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掌握30个实例就能完全掌握SQL!

来源:51cto

时间:2023-02-17 16:13:55 358浏览 收藏

来到golang学习网的大家,相信都是编程学习爱好者,希望在这里学习数据库相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《掌握30个实例就能完全掌握SQL!》,介绍一下数据库、SQL、编程语言,希望对大家的知识积累有所帮助,助力实战开发!

SQL是一种编程语言,用于管理以表格形式(即表)存储在关系数据库中的数据。

关系数据库由多个相互关联的表组成。表之间的关系是在共享列的意义上形成的。

有许多不同的关系数据库管理系统(例如MySQL,PostgreSQL,SQL  Server)。他们采用的SQL语法可能略有不同。但是,两者之间的差别很小,因此,如果您学习如何使用一种,则可以轻松切换到另一种。

在本文中,我们将介绍30个示例,这些示例涉及SQL的以下操作:

  1. 创建数据库和表

  2. 将数据插入表

  3. 从表中删除数据

  4. 更新表格

  5. 使用各种选择语句查询表

在您的计算机或云中有许多使用SQL的替代方法。我目前正在通过终端在Linux计算机上使用MySQL。另一个常用的替代方法是安装MySQL  Workbench。

实例1

我们首先从终端连接到MySQL服务器并创建一个数据库。

  1. ~$ sudo mysql -u root 

我们将被提示输入密码。现在,我们已连接到计算机中的MySQL服务器。

以下命令创建一个名为"零售"的数据库。

  1. mysql> create database retail; 

  2. mysql> use retail; 

我们不在尚未包含任何表的零售数据库中。

实例2

我们将首先使用create table命令创建一个名为" customer"的表。

  1. mysql> create table customer ( 

  2.  -> cust_id int primary key, 

  3.  -> age int, 

  4.  -> location varchar(20), 

  5.  -> gender varchar(20) 

  6.  -> ); 

我们在括号内定义列的名称和关联的数据类型。将cust_id列指定为主键。

主键是唯一标识每一行的列。就像熊猫数据框的索引一样。

实例3

我们将创建第二个表,称为"订单"。

  1. mysql> create table orders ( 

  2.  -> order_id int primary key, 

  3.  -> date date, 

  4.  -> amount decimal(5,2), 

  5.  -> cust_id int, 

  6.  -> foreign key (cust_id) references customer(cust_id) 

  7.  -> on delete cascade 

  8.  -> ); 

在一开始,我们提到关系表通过共享列相互关联。关联两个表的列是外键。

外键是将表与另一个表相关联的东西。外键包含另一个表的主键。

订单表中的cust_id列是外键,并将订单表与客户表相关。我们在创建表时指定此条件。

在最后一行,我们用"在删除级联上"短语指定另一个条件。它告诉MySQL当删除客户表中的一行时该怎么做。订单表中的每一行都属于一个客户。客户表中的每一行都包含一个唯一的客户ID,并代表一个客户。如果客户表中的行被删除,则意味着我们不再有该客户。结果,属于该客户的订单不再具有关联的客户ID。"删除时级联"表示没有关联客户ID的订单也将被删除。

实例4

零售数据库现在包含两个表。我们可以使用show table命令查看数据库中存在的表。

  1. mysql> show tables; 

  2. +------------------+ 

  3. | Tables_in_retail | 

  4. +------------------+ 

  5. | customer         | 

  6. | orders           | 

  7. +------------------+ 

注意:SQL中的命令以分号(";")结尾。

实例5

desc或describe命令从列名,数据类型和一些其他信息的角度概述了该表。

  1. mysql> desc orders; 

