Filtrage et tri SQL avec des exemples concrets
Ce blog explique les clauses SQL telles que WHERE, HAVING, ORDER BY, GROUP BY et d'autres clauses connexes à l'aide d'exemples réels avec les tables des employés et des services.
Table des matières
- Structure des tableaux
- Clause OÙ
- Clause GROUPE PAR
- Clause AVOIR
- Clause ORDER BY
- Clause LIMITE
- Clause DISTINCT
- Opérateurs ET, OU, NON
Structure des tableaux
Tableau des employés
emp_id | name | age | department_id | hire_date | salary |
---|---|---|---|---|---|
1 | John Smith | 35 | 101 | 2020-01-01 | 5000 |
2 | Jane Doe | 28 | 102 | 2019-03-15 | 6000 |
3 | Alice Johnson | 40 | 103 | 2018-06-20 | 7000 |
4 | Bob Brown | 55 | NULL | 2015-11-10 | 8000 |
5 | Charlie Black | 30 | 102 | 2021-02-01 | 5500 |
Tableau des départements
dept_id | dept_name |
---|---|
101 | HR |
102 | IT |
103 | Finance |
104 | Marketing |
Clause OÙ
La clause WHERE est utilisée pour filtrer les enregistrements en fonction de conditions spécifiées.
Requête SQL
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30;
Résultat
name | age | salary |
---|---|---|
John Smith | 35 | 5000 |
Alice Johnson | 40 | 7000 |
Bob Brown | 55 | 8000 |
Explication : La clause WHERE filtre les lignes pour inclure uniquement les employés âgés de plus de 30 ans.
Exemple avec l'opérateur AND
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30 AND salary > 5000;
Résultat
name | age | salary |
---|---|---|
Alice Johnson | 40 | 7000 |
Bob Brown | 55 | 8000 |
Explication : La clause WHERE filtre les salariés de plus de 30 ans et ayant un salaire supérieur à 5000.
Clause GROUPE PAR
La clause GROUP BY est utilisée pour regrouper les lignes qui ont les mêmes valeurs dans des lignes récapitulatives, comme pour trouver le nombre d'employés dans chaque service.
Requête SQL
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30;
Résultat
department_id | employee_count |
---|---|
101 | 1 |
102 | 2 |
103 | 1 |
Explication : La clause GROUP BY regroupe les employés par Department_id et compte le nombre d'employés dans chaque département.
Clause AVOIR
La clause HAVING est utilisée pour filtrer les groupes créés par la clause GROUP BY. Cela fonctionne comme la clause WHERE mais est utilisé après l'agrégation.
Requête SQL
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30 AND salary > 5000;
Résultat
department_id | avg_salary |
---|---|
102 | 5750 |
103 | 7000 |
Explication : La clause HAVING filtre les groupes en fonction du salaire moyen des employés de chaque département. Seuls les départements dont le salaire moyen est supérieur à 5500 sont inclus.
Clause ORDER PAR
La clause ORDER BY est utilisée pour trier le résultat défini par une ou plusieurs colonnes. Par défaut, il trie par ordre croissant ; pour trier par ordre décroissant, utilisez DESC.
Requête SQL (ordre croissant)
SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count FROM employees GROUP BY department_id;
Résultat
name | salary |
---|---|
John Smith | 5000 |
Charlie Black | 5500 |
Jane Doe | 6000 |
Alice Johnson | 7000 |
Bob Brown | 8000 |
Explication : Le résultat est trié par salaire par ordre croissant.
Requête SQL (ordre décroissant)
SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department_id HAVING AVG(salary) > 5500;
Résultat
name | salary |
---|---|
Bob Brown | 8000 |
Alice Johnson | 7000 |
Jane Doe | 6000 |
Charlie Black | 5500 |
John Smith | 5000 |
Explication : Le résultat est trié par salaire par ordre décroissant.
Clause LIMITE
La clause LIMIT est utilisée pour spécifier le nombre d'enregistrements à renvoyer à partir du jeu de résultats. Ceci est particulièrement utile pour la pagination ou la limitation de grands ensembles de résultats.
Requête SQL
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30;
Résultat
name | salary |
---|---|
Bob Brown | 8000 |
Alice Johnson | 7000 |
Jane Doe | 6000 |
Explication : La clause LIMIT limite la sortie aux 3 employés les mieux payés.
Clause DISTINCTE
La clause DISTINCT est utilisée pour renvoyer uniquement des valeurs distinctes (différentes) dans un jeu de résultats, en supprimant les doublons.
Requête SQL
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30 AND salary > 5000;
Résultat
department_id |
---|
101 |
102 |
103 |
Explication : La clause DISTINCT renvoie des valeurs Department_id uniques, éliminant les doublons.
Opérateurs ET, OU, NON
Les opérateurs AND, OR et NOT sont utilisés pour combiner plusieurs conditions dans la clause WHERE.
ET Opérateur
L'opérateur AND est utilisé pour combiner deux ou plusieurs conditions. Le résultat inclura uniquement les lignes où toutes les conditions sont vraies.
SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count FROM employees GROUP BY department_id;
Résultat
name | age | salary |
---|---|---|
Alice Johnson | 40 | 7000 |
Bob Brown | 55 | 8000 |
Explication : La clause WHERE filtre les lignes où les deux conditions (âge > 30 et salaire > 5500) sont vraies.
Opérateur OU
L'opérateur OR est utilisé lorsqu'une seule des conditions doit être vraie.
SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department_id HAVING AVG(salary) > 5500;
Résultat
name | age | salary |
---|---|---|
Jane Doe | 28 | 6000 |
Alice Johnson | 40 | 7000 |
Bob Brown | 55 | 8000 |
Explication : La clause WHERE filtre les lignes où l'âge < 30 ou salaire > 7000 c'est vrai.
NON Opérateur
L'opérateur NOT est utilisé pour exclure les lignes où une condition est vraie.
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30;
Résultat
name | age | salary |
---|---|---|
John Smith | 35 | 5000 |
Charlie Black | 30 | 5500 |
Jane Doe | 28 | 6000 |
Explication : La clause WHERE filtre les lignes où salaire > 6 000 est faux, ce qui signifie qu'il renvoie les employés gagnant 6 000 ou moins.
Conclusion
Ce blog explique comment filtrer, regrouper et trier les données à l'aide des clauses SQL WHERE, HAVING, ORDER BY, GROUP BY et d'autres clauses avec des exemples concrets tirés des tables des employés et des services. Comprendre ces clauses est fondamental pour écrire des requêtes SQL efficaces, analyser les données et gérer efficacement les bases de données.
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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

