MySQL 篇-深入了解 DML、DQL 语言（二）

 🔥博客主页： 【小扳_-CSDN博客】
❤感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍

 

文章目录

        1.0 DML、DQL 语言说明

        2.0 使用 DML 实现对数据管理和操作 

        2.1 DML - 增添数据 insert

        2.2 DML - 修改数据 update

        2.3  DML - 删除数据 delete

        3.0 使用 DQL 实现对数据管理和操作 

        3.1 DQL - 基本查询

        3.2 DQL - 条件查询

        3.3 DQL - 分组查询

        3.4 DQL - 排序查询

        3.5 DQL - 分页查询

        4.0 补充相关的函数

        1.0 DML、DQL 语言说明

        DML (Data Manipulation Language) 是用于管理数据库中数据的语言，用于对数据库中的数据进行增加、删除、修改。常见的 DML 操作包括 INSERT、UPDATE、DELETE 。

        DQL (Data Query Language) 是用于查询数据库中数据的语言，用于从数据库中检索所需的数据。常见的 DQL 操作是 SELECT，用于从数据库中检索数据并返回结果集。

        简单来说，DML、DQL 是对表中的数据进行操作，其中 DML 对表中的数据操作有：增添、删除、修改操作，而 DQL 对表中的数据操作有：查询操作。 两者结合使用可以实现对数据库的完整管理和操作。

        

        2.0 使用 DML 实现对数据管理和操作 

        常见的 DML 操作包括 INSERT、UPDATE、DELETE 。

        2.1 DML - 增添数据 insert

一、添加表中数据的 SQL 语句：

-- 指定字段添加数据:
insert into 表名 (字段名1,字段名2) values (值1,值2);-- 全部字段添加数据:
insert into 表名 values (值1,值2,...);-- 批量添加数据 (指定字段):
insert into 表名 (字段名1,字段名2) values (值1，值2),(值1,值2);-- 批量添加数据 (全部字段):
insert into 表名 values (值1,值2,...),(值1，值2,...);

二、实际需求操作：

1）

-- 指定字段增添数据
insert into tb_user (id,username,name) values (2,'张三','李四');

操作结果为：

2）

-- 全部字段增添数据
insert into tb_user values (3,'呆呆','王五',18,'女');

操作结果为：

3)

-- 批量增添指定字段数据
insert into tb_user (id,username,name) values (5,'白白','天天'),(6,'红红','火火');

操作结果为：

4）

-- 批量增添全部字段数据
insert into tb_user values (9,'恍恍','忽忽',20,'男'),(10,'吱吱','喳喳',30,'男');

操作结果为：

三、注意事项：

        1）插入数据时，指定的字段顺序需要与值的顺序是一一对应的。

        2）字符串和日期数据应该包含在引号中。

        3）插入的数据大小，应该在字段的规定范围内。

        2.2 DML - 修改数据 update

一、修改表中数据的 SQL 语句：

-- 修改数据:
update 表名 set 字段名1 = 值1,字段名2 = 值2,...[where 条件];

二、实际需求操作：

1）

-- 修改表中的指定的数据:
update tb_user set name = '恐龙' where id = 2;

该操作结果为：

2）

-- 修改表中的全部数据:
update tb_user set gender = '女';

该操作结果为：

三、注意事项：

        修改语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会修改整张表的所有数据。

        2.3  DML - 删除数据 delete

一、删除表中数据的 SQL 语句：

-- 删除数据:
delete from 表名 [where 条件];

二、实际需要操作：

1）

-- 删除表中的指定数据:
delete from tb_user where id = 2;

该操作结果为：

2）

-- 删除表中全部数据;
delete from tb_user;

该操作结果为：

三、注意事项：

        - delete 语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会删除整张表的所有数据。

        - delete 语句不能单独删除某一个字段的值(如果要操作，可以使用 update , 将该字段的值置为 null )。

        3.0 使用 DQL 实现对数据管理和操作 

        对表中的数据进行查询操作，主要的操作方式有：基本查询、条件查询、分组查询、排序查询、分页查询。

        3.1 DQL - 基本查询

一、对表中数据进行基本查询的 SQL 语句：

-- 查询多个字段:
select 字段名1,字段名2,字段名3 from 表名;-- 查询所有字段(通配符):
select * from 表名;-- 设置别名:
select 字段1 [as 别名1], 字段2 [as 别名2] from 表名;-- 去除重复记录:
select distinct 字段列表 from 表名;

二、实际需求操作：

1）

-- 基本查询:查询表中全部数据
select  id, username, name, age, gender from tb_user;
-- 也可以用 * 来替代 id, username, name, age, gender
select * from tb_user;

该操作结果为：

2）

-- 设置别名
select  name as 姓名,gender as 性别 from tb_user;

该操作结果为：

3）

-- 去除重复记录
select distinct gender from tb_user;

该操作结果为：

三、注意事项：

        * 号代表查询所有字段，在实际开发中尽量少用(不直观、影响效率)。

        3.2 DQL - 条件查询

一、对表中数据进行条件查询的 SQL 语句：

-- 条件查询:
select 字段列表 from 表名 where 条件列表;

