一，select基础查

select语句的两种格式：

1. select 算术表达式(函数) ：进行运算
2. select 参数 from table：进行表查询

1，select进行运算

SELECT 100+3 加法运算100*3 乘法运算

2，select表查询

参数：

1. *：所有字段
2. 字段名
3. 函数数
4. 算术表达式

例：查询指定的id和type字段，并将两个字段相加且取一个加法运算的别名

SELECT `id`,`type`,`id`+`type` 加法运算 FROM songs;

二，列的别名

别名顾名思义就是重命名一个列

• 便于技术
• 紧跟列名，也可以在列名和别名之间加入关键字AS，别名可以使用双引号，以便在别名中包含空格或特殊字符区分开来

注：建议别名简短，见名知意，AS一般省略，在书写时用空格代替

例：

SELECT `name` "歌曲名称",`singer` AS "歌手名称" FROM songs;

三，数据去重

数据去重使用DISTINCT关键字进行去重

DISTINCT有两种方式：

• 单列去重查询
• 多列去重查询

1，单列去重查询：

SELECT DISTINCT `type` FROM songs; #对类型进行去重

2，多列去重查询

多列去重有两种情况：

1. SELECT DISTINCT `字段1` ,`字段2` FROM ……：这个是对两个字段都进行去重
2. SELECT  `字段1` ,DISTINCT `字段2` FROM ……：这个是只对字段2进行去重，字段一没有进行去重

例：

① 对name和type字段进行全部去重

SELECT DISTINCT `type`,`name` FROM songs;

② 对type字段进行去重，name不去重

SELECT `type`,DISTINCT `name` FROM songs;

注：多列去重在查询中一般是没有啥意义的，去重多用于单列子查询中

四，where数据的过滤

语法：

SELECT 字段1,字段2 …… FROM 表名 WHERE 过滤条件

• 使用WHERE子句，将不满足条件的行过滤掉
• WHERE子句紧随FROM子句

例：查询type值大于13

SELECT * FROM songs WHERE `type`>13;

二，分页和排序查询

一，排序查询

MySQL使用ORDER BY进行排序：

• ASC(ascent)：升序(默认)
• DESC(descent)：降序

注：Order和where一起使用，order在where后面

1，单列排序

#降序
SELECT * FROM users_resulttable ORDER BY imdbId DESC;

2，与WHERE配合使用

#HWERE和ORDER一起使用，ORDER必须在WHERE后面
SELECT * FROM users_resulttable WHERE rating IN(4.0) ORDER BY imdbId;

3，ORDER使用别名进行排序

SELECT userId ID,imdbId IM,rating RAT FROM users_resulttable ORDER BY IM DESC;

在WHERE是不能使用别名的，因为一个SELECT查询语句最先执行就是WHERE条件判断，在执行SELECT，最后才进行ORDER，所以在WHERE使用别名是读取不到的

4，多级排序

格式：ORDER BY 字段一，字段二……

先按照字段一进行排序，排序完成之后，在将同一个字段一中的字段二进行排序

注：在进行多列排序的时候，首先排序的第一列必须有相同的列值，才会对第二列进行排序，如果第一列数据中的所有值都是唯一的，将不再对第二列表进行排序

例：
SELECT * FROM users_resulttable ORDER BY rating,imdbId DESC;

二，分页查询

一，分页的使用

分页每次查询只显示一段数据，在应用的很多场景中使用，MySQL提供了Limit进行分页查询

• 格式：LIMIT 位置偏移量 , 数据条数
• 公式：LIMIT (pageNo-1) * pageSize, pageSize

pageNo表示第几页

使用分页的优点：约束返回结果的数量可以减少数据表的网络传输量，也可以提升查询效率，如果我们知道返回结果只有1条，就可以可以使用LIMIT 1，告诉SELECT语句只需要返回一条记录即可，这样的好处就是SELECT不需要扫描全部的表字段，只需要检索到一条符合条件的记录返回即可

1，简单的分页查询

SELECT * FROM users_resulttable LIMIT 0,10;#查询第一页，一页十条数据
SELECT * FROM users_resulttable LIMIT 10,10;#查询第二页，一页十条数据

2，分页与WHERE,ORDER一起使用

使用时的顺序：

1. WHERE
2. ORDER
3. LIMIT(放在最后面)

SELECT * FROM users_resulttable WHERE rating IN(4.0) ORDER BY imdbId LIMIT 0,5;

3，特殊格式

格式：LIMIT 数据条数 

注：偏移量省略默认就为0

例：

#偏移量为0
SELECT * FROM users_resulttable LIMIT 3;

在MySQL8.0提供了"LIMIT 条数 OFFSET 偏移量"的格式

例：

SELECT * FROM users_resulttable LIMIT 3 OFFSET 1;
#等价于
SELECT * FROM users_resulttable LIMIT 1,3;

二，分页拓展

  在不同的DBMS中使用的关键字可能不同，在MySQL，PostgreSQL，MariaDB和SQLite中使用LIMIT关键字，而且都需要放在SELECT的最后面

1，如果是SQL Server和Access，需要使用TOP关键字，比如：

SELECT TOP 5 name,hp_max FROM heros;

2，如果是DB2，使用FETCH FIRST 5 ROWS ONLY关键字：

SELECT name,hp_max FROM heros FETCH FIRST 5 ROWS ONLY；

3，如果是Oracle，需要基于ROWNUM来统计计数（rownum为隐藏字段用于分页）

SELECT rownum,last_name,salary FROM employees WHERE rownum < 5;

三，分组查询

一，GROUP的使用

分组顾名思义就是将表按照字段进行分组

案例：现在有一个图书表，它有两个分类 ① 所属的馆类 ② 所属馆中的类别 

① 查询每一个馆的图书数量(单字段分组)

