MySQL（单表查询、多表查询、Navicat软件使用、查询练习、pymysql模块）-526互联

一单表操作

表准备和注意事项

create table employee(
id int not null unique auto_increment,
name varchar(20) not null,
sex enum('male','female') not null default 'male', #大部分是男的
age int(3) unsigned not null default 28,
hire_date date not null,
post varchar(50),
post_comment varchar(100),
salary double(15,2),
office int, #一个部门一个屋子
depart_id int
);

insert into employee(name,sex,age,hire_date,post,salary,office,depart_id) values
('egon','male',18,'20170301','老男孩驻沙河办事处外交大使',7300.33,401,1), #以下是教学部
('alex','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),
('wupeiqi','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),
('yuanhao','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),
('liwenzhou','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),
('jingliyang','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),
('jinxin','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),
('成龙','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1),

('歪歪','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是销售部门
('丫丫','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2),
('丁丁','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2),
('星星','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2),
('格格','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2),

('张野','male',28,'20160311','operation',10000.13,403,3), #以下是运营部门
('程咬金','male',18,'19970312','operation',20000,403,3),
('程咬银','female',18,'20130311','operation',19000,403,3),
('程咬铜','male',18,'20150411','operation',18000,403,3),
('程咬铁','female',18,'20140512','operation',17000,403,3)
;

# 当表字段特别多，展示的时候错乱，可以使用\G分行展示
select * from employee\G;

# 个别同学的电脑在插入中文的时候是会出现乱码或者空白的现象，可以将字符编码,统一设置成GBK

几个重要关键字的执行顺序

# 书写顺序
  select id,name from employee where id > 3;
# 执行顺序
  from
  where
  select

'''
虽然执行顺序和书写顺序不一致，按照书写顺序的方式写sql
    select * 先用*占位
    之后补全后面的sql语句
    最后将*号替换后你想要的具体字段
'''

where筛选

# 作用：是对整体数据的一个筛选操作
# 1、查询id大于等于3小于等于6的数据
select id,name,age from employee where id>=3 and id<=6;
select id,name,age from employee where id between 3 and 6;  两者等价

# 2、查询薪资是20000或者18000或者17000的数据
select * from employee where salary=20000 or salary=18000 or salary=17000;
select * from employee where salary in (20000,18000,17000);    两者等价

# 3、查询员工姓名中包含字母o的员工的姓名和薪资
'''
模糊查询
    like
        % 匹配任意多个字符
        — 匹配任意单个字符
'''
select name,salary from employee where name like '%o%';

# 4、查询员工姓名是有四个字符组成的，姓名和薪资
select name,salary from employee where name like '____';
select name,salary from employee where char_length(name)=4;

# 5、查询id小于3或者id大于6的数据
select * from employee where id not between 3 and 6;

# 6、查询薪资不在20000，18000，17000范围的数据
select * from employee where salary not in (20000,18000,17000);

# 7、查询岗位描述为空的员工姓名和岗位名，针对null不能用=，用is
select name,post from employee where post_comment is null;

group by 分组

设置严格模式和聚合函数

# 分组实际应用场景，分组应用场景非常多
    男女比例
    部门平均薪资
    国家之间数据统计
    
# 1 按照部门分组
select * from employee group by post;

'''
分组后，最小可操作单元应该是组，还不在是组内的单个数据
    上述命令在你没有设置严格模式的时候是可正常执行的，返回的是分组之后，每个组的第一条数据，
但是不符合分组的规范，分组后不应该考虑单个数据，而应该以组为操作单位（分组之后，没办法直接获取
组内单个数据）
    如果设置了严格模式，那么上述命令会直接报错
'''
set global sql_mode='strict_trans_tables,only_full_group_by';

设置严格模式之后，分组默认只能拿到分组的依据
select post from employee group by post;
按照什么分组就只能拿到分组，其他字段不能直接获取，需要借助于一些方法（聚合函数）

'''
什么时候需要分组
    关键字
        每个 平均 最高 最低
    聚合函数
        max
        min
        avg
        sum
        count
'''

