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【SQL】一文速通SQL

news 2024/11/14 15:24:52

SQL知识概念介绍

1. Relation Schema vs Relation Instance

简单而言，Relation Schema 是一个表，有变量还有数据类型

R = (A1, A2, … , An)

e.g. Student (sid: integer, name: string, login: string, addr: string, gender: char)

Relation instance 表中的一行(row)

Note: 不是所有的表都可以被当作Relation关系表

  1. 每个表都需要有一个独一无二的名

  2. 列名都要是独一无二的名

  3. 每一行的结构都要一样: All tuples in a relation have the same structure

  4. 所有变量的数值都需要是单一的（atomic原子性原则），不能是多个值multivalued或者复合值composite

    • 多值：

      2          | Jane      | Smith    | HTML, CSS, JavaScript

    • 复合值

      1          | John      | Doe      | 123 Main St, New York, NY, 10001

  5. 每一列都是独一无二的，不能有两列数据一模一样

  6. 列的排序是不重要的 (immaterial)

2. RDMBS table extends mathematical relation

RDMBS 允许重复的列，支持空值，支持排序（行列）

3. The Structured Query Language (SQL) 介绍

  • SQL 是一个标准的 用于与RDBMS交互的声明性语言 ( declarative language for interacting with RDBMS)
  • SQL支持的语法大致分成2个类别：
    • DDL (Data Definition Language)
      • Create, drop, alter
    • DML (Data Manipulation Language)
      • INSERT, DELETE, UPDATE, SELECT … FROM … WHERE

4. 数据类型

a. 数值类型

  • INT / INTEGER：整数类型，存储正负整数（例如 -2147483648 到 2147483647）。
  • SMALLINT：较小范围的整数，适合小整数值。
  • BIGINT：更大范围的整数，适合超大整数值。
  • DECIMAL(p, s) 或 NUMERIC(p, s)：定点数，用于存储精确的十进制数，其中 p 表示总位数，s 表示小数位数。
  • FLOAT / REAL：浮点数，用于存储近似的小数，适合需要较大范围但不要求精确度的数据。

b. 字符串类型

  • CHAR(n)：固定长度的字符串，n表示字符数。不足 n 位会自动填充空格。

    使用CHAR数据类型而不指定长度（不加括号），通常会被数据库视为CHAR(1)

  • VARCHAR(n)：可变长度的字符串，n表示最大字符数。适合存储长度不固定的字符串。

    不足会填充空值

  • TEXT：用于存储大文本数据，如长篇描述等。

c. 日期和时间类型

  • DATE：只存储日期（年、月、日），格式通常为 YYYY-MM-DD。
  • TIME：只存储时间（小时、分钟、秒），格式为 HH:MM:SS。
  • DATETIME：同时存储日期和时间。
  • TIMESTAMP：包含日期和时间，通常用于记录数据的创建或更新时间。
  • INTERVAL: 5 DAY

d. 布尔类型

  • BOOLEAN：用于存储布尔值，通常是 TRUE 或 FALSE。

e. 二进制数据类型

  • BLOB（Binary Large Object）：用于存储二进制数据，例如图像、音频、视频文件等。

5. 完整性约束（Integrity Constraints）

完整性约束（Integrity Constraints）是为了确保数据的准确性、一致性和完整性。通过这些约束，我们可以在创建或修改表时定义规则，以防止不符合要求的数据被插入表中。常见的完整性约束有以下几种：

1. NOT NULL

  • 确保列中不能存储空值（NULL）。
  • 应用于必须有值的列。例如，用户的用户名不能为空。
CREATE TABLE Users (UserID INT,UserName VARCHAR(50) NOT NULL
);

2. UNIQUE

  • 确保列中的所有值都是唯一的，不能有重复值。
  • 可以应用于一个或多个列。应用在多列时，会要求这些列的组合唯一。
CREATE TABLE Users (UserID INT UNIQUE,Email VARCHAR(100) UNIQUE
);

3. PRIMARY KEY

  • 用于唯一标识表中的每一行数据。
  • 主键列必须是唯一的，且不能为NULL。一个表中只能有一个主键。
  • 主键可以由一列或多列组合而成。
CREATE TABLE Users (UserID INT PRIMARY KEY,UserName VARCHAR(50)
);

4. FOREIGN KEY

  • 用于在表之间建立关联关系。
  • 外键引用另一个表的主键或唯一键，用于确保该列的值必须在被引用的表中存在，保证数据的引用完整性。
CREATE TABLE Orders (OrderID INT PRIMARY KEY,UserID INT,FOREIGN KEY (UserID) REFERENCES Users(UserID)
);

5. CHECK

  • 用于确保列中的值满足特定条件。
  • 可以用在一列或多列上，用于自定义数据的约束规则。
CREATE TABLE Products (ProductID INT PRIMARY KEY,Price DECIMAL(10, 2) CHECK (Price > 0)
);

使用 CHECK 约束的效果

  • 如果插入一个负数的 Price，会报错。
  • 如果插入一个大于0的价格，会成功。

测试插入数据

  1. 插入一个合法的价格：

    INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price)
VALUES (1, 'Laptop', 1000.00);

    输出：插入成功。表中将有一个 ProductID 为 1，ProductName 为 ‘Laptop’，价格为 1000.00 的记录。

  2. 插入一个无效的价格（负数）：

    INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, Price)
VALUES (2, 'Smartphone', -500.00);

    输出：报错（假设使用的是 MySQL，错误消息会类似于）：

    ERROR  CHECK constraint failed: Products

    这条插入语句会失败，因为违反了 CHECK (Price > 0) 的约束条件，价格不能为负数。

6. DEFAULT

  • 为列设置一个默认值，当插入数据时没有指定该列的值时，会使用默认值。
  • 确保某些列总有一个预定义的值，避免出现意外的NULL值。
CREATE TABLE Employees (EmployeeID INT PRIMARY KEY,Status VARCHAR(20) DEFAULT 'Active',Level	INTERGER	DEFAULT 1 CHECK (Level BETWEEN 1 AND 5)
);

6. Star Schema（星型模式） 和 Snowflake Schema（雪花模式）

在数据仓库设计中，Star Schema（星型模式） 和 Snowflake Schema（雪花模式） 是两种常见的架构，它们都用于组织和存储数据，使得数据可以高效地查询和分析。这两种模式在结构上有所不同，适用于不同的分析需求。

1. Star Schema（星型模式）

Star Schema 是最简单的维度建模模式，表结构就像一颗星星，中心是事实表（fact table），而各个维度表（dimension table）则像星星的“光点”围绕在事实表周围。

