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Python知识分享第十三天-数据库介绍

时间：2024-11-28 23:31:04浏览次数：18  
标签：product Python 数据库 查询 数据表 字段 主键 第十三天

一、数据库概述

1、数据库介绍

数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，按照特定的格式将数据存储起来，用户可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。

随着互联网的高速发展，大量的数据在不断的产生，伴随而来的是如何高效安全的存储数据和处理数据，而这一问题成为了信息时代的一个非常大的问题，而使用数据库可以高效的有条理的储存数据。

  • 可以结构化存储大量的数据；
  • 可以有效的保持数据的一致性、完整性；
  • 读写效率极高。
  • 在这里插入图片描述

2、数据库分类

数据库又分为关系型数据库和非关系型数据库

☆ 关系型数据库

关系型数据库：指采用了关系模型来组织数据的数据库。

关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
我们可以先简单的讲关系型数据库理解为一个Excel表格：一个sheet页就是一张数据表

☆ 非关系型数据库NoSQL

非关系型数据库：又被称为NoSQL（Not Only SQL )，意为不仅仅是SQL，对NoSQL 最普遍的定义是“非关联型的”，强调 Key-Value 的方式存储数据。

Key-Value结构存储： Key-value数据库是一种以键值对存储数据的一种数据库，类似Java中的map。可以将整个数据库理解为一个大的map，每个键都会对应一个唯一的值。
在这里插入图片描述

关系型和非关系型数据库区别？

关系型：通过二维表维持数据关系（有行有列），大部分存储在硬盘，查询速度上关系型要慢一些，相对而言，安全性更高

非关系型：通过key:value键值对维持数据关系，大部分存储在内存，查询速度上要相对于关系型数据库更快一些，安全系数相对关系型而言不高

3、常见数据库介绍

☆ 关系型数据库
数据库介绍
MySQL开源免费的数据库，中型的数据库.已经被Oracle收购了.MySQL6.x版本也开始收费。
Oracle收费的大型数据库，Oracle公司的产品。Oracle收购SUN公司，收购MYSQL。
DB2IBM公司的数据库产品,收费的。常应用在银行系统中.
SQLserverMicroSoft 公司收费的中型的数据库。C#、.net等语言常使用。
SQLite嵌入式的小型数据库，应用在手机端。
☆ 非关系型数据库
数据库介绍
Redis是一个小而美的数据库，主要用在key-value 的内存缓存，读写性能极佳
HBaseHBase是列式数据库，目标是高效存储大量数据
MongoDBMongoDB是文档型数据库，非常接近关系型数据库的。

4、小结

① 数据库就是存储数据的仓库，用户可以对数据库中的数据进行增删改查操作

② 数据库分为关系型数据库和非关系型数据库。

③ 常用的关系型数据库有：MySQL，Oracle，DB2，SQLserver，sqlite

④ 常用的非关系型数据库有：Redis，Hbase，MongoDB

二、SQL语句

1、连接数据库

结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是关系型数据库管理系统都需要遵循的规范，是数据库认识的语句。不同的数据库生产厂商都支持SQL语句，但都有特有内容。

举例：

普通话：各数据库厂商都遵循的ISO标准。

方言：数据库特有的关键字。

2、SQL语句分类

☆ DDL

数据定义语言：简称DDL(Data Definition Language)
用来定义数据库对象：数据库，表，列等。
关键字：create，alter，drop等

☆ DML

数据操作语言：简称DML(Data Manipulation Language)
用来对数据库中表的记录进行更新。
关键字：insert，delete，update等

☆ DQL

数据查询语言：简称DQL(Data Query Language)
用来查询数据库中表的记录。
关键字：select，from，where等

☆ DCL

数据控制语言：简称DCL(Data Control Language)
用来定义数据库的访问权限和安全级别，及创建用户。

3、SQL基本语法

① SQL语句可以单行或多行书写，以分号结尾。

select * from students;

② 可使用空格和缩进来增强语句的可读性

select
  *
from students;

③ MySQL数据库的SQL语句不区分大小写，关键字建议使用大写

SELECT * FROM user;
等价于
select * from user;