案例

# 1.获取每个部门的最高薪资
select post,max(salary) from employee group by post;
select post as '部门', max(salary) as '最高薪资' from employee group by post;
# as可以给字段起别名，也可以直接省略不写，但不推荐
select post '部门', max(salary) '最高薪资' from employee group by post;   # 不推荐

# 2.获取每个部门的最低薪资
select post,min(salary) from employee group by post;

# 3.获取每个部门的平均薪资
select post,avg(salary) from employee group by post;

# 4.获取每个部门的工资总和
select post,sum(salary) from employee group by post;

# 5.获取每个部门的人数
select post,count(id) from employee group by post;  # 常用，符合逻辑，count是计数的意思

# 6.查询分组之后的部门名称和每个部门下所有的员工姓名
# group_concat  不单单可以支持你获取分组之后的其他字段值，还支持拼接操作
select post,group_concat(name) from employee group by post;
select post,group_concat(name,'_yyds') from employee group by post;
select post,group_concat(name,':',salary) from employee group by post;
# concat 不分组的时候用
select concat('NAME:',name),concat('SAL:',salary) from employee;
#concat_ws 如果多个字段之间的连接符号是相同的情况下，你可以直接使用concat_ws来完成
select concat_ws(':',name,age,sex) from employee;
'''
补充
as 语法不单单可以给字段起别名，还可以给表临时起别名
'''
select emp.id,emp.name from employee as emp;

# 7.查询每个人的年薪，12薪
select name,salary*12 from employee;

group_concat（）使用

分组注意事项

# 关键字where和group by 同时出现的时候group by必须在where的后面
where先对整体数据进行过滤之后再分组操作
where筛选条件不能使用聚合函数
select id,name,age from employee where max(salary)>3000;    # 报错
select max(salary) from employee;   # 不分组，默认整体就是一组

# 8.统计各部门年龄在30岁以上的员工平均薪资
    1）先求所有年龄大于30岁的员工
        select * from employee where age>30;
    2）再对结果进行分组
        select * from employee where age>30 group by post;
    3）整合
        select post,avg(salary) from employee where age>30 group by post;

having分组之后的筛选条件

'''
having的语法跟where是一致的
只不过having是在分组之后进行的过滤操作
既having是可以直接使用聚合函数的
'''
# 统计各部门年龄在30岁以上的员工平均工资并且保留平均薪资大于10000的部门
select post,avg(salary) from employee
    where age>30 
    group by post
    having avg(salary)>10000;
# 先对各部门年龄在30岁以上的员工平均工资进行分组的基础上，再用having进行过滤

distinct去重

'''
一定要注意，必须是完全一样的数据才可以去重！！！
一定不要将主键忽视，有主键存在的情况下，是不可能去重的

ORM 对象关系映射，让不懂SQL语句的人也能够很好的操作数据
表                   类
一条条数据           对象
字段对应的值         对象的属性

写类                创建表
用类生成对象         创建数据
对象点属性           获取数据字段对应的值

目的让懂python面向对象的人也可以操作MySQL
'''
select distinct id,age from employee;　　# 有id主键，去不了重 
select distinct age from employee;

order by排序

select * from employee order by salary;        
select * from employee order by salary asc;    # 升序        
select * from employee order by salary desc; # 降序       
'''
order by默认是升序   asc可以省略不写
也可以改成降序        desc
'''
select * from employee order by age desc,salary asc;
# 先按照age降序排，如果碰到age相同，则再按照salary升序排

