【MySQL】简单的CURD操作
前言
今天我们要一起学习的是MySQL中简单的CURD操作，Create(创建), Retrieve(读取)，Update(更新)，Delete（删除）。
正文
Create创建
创建数据的基本方式insert语法：
INSERT [INTO] table_name
[(column [, column] ...)]
VALUES (value_list) [, (value_list)] ...
value_list: value, [, value] ...
案例：
首先我们创建一个students表：
CREATE TABLE students (
id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
sn INT NOT NULL UNIQUE COMMENT '学号',
name VARCHAR(20) NOT NULL,
qq VARCHAR(20)
);
单行数据全列插入
mysql> insert into students values(1,10000,'刘备','111111');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> insert into students values(2,10001,'关羽',null);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
# 查询成功插入的数据：
mysql> select * from students;
+----+-------+--------+--------+
| id | sn | name | qq |
+----+-------+--------+--------+
| 1 | 10000 | 刘备 | 111111 |
| 2 | 10001 | 关羽 | NULL |
+----+-------+--------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)
多行数据指定列插入
mysql> INSERT INTO students (id, sn, name) VALUES
-> (102, 20001, '曹孟德'),
-> (103, 20002, '孙仲谋');
Query OK, 2 rows affected (0.00 sec)
Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> select * from students;
+-----+-------+-----------+--------+
| id | sn | name | qq |
+-----+-------+-----------+--------+
| 1 | 10000 | 刘备 | 111111 |
| 2 | 10001 | 关羽 | NULL |
| 102 | 20001 | 曹孟德 | NULL |
| 103 | 20002 | 孙仲谋 | NULL |
+-----+-------+-----------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)
插入否则更新
当插入数据发生主键或唯一键冲突时可以选择更新表中的数据：
# 语法
INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE
column = value [, column = value] ...
mysql> INSERT INTO students (id, sn, name) VALUES (100, 10010, '唐大师')
-> ON DUPLICATE KEY UPDATE sn = 10010, name = '唐大师';
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> select * from students;
+-----+-------+-----------+--------+
| id | sn | name | qq |
+-----+-------+-----------+--------+
| 1 | 10000 | 刘备 | 111111 |
| 2 | 10001 | 关羽 | NULL |
| 100 | 10010 | 唐大师 | NULL |
| 102 | 20001 | 曹孟德 | NULL |
| 103 | 20002 | 孙仲谋 | NULL |
+-----+-------+-----------+--------+
5 rows in set (0.00 sec)
mysql> INSERT INTO students (id, sn, name) VALUES (100, 10010, '唐大师') ON DUPLICATE KEY UPDATE sn = 10011, name='man';
Query OK, 2 rows affected (0.01 sec)
mysql> select * from students;
+-----+-------+-----------+--------+
| id | sn | name | qq |
+-----+-------+-----------+--------+
| 1 | 10000 | 刘备 | 111111 |
| 2 | 10001 | 关羽 | NULL |
| 100 | 10011 | man | NULL |
| 102 | 20001 | 曹孟德 | NULL |
| 103 | 20002 | 孙仲谋 | NULL |
+-----+-------+-----------+--------+
5 rows in set (0.00 sec)
mysql> INSERT INTO students (id, sn, name) VALUES (100, 10010, '唐大师') ON DUPLICATE KEY UPDATE sn = 10011, name='man';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
#由此我们可以看出：
-- 0 row affected: 表中有冲突数据，但冲突数据的值和 update 的值相等
-- 1 row affected: 表中没有冲突数据，数据被插入
-- 2 row affected: 表中有冲突数据，并且数据已经被更新
替换
可以使用replace来代替insert和update组合成的插入否则更新：
-- 主键 或者 唯一键 没有冲突，则直接插入；
-- 主键 或者 唯一键 如果冲突，则删除后再插入
REPLACE INTO students (sn, name) VALUES (20001, '曹阿瞒');
Query OK, 2 rows affected (0.00 sec)
-- 1 row affected: 表中没有冲突数据，数据被插入
-- 2 row affected: 表中有冲突数据，删除后重新插入
Retrieve读取
读取数据的基本方式select的语法：
SELECT
[DISTINCT] {* | {column [, column] ...}
[FROM table_name]
[WHERE ...]