④ 可以使用单行与多行注释

#  单行注释
-- 单行注释，注意：--后面有一个空格
/*
	...
	多行注释
	...
*/

4、小结

结构化查询语言（SQL），是关系型数据库管理系统都需要遵循的规范，。不同的数据库生产厂商都支持SQL语句，但都有特有内容。

SQL语句分为：数据定义语言（DDL），数据操作语言（DML），数据查询语言（DQL），数据控制语言（DCL）。

SQL通用语法：结构灵活，使用分号结尾；不区分大小写；可以使用/**/，#，–来进行注释。

三、DDL数据库操作

1、MySQL的组成结构

一个MySQL DBMS可以同时存放多个数据库，理论上一个项目就对应一个数据库。如博客项目blog数据库、商城项目shop数据库、微信项目wechat数据库。

一个数据库中还可以同时包含多个数据表，而数据表才是真正用于存放数据的位置。（类似我们Office软件中的Excel表格），理论上一个功能就对应一个数据表。如博客系统中的用户管理功能，就需要一个user数据表、博客中的文章就需要一个article数据表、博客中的评论就需要一个message数据表。

一个数据表又可以拆分为多个字段，每个字段就是一个属性。

一个数据表除了字段以外，还有很多行，每一行都是一条完整的数据（记录）。

2、数据库的基本操作

① 创建数据库

普及英语小课堂：

创建 => create

数据库 => database

创建 + 数据库 = create database 数据库名称(字母+数字+下划线组成，以字母开头，不能出现中文以及特殊字符)

基本语法：

mysql> create database 数据库名称 [设置编码格式];

特别注意：在MySQL中，当一条SQL语句编写完毕后，一定要使用分号;进行结尾，否则系统认为这条语句还没有结束。

案例：创建数据库的相关案例

创建db_itheima库
create database db_itheima;

创建db1库并指定默认字符集
create database db_itheima default charset gbk;

如果存在不报错(if not exists)
create database if not exists db_itheima default character set utf8;
说明：不能创建相同名字的数据库！

扩展：编码格式，常见的gbk（中国的编码格式）与utf8（国际通用编码格式）

latin1 256个字符

国内汉字无法通过256个字符进行描述，所以国内开发了自己的编码格式gb2312，升级gbk

中国台湾业开发了一套自己的编码格式big5

很多项目并不仅仅只在本地使用，也可能支持多国语言，标准化组织开发了一套通用编码utf8，后来5.6版本以后又进行了升级utf8mb4

编写SQL语句是一个比较细致工作，不建议大家直接在终端中输入SQL语句，可以先把你要写的SQL语句写入一个记事本中，然后拷贝执行。

② 查询数据库

英语小课堂：

显示 => show

数据库 => database

显示 + 所有数据库 = show databases;

基本语法：显示所有数据库

mysql> show databases;

③ 删除数据库

英语小课堂：

删除 => drop

数据库 => database

删除 + 数据库 = drop database 数据库名称;

基本语法：

mysql> drop database 数据库名称;

案例：删除db_itheima数据库

mysql> drop database db_itheima;

④ 选择数据库

从数据库列表中查找需要使用的数据库

格式：

mysql> use db_itheima;

查看正在使用的数据库（8.0以后版本需要基于select查询来获取当前数据库）

mysql> select database();

3、小结

创建数据库：CREATE DATABASE 数据库名；
查看数据库：SHOW DATABASES;
删除数据库：DROP DATABASE 数据库名；
使用数据库：USE 数据库名；

四、DDL数据表操作

特别注意：创建数据表必须有一个前提，首先要明确选择某一个数据库。

1、数据表的基本操作

☆ 数据表的创建

英语小课堂：

创建 => create

数据表 => table

创建 + 数据表 = create table 数据表名称

基本语法：

mysql> create table 数据表名称(
	字段1 字段类型 [字段约束],
	字段2 字段类型 [字段约束],
	...
);

