scott 数据库是 oracle 9i 的经典测试数据库,用于为初学者提供一些简单的应用示例,便于初学者进行练习,其中的表和表间的关系演示了关系型数据库的一些基本原理。本文所有的查询工作都是基于 scott 数据库进行的,scott 数据库的 .sql 文件代码如下:
DROP database IF EXISTS `scott`;
CREATE database IF NOT EXISTS `scott` DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
USE `scott`;
DROP TABLE IF EXISTS `dept`;
CREATE TABLE `dept` (
`deptno` int(2) unsigned zerofill NOT NULL COMMENT '部门编号',
`dname` varchar(14) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称',
`loc` varchar(13) DEFAULT NULL COMMENT '部门所在地点'
);
DROP TABLE IF EXISTS `emp`;
CREATE TABLE `emp` (
`empno` int(6) unsigned zerofill NOT NULL COMMENT '雇员编号',
`ename` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '雇员姓名',
`job` varchar(9) DEFAULT NULL COMMENT '雇员职位',
`mgr` int(4) unsigned zerofill DEFAULT NULL COMMENT '雇员领导编号',
`hiredate` datetime DEFAULT NULL COMMENT '雇佣时间',
`sal` decimal(7,2) DEFAULT NULL COMMENT '工资月薪',
`comm` decimal(7,2) DEFAULT NULL COMMENT '奖金',
`deptno` int(2) unsigned zerofill DEFAULT NULL COMMENT '部门编号'
);
DROP TABLE IF EXISTS `salgrade`;
CREATE TABLE `salgrade` (
`grade` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '等级',
`losal` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '此等级最低工资',
`hisal` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '此等级最高工资'
);
insert into dept (deptno, dname, loc)
values (10, 'ACCOUNTING', 'NEW YORK');
insert into dept (deptno, dname, loc)
values (20, 'RESEARCH', 'DALLAS');
insert into dept (deptno, dname, loc)
values (30, 'SALES', 'CHICAGO');
insert into dept (deptno, dname, loc)
values (40, 'OPERATIONS', 'BOSTON');
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7369, 'SMITH', 'CLERK', 7902, '1980-12-17', 800, null, 20);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7499, 'ALLEN', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-20', 1600, 300, 30);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7521, 'WARD', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-22', 1250, 500, 30);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7566, 'JONES', 'MANAGER', 7839, '1981-04-02', 2975, null, 20);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7654, 'MARTIN', 'SALESMAN', 7698, '1981-09-28', 1250, 1400, 30);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7698, 'BLAKE', 'MANAGER', 7839, '1981-05-01', 2850, null, 30);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839, '1981-06-09', 2450, null, 10);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7788, 'SCOTT', 'ANALYST', 7566, '1987-04-19', 3000, null, 20);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7839, 'KING', 'PRESIDENT', null, '1981-11-17', 5000, null, 10);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7844, 'TURNER', 'SALESMAN', 7698,'1981-09-08', 1500, 0, 30);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7876, 'ADAMS', 'CLERK', 7788, '1987-05-23', 1100, null, 20);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7900, 'JAMES', 'CLERK', 7698, '1981-12-03', 950, null, 30);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7902, 'FORD', 'ANALYST', 7566, '1981-12-03', 3000, null, 20);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7934, 'MILLER', 'CLERK', 7782, '1982-01-23', 1300, null, 10);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (1, 700, 1200);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (2, 1201, 1400);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (3, 1401, 2000);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (4, 2001, 3000);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (5, 3001, 9999);
大家可以在自己的工作目录下创建 scott_data.sql 文件,然后将上述代码拷贝进去,最后在 mysql 中使用 source 语句将其导入即可。
scott 数据库中一共有三张表 – emp、dept、salgrade,它们分别代表员工信息、部门信息以及薪资等级信息,具体的表结构以及表中数据如下:
MySQL 表查询的基本语法格式如下:
SELECT
[DISTINCT] {* | {column [, column] ...}
[FROM table_name]
[WHERE ...]
[ORDER BY column [ASC | DESC], ...]
LIMIT ...
