MySQL基础笔记（二）

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多表查询

多表查询，也称为关联查询，指两个或更多个表一起完成查询操作。

前提条件：这些一起查询的表之间是有关系的（一对一、一对多），它们之间一定是有关联字段，这个关联字段可能建立了外键，也可能没有建立外键。比如：员工表和部门表，这两个表依靠“部门编号”进行关联。

1. 一个案例引发的多表连接

1.1 案例说明

#案例：查询员工的姓名及其部门名称
SELECT last_name, department_name
FROM employees, departments;

查询结果：

+-----------+----------------------+
| last_name | department_name      |
+-----------+----------------------+
| King      | Administration       |
| King      | Marketing            |
| King      | Purchasing           |
| King      | Human Resources      |
| King      | Shipping             |
| King      | IT                   |
| King      | Public Relations     |
| King      | Sales                |
| King      | Executive            |
| King      | Finance              |
| King      | Accounting           |
| King      | Treasury             |
...
| Gietz     | IT Support           |
| Gietz     | NOC                  |
| Gietz     | IT Helpdesk          |
| Gietz     | Government Sales     |
| Gietz     | Retail Sales         |
| Gietz     | Recruiting           |
| Gietz     | Payroll              |
+-----------+----------------------+
2889 rows in set (0.01 sec)

分析错误情况：

SELECT COUNT(employee_id) FROM employees;
#输出107行

SELECT COUNT(department_id)FROM departments;
#输出27行

SELECT 107*27 FROM dual;

我们把上述多表查询中出现的问题称为：笛卡尔积的错误。

1.2 笛卡尔积（或交叉连接）的理解

笛卡尔乘积是一个数学运算。假设我有两个集合 X 和 Y，那么 X 和 Y 的笛卡尔积就是 X 和 Y 的所有可能组合，也就是第一个对象来自于 X，第二个对象来自于 Y 的所有可能。组合的个数即为两个集合中元素个数的乘积数。

SQL92中，笛卡尔积也称为交叉连接，英文是 CROSS JOIN。在 SQL99 中也是使用 CROSS JOIN表示交叉连接。它的作用就是可以把任意表进行连接，即使这两张表不相关。在MySQL中如下情况会出现笛卡尔积：

#查询员工姓名和所在部门名称
SELECT last_name,department_name FROM employees,departments;
SELECT last_name,department_name FROM employees CROSS JOIN departments;
SELECT last_name,department_name FROM employees INNER JOIN departments;
SELECT last_name,department_name FROM employees JOIN departments;

1.3 案例分析与问题解决

• 笛卡尔积的错误会在下面条件下产生：

  • 省略多个表的连接条件（或关联条件）
  • 连接条件（或关联条件）无效
  • 所有表中的所有行互相连接

• 为了避免笛卡尔积， 可以在 WHERE 加入有效的连接条件。

• 加入连接条件后，查询语法：

  SELECT	table1.column, table2.column
  FROM	table1, table2
  WHERE	table1.column1 = table2.column2;  #连接条件
  

  • 在 WHERE子句中写入连接条件。

• 正确写法：

  #案例：查询员工的姓名及其部门名称
  SELECT last_name, department_name
  FROM employees, departments
  WHERE employees.department_id = departments.department_id;
  

• 在表中有相同列时，在列名之前加上表名前缀。

2. 多表查询分类讲解

分类1：等值连接 vs 非等值连接

等值连接

SELECT employees.employee_id, employees.last_name, 
       employees.department_id, departments.department_id,
       departments.location_id
FROM   employees, departments
WHERE  employees.department_id = departments.department_id;

拓展1：多个连接条件与 AND 操作符

拓展2：区分重复的列名

• 多个表中有相同列时，必须在列名之前加上表名前缀。
• 在不同表中具有相同列名的列可以用表名加以区分。

SELECT employees.last_name, departments.department_name,employees.department_id
FROM employees, departments
WHERE employees.department_id = departments.department_id;

拓展3：表的别名

• 使用别名可以简化查询。

• 列名前使用表名前缀可以提高查询效率。

SELECT e.employee_id, e.last_name, e.department_id,
       d.department_id, d.location_id
FROM   employees e , departments d
WHERE  e.department_id = d.department_id;

需要注意的是，如果我们使用了表的别名，在查询字段中、过滤条件中就只能使用别名进行代替，不能使用原有的表名，否则就会报错。

阿里开发规范：

【强制】对于数据库中表记录的查询和变更，只要涉及多个表，都需要在列名前加表的别名（或 表名）进行限定。

说明：对多表进行查询记录、更新记录、删除记录时，如果对操作列没有限定表的别名（或表名），并且操作列在多个表中存在时，就会抛异常。

正例：select t1.name from table_first as t1 , table_second as t2 where t1.id=t2.id;

反例：在某业务中，由于多表关联查询语句没有加表的别名（或表名）的限制，正常运行两年后，最近在 某个表中增加一个同名字段，在预发布环境做数据库变更后，线上查询语句出现出 1052 异常：Column ‘name’ in field list is ambiguous。

拓展4：连接多个表

**总结：连接 n个表,至少需要n-1个连接条件。**比如，连接三个表，至少需要两个连接条件。

非等值连接

SELECT e.last_name, e.salary, j.grade_level
FROM   employees e, job_grades j
WHERE  e.salary BETWEEN j.lowest_sal AND j.highest_sal;

分类2：自连接 vs 非自连接

• 当table1和table2本质上是同一张表，只是用取别名的方式虚拟成两张表以代表不同的意义。然后两个表再进行内连接，外连接等查询。

题目：查询employees表，返回“Xxx works for Xxx”