案例：创建一个admin管理员表，拥有3个字段（编号、用户名称、用户密码）

mysql> create database db_itheima;
mysql> use db_itheima;

use在MySQL中的含义代表选择，use 数据库名称相当于选择指定的数据库。而且use比较特殊，其选择结束后，其尾部可以不加分号；但是强烈建议所有的SQL语句都要加分号，养成一个好习惯。

mysql> create table tb_admin(
	id tinyint,
    username varchar(20),
    password char(32)
) engine=innodb default charset=utf8;

tinyint ：微整型，范围-128 ~ 127，无符号型，则表示0 ~ 255

表示字符串类型可以使用char与varchar，char代表固定长度的字段，varchar代表变化长度的字段。

案例：创建一个article文章表，拥有4个字段（编号、标题、作者、内容）

mysql> use db_itheima;
mysql> create table tb_article(
	id int,
	title varchar(50),
	author varchar(20),
	content text
) engine=innodb default charset=utf8;

text ：文本类型，一般情况下，用varchar存储不了的字符串信息，都建议使用text文本进行处理。

varchar存储的最大长度，理论值65535个字符。但是实际上，有几个字符是用于存放内容的长度的，所以真正可以使用的不足65535个字符，另外varchar类型存储的字符长度还和编码格式有关。1个GBK格式的占用2个字节长度，1个UTF8格式的字符占用3个字节长度。GBK = 65532~65533/2，UTF8 = 65532~65533/3

☆ 查询已创建数据表

英语小课堂：

显示 => show

数据表 => table

显示所有数据表（当前数据库）

mysql> use 数据库名称;
mysql> show tables;

显示数据表的创建过程（编码格式、字段等信息）

mysql> desc 数据表名称;

☆ 修改数据表信息

① 数据表字段添加

英语小课堂：

修改 => alter

数据表 => table

基本语法：

mysql> alter table 数据表名称 add 新字段名称 字段类型 first|after 其他字段名称;
选项说明：
first：把新添加字段放在第一位
after 字段名称：把新添加字段放在指定字段的后面

案例：在tb_article文章表中添加一个addtime字段，类型为date(年-月-日)

mysql> alter table tb_article add addtime date after content;
mysql> desc tb_article;
② 修改字段名称或字段类型

修改字段名称与字段类型（也可以只修改名称）

mysql> alter table tb_admin change username user varchar(40);
mysql> desc tb_admin;

仅修改字段的类型

mysql> alter table tb_admin modify user varchar(20);
mysql> desc tb_admin;
③ 删除某个字段
mysql> alter table tb_article drop 字段名称;
mysql> desc tb_article;
④ 修改数据表名称
rename table 旧名称 to 新名称;

☆ 删除数据表

英语小课堂：

删除 => drop

数据表 => table

mysql> drop table 数据表名称;

2、字段类型详解

① 整数类型

分类类型名称说明
tinyint很小的整数-128 ~ 127
smallint小的整数-32768 ~ 32767
mediumint中等大小的整数-8388608 ~ 8388607
int(integer)普通大小的整数-2147483648 ~ 2147483647

② 浮点类型

浮点类型（精度失真情况）和定点类型（推荐使用定点类型）

分类类型名称
float单精度浮点数
double双精度浮点数
decimal(m,d)定点数，decimal(10,2)

decimal(10,2) ：代表这个数的总长度为10 = 整数长度 + 小数长度，2代表保留2位小数

③ 日期类型

份额里类型名称
yearYYYY 1901~2155
timeHH:MM:SS -838:59:59~838:59:59
dateYYYY-MM-DD 1000-01-01~9999-12-3
datetimeYYYY-MM-DD HH:MM:SS 1000-01-01 00:00:00~ 9999-12-31 23:59:59
timestampYYYY-MM-DD HH:MM:SS 19700101 00:00:01 UTC~2038-01-19 03:14:07UTC

④ 文本

类型名称说明
char(m)m为0~255之间的整数定长（固定长度）
varchar(m)m为0~65535之间的整数变长（变化长度）
text允许长度0~65535字节
mediumtext允许长度0~167772150字节
longtext允许长度0~4294967295字节

