【JavaWeb】MySQL
1 引言
1.1 为什么学？
在学习SpringBootWeb基础知识(IOC、DI等)时，在web开发中，为了应用程序职责单一，方便维护，一般将web应用程序分为三层，即：Controller、Service、Dao 。
之前的案例中，是这样的请求流程：浏览器发起请求，先请求Controller；Controller接收到请求之后，调用Service进行业务逻辑处理；Service再调用Dao，Dao再解析user.txt中所存储的数据。
txt文件中可以存储数据，但是在企业项目开发中一般不会使用文本文件存储项目数据，因为不便管理维护，操作难度大。所以需要学习数据库技术。
1.2 相关概念
数据库：英文为 DataBase，简称DB，它是存储和管理数据的仓库。
像我们日常访问的电商网站京东，企业内部的管理系统OA、ERP、CRM这类的系统，以及大家每天都会刷的头条、抖音类的app，这些大家所看到的数据，其实都是存储在数据库中的。最终这些数据，只是在浏览器或app中展示出来而已，最终数据的存储和管理都是数据库负责的。
数据是存储在数据库中的，那要如何操作数据库以及数据库中所存放的数据呢？
那就是数据库管理系统。
数据库管理系统（DataBase Management System，简称DBMS），是操作和管理数据库的大型软件。
将来只需要操作这个软件，就可以通过这个软件来操纵和管理数据库了。
此时又出现一个问题：DBMS这个软件怎么知道要操作的是哪个数据库、哪个数据呢？是对数据做修改还是查询呢？
需要给DBMS软件发送一条指令，告诉这个软件我们要执行的是什么样的操作，要对哪个数据进行操作。而这个指令就是SQL语句。
SQL（Structured Query Language，简称SQL）：结构化查询语言，它是操作关系型数据库的编程语言，定义了一套操作关系型数据库的统一标准。
学习数据库开发，最为重要的就是学习SQL语句 。
了解了数据库的一些简单概念之后，接下来再来介绍下目前主流的数据库，这里截取了排名前十的数据库：
Oracle：大型的收费数据库，Oracle公司产品，价格昂贵。（通常是不差钱的公司会选择使用这个数据库）
MySQL：开源免费的中小型数据库，后来Sun公司收购了MySQL，而Oracle又收购了Sun公司。目前Oracle推出两个版本的Mysql：社区版(开源免费)、商业版(收费)。
SQL Server：Microsoft 公司推出的收费的中型数据库，C#、.net等语言常用。
PostgreSQL：开源免费的中小型数据库。
DB2：IBM公司的大型收费数据库产品。
SQLLite：嵌入式的微型数据库。Android内置的数据库采用的就是该数据库。
MariaDB：开源免费的中小型数据库。是MySQL数据库的另外一个分支、另外一个衍生产品，与MySQL数据库有很好的兼容性。
在这里，学习现在互联网公司开发使用最为流行的MySQL数据库即可。
2 MySQL 概述
2.1 介绍
官网：https://dev.mysql.com/
MySQL官方提供了两个版本：
商业版本（MySQL Enterprise Edition）
该版本是收费的，我们可以使用30天。 官方会提供对应的技术支持。
社区版本（MySQL Community Server）
该版本是免费的，但是MySQL不会提供任何的技术支持。
作为学习，下载社区版本即可，下载安装配置及连接方法等在准备篇中。
学习阶段MySQL服务器常安装在本地，而企业开发中，MySQL服务器安装在公司服务器上，放置于专门IDC机房。使用时，开发人员需在本地电脑远程连接服务器上的MySQL，且项目组内多人都会访问此服务器。
接下来演示借助 MySQL 客户端命令行连接服务器端 MySQL 的操作 ：
mysql [-h数据库服务器的IP地址 -P端口号] -u用户名 -p密码2.2 数据模型
在介绍 Mysql的数据模型之前，需要先了解一个概念：关系型数据库。
2.3.1 关系型数据库（RDBMS）
概念：建立在关系模型基础上，由多张相互连接的二维表组成的数据库。而所谓二维表，指的是由行和列组成的表，类似Excal中的表格。
二维表的优点：
使用表存储数据，格式统一，便于维护
使用SQL语言操作，标准统一，使用方便，可用于复杂查询
2.3.2 数据模型
介绍完了关系型数据库之后，接下来再来看一看在Mysql数据库当中到底是如何来存储数据的，也就是Mysql 的数据模型。
MySQL是关系型数据库，是基于二维表进行数据存储的，具体的结构关系如下:
通过MySQL客户端连接数据库管理系统DBMS，然后通过DBMS操作数据库。
使用MySQL客户端，向数据库管理系统发送一条SQL语句，由数据库管理系统根据SQL语句指令去操作数据库中的表结构及数据。
一个数据库服务器中可以创建多个数据库，一个数据库中也可以包含多张表，而一张表中又可以包含多行记录。
3 SQL语句
SQL：结构化查询语言。一门操作关系型数据库的编程语言，定义操作所有关系型数据库的统一标准。SQL语句根据其功能被分为四大类：DDL、DML、DQL、DCL 。
| 分类 | 全称 | 说明 |
|---|---|---|
| DDL | Data Definition Language | 数据定义语言，用来定义数据库对象(数据库，表，字段) |
| DML | Data Manipulation Language | 数据操作语言，用来对数据库表中的数据进行增删改 |
| DQL | Data Query Language | 数据查询语言，用来查询数据库中表的记录 |
| DCL | Data Control Language | 数据控制语言，用来创建数据库用户、控制数据库的访问权限 |
3.1 DDL语句
3.1.1 数据库操作
我们在进行数据库设计，需要使用到刚才所介绍SQL分类中的DDL语句。
DDL英文全称是Data Definition Language(数据定义语言)，用来定义数据库对象(数据库、表)。
DDL中数据库的常见操作：查询、创建、使用、删除。
3.1.1.1 查询数据库
查询所有数据库
show databases;查询当前数据库
select database();3.1.1.2 创建数据库
语法
create database [ if not exists ] 数据库名 [default charset utf8mb4];创建数据库时，可以不指定字符集。 因为在MySQL8版本之后，默认的字符集就是 utf8mb4。