SELECT CONCAT(worker.last_name ,' works for ' 
       , manager.last_name)
FROM   employees worker, employees manager
WHERE  worker.manager_id = manager.employee_id ;

分类3：内连接 vs 外连接

除了查询满足条件的记录以外，外连接还可以查询某一方不满足条件的记录。

• 内连接: 合并具有同一列的两个以上的表的行, 结果集中不包含一个表与另一个表不匹配的行

• 外连接: 两个表在连接过程中除了返回满足连接条件的行以外还返回左（或右）表中不满足条件的行 ，这种连接称为左（或右） 外连接。没有匹配的行时, 结果表中相应的列为空(NULL)。

• 如果是左外连接，则连接条件中左边的表也称为主表，右边的表称为从表。

  如果是右外连接，则连接条件中右边的表也称为主表，左边的表称为从表。

SQL92：使用(+)创建连接

• 在 SQL92 中采用（+）代表从表所在的位置。即左或右外连接中，(+) 表示哪个是从表。

• Oracle 对 SQL92 支持较好，而 MySQL 则不支持 SQL92 的外连接。

  #左外连接
  SELECT last_name,department_name
  FROM employees ,departments
  WHERE employees.department_id = departments.department_id(+);
  
  #右外连接
  SELECT last_name,department_name
  FROM employees ,departments
  WHERE employees.department_id(+) = departments.department_id;
  

• 而且在 SQL92 中，只有左外连接和右外连接，没有满（或全）外连接。

3. SQL99语法实现多表查询

3.1 基本语法

• 使用JOIN…ON子句创建连接的语法结构：

  SELECT table1.column, table2.column,table3.column
  FROM table1
      JOIN table2 ON table1 和 table2 的连接条件
          JOIN table3 ON table2 和 table3 的连接条件
  

  它的嵌套逻辑类似我们使用的 FOR 循环：

  for t1 in table1:
      for t2 in table2:
         if condition1:
             for t3 in table3:
                if condition2:
                    output t1 + t2 + t3
  

  SQL99 采用的这种嵌套结构非常清爽、层次性更强、可读性更强，即使再多的表进行连接也都清晰可见。如果你采用 SQL92，可读性就会大打折扣。

• 语法说明：

  • 可以使用 ON 子句指定额外的连接条件。
  • 这个连接条件是与其它条件分开的。
  • ON 子句使语句具有更高的易读性。
  • 关键字 JOIN、INNER JOIN、CROSS JOIN 的含义是一样的，都表示内连接

3.2 内连接(INNER JOIN)的实现

• 语法：

SELECT 字段列表
FROM A表 INNER JOIN B表
ON 关联条件
WHERE 等其他子句;

题目1：

SELECT e.employee_id, e.last_name, e.department_id, 
       d.department_id, d.location_id
FROM   employees e JOIN departments d
ON     (e.department_id = d.department_id);

题目2：

SELECT employee_id, city, department_name
FROM   employees e 
JOIN   departments d
ON     d.department_id = e.department_id 
JOIN   locations l
ON     d.location_id = l.location_id;

3.3 外连接(OUTER JOIN)的实现

3.3.1 左外连接(LEFT OUTER JOIN)

• 语法：

#实现查询结果是A
SELECT 字段列表
FROM A表 LEFT JOIN B表
ON 关联条件
WHERE 等其他子句;

• 举例：

SELECT e.last_name, e.department_id, d.department_name
FROM   employees e
LEFT OUTER JOIN departments d
ON   (e.department_id = d.department_id) ;

3.3.2 右外连接(RIGHT OUTER JOIN)

• 语法：

#实现查询结果是B
SELECT 字段列表
FROM A表 RIGHT JOIN B表
ON 关联条件
WHERE 等其他子句;

• 举例：

SELECT e.last_name, e.department_id, d.department_name
FROM   employees e
RIGHT OUTER JOIN departments d
ON    (e.department_id = d.department_id) ;

需要注意的是，LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 只存在于 SQL99 及以后的标准中，在 SQL92 中不存在，只能用 (+) 表示。

3.3.3 满外连接(FULL OUTER JOIN)

• 满外连接的结果 = 左右表匹配的数据 + 左表没有匹配到的数据 + 右表没有匹配到的数据。
• SQL99是支持满外连接的。使用FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN来实现。
• 需要注意的是，MySQL不支持FULL JOIN，但是可以用 LEFT JOIN UNION RIGHT join代替。

4. UNION的使用

合并查询结果
利用UNION关键字，可以给出多条SELECT语句，并将它们的结果组合成单个结果集。合并时，两个表对应的列数和数据类型必须相同，并且相互对应。各个SELECT语句之间使用UNION或UNION ALL关键字分隔。

语法格式：

SELECT column,... FROM table1
UNION [ALL]
SELECT column,... FROM table2

UNION操作符

UNION 操作符返回两个查询的结果集的并集，去除重复记录。

UNION ALL操作符

UNION ALL操作符返回两个查询的结果集的并集。对于两个结果集的重复部分，不去重。

注意：执行UNION ALL语句时所需要的资源比UNION语句少。如果明确知道合并数据后的结果数据不存在重复数据，或者不需要去除重复的数据，则尽量使用UNION ALL语句，以提高数据查询的效率。

举例：查询部门编号>90或邮箱包含a的员工信息

#方式1
SELECT * FROM employees WHERE email LIKE '%a%' OR department_id>90;

