sql 通配符,group by, count(*),having的简单用法,using和on的区别(整理自其它博客和教程)

W3school 数据库教程的网址,里面基本命令的用法都有,下面很多也是整理自该教程,mark,后面直接去看,省的百度。http://www.w3school.com.cn/sql/index.asp
SQL 通配符

在搜索数据库中的数据时,SQL 通配符可以替代一个或多个字符。

SQL 通配符必须与 LIKE 运算符一起使用。

在 SQL 中,可使用以下通配符:

通配符 描述
% 替代一个或多个字符
_ 仅替代一个字符
[charlist] 字符列中的任何单一字符

[^charlist]

或者

[!charlist]

不在字符列中的任何单一字符

原始的表 (用在例子中的):

Persons 表:

Id LastName FirstName Address City
1 Adams John Oxford Street London
2 Bush George Fifth Avenue New York
3 Carter Thomas Changan Street Beijing

使用 % 通配符

例子 1

现在,我们希望从上面的 "Persons" 表中选取居住在以 "Ne" 开始的城市里的人:

我们可以使用下面的 SELECT 语句:

SELECT * FROM Persons
WHERE City LIKE 'Ne%'

结果集:

Id LastName FirstName Address City
2 Bush George Fifth Avenue New York

例子 2

接下来,我们希望从 "Persons" 表中选取居住在包含 "lond" 的城市里的人:

我们可以使用下面的 SELECT 语句:

SELECT * FROM Persons
WHERE City LIKE '%lond%'

结果集:

Id LastName FirstName Address City
1 Adams John Oxford Street London

使用 _ 通配符

例子 1

现在,我们希望从上面的 "Persons" 表中选取名字的第一个字符之后是 "eorge" 的人:

我们可以使用下面的 SELECT 语句:

SELECT * FROM Persons
WHERE FirstName LIKE '_eorge'

结果集:

Id LastName FirstName Address City
2 Bush George Fifth Avenue New York

例子 2

接下来,我们希望从 "Persons" 表中选取的这条记录的姓氏以 "C" 开头,然后是一个任意字符,然后是 "r",然后是任意字符,然后是 "er":

我们可以使用下面的 SELECT 语句:

SELECT * FROM Persons
WHERE LastName LIKE 'C_r_er'

结果集:

Id LastName FirstName Address City
3 Carter Thomas Changan Street Beijing

Id LastName FirstName Address City
3 Carter Thomas Changan Street Beijing

使用 [charlist] 通配符

例子 1

现在,我们希望从上面的 "Persons" 表中选取居住的城市以 "A" 或 "L" 或 "N" 开头的人:

我们可以使用下面的 SELECT 语句:

SELECT * FROM Persons
WHERE City LIKE '[ALN]%'

结果集:

Id LastName FirstName Address City
1 Adams John Oxford Street London
2 Bush George Fifth Avenue New York

例子 2

现在,我们希望从上面的 "Persons" 表中选取居住的城市不以 "A" 或 "L" 或 "N" 开头的人:

我们可以使用下面的 SELECT 语句:

SELECT * FROM Persons
WHERE City LIKE '[!ALN]%'

结果集:

Id LastName FirstName Address City
3 Carter Thomas Changan Street Beijing


一、GROUP BY

GROUP BY语句用来与聚合函数(aggregate functions such as COUNT, SUM, AVG, MIN, or MAX.)联合使用来得到一个或多个列的结果集。

语法如下:

SELECT column1, column2, ... column_n, aggregate_function (expression)            

FROM tables            

WHERE predicates            

GROUP BY column1, column2, ... column_n;

 

举例

比如说我们有一个学生表格(student),包含学号(id),课程(course),分数(score)等等多个列,我们想通过查询得到每个学生选了几门课程,此时我们就可以联合使用COUNT函数与GROUP BY语句来得到这一结果

SELECT id, COUNT(course) as numcourse

FROM student

GROUP BY id

因为我们是使用学号来进行分组的,这样COUNT函数就是在以学号分组的前提下来实现的,通过COUNT(course)就可以计算每一个学号对应的课程数。

 

注意

因为聚合函数通过作用于一组数据而只返回一个单个值,因此,在SELECT语句中出现的元素要么为一个聚合函数的输入值,要么为GROUP BY语句的参数,否则会出错。

例如,对于上面提到的表格,我们做一个这样的查询:

SELECT id, COUNT(course) as numcourse, score

FROM student

GROUP BY id

此时查询便会出错,错误提示如下:

Column ‘student.score' is invalid in the select list because it is not contained in either an aggregate function or the GROUP BY clause.

