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数据库基本知识

2018年12月24日 - MySQL

数据库也是精打细算机类笔试面试中不可制止会碰着的考点,尤其是银行和局部传统软件类公司。这里依照整理的材料,对数据库的连锁知识也做个总结吧。希望学过数据库但长日子不用的同学按照那些知识可以记念和重拾,没学过的同窗能操纵一些数据库的基础知识。

数据库基于存储介质的两样分为:关系型数据库(SQL)、非关系型数据库(NoSQL:Not
only SQL)

第一节

关系型数据库:

大型:Oracle、DB2
中型:SQL-Server、MySQL
小型:Access等

 一、相关概念    

  1.
Data:数据,是数据库中存储的中央目的,是描述事物的标志记录。

     
 2.
Database:数据库,是旷日持久储存在总结机内、有集体的、可共享的恢宏多少的集结

     
 3.
DBMS:数据库管理体系,是坐落用户与操作系统之间的一层多少管理软件,用于科学地协会、存储和保管数据、高效地收获和体贴数据。

     
 4.
DBS:数据库系统,指在统计机系列中引入数据库后的系统,一般由数据库、数据库管理序列、应用系统、数据库管理员(DBA)构成。

     
 5.
数据模型:是用来抽象、表示和拍卖具体世界中的数据和新闻的工具,是对切实世界的模拟,是数据库系统的主导和底蕴;其重组元素有数据结构、数据操作和完整性约束

     
 6.
概念模型:也称消息模型,是按用户的理念来对数码和音讯建模,首要用于数据库设计。

     
 7. 逻辑模型:是按电脑类其余意见对数据建模,用于DBMS实现。

     
 8.
物理模型:是对数据最底部的抽象,描述数据在系统里面的表示方法和存取方法,在磁盘或磁带上的积存情势和存取方法,是面向总计机类此外。

     
 9.
实体和性能:客观存在并可互相区分的事物称为实体。实体所所有的某一特色称为属性。

     
 10.E-R图:即实体-关系图,用于描述现实世界的事物及其相互关系,是数据库概念模型设计的重中之重工具。

     
 11.关系格局:从用户意见看,关系形式是由一组关系构成,每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。

     
 12.型/值:型是对某一类数据的协会和总体性的认证;值是型的一个切实可行赋值,是型的实例。

     
 13.数据库情势:是对数据库中总体数据的逻辑结构(数据项的名字、类型、取值范围等)和特性(数据里面的关系以及数据有关的安全性、完整性要求)的叙述。

     
 14.数据库的三级系统结构:外形式、情势和内情势

     
 15.数据库内形式:又称之为存储形式,是对数据库物理构造和储存格局的讲述,是数据在数据库内部的代表方法。一个数据库只有一个内格局

     
 16.数据库外格局:又称为子情势或用户形式,它是数据库用户能够看见和利用的有的数据的逻辑结构和特色的描述,是数据库用户的数码视图。通常是形式的子集。一个数据库可有多少个外形式

     
 17.数据库的二级印象:外形式/形式影象、情势/内情势映像。

非关系型数据库:

memcached、mongodb、redis(同步到磁盘)

 二、重点知识点

  1. 数据库系统由数据库、数据库管理连串、应用序列和数据库管理员构成。

     
 2. 数据模型的整合元素是:数据结构、数据操作、完整性约束规范。

     
 3. 实体型之间的牵连分为一对一、一对多和多对多三类别型。

     
 4. 科普的数据模型包括:提到、层次、网状、面向对象、对象关联映射等几种。

     
 5. 关乎模型的完整性约束包括:实体完整性、参照完整性和用户定义完整性。

      6. 演讲数据库三级情势、二级映象的意义及效果。

     
  数据库三级形式反映的是多少的六个抽象层次: 形式是对数据库中一切数据的逻辑结构和特性的讲述内格局又称为存储格局,是对数据库物理结构和仓储模式的讲述。外格局又称为子形式或用户格局,是对一定数据库用户相关的部分数据的逻辑结构和特征的叙说

     
  数据库三级情势通过二级映象在 DBMS 内部贯彻这四个抽象层次的关系和转移。外格局面向应用程序, 通过外格局/格局映象与逻辑情势建立联系, 实现多少的逻辑独立性。 形式/内格局映象建立格局与内形式里面的一对一映射, 实现数量的大体独立性

SQL VS NoSQL:

SQL:安全(保存到磁盘基本不容许丢掉)、容易了然、相比浪费空间(二维表)
NoSQL:功效高、不安全(断电丢失)

第二节

关系型数据库

1.哪些是关系型数据库
关系型数据库是一种建立在论及模型(数学模型)上的数据库
关系模型:一种所谓的确立在提到上的模子。
涉嫌模型包含六个地点:

2.关系型数据库的筹划
从需要仓储的多少需求中剖析,假假诺一类数据(实体)应该设计成一张二维表:表是由表头(字段名:用来规定数量的名字)和多少部分组成(实际存储的数码单元。)
护卫实体内部、实体与实体之间的交流。
3.关系型数据库的特征之一:假如表中对应的某部字段没有值(数据),可是系统依然要分配空间,所以相比较浪费空间。

一、相关概念

     
 1. 主键: 可以唯一地标识一个元组的属性或属性组称为关系的键或候选键。 若一个关乎有七个候选键则可选其一作为主键(Primary key)。

     
 2. 外键:假诺一个涉及的一个或一组属性引用(参照)了另一个关联的主键,则称这多少个或这组属性为外码或外键(Foreign key)。

     
 3. 关周详据库: 坚守关系模型建立的数据库称为关周密据库。 它是在某个应用领域的所有涉嫌的聚集

     
 4. 提到形式: 简单地说,关系情势就是对关联的型的概念, 包括涉嫌的特性构成、各属性的数据类型、 属性间的借助、 元组语义及完整性约束等。 波及是事关情势在某一随时的景象或内容, 关系模型是型, 关系是值, 关系模型是静态的、 稳定的, 而关系是动态的、随时间不断转变的,因为关系操作在不停地立异着数据库中的数据

     
 5.
实体完整性:用于标识实体的唯一性。它要求基本关系必须要有一个可知标识元组唯一性的主键,主键不可以为空,也不行取重复值。

     
 6. 参照完整性: 用于维护实体之间的引用关系。 它要求一个涉及的外键要么为空, 要么取与被参照关系对应的主键值,即外键值必须是主键中已存在的值

     
 7. 用户定义的完整性:就是本着某一现实运用的数额必须满意的语义约束。包括非空、 唯一和布尔条件约束两种意况。

重中之重字表明

数据库:database
数据库系统:DBS(Database
System)是一种虚拟系统,将多种情节涉及起来的称呼。DBS = DBMS + DB
DBMS:Database Management System,数据库管理系列,专门管理数据库。
DBA:Database Administrator,数据库管理员

行/记录:row/record,本质是一个事物,都是指表中的一行(一条数据):行是从结构角度出发,记录是从数据角度出发。

列/字段:column/field,本质是一个事物。

二、首要知识点

     
1. 关全面据库语言分为涉嫌代数、关系演算和结构化查询语言三大类。

     
2. 涉及的5种基本操作是选料、投影、并、差、笛卡尔(Carl)积

     
3.涉嫌模式是对关系的叙述,五元组格局化表示为:R(U,D,DOM,F),其中

     
      R —— 关系名

     
      U —— 组成该关系的属性名集合

     
      D —— 属性组 U 中性能所来自的域

     
      DOM —— 属性向域的画面集合

     
      F —— 属性间的数码倚重关系集合

     
4.笛Carl乘积,选用和阴影运算如下

图片 1

SQL(关系型操作指令的成团)

SQL:Structured Query
Language,结构化查询语言(数据以询问为主:99%是在进展查询操作)

SQL分为多少个部分:

第三节

一、相关概念

     
 1. SQL:结构化查询语言的简称, 是关系数据库的规范语言。SQL 是一种通用的、 效率极强的关周到据库语言, 是对关周密据存取的标准接口, 也是例外数据库系统里面互操作的基本功。集数据查询、数据操作、数据定义、和多少控制效果于一体。

     
 2. 数目定义:数据定义效能包括形式定义、表定义、视图和目录的概念。

     
 3. 嵌套查询:指将一个询问块嵌套在另一个查询块的 WHERE 子句或 HAVING 短语的条件中的查询。

二、首要知识点

     
 1. SQL 数据定义语句的操作对象有:情势、表、视图和目录。

     
 2. SQL 数据定义语句的命令动词是:CREATE、DROP 和 ALTER。

     
 3. RDBMS 中索引一般拔取 B+树或 HASH 来实现

     
 4. 索引可以分成唯一索引、非唯一索引和聚簇索引二种档次。

图片 2

  6.SQL 创制表语句的一般格式为

     
        CREATE TABLE <表名>

     
      
