mysql基础查询语法
⼀、mysql查询的五种⼦句
where⼦句（条件查询）：按照“条件表达式”指定的条件进⾏查询。
group by⼦句（分组）：按照“属性名”指定的字段进⾏分组。group by⼦句通常和count()、sum()等聚合函数⼀起使⽤。
having⼦句（筛选）：有group by才能having⼦句，只有满⾜“条件表达式”中指定的条件的才能够输出。
order by⼦句（排序）：按照“属性名”指定的字段进⾏排序。排序⽅式由“asc”和“desc”两个参数指出，默认是按照“asc”来排序，即升序。
limit（限制结果集）。
1、where——基础查询
where常⽤运算符：
运算符说明
⽐较运算符
<⼩于
<=⼩于或等于
=等于
!= 或<>不等于
>=⼤于等于
>⼤于
in在某集合内
between在某范围内
逻辑运算符
not 或!逻辑⾮
or 或||逻辑或
and
逻辑与
或&&
2、group by 分组
“Group By”从字⾯意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进⾏分组，所谓的分组就是将⼀个“数据集”划分成若⼲个“⼩区域”，然后针对若⼲个“⼩区域”进⾏数据处理。select类别, sum(数量) as数量之和
from A
groupby类别
注：group by语句中select指定的字段必须是“分组依据字段”，其他字段若想出现在select中则必须包含在聚合函数中。
mysql中五种常⽤的聚合函数：
（1）max(列名)：求最⼤值。
（2）min(列名)：求最⼩值。
（2）sum(列名)：求和。
（4）avg(列名)：求平均值。
（5）count(列名)：统计记录的条数。
3、having
having⼦句可以让我们筛选成组后的各种数据，where⼦句在聚合前先筛选记录，也就是说作⽤在group by和having⼦句前。⽽having⼦句在聚合后对组记录进⾏筛选。
⽰例：
select类别, sum(数量) as数量之和from A
groupby类别
having sum(数量) >18
⽰例：Having和Where的联合使⽤⽅法
select类别, SUM(数量)from A
where数量>8
groupby类别
having SUM(数量) >10
where和having的区别：
作⽤的对象不同。WHERE ⼦句作⽤于表和视图，HAVING ⼦句作⽤于组。
W H E R E 在分组和聚集计算之前选取输⼊⾏（因此，它控制哪些⾏进⼊聚集计算），⽽H A V I N G 在分组和聚集之后选取分组的⾏。因此，W H E R E ⼦句不能包含聚集函数；因为试图⽤聚集函数判断那些⾏输⼊给聚集运算是没有意义的。相反，HAVING ⼦句总是包含聚集函数。（严格说来，你可以写不使⽤聚集的HAVING ⼦句，但这样做只是⽩费劲。同样的条件可以更有效地⽤于WHERE 阶段。）
在上⾯的例⼦中，我们可以在WHERE ⾥应⽤数量字段来限制，因为它不需要聚集。这样⽐在HAVING ⾥增加限制更加⾼效，因为我们避免了为那些未通过WHERE 检查的⾏进⾏分组和聚集计算。
综上所述：
having⼀般跟在group by之后，执⾏记录组选择的⼀部分来⼯作的。where则是执⾏所有数据来⼯作的。
再者having可以⽤聚合函数，如having sum(qty)>1000
例⼦：where + group by + having + 函数综合查询
练习表：
查询出两门及两门以上不及格者的平均成绩(注意是所有科⽬的平均成绩)
错误情况1：题意理解错误，理解成查出不及格科⽬的平均成绩。
错误情况2：count()不正确，SQL错误。
count(a),⽆论a是什么，都只是数⼀⾏；count时，每遇到⼀⾏，就数⼀个a，跟条件⽆关！
正解：count(score<60)达不到想要的结果，并不是条件的问题，⽽是⽆论count()⾥的表达式是什么都会数⼀⾏。s c o r e<60 返回1 或0；所以可以⽤sum(score<60)来计算不及格的科⽬数！
4、order by 排序
（1）order by price  //默认升序排列
（2）order by price desc //降序排列
（3）order by price asc //升序排列，与默认⼀样
（4）order by rand() //随机排列，效率不⾼
5、limit
limit [offset,] N
offset 偏移量，可选，不写则相当于limit 0,N
N  取出条⽬
⽰例：取价格第4-6⾼的商品
select good_id,goods_name,goods_price from goods orderby good_price desc limit 3,3;
总结：
select⼦句顺序
⼦句说明是否必须使⽤
select要返回的列或表⽰式是
form从中检索数据的表仅在从表选择数据时使⽤
where⾏级过滤否
group by分组说明仅在按组计算聚集时使⽤
