目录
一、DQL概述
二、基础查询
三、条件查询
四、聚合查询
五、分组查询
六、排序查询
七、分页查询
八、其它测试
九、执行顺序
一、DQL概述
DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，数据查询语言，用来查询数据库中表的记录。查询关键字:SELECT
在一个正常的业务系统中，查询操作的频次是要远高于增删改的，当我们去访问企业官网、电商网站，在这些网站中我们所看到的数据，实际都是需要从数据库中查询并展示的。而且在查询的过程中，可能还会涉及到条件、排序、分页等操作。
测试数据
drop table if exists employee;create table emp(id int comment '编号',workno varchar(10) comment '工号',name varchar(10) comment '姓名',gender char(1) comment '性别',age tinyint unsigned comment '年龄',idcard char(18) comment '身份证号',workaddress varchar(50) comment '工作地址',entrydate date comment '入职时间'
)comment '员工表';INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) VALUES (1, '00001', '柳岩666', '女', 20, '123456789012345678', '北京', '2000-01-01');INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) VALUES (2, '00002', '张无忌', '男', 18, '123456789012345670', '北京', '2005-09-01');INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) VALUES (3, '00003', '韦一笑', '男', 38, '123456789712345670', '上海', '2005-08-01');INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) VALUES (4, '00004', '赵敏', '女', 18, '123456757123845670', '北京', '2009-12-01');INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) VALUES (5, '00005', '小昭', '女', 16, '123456769012345678', '上海', '2007-07-01');INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) VALUES (6, '00006', '杨逍', '男', 28, '12345678931234567X', '北京', '2006-01-01');INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) VALUES (7, '00007', '范瑶', '男', 40, '123456789212345670', '北京', '2005-05-01');INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) VALUES (8, '00008', '黛绮丝', '女', 38, '123456157123645670', '天津', '2015-05-01');INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) VALUES (9, '00009', '范凉凉', '女', 45, '123156789012345678', '北京', '2010-04-01');INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) VALUES (10, '00010', '陈友谅', '男', 53, '123456789012345670', '上海', '2011-01-01');INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) VALUES (11, '00011', '张士诚', '男', 55, '123567897123465670', '江苏', '2015-05-01');INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) VALUES (12, '00012', '常遇春', '男', 32, '123446757152345670', '北京', '2004-02-01');INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) VALUES (13, '00013', '张三丰', '男', 88, '123656789012345678', '江苏', '2020-11-01');INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) VALUES (14, '00014', '灭绝', '女', 65, '123456719012345670', '西安', '2019-05-01');INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) VALUES (15, '00015', '胡青牛', '男', 70, '12345674971234567X', '西安', '2018-04-01');INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate) VALUES (16, '00016', '周芷若', '女', 18, null, '北京', '2012-06-01'); DQL 查询语句，语法结构如下：
SELECT字段列表
FROM表名列表
WHERE条件列表
GROUP BY分组字段列表
HAVING分组后条件列表
ORDER BY排序字段列表
LIMIT分页参数二、基础查询
在基本查询的DQL语句中，不带任何的查询条件，查询的语法如下：
（1）查询多个字段
SELECT 字段1, 字段2, 字段3 ... FROM 表名 ;SELECT * FROM 表名 ; 注意 : * 号代表查询所有字段，在实际开发中尽量少用（不直观、影响效率）。
（2）字段设置别名
SELECT 字段1 [ AS 别名1 ] , 字段2 [ AS 别名2 ] ... FROM 表名;SELECT 字段1 [ 别名1 ] , 字段2 [ 别名2 ] ... FROM 表名;（3）去除重复记录
SELECT DISTINCT 字段列表 FROM 表名;案例：
# 查询指定字段 name, workno, age并返回
select name,workno,age from emp;# 查询返回所有字段
select id ,workno,name,gender,age,idcard,workaddress,entrydate from emp;
select * from emp;# 查询所有员工的工作地址,起别名
select workaddress as '工作地址' from emp;
-- as可以省略
select workaddress '工作地址' from emp;# 查询公司员工的上班地址有哪些(不要重复)
select distinct workaddress '工作地址' from emp;三、条件查询
语法
SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件列表 ; 1条件
常用的比较运算符如下:
常用的逻辑运算符如下:
案例
# 查询年龄等于 88 的员工
select * from emp where age = 88;# 查询年龄小于 20 的员工信息
select * from emp where age < 20;# 查询年龄小于等于 20 的员工信息
select * from emp where age <= 20;# 查询没有身份证号的员工信息
select * from emp where idcard is null;# 查询有身份证号的员工信息
select * from emp where idcard is not null;# 查询年龄不等于 88 的员工信息
select * from emp where age != 88;
select * from emp where age <> 88;# 查询年龄在15岁(包含) 到 20岁(包含)之间的员工信息
select * from emp where age >= 15 && age <= 20;
select * from emp where age >= 15 and age <= 20;