  2. +----------+--------------+------+-----+---------+-------+ 

  3. | Field    | Type         | Null | Key | Default | Extra | 

  4. +----------+--------------+------+-----+---------+-------+ 

  5. | order_id | int(11)      | NO   | PRI | NULL    |       | 

  6. | date     | date         | YES  |     | NULL    |       | 

  7. | amount   | decimal(5,2) | YES  |     | NULL    |       | 

  8. | cust_id  | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |       | 

  9. +----------+--------------+------+-----+---------+-------+ 

实例6

我们可以修改现有表。例如,alter table命令可用于添加新列或删除现有列。

让我们在订单表中添加一列" is_sale"。

  1. mysql> alter table orders add is_sale varchar(20); 

我们编写列名和数据类型以及add关键字。

  1. mysql> desc orders; 

  2. +----------+--------------+------+-----+---------+-------+ 

  3. | Field    | Type         | Null | Key | Default | Extra | 

  4. +----------+--------------+------+-----+---------+-------+ 

  5. | order_id | int(11)      | NO   | PRI | NULL    |       | 

  6. | date     | date         | YES  |     | NULL    |       | 

  7. | amount   | decimal(5,2) | YES  |     | NULL    |       | 

  8. | cust_id  | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |       | 

  9. | is_sale  | varchar(20)  | YES  |     | NULL    |       | 

  10. +----------+--------------+------+-----+---------+-------+ 

is_sale列已添加到订单表中。

实例7

alter table也可以用于删除语法稍有更改的列。

  1. mysql> alter table orders drop is_sale; 

使用drop关键字而不是add关键字。我们也不必编写数据类型来删除列。

实例8

我们有表,但它们不包含任何数据。填充表的一种方法是insert语句。

  1. mysql> insert into customer values ( 

  2.  -> 1000, 42, 'Austin', 'female' 

  3.  -> ); 

指定的值以相同的顺序插入到列中。因此,我们需要保持顺序一致。

实例9

我们可以通过分隔每一行来同时插入多行。

  1. mysql> insert into customer values  

  2.  -> (1001, 34, 'Austin', 'male'), 

  3.  -> (1002, 37, 'Houston', 'male'), 

  4.  -> (1003, 25, 'Austin', 'female'), 

  5.  -> (1004, 28, 'Houston', 'female'), 

  6.  -> (1005, 22, 'Dallas', 'male'), 

  7.  -> ; 

我添加了一些行,并以相同的方式填充了orders表。

还有其他方法可以用数据填充表。例如,我们可以使用加载数据infile或加载数据本地infile语句来加载csv文件。

实例10

delete from语句可用于删除表中的现有行。我们需要通过提供条件来标识要删除的行。例如,下面的语句将删除订单ID为17的行。

  1. mysql> delete from orders  

  2.  -> where order_id = 17

如果我们不指定条件,则删除给定表中的所有行。

实例11

我们还可以更新现有行。让我们更新订单表中的一行。

  1. +----------+------------+--------+---------+ 

  2. | order_id | date | amount | cust_id | 

  3. +----------+------------+--------+---------+ 

  4. | 1                 | 2020-10-01 | 24.40 | 1001 | 

  5. +----------+------------+--------+---------+ 

这是订单表中的第一行。我们想将订单金额更改为27.40。

  1. mysql> update orders 

  2.     -> set amount = 27.40 

  3.     -> where order_id = 1

  4. mysql> select * from orders limit 1; 

  5. +----------+------------+--------+---------+ 

  6. | order_id | date       | amount | cust_id | 

  7. +----------+------------+--------+---------+ 

  8. |        1 | 2020-10-01 |  27.40 |    1001 | 

  9. +----------+------------+--------+---------+ 

我们将更新后的值写在set关键字之后。通过在where关键字之后提供条件来标识要更新的行。

实例12

如果要通过复制现有表的结构来创建表,则可以使用带有like关键字的create table语句。

  1. mysql> create table orders_copy like orders; 

  2. mysql> show tables; 