注：在同一个数据库服务器中，不能创建两个名称相同的数据库，否则将会报错。可以使用if not exists来避免这个问题。
-- 数据库不存在,则创建该数据库；如果存在则不创建
create database if not exists itcast; 3.1.1.3 使用数据库
语法
use 数据库名 ;要操作某一个数据库下的表时，就需要通过该指令，切换到对应的数据库下，否则不能操作。
3.1.1.4 删除数据库
语法
drop database [ if exists ] 数据库名 ;如果删除一个不存在的数据库，将会报错。
可以加上参数 if exists ：如果数据库存在，再执行删除，否则不执行删除。
说明：上述语法中的database，也可以替换成 schema
如：create schema db01;
如：show schemas;
3.1.2 图形化工具
3.1.2.1 介绍
前面讲解了DDL中关于数据库操作的SQL语句，在编写这些SQL时，都是在命令行当中完成的。大家在练习的时候应该也感受到了，在命令行当中来敲这些SQL语句很不方便，主要的原因有以下 3 点：
没有任何代码提示。（全靠记忆，容易敲错字母造成执行报错）
操作繁琐，影响开发效率。（所有的功能操作都是通过SQL语句来完成的）
编写过的SQL代码无法保存。
在项目开发当中，通常为了提高开发效率，都会借助于现成的图形化管理工具来操作数据库。
目前MySQL主流的图形化界面工具有以下几种：
DataGrip是JetBrains旗下的一款数据库管理工具，是管理和开发MySQL、Oracle、PostgreSQL的理想解决方案。
官网：https://www.jetbrains.com/zh-cn/datagrip/
同样，安装连接等操作在准备篇中。
3.1.3 表操作
学习完了DDL语句当中关于数据库的操作之后，接下来继续学习DDL语句当中关于表结构的操作。
关于表结构的操作也是包含四个部分：创建表、查询表、修改表、删除表。
3.1.3.1 创建
语法：
create table 表名(字段1 字段1类型 [约束] [comment 字段1注释 ],字段2 字段2类型 [约束] [comment 字段2注释 ],......字段n 字段n类型 [约束] [comment 字段n注释 ]
) [ comment 表注释 ] ;注： [ ] 中的内容为可选参数； 最后一个字段后面没有逗号
例如，创建user表，结构如下：
create table tb_user (id int comment 'ID,唯一标识', # id是一行数据的唯一标识（不能重复）username varchar(20) comment '用户名',name varchar(10) comment '姓名',age int comment '年龄',gender char(1) comment '性别'
) comment '用户表';数据表创建完成，接下来我们还需要测试一下是否可以往这张表结构当中来存储数据。
双击打开user表结构，大家会发现里面没有数据：
添加数据：
按图插入数据即可
此时如果在插入一个数据，将其id设置为1，能否插入呢？
答案是能，但如果我们想限制id值不能重复该怎么做呢？
3.1.3.2 约束
概念：所谓约束就是作用在表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据。
作用：就是来保证数据库当中数据的正确性、有效性和完整性。（后面的学习会验证这些）
在MySQL数据库当中，提供了以下5种约束：
| 约束 | 描述 | 关键字 |
|---|---|---|
| 非空约束 | 限制该字段值不能为null | not null |
| 唯一约束 | 保证字段的所有数据都是唯一、不重复的 | unique |
| 主键约束 | 主键是一行数据的唯一标识，要求非空且唯一 | primary key |
| 默认约束 | 保存数据时，如果未指定该字段值，则采用默认值 | default |
| 外键约束 | 让两张表的数据建立连接，保证数据的一致性和完整性 | foreign key |
注：约束是作用于表中字段上的，可以在创建表/修改表的时候添加约束。
约定表结构中:
id 是一行数据的 唯一标识
username 用户名字段是非空且唯一的
name 姓名字段是不允许存储空值的
gender 性别字段是有默认值，默认为男
建表语句：
create table tb_user (id int primary key comment 'ID,唯一标识', username varchar(20) not null unique comment '用户名',name varchar(10) not null comment '姓名',age int comment '年龄',gender char(1) default '男' comment '性别'
) comment '用户表';此时，再想创建同id的数据行就会报错了。
大家有没有发现一个问题：id字段下存储的值，如果由我们自己来维护会比较麻烦(必须保证值的唯一性)。MySQL数据库为了解决这个问题，给我们提供了一个关键字：auto_increment（自动增长）
主键自增：auto_increment
每次插入新的行记录时，数据库自动生成id字段(主键)下的值
具有auto_increment的数据列是一个正数序列开始增长(从1开始自增)
create table tb_user (id int primary key auto_increment comment 'ID,唯一标识', #主键自动增长username varchar(20) not null unique comment '用户名',name varchar(10) not null comment '姓名',age int comment '年龄',gender char(1) default '男' comment '性别'
) comment '用户表';3.1.3.3 数据类型
在上面建表语句中，我们在指定字段的数据类型时，用到了int 、varchar、char，那么在MySQL中除了以上的数据类型，还有哪些常见的数据类型呢？ 接下来,我们就来详细介绍一下MySQL的数据类型。
