【JaveWeb教程】（20） MySQL数据库开发之基本查询、条件查询、聚合函数、分组查询、排序查询、分页查询详细代码示例讲解

1. 数据库操作-DQL

1.1 介绍

DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，用来查询数据库表中的记录。

查询关键字：SELECT

查询操作是所有SQL语句当中最为常见，也是最为重要的操作。在一个正常的业务系统中，查询操作的使用频次是要远高于增删改操作的。当我们打开某个网站或APP所看到的展示信息，都是通过从数据库中查询得到的，而在这个查询过程中，还会涉及到条件、排序、分页等操作。

在这里插入图片描述

1.2 语法

DQL查询语句，语法结构如下：

SELECT
	字段列表
FROM
	表名列表
WHERE
	条件列表
GROUP  BY
	分组字段列表
HAVING
	分组后条件列表
ORDER BY
	排序字段列表
LIMIT
	分页参数

我们今天会将上面的完整语法拆分为以下几个部分学习：

基本查询（不带任何条件）
条件查询（where）
分组查询（group by）
排序查询（order by）
分页查询（limit）

准备一些测试数据用于查询操作：

create database db02; -- 创建数据库
use db02; -- 切换数据库
-- 员工管理(带约束)
create table tb_emp (
    id int unsigned primary key auto_increment comment 'ID',
    username varchar(20) not null unique comment '用户名',
    password varchar(32) default '123456' comment '密码',
    name varchar(10) not null comment '姓名',
    gender tinyint unsigned not null comment '性别, 说明: 1 男, 2 女',
    image varchar(300) comment '图像',
    job tinyint unsigned comment '职位, 说明: 1 班主任,2 讲师, 3 学工主管, 4 教研主管',
    entrydate date comment '入职时间',
    create_time datetime not null comment '创建时间',
    update_time datetime not null comment '修改时间'
) comment '员工表';

-- 准备测试数据
INSERT INTO tb_emp (id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time) VALUES
    (1, 'jinyong', '123456', '金庸', 1, '1.jpg', 4, '2000-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:35'),
    (2, 'zhangwuji', '123456', '张无忌', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:37'),
    (3, 'yangxiao', '123456', '杨逍', 1, '3.jpg', 2, '2008-05-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:39'),
    (4, 'weiyixiao', '123456', '韦一笑', 1, '4.jpg', 2, '2007-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:41'),
    (5, 'changyuchun', '123456', '常遇春', 1, '5.jpg', 2, '2012-12-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:43'),
    (6, 'xiaozhao', '123456', '小昭', 2, '6.jpg', 3, '2013-09-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:45'),
    (7, 'jixiaofu', '123456', '纪晓芙', 2, '7.jpg', 1, '2005-08-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:47'),
    (8, 'zhouzhiruo', '123456', '周芷若', 2, '8.jpg', 1, '2014-11-09', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:49'),
    (9, 'dingminjun', '123456', '丁敏君', 2, '9.jpg', 1, '2011-03-11', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:51'),
    (10, 'zhaomin', '123456', '赵敏', 2, '10.jpg', 1, '2013-09-05', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:53'),
    (11, 'luzhangke', '123456', '鹿杖客', 1, '11.jpg', 2, '2007-02-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:55'),
    (12, 'hebiweng', '123456', '鹤笔翁', 1, '12.jpg', 2, '2008-08-18', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:57'),
    (13, 'fangdongbai', '123456', '方东白', 1, '13.jpg', 1, '2012-11-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:35:59'),
    (14, 'zhangsanfeng', '123456', '张三丰', 1, '14.jpg', 2, '2002-08-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:01'),
    (15, 'yulianzhou', '123456', '俞莲舟', 1, '15.jpg', 2, '2011-05-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:03'),
    (16, 'songyuanqiao', '123456', '宋远桥', 1, '16.jpg', 2, '2010-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:05'),
    (17, 'chenyouliang', '12345678', '陈友谅', 1, '17.jpg', null, '2015-03-21', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:07'),
    (18, 'zhang1', '123456', '张一', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:09'),
    (19, 'zhang2', '123456', '张二', 1, '2.jpg', 2, '2012-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:11'),
    (20, 'zhang3', '123456', '张三', 1, '2.jpg', 2, '2018-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:13'),
    (21, 'zhang4', '123456', '张四', 1, '2.jpg', 2, '2015-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:15'),
    (22, 'zhang5', '123456', '张五', 1, '2.jpg', 2, '2016-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:17'),
    (23, 'zhang6', '123456', '张六', 1, '2.jpg', 2, '2012-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:19'),
    (24, 'zhang7', '123456', '张七', 1, '2.jpg', 2, '2006-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:21'),
    (25, 'zhang8', '123456', '张八', 1, '2.jpg', 2, '2002-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:23'),
    (26, 'zhang9', '123456', '张九', 1, '2.jpg', 2, '2011-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:25'),
    (27, 'zhang10', '123456', '张十', 1, '2.jpg', 2, '2004-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:27'),
    (28, 'zhang11', '123456', '张十一', 1, '2.jpg', 2, '2007-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:29'),
    (29, 'zhang12', '123456', '张十二', 1, '2.jpg', 2, '2020-01-01', '2022-10-27 16:35:33', '2022-10-27 16:36:31');