 ( <列名> <数据类型>[ <列级完整性约束> ]

     
      
 [,<列名> <数据类型>[ <列级完整性约束>] ] …

     
        [,<表级完整性约束> ] ) ;

个中<数据类型>可以是数据库系统扶助的各个数据类型,包括长度和精度。 

   
列级完整性约束为针对单个列(本列)的完整性约束, 包括 PRIMARY KEY、 REFERENCES表名(列名)、UNIQUE、NOT NULL 等。 

   
表级完整性约束可以是依照表中多列的约束,包括 PRIMARY KEY ( 列名列表) 、FOREIGN KEY REFERENCES 表名(列名) 等。

     
 7. SQL 创制索引语句的貌似格式为

     
        CREATE [UNIQUE] [CLUSTER] INDEX <索引名>

     
        ON <表名> (<列名列表> ) ;

里头UNIQUE:表示创设唯一索引,缺省为非唯一索引;

     
CLUSTER:表示创造聚簇索引,缺省为非聚簇索引;

     
<列名列表>:一个或逗号分隔的两个列名,每个列名后可跟 ASC 或 DESC,表示升/降序,缺省为升序。多列时则按为浩如烟海排序。 
  

   8. SQL 查询语句的貌似格式为

     
      
 SELECT [ALL|DISTINCT] <算术表达式列表> FROM <表名或视图名列表>

     
        [ WHERE <条件表达式 1> ]

     
      
 [ GROUP BY <属性列表 1> [ HAVING <条件表明式 2 > ] ]

     
        [ ORDER BY <属性列表 2> [ ASC|DESC ] ] ;

其中

   
  ALL/DISTINCT: 缺省为 ALL, 即列出所有查询结果记录, 包括重复记录。 DISTINCT则对重复记录只列出一条

   
   算术表达式列表:一个或多少个逗号分隔的算术表明式,表达式由常量(包括数字和字符串)、列名、函数和算术运算符构成。每个表明式后还可跟别名。也可用 *表示查询表中的所有列。

   
  <表名或视图名列表>: 一个或六个逗号分隔的表或视图名。 表或视图名后可跟别名。

   
  条件表明式 1:包含关系或逻辑运算符的表明式,代表询问条件。

   
  条件表明式 2:包含关系或逻辑运算符的表达式,代表分组条件。

   
  <属性列表 1>:一个或逗号分隔的多少个列名。

   
  <属性列表 2>: 一个或逗号分隔的三个列名, 每个列名后可跟 ASC 或 DESC, 表示升/降序,缺省为升序。

第四节

一、相关概念和学识

     
 1.触发器是用户定义在基本表上的一类由事件驱动的特种过程。由服务器自动激活, 能执行更加复杂的自我批评和操作,具有更小巧和更强劲的数目控制能力。使用 CREATE TRIGGER 命令建立触发器。

     
 2.总括机序列设有技巧安全、管理安全和政策法规三类安全性问题。

     
 3. TCSEC/TDI 标准由安全策略、责任、保证和文档多少个方面内容结合。

     
 4. 常用存取控制方法包括自立存取控制(DAC)和恐吓存取控制(MAC)两种。

     
 5. 自主存取控制(DAC)的 SQL 语句包括 GRANT 和 REVOKE 六个。 用户权限由数量对象和操作类型两有些组成。

图片 3

     
 6. 常见SQL 自主权力控制命令和例子。

     
   1) 把对 Student 和 Course 表的漫天权力授予所有用户。

     
        GRANT ALL PRIVILIGES ON TABLE Student,Course TO PUBLIC

     
   2) 把对 Student 表的查询权和人名修改权授予用户 U4。

     
        GRANT SELECT,UPDATE(Sname) ON TABLE Student TO U4 ;

     
   3) 把对 SC 表的插入权限授予 U5 用户,并同意他传播该权限。

     
        GRANT INSERT ON TABLE SC TO U5 WITH GRANT OPTION ;

     
   4) 把用户 U5 对 SC 表的 INSERT
权限收回,同时裁撤被她传播出去的授权。

     
        REVOKE INSERT ON TABLE SC FROM U5 CASCADE ;

