Penapisan dan Isih SQL dengan Contoh Kehidupan Sebenar
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
- Struktur Jadual
- Fasal MANA
- KUMPULAN MENGIKUT Klausa
- MEMPUNYAI Klausa
- PESANAN MENGIKUT Klausa
- Klausa LIMIT
- Klausa BERBEZA
- 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;
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;
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;
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;
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;
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;
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;
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;
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;
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;
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;
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!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











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.

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.

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

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 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.

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.

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 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.
