数据库及数据库表创建，表的增删改查

CodeWolf
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  1. SQL语句

SQL：结构化查询语言。一门操作关系型数据库的编程语言，定义操作所有关系型数据库的统一标准。SQL语句根据其功能被分为四大类：DDL、DML、DQL、DCL 。

image.png

  1. DDL语句

  1. 数据库操作

我们在进行数据库设计，需要使用到刚才所介绍SQL分类中的DDL语句。

DDL英文全称是Data Definition Language(数据定义语言)，用来定义数据库对象(数据库、表)。

DDL中数据库的常见操作：查询、创建、使用、删除。

1.1 查询数据库

  • 查询所有数据库
show databases;

1.2 创建数据库

语法：

create database [ if not exists ] 数据库名  [default charset utf8mb4];

实例，创造一个名称为db01的数据库

create database db01;

1.3 使用数据库

use db01;

1.4 删除数据库

drop database if exists db01;

2.关于表操作 2.1 创建表操作

create table user(
id int comment 'ID,唯一标识',
    username varchar(30)  comment '用户名',
    name varchar(10) comment '姓名',
    age int comment '年龄',
    gender char(1) comment '性别'
)comment '用户表';

2.2 删除表操作

drop table if exists user;
  • 修改数据库表结构的具体语法：

添加字段

-- 添加字段
alter table 表名 add  字段名  类型(长度)  [comment 注释]  [约束];

-- 比如： 为tb_emp表添加字段qq，字段类型为 varchar(11)
alter table tb_emp add  qq  varchar(11) comment 'QQ号码';

修改字段

-- 修改字段类型
alter table 表名 modify  字段名  新数据类型(长度);

-- 比如： 修改qq字段的字段类型，将其长度由11修改为13
alter table tb_emp modify qq varchar(13) comment 'QQ号码';

-- 修改字段名，字段类型
alter table 表名 change  旧字段名  新字段名  类型(长度)  [comment 注释]  [约束];

-- 比如： 修改qq字段名为 qq_num，字段类型varchar(13)
alter table tb_emp change qq qq_num varchar(13) comment 'QQ号码';

删除字段

-- 删除字段
alter table 表名 drop 字段名;

-- 比如： 删除tb_emp表中的qq_num字段
alter table tb_emp drop qq_num;

修改表名

-- 修改表名
rename table 表名 to  新表名;

-- 比如: 将当前的emp表的表名修改为tb_emp
rename table emp to tb_emp;

删除表结构

-- 删除表
drop  table [ if exists ]  表名;

-- 比如：如果tb_emp表存在，则删除tb_emp表
drop table if exists tb_emp;  -- 在删除表时，表中的全部数据也会被删除。

3. ##### 约束

  • 概念：所谓约束就是作用在表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据。
  • 作用：就是来保证数据库当中数据的正确性、有效性和完整性。（后面的学习会验证这些）
  • 在MySQL数据库当中，提供了以下5种约束：

image.png

  1. 数据类型

在上面建表语句中，我们在指定字段的数据类型时，用到了int 、varchar、char，那么在MySQL中除了以上的数据类型，还有哪些常见的数据类型呢？ 接下来,我们就来详细介绍一下MySQL的数据类型。

MySQL中的数据类型有很多，主要分为三类：数值类型、字符串类型、日期时间类型。

1). 数值类型

类型大小有符号(SIGNED)范围无符号(UNSIGNED)范围描述
TINYINT1byte(-128，127)(0，255)小整数值
SMALLINT2bytes(-32768，32767)(0，65535)大整数值
MEDIUMINT3bytes(-8388608，8388607)(0，16777215)大整数值
INT/INTEGER4bytes(-2147483648，2147483647)(0，4294967295)大整数值
BIGINT8bytes(-2^63，2^63-1)(0，2^64-1)极大整数值
FLOAT4bytes(-3.402823466 E+38，3.402823466351 E+38)0 和 (1.175494351 E-38，3.402823466 E+38)单精度浮点数值
DOUBLE8bytes(-1.7976931348623157 E+308，1.7976931348623157 E+308)0 和 (2.2250738585072014 E-308，1.7976931348623157 E+308)双精度浮点数值
DECIMAL依赖于M(精度)和D(标度)的值依赖于M(精度)和D(标度)的值小数值(精确定点数)
  • 示例:
-- 年龄字段 ---不会出现负数, 而且人的年龄不会太大
   age tinyint unsigned