其中 select from where 是查询的基本关键字,其余部分关键字的含义如下:
注意:MySQL 不区分大小写和单双引号,所以这些关键字在使用是无论是大写还是小写都可以。
下面是关于针对这些关键字使用的一些基本案例:
select ename, deptno, sal from emp where ename = 'SMITH';
select ename, sal from emp order by sal desc;
select ename, hiredate from emp order by hiredate asc limit 3;
聚合统计
MySQL 中存在一些用于对数据进行计算和汇总的聚合函数,它们可以对一组行的数据执行操作,并返回单个结果。常见的聚合函数如下:
-函数 | -说明 |
---|---|
COUNT([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的 数量 |
SUM([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的 总和,不是数字没有意义 |
AVG([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的 平均值,不是数字没有意义 |
MAX([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的 最大值,不是数字没有意义 |
MIN([DISTINCT] expr) | 返回查询到的数据的 最小值,不是数字没有意义 |
select count(*) 员工数量, max(sal) 最高工资, min(sal) 最低工资 from emp;
分组聚合统计
除了聚合统计,MySQL 还支持在 select 中使用 group by 子句对指定列进行分组查询,group by 字句通常需要配合聚合函数使用。
select deptno, max(sal) 最高工资, min(sal) 最低工资 from emp group by deptno;
如何理解分组 (重要):
在上面的案例中,我们要求每个部门的平均工资与最高工作,然而 scott 中并没有为每一个部门单独 create 一个工资表,而只有一个 emp 表,里面包含了所有部门的员工信息,所以我们需要对 emp 表按照 deptno 进行分组。 按照 deptno 进行 group by 之后,一张物理上的 emp 表就在逻辑上被分为了三张子表,每张子表中员工的部门号是相同的;所以我们就可以 将分组理解为分表 – 这个分表不是真的将存储在数据库中的一张 emp 表分为了三张表,而是将 emp 分成了逻辑上的三张表。 那么现在,我们只需要分别对每一张子表进行聚合统计得到最高工资和平均工作即可;所以,通过 “分表”,我们就可以将分组查询简化理解为对分组得到的子表的查询,只需要在最后面添加 group by 子句即可。
注:在分组查询中,select 后面的列信息通常只能包含聚合函数以及出现在分组条件中的列。
现在我们用 “分表” 的思想来求一下每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资:
求每个部门每种岗位的平均工资与最低工资,肯定需要按部门和岗位进行分组,而分组就是分表,所以我们可以理解为对分组后得到的子表进行聚合统计查询平均工资和最低工资 –
select deptno, job, avg(sal), min(sal) from emp
,最后再加上group by deptno, job
即可。
select deptno, job, avg(sal) 平均工资, max(sal) 最高工资 from emp group by deptno, job;
having 条件筛选
having 用于和 group by 配合使用,对 group by 的结果进行过滤。
select deptno, avg(sal) 平均工资 from emp group by deptno having 平均工资 < 2000;
如何理解 where 和 having 的关系:
where 和 having 都是用于条件筛选的关键字,二者的区别在于 where 主要用于在查询一张表时对查询条件做筛选;而 having 主要用于在分组时对分组的结果进行筛选。其实把 having 当成 where 来用 MySQL 的语法也不会报错,但我们不建议这样做。
SQL 查询中各个关键字的执行先后顺序:
from > on > join > where > group by > with > having > select > distinct > order by > limit
select * from emp where (sal > 100 or job = 'MANAGER') and ename like 'J%';
select * from emp order by deptno asc, sal desc;
select ename, sal*12+ifnull(comm, 0) 年薪 from emp order by 年薪 desc;
select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp);
select avg(sal) 平均工资, max(sal)最高工资 from emp group by deptno;
select job, count(*) 雇员总数, avg(sal) 平均工资 from emp group by job;
上面我们讲解的 mysql 表的查询都是对一张表进行查询,但在实际开发中数据往往来自不同的表,所以我们需要进行多表查询。
笛卡尔积
笛卡尔积(Cartesian Product)是指在没有使用任何条件连接的情况下,将两个或多个表中的每一行与其他表中的每一行进行组合,从而得到一个包含所有可能组合的表。如下:
题目要求我们显示雇员名、雇员工资以及所在部门的名字,其中名、雇员工资都在 emp 表中,但是部门名字在 dept 表中,所以我们需要对 emp 和 dept 这两张表做笛卡尔积,然后再筛选掉不需要的行即可。
select ename, sal, dname from emp, dept where emp.deptno = dept.deptno;
select ename, sal, grade from emp, salgrade where sal between losal and hisal;
总结:其实多表查询本质上也是单表查询 – 对两张表笛卡尔积的结果 (单表) 进行条件筛选与查询。
子查询是指嵌入在其他 sql 语句中的 select 语句,也叫嵌套查询。
单行子查询是指嵌入在其他 sql 语句中的 select 语句的结果只有一行一列,即单个数据。
显示SMITH同一部门的员工一共分为两步:1. 找出SMITH所在的部门;2. 找出在此部门工作的员工。而第一步的结果是单个数据(一个员工只属于一个部门),这就是单行子查询。