五、DML数据操作语言

1、DML包括哪些SQL语句

insert插入、update更新、delete删除

2、数据的增删改（重点）

英语小课堂：

增加：insert

删除：delete

修改：update

☆ 数据的增加操作

基本语法：

mysql> insert into 数据表名称([字段1,字段2,字段3...]) values (字段1的值,字段2的值,字段3的值...);

特别注意：在SQL语句中，除了数字，其他类型的值，都需要使用引号引起来，否则插入时会报错。

第一步：准备一个数据表

mysql> use db_itheima;
mysql> create table tb_user(
	id int,
	username varchar(20),
	age tinyint unsigned,
	gender enum('男','女','保密'),
	address varchar(255)
) engine=innodb default charset=utf8;

unsigned代表无符号型，只有0到正数。tinyint unsigned无符号型，范围0 ~ 255

enum枚举类型，多选一。只能从给定的值中选择一个

第二步：使用insert语句插入数据

mysql> insert into tb_user values (1,'刘备',34,'男','广州市天河区');
mysql> insert into tb_user(id,username,age) values (2,'关羽',33);

第三步：批量插入多条数据

mysql> insert into tb_user values (3,'大乔',19,'女','上海市浦东新区'),(4,'小乔',18,'女','上海市浦东新区'),(5,'马超',26,'男','北京市昌平区');

☆ 数据的修改操作

基本语法：

mysql> update 数据表名称 set 字段1=更新后的值,字段2=更新后的值,... where 更新条件;

特别说明：如果在更新数据时，不指定更新条件，则其会把这个数据表的所有记录全部更新一遍。

案例：修改username='马鹏’这条记录，将其性别更新为男，家庭住址更新为广东省深圳市

mysql> update tb_user set gender='男',address='广东省深圳市' where username='马鹏';

案例：今年是2020年，假设到了2021年，现在存储的学员年龄都差1岁，整体进行一次更新

mysql> update tb_user set age=age+1;

☆ 数据的删除操作

基本语法：

mysql> delete from 数据表名称 [where 删除条件];

案例：删除tb_user表中，id=1的用户信息

mysql> delete from tb_user where id=1;

delete from与truncate清空数据表操作

mysql> delete from 数据表;
或
mysql> truncate 数据表;

delete from与truncate区别在哪里？

  • delete：删除数据记录
    • 数据操作语言（DML）
    • 删除大量记录速度慢，只删除数据，主键自增序列不清零，100 => 新插入 => 101
    • 可以带条件删除
  • truncate：删除所有数据记录
    • 数据定义语言（DDL）
    • 清里大量数据速度快，主键自增序列清零, 100 => 新插入 => 1
    • 不能带条件删除

六、SQL约束

1、主键约束

1、PRIMARY KEY 约束唯一标识数据库表中的每条记录。
2、主键必须包含唯一的值。
3、主键列不能包含 NULL 值。
4、每个表都应该有一个主键，并且每个表只能有一个主键。

主键约束：要求主键这一列必须是唯一的、非空，另外一定要特别注意：一个表可以没有主键，但是如果有主键只能有且仅有一个主键。

遵循原则：

1）主键应当是对用户没有意义的（没创建一个数据表默认都应该拥有一个id字段）
2）永远也不要更新主键。
3）主键不应包含动态变化的数据，如时间戳、创建时间列、修改时间列等。（1-无穷大）
4） 主键应当由计算机自动生成。

创建主键约束：创建表时，在字段描述处，声明指定字段为主键

删除主键约束：如需撤销 PRIMARY KEY 约束，请使用下面的 SQL

alter table persons2 drop primary key;

补充：自动增长 => auto_increment，从1开始，依次递增

我们通常希望在每次插入新记录时，数据库自动生成字段的值。

我们可以在表中使用 auto_increment（自动增长列）关键字，自动增长列类型必须是整型，自动增长列必须为键(一般是主键)。

下列 SQL 语句把 “Persons” 表中的 “Id” 列定义为 auto_increment 主键

create table persons3(
	id int auto_increment primary key,
	first_name varchar(255),
	last_name varchar(255),
	address varchar(255),
	city varchar(255)
) default charset=utf8;

