表与记录的增删改查

约束条件

default默认值

# 补充知识点  插入数据的时候可以指定字段
create table t1(
	id int,
    name char(16)
);
insert into t1(name,id) values('jason',1);

create table t2(
	id int,
    name char(16),
    gender enum('male','female','others') default 'male'
);
insert into t2(id,name) values(1,'jason');
insert into t2 values(2,'egon','female');

unique唯一

# 单列唯一
create table t3(
	id int unique,
    name char(16)
);
insert into t3 values(1,'jason'),(1,'egon');
insert into t3 values(1,'jason'),(2,'egon');

# 联合唯一
"""
ip和port
单个都可以重复 但是加载一起必须是唯一的
"""
create table t4(
	id int,
    ip char(16),
    port int,
    unique(ip,port)
);
insert into t4 values(1,'127.0.0.1',8080);
insert into t4 values(2,'127.0.0.1',8081);
insert into t4 values(3,'127.0.0.2',8080);
insert into t4 values(4,'127.0.0.1',8080);  报错

primary key主键

"""
1.单单从约束效果上来看primary key等价于not null + unique
非空且唯一!!!
"""
create table t5(id int primary key);
insert into t5 values(null);  报错
insert into t5 values(1),(1);  报错
insert into t5 values(1),(2); 

"""
2.它除了有约束效果之外 它还是Innodb存储引擎组织数据的依据
Innodb存储引擎在创建表的时候必须要有primary key
因为它类似于书的目录 能够帮助提示查询效率并且也是建表的依据
"""
# 1 一张表中有且只有一个主键 如果你没有设置主键 那么会从上往下搜索直到遇到一个非空且唯一的字段将它自动升级为主键
create table t6(
	id int,
    name char(16),
    age int not null unique,
    addr char(32) not null unique
);

# 2 如果表中没有主键也没有其他任何的非空且唯一字段 那么Innodb会采用自己内部提供的一个隐藏字段作为主键,隐藏意味着你无法使用到它 就无法提示查询速度

# 3 一张表中通常都应该有一个主键字段 并且通常将id/uid/sid字段作为主键
# 单个字段主键
create table t5(
    id int primary key
	name char(16)
);
# 联合主键(多个字段联合起来作为表的主键 本质还是一个主键)
create table t7(
    ip char(16),
    port int,
    primary key(ip,port)
);

"""
也意味着 以后我们在创建表的时候id字段一定要加primary key
"""

auto_increment自增

# 当编号特别多的时候 人为的去维护太麻烦
create table t8(
	id int primary key auto_increment,
    name char(16)
);
insert into t8(name) values('jason'),('egon'),('kevin');

# 注意auto_increment通常都是加在主键上的 不能给普通字段加
create table t9(
	id int primary key auto_increment,
    name char(16),
    cid int auto_increment
);
ERROR 1075 (42000): Incorrect table definition; there can be only one auto column and it must be defined as a key

结论

"""
以后在创建表的id(数据的唯一标识id、uid、sid)字段的时候
id int primary key auto_increment
"""

补充

delete from t1  删除表中数据后 主键的自增不会停止

truncate t1  清空表数据并且重置主键

表与表之间建关系

"""
定义一张员工表 表中有很多字段
id name gender dep_name dep_desc
"""
# 1 该表的组织结构不是很清晰(可忽视)
# 2 浪费硬盘空间(可忽视)
# 3 数据的扩展性极差(无法忽视的)

# 如何优化?
"""上述问题就类似于你将所有的代码都写在了一个py文件中"""
将员工表拆分  员工表和部门表

外键

"""
外键就是用来帮助我们建立表与表之间关系的
foreign key
"""

表关系

"""
表与表之间最多只有四种关系
	一对多关系
		在MySQL的关系中没有多对一一说
		一对多 多对一 都叫一对多!!!
	多对多关系
	一对一关系
	没有关系
"""

