【sql】SQL回顾总结，超级全

SELECT：语句用于从数据库中选取数据

从 "Websites" 表中选取 "name" 和 "country" 列

SELECT name,country FROM Websites

从 "Websites" 表中选取所有列

SELECT * FROM Websites;

SELECT DISTINCT：用于返回唯一不同的值

从 "Websites" 表的 "country" 列中选取唯一不同的值，也就是去掉 "country" 列重复值

SELECT DISTINCT country FROM Websites;

WHERE：用于过滤记录

从 "Websites" 表中选取国家为 "CN" 的所有网站

SELECT * FROM Websites WHERE country='CN'
// 'CN' 文本字段使用了单引号。如果是数值字段，请不要使用引号

 AND & OR：基于一个以上的条件对记录进行过滤

从 "Websites" 表中选取国家为 "CN" 且alexa排名大于 "50" 的所有网站

SELECT * FROM Websites WHERE country='CN' AND alexa > 50;

从 "Websites" 表中选取国家为 "USA" 或者 "CN" 的所有客户

SELECT * FROM Websites WHERE country='USA' OR country='CN'

从 "Websites" 表中选取 alexa 排名大于 "15" 且国家为 "CN" 或 "USA" 的所有网站

SELECT * FROM Websites WHERE alexa > 15 AND (country='CN' OR country='USA')

ORDER BY：用于对结果集进行排序

从 "Websites" 表中选取所有网站，并按照 "alexa" 列排序

SELECT * FROM Websites ORDER BY alexa;

从 "Websites" 表中选取所有网站，并按照 "alexa" 列降序排序

SELECT * FROM Websites ORDER BY alexa DESC;

从 "Websites" 表中选取所有网站，并按照 "country" 和 "alexa" 列排序

SELECT * FROM Websites ORDER BY country,alexa;

 INSERT INTO：用于向表中插入新记录

向 "Websites" 表中插入一个新行

INSERT INTO Websites (name, url, alexa, country) VALUES ('百度','https://www.baidu.com/','4','CN');

向 "Websites" 表的指定的列插入数据

INSERT INTO Websites (name, url, country) VALUES ('stackoverflow', 'http://stackoverflow.com/', 'IND');

UPDATE：用于更新表中的记录

把 "菜鸟教程" 的 alexa 排名更新为 5000，country 改为 USA

UPDATE Websites SET alexa='5000', country='USA' WHERE name='菜鸟教程'

DELETE：用于删除表中的记录

从 "Websites" 表中删除网站名为 "Facebook" 且国家为 USA 的网站

DELETE FROM Websites WHERE name='Facebook' AND country='USA';

 SELECT TOP：用于规定要返回的记录的数目

从 "Websites" 表中选取头两条记录

SELECT * FROM Websites LIMIT 2

从 websites 表中选取前面百分之 50 的记录

SELECT TOP 50 PERCENT * FROM Websites

LIKE：用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式

选取 name 以字母 "G" 开始的所有客户

SELECT * FROM Websites WHERE name LIKE 'G%';

 IN：允许在 WHERE 子句中规定多个值

选取 name 为 "Google" 或 "菜鸟教程" 的所有网站

SELECT * FROM Websites WHERE name IN ('Google','菜鸟教程');
//in 与 = 的转换
select * from Websites where name in ('Google','菜鸟教程');select * from Websites where name='Google' or name='菜鸟教程'

BETWEEN：用于选取介于两个值之间的数据范围内的值

选取 alexa 介于 1 和 20 之间的所有网站

SELECT * FROM Websites WHERE alexa BETWEEN 1 AND 20;

不在上面实例范围内的所有网站 

SELECT * FROM Websites WHERE alexa NOT BETWEEN 1 AND 20;

选取 alexa 介于 1 和 20 之间但 country 不为 USA 和 IND 的所有网站

SELECT * FROM Websites WHERE (alexa BETWEEN 1 AND 20) AND country NOT IN ('USA', 'IND');

