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[SQL] SQL 基础知识梳理(二)

SELECT 语句基础

【博主】反骨仔    【原文】http://www.cnblogs.com/liqingwen/p/5904824.html

 

目录

 

一、SELECT 语句基础

  1.查询指定列:SELECT 关键字

--语法:--SELECT <列名>, ...   -- 希望查询列的名称--FROM <表名>      -- 指定选取数据的表

-- 从 Shohin 中取 3 列SELECT shohin_id, shohin_mei, hanbai_tanka  -- 列的顺序可以任意指定,逗号(“,”)分隔,查询结果的顺序和 SELECT 子句中的顺序相同FROM Shohin;

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  2.查询表的所有列:星号(*)

--语法--SELECT *    -- 星号(*)代表所有列--FROM <表名>;

SELECT *    -- 使用星号(*)的话就无法设定列的显示顺序FROM Shohin;

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  3.为列设定别名:AS 关键字

SELECT shohin_id AS Id, shohin_mei AS Name, shiire_tanka PriceFROM Shohin;  -- 不用 AS 关键字也可以

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SELECT shohin_id AS "编号", shohin_mei AS '名称', shiire_tanka '价格'FROM Shohin;  -- 设定汉语别名:加上双引号(")或单引号(')

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   4.常数的查询

SELECT '产品' AS Product,      -- '产品':字符串常数  38 AS Price,          -- 38:数字常数  '2016-09-30' AS '生产日期'    -- '2009-02-24':日期常数

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  5.从结果中删除重复行:DISTINCT

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原图

  (1)

SELECT DISTINCT shohin_bunrui FROM dbo.Shohin;  -

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使用 DISTINCT 移除 shohin_bunrui 列中的重复数据

 

   (2)DISTINCT 对 NULL 类型的处理:存在多条 NULL 值的行时,会结合为一条 NULL 数据。

SELECT DISTINCT shiire_tanka FROM dbo.Shohin;

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   (3)多列之前使用 DISTINCT

SELECT DISTINCT shohin_bunrui, torokubiFROM dbo.Shohin

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  DISTINCT 会将多个列的数据进行组合,将重复的数据结合为一条。

  【注意】DISTINCT 关键字只能用在第一个列名之前。

  6.筛选记录:WHERE

  WHERE 子句中可以指定“某一列的值和这个字符串相等”或者“某一列的值大于这个数字”等条件,找出只符合该条件的记录。

--语法:--SELECT  <列名>, ...--FROM   <表名>--WHERE   <条件表达式>;

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SELECT shohin_id, shohin_mei, shohin_bunruiFROM dbo.ShohinWHERE shohin_bunrui = '衣服';  -- shohin_bunrui = '衣服':为条件表达式

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选取行之后,再输出列

  【备注】WHERE 子句:首先通过该子句查询出符合指定条件的记录,再选取出 SELECT 语句指定的列。

  【注意】SQL 子句的书写格式是固定的,不能随意更改。如 WHERE 子句必须紧跟在 FROM 子句后。

  7.注释的写法

  注释对于 SQL 的执行没有任何影响。

-- 单行注释/*  多行注释*/

 

二、算术运算符和比较运算法

  1.算术运算符

SELECT shohin_mei, hanbai_tanka, hanbai_tanka * 2 AS 'hanbai_tanka_x2'FROM dbo.Shohin;

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商品单价的两倍

四则算术运算符
含义运算符
加法+
减法-
乘法*
除法/

  括号(“(”“)”)可以提高表达式的优先级。

  2.需要注意 NULL

SELECT 5 + NULL, 10 - NULL, 1 * NULL, 4 / NULL, NULL / 9;

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  【备注】所有包含 NULL 的计算,结果肯定为 NULL。

  3.比较运算符

比较运算符
运算符含义
=相等
<>不等
>=大于等于
>大于
<=小于等于
<小于
--示例1:
SELECT shohin_mei, shohin_bunruiFROM dbo.ShohinWHERE hanbai_tanka = 500;

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 选取 hanbai_tanka 列为 500 的记录

--示例2
SELECT shohin_mei, shohin_bunruiFROM dbo.ShohinWHERE hanbai_tanka <> 500;

--示例3
SELECT shohin_mei, shohin_bunruiFROM dbo.ShohinWHERE hanbai_tanka != 500;

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 选取 hanbai_tanka 列的值不是 500 的记录

 

--示例4
SELECT *FROM dbo.ShohinWHERE hanbai_tanka - shiire_tanka >= 500;

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  3.对字符串使用不等号时的注意事项

[SQL] SQL 基础知识梳理(二)[SQL] SQL 基础知识梳理(二)
-- DDL:创建表CREATE TABLE Chars(chr CHAR(3) NOT NULL,PRIMARY KEY (chr));-- DML:插入数据INSERT INTO Chars VALUES ('1');INSERT INTO Chars VALUES ('2');INSERT INTO Chars VALUES ('3');INSERT INTO Chars VALUES ('10');INSERT INTO Chars VALUES ('11');INSERT INTO Chars VALUES ('222');

创建表

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原图

  

--示例:选取出大于'2'的数据的 SELECT 语句SELECT *FROM dbo.CharsWHERE chr > '2';

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  【注意】chr 为字符串类型,对字符串类型的数据进行大小比较时,跟数字不一样。

  

  4.不能对 NULL 使用比较运算符

--示例1:SELECT shohin_mei, shiire_tankaFROM dbo.ShohinWHERE shiire_tanka = NULL;    --错误的 SELECT 语句--示例2SELECT shohin_mei, shiire_tankaFROM dbo.ShohinWHERE shiire_tanka IS NULL;    --选取 NULL 的记录--示例3SELECT shohin_mei, shiire_tankaFROM dbo.ShohinWHERE shiire_tanka IS NOT NULL;  --选取不为 NULL 的记录

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  【注意】希望选取 NULL 记录时,使用 IS NULL;希望选取不是 NULL 的记录时,使用 IS NOT NULL。

 

三、逻辑运算符

  1.NOT 运算符:取反

--示例:
SELECT *FROM dbo.ShohinWHERE NOT hanbai_tanka >= 1000;  --等价于 hanbai_tanka < 1000

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取 hanbai_tanka 列不大于 1000 的记录(hanbai_tanka < 1000)

  2.AND 运算符和 OR 运算符

  AND 运算符:并且,在两侧的查询条件都成立时整个查询条件才成立。

  OR 运算符:在两侧的查询条件就算只有一个成立时整个查询条件都成立。

--示例
SELECT shohin_mei, shiire_tankaFROM dbo.ShohinWHERE shohin_bunrui = '厨房用具' AND hanbai_tanka >= 3000;

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SELECT shohin_mei, shiire_tankaFROM dbo.ShohinWHERE shohin_bunrui = '厨房用具'  OR hanbai_tanka >= 3000;

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  【文氏图】

  【备注】多个查询条件进行组合时,需要使用 AND 运算符或者 OR 运算符。

   2.通过括号进行强化

--示例1
SELECT shohin_mei, shohin_bunrui, torokubiFROM dbo.ShohinWHERE shohin_bunrui = '办公用品' AND torokubi = '2009-09-11' OR torokubi = '2009-09-20';

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--示例2SELECT shohin_mei,  shohin_bunrui,  torokubiFROM dbo.ShohinWHERE shohin_bunrui = '办公用品'  AND (torokubi = '2009-09-11'  OR torokubi = '2009-09-20');

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  【备注】AND 运算优先于 OR 运算,想要优先执行 OR 运算时可以使用括号。

 




原标题:[SQL] SQL 基础知识梳理(二)

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