#方式2
SELECT * FROM employees  WHERE email LIKE '%a%'
UNION
SELECT * FROM employees  WHERE department_id>90;

举例：查询中国用户中男性的信息以及美国用户中年男性的用户信息

SELECT id,cname FROM t_chinamale WHERE csex='男'
UNION ALL
SELECT id,tname FROM t_usmale WHERE tGender='male';

5. 7种SQL JOINS的实现

5.1 代码实现

#中图：内连接 A∩B
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`;

#左上图：左外连接
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e LEFT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`;

#右上图：右外连接
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`;

#左中图：A - A∩B
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e LEFT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
WHERE d.`department_id` IS NULL

#右中图：B-A∩B
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
WHERE e.`department_id` IS NULL

#左下图：满外连接
# 左中图 + 右上图  A∪B
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e LEFT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
WHERE d.`department_id` IS NULL
UNION ALL  #没有去重操作，效率高
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`;

#右下图
#左中图 + 右中图  A ∪B- A∩B 或者 (A -  A∩B) ∪ （B - A∩B）
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e LEFT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
WHERE d.`department_id` IS NULL
UNION ALL
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
WHERE e.`department_id` IS NULL

5.2 语法格式小结

• 左中图

#实现A -  A∩B
select 字段列表
from A表 left join B表
on 关联条件
where 从表关联字段 is null and 等其他子句;

• 右中图

#实现B -  A∩B
select 字段列表
from A表 right join B表
on 关联条件
where 从表关联字段 is null and 等其他子句;

• 左下图

#实现查询结果是A∪B
#用左外的A，union 右外的B
select 字段列表
from A表 left join B表
on 关联条件
where 等其他子句

union 

select 字段列表
from A表 right join B表
on 关联条件
where 等其他子句;

• 右下图

#实现A∪B -  A∩B  或   (A -  A∩B) ∪ （B - A∩B）
#使用左外的 (A -  A∩B)  union 右外的（B - A∩B）
select 字段列表
from A表 left join B表
on 关联条件
where 从表关联字段 is null and 等其他子句

union

select 字段列表
from A表 right join B表
on 关联条件
where 从表关联字段 is null and 等其他子句

6. SQL99语法新特性

6.1 自然连接

SQL99 在 SQL92 的基础上提供了一些特殊语法，比如 NATURAL JOIN 用来表示自然连接。我们可以把自然连接理解为 SQL92 中的等值连接。它会帮你自动查询两张连接表中所有相同的字段，然后进行等值连接。

在SQL92标准中：

SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
AND e.`manager_id` = d.`manager_id`;

在 SQL99 中你可以写成：

SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e NATURAL JOIN departments d;

6.2 USING连接

当我们进行连接的时候，SQL99还支持使用 USING 指定数据表里的同名字段进行等值连接。但是只能配合JOIN一起使用。比如：

SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e JOIN departments d
USING (department_id);

你能看出与自然连接 NATURAL JOIN 不同的是，USING 指定了具体的相同的字段名称，你需要在 USING 的括号 () 中填入要指定的同名字段。同时使用 JOIN...USING 可以简化 JOIN ON 的等值连接。它与下面的 SQL 查询结果是相同的：

SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e ,departments d
WHERE e.department_id = d.department_id;

7. 章节小结

表连接的约束条件可以有三种方式：WHERE, ON, USING

• WHERE：适用于所有关联查询

• ON：只能和JOIN一起使用，只能写关联条件。虽然关联条件可以并到WHERE中和其他条件一起写，但分开写可读性更好。

• USING：只能和JOIN一起使用，而且要求两个关联字段在关联表中名称一致，而且只能表示关联字段值相等

#关联条件
#把关联条件写在where后面
SELECT last_name,department_name 
FROM employees,departments 
WHERE employees.department_id = departments.department_id;

#把关联条件写在on后面，只能和JOIN一起使用
SELECT last_name,department_name 
FROM employees INNER JOIN departments 
ON employees.department_id = departments.department_id;

SELECT last_name,department_name 
FROM employees CROSS JOIN departments 
ON employees.department_id = departments.department_id;

SELECT last_name,department_name  
FROM employees JOIN departments 
ON employees.department_id = departments.department_id;

#把关联字段写在using()中，只能和JOIN一起使用
#而且两个表中的关联字段必须名称相同，而且只能表示=
#查询员工姓名与基本工资
SELECT last_name,job_title
FROM employees INNER JOIN jobs USING(job_id);

#n张表关联，需要n-1个关联条件
#查询员工姓名，基本工资，部门名称
SELECT last_name,job_title,department_name FROM employees,departments,jobs 
WHERE employees.department_id = departments.department_id 
AND employees.job_id = jobs.job_id;

SELECT last_name,job_title,department_name 
FROM employees INNER JOIN departments INNER JOIN jobs 
ON employees.department_id = departments.department_id 
AND employees.job_id = jobs.job_id;

注意：

我们要控制连接表的数量。多表连接就相当于嵌套 for 循环一样，非常消耗资源，会让 SQL 查询性能下降得很严重，因此不要连接不必要的表。在许多 DBMS 中，也都会有最大连接表的限制。

【强制】超过三个表禁止 join。需要 join 的字段，数据类型保持绝对一致；多表关联查询时， 保证被关联的字段需要有索引。

说明：即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。

来源：阿里巴巴《Java开发手册》

单行函数

1. 函数的理解

1.1 什么是函数

函数在计算机语言的使用中贯穿始终，函数的作用是什么呢？它可以把我们经常使用的代码封装起来，需要的时候直接调用即可。这样既提高了代码效率，又提高了可维护性。在 SQL 中我们也可以使用函数对检索出来的数据进行函数操作。使用这些函数，可以极大地提高用户对数据库的管理效率。