一对多关系

"""
判断表与表之间关系的时候 前期不熟悉的情况下 一定要按照我给你的建议
换位思考  分别站在两张表的角度考虑

员工表与部门表为例
	先站在员工表
		思考一个员工能否对应多个部门(一条员工数据能否对应多条部门数据)
			不能!!!
			(不能直接得出结论 一定要两张表都考虑完全)
	再站在部门表
		思考一个部门能否对应多个员工(一个部门数据能否对应多条员工数据)
			能!!!
	得出结论
		员工表与部门表示单向的一对多
		所以表关系就是一对多
"""
foreign key
	1 一对多表关系   外键字段建在多的一方
    2 在创建表的时候 一定要先建被关联表 
    3 在录入数据的时候 也必须先录入被关联表
# SQL语句建立表关系
create table dep(
	id int primary key auto_increment,
    dep_name char(16),
    dep_desc char(32)
);

create table emp(
	id int primary key auto_increment,
    name char(16),
    gender enum('male','female','others') default 'male',
    dep_id int,
    foreign key(dep_id) references dep(id)
);
insert into dep(dep_name,dep_desc) values('sb教学部','教书育人'),('外交部','多人外交'),('nb技术部','技术能力有限部门');
insert into emp(name,dep_id) values('jason',2),('egon',1),('tank',1),('kevin',3);


# 修改dep表里面的id字段
update dep set id=200 where id=2;  不行
# 删除dep表里面的数据
delete from dep;  不行

# 1 先删除教学部对应的员工数据 之后再删除部门
	操作太过繁琐
    
# 2 真正做到数据之间有关系
	更新就同步更新
    删除就同步删除
"""
级联更新   >>>   同步更新
级联删除   >>>   同步删除
"""
create table dep(
	id int primary key auto_increment,
    dep_name char(16),
    dep_desc char(32)
);

create table emp(
	id int primary key auto_increment,
    name char(16),
    gender enum('male','female','others') default 'male',
    dep_id int,
    foreign key(dep_id) references dep(id) 
    on update cascade  # 同步更新
    on delete cascade  # 同步删除
);
insert into dep(dep_name,dep_desc) values('sb教学部','教书育人'),('外交部','多人外交'),('nb技术部','技术能力有限部门');
insert into emp(name,dep_id) values('jason',2),('egon',1),('tank',1),('kevin',3);

多对多

"""
图书表和作者表
"""
create table book(
	id int primary key auto_increment,
    title varchar(32),
    price int,
    author_id int,
    foreign key(author_id) references author(id) 
    on update cascade  # 同步更新
    on delete cascade  # 同步删除
);
create table author(
	id int primary key auto_increment,
    name varchar(32),
    age int,
    book_id int,
    foreign key(book_id) references book(id) 
    on update cascade  # 同步更新
    on delete cascade  # 同步删除
);
"""
按照上述的方式创建 一个都别想成功!!!
其实我们只是想记录书籍和作者的关系
针对多对多字段表关系 不能在两张原有的表中创建外键
需要你单独再开设一张 专门用来存储两张表数据之间的关系
"""
create table book(
	id int primary key auto_increment,
    title varchar(32),
    price int
);
create table author(
	id int primary key auto_increment,
    name varchar(32),
    age int
);
create table book2author(
	id int primary key auto_increment,
    author_id int,
    book_id int,
    foreign key(author_id) references author(id) 
    on update cascade  # 同步更新
    on delete cascade,  # 同步删除
    foreign key(book_id) references book(id) 
    on update cascade  # 同步更新
    on delete cascade  # 同步删除
);

一对一

"""
id name age addr phone hobby email........
如果一个表的字段特别多 每次查询又不是所有的字段都能用得到
将表一分为二  
	用户表
		用户表
			id name age
		用户详情表
			id addr phone hobby email........
	