特点：
  • 事实表（Fact Table）：存储业务数据的度量，如销售额、订单数量、收入等。
  • 维度表（Dimension Table）：存储描述事实表中数据的背景信息，如产品、客户、时间、地区等。每个维度表通常都有一个主键。
  • 事实表和维度表之间通过外键关联。
  • 维度表通常是去归一化的，即它们包含冗余的数据。
结构：
         +------------+|  Time      |+------------+|+--------+---------+|                  |
+-----------+      +-----------+
| Product   |      | Customer  |
+-----------+      +-----------+|+-----------+| Fact Table |+-----------+
优点：
  • 查询性能好：由于维度表通常是去归一化的（包含冗余数据），查询时通常可以减少联接操作，提高性能。
  • 简单易懂：结构直观，易于理解和使用。
  • 适合OLAP查询：快速响应多维分析。
缺点：
  • 冗余数据：去归一化可能会导致数据冗余，这会增加存储需求和维护成本。
  • 数据更新复杂：当维度数据发生变化时，需要更新所有相关的记录。

2. Snowflake Schema（雪花模式）

Snowflake Schema 是对星型模式的扩展，它通过对维度表进行归一化来减少冗余数据，形成多级的、像雪花一样的层次结构。每个维度表都可以进一步分解成多个子维度表。

特点：
  • 事实表：同样存储度量数据。
  • 维度表：维度表会进一步被拆分成多个子表，这样可以消除冗余数据。
  • 每个维度表的主键可以通过与其他子表的外键关联来建立关系。
结构：
         +------------+|  Time      |+------------+|+-------+--------+|                |
+------------+  +------------+
| Product    |  | Customer   |
+------------+  +------------+|                |
+-----------+    +-------------+
| ProductCategory|  | CustomerRegion |
+-----------+    +-------------+|+-----------+| Fact Table |+-----------+
优点：
  • 减少冗余数据：通过归一化维度表，减少了冗余数据，因此更节省存储空间。
  • 更新更容易：由于数据是规范化的，更新维度数据时不需要修改多个表。
  • 更好的数据一致性：减少了数据冗余后，可以保证数据一致性。
缺点：
  • 查询性能较差：由于维度表是规范化的，查询时需要更多的联接操作，这可能影响查询性能。
  • 结构复杂：比星型模式更加复杂，开发和维护难度较大。
  • 适合ETL处理：数据仓库中的数据处理更为高效，但查询响应可能较慢。

3. Star Schema 和 Snowflake Schema 的对比

特性Star SchemaSnowflake Schema
结构复杂性简单，中心是事实表，周围是维度表复杂，维度表进一步被拆分为子表
数据冗余存在冗余（去归一化的维度表）减少冗余（维度表是归一化的）
查询性能通常较好，减少联接操作查询性能较差，更多的联接操作
存储需求存储需求较高（冗余数据）存储需求较低（通过归一化减少冗余）
数据更新更新维度数据时较为复杂，需要更新冗余数据更新更容易，只需要修改子表中的数据
适用场景适用于查询密集型应用（OLAP）适用于需要高数据一致性且处理复杂数据的场景
ETL 处理简单，处理时较少需要联接更复杂，需要联接多个子表

4. 总结

  • Star Schema（星型模式）：适用于查询响应速度要求较高的场景，结构简单，易于理解，但会存在数据冗余和存储开销。
  • Snowflake Schema（雪花模式）：适用于数据更新频繁、需要减少冗余数据的场景，结构复杂，查询性能较差，但可以更好地保证数据一致性。

选择使用哪种模式取决于你的需求。如果查询性能最重要，可以使用星型模式；如果存储空间和数据一致性更重要，雪花模式可能更合适。

SQL 核心命令介绍

1. 键（Relational Keys）

在关系型数据库中，键（Key） 是用来唯一标识每一行数据的字段或字段组合。通过键，可以确保数据表中的每一行都有唯一的标识符。根据不同的用途和功能，数据库中有多种类型的键。以下是常见的键的类型和概念：

1. 候选键（Candidate Key）

  • 定义

    ：候选键是一个能够唯一标识表中每一行数据的字段或字段组合。候选键有以下特征：

    • 唯一性：候选键的值在表中是唯一的。
    • 最小性：候选键不能包含多余的字段（即，去除其中任何一个字段后，它就无法再唯一标识数据行了）。

  • 举例：如果我们有一个 Users 表，其中有 UserID 和 Email 两个字段，并且它们都能唯一标识每一个用户，那么 UserID 和 Email 都是候选键。

2. 主键（Primary Key）

  • 定义：主键是从候选键中选出的一个，用于唯一标识表中的每一行数据。每个表只能有一个主键。

  • 特征

    • 唯一性：主键值在表中必须唯一。
    • 非空性：主键字段不能为空（不能为 NULL）。
    • 主键是候选键中的一种。

  • 举例：在 Users 表中，UserID 可以是主键，而 Email 可能是候选键，但是只有一个可以作为主键。

CREATE TABLE Users (UserID INT PRIMARY KEY,  -- 主键UserName VARCHAR(50),Email VARCHAR(100)
);
3. 外键（Foreign Key）

  • 定义

    • 外键是一个表中的字段，它引用另一个表的主键或唯一键。外键用于建立和维护表与表之间的关系。

    • 外键确保引用的列（外键）中的值必须在被引用的表的主键中存在，从而保持数据的一致性。

  • 举例：如果我们有一个 Orders 表，UserID 列可能是外键，引用 Users 表的 UserID 列。

CREATE TABLE Orders (OrderID INT PRIMARY KEY,OrderDate DATE,UserID INT,FOREIGN KEY (UserID) REFERENCES Users(UserID)  -- 外键，引用 Users 表的主键
);

在上述示例中，Orders 表的 UserID 是外键，指向 Users 表的 UserID 主键，确保每个订单都对应一个有效的用户。

4. 唯一键（Unique Key）

  • 定义

    ：唯一键类似于主键，它也要求列中的值是唯一的，但与主键不同的是：

    • 唯一键的列可以包含 NULL 值（但每个 NULL 只会出现一次）。
    • 一个表可以有多个唯一键。

  • 举例：在 Users 表中，Email 列可以是唯一键，确保没有两个用户拥有相同的邮箱地址。

CREATE TABLE Users (UserID INT PRIMARY KEY,  UserName VARCHAR(50),Email VARCHAR(100) UNIQUE  -- 唯一键
);
5. 复合键（Composite Key）
  • 定义：复合键是由多个字段组合而成的键，用来唯一标识一行数据。复合键的每个单独字段可能不能唯一标识数据，但它们的组合能够唯一标识一行数据。
  • 举例：假设我们有一个 CourseRegistrations 表，其中 StudentID 和 CourseID 的组合能够唯一标识每个学生的选课记录，因此可以将这两个字段作为复合主键。
CREATE TABLE CourseRegistrations (StudentID INT,CourseID INT,RegistrationDate DATE,PRIMARY KEY (StudentID, CourseID)  -- 复合主键
);

在这个例子中，单独的 StudentID 或 CourseID 都不能唯一标识一行记录，但它们的组合可以。

候选键不一定是主键,主键一定是候选键.

