python-day43--单表查询之关键字执行优先级（重点）

from

where        #约束条件（在数据产生之前执行）

group by     #分组    没有分组则默认一组

按照select后的字段取得一张新的虚拟表，有聚合函数则执行聚合函数

having         #过滤条件 ,having 是根据内存中的虚拟表 过滤的 ；出现having的时候肯定是有group by，不然没意义

distinct     #去重        #在select 之后执行  忽略先后顺序

order by     #排序          #在select 之后执行  忽略先后顺序

limit        #限制查询的记录数    #在select 之后执行  忽略先后顺序

#！！！执行优先级从高到低：where > group by > 聚合函数 > having

#1. Where 是一个约束声明，使用Where约束来自数据库的数据，Where是在结果返回之前起作用的（先找到表，按照where的约束条件，从表(文件)中取出数据），Where中不能使用聚合函数。

#2. Having是一个过滤声明，是在查询返回结果集以后对查询结果进行的过滤操作（先找到表，按照where的约束条件，从表(文件)中取出数据，然后group by分组，如果没有group by则所有记录整体为一组，然后执行聚合函数，然后使用having对聚合的结果进行过滤），在Having中可以使用聚合函数。

#3. having可以放到group by之后，而where只能放到group by之前

#4. 在查询过程中聚合语句(sum,min,max,avg,count)要比having子句优先执行。而where子句在查询过程中执行优先级高于聚合语句。

#验证之前再次强调：执行优先级从高到低：where > group by > 聚合函数 > having

select count(id) from employee where salary > 10000; #正确，分析：where先执行，后执行聚合count(id),然后select出结果

select count(id) from employee having salary > 10000;#错误，分析：先执行聚合count(id)，后执行having过滤，无法对id进行salary>10000的过滤

1:找到表employee--->用where过滤---->没有分组则默认一组执行聚合count(id)--->select执行查看组内id数目

2:找到表employee--->没有分组则默认一组执行聚合count(id)---->having 基于上一步聚合的结果（此时只有count(id)字段了）进行salary>10000的过滤，很明显，根本无法获取到salary字段

select post,group_concat(name) from employee group by post having salary > 10000;#错误，分组后无法直接取到salary字段

select post,group_concat(name) from employee group by post having avg(salary) > 10000; 正确

例子：

select max(salary) from t1 where id > 2 group by depart_id having count(id) > 2;

执行顺序： from t1 ——> where id >2  ——>  group by depart_id ——>  max(salary)和count(id) 然后才执行 having count(id) >2   最后打印

辅助理解：select 333333333 from t1 where id > 2 group by depart_id having 4 > 2;

#练习

select post,count(id),group_concat(name) from emp group by post having count(id) < 2;      #可以运行

select count(id) from emp having id > 15;            #运行错误

命名：

select post,avg(salary) as 平均工资 from emp group by post having avg(salary) > 10000;

select post 岗位名,avg(salary) 平均工资 from emp group by post having avg(salary) > 10000;    #命名时 as 可以省略

select * from emp order by salary;    #默认就是升序

select * from emp order by salary asc; #升序

select * from emp order by salary desc; #降序

select * from emp order by age asc,salary desc; #先按照年龄从小到大排，如果年龄分不出胜负（即值相同）再按照salary从大到小排。

select * from emp order by age asc,hire_date desc;

select post 岗位名,avg(salary) 平均工资 from emp group by post having avg(salary) > 10000 order by avg(salary) asc;

select name, salary*12 AS Annual_salary FROM employee;

select name, salary*12 Annual_salary FROM employee;

select * from employee where id%2=1;  

1.CONCAT() 函数用于连接字符串

   SELECT CONCAT('姓名: ',name,'  年薪: ', salary*12)  AS Annual_salary FROM employee;

mysql> SELECT CONCAT('姓名: ',name,'  年薪: ', salary*12)  AS Annual_salary

    ->    FROM emp;

+---------------------------------------+

| Annual_salary                         |

+---------------------------------------+

| 姓名: egon  年薪: 87603.96            |

| 姓名: alex  年薪: 12000003.72         |

| 姓名: wupeiqi  年薪: 99600.00         |

| 姓名: yuanhao  年薪: 42000.00         |

| 姓名: liwenzhou  年薪: 25200.00       |

| 姓名: jingliyang  年薪: 108000.00     |

| 姓名: jinxin  年薪: 360000.00         |

| 姓名: 成龙  年薪: 120000.00           |

| 姓名: 歪歪  年薪: 36001.56            |

| 姓名: 丫丫  年薪: 24004.20            |

| 姓名: 丁丁  年薪: 12004.44            |

| 姓名: 星星  年薪: 36003.48            |

| 姓名: 格格  年薪: 48003.96            |

| 姓名: 张野  年薪: 120001.56           |

| 姓名: 程咬金  年薪: 240000.00         |

| 姓名: 程咬银  年薪: 228000.00         |

| 姓名: 程咬铜  年薪: 216000.00         |

| 姓名: 程咬铁  年薪: 204000.00         |

+---------------------------------------+

18 rows in set (0.00 sec)

2.CONCAT_WS() 第一个参数为分隔符

   SELECT CONCAT_WS(':',name,salary*12)  AS Annual_salary FROM employee;

mysql> SELECT CONCAT_WS(':',name,salary*12)  AS Annual_salary

    ->    FROM emp;

+----------------------+

| Annual_salary        |

+----------------------+

| egon:87603.96        |

| alex:12000003.72     |

| wupeiqi:99600.00     |

| yuanhao:42000.00     |

| liwenzhou:25200.00   |

| jingliyang:108000.00 |

| jinxin:360000.00     |

| 成龙:120000.00       |

| 歪歪:36001.56        |

| 丫丫:24004.20        |

| 丁丁:12004.44        |

| 星星:36003.48        |

| 格格:48003.96        |

| 张野:120001.56       |

| 程咬金:240000.00     |

| 程咬银:228000.00     |

| 程咬铜:216000.00     |

| 程咬铁:204000.00     |

+----------------------+

18 rows in set (0.00 sec)

select distinct sex from emp;

+--------+

| sex    |

+--------+

| male   |

| female |

+--------+

2 rows in set (0.00 sec)

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$';