-- 分数 ---总分100分, 最多出现一位小数
   score double(4,1)

2). 字符串类型

类型大小描述
CHAR0-255 bytes定长字符串(需要指定长度)
VARCHAR0-65535 bytes变长字符串(需要指定长度)
TINYBLOB0-255 bytes不超过255个字符的二进制数据
TINYTEXT0-255 bytes短文本字符串
BLOB0-65 535 bytes二进制形式的长文本数据
TEXT0-65 535 bytes长文本数据
MEDIUMBLOB0-16 777 215 bytes二进制形式的中等长度文本数据
MEDIUMTEXT0-16 777 215 bytes中等长度文本数据
LONGBLOB0-4 294 967 295 bytes二进制形式的极大文本数据
LONGTEXT0-4 294 967 295 bytes极大文本数据

char 与 varchar 都可以描述字符串，char是定长字符串，指定长度多长，就占用多少个字符，和字段值的长度无关 。而varchar是变长字符串，指定的长度为最大占用长度 。相对来说，char的性能会更高些。

示例： 
    用户名 username ---长度不定, 最长不会超过50
    username varchar(50)
    
    手机号 phone ---固定长度为11
    phone char(11)

3). 日期时间类型

类型大小范围格式描述
DATE31000-01-01 至 9999-12-31YYYY-MM-DD日期值
TIME3-838:59:59 至 838:59:59HH:MM:SS时间值或持续时间
YEAR11901 至 2155YYYY年份值
DATETIME81000-01-01 00:00:00 至 9999-12-31 23:59:59YYYY-MM-DD HH:MM:SS混合日期和时间值
TIMESTAMP41970-01-01 00:00:01 至 2038-01-19 03:14:07YYYY-MM-DD HH:MM:SS混合日期和时间值，时间戳
示例: 
    生日字段  birthday ---生日只需要年月日  
    birthday date
    
    创建时间 createtime --- 需要精确到时分秒
    createtime  datetime

3. ### DML语句

DML英文全称是Data Manipulation Language(数据操作语言)，用来对数据库中表的数据记录进行增、删、改操作。

  • 添加数据（INSERT）
  • 修改数据（UPDATE）
  • 删除数据（DELETE）

2.3 插入元素

  1. 语法
  • 向指定字段添加数据
insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2);
  • 全部字段添加数据
insert into 表名 values (值1, 值2, ...);
  • 批量添加数据（指定字段）
insert into 表名 (字段名1, 字段名2) values (值1, 值2), (值1, 值2);
  • 批量添加数据（全部字段）
insert into 表名 values (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...);

因为id设置了主键，且设置了自动增长auto increment，故设置字段是把id值设为null就会自动增长 或者字段里不写id也就不用在设置id元素为null了。

  • 案例1：向user表的id、username、name、age 、gender字段插入数据
insert into tb_user(id,username,name,age,gender) values(null,'刘亦菲','liuyifei',18,'女');
  • 案例2：批量向emp表的username、name、gender字段插入数据
insert into emp(username, name, gender, phone, create_time, update_time)
values ('Tom1', '汤姆1', 1, '13309091231', now(), now()),
       ('Tom2', '汤姆2', 1, '13309091232', now(), now());

2.4 修改元素(update)

  1. 语法
update 表名 set 字段名1 = 值1 , 字段名2 = 值2 , .... [where 条件] ;

案例

update user set name = '杨幂',age = 19
where id = 1;

3. #### 删除(delete)

  1. 语法
delete from 表名  [where  条件] ;

2. ##### 案例演示

  • 案例1：删除emp表中id为1的员工
delete from emp where id = 1;
  • 案例2：删除emp表中所有员工
delete from tb_emp;

2. #### 语法

DQL查询语句，语法结构如下：

SELECT
        字段列表①
FROM
        表名列表②
WHERE
        条件列表③
GROUP  BY
        分组字段列表④
HAVING
        分组后条件列表⑤
ORDER BY
        排序字段列表⑥
LIMIT
        分页参数⑦

