2022-03-22

MySQL：

database：数据库  =》 文件夹

table：表 =》excel

1.字段类型

数值类型：

int 整型

long 长整型

bigint

float  单精度

double 双精度

decimal 小数  跟钱有关

字符串

char  字符  0-255 长度  zuoshaoxxxxxxx  255 自动补齐

varchar 字符串  变长 zuoshao

text 文本

日期：

date 日期 YYYY-MM-DD

time 时间 HH:mm:SS

datetime 年月日时分秒 YYYY-MM-DD HH:mm:SS

timestamp 年月日时分秒【时间戳】 YYYY-MM-DD HH:mm:SS

2.sql类型

ddl 数据定义语言：create drop 

dml 数据操作语言：select insert update delete

dcl 数据控制语言：grant

3.基本语法【sql】

1.创建数据库

CREATE {DATABASE | SCHEMA} [IF NOT EXISTS] db_name

create database gh;

2.查看数据库

show databases;

3.使用数据库 [切换数据库] default

use gh;

4.创建表

CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] tbl_name

    (create_definition,...)

create_definition: {

    col_name data_type

}

create table student(

  id int(11) not null auto_increment,

  name varchar(255),

  age int(3),

  create_user varchar(255),

  create_time timestamp not null default current_timestamp,

  update_user varchar(255),

  update_time timestamp not null default current_timestamp on update current_timestamp,

  primary key(id)

);

要求：规范

1.表名字 不要写中文

2.建表风格：

1.id这个字段 一般是自增主键

2.

5.查看表

show tables;

6.插入数据

insert

INSERT

    [INTO] tbl_name

    [(col_name [, col_name] ...)]

    { {VALUES | VALUE} (value_list) [, (value_list)] ... }

insert into gh.student (name,age) VALUES ("haoge",21),("bangzhang",20);

insert into gh.student (name,age) VALUES ("zuoshao",22);

insert into gh.student VALUES 全部指定;

insert into gh.student (name,age) VALUES ("zuoshao",22);

update gh.student set name="左少" where name="zuoshao";

insert into gh.student (name,age) VALUES ("浩哥",22);

7.查看数据

select 语法结构：

select 字段名字 from 表名字 [where]

* 表示 显示表里面所有字段

select * from gh.student;

8.更新数据

update 

UPDATE table_reference

    SET assignment_list

    [WHERE where_condition]

update gh.student set  age=80  where name="bangzhang";

9.删除数据

delete

DELETE  FROM tbl_name

    [WHERE where_condition]


delete  from gh.student where name="banzhang";

update 、delete 思考 是否加 where

update gh.student set  age=80  ;

delete  from gh.student;

其他语法：

1.条件过滤 where

=

>

<

and

or

in

not in

select *  from gh.student where age <20;

select * from gh.student where age=20 and name="zuoshao" ;

select * from gh.student where age=20 or name="zuoshao" ;

select * from gh.student where age in (20,12,11,99) ;

select * from gh.student where age not in (20,12,11,99) ;

2.排序语法

order by

select *  from gh.student order by age asc;

select *  from gh.student order by age desc;

select *  from gh.student order by age desc,name desc;

3.模糊查询

like ：

1.%

2._ 占位符

regexp 【正则表达式】【课后作业】

select * from gh.student where name like 'z%' ;

select * from gh.student where name like '%z%' ;

select * from gh.student where name like '%z' ;

先思考： name 第三个字母是n

select * from gh.student where name like '__n%' ;

4.合并表

union 去重

union all  不去重

create table a(id int ,name varchar(255));

create table b(id int ,name varchar(255));

insert into a VALUES(1,'左少');

insert into b VALUES(1,'左少');

insert into b VALUES(1,'左少');

select  * from a

union

select  * from b;

select  * from a

union  all

select  * from b

5.null

"" '' 'null' null

1.过滤：

is

is not

select *  from student where create_user is null;

2.数据清洗（etl）

脏数据 =》 规范的数据

函数 :ifnull ,coalesce

null -> --

select

id

,name   

,age

,ifnull(create_user,"--") as elt_create_user

,create_time       

, ifnull(update_user,"--")  as elt_update_user

,update_time

from gh.student ;

select

id

,name   

,age

,coalesce(create_user,"--") as elt_create_user

,create_time       

, coalesce(update_user,"--")  as elt_update_user

,update_time

from gh.student ;

6.聚合语法 【聚合函数】

1.聚合函数

sum

count

max

min

avg

聚合函数:多行数据 按照一定规则【聚合函数】 聚合为一行

理论上说：

聚合后的行数 <=聚合前的行数

2.group by 【分组】

select avg(age)  from student; //整个班 平均年龄

需求：

1.求name中带有zuoshao 的平均年龄

select avg(age) from student where name like "%zuoshao%";