[ORDER BY column [ASC | DESC], ...]
LIMIT ...
案例：
# 我们首先创建一个存储考试结果的表
mysql> CREATE TABLE exam_result (
-> id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
-> name VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '同学姓名',
-> chinese float DEFAULT 0.0 COMMENT '语文成绩',
-> math float DEFAULT 0.0 COMMENT '数学成绩',
-> english float DEFAULT 0.0 COMMENT '英语成绩'
-> );
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
mysql> desc exam_result;
+---------+------------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+---------+------------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(10) unsigned | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(20) | NO | | NULL | |
| chinese | float | YES | | 0 | |
| math | float | YES | | 0 | |
| english | float | YES | | 0 | |
+---------+------------------+------+-----+---------+----------------+
5 rows in set (0.00 sec)
# 然后插入一些数据：
mysql> INSERT INTO exam_result (name, chinese, math, english) VALUES
-> ('唐三藏', 67, 98, 56),
-> ('孙悟空', 87, 78, 77),
-> ('猪悟能', 88, 98, 90),
-> ('曹孟德', 82, 84, 67),
-> ('刘玄德', 55, 85, 45),
-> ('孙权', 70, 73, 78),
-> ('宋公明', 75, 65, 30);
Query OK, 7 rows affected (0.00 sec)
Records: 7 Duplicates: 0 Warnings: 0
接下来我们进行select语句的实际案例实验：
# 全列查询：
mysql> select * from exam_result;
+----+-----------+---------+------+---------+
| id | name | chinese | math | english |
+----+-----------+---------+------+---------+
| 1 | 唐三藏 | 67 | 98 | 56 |
| 2 | 孙悟空 | 87 | 78 | 77 |
| 3 | 猪悟能 | 88 | 98 | 90 |
| 4 | 曹孟德 | 82 | 84 | 67 |
| 5 | 刘玄德 | 55 | 85 | 45 |
| 6 | 孙权 | 70 | 73 | 78 |
| 7 | 宋公明 | 75 | 65 | 30 |
+----+-----------+---------+------+---------+
7 rows in set (0.00 sec)
# 指定列查询：
mysql> select id, math from exam_result;
+----+------+
| id | math |
+----+------+
| 1 | 98 |
| 2 | 78 |
| 3 | 98 |
| 4 | 84 |
| 5 | 85 |
| 6 | 73 |
| 7 | 65 |
+----+------+
7 rows in set (0.00 sec)
# 查询表达式字段，为查询字段指定别名：
mysql> select id, chinese+math+english 总分, 1+1 from exam_result;
+----+--------+-----+
| id | 总分 | 1+1 |
+----+--------+-----+
| 1 | 221 | 2 |
| 2 | 242 | 2 |
| 3 | 276 | 2 |
| 4 | 233 | 2 |
| 5 | 185 | 2 |
| 6 | 221 | 2 |
| 7 | 170 | 2 |
+----+--------+-----+
7 rows in set (0.00 sec)
# 使用distinct对查询结果进行去重：
# 未去重的结果
mysql> select math from exam_result;
+------+
| math |
+------+
| 98 |
| 78 |
| 98 |
| 84 |
| 85 |
| 73 |
| 65 |
+------+
7 rows in set (0.00 sec)
# 去重后的结果
mysql> select distinct math from exam_result;
+------+
| math |
+------+
| 98 |
| 78 |
| 84 |
| 85 |
| 73 |
| 65 |
+------+
6 rows in set (0.00 sec)
where条件
在使用select进行查询时，我们还可以使用where选择想要查询出的数据的条件。
比较运算符：
| 运算符 | 说明 |
|---|---|
| >, >=, <, <= | 大于，大于等于，小于，小于等于 |
| = | 等于，NULL 不安全，例如 NULL = NULL 的结果是 NULL |
| <=> | 等于，NULL 安全，例如 NULL <=> NULL 的结果是 TRUE(1) |
