《零基础入门MySQL数据库》专栏简介

Posted 2023-04-08 Want595

文章目录

• 前言
• MySQL基础入门
• • 1. 零基础入门MySQL数据库（全）
  • 2. MySQL的not exists与双重否定（模板）
• MySQL基础实验
• • 实验一 数据定义
  • 实验二 简单查询
  • 实验三 连接查询
  • 实验四 多表查询
  • 实验五 子查询
  • 实验六 数据更新
• MySQL基础练习
• • 练习一 基本概念
  • 练习二 关系数据库
  • 练习三 SQL语言
  • 练习四 数据库安全性

前言

欢迎订阅《零基础入门MySQL数据库》专栏！
目前专栏主要分为三部分：
① mysql基础入门
② MySQL基础实验
③ MySQL基础练习
专栏正在持续更新中……

MySQL基础入门

1. 零基础入门MySQL数据库（全）

零基础入门MySQL数据库（全）

2. MySQL的not exists与双重否定（模板）

MySQL的not exists与双重否定（模板）

MySQL基础实验

实验一 数据定义

1. 表定义：创建student表
2. 表定义：创建course表
3. 表定义：创建sc表
4. 表定义：创建供应商表
5. 表定义：创建零件表
6. 表定义：创建工程项目表
7. 表定义：创建供应情况表
8. 修改表结构：修改课程表
9. 修改表结构：修改零件表
10. 修改表结构：修改供应情况表
11. 修改表结构：修改供应情况表

实验二 简单查询

1. 查询课程代号为1301的成绩不及格的成绩信息
2. 查询平均分最高的三个学生的选门数和平均分
3. 查询18级学生的成绩情况
4. 查询没取得有效成绩的学生成绩信息
5. 查询工号为E0002的教师所承担课程的课程号
6. 查询选修通过门数超过3门，且平均分在70以上的学生成绩信息
7. 查询图书信息和学生信息
8. 查询书名包括"网络"关键词的图书信息
9. 查询2015年的借阅信息，输出读者卡号、书号及还书日期
10. 查询北上广的顾客信息
11. 查询部门表的基本信息
12. 查询分公司地址信息
13. 统计分类1000的产品数和平均价格
14. 统计各个分类的产品数和平均价格，最高价，最低价，按照产品分类号排序
15. SQL查询：简单查询-查询订单记录
16. SQL查询：简单查询-查询客户的基本信息
17. SQL查询：简单查询-查询“金恒信”客户的联系人及电话
18. SQL查询：简单查询-查询上海客户的客户名、地址及联系电话
19. SQL查询：查询部门1000的人数
20. SQL查询：查询单价在5000-6000之间的商品
21. SQL查询：查询统计2016年订单客户总数
22. SQL查询：查询统计产品“17”的每单平均订购数，和订单总数
23. SQL查询：查询公司员工的岗位设置
24. SQL查询：查询人员信息：包括员工和客户
25. SQL查询：查询客户“优特电力”的联系信息
26. SQL查询：查询不属于任何一个部门的员工信息
27. SQL查询：查询employee的job_title信息
28. SQL查询：查询“实习生”的员工信息
29. SQL查询：查询1000、1001、1002三个部门的男员工信息
30. SQL查询：查询各个部门人数大于10人的，输出部门编号和人数，并按人数升序排序

实验三 连接查询

1. 查询9512101的选课记录
2. 查询计算机系学生成绩
3. 查询学生有效成绩信息
4. 查询计算机系平均成绩高于70分的成绩信息
5. 查询平均分最高的三个学生的选门数和平均分
6. 查询选修通过门数超过3门，且平均分在70以上的学生成绩信息
7. 查询学生成绩单，要求输出学号，姓名，平均分，选修门数，按平均分降序排序
8. 查询每门课的先修课，输出课程号、课程名和先修课程名
9. 查询姓名中含有“海”的学生的选课信息，要求输出学号、姓名、课程名、成绩
10. 输出网络工程专业学生的学号，姓名和籍贯，并按学号降序输出
11. 统计各专业的学生人数，要求输出系名，专业名，总人数，按系名排序
12. 查询实验题-查询学生的出生年份
13. 查询实验题-查询不姓张的学生的基本信息
14. 查询实验题-查询考试不及格的学生的学号（包括没有成绩的）
15. SQL查询：统计各门课程的重修人数（包括grade为NULL），要求输出课程代号，重修人数
16. SQL查询：查询选修了课程的学生的总人数
17. SQL查询：查询统计学生的不及格门数
18. SQL查询：查询课程号为C05的成绩为NULL的记录
19. SQL查询：查询统计课程的平均分
20. SQL查询：查询数学系女生基本信息
21. SQL查询：将学生按年龄降序排序
22. SQL查询：查询无考试成绩的学生的学号和相应的课程号
23. SQL查询：查询“信息系”学生的学号，姓名和出生年份
24. SQL查询：查询全体学生的基本信息
25. SQL查询：查询年龄在20-23岁之间的学生的系，姓名，年龄，按照系升序排序
26. SQL查询：查询每个学生高于他自己选修平均分的那门课程的成绩，输出学号，课程号，课程成绩，他所有课程的平均分，并按学号升序排列
27. SQL查询：统计各门课程选修人数，要求输出课程代号，课程名，有成绩人数（grade不为NULL），最高分，最低分，平均分，按课程号排序
28. SQL查询：查询选修通过2门（包括2门）以上的学生的信息，输出学号、选修通过门数、平均成绩，按门数降序排序，若门数相同，按照成绩降序

