详解MySQL第二篇—DML语句

VALUES (record1_value1, record1_value2,……record1_valuesn), (record2_value1, record2_value2,……record2_valuesn), …… (recordn_value1, recordn_value2,……recordn_valuesn) ;

可以看出，每条记录之间都用逗号进行了分隔。

下面的例子中，对表 dept 一次插入两条记录：mysql> insert into dept values(5,’dept5′),(6,’dept6′);

这个特性可以使得 MySQL 在插入大量记录时，节省很多的网络开销，大大提高插入效率。

2．更新记录

对于表里的记录值，可以通过 update 命令进行更改，语法如下：

UPDATE tablename SET field1=value1，field2.=value2，……fieldn=valuen [WHERE CONDITION]

例如，将表 emp 中 ename 为“lisa”的薪水（sal）从 3000 更改为 4000：

mysql> update emp set sal=4000 where ename=’lisa’;

在 MySQL 中，update 命令可以同时更新多个表中数据，语法如下：

UPDATE t1,t2…tn set t1.field1=expr1,tn.fieldn=exprn [WHERE CONDITION]

在下例中，同时更新表 emp 中的字段 sal 和表 dept 中的字段 deptname：

mysql> update emp a,dept b set a.sal=a.sal*b.deptno,b.deptname=a.ename where a.deptno=b.deptno;

自此，两个表的数据同时进行了更新。

注意：多表更新的语法更多地用在了根据一个表的字段，来动态的更新另外一个表的字段

3．删除记录

如果记录不再需要，可以用 delete 命令进行删除，语法如下：DELETE FROM tablename [WHERE CONDITION]

例如，在 emp 中将 ename 为‘dony’的记录全部删除，命令如下：mysql> delete from emp where ename=’dony’;

在 MySQL 中可以一次删除多个表的数据，语法如下：DELETE t1,t2…tn FROM t1,t2…tn [WHERE CONDITION]

注意：如果 from 后面的表名用别名，则 delete 后面的也要用相应的别名，否则会提示语法错误。

在下例中，将表 emp 和 dept 中 deptno 为 3 的记录同时都删除：

mysql> delete a,b from emp a,dept b where a.deptno=b.deptno and a.deptno=3;

注意：不管是单表还是多表，不加 where 条件将会把表的所有记录删除，所以操作时一定要小心。

4．查询记录（重点）

数据插入到数据库中后，就可以用 SELECT 命令进行各种各样的查询，使得输出的结果符合我们的要求。由于 SELECT 的语法很复杂，所有这里只介绍最基本的语法：SELECT * FROM tablename [WHERE CONDITION]

查询最简单的方式是将记录全部选出，在下面的例子中，将表 emp 中的记录全部查询出来：mysql> select * from emp;

其中“*”表示要将所有的记录都选出来，也可以用逗号分割的所有字段来代替。“*”的好处是当需要查询所有字段信息时候，查询语句很简单，但是要只查询部分字段的时候，必须要将字段一个一个列出来。

上例中已经介绍了查询全部记录的语法，但是在实际应用中，用户还会遇到各种各样的查询要求，下面将分别介绍。

（1）查询不重复的记录。

有时需要将表中的记录去掉重复后显示出来，可以用 distinct 关键字来实现：

mysql> select ename,hiredate,sal,deptno from emp;

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

+--------+------------+---------+--------+ | ename | hiredate | sal | deptno | +--------+------------+---------+--------+ | zzx | 2000-01-01 | 2000.00 | 1 | | lisa | 2003-02-01 | 4000.00 | 2 | | bjguan | 2004-04-02 | 5000.00 | 1 | +--------+------------+---------+--------+ 3 rows in set (0.00 sec) mysql> select distinct deptno from emp; +--------+ | deptno | +--------+ | 1 | | 2 | +--------+ 2 rows in set (0.00 sec)

（2）条件查询。

在很多情况下，用户并不需要查询所有的记录，而只是需要根据限定条件来查询一部分数据，用 where 关键字可以来实现这样的操作。

例如，需要查询所有 deptno 为 1 的记录：mysql> select * from emp where deptno=1;