     
   5) 创制一个角色 R1,并使其对 Student
表具有数据查询和更新权限。

     
        CREATE ROLE R1;

     
        GRANT SELECT,UPDATE ON TABLE Student TO R1;

     
   6) 对修改 Student 表结构的操作进行审计。

     
        AUDIT ALTER ON Student ;

数据库知识统计(2)范式

 一、相关概念和知识点

     
 1.数量倚重:反映一个关系之中属性与性能之间的羁绊关系,是有血有肉世界属性间相互关联的抽象,属于数据内在的习性和语义的显示。

     
 2. 规范化理论:是用来统筹精良的涉嫌情势的中心情论。它通过分解关系情势来清除其中不适于的数据倚重,以解决插入非常、删除分外、更新非凡和数量冗余问题。

     
 3. 函数倚重:简单地说,对于涉嫌情势的六个属性子集X和Y,若X的任一取值能唯一确定Y的值,则称Y函数依赖于X,记作X→Y。

     
 4. 非平日函数依赖:对于涉及格局的多少个属性子集X和Y,假如X→Y,但Y!⊆X,则称X→Y为非平日函数看重;倘诺X→Y,但Y⊆X,则称X→Y为非日常函数依赖。

     
 5. 通通函数依赖:对于涉及格局的多少个属性子集X和Y,假若X→Y,并且对于X的别样一个真子集X’,都未曾X’→Y,则称Y对X完全函数依赖。

     
 6. 范式:指符合某一种级另外关联情势的聚集。在筹划关系数据库时,按照满意倚重关系要求的不比定义为不同的范式。

     
 7. 规范化:指将一个低一流范式的关系形式,通过情势分解转换为几个高顶级范式的涉及模式的聚合的历程。

     
 8. 1NF:若关系形式的持有属性都是不可分的骨干数据项,则该关系形式属于1NF。

     
 9. 2NF:1NF事关形式一旦同时满足每一个非主属性完全函数依赖于码,则该关系格局属于2NF。

     
 10. 3NF:若关系格局的每一个非主属性既不有的倚重于码也不传递依赖于码,则该关系情势属于3NF。

     
 11. BCNF:若一个关系情势的每一个控制因素都包含码,则该关系形式属于BCNF。

     
 12. 数据库设计:是指对于一个加以的应用环境,构造优化的数据库逻辑模式和物理结构,并为此建立数据库及其应用连串,使之可以使得地囤积和管制数据,满意各类用户的采用需求,包括音信保管要求和数目操作要求。

     
 13.
数据库设计的6个核心步骤:需求分析,概念结构设计,逻辑结构设计,物理结构设计,数据库实施,数据库运行和护卫。

     
 14. 概念结构设计:指将需求分析得到的用户需要抽象为新闻结构即概念模型的经过。也就是因而对用户要求举办汇总、归结与虚无,形成一个独门于实际DBMS的概念模型。

     
 15. 逻辑结构设计:将概念结构模型(基本E-R图)转换为某个DBMS产品所辅助的数据模型相适合的逻辑结构,并对其展开优化。

     
 16. 物理结构设计:指为一个加以的逻辑数据模型采用一个最契合应用环境的大体结构的过程。包括设计数据库的囤积结构与存取方法。

     
 17. 虚无:指对实际的人、物、事和概念举行人工处理,抽取所关切的联合特性,忽略非本质的底细,并把这么些特征用各个概念精确地加以描述,这多少个概念组成了某种模型。     
 18. 数据库设计必须按照结构设计和行为设计相结合的尺度。     
 19. 数额字典重要概括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程六个部分。

     
 20. 二种常用抽象方法是分类、聚集和概括。

     
 21. 有些 E-R
图之间的顶牛首要显示在性质争论、命名顶牛和结构顶牛两个地点。     
 22. 数据库常用的存取方法包括索引方法、聚簇方法和 HASH方法二种。

     
 23. 规定数据存放地方和储存结构亟待考虑的要素至关重要有: 存取时间、
存储空间利用率和护卫代价等。

二、细说数据库三范式

  2.1 第一范式(1NF)无重复的列

       第一范式(1NF)中数据库表的每一列都是不可分割的中央数据项

     
 同一列中无法有五个值

     
 即实业中的某个属性不能有四个值或者不可能有重新的特性

     
 简单来说,第一范式就是无重复的列。

     
 在其余一个关系数据库中,第一范式(1NF)是对关联形式的主导要求,不满意第一范式(1NF)的数据库就不是关系数据库

  