MySQL中的数据类型有很多，主要分为三类：数值类型、字符串类型、日期时间类型。
1) 数值类型
| 类型 | 大小 | 有符号(SIGNED)范围 | 无符号(UNSIGNED)范围 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| TINYINT | 1byte | (-128，127) | (0，255) | 小整数值 |
| SMALLINT | 2bytes | (-32768，32767) | (0，65535) | 大整数值 |
| MEDIUMINT | 3bytes | (-8388608，8388607) | (0，16777215) | 大整数值 |
| INT/INTEGER | 4bytes | (-2147483648，2147483647) | (0，4294967295) | 大整数值 |
| BIGINT | 8bytes | (-2^63，2^63-1) | (0，2^64-1) | 极大整数值 |
| FLOAT | 4bytes | (-3.402823466 E+38，3.402823466351 E+38) | 0 和 (1.175494351 E-38，3.402823466 E+38) | 单精度浮点数值 |
| DOUBLE | 8bytes | (-1.7976931348623157 E+308，1.7976931348623157 E+308) | 0 和 (2.2250738585072014 E-308，1.7976931348623157 E+308) | 双精度浮点数值 |
| DECIMAL | 依赖于M(精度)和D(标度)的值 | 依赖于M(精度)和D(标度)的值 | 小数值(精确定点数) |
示例：
-- 年龄字段 ---不会出现负数, 而且人的年龄不会太大age tinyint unsigned-- 分数 ---总分100分, 最多出现一位小数score double(4,1)2) 字符串类型
| 类型 | 大小 | 描述 |
|---|---|---|
| CHAR | 0-255 bytes | 定长字符串(需要指定长度) |
| VARCHAR | 0-65535 bytes | 变长字符串(需要指定长度) |
| TINYBLOB | 0-255 bytes | 不超过255个字符的二进制数据 |
| TINYTEXT | 0-255 bytes | 短文本字符串 |
| BLOB | 0-65 535 bytes | 二进制形式的长文本数据 |
| TEXT | 0-65 535 bytes | 长文本数据 |
| MEDIUMBLOB | 0-16 777 215 bytes | 二进制形式的中等长度文本数据 |
| MEDIUMTEXT | 0-16 777 215 bytes | 中等长度文本数据 |
| LONGBLOB | 0-4 294 967 295 bytes | 二进制形式的极大文本数据 |
| LONGTEXT | 0-4 294 967 295 bytes | 极大文本数据 |
char 与 varchar 都可以描述字符串，char是定长字符串，指定长度多长，就占用多少个字符，和字段值的长度无关 。而varchar是变长字符串，指定的长度为最大占用长度 。相对来说，char的性能会更高些。
示例：
示例： 用户名 username ---长度不定, 最长不会超过50username varchar(50)手机号 phone ---固定长度为11phone char(11)3) 日期时间类型
| 类型 | 大小 | 范围 | 格式 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| DATE | 3 | 1000-01-01 至 9999-12-31 | YYYY-MM-DD | 日期值 |
| TIME | 3 | -838:59:59 至 838:59:59 | HH:MM:SS | 时间值或持续时间 |
| YEAR | 1 | 1901 至 2155 | YYYY | 年份值 |
| DATETIME | 8 | 1000-01-01 00:00:00 至 9999-12-31 23:59:59 | YYYY-MM-DD HH:MM:SS | 混合日期和时间值 |
| TIMESTAMP | 4 | 1970-01-01 00:00:01 至 2038-01-19 03:14:07 | YYYY-MM-DD HH:MM:SS | 混合日期和时间值，时间戳 |
示例：
示例: 生日字段 birthday ---生日只需要年月日 birthday date创建时间 createtime --- 需要精确到时分秒createtime datetime3.1.3.4 表结构设计
设计表流程：
阅读页面原型及需求文档基于页面原则和需求文档，确定原型字段(类型、长度限制、约束)再增加表设计所需要的业务基础字段(id、create_time、update_time)
create_time：记录的是当前这条数据插入的时间。
update_time：记录当前这条数据最后更新的时间。
3.1.3.5 其他操作
上面讲解了表结构的创建、数据类型、设计表的流程，接下来，再来讲解表结构的查询、修改、删除操作 。
查询数据库表的具体的语法：
-- 查询当前数据库的所有表
show tables;-- 查看指定的表结构
desc 表名 ; -- 可以查看指定表的字段、字段的类型、是否可以为NULL、是否存在默认值等信息-- 查询指定表的建表语句
show create table 表名 ;修改数据库表结构的具体语法：
添加字段
-- 添加字段
alter table 表名 add 字段名 类型(长度) [comment 注释] [约束];修改字段
-- 修改字段类型
alter table 表名 modify 字段名 新数据类型(长度);-- 修改字段名，字段类型
alter table 表名 change 旧字段名 新字段名 类型(长度) [comment 注释] [约束];删除字段
-- 删除字段
alter table 表名 drop 字段名;修改表名
-- 修改表名
rename table 表名 to 新表名;删除表结构
-- 删除表
drop table [ if exists ] 表名; -- 在删除表时，表中的全部数据也会被删除。关于表结构的查看、修改、删除操作，工作中一般都是直接基于图形化界面操作。
