文章目录
- 一、SQL通用语法
- 二、SQL分类
- 三、DDL语句
- 四、DML语句
- 1.案例代码
- 2.读出结果
- 五、DQL语句
- 1.DQL-基本查询
- 2.DQL-条件查询
- 3.DQL-聚合函数
- 4.DQL-分组查询
- 5.DQL-排序查询
- 6.DQL-分页查询
- 1.案例代码
- 2.读出结果
在当今数据库驱动的世界里，SQL（结构化查询语言）作为一门管理数据的语言，对开发者而言极为关键。不论你是在做后端开发、数据科学，或者是设计和维护数据库，一个深入的SQL基础知识对你都大有裨益。
在这篇博客中，我将为你提供一个全套的SQL教程，涵盖了从最基础的SQL通用语法，到更复杂的DDL（数据定义语言），DML（数据操作语言）以及DQL（数据查询语言）等。每一部分都包含了相应的图解以及示例代码，以便于你更好地理解和掌握SQL语句的使用。
不论你是初学者还是有一些SQL使用经验的开发者，我希望这篇博客都能对你有所帮助。让我们一起深入到SQL的世界里，掌握这门强大的数据管理语言。
一、SQL通用语法
二、SQL分类
三、DDL语句
四、DML语句
1.案例代码
代码如下（示例）：
INSERT 表_name VALUES (1,'小明',19,92,85,95),
(2,'小红',18,82,75,95),
(3,'小王',21,66,88,55),
(4,'小聪',20,92,84,95),
(5,'小东',20,98,95,65);
UPDATE 表_name SET name = '张三',age = 25 where ID=1;
UPDATE 表_name SET name = '王五',age = 35 where ID=3;
UPDATE 表_name SET name = '李四',age = 28 where ID=5;
2.读出结果
五、DQL语句
1.DQL-基本查询
2.DQL-条件查询
3.DQL-聚合函数
注意：null值不参与所有聚合函数运算。
4.DQL-分组查询
5.DQL-排序查询
6.DQL-分页查询
1.案例代码
代码如下（示例）：
create table emp
(
id int comment '编号',
workno varchar(10) comment '工号',
name varchar(10) comment '姓名',
gender char(1) comment '性别',
age tinyint unsigned comment '年龄',
idcard char(18) comment '身份证号',
workaddress varchar(50) comment '工作地址',
entrydate date comment '入职时间'
) comment '员工表';
insert into emp(id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (1, '1', '柳岩', '女', 20, '123456789012345678', '北京', '2000-01-01'),
(2, '2', '张无忌', '男', 18, '123456789012345670', '北京', '2005-09-01'),
(3, '3', '韦一笑', '女', 38, '123456789012345670', '上海', '2005-08-01'),
(4, '4', '赵敏', '女', 18, '123456789012345670', '北京', '2009-12-01'),
(5, '5', '小昭', '女', 16, '123456789012345678', '上海', '2007-07-01'),
(6, '6', '杨逍', '男', 28, '12345678901234567X', '北京', '2006-01-01'),
(7, '7', '范瑶', '男', 40, '123456789012345670', '北京', '2005-05-01'),
(8, '8', '黛绮丝', '女', 38, '123456789012345670', '天津', '2015-05-01'),
(9, '9', '范凉凉', '女', 45, '123456789012345678', '北京', '2010-04-01'),
(10, '10', '陈友谅', '男', 53, '123456789012345670', '上海', '2011-01-01'),
(11, '11', '张士诚', '男', 55, '123456789012345670', '江苏', '2015-05-01'),
(12, '12', '常遇春', '男', 32, '123456789012345670', '北京', '2004-02-01'),
(13, '13', '张三丰', '男', 88, '123456789012345678', '江苏', '2020-11-01'),
(14, '14', '灭绝', '女', 65, '123456789012345670', '西安', '2019-05-01'),
(15, '15', '胡青牛', '男', 70, '12345678901234567X', '西安', '2018-04-01'),
