查询

全表查询/选择查询

select * （全局） from XX_表

查询-别名

在 SQL 查询中，我们可以使用别名语法 {原始字段名} as {别名} 来为查询结果的列名取一个便于理解的名称。

select name as 学生姓名,age 学生年龄 from student

条件查询

都在where 下进行操作

空值

空值表示该字段的值是未知的、不存在的或者没有被填写的。在SQL查询中，我们可以使用 "IS NULL" 和 "IS NOT NULL" 来判断字段是否为空值或非空值。

条件查询 - 模糊查询

模糊查询是一种特殊的条件查询，它允许我们根据模式匹配来查找符合特定条件的数据，可以使用 LIKE 关键字实现模糊查询。在 LIKE 模糊查询中，我们使用通配符来代表零个或多个字符，从而能够快速地找到匹配的数据。可以使用 not like 来查询不包含某关键字的信息

有如下 2 种通配符：

• 百分号（%）：表示任意长度的任意字符序列。
• 下划线（_）：表示任意单个字符。

应用场景：假设你是一名侦探，你需要根据目标人物的一部分线索信息来找到匹配的目标，比如你可以根据目标的名字中包含的关键字或字符来查找。

逻辑运算

在逻辑运算中，常用的运算符有：

• AND：表示逻辑与，要求同时满足多个条件，才返回 true。
• OR：表示逻辑或，要求满足其中任意一个条件，就返回 true。
• NOT：表示逻辑非，用于否定一个条件（本来是 true，用了 not 后转为 false）

基础语法

去重

使用 DISTINCT 关键字来实现去重操作（跟在Select

select distinct class_id from students;

排序

使用 ORDER BY 关键字来实现排序操作。ORDER BY 后面跟上需要排序的字段，可以选择升序（ASC）或降序（DESC）排列。

根据多个字段的值进行排序。当第一个字段的值相同时，再按照第二个字段的值进行排序，以此类推。

order by 字段1 [升序/降序], 字段2 [升序/降序], ...

截断和偏移

我们先用一个比喻来引出截断和偏移的概念。

假设你有一张待办事项清单，上面有很多任务。当你每次只想查看其中的几个任务时，会怎么办呢？

1）你可以使用手指挡住不需要看的部分（即截断）

2）根据任务的编号，直接翻到需要查看的位置（即偏移）

在 SQL 中，我们使用 LIMIT 关键字来实现数据的截断和偏移。

截断和偏移的一个典型的应用场景是分页，即网站内容很多时，用户可以根据页号每次只看部分数据。

-- LIMIT 后只跟一个整数，表示要截断的数据条数（一次获取几条）
select task_name, due_date from tasks limit 2;

-- LIMIT 后跟 2 个整数，依次表示从第几条数据开始、一次获取几条
select task_name, due_date from tasks limit 2, 2;

！！！ 第一个数字是下表：下标为 2（第 3 条）

！！！limit 放到order by 后面

条件分支

使用 case when 可以在查询结果中根据特定的条件动态生成新的列或对现有的列进行转换。

CASE WHEN (条件1) THEN 结果1
       WHEN (条件2) THEN 结果2
       ...
       ELSE 其他结果 END

使用条件分支 case when ，根据 XX 来判断 XXXX，并起别名为 XXX 。

函数

时间函数

常用的时间函数有：

• DATE：获取当前日期/TIME：获取当前时间
• DATETIME：获取当前日期时间

字符串处理

1）使用字符串处理函数 UPPER 将字符转换为大写

2）使用字符串处理函数 LOWER 将字符转换为小写

3）使用字符串处理函数 LENGTH 计算字符长度

聚合函数

在 SQL 中，聚合函数是一类用于对数据集进行 汇总计算 的特殊函数。它们可以对一组数据执行诸如计数、求和、平均值、最大值和最小值等操作。聚合函数通常在 SELECT 语句中配合 GROUP BY 子句使用，用于对分组后的数据进行汇总分析。

常见的聚合函数包括：

• COUNT：计算指定列的行数或非空值的数量。
• SUM：计算指定列的数值之和。
• AVG：计算指定列的数值平均值。
• MAX：找出指定列的最大值。
• MIN：找出指定列的最小值。

select sum(score) as total_score, avg(score) as avg_score,max(score) as max_score,min(score) as min_score from student

分组聚合

单字段分组

在 SQL 中，分组聚合是一种对数据进行分类并对每个分类进行聚合计算的操作。它允许我们按照指定的列或字段对数据进行分组，然后对每个分组应用聚合函数，如 COUNT、SUM、AVG 等，以获得分组后的汇总结果。在 SQL 中，通常使用 GROUP BY 关键字对数据进行分组。

举个例子：某个学校可以按照班级将学生分组，并对每个班级进行统计。查看每个班级有多少学生、每个班级的平均成绩。这样我们就能够对学校各班的学生情况有一个整体的了解，而不是单纯看个别学生的信息。

