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【MySQL基础】高级查询

时间：2024-11-01 18:49:42浏览次数：6  
标签：JOIN name students 高级 视图 查询 MySQL SELECT

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高级查询的目的是让我们在操作数据库时，不仅能进行基本的增删改查，还可以处理更复杂的数据需求。通过高级查询，我们能够计算数据统计（聚合函数）、按条件分组（分组查询）、合并多张表中的数据（多表连接）、嵌套使用查询结果（子查询）、以及创建虚拟表（视图）。这些操作让我们能更高效地组织和查询信息，尤其在需要从大量数据中筛选特定信息或分析特定趋势时，非常有用。

一、聚合函数：COUNT、SUM、AVG、MIN、MAX

聚合函数在数据库查询中非常有用，能让我们快速得到数据的总结和汇总结果。比如，想知道一群学生的平均年龄、总人数，甚至是年龄最大和最小的学生，这时候就需要聚合函数来帮忙了。MySQL 里有几个常见的聚合函数：COUNT、SUM、AVG、MIN、MAX。我们来一一看看它们的用法。

1. 统计总数：COUNT

COUNT 函数用于计算记录的数量。比如，如果想知道 students 表中有多少个学生，可以用：

SELECT COUNT(*) AS total_students FROM students;

这个查询会返回一个结果，比如 total_students 是15，就代表我们有15个学生。

你还可以加条件，比如想知道年级是Junior的学生有多少个：

SELECT COUNT(*) AS juniors FROM students WHERE grade = 'Junior';
2. 计算总和：SUM

SUM 函数用于计算某一列值的总和。假设有一个 salary 列存放学生的兼职收入，想知道所有学生收入的总和，可以用：

SELECT SUM(salary) AS total_salary FROM students;

注意，SUM 只能对数值类型的列（比如 INT 或 FLOAT）进行求和，不能对字符串求和哦。

3. 计算平均值：AVG

AVG 函数用于求平均值。比如，如果想知道学生的平均年龄，可以这样查询：

SELECT AVG(age) AS average_age FROM students;

假设 average_age 是 21，那就表示学生的平均年龄为 21 岁。

和 SUM 一样，AVG 也只能用于数值类型的列。

4. 找最小值：MIN

MIN 函数可以帮你找到某列中最小的值。比如，想知道学生中最小的年龄，可以用：

SELECT MIN(age) AS youngest_age FROM students;

查询结果是 youngest_age 等于 19，就表示最小的学生年龄是 19 岁。

5. 找最大值：MAX

MAX 函数和 MIN 相反，它返回某列中的最大值。比如，想知道学生中最高的年龄是多少岁，可以用：

SELECT MAX(age) AS oldest_age FROM students;

假设 oldest_age 的值是 24，那就说明年龄最大的学生是 24 岁。

综合使用聚合函数的例子

假如我们想要统计每个年级的学生人数、平均年龄和年龄范围，就可以把这些聚合函数组合起来：

SELECT 
    grade,
    COUNT(*) AS num_students,        -- 统计每个年级的学生数量
    AVG(age) AS avg_age,             -- 计算每个年级的平均年龄
    MIN(age) AS youngest_age,        -- 找出每个年级最小的年龄
    MAX(age) AS oldest_age           -- 找出每个年级最大的年龄
FROM students
GROUP BY grade;

这个查询会按 grade 分组，返回每个年级的学生数量、平均年龄、最小年龄和最大年龄。比如输出：

gradenum_studentsavg_ageyoungest_ageoldest_age
Freshman519.81821
Sophomore420.52022
Junior321.32022
Senior2232324

这样，我们就对每个年级有了更深入的了解，是不是很方便？

小结

  • COUNT：用来统计记录数。
  • SUM：计算总和，只能用于数值。
  • AVG：计算平均值，只能用于数值。
  • MIN：找最小值，可以用于数值和字符串（如按字母顺序）。
  • MAX：找最大值，可以用于数值和字符串。

掌握这些聚合函数，可以让你更轻松地从数据中找到有用的信息。

二、分组查询——GROUP BY 和 HAVING

在数据库查询中，有时我们不光需要单条记录，还需要对类别或组做统计，比如统计每个年级有多少人，或者每个班级的平均分。这时，GROUP BY 和 HAVING 就是你不可或缺的好帮手了。它们让我们能按某列的值分组，再应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG 等）得到更有意义的结果。

1. 按组来统计——GROUP BY

GROUP BY 的作用就是把数据分成一组一组的，并对每一组应用聚合函数。例如，假设我们想统计每个年级的学生人数。

例子：统计每个年级的学生数量

SELECT grade, COUNT(*) AS student_count 
FROM students
GROUP BY grade;

