MySQL常用查询

一、单表查询

1. 查询所有 *

mysql> select * from student;

2. 查询选中字段记录

mysql> select s_name from student;

3. 条件查询 where

mysql> select s_name from student where s_id<5;

4. 查询后为字段重命名 as

mysql> select s_name as 名字 from student;

5. 模糊查询 like

%匹配多个字符

mysql> select s_name as 姓名 from student where s_name like '李%';

_匹配一个字符

mysql> select s_name as 姓名 from student where s_name like '李_';

6. 排序（默认升序） order by 以某个字段为主进行排序

升序 asc （asc可以不写）

mysql> select * from student order by sc_id asc;

降序 desc

mysql> select * from student order by sc_id desc;

7. 限制显示数据数量 limit

limit 只接一个数字n时表示显示前面n行

mysql> select * from student limit 5;

limit 接两个数字m，n时表示显示第m行（不包括第m行）之后的n行

mysql> select * from student limit 2,4;

8. 常用聚合函数

mysql> select * from details;

最大值 max

mysql> select max(age) from details;

最小值 min

mysql> select min(age) from details;

求和 sum

mysql> select sum(age) from details;

平均值 avg

mysql> select avg(age) from details;

四舍五入 round

mysql> select round(avg(age)) from details;

统计 count

mysql> select count(address) from details;

注1：

1、count(1)：可以统计表中所有数据，不统计所有的列，用1代表代码行，在统计结果中包含列字段为null的数据；

2、count(字段)：只包含列名的列，统计表中出现该字段的次数，并且不统计字段为null的情况；

3、count(*)：统计所有的列，相当于行数，统计结果中会包含字段值为null的列；

注2：count执行效率

列名为主键，count(列名)比count(1)快；列名不为主键，count(1)会比count(列名)快；

如果表中多个列并且没有主键，则count(1)的执行效率优于count(*)；

如果有主键，则select count(主键)的执行效率是最优的；如果表中只有一个字段，则select count(*)最优。

例：

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(5) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(10) DEFAULT NULL,
  `password` varchar(10) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=latin1

测试数据为：

1 name1 123456
2 name2 123456
3 name3 123456
4 name4 NULL

进行查询：

mysql>select count(*) from `user`
mysql>select count(name) from `user`
mysql>select count(password) from `user`

得到的结果：4,4,3

原因：

1，count(*)是对行数目进行计数，所以结果为4。
2，count(column_name)是对列中不为空的行进行计数，所以count(name)=4，而count(password)=3。

9. 分组查询 group by

筛选条件使用having，having后接条件必须是select后存在的字段

mysql> select age,count(age) from details group by age having age>30;

以age为组统计每个age的人数最后筛选出age大于30的

二、子查询（嵌套查询）

mysql> select * from details where age>(select avg(age) from details);

查询所有age大于平均年龄的信息

三、关联查询

内连接 inner join

无条件内连接又称笛卡尔连接

mysql> select * from student inner join college;

有条件内连接在无条件基础上，on接条件

mysql> select * from student inner join college on sc_id=c_id;

外连接

左外连接 left join

以左表为基准，右表没有对应数据以null填充，多余数据去除

mysql> select * from tb1 left join tb2 on id=t_id;

 mysql> select * from tb2 left join tb1 on id=t_id;

右外连接 right join

以右表为基准，左表没有对应数据以null填充，多余数据去除

mysql> select * from tb1 right join tb2 on id=t_id;

mysql> select * from tb2 right join tb1 on id=t_id;

派生表必须命名 as

mysql> select * from (select * from details where age>30) as a left join student on d_id=s_id;

四、去重 distinct 的用法

在使用MySQL时，有时需要查询出某个字段不重复的记录，这时可以使用mysql提供的distinct这个关键字来过滤重复的记录，但是实际中我们往往用distinct来返回不重复字段的条数（count(distinct id)）,其原因是distinct只能返回他的目标字段，而无法返回其他字段，

在使用distinct的过程中主要注意一下几点：

在对字段进行去重的时候，要保证distinct在所有字段的最前面
如果distinct关键字后面有多个字段时，则会对多个字段进行组合去重，只有多个字段组合起来的值是相等的才会被去重

下面我们通过在开发过程中经常遇到的一些关于distinct的实例来加深大家对该关键字用法的理解：

数据库表结构和数据如下图所示：

对单个字段进行去重sql

select distinct  age from user;

查询结果
age
10
20
30

对多个字段进行去重sql：

select distinct name,age from user;

查询结果
name    age
One    10
Zero    20
Two    20
Four    30
One    30

对多个字段进行去重并求count的sql(实际中我们往往用distinct来返回不重复字段的条数（count(distinct id)）,其原因是distinct只能返回他的目标字段，而无法返回其他字段)：

select count(distinct name,age) as total from user;

查询结果
total
5

对select * 进行去重

select distinct * from user;

由于 * 代表所有字段，所以该sql和 select distinct id，name，age，sign from user 语义相同

查询结果：
id        name    age        sign
1        One        10        梦想要有的，万一实现了呢
2        Zero    20        http://www.chaoshizhushou.com
3        Two        20        OneZeroTwoFour
4        Four    30        加油
5        One        30        学习才是硬道理
6        Four    30        一日三省吾身

如果sql这样写：select id,distinct name from user，这样mysql会报错，因为distinct必须放在要查询字段的开头。

所以一般distinct用来查询不重复记录的条数。

如果要查询不重复的记录，有时候可以用group by ：

select id,name from user group by name;

五、group by 的用法

1. group by的常规用法

group by的常规用法是配合聚合函数，利用分组信息进行统计，常见的是配合max等聚合函数筛选数据后分析，以及配合having进行筛选后过滤。

聚合函数max
select max(user_id),grade from user_info group by grade ;

这条sql的含义很明确，将数据按照grade字段分组，查询每组最大的user_id以及当前组内容。注意，这里分组条件是grade，查询的非聚合条件也是grade。这里不产生冲突。

having

select max(user_id),grade from user_info group by grade having grade>'A'

这条sql与上面例子中的基本相同，不过后面跟了having过滤条件。将grade不满足’>A’的过滤掉了。注意，这里分组条件是grade，查询的非聚合条件也是grade。这里不产生冲突。

2. group by的非常规用法

select max(user_id),id,grade from user_info group by grade

这条sql的结果就值得讨论了，与上述例子不同的是，查询条件多了id一列。数据按照grade分组后，grade一列是相同的，max(user_id)按照数据进行计算也是唯一的，id一列是如何取值的？看上述的数据结果，
推论：id是物理内存的第一个匹配项。
究竟是与不是需要继续探讨。

3. 结论

当group by 与聚合函数配合使用时，功能为分组后计算
当group by 与having配合使用时，功能为分组后过滤
当group by 与聚合函数，同时非聚合字段同时使用时，非聚合字段的取值是第一个匹配到的字段内容，即id小的条目对应的字段内容。