SQL 过滤和排序与现实生活中的例子
本博客使用员工和部门表的实际示例解释了 SQL 子句,例如 WHERE、HAVING、ORDER BY、GROUP BY 以及其他相关子句。
目录
- 表格结构
- WHERE 子句
- GROUP BY 子句
- HAVING 子句
- ORDER BY 子句
- 限制条款
- 独特子句
- AND、OR、NOT 运算符
表格结构
员工表
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 |
部门表
dept_id | dept_name |
---|---|
101 | HR |
102 | IT |
103 | Finance |
104 | Marketing |
WHERE 子句
WHERE子句用于根据指定条件过滤记录。
SQL查询
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30;
结果
name | age | salary |
---|---|---|
John Smith | 35 | 5000 |
Alice Johnson | 40 | 7000 |
Bob Brown | 55 | 8000 |
解释:WHERE 子句过滤行以仅包含年龄超过 30 岁的员工。
AND 运算符示例
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30 AND salary > 5000;
结果
name | age | salary |
---|---|---|
Alice Johnson | 40 | 7000 |
Bob Brown | 55 | 8000 |
说明:WHERE子句过滤年龄超过30岁且薪资大于5000的员工。
GROUP BY 子句
GROUP BY 子句用于将具有相同值的行分组到汇总行中,例如查找每个部门的员工人数。
SQL查询
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30;
结果
department_id | employee_count |
---|---|
101 | 1 |
102 | 2 |
103 | 1 |
说明:GROUP BY子句按照department_id对员工进行分组,统计每个部门的员工人数。
HAVING 子句
HAVING 子句用于过滤由 GROUP BY 子句创建的组。它的工作方式类似于 WHERE 子句,但在聚合之后使用。
SQL查询
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30 AND salary > 5000;
结果
department_id | avg_salary |
---|---|
102 | 5750 |
103 | 7000 |
说明:HAVING 子句根据每个部门员工的平均工资来过滤组。只包含平均工资大于5500的部门。
ORDER BY 子句
ORDER BY 子句用于按一列或多列对结果集进行排序。默认情况下,按升序排序;要按降序排序,请使用 DESC。
SQL查询(升序)
SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count FROM employees GROUP BY department_id;
结果
name | salary |
---|---|
John Smith | 5000 |
Charlie Black | 5500 |
Jane Doe | 6000 |
Alice Johnson | 7000 |
Bob Brown | 8000 |
说明:结果按照薪资升序排列。
SQL查询(降序)
SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department_id HAVING AVG(salary) > 5500;
结果
name | salary |
---|---|
Bob Brown | 8000 |
Alice Johnson | 7000 |
Jane Doe | 6000 |
Charlie Black | 5500 |
John Smith | 5000 |
说明:结果按照薪资降序排列。
限制条款
LIMIT 子句用于指定从结果集中返回的记录数。这对于分页或限制大型结果集特别有用。
SQL查询
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30;
结果
name | salary |
---|---|
Bob Brown | 8000 |
Alice Johnson | 7000 |
Jane Doe | 6000 |
解释:LIMIT子句将输出限制为仅输出前3名最高薪员工。
明确条款
DISTINCT 子句用于仅返回结果集中不同的(不同)值,删除重复项。
SQL查询
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30 AND salary > 5000;
结果
department_id |
---|
101 |
102 |
103 |
说明:DISTINCT 子句返回唯一的department_id 值,消除重复。
AND、OR、NOT 运算符
AND、OR 和 NOT 运算符用于组合 WHERE 子句中的多个条件。
与运算符
AND 运算符用于组合两个或多个条件。结果将仅包含所有条件都为真的行。
SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count FROM employees GROUP BY department_id;
结果
name | age | salary |
---|---|---|
Alice Johnson | 40 | 7000 |
Bob Brown | 55 | 8000 |
解释:WHERE 子句过滤两个条件(年龄 > 30 且薪水 > 5500)都为 true 的行。
或运算符
当只有一个条件必须为真时,使用 OR 运算符。
SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department_id HAVING AVG(salary) > 5500;
结果
name | age | salary |
---|---|---|
Jane Doe | 28 | 6000 |
Alice Johnson | 40 | 7000 |
Bob Brown | 55 | 8000 |
解释:WHERE 子句过滤年龄
的行。 30或工资> 7000 是真的。非运算符
NOT 运算符用于排除条件为真的行。
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30;
结果
name | age | salary |
---|---|---|
John Smith | 35 | 5000 |
Charlie Black | 30 | 5500 |
Jane Doe | 28 | 6000 |
解释
:WHERE子句过滤salary > 的行。 6000 是 false,这意味着它返回收入为 6000 或更少的员工。结论
本博客通过员工和部门表中的实际示例解释了如何使用 SQL 的 WHERE、HAVING、ORDER BY、GROUP BY 和其他子句来过滤、分组和排序数据。理解这些子句对于编写高效的 SQL 查询、分析数据和有效管理数据库至关重要。
以上是SQL 过滤和排序与现实生活中的例子的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

MySQL在Web应用中的主要作用是存储和管理数据。1.MySQL高效处理用户信息、产品目录和交易记录等数据。2.通过SQL查询,开发者能从数据库提取信息生成动态内容。3.MySQL基于客户端-服务器模型工作,确保查询速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。 MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持着称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL的基本操作包括创建数据库、表格,及使用SQL进行数据的CRUD操作。1.创建数据库:CREATEDATABASEmy_first_db;2.创建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入数据:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

InnoDBBufferPool通过缓存数据和索引页来减少磁盘I/O,提升数据库性能。其工作原理包括:1.数据读取:从BufferPool中读取数据;2.数据写入:修改数据后写入BufferPool并定期刷新到磁盘;3.缓存管理:使用LRU算法管理缓存页;4.预读机制:提前加载相邻数据页。通过调整BufferPool大小和使用多个实例,可以优化数据库性能。

MySQL通过表结构和SQL查询高效管理结构化数据,并通过外键实现表间关系。1.创建表时定义数据格式和类型。2.使用外键建立表间关系。3.通过索引和查询优化提高性能。4.定期备份和监控数据库确保数据安全和性能优化。
