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條件過濾
where字句中可以使用:
1. 比較運算子:>、=、 、!=。
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。
distinct去重
order by 排序
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
limit 限制显示条数
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!

MySQL使用的是GPL許可證。 1)GPL許可證允許自由使用、修改和分發MySQL,但修改後的分發需遵循GPL。 2)商業許可證可避免公開修改,適合需要保密的商業應用。

選擇InnoDB而不是MyISAM的情況包括:1)需要事務支持,2)高並發環境,3)需要高數據一致性;反之,選擇MyISAM的情況包括:1)主要是讀操作,2)不需要事務支持。 InnoDB適合需要高數據一致性和事務處理的應用,如電商平台,而MyISAM適合讀密集型且無需事務的應用,如博客系統。

在MySQL中,外鍵的作用是建立表與表之間的關係,確保數據的一致性和完整性。外鍵通過引用完整性檢查和級聯操作維護數據的有效性,使用時需注意性能優化和避免常見錯誤。

MySQL中有四種主要的索引類型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空間索引。 1.B-Tree索引適用於範圍查詢、排序和分組,適合在employees表的name列上創建。 2.哈希索引適用於等值查詢,適合在MEMORY存儲引擎的hash_table表的id列上創建。 3.全文索引用於文本搜索,適合在articles表的content列上創建。 4.空間索引用於地理空間查詢,適合在locations表的geom列上創建。

toCreateAnIndexinMysql,usethecReateIndexStatement.1)forasingLecolumn,使用“ createIndexIdx_lastNameEnemployees(lastName); 2)foracompositeIndex,使用“ createIndexIndexIndexIndexIndexDx_nameOmplayees(lastName,firstName,firstName);” 3)forauniqe instex,creationexexexexex,

MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。


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