sql如何分析(做测试不会SQL超详细的)(1)

前言

作为一名测试工程师,工作中在对测试结果进行数据比对的时候,或多或少要和数据库打交道的,要和数据库打交道,那么一些常用的 SQL 查询语法必须要掌握。最近有部分做测试小伙伴表示 SQL 查询不太会,问我有没有 SQL 查询语法这一块的文档可以学习,于是小编就整理了这篇超详细的 SQL 查询语法教程,来给大家参考学习!

1、数据准备

创建数据库、数据表

-- 创建数据库 create database test1 charset=utf8; -- 使用数据库 use test1; -- 创建students表 create table students( id int unsigned primary key auto_increment not null, name varchar(20) default '', age tinyint unsigned default 0, height decimal(5,2), gender enum('男','女','中性','保密') default '保密', cls_id int unsigned default 0, is_delete bit default 0 );

学生表字段说明

字段

说明

id

主键 id

name

学生姓名

age

学生年龄

height

学生身高

gender

学生性别

cls_id

所属班级 id(外键)

is_delete

逻辑删除(,默认为 0,1 表示删除)

-- 创建classes表 create table classes ( id int unsigned auto_increment primary key not null, name varchar(30) not null );

班级表字段说明

字段

说明

id

主键 id

name

班级名称

准备数据

-- 向classes表中插入数据 insert into classes values (6, "python01"), (0, "python02"); -- 向students表中插入数据 insert into students values (0,'小明',18,180.00,2,1,0), (0,'小月',18,180.00,2,2,1), (0,'项羽',29,185.00,1,1,0), (0,'刘刘',59,175.00,1,2,1), (0,'王老麻子',38,160.00,2,1,0), (0,'老李',28,150.00,4,2,1), (0,'老张',18,172.00,2,1,1), (0,'老牛',36,NULL,1,1,0), (0,'张飞',58,181.00,1,2,0), (0,'关羽',74,166.00,2,2,0), (0,'刘备',66,162.00,3,3,1), (0,'孙权',77,180.00,2,4,0), (0,'曹操',66,170.00,1,4,0), (0,'周瑜',55,176.00,2,5,0);

2、基本查询

select * from 表名; 例: select * from students;

select 列1,列2,... from 表名; 例: select name from students;

select id as 序号, name as 名字, gender as 性别 from students;

-- 如果是单表查询 可以省略表明 select id, name, gender from students; -- 表名.字段名 select students.id,students.name,students.gender from students; -- 可以通过 as 给表起别名 select s.id,s.name,s.gender from students as s;

select distinct 列1,... from 表名; 例: select distinct gender from students;

3、条件查询

使用 where 子句对表中的数据筛选,结果为 true 的行会出现在结果集中

select * from 表名 where 条件; 例: select * from students where id=1;

1、比较运算符

例 1:查询编号大于 3 的学生

select * from students where id > 3;

例 2:查询编号不大于 4 的学生

select * from students where id <= 4;

例 3:查询姓名不是“关羽”的学生

select * from students where name != '关羽';

例 4:查询没被删除的学生

select * from students where is_delete=0;

2、逻辑运算符

例 5:查询编号大于 3 的女同学

select * from students where id > 3 and gender=0;

例 6:查询编号小于 4 或没被删除的学生

select * from students where id < 4 or is_delete=0;

3、模糊查询

例 7:查询姓黄的学生

select * from students where name like '黄%';

例 8:查询姓黄并且“名”是一个字的学生

select * from students where name like '黄_';

例 9:查询姓刘或叫飞的学生

select * from students where name like '刘%' or name like '%飞';

4、范围查询

例 10:查询编号是 1 或 3 或 8 的学生

select * from students where id in(1,3,8);

例 11:查询编号为 3 至 8 的学生

select * from students where id between 3 and 8;

例 12:查询编号是 3 至 8 的男生

select * from students where (id between 3 and 8) and gender=1;

5、空判断

例 13:查询没有填写身高的学生

select * from students where height is null;

例 14:查询填写了身高的学生

select * from students where height is not null;

例 15:查询填写了身高的男生

select * from students where height is not null and gender=1;

6、优先级说明4、排序

为了方便查看数据,可以对数据进行排序

语法:

select * from 表名 order by 列1 asc|desc

说明

例 1:查询未删除男生信息,按学号降序

select * from students where gender=1 and is_delete=0 order by id desc;

例 2:查询未删除学生信息,按名称升序

select * from students where is_delete=0 order by name;

例 3:显示所有的学生信息,先按照年龄从大--> 小排序,当年龄相同时 按照身高从高--> 矮排序

select * from students order by age desc,height desc;

5、聚合函数

为了快速得到统计数据,经常会用到如下 5 个聚合函数

1、计数

例 1:查询学生总数

select count(*) from students;

2、最大值

例 2:查询女生的编号最大值

select max(id) from students where gender=2;

3、最小值

例 3:查询未删除的学生最小编号

select min(id) from students where is_delete=0;

4、求和

例 4:查询男生的总年龄

select sum(age) from students where gender=1; -- 平均年龄 select sum(age)/count(*) from students where gender=1;

5、平均值

例 5:查询未删除女生的编号平均值

select avg(id) from students where is_delete=0 and gender=2;