having组级过滤否
order by输出排序顺序否
limit要检索的⾏数否
⼆、mysql⼦查询
1、where型⼦查询（把内层查询结果当作外层查询的⽐较条件）
（1）查询id最⼤的⼀件商品(使⽤排序+分页实现)
SELECT goods_id,goods_name,shop_price FROM goods ORDERBY goods_id DESC LIMIT 1;
（2）查询id最⼤的⼀件商品(使⽤where⼦查询实现)
SELECT goods_id,goods_name,shop_price FROM goods WHERE goods_id = (SELECT MAX(goods_id) FROM goods);
（3）查询每个类别下id最⼤的商品(使⽤where⼦查询实现)
SELECT goods_id,goods_name,cat_id,shop_price FROM goods WHERE goods_id IN (SELECT MAX(goods_id) FROM goods GROUPBY cat_id);
2、from型⼦查询(把内层的查询结果当成临时表，供外层sql再次查询。查询结果集可以当成表看待。
临时表要使⽤⼀个别名。)
（1）查询每个类别下id最⼤的商品(使⽤from型⼦查询)
SELECT goods_id,goods_name,cat_id,shop_price FROM
(SELECT goods_id,goods_name,cat_id,shop_price FROM goods ORDERBY cat_id ASC,goods_id DESC) AS tmp
GROUPBY cat_id;
⼦查询查出的结果集看第⼆张图，可以看到每个类别的第⼀条的商品id都为该类别下的最⼤值。然后将这个结果集作为⼀张临时表，巧妙的使⽤group by 查询出每个类别下的第⼀条记录，即为每个类别下商品id最⼤。
3、exists型⼦查询（把外层sql的结果，拿到内层sql去测试，如果内层的sql成⽴，则该⾏取出。内层查询是exists后的查询。）
（1）从类别表中取出其类别下有商品的类别(如果该类别下没有商品，则不取出)[使⽤where⼦查询]
SELECT c.cat_id,c.cat_name FROM category c WHERE c.cat_id IN (SELECT g.cat_id FROM goods g GROUPBY g.cat_id);
（2）从类别表中取出其类别下有商品的类别(如果该类别下没有商品，则不取出)[使⽤exists⼦查询]
SELECT c.cat_id,c.cat_name FROM category c WHERE EXISTS (SELECT1FROM goods g WHERE g.cat_id = c.cat_id);
exists⼦查询，如果exists后的内层查询能查出数据，则表⽰存在；为空则不存在。
三、连接查询
学习连接查询，先了解下"笛卡尔积"，看下百度给出的解释：
在数据库中，⼀张表就是⼀个集合，每⼀⾏就是集合中的⼀个元素。表之间作联合查询即是作笛卡尔乘积，⽐如A表有5条数据，B表有8条数据，如果不作条件筛选，那么两表查询就有5 X 8 = 40 条数据。
先看下⽤到的测试表基本信息：我们要实现的功能就是查询商品的时候，从类别表将商品类别名称关联查询出来。
⾏数：类别表14条，商品表4条。
结构：商品表和类别表都有⼀个cat_id
1、全相乘(不是全连接、连接查询)，全相乘是作笛卡尔积
两表全相乘，就是直接从两张表⾥查询；从查询的截图看出，总共查出了4 X 14 = 56 条记录，这些记录是笛卡尔乘积的结果，即两两组合；
但我们要的是每个商品信息显⽰类别名称⽽已，这⾥却查出了56条记录，其中有52条记录都是⽆效的数据，全相乘的查询效率低。
SELECT goods_id,goods_name,cat_name FROM mingoods,category;
如果在两张表⾥有相同字段，做联合查询的时候，要区别表名，否则会报错误(模糊不清)。
SELECT goods_name,cat_id,cat_name FROM mingoods,category;　
添加条件，使两表关联查询，这样查出来就是商品和类别⼀⼀对应了。虽然这⾥查出来4条记录，但是全相乘效率低，全相乘会在内存中⽣成⼀个⾮常⼤的数据(临时表)，因为有很多不必要的数据。
　如果⼀张表有10000条数据，另⼀张表有10000条数据，两表全相乘就是100W条数据，是⾮常消耗内存的。⽽且，全相乘不能好好的利⽤索引，因为全相乘⽣成⼀张临时表，临时表⾥是没有索引的，⼤⼤降低了查询效率。
ds_name,g.cat_id AS g_cat_id, c.cat_id AS c_cat_id, c.cat_name FROM mingoods g, category c WHERE g.cat_id = c.cat_id;
2、左连接查询left join ... on ...
