SQL Server学习之路(六):“增删改查”之“查”

0.目录

1.前言

2.最基本的SQL查询语句

3.select...from...

4.order by

5.where

6.group by & having

1.前言

增删改查都是对数据的操作,其中“查”对应的SQL语句便是“select”,也就是“选择”的意思。

本篇主要介绍数据的查询,主要使用SQL Server提供的T-SQL语句查询数据。

本篇主要参考了慕课网的视频SQL Server基础--T-SQL语句,以及部分参考了网易云课堂的视频SQLServer数据库基础,另外还参照了一下w3school的SQL 教程。如果有时间的话,推荐去看一下视频课程。

2.最基本的SQL查询语句

最基本的SQL查询语句语法如下:

SELECT <table fields list>
FROM <table names list>
WHERE <row constraints specification>
GROUP BY <grouping specification>
HAVING <grouping selection specification>
ORDER BY <order rules specification>

Tips & Tricks:

1、Select...From... 语句是必须的。

2、Where, group by 以及 order by 三个语句不是必须的。

上面的语法先不必死记硬背,以下会依次介绍他们的功能。

3.select...from...

3.1 “*”与“Top num *”

select * from student
-- "*"代表选择所有,即查询student表中的所有数据
select Top 5 * from student
-- "Top num"代表选择前num行,即查询student表中的前num行数据

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3.2 查询指定列

select sno, sname
from student
-- 如果只想看student表中的学号和姓名列,那就只需要查询指定列

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3.3 Isnull函数:判断空值

select cno, cname, isnull(cpno, ''), ccredit
from course
-- isnull(cpno,'')将cpno中的NULL值置空,用户就看不到NULL了,只能看见空白。但是列的名字会变为(No column name/无列名)

原表如下:

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查询出的表如下:

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3.4 使用"+"将"列"与"字符串"连接起来(使用as重命名)

select sno, sname as '姓名',
'学号是' + sno + '的同学叫' + sname +'.' as IDname
from student
-- 使用"+"将两列进行合并
-- 使用"as"将列名重命名

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4.order by

原表:

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4.1 asc(正序)

select *
from FactSalesQuota
order by SalesAmountQuota
-- 默认就是asc正序排序(从小到大)

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4.2 desc(倒序)

select *
from FactSalesQuota
order by EmployeeKey desc
-- desc倒序排序(从大到小)

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4.3 其他

select *
from FactSalesQuota
order by EmployeeKey desc, SalesAmountQuota
-- 先按EmployeeKey倒序排序,如果EmployeeKey相同再按SalesAmountQuota排序

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5.where

5.1 比较运算符

-- 比较运算符有 =、>、<、>=、<=、<>("<>"是不等于的意思)
select *
from student
where sdept = '理学院' select *
from student
where sage >= 20 select *
from student
where ssex <> '男'

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5.2 or 或 and

-- and就是两个条件都要满足,or就是满足一个条件即可
-- and就是两个条件都要满足,or就是满足一个条件即可
select *
from student
where sdept = '理学院' and sage >= 20 select *
from student
where sage >= 20 or sno = '0001' select *
from student
where ssex = '男' and ssex = '女'

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可以看到,没有既是"男"又是"女"的学生,所以第三张表没有任何数据。

5.3 Like "%" 或 "_" 通配符

原表:

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-- like代表要模糊查找
-- "%"代表任意符,表示可以有任何东西也可以没有
-- "_"代表占位符,就是有且仅有一个字母,但是忘记了那个字母具体是什么
select *
from FactCallCenter
where Shift like 'AM'
-- like'Shift'代表精确查找'AM',相当于where Shift = 'AM'

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select *
from FactCallCenter
where Shift like 'PM%'
-- like 'PM%'代表以PM开头的所有字符串
-- like '%PM'代表以PM结尾的所有字符串

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select *
from FactCallCenter
where Shift like '%M%'
-- like '%M%'代表M前面和后面都可以有任何东西

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select *
from FactCallCenter
where Shift like 'PM_'
-- like 'PM_'代表PM后面有且仅有一个字母或者数字,不能是空

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5.4 in 或 not in

select *
from FactCallCenter
where DateKey in ('20101101', '20101105', '20101110')

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select *
from FactCallCenter
where WageType not in ('weekday')
-- 相当于where WageType <> 'weekday'

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5.5 is null 或 is not null

select *
from DimProduct
where ProductSubcategoryKey is null select *
from DimProduct
where ProductSubcategoryKey is not null

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5.6 between...and...

操作符 BETWEEN ... AND 会选取介于两个值之间的数据范围。这些值可以是数值、文本或者日期。(在SQLServer中两个端点的值都会包括)

例如:

select *
from FactCallCenter
where DateKey between '20101105' and '20101107'
-- DateKey在20101105-20101107范围内的所有数据 -- 如果要取不在这个范围的则可以用以下语句
select *
from FactCallCenter
where DateKey not between '20101105' and '20101107'

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6.group by & having

6.1 常用的聚合函数 & 经典查询语句

常用的函数有:

count、Avg、Min、Max、Sum

6.2 count

select count(*)
from FactCallCenter
where Shift = 'AM'
-- count用来统计符合条件的行数

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6.3 Avg、Min、Max、Sum

select
Avg(LevelOneOperators) as AverageLevelOneOperators
,Min(LevelOneOperators) as MinimumLevelOneOperators
,Max(LevelOneOperators) as MaximumLevelOneOperators
,Sum(LevelOneOperators) as SummaryLevelOneOperators
from FactCallCenter
-- Avg平均值,Min最小值,Max最大值,Sum求和

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6.4 group by & having 的作用

select Shift, Max(LevelOneOperators) as LevelOneOperators最大值
from FactCallCenter
where Shift is not null
group by Shift
-- group by Shift表示对不同的Shift值,分别求LevelOneOperators的最大值

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select Shift, Max(LevelOneOperators) as LevelOneOperators最大值
from FactCallCenter
where Shift is not null
group by Shift
having Max(LevelOneOperators) > 2
-- group by Shift表示对不同的Shift值,分别求LevelOneOperators的最大值
-- having Max(LevelOneOperators) > 2 进一步对结果进行筛选

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