从函数定义的角度出发，我们可以将函数分成内置函数和自定义函数。在 SQL 语言中，同样也包括了内置函数和自定义函数。内置函数是系统内置的通用函数，而自定义函数是我们根据自己的需要编写的，本章及下一章讲解的是 SQL 的内置函数。

1.2 不同DBMS函数的差异

我们在使用 SQL 语言的时候，不是直接和这门语言打交道，而是通过它使用不同的数据库软件，即 DBMS。DBMS 之间的差异性很大，远大于同一个语言不同版本之间的差异。实际上，只有很少的函数是被 DBMS 同时支持的。比如，大多数 DBMS 使用（||）或者（+）来做拼接符，而在 MySQL 中的字符串拼接函数为concat()。大部分 DBMS 会有自己特定的函数，这就意味着采用 SQL 函数的代码可移植性是很差的，因此在使用函数的时候需要特别注意。

1.3 MySQL的内置函数及分类

MySQL提供了丰富的内置函数，这些函数使得数据的维护与管理更加方便，能够更好地提供数据的分析与统计功能，在一定程度上提高了开发人员进行数据分析与统计的效率。

MySQL提供的内置函数从实现的功能角度可以分为数值函数、字符串函数、日期和时间函数、流程控制函数、加密与解密函数、获取MySQL信息函数、聚合函数等。这里，我将这些丰富的内置函数再分为两类：单行函数、聚合函数（或分组函数）。

单行函数

• 操作数据对象
• 接受参数返回一个结果
• 只对一行进行变换
• 每行返回一个结果
• 可以嵌套
• 参数可以是一列或一个值

2. 数值函数

2.1 基本函数

举例：

SELECT ABS(-123),ABS(32),SIGN(-23),SIGN(43),PI(),CEIL(32.32),CEILING(-43.23),FLOOR(32.32),
FLOOR(-43.23),MOD(12,5)
FROM DUAL;

2.2 角度与弧度互换函数

SELECT RADIANS(30),RADIANS(60),RADIANS(90),DEGREES(2*PI()),DEGREES(RADIANS(90))
FROM DUAL;

2.3 三角函数

2.4 指数与对数

mysql> SELECT POW(2,5),POWER(2,4),EXP(2),LN(10),LOG10(10),LOG2(4)
    -> FROM DUAL;
+----------+------------+------------------+-------------------+-----------+---------+
| POW(2,5) | POWER(2,4) | EXP(2)           | LN(10)            | LOG10(10) | LOG2(4) |
+----------+------------+------------------+-------------------+-----------+---------+
|       32 |         16 | 7.38905609893065 | 2.302585092994046 |         1 |       2 |
+----------+------------+------------------+-------------------+-----------+---------+
1 row in set (0.00 sec)

2.5 进制间的转换

mysql> SELECT BIN(10),HEX(10),OCT(10),CONV(10,2,8)
    -> FROM DUAL;
+---------+---------+---------+--------------+
| BIN(10) | HEX(10) | OCT(10) | CONV(10,2,8) |
+---------+---------+---------+--------------+
| 1010    | A       | 12      | 2            |
+---------+---------+---------+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

3. 字符串函数

注意：MySQL中，字符串的位置是从1开始的。

举例：

mysql> SELECT FIELD('mm','hello','msm','amma'),FIND_IN_SET('mm','hello,mm,amma')
    -> FROM DUAL;
+----------------------------------+-----------------------------------+
| FIELD('mm','hello','msm','amma') | FIND_IN_SET('mm','hello,mm,amma') |
+----------------------------------+-----------------------------------+
|                                0 |                                 2 |
+----------------------------------+-----------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

4. 日期和时间函数

4.1 获取日期、时间

举例：

SELECT CURDATE(),CURTIME(),NOW(),SYSDATE()+0,UTC_DATE(),UTC_DATE()+0,UTC_TIME(),UTC_TIME()+0
FROM DUAL;

4.2 日期与时间戳的转换

举例：

mysql> SELECT UNIX_TIMESTAMP(now());
+-----------------------+
| UNIX_TIMESTAMP(now()) |
+-----------------------+
|            1576380910 |
+-----------------------+
1 row in set (0.01 sec)

mysql> SELECT FROM_UNIXTIME(1576380910);
+---------------------------+
| FROM_UNIXTIME(1576380910) |
+---------------------------+
| 2019-12-15 11:35:10       |
+---------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

4.3 获取月份、星期、星期数、天数等函数

举例：

SELECT YEAR(CURDATE()),MONTH(CURDATE()),DAY(CURDATE()),
HOUR(CURTIME()),MINUTE(NOW()),SECOND(SYSDATE())
FROM DUAL;

4.4 日期的操作函数

EXTRACT(type FROM date)函数中type的取值与含义：

SELECT EXTRACT(MINUTE FROM NOW()),EXTRACT( WEEK FROM NOW()),
EXTRACT( QUARTER FROM NOW()),EXTRACT( MINUTE_SECOND FROM NOW())
FROM DUAL;

4.5 时间和秒钟转换的函数

举例：

mysql> SELECT TIME_TO_SEC(NOW());
+--------------------+
| TIME_TO_SEC(NOW()) |
+--------------------+
|               78774 |
+--------------------+
1 row in set (0.00 sec)