  2.2 第二范式(2NF)属性完全依靠于主键[扫除部分子函数倚重]     

  满足第二范式(2NF)必须先满意第一范式(1NF)。   
 

  第二范式(2NF)要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地分别。     

  为贯彻区分通常需要为表加上一个列,以存储各种实例的独步标识。 

  第二范式(2NF)要求实体的性能完全倚重于主关键字。所谓完全依靠是指无法存在仅凭借主关键字一部分的习性,假设存在,那么那些特性和主关键字的这一有的应该分离出来形成一个新的实业,新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分平时需要为表加上一个列,以存储各类实例的无比标识。一句话来说,第二范式就是性质完全倚重于主键。

  2.3 第三范式(3NF)属性不倚重于任何非主属性[破除传递倚重]

     
 满意第三范式(3NF)必须先知足第二范式(2NF)。

     
 简单的说,第三范式(3NF)要求一个数据库表中不带有已在任何表中已带有的非主关键字音信。

     
 例如,存在一个机关信息表,其中每个机构有机构编号(dept_id)、部门名称、部门简介等音讯。那么在的员工音讯表中列出机关编号后就不可以再将机构名称、部门简介等与单位有关的信息再投入员工信息表中。假如不设有机构信息表,则基于第三范式(3NF)也应当构建它,否则就会有雅量的多少冗余。简单来说,第三范式就是性质不依靠于任何非主属性。

  

  2.4
具体实例分析

  下边列举一个该校的学员系统的实例,以示多少个范式的行使。

  在统筹数据库表结构在此以前,我们先确定一下要统筹的情节包括这多少个。学号、学生姓名、年龄、性别、课程、课程学分、系别、学科成绩,系办地址、系办电话等音讯。为了简单我们暂时只考虑这个字段音讯。大家对于这个信息,说关心的题目有如下多少个地点。

     
 1)学生有这些基本音信 
     
 2)学生选了那个课,成绩是何等 
     
 3)每个课的学分是有点 
     
 4)学生属于分外系,系的着力消息是什么样。

     
 首先第一范式(1NF):数据库表中的字段都是单一属性的,不可再分。这一个单一属性由基本项目构成,包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。在当前的其它关周全据库管理体系(DBMS)中,不同意你把数据库表的一列再分为二列或多列,由此做出的都是吻合第一范式的数据库。 

     
 我们再考虑第二范式,把装有这个音讯放到一个表中(学号,学生姓名、年龄、性别、课程、课程学分、系别、学科战绩,系办地址、系办电话)下边存在如下的看重性关系。 
     
 1)(学号)→ (姓名, 年龄,性别,系别,系办地址、系办电话) 
     
 2) (课程名称) → (学分) 
     
 3)(学号,课程)→ (学科成绩)

  依照依赖关系大家得以把选课关系表SelectCourse改为如下多个表: 

     
 学生:Student(学号,姓名, 年龄,性别,系别,系办地址、系办电话); 
     
 课程:Course(课程名称, 学分); 
     
 选课关系:SelectCourse(学号, 课程名称, 战表)。

     
 事实上,对照第二范式的渴求,那就是餍足第二范式的多寡库表,若不满足第二范式,会时有暴发如下问题

  (1)数据冗余: 同一门课程由n个学生选修,”学分”就再一次n-1次;同一个学员选修了m门课程,姓名和年龄就重新了m-1次。

  (2)更新非常:1)若调整了某门课程的学分,数据表中所有行的”学分”值都要翻新,否则会产出雷同门课程学分不同的景观。 
     
         
 2)如若要设立一门新的学科,暂时还未曾人选修。这样,由于还未曾”学号”关键字,课程名称和学分也无从记录入数据库。

  (3)删除极度 : 如若一批学生早已完结课程的选修,这些选修记录就活该从数据库表中删除。可是,与此同时,课程名称和学分音讯也被剔除了。很明确,这也会促成插入十分。

  大家再考虑什么将其改成满意第三范式的数额库表,接着看下边的学生表Student(学号,姓名, 年龄,性别,系别,系办地址、系办电话),关键字为单纯关键字”学号”,因为存在如下决定涉及:

     
(学号)→ (姓名, 年龄,性别,系别,系办地址、系办电话) 
  然则还存在下边的支配涉及 
     
 (学号) → (所在高校)→(高校地方, 学院电话) 
     