  3. +------------------+ 

  4. | Tables_in_retail | 

  5. +------------------+ 

  6. | customer         | 

  7. | orders           | 

  8. | orders_copy      | 

  9. +------------------+ 

orders_copy表具有与orders表相同的结构,但不包含任何数据。

实例13

我们还可以通过使用create table和select语句一起使用数据创建现有表的副本。

  1. mysql> create table new_orders 

  2.     -> select * from orders; 

似乎是两个单独的语句的组合。第一行创建表,第二行用orders表中的数据填充该表。

实例14

drop table语句可用于删除数据库中的表。

  1. mysql> drop table orders_copy, new_orders; 

  2. mysql> show tables; 

  3. +------------------+ 

  4. | Tables_in_retail | 

  5. +------------------+ 

  6. | customer         | 

  7. | orders           | 

  8. +------------------+ 

我们已经成功删除了在上一个示例中创建的表。

我们在数据库中有两个关系表。以下示例将说明我们如何使用选择查询从这些表中检索数据。

实例15

最简单的查询是查看表中的所有列。

  1. mysql> select * from orders 

  2.     -> limit 3; 

  3. +----------+------------+--------+---------+ 

  4. | order_id | date       | amount | cust_id | 

  5. +----------+------------+--------+---------+ 

  6. |        1 | 2020-10-01 |  27.40 |    1001 | 

  7. |        2 | 2020-10-01 |  36.20 |    1000 | 

  8. |        3 | 2020-10-01 |  65.45 |    1002 | 

  9. +----------+------------+--------+---------+ 

" *"选择所有列,而limit关键字对要显示的行数施加约束。

实例16

通过写列名而不是" *",我们只能选择某些列。

  1. mysql> select order_id, amount  

  2.     -> from orders 

  3.     -> limit 3; 

  4. +----------+--------+ 

  5. | order_id | amount | 

  6. +----------+--------+ 

  7. |        1 |  27.40 | 

  8. |        2 |  36.20 | 

  9. |        3 |  65.45 | 

  10. +----------+--------+ 

实例17

我们可以使用where子句指定要选择的行的条件。以下查询将返回2020–10–01的所有订单。

  1. mysql> select * from orders 

  2.     -> where date = '2020-10-01'

  3. +----------+------------+--------+---------+ 

  4. | order_id | date       | amount | cust_id | 

  5. +----------+------------+--------+---------+ 

  6. |        1 | 2020-10-01 |  27.40 |    1001 | 

  7. |        2 | 2020-10-01 |  36.20 |    1000 | 

  8. |        3 | 2020-10-01 |  65.45 |    1002 | 

  9. +----------+------------+--------+---------+ 

实例18

where子句接受多个条件。让我们在上一个示例中为查询添加另一个条件。

  1. mysql> select * from orders 

  2.     -> where date = '2020-10-01' and amount > 50; 

  3. +----------+------------+--------+---------+ 

  4. | order_id | date       | amount | cust_id | 

  5. +----------+------------+--------+---------+ 

  6. |        3 | 2020-10-01 |  65.45 |    1002 | 

  7. +----------+------------+--------+---------+ 

实例19

我们可能想对查询结果进行排序,这可以通过使用order by子句来完成。

以下查询将返回2020–10–02的订单,并根据金额对它们进行排序。

  1. mysql> select * from orders 

  2.     -> where date = '2020-10-02' 

  3.     -> order by amount; 

  4. +----------+------------+--------+---------+ 

  5. | order_id | date       | amount | cust_id | 

  6. +----------+------------+--------+---------+ 

  7. |        5 | 2020-10-02 |  18.80 |    1005 | 

  8. |        6 | 2020-10-02 |  21.15 |    1009 | 

  9. |        4 | 2020-10-02 |  34.40 |    1001 | 

  10. |        7 | 2020-10-02 |  34.40 |    1008 | 

  11. |        8 | 2020-10-02 |  41.10 |    1002 | 

  12. +----------+------------+--------+---------+ 

实例20

默认情况下,order by子句对行进行升序排序。我们可以使用desc关键字将其更改为降序。

  1. mysql> select * from orders 

  2.     -> where date = '2020-10-02' 