 

比较运算符：

        >：大于

        >=：大于等于

        <：小于

        <=：小于等于

        =：等于

        <> 或者 !=：不等于

        between...and...：在某个范围之内(含最小、最大值)

        in(...)：在 in 之后的列表中的值，多选一

        like 占位符：模糊匹配(_匹配单个字符，% 匹配任意个字符)

        is null：是 null

逻辑运算符：

        and 或 &&：并且(多个条件同时成立)

        or 或 || ：或者(多个条件任意一个成立)

        not 或 ! ：非，不是

二、实际需求操作：

-- 条件查询:查询表中指定的数据
select id, username, name, age, gender from tb_user where id = 2;
-- 同样可以用 * 来替代 id, username, name, age, gender
select * from tb_user where id = 2;-- 查询 age 为 null 的数据
select * from tb_user where age is null;-- 查询姓李的数据
select * from tb_user where name like '李%';-- 查询姓名为两个字的数据
select * from tb_user where name like '__';-- 查询id为:2,3的数据
select * from tb_user where id in (2,3);-- 查询姓名为李四且年龄为null的数据
select * from tb_user where age is null and name = '李四';

        具体操作结果就不过多赘述了。

        3.3 DQL - 分组查询

一、对表中数据进行分组查询的 SQL 语句：

-- 分组查询:
select 字段列表 from 表名 [where 条件] group by 分组字段名 [having 分组后过滤条件];

补充聚合函数说明：        

        聚合函数介绍：将一列数据作为一个整体，进行纵向计算。

        语法：select 聚合函数(字段列表) from 表名;

        主要的聚合函数：

                - count：统计数量

                - max：最大值

                - min：最小值

                - avg：平均数

                - sum：求和

二、实际需求操作：

1）

-- 根据性别分组，分别统计男、女人数总量
select gender '性别' , count(gender) '数量' from tb_user group by gender;

该操作结果为：

2）

-- 对分完组之后的表进行过滤 having
select gender '性别' , count(gender) '数量' from tb_user group by gender having count(gender) > 2;

该操作结果为：

三、注意事项：

        分组之后，查询的字段一般为聚合函数与分组字段，查询其他字段无任何意义。

        执行顺序：where > 聚合函数 > having 。

        where 与 having 区别：

        (1)执行时机不同：where 是分组之前进行过滤，不满足 where 条件，不参与分组；而 having 是分组之后对结果进行过滤。

        (2)判断条件不同：where 不能对聚合函数进行判断，而 having 可以。

        3.4 DQL - 排序查询

一、对表中数据进行排序的 SQL 语句：

-- 排序查询:
select 字段列表 from 表名 [where 条件列表] [group by 分组字段] order by 字段1 排序方式1，字段2 排序方式2...;

排序方式：

        升序为：asc（默认值）

        降序为：desc

二、实际需求操作：

1）

​
-- 按照 id 进行降序排序
select * from tb_user order by id desc;​

该操作结果为：

2）

-- 按照年龄进行降序排序，若年龄相同则按照id降序排序
select * from tb_user order by name desc, id desc;

该操作结果为：

三、注意事项：

        如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序。

        3.5 DQL - 分页查询

一、对表中数据进行分页查询的 SQL 语句：

-- 分页查询
select 字段列表 from 表名 limit 起始索引,查询记录数;

        默认起始索引为 0 ，即从 0 开始，公式：起始索引 = （页码 - 1）* 记录数 。

二、实际需求操作：

-- 查询第2页数据,则该起始索引为 3
select * from tb_user limit 3,3;

该操作结果为：

三、注意事项：

        (1) 起始索引从 0 开始，起始索引 = (查询页码 - 1) * 每页显示记录数。

        (2) 分页查询时数据库的方言，不同的数据库有不同都实现，MySQL 中是 limit 。

        (3) 如果查询的是第一页，起始索引可以省略，直接简写为 limit 10 。

        4.0 补充相关的函数

        

if (表达式,tvalue,fvalue):当表达式为 true 时，取值 tvalue;当表达式为 false 时，取值 fvaluecase 表达式 when value1 then result1 [when value2 then result2] [else result] end

 

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.hqwc.cn/news/496480.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

TP6上传图片到OSS（记录贴）

TP6上传图片到OSS（记录贴）

1&#xff0c;先安装&#xff0c;我使用composer安装 在项目的根目录运行composer require aliyuncs/oss-sdk-php 2,安装成功以后vendor目录下可以看到如图&#xff1a; 3&#xff0c;上传图片代码如下&#xff1a; <?php namespace app\controller;use app\BaseControll…
阅读更多...
77. 组合（力扣LeetCode）

77. 组合（力扣LeetCode）

文章目录 77. 组合题目描述回溯算法组合问题的剪枝操作 77. 组合 题目描述 给定两个整数 n 和 k&#xff0c;返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合。 你可以按 任何顺序 返回答案。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;n 4, k 2 输出&#xff1a; [ [2,4], [3,4],…
阅读更多...
农业四情监测设备为什么符合高标准农田建设