 
即存在非关键字段”大学地点”、”大学电话”对关键字段”学号”的传递函数倚重。 
     
 它也会设有数据冗余、更新万分、插入非常和删除非凡的动静(这里就不具体分析了,参照第二范式中的分析)。依据第三范式把学生关系表分为如下两个表就足以满意第三范式了:

     
 学生:(学号, 姓名, 年龄, 性别,系别); 
     
 系别:(系别, 系办地址、系办电话)。

SQL语句总计

SQL语句中常用关键词及其表明如下:

1)SELECT

将资料从数据库中的表格内选出,几个重点字:从 (FROM) 数据库中的表格内选出
(SELECT)。语法为
SELECT
“栏位名” FROM “表格名”。

2)DISTINCT

在上述 SELECT 关键词后增长一个 DISTINCT
就足以去除选拔出来的栏位中的重复,从而形成求得那多少个表格/栏位内有如何不同的值的机能。语法为
SELECT
DISTINCT “栏位名” FROM “表格名”。

3)WHERE

以此重大词可以扶持大家采用性地抓资料,而不是全取出来。语法为
SELECT
“栏位名” FROM “表格名” WHERE “条件” 

4)AND OR

上例中的 WHERE
指令可以被用来由表格中有标准地挑选资料。这个规则可能是简简单单的
(像上一页的事例),也可能是纵横交错的。复杂条件是由二或五个大概标准经过 AND
或是 OR 的接连而成。语法为:
SELECT
“栏位名”  FROM “表格名”  WHERE “简单标准”  {[AND|OR]
“简单标准”}+

5)IN

在 SQL 中,在六个情景下会用到 IN  这么些命令;这一页将介绍其中之一:与
WHERE
有关的这么些情景。在这么些用法下,大家先行已领略至少一个我们需要的值,而我辈将那些知道的值都放入
IN  这些子句。语法为:
SELECT
“栏位名”  FROM “表格名”  WHERE “栏位名” IN (‘值一’, ‘值二’, …)
 

6)BETWEEN

IN 这个命令可以让我们遵照一或数个不连续
(discrete)的值的范围之内抓出资料库中的值,而 BETWEEN
则是让大家得以应用一个范围 (range)
 内抓出资料库中的值,语法为:
SELECT
“栏位名”  FROM “表格名” WHERE “栏位名” BETWEEN ‘值一’ AND
‘值二’ 

7)LIKE

LIKE 是另一个在 WHERE  子句中会用到的吩咐。基本上, LIKE
 能让我们按照一个形式(pattern) 来找出大家要的资料。语法为:
SELECT
“栏位名”  FROM “表格名”  WHERE “栏位名” LIKE {模式} 

8)ORDER BY

咱俩平日需要可以将抓出的材料做一个有类其它显得。这说不定是由小往大
(ascending)  或是由大往小(descending)。在这种景色下,我们就足以选拔ORDER BY 这个命令来达到我们的目标。语法为:
SELECT
“栏位名”  FROM “表格名 [WHERE “条件”] ORDER BY “栏位名” [ASC,
DESC] 

9)函数

函数允许我们可以对这么些数字的型态存在的行如故列做运算,包括 AVG
(平均)、COUNT (计数)、MAX (最大值)、MIN (最小值)、SUM
(总合)。语法为:
SELECT
“函数名”(“栏位名”) FROM “表格名”  

10)COUNT

以此紧要词能够帮我我们总括有多少笔资料被选出来,语法为:
SELECT
COUNT(“栏位名”) FROM “表格名”

11)GROUP BY

GROUP BY
语句用于结合合计函数,依据一个或四个列对结果集举行分组。语法为:
SELECT
“栏位1”, SUM(“栏位2”)  FROM “表格名”  GROUP BY “栏位1” 

12)HAVING

该重大词可以援救我们对函数暴发的值来设定条件。语法为:
SELECT
“栏位1”, SUM(“栏位2”)  FROM “表格名”  GROUP BY “栏位1”  HAVING
(函数条件)  

13)ALIAS

大家得以经过ALIAS为列名称和表名称指定别名,语法为:
SELECT
“表格别名”.”栏位1″ “栏位别名”  FROM “表格名” “表格别名”  

问题:

1、查询“001”课程比“002”课程成绩高的富有学员的学号;
select
a.S#
from
(select s#,score from SC where C#=’001′) a,
(select
s#,score from SC where C#=’002′) b
where
a.score>b.score and a.s#=b.s#;

2、查询平均成绩超乎60分的同班的学号和平均成绩;
select
S#,avg(score)
from
sc
group
by S# having avg(score) >60;

3、查询所有同学的学号、姓名、选课数、总成绩;
select
Student.S#,Student.Sname,count(SC.C#),sum(score)
from
Student left Outer join SC on Student.S#=SC.S#
group
by Student.S#,Sname

4、查询姓“李”的导师的个数;
select
count(distinct(Tname))
from
Teacher
where
Tname like ‘李%’;

5、查询没学过“叶平”老师课的校友的学号、姓名;
select
Student.S#,Student.Sname
from
Student
where
S# not in (select distinct( SC.S#) from SC,Course,Teacher where
SC.C#=Course.C# and Teacher.T#=Course.T# and
Teacher.Tname=’叶平’);

6、查询学过“001”并且也学过数码“002”课程的同学的学号、姓名;
select
Student.S#,Student.Sname
from
Student,SC

where
Student.S#=SC.S# and SC.C#=’001′and exists( Select * from SC as
SC_2 where SC_2.S#=SC.S# and SC_2.C#=’002′);

 

7、查询学过“叶平”老师所教的所有课的校友的学号、姓名;
select
S#,Sname
from
Student
where
S# in
(select
S#
from
SC ,Course ,Teacher
where
SC.C#=Course.C# and Teacher.T#=Course.T# and Teacher.Tname=’叶平’
group by S# having count(SC.C#)=(select count(C#) from Course,Teacher
where Teacher.T#=Course.T# and Tname=’叶平’));

8、查询所有科目战绩小于60分的同室的学号、姓名;
select
S#,Sname
from
Student
where
S# not in (select Student.S# from Student,SC where S.S#=SC.S# and
score>60);

9、查询没有学全所有课的同班的学号、姓名;
select
Student.S#,Student.Sname
from
Student,SC
where
Student.S#=SC.S#
group
by Student.S#,Student.Sname having count(C#) <(select count(C#)
from Course);

10、查询至少有一门课与学号为“1001”的同校所学相同的同室的学号和人名;
select
S#,Sname
from
Student,SC
where
Student.S#=SC.S# and C# in (select C# from SC where
S#=’1001’);

11、删除学习“叶平”老师课的SC表记录;
Delect
SC
from
course ,Teacher
where
Course.C#=SC.C# and Course.T#= Teacher.T# and Tname=’叶平’;

12、查询各科成绩最高和压低的分:以如下情势呈现:课程ID,最高分,最低分
SELECT
L.C# 课程ID,L.score 最高分,R.score 最低分
FROM
SC L ,SC R
WHERE
L.C# = R.C#
and
L.score
= (SELECT MAX(IL.score)
FROM
SC IL,Student IM
WHERE
IL.C# = L.C# and IM.S#=IL.S#
GROUP
BY IL.C#)
and
R.Score
= (SELECT MIN(IR.score)
FROM
SC IR
WHERE
IR.C# = R.C#
GROUP
BY IR.C# );

13、查询学生平均成绩及其名次
SELECT
1+(SELECT COUNT( distinct 平均成绩)
FROM
(SELECT S#,AVG(score) 平均战表
FROM
SC
GROUP
BY S# ) T1
WHERE
平均成绩 > T2.等分战表) 名次, S# 学生学号,平均战绩
FROM
(SELECT S#,AVG(score) 平均战绩 FROM SC GROUP BY S# ) T2
ORDER
BY 平均战绩 desc;

14、查询各科成绩前三名的笔录:(不考虑成绩并列处境)
SELECT
t1.S# as 学生ID,t1.C# as 课程ID,Score as 分数
FROM
SC t1
WHERE
score IN (SELECT TOP 3 score
FROM
SC
WHERE
t1.C#= C#
ORDER
BY score DESC)
ORDER
BY t1.C#;

15、查询每门功成绩最好的前两名
SELECT
t1.S# as 学生ID,t1.C# as 课程ID,Score as 分数
FROM
SC t1
WHERE
score IN (SELECT TOP 2 score
FROM
SC
WHERE
t1.C#= C#
ORDER
BY score DESC )

ORDER
BY t1.C#;

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