结果集中将符合条件的记录列出来。上面的例子中，where 后面的条件是一个字段的‘=’比较，除了‘=’外，还可以使用>、<、>=、<=、!=等比较运算符；多个条件之间还可以使用 or、and 等逻辑运算符进行多条件联合查询，运算符会在以后章节中详细讲解。

以下是一个使用多字段条件查询的例子：mysql> select * from emp where deptno=1 and sal<3000;

（3）排序和限制。

我们经常会有这样的需求，取出按照某个字段进行排序后的记录结果集，这就用到了数据库的排序操作，用关键字 ORDER BY 来实现，语法如下：SELECT * FROM tablename [WHERE CONDITION] [ORDER BY field1 [DESC|ASC] ， field2

[DESC|ASC]，……fieldn [DESC|ASC]]

其中，DESC 和 ASC 是排序顺序关键字，DESC 表示按照字段进行降序排列，ASC 则表示升序排列，如果不写此关键字默认是升序排列。ORDER BY 后面可以跟多个不同的排序字段，并且每个排序字段可以有不同的排序顺序。

例如，把 emp 表中的记录按照工资高低进行显示：mysql> select * from emp order by sal;

如果排序字段的值一样，则值相同的字段按照第二个排序字段进行排序，以此类推。如果只有一个排序字段，则这些字段相同的记录将会无序排列。对于排序后的记录，如果希望只显示一部分，而不是全部，这时，就可以使用 LIMIT 关键字来实现，LIMIT 的语法如下：SELECT ……[LIMIT offset_start,row_count]

其中 offset_start 表示记录的起始偏移量，row_count 表示显示的行数。

在默认情况下，起始偏移量为 0，只需要写记录行数就可以，这时候，显示的实际就是前 n条记录，看下面例子：

例如，显示 emp 表中按照 sal 排序后的前 3 条记录：mysql> select * from emp order by sal limit 3;

如果要显示 emp 表中按照 sal 排序后从第二条记录开始，显示 3 条记录：mysql> select * from emp order by sal limit 1,3;

注意：如果limit后面只有一个数字的时候指的是显示的行数。limit 经常和 order by 一起配合使用来进行记录的分页显示。

注意：limit 属于 MySQL 扩展 SQL92 后的语法，在其他数据库上并不能通用，与SQL中TOP关键字类似。

（4）聚合。

很多情况下，我们需要进行一些汇总操作，比如统计整个公司的人数或者统计每个部门的人数，这个时候就要用到 SQL 的聚合操作。聚合操作的语法如下：

 

1 2 3 4 5 6

SELECT [field1,field2,……fieldn] fun_name FROM tablename [WHERE where_contition] [GROUP BY field1,field2,……fieldn [WITH ROLLUP]] [HAVING where_contition]

对其参数进行以下说明。

fun_name 表示要做的聚合操作，也就是聚合函数，常用的有 sum（求和）、count(*)（记录数）、max（最大值）、min（最小值）。

GROUP BY 关键字表示要进行分类聚合的字段，比如要按照部门分类统计员工数量，部门就应该写在 group by 后面。

WITH ROLLUP 是可选语法，表明是否对分类聚合后的结果进行再汇总。

HAVING 关键字表示对分类后的结果再进行条件的过滤。

注意：having 和 where 的区别在于 having 是对聚合后的结果进行条件的过滤，而 where 是在聚合前就对记录进行过滤，如果逻辑允许，我们尽可能用 where 先过滤记录，这样因为结果集减小，将对聚合的效率大大提高，最后再根据逻辑看是否用 having 进行再过滤。

emp表中的记录：

 

1 2 3 4 5 6 7 8

+--------+------------+---------+--------+ | ename | hiredate | sal | deptno | +--------+------------+---------+--------+ | bjguan | 2004-04-02 | 5000.00 | 1 | | zzx | 2000-01-01 | 2000.00 | 1 | | lisa | 2003-02-01 | 4000.00 | 2 | | bzshen | 2005-04-01 | 4000.00 | 3 | +--------+------------+---------+--------+