La position de MySQL dans les bases de données et la programmation est très importante. Il s'agit d'un système de gestion de base de données relationnel open source qui est largement utilisé dans divers scénarios d'application. 1) MySQL fournit des fonctions efficaces de stockage de données, d'organisation et de récupération, en prenant en charge les systèmes Web, mobiles et de niveau d'entreprise. 2) Il utilise une architecture client-serveur, prend en charge plusieurs moteurs de stockage et optimisation d'index. 3) Les usages de base incluent la création de tables et l'insertion de données, et les usages avancés impliquent des jointures multiples et des requêtes complexes. 4) Des questions fréquemment posées telles que les erreurs de syntaxe SQL et les problèmes de performances peuvent être déboguées via la commande Explication et le journal de requête lente. 5) Les méthodes d'optimisation des performances comprennent l'utilisation rationnelle des indices, la requête optimisée et l'utilisation des caches. Les meilleures pratiques incluent l'utilisation des transactions et des acteurs préparés

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

MySQL convient aux petites et grandes entreprises. 1) Les petites entreprises peuvent utiliser MySQL pour la gestion des données de base, telles que le stockage des informations clients. 2) Les grandes entreprises peuvent utiliser MySQL pour traiter des données massives et une logique métier complexe pour optimiser les performances de requête et le traitement des transactions.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.