向persons添加数据时，可以不为Id字段设置值，也可以设置成null，数据库将自动维护主键值：

insert into persons3(first_name,last_name) values('Bill','Gates');
insert into persons3(id,first_name,last_name) values(null,'Bill','Gates');

在这里插入图片描述

2、非空约束

NOT NULL 约束强制列不接受 NULL 值。
NOT NULL 约束强制字段始终包含值。这意味着，如果不向字段添加值，就无法插入新记录或者更新记录。
下面的 SQL 语句强制 “id” 列和 “last_name” 列不接受 NULL 值：

3、唯一约束

UNIQUE 约束唯一标识数据库表中的每条记录。
UNIQUE 和 PRIMARY KEY 约束均为列或列集合提供了唯一性的保证。
PRIMARY KEY 拥有自动定义的 UNIQUE 约束。

注：虽然唯一约束与主键约束在描述上功能类似，但是其实还是很多区别的。

相同点：都可以表示唯一性，唯一标识数据表中的每一条记录（一行）

不同点：

① 插入数据的来源不同

主键大多数都是自动编号结合primary key

唯一大多数都是手工设置（不一定都是数字类型，如身份证号也可以表示唯一）

② 主键必须非空字段，但是唯一约束不要求列必须是非空的，这一列也可以出现null空值

③ 一个数据表中如果有主键，有且仅有1个主键。但是在一个数据表中可以拥有多个唯一约束

所以数据库考察中，经常会问：主键约束与唯一约束区别

主键一定满足唯一约束，但是唯一约束不一定是主键。

请注意：
每个表可以有多个 UNIQUE 约束，但是每个表只能有一个 PRIMARY KEY 约束。

4、默认值约束

default 默认值

5、外键约束(了解)

外键约束（多表关联使用）

比如：有两张数据表，这两个数据表之间有联系，通过了某个字段可以建立连接，这个字段在其中一个表中是主键，在另外一张表中，我们就把其称之为外键。

6、小结

① 主键约束：唯一标示，不能重复，不能为空。
1）主键应当是对用户没有意义的，一般都叫id
2）永远也不要更新主键，自动编号
3）主键不应包含动态变化的数据，如时间戳、创建时间列、修改时间列等。
4）主键应当由计算机自动生成，一般配合auto_increment自动增长

自动增长：
我们可以在表中使用 auto_increment（自动增长列）关键字，自动增长列类型必须是整型，自动增长列必须为键(一般是主键)。

② 非空约束：
NOT NULL 约束强制列不接受 NULL 值。

③ 唯一约束：
UNIQUE 约束唯一标识数据库表中的每条记录。
UNIQUE 和 PRIMARY KEY 约束均为列或列集合提供了唯一性的保证。
PRIMARY KEY 拥有自动定义的 UNIQUE 约束。

④ 默认值约束

default 默认值

⑤ 外键约束：

多表关联字段、在一个表中是主键，在另外一个表中是非主键（则这个字段一般就称之外键）

七、DQL数据查询语言

1、数据集准备

CREATE TABLE product
(
    pid         INT PRIMARY KEY,
    pname       VARCHAR(20),
    price       DOUBLE,
    category_id VARCHAR(32)
) DEFAULT CHARSET=utf8;

插入数据：

INSERT INTO product VALUES (1,'联想',5000,'c001');
INSERT INTO product VALUES (2,'海尔',3000,'c001');
INSERT INTO product VALUES (3,'雷神',5000,'c001');
INSERT INTO product VALUES (4,'杰克琼斯',800,'c002');
INSERT INTO product VALUES (5,'真维斯',200,'c002');
INSERT INTO product VALUES (6,'花花公子',440,'c002');
INSERT INTO product VALUES (7,'劲霸',2000,'c002');
INSERT INTO product VALUES (8,'香奈儿',800,'c003');
INSERT INTO product VALUES (9,'相宜本草',200,'c003');
INSERT INTO product VALUES (10,'面霸',5,'c003');
INSERT INTO product VALUES (11,'好想你枣',56,'c004');
INSERT INTO product VALUES (12,'香飘飘奶茶',1,'c005');
INSERT INTO product VALUES (13,'海澜之家',1,'c002');