例如，要 emp 表中统计公司的总人数：mysql> select count(1) from emp;

 

1 2 3 4 5 6

+----------+ | count(1) | +----------+ | 4 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec)

在此基础上，要统计各个部门的人数：mysql> select deptno,count(1) from emp group by deptno;

 

1 2 3 4 5 6 7 8

+--------+----------+ | deptno | count(1) | +--------+----------+ | 1 | 2 | | 2 | 1 | | 3 | 1 | +--------+----------+ 3 rows in set (0.00 sec)

更细一些，既要统计各部门人数，又要统计总人数：mysql> select deptno,count(1) from emp group by deptno with rollup;

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9

+--------+----------+ | deptno | count(1) | +--------+----------+ | 1 | 2 | | 2 | 1 | | 3 | 1 | | NULL | 4 | +--------+----------+ 4 rows in set (0.00 sec)

统计人数大于 1 人的部门：mysql> select deptno,count(1) from emp group by deptno having count(1)>1;

 

1 2 3 4 5 6

+--------+----------+ | deptno | count(1) | +--------+----------+ | 1 | 2 | +--------+----------+ 1 row in set (0.00 sec)

最后统计公司所有员工的薪水总额、最高和最低薪水：mysql> select * from emp;

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

+--------+------------+---------+--------+ | ename | hiredate | sal | deptno | +--------+------------+---------+--------+ | zzx | 2000-01-01 | 100.00 | 1 | | lisa | 2003-02-01 | 400.00 | 2 | | bjguan | 2004-04-02 | 100.00 | 1 | | dony | 2005-02-05 | 2000.00 | 3 | +--------+------------+---------+--------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> select sum(sal),max(sal),min(sal) from emp; +----------+----------+----------+ | sum(sal) | max(sal) | min(sal) | +----------+----------+----------+ | 2600.00 | 2000.00 | 100.00 | +----------+----------+----------+ 1 row in set (0.00 sec)

（5）表连接。

当需要同时显示多个表中的字段时，就可以用表连接来实现这样的功能。从大类上分，表连接分为内连接和外连接，它们之间的最主要区别是內连接仅选出两张表中互相匹配的记录，而外连接会选出其他不匹配的记录。我们最常用的是内连接。

例如，查询出所有雇员的名字和所在部门名称，因为雇员名称和部门分别存放在表 emp 和dept 中，因此，需要使用表连接来进行查询：mysql> select ename,deptname from emp,dept where emp.deptno=dept.deptno;

 

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9

+--------+----------+ | ename | deptname | +--------+----------+ | zzx | tech | | lisa | sale | | bjguan | tech | | bzshen | hr | +--------+----------+ 4 rows in set (0.00 sec)

外连接有分为左连接和右连接，具体定义如下。

 左连接：包含所有的左边表中的记录甚至是右边表中没有和它匹配的记录

 右连接：包含所有的右边表中的记录甚至是左边表中没有和它匹配的记录

例如，查询 emp 中所有用户名和所在部门名称：

mysql> select ename,deptname from emp left join dept on emp.deptno=dept.deptno;

比较这个查询和上例中的查询，都是查询用户名和部门名，两者的区别在于本例中列出了所有的用户名，即使有的用户名（dony）并不存在合法的部门名称（部门号为 4，在 dept 中没有这个部门）；而上例中仅仅列出了存在合法部门的用户名和部门名称。右连接和左连接类似，两者之间可以互相转化，例如，上面的例子可以改写为如下的右连接：

mysql> select ename,deptname from dept right join emp on dept.deptno=emp.deptno;

 

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

+--------+----------+ | ename | deptname | +--------+----------+ | zzx | tech | | lisa | sale | | bjguan | tech | | bzshen | hr | | dony | | +--------+----------+ 5 rows in set (0.00 sec)

 

（6）子查询。

某些情况下，当我们查询的时候，需要的条件是另外一个 select 语句的结果，这个时候，就要用到子查询。用于子查询的关键字主要包括 in、not in、=、!=、exists、not exists 等。

