开源数据库Mysql_DBA运维实战 (DML/DQL语句)

DML/DQL

DML

        INSERT    实现数据的  插入

                实例:

        DELETE   实现数据的  删除

                实例:

        UPDATE   实现数据的  更新

                 实例1:

                 实例2:

                 实例3:

DQL


 DML/DQL

 DML语句 数据库操纵语言: 插入数据INSERT、删除数据DELETE、更新数据UPDATE

 DQL语句   数据库查询语言:查询数据SELECT


DML

INSERT    实现数据的  插入

语法:完整插入     INSERT   INTO   ___表名___   VALUES(值1,值2,值3...值n);

           部分插入     INSERT   INTO   ___表名___  (列名,列名)   VALUES(值1,值2);

 

实例:

1.首先创建一个表

2.插入数据

DELETE   实现数据的  删除

语法:DELETE   FROM    ___表名____  WHERE   CONDITION;

实例:

.删除数据

UPDATE   实现数据的  更新

语法:UPDATE   表名   SET   列名=值   WHERE   CONDITION;

 实例1:

1.准备一张表

mysql> create table t6(id int, name varchar(20));

2.插入数据

mysql> insert into t6 values (1,'aa');

mysql> insert into t6 values (2,'bb');

3.更新数据 ----->把bb  改成  cc

mysql> update   t6   set   name='cc' where id=2;

4.查询结构

mysql> select * from t6;

实例2:

更新数据库的登录密码

mysql> update mysql.user set authentication_string=password("QianFeng@123456") where user="root";

实例3:


DQL

在MySQL管理软件中,可以通过SQL语句中的DQL语言来实现数据的

 从数据表中提取满足特定条件的记录

  • 单表查询
  • 多表联合查询

DQL基础语法:

实例:

1.首先创建一个表

mysql> create database company;
mysql> CREATE TABLE company.employee5(
     id int primary key AUTO_INCREMENT not null,
    name varchar(30) not null,
    sex enum('male','female') default 'male' not null,
     hire_date date not null,
     post varchar(50) not null,
     job_description varchar(100),
     salary double(15,2) not null,
     office int,
     dep_id int
     );

   插入数据

mysql> insert into company.employee5(name,sex,hire_date,post,job_description,salary,office,dep_id) values 
     ('jack','male','20180202','instructor','teach',5000,501,100),
     ('tom','male','20180203','instructor','teach',5500,501,100),
     ('robin','male','20180202','instructor','teach',8000,501,100),
     ('alice','female','20180202','instructor','teach',7200,501,100),
     ('aofa','male','20180202','hr','hrcc',600,502,101),
     ('harry','male','20180202','hr',NULL,6000,502,101),
     ('emma','female','20180206','sale','salecc',20000,503,102),
     ('christine','female','20180205','sale','salecc',2200,503,102),
     ('zhuzhu','male','20180205','sale',NULL,2200,503,102),
     ('gougou','male','20180205','sale','',2200,503,102);

 

2.简单查询

#查看所有列
SELECT    *    FROM   表名;


#查部分列
SELECT   列1,列2,列3    FROM     表名;

#通过四则运算查询(查看年薪)

 SELECT name, salary, salary*14 FROM employee5;

3.条件查询

单条件查询  WHERE

a.查询hr部门的员工姓名

SELECT name,post  FROM  employee5  WHERE  post='hr';

多条件查询AND/OR

a.查询hr部门的员工姓名,并且工资大于1000

SELECT name,salary FROM employee5 WHERE post='hr' AND salary>1000;

b.查询所有部门的员工姓名,并且工资是6000或者8000的员工

SELECT name, salary FROM employee5 WHERE salary=6000 OR salary=8000

关键字BETWEEN AND 在什么之间

a.需求:查一查薪资在5000到15000

SELECT name,salary FROM employee5 WHERE salary BETWEEN 5000 AND 15000;

b.需求:不在5000~15000呢?请使用NOT

SELECT name,salary FROM employee5 WHERE salary NOT BETWEEN 5000 AND 15000;

