sql查询语句整理
首先这是我以下语句查询的一个表结构
t_user插入例如以下数据
t_depart中插入例如以下数据
t_role插入例如以下数据
好,建好表后,我们開始数据库查询语句
简单的查询语句
1. 查看表结构
DESC t_user
2. 查询全部列
SELECT * FROM t_user
3. 查询指定列
SELECT userno,username FROM t_user
SELECT DISTINCT departno FROM t_user 仅仅显示结果不同的项
4. 查询指定行
SELECT * FROM t_user WHERE username='admin'
5. 使用算术表达式
SELECT * FROM t_user WHERE departno>1
6. 使用like操作符(%,_)
%表示一个或多个字符。_表示一个字符。[charlist]表示字符列中的不论什么单一字符,[^charlist]或者[!charlist]不在字符列中的不论什么单一字符。
SELECT * FROM t_user WHERE username like 'a__m%'
7. 在where条件中使用In(多条件)
SELECT * FROM t_user WHERE userno in ('1','3')
8. 查询字段内容为空/非空的语句
SELECT * FROM t_user WHERE userno IS NOT NULL
9. 使用逻辑操作符号
SELECT * FROM t_user WHERE username='test1' and departno='2'
10. 将查询结果按字段的值进行排序
SELECT * FROM t_user ORDER BY userno DESC (依照userno降序排列,不加desc则按升序排列)
复杂的查询语句
1. 数据分组(max,min,avg,sum,count)
SQL>SELECT MAX(sal),MIN(age),AVG(sal),SUM(sal) from emp;
SQL>SELECT * FROM emp where sal=(SELECT MAX(sal) from emp));
SQL>SELEC COUNT(*) FROM emp;
2. group by(用于对查询结果的分组统计) 和 having子句(用于限制分组显示结果)
SQL>SELECT deptno,MAX(sal),AVG(sal) FROM emp GROUP BY deptno;
SQL>SELECT deptno, job, AVG(sal),MIN(sal) FROM emp group by deptno,job having AVG(sal)<2000;
对于数据分组的总结:
a. 分组函数仅仅能出如今选择列表、having、order by子句中(不能出如今where中)
b. 假设select语句中同一时候包括有group by, having, order by。那么它们的顺序是group by, having, order by。
c. 在选择列中假设有列、表达式和分组函数。那么这些列和表达式必须出如今group by子句中。否则就是会出错。
使用group by不是使用having的前提条件。
3. 多表查询
SQL>SELECT e.name,e.sal,d.dname FROM emp e, dept d WHERE e.deptno=d.deptno order by d.deptno;
SQL>SELECT e.ename,e.sal,s.grade FROM emp e,salgrade s WHER e.sal BETWEEN s.losal AND s.hisal;
4. 自连接(指同一张表的连接查询)
SQL>SELECT er.ename, ee.ename mgr_name from emp er, emp ee where er.mgr=ee.empno;
5. 子查询(嵌入到其它sql语句中的select语句。也叫嵌套查询)
5.1 单行子查询
SQL>SELECT ename FROM emp WHERE deptno=(SELECT deptno FROM emp where ename='SMITH');查询表中与smith同部门的人员名字。由于返回结果仅仅有一行,所以用“=”连接子查询语句
5.2 多行子查询
SQL>SELECT ename,job,sal,deptno from emp WHERE job IN (SELECT DISTINCT job FROM emp WHERE deptno=10);查询表中与部门号为10的工作同样的员工的姓名、工作、薪水、部门号。由于返回结果有多行,所以用“IN”连接子查询语句。
in与exists的差别: exists() 后面的子查询被称做相关子查询,它是不返回列表的值的。仅仅是返回一个ture或false的结果,其执行方式是先执行主查询一次。再去子查询里查询与其对 应的结果。
假设是ture则输出。反之则不输出。再依据主查询中的每一行去子查询里去查询。in()后面的子查询,是返回结果集的,换句话说执行次序和 exists()不一样。
子查询先产生结果集,然后主查询再去结果集里去找符合要求的字段列表去。符合要求的输出。反之则不输出。
5.3 使用ALL
SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> ALL (SELECT sal FROM emp WHERE deptno=30);或SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> (SELECT MAX(sal) FROM emp WHERE deptno=30);查询工资比部门号为30号的全部员工工资都高的员工的姓名、薪水和部门号。以上两个语句在功能上是一样的,但运行效率上,函数会高 得多。
5.4 使用ANY
SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> ANY (SELECT sal FROM emp WHERE deptno=30);或SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> (SELECT MIN(sal) FROM emp WHERE deptno=30);查询工资比部门号为30号的随意一个员工工资高(仅仅要比某一员工工资高就可以)的员工的姓名、薪水和部门号。以上两个语句在功能上是 一样的,但运行效率上,函数会高得多。
5.5 多列子查询
SQL>SELECT * FROM emp WHERE (job, deptno)=(SELECT job, deptno FROM emp WHERE ename='SMITH');
5.6 在from子句中使用子查询
SQL>SELECT emp.deptno,emp.ename,emp.sal,t_avgsal.avgsal FROM emp,(SELECT emp.deptno,avg(emp.sal) avgsal FROM emp GROUP BY emp.deptno) t_avgsal where emp.deptno=t_avgsal.deptno AND emp.sal>t_avgsal.avgsal ORDER BY emp.deptno;
5.7 分页查询
数据库的每行数据都有一个相应的行号,称为rownum.
SQL>SELECT a2.* FROM (SELECT a1.*, ROWNUM rn FROM (SELECT * FROM emp ORDER BY sal) a1 WHERE ROWNUM<=10) a2 WHERE rn>=6;
指定查询列、查询结果排序等。都仅仅须要改动最里层的子查询就可以。
5.8 用查询结果创建新表
SQL>CREATE TABLE mytable (id,name,sal,job,deptno) AS SELECT empno,ename,sal,job,deptno FROM emp;
5.9 合并查询(union 并集, intersect 交集, union all 并集+交集, minus差集)
SQL>SELECT ename, sal, job FROM emp WHERE sal>2500 UNION(INTERSECT/UNION ALL/MINUS) SELECT ename, sal, job FROM emp WHERE job='MANAGER';
合并查询的运行效率远高于and,or等逻辑查询。
5.10 使用子查询插入数据
SQL>CREATE TABLE myEmp(empID number(4), name varchar2(20), sal number(6), job varchar2(10), dept number(2)); 先建一张空表。
SQL>INSERT INTO myEmp(empID, name, sal, job, dept) SELECT empno, ename, sal, job, deptno FROM emp WHERE deptno=10; 再将emp表中部门号为10的数据插入到新表myEmp中,实现数据的批量查询。
5.11 使用了查询更新表中的数据
SQL>UPDATE emp SET(job, sal, comm)=(SELECT job, sal, comm FROM emp where ename='SMITH') WHERE ename='SCOTT';
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