| !=, <> | 不等于 |
| BETWEEN a0 AND a1 | 范围匹配，[a0, a1]，如果 a0 <= value <= a1，返回 TRUE(1) |
| IN (option, …) | 如果是 option 中的任意一个，返回 TRUE(1) |
| IS NULL | 是 NULL |
| IS NOT NULL | 不是 NULL |
| LIKE | 模糊匹配。% 表示任意多个（包括 0 个）任意字符；_ 表示任意一个字符 |
逻辑运算符：
| 运算符 | 说明 |
|---|---|
| AND | 多个条件必须都为 TRUE(1)，结果才是 TRUE(1) |
| OR | 任意一个条件为 TRUE(1), 结果为 TRUE(1) |
| NOT | 条件为 TRUE(1)，结果为 FALSE(0) |
案例：
# 这里给出几个简单的案例：
# 找出总分大于220的学生的id和姓名：
mysql> select id, name from exam_result where chinese+math+english>220;
+----+-----------+
| id | name |
+----+-----------+
| 1 | 唐三藏 |
| 2 | 孙悟空 |
| 3 | 猪悟能 |
| 4 | 曹孟德 |
| 6 | 孙权 |
+----+-----------+
5 rows in set (0.01 sec)
# 查询姓孙的某同学，或者要求总成绩 > 200 并且 语文成绩 < 数学成绩 并且 英语成绩 > 80
mysql> SELECT name, chinese, math, english, chinese + math + english 总分
-> FROM exam_result
-> WHERE name LIKE '孙_' OR (
-> chinese + math + english > 200 AND chinese < math AND english > 80
-> );
+-----------+---------+------+---------+--------+
| name | chinese | math | english | 总分 |
+-----------+---------+------+---------+--------+
| 猪悟能 | 88 | 98 | 90 | 276 |
| 孙权 | 70 | 73 | 78 | 221 |
+-----------+---------+------+---------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)
#在students表中查询qq不为NULL的姓名和qq：
mysql> SELECT name, qq FROM students WHERE qq IS NOT NULL;
+--------+--------+
| name | qq |
+--------+--------+
| 刘备 | 111111 |
+--------+--------+
1 row in set (0.00 sec)
结果排序
# 如果没有使用order by对查询结果进行排序，那么返回的顺序是未定义的，不能依赖这个顺序
-- ASC 为升序（从小到大）
-- DESC 为降序（从大到小）
-- 默认为 ASC
SELECT ... FROM table_name [WHERE ...]
ORDER BY column [ASC|DESC], [...];
案例：
# 按照math进行升序排序
mysql> SELECT name, math FROM exam_result ORDER BY math;
+-----------+------+
| name | math |
+-----------+------+
| 宋公明 | 65 |
| 孙权 | 73 |
| 孙悟空 | 78 |
| 曹孟德 | 84 |
| 刘玄德 | 85 |
| 唐三藏 | 98 |
| 猪悟能 | 98 |
+-----------+------+
7 rows in set (0.00 sec)
# 查询同学各门成绩，依次按 数学降序，英语升序，语文升序的方式显示
mysql> SELECT name, math, english, chinese FROM exam_result
-> ORDER BY math DESC, english, chinese;
+-----------+------+---------+---------+
| name | math | english | chinese |
+-----------+------+---------+---------+
| 唐三藏 | 98 | 56 | 67 |
| 猪悟能 | 98 | 90 | 88 |
| 刘玄德 | 85 | 45 | 55 |
| 曹孟德 | 84 | 67 | 82 |
| 孙悟空 | 78 | 77 | 87 |
| 孙权 | 73 | 78 | 70 |
| 宋公明 | 65 | 30 | 75 |
+-----------+------+---------+---------+
7 rows in set (0.00 sec)
# 查询学生总分并排序且使用别名
mysql> SELECT name, chinese + english + math 总分 FROM exam_result
-> ORDER BY 总分 DESC;
+-----------+--------+
| name | 总分 |
+-----------+--------+
| 猪悟能 | 276 |
| 孙悟空 | 242 |
| 曹孟德 | 233 |
| 唐三藏 | 221 |
| 孙权 | 221 |
| 刘玄德 | 185 |
| 宋公明 | 170 |
+-----------+--------+
7 rows in set (0.00 sec)
# 查询姓孙的同学或者姓曹的同学数学成绩，结果按数学成绩由高到低显示
mysql> SELECT name, math FROM exam_result
-> WHERE name LIKE '孙%' OR name LIKE '曹%'