多字段分组

有时，单字段分组并不能满足我们的需求，比如想统计学校里每个班级每次考试的学生情况，这时就可以使用多字段分组。多字段分组和单字段分组的实现方式几乎一致，使用 GROUP BY 语法即可。

having 子句

在 SQL 中，HAVING 子句用于在分组聚合后对分组进行过滤。它允许我们对分组后的结果进行条件筛选，只保留满足特定条件的分组。

HAVING 子句与条件查询 WHERE 子句的区别在于，WHERE 子句用于在 分组之前 进行过滤，而 HAVING 子句用于在 分组之后 进行过滤。

查询进阶

关联查询 - cross join

在 SQL 中，关联查询是一种用于联合多个数据表中的数据的查询方式。其中，CROSS JOIN 是一种简单的关联查询，不需要任何条件来匹配行，它直接将左表的 每一行 与右表的 每一行 进行组合，返回的结果是两个表的笛卡尔积。

关联查询 - inner join

在 SQL 中，INNER JOIN 是一种常见的关联查询方式，它根据两个表之间的关联条件，将满足条件的行组合在一起。注意，INNER JOIN 只返回两个表中满足关联条件的交集部分，即在两个表中都存在的匹配行。

JOIN XXX on A.XXX=B.YYY

关联查询 - outer join

将两个表中满足条件的行组合在一起，并包含没有匹配的行 。

在 OUTER JOIN 中，包括 LEFT OUTER JOIN 和 RIGHT OUTER JOIN 两种类型，它们分别表示查询左表和右表的所有行（即使没有被匹配），再加上满足条件的交集部分。

//left join right join

子查询

子查询是指在一个查询语句内部 嵌套 另一个完整的查询语句，内层查询被称为子查询。子查询可以用于获取更复杂的查询结果或者用于过滤数据。

当执行包含子查询的查询语句时，数据库引擎会首先执行子查询，然后将其结果作为条件或数据源来执行外层查询。

打个比方，子查询就像是在一个盒子中的盒子，外层查询是大盒子，内层查询是小盒子。执行查询时，我们首先打开小盒子获取结果，然后将小盒子的结果放到大盒子中继续处理。

// where xxxx IN( XXXXXX )

子查询 - exists

子查询中的一种特殊类型是 "exists" 子查询，用于检查主查询的结果集是否存在满足条件的记录，它返回布尔值（True 或 False），而不返回实际的数据。

// where exists ( XXXXXX )

// 这俩有点迷 没太懂运算逻辑

组合查询

在 SQL 中，组合查询是一种将多个 SELECT 查询结果合并在一起的查询操作。

包括两种常见的组合查询操作：UNION 和 UNION ALL。

1. UNION 操作：它用于将两个或多个查询的结果集合并， 并去除重复的行 。即如果两个查询的结果有相同的行，则只保留一行。
2. UNION ALL 操作：它也用于将两个或多个查询的结果集合并， 但不去除重复的行 。即如果两个查询的结果有相同的行，则全部保留。

// 格式：select XXX union select YYY

开窗函数

在 SQL 中，开窗函数是一种强大的查询工具，它允许我们在查询中进行对分组数据进行计算、 同时保留原始行的详细信息 。

开窗函数可以与聚合函数（如 SUM、AVG、COUNT 等）结合使用，但与普通聚合函数不同，开窗函数不会导致结果集的行数减少。

打个比方，可以将开窗函数想象成一种 "透视镜"，它能够将我们聚焦在某个特定的分组，同时还能看到整体的全景。

sum over

该函数用法为：

SUM(计算字段名) OVER (PARTITION BY 分组字段名)

sum over order by

sum over 函数的另一种用法：sum over order by，可以实现同组内数据的 累加求和 。

示例用法如下：

SUM(计算字段名) OVER (PARTITION BY 分组字段名 ORDER BY 排序字段 排序规则)

举一个应用场景：老师在每个班级里依次点名，每点到一个学生，老师都会记录当前已点到的学生们的分数总和。

rank

Rank 开窗函数是 SQL 中一种用于对查询结果集中的行进行 排名 的开窗函数。它可以根据指定的列或表达式对结果集中的行进行排序，并为每一行分配一个排名。在排名过程中，相同的值将被赋予相同的排名，而不同的值将被赋予不同的排名。

当存在并列（相同排序值）时，Rank 会跳过后续排名，并保留相同的排名。

Rank 开窗函数的常见用法是在查询结果中查找前几名（Top N）或排名最高的行。

Rank 开窗函数的语法如下：

RANK() OVER (
  PARTITION BY 列名1, 列名2, ... -- 可选，用于指定分组列
  ORDER BY 列名3 [ASC|DESC], 列名4 [ASC|DESC], ... -- 用于指定排序列及排序方式
) AS rank_column