3.2 DML语句
DML英文全称是Data Manipulation Language(数据操作语言)，用来对数据库中表的数据记录进行增、删、改操作。
添加数据（INSERT）
修改数据（UPDATE）
删除数据（DELETE）
3.2.1 增加（INSERT）
语法
向指定字段添加数据
insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2);全部字段添加数据
insert into 表名 values (值1, 值2, ...);批量添加数据（指定字段）
insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2), (值1, 值2);批量添加数据（全部字段）
insert into 表名 values (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...);insert操作的注意事项：
插入数据时，指定的字段顺序需要与值的顺序是一一对应的。
字符串和日期型数据应该包含在引号中。
插入的数据大小，应该在字段的规定范围内。
3.2.2 修改（UPDATE）
语法
update 表名 set 字段名1 = 值1 , 字段名2 = 值2 , .... [where 条件] ;注:
修改语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会修改整张表的所有数据。
在修改数据时，一般需要同时修改公共字段update_time，将其修改为当前操作时间。
3.2.3 删除（DELETE）
语法
delete from 表名 [where 条件] ;注:
DELETE 语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会删除整张表的所有数据。DELETE 语句不能删除某一个字段的值(可以使用UPDATE，将该字段值置为NULL即可)。
当进行删除全部数据操作时，会提示询问是否确认删除所有数据，直接点击Execute即可。
3.3 DQL语句
3.3.1 介绍
DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，用来查询数据库表中的记录。
查询关键字：SELECT
查询操作是所有SQL语句当中最为常见，也是最为重要的操作。在一个正常的业务系统中，查询操作的使用频次是要远高于增删改操作的。当我们打开某个网站或APP所看到的展示信息，都是通过从数据库中查询得到的，而在这个查询过程中，还会涉及到条件、排序、分页等操作。
3.3.2 语法
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分页参数准备一些测试数据用于查询操作：
create table emp(id int unsigned primary key auto_increment comment 'ID,主键',username varchar(20) not null unique comment '用户名',password varchar(32) not null comment '密码',name varchar(10) not null comment '姓名',gender tinyint unsigned not null comment '性别, 1:男, 2:女',phone char(11) not null unique comment '手机号',job tinyint unsigned comment '职位, 1:班主任,2:讲师,3:学工主管,4:教研主管,5:咨询师',salary int unsigned comment '薪资',image varchar(300) comment '头像',entry_date date comment '入职日期',create_time datetime comment '创建时间',update_time datetime comment '修改时间'
) comment '员工表';-- 准备测试数据
INSERT INTO emp(id, username, password, name, gender, phone, job, salary, image, entry_date, create_time, update_time)
VALUES (1,'shinaian','123456','施耐庵',1,'13309090001',4,15000,'1.jpg','2000-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:35'),(2,'songjiang','123456','宋江',1,'13309090002',2,8600,'2.jpg','2015-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:37'),(3,'lujunyi','123456','卢俊义',1,'13309090003',2,8900,'3.jpg','2008-05-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:39'),(4,'wuyong','123456','吴用',1,'13309090004',2,9200,'4.jpg','2007-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:41'),(5,'gongsunsheng','123456','公孙胜',1,'13309090005',2,9500,'5.jpg','2012-12-05','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:43'),(6,'huosanniang','123456','扈三娘',2,'13309090006',3,6500,'6.jpg','2013-09-05','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:45'),(7,'chaijin','123456','柴进',1,'13309090