引入

何为进阶？当我们跳出了原有限制进行更新、自定义化更强的操作时就是进阶的开始。

本期我们就将进行几个原有限制的跳出——

join连接：跳出单个数据表的限制
SubQuery子查询：跳出单层逻辑的限制
常用函数：跳出工具的单一性限制
groupby分组
having过滤分组

1.join连接数据表

我们之前的操作都是基于单一数据表的，而如果我们需要查询多个数据表的内容，应该如何操作呢？

我们在之前介绍过view视图，可以把有需要的表全部合并到一个新的临时表中，然后进行查询。

但是有没有可以在查找的时候就把表连接起来的？这样可以少一个创建临时表的步骤。

答案当然是肯定的

join语句用于把多个有共同字段的表基于共同字段结合在一起，并进行下一步查询。连接有以下几种：

内连接（inner join）
做连接（left join）
右连接（right join）

使用语法如下：

select 字段名 [as] from 表1 join 表2 where子句;

同理，这里的as可以省略

上图较为清晰地展现了join的三个不同方式的差距。

2.SubQuery子查询

我们在以往介绍的查询过程中都是在一层条件的情况下实现的。

什么是一层条件呢？就是用一次筛选得到的表。

而当我们学习到view的时候就发现了，where子句事实上是可以放入子表的。我们把将其他sql语句放入where子句中的查询称作subquery子查询，语法如下：

select 字段1,字段2,... from 表名 where 字段名 操作符 (子查询);

举个具体的例子可以看得更加清楚：

图中的例子就是利用子查询，先在包含部门号deptno和办公地点loc的表（暂时称为表1）中查出地点以“二楼”开头的数据，返回deptno部门号（暂时称为表A），然后很自然地在包含姓名name和部门号deptno的表（暂时称为表2）中运用where子句查找满足deptno在刚刚找到的表A的数据，这样一来实现的功能就是找到了办公地点在二楼的员工姓名，

以上操作相当于把表1和表2依据deptno部门号自然连接后再用单层查找。但是很明显，这样操作势必会生成一个非常大的表，会明显占用计算机内存，拖慢运行进程。

所以子查询还是非常好用的。

3.常用函数

我们目前为止掌握的基本操作也有一些了，但是工具明显还是不够多。这里就介绍一些常用的函数来弥补工具箱的匮乏：

count函数：用以统计符合条件的记录数。count(*)用以统计表中的记录总数，count(字段名) 统计指定字段中不为null的记录数目。

select count(*) from employees;# 用以统计员工表中的所有员工
select count(deptno) from employees;# 用以统计员工表中部门号不为null的员工数目

-max和min函数：用于返回所选字段的最大最小值。用法与count相似，替换count的位置即可（下面类似的用法不再赘述，放同样的位置即可）：

max(字段名)
min(字段名)

avg函数：返回所选字段的平均值。用法avg（字段名）
sum函数：返回所选字段的合计值。用法sum（字段名）

4.groupby 分组

用于配合统计函数使用，来对一个或多个列进行分组。用法很清晰明了：

select 字段名,统计函数 from 表名 where子句 group by 字段名;

5.having过滤分组

学习了groupby分组之后我们还想对分组之后的结果进行过滤,但此时where子句已经无法用在分组后的结果中了,该怎么办呢?

我们就需要使用having进行分组后的表过滤.

select 字段名,统计函数 from 表名 where子句 group by 字段名 having 统计函数 运算符 值;

上面的两个例子都可以用这个例子来演示理解一下.

我们用select deptno,avg(salary)来指定需要查询的字段(是部门号和部门平均工资),from employees来选择数据表,用group by deptno指定分组条件(是按照部门编号分组),并过滤出avg(salary)平均工资低于4500的员工

得到输出如图👆

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SQL通用语言之五项进阶操作

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1.join连接数据表

2.SubQuery子查询

3.常用函数

4.groupby 分组

5.having过滤分组