SQL 基本查询语句操作

使用DBeaver编写SQL查询语句以操作表格 总结起来,DBeaver是一个功能强大且易于使用的工具,可帮助你编写和执行SQL查询语句以操作数据库中的表格。通过掌握基本的SQL语法和DBeaver的功能,你可以更有效地管理和分析数据库中的数据。在DBeaver中,你可以选择所需的数据库类型并提供连接详细信息,例如主机名、端口号、数据库名称、用户名和密码等。DBeaver是一种流行的开源数据库工具,它提供了丰富的功能和用户友好的界面,用于管理和操作各种数据库。除了查询语句,DBeaver还支持执行其他类型的SQL语句,例如插入、更新和删除数据。 阅读详情

最近笔试题目,总是碰到一些SQL语句的基本操作,现简单总结下。


题目:表名为t,name字段代表姓名,score字段代表分数,请根据要求写出SQL语句。

建表:

我使用的是navicat for MySQL 11.1.11.



代码:

5个问题代码写在一起了。第一行是先看看所有信息。

图片展示:

     链式写法:

SELECT * FROM t;
SELECT name,SUM(score) FROM t GROUP BY name ORDER BY SUM(score) DESC LIMIT 1,4;
SELECT name,SUM(score) FROM t GROUP BY name HAVING SUM(score) < 150;
SELECT name,AVG(score) FROM t GROUP BY name HAVING AVG(score)>60 AND AVG(score)<90; 
SELECT name,SUM(score),AVG(score) FROM t GROUP BY name HAVING AVG(score)<90 AND SUM(score)>150;
SELECT COUNT(*) n FROM (SELECT name,SUM(score),AVG(score) FROM t GROUP BY name HAVING AVG(score)<90 AND SUM(score)>150) n;


    优化写法:

代码1:

SELECT
	*
FROM
	t;


代码2:

SELECT
	NAME,
	SUM(score)
FROM
	t
GROUP BY
	NAME
ORDER BY
	SUM(score) DESC
LIMIT 1,
 4;


代码3:

SELECT
	NAME,
	SUM(score)
FROM
	t
GROUP BY
	NAME
HAVING
	SUM(score) < 150;


代码4:

SELECT
	NAME,
	AVG(score)
FROM
	t
GROUP BY
	NAME
HAVING
	AVG(score) > 60
AND AVG(score) < 90;


代码5:

SELECT
	NAME,
	SUM(score),
	AVG(score)
FROM
	t
GROUP BY
	NAME
HAVING
	AVG(score) < 90
AND SUM(score) > 150;


代码6:

SELECT
	COUNT(*) n
FROM
	(
		SELECT
			NAME,
			SUM(score),
			AVG(score)
		FROM
			t
		GROUP BY
			NAME
		HAVING
			AVG(score) < 90
		AND SUM(score) > 150
	) n;




结果:

结果1:

结果2:

结果3:

结果4:

结果5:

结果6:


!!!注意:

1.having不能和order by 一起用。

2.

SELECT
	COUNT(*) n
FROM
	(
		SELECT
			NAME,
			SUM(score),
			AVG(score)
		FROM
			t
		GROUP BY
			NAME
		HAVING
			AVG(score) < 90
		AND SUM(score) > 150
	) n;


在上面的这个查询里,()部分外必须定义表别名m ,不然就报错,[Err] 1248 - Every derived table must have its own alias。



总结:

直接上书本上的公式,有权威性。



完毕。


让 AI 变聪明的 20 条指令:如何让大模型回答得更精准、更专业、更实事求是 让 AI 变聪明,本质上不是写几句神奇咒语,而是把你的任务表达得更清楚,把事实标准设得更严格,把输出格式规定得更明确,把不确定性管理得更认真,把历史对话利用得更充分。大模型的强项是语言生成、信息组织、模式归纳和方案扩展;弱项是事实核验、实时更新、责任判断和对模糊意图的准确猜测。好的指令,就是在用人的判断弥补模型的弱点,让模型把强项发挥在正确的地方。 阅读详情

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