  3.     -> order by amount desc; 

  4. +----------+------------+--------+---------+ 

  5. | order_id | date       | amount | cust_id | 

  6. +----------+------------+--------+---------+ 

  7. |        8 | 2020-10-02 |  41.10 |    1002 | 

  8. |        4 | 2020-10-02 |  34.40 |    1001 | 

  9. |        7 | 2020-10-02 |  34.40 |    1008 | 

  10. |        6 | 2020-10-02 |  21.15 |    1009 | 

  11. |        5 | 2020-10-02 |  18.80 |    1005 | 

  12. +----------+------------+--------+---------+ 

实例21

SQL是一种通用语言,也可以用作数据分析工具。它提供许多功能,可在从数据库查询时分析和转换数据。

例如,我们可以在订单表中计算唯一天数。

  1. mysql> select count(distinct(date)) as day_count 

  2.     -> from orders; 

  3. +-----------+ 

  4. | day_count | 

  5. +-----------+ 

  6. |         4 | 

  7. +-----------+ 

订单表包含4个不同日期的订单。" as"关键字用于重命名查询结果中的列。否则,该列的名称将为" count(distinct(date))"。

实例22

订单表中有4天。我们还可以找出每天有多少订单。group by子句将帮助我们完成此任务。

  1. mysql> select date, count(order_id) as order_count 

  2.     -> from orders 

  3.     -> group by date; 

  4. +------------+-------------+ 

  5. | date       | order_count | 

  6. +------------+-------------+ 

  7. | 2020-10-01 |           3 | 

  8. | 2020-10-02 |           5 | 

  9. | 2020-10-03 |           6 | 

  10. | 2020-10-04 |           2 | 

  11. +------------+-------------+ 

我们计算订单并将其按日期列分组。

实例23

我们将计算每天的平均订单金额,并根据平均金额以降序排列结果。

  1. mysql> select date, avg(amount) 

  2.     -> from orders 

  3.     -> group by date 

  4.     -> order by avg(amount) desc; 

  5. +------------+-------------+ 

  6. | date       | avg(amount) | 

  7. +------------+-------------+ 

  8. | 2020-10-01 |   43.016667 | 

  9. | 2020-10-04 |   42.150000 | 

  10. | 2020-10-03 |   37.025000 | 

  11. | 2020-10-02 |   29.970000 | 

  12. +------------+-------------+ 

实例24

我们要修改上一个示例中的查询,并且只包含平均金额大于30的天。

  1. mysql> select date, avg(amount) 

  2.     -> from orders 

  3.     -> group by date 

  4.     -> having avg(amount) > 30 

  5.     -> order by avg(amount) desc; 

  6. +------------+-------------+ 

  7. | date       | avg(amount) | 

  8. +------------+-------------+ 

  9. | 2020-10-01 |   43.016667 | 

  10. | 2020-10-04 |   42.150000 | 

  11. | 2020-10-03 |   37.025000 | 

重要的是要注意,查询中语句的顺序很重要。例如,如果将order by子句放在having子句之前,则会产生错误。

实例25

我们想找出每天的最大订购量。

  1. mysql> select date, max(amount) 

  2.     -> from orders 

  3.     -> group by date; 

  4. +------------+-------------+ 

  5. | date       | max(amount) | 

  6. +------------+-------------+ 

  7. | 2020-10-01 |       65.45 | 

  8. | 2020-10-02 |       41.10 | 

  9. | 2020-10-03 |       80.20 | 

  10. | 2020-10-04 |       50.10 | 

实例26

我们要在select语句中组合多个聚合函数。为了说明这一点,让我们详细说明前面的示例。我们希望看到每个客户的最大订单量与最小订单量之间的差异。我们还希望根据升序的差异对结果进行排序,并显示前三个结果。

