以下是对SQL中的数据查询语句进行了汇总介绍,需要的朋友可以过来参考下 where条件表达式 --统计函数 复制代码 代码如下: Select count(1) from student; --like模糊查询 --统计班上姓张的人数 复制代码 代码如下: select count(*) from student where realN
以下是对SQL中的数据查询语句进行了汇总介绍,需要的朋友可以过来参考下
where条件表达式
--统计函数
复制代码 代码如下:
Select count(1) from student;
--like模糊查询
--统计班上姓张的人数
复制代码 代码如下:
select count(*) from student where realName like '张%';
--统计班上张姓两个字的人数
复制代码 代码如下:
select count(*) from student where realName like '张_';
--统计班上杭州籍的学生人数
复制代码 代码如下:
select count(*) from student where home like '%杭州%';
--查询班上每位学生的年龄
复制代码 代码如下:
select realName,year(now())-year(birthday) as age from student;
--查询90年出生的学生
复制代码 代码如下:
select realName from student where year(birthday)>='1990';
--查询1987-1990年出生的学生
复制代码 代码如下:
select realName from student where year(birthday)='1987';
select * from student where year(birthday) between '1987' and '1990';
--查询班上男女生人数
复制代码 代码如下:
select sex,count(*) from student group by sex;
--in子句查询班上B或O型血的学生
复制代码 代码如下:
select realName,blood from student where blood in('B','O');
子查询
子查询也可称之为嵌套查询,有些时候,一次查询不能解决问题,需要多次查询。
按子查询返回的记录行数区分,可分为单行子查询和多行子查询;
复制代码 代码如下:
select * from emp where sal>( select sal from emp where ename='ALLEN‘ or ename =‘KING')
上例是找出比allen工资高的所有员工
A.子查询一般先于主语句的运行
B.必须有( ),表示一个整体
C.习惯上把子查询放在条件的右边
多行子查询:some,any,all
连接语句(应用于多表查询)
包括:内联,,外联(左外连和右外联)
内联(inner join):把两张表相匹配的行查询出来。
--查询每个学生的各科成绩,显示“姓名”“课程名”“分数”三列
复制代码 代码如下:
select a.realname,c.courseName,b.score from stu_student as a inner join stu_score as b on a.sid=b.sid inner join stu_course c on b.cid=c.cid
还有一种方法,不采用inner join:
复制代码 代码如下:
select a.realname,c.courseName,b.score from student a,score b,course c where a.sid=b.sid and c.cid=b.cid
外联分左外联和右外联:
Left outer join:查询两边表的匹配记录,且将左表的不匹配记录也查询出来。
Right outer join:等上,将右表不匹配记录也查询出来。
复制代码 代码如下:
select a.realname,b.score from stu_student as a left outer join stu_score as b on a.sid=b.sid

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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