数据库拓展操作

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一、截断表：
操作目的：
操作内容：
性能影响：
根本语法：
例子：
二、插入查询结果：
根本语法：
例子：
三、聚合函数：
常用函数：
根本语法：
例子：
1.统计exam表中有多少记载：
2.查询 > 70 分以上的数学最低分：
四、Group by 分组查询：
 根本语法：
例子：
 1.统计每个角色的人数：
2.统计每个角色的平均工资，最高工资，最低工资：
 3.表现平均工资低于1500的角色和它的平均工资：
 总结：
语法总结：

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   一、截断表：

  截断表和删除表是数据库中两种删除数据的操作，但是又有不同之处：

操作目的：

截断表：
重要目的是快速清空表中的全部数据，但保留表的结构，包罗表的界说、列名、数据类型、约束条件（如主键、外键、唯一约束等）以及索引等，以便后续可以继续向该表中插入新的数据。
删除表：
是要将整个表从数据库中彻底移除，包罗表的结构和表中的全部数据，删除后该表将不复存在，不能再对其进行任何数据操作。

操作内容：

截断表：
仅删除表中的数据行，不会删除表的界说和相关的数据库对象。例如，在 MySQL 中使用 TRUNCATE TABLE table_name; 语句，只是把 table_name 表中的数据清空。
删除表：
会删除表的全部信息，不仅包罗数据，还包罗表的元数据（如列界说、约束、索引等）。在 MySQL 里执行 DROP TABLE table_name; 后，table_name 表及其相关的一切都会被删除。

性能影响：

截断表：
由于是直接释放数据页，不需要逐行删除数据，所以在处置惩罚大量数据时，截断表的性能通常比逐行删除（如使用 DELETE 语句）要好得多。
删除表：
删除表的操作涉及到更多的元数据处置惩罚，需要更新数据库的体系目录来移除表的界说信息，因此在某些情况下大概会比截断表稍微慢一些，尤其是当表存在大量相关依赖对象时。

根本语法：

1. truncate table table_name;

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table_name 是要截断的表的名称。
        如果表中有自增列（如 MySQL 中的 AUTO_INCREMENT 列），截断表会将自增列的值重置为初始值（通常为 1）。这在需要重新开始计数的场景中非常有用。

例子：

1. -- 创建测试表
2. create table t_truncate (
3. id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
4. name VARCHAR(20)
5. );
7. -- 插入测试数据
8. insert into t_truncate (name) values ('A'), ('B'), ('C');
10. -- 查看测试表
11. select * from t_truncate;

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1. -- 截断表
2. truncate table t_truncate;
4. -- 查看表
5. select * from t_truncate;

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1. -- 继续写入数据(只写了name，没有写id）
2. insert into t_truncate (name) values ('D');
4. -- 查看表（自增主键从1开如计数）
5. select * from t_truncate;

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如果是截断表，自增列被重置了，（如 上面的例子 id 重新从 1 开始计数）。
如果是删除表，表的自增列会随着表一起被删除。（这里不演示）。


   二、插入查询结果：

          插入查询结果指的是将一个查询语句的结果插入到另一个表中。好比将一个表的部分数据复制到另一个表，或者归并多个表的数据等。
下面演示的例子是吧一张表的数据去重后给到另一张表。

根本语法：

1. insert into target_table
2. select column1, column2, ...
3. from source_table
4. [where condition];

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• target_table：要插入数据的目标表。
  
• column1, column2, ...：从源表中选择的列，这些列会对应插入到目标表中。
  
• source_table：查询数据的源表。
  
• WHERE condition（可选）：筛选源表数据的条件。
  

例子：

1. -- 创建测试表
2. create table t_recored (
3.   id int,
4.   name varchar(20)
5. );
7. -- 构造测试数据
8. insert into t_recored VALUES
9. (100, 'aaa'),
10. (100, 'aaa'),
11. (200, 'bbb'),
12. (200, 'bbb'),
13. (200, 'bbb'),
14. (300, 'ccc');
16. -- 查看结果
17. select * from t_recored;

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1. -- 创建一张新表，新表的结构与t_recored相同
2. create table t_recored_new like t_recored;
4. -- 查看新表的结构
5. select * from t_recored_new;

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 可以看到，新表没有任何数据。

1. -- 把原表数据去重后,写入去重结果到新表里
2. insert into t_recored_new (id,name) select distinct id,name from t_recored;
4. -- 查询新表中的记录,得到去重结果
5. select * from t_recored_new;