这个查询会按 grade 字段对 students 表进行分组，统计每个年级有多少人。

示例结果：

gradestudent_count
Freshman5
Sophomore4
Junior3
Senior2

也就是说，GROUP BY 把数据按 grade 列的值分为几个组，每个年级的数据汇总在一起，再统计出每组中的记录数量。

2. 为分组结果加条件——HAVING

有时候，我们只想要满足某些条件的分组结果，比如只想知道人数大于 3 的年级。这时，就可以用 HAVING 来限定分组后的结果，它专门用来为分组后的结果加条件。

例子：只显示人数多于 3 的年级

SELECT grade, COUNT(*) AS student_count
FROM students
GROUP BY grade
HAVING student_count > 3;

这里，HAVING 条件作用于分组后的结果。假如结果中有几个年级的 student_count 大于 3，那么只会返回这些年级的数据：

gradestudent_count
Freshman5
Sophomore4

小提示：不同于 WHERE，HAVING 是在分组和聚合之后起作用的，常用来筛选聚合结果。

GROUP BY 和 HAVING 的组合使用

假如我们有以下需求：

  • 想知道每个年级中学生的平均年龄。
  • 只显示那些平均年龄大于 21 岁的年级。

查询语句：

SELECT grade, AVG(age) AS avg_age
FROM students
GROUP BY grade
HAVING avg_age > 21;

在这个例子中，GROUP BY 把学生按年级分组，AVG(age) 计算每个年级的平均年龄，而 HAVING 则用来过滤平均年龄大于 21 的年级。

示例结果：

gradeavg_age
Senior23
Junior21.5

小结

  • GROUP BY：把数据分组，可以配合聚合函数进行统计。
  • HAVING：为分组后的结果加条件，类似 WHERE，但 WHERE 是作用于单条记录，而 HAVING 是作用于分组后的结果。

掌握 GROUP BY 和 HAVING，你可以轻松地按类别对数据进行统计、汇总，再为汇总后的结果加条件筛选出你想要的信息！

三、多表查询（JOIN）

1、内连接（INNER JOIN）

在实际的数据库操作中，我们常常需要从多个表中获取相关的数据。比如，有一个 students 表存着学生的信息，另一个 courses 表存着学生选课的信息。那么，如何把这两个表中的数据关联起来呢？这就是多表查询的作用，而 INNER JOIN 就是最常用的一种。

什么是内连接（INNER JOIN）

INNER JOIN 是一种只显示两个表中有匹配关系的记录的连接方式。可以理解为，如果我们要从两个表中找数据，INNER JOIN 会挑出在两个表中都有关联的那部分数据进行展示。

例子：学生和课程表

假设我们有两个表：

  1. students 表：记录每个学生的基本信息

    • student_id：学生ID
    • name：学生名字
    • age：学生年龄

  2. enrollments 表：记录每个学生选课的情况

    • student_id：学生ID（关联 students 表）
    • course_name：课程名称

假设表的数据是这样的：

students 表

student_idnameage
1张三20
2李四22
3王五21

enrollments 表

student_idcourse_name
1数学
1英语
2物理
3化学
3数学

我们现在想要查出每个学生选了哪些课。因为 enrollments 表和 students 表的 student_id 是关联的，所以我们可以用 INNER JOIN 来实现。

使用 INNER JOIN 查询
SELECT students.name, students.age, enrollments.course_name
FROM students
INNER JOIN enrollments ON students.student_id = enrollments.student_id;

解释：

  • FROM students：选择以 students 表为主表。
  • INNER JOIN enrollments ON students.student_id = enrollments.student_id：让 students 和 enrollments 表通过 student_id 字段进行连接。
  • SELECT students.name, students.age, enrollments.course_name：指定要查询的字段，包括学生的名字、年龄和课程名称。

这个查询结果会返回以下表格：

nameagecourse_name
张三20数学
张三20英语
李四22物理
王五21化学
王五21数学

注意：如果 enrollments 表里某个 student_id 在 students 表中找不到，或者反之，那么这条记录将不会被显示出来。这就是 INNER JOIN，它只显示两边都有匹配的记录。

内连接的应用场景

内连接适合查询两个表之间有明确关联的数据。例如：

  • 查询员工的部门信息（employees 表和 departments 表）。
  • 查找订单的客户信息（orders 表和 customers 表）。
  • 查询学生的选课情况（如上例）。
小结
  • INNER JOIN 是用于获取两个表中都存在关联关系的记录。
  • 连接条件常用 ON 关键字指定两个表的关联字段。
  • 如果某表中某行数据没有对应的另一表的记录，那么这行数据不会显示在结果中。