	站在用户表
		一个用户能否对应多个用户详情   不能!!!
	站在详情表
		一个详情能否属于多个用户      不能!!!
	结论:单向的一对多都不成立 那么这个时候两者之间的表关系
		就是一对一
		或者没有关系(好判断)

客户表和学生表
	在你们报名之前你们是客户端
	报名之后是学生(期间有一些客户不会报名)
"""

一对一 外键字段建在任意一方都可以 但是推荐你建在查询频率比较高的表中
create table authordetail(
	id int primary key auto_increment,
    phone int,
    addr varchar(64)
);
create table author(
	id int primary key auto_increment,
    name varchar(32),
    age int,
    authordetail_id int unique,
    foreign key(authordetail_id) references authordetail(id) 
    on update cascade  # 同步更新
    on delete cascade  # 同步删除
)

总结

"""
表关系的建立需要用到foreign key
	一对多
		外键字段建在多的一方
	多对多
		自己开设第三张存储
	一对一
		建在任意一方都可以 但是推荐你建在查询频率较高的表中

判断表之间关系的方式
	换位思考!!!
		员工与部门
	
		图书与作者
	
		作者与作者详情
"""

修改表

# MySQL对大小写是不敏感的
"""
1 修改表名
	alter table 表名 rename 新表名;

2 增加字段
	alter table 表名 add 字段名 字段类型(宽度)  约束条件;
	alter table 表名 add 字段名 字段类型(宽度)  约束条件 first;
	alter table 表名 add 字段名 字段类型(宽度)  约束条件 after 字段名;

3 删除字段
	alter table 表名 drop 字段名;

4 修改字段
	alter table 表名 modify 字段名 字段类型(宽度) 约束条件;
	
	alter table 表名 change 旧字段名 新字段名 字段类型(宽度) 约束条件;
	
"""

复制表

"""
我们sql语句查询的结果其实也是一张虚拟表
"""
create table 表名 select * from 旧表;  不能复制主键 外键 ...

create table new_dep2 select * from dep where id>3;

前期表准备

create table emp(
  id int not null unique auto_increment,
  name varchar(20) not null,
  sex enum('male','female') not null default 'male', #大部分是男的
  age int(3) unsigned not null default 28,
  hire_date date not null,
  post varchar(50),
  post_comment varchar(100),
  salary double(15,2),
  office int, #一个部门一个屋子
  depart_id int
);

#插入记录
#三个部门:教学,销售,运营
insert into emp(name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values
('jason','male',18,'20170301','张江第一帅形象代言',7300.33,401,1), #以下是教学部
('tom','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),
('kevin','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),
('tony','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),
('owen','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),
('jack','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),
('jenny','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),
('sank','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1),
('哈哈','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是销售部门
('呵呵','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2),
('西西','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2),
('乐乐','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2),
('拉拉','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2),
('僧龙','male',28,'20160311','operation',10000.13,403,3), #以下是运营部门
('程咬金','male',18,'19970312','operation',20000,403,3),
('程咬银','female',18,'20130311','operation',19000,403,3),
('程咬铜','male',18,'20150411','operation',18000,403,3),
('程咬铁','female',18,'20140512','operation',17000,403,3);


# 当表字段特别多 展示的时候错乱 可以使用G分行展示
select * from empG;

# 个别同学的电脑在插入中文的时候还是会出现乱码或者空白的现象 你可以将字符编码统一设置成GBK

几个重要关键字的执行顺序

# 书写顺序
select id,name from emp where id > 3;
# 执行顺序
from
where
select

"""
虽然执行顺序和书写顺序不一致 你在写sql语句的时候可能不知道怎么写
你就按照书写顺序的方式写sql
	select * 先用*号占位
	之后去补全后面的sql语句
	最后将*号替换后你想要的具体字段
	
	明天会一直使用 这里先理解
"""

where筛选条件

# 作用:是对整体数据的一个筛选操作
# 1.查询id大于等于3小于等于6的数据
select id,name,age from emp where id>=3 and id<=6;
select id,name from emp where id between 3 and 6;  两者等价

# 2.查询薪资是20000或者18000或者17000的数据
select * from emp where salary=20000 or salary=18000 or salary=17000;
select * from emp where salary in (20000,18000,17000);

# 3.查询员工姓名中包含字母o的员工的姓名和薪资
"""
模糊查询
	like
		%  匹配任意多个字符
		_  匹配任意单个字符
"""
select name,salary from emp where name like '%o%';

