MySQL开发——【高级操作、五子句】

高级新增操作

①基本插入操作：

 insert  into  数据表名称(字段) values (值);

②批量插入操作：

 insert  into  数据表名称(字段) values  (值1),(值2),(值3)...

③主键冲突

解决主键冲突的方法一共有两种形式：

第一种方案：

 insert  into  数据表名称values  (1,’e’) on  duplicate  key  update  字段 = 字段值;

第二种方案：基本语法：

 replace into  数据表(字段)  values  (值);
 如果数据表中不存在这条记录，则添加。
 如果数据表中存在这条记录，则更新。

　　但是要特别注意，虽然replace方法比较简单，但是其效果并不高。

④蠕虫复制

蠕虫：就是一种会分裂的小虫子。所谓的蠕虫复制就是采用这样一种复制方式。

基本语法：

复制表结构：

 create  table数据表名称  like  ‘数据表’;

以上语句只能复制数据表的表结构，而不能复制数据。

 insert  into  数据表(忽略主键)  select  字段 from  数据表;

以上代码就是蠕虫复制，蠕虫复制得到的结果其实是没有意义的。蠕虫复制的主要目的是测试数据库的承载能力、性能等等

高级删除操作

①基本语法：

 delete  from  数据表名称;   //删除所有记录
 delete  from  数据表名称   where  删除条件;   //删除指定的记录

②清空表，基本语法：

 truncate数据表名称;   //清空表

delete from 数据表与truncate 数据表之间的区别：

 两者虽然都是删除数据表中的所有记录，
 但是两者不同在于对于数据结构中的自动增长处理不同，
 　　truncate会重新创建表结构，
 　　auto_increment字段会从1重新开始编号。
 truncate效果：数据会重新从1开始：
 delete from 效果：数据会在最后一条记录的基础上，继续编号：

③高级删除操作（order by|limit）

order by|limit基本语法：

order by 字段[asc|desc] ：对某个字段进行排序，asc代表升序，desc降序。

limit[num]：指定要删除的数量，limit语句在SQL语句中是放在最末端的。

 delete  from  数据表名称  where 条件  order by  字段  [asc|desc] limit 5;

高级更新操作

基本语法：

 update  数据表名称   set  字段=字段值[,字段=字段值]  where  更新条件; 

高级更新：

order  by  字段  [asc|desc] ：对记录进行按某个字段进行排序

limit  [num] ：更新多少条记录

高级查询操作

①SQL语句中的五子句，基本语法：

 select  */字段   from  数据表   where  [条件] group by  [分组条件]  having[条件]   order  by  字段  [asc|desc]   limit  [offset,length]
 offset：偏移量，值默认从0开始

② where子句

第一种情况：运算符

 算术运算符：><  =  <>（不等于）  != >=   <=
 逻辑运算符：and(&&)    or(||)    非(!)
 布尔运算符：is null，is  not  null

第二种情况：in与not in（重点），基本语法：

 select* from  数据表  where  id   in  (1,2,3);  //同时查询多条记录
 delete  from 数据表where  id  in  (1,2,3);  //同时删除多条记录

第三种情况：between...and...或not  between...and...

使用between...and...有一个基本要求，between后面的值一定要小于and后面的值，而且两者是一个闭区间。

选择年龄在18周岁-20周岁之间的小伙伴。

基本语法：

 select  *  from  数据表名称  where  age  between  18  and  20;

③all与distinct（去重）

④like模糊查询

like在实际应用中，主要用于数据的搜索，like语句里面有两个匹配符：

% ：匹配任意个字符

_ ：只能匹配一个任意字符

特殊情况，如果要查询的关联词中包含%或_怎么办呢？答：使用\反斜杠进行转义。

③group by子句

基本语法：

 select  *  from  数据表  group  by   字段;

group  by的主要功能就是实现对数据的分组功能。

 select  *  from  student  group  by sex;

如以上代码运行可知，如果仅仅使用group  by对某个字段进行分组操作，则其每个组只会返回一条记录。

分组的意义在于实现对数据进行统计，可以使用如下函数：

 count(*/字段) ：获取数据表中的总记录数
 max(字段) ：获取某个字段的最大值
 min(字段) ：获取某个字段的最小值
 avg(字段) ：获取某个字段的平均值
 sum(字段) ：获取某个字段的和

表别名与字段别名（主要针对多张表）

表别名，基本语法：

 表别名：
 select  */别名.字段  from  数据表1 as 别名;
 或
 select */别名.字段  from  数据表1 别名;

字段别名，基本语法：

 字段别名：
 select  count(*) as 字段别名  from  数据表;
 或
 select count(*) 字段别名  from  数据表;

字段别名的作用有二：

 第一点：给字段起一个更有意义的名字，比如count(*)起名为num。

 第二点：如果多表关联，出现同名字段，后面的会覆盖前面的，所以这个时候可以给冲突字段起别名。

count函数与null

 在实际应用中，如果count(*)，代表统计所有记录。但是count函数还可以只统计某个字段的总记录数，但是在统计时会自动忽略null记录。

group by结合统计函数

基本语法：

 select  分组字段,统计函数（*/分组字段） from  数据表 group  by 字段;
 select  sex,count(*)  from  student  group  by sex;

④having子句

having子句与where子句功能是一致的，都是用于实现对数据的筛选。

两者的唯一区别在于发生的顺序不同。

 where子句：在数据表中就对数据进行筛选，不需要进入内存。

 having子句：在数据进行到内存之后（比如group by），才对数据进行筛选。

在MySQL中，如果没有特别的要求，只是简单的筛选操作，having与where子句可以相互替换。

 ①对于字段别名的处理不同（having可以通过别名字段对数据进行筛选，但是where不行）

 ②对于统计函数与group by的处理不同(having可以处理统计函数，但是where不行)

⑤order by子句

order by就是实现对某个字段或多个字段进行排序，有两个排序参数。asc升序，desc降序。

基本语法：

 select  *  from  数据表  order  by 字段   [asc|desc];
 默认采用asc升序排列。

order by与多字段排序，基本语法：

 select  *  from  数据表  order  by 字段1 [asc|desc],字段2 [asc|desc],字段3 [asc|desc]...  ;
 系统首先对 字段1 进行排列，
     如果两个字段的字段1值相同。则对 字段2 进行排序，
     如果两个字段的字段2值相同。则对 字段3 进行排序，
     这就是多字段的执行顺序。

⑥limit 子句

基本语法：

 select  * from  数据表   limit  [offset,length];
 offset ：代表从哪条记录开始，默认从0开始
 length ：代表获取的总记录数
 特别说明：
 高级查询时，limit拥有以上两个参数，但是高级更新与高级删除时，其只有一个length参数，而没有offset偏移量。

分页的原理就是limit

 ①数据表中一共有99台电脑
 ②每页显示10台，多了就分页
 ③使用limit实现数据分页（读取每一页的数据）
 ④offset与页码之间有什么关系呢？
 第一页：offset从0开始，length是10
 第二页：offset从10开始，length是10
 第三页：offset从20开始，length是10
 ...
 第十页：offset从90开始，length是10
 推导一下：offset与页码之间的关系，（当前页码 - 1）* length

⑦group by补充两个知识点

group_concat函数

　　把获取的记录数拼接成字符串。

　　PHP把数组转化为字符串implode函数，PHP把字符串转化为数组explode函数。

　　  explode(‘炸开点’,‘要炸开的字符串’);

回溯统计with rollup（分组后的数据汇总）

　　回溯统计就是把分组后的结果进行汇总，得到最终的结果。