4.6 计算日期和时间的函数

第1组：

上述函数中type的取值：

举例：

SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 1 DAY) AS col1,DATE_ADD('2021-10-21 23:32:12',INTERVAL 1 SECOND) AS col2,
ADDDATE('2021-10-21 23:32:12',INTERVAL 1 SECOND) AS col3,
DATE_ADD('2021-10-21 23:32:12',INTERVAL '1_1' MINUTE_SECOND) AS col4,
DATE_ADD(NOW(), INTERVAL -1 YEAR) AS col5, #可以是负数
DATE_ADD(NOW(), INTERVAL '1_1' YEAR_MONTH) AS col6 #需要单引号
FROM DUAL;

第2组：

举例：

SELECT ADDTIME(NOW(),20),SUBTIME(NOW(),30),SUBTIME(NOW(),'1:1:3'),DATEDIFF(NOW(),'2021-10-01'),
TIMEDIFF(NOW(),'2021-10-25 22:10:10'),FROM_DAYS(366),TO_DAYS('0000-12-25'),
LAST_DAY(NOW()),MAKEDATE(YEAR(NOW()),12),MAKETIME(10,21,23),PERIOD_ADD(20200101010101,10)
FROM DUAL;

举例：查询 7 天内的新增用户数有多少？

SELECT COUNT(*) as num FROM new_user WHERE TO_DAYS(NOW())-TO_DAYS(regist_time)<=7

4.7 日期的格式化与解析

上述非GET_FORMAT函数中fmt参数常用的格式符：

GET_FORMAT函数中date_type和format_type参数取值如下：

举例：

mysql> SELECT DATE_FORMAT(NOW(), '%H:%i:%s');
+--------------------------------+
| DATE_FORMAT(NOW(), '%H:%i:%s') |
+--------------------------------+
| 22:57:34                        |
+--------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

SELECT STR_TO_DATE('09/01/2009','%m/%d/%Y')
FROM DUAL;

SELECT STR_TO_DATE('20140422154706','%Y%m%d%H%i%s')
FROM DUAL;

SELECT STR_TO_DATE('2014-04-22 15:47:06','%Y-%m-%d %H:%i:%s')
FROM DUAL;

5. 流程控制函数

流程处理函数可以根据不同的条件，执行不同的处理流程，可以在SQL语句中实现不同的条件选择。MySQL中的流程处理函数主要包括IF()、IFNULL()和CASE()函数。

SELECT IF(1 > 0,'正确','错误')    
->正确

SELECT IFNULL(null,'Hello Word')
->Hello Word

SELECT CASE 
　　WHEN 1 > 0
　　THEN '1 > 0'
　　WHEN 2 > 0
　　THEN '2 > 0'
　　ELSE '3 > 0'
　　END
->1 > 0

SELECT oid,`status`, CASE `status` WHEN 1 THEN '未付款' 
								   WHEN 2 THEN '已付款' 
								   WHEN 3 THEN '已发货'  
								   WHEN 4 THEN '确认收货'  
								   ELSE '无效订单' END 
FROM t_order;

6. 加密与解密函数

加密与解密函数主要用于对数据库中的数据进行加密和解密处理，以防止数据被他人窃取。这些函数在保证数据库安全时非常有用。

可以看到，ENCODE(value,password_seed)函数与DECODE(value,password_seed)函数互为反函数。

7. MySQL信息函数

MySQL中内置了一些可以查询MySQL信息的函数，这些函数主要用于帮助数据库开发或运维人员更好地对数据库进行维护工作。

8. 其他函数

MySQL中有些函数无法对其进行具体的分类，但是这些函数在MySQL的开发和运维过程中也是不容忽视的。

聚合函数

1. 聚合函数介绍

• 什么是聚合函数

聚合函数作用于一组数据，并对一组数据返回一个值。

• 聚合函数类型

  • AVG()
  • SUM()
  • MAX()
  • MIN()
  • **COUNT() **

• 聚合函数不能嵌套调用。比如不能出现类似AVG(SUM(字段名称))形式的调用。

1.1 AVG和SUM函数

可以对数值型数据使用AVG 和 SUM 函数。

SELECT AVG(salary), MAX(salary),MIN(salary), SUM(salary)
FROM   employees
WHERE  job_id LIKE '%REP%';

1.2 MIN和MAX函数

可以对任意数据类型的数据使用 MIN 和 MAX 函数。

SELECT MIN(hire_date), MAX(hire_date)
FROM	  employees;

1.3 COUNT函数

• COUNT(*)返回表中记录总数，适用于任意数据类型。

SELECT COUNT(*)
FROM	  employees
WHERE  department_id = 50;

• COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数。

SELECT COUNT(commission_pct)
FROM   employees
WHERE  department_id = 50;

• 问题：用count(*)，count(1)，count(列名)谁好呢?

  其实，对于MyISAM引擎的表是没有区别的。这种引擎内部有一计数器在维护着行数。

  Innodb引擎的表用count(*),count(1)直接读行数，复杂度是O(n)，因为innodb真的要去数一遍。但好于具体的count(列名)。

• 问题：能不能使用count(列名)替换count(*)?

