Mysql 从入门到遗忘
高级数据过滤:
WHERE
AND
OR
NOT 总是与其他操作符一起使用,用在要过滤的前面。
通配符过滤:
LIKE: %相当于正则中的.*?,_相当于正则中的.。
$ select id from drug_bid20180920_z where province LIKE "%市";
REGEXP 和正则一样。
创建计算字段:
CONCAT拼接
$ SELECT CONCAT(name,"(",country,")") from table;
AS 别名
# SELECT name AS firstname from table;
分组数据:
GROUP BY
ORDER BY ASC升序,DESC降序
HAVING HAVING在数据分组后过滤,WHERE在数据分组前进行过滤
# 筛选出单表中根据某一field重复数据 $ select *,count(*) as count from drug_pool group by drugLicense having count>1;
数据处理函数:
UPPER() 转换大小写.
LENGTH()返回串长度.
LOWER()转换小写.
汇总数据:
AVG() 返回所有列或某列的平均值.
COUNT()计算行数目或符合条件的行数目。
MAX()
MIN()
SUM()
子查询:
对于mysql,从来都不推荐使用子查询和join。因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量上去效率很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据。
每个派生出来的表需要一个别名.
$ select drug_name,count(*) from (select * from drug_pool where drug_license like "Z%") as t group by drug_name; 或者 $ select drug_name,count(*) from drug_pool where (drug_license like "Z%") group by drug_name;
联结表:
效率都是非常低的。
$ select test1.id,test2.name from test1,test2 where test1.name=test2.name;
$ select t1.id,t2.name from test1 as t1,test2 as t2 where t1.name=t2.name;
插入数据库:
$ insert into table(field1,field2,field3) values(value1,value2,value3); # insert into table(id,field1,field2,field3) values(%s,%s,%s) on duplicate key update field1=values(field1),field2=values(field2);
更新数据:
$ update table set field1=%s,field2=%s where id=%s;
删除数据:
$ delete from table where id=1;
查看单表所有字段信息:
$ show full columns from tableName;
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这题得倒着推.第10天还没吃,就剩1个,说明第9天吃完一半再吃1个还剩1个,假设第9天还没吃之前有桃子p个,可得:p * 1/2 - 1 = 1,可得 p = 4.以此类推,即可手算出. 代码思路为: ...
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