2.Key 和 Foreign Key in SQL

在 SQL 中，PRIMARY KEY 和 FOREIGN KEY 是用来维护数据完整性和表之间关系的关键概念。你可以在 SQL CREATE TABLE 语句中定义这些约束。以下是关于 Primary Keys 和 Foreign Keys 的详细说明。

1. PRIMARY KEY (主键)

  • 主键是用来唯一标识表中每一行数据的。每个表只能有一个主键。
  • 主键可以是一个或多个列（也叫复合主键），它们组合起来确保每一行数据的唯一性。
  • 主键列不允许 NULL 值。

语法：

eCREATE TABLE table_name (column1 datatype,column2 datatype,PRIMARY KEY (column1, column2)  -- 指定主键
);

例子：

CREATE TABLE Students (sid INT,name VARCHAR(50),age INT,CONSTRAINT Student_PK PRIMARY KEY (sid)  -- sid 是主键
);

在这个例子中，sid 列被指定为 PRIMARY KEY，确保每个学生的 sid 是唯一的，并且不能为空。

2. UNIQUE (唯一约束)

  • 唯一约束确保列中的每个值都是唯一的，但不同于主键，它允许 NULL 值。
  • 一个表中可以有多个唯一约束。

语法：

CREATE TABLE table_name (column1 datatype,column2 datatype,UNIQUE (column1)  -- 列设置为唯一
);

例子：

CREATE TABLE Users (user_id INT,email VARCHAR(100) UNIQUE,  -- email 是唯一的，可以为空username VARCHAR(50) UNIQUE  -- username 也是唯一的
);

3. FOREIGN KEY (外键)

  • 外键用于在两个表之间建立关系，它引用另一个表的主键或唯一键。
  • 外键用于维护数据的一致性和完整性，确保在一个表中的某个列的值存在于另一个表中。
  • 默认情况下，外键引用的是父表（被引用表）的主键。

语法：

CREATE TABLE table_name (column1 datatype,column2 datatype,FOREIGN KEY (column1) REFERENCES referenced_table (referenced_column)  -- 外键约束
);

例子：

CREATE TABLE Orders (order_id INT PRIMARY KEY,order_date DATE,sid INT,FOREIGN KEY (sid) REFERENCES Students(sid)  -- sid 外键，引用 Students 表的 sid 列
);

在这个例子中，Orders 表中的 sid 列是外键，引用 Students 表中的 sid 列。这样，每个订单都必须与一个已存在的学生 ID 关联。

4. 外键引用的父表列

  • 外键引用的列通常是另一个表中的主键或唯一键。
  • 可以显式地指定外键列引用的列名。例如：
FOREIGN KEY (lecturer) REFERENCES Lecturer(empid)

这里，lecturer 列引用 Lecturer 表的 empid 列。

5. 指定外键约束的名称

你可以在创建表时，使用 CONSTRAINT 关键字为外键约束命名。这有助于在之后修改或删除约束时方便引用。

语法：

CREATE TABLE table_name (column1 datatype,column2 datatype,CONSTRAINT fk_name FOREIGN KEY (column1) REFERENCES referenced_table (referenced_column)
);

例子：

CREATE TABLE Orders (order_id INT PRIMARY KEY,sid INT,CONSTRAINT fk_student FOREIGN KEY (sid) REFERENCES Students(sid)  -- 给外键约束命名
);

6. 外键的删除和更新规则

你可以使用外键约束来指定父表数据被删除或更新时，子表数据应该如何处理。例如，可以使用 ON DELETE CASCADE 来定义删除父表数据时，自动删除子表数据。

例子：

CREATE TABLE Orders (order_id INT PRIMARY KEY,sid INT,CONSTRAINT fk_student FOREIGN KEY (sid) REFERENCES Students(sid) ON DELETE CASCADE  -- 删除学生记录时，自动删除与该学生相关的订单
);

7. 总结

  • 主键 (PRIMARY KEY) 确保表中的每行数据唯一并且不为空，通常用于标识每一行数据。
  • 外键 (FOREIGN KEY) 用于建立表与表之间的关系，确保在子表中的数据在父表中存在。
  • 唯一约束 (UNIQUE) 确保列中的值唯一，但允许 NULL 值。
  • 可以使用 CONSTRAINT 关键字为主键、外键和其他约束命名。
  • 外键可以指定级联操作（如 ON DELETE CASCADE 和 ON UPDATE CASCADE），在父表的数据变化时自动影响子表数据。
CREATE TABLE Student(sid INTEGERCONSTRAINT STUDENT_PK PRIMARY KEY (sid)	
);CREATE TABLE UoS  (ucode CHAR(8),CONSTRAINT UoS_PK PRIMARY KEY (ucode)
);CREATE TABLE Enrolled (sid INTEGER,ucode CHAR(8),semester VVARCHAR,CONSTRAINT Enrolled_FK1 FOREIGN KEY (sid) REFERENCES Student,CONSTRAINT Enrolled_FK2	FOREIGN KEY (ucode) REFERENCES UoS,CONSTRAINT Enrolled_PK	PRIMARY KEY (sid, ucode)
)

3. CONSTRAINT 关键词

在 SQL 中，CONSTRAINT 是可选的，但它对于定义和管理约束（如主键、外键、唯一性约束等）有一些重要的优点和功能。

1. 使用 CONSTRAINT 定义约束

当你使用 CONSTRAINT 来定义约束时，你可以为该约束指定一个名称。这样做的主要优点是：

  • 命名约束：你可以为每个约束指定一个名称，方便在后续修改或删除时引用这个约束。
  • 更清晰的语法：你可以明确标识每个约束的作用和目标列。
  • 更好的可维护性：约束的名称使得数据库的设计和管理更清晰，尤其是在复杂的数据库中。

2. 不使用 CONSTRAINT 定义约束

如果不使用 CONSTRAINT，约束会依赖于默认的规则（如自动生成的名称）。这种方式更简洁，但也存在一些缺点：

  • 自动生成名称：如果你没有显式指定约束名称，数据库系统会自动生成一个默认的名称，这个名称通常是随机的、难以理解的，难以维护。
  • 不易修改：没有明确的约束名称时，删除或修改约束时就无法直接引用该约束。
  • 难以阅读：约束的定义可能不如显式命名清晰，尤其是在查看数据库架构时。

3. 例子

3.1 使用 CONSTRAINT 定义约束
CREATE TABLE Students (sid INT,name VARCHAR(50),age INT,CONSTRAINT STUDENT_PK PRIMARY KEY (sid)  -- 显式命名主键约束
);

在这个例子中，CONSTRAINT STUDENT_PK PRIMARY KEY (sid) 显式地为主键约束命名为 STUDENT_PK，这样你就可以在以后的数据库操作中使用该名称引用该约束（例如在删除约束时）。

3.2 不使用 CONSTRAINT 定义约束
CREATE TABLE Students (sid INT PRIMARY KEY,  -- 直接在列定义时指定约束name VARCHAR(50),age INT
);

