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分享10个高级sql写法

wptr33 2024-12-03 18:48 12 浏览


本文主要介绍博主在以往开发过程中,对于不同业务所对应的 sql 写法进行归纳总结而来。进而分享给大家。

  • 本文所讲述 sql 语法都是基于 MySql 8.0
  • 博主github地址:http://github.com/wayn111 欢迎大家关注,点个star

一、ORDER BY FIELD() 自定义排序逻辑

MySql 中的排序 ORDER BY 除了可以用 ASC 和 DESC,还可以通过**ORDER BY FIELD(str,str1,...)**自定义字符串/数字来实现排序。这里用 order_diy 表举例,结构以及表数据展示:

ORDER BY FIELD(str,str1,...) 自定义排序sql如下:

SELECT * from order_diy ORDER BY FIELD(title,'九阴真经', 
'降龙十八掌','九阴白骨爪','双手互博','桃花岛主',
'全真内功心法','蛤蟆功','销魂掌','灵白山少主');

查询结果如下:

如上,我们设置自定义排序字段为 title 字段,然后将我们自定义的排序结果跟在 title 后面。

二、CASE 表达式

「case when then else end」表达式功能非常强大可以帮助我们解决 if elseif else 这种问题,这里继续用 order_diy 表举例,假如我们想在 order_diy 表加一列 level 列,根据money 判断大于60就是高级,大于30就是中级,其余显示低级,sql 如下:

SELECT *, 
case when money > 60 then '高级' 
when money > 30 then '中级' 
else '低级' END level 
from order_diy;

查询结果:

三、EXISTS 用法

我猜大家在日常开发中,应该都对关键词 exists 用的比较少,估计使用 in 查询偏多。这里给大家介绍一下 exists 用法,引用官网文档:

可知 exists 后面是跟着一个子查询语句,它的作用是「根据主查询的数据,每一行都放到子查询中做条件验证,根据验证结果(TRUE 或者 FALSE),TRUE的话该行数据就会保留」,下面用 emp 表和 dept 表进行举例,表结构以及数据展示:

计入我们现在想找到 emp 表中 dept_name 与 dept表 中 dept_name 对应不上员工数据,sql 如下:

SELECT * from emp e where exists (
SELECT * from dept p where e.dept_id = p.dept_id 
and e.dept_name != p.dept_name
)

查询结果:

我们通过 exists 语法将外层 emp 表全部数据 放到子查询中与一一与 dept 表全部数据进行比较,只要有一行记录返回true。画个图展示主查询所有记录与子查询交互如下:

  • 第一条记录与子查询比较时,全部返回 false,所以第一行不展示。
  • 第二行记录与子查询比较时,发现 销售部门 与 dept 表第二行 销售部 对应不上,返回 true,所以主查询该行记录会返回。
  • 第二行以后记录执行结果同第一条。

四、GROUP_CONCAT(expr) 组连接函数

「GROUP_CONCAT(expr)」 组连接函数可以返回分组后指定字段的字符串连接形式,并且可以指定排序逻辑,以及连接字符串,默认为英文逗号连接。这里继续用 order_diy 表举例:sql 如下:

SELECT name, GROUP_CONCAT(title ORDER BY id desc  SEPARATOR '-') 
from order_diy GROUP BY name ORDER BY NULL;

查询结果:

如上我们通过 「GROUP_CONCAT(title ORDER BY id desc SEPARATOR '-')」 语句,指定分组连接 title 字段并按照 id 排序,设置连接字符串为 -

五、自连接查询

自连接查询是 sql 语法里常用的一种写法,掌握了自连接的用法我们可以在 sql 层面轻松解决很多问题。这里用 tree 表举例,结构以及表数据展示:

tree 表中通过 pid 字段与 id 字段进行父子关联,假如现在有一个需求,我们想按照父子层级将 tree 表数据转换成 一级职位 二级职位 三级职位 三个列名进行展示,sql 如下:

SELECT t1.job_name '一级职位', t2.job_name '二级职位', t3.job_name '三级职位' 
from tree t1 join tree t2 on t1.id = t2.pid left join tree t3 on t2.id = t3.pid 
where t1.pid = 0;