通过 INNER JOIN，我们能有效地把不同表的数据按需要关联起来，从而更方便地进行数据分析和管理。

2、外连接：LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN

在多表查询中，有时候我们希望得到的数据不只是完全匹配的部分，还包括在一个表里有、但另一个表里没有的数据。这时候，LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 就派上用场了。它们可以帮我们找到不完全匹配的数据，满足我们更全面的数据需求。

什么是 LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN
  • LEFT JOIN：以左边的表为主，显示左表中所有的数据，不论右表中有没有匹配项。
  • RIGHT JOIN：以右边的表为主，显示右表中所有的数据，不论左表中有没有匹配项。

这两种 JOIN 都叫“外连接”，因为它们不仅仅连接两表中的匹配数据，还会把没有匹配的数据包含进来，让查询结果更加全面。

举例：学生和课程表

还是用学生和选课的例子来理解 LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN。

  1. students 表：记录每个学生的信息。

    • student_id：学生ID
    • name：学生名字

  2. enrollments 表：记录学生选课情况。

    • student_id：学生ID（关联 students 表）
    • course_name：课程名称

假设有如下数据：

students 表

student_idname
1张三
2李四
3王五
4赵六

enrollments 表

student_idcourse_name
1数学
1英语
2物理
3化学

students 表有四个学生，其中“赵六”没有选课记录；而 enrollments 表只有三位学生的课程信息。

使用 LEFT JOIN 查询

假如我们想知道每个学生选了哪些课，即使有的学生没有选课，我们也希望在结果中看到他们的信息。这时候就可以用 LEFT JOIN。

SELECT students.name, enrollments.course_name
FROM students
LEFT JOIN enrollments ON students.student_id = enrollments.student_id;

解释：

  • FROM students：以 students 表作为主表。
  • LEFT JOIN enrollments ON students.student_id = enrollments.student_id：显示所有学生的信息，即使某学生在 enrollments 表里没有选课记录。

查询结果：

namecourse_name
张三数学
张三英语
李四物理
王五化学
赵六NULL

在结果中可以看到“赵六”这一行，即使他没有课程信息，他的名字也会显示，course_name 列则显示 NULL，表示没有匹配的课程记录。

使用 RIGHT JOIN 查询

如果我们希望以课程表为主，显示每门课程的信息，即便有的课程没人选，可以用 RIGHT JOIN。

假设我们有如下 enrollments 表，新增了一门没人选的课程“历史”：

enrollments 表

student_idcourse_name
1数学
1英语
2物理
3化学
NULL历史

用 RIGHT JOIN 查询学生和课程信息：

SELECT students.name, enrollments.course_name
FROM students
RIGHT JOIN enrollments ON students.student_id = enrollments.student_id;

查询结果：

namecourse_name
张三数学
张三英语
李四物理
王五化学
NULL历史

可以看到“历史”这一行，即使没人选，课程名称仍然会显示出来，而 name 列显示为 NULL，因为没有对应的学生信息。

总结
  • LEFT JOIN：以左表为主，显示左表中的所有数据，如果右表中没有匹配数据，用 NULL 补上。
  • RIGHT JOIN：以右表为主，显示右表中的所有数据，如果左表中没有匹配数据，用 NULL 补上。

在实际操作中，选择 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 取决于你想要的数据主表是哪个，这样可以确保所需信息无遗漏。

3、交叉连接与自连接：CROSS JOIN 和 SELF JOIN

在多表查询中，有一些特殊的连接类型，像 CROSS JOIN 和 SELF JOIN，它们并不在乎表之间的关系，而是有各自的用途。CROSS JOIN 会产生笛卡尔积，列出所有可能的组合；而 SELF JOIN 则是用来让同一个表和自己“对话”，从而实现一些更灵活的查询。

什么是 CROSS JOIN（交叉连接）

交叉连接（CROSS JOIN） 是将两个表的所有行按顺序完全组合。也就是说，每一个左表的行都会与右表的每一行组合一次，这种连接方式会返回一个笛卡尔积，行数是两个表行数的乘积。

适用场景：假设我们要生成一个“所有可能的组合”列表，比如将颜色与产品组合、生成每位学生的时间表等等，这种完全匹配的列表，就适合使用 CROSS JOIN。

举个例子：颜色和尺寸的组合

假设我们有两个表：

  1. colors 表：包含几种颜色。

    • color_name：颜色名称

  2. sizes 表：包含几种尺寸。

    • size_name：尺寸名称

colors 表

color_name
红色
蓝色
绿色

sizes 表

size_name
S
M
L

如果我们想要列出所有颜色和尺寸的组合，可以用 CROSS JOIN。

SELECT colors.color_name, sizes.size_name
FROM colors
CROSS JOIN sizes;