农业四情监测设备为什么符合高标准农田建设

TH-Q3随着科技的不断进步&#xff0c;智慧农业正逐渐成为现代农业发展的重要方向。其中&#xff0c;农业四情监测系统以其独特的功能和优势&#xff0c;在高标准农田建设中发挥着越来越重要的作用。 一、农业四情监测系统的概念及功能 农业四情监测系统&#xff0c;顾名思义&am…
阅读更多...
【Linux】进程信号 --- 信号的产生 保存 捕捉递达

【Linux】进程信号 --- 信号的产生 保存 捕捉递达

文章目录 信号的感知信号的结构描述 一、信号的产生1.通过键盘发送信号2.通过系统调用发送信号 二、信号的保存&#xff08;PCB内部的两张位图和一个函数指针数组&#xff09;理解三张数据结构表block pending haldler 三、通过代码编写 理解 信号的保存和递达1.信号集操作的库…
阅读更多...
基于java SSM springboot+redis网上水果超市商城设计和实现以及文档

基于java SSM springboot+redis网上水果超市商城设计和实现以及文档

基于java SSM springbootredis网上水果超市商城设计和实现以及文档 博主介绍&#xff1a;多年java开发经验&#xff0c;专注Java开发、定制、远程、文档编写指导等,csdn特邀作者、专注于Java技术领域 作者主页 央顺技术团队 Java毕设项目精品实战案例《1000套》 欢迎点赞 收藏 …
阅读更多...
分布式一致性算法-Raft

分布式一致性算法-Raft

分布式一致性算法Raft 分布式一致性问题Raft算法细节节点状态节点状态演变选举leader过程日志复制过程 选举leader初始的选举领导者故障后的选举拆分投票 日志复制网络分区 再看分布式一致性问题写在最后 分布式一致性问题 假设有一个单节点的系统&#xff0c;这个系统是一个数…
阅读更多...
【日常聊聊】程序员是如何看待“祖传代码”的?

【日常聊聊】程序员是如何看待“祖传代码”的?

&#x1f34e;个人博客&#xff1a;个人主页 &#x1f3c6;个人专栏&#xff1a;日常聊聊 ⛳️ 功不唐捐&#xff0c;玉汝于成 目录 前言 正文 方向一&#xff1a;祖传代码的历史与文化价值 方向二&#xff1a;祖传代码的技术挑战与机遇 方向三&#xff1a;祖传代码与现…
阅读更多...
【零基础入门TypeScript】对象

【零基础入门TypeScript】对象

目录 句法 示例&#xff1a;对象文字表示法 TypeScript 类型模板 示例&#xff1a;Typescript 类型模板 示例&#xff1a;对象作为函数参数 示例&#xff1a;匿名对象 鸭子打字 例子 对象是包含一组键值对的实例。这些值可以是标量值或函数&#xff0c;甚至是其他对象的…
阅读更多...
react 路由的基本原理及实现

react 路由的基本原理及实现

1. react 路由原理 不同路径渲染不同的组件 有两种实现方式 ● HasRouter 利用hash实现路由切换 ● BrowserRouter 实现h5 API实现路由切换 1. 1 HasRouter 利用hash 实现路由切换 1.2 BrowserRouter 利用h5 Api实现路由的切换 1.2.1 history HTML5规范给我们提供了一个…
阅读更多...
GB28181 —— Ubuntu20.04下使用ZLMediaKit+WVP搭建GB28181流媒体监控平台（连接带云台摄像机）

GB28181 —— Ubuntu20.04下使用ZLMediaKit+WVP搭建GB28181流媒体监控平台（连接带云台摄像机）

最终效果 简介 GB28181协议是视频监控领域的国家标准。该标准规定了公共安全视频监控联网系统的互联结构， 传输、交换、控制的基本要求和安全性要求， 以及控制、传输流程和协议接口等技术要求，是视频监控领域的国家标准。GB28181协议信令层面使用的是SIP（Session Initiatio…
阅读更多...
FPFH特征匹配以及ransac粗配准

FPFH特征匹配以及ransac粗配准

一、代码 Python import open3d as o3d import numpy as npdef extract_points(point_cloud, salient_radius5, non_max_radius5, gamma_210.95, gamma_320.95, min_neighbors6):keypoints o3d.geometry.keypoint.compute_iss_keypoints(point_cloud,salient_radiussalient_…
阅读更多...
【MATLAB源码-第151期】基于matlab的开普勒化算法（KOA）无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。

【MATLAB源码-第151期】基于matlab的开普勒化算法（KOA）无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。

操作环境&#xff1a; MATLAB 2022a 1、算法描述 开普勒优化算法&#xff08;Kepler Optimization Algorithm, KOA&#xff09;是一个虚构的、灵感来自天文学的优化算法&#xff0c;它借鉴了开普勒行星运动定律的概念来设计。在这个构想中&#xff0c;算法模仿行星围绕太阳的…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023