select * from emp where age between 15 and 20;# 查询性别为 女 且年龄小于 25岁的员工信息
select * from emp where gender = '女' and age < 25;# 查询年龄等于18 或 20 或 40 的员工信息
select * from emp where age = 18 or age = 20 or age =40;
select * from emp where age in(18,20,40);# 查询姓名为两个字的员工信息 _ %
select * from emp where name like '__';# 查询身份证号最后一位是X的员工信息
select * from emp where idcard like '%X';四、聚合查询
将一列数据作为一个整体，进行纵向计算 。
常见的聚合函数
语法
SELECT 聚合函数(字段列表) FROM 表名 ; 注意 : NULL值是不参与所有聚合函数运算的。
案例：
统计该企业员工数量
select count(*) from emp; -- 统计的是总记录数
select count(idcard) from emp; -- 统计的是idcard字段不为null的记录数 对于count聚合函数，统计符合条件的总记录数，还可以通过 count(数字/字符串)的形式进行统计
查询，比如：
select count(1) from emp; 对于count(*) 、count(字段)、 count(1) 的具体原理，在进阶篇中SQL优化部分会详 细讲解，此处大家只需要知道如何使用即可。
# 统计该企业员工的平均年龄
select avg(age) from emp;# 统计该企业员工的最大年龄
select max(age) from emp;# 统计该企业员工的最小年龄
select min(age) from emp; # 统计西安地区员工的年龄之和
select sum(age) from emp where workaddress = '西安'; 五、分组查询
分组查询
SELECT 字段列表 FROM 表名 [ WHERE 条件 ] GROUP BY 分组字段名 [ HAVING 分组后过滤条件 ];where 与 having 区别：
- 执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where条件，不参与分组；而having是分组 之后对结果进行过滤。
- 判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以。
注意事项：
- 分组之后，查询的字段一般为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义。
- 执行顺序: where > 聚合函数 > having 。
- 支持多字段分组, 具体语法为 : group by columnA,columnB
案例
# 根据性别分组 , 统计男性员工 和 女性员工的数量
select gender, count(*) from emp group by gender ;# 根据性别分组 , 统计男性员工 和 女性员工的平均年龄
select gender, avg(age) from emp group by gender ;# 查询年龄小于45的员工 , 并根据工作地址分组 , 获取员工数量大于等于3的工作地址
select workaddress, count(*) address_count from emp where age < 45 group by workaddress having address_count >= 3;# 统计各个工作地址上班的男性及女性员工的数量
select workaddress, gender, count(*) '数量' from emp group by gender , workaddress;六、排序查询
排序在日常开发中是非常常见的一个操作，有升序排序，也有降序排序。
语法
SELECT 字段列表 FROM 表名 ORDER BY 字段1 排序方式1 , 字段2 排序方式2 ;排序方式：
- ASC : 升序(默认值)
- DESC: 降序
注意事项：
- 如果是升序, 可以不指定排序方式ASC ;
- 如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序 ;
案例
# 根据年龄对公司的员工进行升序排序
select * from emp order by age asc;
select * from emp order by age;# 根据入职时间, 对员工进行降序排序
select * from emp order by entrydate desc;# 根据年龄对公司的员工进行升序排序 , 年龄相同 , 再按照入职时间进行降序排序
select * from emp order by age asc , entrydate desc; 1七、分页查询
分页操作在业务系统开发时，也是非常常见的一个功能，我们在网站中看到的各种各样的分页条，后台 都需要借助于数据库的分页操作。
语法
SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT 起始索引, 查询记录数 ; 1 注意事项:
- 起始索引从0开始，起始索引 = （查询页码 - 1）* 每页显示记录数。
- 分页查询是数据库的方言，不同的数据库有不同的实现，MySQL中是LIMIT。
- 如果查询的是第一页数据，起始索引可以省略，直接简写为 limit 10。
案例
# 查询第1页员工数据, 每页展示10条记录
select * from emp limit 0,10;
select * from emp limit 10;# 查询第2页员工数据, 每页展示10条记录 --------> (页码-1)*页展示记录数
select * from emp limit 10,10;八、其它测试
# 查询年龄为20,21,22,23岁的员工信息。
select * from emp where gender = '女' and age in(20,21,22,23);# 查询性别为 男 ，并且年龄在 20-40 岁(含)以内的姓名为三个字的员工。
select * from emp where gender = '男' and ( age between 20 and 40 ) and name like '___';# 统计员工表中, 年龄小于60岁的 , 男性员工和女性员工的人数。
select gender, count(*) from emp where age < 60 group by gender;# 查询所有年龄小于等于35岁员工的姓名和年龄，并对查询结果按年龄升序排序，如果年龄相同按入职时间降序排序。
select name , age from emp where age <= 35 order by age asc , entrydate desc;# 查询性别为男，且年龄在20-40 岁(含)以内的前5个员工信息，对查询的结果按年龄升序排序，年龄相同按入职时间升序排序。
select * from emp where gender = '男' and age between 20 and 40 order by age asc ,entrydate asc limit 5 ;九、执行顺序
已经讲解了DQL语句的完整语法，及编写顺序，接下来，我们要 来说明的是DQL语句在执行时的执行顺序，也就是先执行那一部分，后执行那一部分。
验证
# 查询年龄大于15的员工姓名、年龄，并根据年龄进行升序排序。
select name , age from emp where age > 15 order by age asc; 在查询时，我们给emp表起一个别名 e，然后在select 及 where中使用该别名
select e.name , e.age from emp e where e.age > 15 order by age asc; 执行上述SQL语句后，我们看到依然可以正常的查询到结果，此时就说明： from 先执行, 然后
where 和 select 执行。那 where 和 select 到底哪个先执行呢?
此时，此时我们可以给select后面的字段起别名，然后在 where 中使用这个别名，然后看看是否可
以执行成功
select e.name ename , e.age eage from emp e where eage > 15 order by age asc;报错：
由此我们可以得出结论: from 先执行，然后执行 where ， 再执行select 。
接下来，我们再执行如下SQL语句，查看执行效果：
select e.name ename , e.age eage from emp e where e.age > 15 order by eage asc; 结果执行成功。 那么也就验证了: order by 是在select 语句之后执行的。
![dp入门：从记忆化搜索到递推 灵神[基础算法精讲17]](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/cd3cb52abac84fb2845e5f811ac7fb8d.png)