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 这里，新表就得到了去重后的结果。
如果有需要，就把旧表的表名给到新表来后续维护。

1. -- 先把旧表名变成 t_recored_old 让出 t_recored 这个名字,再把旧表名给到新表名
2. rename table t_recored to t_recored_old,t_recored_new to t_recored;
4. -- 查询结果
5. select * from t_recored;

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   三、聚合函数：

  聚合函数是 SQL 中用于对一组值进行计算并返回单个值的函数，常用于统计和汇总数据。
常用函数：

函数	分析
count（values）	返回查询到的数据的数量
sum（values）	返回查询到的数据的总和，不是数字没故意义
avg（values）	返回查询到的数据的平均值，不是数字没故意义
max（values）	返回查询到的数据的最大值，不是数字没故意义
min（values）	返回查询到的数据的最小值，不是数字没故意义

count(*)：统计全部记载的数量，无论该记载的列值是否为 null。
count(列名)：统计指定列中非 null 值的数量。
COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN 这些常见的聚合函数，括号内一样平常只能写一个列名。

根本语法：

1. select aggregate_function(column_name)
2. from table_name
3. [where condition]

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• aggregate_function：聚合函数名，如 COUNT、SUM 等。
  
• column_name：要进行聚合操作的列名。
  
• table_name：要查询数据的表名。
  
• where condition（可选）：筛选记载的条件。
  

例子：

1.统计exam表中有多少记载：

1. select count(*) from exam;

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2.查询 > 70 分以上的数学最低分：

1. select min(math) from exam where math > 70;

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   四、Group by 分组查询：

   根本语法：

1. select column1, aggregate_function(column2)
2. from table_name
3. [where condition]
4. group by column1
5. [having group_condition];

复制代码

• column1：用于分组的列名，可以是一个或多个列，多个列名之间用逗号分隔。
  
• aggregate_function(column2)：对分组后的数据应用的聚合函数，column2 是要进行聚合操作的列。
  
• table_name：要查询数据的表名。
  
• where condition（可选）：在分组之前筛选记载的条件。
  
• group by column1：指定按照 column1 列进行分组。
  
• having group_condition（可选）：在分组之后对分组结果进行筛选的条件
  
• 
  

        通常group by 和 having 共同使用的，就如上面所说，如果group by 分组后的结果还需筛选，就不能使用 where 筛选了，要使用 having 。

例子：

1. -- 建立测试表
2. create table emp (
3. id bigint primary key auto_increment comment '编号',
4. name varchar(20) not null comment '名字',
5. role varchar(20) not null comment '角色',
6. salary decimal(10, 2) not null comment '工资'
7. );
9. -- 插入数据
10. insert into emp values (1, '马云', '老板', 1500000.00);
11. insert into emp values (2, '马化腾', '老板', 1800000.00);
12. insert into emp values (3, '小王', '员工', 10000.00);
13. insert into emp values (4, '小新', '员工', 12000.00);
14. insert into emp values (5, '刘孟德', '组长', 9000.00);
15. insert into emp values (6, '张三', '组长', 8000.00);
16. insert into emp values (7, '孙悟空', '游戏⻆⾊', 956.8);
17. insert into emp values (8, '猪悟能', '游戏⻆⾊', 700.5);
18. insert into emp values (9, '沙和尚', '游戏⻆⾊', 333.3);
20. -- 查看测试表
21. select * from emp;

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 1.统计每个角色的人数：

1. -- 第一种写法
2. select role, count(*) from emp group by role;
4. -- 第二种写法
5. select role, count(role) from emp group by role;

复制代码

 要注意的是：

1. select name,role, count(role) from emp group by role;

复制代码

如许的写法会堕落，因为对 role 进行 group by 分组时，会有不同的 name 对应着同一个 role 。


2.统计每个角色的平均工资，最高工资，最低工资：

1. select role,avg(salary),max(salary),min(salary) from emp group by role;

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 3.表现平均工资低于1500的角色和它的平均工资：

1. select role,avg(salary) from emp group by role having avg(salary) < 1500;

复制代码

 总结：

使用时，起首要知道对谁进行分组（group by），分组后要筛选什么条件的数据（having）。






   语法总结：

1. select [DISTINCT（去重）] 列1, 列2, 聚合函数(...)
2. from 表名
3. [where 条件]
4. [group by 分组列]
5. [having 分组后条件]
6. [order by 排序列 [ASC|DESC]]
7. [limit 偏移量, 数量];

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 执行顺序：where → group by → having → select → order by

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