DataGrip软件关键字替换，可以使用Ctrl + R快捷键

2、select查询

# 根据某些条件从某个表中查询指定字段的内容
格式：select [distinct]*| 列名,列名 from 表where 条件

3、简单查询

# 1.查询所有的商品.  
select *  from product;
# 2.查询商品名和商品价格. 
select pname,price from product;
# 3.查询结果是表达式（运算查询）：将所有商品的价格+10元进行显示.
select pname,price+10 from product;

4、条件查询（where子句）

☆ 比较查询

# 查询商品名称为“花花公子”的商品所有信息：
SELECT * FROM product WHERE pname = '花花公子';
# 查询价格为800商品
SELECT * FROM product WHERE price = 800;
# 查询价格不是800的所有商品
SELECT * FROM product WHERE price != 800;
SELECT * FROM product WHERE price <> 800;
# 查询商品价格大于60元的所有商品信息
SELECT * FROM product WHERE price > 60;
# 查询商品价格小于等于800元的所有商品信息
SELECT * FROM product WHERE price <= 800;

☆ 范围查询

# 查询商品价格在200到1000之间所有商品
SELECT * FROM product WHERE price BETWEEN 200 AND 1000;
# 查询商品价格是200或800的所有商品
SELECT * FROM product WHERE price IN (200,800);

☆ 逻辑查询

# 查询商品价格在200到1000之间所有商品
SELECT * FROM product WHERE price >= 200 AND price <=1000;
# 查询商品价格是200或800的所有商品
SELECT * FROM product WHERE price = 200 OR price = 800;
# 查询价格不是800的所有商品
SELECT * FROM product WHERE NOT(price = 800);

☆ 模糊查询

# 查询以'香'开头的所有商品
SELECT * FROM product WHERE pname LIKE '香%';
# 查询第二个字为'想'的所有商品
SELECT * FROM product WHERE pname LIKE '_想%';

☆ 非空查询

# 查询没有分类的商品
SELECT * FROM product WHERE category_id IS NULL;
# 查询有分类的商品
SELECT * FROM product WHERE category_id IS NOT NULL;

5、排序查询（order by子句）

# 通过order by语句，可以将查询出的结果进行排序。暂时放置在select语句的最后。
格式：SELECT * FROM 表名 ORDER BY 排序字段 ASC|DESC;
ASC 升序 (默认)
DESC 降序

# 1.使用价格排序(降序)
SELECT * FROM product ORDER BY price DESC;
# 2.在价格排序(降序)的基础上，以分类排序(降序)
SELECT * FROM product ORDER BY price DESC,category_id DESC;

6、聚合查询

之前我们做的查询都是横向查询，它们都是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回一个单一的值；另外聚合函数会忽略空值。

今天我们学习如下五个聚合函数：

聚合函数作用
count()统计指定列不为NULL的记录行数；
sum()计算指定列的数值和，如果指定列类型不是数值类型，则计算结果为0
max()计算指定列的最大值，如果指定列是字符串类型，使用字符串排序运算；
min()计算指定列的最小值，如果指定列是字符串类型，使用字符串排序运算；
avg()计算指定列的平均值，如果指定列类型不是数值类型，则计算结果为0

案例演示：

# 1、查询商品的总条数
SELECT COUNT(*) FROM product;
# 2、查询价格大于200商品的总条数
SELECT COUNT(*) FROM product WHERE price > 200;
# 3、查询分类为'c001'的所有商品的总和
SELECT SUM(price) FROM product WHERE category_id = 'c001';
# 4、查询分类为'c002'所有商品的平均价格
SELECT AVG(price) FROM product WHERE categ ory_id = 'c002';
# 5、查询商品的最大价格和最小价格
SELECT MAX(price),MIN(price) FROM product;

