba.png
[bc1331745f68445da9e44393c6969e7d.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/bc1331745f68445da9e44393c6969e7d.png
[1a8d5e792a2141cc959bba9c5f824edf.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/1a8d5e792a2141cc959bba9c5f824edf.png
[f136765866b546928357958fe71a51ef.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f136765866b546928357958fe71a51ef.png
[4a98e197559f4607b438f5b46fee5950.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/4a98e197559f4607b438f5b46fee5950.png
[f7b63d8b5f494f9eb7a5c36afc3b35c6.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f7b63d8b5f494f9eb7a5c36afc3b35c6.png
[1b8e342432dd413a91c15bde72aa3958.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/1b8e342432dd413a91c15bde72aa3958.png
[84de918e0a1840acbdfdaa392818a733.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/84de918e0a1840acbdfdaa392818a733.png
[1bd345e77bc34696b4732be8723e9b71.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/1bd345e77bc34696b4732be8723e9b71.png
[76f03615e811479c86dc19da229a0272.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/76f03615e811479c86dc19da229a0272.png
[e77f03ed72344fab91152037f166c0b5.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/e77f03ed72344fab91152037f166c0b5.png
[04e0ece7b04e465db28697003302a710.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/04e0ece7b04e465db28697003302a710.png
[073675f84dcf45d4bc6015b75e399df4.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/073675f84dcf45d4bc6015b75e399df4.png
[d02b95fb41b44a1e8ee366c7b1b5fd07.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/d02b95fb41b44a1e8ee366c7b1b5fd07.png
[48cb978b6e424aa39b2cd652c162bbbc.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/48cb978b6e424aa39b2cd652c162bbbc.png
[10f7c5f45ad04e9a94f1b96a144e3b16.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/10f7c5f45ad04e9a94f1b96a144e3b16.png
[f9ac72afffb44af48a8563815d16579c.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f9ac72afffb44af48a8563815d16579c.png
[63fbd026335f41bf9c9501acb018eabd.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/63fbd026335f41bf9c9501acb018eabd.png
[6e72785616414a6093f9b3c9aa5c29cb.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/6e72785616414a6093f9b3c9aa5c29cb.png