出现以上错误的原因是因为一个学生id对应多个分数,如果我们简单的在SELECT语句中写上score,则无法判断应该输出哪一个分数。如果想用score作为select语句的参数可以将它用作一个聚合函数的输入值,如下例,我们可以得到每个学生所选的课程门数以及每个学生的平均分数:

SELECT id, COUNT(course) as numcourse, AVG(score) as avgscore

FROM student

GROUP BY id

 

二、HAVING

HAVING语句通常与GROUP BY语句联合使用,用来过滤由GROUP BY语句返回的记录集。

HAVING语句的存在弥补了WHERE关键字不能与聚合函数联合使用的不足。

语法:

SELECT column1, column2, ... column_n, aggregate_function (expression)
FROM tables
WHERE predicates
GROUP BY column1, column2, ... column_n
HAVING condition1 ... condition_n;

同样使用本文中的学生表格,如果想查询平均分高于80分的学生记录可以这样写:

SELECT id, COUNT(course) as numcourse, AVG(score) as avgscore

FROM student

GROUP BY id

HAVING AVG(score)>=80;

在这里,如果用WHERE代替HAVING就会出错

定义和用法

COUNT(*) 函数返回在给定的选择中被选的行数。

语法

SELECT COUNT(*) FROM table

例子

Name Age
Adams, John 38
Bush, George 33
Carter, Thomas 18

例子 1

本例返回 "Persons" 表中的行数:

SELECT COUNT(*) FROM Persons

结果:

3

例子 2

返回大于 20 岁的人数:

SELECT COUNT(*) FROM Persons WHERE Age>20

结果:

2


在用Join进行多表联合查询时,我们通常使用On来建立两个表的关系。其实还有一个更方便的关键字,那就是Using。那么这两个关键字在使用上有啥区别呢?往下看。
假设有如下两张表:

  
mysql> select * from pets;
+---------+---------+--------+-----------+
| pets_id | animal  | name   | owners_id |
+---------+---------+--------+-----------+
|       1 | fox     | Rusty  |         2 |
|       2 | cat     | Fluffy |         2 |
|       3 | cat     | Smudge |         3 |
|       4 | cat     | Toffee |         3 |
|       5 | dog     | Pig    |         3 |
|       6 | hamster | Henry  |         1 |
|       7 | dog     | Honey  |         1 |
+---------+---------+--------+-----------+
7 rows in set (0.00 sec)
 
mysql> select * from owners;
+-----------+-------+
| owners_id | name  |
+-----------+-------+
|         1 | Susie |
|         2 | Sally |
|         3 | Sarah |
+-----------+-------+
3 rows in set (0.00 sec)


现在要找出这些宠物的主人是谁,我们会这么写:

mysql> select owners.name as owner, pets.name as pet, pets.animal
    -> from owners join pets on (pets.owners_id = owners.owners_id);
+-------+--------+---------+
| owner | pet    | animal  |
+-------+--------+---------+
| Sally | Rusty  | fox     |
| Sally | Fluffy | cat     |
| Sarah | Smudge | cat     |
| Sarah | Toffee | cat     |
| Sarah | Pig    | dog     |
| Susie | Henry  | hamster |
| Susie | Honey  | dog     |
+-------+--------+---------+
7 rows in set (0.00 sec)


这是完全正确的。不过我们仔细看一下,pets表与owners表的关联字段名都是owners_id,这时就可以用Using来建立表之间关系了。


mysql> select owners.name as owner, pets.name as pet, pets.animal
    -> from owners join pets using (owners_id);
+-------+--------+---------+
| owner | pet    | animal  |
+-------+--------+---------+
| Sally | Rusty  | fox     |
| Sally | Fluffy | cat     |
| Sarah | Smudge | cat     |
| Sarah | Toffee | cat     |
| Sarah | Pig    | dog     |
| Susie | Henry  | hamster |
| Susie | Honey  | dog     |
+-------+--------+---------+
7 rows in set (0.00 sec)

结果是完全一样的,但是写法却更简洁了。
也就是说,如果两个表的关联字段名是一样的,就可以使用Using来建立关系,简洁明了


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