例如，从 emp 表中查询出所有部门在 dept 表中的所有记录：

mysql> select * from emp where deptno in(select deptno from dept);

如果子查询记录数唯一，还可以用=代替 in：mysql> select * from emp where deptno = (select deptno from dept);

ERROR 1242 (21000): Subquery returns more than 1 row

mysql> select * from emp where deptno = (select deptno from dept limit 1);

 

 

1 2 3 4 5 6 7

+--------+------------+---------+--------+ | ename | hiredate | sal | deptno | +--------+------------+---------+--------+ | zzx | 2000-01-01 | 2000.00 | 1 | | bjguan | 2004-04-02 | 5000.00 | 1 | +--------+------------+---------+--------+ 2 rows in set (0.00 sec)

 

某些情况下，子查询可以转化为表连接，例如：mysql> select * from emp where deptno in(select deptno from dept);

 

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9

+--------+------------+---------+--------+ | ename | hiredate | sal | deptno | +--------+------------+---------+--------+ | zzx | 2000-01-01 | 2000.00 | 1 | | lisa | 2003-02-01 | 4000.00 | 2 | | bjguan | 2004-04-02 | 5000.00 | 1 | | bzshen | 2005-04-01 | 4000.00 | 3 | +--------+------------+---------+--------+ 4 rows in set (0.00 sec)

转换为表连接后：mysql> select emp.* from emp ,dept where emp.deptno=dept.deptno;

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9

+--------+------------+---------+--------+ | ename | hiredate | sal | deptno | +--------+------------+---------+--------+ | zzx | 2000-01-01 | 2000.00 | 1 | | lisa | 2003-02-01 | 4000.00 | 2 | | bjguan | 2004-04-02 | 5000.00 | 1 | | bzshen | 2005-04-01 | 4000.00 | 3 | +--------+------------+---------+--------+ 4 rows in set (0.00 sec)

注意：子查询和表连接之间的转换主要应用在两个方面：MySQL 4.1 以前的版本不支持子查询，需要用表连接来实现子查询的功能 表连接在很多情况下用于优化子查询

（7）记录联合。

我们经常会碰到这样的应用，将两个表的数据按照一定的查询条件查询出来后，将结果合并到一起显示出来，这个时候，就需要用 union 和 union all 关键字来实现这样的功能，具体语法如下：

 

 

1 2 3 4 5 6

SELECT * FROM t1 UNION|UNION ALL SELECT * FROM t2 …… UNION|UNION ALL SELECT * FROM tn;

UNION 和 UNION ALL 的主要区别是 UNION ALL 是把结果集直接合并在一起，而 UNION 是将UNION ALL 后的结果进行一次 DISTINCT，去除重复记录后的结果。来看下面例子，将 emp 和 dept 表中的部门编号的集合显示出来：

          MySQL  

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47

mysql> select * from emp; +--------+------------+---------+--------+ | ename | hiredate | sal | deptno | +--------+------------+---------+--------+ | zzx | 2000-01-01 | 100.00 | 1 | | lisa | 2003-02-01 | 400.00 | 2 | | bjguan | 2004-04-02 | 100.00 | 1 | | dony | 2005-02-05 | 2000.00 | 4 | +--------+------------+---------+--------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> select * from dept; +--------+----------+ | deptno | deptname | +--------+----------+ | 1 | tech | | 2 | sale | | 5 | fin | +-------+----------+ 3 rows in set (0.00 sec) mysql> select deptno from emp -> union all -> select deptno from dept; +--------+ | deptno | +--------+ | 1 | | 2 | | 1 | | 4 | | 1 | | 2 | | 5 | +--------+ 7 rows in set (0.00 sec) 如果希望将结果去掉重复记录后显示： mysql> select deptno from emp -> union -> select deptno from dept; +--------+ | deptno | +--------+ | 1 | | 2 | | 4 | | 5 | +--------+ 4 rows in set (0.00 sec)

 

详解MySQL第二篇—DML语句

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