【SQL】DQL语句怎么写-下篇-优快云博客

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本文详细介绍了SQL查询的基础知识，包括排序查询、聚合函数、分组查询和分页查询等核心概念及其应用实例。

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为了给大家演示查询的语句，我们需要先准备表及一些数据：

本次测试操作的对象表：

建表语句

-- 删除stu表
drop table if exists stu;
 
 
-- 创建stu表
CREATE TABLE stu (
 id int, -- 编号
 name varchar(20), -- 姓名
 age int, -- 年龄
 sex varchar(5), -- 性别
 address varchar(100), -- 地址
 math double(5,2), -- 数学成绩
 english double(5,2), -- 英语成绩
 hire_date date -- 入学时间
);
 
-- 添加数据
INSERT INTO stu(id,NAME,age,sex,address,math,english,hire_date) 
VALUES 
(1,'马运',55,'男','杭州',66,78,'1995-09-01'),
(2,'马花疼',45,'女','深圳',98,87,'1998-09-01'),
(3,'马斯克',55,'男','香港',56,77,'1999-09-02'),
(4,'柳白',20,'女','湖南',76,65,'1997-09-05'),
(5,'柳青',20,'男','湖南',86,NULL,'1998-09-01'),
(6,'刘德花',57,'男','香港',99,99,'1998-09-01'),
(7,'张学右',22,'女','香港',99,99,'1998-09-01'),
(8,'德玛西亚',18,'男','南京',56,65,'1994-09-02');

排序查询

语法

SELECT 字段列表 FROM 表名 ORDER BY 排序字段名1 [排序方式1],排序字段名2 [排序方式2] …;

上述语句中的排序方式有两种，分别是：

ASC ：升序排列 （默认值）
DESC ：降序排列

注意：如果有多个排序条件，当前边的条件值一样时，才会根据第二条件进行排序

实战

查询学生信息，按照年龄升序排列
```
select * from stu order by age ;
```
查询学生信息，按照数学成绩降序排列
```
select * from stu order by math desc ;
```
查询学生信息，按照数学成绩降序排列，如果数学成绩一样，再按照英语成绩升序排列
```
select * from stu order by math desc , english asc ;
```

聚合函数

概念

==将一列数据作为一个整体，进行纵向计算。==

如何理解呢？假设有如下表

现有一需求让我们求表中所有数据的数学成绩的总和。这就是对math字段进行纵向求和。

聚合函数分类

函数名	功能
count(列名)	统计数量（一般选用不为null的列）
max(列名)	最大值
min(列名)	最小值
sum(列名)	求和
avg(列名)	平均值

聚合函数语法

SELECT 聚合函数名(列名) FROM 表;

注意：null 值不参与所有聚合函数运算

实战

统计班级一共有多少个学生
```
select count(id) from stu;
select count(english) from stu;
```
上面语句根据某个字段进行统计，如果该字段某一行的值为null的话，将不会被统计。所以可以在count(*) 来实现。* 表示所有字段数据，一行中也不可能所有的数据都为null，所以建议使用 count(*)
```
select count(*) from stu;
```
查询数学成绩的最高分
```
select max(math) from stu;
```
查询数学成绩的最低分
```
select min(math) from stu;
```
查询数学成绩的总分
```
select sum(math) from stu;
```
查询数学成绩的平均分
```
select avg(math) from stu;
```
查询英语成绩的最低分
```
select min(english) from stu;
```

分组查询

语法

SELECT 字段列表 FROM 表名 [WHERE 分组前条件限定] GROUP BY 分组字段名 [HAVING 分组后条件过滤];

注意：分组之后，查询的字段为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义

实战

查询男同学和女同学各自的数学平均分
```
select sex, avg(math) from stu group by sex;
```
注意：分组之后，查询的字段为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义
```
select name, sex, avg(math) from stu group by sex;  -- 这里查询name字段就没有任何意义
```
查询男同学和女同学各自的数学平均分，以及各自人数
```
select sex, avg(math),count(*) from stu group by sex;
```
查询男同学和女同学各自的数学平均分，以及各自人数，要求：分数低于70分的不参与分组
```
select sex, avg(math),count(*) from stu where math > 70 group by sex;
```
查询男同学和女同学各自的数学平均分，以及各自人数，要求：分数低于70分的不参与分组，分组之后人数大于2个的
```
select sex, avg(math),count(*) from stu where math > 70 group by sex having count(*)  > 2;
```

where 和 having 区别：

执行时机不一样：where 是分组之前进行限定，不满足where条件，则不参与分组，而having是分组之后对结果进行过滤。
可判断的条件不一样：where 不能对聚合函数进行判断，having 可以。

分页查询

如下图所示，大家在很多网站都见过类似的效果，如京东、百度、淘宝等。分页查询是将数据一页一页的展示给用户看，用户也可以通过点击查看下一页的数据。

接下来我们先说分页查询的语法。

语法

SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT  起始索引 , 查询条目数;

注意：上述语句中的起始索引是从0开始

实战：

从0开始查询，查询3条数据
```
select * from stu limit 0 , 3;
```
每页显示3条数据，查询第1页数据
```
select * from stu limit 0 , 3;
```
每页显示3条数据，查询第2页数据
```
select * from stu limit 3 , 3;
```
每页显示3条数据，查询第3页数据
```
select * from stu limit 6 , 3;
```

从上面的练习推导出起始索引计算公式：

起始索引 = (当前页码 - 1) * 每页显示的条数