Mysql研究之SQL语言的设计与编撰完全解析
Mysql研究之SQL语言的设计与编写完全解析 一、 SQL 语句分类 数据定义语言( DDL ): 用于定义和管理数据对象,包括数据库、数据表、视图、索引等。例如: CREATE 、 DROP 、 ALTER 等语句。 数据操作语言( DML ):【和表中的数据记录有关的语言】 用于操
Mysql研究之SQL语言的设计与编写完全解析一、SQL语句分类
数据定义语言(DDL):
用于定义和管理数据对象,包括数据库、数据表、视图、索引等。例如:CREATE、DROP、ALTER等语句。
数据操作语言(DML):【和表中的数据记录有关的语言】
用于操作数据库对象中所包含的数据。例如:INSERT、UPDATE、DELETE语句。
数据查询语言(DQL):
用于查询数据库对象中所包含的数据,能够进行单表查询、连接查询、嵌套查询,以及集合查询等各种复杂程度不同的数据库查询,并将数据返回到客户机中显示。例如:SELECT语句(占60%)。
数据控制语言(DCL):
是用来管理数据库的语言,包含管理权限及数据更改。例如:GRANT、REVOKE、COMMIT、ROLLBACK等语句。
二、SQL语句应用案例
1、DDL【可以按照以下格式写入一个文件,然后再粘贴到MySQL数据库中】
createtable if not exists cats (
idint not null auto_increment,
pidint not null default ’0′,
namevarchar(30) not null default ”,
desntext not null default ”,
primarykey(id),
indexname(name,pid)
);
createtable if not exists products(
idint not null auto_increment,
cidint not null default 0,
namevarchar(60) not null default ”,
pricedouble (7,2) not null default 0.00,
numint not null default 0,
desntext,
ptimeint not null default 0,
primarykey(id),
keypname(name,price)
);
2、DML
a)insert,插入表数据
insertinto 表名([字段列表])values(值列表),(值列表2),(值列表3),…,(值列表n);
特点:
1.如果在表名后没有给出字段列表,则值列表必须填充所有字段的值,必须按表中默认的顺序插入
2.所有需要写字段名的地方都不加单引号或双引号,但是建议所有值都要以字符形式使用
3.建议在插入数据时,最好给出字段列表,则值只要和字段列表一一对应即可,可以不按表中字段的顺序
?
b)update表名 set字段=’值‘[,字段2='值2',...,字段n='值n'][条件]#条件指定需要更改的记录
e.g. updatecats set pid=’3′ where id=’1′;
updatecats set pid=’99′ where id >= ’1′ && id
c)deletefrom 表名 [条件]
deletefrom cats; #清空数据表
truncatecats; #也可以清空数据表,效率更高,truncate将…截断
?
d)where条件
无论更新、删除、查找,只要写对条件就能准确找到要管理的一条或多条数据
【都可以使用各种运算符号,可以把字段当作一个变量来使用】
3、DQL【select】
SELECT[ALL | DISTINCT]
{*|table.*|[table.]field1[asalias1][,[table.]field2[as alias2]][.....]}
FROM 表名
[WHERE...]
[GROUPBY...]
[HAVING...]
[ORDERBY ...]
[LIMITcount]
使用SELECT查询语言,目的是可以按用户的想法将数据查出来,将结果返回!
SELECT[ALL | DISTINCT] #distinct 明显的,清楚的,有区别的
{*|table.*|[table.]field1[asalias1][,[table.]field2[as alias2]][.....]} #alias 别名,化名
FROM 表名
[WHERE...]
[GROUPBY...]
[HAVING...]
[ORDERBY ...]
[LIMITcount]
使用SELECT查询语言,目的是可以按用户的想法将数据查出来,将结果返回!
?
1、字段要列出要查询的字段
e.g. selectname,price from products;
selectprice,name from products;
select* from products;
selectproducts.* from products; #单表其实不需要使用表名
?
2、可以为每个字段起个别名【后面会用到(关键字,多表查询)】【表也可起别名(多表查询)】
e.g. selectname as bookname,price as bookprice from products;#使用别名;也可不加as;注意别名中有空格时,需要加单引号;
?
3、使用distinct作用与整个记录,取消重复的数据,只返回一个,而不是单独的一列
e.g. selectdistinct price ‘book price’ from products;
?
4、在SQL语句中使用表达式的列(可以使用算术运算符,条件运算符,逻辑运算符…)
游戏编程网www.cgzhw.com有详细的说明,这里就不再重复了。
5、WHERE可以在SELECT/UPDATE/DELETE中
a)可使用的逻辑运算符号(将多个条件组合)
&&/AND ||/OR !/NOT
b)可使用的比较运算符号
=#判断是否相等,与程序中的==作用相同
#判断是否相等,与=一致,但可以用于与NULL比较
!=/ #不等号
?
>
>=
c)程序中没有的运算符
ISNULL #与‘NULL’ 相等
ISNOT NULL
?
BETWEENAND
e.g. select* from products where id between 10 and 20;
与 “select* from products where id >= 10 && id 作用相同
?
NOTBETWEEN AND
?
IN
e.g. select* from products where id in(5,10,15,20);
updateproducts set num = 77 where id in(5,10,15,20);
deletefrom products where id in(5,10);
?
d)模糊查询
LIKE _(任意一个字符)和%(0个或多个任意字符)两个通配符号
e.g. select* from products where name like ‘______’; #查找任意名字为6个字符的数据
select* from products where name like ‘%java%’; #查询名字中包含有java的数据
?
NOTLIKE
e.g. select* from products where name not like ‘%java%’; #查询名字中不包含java字样的数据。
?
REGEXP/RLIKE【正则表达式】 #RegExp 正则表达式
e.g. select* from products where name regexp ‘^java’; #查找所有以java开头的数据
select* from products where name regexp ‘s$’; #查找所有以s结尾的数据
?
6、多表查询(连接查询),比较常用 #ambiguous
e.g. selectcats.name,products.name from cats,products;
selectc.name cname,c.desn cdesn,p.name pname,p.price,p.desn pdesn,p.numfrom carts c,products as p;#将A表中的记录与B表中的记录依次匹配,得到A*B种结果【笛卡尔乘积】,该结果是没有意义的。
selectc.name cname,c.desn cdesn,p.name pname,p.price,p.desn pdesn,p.numfrom carts c,products as p where c.id=p.cid;
selectc.name cname,c.desn cdesn,p.name pname,p.price,p.desn pdesn,p.numfrom carts c,products as p where c.id=p.cid and c.id=3;
selecta.id aid,a.name aname,b.id bid,b.name bname from cats a,catsb; #将单表分为多表,进行查询
selecta.id aid,a.name aname,b.id bid,b.name bname from cats a,cats b wherea.pid = b.id;
?
7、嵌套查询子查询
e.g. select* from products where cid in(select id from carts where name regexp’^j’) ;
select* from products where cid in(select id from carts where name like’j%’); #作用相同
?
8、orderby 字段 [asc正序]desc倒序
e.g. select* from order by name;
select* from order by price; #按价格非递减排序
select* from order by price desc; #非递增排序
select* from where cid > 5 order by price desc; #与where结合使用
?
9、limitcount【限制显示个数】
e.g. select* from limit 7;
select* from order by id desc limit 7;
select* from where id
select* from where id > 14 order by id asc limit 0,1; #limit0,1表示从第0个开始取,取1个
?
10、groupby 字段【分组】
常用函数:
count() #一个字段的总数
sum()
avg()#平均值
max()
min()
e.g. selectcount(*),sum(price),avg(price),max(price),min(price) from products;
selectcid,count(price),sum(price),avg(price),max(price),min (price) fromproducts group by cid;
selectcid,count(price),sum(price),avg(price),max(price),min (price) fromproducts group by cid having avg(price) > 50; #加having条件,与where类似
#having必须与gropby结合才能使用

