【Datagrip、SQL中的DML和DQL】

DataGrip图形化界面工具

为了更方便地操作数据库，我们需要使用图形化界面工具DataGrip来代替命令行的操作

安装并使用DataGrip

1. DataGrip，点击此链接即可进入官网下载。

2. 安装并使用DataGrip

   （1）初次使用需要按照如下操作进行数据库的连接，选中Data Source -> MySQL
   
   （2）输入之前安装MySQL设置的数据库的账号和密码并点击“DownLoad”下载驱动

（3）下载完驱动后，点击“Test Connection”，如果出现Succeeded，则表明数据库连接成功

（4）连接成功后，将“All schemas”选中，显示MySQL中自带的系统库

注：此处的schema就相当于database，即在创建数据库时，我们也可以使用create schema，它与create database效果相同。

（5）在某一数据库上右击，即可完成数据库/表格的相关工作（）。在某一表格上右击，即可完成表格的相关操作。并且工具还会自动生成相应的SQL语言


（6）如果想要在工具中使用SQL语言，我们可以打开“Query Console”页面

注：编写完一条SQL语句时，一定要选中这条语句，然后再去执行

SQL

DML-数据库操作语言

DML主要是用来对数据库中的表进行增删改操作

添加数据insert into

# 向指定字段插入数据，插入时字段名和值是一一对应的
# **多个字段间用逗号隔开**
# 如果插入的值为字符串或日期，需要用单引号将其包围
insert into 表名 (字段名1,字段名2) values(值1,值2);

# 为全部字段插入数据，字段名称可以省略不写
insert into 表名 [字段名1,字段名2] values(值1,值2);

# 批量插入数据，**不同组数据间用逗号隔开**
insert into 表名 (字段名1,字段名2) values(值1,值2);
insert into 表名 values(值1,值2),(值1,值2),(值1,值2);

# 实例
insert into user values (001,'penrose',18,'男','341202xxxxxxxxxxxx'),(002,'cp',18,'男','341212xxxxxxxxxxxx');

修改数据update

# 修改数据时，条件可加可不加。如果不加条件，则默认会修改表中的**全部数据**
# **多个字段间用逗号隔开**
update 表名 set 字段名1 = 值1,字段名2 = 值2 [where 条件];

# 实例 将user表中姓名为"penrose"的性别修改为女
update user set gender = '女' where name = 'penrose';

删除数据

# 删除表格的条件可有可无，如果没有条件，则默认删除整张表中的数据
# 此语句只能删除某一个完整的对象的值，不能删除某一单独的属性(字段)的值
# 删除某一字段的值，就需要使用update，然后将其值设置为''或null
delete from 表名 [where 条件]

#实例 删除user表中姓名为cxf的数据
delete from user where name = 'cxf';

注：drop是操作表的结构/模型，delete from是操作表的数据

DQL-数据查询语言

DQL用来查询数据库中表的记录

基本查询

# 别名可有可无
select 字段名1 [as] [ 别名],字段名2 [as 别名] from 表名;

#查询所有字段数据
# 在想查询所有字段时，最好不要写*。第一，不直观；第二，效率不高。所有在查询时最好补全所有的字段。但在学习时为了方便，可使用*
select * from 表名

#查询结果中不包含重复的数据
select distinct 字段名1 [as 别名],字段名2 [as 别名] from 表名;

条件查询

select 字段名 from 表名 where 条件;

#实例

# 查询年龄为88的员工信息
select * from employee where age = 88;

#查询年龄小于28的员工信息
select * from employee where age < 28;

#查询年龄小于等于20的员工信息
select * from employee where age <= 20;

#查询没有身份证的员工信息
select * from employee where idcard is null;

#查询有身份证的员工信息
select * from employee where idcard is not null;

#查询年龄不等于88的员工信息
select * from employee where age != 88;

#查询年龄在15-20间的员工信息
select * from employee where age between 15 and 20;

#查询性别为女且年龄小于25的员工信息
select * from employee where gender = '女' and age < 25;

#查询年龄为18,20,40的员工信息
select * from employee where age = 18 or age = 20 or age = 40;
select * from employee where age in(18,20,40);

#查询姓名为两个字的员工信息
select * from employee where name like '__';

#查询身份证号最后一位为X的员工信息
select * from employee where idcard like '%X';

between and 中的数包含的关系是小于等于和大于等于

聚合查询

将一列数据聚合在一起，然后进行纵向计算。
纵向计算由聚合函数来完成
NULL值不参与聚合运算

select 聚合函数(字段列表) from 表名;

#实例
#统计员工总人数
select count(*) from employee;

#统计员工平均年龄
select avg(age) from employee;

#统计员工最大年龄
select max(age) from employee;

#统计员工最小年龄
select  min(age) from employee;

#统计员工年龄之和
select sum(age) from employee;

分组查询

select 字段名 from 表名 [where 条件] group by 分组字段名 [having 分组后的过滤条件];

#实例
#根据性别分组，统计男性员工女性员工的数量
#写上gender字段是为了区分性别的数量
select gender,count(*) from employee group by gender;

#根据性别分组，统计男性员工和女性员工的平均年龄
select gender,avg(age) from employee group by gender;

#查询年龄小于15的员工，并根据工作地址分组，获取员工数量大于等于3的地址
select workaddress,COUNT(*) 'address_count' from employee where age < 15 group by  workaddress having address_count > 3;

注：
where与having的区别：
（1）执行时机不同：where是分组前过滤，having是分组后过滤
（2）判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，但having可以

执行顺序：where>聚合函数>having
分组之后查询的字段一般为聚合函数和分组字段，查询其他的没有意义

排序查询

#SQL中支持多字段排序
#排序默认为asc升序排列，desc为降序排列
select 字段名 from 表名order by 字段名 asc/desc

#实例
#根据年龄对公司员工进行升序排序
select * from employee order by age;

#根据入职日期对员工进行降序排序
select * from employee order by entrydate desc;

#根据年龄对员工进行排序，如果年龄相同，则根据入职日期降序排序
select * from employee order by age,entrydate desc;

分页查询

select 字段名 from 表名 limit 起始索引,查询记录数;

#实例
#查询第1页员工数据，每页展示10条记录
#查询第一页数据，起始索引可省略
select * from employee limit 0,10;
select * from employee limit 10;

#查询第2页员工数据，每页展示10条记录    (页码-1)*一页的记录数
select * from employee limit 10,10;

#查询性别为男且年龄在20-40岁之间的前五个员工信息，按照年龄和入职时间的升序排序
select * from employee where gender = '男' and (age between 20 and 40) order by age,entrydate limit 5;

注：
（1）起始索引从0开始，起始索引=（页码-1）*每页记录数
（2）分页查询是MySQL中独有的功能，是它自己的方言，不同的数据库有不同的实现
（3）如果查询条件过多，则可以将条件用括号包围起来