(16, '16', '周芷若', '女', 18, null, '北京', '2012-06-01');
- ------------------------------------ -> 查询需求 <- ----------------------------------------------
-- 基本查询
-- 1，查询指定字段 name ，woekno ， age 返回
select name,workno,age from emp;
-- 2，查询指定所有字段 返回
select id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate from emp;
select * from emp;
-- 查询所有员工的工作地址，起别名
select workaddress as '工作地址' from emp;
-- 查询所有员工的工作地址(不要重复)
select distinct workaddress as '工作地址' from emp;
-- 条件查询
-- 1，查询年龄等于 88 的员工
select * from emp where age = 88;
-- 2，查询没有身份证的员工信息
select * from emp where idcard is null;
-- 3，查询年龄在 15 到 20 岁之间的员工
select * from emp where age >=15 && age <=20 ;
-- 4，查询性别为女年龄小于 25 岁的员工
select * from emp where gender = '女' && age < 25;
-- 5，查询年龄等于20或40或18岁的员工
select * from emp where age iN(18,20,40);
-- 6，查询性别为两个字员工
select * from emp where name like '__';
-- 7.查询身份证号码最后一位为X的员工信息
select * from emp where idcard like '%X';
-- 聚合函数
-- 1，统计该企业员工数量
select count(*) from emp;
select count(idcard) from emp;
-- 2，统计该企业员工的平均年龄
select avg(age) from emp;
-- 3，统计该企业西安地区员工的年龄之和
select sum(age) from emp where workaddress = '西安';
-- 分组查询
-- 1，根据性别分组，统计男员工与女员工的数据
select gender, count(*) from emp group by gender;
-- 2，根据性别分组，统计男员工与女员工的平均成绩
select gender, avg(age) from emp group by gender;
-- 3，调查年龄小于45的员工，并根据工作地址分组，获取员工数量大于等于3的工作地址
select workaddress, count(*) from emp where age<=45 group by workaddress;
-- 排序查询
-- 1，根据性别分组，统计男员工与女员工的数据
select * from emp order by age asc ;
-- 2，根据入职时间对公司的员工，进行降序排序
select * from emp order by entrydate desc ;
-- 3，根据年龄对公司的员工进行升序排序,如果年龄相同，再根据入职时间进行降序排序
select * from emp order by age asc , entrydate desc ;
-- 分页查询
-- 1，查询第一页的员工数据，每页展示10条记录
select * from emp limit 0,10;
-- 2，查询第二页的员工数据，每页展示10条记录
select * from emp limit 10,10;
2.读出结果
– 1，查询指定字段 name ，woekno ， age 返回
– 2，查询指定所有字段 返回
– 查询所有员工的工作地址，起别名
– 查询所有员工的工作地址(不要重复)
– 1，查询年龄等于 88 的员工
– 2，查询没有身份证的员工信息
– 3，查询年龄在 15 到 20 岁之间的员工
– 4，查询性别为女年龄小于 25 岁的员工
– 4，查询年龄等于20或40或18岁的员工
– 6，查询性别为两个字员工
– 7.查询身份证号码最后一位为X的员工信息
– 聚合函数
– 1，统计该企业员工数量
– 2，统计该企业员工的平均年龄
– 3，统计该企业西安地区员工的年龄之和
– 分组查询
– 1，根据性别分组，统计男员工与女员工的数据
– 2，根据性别分组，统计男员工与女员工的平均成绩
– 3，调查年龄小于45的员工，并根据工作地址分组，获取员工数量大于等于3的工作地址
– 分组查询
– 1，根据年龄对公司的员工进行升序排序
– 2，根据入职时间对公司的员工，进行降序排序
– 3，根据年龄对公司的员工进行升序排序,如果年龄相同，再根据入职时间进行降序排序
– 分页查询
– 1，查询第一页的员工数据，每页展示10条记录
– 2，查询第二页的员工数据，每页展示10条记录
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