上面的执行顺序：②->③->④->聚合函数->①->⑤->⑥->⑦

我们今天会将上面的完整语法拆分为以下几个部分学习：

  • 基本查询（不带任何条件）

  • 条件查询（where）

  • 分组查询（group by）

  • 排序查询（order by）

  • 分页查询（limit）

准备一些测试数据用于查询操作：

create table emp(
    id int unsigned primary key auto_increment comment 'ID,主键',
    username varchar(20) not null unique comment '用户名',
    password varchar(32) not null comment '密码',
    name varchar(10) not null comment '姓名',
    gender tinyint unsigned not null comment '性别, 1:男, 2:女',
    phone char(11) not null unique comment '手机号',
    job tinyint unsigned comment '职位, 1:班主任,2:讲师,3:学工主管,4:教研主管,5:咨询师',
    salary int unsigned comment '薪资',
    image varchar(300) comment '头像',
    entry_date date comment '入职日期',
    create_time datetime comment '创建时间',
    update_time datetime comment '修改时间'
) comment '员工表';


-- 准备测试数据
INSERT INTO emp(id, username, password, name, gender, phone, job, salary, image, entry_date, create_time, update_time)
VALUES (1,'shinaian','123456','施耐庵',1,'13309090001',4,15000,'1.jpg','2000-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:35'),
     (2,'songjiang','123456','宋江',1,'13309090002',2,8600,'2.jpg','2015-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:37'),
     (3,'lujunyi','123456','卢俊义',1,'13309090003',2,8900,'3.jpg','2008-05-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:39'),
     (4,'wuyong','123456','吴用',1,'13309090004',2,9200,'4.jpg','2007-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:41'),
     (5,'gongsunsheng','123456','公孙胜',1,'13309090005',2,9500,'5.jpg','2012-12-05','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:43'),
     (6,'huosanniang','123456','扈三娘',2,'13309090006',3,6500,'6.jpg','2013-09-05','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:45'),
     (7,'chaijin','123456','柴进',1,'13309090007',1,4700,'7.jpg','2005-08-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:47'),
     (8,'likui','123456','李逵',1,'13309090008',1,4800,'8.jpg','2014-11-09','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:49'),
     (9,'wusong','123456','武松',1,'13309090009',1,4900,'9.jpg','2011-03-11','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:51'),
     (10,'lichong','123456','林冲',1,'13309090010',1,5000,'10.jpg','2013-09-05','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:53'),
     (11,'huyanzhuo','123456','呼延灼',1,'13309090011',2,9700,'11.jpg','2007-02-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:55'),
     (12,'xiaoliguang','123456','小李广',1,'13309090012',2,10000,'12.jpg','2008-08-18','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:57'),
     (13,'yangzhi','123456','杨志',1,'13309090013',1,5300,'13.jpg','2012-11-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:35:59'),
     (14,'shijin','123456','史进',1,'13309090014',2,10600,'14.jpg','2002-08-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:01'),
     (15,'sunerniang','123456','孙二娘',2,'13309090015',2,10900,'15.jpg','2011-05-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:03'),
     (16,'luzhishen','123456','鲁智深',1,'13309090016',2,9600,'16.jpg','2010-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:05'),
     (17,'liying','12345678','李应',1,'13309090017',1,5800,'17.jpg','2015-03-21','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:07'),
     (18,'shiqian','123456','时迁',1,'13309090018',2,10200,'18.jpg','2015-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:09'),
     (19,'gudasao','123456','顾大嫂',2,'13309090019',2,10500,'19.jpg','2008-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:11'),
     (20,'ruanxiaoer','123456','阮小二',1,'13309090020',2,10800,'20.jpg','2018-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:13'),
     (21,'ruanxiaowu','123456','阮小五',1,'13309090021',5,5200,'21.jpg','2015-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:15'),
     (22,'ruanxiaoqi','123456','阮小七',1,'13309090022',5,5500,'22.jpg','2016-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:17'),
     (23,'ruanji','123456','阮籍',1,'13309090023',5,5800,'23.jpg','2012-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:19'),
     (24,'tongwei','123456','童威',1,'13309090024',5,5000,'24.jpg','2006-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:21'),
     (25,'tongmeng','123456','童猛',1,'13309090025',5,4800,'25.jpg','2002-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:23'),
     (26,'yanshun','123456','燕顺',1,'13309090026',5,5400,'26.jpg','2011-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:25'),
     (27,'lijun','123456','李俊',1,'13309090027',5,6600,'27.jpg','2004-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:27'),
     (28,'lizhong','123456','李忠',1,'13309090028',5,5000,'28.jpg','2007-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:29'),
     (29,'songqing','123456','宋清',1,'13309090029',5,5100,'29.jpg','2020-01-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:31'),
     (30,'liyun','123456','李云',1,'13309090030',NULL,NULL,'30.jpg','2020-03-01','2024-04-11 16:35:33','2024-04-11 16:36:31');

