SQL查询语句有哪些
本篇内容介绍了"SQL查询语句有哪些"的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
SQL 代表结构化查询语言,是一种用于管理数据库中数据的语言。SQL 由命令和声明性语句组成,它们充当数据库的指令,以便它可以执行任务。您可以使用 SQL 命令在数据库中创建表、添加和更改大量数据、搜索数据以快速查找特定内容,或者一起删除表。
数据库的基本结构
在开始之前,您应该了解数据库的层次结构。
SQL 数据库是存储在表中的相关信息的集合。每个表都有描述其中数据的列,以及包含实际数据的行。字段是一行中的单个数据。因此,要获取所需的数据,我们需要具体化。
例如,远程公司可以有多个数据库。要查看他们的数据库的完整列表,我们可以键入SHOW DATABASES;并可以在Employees数据库上进行分区。
输出将如下所示:
+--------------------+| Databases |+--------------------+| mysql || information_schema || employees || test || sys |+--------------------+
一个数据库可以有多个表。以上面的例子为例,要查看employees数据库中的不同表,我们可以这样做SHOW TABLES in employees;。表格可以是Engineering、Product、Marketing和 ,Sales适用于公司拥有的不同团队。
+----------------------+| Tables_in_employees |+----------------------+| engineering || product || marketing || sales |+----------------------+
然后,所有表都由描述数据的不同列组成。
要查看不同的列,请使用Describe Engineering;. 例如,工程表可以具有限定单个属性样柱employee_id,first_name,last_name,email,country,和salary。
这是输出:
+-----------+-------------------+--------------+| Name | Null | Type | +-----------+-------------------+--------------+|EMPLOYEE_ID| NOT NULL | INT(6) | |FIRST_NAME | NOT NULL |VARCHAR2(20) ||LAST_NAME | NOT NULL |VARCHAR2(25) | |EMAIL | NOT NULL |VARCHAR2(255) ||COUNTRY | NOT NULL |VARCHAR2(30) ||SALARY | NOT NULL |DECIMAL(10,2) |+-----------+-------------------+--------------+
表也由行组成,行是表中的单个条目。例如,一个行会包括根据条目employee_id,first_name,last_name,email,salary,和country。这些行将定义并提供有关工程团队中一个人的信息。
基本 SQL 查询
您可以对数据执行的所有操作都遵循 CRUD 首字母缩写词。
CRUD 代表我们在查询数据库时执行的 4 个主要操作:创建、读取、更新和删除。
我们CREATE在数据库中提供信息,我们READ/从数据库中检索该信息,我们UPDATE/操纵它,如果我们愿意,我们可以DELETE。
下面我们将介绍一些基本的 SQL 查询及其语法以开始使用。
SQLCREATE DATABASE语句
要创建名为 的数据库engineering,我们可以使用以下代码:
CREATE DATABASE engineering;
SQLCREATE TABLE语句
CREATE TABLE table_name ( column1 datatype, column2 datatype, column3 datatype);
此查询在数据库内创建一个新表。
它为表提供了一个名称,并且我们希望我们的表具有的不同列也被传入。
我们可以使用多种数据类型。一些最常见的有:INT,DECIMAL,DATETIME,VARCHAR,NVARCHAR,FLOAT,和BIT。
从上面的示例中,这可能类似于以下代码:
CREATE TABLE engineering (employee_id int(6) NOT NULL,first_name varchar(20) NOT NULL,last_name varchar(25) NOT NULL,email varchar(255) NOT NULL,country varchar(30),salary decimal(10,2) NOT NULL);
我们根据这些数据创建的表看起来类似于以下内容:
EMPLOYEE_ID | FIRST_NAME | LAST_NAME | COUNTRY | SALARY | |
---|---|---|---|---|---|
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SQLALTER TABLE语句
创建表后,我们可以通过向其添加另一列来修改它。
ALTER TABLE table_name ADD column_name datatype;
例如,如果我们想要,我们可以birthday通过键入以下内容向现有表中添加一列:
ALTER TABLE engineeringADD birthday date;
现在我们的表格将如下所示:
EMPLOYEE_ID | FIRST_NAME | LAST_NAME | COUNTRY | SALARY | BIRTHDAY | |
---|---|---|---|---|---|---|
|
SQLINSERT语句
这就是我们向表中插入数据并创建新行的方式。这是CCRUD 中的一部分。
INSERT INTO table_name(column1, column2, column3,..) VALUES(value1, 'value2', value3,..);
在INSERT INTO部分中,我们可以指定要填充信息的列。
里面VALUES是我们想要存储的信息。这会在表中创建一个新记录,这是一个新行。
每当我们插入字符串值时,它们都用单引号括起来,''.