关键字IN集合查询

a.工资可能是4000,也可能是5000,还有可能是9000,怎么查

OR可以组合多条件,效率如何?
SELECT name, salary FROM employee5 WHERE salary=4000 OR salary=5000 OR salary=6000 OR salary=9000 ;

关键字IS NULL

a.没有岗位描述的

空
SELECT name,job_description FROM employee5 WHERE job_description IS NULL;
非空
SELECT name,job_description FROM employee5 WHERE job_description IS NOT NULL;

关键字LIKE模糊查询

a.好像有个员工姓阿



SELECT * FROM employee5 WHERE name LIKE 'al%';



SELECT * FROM employee5 WHERE name LIKE 'al___';

4.排序查询

实例:

a.例如以工资升序排列

SELECT    *     FROM     表名   ORDER       BY     工资的列名     ASC;

b.例如以工资降序排列

SELECT    *     FROM     表名   ORDER BY    工资的列名     DESC;

c.工资最高的前五名

SELECT * FROM employee5 ORDER BY salary DESC LIMIT  5;	  

5.多表查询

 

创建员工信息表:

#创建表结构
create table info(
name char(50),
age int,
dep_num int,
level_num int);

#查询表结构
desc info;

#插入数据
insert into info values 
('zhangsan',23,101,1),
('lisi',25,102,2),
('wangwu',30,102,3),
('zhaosi',30,103,4),
('sunba',35,NULL,NULL);

#查询表
select * from info;

创建部门信息表:

#创建表结构
create table department(
dep_num int,
dep_name varchar(50),
dep_des varchar(100));

#插入数据
insert into department values
(101,'hr','recruit,training'),
(102,'tec','system,network,service'),
(103,'exp','C++,python,php'),
(104,'admin','administrator');

#查看表结构
desc department;

#查看表
select * from department;

示图:

 

多表的连接查询:

a.交叉连接

特点:全部组合(A表5行,B表7行,最后5*7=35行)

生成笛卡尔积,它不使用任何匹配条件

select info.name,info.age,info.dep_num,department.dep_name from info,department;

b.内连接

特点:两列相同时,才会显示

语法:SELECT 字段列表  FROM 表1 , 表2  WHERE    表1.字段 = 表2.字段;

select info.name,info.age,info.dep_num,department.dep_name from info,department where info.dep_num = department.dep_num;

c.外连接

特点:两列相同时显示,并,已左/右表为主。

语法:A表                left join                B表                on            条件是

外连接(左连接 left join  on)

找出所有员工及所属的部门,包括没有部门的员工

查看所有员工的部门信息。

select info.name,info.age,info.dep_num,department.dep_name from info left join department on info.dep_num = department.dep_num;

外连接(右连接right join  on)

显示所有的部门的员工信息。

select info.name,info.age,info.dep_num,department.dep_name from info right join department on info.dep_num = department.dep_num;

子查询:

子查询是指:父查询 需要 依赖  子查询的结果。
子查询中可以包含:IN、NOT IN、ANY、ALL、EXISTS 和 NOT EXISTS等关键字
还可以包含比较运算符:= 、 !=、> 、<等

EXISTS关字键字表示存在。在使用EXISTS关键字时,内层查询语句不返回查询的记录,而是返回一个真假值。
Ture或False,当返回Ture时,外层查询语句将进行查询;当返回值为False时,外层查询语句不进行查询

1. 带IN关键字的子查询(范围)

查询员工年龄大于等于25岁的部门

 select dep_num,dep_name from department where dep_num in (select distinct dep_num from info where age >=25);

2. 带EXISTS关键字的子查询(返回值)

如果部门101存在(返回为真),查询所有员工信息。

true

 select * from info where exists (select * from department where dep_num=102);


false

 select * from info where exists (select * from department where dep_num=105);

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/74782.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

掌握Python的X篇_33_MATLAB的替代组合NumPy+SciPy+Matplotlib

numPy 通常与 SciPy( Scientific Python )和 Matplotlib (绘图库)一起使用&#xff0c;这种组合广泛用于替代 MatLab&#xff0c;是一个强大的科学计算环境&#xff0c;有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。 文章目录 1. numpy1.1 numpy简介1.2 矩阵类型的nparra…