这里没有使用 CONSTRAINT 关键字，而是直接在列定义时定义了 PRIMARY KEY 约束。这样，sid 列被设置为主键，但没有显式指定约束名称。数据库系统会自动为主键生成一个默认的名称（例如 PRIMARY）。

CREATE Movie Details(

​ Movie_ID INT PRIMARY KEY,

​ Movie_Title VARCHAR(20),

​ Year_of_Release INT

);

CREATE Sales Order(

​ Order_ID CHAR(4) PRIMARY KEY

​ Date_Of_Purchase DATE,

​ STORE_ID VARCHAR(6),

​ Movie_ID INT,

​ FOREIGN KEY (Movie_ID) REFERENCES Movie_Details(Movie_ID)

);

4. SELECT 读取数据

  • 读取数据库 USE Egg_database;

SELECT 是 SQL 中最常用的语句，用于从数据库中查询数据。它的基本语法是：

sqlCopy codeSELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;

常见的 SELECT 语句例子及解释

1. 查询所有记录
SELECT * FROM T;

含义：

  • 这个查询语句返回表 T 中的所有列和所有行（记录）。
  • * 表示选择所有列。

示例： 假设有一个名为 Employees 的表，SELECT * FROM Employees; 会返回 Employees 表中的所有数据。

2. 查询记录的数量
SELECT COUNT(*) FROM T;

含义：

  • COUNT(*) 是一个聚合函数，返回表 T 中的行数。* 表示计算所有的行。
  • 这个查询会返回表 T 中的总记录数。

示例： 假设表 Employees 有 1000 条记录，SELECT COUNT(*) FROM Employees; 会返回 1000。

3. 查询前 n 条记录
SELECT * FROM T LIMIT n;

含义：

  • LIMIT n 限制查询结果只返回前 n 行数据。
  • n 是一个数字，指定返回多少行。

示例：

SELECT * FROM Employees LIMIT 5;
  • 返回 Employees 表的前 5 行记录。
4. 按列排序
SELECT * FROM T ORDER BY a;

含义：

  • ORDER BY 用来对结果进行排序，默认是按升序排序（从小到大）。
  • a 是你希望排序的列名。

示例：

SELECT * FROM Employees ORDER BY age;
  • 这个查询将返回 Employees 表中的所有记录，并按 age（年龄）列升序排序。
5. 按列降序排序
SELECT * FROM T ORDER BY a DESC;

含义：

  • ORDER BY a DESC 用来对结果按列 a 进行降序排序（从大到小）。
  • DESC 是降序排序的关键字。

示例：

SELECT * FROM Employees ORDER BY salary DESC;
  • 这个查询将返回 Employees 表的所有记录，并按 salary（薪资）列的降序排序。
6. 使用 DISTINCT 排除重复值
SELECT DISTINCT a FROM T;

含义：

  • DISTINCT 用来去掉列 a 中的重复值，返回唯一的结果。

示例：

SELECT DISTINCT department FROM Employees;
  • 这个查询会返回 Employees 表中所有不同的 department（部门）值，去除重复的部门。
7. 使用 COUNT() 计算唯一值
SELECT COUNT(DISTINCT a) FROM T;

含义：

  • COUNT(DISTINCT a) 会计算列 a 中不重复的值的数量。

示例：

SELECT COUNT(DISTINCT department) FROM Employees;
  • 这个查询会返回 Employees 表中不同 department（部门）的数量。
8. 计算某列的总和、平均值、最小值和最大值
sqlCopy code
SELECT SUM(a), AVG(a), MIN(a), MAX(a) FROM T;

含义：

  • SUM(a)：返回列 a 中所有值的总和。
  • AVG(a)：返回列 a 中所有值的平均值。
  • MIN(a)：返回列 a 中的最小值。
  • MAX(a)：返回列 a 中的最大值。

示例：

SELECT SUM(salary), AVG(salary), MIN(salary), MAX(salary) FROM Employees;
  • 这个查询会返回 Employees 表中所有 salary（薪资）值的总和、平均值、最小值和最大值。
9. 使用 WHERE 进行条件过滤
SELECT * FROM T WHERE condition;

含义：

  • WHERE 子句用于过滤结果集，只返回符合指定条件的记录。

示例：

SELECT * FROM Employees WHERE department = 'HR';
  • 这个查询会返回 Employees 表中所有部门为 'HR' 的记录。

COUNT() 函数的不同用法

  • COUNT(*)

    ：计算所有行的数量，不考虑行中的 NULL值。

    SELECT COUNT(*) FROM Employees;

  • COUNT(ALL column_name)

    ：计算列中非 NULL的行数，ALL是默认的，通常不需要显式声明。

    SELECT COUNT(ALL salary) FROM Employees;

  • COUNT(DISTINCT column_name)

    ：计算列中唯一值的数量，忽略重复的值。

    SELECT COUNT(DISTINCT department) FROM Employees;

总结

  • SELECT 语句用于从数据库中查询数据。
  • COUNT() 是一个聚合函数，用于计算符合条件的记录数。
  • 使用 LIMIT 来限制返回的记录数，ORDER BY 来排序结果。
  • DISTINCT 用于去重，WHERE 用于筛选条件。

5. VARCHAR的match操作和合并操作(%,_,||)

Pattern Matching with LIKE Operator and % Placeholders

在 SQL 中，LIKE 操作符用于执行模式匹配查询，通常用来搜索列值是否符合特定的模式。常常与通配符（placeholders）结合使用，这使得你可以灵活地搜索包含特定字符串的记录。

基本语法：
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE column_name LIKE pattern;
通配符（Placeholders）
  • %：代表零个或多个字符（包括空字符串）。% 可以放在模式的任何位置，用于匹配多个字符。
  • _：代表一个单独的字符。_ 替代一个位置的字符。
示例：

假设有一个名为 Employees 的表，包含字段 name（员工姓名）。

1. % 通配符

  • % 代表零个或多个字符：

    SELECT * FROM Employees
WHERE name LIKE 'Jo%';

    含义：查询所有名字以 'Jo' 开头的员工，比如 'John', 'Joan', 'Joe' 等。

    SELECT * FROM Employees
WHERE name LIKE '%n';

    含义：查询所有名字以 'n' 结尾的员工，如 'John', 'Ann' 等。

    SELECT * FROM Employees
WHERE name LIKE '%an%';

    含义：查询所有名字包含 'an' 的员工，如 'Joan', 'Ann', 'Nathan' 等。

2. _ 通配符

  • _ 代表单个字符：

    SELECT * FROM Employees
WHERE name LIKE '_o_';

    含义：查询所有名字由三个字符组成，中间字符为 'o'，例如 'Jon', 'Tom' 等。

    SELECT * FROM Employees
WHERE name LIKE 'Jo_';

    含义：查询所有名字由三个字符组成，以 'Jo' 开头的员工，如 'Jon', 'Joe'。

3. 结合 % 和 _ 使用
SELECT * FROM Employees
WHERE name LIKE 'J_o%';