通配符：用于替代字符串中的任何其他字符

%替代 0 个或多个字符
_替代一个字符
[word]字符列中的任何单一字符
[^word]  或  [!word]不在字符列中的任何单一字符

选取 name 以 "G" 开始，然后是一个任意字符，然后是 "o"，然后是一个任意字符，然后是 "le" 的所有网站 

SELECT * FROM Websites WHERE name LIKE 'G_o_le';

别名：可以为表名称或列名称指定别名

指定了两个别名，一个是 name 列的别名，一个是 country 列的别名

SELECT name AS n, country AS c FROM Websites;

INNER JOIN：在表中存在至少一个匹配时返回行

将返回所有网站的访问记录

SELECT Websites.name, access_log.count, access_log.date FROM Websites INNER JOIN access_log
ON Websites.id=access_log.site_id ORDER BY access_log.count;

在使用 join 时，on 和 where 条件的区别

  • on 条件是在生成临时表时使用的条件，它不管 on 中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。
  • where 条件是在临时表生成好后，再对临时表进行过滤的条件。这时已经没有 left join 的含义（必须返回左边表的记录）了，条件不为真的就全部过滤掉。

LEFT JOIN：从左表返回所有的行。如果右表中没有匹配，则结果为 NULL 

Websites 作为左表，access_log 作为右表

SELECT Websites.name, access_log.count, access_log.date FROM Websites LEFT JOIN access_log
ON Websites.id=access_log.site_id ORDER BY access_log.count DESC;

RIGHT JOIN：从右表返回所有的行，即使左表中没有匹配。如果左表中没有匹配，则结果为 NULL

 Websites 作为左表，access_log 作为右表

SELECT websites.name, access_log.count, access_log.date FROM websites RIGHT JOIN access_log
ON access_log.site_id=websites.id ORDER BY access_log.count DESC;

UNION：符合并两个或多个 SELECT 语句的结果

从 "Websites" 和 "apps" 表中选取所有不同的country（只有不同的值）

SELECT country FROM Websites UNION SELECT country FROM apps ORDER BY country
//UNION 不能用于列出两个表中所有的country

 CREATE DATABASE：用于创建数据库

创建一个名为 "my_db" 的数据库

CREATE DATABASE my_db

 CREATE TABLE：用于创建数据库中的表

创建一个名为 "Persons" 的表，包含五列：PersonID、LastName、FirstName、Address 和 City

CREATE TABLE Persons
(
PersonID int,
LastName varchar(255),
FirstName varchar(255),
Address varchar(255),
City varchar(255)
)

NOT NULL 约束：强制列不接受 NULL 值

UNIQUE 约束：唯一标识数据库表中的每条记录

PRIMARY KEY 约束：唯一标识数据库表中的每条记录。

  • UNIQUE 和 PRIMARY KEY 约束均为列或列集合提供了唯一性的保证。PRIMARY KEY 约束拥有自动定义的 UNIQUE 约束。
  • 请注意，每个表可以有多个 UNIQUE 约束，但是每个表只能有一个 PRIMARY KEY 约束。

FOREIGN KEY 约束：一个表中的 FOREIGN KEY 指向另一个表中的 UNIQUE KEY(唯一约束的键) 

AUTO INCREMENT：会在新记录插入表中时生成一个唯一的数字

AVG() 函数：返回数值列的平均值

从 "access_log" 表的 "count" 列获取平均值

SELECT AVG(count) AS CountAverage FROM access_log;

选择访问量高于平均访问量的 "site_id" 和 "count"

SELECT site_id, count FROM access_log
WHERE count > (SELECT AVG(count) FROM access_log);

COUNT() 函数：返回匹配指定条件的行数

计算 "access_log" 表中 "site_id"=3 的总访问量

SELECT COUNT(count) AS nums FROM access_log WHERE site_id=3;

计算 "access_log" 表中总记录数

SELECT COUNT(*) AS nums FROM access_log;

FIRST() 函数：返回指定的列中第一个记录的值

选取 "Websites" 表的 "name" 列中第一个记录的值

SELECT name AS FirstSite FROM Websites LIMIT 1;

LAST() 函数：返回指定的列中最后一个记录的值

选取 "Websites" 表的 "name" 列中最后一个记录的值

SELECT name FROM Websites ORDER BY id DESC LIMIT 1;