7、分组查询与having子句

☆ 分组查询介绍

分组查询就是将查询结果按照指定字段进行分组，字段中数据相等的分为一组。

分组查询基本的语法格式如下：

GROUP BY 列名 [HAVING 条件表达式] [WITH ROLLUP]

说明:

  • 列名: 是指按照指定字段的值进行分组。
  • HAVING 条件表达式: 用来过滤分组后的数据。
  • WITH ROLLUP：在所有记录的最后加上一条记录，显示select查询时聚合函数的统计和计算结果

☆ group by的使用

group by可用于单个字段分组，也可用于多个字段分组

-- 根据gender字段来分组
select gender from students group by gender;
-- 根据name和gender字段进行分组
select name, gender from students group by name, gender;

① group by可以实现去重操作

② group by的作用是为了实现分组统计（group by + 聚合函数）

☆ group by + 聚合函数的使用

-- 统计不同性别的人的平均年龄
select gender,avg(age) from students group by gender;
-- 统计不同性别的人的个数
select gender,count(*) from students group by gender;

☆ group_concat()函数

group_concat()是MySQL中自带的一个函数，这个函数主要用于分组查询中。其主要功能可以某个分组中的数据中的某列（字段）值进行concat拼接操作。

案例：统计男分组中，一共有哪些人，字段值与字段值之间使用逗号隔开。

select gender,group_concat(name) from tb_student group by gender;

☆ with rollup回溯统计

with rollup主要应用于group by分组中，代表对所有分组数据进行回溯统计。

select gender,count(*) from tb_student group by gender;

但是我们希望在以上分组的基础上，在添加一行，没有分组，只有一个具体的值。这个值是以上两个分组的总记录数。

select gender,count(*) from tb_student group by gender with rollup;

8、having的使用

having作用和where类似都是过滤数据的，但是两者之间的执行顺序不同

① where子句 ② group by子句 ③ having子句

第一种情况：如果只是简单的查询操作（没有group by的情况），大部分时间having是可以直接替代where子句

select * from product where price > 800;

以上语句等价于

select * from product having price > 800;

第二种情况：

-- 根据gender字段进行分组，统计分组条数大于2的
select gender,count(*) from students group by gender having count(*)>2;

案例演示：

#1 统计各个分类商品的个数
SELECT category_id ,COUNT(*) FROM product GROUP BY category_id ;

#2 统计各个分类商品的个数,且只显示个数大于1的信息
SELECT category_id ,COUNT(*) FROM product GROUP BY category_id HAVING COUNT(*) > 1;

9、limit子句的使用

应用场景：限制查询与分页查询

限制查询：主要限制数据查询的数量（获取数据表中的前3条数据）

select * from 数据表 limit 查询数量;

分页查询：实际特别接近，因为只要有分页的地方，底层100%都是使用limit子句实现的

分页查询在项目开发中常见，由于数据量很大，显示屏长度有限，因此对数据需要采取分页显示方式。例如数据共有30条，每页显示5条，第一页显示1-5条，第二页显示6-10条。

格式：

SELECT 字段1，字段2... FROM 表名 LIMIT M,N
M: 整数，表示从第几条索引开始，计算方式 （当前页-1）*每页显示条数
N: 整数，表示查询多少条数据
SELECT 字段1，字段2... FROM 表明 LIMIT 0,5
SELECT 字段1，字段2... FROM 表明 LIMIT 5,5

10、小结

条件查询：select *|字段名 form 表名 where 条件；
排序查询：SELECT * FROM 表名 ORDER BY 排序字段 ASC|DESC;
聚合查询函数：count()，sum()，max()，min()，avg()。
分组查询：SELECT 字段1,字段2… FROM 表名 GROUP BY 分组字段 HAVING 分组条件;
分页查询：
SELECT 字段1，字段2... FROM 表名 LIMIT M,N
M: 整数，表示从第几条索引开始，计算方式 （当前页-1）*每页显示条数
N: 整数，表示查询多少条数据