6、分组查询1、group by
  1. group by 的含义:将查询结果按照 1 个或多个字段进行分组,字段值相同的为一组
  2. group by 可用于单个字段分组,也可用于多个字段分组

select * from students; #按性别进行分组 select gender from students group by gender;

根据 gender 字段来分组,gender 字段的全部值有 4 个'男','女','中性','保密',所以分为了 4 组 当 group by 单独使用时,只显示出每组的第一条记录, 所以 group by 单独使用时的实际意义不大

2、group by group_concat()
  1. group_concat(字段名)可以作为一个输出字段来使用,
  2. 表示分组之后,根据分组结果,使用 group_concat()来放置每一组的某字段的值的集合

select gender from students group by gender; #显示分组后,每个组的名字 select gender,group_concat(name) from students group by gender; #显示分组后,每个组的id select gender,group_concat(id) from students group by gender;

3、group by 聚合函数
  1. 通过 group_concat()的启发,我们既然可以统计出每个分组的某字段的值的集合,那么我们也可以通过集合函数来对这个 值的集合 做一些操作

#分组后显示年龄 select gender,group_concat(age) from students group by gender; #分别统计性别为男/女的人年龄平均值 select gender,avg(age) from students group by gender; -------- ---------- | gender | avg(age) | -------- ---------- | 男 | 32.6000 | | 女 | 23.2857 | | 中性 | 33.0000 | | 保密 | 28.0000 | -------- ---------- #分别统计性别为男/女的人的个数 select gender,count(*) from students group by gender; -------- ---------- | gender | count(*) | -------- ---------- | 男 | 5 | | 女 | 7 | | 中性 | 1 | | 保密 | 1 | -------- ----------

4、group by having
  1. having 条件表达式:用来分组查询后指定一些条件来输出查询结果
  2. having 作用和 where 一样,但 having 只能用于 group by

select gender,count(*) from students group by gender having count(*)>2; -------- ---------- | gender | count(*) | -------- ---------- | 男 | 5 | | 女 | 7 | -------- ----------

5、group by with rollup
  1. with rollup 的作用是:在最后新增一行,来记录当前列里所有记录的总和

select gender,count(*) from students group by gender with rollup; -------- ---------- | gender | count(*) | -------- ---------- | 男 | 5 | | 女 | 7 | | 中性 | 1 | | 保密 | 1 | | NULL | 14 | -------- ---------- select gender,group_concat(age) from students group by gender with rollup; -------- ------------------------------------------- | gender | group_concat(age) | -------- ------------------------------------------- | 男 | 29,59,36,27,12 | | 女 | 18,18,38,18,25,12,34 | | 中性 | 33 | | 保密 | 28 | | NULL | 29,59,36,27,12,18,18,38,18,25,12,34,33,28 | -------- -------------------------------------------

5、分页

当数据量过大时,在一页中查看数据是一件非常麻烦的事情,这个时候就需要多数据进行分页,下面来看看 SQL 分页查询

语法

select * from 表名 limit start,count

说明

例 1:查询前 3 行男生信息

select * from students where gender=1 limit 0,3;

示例:分页

select * from students where is_delete=0 limit (n-1)*m,m

7、子查询

子查询

在一个 select 语句中,嵌入了另外一个 select 语句, 那么被嵌入的 select 语句称之为子查询语句

子查询分类

  • 标量子查询: 子查询返回的结果是一个数据(一行一列)
  • 列子查询: 返回的结果是一列(一列多行)
  • 行子查询: 返回的结果是一行(一行多列)

标量子查询

  1. 查询班级学生平均年龄
  2. 查询大于平均年龄的学生

查询班级学生的平均年龄

select * from students where age > (select avg(age) from students);

列级子查询

  • 查询还有学生在班的所有班级名字
  • 找出学生表中所有的班级 id
  • 找出班级表中对应的名字

select name from classes where id in (select cls_id from students);

行级子查询

  • 需求: 查找班级年龄最小,身高最矮的学生
  • 行元素: 将多个字段合成一个行元素,在行级子查询中会使用到行元素

select * from students where height=(select min(height) from students where age=(select min(age) from students));

子查询中特定关键字使用

  • in 范围
    • 格式: 主查询 where 条件 in (列子查询)
8、连接查询

当查询结果的列来源于多张表时,需要将多张表连接成一个大的数据集,再选择合适的列返回,这中情况下就需要使用到连接查询了,下面给大家介绍一下常用的 3 中连接查询语法:

  • 1、内连接: 查询的结果为两个表匹配到的数据 语法 select * from 表1 inner join 表2 on 表1.列 = 表2.列 例:使用左连接查询班级表与学生表 select s.name,c.name from students as s inner join classes as c on s.cls_id = c.id;
  • 2、右连接: 查询的结果为两个表匹配到的数据,右表特有的数据,对于左表中不存在的数据使用 null 填充 语法 select * from 表1 right join 表2 on 表1.列 = 表2.列 例:使用右连接查询班级表与学生表 select * from students as s right join classes as c on s.cls_id = c.id;
  • 3、左连接: 查询的结果为两个表匹配到的数据,左表特有的数据,对于右表中不存在的数据使用 null 填充 语法 select * from 表1 left join 表2 on 表1.列 = 表2.列 例:查询学生姓名及班级名称 select * from students as s left join classes as c on s.cls_id = c.id;

常用的连接查询语法就给大家介绍到这里了,更多的连接查询语法大家可以扩展学习

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