Rumah pangkalan data tutorial mysql Penapisan dan Isih SQL dengan Contoh Kehidupan Sebenar

Penapisan dan Isih SQL dengan Contoh Kehidupan Sebenar

Jan 01, 2025 am 02:41 AM

SQL Filtering and Sorting with Real-life Examples

Blog ini menerangkan klausa SQL seperti WHERE, HAVING, ORDER BY, GROUP BY dan klausa lain yang berkaitan menggunakan contoh kehidupan sebenar dengan jadual pekerja dan jabatan.

Jadual Kandungan

  1. Struktur Jadual
  2. Fasal MANA
  3. KUMPULAN MENGIKUT Klausa
  4. MEMPUNYAI Klausa
  5. PESANAN MENGIKUT Klausa
  6. Klausa LIMIT
  7. Klausa BERBEZA
  8. DAN, ATAU, BUKAN Operator

Struktur Jadual

pekerja Jadual

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

jabatan Jadual

dept_id dept_name
101 HR
102 IT
103 Finance
104 Marketing

Klausa MANA

Klausa WHERE digunakan untuk menapis rekod berdasarkan syarat yang ditetapkan.

Pertanyaan SQL

SELECT name, age, salary
FROM employees
WHERE age > 30;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Hasilnya

name age salary
John Smith 35 5000
Alice Johnson 40 7000
Bob Brown 55 8000

Penjelasan: Klausa WHERE menapis baris untuk memasukkan hanya pekerja yang berumur lebih daripada 30 tahun.

Contoh dengan AND Operator

SELECT name, age, salary
FROM employees
WHERE age > 30 AND salary > 5000;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Hasilnya

name age salary
Alice Johnson 40 7000
Bob Brown 55 8000

Penjelasan: Klausa WHERE menapis pekerja yang berumur lebih daripada 30 tahun dan mempunyai gaji lebih daripada 5000.


KUMPULAN MENGIKUT Klausa

Klausa KUMPULAN OLEH digunakan untuk mengumpulkan baris yang mempunyai nilai yang sama ke dalam baris ringkasan, seperti mencari bilangan pekerja dalam setiap jabatan.

Pertanyaan SQL

SELECT name, age, salary
FROM employees
WHERE age > 30;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Hasilnya

department_id employee_count
101 1
102 2
103 1

Penjelasan: Klausa GROUP BY mengelompokkan pekerja mengikut department_id dan mengira bilangan pekerja dalam setiap jabatan.


MEMPUNYAI Klausa

Klausa HAVING digunakan untuk menapis kumpulan yang dibuat oleh klausa GROUP BY. Ia berfungsi seperti klausa WHERE tetapi digunakan selepas pengagregatan.

Pertanyaan SQL

SELECT name, age, salary
FROM employees
WHERE age > 30 AND salary > 5000;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Hasilnya

department_id avg_salary
102 5750
103 7000

Penjelasan: Klausa HAVING menapis kumpulan berdasarkan purata gaji pekerja di setiap jabatan. Hanya jabatan dengan purata gaji melebihi 5500 sahaja disertakan.


PESANAN MENGIKUT Klausa

Klausa ORDER BY digunakan untuk mengisih hasil yang ditetapkan oleh satu atau lebih lajur. Secara lalai, ia disusun mengikut tertib menaik; untuk mengisih dalam tertib menurun, gunakan DESC.

SQL Query (Ascending Order)

SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department_id;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Hasilnya

name salary
John Smith 5000
Charlie Black 5500
Jane Doe 6000
Alice Johnson 7000
Bob Brown 8000

Penjelasan: Keputusan disusun mengikut gaji mengikut tertib menaik.

SQL Query (Turun Susunan)

SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING AVG(salary) > 5500;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Hasilnya

name salary
Bob Brown 8000
Alice Johnson 7000
Jane Doe 6000
Charlie Black 5500
John Smith 5000

Penjelasan: Keputusan disusun mengikut gaji mengikut tertib menurun.


Klausa LIMIT

Klausa LIMIT digunakan untuk menentukan bilangan rekod untuk dikembalikan daripada set hasil. Ini amat berguna untuk halaman atau mengehadkan set hasil yang besar.

Pertanyaan SQL

SELECT name, age, salary
FROM employees
WHERE age > 30;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Hasilnya

name salary
Bob Brown 8000
Alice Johnson 7000
Jane Doe 6000

Penjelasan: Klausa LIMIT mengehadkan output hanya kepada 3 pekerja teratas dengan gaji tertinggi.