实验四 多表查询

1. 查询选修“高等数学”课程的成绩不为空的学生学号、姓名和成绩
2. 查询平均成绩大于70分的学生的学号、姓名、平均成绩，按平均成绩降序排序
3. 输出学生成绩单，要求 输出学号，姓名，平均分，选修门数，按平均分降序排序
4. 查询95级学生(学号前两位)的选课情况，输出学号、姓名、课程号、成绩（包括未选课的学生信息）
5. 查询输出“高等数学”课程成绩前三名（不考虑成绩有重复值的情况）的学生的学号，姓名，课程名，系名，成绩
6. 查询上海客户2014年的订单情况
7. 查询销售数量总数超过600的产品信息
8. 查询类别名为笔记本电脑的产品的被订购数量情况
9. 查询2016年5月购买数量大于45的订单产品明细
10. 查询不在1001及1002部门的员工信息
11. 查询1002部门的员工及上司信息
12. 查询无上司（report_to不确定）的员工信息
13. 查询购买数量超过48件的订单产品明细
14. 查询产品类别名称为“打印机”价格超过1000的产品信息
15. 查询产品类别名称为“一体机”且一次销售数量在45及以上的产品销售信息
16. 查询价格在3000到5000(包含3000和5000)且产品名包含“联想”两字的产品信息
17. 统计查询各类产品数及产品号列表
18. 统计查询2016年销售量前10的产品销售信息
19. 统计查询订单笔数超过15笔的上海客户的订单情况
20. SQL查询：查询姓“张”的学生的基本信息
21. SQL查询：查询输出平均成绩在2-5名的学生
22. SQL查询：查询选修了课程的学生的学号和姓名
23. SQL查询：查询考试不及格的学生的学号
24. SQL查询：输出“高等数学”课程成绩前2名的学生的学号，姓名，系名
25. SQL查询：查询选修了“计算机网络”或者“数据库基础”课程的学生的学号，姓名
26. SQL查询：查询学生的选课情况，要求输出学号，姓名，课程门数，课程名列表（按课程名升序排列，用下划线_分隔），按照学号升序排序

实验五 子查询

1. 查询商品类别名称为“一体机”、“台式机”两类商品的信息
2. 查询商品类别名称为“一体机”、“台式机”两类商品的销售情况
3. 统计查询商品类别名称为“一体机”、“台式机”两类商品的销售情况
4. 查询一次订购了4,7,8号产品的订单号
5. 查询一次订购了4,7,8号产品的客户名及电话
6. 查询被1001、1002、1003、1004、1005五位顾客都购买过的产品信息
7. 查询 2016 年没有下订单的客户，输出客户编号和客户名称，结果按客户名称升序排列
8. 统计查询订单金额超过该客户平均订单额（该客户订单金额平均值）的上海客户的订单情况
9. 查询销售总数最多的产品信息，输出产品号、产品名称、产品编码
10. 查询每门被选修的课程信息，输出课程号，课程名
11. 查询每门课程被选修的情况，输出课程号，课程名，被选修次数
12. 查询每门课程被选修的情况(包括从未被选修过的课程)
13. 查询所有人都选修了的课程号与课程名
14. 查询选课门数最多的学生的学号和姓名
15. 查询选修了学号为9521102同学选修的全部课程的学生学号和姓名
16. 查询超过该课程平均分的成绩信息
17. 查询选修了c03课程的学生学号和姓名
18. 找出至今没有人选修过的课程
19. 查询每个学生成绩最高的成绩信息
20. 查询每个男生的选课门数（要求用嵌套查询实现）
21. 查询同时选修了“数据库基础”和“计算机网络”两门课的学生的学号，姓名
22. 查询选修通过2门（包括2门）以上的学生的学号及姓名
23. 查询选修未通过2门（包括2门）以上的学生的信息，输出学号、姓名、选修未通过门数，按门数降序排序，若门数相同，按学号升序排序
24. 查询选修平均分为60分(包括60分)以上的学生的各门课成绩，要求输出学号，姓名，课程名和成绩
25. SQL查询：查询统计学生的不及格门数
26. SQL查询：查询同时选修了c01,c02,c03课程学生，输出学号，姓名
27. SQL查询：查询没有同时选修“计算机导论”和“计算机网络”两门课的学生的学号，姓名
28. SQL查询：查询选修了全部课程的学生的学号，姓名，系名
29. SQL查询：查询与“王大力”同一个系的学生的基本信息
30. 查询所有人都借阅过的图书信息
31. 查询当前同时借有"计算方法"和"组合数学"两本书的读者
32. 查询从来没有人借阅过的图书信息，列出书号，书名，作者