其中，PARTITION BY 子句可选，用于指定分组列，将结果集按照指定列进行分组；ORDER BY 子句用于指定排序列及排序方式，决定了计算 Rank 时的排序规则。AS rank_column 用于指定生成的 Rank 排名列的别名。

row_number

Row_Number 开窗函数是 SQL 中的一种用于为查询结果集中的每一行 分配唯一连续排名 的开窗函数。

它与之前讲到的 Rank 函数，Row_Number 函数为每一行都分配一个唯一的整数值，不管是否存在并列（相同排序值）的情况。每一行都有一个唯一的行号，从 1 开始连续递增。

Row_Number 开窗函数的语法如下（几乎和 Rank 函数一模一样）：

ROW_NUMBER() OVER (
  PARTITION BY column1, column2, ... -- 可选，用于指定分组列
  ORDER BY column3 [ASC|DESC], column4 [ASC|DESC], ... -- 用于指定排序列及排序方式
) AS row_number_column

其中，PARTITION BY子句可选，用于指定分组列，将结果集按照指定列进行分组。ORDER BY 子句用于指定排序列及排序方式，决定了计算 Row_Number 时的排序规则。AS row_number_column 用于指定生成的行号列的别名。

！！！

ROW_NUMBER() 返回唯一的连续行号，不会跳过任何行。

RANK() 返回具有相同排序值的行共享相同的排名，且接下来的排名将会跳过相应的排名数。

lag/lead

开窗函数 Lag 和 Lead 的作用是获取在当前行之前或之后的行的值，这两个函数通常在需要比较相邻行数据或进行时间序列分析时非常有用。

1）Lag 函数

Lag 函数用于获取 当前行之前 的某一列的值。它可以帮助我们查看上一行的数据。

Lag 函数的语法如下：

LAG(column_name, offset, default_value) OVER (PARTITION BY partition_column ORDER BY sort_column)

参数解释：

• column_name：要获取值的列名。
• offset：表示要向上偏移的行数。例如，offset为1表示获取上一行的值，offset为2表示获取上两行的值，以此类推。
• default_value：可选参数，用于指定当没有前一行时的默认值。
• PARTITION BY和ORDER BY子句可选，用于分组和排序数据。

2）Lead 函数

Lead 函数用于获取 当前行之后 的某一列的值。它可以帮助我们查看下一行的数据。

Lead 函数的语法如下：

LEAD(column_name, offset, default_value) OVER (PARTITION BY partition_column ORDER BY sort_column)

参数解释：

• column_name：要获取值的列名。
• offset：表示要向下偏移的行数。例如，offset为1表示获取下一行的值，offset为2表示获取下两行的值，以此类推。
• default_value：可选参数，用于指定当没有后一行时的默认值。
• PARTITION BY和ORDER BY子句可选，用于分组和排序数据。

leetcode 查缺补漏

如何找到 “昨天”（前一天）LC.197

datediff(日期1, 日期2)：

得到的结果是日期1与日期2相差的天数。
如果日期1比日期2大，结果为正；如果日期1比日期2小，结果为负。

timestampdiff(时间类型, 日期1, 日期2)

在“时间类型”的参数位置，通过添加“day”, “hour”, “second”等关键词，来规定计算天数差、小时数差、还是分钟数差

round

精确到小数点后X位，round(YYY,X)

字符串函数

SUBSTRING(column_name, start, length)：这将从列的值中提取一个子字符串，从指定的起始位置开始，直到指定的长度。

UPPER(expression)：这会将字符串表达式转换为大写。

LOWER(expression)：这会将字符串表达式转换为小写。

CONCAT(string1, string2, ...)：这会将两个或多个字符串连接成一个字符串。

eg：CONCAT(UPPER(SUBSTRING(name, 1, 1)), LOWER(SUBSTRING(name, 2))) //下标从1开始

正则表达式

一般来说，如果你被要求匹配一个字符串，应该最先想到写一个正则表达式模式进行匹配。

正则表达式提供各种功能，以下是一些相关功能：

^：表示一个字符串或行的开头

[a-z]：表示一个字符范围，匹配从 a 到 z 的任何字符。

[0-9]：表示一个字符范围，匹配从 0 到 9 的任何字符。

[a-zA-Z]：这个变量匹配从 a 到 z 或 A 到 Z 的任何字符。请注意，你可以在方括号内指定的字符范围的数量没有限制，您可以添加想要匹配的其他字符或范围。

¹：这个变量匹配不在 a 到 z 范围内的任何字符。请注意，字符 ^ 用来否定字符范围，它在方括号内的含义与它的方括号外表示开始的含义不同。

[a-z]*：表示一个字符范围，匹配从 a 到 z 的任何字符 0 次或多次。

[a-z]+：表示一个字符范围，匹配从 a 到 z 的任何字符 1 次或多次。

.：匹配任意一个字符。

.：表示句点字符。请注意，反斜杠用于转义句点字符，因为句点字符在正则表达式中具有特殊含义。还要注意，在许多语言中，你需要转义反斜杠本身，因此需要使用\.。

$：表示一个字符串或行的结尾。