007',1,4700,'7.jpg','2005-08-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:47'),(8,'likui','123456','李逵',1,'13309090008',1,4800,'8.jpg','2014-11-09','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:49'),(9,'wusong','123456','武松',1,'13309090009',1,4900,'9.jpg','2011-03-11','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:51'),(10,'lichong','123456','林冲',1,'13309090010',1,5000,'10.jpg','2013-09-05','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:53'),(11,'huyanzhuo','123456','呼延灼',1,'13309090011',2,9700,'11.jpg','2007-02-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:55'),(12,'xiaoliguang','123456','小李广',1,'13309090012',2,10000,'12.jpg','2008-08-18','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:57'),(13,'yangzhi','123456','杨志',1,'13309090013',1,5300,'13.jpg','2012-11-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:59'),(14,'shijin','123456','史进',1,'13309090014',2,10600,'14.jpg','2002-08-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:01'),(15,'sunerniang','123456','孙二娘',2,'13309090015',2,10900,'15.jpg','2011-05-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:03'),(16,'luzhishen','123456','鲁智深',1,'13309090016',2,9600,'16.jpg','2010-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:05'),(17,'liying','12345678','李应',1,'13309090017',1,5800,'17.jpg','2015-03-21','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:07'),(18,'shiqian','123456','时迁',1,'13309090018',2,10200,'18.jpg','2015-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:09'),(19,'gudasao','123456','顾大嫂',2,'13309090019',2,10500,'19.jpg','2008-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:11'),(20,'ruanxiaoer','123456','阮小二',1,'13309090020',2,10800,'20.jpg','2018-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:13'),(21,'ruanxiaowu','123456','阮小五',1,'13309090021',5,5200,'21.jpg','2015-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:15'),(22,'ruanxiaoqi','123456','阮小七',1,'13309090022',5,5500,'22.jpg','2016-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:17'),(23,'ruanji','123456','阮籍',1,'13309090023',5,5800,'23.jpg','2012-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:19'),(24,'tongwei','123456','童威',1,'13309090024',5,5000,'24.jpg','2006-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:21'),(25,'tongmeng','123456','童猛',1,'13309090025',5,4800,'25.jpg','2002-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:23'),(26,'yanshun','123456','燕顺',1,'13309090026',5,5400,'26.jpg','2011-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:25'),(27,'lijun','123456','李俊',1,'13309090027',5,6600,'27.jpg','2004-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:27'),(28,'lizhong','123456','李忠',1,'13309090028',5,5000,'28.jpg','2007-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:29'),(29,'songqing','123456','宋清',1,'13309090029',5,5100,'29.jpg','2020-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:31'),(30,'liyun','123456','李云',1,'13309090030',NULL,NULL,'30.jpg','2020-03-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:31');3.3.3 基本查询
