[MySQL] 01- Basic sql

時間  2019-11-18
標籤 mysql basic sql 欄目 MySQL 简体版
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準備

1、配置

1. 登陸：mysql -u root -p php

2. phpMyAdmin建立數據庫，並導入.sql文件。html

3. 支持中文：set names utf8; python

 

2、面試題

參考：面試寶典----數據庫【一些經典的問題】mysql

 

 

 

基礎教程

詳見: http://www.runoob.com/sql/sql-select.htmlweb

 

1、查詢

SELECT name,country FROM Websites;面試

SELECT DISTINCT country FROM Websites;正則表達式

SELECT * FROM websites ORDER BY country,alexa DESC;　　　　# 不寫明ASC DESC的時候，默認是ASCsql

SELECT * FROM Websites LIMIT 2;　　　　　　　　　　　　　　   # MS使用select top, oracle使用rownum  數據庫

SELECT * FROM Websites WHERE id=1;oracle

 

  • 常見運算符
運算符 描述
= 等於
<> 不等於。註釋：在 SQL 的一些版本中，該操做符可被寫成 !=
> 大於
< 小於
>= 大於等於
<= 小於等於
BETWEEN 在某個範圍內
LIKE 搜索某種模式
IN 指定針對某個列的多個可能值
IS NULL e.g. where comm is null　　　　　　Goto: SQL NULL 函數
REGEXP 操做正則表達式

補充 - 邏輯運算

Select * from emp where sal > 2000 and sal < 3000;
Select * from emp where sal > 2000 or  comm > 500;
select * from emp where not sal > 1500;

 

  • 模糊查詢
    • LIKE
Select * from emp where ename like 'M%';
Select * from emp where ename like '[CK]ars[eo]n';　　　　　　# 將搜索下列字符串：Carsen、Karsen、Carson 和 Karson（如 Carson）

查詢 EMP 表中 Ename 列中有 M 的值，M 爲要查詢內容中的模糊信息。

'%a'  以a結尾的數據
'a%' 以a開頭的數據
'%a%' 含有a的數據
‘_a_’ 三位且中間字母是a的
'_a' 兩位且結尾字母是a的
'a_' 兩位且開頭字母是a的

 

    • SQL [charlist] 通配符
SELECT * FROM websites WHERE name REGEXP '^[GFs]';
SELECT * FROM Websites WHERE name REGEXP '^[^A-H]';　　　　# 選取 name 不以 A 到 H 字母開頭的網站。第一個^是開頭的意思；第二個^表否認。

 

    • Between 做用於 '字符串' 和 '日期'
SELECT * FROM Websites WHERE name     BETWEEN 'A' AND 'H';
SELECT * FROM Websites WHERE name NOT BETWEEN 'A' AND 'H';

SELECT * FROM access_log WHERE date BETWEEN '2016-05-10' AND '2016-05-14';

詳情請見：SQL Date 函數

 

 

2、插入

INSERT INTO websites (name, url, alexa, country) VALUES ('百度', 'https://www.baidu.com/', '4', 'CN');

# 先後一一對應便可。

 

 

3、更新

UPDATE websites SET alexa='5000', country='USA' WHERE name='菜鳥教程';

# MySQL中強制在update 語句後攜帶 where 條件，不然就會報錯。set sql_safe_updates=1; 表示開啓該參數

 

 

4、刪除

DELETE FROM websites WHERE name='百度' AND country='CN';

DELETE
 
DELETE FROM test
刪除 全部內容，不保留表的定義，釋放空間。 
TRUNCATE
 
TRUNCATE test;
刪除 全部內容，保留表的定義，釋放空間。 
DROP
 
DROP test;

僅刪除 全部內容，保留表的定義，不釋放空間。

DROP INDEX / TABLE / DATABASE <name>

 

 

5、Create Db then Table

CREATE DATABASE my_db;

CREATE TABLE Persons
(
　　PersonID  int,
　　LastName  varchar(255),
　　FirstName varchar(255),
　　Address   varchar(255),
　　City      varchar(255)
);

詳情請見：SQL 通用數據類型，SQL 用於各類數據庫的數據類型

 

 

  

高級教程

1、別名

  • 一個表
SELECT name AS n, country AS c FROM Websites;

SELECT name, CONCAT(url, ', ', alexa, ', ', country) AS site_info FROM Websites;