含义：查询所有名字以 'J' 开头，第三个字符为 'o'，后面可以跟任意数量的字符的员工，例如 'John', 'Joan'。

String Concatenation: || Operator

在 SQL 中，字符串连接（Concatenation） 用于将两个或多个字符串连接在一起。不同的数据库管理系统（DBMS）可能有不同的语法来实现这一操作，但 || 是 ANSI SQL 标准中用于字符串连接的操作符。

基本语法：
SELECT string1 || string2 || string3;
示例：

假设你有一个 Employees 表，其中有 first_name 和 last_name 字段，你想将这两个字段的值合并为一个全名：

SELECT first_name || ' ' || last_name AS full_name
FROM Employees;

含义：

  • 这个查询将 first_name 和 last_name 字段的值连接起来，中间加一个空格，并命名为 full_name。
另一个例子：
SELECT 'Employee: ' || first_name || ' ' || last_name
FROM Employees;

含义：

  • 在每个员工的名字前加上 'Employee: ' 字符串，输出格式如 'Employee: John Doe'。
注意：

  • 在一些数据库系统（例如 MySQL）中，字符串连接的操作符是 CONCAT() 函数，而不是 ||。例如：

    SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name
FROM Employees;

总结：

  • LIKE 操作符

    ：用于在查询中进行模式匹配，通过使用 % 和 _

    通配符，可以灵活地查找符合条件的记录。

    • % 用于匹配零个或多个字符。
    • _ 用于匹配单个字符。

  • || 操作符：用于将多个字符串连接成一个字符串。

6. SQL 中的比较操作符

在 SQL 中，比较操作符 用于在查询中对数据进行条件比较。比较操作符可以帮助你筛选符合条件的记录，支持多种类型的比较，如数值比较、字符串比较、范围比较等。

常见的比较操作符

  1. =：等于

    • 用于比较两个值是否相等。
    SELECT * FROM Employees WHERE age = 30;
    • 返回 age 为 30 的员工。

  2. >：大于

    • 用于比较左边的值是否大于右边的值。
    SELECT * FROM Employees WHERE salary > 50000;
    • 返回薪资大于 50000 的员工。

  3. > =：大于或等于

    • 用于比较左边的值是否大于或等于右边的值。
    SELECT * FROM Employees WHERE salary > = 50000;
    • 返回薪资大于或等于 50000 的员工。

  4. <：小于

    • 用于比较左边的值是否小于右边的值。
    SELECT * FROM Employees WHERE salary < 50000;
    • 返回薪资小于 50000 的员工。

  5. < =：小于或等于

    • 用于比较左边的值是否小于或等于右边的值。
    SELECT * FROM Employees WHERE salary < = 50000;
    • 返回薪资小于或等于 50000 的员工。

  6. != 或 <>：不等于

    • 用于比较两个值是否不相等。在某些数据库系统中，!= 和 <> 都可以表示不等于。
    SELECT * FROM Employees WHERE salary != 50000;
    • 返回薪资不等于 50000 的员工。

  7. BETWEEN：在范围内

    • 用于检查一个值是否在两个给定的值之间（包括边界值）。
    SELECT * FROM Employees WHERE age BETWEEN 30 AND 40;
    • 返回年龄在 30 到 40 之间（包含 30 和 40）的员工。

结合逻辑运算符

在 SQL 中，可以使用 逻辑连接词（logical connectives）组合多个比较操作符来形成更复杂的查询条件：

  1. AND：与

    • 用于连接多个条件，只有当所有条件都为真时，查询才会返回结果。
    SELECT * FROM Employees WHERE age > 30 AND salary > 50000;
    • 返回年龄大于 30 且薪资大于 50000 的员工。

  2. OR：或

    • 用于连接多个条件，只要其中一个条件为真，查询就会返回结果。
    SELECT * FROM Employees WHERE age > 30 OR salary > 50000;
    • 返回年龄大于 30 或薪资大于 50000 的员工。

  3. NOT：非

    • 用于对条件取反，返回不符合条件的记录。
    SELECT * FROM Employees WHERE NOT (age > 30);
    • 返回年龄不大于 30 的员工。

示例 1: 使用 BETWEEN 和 AND 连接多个条件

SELECT * FROM TelescopeConfig
WHERE (mindec BETWEEN -90 AND -50)
AND (maxdec >= -45)
AND (tele_array = 'H168');

含义：

  • 这个查询返回

    TelescopeConfig

    表中，满足以下条件的记录：

    • mindec 在 -90 到 -50 之间（包括 -90 和 -50）。
    • maxdec 大于或等于 -45。
    • tele_array 的值为 'H168'。
工作流程：
  • 第一个条件 (mindec BETWEEN -90 AND -50) 使用 BETWEEN 来筛选出 mindec 值在 -90 到 -50 之间的记录。
  • 第二个条件 (maxdec >= -45) 筛选出 maxdec 值大于或等于 -45 的记录。
  • 第三个条件 (tele_array = 'H168') 筛选出 tele_array 为 'H168' 的记录。

这些条件通过 AND 运算符结合，表示只有满足所有条件的记录会被选中。

示例 2: 使用 LIKE 进行模糊匹配

SELECT *
FROM TelescopeConfig
WHERE tele_array LIKE 'H%';

含义：

  • 这个查询返回 TelescopeConfig 表中，tele_array 字段以 'H' 开头的所有记录。
  • % 是 SQL 中的通配符，表示任意数量的字符，因此 'H%' 可以匹配所有以 'H' 开头的字符串。
工作流程：
  • 通过 LIKE 'H%'，查询会返回所有以 'H' 开头的 tele_array 值的记录。

总结

  1. 比较操作符：用来在 SQL 中对数据进行比较，如 =, >, <, BETWEEN 等。
  2. 逻辑运算符：用于组合多个条件，如 AND, OR, NOT。
  3. BETWEEN：检查值是否在指定范围内。
  4. LIKE：进行模糊匹配，常用于字符串的查询。

7. SQL 中的日期和时间

在 SQL 中，日期和时间是非常重要的数据类型，特别是在涉及到时间范围和历史记录时。SQL 支持多种日期和时间操作，包括日期比较、日期格式化以及时间间隔的计算。不同的数据库系统（如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 和 SQL Server）对日期时间的支持有所不同，但大多数提供了类似的功能。

常见的日期时间数据类型

  1. DATE：表示日期（年-月-日）
    • 例如：DATE '2012-03-26'，表示2012年3月26日。
    • 一些系统可能还包括时间部分（如 DATE 类型会包含时间信息）。
  2. TIME：表示时间（时:分:秒），通常精确到纳秒级。
    • 例如：TIME '16:12:05'，表示时间16:12:05。
  3. TIMESTAMP：表示一个日期和时间，通常用来表示一个时间点。
    • 例如：TIMESTAMP '2012-03-26 16:12:05'，表示2012年3月26日16时12分05秒。
  4. INTERVAL：表示时间的持续时长（例如几天、几小时）。
    • 例如：INTERVAL '5 DAY' 表示5天。
  5. DATETIME：在 SQL Server 中使用的数据类型，包含日期和时间。

