【MySQL进阶之路丨第十篇】一文带你精通MySQL排序、分组、连接

你真的了解MySQL的排序吗?全字段排序与rowid排序大揭秘 在MySQL世界中,排序是一个常见而重要的操作。但你是否了解MySQL内部排序的神奇算法?本文将带你深入了解order by语句的几种算法流程,重点详解全字段排序和rowid排序,并对它们的适用场景进行对比分析。首先来看一下这张思维导图,对本文内容有个直观的认识。接下来进入正文。 阅读详情

引言

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在上一篇中我们介绍了MySQL子句;在开发中,掌握数据的排序、分组、连接等操作和语句是十分重要的。
这一篇我们使用命令行方式来帮助读者掌握MySQL中数据的排序、分组与连接。

上一篇链接:MySQL | 一文带你精通MySQL子句


MySQL排序

MySQL中可以使用ORDER BY语句对查询结果进行排序。ORDER BY语句按照指定的列或表达式对结果进行排序,可以按升序(默认)或降序排列。

模板如下:

SELECT column1, column2, ...
FROM table
ORDER BY {{column}} {{order}};

将需要排序的列名替换为{{column}},并将排序顺序(ASC或DESC)替换为{{order}}

MySQL中可以使用ORDER BY语句对查询结果进行排序。ORDER BY语句按照指定的列或表达式对结果进行排序,可以按升序(默认)或降序排列。

以下是一些常见的排序示例:

1.按单个列排序:

SELECT column1, column2, ...
FROM table
ORDER BY column1 ASC; -- 按升序排序

或:

SELECT column1, column2, ...
FROM table
ORDER BY column1 DESC; -- 按降序排序

2.按多个列排序:

SELECT column1, column2, ...
FROM table
ORDER BY column1 ASC, column2 DESC; -- 先按column1升序排序,再按column2降序排序

3.对计算列或表达式进行排序:

SELECT column1, column2, expression AS alias
FROM table
ORDER BY alias ASC; -- 按计算列或表达式的升序排序

举个例子,目前存在users表如图所示:

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我们会发现,username一列十分的杂乱,于是我们尝试将其按字母升序排列

语句如下:

SELECT username
FROM users
ORDER BY username ASC; 

从结果中可以看到,username列已经被升序排列了

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那么如果我对username列进行升序,对password列进行降序,又会怎么样呢?

SELECT username,password
FROM users
ORDER BY username ASC,password DESC;

通过下面的回显我们会发现,sql语句的升序功能实现了,但降序功能并没有实现,这是因为username与password是一一对应的关系,如果用户名的升序功能实现,密码的降序功能也实现,那么就会使原始数据顺序被打乱,造成a的密码不再是a的密码了

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MySQL分组

GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组,进而执行聚合操作。在分组的列上我们可以使用聚合函数。

一些常见的聚合函数包括:

  • COUNT():计算每个分组中的行数。
  • SUM():计算每个分组中某一列的总和。
  • AVG():计算每个分组中某一列的平均值。
  • MAX():找出每个分组中某一列的最大值。
  • MIN():找出每个分组中某一列的最小值。

分组基本语法如下:

SELECT column_name, function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name;

举个例子,现有一个职工表employees:

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我们按照department列对employees表进行分组。然后,我们计算了每个部门中的员工数量(使用COUNT(*)),以及平均工资(使用AVG(salary))

SELECT department, COUNT(*) as count, AVG(salary) as avg_salary
FROM employees
GROUP BY department;

结果如下所示:

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MySQL连接

在前几篇中,我们已经学会了如何在一张表中读取数据,这是相对简单的,但是在真正的应用中经常需要从多个数据表中读取数据。

接下来将向大家介绍如何在两个或多个表中查询数据。

在MySQL中,我们可以使用多种方法进行多表查询,如使用JOIN子句、子查询、UNION操作等。下面介绍一些常用的多表查询方法。

1.使用JOIN子句:JOIN子句用于根据两个或多个表之间的关联关系将它们连接起来。常见的JOIN类型有INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN和FULL JOIN。

