高级数据过滤:

WHERE

AND

OR

NOT 总是与其他操作符一起使用,用在要过滤的前面。

通配符过滤:

LIKE: %相当于正则中的.*?,_相当于正则中的.。

 $ select id from drug_bid20180920_z where province LIKE "%市";

  

REGEXP 和正则一样。

创建计算字段:

CONCAT拼接

$ SELECT  CONCAT(name,"(",country,")") from table;

  

AS 别名

# SELECT name AS firstname from table;

  

分组数据:

GROUP BY

ORDER BY ASC升序,DESC降序

HAVING HAVING在数据分组后过滤,WHERE在数据分组前进行过滤

# 筛选出单表中根据某一field重复数据
$ select *,count(*) as count from drug_pool group by drugLicense having count>1;

  

数据处理函数:

UPPER() 转换大小写.

LENGTH()返回串长度.

LOWER()转换小写.

汇总数据:

AVG() 返回所有列或某列的平均值.

COUNT()计算行数目或符合条件的行数目。

MAX()

MIN()

SUM()

子查询:

对于mysql,从来都不推荐使用子查询和join。因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量上去效率很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据。

每个派生出来的表需要一个别名.

$ select drug_name,count(*) from (select * from drug_pool where drug_license like "Z%") as t group by  drug_name;

或者
$ select drug_name,count(*) from drug_pool  where (drug_license like "Z%") group by drug_name;
  

联结表:

效率都是非常低的。

$ select test1.id,test2.name from test1,test2 where test1.name=test2.name;

  

$ select t1.id,t2.name from test1 as t1,test2 as t2 where t1.name=t2.name;

  

插入数据库:

$ insert into table(field1,field2,field3) values(value1,value2,value3);

# insert into table(id,field1,field2,field3) values(%s,%s,%s) on duplicate key update field1=values(field1),field2=values(field2);

  

更新数据:

$ update table set field1=%s,field2=%s where id=%s;

  

删除数据:

$ delete from table where id=1;

  

查看单表所有字段信息:

$ show full columns from tableName;

  

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