  不要使用 count(列名)来替代 count(*)，count(*)是 SQL92 定义的标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟 NULL 和非 NULL 无关。

  说明：count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。

2. GROUP BY

2.1 基本使用

可以使用GROUP BY子句将表中的数据分成若干组

SELECT column, group_function(column)
FROM table
[WHERE	condition]
[GROUP BY	group_by_expression]
[ORDER BY	column];

明确：WHERE一定放在FROM后面

在SELECT列表中所有未包含在组函数中的列都应该包含在 GROUP BY子句中

SELECT   department_id, AVG(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id ;

包含在 GROUP BY 子句中的列不必包含在SELECT 列表中

SELECT   AVG(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id ;

2.2 使用多个列分组

SELECT   department_id dept_id, job_id, SUM(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id, job_id ;

2.3 GROUP BY中使用WITH ROLLUP

使用WITH ROLLUP关键字之后，在所有查询出的分组记录之后增加一条记录，该记录计算查询出的所有记录的总和，即统计记录数量。

SELECT department_id,AVG(salary)
FROM employees
WHERE department_id > 80
GROUP BY department_id WITH ROLLUP;

注意：

当使用ROLLUP时，不能同时使用ORDER BY子句进行结果排序，即ROLLUP和ORDER BY是互相排斥的。

3. HAVING

3.1 基本使用

过滤分组：HAVING子句

1. 行已经被分组。
2. 使用了聚合函数。
3. 满足HAVING 子句中条件的分组将被显示。
4. HAVING 不能单独使用，必须要跟 GROUP BY 一起使用。

SELECT   department_id, MAX(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id
HAVING   MAX(salary)>10000 ;

• **非法使用聚合函数 ： 不能在 WHERE 子句中使用聚合函数。**如下：

SELECT   department_id, AVG(salary)
FROM     employees
WHERE    AVG(salary) > 8000
GROUP BY department_id;

3.2 WHERE和HAVING的对比

区别1：WHERE 可以直接使用表中的字段作为筛选条件，但不能使用分组中的计算函数作为筛选条件；HAVING 必须要与 GROUP BY 配合使用，可以把分组计算的函数和分组字段作为筛选条件。

这决定了，在需要对数据进行分组统计的时候，HAVING 可以完成 WHERE 不能完成的任务。这是因为，在查询语法结构中，WHERE 在 GROUP BY 之前，所以无法对分组结果进行筛选。HAVING 在 GROUP BY 之后，可以使用分组字段和分组中的计算函数，对分组的结果集进行筛选，这个功能是 WHERE 无法完成的。另外，WHERE排除的记录不再包括在分组中。

区别2：如果需要通过连接从关联表中获取需要的数据，WHERE 是先筛选后连接，而 HAVING 是先连接后筛选。 这一点，就决定了在关联查询中，WHERE 比 HAVING 更高效。因为 WHERE 可以先筛选，用一个筛选后的较小数据集和关联表进行连接，这样占用的资源比较少，执行效率也比较高。HAVING 则需要先把结果集准备好，也就是用未被筛选的数据集进行关联，然后对这个大的数据集进行筛选，这样占用的资源就比较多，执行效率也较低。

小结如下：

开发中的选择：

WHERE 和 HAVING 也不是互相排斥的，我们可以在一个查询里面同时使用 WHERE 和 HAVING。包含分组统计函数的条件用 HAVING，普通条件用 WHERE。这样，我们就既利用了 WHERE 条件的高效快速，又发挥了 HAVING 可以使用包含分组统计函数的查询条件的优点。当数据量特别大的时候，运行效率会有很大的差别。

4. SELECT的执行过程

4.1 查询的结构

#方式1：
SELECT ...,....,...
FROM ...,...,....
WHERE 多表的连接条件
AND 不包含组函数的过滤条件
GROUP BY ...,...
HAVING 包含组函数的过滤条件
ORDER BY ... ASC/DESC
LIMIT ...,...

#方式2：
SELECT ...,....,...
FROM ... JOIN ... 
ON 多表的连接条件
JOIN ...
ON ...
WHERE 不包含组函数的过滤条件
AND/OR 不包含组函数的过滤条件
GROUP BY ...,...
HAVING 包含组函数的过滤条件
ORDER BY ... ASC/DESC
LIMIT ...,...

#其中：
#（1）from：从哪些表中筛选
#（2）on：关联多表查询时，去除笛卡尔积
#（3）where：从表中筛选的条件
#（4）group by：分组依据
#（5）having：在统计结果中再次筛选
#（6）order by：排序
#（7）limit：分页

4.2 SELECT执行顺序

你需要记住 SELECT 查询时的两个顺序：

1. 关键字的顺序是不能颠倒的：

SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...

2.SELECT 语句的执行顺序（在 MySQL 和 Oracle 中，SELECT 执行顺序基本相同）：

FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT 的字段 -> DISTINCT -> ORDER BY -> LIMIT

比如你写了一个 SQL 语句，那么它的关键字顺序和执行顺序是下面这样的：

SELECT DISTINCT player_id, player_name, count(*) as num # 顺序 5
FROM player JOIN team ON player.team_id = team.team_id # 顺序 1
WHERE height > 1.80 # 顺序 2
GROUP BY player.team_id # 顺序 3
HAVING num > 2 # 顺序 4
ORDER BY num DESC # 顺序 6
LIMIT 2 # 顺序 7

在 SELECT 语句执行这些步骤的时候，每个步骤都会产生一个虚拟表，然后将这个虚拟表传入下一个步骤中作为输入。需要注意的是，这些步骤隐含在 SQL 的执行过程中，对于我们来说是不可见的。

4.3 SQL 的执行原理(了解)

SELECT 是先执行 FROM 这一步的。在这个阶段，如果是多张表联查，还会经历下面的几个步骤：

1. 首先先通过 CROSS JOIN 求笛卡尔积，相当于得到虚拟表 vt（virtual table）1-1；
2. 通过 ON 进行筛选，在虚拟表 vt1-1 的基础上进行筛选，得到虚拟表 vt1-2；
3. 添加外部行。如果我们使用的是左连接、右链接或者全连接，就会涉及到外部行，也就是在虚拟表 vt1-2 的基础上增加外部行，得到虚拟表 vt1-3。