SQL | 分组数据

10-分组数据 两个新的select子句&#xff1a;group by子句和having子句。 10.1-数据分组 上面我们学到了&#xff0c;使用SQL中的聚集函数可以汇总数据&#xff0c;这样&#xff0c;我们就能够对行进行计数&#xff0c;计算和&#xff0c;计算平均数。 目前为止&#xff0c…

【JavaWeb】实训的长篇笔记(上)

JavaWeb的实训是学校的一门课程&#xff0c;老师先讲解一些基础知识&#xff0c;然后让我们自己开发一个比较简单的Web程序。可涉及的知识何其之多&#xff0c;不是实训课的 3 周时间可以讲得完的&#xff0c;只是快速带过。他说&#xff1a;重点是Web开发的流程。 我的实训草草…

神经网络分类算法原理详解

目录 神经网络分类算法原理详解 神经网络工作流程 反向传播算法 1) 反向传播原理 2) 应用示例 总结 正向传播 &#xff08;forward-propagation&#xff09;&#xff1a;指对神经网络沿着输入层到输出层的顺序&#xff0c;依次计算并存储模型的中间变量。 反向传播 &a…

UE4拾取物品高亮显示

UE4系列文章目录 文章目录 UE4系列文章目录前言一、如何实现 前言 先看下效果&#xff0c;当角色靠近背包然后看向背包&#xff0c;背包就会高亮显示。 一、如何实现 1.为选中物品创建蓝图接口 在“内容” 窗口中&#xff0c;鼠标右键选择“蓝图”->蓝图接口&#xff0c…

ChatGPT收录

VSCode插件-ChatGPT 多磨助手 多磨助手 (domore.run) Steamship Steamship 免费合集 免费chatGPT - Ant Design Pro 免费AI聊天室 (xyys.one)

计算机竞赛 python 机器视觉 车牌识别 - opencv 深度学习 机器学习

1 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天要分享的是 &#x1f6a9; 基于python 机器视觉 的车牌识别系统 &#x1f947;学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数&#xff1a;3分工作量&#xff1a;3分创新点&#xff1a;3分 &#x1f9ff; 更多资…

企业做直播时如何选择适合自己的直播平台?

企业做直播时如何选择适合自己的直播平台&#xff1f; 可以通过对比不同直播平台的技术能力、服务质量、安全性等方面的内容&#xff0c;选择最适合自己的直播平台。 企业做直播如何选择直播平台 我的文章推荐&#xff1a; [视频图文] 线上研讨会是什么&#xff0c;企业对内对…

Java实现DTLS之技术背景原理(一)

文章目录 前言一、DTLS是什么&#xff1f;二、RFC6347标准定义DTLS1.中文翻译 总结感谢 前言 需求&#xff1a;升级服务侧SDK&#xff0c;实现与灯控器之间DTLS加密通信&#xff0c;代替SM4国密。目前通信是采用UDP协议并实现SM4国密加密&#xff0c;为了提升产品竞争力需要实…

Centos7.9_解决每次重启机器配置的java环境变量都需要重新source /etc/profile才生效的问题---Linux工作笔记060

这种情况需要把环境变量,java的环境变量在/root/.bashrc文件中也放一份,注意这个文件是隐藏的,默认是,需要进行ls -a才能显示. #jdk export JAVA_HOME/lib/jvm export JRE_HOME${JAVA_HOME}/jre export CLASSPATH.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib export PATH${JAVA_HOME}/b…

TiDB Bot:用 Generative AI 构建企业专属的用户助手机器人

本文介绍了 PingCAP 是如何用 Generative AI 构建一个使用企业专属知识库的用户助手机器人。除了使用业界常用的基于知识库的回答方法外&#xff0c;还尝试使用模型在 few shot 方法下判断毒性。 最终&#xff0c;该机器人在用户使用后&#xff0c;点踩的比例低于 5%&#xff0…