MAX() 函数：返回指定列的最大值

 "Websites" 表的 "alexa" 列获取最大值

ELECT MAX(alexa) AS max_alexa FROM Websites

MIN() 函数：返回指定列的最小值

从 "Websites" 表的 "alexa" 列获取最小值

SELECT MIN(alexa) AS min_alexa FROM Websites

SUM() 函数：返回数值列的总数

查找 "access_log" 表的 "count" 字段的总数

SELECT SUM(count) AS nums FROM access_log

GROUP BY：结合一些聚合函数来使用，根据一个或多个列对结果集进行分组

统计 access_log 各个 site_id 的访问量

SELECT site_id, SUM(access_log.count) AS nums FROM access_log GROUP BY site_id

 GROUP BY 多表连接

SELECT Websites.name,COUNT(access_log.aid) AS nums FROM access_log
LEFT JOIN Websites ON access_log.site_id=Websites.id GROUP BY Websites.name

HAVING：可以让我们筛选分组后的各组数据；在 SQL 中增加 HAVING 子句原因是，WHERE 关键字无法与聚合函数一起使用

想要查找总访问量大于 200 的网站

SELECT Websites.name, Websites.url, SUM(access_log.count) AS nums FROM (access_log
INNER JOIN Websites ON access_log.site_id=Websites.id)
GROUP BY Websites.name HAVING SUM(access_log.count) > 200

想要查找总访问量大于 200 的网站，并且 alexa 排名小于 200

SELECT Websites.name, SUM(access_log.count) AS nums FROM Websites
INNER JOIN access_log ON Websites.id=access_log.site_id
WHERE Websites.alexa < 200  GROUP BY Websites.name
HAVING SUM(access_log.count) > 200;

where 和having之后都是筛选条件，但是有区别的

  • where在group by前， having在group by 之后
  • 聚合函数（avg、sum、max、min、count），不能作为条件放在where之后，但可以放在having之后

UCASE() 函数：把字段的值转换为大写

从 "Websites" 表中选取 "name" 和 "url" 列，并把 "name" 列的值转换为大写

SELECT UCASE(name) AS site_title, url FROM Websites;

LCASE() 函数：把字段的值转换为小写

从 "Websites" 表中选取 "name" 和 "url" 列，并把 "name" 列的值转换为小写

SELECT LCASE(name) AS site_title, url FROM Websites

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/7202.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

js 复制对象排序乱了

js 复制对象排序乱了

表格需要根据对象的key来渲染表头&#xff0c;在控制台查看到数组中的对象的属性排序是正确的&#xff0c;但是右键复制其中一个对象再打印出来&#xff0c;发现乱序了&#xff0c;使用Object.keys输出也是乱序的。 1.问题 原数组如下&#xff1a; 可以看到对象中2026在2025之…
阅读更多...
留学生如何利用好Chat GPT，助力留学生活？

留学生如何利用好Chat GPT，助力留学生活？

目录 01.什么是Chat GPT &#xff1f; 02.Chat GPT使用的问题 03.Chat GPT为留学生活提供了哪些便利&#xff1f; 04.海外院校对Chat GPT的态度 禁止使用 允许使用 05.如何正确使用呢&#xff1f; 07.使用技巧 08.使用的注意事项 寄语 01.什么是Chat GPT &#xff1f;…
阅读更多...
【Docker】基于jib插件，实现Docker部署springboot项目

【Docker】基于jib插件，实现Docker部署springboot项目

文章目录 创建springboot项目jib插件介绍使用打tar包 Docker部署springboot项目 在工作中&#xff0c;作为一名后端开发人员&#xff0c;项目部署运维的事我们可能都要同时干&#xff0c;今天想跟大家聊聊关于springboot项目使用docker部署相关操作。后期还会跟大家分享docker-…
阅读更多...
【前端】案例1 轮播图【HTML/CSS/JS】+JQ

【前端】案例1 轮播图【HTML/CSS/JS】+JQ

引入JQ <script src"https://cdn.staticfile.org/jquery/1.10.2/jquery.min.js"></script>CSS代码 /* 轮播图部分 */.two_content {width: 100%;height: 490px;position: relative;overflow: hidden;cursor: pointer;z-index: 1;}.bigimages {width: 10…
阅读更多...
【ARM】-异常与中断

