表连接查询
MYSQL数据库中的三种连接
- inner join(内连接):只返回两个表中联结字段相等的行(有交集的值)
- left join(左连接):返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录
- right join(右连接):返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录
(MySQL数据库不支持outer join(外连接))
left join(左连接)
left join(左连接):返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录。
select * from location A LEFT JOIN store_info B on A.store_name=B.store_name; #左连接
right join(右连接)
right join(右连接):返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录
select * from location A RIGHT JOIN store_info B on A.store_name=B.store_name; #右连接
inner join(内连接)
inner join(内连接):只返回两个表中联结字段相等的行
方法一: select * from location A inner join store_info B on A.store_name=B.store_name; 方法二: select * from location A, store_info B where A.store_name=B.store_name; 方法三: select * from location A inner join store_info B using(store_name); #using()是函数,必须保证括号内的字段在两个表中是同名的
例:
设置location表的别名为A、store_info表的别名为B,查询A表和B表中store_name字段值相等的行,之后对region字段进行分组汇总,并计算组内销售额之和
select A.region region,sum(B.sales) sales from location A,store_info B where A.store_name=B.store_name group by region;
视图
视图:可以被当作是虚拟表或存储查询
-
视图跟表格的不同是,表格中有实际储存数据记录,而视图是建立在表格之上的一个架构,它本身并不实际储存数据记录。
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临时表在用户退出或同数据库的连接断开后就自动消失了,而视图不会消失。
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视图不含有数据,只存储它的定义,它的用途一般可以简化复杂的查询。 比如你要对几个表进行连接查询,而且还要进行统计排序等操作,写SQL语句会很麻烦的,用视图将几个表联结起来,然后对这个视图进行查询操作,就和对一个表查询一样,很方便。
语法
CREATE VIEW "视图表名" AS "SELECT 语句"; #创建视图表 DROP VIEW "视图表名"; #删除视图表
例:
视图表就是保存了select语句的查询结果,可以理解为select语句的别名。
原表数据变化后,视图表的结果也会发生变化
#将两个表的连接查询,创建为视图表 create view v_region_sales as select A.region region,sum(B.sales) sales from location A inner join store_info B on A.store_name=B.store_name group by region; select * from v_region_sales; #查看视图表的存储结果 drop view v_region_sales; #删除视图表
改变原表数据
update store_info set sales=1000 where store_name='Boston';
视图表与派生表比较
派生表,两个select查询写在一个句子当中,比较复杂冗长。
视图表,简化复杂的查询。只需创建一次,后面可以直接对已创建好的视图表进行操作。
#派生表:C就是子查询中select语句的派生表。 select sum(C.sales) from (select A.region region,sum(B.sales) sales from location A,store_info B where A.store_name=B.store_name group by region) C; #视图表:只需创建一次,后面可以直接对已创建好的视图表进行操作。 create view v_region_sales as select A.region region,sum(B.sales) sales from location A inner join store_info B on A.store_name=B.store_name group by region; select sum(sales) from v_region_sales; #对视图表进行操作
视图表能否插入数据
-
如果视图表是两个表的连接查询,则无法插入数据。因为表结构和原表不一致。
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如果视图表的结构和原表结构一致,可以修改和插入数据。
- 例如原表有3个字段,视图表有2个字段,只要这2个字段和原表结构是一致的,也可以修改和插入数据。(只要该视图表是对单个表的查询结果即可)
联集
UNION联集:将两个SQL语句的结果合并起来,两个SQL语句所产生的字段需要是同样的数据记录种类。
UNION(合并后去重)
生成结果的数据记录值将没有重复,且按照字段的顺序进行排序。#合并后去重
[select 语句1] UNION [select 语句2]; 示例: select store_name from location union select store_name from store_info; #将两个表的store_name字段的值合并起来,union生成的结果去重
UNION ALL(合并后不去重)
将生成结果的数据记录值都列出来,无论有无重复。#合并后不去重
[select 语句1] UNION ALL [SELECT 语句2]; 示例: select store_name from location union all select store_name from store_info; #将两个表的store_name字段的值合并,全都列出来,union all生成的结果不去重。
交集值
交集值:取两个SQL语句结果的交集
使用union all + group by+having求交集值
注意:使用联集的方式求交集时,两个表的目标字段值必须先各自去重,之后再合并。避免因为单个表内存在重复值,导致错误计算。
#两个表各自将store_name字段的值进行去重,之后合并,再创建视图表。 create view v_store_name as select distinct store_name from location union all select distinct store_name from store_info; #对视图表的store_name字段进行分组汇总,计算每组的数量。 select store_name,count(*) from v_store_name group by store_name; #对视图表的store_name字段进行分组汇总,计算每组的数量,过滤出数量大于1的store_name字段值,就是两个表的交集部分。 select store_name from v_store_name group by store_name having count(*) >1;
使用内连接求交集值
取两个表的store_name字段值的交集部分:
方法一: select A.store_name from location A inner join store_info B on A.store_name=B.store_name; 方法二: select A.store_name from location A inner join store_info B using(store_name);