语法：
select A.filed, [A.filed2, .... ,] B.filed, [,]from<left table>as A  leftjoin<right table>as B on<expression>
假设有A、B两张表，左连接查询即A表在左不动，B表在右滑动，A表与B表通过⼀个关系来关联⾏，B表去匹配A表。
2.1、先来看看on后的条件恒为真的情况
ds_name,g.cat_id, c.cat_id ,c.cat_name FROM mingoods g LEFTJOIN category c ON1;
跟全相乘相⽐，从截图可以看出，总记录数仍然不变，还是4 X 14 = 56 条记录。但这次是商品表不动，类别表去匹配，因为每次都为真，所以将所有的记录都查出来了。左连接，其实就可以看成左表是主表，右表是从表。
2.2 、根据cat_id使两表关联⾏
ds_name,g.cat_id,c.cat_id,c.cat_name FROM mingoods g LEFTJOIN category c ON g.cat_id = c.cat_id;
使⽤左连接查询达到了同样的效果，但是不会有其它冗余数据，查询速度快，消耗内存⼩，⽽且使⽤了索引。左连接查询效率相⽐于全相乘的查询效率快了10+倍以上。
  左连接时，mingoods表(左表)不动，category表(右表)根据条件去⼀条条匹配，虽说category表也是读取⼀⾏⾏记录，然后判断cat_id是否跟mingoods表的相同，但是，左连接使⽤了索引，cat_id建⽴了索引的话，查询速度⾮常快，所以整体效率相⽐于全相乘要快得多，全相乘没有使⽤索引。
2.3、查询出第四个类别下的商品，要求显⽰商品名称
ds_name,g.cat_id,c.cat_name,g.shop_price FROM goods g LEFTJOIN category c ON g.cat_id = c.cat_id WHERE g.cat_id =4;
2.4 、对于左连接查询，如果右表中没有满⾜条件的⾏，则默认填充NULL。
ds_name,g.cat_id AS g_cat_id, c.cat_id AS c_cat_id,c.cat_id FROM mingoods g LEFTJOIN mincategory c ON g.cat_id = c.cat_id;
3、右连接查询right join ... on ...
语法：
select A.field1,A.field2,..., B.field3,B.field4  from<left table> A rightjoin<right table> B on<expression>
右连接查询跟左连接查询类似，只是右连接是以右表为主表，会将右表所有数据查询出来，⽽左表则根据条件去匹配，如果左表没有满⾜条件的⾏，则左边默认显
⽰NULL。左右连接是可以互换的。
ds_name,g.cat_id AS g_cat_id,  c.cat_id AS c_cat_id,c.cat_name FROM mingoods g RIGHTJOIN mincategory c ON g.cat_id = c.cat_id;
4、内连接查询inner join ... on ...
语法：
select A.field1,A.field2,.., B.field3, B.field4 from<left table> A inner join<right table> B on<expression>
内连接查询，就是取左连接和右连接的交集，如果两边不能匹配条件，则都不取出。
ds_name,g.cat_id, c.*from mingoods g INNER JOIN mincategory c ON g.cat_id = c.cat_id;
5、全连接查询full join ... on ...