3. #### 基本查询

在基本查询的DQL语句中，不带任何的查询条件。

语法如下：

  • 查询多个字段
select 字段1, 字段2, 字段3 from  表名;
  • 查询所有字段（通配符）
select *  from  表名;
  • 设置别名
select 字段1 [ as 别名1 ] , 字段2 [ as 别名2 ]  from  表名;
  • 去除重复记录
select distinct 字段列表 from  表名;

案例演示:

  • 案例1：查询指定字段 name，entry_date并返回
select name,entry_date from emp;
  • 案例2：查询返回所有字段
select * from emp;
  • 号代表查询所有字段，在实际开发中尽量少用（不直观、影响效率）
  • 案例3：查询所有员工的 name, entry_date，并起别名(姓名、入职日期)
-- 方式1：
select name AS 姓名, entry_date AS 入职日期 from emp;

-- 方式2： 别名中有特殊字符时，使用''或""包含
select name AS '姓 名', entry_date AS '入职日期' from emp;

-- 方式3：
select name AS "姓名", entry_date AS "入职日期" from emp;
  • 案例4：查询已有的员工关联了哪几种职位(不要重复)
select distinct job from emp;

4. #### 条件查询

语法：

select  字段列表  from   表名   where   条件列表 ; -- 条件列表：意味着可以有多个条件

学习条件查询就是学习条件的构建方式，而在SQL语句当中构造条件的运算符分为两类：

  • 比较运算符
  • 逻辑运算符

常用的比较运算符如下:

比较运算符功能
大于
>=大于等于
<小于
<=小于等于
=等于
<> 或 !=不等于
between ... and ...在某个范围之内(含最小、最大值)
in(...)在in之后的列表中的值，多选一
like 占位符模糊匹配(_匹配单个字符, %匹配任意个字符)
is null是null

常用的逻辑运算符如下:

逻辑运算符功能
and 或 &&并且 (多个条件同时成立)
or 或或者 (多个条件任意一个成立)
not 或 !非 , 不是
  • 案例1：查询 姓名 为 '杨逍' 的员工
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where name = '杨逍'; -- 字符串使用''或""包含
  • 案例2：查询 薪资小于等于 5000 的员工信息
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where salary <=5000;
  • 案例3：查询 没有分配职位 的员工信息
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where job is null ;

注意：查询为NULL的数据时，不能使用 = null 或 ！=null 。得使用 is null 或 is not null。

  • 案例4：查询 有职位 的员工信息
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where job is not null ;
  • 案例5：查询 密码不等于 '123456' 的员工信息
-- 方式1：
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where password <> '123456';

-- 方式2：
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where password != '123456';
  • 案例6：查询 入职日期 在 '2000-01-01' (包含) 到 '2010-01-01'(包含) 之间的员工信息
-- 方式1：
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where entry_date >= '2000-01-01' and entry_date <= '2010-01-01';

-- 方式2： between...and
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where entry_date between '2000-01-01' and '2010-01-01';
  • 案例7：查询 入职时间 在 '2000-01-01' (包含) 到 '2010-01-01'(包含) 之间 且 性别为女 的员工信息
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where entry_date between '2000-01-01' and '2010-01-01';
      and gender = 2;
  • 案例8：查询 职位是 2 (讲师), 3 (学工主管), 4 (教研主管) 的员工信息
-- 方式1：使用or连接多个条件
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where job=2 or job=3 or job=4;

-- 方式2：in关键字
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where job in (2,3,4);
  • 案例9：查询 姓名 为两个字的员工信息
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where name like '__';  # 通配符 "_" 代表任意1个字符
  • 案例10：查询 姓 '张' 的员工信息
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where name like '张%'; # 通配符 "%" 代表任意个字符（0个 ~ 多个）
  • 案例11：查询 姓名中包含 '二' 的员工信息
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
where name like '%二%'; # 通配符 "%" 代表任意个字符（0个 ~ 多个）

5. #### 聚合函数

之前我们做的查询都是横向查询，就是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询就是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回一个结果值。（将一列数据作为一个整体，进行纵向计算）

常用聚合函数：

函数功能
count统计数量
max最大值
min最小值
avg平均值
sum求和

注意 : 聚合函数会忽略空值，对NULL值不作为统计。

  • count ：按照列去统计有多少行数据。

    • 在根据指定的列统计的时候，如果这一列中有null的行，该行不会被统计在其中。

  • sum ：计算指定列的数值和，如果不是数值类型，那么计算结果为0

  • max ：计算指定列的最大值

  • min ：计算指定列的最小值

  • avg ：计算指定列的平均值

案例演示:

  • 案例1：统计该企业员工数量
-- count(字段)
select count(id) from emp;-- 结果：30
select count(job) from emp;-- 结果：29 （聚合函数对NULL值不做计算）

-- count(常量)
select count(0) from emp;
select count('A') from emp;

-- count(*)  推荐此写法（MySQL底层进行了优化）
select count(*) from emp;
  • 案例2：统计该企业员工的平均薪资
select avg(salary) from  emp;
  • 案例3：统计该企业员工的最低薪资
select min(salary) from emp;
  • 案例4：统计该企业员工的最高薪资
select max(salary) from emp;
  • 案例5：统计该企业每月要给员工发放的薪资总额(薪资之和)
select sum(salary) from emp;

6. #### 分组查询

  • 分组： 按照某一列或者某几列，把相同的数据进行合并输出。

    • 分组其实就是按列进行分类(指定列下相同的数据归为一类)，然后可以对分类完的数据进行合并计算。
    • 分组查询通常会使用聚合函数进行计算。

语法：

select  字段列表  from  表名  [where 条件]  group by 分组字段名  [having 分组后过滤条件];

案例演示：

  • 案例1：根据性别分组 , 统计男性和女性员工的数量
select gender, count(*)
from emp
group by gender; -- 按照gender字段进行分组（gender字段下相同的数据归为一组）
  • 案例2：查询入职时间在 '2015-01-01' (包含) 以前的员工 , 并对结果根据职位分组 , 获取员工数量大于等于2的职位
select job, count(*)
from emp
where entry_date <= '2015-01-01'   -- 分组前条件
group by job                      -- 按照job字段分组
having count(*) >= 2;             -- 分组后条件

注意事项:

  • 分组之后，查询的字段一般为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义

  • 执行顺序：where > 聚合函数 > having

where与having区别（面试题）

  • 执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where条件，不参与分组；而having是分组之后对结果进行过滤。

  • 判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以。

  1. 排查查询

排序在日常开发中是非常常见的一个操作，有升序排序，也有降序排序。

语法：

select  字段列表  
from   表名   
[where  条件列表] 
[group by  分组字段 ] 
order  by  字段1  排序方式1 , 字段2  排序方式2 … ;

  • 排序方式：

    • ASC ：升序（默认值）

    • DESC：降序

案例演示：

  • 案例1：根据入职时间, 对员工进行升序排序
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
order by entry_date ASC; -- 按照entrydate字段下的数据进行升序排序

select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
order by  entry_date; -- 默认就是ASC（升序）

注意事项：如果是升序, 可以不指定排序方式ASC

  • 案例2：根据入职时间，对员工进行降序排序
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
order by entry_date DESC; -- 按照entrydate字段下的数据进行降序排序
  • 案例3：根据入职时间对公司的员工进行升序排序，入职时间相同，再按照更新时间进行降序排序
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
order by entry_date ASC , update_time DESC;

注意事项：如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序

  1. 分页查询

分页操作在业务系统开发时，也是非常常见的一个功能，日常我们在网站中看到的各种各样的分页条，后台也都需要借助于数据库的分页操作。

分页查询语法：

select  字段列表  from  表名  limit  起始索引, 查询记录数 ;
  • 案例1：从起始索引0开始查询员工数据, 每页展示5条记录
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
limit 0 , 5; -- 从索引0开始，向后取5条记录
  • 案例2：查询 第1页 员工数据, 每页展示5条记录
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
limit 5; -- 如果查询的是第1页数据，起始索引可以省略，直接简写为：limit 条数
  • 案例3：查询 第2页 员工数据, 每页展示5条记录
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
limit 5 , 5; -- 从索引5开始，向后取5条记录
  • 案例4：查询 第3页 员工数据, 每页展示5条记录
select id, username, password, name, gender, phone, salary, job, image, entry_date, create_time, update_time
from emp
limit 10 , 5; -- 从索引10开始，向后取5条记录

注意事项:

  1. 起始索引从0开始。 计算公式 ：起始索引 = （查询页码 - 1）* 每页显示记录数
  2. 分页查询是数据库的方言，不同的数据库有不同的实现，MySQL中是LIMIT
  3. 如果查询的是第一页数据，起始索引可以省略，直接简写为 limit 条数
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