 

  • 多個表
SELECT w.name, w.url, a.count, a.date 
FROM   Websites AS w, access_log AS a 
WHERE  a.site_id=w.id and w.name="菜鳥教程";

　　

 

2、SQL JOIN

  • 四種類型
INNER JOIN 若是表中有至少一個匹配，則返回行
LEFT JOIN 即便右表中沒有匹配，也從左表返回全部的行 (左邊沒空格)
RIGHT JOIN 即便左表中沒有匹配，也從右表返回全部的行 (右邊沒空格)
FULL JOIN 只要其中一個表中存在匹配，則返回行 (兩邊可能都有空格)

 

  • 四個示範

Ref: SQL的各類鏈接Join詳解

select * from Table A inner      join Table B   on Table A.id=Table B.id
select * from Table A       left join Table B   on Table A.id=Table B.id
select * from Table A      right join Table B   on Table A.id=Table B.id
select * from Table A full outer join Table B   on Table A.id=Table B.id

 

 

3、合併表 UNION

默認地，UNION 操做符選取不一樣的值。若是容許重複的值，請使用 UNION ALL。

SELECT country, name FROM Websites
WHERE  country='CN'
UNION ALL
SELECT country, app_name FROM apps
WHERE country='CN'
ORDER BY country;

 

 

4、從一個表 copy info to 另外一個表

MySQL 數據庫不支持 SELECT ... INTO 語句，但支持 INSERT INTO ... SELECT 。

INSERT INTO websites (name, country) SELECT app_name, country FROM apps;

備份表數據：CREATE TABLE  emp AS SELECT * FROM scott.emp

還原表數據：INSERT INTO emp SELECT * FROM scott.emp

 


 

約束（Constraints）

1、NOT NULL | DEFAULT

  • 非空約束
CREATE TABLE Persons
(
　　P_Id      int          NOT NULL,
　　LastName  varchar(255) NOT NULL,
　　FirstName varchar(255),
　　Address   varchar(255),
　　City      varchar(255)
)

 

  • 默認值約束
CREATE TABLE Persons
(
　　P_Id      int          NOT NULL,
　　LastName  varchar(255) NOT NULL,
　　FirstName varchar(255),
　　Address   varchar(255),
　　City      varchar(255) DEFAULT 'Sandnes'

　　OrderDate date DEFAULT GETDATE()
)

 

  • 自增屬性
CREATE TABLE Persons
(
　　ID        int          NOT NULL AUTO_INCREMENT,
　　LastName  varchar(255) NOT NULL,
　　FirstName varchar(255),
　　Address   varchar(255),
　　City      varchar(255),

　　PRIMARY KEY (ID)
)

默認地，AUTO_INCREMENT 的開始值是 1，每條新記錄遞增 1。若是是自定義起始值，以下操做。

ALTER TABLE Persons AUTO_INCREMENT=100

 

 

2、惟一 | 主鍵 | 外鍵

  • UNIQUE

[1] 惟一標識

CREATE TABLE Persons
(
　　P_Id      int          NOT NULL,
　　LastName  varchar(255) NOT NULL,
　　FirstName varchar(255),
　　Address   varchar(255),
　　City      varchar(255),
　　
　　CONSTRAINT uc_PersonID UNIQUE (P_Id,LastName)
)

註釋：

(a) 命名 UNIQUE 約束，

(b) 定義多個列的 UNIQUE 約束

 

[2] 撤銷約束

ALTER TABLE Persons
DROP INDEX  uc_PersonID　　# 撤銷 UNIQUE

 

  • PRIMARY KEY

[1] PRIMARY KEY - 相似 UNIQUE

CREATE TABLE Persons
(
　　P_Id      int          NOT NULL,
　　LastName  varchar(255) NOT NULL,
　　FirstName varchar(255),
　　Address   varchar(255),
　　City      varchar(255),

　　CONSTRAINT pk_PersonID PRIMARY KEY (P_Id,LastName)
)

 

[2] 撤銷約束

ALTER TABLE Persons
DROP PRIMARY pk_PersonID　　# 撤銷 PRIMARY KEY

  

  • FOREIGN KEY

[0] 什麼是外鍵

一個表中的 FOREIGN KEY 指向另外一個表中的 PRIMARY KEY。

"Orders" 表中的 "P_Id" 列指向 "Persons" 表中的 "P_Id" 列。

["Persons" 表]