语法：
select ... from<left table>full join<right table>on<expression>
全连接会将两个表的所有数据查询出来，不满⾜条件的为NULL。
全连接查询跟全相乘查询的区别在于，如果某个项不匹配，全相乘不会查出来，全连接会查出来，⽽连接的另⼀边则为NULL。
6、联合查询union
语法：
select A.field1 as f1, A.field2 as f2 from<table1> A union (select B.field3 as f1, field4 as f2 from<table2> B)
union是求两个查询的并集。union合并的是结果集，不区分来⾃于哪⼀张表，所以可以合并多张表查询出来的数据。
6.1、将两张表的数据合并查询出来
SELECT id, content, user FROM comment UNION (SELECT id, msg AS content, user FROM feedback);
6.2、union查询，列名不⼀致时，以第⼀条sql语句的列名对齐
SELECT id, content, user FROM comment UNION (SELECT id, msg, user FROM feedback);
6.3、使⽤union查询会将重复的⾏过滤掉
SELECT content,user FROM comment UNION (SELECT msg, user FROM feedback);
6.4、使⽤union all查询所有，重复的⾏不会被过滤
SELECT content,user FROM comment UNION ALL (SELECT msg, user FROM feedback);
6.5、union查询，如果列数不相等，会报列数不相等错误
6.6、union 后的结果集还可以再做筛选
SELECT id,content,user FROM comment UNION ALL (SELECT id, msg, user FROM feedback) ORDERBY id DESC;
union查询时，order by放在内层sql中是不起作⽤的；因为union查出来的结果集再排序，内层的排序就没有意义了；因此，内层的order by排序，在执⾏期间，被mysql的代码分析器给优化掉了。
(SELECT id,content,user FROM comment ORDERBY id DESC) UNION ALL (SELECT id, msg, user FROM feedback ORDERBY id DESC);
order by 如果和limit⼀起使⽤，就显得有意义了，就不会被优化掉。
( SELECT goods_name,cat_id,shop_price FROM goods WHERE cat_id =3ORDERBY shop_price DESC LIMIT 3 )
UNION
( SELECT goods_name,cat_id,shop_price FROM goods WHERE cat_id =4ORDERBY shop_price DESC LIMIT 2 );
6.7、练习
SELECT name, SUM(money) FROM ( ( SELECT*FROM A ) UNION ALL ( SELECT*FROM B ) ) tmp GROUPBY name;
连接查询总结：
1、在数据库中，⼀张表就是⼀个集合，每⼀⾏就是集合中的⼀个元素。连接查询即是作笛卡尔积，⽐如A表有1W条数据，B表有1W条数据，那么两表查询就有1W X 1W = 100W 条数据　
2、如果在两张表⾥有相同字段，做联合查询的时候，要区别表名，否则会报错误(ambiguous 模糊不清)
3、全相乘效率低，全相乘会在内存中⽣成⼀个⾮常⼤的数据(临时表)，因为有很多不必要的数据。
如果⼀张表有10000条数据，另⼀张表有10000条数据，两表全相乘就是100W条数据，是⾮常消耗内存的。
⽽且，全相乘不能好好的利⽤索引，因为全相乘⽣成⼀张临时表，临时表⾥是没有索引的，⼤⼤降低了查询效率。
4、左连接查询时，以左表为主表，会将左表所有数据查询出来；左表不动，右表根据条件去⼀条条匹配，如果没有满⾜条件的记录，则右边返回NULL。
右连接查询值，以右表为主表，会将右表所有数据查询出来，右表不动，左表则根据条件去匹配，如果左表没有满⾜条件的⾏，则左边返回NULL。　
左右连接是可以互换的：A left join B  ==  B right join A (都是以A为主表) 。
左右连接既然可以互换，出于移植兼容性⽅⾯的考虑，尽量使⽤左连接。
5、连接查询时，虽说也是读取⼀⾏⾏记录，然后判断是否满⾜条件，但是，连接查询使⽤了索引，条件列建⽴了索引的话，查询速度⾮常快，所以整体效率相⽐于全相乘要快得多，全相乘是没有使⽤索引的。
使⽤连接查询，查询速度快，消耗内存⼩，⽽且使⽤了索引。连接查询效率相⽐于全相乘的查询效率快了10+倍以上。
6、内连接查询，就是取左连接和右连接的交集，如果两边不能匹配条件，则都不取出。
7、MySql可以⽤union(联合查询)来查出左连接和右连接的并集。
union查询会过滤重复的⾏，union all 不会过滤重复的⾏。
union查询时，union之间的sql列数必须相等，列名以第⼀条sql的列为准；列类型可以不⼀样，但没太⼤意义。
union查询时，order by放在内层sql中是不起作⽤的；因为union查出来的结果集再排序，内层的排序就没有意义了；因此，内层的order by排序，在执⾏期间，被mysql的代码分析器给优化掉了。
但是，order by 如果和limit⼀起使⽤，就显得有意义了，会影响最终结果集，就不会被优化掉。order by会根据最终是否会影响结果集⽽选择性的优化。
注：union和union all的区别，union会去掉重复的记录，在结果集合并后悔对新产⽣的结果集进⾏排序运算，效率稍低，union all直接合并结果集，如果确定没有重复记录，建议使⽤union all。
8、LEFT JOIN 是LEFT OUTER JOIN 的缩写，同理，RIGHT JOIN 是RIGHT OUTER JOIN 的缩写；JOIN 是INNER JOIN 的缩写。
关联查询
1、使⽤join关键字关联查询
mysql交集查询
（1）、内连接（inner join）
连接两张表，连接条件使⽤on关键字，内连接只会显⽰匹配的数据记录。
eg：查询学⽣姓名、科⽬、分数

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