MySQL DQL 数据查询（完整版）

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课程目标

[ ] 掌握条件查询

[ ] 掌握聚合函数

[ ] 掌握分组查询

[ ] 掌握分页查询

[ ] 了解 having 子句的作用

[ ] 掌握连接查询

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数据准备

-- 创建数据库
create database test1;

-- 切换到test1数据库
use test1;

-- 创建产品表
CREATE TABLE tb_product
(
    pid         INT PRIMARY KEY auto_increment comment '产品id编号',
    pname       VARCHAR(20) comment '产品名称',
    price       int comment '产品价格',
    category_id VARCHAR(32) comment '产品所属分类编号（c001电子产品，c002服装）'
);

-- 插入数据
INSERT INTO tb_product VALUES (1,'联想',5000,'c001');
INSERT INTO tb_product VALUES (2,'海尔',3000,'c001');
INSERT INTO tb_product VALUES (3,'雷神',5000,'c001');
INSERT INTO tb_product VALUES (4,'杰克琼斯',800,'c002');
INSERT INTO tb_product VALUES (5,'真维斯',200,'c002');
INSERT INTO tb_product VALUES (6,'花花公子',440,'c002');
INSERT INTO tb_product VALUES (7,'劲霸',2000,'c002');
INSERT INTO tb_product VALUES (8,'香奈儿',800,'c003');
INSERT INTO tb_product VALUES (9,'相宜本草',200,'c003');
INSERT INTO tb_product VALUES (10,'面霸',10,'c003');
INSERT INTO tb_product VALUES (11,'好想你枣',5,'c004');
INSERT INTO tb_product VALUES (12,'香飘飘奶茶',10,'c005');
INSERT INTO tb_product VALUES (13,'海澜之家',200,'c002');
INSERT INTO tb_product VALUES (14,'男人之家',200,'c003');
INSERT INTO tb_product VALUES (15,'男人之家',200);

Linux中导入数据的方式

# 1. 进入到数据库中，创建对应的数据库
root@localhost [(none)]> create database test2;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

# 2. 在服务器中有创建表和插入表中的数据文件 db.sql
[root@node3 /data]# vi db.sql
-- 内容就是上面所提供的

# 3. 通过mysql命令导入
[root@node3 /data]# mysql -uroot -pAa123456. test2  </data/db.sql  2>/dev/null

# 4. 创建用户和授权
root@localhost [(none)]> create user 'test2'@'%' identified by 'test2';
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

root@localhost [(none)]> grant select on test2.* to 'test2'@'%';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

root@localhost [(none)]> flush privileges;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

命令作用：

这条命令用于打开并编辑文件。进入编辑器后需要保存退出，修改才会写回文件。

使用 mysql 客户端连接数据库并执行 SQL 或客户端命令。

执行结果：

编辑器会打开目标文件；保存并退出后文件内容才会改变。

成功后客户端会连接目标服务并执行指定操作；失败时检查地址、端口、用户、密码和数据库名称。

关键参数：

注意事项：


**执行结果：**

| 商品名称 | 价格 |
|---|---|
| 联想 | 5000 |
| 海尔 | 3000 |
| 雷神 | 5000 |
| 杰克琼斯 | 800 |
| 真维斯 | 200 |
| 花花公子 | 440 |
| 劲霸 | 2000 |
| 香奈儿 | 800 |
| 相宜本草 | 200 |
| 面霸 | 10 |
| 好想你枣 | 5 |
| 香飘飘奶茶 | 10 |
| 海澜之家 | 200 |
| 男人之家 | 200 |

执行结果：

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分类	运算符	说明	示例
比较运算	`=`	等于	`age = 18`
	`!=` 或 `<>`	不等于	`age != 20`
	`>`、`<`、`>=`、`<=`	大于、小于、大于等于、小于等于	`score >= 90`
范围	`BETWEEN ... AND ...`	在区间范围内(包含两端)	`score BETWEEN 60 AND 100`
集合	`IN (...)`	在集合中	`age IN (18, 20, 22)`
	`NOT IN (...)`	不在集合中	`age NOT IN (18, 20)`
模糊匹配	`LIKE`	模糊匹配字符串	`name LIKE '张%'`
		`%` 代表零个或多个任意字符	`name like '_为'`
		`_` 代表一个字符
空值	`IS NULL`	值为空	`address IS NULL`
	`IS NOT NULL`	值不为空	`address IS NOT NULL`
逻辑运算	`AND`	并且(与)	`age > 18 AND gender='F'`
	`OR`	或者(或)	`age < 18 OR gender='F'`
	`NOT`	取反(非)	`NOT age > 18`





**匹配条件符号：**

注意：

执行结果：

---

语法：



**应用场景：**

);

完整语法：


**执行结果：**

| left('你好世界',2) |
|---|
| 你好 |

应用场景：


**执行结果：**

| substr('aabbcc',3,2) |
|---|


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| 聚合函数 | 作用 |
|---|---|
| `count()` | 统计指定列不为NULL的记录行数；`count(*)` |
| `sum()` | 计算指定列的数值和，如果指定列类型不是数值类型，则计算结果为0 |
| `max()` | 计算指定列的最大值，如果指定列是字符串类型，使用字符串排序运算 |
| `min()` | 计算指定列的最小值，如果指定列是字符串类型，使用字符串排序运算 |
| `avg()` | 计算指定列的平均值，如果指定列类型不是数值类型，则计算结果为0 |



);

执行结果：

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假设你是一家公司的HR，手里有一张员工工资表。你想知道每个部门的平均工资。

结果可能是：

分组字段, 聚合函数(统计字段)

);

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对比项	WHERE	HAVING
作用时机	分组前过滤原始数据	分组后过滤聚合结果
能否用聚合函数	不能（如 COUNT(), AVG()）	能
适用对象	单行数据（每一条记录）	分组后的"组"（每组一条汇总记录）
执行顺序	在 GROUP BY 之前执行	在 GROUP BY 之后执行

执行结果：

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关键字	说明
ASC（Ascend）	升序（默认），默认情况下，ASC关键词可以省略不写，从小到大
DESC（Descend）	降序，从大到小

执行结果：

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应用场景：

限制查询主要限制数据查询的数量。

语法格式：

假设1次取10条记录


**执行结果：**



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