select * from emp where deptno = (select deptno from emp where ename = 'SMITH');
单行子查询是指嵌入在其他 sql 语句中的 select 语句的结果有多行,但只有一列,即多个数据。
与多行子查询相关的关键字有三个:
select ename, job, sal, deptno from emp where job in (select job from emp where deptno = 10) and deptno != 10;
select ename, sal, deptno from emp where sal > all (select sal from emp where deptno = 30);
select ename, sal, deptno from emp where sal > any (select sal from emp where deptno = 30);
多列子查询是指嵌入在其他 sql 语句中的 select 语句的结果有多列 (不一定有多行)。多列子查询中也可以使用 in/all/any 关键字。
select ename from emp where (deptno, job) = (select deptno, job from emp where ename='SMITH') and ename <> 'SMITH';
对 mysql 表的理解
在前面分组聚合统计中我们提到,分组其实就是 “分表”,我们可以将分组的结果当成逻辑上的子表来看待,然后分组查询就简化为了对子表进行查询,而这其实就是最基础的表查询。
同样,我们也可以将 select 查询过程中的中间结果以及查询出来的最终结果都看作是逻辑上的表,那么我们自然也就可以将这个 “表” 放在 from 子句的后面了。
所以,我们可以认为 mysql 中一切皆表,任何表的查询其本质上都是单表查询,这和我们 Linux 中的一切皆文件很类似。
比如,我们要显示每个高于自己部门平均工资的员工的姓名、部门、工资、平均工资,我们可以一步步的来拆解这个查询:
查出每个部门的平均工资:
select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno;
将查询出来的 “deptno, avg_sal” 这个中间结果当成表,与 emp 表进行笛卡尔积,得到一张新的表:
select * from emp t1, (select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno) t2;
在这个大的表中找出是同一部门且工作高于部门平均工资 agv_sal 的员工的姓名、部门、工资以及部门的平均工资:
select t1.ename, t1.deptno, t1.sal, t2.avg_sal from emp t1, (select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno) t2 where t1.deptno = t2.deptno and t1.sal > t2.avg_sal;
查找每个部门工资最高的人的姓名、工资、部门、最高工资:
找出每个部门工资最高的人:
select deptno, max(sal) max_sal from emp group by deptno;
将这个表与 emp 表进行笛卡尔积:
select * from emp t1, (select deptno, max(sal) max_sal from emp group by deptno) t2;
在这个大表中找出同一部门且工资等于部门最高工资的员工的姓名、工资、部门以及部门的最高工资:
select t1.ename, t1.sal, t1.deptno, t2.max_sal from emp t1, (select deptno, max(sal) max_sal from emp group by deptno) t2 where t1.deptno = t2.deptno and t1.sal = t2.max_sal;
select t1.dname, t1.deptno, t1.loc, t2.peo_num from dept t1, (select deptno, count(*) peo_num from emp group by deptno) t2 where t1.deptno = t2.deptno;
在实际应用中,为了合并多个 select 的执行结果,可以使用集合操作符 union,union all。
union
union 操作符用于取得两个结果集的并集,当使用该操作符时,会自动去掉结果集中的重复行。
select * from emp where sal > 2500 union select * from emp where job = 'MANAGER';
union all
union all 操作符用于取得两个结果集的并集,当使用该操作符时,不会去掉结果集中的重复行。
select * from emp where sal > 2500 union all select * from emp where job = 'MANAGER';
自连接是指在同一张表上进行连接查询,即自己与自己做笛卡尔积。
select t2.empno, t2.ename from emp t1, emp t2 where t1.ename = 'FORD' and t2.empno = t1.mgr;
内连接实际上就是利用 where 子句对两种表形成的笛卡儿积进行筛选,我们前面学习的查询本质上也是内连接,内连接也是在开发过程中使用的最多的连接查询。
内连接语法如下:
select 字段 from 表1 inner join 表2 on 连接条件 and 其他条件;
select emp.ename, dept.dname from emp inner join dept on emp.deptno = dept.deptno and emp.ename = 'SMITH';
外连接分为左外连接和右外连接。
左外连接
左外连接是指左边表中的数据保持不变,右边表中的数据按照筛选条件过滤,记录不足的列使用 NULL 填充,然后将二者连接起来。
语法如下:
select 字段名 from 表名1 left join 表名2 on 连接条件
select dept.dname, emp.* from dept left join emp on dept.deptno = emp.deptno;
右外连接
右外连接是指右外表中的数据保持不变,右外表中的数据按照筛选条件过滤,记录不足的列使用 NULL 填充,然后将二者连接起来。
语法如下:
select 字段名 from 表名1 right join 表名2 on 连接条件
注:其实左外连接完全可以实现右外连接的效果 – 将左右两张表的顺序交换即可。
select dept.dname, emp.* from emp right join dept on dept.deptno = emp.deptno;