常见的日期时间比较操作

SQL 支持对日期和时间进行比较，常见的操作符包括 =, >, <, < =, > = 等。这些操作符可以用于日期和时间的字段之间进行比较。

SELECT *
FROM Epoch
WHERE startDate < CURRENT_DATE;

解释：返回 startDate 小于当前日期的所有记录。CURRENT_DATE 是数据库系统的当前日期。

日期时间常量

  1. CURRENT_DATE：返回数据库系统的当前日期（不包括时间）。

    SELECT CURRENT_DATE;
    • 返回当前日期，例如 2024-11-12。

  2. CURRENT_TIME：返回当前时间戳（包括日期和时间）。

    SELECT CURRENT_TIME;
    • 返回当前时间和日期，例如 2024-11-12 14:32:55。

日期和时间的常见操作

  1. 日期时间的提取（EXTRACT）

    使用 EXTRACT 函数可以从日期或时间中提取特定的部分，例如年、月、日等。

    SELECT EXTRACT(YEAR FROM startDate) AS startYear
FROM Epoch;

    解释：从 startDate 字段中提取年份。

  2. 日期字符串转换（DATE string）

    • 通过 DATE 常量，可以将字符串转换为日期格式。
    • 例如：DATE '2012-03-01' 会转换为日期 2012-03-01。

    Oracle 特有语法：TO_DATE 函数用于将字符串转换为日期。

    SELECT TO_DATE('01-03-2012', 'DD-Mon-YYYY') FROM DUAL;

    解释：将 '01-03-2012' 按 'DD-Mon-YYYY' 格式转换为日期 2012-03-01。

  3. 日期与时间间隔的加减（+/- INTERVAL）

    SQL 支持对日期和时间进行加减操作，可以使用 INTERVAL 来表示时间间隔。

    SELECT '2012-04-01' + INTERVAL '36 HOUR' AS newDate;

    解释：将 '2012-04-01' 日期加上36小时，返回新的日期和时间。

    SELECT '2012-04-01' - INTERVAL '5 DAY' AS newDate;

    解释：将 '2012-04-01' 日期减去5天，返回新的日期。

  4. 一些数据库特有的日期操作

    • MySQL：使用 DATE_ADD() 和 DATE_SUB() 来加减日期时间。

      SELECT DATE_ADD('2012-03-26', INTERVAL 5 DAY);

    • PostgreSQL：使用 + INTERVAL 或 - INTERVAL 进行日期加减。

      SELECT '2012-03-26' + INTERVAL '5 DAY';

常见的 SQL 日期时间函数

SQL 类型示例描述
DATEDATE '2012-03-26'仅日期部分
TIMETIME '16:12:05'仅时间部分
TIMESTAMPTIMESTAMP '2012-03-26 16:12:05'日期和时间
INTERVALINTERVAL '5 DAY'时间间隔（如 5 天）
CURRENT_DATECURRENT_DATE当前日期（不包括时间）
CURRENT_TIMECURRENT_TIME当前时间戳（包括日期和时间）

8. SQL 中的 JOIN 操作

在 SQL 中，当数据分布在多个表（关系）中时，我们通常需要将这些表的数据结合起来进行查询，这个过程称为 JOIN。

JOIN 基本概念
  • FROM 子句列出了查询中涉及的所有表（关系）。
  • JOIN 谓词 可以通过 WHERE 子句明确指定，确保正确地组合数据。
  • 数据表的组合方式有多种，常见的有 自然连接（Natural Join）、等值连接（Equi-Join） 和 任意连接（Theta Join）。
交叉连接 (Cross Join)

交叉连接 会返回两个表的 笛卡尔积，即两个表中所有行的所有组合。常用于需要生成所有可能组合的情况。

SELECT *
FROM Station, Organisation;

解释：这个查询会返回 Station 表和 Organisation 表的笛卡尔积。每个 Station 表中的行与 Organisation 表中的每一行都进行组合。

使用 WHERE 子句进行连接

可以使用 WHERE 子句指定连接条件，这通常是实现 等值连接（Equi-Join） 或 Theta 连接（Theta Join） 的方式之一。

查询示例：查找所有站点的名称、开始日期和组织名称

SELECT sitename, commence, organisation
FROM Station, Organisation
WHERE orgcode = code;

解释：

  • WHERE orgcode = code 指定了 Station 表的 orgcode 列与 Organisation 表的 code 列相等。
  • 该查询返回了站点名称、开始日期和组织名称，符合连接条件的记录。

SQL Join 操作符

SQL 提供了多种 JOIN 操作符 来实现不同类型的连接：自然连接（NATURAL JOIN）、内连接（INNER JOIN）、外连接（OUTER JOIN）等。

常见的 JOIN 操作

  1. NATURAL JOIN（自然连接）

    自然连接 是根据两个表中具有相同列名的列进行连接，自动排除重复的列。

    SELECT *
FROM Measurement NATURAL JOIN Sensor;

    解释：

    • 这个查询会根据 Measurement 表和 Sensor 表中相同名称的列（通常是 sensor）自动进行连接。

  2. INNER JOIN（内连接）

    内连接 返回两个表中符合连接条件的记录。

    SELECT sitename, commence, organisation
FROM Station INNER JOIN Organisation ON orgcode = code;

    解释：

    • INNER JOIN 连接 Station 和 Organisation 表，条件是 orgcode 与 code 相等。

  3. USING 关键字（简化的连接）

    USING 用于指定要用于连接的列名（当两个表中列名相同时）。

    SELECT *
FROM Measurement JOIN Sensor USING (sensor);

    解释：

    • USING (sensor) 表示连接 Measurement 和 Sensor 表时，基于共同的 sensor 列。

JOIN 的语义

在 SQL 查询中，JOIN 操作的语义可以按以下步骤进行解释：

  1. 笛卡尔积：首先计算所有参与连接的表的 笛卡尔积（即所有记录的组合）。
  2. 应用选择条件：接着应用 WHERE 子句中的条件，从笛卡尔积中筛选出符合条件的记录。
  3. 应用投影：最后，选择并返回查询中指定的列。
示例：SELECT-FROM-WHERE 查询的执行顺序
SELECT A1, A2, ..., An
FROM R1, R2, ..., Rm
WHERE condition;

解释：

  • 笛卡尔积：首先计算 R1, R2, …, Rm 表的笛卡尔积（所有行的组合）。
  • 应用选择条件：根据 WHERE 子句中的条件筛选出符合要求的记录。
  • 应用投影：从符合条件的记录中选择列 A1, A2, ..., An。