SELECT category,COUNT(bookname) FROM test GROUP BY category;

② 查询每一个馆中每一类书籍的的数量(多字段分组)

SELECT category,category_class,COUNT(bookname) FROM test GROUP BY category,category_class;
#category和category_class可以掉换位置，因为在同一类别的书必然在同一馆中
SELECT category,category_class,COUNT(bookname) FROM test GROUP BY category_class,category;

1，常出现的错误：SELECT中出现非函数的字段没有在Group声明中

#category_class字段是category的子集但没有在GROUP BY声明中，所以一个结果会出现一个结果覆盖了其他
SELECT category,category_class,COUNT(bookname) FROM test GROUP BY category;

2，WITH ROLLUP的使用

GROUP BY + WITH ROLLUP作用：在查询出分组信息之后增加一条记录，该记录计算查询出所有记录的总和，即统计记录数量

SELECT category,COUNT(bookname) FROM test GROUP BY category WITH ROLLUP;

总结GROUP BY的几个注意事项：

• SELECT中出现非函数的字段必须声明在Group By中
• GROUP BY声明在FROM后面，WHERE后面，ORDER BY前面，LIMIT前面
• 当使用WITH ROLLUP时，不能同时使用ORDER BY进行结果排序，它们互相冲突

二，HAVING分组过滤

一，HAVING的使用 

HAVING的作用：对GROUP BY分组后的数据进行进行条件过滤

例1：查询每个图书类别中，单书的最大售价，并且这个最大售价大于50

分析：

• 图书类别需要分组
• 每一个类别需要找到最大单书售价，需要使用MAX()聚合函数找到最大值
• 最大值要大于50，需要在分组后的MAX()数据进行统计过滤

SELECT category_class,MAX(money) FROM test GROUP BY category_class HAVING MAX(money)>50;

HAVING可以作为过滤统计，WHERE在使用中也是进行条件筛选，那么是否可以使用WHERE替代HAVING

例2：查询要求和例1一样，使用WHERE取代HAVING

SELECT category_class,MAX(money) FROM test WHERE MAX(money)>50 GROUP BY category_class;

原因：

• WHERE在GROUP前面执行，WHERE的输出作为GROUP分组的输入
• WHERE使用了聚合函数，聚合函数的特性是多个输入,一个输出，单输出GROUP是没有办法分组的

二，WHERE和HAVING的对比

主要区别：

• 执行优先级不同：where在分组之前进行过滤，不满足where条件就不会参与分组，而having是分组之后对结果进行过滤
• 判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以使用聚合函数

开发中的选择：WHERE和HAVING的使用不是排斥的，我们可以在一个查询里面同时使用WHERE和HAVING

• 普通条件过滤使用WHERE
• 包含分组和聚合函数的条件滤使用HAVING

这样在即利用了WHERE条件的高效性，又发挥了HAVING可以使用包含分组聚合函数的优点，弥补了WHERE的短板

四，SELET的执行过程

一，SELECT语句的完整结构

SQL92版本的完整结构：

SELECT ……,……,……(存在聚合函数)
FROM ……,……,…
WHERE 多表连接条件 AND 不包含聚合函数的过滤条件
GROUP BY  ……,……,…
ORDER BY ……,……,…… [ASC/DESC]
LIMIT ……,……

SQL99版本的完整结构：

SELECT ……,……,……(存在聚合函数)
FROM ……,……,……
[LEFT/RIGTH] JOIN …… ON 多表连接条件 
WHERE 不包含聚合函数的过滤条件
GROUP BY  ……,……,…… 
ORDER BY ……,……,…… [ASC/DESC]
LIMIT ……,……

二，SELECT的执行过程

执行过程：① FROM --> ② ON --> ③ [LEFT,RIGHT] JOIN --> ④ WHERE --> ⑤ GROUP BY --> ⑥ HAVING -->⑦ SELECT --> ⑧ ORDER BY --> ⑨ LIMIT

在一个完整的执行过程中会产生很多的虚拟表，通过虚拟表进行下一阶段的操作

① SELECT是先执行FROM这一步，在这个阶段如果是多表联查，还会经历下面几个步骤：

1. 首先先通过CROSS JOIN求笛卡尔积，相当于得到虚拟表vt(virtual table) 1-1
2. 通过ON进行筛选，在虚拟表vt1-1的基础上进行筛选，得到虚拟表vt1-2
3. 添加外部行，如果我们使用的是左连接，右连接或者全连接就会涉及到外部行，也就是在虚拟表vt1-2的基础上增加外部行，得到虚拟表vt1-3

如果操作的是两张以上的表则重复上面的步骤，直到所有表都被处理完成为止，这个过程得到的是我们的原始数据

② 当我们拿到查询的数据表原始数据，也就得到了vt1-3，就可以在此基础上再进行WHERE阶段，在这个阶段中，会根据vt1-3表的结果进行筛选过滤，得到虚拟表vt2

③ 然后进入第⑤和第⑥步，也就是GROUP和HAVING阶段，在这个阶段实际上是在虚拟表v2的基础上进行分组得到单个或者多个vt3表，在vt3表中再进行HAVING条件过滤得到vt4表

④ 当完成所有条件筛选之后，就进行筛选表中的字段，也就是进入了SELECT和DISTINCT阶段

• 首先再SELECT阶段提取想要的字段，得到中间虚拟表vt5
• 然后再进入DISTINCT阶段进行字段去重，得到虚拟表vt6

⑤ 提取到想要的字段之后，就可以按照指定的字段进行排序，也就是ORDER BY阶段，得到虚拟表vt7

⑥ 最后在vt7表的基础上去重指定行的记录，进入LIMIT阶段，得到最终结果vt8

在具体的select查询中，不一定都使用了所有关键字，如果没有相应的阶段就省略