数据库条件查询

young.li 发布于2019-07-01 16:08 / 1990人阅读

摘要：排序查询排序查询对查询结构进行排序关键字字段名升序从小到大默认的降序从大到小查询所有记录的和结构按照价格从大到小进行排序查询所有商品信息使用价格排序降序查询所有商品信息在价格排序降序的基础上，以分类排序降序先将查询结果在价格上进行降序如果价

排序查询

排序查询:对查询结构进行排序

关键字:order by 字段名 [ASC|DESC]

ASC:升序(从小到大),默认的

DESC:降序(从大到小)

查询所有记录的name和price,结构按照价格从大到小进行排序

SELECT pname,price FROM product ORDER BY price DESC;

1.查询所有商品信息,使用价格排序(降序)

SELECT * FROM product ORDER BY price DESC;

2.查询所有商品信息,在价格排序(降序)的基础上，以分类排序(降序) 先将查询结果在价格上进行降序,如果价格相同再以分类进行降序,如果价格不相同,不在对分类进行排序

SELECT * FROM product ORDER BY price DESC,category_id DESC;

3.显示商品的价格(去重复)，并排序(降序)

SELECT DISTINCT price FROM product ORDER BY price DESC;

聚合查询

聚合查询:

以前的查询都是横向记录查询

而聚合查询是纵向个数查询

聚合查询的特点:查询到的结构是单一值

聚合函数:

count:求记录数的聚合函数,count函数会自动忽略空值

以下四个,通常用于数值的计算

max:求最大值

min:求最小值

avg:求平均值

sum:求和

查询统计多有商品的个数

SELECT COUNT(*) FROM product;

查询统计一共有多少个分类

SELECT COUNT(category_id) FROM product;

查询所有商品价格的最大值

SELECT MAX(price) FROM product;

查询所有商品价格的最小值

SELECT MIN(price) FROM product;

查询所有商品价格的最平均值

SELECT AVG(price) FROM product;

查询所有商品价格的总值

SELECT SUM(price) FROM product;

查询所有商品价格的最大值,最小值,平均值,总和

SELECT MAX(price) AS 最大值,MIN(price) 最小值,AVG(price) 平均值,SUM(price) 总和 FROM product;

分组查询

分组查询:

把查询数据分为几个组

关键字: group by 字段

先分组,再查询,具体查询到的结果数,取决于能分多少组

如果分组后还有需要条件判断那么请用having关键字

where和having的区别:

where 写在基本查询后面的

having 写在分组查询后面的

where后面是不能写 count sum等聚合函数

having后面可以写count和sum等聚合函数

查询所有以category_id分组后的价格的总和 具体有多少个总和取决于可以分多少组

SELECT SUM(price) FROM product GROUP BY category_id;

0 统计所有商品的个数

SELECT COUNT(*) FROM product;

1 统计各个分类商品的个数

SELECT COUNT(*) FROM product GROUP BY category_id;

2 统计各个分类商品的个数,且只显示个数大于1的信息

SELECT category_id, COUNT(*) 个数 FROM product GROUP BY category_id HAVING 个数 > 1;

分页查询

分页查询:

只查询记录中的一部分

关键字: limit 数值1(下标,从0开始),数值2(需要查出来记录数)

SELECT * FROM product LIMIT 0,5;

SELECT * FROM product LIMIT 5,5;

SELECT * FROM product LIMIT 10,5;

查询的公式: 假设每一页我要查询 n条 第1页 limit (1-1)*n,n 第2页 limit (2-1)n,n 第100页 limit (100-1)*n,n 第m页 limit (m-1)*n,n

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MongoDB指南---7、find简介与查询条件

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denson 2019-07-31 10:33 评论0 收藏0
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tylin 2019-06-26 18:05 评论0 收藏0
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Anshiii 2019-05-23 13:54 评论0 收藏0
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tommego 2019-05-28 19:11 评论0 收藏0
我感觉这是史上最牛的防sql注入方法类

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dockerclub 2019-06-27 15:39 评论0 收藏0
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Betta 2019-08-01 14:00 评论0 收藏0