这个过程描述了 SQL 查询的基本执行流程，但并不具体描述数据库管理系统（DBMS）是如何执行这个过程的。

示例 1: 查找所有的测量数据，包含水质数据
SELECT *
FROM Measurement JOIN Sensor USING (sensor) LIMIT 3;

解释：

  • 这个查询会返回 Measurement 表和 Sensor 表的连接结果，并且限制结果只返回前三行。
示例 2: 查找所有站点的名称、开始日期和组织名称
SELECT sitename, commence, organisation
FROM Station JOIN Organisation ON orgcode = code;

解释：

  • 该查询使用 INNER JOIN 将 Station 和 Organisation 表连接起来，并返回站点名称、开始日期和组织名称。

总结

  1. JOIN 操作：可以将多个表的数据结合起来，常见的操作符包括 NATURAL JOIN, INNER JOIN, OUTER JOIN 等。
  2. 连接条件：连接通常通过 ON 子句（指定连接条件）或 USING 子句（简化的连接）来指定。
  3. 执行顺序：SQL 查询的执行顺序是：笛卡尔积 → 应用选择条件 → 应用投影。
  4. JOIN 类型：
    • NATURAL JOIN：自动根据相同的列名进行连接。
    • INNER JOIN：返回符合条件的记录。
    • USING：简化的连接，自动根据共享的列名进行连接。

INNER JOIN | LEFT JOIN | RIGHT JOIN | UNION

  1. INNER JOIN（内连接）

INNER JOIN 只返回两张表中符合条件的匹配记录。若某条记录在任意一张表中找不到匹配项，该记录不会出现在结果中。

语法：

SELECT * 
FROM Covid_month
INNER JOIN Covid_total
ON Covid_month.Country = Covid_total.Country;

在这个例子中，Covid_month 和 Covid_total 表中 Country 列相等的记录会被合并在一起。

2. LEFT JOIN（左连接）
  • LEFT JOIN 会返回左表的所有记录，即使右表中没有匹配项。
  • 如果右表没有匹配项，则这些列的结果显示为 NULL。

示例：

SELECT * 
FROM Covid_month AS mm
LEFT JOIN Covid_total AS tt
ON mm.Country = tt.Country;

该查询会返回 Covid_month 中所有国家的数据。若 Covid_total 中有与之匹配的国家，则会显示相应的记录；若没有，则相关列显示为 NULL。

3. RIGHT JOIN（右连接）
  • RIGHT JOIN 会返回右表的所有记录，即使左表中没有匹配项。
  • 如果左表没有匹配项，则这些列的结果显示为 NULL。

示例：

SELECT * 
FROM Covid_month AS mm
RIGHT JOIN Covid_total AS tt
ON mm.Country = tt.Country;

该查询会返回 Covid_total 中所有国家的数据，若 Covid_month 中有匹配的国家则会合并显示，没有匹配的部分将显示为 NULL。

4. UNION 与 UNION ALL

  • UNION 用于将两张表上下合并，去除重复的记录。
  • UNION ALL 同样合并两张表的数据，但不去重，显示所有记录。

示例：

SELECT Country
FROM Covid_month
UNION ALL
SELECT Country
FROM Covid_total;

在这个查询中，UNION ALL 合并 Covid_month 和 Covid_total 中的 Country 列，保留所有记录，包括重复的国家名。如果使用 UNION，则会自动去除重复项。

9.一个非直观的 SQL 查询分析

让我们详细分析这个查询，特别是在 S 表为空的情况下，为什么查询结果可能是空的。

查询：
SELECT DISTINCT R.A
FROM R, S, T
WHERE R.A = S.A OR R.A = T.A;

假设我们有三个表：R、S 和 T，每个表都包含一个整数类型的属性 A。

查询执行步骤

  1. 笛卡尔积（Cross Product）：

    • SQL 首先计算 R、S 和 T 三个表的 笛卡尔积。即每个表中的所有行会与其他表的所有行进行组合。
    • 如果 R、S 和 T 表中分别有 n、m 和 k 行数据，那么笛卡尔积的结果将是 n * m * k 行。

  2. 选择条件（Selection Condition）：

    • 在笛卡尔积的基础上，查询会应用选择条件

      WHERE R.A = S.A OR R.A = T.A

      ，意味着只有满足以下条件的行会被保留：

      • 要么 R.A 和 S.A 相等
      • 要么 R.A 和 T.A 相等

    • 这意味着查询会选择 R.A 与 S.A 或 R.A 与 T.A 具有相同值的所有组合。

  3. 投影（Projection）：

    • 最后，查询使用 SELECT DISTINCT R.A 从符合条件的记录中选择 R.A 并去除重复项。
    • 这就意味着查询最终会返回满足条件的所有 R.A 的唯一值。

查询结果：R ∩ (S ∪ T)

根据查询的条件，查询实际上计算的是 R 与 (S ∪ T) 的交集。也就是说，查询返回的是 R.A 中与 S.A 或 T.A 相匹配的值。

特殊情况：如果 S = ∅

如果 S 表为空（S = f），那么笛卡尔积 R x S x T 的结果会是空集。这是因为空表与任何表的笛卡尔积都为无结果集。所以这个案例的结果也会为空

9. SQL 中的 NULL 值与三值逻辑

在 SQL 中，NULL 代表一个 未知 或 缺失 的值。它并不是一个空字符串或数字 0，而是一个特殊的值，表示数据不存在或不可用。SQL 使用三值逻辑（True、False、Unknown）来处理包含 NULL 值的表达式和条件。

1. NULL 与比较操作

任何与 NULL 进行的比较都会返回 Unknown（未知），这是 SQL 三值逻辑的关键点之一。例如：

  • 5 < NULL 会返回 Unknown
  • NULL <> NULL 会返回 Unknown
  • NULL = NULL 也会返回 Unknown

NULL 不等同于自身，因为它表示未知，未知与未知比较无法确定结果。因此，与 NULL 进行的任何比较都会得到 Unknown。

2. WHERE 子句中的 NULL 处理

在 SQL 的 WHERE 子句中，如果条件的结果是 Unknown，SQL 会将其视为 False，从而忽略该行。例如：

SELECT sid 
FROM enrolled 
WHERE grade = 'unknown';

假设有些学生还没有成绩（grade 为 NULL）。在这个查询中，条件 grade = 'unknown' 对这些学生的 NULL 成绩进行比较会返回 Unknown，所以查询会忽略这些学生，没有成绩的学生不会出现在结果中。

3. NULL 值的处理方法

  • IS NULL 和 IS NOT NULL：可以使用这些运算符来专门检查 NULL 值。例如，grade IS NULL 可以用于查找没有成绩的学生。

    SELECT sid 
FROM enrolled 
WHERE grade IS NULL;

