Python学习(十八)—— 数据库
Posted 生命练习生
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python学习(十八)—— 数据库相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
转载自http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7356064.html
一、数据操作
1.插入数据INSERT
1. 插入完整数据(顺序插入) 语法一: INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) VALUES(值1,值2,值3…值n); 语法二: INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,值3…值n); 2. 指定字段插入数据 语法: INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…) VALUES (值1,值2,值3…); 3. 插入多条记录 语法: INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,值3…值n), (值1,值2,值3…值n), (值1,值2,值3…值n); 4. 插入查询结果 语法: INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) SELECT (字段1,字段2,字段3…字段n) FROM 表2 WHERE …;
2.更新数据
语法: UPDATE 表名 SET 字段1=值1, 字段2=值2, WHERE CONDITION; 示例: UPDATE mysql.user SET password=password(‘123’) where user=’root’ and host=’localhost’;
3.删除数据
语法: DELETE FROM 表名 WHERE CONITION; 示例: DELETE FROM mysql.user WHERE password=’’; 练习: 更新MySQL root用户密码为mysql123 删除除从本地登录的root用户以外的所有用户
4.查询数据SELECT
1)单表查询
SELECT 字段1,字段2... FROM 表名
WHERE 条件
GROUP BY field
HAVING 筛选
ORDER BY field
LIMIT 限制条数
重点中的重点:关键字的执行优先级 from where group by having select distinct order by limit 1.找到表:from 2.拿着where指定的约束条件,去文件/表中取出一条条记录 3.将取出的一条条记录进行分组group by,如果没有group by,则整体作为一组 4.将分组的结果进行having过滤 5.执行select 6.去重 7.将结果按条件排序:order by 8.限制结果的显示条数
详细见:http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7372774.html
#简单查询 SELECT id,name,sex,age,hire_date,post,post_comment,salary,office,depart_id FROM employee; SELECT * FROM employee; SELECT name,salary FROM employee; #避免重复DISTINCT SELECT DISTINCT post FROM employee; #通过四则运算查询 SELECT name, salary*12 FROM employee; SELECT name, salary*12 AS Annual_salary FROM employee; SELECT name, salary*12 Annual_salary FROM employee; #定义显示格式 CONCAT() 函数用于连接字符串 SELECT CONCAT(\'姓名: \',name,\' 年薪: \', salary*12) AS Annual_salary FROM employee; CONCAT_WS() 第一个参数为分隔符 SELECT CONCAT_WS(\':\',name,salary*12) AS Annual_salary FROM employee;
where字句中可以使用: 1. 比较运算符:> < >= <= <> != 2. between 80 and 100 值在10到20之间 3. in(80,90,100) 值是10或20或30 4. like \'egon%\' pattern可以是%或_, %表示任意多字符 _表示一个字符 5. 逻辑运算符:在多个条件直接可以使用逻辑运算符 and or not
#1:单条件查询 SELECT name FROM employee WHERE post=\'sale\'; #2:多条件查询 SELECT name,salary FROM employee WHERE post=\'teacher\' AND salary>10000; #3:关键字BETWEEN AND SELECT name,salary FROM employee WHERE salary BETWEEN 10000 AND 20000; SELECT name,salary FROM employee WHERE salary NOT BETWEEN 10000 AND 20000; #4:关键字IS NULL(判断某个字段是否为NULL不能用等号,需要用IS) SELECT name,post_comment FROM employee WHERE post_comment IS NULL; SELECT name,post_comment FROM employee WHERE post_comment IS NOT NULL; SELECT name,post_comment FROM employee WHERE post_comment=\'\'; 注意\'\'是空字符串,不是null ps: 执行 update employee set post_comment=\'\' where id=2; 再用上条查看,就会有结果了 #5:关键字IN集合查询 SELECT name,salary FROM employee WHERE salary=3000 OR salary=3500 OR salary=4000 OR salary=9000 ; SELECT name,salary FROM employee WHERE salary IN (3000,3500,4000,9000) ; SELECT name,salary FROM employee WHERE salary NOT IN (3000,3500,4000,9000) ; #6:关键字LIKE模糊查询 通配符’%’ SELECT * FROM employee WHERE name LIKE \'eg%\'; 通配符’_’ SELECT * FROM employee WHERE name LIKE \'al__\';