例如:
INSERT INTO table_name(employee_id,first_name,last_name,email,country,salary) VALUES(1,'Timmy','Jones','timmy@gmail.com','USA',2500.00);(2,'Kelly','Smith','ksmith@gmail.com','UK',1300.00);
该表现在看起来像这样:
EMPLOYEE_ID | FIRST_NAME | LAST_NAME | COUNTRY | SALARY | |
---|---|---|---|---|---|
1 | Timmy | Jones | timmy@gmail.com | USA | 2500.00 |
2 | Kelly | Smith | ksmith@gmail.com | UK | 1300.00 |
SQLSELECT语句
该语句从数据库中获取数据。它是RCRUD的一部分。
SELECT column1,column2FROM table_name;
从我们之前的示例中,这将如下所示:
SELECT first_name,last_nameFROM engineering;
输出:
+-----------+----------+|FirstName | LastName |+-----------+----------+| Timmy | Jones || Kelly | Smith |+-----------+----------+
该SELECT语句指向我们想要从中获取数据的特定列,我们希望在结果中显示该列。
该FROM部分确定表本身。
这是另一个例子SELECT:
SELECT * FROM table_name;
星号*将从我们指定的表中获取所有信息。
SQLWHERE语句
WHERE 使我们能够更具体地了解我们的查询。
如果我们想过滤我们的Engineering表以搜索具有特定薪水的员工,我们将使用WHERE.
SELECT employee_id,first_name,last_name,email,countryFROM engineeringWHERE salary > 1500
上一个示例中的表:
EMPLOYEE_ID | FIRST_NAME | LAST_NAME | COUNTRY | SALARY | |
---|---|---|---|---|---|
1 | Timmy | Jones | timmy@gmail.com | USA | 2500.00 |
2 | Kelly | Smith | ksmith@gmail.com | UK | 1300.00 |
现在将有以下输出:
+-----------+----------+----------+----------------+------------+|employee_id|first_name|last_name |email |country |+-----------+----------+----------+----------------+------------+| 1| Timmy |Jones |timmy@gmail.com | USA |+-----------+----------+----------+----------------+------------+
该过滤器通过,并说明满足条件的结果-也就是说,它表明只有其薪水的人的行more than 1500。
SQL AND,OR和BETWEEN运营商
这些运算符允许您通过向WHERE语句添加更多条件来使查询更加具体。
该AND操作发生在两个条件,他们都必须是true为了在结果中显示的行。
SELECT column_nameFROM table_nameWHERE column1 =value1 AND column2 = value2;
该OR运算符接受两个条件,其中之一必须为真,才能在结果中显示该行。
SELECT column_nameFROM table_nameWHERE column_name = value1 OR column_name = value2;
该BETWEEN运营商过滤出数字或文字的特定范围内。
SELECT column1,column2FROM table_nameWHERE column_name BETWEEN value1 AND value2;
我们也可以将这些运算符相互结合使用。
假设我们的表现在是这样的:
EMPLOYEE_ID | FIRST_NAME | LAST_NAME | COUNTRY | SALARY | |
---|---|---|---|---|---|
1 | Timmy | Jones | timmy@gmail.com | USA | 2500.00 |
2 | Kelly | Smith | ksmith@gmail.com | UK | 1300.00 |
3 | Jim | White | jwhite@gmail.com | UK | 1200.76 |
4 | José Luis | Martìnez | jmart@gmail.com | Mexico | 1275.87 |
5 | Emilia | Fischer | emfis@gmail.com | Germany | 2365.90 |
6 | Delphine | Lavigne | lavigned@gmail.com | France | 2108.00 |
7 | Louis | Meyer | lmey@gmail.com | Germany | 2145.70 |
如果我们使用如下语句:
SELECT * FROM engineeringWHERE employee_id BETWEEN 3 AND 7 AND country = 'Germany';
我们会得到这个输出:
+------------+-----------+-----------+----------------+--------+--------+|employee_id | first_name| last_name | email |country |salary |+------------+-----------+-----------+----------------+--------+--------+|5 |Emilia |Fischer |emfis@gmail.com | Germany| 2365.90||7 |Louis |Meyer |lmey@gmail.com | Germany| 2145.70|+------------+-----------+-----------+----------------+--------+--------+
这将选择所有具有德国国家/地区employee_id之间的comlumns 3 and 7 AND。
SQLORDER BY语句
ORDER BY按我们在SELECT语句中提到的列排序。
它对结果进行排序,并按字母或数字的降序或升序顺序(默认顺序为升序)显示它们。
我们可以指定使用以下命令:ORDER BY column_name DESC | ASC。
SELECT employee_id, first_name, last_name,salaryFROM engineeringORDER BY salary DESC;
在上面的示例中,我们对工程团队中员工的工资进行排序,并按数字降序排列。
SQLGROUP BY语句
GROUP BY 让我们将具有相同数据和相似点的行组合起来。
将重复的数据和在表格中多次出现的条目排列起来很有帮助。
SELECT column_name, COUNT(*)FROM table_nameGROUP BY column_name;
这里COUNT(*)单独计算每一行并返回指定表中的行数,同时还保留重复的行。
SQLLIMIT语句
LIMIT允许您指定应在结果中返回的最大行数。
这在处理可能导致查询需要很长时间运行的大型数据集时很有用。通过限制您获得的结果,它可以节省您的时间。
SELECT column1,column2FROM table_nameLIMIT number;
SQLUPDATE语句
这就是我们如何更新表中的一行。这U是 CRUD的一部分。
UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2 WHERE condition;
该WHERE条件指定要编辑的记录。
UPDATE engineeringSET country = 'Spain'WHERE employee_id = 1
我们之前的表:
EMPLOYEE_ID | FIRST_NAME | LAST_NAME | COUNTRY | SALARY | |
---|---|---|---|---|---|
1 | Timmy | Jones | timmy@gmail.com | USA | 2500.00 |
2 | Kelly | Smith | ksmith@gmail.com | UK | 1300.00 |
3 | Jim | White | jwhite@gmail.com | UK | 1200.76 |
4 | José Luis | Martìnez | jmart@gmail.com | Mexico | 1275.87 |
5 | Emilia | Fischer | emfis@gmail.com | Germany | 2365.90 |
6 | Delphine | Lavigne | lavigned@gmail.com | France | 2108.00 |
7 | Louis | Meyer | lmey@gmail.com | Germany | 2145.70 |
现在看起来像这样:
EMPLOYEE_ID | FIRST_NAME | LAST_NAME | COUNTRY | SALARY | |
---|---|---|---|---|---|
1 | Timmy | Jones | timmy@gmail.com | Spain | 2500.00 |
2 | Kelly | Smith | ksmith@gmail.com | UK | 1300.00 |
3 | Jim | White | jwhite@gmail.com | UK | 1200.76 |
4 | José Luis | Martìnez | jmart@gmail.com | Mexico | 1275.87 |
5 | Emilia | Fischer | emfis@gmail.com | Germany | 2365.90 |
6 | Delphine | Lavigne | lavigned@gmail.com | France | 2108.00 |
7 | Louis | Meyer | lmey@gmail.com | Germany | 2145.70 |
这将更新 ID 为 1 的员工的居住国家/地区列。
我们还可以使用来自另一个表的值更新表中的信息JOIN。
UPDATE table_nameSET table_name1.column_name1 = table_name2.column_name1 table_name1.column_name2 = table_name2.column2FROM table_name1JOIN table_name2 ON table_name1.column_name = table_2.column_name;
SQLDELETE语句
DELETE是DCRUD的一部分。这就是我们从表中删除记录的方式。
基本语法如下所示:
DELETE FROM table_name WHERE condition;
例如,在我们的engineering示例中,它可能如下所示:
DELETE FROM engineeringWHERE employee_id = 2;
这将删除工程团队中 id 为 2 的员工的记录。
SQLDROP COLUMN语句
要从表中删除特定列,我们将执行以下操作:
ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name;
SQLDROP TABLE语句
要删除整个表,我们可以这样做:
DROP TABLE table_name;
"SQL查询语句有哪些"的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!