当然如果我们操作的是两张以上的表，还会重复上面的步骤，直到所有表都被处理完为止。这个过程得到是我们的原始数据。

当我们拿到了查询数据表的原始数据，也就是最终的虚拟表 vt1，就可以在此基础上再进行 WHERE 阶段。在这个阶段中，会根据 vt1 表的结果进行筛选过滤，得到虚拟表 vt2。

然后进入第三步和第四步，也就是 GROUP 和 HAVING 阶段。在这个阶段中，实际上是在虚拟表 vt2 的基础上进行分组和分组过滤，得到中间的虚拟表 vt3 和 vt4。

当我们完成了条件筛选部分之后，就可以筛选表中提取的字段，也就是进入到 SELECT 和 DISTINCT 阶段。

首先在 SELECT 阶段会提取想要的字段，然后在 DISTINCT 阶段过滤掉重复的行，分别得到中间的虚拟表 vt5-1 和 vt5-2。

当我们提取了想要的字段数据之后，就可以按照指定的字段进行排序，也就是 ORDER BY 阶段，得到虚拟表 vt6。

最后在 vt6 的基础上，取出指定行的记录，也就是 LIMIT 阶段，得到最终的结果，对应的是虚拟表 vt7。

当然我们在写 SELECT 语句的时候，不一定存在所有的关键字，相应的阶段就会省略。

同时因为 SQL 是一门类似英语的结构化查询语言，所以我们在写 SELECT 语句的时候，还要注意相应的关键字顺序，所谓底层运行的原理，就是我们刚才讲到的执行顺序。

子查询

子查询指一个查询语句嵌套在另一个查询语句内部的查询。

SQL 中子查询的使用大大增强了 SELECT 查询的能力，因为很多时候查询需要从结果集中获取数据，或者需要从同一个表中先计算得出一个数据结果，然后与这个数据结果（可能是某个标量，也可能是某个集合）进行比较。

1. 需求分析与问题解决

1.1 实际问题

• Abel的工资是多少------>谁的工资比Abel高

现有解决方式：

#方式一：
SELECT salary
FROM employees
WHERE last_name = 'Abel';

SELECT last_name,salary
FROM employees
WHERE salary > 11000;

#方式二：自连接
SELECT e2.last_name,e2.salary
FROM employees e1,employees e2
WHERE e1.last_name = 'Abel'
AND e1.`salary` < e2.`salary`

#方式三：子查询
SELECT last_name,salary
FROM employees
WHERE salary > (
		SELECT salary
		FROM employees
		WHERE last_name = 'Abel'
		);

1.2 子查询的基本使用

• 子查询（内查询）在主查询之前一次执行完成。
• 子查询的结果被主查询（外查询）使用 。
• 注意事项
  • 子查询要包含在括号内
  • 将子查询放在比较条件的右侧
  • 单行操作符对应单行子查询，多行操作符对应多行子查询

1.3 子查询的分类

分类方式1：

我们按内查询的结果返回一条还是多条记录，将子查询分为单行子查询、多行子查询。

分类方式2：

我们按内查询是否被执行多次，将子查询划分为相关(或关联)子查询和不相关(或非关联)子查询。

子查询从数据表中查询了数据结果，如果这个数据结果只执行一次，然后这个数据结果作为主查询的条件进行执行，那么这样的子查询叫做不相关子查询。

同样，如果子查询需要执行多次，即采用循环的方式，先从外部查询开始，每次都传入子查询进行查询，然后再将结果反馈给外部，这种嵌套的执行方式就称为相关子查询。

2. 单行子查询

2.1 单行比较操作符

2.2 代码示例

题目：查询与141号或174号员工的manager_id和department_id相同的其他员工的employee_id，manager_id，department_id

实现方式1：不成对比较

SELECT  employee_id, manager_id, department_id
FROM    employees
WHERE   manager_id IN
		  (SELECT  manager_id
                   FROM    employees
                   WHERE   employee_id IN (174,141))
AND     department_id IN 
		  (SELECT  department_id
                   FROM    employees
                   WHERE   employee_id IN (174,141))
AND	employee_id NOT IN(174,141);

实现方式2：成对比较

SELECT	employee_id, manager_id, department_id
FROM	employees
WHERE  (manager_id, department_id) IN
                      (SELECT manager_id, department_id
                       FROM   employees
                       WHERE  employee_id IN (141,174))
AND	employee_id NOT IN (141,174);

2.3 HAVING 中的子查询

• 首先执行子查询。
• 向主查询中的HAVING 子句返回结果。

题目：查询最低工资大于50号部门最低工资的部门id和其最低工资

SELECT   department_id, MIN(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id
HAVING   MIN(salary) >
                       (SELECT MIN(salary)
                        FROM   employees
                        WHERE  department_id = 50);

2.4 CASE中的子查询

在CASE表达式中使用单列子查询：

题目：显式员工的employee_id,last_name和location。其中，若员工department_id与location_id为1800的department_id相同，则location为’Canada’，其余则为’USA’。

SELECT employee_id, last_name,
       (CASE department_id
        WHEN
             (SELECT department_id FROM departments
	      WHERE location_id = 1800)           
        THEN 'Canada' ELSE 'USA' END) location
FROM   employees;