-> ORDER BY math DESC;
+-----------+------+
| name | math |
+-----------+------+
| 曹孟德 | 84 |
| 孙悟空 | 78 |
| 孙权 | 73 |
+-----------+------+
3 rows in set (0.00 sec)
筛选分页结果
-- 起始下标为 0
-- 从 0 开始，筛选 n 条结果
SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] LIMIT n;
-- 从 s 开始，筛选 n 条结果
SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] LIMIT s, n；
-- 从 s 开始，筛选 n 条结果，比第二种用法更明确，建议使用
SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] LIMIT n OFFSET s;
#建议：对未知表进行查询时，最好加一条 LIMIT 1，避免因为表中数据过大，查询全表数据导致数据库卡死
案例：K
# 查询前三个id的同学的学习成绩：
mysql> SELECT id, name, math, english, chinese FROM exam_result
-> ORDER BY id LIMIT 3 OFFSET 0;
+----+-----------+------+---------+---------+
| id | name | math | english | chinese |
+----+-----------+------+---------+---------+
| 1 | 唐三藏 | 98 | 56 | 67 |
| 2 | 孙悟空 | 78 | 77 | 87 |
| 3 | 猪悟能 | 98 | 90 | 88 |
+----+-----------+------+---------+---------+
3 rows in set (0.00 sec)
# 从第六个开始向下找三个，结果不到三个无影响直接显示：
mysql> SELECT id, name, math, english, chinese FROM exam_result
-> ORDER BY id LIMIT 3 OFFSET 6;
+----+-----------+------+---------+---------+
| id | name | math | english | chinese |
+----+-----------+------+---------+---------+
| 7 | 宋公明 | 65 | 30 | 75 |
+----+-----------+------+---------+---------+
1 row in set (0.00 sec)
Update更新
语法：
UPDATE table_name SET column = expr [, column = expr ...]
[WHERE ...] [ORDER BY ...] [LIMIT ...]
案例：
# 将孙悟空同学的数学成绩改为90分：
mysql> update exam_result set math=90 where name='孙悟空';
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
mysql> select math from exam_result where name='孙悟空';
+------+
| math |
+------+
| 90 |
+------+
1 row in set (0.00 sec)
# 将所有人的英语成绩变为原先的两倍
mysql> select * from exam_result;
+----+-----------+---------+------+---------+
| id | name | chinese | math | english |
+----+-----------+---------+------+---------+
| 1 | 唐三藏 | 67 | 98 | 56 |
| 2 | 孙悟空 | 87 | 90 | 77 |
| 3 | 猪悟能 | 88 | 98 | 90 |
| 4 | 曹孟德 | 82 | 84 | 67 |
| 5 | 刘玄德 | 55 | 85 | 45 |
| 6 | 孙权 | 70 | 73 | 78 |
| 7 | 宋公明 | 75 | 65 | 30 |
+----+-----------+---------+------+---------+
7 rows in set (0.00 sec)
mysql> update exam_result set english=2*english;
Query OK, 7 rows affected (0.00 sec)
Rows matched: 7 Changed: 7 Warnings: 0
mysql> select * from exam_result;
+----+-----------+---------+------+---------+
| id | name | chinese | math | english |
+----+-----------+---------+------+---------+
| 1 | 唐三藏 | 67 | 98 | 112 |
| 2 | 孙悟空 | 87 | 90 | 154 |
| 3 | 猪悟能 | 88 | 98 | 180 |
| 4 | 曹孟德 | 82 | 84 | 134 |
| 5 | 刘玄德 | 55 | 85 | 90 |
| 6 | 孙权 | 70 | 73 | 156 |
| 7 | 宋公明 | 75 | 65 | 60 |
+----+-----------+---------+------+---------+
7 rows in set (0.00 sec)
Delete删除
语法：
DELETE FROM table_name [WHERE ...] [ORDER BY ...] [LIMIT ...]