P_Id LastName FirstName Address City
1 Hansen Ola Timoteivn 10 Sandnes
2 Svendson Tove Borgvn 23 Sandnes
3 Pettersen Kari Storgt 20 Stavanger

["Orders" 表]

O_Id OrderNo P_Id
1 77895 3
2 44678 3
3 22456 2
4 24562 1

 

[1] 建立外鍵

CREATE TABLE Orders
(
　　O_Id    int NOT NULL,
　　OrderNo int NOT NULL,
　　P_Id    int,

　　PRIMARY KEY (O_Id),　　# 這裏沒有命名
　　CONSTRAINT fk_PerOrders FOREIGN KEY (P_Id)
　　REFERENCES Persons(P_Id)
)　　

 

[2] 撤銷外鍵

ALTER TABLE Orders
DROP FOREIGN KEY fk_PerOrders

 

 

3、ALTER

  • 爲了添加一列

Switch to table Persons. Then, 添加一列: data。

ALTER TABLE Persons

ADD DateOfBirth date

 

  • 爲了改變列的數據類型
ALTER TABLE Persons

ALTER COLUMN DateOfBirth year

 

 

4、CHECK - 限制列中的值範圍

[1] 建立約束

(a) 命名 CHECK 約束，

(b) 並定義多個列的 CHECK 約束

CREATE TABLE Persons
(
　　P_Id      int          NOT NULL,
　　LastName  varchar(255) NOT NULL,
　　FirstName varchar(255),
　　Address   varchar(255),
　　City      varchar(255),

　　CONSTRAINT chk_Person CHECK (P_Id>0 AND City='Sandnes')
)

 

[2] 撤銷約束

ALTER TABLE Persons
DROP CHECK chk_Person

 

 

5、索引

在不讀取整個表的狀況下，索引使數據庫應用程序能夠更快地查找數據。

用戶沒法看到索引，它們只能被用來加速搜索/查詢。

爲Persons表中的LastName, FirstName列作索引。

CREATE INDEX PIndex ON Persons (LastName, FirstName)

 

 

 

SQL函數

1、SQL Aggregate 函數

  • 列平均值

AVG() - 返回某一列的平均值

SELECT site_id, count FROM access_log WHERE count > (SELECT AVG(count) FROM access_log);

 

  • 列求和

SUM() - 返回總和

SELECT SUM(count) AS nums FROM access_log;

  

  • 行數

COUNT() - 返回行數 - 由於是新列，固然須要AS。

SELECT COUNT(count) AS nums FROM access_log WHERE site_id=3;

 

  • 行類別數
SELECT COUNT(DISTINCT site_id) AS nums FROM access_log;

  

  • 首、尾

FIRST() - 返回第一個記錄的值 - 使用Limit=1關鍵字

LAST() - 返回最後一個記錄的值 - 使用ORDER BY id DESC，以及Limit=1

 

  • 極大極小值

MAX() - 返回最大值，MIN() - 返回最小值

SELECT MAX(alexa) AS max_alexa FROM Websites;
SELECT MIN(alexa) AS min_alexa FROM Websites;

 

 

2、GROUP BY 語句

  • 一張表

Ref: SQL中Group By的使用【寫得不錯】

結合聚合函數，根據一個或多個列對結果集進行分組。

[1] 任務：根據 '類別' 統計各個 ‘類別' 的 '數量'。

[2] 方案：注意這裏把摘要撇在了一邊兒。

select 類別, sum(數量) as 數量之和
from A
group by 類別

[3] 結果：實際上就是分類彙總。

 

  • 兩張表

Ref: http://www.runoob.com/sql/sql-groupby.html

[1] 任務：統計全部網站的訪問的記錄數。

[2] 方案：由於不想顯示id，而是須要name，因此須要 LEFT JOIN websites表。

SELECT websites.name, COUNT(access_log.aid) AS nums FROM access_log 【GROUP BY site_id】

LEFT JOIN websites 【websites只是個給出site_id對應名字的參考表】
 ON access_log.site_id=websites.id

GROUP BY websites.name;

 

 

