單表查詢指的是在一張表中進行資料的查詢,它的執行順序是「from->where->group by->having->distinct->order by- >limit->select」。
在資料庫操作中,單表查詢就是在一張表中進行資料的查詢,詳細它的語法是:
select distinct 字段1,字段2... from 表名 where 分组之前的过滤条件 group by 分组字段 having 分组之后的过滤条件 order by 排序字段 limit 显示的条数;
語法是樣的一個順序,但是它的執行順序就不是從語法的順序來執行了,而是這樣的一個順序。
from--->where--->group by--->having-->distinct--->order by--->limit--- >select
至於為什麼這樣的一個執行順序,我就不說了,也沒這個自信說清楚。如果小白只要記得是這個執行順序就可以了,如果要刨根問底,可以去google一下。
在了解單表查詢前,我們先來建立一張僱員表:
emp表: 员工id id int 姓名 emp_name varchar 性别 sex enum 年龄 age int 入职日期 hire_date date 岗位 post varchar 职位描述 post_comment varchar 薪水 salary double 办公室 office int 部门编号 depart_id int
建表:
create table emp( id int not null unique auto_increment, name varchar(20) not null, sex enum('male','female') not null default 'male', age int(3) unsigned not null default 28, hire_date date not null, post varchar(50), post_comment varchar(100), salary double(15,2), office int, depart_id int );
插入資料:
insert into emp(name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values ('niange','male',23,'20170301','manager',15000,401,1), ('monicx','male',23,'20150302','teacher',16000,401,1), ('wupeiqi','male',25,'20130305','teacher',8300,401,1), ('yuanhao','male',34,'20140701','teacher',3500,401,1), ('anny','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2), ('monke','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2), ('sandy','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2), ('chermy','female',18,'20130311','operation',19000,403,3), ('bailes','male',18,'20150411','operation',18000,403,3), ('omg','female',18,'20140512','operation',17000,403,3);
where字句中可以使用:
1. 比較運算子:>、f539a70d3ea090bac4faa80192f58ccc=、 d07f72b53da1482bf6b3cbe6c6f09290 、!=。
2. between 1 and 5 值在1到5之間。
3. in(1,3,8) 值是1或3或8。
4. like 'monicx%'
%表示任意多字元
_表示一個字元
5. 邏輯運算子:在多個條件直接可以使用邏輯運算子and、or、not。
6、正規表示式
找出員工id在2到5之間的名字:
查詢員工姓名中包含y字母的員工姓名與其薪資:
#查詢員工姓名是由四個字元組成的員工的姓名與其薪資:
查詢職位描述為空的員工名稱與職位名稱:
set global sql_mode="strict_trans_tables,only_full_group_by";分組發生在where之後,即分組是基於where之後得到的記錄而進行的。 分組指的是:將所有記錄依照某個相同欄位進行歸類,例如針對員工資訊表的職位分組,或是依照性別進行分組等怎麼要分組呢?
如:取各部門的最高薪資。
如:取各部門的員工人數。
每’這個字後面的字段,就是我們分組的依據。
注意:我們可以按照任意欄位分組,但是分組完畢後,例如group by post,只能查看post欄位。
聚合(聚在一起合成一個內容)函數 #
每个部门的最高工资 select post,max(salary) from emp group by post; 每个部门的最底工资 select post,min(salary) from emp group by post; 每个部门的平均工资 select post,avg(salary) from emp group by post; 每个部门的工资总合 select post,sum(salary) from emp group by post; 每个部门的总人数 select post,count(id) from emp group by post;group_concat(分組之後用來用它來取得群組內欄位的內容。)
select post,group_concat(name) from emp group by post; select post,group_concat(name,"_NB") from emp group by post; select post,group_concat(name,": ",salary) from emp group by post; select post,group_concat(salary) from emp group by post;機智的同學會說那麼不分組的情況下也能用它嗎?不行!但是mysql提拱了另外的方式來操作。它就是concat。
# 补充as语法 mysql> select emp.id,emp.name from emp as t1; # 报错 mysql> select t1.id,t1.name from emp as t1;group by 就說這些了,如果還不懂,可以作一下面的小練習。
1. 查询岗位名以及岗位包含的所有员工名字 select post,group_concat(name) from emp group by post; 2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数 select post,count(id) from emp group by post; 3. 查询公司内男员工和女员工的个数 select sex,count(id) from emp group by sex; 4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资 select post,avg(salary) from emp group by post; 5. 查询岗位名以及各岗位的最高薪资 select post,max(salary) from emp group by post; 6. 查询岗位名以及各岗位的最低薪资 select post,min(salary) from emp group by post; 7. 查询男员工与男员工的平均薪资,女员工与女员工的平均薪资 select sex,avg(salary) from emp group by sex; 8、统计各部门年龄在30岁以上的员工平均工资 select post,avg(salary) from emp where age >= 30 group by post;having過濾having的語法格式與where一模一樣,只不過having是在分組之後進行的進一步過濾。
where不能用聚合函数,但having是可以用聚合函数,这也是它们最大的区别。
统计各部门年龄在24岁以上的员工平均工资,并且保留平均工资大于4000的部门。
注意:having只能与 select 语句一起使用。
having通常在 group by 子句中使用。
如果不使用 group by子句,不会报错,但会出现以下的情况。
select * from emp order by salary asc; #默认升序排 select * from emp order by salary desc; #降序排 select * from emp order by age desc; #降序排 select * from emp order by age desc,salary asc; #先按照age降序排,再按照薪资升序排
如查要获取工资最高的员工的信息,我们可以用order by和limit也可以做到。
如果查一个表数据量大的话可以用limit分页显示。
select * from emp limit 0,5;
select * from emp limit 5,5;
ps:看到这里如果上面的东西你都明白的话,单表查询你基本上已经熟悉它了。
以上是單表查詢是什麼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!