2.求每个name 的平均年龄

name ：zuoshaoxx

name：其他

指标：avg age

select

'zuoshao' as name_1,

avg(age) as avg_age

from student

where

name like "%zuoshao%"

group by name_1

union all

select

name,

avg(age) as avg_age

from student

where

name not like "%zuoshao%"

group by name;

select

if(name like "%zuoshao%","zuoshao",name) as name_1,

avg(age) as avg_age

from student

group by name_1;

select

case when

name like "%zuoshao%" then "zuoshao"

else name end as name_1,

avg(age) as avg_age

from student

group by name_1;

3.2求每个name 的平均年龄

select

name,

avg(age) as avg_age

from student

group by

name;

4. 查询 平均年龄 20

select

case when

name like "%zuoshao%" then "zuoshao"

else name end as name_1,

avg(age) as avg_age

from student

group by name_1

聚合之后 过滤不能用where  having

select

case when

name like "%zuoshao%" then "zuoshao"

else name end as name_1,

avg(age) as avg_age

from student

group by name_1

having avg_age>20;

select

name_1 as name ,

round(avg_age,2) as age

from

(

select

case when

name like "%zuoshao%" then "zuoshao"

else name end as name_1,

avg(age) as avg_age

from student

group by name_1

) as tmp

where

avg_age >20;

子查询：

sql 套sql

select

sum(age) as sum_age,

count(1) as  cnt, -- 统计 表中数据条数

max(age) as  max_age,

min(age) as  min_age,

avg(age) as  avg_age

from student;

统计表中name字段数据条数【name不能重复】

1.select count(distinct name) as  cnt  from student;

select count(distinct name) as  cnt  from student;

2.使用group by 执行效率高

select

count(name) as cnt

from

(

select

name

from student

group by name

) as a;

group by :分组

select

name_1,

avg(age) as avg_age

from student

group by name_1

group by :

x,1

y,1

z,1

x,1

=> 分组+聚合函数 =》 “拉倒一起” “去做一些事情””

“拉倒一起”： group by

x,<1,1>

y,<1>

z,<1>

“去做一些事情””avg

x,<1,1> => x,(1+1) /2

y,<1>  => y, 1/1

子查询：

select

from

(

select

from

) as a ; ***

select

from  xx

where

column in (select id from xxxx );

7.join（多表联查）

种类：7大类

create table a1(id int ,name varchar(255),address varchar(255));

create table b1(id int ,name varchar(255),age int(3));

insert into a1 VALUES(1,'zuoshao','长春');

insert into a1 VALUES(2,'haoge','苏州');

insert into a1 VALUES(4,'banzhang','山东');

insert into b1 VALUES(1,'zuoshao',21);

insert into b1 VALUES(2,'haoge',21);

insert into b1 VALUES(3,'xuanxuan',29);

sql 7 join:

1.内连接 inner join  (join)

select

a.*,

b.*

from a1 as a join b1 as b

on a.id = b.id and a.name=b.name;

select

a.id,

a.name,

a.address,

b.age

from a1 as a join b1 as b

on a.id = b.id and a.name=b.name;

2.左连接 left join 

以左表为主，数据是全的 ，右表来匹配，匹配不上就是 null

select

a.*,

b.*

from a1 as a left join b1 as b

on a.id = b.id and a.name=b.name;

3.右连接 right join

以右表为主，数据是全的 ，左表来匹配，匹配不上就是 null

select

a.*,

b.*

from a1 as a right join b1 as b

on a.id = b.id and a.name=b.name;

4.全连接 full outer join

全连接表都为主，数据是全的

左表来匹配，匹配不上就是 null

右表来匹配，匹配不上就是 null

左连接: 99.99 00.1 inner join

主表 维表 =》 事实表 维度表

主表 维表

维度组合：

通过维度去分析指标

维度：column

指标：sum max min count

三个维度：

id | name    | age

指标 ： count条数

select

id,

name,

age,

count(1) as cnt

from student

group by

id,

name,

age

注意：

select 字段、指标【聚合函数】 from xx  where

group by 字段

有视频=》 大数据 => 电商的进销存 erp =》 指标查询

grouping sets

java

linux shell mysql hadoop** hive***

zookeeper kafka* flume* hbase** scala spark**** flink ***

maxwell cannel sqoop* datax*  clickhouse*

sql on hbase => phoniex

spark****:

sparkcore    离线

sparksql    离线

sparkstreaming  实时

structed streaming 实时 ***

flink ：

flink

flinkcdc

flinksql ****

离线数仓： *****

实时数仓：***

实时同步***

大数据同步工具**sparksql

maxwell 底层开发 issue

t5 =>

极客时间 =》 可以

官网 =》

大厂分享博客=》

公众号=》

问 同事

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