SELECT *
FROM table1
JOIN table2 ON table1.column = table2.column;

在这个示例中,我们使用INNER JOIN将table1和table2两个表连接在一起,并使用ON子句指定它们之间的关联条件。

2.使用子查询:你可以在查询语句中嵌套子查询,将一个查询的结果作为另一个查询的源数据。

SELECT column1, column2
FROM table1
WHERE column1 IN (SELECT column3 FROM table2);

在这个示例中,我们使用子查询将table2中的column3作为过滤条件,仅返回table1中与之关联的记录。

3.使用UNION操作:UNION操作用于将两个或多个查询的结果合并成一个结果集。

SELECT column1, column2 FROM table1
UNION
SELECT column1, column2 FROM table2;

在这个示例中,我们将table1和table2的查询结果合并为一个结果集,并且确保两个查询的列数和列类型相同。

本文中重点学习JOIN子句

JOIN 按照功能大致分为如下三类:

  • INNER JOIN(内连接,或等值连接):获取两个表中字段匹配关系的记录。

简单来说就是两个集合取交集的意思。

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语法如下:

SELECT 表1.列1, 表1.列2, ..., 表2.列1, 表2.列2, ...
FROM 表1
INNER JOIN 表2
ON 表1.列 = 表2.列;
  • LEFT JOIN(左连接): 获取左表所有记录,即使右表没有对应匹配的记录。

简单来说就是:

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语法如下:

SELECT 表1.列1, 表1.列2, ..., 表2.列1, 表2.列2, ...
FROM 表1
LEFT JOIN 表2
ON 表1.列 = 表2.列;
  • RIGHT JOIN(右连接): 与 LEFT JOIN 相反,用于获取右表所有记录,即使左表没有对应匹配的记录。

简单来说就是:

在这里插入图片描述

语法如下:

SELECT 表1.列1, 表1.列2, ..., 表2.列1, 表2.列2, ...
FROM 表1
LEFT JOIN 表2
ON 表1.列 = 表2.列;

举个例子:

先有两个表,分别如下所示

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接下来我们就使用MySQL的INNER JOIN来连接以上两张表,从而读取1—tbl表中所有author字段在2—tbl表对应的count字段值:

SELECT a.author, b.count FROM 1—tbl a INNER JOIN 2—tbl b ON a.author = b.author;

相当于

SELECT a.author, b.count FROM 1—tbl a, 2—tbl b WHERE a.author = b.author;

结果如下所示:

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使用LEFT JOIN如下:

SELECT a.author, b.count FROM 1—tbl a LEFT JOIN 2—tbl b ON a.author = b.author;

相当于:

SELECT a.author, b.count
FROM 1—tbl a, 2—tbl b
WHERE a.author = b.author OR b.author IS NULL;

回显如下:

在这里插入图片描述

可以看到,语句返回了1—tbl中的bbb

使用RIGHT JOIN也是一样的:

SELECT a.author, b.count FROM 1—tbl a RIGHT JOIN 2—tbl b ON a.author = b.author;

相当于:

SELECT a.author, b.count
FROM 1—tbl a, 2—tbl b
WHERE a.author = b.author OR a.author IS NULL;

由于2—tbl中并没有另外的author,因此这个语句返回的数据与INNER JOIN相同:

在这里插入图片描述

至此,MySQL多表查询就介绍完了,希望读者躬身实践。


总结

以上为 【MySQL进阶之路丨第十篇】,带领读者掌握 MySQL 排序、分组与连接,通过具体实操实现对MySQL数据库的深度理解。MySQL系列将持续更新,欢迎订阅收藏。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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秋说
秋说 优质创作者: 编程框架、信息安全技术领域 优质创作者: 编程框架、信息安全技术领域
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