sql增删改查

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了sql增删改查，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含2757字，纯文字阅读大概需要4分钟。

内容图文

4.1.5【在查询中使用常量】
例：select name, ‘唐山‘ as 地址 from Student
说明：查询表a，显示name列，并添加地址列，其列值都为‘唐山‘

4.1.6【查询返回限制行数(关键字：top percent)】
例１：select top 6 name from a
说明：查询表a，显示列name的前６行，top为关键字
例２：select top 60 percent name from a
说明：查询表a，显示列name的60%，percent为关键字

4.1.7【查询排序（关键字：order by , asc , desc）】
例：select name
from a
where chengji>=60
order by desc
说明：查询a表中chengji大于等于60的所有行，并按降序显示name列；默认为ＡＳＣ升序

4.2``模糊查询
4.2.1【使用like进行模糊查询】
注意：like运算副只用于字符串，所以仅与char和varchar数据类型联合使用
例：select * from a where name like ‘赵%‘
说明：查询显示表a中，name字段第一个字为赵的记录

4.2.2【使用between在某个范围内进行查询】
例：select * from a where nianling between 18 and 20
说明：查询显示表a中nianling在18到20之间的记录

4.2.3【使用in在列举值内进行查询】
例：select name from a where address in (‘北京‘,‘上海‘,‘唐山‘)
说明：查询表a中address值为北京或者上海或者唐山的记录，显示name字段

4.3``.分组查询
4.3.1【使用group by进行分组查询】
例：select studentID as 学员编号,AVG(score) as 平均成绩 (注释:这里的score是列名)
from score (注释:这里的score是表名)
group by studentID
说明：在表score中查询，按strdentID字段分组，显示strdentID字段和score字段的平均值；select语句中只允许被分组的列和为每个分组返回的一个值的表达式，例如用一个列名作为参数的聚合函数

4.3.2【使用having子句进行分组筛选】
例：select studentID as 学员编号,AVG(score) as 平均成绩 (注释:这里的score是列名)
from score (注释:这里的score是表名)
group by studentID
having count(score)>1
说明：接上面例子，显示分组后count(score)>1的行，由于where只能在没有分组时使用，分组后只能使用having来限制条件。

4.4``.多表联接查询

4.4.1内联接

4.4.1.1【在where子句中指定联接条件】
例：select a.name,b.chengji
from a,b
where a.name=b.name
说明：查询表a和表b中name字段相等的记录，并显示表a中的name字段和表b中的chengji字段

4.4.1.2【在from子句中使用join…on】
例：select a.name,b.chengji
from a inner join b
on (a.name=b.name)
说明：同上

4.4.2外联接

4.4.2.1【左外联接查询】
例：select s.name,c.courseID,c.score
from strdents as s
left outer join score as c
on s.scode=c.strdentID
说明：在strdents表和score表中查询满足on条件的行，条件为score表的strdentID与strdents表中的sconde相同

4.4.2.2【右外联接查询】
例：select s.name,c.courseID,c.score
from strdents as s
right outer join score as c
on s.scode=c.strdentID
说明：在strdents表和score表中查询满足on条件的行，条件为strdents表中的sconde与score表的strdentID相同

 

转载来源于http://blog.knowsky.com/208115.htm

sql增删改查

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本文系统来源：http://www.cnblogs.com/lidar/p/7860623.html

内容总结

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