在基本查询的DQL语句中，不带任何的查询条件。
查询多个字段
select 字段1, 字段2, 字段3 from 表名;查询所有字段（通配符）
select * from 表名;设置别名
select 字段1 [ as 别名1 ] , 字段2 [ as 别名2 ] from 表名;去除重复记录
select distinct 字段列表 from 表名;案例演示:
案例1：查询指定字段 name，entry_date并返回
select name,entry_date from emp;案例2：查询返回所有字段
select * from emp;注：* 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）
案例3：查询所有员工的 name, entry_date，并起别名(姓名、入职日期)
-- 方式1：
select name AS 姓名, entry_date AS 入职日期 from emp;-- 方式2： 别名中有特殊字符时，使用''或""包含
select name AS '姓 名', entry_date AS '入职日期' from emp;-- 方式3：
select name AS "姓名", entry_date AS "入职日期" from emp;案例4：查询已有的员工关联了哪几种职位(不要重复)
select distinct job from emp;3.3.4 条件查询
语法：
select 字段列表 from 表名 where 条件列表 ; -- 条件列表：意味着可以有多个条件学习条件查询就是学习条件的构建方式，而在SQL语句当中构造条件的运算符分为两类：
比较运算符
逻辑运算符
常用的比较运算符如下:
| 比较运算符 | 功能 |
|---|---|
| > | 大于 |
| >= | 大于等于 |
| < | 小于 |
| <= | 小于等于 |
| = | 等于 |
| <> 或 != | 不等于 |
| between ... and ... | 在某个范围之内(含最小、最大值) |
| in(...) | 在in之后的列表中的值，多选一 |
| like 占位符 | 模糊匹配(_匹配单个字符, %匹配任意个字符) |
| is null | 是null |
常用的逻辑运算符如下:
| 逻辑运算符 | 功能 |
|---|---|
| and 或 && | 并且 (多个条件同时成立) |
| or 或 || | 或者 (多个条件任意一个成立) |
| not 或 ! | 非 , 不是 |
案例1：查询 姓名 为 '杨逍' 的员工
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where name = '杨逍'; -- 字符串使用''或""包含案例2：查询 薪资小于等于 5000 的员工信息
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where salary <=5000;案例3：查询 没有分配职位 的员工信息
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where job is null ;注：查询为NULL的数据时，不能使用 = null 或 ！=null 。得使用 is null 或 is not null。
案例4：查询 有职位 的员工信息
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where job is not null ;案例5：查询 密码不等于 '123456' 的员工信息
-- 方式1：
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where password <> '123456';-- 方式2：
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where password != '123456';案例6：查询 入职日期 在 '2000-01-01' (包含) 到 '2010-01-01'(包含) 之间的员工信息
-- 方式1：
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where entry_date >= '2000-01-01' and entry_date <= '2010-01-01';-- 方式2： between...and
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where entry_date between '2000-01-01' and '2010-01-01';案例7：查询 入职时间 在 '2000-01-01' (包含) 到 '2010-01-01'(包含) 之间 且 性别为女 的员工信息
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where entry_date between '2000-01-01' and '2010-01-01';and gender = 2;案例8：查询 职位是 2 (讲师), 3 (学工主管), 4 (教研主管) 的员工信息
-- 方式1：使用or连接多个条件
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where job=2 or job=3 or job=4;-- 方式2：in关键字
