mysql快速上手之入门教程

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1、第一篇:结构化查询语言SQL是高级的非过程化编程语言,它允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法,也不需要用户了解其具体的数据存放方式。而它的界面,能使具有底层结构完全不同的数据库系统和不同数据库之间,使用相同的SQL作为数据的输入与管理。描述说明数据定义语言(DDL)CREATEDATABASETABLE、ALTERDATABASETABLE、DROPTABLEINDEX数据操作语言(DML)SELECT、UPDATE、DELETE、INSERTINTO数据查询语言(

2、DQL)WHERE、ORDERBY、GROUPBY数据控制语言(DCL)GRANT、REVOKE、COMMIT、ROLLBACK一.SELECT查询语句SELECT语句是查询语句,其语法规则如下:SELECT[ALL

3、DISTINCT

4、DISTINCTROW][HIGH_PRIORITY][STRAIGHT_JOIN][SQL_SMALL_RESULT][SQL_BIG_RESULT][SQL_BUFFER_RESULT][SQL_CACHE

5、SQL_NO_CACHE][SQL_CALC_FOUN

6、D_ROWS]select_expr,...[FROMtable_references[WHEREwhere_condition][GROUPBY{col_name

7、expr

8、position}[ASC

9、DESC],...[WITHROLLUP]][HAVINGwhere_condition][ORDERBY{col_name

10、expr

11、position}[ASC

12、DESC],...][LIMIT{[offset,]row_count

13、row_countOFFSEToffset}]]1.selec

14、t语句SELECTcolumn_name,column_nameFROMtable_name;或者SELECT*FROMtable_name;2.SELECTDISTINCT语句在表中,可能会包含重复值,但有时也许希望仅仅列出不同(distinct)的值.关键词DISTINCT用于返回唯一不同的值.SELECTDISTINCTcolumn_name,column_nameFROMtable_name;3.WHEREClauseSELECTcolumn_name,column_nameFROMtab

15、le_nameWHEREcolumn_nameoperatorvalue;下面的运算符可以在WHERE从句中出现:运算符描述运算符描述运算符描述=等于>=大于等于BETWEEN在某个范围内<>不等于<=小于或等于LIKE搜索某种模式>大于AND且IN规定若干个列可能值<小于OR或(1).AND和ORAND和OR可在WHERE子语句中把两个或多个条件结合起来。如果第一个条件和第二个条件都成立,则AND运算符显示一条记录。如果第一个条件和第二个条件中只要有一个成立,则OR运算符显示一条记录。SELEC

16、T*FROMCustomersWHERECountry='Germany'ANDCity='Berlin';SELECT*FROMCustomersWHERECity='Berlin'ORCity='München';SELECT*FROMCustomersWHERECountry='Germany'AND(City='Berlin'ORCity='München');(2).BETWEEN操作符BETWEEN...AND会选取介于两个值之间的数据范围。这些值可以是数值、文本或者日期。SELECT

17、column_name(s)FROMtable_nameWHEREcolumn_nameBETWEENvalue1ANDvalue2;(3).LINKLIKE操作符用于在WHERE子句中搜索列中的指定模式。SELECTcolumn_name(s)FROMtable_nameWHEREcolumn_nameLIKEpattern;Note:在MySQL中对数据进行模糊查询时需要使用LIKE关键字。SQL语句中支持多种通配符,可以和LIKE一起使用的通配符有:百分号通配符'%'(匹配任意长度的字符,甚

18、至包括零字符)和下划线通配符'_'(一次只能匹配任意一个字符)。(4).ININ操作符允许我们在WHERE子句中规定多个值。SELECTcolumn_name(s)FROMtable_nameWHEREcolumn_nameIN(value1,value2,...);4.GROUPBY分组查询分组查询是对数据按照某个或多个字段进行分组,MySQL中使用GROUPBY关键字对数据进行分组,基本语法形式为:SELECTcolumn_name,aggregate_function(col

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