约束条件
"""约束条件的意思是，在数据类型的基础上再添加限制条件"""
1. unsigned 去除符号
create table t1(id int unsigned);
2. zerofill
3. not null非空
create table t2(id int, name varchar(16));
以上例子15:
# 在mysql中，'' 和 null不一样
create table t3(id int, name varchar(16) not null);
以上例子16:
4. unique 唯一
# 单列唯一
create table t4(id int, name varchar(16) unique);
以上例子17:
就是name 那一列不能有重复的
# 联合唯一
create table t5(id int,
ip varchar(16),
port int,
unique(ip, port)
);
以上例子18:
只能有一个是可以重复的
5. default：默认值
create table t6(id int, name varchar(16) default 'huang');
# 如果我不写，就按默认给的，如果写就按当前的。
以上例子19:
```python
6. 主键
# 单纯的从约束条件上来看，主键就相当于是not null + unique，非空切唯一
# 不插入也不行，主键不能重复
# 如何添加主键
create table t7 (id int primary key, name varchar(32));
以上例子20:
InnoDB存储引擎要求每一张表必须要有一个主键，但是你会发现，之前创建的很多张表，也都创建成功了，为什呢，原因是：InnoDB存储引擎内部隐藏的有一个主键字段，但是这个隐藏的字段我们看不到，这个主键的目的主要就是用来帮助我们把表常见成功，仅此而已.
# 以后我们一般给哪些字段添加主键
一般会给id字段添加主键，sid、aid、uid等都可以
7. auto_increment
# 让主键每次自动增加1
如何使用
create table t8(id int primary key auto_increment, name varchar(32));
"""得出结论：以后创建表的时候，主键的固定写法："""
id int primary key auto_increment
以上例子21:
以上例子22:
清空表的两种方式
1. delete from t1; # 不会把主键id的值重置
以上例子23:
2. truncate t1;
# 1. 会把主键id的值重置为1开始
# 2. 把数据也清空了
以上例子24:
3. 以后你要遇到清空表的情况，要使用哪种方式
# 推荐使用truncate
truncate情况表之后， 如果想恢复数据，还可以补救
如何恢复数据：binlog日志，记录了你在数据库中执行SQL语句的变化过程，通过binlog日志可以恢复数据
# 你不需要会使用binlog日志恢复数据，但是，你最好知道有binlog日志这个东西
DBA岗位它们会使用binlog日志，最好也学一下binlog这个东西
补充其他SQL语句
语法：
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 数据类型 [完整性约束条件…],
ALTER TABLE 表名
ADD 字段名 数据类型 [完整性约束条件…] FIRST;
ALTER TABLE 表名
ADD 字段名 数据类型 [完整性约束条件…] AFTER 字段名;
"""你在增加字段的时候，一定要考虑此时表总是否已经有数据了"""
# 如果是一张空表，直接增加没问题
# 如果是已经有数据了,也就是说你这张表已经在用了，如果你想在插入一个字段的话，就要考虑其他数据受不受影响，
就比如，插入一个age，你要考虑给不给值，它的值能不能为空，如果不能就得给个默认值。
以上例子25:
- 往表里加一个age字段，该字段会插入到末尾展示。
2.把gender插入到id的后面
3.把salary添加到表的前面
3. 删除字段
ALTER TABLE 表名
DROP 字段名;
4. 修改字段 # modify只能改字段数据类型完整约束，不能改字段名，但是change可以！
ALTER TABLE 表名
MODIFY 字段名 数据类型 [完整性约束条件…];
ALTER TABLE 表名
CHANGE 旧字段名 新字段名 旧数据类型 [完整性约束条件…];
"""如果遇到了其他的SQL语句，不会写怎么办嘛，百度查"""
以上例子26:
1.删除某个字段
2.修改字段的数据类型，不能该字段名（modify）
3.可以修改某个字段的字段名（change）
数据准备
# 数据准备
create table emp(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20) not null,
sex enum('male','female') not null default 'male', #大部分是男的
age smallint(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
);
"""在mysql中，#代表的是注释符号"""
insert into emp(name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values
('tom','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),#以下是教学部
('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);
查询关键字
select 查询的关键字
from 表名
查询关键字之where筛选
where筛选功能
show variables like '%mode%'
"""
模糊查询:没有明确的筛选条件
关键字:like
关键符号:
%:匹配任意个数任意字符
_:匹配单个个数任意字符
show variables like '%mode%se';
"""
# 1.查询id大于等于3小于等于6的数据
select * from emp where id >=3 and id<=6;
select * from emp where id between 3 and 6;
以上例子27:
where后面加条件：
# 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);
以上例子28:
# 3.查询员工姓名中包含o字母的员工姓名和薪资
select name, salary from emp where name like '%o%'; # 匹配含o的所有的字符
select name, salary from emp where name like 'o%'; # 以o为开头
select name, salary from emp where name like '%o'; # 以o为结尾
以上例子29:
# 4.查询员工姓名是由四个字符组成的员工姓名与其薪资
select name, salary from emp where name like '____';
select name, salary from emp where char_length(name)=4;# char_length得出数据长度
以上例子30:
# 5.查询id小于3或者大于6的数据
select * from emp where id <3 or id > 6;
select * from emp where id not between 3 and 6;# not between 不在3和6之间
以上例子31:
# 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);
以上例子32:
# 7.查询岗位描述为空的员工名与岗位名 针对null不能用等号，只能用is
select name,post from emp where post_comment = NULL; # 查询为空！针对null不能用等号
select name,post from emp where post_comment is NULL; # 为空
select name,post from emp where post_comment is not NULL; # 不回空
以上例子33:
不为空：里面没有数据
'''在sql中，NULL和''不一样'''
解释：
从内存上来说 a=""已经在内存存了东西（存的是空字符串，内存空间已经分配给他一个 0/ 存在栈里）；但是a = null 表示内存空间上没有存东西。
因此一般情况下大家会不小心把 null 跟 "" 混淆
我举个编程的例子：a="" 就相当于这个人考试了，不过是考了０分;