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where job in (2,3,4);案例9：查询 姓名 为两个字的员工信息
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where name like '__'; # 通配符 "_" 代表任意1个字符案例10：查询 姓 '张' 的员工信息
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where name like '张%'; # 通配符 "%" 代表任意个字符（0个 ~ 多个）案例11：查询 姓名中包含 '二' 的员工信息
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where name like '%二%'; # 通配符 "%" 代表任意个字符（0个 ~ 多个）3.3.5 聚合函数
之前做的查询都是横向查询，就是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询就是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回一个结果值。（将一列数据作为一个整体，进行纵向计算）
常用聚合函数：
| 函数 | 功能 |
|---|---|
| count | 统计数量 |
| max | 最大值 |
| min | 最小值 |
| avg | 平均值 |
| sum | 求和 |
注 : 聚合函数会忽略空值，对NULL值不作为统计。
count ：按照列去统计有多少行数据。
在根据指定的列统计的时候，如果这一列中有null的行，该行不会被统计在其中。
sum ：计算指定列的数值和，如果不是数值类型，那么计算结果为0
max ：计算指定列的最大值
min ：计算指定列的最小值
avg ：计算指定列的平均值
案例演示:
案例1：统计该企业员工数量
-- count(字段)
select count(id) from emp;-- 结果：30
select count(job) from emp;-- 结果：29 （聚合函数对NULL值不做计算）-- count(常量)
select count(0) from emp;
select count('A') from emp;-- count(*) 推荐此写法（MySQL底层进行了优化）
select count(*) from emp;案例2：统计该企业员工的平均薪资
select avg(salary) from emp;案例3：统计该企业员工的最低薪资
select min(salary) from emp;案例4：统计该企业员工的最高薪资
select max(salary) from emp;案例5：统计该企业每月要给员工发放的薪资总额(薪资之和)
select sum(salary) from emp;3.3.6 分组查询
分组： 按照某一列或者某几列，把相同的数据进行合并输出。
分组其实就是按列进行分类(指定列下相同的数据归为一类)，然后可以对分类完的数据进行合并计算。
分组查询通常会使用聚合函数进行计算。
语法：
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];案例演示：
案例1：根据性别分组 , 统计男性和女性员工的数量
select gender, count(*)
from emp
group by gender; -- 按照gender字段进行分组（gender字段下相同的数据归为一组）案例2：查询入职时间在 '2015-01-01' (包含) 以前的员工 , 并对结果根据职位分组 , 获取员工数量大于等于2的职位
select job, count(*)
from emp
where entry_date <= '2015-01-01' -- 分组前条件
group by job -- 按照job字段分组
having count(*) >= 2; -- 分组后条件注:
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
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。
3.3.7 排查查询
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
[where 条件列表]
[group by 分组字段 ]
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）
DEC 降序
案例演示：
案例1：根据入职时间, 对员工进行升序排序
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
order by entry_date ASC; -- 按照entrydate字段下的数据进行升序排序select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
order by entry_date; -- 默认就是ASC（升序）注：如果是升序, 可以不指定排序方式ASC
案例2：根据入职时间对公司的员工进行升序排序，入职时间相同，再按照更新时间进行降序排序
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
order by entry_date ASC , update_time DESC;注：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
3.3.8 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，日常我们在网站中看到的各种各样的分页条，后台也都需要借助于数据库的分页操作。
分页查询语法：
select 字段列表 from 表名 limit 起始索引, 查询记录数 ;注:
1.起始索引从0开始。 计算公式 ：起始索引 = （查询页码 - 1）* 每页显示记录数
2.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
3.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 条数