# 统计各部门年龄在10岁以上的员工平均工资并且保留平均薪资大于1000的部门,然后对平均工资降序排序
select post,avg(salary) from employee
    where age>10 
    group by post
    having avg(salary)>1000
    order by avg(salary) desc;

limit限制展示条数

select * from employee;
'''针对数据过多的情况，通常做分页处'''
select * from employee limit 3; # 只展示三条数据
select * from employee limit 0,5;
select * from employee limit 5,5;
'''
第一个参数是起始位置
第二个参数是展示条数
'''

regexp正则

select * from employee where name regexp '^j.*(n|y)$';  # 匹配以j开头，n或y结尾的所有字符,.*贪婪匹配
'''
正则是一门独立的语言
  在python中使用re模块
      1.re模块中常用的方法
          findall:分组优先展示
              ^j.*(n|y)$
              不会展示所有正则表达式匹配到的内容
              仅仅展示括号内正则表达式匹配到的内容
          math:从头匹配
          search:从整体匹配
      2.贪婪匹配与非贪婪匹配
          正则表达式默认都是贪婪匹配的
          将贪婪变成非贪婪只需要在正则表达式后面加？
          .* 贪婪
          .*? 非贪婪
'''

二多表操作

前期表准备

# 建表
create table department(
id int,
name varchar(20) 
);

create table employee1(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
sex enum('male','female') not null default 'male',
age int,
dep_id int
);

# 插入数据
insert into department values
(200,'技术'),
(201,'人力资源'),
(202,'销售'),
(203,'运营');

insert into employee1(name,sex,age,dep_id) values
('egon','male',18,200),
('alex','female',48,201),
('wupeiqi','male',38,201),
('yuanhao','female',28,202),
('liwenzhou','male',18,200),
('jingliyang','female',18,204)
;

表查询

select * from department,employee1; # 笛卡尔积

select * from employee1,department where employee1.dep_id=department.id;

'''
MySQL也知道，你在后面查询数据过程中，肯定会经常用到拼表操作
所以特地给你开设了对应的方法
    inner join      内连接
    left join       左连接    
    right join      右连接
    union           全连接
'''

# inner join      内连接    
select * from employee1 inner join department on employee1.dep_id=department.id;
# 只拼接两张表中公有的数据部分

# left join       左连接
select * from employee1 left join department on employee1.dep_id=department.id;
# 左表所有的数据都展示出来，没有对应的项就用NULL

# right join      右连接
select * from employee1 right join department on employee1.dep_id=department.id;
# 右表所有的数据都展示出来，没有对应的项就用NULL

# union           全连接
select * from employee1 left join department on employee1.dep_id=department.id
union
select * from employee1 right join department on employee1.dep_id=department.id;

子查询

'''
子查询就是我们平时解决问题的思路
    分步骤解决问题
        第一步
        第二部
        ...
将一个查询语句的结果当做另外一个查询语句的条件去用
'''

# 查询部门是技术或者人力资源的员工信息
1.先获取部门的id号
2.再去员工表里面筛选出对应的员工
select id from department where name='技术' or name='人力资源';
select name from employee1 where dep_id in (200,201);
两个条语句合起来
select * from employee1 where dep_id in (
select id from department where name='技术' or name='人力资源');

总结

表的查询结果可以作为其他表的查询条件
也可以通过起别名的方式把它作为一张虚拟表跟其他表关联

'''
多表查询两种方式
    先拼接表再查询
    子查询，一步一步来
'''

# 书写sql语句的时候，select后面先用*占位，之后写完再改
# 在写较为复杂的sql语句的时候，不要想着一口气写完，写一点查一点看一点再写（涉及到数据查询相关的语法都不应该一次性写完，不现实）
# 在做多表查询的时候，联表操作和子查询可能会结合使用

三补充知识点

# 查询平均年龄在25岁以上的部门名称
'''
只要是多表查询，就有两种思路
    联表
    子查询
'''
# 联表操作
    1 先拿到部门和员工表拼接之后的结果
    2 分析语义，得出需要进行分组
    select department.name from employee1 inner join department
        on employee1.dep_id=department.id
        group by department.name
        having avg (age)>25;
'''涉及到多表操作的时候，一定要加上表的前缀 department.name'''
        
# 子查询
    1 拿到平均年龄25岁的dep_id
    2 以dep_id为条件，到部门表中筛选名字
    select name from department where id in
        (select dep_id from employee group by dep_id
        having avg(age)>25);
        