【ARM】-异常与中断

文章目录 中断中断请求、中断源中断服务程序保存现场、恢复现场中断仲裁、中断优先级中断嵌套 异常广义上的异常同步异常异步异常精确异步异常&#xff08;Precise Asynchronous Exception&#xff09;非精确异步异常&#xff08;Imprecise Asynchronous Exception&#xff09;…
阅读更多...
复杂onnx解决方案（以sparseconv为例）

复杂onnx解决方案（以sparseconv为例）

目录 前言1. 稀疏卷积2. Sparse Convolution Model2.1 输入数据模型2.2 卷积核2.3 输出的定义2.4 计算流程2.4.1 构建 hash table2.4.2 构建 Rulebook2.4.3 在GPU上计算Pipeline 2.5 Summary 3. SCN导出3.1 实现trace3.2 导出onnx3.3 CenterPoint SCN导出3.4 执行图的构建3.5 o…
阅读更多...
Scrapy框架之Docker 安装 MongoDB

Scrapy框架之Docker 安装 MongoDB

目录 Docker安装 MongoDB Docker 安装 MongoDB 第一次 MongoDB基础命令 算机存储数据的概念 查看数据库 切换数据库/创建数据库 删除当前数据库 创建集合 查看集合 删除集合 数据的增加 样例 数据的更新 举例 Docker安装 MongoDB Docker Docker 是一个开源的应…
阅读更多...
Raft算法之Leader选举

Raft算法之Leader选举

Raft算法之Leader选举 一、Leader选举概述 Raft 使用心跳&#xff08;heartbeat&#xff09;触发Leader选举。当服务器启动时&#xff0c;初始化为Follower。Leader向所有Followers周期性发送heartbeat。如果Follower在选举超时时间内没有收到Leader的heartbeat&#xff0c;就…
阅读更多...
【近场社交项目】数据库系统期末设计——需求分析部分

【近场社交项目】数据库系统期末设计——需求分析部分

【近场社交项目】数据库系统设计——需求分析&#x1f60e; 前言&#x1f64c;1.需求求分析(用户部分为例&#xff09;1.2用户数据字典1.2.1用户信息表&#xff08;数据结构&#xff09;&#xff1a;数据项间的关系和结构定义&#xff1a; 1.2.2.个人资料表&#xff08;数据结构…
阅读更多...
针对苹果macOS恶意软件RustBucket，现有防病毒工具难以有效检测

针对苹果macOS恶意软件RustBucket，现有防病毒工具难以有效检测

恶意软件在苹果 macOS 平台上呈现激增趋势&#xff0c;最新由安全公司 Elastic 的研究人员曝光了一个名为 RustBucket的木马。该恶意软件可隐藏在受害者设备中&#xff0c;并自动调整配置&#xff0c;以规避安全检测&#xff0c;难以被发现。 据了解&#xff0c;一种使用 Apple…
阅读更多...
0基础学习VR全景平台篇 第52篇：高级功能-开场加载！

0基础学习VR全景平台篇 第52篇：高级功能-开场加载！

大家好&#xff0c;欢迎观看蛙色VR官方系列——后台使用课程&#xff01; 本期为大家带来蛙色VR平台&#xff0c;高级功能-开场加载&#xff01; 功能位置示意 一、本功能将用在哪里&#xff1f; 开场加载&#xff0c;指作品制作上线&#xff0c;观看者打开VR漫游作品首先看到…
阅读更多...
漏洞复现|Kyan密码泄露/命令执行漏洞

漏洞复现|Kyan密码泄露/命令执行漏洞

0x01阅读须知 所有发布的技术文章仅供参考&#xff0c;未经授权请勿利用文章中的技术内容对任何计算机系统进行入侵操作&#xff0c;否则对他人或单位而造成的直接或间接后果和损失&#xff0c;均由使用者本人负责。 郑重声明&#xff1a;本文所提供的工具与思路仅用于学习与…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023