SQL复习专题

请结合B站-技术蛋老师视频学习

核心语法

一、增：数据库/表格

create

create database 数据库名；

#创建表（列名+类型）
mysql> create table eggs_record(
    -> id int,
    -> egg_name varchar(10),
    -> sold date
    -> );
这里 ，用来隔开列名，最后一列后无（date类型格式 年-月-日）

还可以设置默认条件 NOT NULL、NULL、AUTO_INCREMENT自动递增
一般情况下会设置 PRIMARY KEY主键，给每一行进行约束，使得MySQL可以更准确找到对应数据，设置其中一个列名为主键，设置后列名的数据需要是唯一的，例：id是递增的，肯定是唯一的，因此会加上主键（主键一定不为NULL）

mysql> create table eggs_record(
    -> id int primary key auto_increment,
    -> egg_name varchar(10) not null,
    -> sold date null
    -> );
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

mysql> desc eggs_record;
+----------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field    | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+----------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id       | int         | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| egg_name | varchar(10) | NO   |     | NULL    |                |
| sold     | date        | YES  |     | NULL    |                |
+----------+-------------+------+-----+---------+----------------+
3 rows in set (0.03 sec)

insert into 数据库名.表格名

mysql> insert into egg.eggs_record (id,egg_name,sold)
    -> values (1,'鸡蛋','2024-3-25');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> insert into egg.eggs_record (id,egg_name,sold)
    -> values (2,'鸭蛋','2024-3-26');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> insert into egg.eggs_record (id,egg_name,sold)
    -> values (DEFAULT,'鸭蛋',NULL);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)


####  DEFAULT：设置默认值，前面添加了递增的关键字
mysql> select * from eggs_record;
+----+----------+------------+
| id | egg_name | sold       |
+----+----------+------------+
|  1 | 鸡蛋     | 2024-03-25 |
|  2 | 鸭蛋     | 2024-03-26 |
|  3 | 鸭蛋     | NULL       |
+----+----------+------------+
3 rows in set (0.05 sec)

二、改：更新表格

alter table 需要新增一列

mysql> alter table eggs_record
    -> add stock int null;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc eggs_record;
+----------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field    | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+----------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id       | int         | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| egg_name | varchar(10) | NO   |     | NULL    |                |
| sold     | date        | YES  |     | NULL    |                |
| stock    | int         | YES  |     | NULL    |                |
+----------+-------------+------+-----+---------+----------------+
4 rows in set (0.03 sec)

update set where 修改具体数据

mysql> update egg.eggs_record
    -> set sold = '2024-01-01'
    -> where id =3;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

mysql> select * from egg.eggs_record;
+----+----------+------------+-------+
| id | egg_name | sold       | stock |
+----+----------+------------+-------+
|  1 | 鸡蛋     | 2024-03-25 | NULL  |
|  2 | 鸭蛋     | 2024-03-26 | NULL  |
|  3 | 鸭蛋     | 2024-01-01 | NULL  |
+----+----------+------------+-------+

三、删：数据/表格/库

delete from

drop

mysql> delete from egg.eggs_record
    -> where id = 1;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> select * from egg.eggs_record;
+----+----------+------------+-------+
| id | egg_name | sold       | stock |
+----+----------+------------+-------+
|  2 | 鸭蛋     | 2024-03-26 | NULL  |
|  3 | 鸭蛋     | 2024-01-01 | NULL  |
+----+----------+------------+-------+
2 rows in set (0.05 sec)

四、查：选择/去重/排序/过滤

用例：新冠感染月份表-汇总表

select * from 表格名

查看具体列数选择列名

distinct 不同的位置紧跟select

想查询涉及到那些州（去重）

order by 排序后面+ASC(Ascending) DESC(从高到低，大到小)

where 条件 order by 列名过滤

SELECT *
FROM Covid_month
WHERE Recovered >= 10000 AND Country != 'Brazil'
ORDER BY Confirmed DESC;

第三个字符为b

五、查：连接

join

内连接-并集 inner join + on条件定位（选择两边所有的数据，两张表合并，合并的时候以国家名作为合并的条件，出来的结果把from的表格放左边，inner join表格放右边，把左右两边的值以某个条件合并在一起）

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

union 并集

一个上一个下合并在一张表里面

左连接 left join

如果需要从表格A左连接表格B，和inner join一样，用on进行定位，左连接的时候会保留左边的表格所有选取的数据，把右边表格符合条件的合并过来

右连接 right join

AS 定义简写，上下用到的地方都要改为简写

六、工具选择：navicat-选择新建查询-方便练习

七、聚合函数必须搭配 group by 子句使用

1.计算每个班的人数：select class_name,count(*) from student group by class_name;
2.计算每个班级男生、女生人数：select class_name,sex,count(*) from student group by class_name,sex;
3.计算每个班平均分(重命)select class_name,avg(score) as avg_score from student group by class_name;
4.对id进行降序排序：select * from student order by id desc;

八、其他补充

alter table meishi change column meishi fresh; 改表名
ALTER TABLE student CHANGE COLUMN class_name new_class_name VARCHAR(50); 改字段名
alter table student modify column class_name varchar(60) comment '班级'; 改字段属性
update orders1 set product_num=34 ,consumer_name='大理',consumption=345 where id=10; 改字段

备份表创建相同表结构，在导入源数据

create table eggs_bak like eggs_record;
insert into eggs_bak select * from eggs_record;

九、sql优化

避免使用 SELECT *：
我会强调避免在查询中使用 SELECT *，而是明确指定需要检索的列。这样可以减少查询返回的数据量，降低网络传输成本和数据库的负载，并且可以更好地利用索引。
使用 UNION ALL 代替 UNION：
如果查询中需要使用 UNION 操作符，我会优先选择使用 UNION ALL。因为 UNION ALL 不会进行重复的去重操作，相比于 UNION，它的执行效率更高。
控制索引的数量：
我会强调控制索引的数量，避免创建过多的索引。虽然索引可以提高查询效率，但是过多的索引会增加数据库的维护成本，影响数据的更新速度，并且可能导致性能下降。
选择合理的字段类型：
在设计数据库时，我会选择合理的字段类型和长度，以确保数据存储的效率和查询的性能。例如，对于文本型数据，我会根据实际情况选择合适的 VARCHAR 长度，避免过长的字段长度导致存储浪费。
使用连接查询代替子查询：
我会尽量使用连接查询（JOIN）来代替子查询，因为连接查询通常比子查询执行效率更高。子查询在某些情况下可能会导致数据库的性能问题，特别是在嵌套子查询的情况下。