实验六 数据更新

1. SQL插入：在选课表SC中插入95211班学生选修C04的选课信息
2. SQL插入：在课程表Course中插入数据
3. SQL插入：在学生表Student中插入数据
4. SQL插入：插入一条学生数据（9913101，王红，女）
5. SQL更新：将所有学生的年龄增加1岁
6. SQL更新：修改“高等数学”课程倒数三名成绩，在原来分数上减5分
7. SQL更新：修改“9512101”的“C01”课程成绩为85
8. SQL更新：修改“王大力”的“计算机导论”课程成绩为70
9. SQL更新：将所有平均分为75分以上的学生的各门课成绩在原来基础上加5分
10. SQL更新：修改计算机系李勇的VB课程成绩为60
11. SQL删除：删除“9531102”学生“C05”课程的成绩记录
12. SQL删除：删除“张海”的所有成绩记录
13. SQL删除：删除“数据库基础”的全部记录（包括课程信息，成绩信息）
14. SQL删除：删除计算机系学生的所有成绩记录
15. 使用insert set 语句向sc表中插入数据
16. 向student表中一次插入多行数据
17. 插入计算机系学生C01课程的选课记录
18. 插入图书信息
19. 删除图书数据
20. 修改borrow表增加一列；修改日期数据（两条语句完成）
21. 根据employee表中各部门的员工数，更新department表的各对应部门人数

MySQL基础练习

练习一 基本概念

练习一 基本概念

练习二 关系数据库

练习二 关系数据库

练习三 SQL语言

练习三 SQL语言

练习四 数据库安全性

练习四 数据库安全性

Python零基础到入门Python专栏简介

📢前言

• 本文章是【Python零基础到入门】专栏的一个简单介绍
• 目前网上的Python学习文章 和 视频 等资源有很多
• 本专栏的 目的 是针对之前只听说过Python但是没有经过系统学习的小伙伴
• 所以该系列的文章核心目的就是让我们能够快速学习Python的知识

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🍺专栏创建的初衷

• 相信大多数人都在网上或多或少的看到过各种数据分析、爬虫、反爬、人工智能、深度学习等文章或者视频
• 看到这类东西的时候很多人应该都会感兴趣，想着有朝一日自己也能学会这些东西就好了！
• 但是当我们真正去动手操作的时候才会觉得就像无头苍蝇一样乱撞，毫无头绪
• 甚至拿到某个爬虫的源码了，我们也顶多跟傻瓜一样换个网址爬爬，整个数据文档处出来
• 每个网站都可能逻辑不一样，一份源码自然也不可能通用
• 而且这对自己学习来说也是毫无生卵用！

所以只有达到Python入门的水平之后，我们才能对数据分析、爬虫、人工智能等等一系列的高级知识进行学习

否则一开始就接触那些难的东西，只会让我们的劝退之心更加严重

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🎁专栏模块简单划分

我在网上也是搜罗了几个Python的学习路线图用做参考

大家可以看以下 下面几张比较全面的学习路线！

如有侵权，联系我删除即可，不可用于商业用途！
本专栏的文章部分内容也是参考一些其他人的文章，如果涉及侵权之类的内容可直接联系我修改即可！

上面的学习路线图都是针对Python全面的一个学习路线，我们并不用去全部了解，只需要有针对性的去研究即可！

本专栏跟上面的学习路线图也是差不多，但是并不会研究的很深入

本专栏会从以下几个大的模块去系统的学习Python

本专栏也是针对Python刚入门的小伙伴！暂定大致模块分为以下几种

• Python预备知识必备篇

• Python基础语法必备篇

• Python进阶语法篇

• Python基本技能篇

• Python前端开发

• Python Web开发篇

• Python爬虫开发篇

• Python数据分析篇

• Python人工智能篇

后续可能有针对性的修改，暂定大致模块如此！

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总结

• 该专栏创建的初心就是能够快速上手Python，能够少走弯路快速达到一个入门水平
• 因为博主自己对Python的了解就不是很深刻，更能直观的体会新手去学Python的第一感受
• 也趁着这个专栏，让自己对Python能更深入的了解
• 也是好早之前就想深入学习Python了，就从这篇文章开始了！
• 只有对Python的基础掌握了之后，我们才能沿着这条路去深挖高级知识！
• 让我们早日学会Python，一起加油！