八、多表查询（重点、难点）

表与表之间的关系

在SQL语句中，数据表与数据表之间，如果存在关系，一般一共有3种情况：

① 一对一关系（高级）

比如有A、B两张表，A表中的每一条数据，在B表中有一条唯一的数据与之对应。

用户表user

user_id（用户编号）账号username密码password
001adminadmin888
002itheima123456

用户详情表user_items

user_id（用户编号）真实姓名年龄联系方式
001张三1610086
002李四1810010

我们把用户表与用户详情表之间的关系就称之为一对一关系。

② 一对多关系（重点）

比如有A、B两张表，A表中的每一条数据，在B表中都有多条数据与之对应，我们把这种关系就称之为一对多关系

产品分类表

分类id编号分类名称
1手机
2电脑

产品信息表

产品id编号产品名称产品价格所属分类id编号
1Apple iPhone 136799.001
2Redmi Note 93499.001

我们把产品分类表与产品表之间的关系就称之为一对多关系。

③ 多对多关系（高级）

用户表

用户编号登录账号登录密码
1adminadmin888
2itheima123456

权限表

权限id编号权限名称
1增加
2删除
3修改
4查询

虽然从以上图解来看，两者之间好像没有任何联系，但是两者之间其实是有关系的，这种关系需要通过一张临时表进行呈现。

每个用户，应该有对应的权限，admin账号可以做增删改查，itheima账号可以做查询

反过来

每个权限都应该对应多个用户，查询权限 => admin/itheima

中间表 ：用户_权限表

用户id编号权限的id编号
1（admin）1（增加）
12（删除）
13（修改）
14（查询）
24（查询）

交叉连接(了解)

没有意义，但是它是所有连接的基础。其功能就是将表1和表2中的每一条数据进行连接。

结果：

字段数 = 表1字段 + 表2的字段

记录数 = 表1中的总数量 * 表2中的总数量（笛卡尔积）

select * from students cross join classes;
或
select * from students, classes;

1、内连接

☆ 连接查询的介绍

连接查询可以实现多个表的查询，当查询的字段数据来自不同的表就可以使用连接查询来完成。

连接查询可以分为:

  1. 内连接查询
  2. 左外连接查询
  3. 右外连接查询
  4. 自连接查询（自己查询自己）

☆ 内连接查询

查询两个表中符合条件的共有记录

内连接查询语法格式:

select 字段 from 表1 inner join 表2 on 表1.字段1 = 表2.字段2

说明:

  • inner join 就是内连接查询关键字
  • on 就是连接查询条件

例1：使用内连接查询学生表与班级表:

select * from students as s inner join classes as c on s.cls_id = c.id;

☆ 小结

  • 内连接使用inner join … on …, on 表示两个表的连接查询条件
  • 内连接根据连接查询条件取出两个表的 “交集”

2、左外连接

☆ 左连接查询

以左表为主根据条件查询右表数据，如果根据条件查询右表数据不存在使用null值填充

左连接查询语法格式:

select 字段 from 表1 left join 表2 on 表1.字段1 = 表2.字段2

说明:

  • left join 就是左连接查询关键字
  • on 就是连接查询条件
  • 表1 是左表
  • 表2 是右表

例1：使用左连接查询学生表与班级表:

select * from students as s left join classes as c on s.cls_id = c.id;

☆ 小结

  • 左连接使用left join … on …, on 表示两个表的连接查询条件
  • 左连接以左表为主根据条件查询右表数据，右表数据不存在使用null值填充。

3、右外连接

☆ 右连接查询

以右表为主根据条件查询左表数据，如果根据条件查询左表数据不存在使用null值填充

右连接查询语法格式:

select 字段 from 表1 right join 表2 on 表1.字段1 = 表2.字段2

说明:

  • right join 就是右连接查询关键字
  • on 就是连接查询条件
  • 表1 是左表
  • 表2 是右表

例1：使用右连接查询学生表与班级表:

select * from students as s right join classes as c on s.cls_id = c.id;

☆ 小结

  • 右连接使用right join … on …, on 表示两个表的连接查询条件
  • 右连接以右表为主根据条件查询左表数据，左表数据不存在使用null值填充。

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标签：product,Python,数据库,查询,数据表,字段,主键,第十三天
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