结果是每种颜色都与每种尺寸进行了组合，输出如下：

color_namesize_name
红色S
红色M
红色L
蓝色S
蓝色M
蓝色L
绿色S
绿色M
绿色L

在这个例子中，CROSS JOIN 返回了三种颜色和三种尺寸的所有可能组合。

什么是 SELF JOIN（自连接）

自连接（SELF JOIN） 是让一个表和自己进行连接，用于在同一个表中找到特定关系，比如比较两行的数据或找出相互关联的数据。其实就是把一个表临时复制一份，然后“左手和右手握手”。

适用场景：比如在员工表中找出同部门的员工对，或找出用户之间的某种关系时。

举个例子：查找员工的上下级关系

假设我们有一个员工表 employees：

  • employee_id：员工编号
  • name：员工名字
  • manager_id：直接主管的编号

employees 表

employee_idnamemanager_id
1张三NULL
2李四1
3王五1
4赵六2

在这里，manager_id 表示员工的直接主管。张三是李四和王五的主管，而李四是赵六的主管。假如我们想列出每位员工的名字和他们主管的名字，就可以用 SELF JOIN：

SELECT e1.name AS employee, e2.name AS manager
FROM employees e1
LEFT JOIN employees e2 ON e1.manager_id = e2.employee_id;

在这段查询中，我们用 e1 和 e2 作为 employees 表的两个实例。e1 代表的是员工本人，而 e2 代表的是他们的主管。ON e1.manager_id = e2.employee_id 的条件让每个员工和他们的主管匹配在一起。

查询结果如下：

employeemanager
张三NULL
李四张三
王五张三
赵六李四

在这个结果中，我们列出了每位员工的主管，即使有的员工没有主管（例如张三），也显示了 NULL。这个查询帮助我们从单个表里找到一对一的上下级关系。

总结
  • CROSS JOIN：产生两个表的笛卡尔积，适合列出所有组合。
  • SELF JOIN：让表和自己关联，适合查询同一表中某些数据之间的关系，比如上下级或配对关系。

这些连接方式在处理特殊场景时非常实用，让查询的灵活性更高。

四、子查询：单行、多行、嵌套子查询

子查询其实就是在一个查询里再嵌入另一个查询。它帮助我们先找到一些数据，再用这些数据来完成主查询。子查询有不同的形式，像单行子查询、多行子查询和嵌套子查询。让我们一起来看看它们是什么、怎么用，配上简单的例子，帮助更好地理解。

单行子查询

单行子查询就是子查询只返回一行数据的情况。在这种情况下，子查询的结果通常用在主查询的WHERE或SELECT部分，用来帮助过滤数据或计算一些值。

举个例子：找出工资最高的人的名字

假设我们有一个员工表 employees：

idnamesalary
1张三5000
2李四7000
3王五8000

我们想要知道谁的工资最高。我们可以通过子查询找到最高的工资，再用它来过滤出对应的名字。

SELECT name 
FROM employees 
WHERE salary = (SELECT MAX(salary) FROM employees);

这里，子查询 (SELECT MAX(salary) FROM employees) 会返回一个值 8000，也就是最高工资，主查询接着用 WHERE salary = 8000 过滤出工资为 8000 的员工——王五。

多行子查询

多行子查询就是子查询返回多行数据的情况。通常情况下，我们会用 IN、ANY 或 ALL 等关键字来让主查询匹配子查询的多个结果。

举个例子：找出工资高于某些特定职位的员工

假设我们有两个表：

  1. employees 表：列出所有员工的名字和工资。
  2. positions 表：列出特定职位的最低工资要求。

employees 表

idnamesalary
1张三5000
2李四7000
3王五8000

positions 表

position_idmin_salary
16000
27500

我们想找出所有工资比任何一个职位最低工资都高的员工。这时可以用多行子查询：

SELECT name 
FROM employees 
WHERE salary > ANY (SELECT min_salary FROM positions);

在这个查询中，(SELECT min_salary FROM positions) 会返回一个列表 [6000, 7500]。主查询就会找出比这个列表中任何一个数字大的工资，比如张三和李四的工资都满足条件。

