本文主要是介绍Datawhale开源学习SQL: 1.基础查询和排序，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

Datawhale开源学习SQL: 1.基础查询和排序

• TASK02 基础查询和排序
• • SELECT
  • 运算符
  • 练习1
  • 聚合函数
  • GROUP BY
  • HAVING
  • ORDER BY
  • 练习2

开源连接：https://github.com/datawhalechina/wonderful-sql

TASK02 基础查询和排序

基本语法太多地方可以查阅了，下面记录个人觉得要注意的点~

SELECT

1. 设定汉语别名时需要使用双引号（"）括起来。SELECT product_name as "商品名" FROM product;
2. 在SELECT语句中使用DISTINCT可以删除重复行。SELECT DISTINCT product_type FROM product;

运算符

1. <> 和~不相等
2. IS NOT NULL / IS NULL 分别取非空和空
3. AND 运算符优先于 OR 运算符，想要优先执行OR运算，可以使用括号 product_type = '办公用品' AND ( regist_date = '2009-09-11' OR regist_date = '2009-09-20')

练习1

-- 编写一条SQL语句，从product（商品）表中选取出“登记日期（regist在2009年4月28日之后”的商品，查询结果要包含product name和regist_date两列。
SELECT product_name, regist_date
FROM products
WHERE regist_date >= '2009-04-28';

-- 请说出对product 表执行如下3条SELECT语句时的返回结果。
SELECT *
FROM product
WHERE purchase_price = NULL;
/* 返回没有记录购入价格的产品的所有信息*/
SELECT *
FROM product
WHERE purchase_price <> NULL;
/* 返回有记录购入价格的产品的所有信息*/
SELECT *
FROM product
WHERE product_name > NULL;
/* 返回空表*/

聚合函数

COUNT：计算表中的记录数（行数）
SUM：计算表中数值列中数据的合计值
AVG：计算表中数值列中数据的平均值
MAX：求出表中任意列中数据的最大值
MIN：求出表中任意列中数据的最小值

1. COUNT函数的结果根据参数的不同而不同。COUNT(*)会得到包含NULL的数据行数，而COUNT(<列名>)会得到NULL之外的数据行数。
2. 聚合函数会将NULL排除在外。但COUNT(*)例外，并不会排除NULL。
3. DISTINCT

GROUP BY

1. 在GROUP BY子句中使用列的别名 SELECT子句中可以通过AS来指定别名，但在GROUP BY中不能使用别名。因为在DBMS中 ,SELECT子句在GROUP BY子句后执行。
2. 在WHERE中使用聚合函数 原因是聚合函数的使用前提是结果集已经确定，而WHERE还处于确定结果集的过程中，所以相互矛盾会引发错误。 如果想指定条件，可以在SELECT，HAVING（下面马上会讲）以及ORDER BY子句中使用聚合函数。

HAVING

HAVING子句用于对分组进行过滤，可以使用数字、聚合函数和GROUP BY中指定的列名（聚合键）。

ORDER BY

SQL在使用 HAVING 子句时 SELECT 语句的顺序为：
FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY。

• GROUP BY 子句中不能使用SELECT 子句中定义的别名，但是在 ORDER BY 子句中却可以使用别名。

练习2

/*请编写一条SELECT语句，求出销售单价（ sale_price 列）合计值大于进货单价（ purchase_price 列）合计值1.5倍的商品种类。执行结果如下所示。
product_type | sum  | sum 
-------------+------+------
衣服         | 5000 | 3300
办公用品      |  600 | 320
*/
SELECT product_type, SUM(sales_price) AS sum_salse_price, SUM(purchase_price) AS sum_purchas_price
FROM product
GROUP BY product_type
HAVING SUM(sales_price)>SUM(purchase_price);

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