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测试人员必知必会的SQL学问09

热度:11   发布时间:2016-05-05 12:55:12.0
测试人员必知必会的SQL知识09

大家晚上好,今天我们继续讲解查询。今天要用的数据库:http://download.csdn.net/detail/xc5683/4764010。今天给大家的是一个mdf和ldf文件,这两个一个是主数据文件,一个是日志文件。这里要教给大家怎么将这种数据库文件导入数据库。


今天的内容可能不太好理解,我尽量多用点例子了。

先来看一下今天要介绍的内容接和子查询。先来看接Join。

SQL join 用于根据两个或多个表中的列之间的关系,从这些表中查询数据。

子查询是一个select语句,子查询中的表与外查询无关。

还是用例子来看吧。我怕我越说越糊涂了偷笑

USE commoditysell;SELECT * FROM EmporiumSell--排序子句:Order By--任务:查询ProductInfo表中所有产品的ProdName、UnitPrice,按UnitPrice降序排列SELECT * FROM ProductInfo	ORDER BY UnitPrice DESC;--查询最贵的2种电视机SELECT TOP 2 * FROM ProductInfo	WHERE ProdName LIKE '%电视机%'	ORDER BY UnitPrice DESC;--用这个就可以解决我们昨天查询后5条的信息了吧。--任务:查询SalerInfo中SalerName、SalerAge、SalerSex、Salary,按SaleAge升序、Salary降序SELECT * FROM SalerInfo	ORDER BY SalerAge ASC,Salary DESC;--分组子句:Group By--任务:简单分组:查询按SalerAge分组的员工的平均Salary--大家看一下这个会正确的执行吗?SELECT * FROM SalerInfo	GROUP BY SalerAge;SELECT Salary FROM SalerInfo	GROUP BY SalerAge;--上面这两条都出现了同样的问题,就是“因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY 子句中”--如何解决呢,就是我们下面的两条语句SELECT avg(Salary) FROM SalerInfo	GROUP BY SalerAge;SELECT SalerAge,Salary FROM SalerInfo	GROUP BY SalerAge,Salary;--通过上述的例子要记住一点:--使用group by子句,查询的列必须出现在group by子句中,后者使用聚合函数--任务:查询按各年龄段的员工人数SELECT SalerAge,count(SalerId) FROM SalerInfo	GROUP BY SalerAge;--任务:查询平均Salary超过1500的各年龄段的人员数量SELECT SalerAge,count(*) FROM SalerInfo	GROUP BY SalerAge		HAVING SalerAge>20;--这里使用了Having之句,我们昨天最后的错误就可以解决了吧?SELECT SalerAge,count(*) FROM SalerInfo	GROUP BY SalerAge		HAVING avg(Salary)>1500;--统计各商场销售的各类商品的销售总量,按总量降序排列,返回前三SELECT TOP 3 EmpID,ProdID,sum(SellAmout) FROM EmporiumSell	WHERE EmpID='9602'	GROUP BY EmpID,ProdID		HAVING sum(SellAmout)>30	ORDER BY sum(SellAmout) DESC;
上面是我们昨天剩的内容,下面开始今天的内容。
-----------------------------------------------            多表查询---------------------------------------------USE commoditysell;--交叉连接SELECT * FROM ProductInfo;--这个表共有9列SELECT * FROM EmporiumSell;--这个表共有51列SELECT * FROM ProductInfo CROSS JOIN EmporiumSell;--这个结果是459列,就是9*51了,所以交叉连接就是A表的一条记录对应B表的所有记录--这里执行的是笛卡尔积--我们使用where子句看一下SELECT * FROM ProductInfo CROSS JOIN EmporiumSell	WHERE ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID;--这下就是51条了--可以使用表的别名SELECT * FROM ProductInfo pit CROSS JOIN EmporiumSell est	WHERE pit.ProdID=est.ProdID;--内连接(自然连接)--写法一(推荐)SELECT * FROM ProductInfo INNER JOIN EmporiumSell	ON ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID;--写法二SELECT * FROM ProductInfo,EmporiumSell	WHERE ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID;--我们发现这个和上面的带where的cross一样的,这里他们的确是一样的,他们--的性能也是一样的,但是推荐使用inner join--cross join是老语法里面的了--左外连接left outer join和left join一样SELECT * FROM ProductInfo LEFT OUTER JOIN EmporiumSell	ON ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID;--大家观察下这个结果,ProdID的顺序是连续9个050105,然后接着连续9个050201……--右外连接SELECT * FROM ProductInfo RIGHT OUTER JOIN EmporiumSell	ON ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID;--这个不是刚才的排序了哦SELECT * FROM EmporiumSell;--全外连接SELECT * FROM ProductInfo FULL OUTER JOIN EmporiumSell	ON ProductInfo.ProdID=EmporiumSell.ProdID--这个和左连接时一样的
他们之间的区别是:

  • JOIN: 如果表中有至少一个匹配,则返回行
  • LEFT JOIN: 即使右表中没有匹配,也从左表返回所有的行
  • RIGHT JOIN: 即使左表中没有匹配,也从右表返回所有的行
  • FULL JOIN: 只要其中一个表中存在匹配,就返回行
今天就说这些吧,大家下来好好消化一下。我说的可能不太清楚,大家在查查资料了。明天给大家一些题吧,大家做做,巩固下学习的内容。


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