结果如下:

我们通过 「tree t1 join tree t2 on t1.id = t2.pid」 自连接展示 一级职位 二级职位,再用 「left join tree t3 on t2.id = t3.pid」 自连接展示 二级职位 三级职位,最后通过「where 条件 t1.pid = 0」过滤掉非一级职位的展示,完成这个需求。

六、更新 emp 表和 dept 表关联数据

这里继续使用上文提到的 emp 表和 dept 表,数据如下:

可以看到上述 emp 表中 jack 的部门名称与 dept 表实际不符合,现在我们想将 jack 的部门名称更新成 dept 表的正确数据,sql 如下:

update emp, dept set emp.dept_name = dept.dept_name
where emp.dept_id = dept.dept_id;

查询结果:

我们可以直接关联 emp 表和 dept 表并设置关联条件,然后更新 emp 表的 dept_name 为 dept 表的 dept_name。

七、ORDER BY 空值 NULL 排序

ORDER BY 字句中可以跟我们要排序的字段名称,但是当字段中存在 null 值时,会对我们的排序结果造成影响。我们可以通过 「ORDER BY IF(ISNULL(title), 1, 0)」 语法将 null 值转换成0或1,来达到将 null 值放到前面还是后面进行排序的效果。

SELECT * FROM test_rollup ORDER BY  IF(ISNULL(title), 0, 1), money;

查询结果:

image.png

八、with rollup 分组统计数据的基础上再进行统计汇总

MySql 中可以使用 with rollup 在分组统计数据的基础上再进行统计汇总,即用来得到 group by 的汇总信息。这里继续用order_diy 表举例,sql 如下:

SELECT name, SUM(money) as money 
FROM order_diy GROUP BY name WITH ROLLUP;

查询结果:

可以看到通过 「GROUP BY name WITH ROLLUP」 语句,查询结果最后一列显示了分组统计的汇总结果。但是 name 字段最后显示为 null,我们可以通过 coalesce() 比较函数,返回第一个非空参数。

SELECT coalesce(name, '总金额') name, SUM(money) as money 
FROM order_diy GROUP BY name WITH ROLLUP;

查询结果:

image.png

九、with as 提取临时表别名

with as 语法需要 MySql 8.0以上版本,它的作用主要是提取子查询,方便后续共用,更多情况下会用在数据分析的场景上。

如果一整句查询中「多个子查询都需要使用同一个子查询」的结果,那么就可以用with as,将共用的子查询提取出来,加个别名。后面查询语句可以直接用,对于大量复杂的SQL语句起到了很好的优化作用。这里继续用 order_diy 表举例,这里使用with as给出sql 如下:

-- 使用 with as
with t1 as (SELECT * from order_diy where money > 30),
t2 as (SELECT * from order_diy where money > 60)
SELECT * from t1 
where t1.id not in (SELECT id from  t2) and t1.name = '周伯通';

查询结果:

这个 sql 查询了 order_diy 表中 money 大于30且小于等于60之间并且 name 是周伯通的记录。

10、存在就更新,不存在就插入

MySql 中通过「on duplicate key update」语法来实现存在就更新,不存在就插入的逻辑。插入或者更新时,它会根据表中主键索引或者唯一索引进行判断,如果主键索引或者唯一索引有冲突,就会执行「on duplicate key update」后面的赋值语句。 这里通过 news 表举例,表结构和说数据展示,其中 news_code 字段有唯一索引:

添加sql:

-- 第一次执行添加语句
INSERT INTO `news` (`news_title`, `news_auth`, `news_code`) 
VALUES ('新闻3', '小花', 'wx-0003') 
on duplicate key update news_title = '新闻3';
-- 第二次执行修改语句
INSERT INTO `news` (`news_title`, `news_auth`, `news_code`) 
VALUES ('新闻4', '小花', 'wx-0003') 
on duplicate key update news_title = '新闻4';

结果如下:

总结

到这里,本文所分享的10个高级sql写法就全部介绍完了,希望对大家日常开发 sql 编写有所帮助,喜欢的朋友们可以点赞加关注。

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