# 4.查询员工姓名是由四个字符组成的 姓名和薪资  char_length()   _
select name,salary from emp where name like '____';
select name,salary from emp where char_length(name) = 4;

# 5.查询id小于3或者id大于6的数据
select * from emp where id not between 3 and 6;

# 6.查询薪资不在20000,18000,17000范围的数据
select * from emp where salary not in (20000,18000,17000);

# 7.查询岗位描述为空的员工姓名和岗位名  针对null不用等号 用is
select name,post from emp where post_comment = NULL;
select name,post from emp where post_comment is NULL;

group by分组

# 分组实际应用场景  分组应用场景非常的多
	男女比例
    部门平均薪资
    部门秃头率
    国家之间数据统计

# 1	按照部门分组
select * from emp group by post;
"""
分组之后 最小可操作单位应该是组 还不再是组内的单个数据
	上述命令在你没有设置严格模式的时候是可正常执行的 返回的是分组之后 每个组的第一条数据 但是这不符合分组的规范:分组之后不应该考虑单个数据 而应该以组为操作单位(分组之后 没办法直接获取组内单个数据)
	如果设置了严格模式 那么上述命令会直接报错 
"""
set global sql_mode = 'strict_trans_tables,only_full_group_by';

设置严格模式之后  分组 默认只能拿到分组的依据
select post from emp group by post;  
按照什么分组就只能拿到分组 其他字段不能直接获取 需要借助于一些方法(聚合函数)


"""
什么时候需要分组啊???
	关键字 
		每个 平均 最高 最低 
	
	聚合函数
		max
		min
		sum
		count
		avg
"""
# 1.获取每个部门的最高薪资
select post,max(salary) from emp group by post;
select post as '部门',max(salary) as '最高薪资' from emp group by post;
select post '部门',max(salary) '最高薪资' from emp group by post;
# as可以给字段起别名 也可以直接省略不写 但是不推荐 因为省略的话语意不明确 容易错乱

# 2.获取每个部门的最低薪资
select post,min(salary) from emp group by post;
# 3.获取每个部门的平均薪资
select post,avg(salary) from emp group by post;
# 4.获取每个部门的工资总和
select post,sum(salary) from emp group by post;
# 5.获取每个部门的人数
select post,count(id) from emp group by post;  # 常用 符合逻辑
select post,count(salary) from emp group by post;
select post,count(age) from emp group by post;
select post,count(post_comment) from emp group by post;  null不行

# 6.查询分组之后的部门名称和每个部门下所有的员工姓名 
# group_concat不单单可以支持你获取分组之后的其他字段值 还支持拼接操作
select post,group_concat(name) from emp group by post;
select post,group_concat(name,'_DSB') from emp group by post;
select post,group_concat(name,':',salary) from emp group by post;
# concat不分组的时候用 
select concat('NAME:',name),concat('SAL:',salary) from emp;

# 补充 as语法不单单可以给字段起别名 还可以给表临时起别名
select emp.id,emp.name from emp;  
select emp.id,emp.name from emp as t1;   报错
select t1.id,t1.name from emp as t1;

# 查询每个人的年薪  12薪
select name,salary*12 from emp;

分组注意事项

# 关键字where和group by同时出现的时候group by必须在where的后面
where先对整体数据进行过滤之后再分组操作
where筛选条件不能使用聚合函数
select id,name,age from emp where max(salary) > 3000;

select max(salary) from emp;  # 不分组 默认整体就是一组

# 统计各部门年龄在30岁以上的员工平均薪资
	1 先求所有年龄大于30岁的员工
    	select * from emp where age>30;
    2 再对结果进行分组
     	select * from emp where age>30 group by post;
    
    select post,avg(salary) from emp where age>30 group by post;

having分组之后的筛选条件

"""
having的语法根where是一致的
只不过having是在分组之后进行的过滤操作
即having是可以直接使用聚合函数的
"""
# 统计各部门年龄在30岁以上的员工平均工资并且保留平均薪资大于10000的部门
select post,avg(salary) from emp 
		where age>30 
    	group by post
        having avg(salary) > 10000
        ;

distinct去重

"""
一定要注意 必须是完全一样的数据才可以去重!!!
一定不要将逐渐忽视了 有逐渐存在的情况下 是不可能去重的
[
{'id':1,'name':'jason','age':18},
{'id':2,'name':'jason','age':18},
{'id':3,'name':'egon','age':18}
]
ORM  对象关系映射   让不懂SQL语句的人也能够非常牛逼的操作数据库
表								类
一条条的数据						对象
字段对应的值						对象的属性