3、HAVING 子句

  • Having 與 Where 的區別

where 子句：是在對查詢結果進行分組前，將不符合where條件的行去掉，即在分組以前過濾數據，where條件中不能包含聚組函數，使用where條件過濾出特定的行。

having 子句：是篩選知足條件的組，即在分組以後過濾數據，條件中常常包含聚組函數，使用having 條件過濾出特定的組，也可使用多個分組標準進行分組。

 

  • 分組以後的篩選
select 類別, sum(數量) as 數量之和 from A
group by 類別
having sum(數量) > 18

一張表，分組後只須要 sum > 18 的。

 

  • Having 和 Where 的聯合使用

分組前篩選一次；分組後篩選一次。

select 類別, SUM(數量)from A
where 數量 gt;8
group by 類別
having SUM(數量) gt; 10

 

 

4、COMPUTE 

  • 是什麼

Ref: SQL中Group By的使用【寫得不錯】

compute子句可以觀察「查詢結果」的數據細節或統計各列數據（如例10中max、min和avg），返回結果由select列表和compute統計結果組成。

 

  • 如何用

對階段性結果表的再次以統計計算。

select *
from A
where 數量>8

compute max(數量),min(數量),avg(數量)

 

  • 看結果

 

  • Compute ... By

select *
from A
where 數量>8

order by 類別
compute max(數量),min(數量),avg(數量) by 類別

執行結果：

 

 

5、SQL Scalar 函數

  • 大小寫轉換

UCASE() - 將某個字段轉換爲大寫；LCASE() - 將某個字段轉換爲小寫

SELECT UCASE(name) AS site_title, url FROM Websites;

SELECT LCASE(name) AS site_title, url FROM Websites;

 

  • 字段部分顯示

MID() - 從某個文本字段提取字符，MySql 中使用

SELECT MID(name,1,4) AS ShortTitle FROM Websites;

 

  • 字段的長度

LENGTH() - 返回某個文本字段的長度

SELECT name, LENGTH(url) as LengthOfURL FROM Websites;

 

  • 四捨五入

ROUND() - 對某個數值字段進行指定小數位數的四捨五入

返回參數X的四捨五入的有 D 位小數的一個數字。若是D爲0，結果將沒有小數點或小數部分。

mysql> select ROUND(1.298, 1);
        -> 1.3
mysql> select ROUND(1.298, 0);
        -> 1

 

  • 當前時間

NOW() - 返回當前的系統日期和時間，日期加時間的徹底格式。

SELECT name, url, Now() AS date FROM Websites;

FORMAT() - 格式化某個字段的顯示方式，以自定義格式顯示時間

SELECT name, url, DATE_FORMAT(Now(),'%Y-%m-%d') AS date FROM Websites;

 

 

 

擴展練習

 

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd

# Please update .csv path here before running this .py.
str_path = './data_analyst_sample_data.csv'  
cols = ["week_sold",'price','num_sold','store_id','product_code','department_name']

dataset=pd.read_csv(str_path,header=None, sep=',',names=cols)

#######
# Q1
#######
total_price = 0.0
for i in range(1,len(dataset)):  
    if (dataset['department_name'][i] == 'BEVERAGE'):
        each_price = float(dataset['price'][i]) * float(dataset['num_sold'][i])
        each_price = round(each_price, 2)
        total_price += each_price
        
print("Total price is %.2f" % total_price)
print("")

###############################################################################
# SELECT SUM(price*num_sold) AS sales FROM <table name> where department_name='BEVERAGE'     
###############################################################################

from collections import Counter

total_counts = Counter()    
for i in range(1,len(dataset)):  
    product_code = dataset['product_code'][i]
    total_counts[product_code] += 1

#print(total_counts)
print("There are %d unique products in the store." % len(total_counts) )
print("")

###############################################################################
# SELECT product_code, COUNT(*) FROM <table name> GROUP BY product_code
###############################################################################





#######
# Q2
#######
from collections import Counter
from decimal import *
#from datetime import datetime

#def convert_to_month(week_sold): 
#    time_str = week_sold
#    time = datetime.strptime(time_str, '%Y-%m-%d')
#    return time.strftime('%Y-%m')

total_counts = Counter()    
for i in range(1,len(dataset)):
#    month_sold   = convert_to_month(dataset['week_sold'][i])
    store_id     = dataset['store_id'][i]
    product_code = dataset['product_code'][i]

    each_price = float(dataset['price'][i]) * float(dataset['num_sold'][i])
    total_counts[store_id, product_code] += Decimal(each_price/3).quantize(Decimal('0.00'))
    
print(total_counts)