案例：
# 使用delete语句删除名为'孙悟空'的学生成绩信息
mysql> select * from exam_result where name='孙悟空';
+----+-----------+---------+------+---------+
| id | name | chinese | math | english |
+----+-----------+---------+------+---------+
| 2 | 孙悟空 | 87 | 90 | 154 |
+----+-----------+---------+------+---------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> delete from exam_result where name='孙悟空';
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> select * from exam_result where name='孙悟空';
Empty set (0.00 sec)
除此之外，如果我们使用delete from 表名删除整张表，此时自增长字段的当前数值不会被重置。
截断表
语法：
TRUNCATE [TABLE] table_name
这个操作也是一种对表进行删除的方式，与delete删除整表的不同点如下：
- 只能对整表操作，不能像
DELETE一样针对部分数据操作； - 实际上 MySQL 不对数据操作，所以比
DELETE更快，但是TRUNCATE在删除数据的时候，并不经过真正的事务，所以无法回滚 ； - 会重置
AUTO_INCREMENT项；
插入查询结果
语法：
INSERT INTO table_name [(column [, column ...])] SELECT ...
我们可以使用这个操作对一张表中的数据进行去重，思路就是创建一张结构相同的表，并将对原表查询后去重的结果插入到新表中，然后将旧表删除。
聚合函数
我们还可以使用一些聚合函数进行查询操作。
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| COUNT([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的数量 |
| SUM([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的总和，数据不是数字没有意义 |
| AVG([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的平均值，数据不是数字没有意义 |
| MAX([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的最大值，数据不是数字没有意义 |
| MIN([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的最小值，数据不是数字没有意义 |
案例：
# 查找数学成绩去重后的种类数
mysql> SELECT COUNT(DISTINCT math) FROM exam_result;
+----------------------+
| COUNT(DISTINCT math) |
+----------------------+
| 5 |
+----------------------+
1 row in set (0.00 sec)
# 选择数学成绩大于70分的数学成绩最低分
mysql> SELECT MIN(math) FROM exam_result WHERE math > 70;
+-----------+
| MIN(math) |
+-----------+
| 73 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
group by的使用
在select中使用group by子句可以对指定列进行分组查询
select column1, column2, .. from table group by column [having ...];
group by常常和聚合函数一起进行使用，例如在学生表中查询每个不同班级的班级平均分，这样我们就先对学生进行不同班级的分组，然后分别对每个不同班级的学生的成绩进行聚合。
除此之外having也经常会和group by一起使用，用于对分组进行筛选，也可以说是对分组查询后的结果进行筛选有点类似于where但是并不相同。就例如having 可以将分组select出的的班级平均分进行进一步筛选，选出平均分高于某个水准的班级和平均分。
按照我的理解来说，where就相当于对原有数据进行的筛选，而having是对于分组查询结果进行的筛选。就相当于上面讲的例子中where只能依据学生的信息进行筛选，而having却能对筛选后得出的班级信息（班级号和平均分）进行筛选。
具体案例：
# 首先创建一个学生表具有一些基本信息，为了简洁一点就不写外键了
mysql> create table student(
-> id int primary key auto_increment,
-> name varchar(20) not null,
-> score int not null,
-> class_id int not null);
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
# 插入测试数据
mysql> insert into student(name,score,class_id) values
-> ('张三', 120, 1),
-> ('李四', 110, 1),
-> ('王五', 118, 2),
-> ('赵六', 132, 2),
-> ('田七', 130, 3);
Query OK, 5 rows affected (0.00 sec)
Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> select * from student;
+----+--------+-------+----------+
| id | name | score | class_id |
+----+--------+-------+----------+
| 1 | 张三 | 120 | 1 |
| 2 | 李四 | 110 | 1 |
| 3 | 王五 | 118 | 2 |
| 4 | 赵六 | 132 | 2 |
| 5 | 田七 | 130 | 3 |
+----+--------+-------+----------+
5 rows in set (0.00 sec)
# 进行select操作：
mysql> select class_id,avg(score) as avg_score from student group by class_id having avg_score>100;
+----------+-----------+
| class_id | avg_score |
+----------+-----------+
| 1 | 115.0000 |
| 2 | 125.0000 |
| 3 | 130.0000 |
+----------+-----------+
3 rows in set (0.00 sec)
mysql> select class_id,avg(score) as avg_score from student group by class_id having avg_score>120;
+----------+-----------+
| class_id | avg_score |
+----------+-----------+
| 2 | 125.0000 |
| 3 | 130.0000 |
+----------+-----------+
2 rows in set (0.00 sec)