嵌套子查询

嵌套子查询指的是在子查询里面再嵌入子查询，让查询变得层层深入。嵌套子查询通常用在更复杂的查询里，比如想要多步过滤数据的情况。

举个例子：找到某部门工资最高的员工

假设我们再加一个部门表 departments，然后员工表里也有部门信息：

departments 表

department_iddepartment_name
1人事部
2技术部

employees 表

idnamesalarydepartment_id
1张三50001
2李四70002
3王五80002
4赵六55001

我们现在要找出每个部门工资最高的员工。在这里，我们可以通过嵌套子查询先找到每个部门的最高工资，再用这些结果过滤出对应的员工。

SELECT name, department_id 
FROM employees 
WHERE salary IN (SELECT MAX(salary) 
                 FROM employees 
                 GROUP BY department_id);

在这里，最内层的子查询 (SELECT MAX(salary) FROM employees GROUP BY department_id) 会先按照每个部门返回最高工资。然后，主查询会筛选出符合这个最高工资的员工。

最终结果可能是：

namedepartment_id
赵六1
王五2

总结

  • 单行子查询：返回单个值，用来直接对比。
  • 多行子查询：返回多个值，用 IN、ANY 或 ALL 进行多重匹配。
  • 嵌套子查询：子查询中套子查询，适合更复杂的多步过滤操作。

子查询是一种强大的工具，能够在一个查询中分步处理数据。掌握这些概念后，就可以实现更灵活的数据筛选。

五、视图（VIEW）

视图（VIEW）在数据库里有点像一个“假窗户”。你可以通过视图“看到”一部分数据，但是这些数据其实还是存在于原始的表里，并没有被复制。视图可以让查询更简洁，还能让我们控制数据访问，更灵活地管理权限。视图的操作基本上包括创建视图、更新视图里的数据，以及删除视图。

什么是视图

视图是一个基于查询结果的“虚拟表”。它本身不存储数据，而是保存一个查询。当我们对视图做查询时，它会把视图里的查询运行一遍，然后返回结果。想象一下，我们有一个大的员工表 employees，包含很多信息，比如姓名、年龄、工资、部门等。你可能只需要查看员工的姓名和工资，并不想每次都写一长串的查询条件。那么我们就可以用视图来搞定这件事。

创建视图：CREATE VIEW

要创建视图，我们用 CREATE VIEW 语句，并给视图起一个名字。然后我们写出视图的查询逻辑，也就是告诉数据库：从哪些表里选数据、需要哪些列。

举个例子

假设我们有这样一个员工表 employees：

idnamesalarydepartment
1张三5000技术部
2李四7000人事部
3王五8000技术部

如果我们只想要看员工的 name 和 salary，可以创建一个视图 employee_salary 来简化查询：

CREATE VIEW employee_salary AS
SELECT name, salary
FROM employees;

这样我们每次查询 employee_salary 视图时，就相当于执行了 SELECT name, salary FROM employees。我们只需写一句简单的 SELECT * FROM employee_salary 就能看到员工的名字和工资！

视图的优点
  1. 简化查询：像上面的例子一样，把复杂的查询简化成一个视图。
  2. 数据安全：视图可以限制用户只能看到一部分数据，比如上例中创建了一个不含部门信息的视图，敏感数据得到了保护。
  3. 动态更新：视图本质上是一个查询，所以它的内容会跟着原始表的变化而变化。如果员工的工资发生变化，再查询视图时得到的也是最新数据。
更新视图里的数据

有时我们希望通过视图直接更新数据，比如在视图中修改某员工的工资。在大多数数据库中，这是可以实现的，但是也有一些限制。通常，视图能更新的前提是：

  • 视图基于单个表创建，而不是多表的复杂查询。
  • 视图不包含聚合操作（比如 SUM、AVG 等）。
举个例子

假设我们需要通过 employee_salary 视图更新李四的工资：

UPDATE employee_salary
SET salary = 7500
WHERE name = '李四';

这个更新会直接影响到 employees 表里的数据，因为视图 employee_salary 是基于 employees 表的。所以更新视图里的数据就像在修改原始表里的数据一样。

删除视图：DROP VIEW

当我们不再需要某个视图时，可以用 DROP VIEW 删除它。这个操作只是删除了视图本身，并不会影响原始表的数据。

删除视图的例子

如果不再需要 employee_salary 视图，可以删除它：

DROP VIEW employee_salary;

删除后，employee_salary 就不存在了，当然也无法再查询它了。

小结

视图是数据库管理中的好帮手，可以帮助我们简化查询、保护数据和动态更新。简单来说：

  • 创建视图：用 CREATE VIEW 把常用查询封装成一个虚拟表。
  • 更新视图：在满足条件的情况下，可以通过视图更新原始数据。
  • 删除视图：用 DROP VIEW 删除不再需要的视图。

掌握视图之后，我们的数据库查询操作会更高效，也更灵活。

标签：JOIN,name,students,高级,视图,查询,MySQL,SELECT
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