2.5 子查询中的空值问题

SELECT last_name, job_id
FROM   employees
WHERE  job_id =
                (SELECT job_id
                 FROM   employees
                 WHERE  last_name = 'Haas');

子查询不返回任何行

2.5 非法使用子查询

SELECT employee_id, last_name
FROM   employees
WHERE  salary =
                (SELECT   MIN(salary)
                 FROM     employees
                 GROUP BY department_id);

错误点：多行子查询使用单行比较符 必须用多行比较符号（IN，ALL,ANY）来进行比较

3. 多行子查询

• 也称为集合比较子查询
• 内查询返回多行
• 使用多行比较操作符

3.1 多行比较操作符

体会 ANY 和 ALL 的区别

3.2 代码示例

题目：查询平均工资最低的部门id

#方式1：
SELECT department_id
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING AVG(salary) = (
			SELECT MIN(avg_sal)
			FROM (
				SELECT AVG(salary) avg_sal
				FROM employees
				GROUP BY department_id
				) dept_avg_sal
			)

#方式2：
SELECT department_id
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING AVG(salary) <= ALL (
				SELECT AVG(salary) avg_sal
				FROM employees
				GROUP BY department_id
)

3.3 空值问题

SELECT last_name
FROM employees
WHERE employee_id NOT IN (
			SELECT manager_id
			FROM employees
			);

不输出

4. 相关子查询

4.1 相关子查询执行流程

如果子查询的执行依赖于外部查询，通常情况下都是因为子查询中的表用到了外部的表，并进行了条件关联，因此每执行一次外部查询，子查询都要重新计算一次，这样的子查询就称之为关联子查询。

相关子查询按照一行接一行的顺序执行，主查询的每一行都执行一次子查询。

说明：子查询中使用主查询中的列

4.2 代码示例

题目：若employees表中employee_id与job_history表中employee_id相同的数目不小于2，输出这些相同id的员工的employee_id,last_name和其job_id

SELECT e.employee_id, last_name,e.job_id
FROM   employees e 
WHERE  2 <= (SELECT COUNT(*)
             FROM   job_history 
             WHERE  employee_id = e.employee_id);

4.3 EXISTS 与 NOT EXISTS关键字

• 关联子查询通常也会和 EXISTS操作符一起来使用，用来检查在子查询中是否存在满足条件的行。
• 如果在子查询中不存在满足条件的行：
  • 条件返回 FALSE
  • 继续在子查询中查找
• 如果在子查询中存在满足条件的行：
  • 不在子查询中继续查找
  • 条件返回 TRUE
• NOT EXISTS关键字表示如果不存在某种条件，则返回TRUE，否则返回FALSE。

题目：查询公司管理者的employee_id，last_name，job_id，department_id信息

方式一：

SELECT employee_id, last_name, job_id, department_id
FROM   employees e1
WHERE  EXISTS ( SELECT *
                 FROM   employees e2
                 WHERE  e2.manager_id = 
                        e1.employee_id);

方式二：自连接

SELECT DISTINCT e1.employee_id, e1.last_name, e1.job_id, e1.department_id
FROM   employees e1 JOIN employees e2
WHERE e1.employee_id = e2.manager_id;

方式三：

SELECT employee_id,last_name,job_id,department_id
FROM employees
WHERE employee_id IN (
		     SELECT DISTINCT manager_id
		     FROM employees
		     
		     );

题目：查询departments表中，不存在于employees表中的部门的department_id和department_name

SELECT department_id, department_name
FROM departments d
WHERE NOT EXISTS (SELECT 'X'
                  FROM   employees
                  WHERE  department_id = d.department_id);

4.4 相关更新

UPDATE table1 alias1
SET    column = (SELECT expression
                 FROM   table2 alias2
                 WHERE  alias1.column = alias2.column);

使用相关子查询依据一个表中的数据更新另一个表的数据。

题目：在employees中增加一个department_name字段，数据为员工对应的部门名称

# 1）
ALTER TABLE employees
ADD(department_name VARCHAR2(14));

# 2）
UPDATE employees e
SET department_name =  (SELECT department_name 
	                       FROM   departments d
	                       WHERE  e.department_id = d.department_id);

4.4 相关删除

 DELETE FROM table1 alias1
 WHERE column operator (SELECT expression
                        FROM   table2 alias2
                        WHERE  alias1.column = alias2.column);

使用相关子查询依据一个表中的数据删除另一个表的数据。

题目：删除表employees中，其与emp_history表皆有的数据

DELETE FROM employees e
WHERE employee_id in  
           (SELECT employee_id
            FROM   emp_history 
            WHERE  employee_id = e.employee_id);

5. 思考题

**问题：**谁的工资比Abel的高？

解答：

#方式1：自连接
SELECT e2.last_name,e2.salary
FROM employees e1,employees e2
WHERE e1.last_name = 'Abel'
AND e1.`salary` < e2.`salary`

#方式2：子查询
SELECT last_name,salary
FROM employees
WHERE salary > (
		SELECT salary
		FROM employees
		WHERE last_name = 'Abel'
		);

**问题：**以上两种方式有好坏之分吗？

**解答：**自连接方式好！

题目中可以使用子查询，也可以使用自连接。一般情况建议你使用自连接，因为在许多 DBMS 的处理过程中，对于自连接的处理速度要比子查询快得多。

可以这样理解：子查询实际上是通过未知表进行查询后的条件判断，而自连接是通过已知的自身数据表进行条件判断，因此在大部分 DBMS 中都对自连接处理进行了优化。