1.3 基本查询

在基本查询的DQL语句中，不带任何的查询条件，语法如下：

查询多个字段

select 字段1, 字段2, 字段3 from  表名;

查询所有字段（通配符）
```
select *  from  表名;
```

设置别名

select 字段1 [ as 别名1 ] , 字段2 [ as 别名2 ]  from  表名;

去除重复记录

select distinct 字段列表 from  表名;

案例1：查询指定字段 name，entrydate并返回

select name,entrydate from tb_emp;

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案例2：查询返回所有字段

select * from tb_emp;

*号代表查询所有字段，在实际开发中尽量少用（不直观、影响效率）

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案例3：查询所有员工的 name,entrydate，并起别名(姓名、入职日期)

-- 方式1：
select name AS 姓名, entrydate AS 入职日期 from tb_emp;
-- 方式2： 别名中有特殊字符时，使用''或""包含
select name AS '姓 名', entrydate AS '入职日期' from tb_emp;
-- 方式3：
select name AS "姓名", entrydate AS "入职日期" from tb_emp;

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案例4：查询已有的员工关联了哪几种职位(不要重复)

select distinct job from tb_emp;

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1.4 条件查询

语法：

select  字段列表  from   表名   where   条件列表 ; -- 条件列表：意味着可以有多个条件

学习条件查询就是学习条件的构建方式，而在SQL语句当中构造条件的运算符分为两类：

比较运算符
逻辑运算符

常用的比较运算符如下:

比较运算符	功能
>	大于
>=	大于等于
<	小于
<=	小于等于
=	等于
<> 或 !=	不等于
between … and …	在某个范围之内(含最小、最大值)
in(…)	在in之后的列表中的值，多选一
like 占位符	模糊匹配(_匹配单个字符, %匹配任意个字符)
is null	是null

常用的逻辑运算符如下:

逻辑运算符	功能
and 或 &&	并且 (多个条件同时成立)
or 或 \|\|	或者 (多个条件任意一个成立)
not 或 !	非 , 不是

案例1：查询姓名为杨逍的员工

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where name = '杨逍'; -- 字符串使用''或""包含

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案例2：查询 id小于等于5 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where id <=5;

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案例3：查询没有分配职位的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job is null ;

在这里插入图片描述

注意：查询为NULL的数据时，不能使用 = null

案例4：查询有职位的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job is not null ;

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案例5：查询密码不等于 ‘123456’ 的员工信息

-- 方式1：
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where password <> '123456';
-- 方式2：
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where password != '123456';

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案例6：查询入职日期在 ‘2000-01-01’ (包含) 到 ‘2010-01-01’(包含) 之间的员工信息

-- 方式1：
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where entrydate>='2000-01-01' and entrydate<='2010-01-01';
-- 方式2： between...and
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where entrydate between '2000-01-01' and '2010-01-01';