  • 三值逻辑总结：SQL 的三值逻辑包括：

    • True：条件成立。
    • False：条件不成立。
    • Unknown：包含 NULL 时的结果。

这种逻辑在 WHERE 子句中非常重要，因为 Unknown 会导致该行被忽略。

10. SQL 聚合函数和分组查询 (Aggregate Functions and Grouping)

SQL 提供多种聚合函数，用于对数据进行统计和计算，如求和、计数、平均值等。聚合函数通常与 GROUP BY 和 HAVING 子句一起使用，以便将数据分组并对每个组执行计算。

1. SQL 聚合函数
聚合函数作用
COUNT(attr)统计非空属性 attr 的数量或使用 COUNT(*) 统计所有行
MIN(attr)返回 attr 的最小值
MAX(attr)返回 attr 的最大值
AVG(attr)计算 attr 的平均值
MODE() WITHIN GROUP (ORDER BY attr)计算 attr 的众数（最频繁值）
PERCENTILE_DISC(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY attr)返回 attr 值的中位数
2. SQL 分组 (GROUP BY)

当我们想要针对不同的分组数据应用聚合函数时，可以使用 GROUP BY 子句。例如，假设我们有一个 Sales 表，我们想按公司名统计每个公司的销售总额：

SELECT Company, SUM(Amount)
FROM Sales
GROUP BY Company;
3. 过滤分组结果 (HAVING 子句)
  • HAVING 子句 允许在分组后的结果上应用条件。与 WHERE 不同，HAVING 主要用于聚合后的条件。
  • 例如，如果我们想查询平均分数超过 10 的学习单元，可以使用 HAVING：
SELECT uos_code AS unit_of_study, AVG(mark)
FROM Assessment
GROUP BY uos_code
HAVING AVG(mark) > 10;
4. 示例：带有 GROUP BY 和 HAVING 的查询

假设我们想要找到平均分数超过 2 的学习单元中的 6 个学分的课程单元：

SELECT uos_code AS unit_of_study, AVG(mark)
FROM Assessment NATURAL JOIN UnitOfStudy
WHERE credit_points = 6
GROUP BY uos_code
HAVING COUNT(*) > 2;

在这个查询中：

  • WHERE 子句过滤出所有 6 学分的课程单元。
  • GROUP BY 将结果按 uos_code（课程单元编号）分组。
  • HAVING COUNT(*) > 2 确保只选择结果超过两项的课程单元。

11. **SQL 插入数据 (INSERT INTO) **

在 SQL 中，INSERT INTO 语句用于向表中插入新记录。常见的 INSERT INTO 语句格式如下：

INSERT INTO 表格名 (列名1, 列名2, …) 
VALUES (值1, 值2, …);

INSERT INTO 的使用方法

1. 插入特定字段的值

可以选择性地向指定的字段插入数据，其他字段可以使用默认值。

INSERT INTO egg.eggs_record (id, egg_name, sold)
VALUES (1, '鸡蛋', '2020-02-02');

在此例中，将向 egg.eggs_record 表的 id、egg_name 和 sold 列插入数据。

2. 插入多个列的值

在插入数据时，不一定要指定每个列。如果希望插入所有列的数据，可以直接省略列名：

INSERT INTO egg.eggs_record
VALUES (2, '鸭蛋', '2020-02-02');

注意：必须确保 VALUES 部分提供的值数量与表格列数一致。

3. 插入默认值

如果某些列有默认值，可以使用 DEFAULT 关键字，或将值设为 NULL（前提是该字段允许 NULL）。

INSERT INTO egg.eggs_record
VALUES (DEFAULT, '龟蛋', NULL);

在此例中，id 列会自动生成或使用默认值，sold 列插入 NULL。

12. SQL 修改表结构和数据 (ALTER 和 UPDATE)

在 SQL 中，ALTER 语句用于修改表的结构（例如添加、删除列等），而 UPDATE 语句用于修改表中的具体数据。下面是这两个语句的使用教程。

1. ALTER TABLE 修改表结构

添加一列

使用 ALTER TABLE 和 ADD 关键字可以在已有表中添加新列。

语法：

ALTER TABLE 数据库名.表格名
ADD 列名 数据类型 [DEFAULT 默认值];

示例：

ALTER TABLE egg.eggs_record
ADD stock INT NULL;

该语句会在 egg.eggs_record 表中添加一个名为 stock 的 INT 类型列，且允许为空。

2. UPDATE 修改表中具体数据

修改数据

使用 UPDATE 语句可以更新表中某些特定行的值。需要指定更新的表名、要修改的值以及满足的条件（WHERE 子句）。

语法：

UPDATE 数据库名.表格名
SET 列名 = 新值
WHERE 条件;

示例：

UPDATE egg.eggs_record
SET sold = '2022-06-06'
WHERE id = 3;

在此示例中，将 egg.eggs_record 表中 id 为 3 的记录的 sold 列更新为 '2022-06-06'。

注意事项

  • ALTER TABLE 只能用来修改表结构，不能用来修改表中已有数据。
  • UPDATE 语句的 WHERE 条件非常重要，否则可能会误修改整张表的所有行。

13. SQL 删除操作 (DELETE 和 DROP)

在 SQL 中，删除操作分为删除表中的数据和删除整个表或数据库。DELETE 语句用于删除表中满足条件的特定数据，而 DROP 语句用于删除表或整个数据库。

1. 删除数据：DELETE FROM

DELETE FROM 语句用于删除表中的特定行，可以通过 WHERE 子句指定条件，以控制删除哪些记录。

语法：

DELETE FROM 数据库名.表格名
WHERE 条件;

示例：

DELETE FROM egg.eggs_record
WHERE id = 3;

此语句会删除 egg.eggs_record 表中 id 为 3 的记录。

注意：WHERE 子句在 DELETE 中非常重要，如果省略 WHERE，将会删除表中的所有数据。

2. 删除表：DROP TABLE

DROP TABLE 语句用于删除整个表以及其中的所有数据。删除表后，表结构和数据都会永久丢失，无法恢复。

语法：

DROP TABLE 数据库名.表格名;

示例：

DROP TABLE egg.eggs_record;

此语句会删除 egg 数据库中的 eggs_record 表，包括其中的所有数据和结构。

3. 删除数据库：DROP DATABASE

DROP DATABASE 语句用于删除整个数据库，包括其中的所有表和数据。删除数据库是一个不可逆的操作，请小心使用。

语法：

DROP DATABASE 数据库名;

示例：

DROP DATABASE egg;

此语句会删除 egg 数据库以及其中的所有表和数据。

注意事项

  • DELETE FROM 用于删除表中部分数据；DROP TABLE 和 DROP DATABASE 则会永久删除表或数据库本身。
  • DELETE FROM 需要 WHERE 子句以避免删除所有数据；DROP 操作会彻底删除表或数据库，无法恢复。

14. 顺序

  • SELECT
  • FROM
  • JOIN
  • WHERE
  • GROUP BY
  • HAVING
  • (SELECT开始读取)
  • ORDER BY
  • LIMIT

15. Null

Null 如果影响最后的结果，那么输出是UNKNOWN

注释 --加空格


http://www.mrgr.cn/news/74859.html

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