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into userInfo(id,name,sex,score)values(8,‘司马懿‘,‘男‘,14)；

结果（注意：没有添加的信息默认为Null）：

insert 用法小总结：

1) 后面的字段如果是字符串,一定要用单引号

2) 可以这样写

insert into userInfo(name)values(‘曹植‘);

//前提是别的字段可以为null的情况下

3) 这里的id,在创建表的时候,用的是自增id,实际上是可以不提供的(正常来说,就不该提供)。如果要手工提供,一定要大于当前数据中的最大ID。

4) 字段列表可以省略

insert into userInfo values(9,‘司空‘,‘男‘,3,‘2017-07-24 14:16:02‘);

//略写的要求是，不能有空缺项,例如，我下面的写法就不能通过

insert into userInfo values(9,‘司空‘,‘男‘,3);

二、数据更新（update 语句）

1.更新一个列

update userInfo set name=‘司马光‘  ---后面没有条件，表示全部更新

2.更新多个列

update userInfo set name=‘张春华‘,sex=‘女‘,score=20 where id=2

3.更新一部分数据

update userInfo set name=‘张春华2‘,sex=‘女‘,score=12 where id>7

小总结：Where中可以使用的其他逻辑运算符：or、and、not、<、>、>=、<=、!=（或<>）等。

【注意：最后一个逗号，不能加】

三、数据删除（delete 语句）

删除表中全部数据

delete from userInfo --不能写成 delete * from userInfo

注意：delete只是删除数据，表结构还在。这一点和 drop table 不一样。

delete 也可以和 where 子句一起用

delete from userInfo where name=‘张春华‘
select * from userInfo 

回忆： truncate table  快速删除,主键重新开始

四、数据查询（select 语句）

嗯，首先执行代码，创建测试用的表和添加测试数据，如下：

CREATE TABLE F_Employee (FNumber VARCHAR(20),FName VARCHAR(20),FAge INT,FSalary NUMERIC(10,2),PRIMARY KEY (FNumber));
            INSERT INTO F_Employee(FNumber,FName,FAge,FSalary) VALUES(‘DEV001‘,‘Java‘,25,8300);
            INSERT INTO F_Employee(FNumber,FName,FAge,FSalary) VALUES(‘DEV002‘,‘php‘,28,6300.80);
            INSERT INTO F_Employee(FNumber,FName,FAge,FSalary) VALUES(‘SALES001‘,‘C++‘,23,5000);
            INSERT INTO F_Employee(FNumber,FName,FAge,FSalary) VALUES(‘SALES002‘,‘C#‘,28,6200);
            INSERT INTO F_Employee(FNumber,FName,FAge,FSalary) VALUES(‘SALES003‘,‘.net‘,22,5200);
select * from F_Employee

（一）简单的数据检索

1.简单的数据检索 ：

SELECT * FROM F_Employee

2.只检索需要的列 ：

SELECT FNumber FROM F_Employee 

SELECT FName,FAge FROM F_Employee

3.列别名:

SELECT FNumber AS 编号,FName AS userName,FAge AS Age111 FROM F_Employee 

4.使用where检索符合条件的数据：

SELECT FName FROM F_Employee WHERE FSalary>6000

5.可以检索和表无关的数据，例如

select 9 ---输出结果是9
select 9+90 ---输出结果是99
select 9 as result-----输出结果是以result为名，9为数据的一列表
select now() ---取当前日期 mysql函数

（二）聚合函数

SQL聚合函数：MAX（最大值）、MIN（最小值）、AVG （平均值）、SUM （和）、COUNT（数量）

大于25岁的员工的最高工资 ：

select MAX(FSalary) FROM F_Employee WHERE FAge>23

最低工资和最高工资：

SELECT MIN(FSalary),MAX(FSalary) FROM  F_Employee 

利用count 查询条数：

select count(*) from T_Employee  --查询条数
select count(1) from T_Employee  --查询的也是条数,如果不加查询条件,和数据是不是null无关