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案例7：查询入职时间在 ‘2000-01-01’ (包含) 到 ‘2010-01-01’(包含) 之间且性别为女的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where entrydate between '2000-01-01' and '2010-01-01'
      and gender = 2;

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案例8：查询职位是 2 (讲师), 3 (学工主管), 4 (教研主管) 的员工信息

-- 方式1：使用or连接多个条件
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job=2 or job=3 or job=4;
-- 方式2：in关键字
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where job in (2,3,4);

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案例9：查询姓名为两个字的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where name like '__';  # 通配符 "_" 代表任意1个字符

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案例10：查询姓 ‘张’ 的员工信息

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where name like '张%'; # 通配符 "%" 代表任意个字符（0个 ~ 多个）

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1.5 聚合函数

之前我们做的查询都是横向查询，就是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询就是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回一个结果值。（将一列数据作为一个整体，进行纵向计算）

语法：

select  聚合函数(字段列表)  from  表名 ;

注意 : 聚合函数会忽略空值，对NULL值不作为统计。

常用聚合函数：

函数	功能
count	统计数量
max	最大值
min	最小值
avg	平均值
sum	求和

count ：按照列去统计有多少行数据。

在根据指定的列统计的时候，如果这一列中有null的行，该行不会被统计在其中。

sum ：计算指定列的数值和，如果不是数值类型，那么计算结果为0

max ：计算指定列的最大值

min ：计算指定列的最小值

avg ：计算指定列的平均值

案例1：统计该企业员工数量

# count(字段)
select count(id) from tb_emp;-- 结果：29
select count(job) from tb_emp;-- 结果：28 （聚合函数对NULL值不做计算）

# count(常量)
select count(0) from tb_emp;
select count('A') from tb_emp;

# count(*)  推荐此写法（MySQL底层进行了优化）
select count(*) from tb_emp;

案例2：统计该企业最早入职的员工

select min(entrydate) from tb_emp;

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案例3：统计该企业最迟入职的员工

select max(entrydate) from tb_emp;

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案例4：统计该企业员工 ID 的平均值

select avg(id) from tb_emp;

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案例5：统计该企业员工的 ID 之和

select sum(id) from tb_emp;

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1.6 分组查询

分组：按照某一列或者某几列，把相同的数据进行合并输出。

分组其实就是按列进行分类(指定列下相同的数据归为一类)，然后可以对分类完的数据进行合并计算。

分组查询通常会使用聚合函数进行计算。

语法：

select  字段列表  from  表名  [where 条件]  group by 分组字段名  [having 分组后过滤条件];

案例1：根据性别分组 , 统计男性和女性员工的数量

select gender, count(*)
from tb_emp
group by gender; -- 按照gender字段进行分组（gender字段下相同的数据归为一组）

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案例2：查询入职时间在 ‘2015-01-01’ (包含) 以前的员工 , 并对结果根据职位分组 , 获取员工数量大于等于2的职位

select job, count(*)
from tb_emp
where entrydate <= '2015-01-01'   -- 分组前条件
group by job                      -- 按照job字段分组
having count(*) >= 2;             -- 分组后条件

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注意事项:

• 分组之后，查询的字段一般为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义

• 执行顺序：where > 聚合函数 > having

where与having区别（面试题）

执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where条件，不参与分组；而having是分组之后对结果进行过滤。
判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以。

1.7 排序查询

排序在日常开发中是非常常见的一个操作，有升序排序，也有降序排序。

语法：

select  字段列表  
from   表名   
[where  条件列表] 
[group by  分组字段 ] 
order  by  字段1  排序方式1 , 字段2  排序方式2 … ;

排序方式：
- ASC ：升序（默认值）
- DESC：降序

案例1：根据入职时间, 对员工进行升序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by entrydate ASC; -- 按照entrydate字段下的数据进行升序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by  entrydate; -- 默认就是ASC（升序）