取两个表的store_name字段值的交集部分,之后去重,加distinct:
select distinct A.store_name from location A inner join store_info B using(store_name);
使用左连接求交集值
#使用左连接查询store_name字段的交集部分 select * from location A left join store_info B using(store_name); #使用左连接查出store_name字段的交集值,之后去重 select distinct A.store_name from location A left join store_info B using(store_name) where B.store_name is not null;
使用右连接求交集值
#使用右连接查出store_name字段的交集值,之后去重 select distinct A.store_name from location A right join store_info B using(store_name) where A.store_name is not null; #方法二: select distinct A.store_name from location A right join store_info B on A.store_name=B.store_name where A.store_name is not null;
使用子查询的方式求交集值 in
#使用子查询的方式查出store_name字段的交集值,之后去重 select distinct store_name from location where store_name in (select store_name from store_info);
无交集值
无交集值:显示第一个SQL语句的结果,且与第二个SQL语句没有交集的结果,且没有重复
使用union all + group by+having求无交集值
#两个表各自将store_name字段的值进行去重,之后合并,再创建视图表。 create view v_store_name as select distinct store_name from location union all select distinct store_name from store_info; #对视图表的store_name字段进行分组汇总,计算每组的数量。 select store_name,count(*) from v_store_name group by store_name; #对视图表的store_name字段进行分组汇总,计算每组的数量,过滤出数量等于1的store_name字段值,就是两个表无交集的部分。 select store_name from v_store_name group by store_name having count(*) =1;
CASE
case:是 SQL 用来作为 IF-THEN-ELSE 之类逻辑的关键字。
语法:
SELECT CASE ("字段 名") WHEN "条件1" THEN "结果1" WHEN "条件2" THEN "结果2" [ELSE "结果N"] END FROM "表名"; # "条件"可以是一个数值或是公式。ELSE子句则并不是必须的。
例:
select store_name,CASE store_name #对sttore_name字段值进行判断 WHEN 'Los Angeles' THEN sales * 2 #当店名为洛杉矶时销售额乘2 WHEN 'Boston' THEN 2000 #当店名为波士顿时销售额显示2000 ELSE sales / 2 #其他店名则销售额除以2 END #判断结束 "new sales", date #用于显示的字段名 from store_info; #"new sales" 是用于case那个字段的字段名。 #注:查询并不改变原表的值。
空值(NULL)和无值(' ')的区别
- 无值的长度为0,不占用空间;而NULL值的长度是NULL,是占用空间的。
IS NULL
或者IS NOT NULL
,是用来判断字段是不是为NULL或者不是NULL,不能查出是不是无值的。- 无值的判断使用
=' '
或者< >' '
来处理。<>代表不等于。 - 在通过
count ()
指定字段统计有多少行数时,如果遇到NULL值会自动忽略掉,遇到无值会加入到记录中进行计算。
先准备一个表city:
create table city(name varchar(10)); insert into city values('beijing'); insert into city values('nanjing'); insert into city values(); insert into city values(); insert into city values('hangzhou'); insert into city values('');
例1:
查看无值和空值的长度。
无值的长度为0,不占用空间;而NULL值的长度是NULL,是占用空间的。
select length(NULL), length(''), length('123');
例2:
IS NULL
或者IS NOT NULL
,是用来判断字段是不是为NULL或者不是NULL,不能查出是不是无值的。
select * from city where name is null; #查询字段值为NULL的数据记录 select * from city where name is not null; #查询字段值不为NULL的数据记录
例3:
无值的判断使用=' '
或者< >' '
来处理。< > 代表不等于
select * from city where name=''; #查询字段值为无值的数据记录 select * from city where name <> ''; #查询字段值不为NULL以及不为无值的数据记录
例4:
在通过 count ()
指定字段统计有多少行数时,如果遇到NULL值会自动忽略掉,遇到无值会加入到记录中进行计算
select count(name) from city; #会忽略null值,但不会忽略无值 select count(*) from city; #会统计所有行
正则表达式——精确查询
匹配模式 描述 实例 ^ 匹配文本的开始字符 ‘^bd’ 匹配以 bd 开头的字符串 $ 匹配文本的结束字符 ‘qn$’ 匹配以 qn 结尾的字符串 . 匹配任何单个字符 ‘s.t’ 匹配任何 s 和 t 之间有一个字符的字符串 * 匹配零个或多个在它前面的字符 ‘fo*t’ 匹配 t 前面有任意个 o + 匹配前面的字符 1 次或多次 ‘hom+’ 匹配以 ho 开头,后面至少一个m 的字符串 字符串 匹配包含指定的字符串 ‘clo’ 匹配含有 clo 的字符串 p1|p2 匹配 p1 或 p2 ‘bg|fg’ 匹配 bg 或者 fg [...] 匹配字符集合中的任意一个字符 ‘[abc]’ 匹配 a 或者 b 或者 c [^...] 匹配不在括号中的任何字符 ‘[^ab]’ 匹配不包含 a 或者 b 的字符串 {n} 匹配前面的字符串 n 次 ‘g{2}’ 匹配含有 2 个 g 的字符串 {n,m} 匹配前面的字符串至少 n 次,至多m 次 ‘f{1,3}’ 匹配 f 最少 1 次,最多 3 次
例:
#查询store_name字段包含字符串"os"的行 select * from store_info where store_name regexp 'os'; #查询store_name字段以A-G开头的行 select * from store_info where store_name regexp '^[A-G]'; #包含Ho或者Bo select * from store_info where store_name regexp 'Ho|Bo'; #以字符串“on”为结尾 select * from store_info where store_name regexp 'on$'; #以“Bo”开头且以“on”为结尾 select * from store_info where store_name regexp '^Bo.*on$'; #查询所有QQ邮箱 select * from store_info where store_name regexp '.*@qq.com$';
标签:语句,info,join,name,SQL,store,MySQL,select,location From: https://www.cnblogs.com/fengxia6/p/16939302.html