  1. mysql> select cust_id, max(amount) - min(amount) as dif 

  2.     -> from orders 

  3.     -> group by cust_id 

  4.     -> order by dif desc 

  5.     -> limit 3; 

  6. +---------+-------+ 

  7. | cust_id | dif   | 

  8. +---------+-------+ 

  9. |    1007 | 46.00 | 

  10. |    1009 | 28.95 | 

  11. |    1002 | 24.35 | 

  12. +---------+-------+ 

diff列是通过从最大数量减去最小数量获得的。

实例27

我们现在切换到客户表。让我们找出每个城市有多少女性和男性顾客。我们需要在group by子句中同时写位置和性别列。

  1. mysql> select location, gender, count(cust_id) 

  2.     -> from customer 

  3.     -> group by location, gender; 

  4. +----------+--------+----------------+ 

  5. | location | gender | count(cust_id) | 

  6. +----------+--------+----------------+ 

  7. | Austin   | female |              2 | 

  8. | Austin   | male   |              1 | 

  9. | Dallas   | female |              2 | 

  10. | Dallas   | male   |              2 | 

  11. | Houston  | female |              2 | 

  12. | Houston  | male   |              1 | 

  13. +----------+--------+----------------+ 

实例28

客户表和订单表基于cust_id列相互关联。我们可以使用SQL连接从两个表中查询数据。

我们希望在客户表中查看每个城市的平均订单金额。

  1. mysql> select customer.location, avg(orders.amount) as avg 

  2.     -> from customer 

  3.     -> join orders 

  4.     -> on customer.cust_id = orders.cust_id 

  5.     -> group by customer.location; 

  6. +----------+-----------+ 

  7. | location | avg       | 

  8. +----------+-----------+ 

  9. | Austin   | 33.333333 | 

  10. | Dallas   | 34.591667 | 

  11. | Houston  | 44.450000 | 

  12. +----------+-----------+ 

由于我们从两个不同的表中选择列,因此将使用关联的表名指定列名。上面查询的第二,第三和第四行基于每个表中的cust_id列将customer  andorders表联接在一起。

请注意,列名不必相同。无论我们使用" on"关键字提供什么列名,都将基于这些列进行比较或匹配。

实例29

我们希望查看在2020–10–03年下订单的客户的平均年龄。

  1. mysql> select avg(c.age) as avg_age 

  2.     -> from customer c 

  3.     -> join orders o 

  4.     -> on c.cust_id = o.cust_id 

  5.     -> where o.date = '2020-10-03'

  6. +---------+ 

  7. | avg_age | 

  8. +---------+ 

  9. | 30.0000 | 

  10. +---------+ 

我们也可以为表名使用别名。当我们需要多次键入表名时,它很方便。

实例30

我们想查看订单量最大的客户的位置。

  1. mysql> select c.location, o.amount 

  2.     -> from customer c 

  3.     -> join orders o 

  4.     -> on c.cust_id = o.cust_id 

  5.     -> where o.amount = (select max(amount) from orders) 

  6.     -> ; 

  7. +----------+--------+ 

  8. | location | amount | 

  9. +----------+--------+ 

  10. | Dallas   |  80.20 | 

  11. +----------+--------+ 

在此查询中,我们有一个嵌套的select语句。金额条件是使用订单表中单独的select语句计算得出的。

可以通过其他方式完成此任务。我选择了这种方法来介绍嵌套查询的概念。

结论

我相信本文中的30个示例将全面介绍SQL。我们涵盖了以下主题:

  • 用关系表创建数据库

  • 修改表格

  • 将数据插入表

  • 从表中删除数据

  • 编写查询以从表中检索数据

当然,SQL可以完成更高级的查询和操作。熟悉基础知识后,最好继续进行更高级的操作。

原文链接:https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-sql-c8004705479a

 

理论要掌握,实操不能落!以上关于《掌握30个实例就能完全掌握SQL!》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!

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