Klausa DISTINCT

Klausa DISTINCT digunakan untuk mengembalikan nilai yang berbeza (berbeza) sahaja dalam set hasil, mengalih keluar pendua.

Pertanyaan SQL

SELECT name, age, salary
FROM employees
WHERE age > 30 AND salary > 5000;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Hasilnya

department_id
101
102
103

Penjelasan: Klausa DISTINCT mengembalikan nilai jabatan_id yang unik, menghapuskan pendua.


DAN, ATAU, BUKAN Operator

Pengendali DAN, ATAU dan TIDAK digunakan untuk menggabungkan berbilang syarat dalam klausa WHERE.

DAN Operator

Operator AND digunakan untuk menggabungkan dua atau lebih keadaan. Hasilnya akan termasuk hanya baris dengan semua syarat adalah benar.

SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department_id;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Hasilnya

name age salary
Alice Johnson 40 7000
Bob Brown 55 8000

Penjelasan: Klausa WHERE menapis baris yang kedua-dua syarat (umur > 30 dan gaji > 5500) adalah benar.

ATAU Operator

Operator OR digunakan apabila hanya satu daripada syarat mesti benar.

SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING AVG(salary) > 5500;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Hasilnya

name age salary
Jane Doe 28 6000
Alice Johnson 40 7000
Bob Brown 55 8000

Penjelasan: Klausa WHERE menapis baris yang sama ada umur < 30 atau gaji > 7000 adalah benar.

BUKAN Operator

Operator NOT digunakan untuk mengecualikan baris yang keadaannya benar.

SELECT name, age, salary
FROM employees
WHERE age > 30;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Hasilnya

name age salary
John Smith 35 5000
Charlie Black 30 5500
Jane Doe 28 6000

Penjelasan: Klausa WHERE menapis baris di mana gaji > 6000 adalah palsu, bermakna ia mengembalikan pekerja yang berpendapatan 6000 atau kurang.


Kesimpulan

Blog ini menerangkan cara menapis, mengumpulkan dan mengisih data menggunakan SQL WHERE, HAVING, ORDER BY, GROUP BY, dan klausa lain dengan contoh kehidupan sebenar daripada jadual pekerja dan jabatan. Memahami klausa ini adalah asas untuk menulis pertanyaan SQL yang cekap, menganalisis data dan mengurus pangkalan data dengan berkesan.

Atas ialah kandungan terperinci Penapisan dan Isih SQL dengan Contoh Kehidupan Sebenar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1667
14
Tutorial PHP
1273
29
Tutorial C#
1255
24
Peranan MySQL: Pangkalan Data dalam Aplikasi Web Peranan MySQL: Pangkalan Data dalam Aplikasi Web Apr 17, 2025 am 12:23 AM

Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

Terangkan peranan log redo innoDB dan membatalkan log. Terangkan peranan log redo innoDB dan membatalkan log. Apr 15, 2025 am 12:16 AM

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Tempat Mysql: Pangkalan Data dan Pengaturcaraan Tempat Mysql: Pangkalan Data dan Pengaturcaraan Apr 13, 2025 am 12:18 AM

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

Mysql vs Bahasa Pengaturcaraan Lain: Perbandingan Mysql vs Bahasa Pengaturcaraan Lain: Perbandingan Apr 19, 2025 am 12:22 AM

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

Mysql: Dari perniagaan kecil ke perusahaan besar Mysql: Dari perniagaan kecil ke perusahaan besar Apr 13, 2025 am 12:17 AM

MySQL sesuai untuk perusahaan kecil dan besar. 1) Perniagaan kecil boleh menggunakan MySQL untuk pengurusan data asas, seperti menyimpan maklumat pelanggan. 2) Perusahaan besar boleh menggunakan MySQL untuk memproses data besar dan logik perniagaan yang kompleks untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan pemprosesan transaksi.

Bagaimanakah kardinaliti indeks MySQL mempengaruhi prestasi pertanyaan? Bagaimanakah kardinaliti indeks MySQL mempengaruhi prestasi pertanyaan? Apr 14, 2025 am 12:18 AM

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Mysql for Beginners: Bermula dengan Pengurusan Pangkalan Data Mysql for Beginners: Bermula dengan Pengurusan Pangkalan Data Apr 18, 2025 am 12:10 AM

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

MySQL vs Pangkalan Data Lain: Membandingkan Pilihan MySQL vs Pangkalan Data Lain: Membandingkan Pilihan Apr 15, 2025 am 12:08 AM

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

See all articles