在这里插入图片描述

注意事项：如果是升序, 可以不指定排序方式ASC

案例2：根据入职时间，对员工进行降序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by entrydate DESC; -- 按照entrydate字段下的数据进行降序排序

在这里插入图片描述

案例3：根据入职时间对公司的员工进行升序排序，入职时间相同，再按照更新时间进行降序排序

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
order by entrydate ASC , update_time DESC;

在这里插入图片描述

注意事项：如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序

1.8 分页查询

分页操作在业务系统开发时，也是非常常见的一个功能，日常我们在网站中看到的各种各样的分页条，后台也都需要借助于数据库的分页操作。

在这里插入图片描述

分页查询语法：

select  字段列表  from   表名  limit  起始索引, 查询记录数 ;

案例1：从起始索引0开始查询员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 0 , 5; -- 从索引0开始，向后取5条记录

在这里插入图片描述

案例2：查询第1页员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 5; -- 如果查询的是第1页数据，起始索引可以省略，直接简写为：limit 条数

在这里插入图片描述

案例3：查询第2页员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 5 , 5; -- 从索引5开始，向后取5条记录

在这里插入图片描述

案例4：查询第3页员工数据, 每页展示5条记录

select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
limit 10 , 5; -- 从索引10开始，向后取5条记录

在这里插入图片描述

注意事项:

起始索引从0开始。计算公式：起始索引 = （查询页码 - 1）* 每页显示记录数

分页查询是数据库的方言，不同的数据库有不同的实现，MySQL中是LIMIT

如果查询的是第一页数据，起始索引可以省略，直接简写为 limit 条数

1.9 案例

DQL的基本语法我们学习结束了，接下来我们就运用所掌握的DQL语句的语法来完成两个案例。

1.9.1 案例一

案例：根据需求完成员工管理的条件分页查询

在这里插入图片描述

分析：根据输入的条件，查询第1页数据

在员工管理的列表上方有一些查询条件：员工姓名、员工性别，员工入职时间(开始时间~结束时间)

姓名：张
性别：男
入职时间：2000-01-01 ~ 2015-12-31

除了查询条件外，在列表的下面还有一个分页条，这就涉及到了分页查询

查询第1页数据（每页显示10条数据）

基于查询的结果，按照修改时间进行降序排序

结论：条件查询 + 分页查询 + 排序查询

SQL语句代码：

-- 根据输入条件查询第1页数据（每页展示10条记录）
-- 输入条件：
   -- 姓名：张 （模糊查询）
   -- 性别：男
   -- 入职时间：2000-01-01 ~ 2015-12-31
-- 分页： 0 , 10
-- 排序： 修改时间  DESC
select id, username, password, name, gender, image, job, entrydate, create_time, update_time
from tb_emp
where name like '张%' and gender = 1 and entrydate between '2000-01-01' and '2015-12-31'
order by update_time desc
limit 0 , 10;

在这里插入图片描述

1.9.2 案例二

案例：根据需求完成员工信息的统计

在这里插入图片描述

分析：以上信息统计在开发中也叫图形报表(将统计好的数据以可视化的形式展示出来)

员工性别统计：以饼状图的形式展示出企业男性员人数和女性员工人数
只要查询出男性员工和女性员工各自有多少人就可以了

员工职位统计：以柱状图的形式展示各职位的在岗人数
只要查询出各个职位有多少人就可以了

员工性别统计：

-- if(条件表达式, true取值 , false取值)
select if(gender=1,'男性员工','女性员工') AS 性别, count(*) AS 人数
from tb_emp
group by gender;

在这里插入图片描述

if(表达式, tvalue, fvalue) ：当表达式为true时，取值tvalue；当表达式为false时，取值fvalue

员工职位统计：

-- case 表达式 when 值1 then 结果1  when 值2  then  结果2 ...  else  result  end
select (case job
             when 1 then '班主任'
             when 2 then '讲师'
             when 3 then '学工主管'
             when 4 then '教研主管'
             else '未分配职位'
        end) AS 职位 ,
       count(*) AS 人数
from tb_emp
group by job;

在这里插入图片描述