三星发布新智能手表:旋转边框回归,Galaxy Watch6 系列震撼来袭

今晚&#xff0c;三星发布了最新的Galaxy Watch6系列智能手表&#xff0c;其中包括Galaxy Watch6和Watch6 Classic两款。Watch6 Classic再次引入了三星手表所独有的旋转边框特色。这两款手表提供多种尺寸和支持LTE的版本&#xff0c;同时还搭载了内置的eSIM模块&#xff0c;为用…

深入了解Bear Necessities Hackathon黑客松的优胜者们

生态系统中的资深建设者皆知道Moonbeam是大型黑客松狂热爱好者&#xff0c;不论是线上虚拟的还是现场的。然而&#xff0c;很少有黑客松能达到Moonbeam和AWS举办的Bear Necessities黑客松这样的规模和吸引力。本次黑客松共有755人参与&#xff0c;共提交了62份参赛作品。其中22…

【实操】2023年npm组件库的创建发布流程

2022年的实践为基础&#xff0c;2023年我再建一个组件库【ZUI】。步骤回顾&#xff1a; 2022年的npm组件包的发布删除教程_npm i ant-design/pro-components 怎么删除_啥咕啦呛的博客-CSDN博客 1.在gitee上创建一个项目,相信你是会的 2.创建初始化项目&#xff0c;看吧&#…

文本挖掘 day5:文本挖掘与贝叶斯网络方法识别化学品安全风险因素

文本挖掘与贝叶斯网络方法识别化学品安全风险因素 1. Introduction现实意义理论意义提出方法&#xff0c;目标 2. 材料与方法2.1 数据集2.2 数据预处理2.3 关键字提取2.3.1 TF-IDF2.3.2 改进的BM25——BM25WBM25BM25W 2.3.3 关键词的产生(相关系数) 2.4 关联规则分析2.5 贝叶斯…

优思学院|在六西格玛项目中如何知道过程是否受控?

当我们说过程处于统计受控状态时&#xff0c;我们是指过程不存在特有原因。 以下面的图表来说明&#xff0c;过程处于“不受控”状态和“受控”状态时的情况。 当过程在统计意义上是受控的&#xff0c;它并不意味着过程产出的产品就不会超过规定的规范&#xff0c;符合质量要…

springboot整合kafka多数据源

整合kafka多数据源 项目背景依赖配置生产者消费者消息体 项目背景 在很多与第三方公司对接的时候&#xff0c;或者处在不同的网络环境下&#xff0c;比如在互联网和政务外网的分布部署服务的时候&#xff0c;我们需要对接多台kafka来达到我们的业务需求&#xff0c;那么当kafk…

Golang通过alibabaCanal订阅MySQLbinlog

最近在做redis和MySQL的缓存一致性&#xff0c;一个方式是订阅MySQL的BinLog文件&#xff0c;我们使用阿里巴巴的Canal的中间件来做。 Canal是服务端和客户端两部分构成&#xff0c;我们需要先启动Canal的服务端&#xff0c;然后在Go程序里面连接Canal服务端&#xff0c;即可监…

P8642 [蓝桥杯 2016 国 AC] 路径之谜

[蓝桥杯 2016 国 AC] 路径之谜 题目描述 小明冒充 X X X 星球的骑士&#xff0c;进入了一个奇怪的城堡。 城堡里边什么都没有&#xff0c;只有方形石头铺成的地面。 假设城堡地面是 n n n\times n nn 个方格。如图所示。 按习俗&#xff0c;骑士要从西北角走到东南角。 …

​比特丛林用量子纠缠对抗高智商犯罪

世界上没有绝对完美的犯罪&#xff0c;但是预谋和统筹良久的高智商犯罪都几乎接近于完美和无比烧脑。 警局的洽谈室&#xff0c;只有我和嫌疑人两个人。 各自坐在桌子两边&#xff0c;门已关。在这个封闭的空间里&#xff0c;我一手拿着筷子吃着盒饭&#xff0c;一边撇了一下…