你再写类 就意味着在创建表
用类生成对象 就意味着再创建数据
对象点属性 就是在获取数据字段对应的值
目的就是减轻python程序员的压力 只需要会python面向对象的知识点就可以操作MySQL
"""
select distinct id,age from emp;
select distinct age from emp;

order by排序

select * from emp order by salary;
select * from emp order by salary asc;
select * from emp order by salary desc;
"""
order by默认是升序  asc 该asc可以省略不写
也可以修改为降序     desc
"""
select * from emp order by age desc,salary asc;
# 先按照age降序排  如果碰到age相同 则再按照salary升序排

# 统计各部门年龄在10岁以上的员工平均工资并且保留平均薪资大于1000的部门,然后对平均工资降序排序
	select post,avg(salary) from emp 
		where age>10 
    	group by post
        having avg(salary) > 1000
        order by avg(salary) desc
        ;

limit限制展示条数

select * from emp;
"""针对数据过多的情况 我们通常都是做分页处理"""
select * from emp limit 3;  # 只展示三条数据

select * from emp limit 0,5;
select * from emp limit 5,5;
第一个参数是起始位置
第二个参数是展示条数

正则

select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$';

多表操作

前期表准备

#建表
create table dep(
id int,
name varchar(20) 
);

create table emp(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
sex enum('male','female') not null default 'male',
age int,
dep_id int
);

#插入数据
insert into dep values
(200,'技术'),
(201,'人力资源'),
(202,'销售'),
(203,'运营');

insert into emp(name,sex,age,dep_id) values
('jason','male',18,200),
('egon','female',48,201),
('kevin','male',18,201),
('nick','male',28,202),
('owen','male',18,203),
('jerry','female',18,204);

表查询

select * from dep,emp;  # 结果   笛卡尔积
"""
了解即可 不知道也没关系
"""

select * from emp,dep where emp.dep_id = dep.id;

"""
MySQL也知道 你在后面查询数据过程中 肯定会经常用到拼表操作 
所以特地给你开设了对应的方法
	inner join  内连接
	left join   左连接
	right join  右连接
	union		全连接
"""
# inner join  内连接
select * from emp inner join dep on emp.dep_id = dep.id;
# 只拼接两张表中公有的数据部分

# left join   左连接
select * from emp left join dep on emp.dep_id = dep.id;
# 左表所有的数据都展示出来 没有对应的项就用NULL

# right join  右连接
select * from emp right join dep on emp.dep_id = dep.id;
# 右表所有的数据都展示出来 没有对应的项就用NULL

# union		全连接  左右两表所有的数据都展示出来
select * from emp left join dep on emp.dep_id = dep.id
union
select * from emp right join dep on emp.dep_id = dep.id;

子查询

"""
子查询就是我们平时解决问题的思路
	分步骤解决问题
		第一步
		第二步
		...
将一个查询语句的结果当做另外一个查询语句的条件去用
"""
# 查询部门是技术或者人力资源的员工信息
	1 先获取部门的id号
    2 再去员工表里面筛选出对应的员工
    select id from dep where name='技术' or name = '人力资源';
    
    select name from emp where dep_id in (200,201);
    
    
    select * from emp where dep_id in (select id from dep where name='技术' or name = '人力资源');

总结

表的查询结果可以作为其他表的查询条件
也可以通过起别名的方式把它作为一个张虚拟表根其他表关联

"""
多表查询就两种方式
	先拼接表再查询
	子查询 一步一步来
"""
原文地址:https://www.cnblogs.com/lgh8023/p/13603832.html