今天我们来说一下有关mysql的基本语法,通过学习掌握这些语法,我们就可以对数据库做一些简单的基本操作了。
-- 增,删,改 insert delete update
-- 增 必须向所有列填充数据,除了(自增列,有默认值列,允许为空)可以不填充
INSERT [INTO] 表(列列表) values (值列表)
-- 删
DELETE from 表[where 条件]
DELETE from student
-- 改
UPDATE 表 set 列 = 值,列 = 值 [where 条件]
update student set name = '张亮',set sex = '女' where studentno = '4'
-- 查询 模糊查询 分页
like between in is null
-- 查询 排序 分组 连接
-- 排序 order by 默认是升序:asc 降序:desc
-- 按多个列来排序,先按第一个字段排序,在此基础上再按第二个字段进行排序.
select * from student order by age,studentno
-- 分组 聚合函数 sum avg max min count
select sum(age),avg(age),max(age),min(age) from student;
-- count 是统计有多少数据行,如果是统计某个列,则会忽略列中的NULL值。
select count(email) from student
-- 统计有多少学生没有录入邮箱信息??
select count(*) from student where email is null
-- 分组,group by 是把数据进行分类再汇总,必须要配合聚合函数使用,
-- 关键点:按什么进行分组,用什么聚合函数进行统计。
-- 如果某个列出现在from关键字前,且没有包含在聚合函数中,则此列必须出现在group by 子句中
-- 统计每个年级有多少学生?
select gradeId,count(*) from student group by gradeId
-- 统计每个年级男女学生各有多少? 按年级和性别进行分组,用count函数
select gradeid,sex,count(*) from student group by sex,gradeId;
-- 统计每个年级有多少课时?
select gradeid,sum(classHours) from subject group by gradeid
-- 统计每个年级有多少课程?
select gradeid,count(*) from subject group by gradeid
-- 统计每个学生的总成绩和平均成绩?
select studentno,sum(result),avg(result) from score group by studentno
-- 连接查询 内连接 外连接 交叉连接
-- 当数据来自两个或两个以上的表时,则才用连接查询来实现。
-- where 条件是两个表的主键列相等。
select * from student s,grade g where s.gradeid=g.gradeid
-- 建议使用下面的写法,性能好一些。
select * from student s inner join grade g on s.gradeid=g.gradeid
-- 查询姓名,学号、课程名、分数 数据来自于3个表?
select name,s.studentno,subjectname,result from student s
inner join score c on s.studentno = c.studentno
inner join subject j on c.subjectno= j.subjectno
-- 外连接 左外连接 右外连接
/* 左外连接,在前面的表是主表,后面的表是子表,主表的数据全部显示,
再用子表的数据进行填充,如果子表中没有对应的数据,则用NULL来填充 */
select * from student s
left join score c on s.studentno = c.studentno
-- 查询有哪些学生没有参加过考试,用左外连接实现??
select * from student s
left join score c on s.studentno = c.studentno
where c.studentno is null
-- 查询哪些学生没有参加考试,用子查询实现??
-- 子查询的结果只能是返回一列值,返回的值如果有多个,就只能用in 不能用 =
select * from student where studentno
not in( select studentno from score)
以上就是在Mysql中对表做一些简单的基础操作内容,希望对大家有帮助。
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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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