###############################################################################
# SELECT store_id, product_code, round(SUM(price*num_sold)/3.0, 2) FROM <table name> GROUP BY store_id
###############################################################################


# Save
import csv
row = ['store_id', 'product_code', 'average_monthly_revenue']
out = open("result.csv", "a", newline = "")
csv_writer = csv.writer(out, dialect = "excel")
csv_writer.writerow(row)

row = ['store_id', 'product_code', 'average_monthly_revenue']

for k, v in total_counts.items():
    row = [k[0], k[1], v]
    out = open("result.csv", "a", newline = "")
    csv_writer = csv.writer(out, dialect = "excel")
    csv_writer.writerow(row)

 

 

 

高級特性

1、CASE...WHEN...[ELSE]...END

  • 判斷三角形類型
SELECT
　　CASE
　　　　WHEN A + B > C THEN 
　　　　　　CASE 
　　　　　　　　WHEN A  = B AND B  = C           THEN 'Equilateral'
　　　　　　　　WHEN A  = B  OR B  = C OR A  = C THEN 'Isosceles'
　　　　　　　　WHEN A != B AND B != C OR A != C THEN 'SCALENE'
　　　　　　END
　　　　ELSE
　　　　　　'Not A Triangle'
　　END
FROM TRIANGLES;

 

  • case 語句
SELECT id, (case sex 
　　　　　　　　 when ' '  then 'bbbbb'
　　　　　　　　 when null then 'aaaaa'
　　　　　　　　 else sex 
　　　　　　　end) as sex 
FROM aa;

 

 

2、concat 拼接字符串

  • "先後" 加括號
SELECT concat( NAME, concat("(",concat( substr(OCCUPATION,1,1), ")")) ) FROM OCCUPATIONS ORDER BY NAME ASC;


SELECT "There are a total of ", count(OCCUPATION), concat(lower(occupation),"s.") FROM OCCUPATIONS GROUP BY OCCUPATION ORDER BY count(OCCUPATION), OCCUPATION ASC

 

 

3、變量

  • "橫向" 列出來

set @r1=0, @r2=0, @r3=0, @r4=0;
select min(Doctor), min(Professor), min(Singer), min(Actor)
from( select case when Occupation='Doctor'    then (@r1:=@r1+1)
              when Occupation='Professor' then (@r2:=@r2+1)
              when Occupation='Singer'    then (@r3:=@r3+1)
              when Occupation='Actor'     then (@r4:=@r4+1) 
          end as RowNumber,

    case when Occupation='Doctor'    then Name end as Doctor,
    case when Occupation='Professor' then Name end as Professor,
    case when Occupation='Singer'    then Name end as Singer,
    case when Occupation='Actor'     then Name end as Actor
  from OCCUPATIONS
  order by Name
) Temp
group by RowNumber;

 

  • 其餘符號

一個以at符號(@)開頭的標識符表示一個本地的變量或者參數。

一個以數字符號(#)開頭的標識符表明一個臨時表或者過程。

一個以兩個數字符號(##)開頭的標識符標識的是一個全局臨時對象。

 

 

4、嵌套 

SET sql_mode = '';
SELECT Start_Date, End_Date
FROM 
    (SELECT Start_Date FROM Projects WHERE Start_Date NOT IN (SELECT End_Date   FROM Projects)) a,
    (SELECT End_Date   FROM Projects WHERE End_Date   NOT IN (SELECT Start_Date FROM Projects)) b 

WHERE Start_Date < End_Date
GROUP BY Start_Date 
ORDER BY DATEDIFF(End_Date, Start_Date), Start_Date

 

sql_mode=""，即強制不設定MySql模式（如不做輸入檢測、錯誤提示、語法模式檢查等）應該能提升性能，但有以下問題： 

若是插入了不合適數據（錯誤類型或超常），mysql會將數據設爲「最好的可能數據」而不報錯，如：

/數字 0/可能最小值/可能最大值
/字符串 空串/可以存儲的最大容量字符串
/表達式 返回一個可用值（1/0-null）

因此，解決辦法是：全部列都要採用默認值，這對性能也好。 

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