Mysql 从入门到遗忘

高级数据过滤:

WHERE

AND

NOT 总是与其他操作符一起使用，用在要过滤的前面。

通配符过滤：

LIKE: %相当于正则中的.*?，_相当于正则中的.。

 $ select id from drug_bid20180920_z where province LIKE "%市";

REGEXP 和正则一样。

创建计算字段：

CONCAT拼接

$ SELECT  CONCAT(name,"(",country,")") from table;

AS 别名

# SELECT name AS firstname from table;

分组数据：

GROUP BY

ORDER BY ASC升序，DESC降序

HAVING HAVING在数据分组后过滤，WHERE在数据分组前进行过滤

# 筛选出单表中根据某一field重复数据
$ select *,count(*) as count from drug_pool group by drugLicense having count>1;

数据处理函数：

UPPER() 转换大小写.

LENGTH()返回串长度.

LOWER()转换小写.

汇总数据:

AVG() 返回所有列或某列的平均值.

COUNT()计算行数目或符合条件的行数目。

MAX()

MIN()

SUM()

子查询：

对于mysql，从来都不推荐使用子查询和join。因为本身join的效率就是硬伤，一旦数据量上去效率很难保证，强烈推荐分别根据索引单表取数据，然后在程序里面做join，merge数据。

每个派生出来的表需要一个别名.

$ select drug_name,count(*) from (select * from drug_pool where drug_license like "Z%") as t group by  drug_name;

或者
$ select drug_name,count(*) from drug_pool  where (drug_license like "Z%") group by drug_name;

联结表：

效率都是非常低的。

$ select test1.id,test2.name from test1,test2 where test1.name=test2.name;

$ select t1.id,t2.name from test1 as t1,test2 as t2 where t1.name=t2.name;

插入数据库：

$ insert into table(field1,field2,field3) values(value1,value2,value3);

# insert into table(id,field1,field2,field3) values(%s,%s,%s) on duplicate key update field1=values(field1),field2=values(field2);

更新数据：

$ update table set field1=%s,field2=%s where id=%s;

删除数据：

$ delete from table where id=1;

查看单表所有字段信息：

$ show full columns from tableName;

巴特西