而 a=null 就相当于这个人没有考试，所以没有分数，但你不能说他是０分。
所以常见的"未将对象引用到对象实例"的错误都是给变量赋null值引起的
# 假如字段想设置为空，该如何设置?
最好设置为'',不要使用NULL
尤其是两者混用
# 归档数据：使用SQL语句把要归档的数据筛选出来
查询关键字之group by分组
分组:
把一个整体分成若赶个个体
关键字：group by
# 分组之后，得到的每一个分组中的第一条数据
"""分组之后只能得到分组的依据"""
# 分组之后默认只能够直接过去到分组的依据 其他数据都不能直接获取
针对5.6需要自己设置sql_mode
set global sql_mode = 'only_full_group_by,STRICT_TRANS_TABLES,PAD_CHAR_TO_FULL_LENGTH';
# 有哪些聚合函数
sum max min avg count
'''补充：分组也可以按照多个字段分组'''
order by age desc， gender ，gender asc；
group by post ，age ，gender
# 1.按部门分组
select * from emp group by post;
select id,name,sex from emp group by post; # 验证
以上例子34:
# 分组有什么用：一般会配合聚合函数使用
"""遇到 每这个字，肯定需要分组的，按照每字后面的那个字段分组"""
# 1. 每个部门的最低工资
select post, min(salary) from emp group by post;
以上例子35:
# 2. 每个部门的平均工资
select post, avg(salary) from emp group by post;
以上例子36:
# 3. 每个部门的工资总和
select post, sum(salary) from emp group by post;
以上例子37:
# 4. # 每个部门的人数
select post, count(*) from emp group by post; # * 匹配所有
select post, count(id) from emp group by post; # 按照id来计数
select post, count(1) from emp group by post; # 第一列的个数
以上例子38:
"""配合分组使用的其他函数，分组之后只能获取到分组的依据，如何获取分组之外的字段呢"""
group_concat: 用在分组之后
concat：分组之前使用
concat_ws
# concat 不分组使用
select concat(name,sex) from emp;
select concat(name,'|',sex) from emp;
以上例子39:
# concat_ws()
select post,concat_ws('|', name, age, gender) from emp group by post;
以上例子40:
补充:在显示的时候还可以给字段取别名
select post as '部门',max(salary) as '最高工资' from emp group by post;
as也可以省略 但是不推荐省 因为寓意不明确
关键字之having过滤
having也是用来筛选数据的
功能上跟where是一样的
where 用在分组之前，先筛选一遍
having用在分组之后再筛选，这个不能使用where，使用having
1.统计各部门年龄在30岁以上的员工平均薪资,并且保留平均薪资大于10000的部门.
1.1 select * from emp where age >30
1.2 select avg(salary) from emp where age >30 group by post;
1.3 select avg(salary) from emp where age >30 group by post having avg(salary) > 10000;
以上例子41:
关键字之distinct去重
# 把重复的数据去掉
# 对有重复的展示数据进行去重操作 一定要是重复的数据
select distinct id,age from emp;
select distinct post from emp;
关键字之order by排序
select * from emp order by salary; #默认升序排
select * from emp order by salary desc; #降序排
以上例子42:
#先按照age降序排，在年轻相同的情况下再按照薪资升序排
select * from emp order by age desc,salary;
以上例子43:
# 1. 统计各部门年龄在10岁以上的员工平均工资，并且保留平均工资大于1000的部门，然后对平均工资进行排序
1. 先筛选出年龄在10岁以上的员工
select * from emp age > 10
2. 按照部门进行分组，然后求平均工资
select avg(salary) as avg_salary from emp age > 10 group by post
3. 在筛选出平均工资大于1000的部门
select avg(salary) as avg_salary from emp where age > 10 group by post having avg(salary) > 1000
4. 然后对平均工资进行排序
select avg(salary) as avg_salary from emp where age > 10 group by post having avg(salary) > 1000 order by avg(salary) desc;
以上例子44:
### 关键字之limit分页
```python
# 限制展示条数
select * from emp limit 3;
以上例子45:
# 查询工资最高的人的详细信息
select * from emp order by salary desc limit 1;
select * from emp limit 0,5; # 第一个参数表示起始位置，第二个参数表示的是条数，不是索引位置
以上例子46:
select * from emp limit 5,5; # 第一个参数代表的是起始位置，第二个参数是限制 的条数
以上例子47:
分页：
第一页：select *from emp limit 0, 10;
第二页：select *from emp limit 10, 10;
第三页：select *from emp limit 20, 10;
第四页：select *from emp limit 30, 10;
"""Django中推导分页的原理"""
以上例子48:
关键字之regexp正则
支持正则
select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$';
以上例子49:
课后例子：
1. 查询岗位名以及岗位包含的所有员工名字
select post, group_concat(name)from emp group by post;
2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
select post,count(*) from emp group by post;
3. 查询公司内男员工和女员工的个数
select sex, count(sex) from emp group by sex;
4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资
select post, avg(salary) from emp group by post;
5. 查询岗位名以及各岗位的最高薪资
select post, max(salary) from emp group by post;
6. 查询岗位名以及各岗位的最低薪资
select post, min(salary) from emp group by post;
7. 查询男员工与男员工的平均薪资，女员工与女员工的平均薪资
select sex, avg(salary) from emp group by sex;
