数据表的增删改查语句(数据库增删改查哪个效率快)

数据表的增删改查语句(数据库增删改查哪个效率快)p 1 mysql 对于大小写不敏感 select SELECT p 2 基本操作 增删改查 一般只需要查 其他的有比较大的风险 跟着 runoob com 的 SQL 基础篇学习 笔记基于它而写的 新建一个表 举例 varchar 是可变字符串

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 <p>1.mysql对于大小写不敏感&#xff0c;select&#61;SELECT</p> 

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2.基本操作:增删改查,一般只需要查,其他的有比较大的风险。

跟着runoob.com的SQL基础篇学习,笔记基于它而写的。

新建一个表

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举例:

 

varchar是可变字符串, 最大50字符。

增加/删除表的列

ALTER TABLE表名 ADD 列名 数据类型 ;

ALTER TABLE 表名 MODIFY列名 新数据类型;

ALTER TABLE 表名   DROP COLUMN 列名;

下代码表示显示website表的所有数据,

部分数据库系统要求每条语句后面有“;”

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from是查询的表名,where是查询条件,order是排列方式。

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select后面如果跟字段名,比如name,id之类,则只会返回那些字段。*表示显示全部字段!

select后面跟DISTINCT(清晰的),只会显示不重复的,假如有3个1一个2,只会返回1和2.

SQL 使用单引号来环绕文本值(大部分数据库系统也接受双引号)。如果是数值字段,请不要使用引号。

where相当于一个筛选,就是筛选指定的数值。例如:year=‘2006’    id=2

下面的运算符可以在 WHERE 子句中使用:

运算符 描述 = 等于 <> 不等于。 注释:在 SQL 的一些版本中,该操作符可被写成 != > 大于 < 小于 >= 大于等于 <= 小于等于 BETWEEN 在某个范围内 LIKE 搜索某种模式 IN 指定针对某个列的多个可能值

举例如下:

 

 and和or配合where使用,含义和c++的&&和||一样。二者可嵌套使用,举例如下:


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在 SQL 中,如果排序的依据列全是  值,不同的数据库对于这种情况的处理方式可能会有所不同,但通常是不确定的行为,不一定有固定的排序顺序。

 

如果是字符串,就是A-Z顺序排列。中文则取决于字符集。可以自定义排序规则,目前还没有学习。要是相互矛盾,不同管理系统有自己的解决办法,但还是需要避免

INSERT INTO 语句可以有两种编写形式。

第一种形式无需指定要插入数据的列名,只需提供**入的值即可:

讯享网INSERT INTO table_name VALUES (value1,value2,value3,...);

第二种形式需要指定列名及**入的值:

INSERT INTO table_name (column1,column2,column3,...) VALUES (value1,value2,value3,...);

经过实际测试。id是自动更新的。其中,如果在 SQL 中使用语句时只指定表名,而部分没有输入完全,会产生错误。而且,values可以跟多行以插入多个数据!如果在使用语句时,子句中提供的值的数据类型与对应的列的数据类型不匹配,也会报错。

前面的和value需要严格对应才可以!

 执行此代码总是出错,原因是当向表中插入数据时,如果指定了列名,那么列名不能用单引号括起来。

讯享网UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2, … WHERE condition;

必须添加where,否则可能所有的记录都会被更新!

在 MySQL 中可以通过设置 sql_safe_updates 这个自带的参数来解决,当该参数开启的情况下,你必须在update 语句后携带 where 条件,否则就会报错。

set sql_safe_updates=1; 表示开启该参数

 

会删除符合where的所有行。不指定where会删除所有表数据。表结构、属性、索引将保持不变,例如表的列还在。

删除不可以恢复,一般也不用。因此粗略了解。

和select有区别,delete后不跟列,通过where筛选

需要先新建数据库,再新建表

drop删除数据库。

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否则报错。

实际操作一下,创建一个数据库。然后向里面添加我的个人信息,并进行删除操作。

1.新建hch数据库

2.新建information表。(先use,否则报错)

3.新建一行个人信息。

修改数据类型,防止出现装不下。

4.删除一列,添加一列,更新一个个人信息。

增加是增加一行,会出现空数值null。(设置不允许出现null会报错,这点还没学) 

5.查询当前表,按照age排序。

6.删除所有数据,再次查询。


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