（三）数据排序

ORDER BY子句：

位于SELECT语句的末尾，它允许指定按照一个列或者多个列进行排序，可以指定排序方式 。升ASC（ 默认），降 DESC。
比如：按照年龄升序排序所有员工信息的列表：

 select  * from F_Employee order by FAge 

比如，按照年龄从大到小排序（如果年龄相同则按照工资从大到小排序）

新添加两行年龄与上面有重叠的数据，如下执行

INSERT INTO F_Employee(FNumber,FName,FAge,FSalary) VALUES(‘DEV003‘,‘Spring‘,28,8300);
INSERT INTO F_Employee(FNumber,FName,FAge,FSalary) VALUES(‘SALES004‘,‘SQL‘,23,9000);
select *from F_Employee
SELECT * FROM  F_Employee ORDER BY FAge DESC,FSalary DESC

注意：ORDER BY子句要放到WHERE子句之后 ：

select * From F_Employee where Fage>23 order by Fage DESC ,FSalary desc

（四）通配符过滤

1.like：单字符匹配的通配符为半角下划线“_”，它匹配单个出现的字符。

例:以任意字符开头，剩余部分为“erry” ：

SELECT * FROM T_Employee WHERE FName LIKE ‘_erry‘ 

2.多字符匹配的通配符为半角百分号“%”，它匹配任意次数（零或多个）出现的任意字符。

例:“k%”匹配以“k”开头、任意长度的字符串。

例: 检索姓名中包含字母“n”的员工信息 ：

SELECT * FROM T_Employee WHERE FName LIKE ‘%n%‘

另外，

[ ]括号中所指定范围内的一个字符

 C Like ‘9W0[1-2]‘

[^]不在括号中所指定范围内的一个字符

D Like ‘%[A-D][^1-2]‘

（五）空值处理

数据库中，一个列如果没有指定值，那么值就为null，这个null和JAVA中的null不同，数据库中的null表示“不知道”，而不是表示没有。因此select null+1结果是null，因为“不知道”加1的结果还是“不知道”。

select count(*) from F_Employee where FName = null  ---0  千万注意,查询null值一定不能用 =

select count(*) from F_Employee where FName !=null ---0

SQL 中使用 is 来判断 null

INSERT INTO F_Employee(FNumber,FName,FAge,FSalary) VALUES(‘DEV004‘,null,30,4300);
INSERT INTO F_Employee(FNumber,FName,FAge,FSalary) VALUES(‘SALES005‘,null,32,1200);
select * from F_Employee where FName is null

select * from F_Employee where FName is not null 

（六）多值匹配

select * from F_Employee where fage in (23,25,27)
 --上面的等效于 
select * from F_Employee where fage= 23 or fage=25 or fage=27

另外，

---范围值：
SELECT * FROM F_Employee WHERE FAGE>=23 AND FAGE <=27

（七）数据分组（group by）

select fage,count(*) from F_Employee group by fage

注意：

1.count(*) 是个聚合函数,它是指对分组后的每一组都要进行这样的操作。

2.GROUP BY子句必须放到WHERE语句的之。

3.没有出现在GROUP BY子句中的列是不能放到SELECT语句后的列名列表中的 （聚合函数中除外）。

错误：SELECT FAge,FSalary FROM T_Employee GROUP BY FAge

正确：SELECT FAge,AVG(FSalary) FROM T_Employee GROUP BY FAge

select Age Max(工资),count(*) from 员工表 group by age //这样可以,取一组的最大工资

select age ,name ,count(*) from 员工表 group by age //这样不可以,name不应该在这里出现

（八）Having语句

对分组后的数据进行过滤，不能用where 必须用 having，它必须用在group by 之后。

SELECT FAge,COUNT(*) as 人数 FROM F_Employee   GROUP BY FAge HAVING COUNT(*)>1 

注意：Having中不能使用未参与分组的列，Having不能替代where。作用不一样，Having是对组进行过滤。

实际会遇到的代码，可以练习一下思维：

select 身份证号,count(*)  from F_Employee group by 身份证号 having count(*) >1

（九）限制结果集行数

原数据（select * from  F_Employee）

 

1.limit

select * from F_employee limit 2  --只查前两条

下面的输出结果要注意一下：

select * from F_employee limit 2,4     --可以理解为从0开始的座标,是第三条，4代表4条

临时有时，晚上继续。。。。

 

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