这期内容当中小编将会给大家带来有关MySQL数据库实现单表查询的方法，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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数据库单表查询的方法：1、select查询操作，筛选列；2、where语句，筛选行；3、group by分组；4、having过滤条件，是针对组做过滤条件，是放在group by后面执行的；5、order by排序，对查询出来的数据排序。
数据库单表查询的方法：
1、关键字执行的优先级(重点)
重点中的重点：关键字的执行优先级 1:from #找到表 2:where #使用where指定的条件,去表中取出一条条记录 3:group by #将取出的数据进行分组,如果没有指定,则整体作为一组 4:having #将分组的结果按照having指定的条件进行过滤 5:select #指定select查询 6:distinct #去重 7:order by #将查询的结果按照order by指定的字段进行排序 8:limit #限制结果的显示数量
2、select查询操作(筛选列)
1:#select 查询操作
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注意所有select 查询后面右加括号的方法,比如,select user()这种带括号的都是Mysql的 内置方法,select本身就是查询操作,from只是说明从哪查,
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select * from 表名; #查询表中所有的数据 *代表所有
select 字段名 from 表名;#查询表中某一个字段的数据
select 字段名,字段名,字段名 from 表名;#查询表中多个字段的数据
select database();#查询返回当前操作的数据库
select user();#查询当前登陆的用户
select now;#查询返回当前的时间
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2:#distinct 去重操作
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当使用select查询表某些字段数据的时候,这个字段中可能出现多个重复的数据,就可以使用distinct对查询出来的数据进行去重操作,distinct也可以对多个字段的数据进行联合去重
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select dictinct 字段名 from 表名;#对查出来的字段数据进行去重
select distinct 字段名,字段名 from 表名;#对多个字段查询的数据进行联合去重
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3:#四则运算
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使用select 查询某个字段的数据的时候,对数值类型的字段数据,可以进行四则运算,四则运 算包括加减乘除等操作
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select 字段名*12 from 表名;#对查询出来的数据乘以12,返回结果,>>字段名要是数值类型
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4:#concat字符串拼接和concat_ws指定分割符进行拼接(自定义显示的格式)
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concat内置函数可以对查询出来的字段数据进行字符串拼接
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select concat('姓名:',name) from 表名;#对查询出来的姓名字段的数据前面都加上一 个字符串姓名,能够友好的显示查询出来的数据的意思,其实就是字符串拼接
select concat(name,':',salary)as info from 表名;#concat还可以将两个字段的数据拼接,,产生一个新的字段数据显示出来,as是个这个字段重命名
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concat_ws()函数也只是字符串拼接,不过concat_ws的凭借方式是类似与python join拼接 的方式,就是以某个元素对多个字段的数据进行拼接
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select concat_ws('_','姓名:',name,'性别:',sex)as info from 表名;
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5:#case end 语句 对查询出来的每一个数据进行加工和显示
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case语句的作用是,对表中数据进行查询时,对于查询出来的语句进行进一步的加工,并且显示出来,case end语句有点像python里的if语句,不过sql的case语句需要表明开始和结束,case代表开始,end代表结束.when代表的就是if条件,else就是其他,当有多个when的时候,从第二个when开始就代表的类似于elif的意思,,,,,知道了解就好>>>>>>
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select(
case
when name='田少岗' concat(name,'逗比')
when name='田彩' concat(name,'女神')
else
concat(name,'边玩去')
end
)as now_name from 表名;
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6:#select的相关总结;
可以查一个,多个,*所有
调用函数:now(),database(),concat(),concat_ws()
可以四则运算
可以去重 distinct
可以使用case end 条件判断语句3、where 筛选行语句
1:#范围查询
#< > >= <= != <>代表不等于和!=是一个意思
select age from 表名 where age <100 and age>20;(多条件查询)
#between 1 and 10 找寻1到10之间的
select age from 表名 where between 1 and 100; >>注意包含1和100
#in (1,2,3,4) 多选一
select age from 表名 where age in (10,20,30,40);
#将age=10和age=20的都能取出来
select age from 表名 where age=10 or age=20;
2:#模糊查询
#like
like的表现形式是,'%a'查询以a结尾的,'a%'查询以a开始的,'%a%'查询包含a的
select name from 表名 where name like '田%';>>>查询出姓田的所有人
like还有一种形式,'_a','a_','a__'一个划线代表一个字符,%代表的是任意长度
select name from 表名 where name 'like '田_';>>>查询出以田开头的两个字的姓名
#regexp 可以使用正则匹配(记一下正则表达式)
3:#is is not
is null is not null 一般用来判断是不是空,
4:#逻辑运算
and or not4、group by(分组)
'''group by可以对某个字段的值进行分组,这个字段有多少种值就分多少组,group by还有一个特性就是去重,一旦使用group by对数据分组了,就不能对某一条数据进行操作,永远都是这一组数据''' group_concat()函数(只用来做最终的显示,不做中间数据的操作)可以显示当前这一组的所有信息,拼在一起显示 select post,group_concat(name),count(id) from employee group by post having count(id) < 2; ''' mysql> set global sql_mode='STRICT_TRANS_TABLES,ONLY_FULL_GROUP_BY'; ONLY_FULL_GROUP_BY的语义就是确定select target list中的所有列的值都是明确语义，简单的说来，在ONLY_FULL_GROUP_BY模式下，target list中的值要么是来自于聚集函数的结果，要么是来自于group by list中的表达式的值。(了解就好) '''
5、聚合函数
1:#count 计数 2:#max 求最大值 3:#avg 求平均值 4:#min 求最小值 5:#sum 求和
6、having 过滤条件
''' having是针对一个组做的过滤条件,是放在group by 后面执行的,他的意思和where是一样的 where group 和 having的执行顺序是,where>group by>having,所以having一般都是和having一起用的 ''' select post,group_concat(name),count(id) from employee group by post having count(id) < 2;
7、order by 排序
''' 对查询出来的数据进行排序,可以升序或者降序(desc),可以使用多个条件一起排序,执行顺序按照从左到右执行排序 ''' SELECT * FROM employee ORDER BY salary; #默认是升序排列 SELECT * FROM employee ORDER BY salary ASC; #升序 SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC; #降序
8limit 分页
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可以和order by一起使用,先排序再分页取几个,还可以指定删选的范围,limit m,n这个意思是从m+1开始取n条数据,不如limit 0,6,就是从1开始取六条数据,然是limit分页时,只适合做小数据的分页,当数据量过大时,效率就会非常慢,limit还有一种语法是:limit n offset m,这个意思也是从m+1开始,取n条,这个语法知道就行,
'''
#默认初始位置为0,从第一条开始顺序取出三条
SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 3;
#从第0开始，即先查询出第一条，然后包含这一条在内往后查5条
SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC
LIMIT 0,5;
##从第5开始，即先查询出第6条，然后包含这一条在内往后查5条
SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC
LIMIT 5,5;上述就是小编为大家分享的mysql数据库实现单表查询的方法了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。