# 关键字exists(了解)
只返回布尔值 True False
返回True的时候外层查询语句执行
返回False的时候外层查询语句不再执行
select * from employee1 where exists
    (select id from department where id>3);
    
select * from employee1 where exists
    (select id from department where id>300);     # 不执行

四 Navicat软件

https://www.cr173.com/soft/126934.html

navicat能够充当多个数据库的客户端，本质是对sql语句的图形封装。

navicat图形化界面有时候反应速度较慢，你可以选择刷新或者关闭当前窗口再次打开即可

当你有一些需求该软件无法满足的时候，就自己动手写sql

提示

'''
1.MySQL是不区分大小写
2.MySQL建议所有的关键字写大写(也可以不)
3.MySQL中的注释，有两种
    --
    #
4.再navicat中快手添加注释和Pycharmy一样
    ctr + ?
'''

五查询练习

student表和course表是多对多，第三张表是score表

class表和student表是一对多

teacher表和course表是一对多

# 1、查询所有的课程的名称以及对应的任课老师名
SELECT
    course.cname,
    teacher.tname 
FROM
    course
    INNER JOIN teacher ON course.teacher_id = teacher.tid;
# 2、查询平均成绩大于八十分的同学的姓名和平均成绩
'''
分析
    1.成绩表和学生表联表操作
    2.按照学生id分组
    3.avg(num)>80过滤，取值学生id及对应的平均值
    4.上述生成的虚拟表取名为t1,再跟学生表进行连表操作
    5.去学生姓名及对应的平均成绩
'''
SELECT
    student.sname,
    t1.avg_num 
FROM
    student
    INNER JOIN (
SELECT
    score.student_id,
    avg( num ) AS avg_num 
FROM
    score
    INNER JOIN student ON score.student_id = student.sid 
GROUP BY
    score.student_id 
HAVING
    AVG( num ) > 80 
    ) AS t1 ON student.sid = t1.student_id;
# 3、查询没有报李平老师课的学生姓名
    # 分步操作
    # 1）先找到李平老师教授的课程id
    SELECT course.cid FROM teacher inner JOIN course on course.teacher_id=teacher.tid
WHERE teacher.tname='李平老师';
    # 2）再找所有报了李平老师课程的学生id（去重）
    SELECT DISTINCT student_id FROM score WHERE course_id in 
(SELECT course.cid FROM teacher inner JOIN course on course.teacher_id=teacher.tid
WHERE teacher.tname='李平老师');
    # 3）之后去学生表里面去反，就可以取到没有报李平老师课程的学生姓名
    SELECT
    student.sname 
FROM
    student 
WHERE
    sid NOT IN (
SELECT DISTINCT
    student_id 
FROM
    score 
WHERE
    course_id IN ( SELECT course.cid FROM teacher INNER JOIN course ON course.teacher_id = teacher.tid WHERE teacher.tname = '李平老师' ) 
    );
# 4、查询没有同时选修物理课程和体育课程的学生姓名
    # （只要选了一门的，选了两门和没有选的都不要）
    # 1）先查物理和体育课程的id
    SELECT course.cid FROM course WHERE course.cname in ('物理','体育');
    # 2）再去获取所有选了物理和体育的学生数据
    SELECT * from score WHERE score.course_id in 
(SELECT course.cid FROM course WHERE course.cname in ('物理','体育'));
    # 3）按照学生分组，利用聚合函数count筛选出只选了一门的学生id
    SELECT score.student_id FROM score WHERE score.course_id in 
(SELECT course.cid FROM course WHERE course.cname in ('物理','体育'))
GROUP BY  score.student_id
HAVING count(score.student_id)=1;
    # 4）依照id获取学生姓名
    SELECT
    student.sname 
FROM
    student 
WHERE
    student.sid IN (
SELECT
    score.student_id 
FROM
    score 
WHERE
    score.course_id IN ( SELECT course.cid FROM course WHERE course.cname IN ( '物理', '体育' ) ) 
GROUP BY
    score.student_id 
HAVING
    count( score.student_id ) = 1 
    );
# 5、查询挂科超过两门（包括两门）的学生姓名和班级
    # 1）先筛选出分数小于60的数据
    SELECT score.student_id FROM score WHERE score.num<60
GROUP BY score.student_id
HAVING count(score.student_id)>=2;
    # 2）按照学生分组，对数据进行计数获取大于等于2的数据
SELECT
    student.sname,
    class.caption 
FROM
    class
    INNER JOIN student ON student.class_id = class.cid 
WHERE
    student.sid IN (
SELECT
    score.student_id 
FROM
    score 
WHERE
    score.num < 60 GROUP BY score.student_id HAVING count( score.student_id ) >= 2 
    );