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MySQL convient aux débutants car il est simple à installer, puissant et facile à gérer les données. 1. Installation et configuration simples, adaptées à une variété de systèmes d'exploitation. 2. Prise en charge des opérations de base telles que la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation, de mise à jour et de suppression de données. 3. Fournir des fonctions avancées telles que les opérations de jointure et les sous-questionnaires. 4. Les performances peuvent être améliorées par l'indexation, l'optimisation des requêtes et le partitionnement de la table. 5. Prise en charge des mesures de sauvegarde, de récupération et de sécurité pour garantir la sécurité et la cohérence des données.

Navicat lui-même ne stocke pas le mot de passe de la base de données et ne peut récupérer que le mot de passe chiffré. Solution: 1. Vérifiez le gestionnaire de mots de passe; 2. Vérifiez la fonction "Remember Motway" de Navicat; 3. Réinitialisez le mot de passe de la base de données; 4. Contactez l'administrateur de la base de données.

Créez une base de données à l'aide de NAVICAT Premium: Connectez-vous au serveur de base de données et entrez les paramètres de connexion. Cliquez avec le bouton droit sur le serveur et sélectionnez Créer une base de données. Entrez le nom de la nouvelle base de données et le jeu de caractères spécifié et la collation. Connectez-vous à la nouvelle base de données et créez le tableau dans le navigateur d'objet. Cliquez avec le bouton droit sur le tableau et sélectionnez Insérer des données pour insérer les données.

NAVICAT pour MARIADB ne peut pas afficher directement le mot de passe de la base de données car le mot de passe est stocké sous forme cryptée. Pour garantir la sécurité de la base de données, il existe trois façons de réinitialiser votre mot de passe: réinitialisez votre mot de passe via Navicat et définissez un mot de passe complexe. Affichez le fichier de configuration (non recommandé, haut risque). Utilisez des outils de ligne de commande système (non recommandés, vous devez être compétent dans les outils de ligne de commande).

Étapes pour effectuer SQL dans NAVICAT: Connectez-vous à la base de données. Créez une fenêtre d'éditeur SQL. Écrivez des requêtes ou des scripts SQL. Cliquez sur le bouton Exécuter pour exécuter une requête ou un script. Affichez les résultats (si la requête est exécutée).

Vous pouvez créer une nouvelle connexion MySQL dans NAVICAT en suivant les étapes: ouvrez l'application et sélectionnez une nouvelle connexion (CTRL N). Sélectionnez "MySQL" comme type de connexion. Entrez l'adresse Hostname / IP, le port, le nom d'utilisateur et le mot de passe. (Facultatif) Configurer les options avancées. Enregistrez la connexion et entrez le nom de la connexion.

Raisons courantes pour lesquelles Navicat ne peut pas se connecter à la base de données et à ses solutions: 1. Vérifiez l'état d'exécution du serveur; 2. Vérifiez les informations de connexion; 3. Réglez les paramètres du pare-feu; 4. Configurer l'accès à distance; 5. Dépannage des problèmes de réseau; 6. Vérifier les autorisations; 7. Assurer la compatibilité de la version; 8. Dépannage d'autres possibilités.

En tant que professionnel des données, vous devez traiter de grandes quantités de données provenant de diverses sources. Cela peut poser des défis à la gestion et à l'analyse des données. Heureusement, deux services AWS peuvent aider: AWS Glue et Amazon Athena.