#1、首先明确一点:分组发生在where之后,即分组是基于where之后得到的记录而进行的 #2、分组指的是:将所有记录按照某个相同字段进行归类,比如针对员工信息表的职位分组,或者按照性别进行分组等 #3、为何要分组呢? 取每个部门的最高工资 取每个部门的员工数 取男人数和女人数 小窍门:‘每’这个字后面的字段,就是我们分组的依据 #4、大前提: 可以按照任意字段分组,但是分组完毕后,比如group by post,只能查看post字段,如果想查看组内信息,需要借助于聚合函数
单独使用GROUP BY关键字分组 SELECT post FROM employee GROUP BY post; 注意:我们按照post字段分组,那么select查询的字段只能是post,想要获取组内的其他相关信息,需要借助函数 GROUP BY关键字和GROUP_CONCAT()函数一起使用 SELECT post,GROUP_CONCAT(name) FROM employee GROUP BY post;#按照岗位分组,并查看组内成员名 SELECT post,GROUP_CONCAT(name) as emp_members FROM employee GROUP BY post; GROUP BY与聚合函数一起使用 select post,count(id) as count from employee group by post;#按照岗位分组,并查看每个组有多少人 强调: 如果我们用unique的字段作为分组的依据,则每一条记录自成一组,这种分组没有意义 多条记录之间的某个字段值相同,该字段通常用来作为分组的依据
#强调:聚合函数聚合的是组的内容,若是没有分组,则默认一组 示例: SELECT COUNT(*) FROM employee; SELECT COUNT(*) FROM employee WHERE depart_id=1; SELECT MAX(salary) FROM employee; SELECT MIN(salary) FROM employee; SELECT AVG(salary) FROM employee; SELECT SUM(salary) FROM employee; SELECT SUM(salary) FROM employee WHERE depart_id=3;
HAVING与WHERE不一样的地方在于!!!!!! #!!!执行优先级从高到低:where > group by > having #1. Where 发生在分组group by之前,因而Where中可以有任意字段,但是绝对不能使用聚合函数。 #2. Having发生在分组group by之后,因而Having中可以使用分组的字段,无法直接取到其他字段,可以使用聚合函数
按单列排序 SELECT * FROM employee ORDER BY salary; SELECT * FROM employee ORDER BY salary ASC; SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC; 按多列排序:先按照age排序,如果年纪相同,则按照薪资排序 SELECT * from employee ORDER BY age, salary DESC;
示例: SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 3; #默认初始位置为0 SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 0,5; #从第0开始,即先查询出第一条,然后包含这一条在内往后查5条 SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC LIMIT 5,5; #从第5开始,即先查询出第6条,然后包含这一条在内往后查5条
SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP \'^ale\'; SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP \'on$\'; SELECT * FROM employee WHERE name REGEXP \'m{2}\'; 小结:对字符串匹配的方式 WHERE name = \'egon\'; WHERE name LIKE \'yua%\'; WHERE name REGEXP \'on$\';
2)多表查询
#重点:外链接语法 SELECT 字段列表 FROM 表1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN 表2 ON 表1.字段 = 表2.字段;
1 交叉连接:不适用任何匹配条件。生成笛卡尔积 2 内连接:只连接匹配的行 3 外链接之左连接:优先显示左表全部记录 4 外链接之右连接:优先显示右表全部记录 5 全外连接:显示左右两个表全部记录 全外连接:在内连接的基础上增加左边有右边没有的和右边有左边没有的结果 #注意:mysql不支持全外连接 full JOIN #强调:mysql可以使用此种方式间接实现全外连接 select * from employee left join department on employee.dep_id = department.id union select * from employee right join department on employee.dep_id = department.id ; #查看结果 +------+------------+--------+------+--------+------+--------------+ | id | name | sex | age | dep_id | id | name | +------+------------+--------+------+--------+------+--------------+ | 1 | egon | male | 18 | 200 | 200 | 技术 | | 5 | liwenzhou | male | 18 | 200 | 200 | 技术 | | 2 | alex | female | 48 | 201 | 201 | 人力资源 | | 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 201 | 人力资源 | | 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 202 | 销售 | | 6 | jingliyang | female | 18 | 204 | NULL | NULL | | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | 203 | 运营 | +------+------------+--------+------+--------+------+--------------+ #注意 union与union all的区别:union会去掉相同的纪录
#1:子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中。 #2:内层查询语句的查询结果,可以为外层查询语句提供查询条件。 #3:子查询中可以包含:IN、NOT IN、ANY、ALL、EXISTS 和 NOT EXISTS等关键字 #4:还可以包含比较运算符:= 、 !=、> 、<等
以上是关于Python学习(十八)—— 数据库的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章