总结

在解决sql查询问题的时候，不要慌

一步一步慢慢来，最终能够东拼西凑就过关

六 pymysql模块

支持pymysql代码操作数据库MySQL

import pymysql

conn = pymysql.connect(
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='123',
    database='day47',
    charset='utf8'  # 编码不要加-
)  # 链接数据库

cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)  # 产生一个游标对象（用来帮助执行命令）
'''
DictCursor,查询结果以字典形式返回
'''
sql = 'select * from employee;'
res = cursor.execute(sql)
# print(res)  # 18，返回的数据条数
# execute返回的是你当前sql语句所影响的行数
# 获取命令执行的查询结果
print(cursor.fetchone())    # 只拿一条
print(cursor.fetchall())  # 拿所有
# print(cursor.fetchmany(2))  # 指定拿几条
# print(cursor.fetchone())  # 读取数据类似于文件光标的移动
# cursor.scroll(1, 'relative')    # 相对于光标所在的位置继续往后移动1位
# cursor.scroll(1, 'absolute')    # 相对于数据的开头往后继续移动1位
# print(cursor.fetchall())

sql注入

利用一些语法的特性，书写一些特点的语句实现固定的语法 MySQL利用的是MySQL注释语法

select * from user where name='xxx' or 1=1 -- skkdjkdjkd' and password=''

日常生活中很多软件的注册的时候都不能含有特殊符号因为怕你构造出特定的语句入侵数据库，不安全

敏感的数据不要自己拼接，交给execute帮你即可

import pymysql

conn = pymysql.connect(
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    passwd='123',
    database='day48',
    charset='utf8'
)  # 链接数据库
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

username = input('>>>')
password = input('>>>')
# sql = "select * from user where name='{}' and password='{}'".format(username, password)
sql = "select * from user where name=%s and password=%s"
# 解决sql注入的问题，不要手动拼接数据，先用%s占位，之后将需要拼接的数据直接交个excute方法即可
print(sql)
rows = cursor.execute(sql, (username, password))    # 自动识别sql里面的%s用后面元组里面的数据替换
if rows:
    print('登录成功')
    print(cursor.fetchall())
else:
    print('用户名密码错误')

pymysql补充

import pymysql

conn = pymysql.connect(
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='123',
    database='day48',
    charset='utf8',
    autocommit=True # 完整配置
)

cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)

# 建表
# sql = '''create table user(
#     id int primary key auto_increment,
#     name char(16),
#     password int(32)
# )'''
# res = cursor.execute(sql)  # 建表
# 增
sql = 'insert into user(name,password) values(%s,%s)'
rows = cursor.execute(sql, ('cy', 123))
rows = cursor.executemany(sql, [('zd', 123), ('dkj', 123), ('xiaobao', 123)])  # 一次性插入N多条数据
# print(rows)
# conn.commit()

# # 删除
# sql = 'delete from  user where id=1'
# rows = cursor.execute(sql)
# print(rows)
# conn.commit()
#
# # 改
# sql = 'update user set name="lr" where id=1'
# rows = cursor.execute(sql)
# print(rows)
# conn.commit()
#
# # 查
# sql = 'select * from user '
# cursor.execute(sql)
# print(cursor.fetchall())

'''
增删改查中
    删改增的操作设计到数据的修改
    需要二次确认conn.commit(),或者autocommit修改成True
    
也可以一次性插入N多条数据
'''