【MySQL探索之旅】数据库设计以及聚合查询

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文章目录

1. 数据库设计

1.1 数据库设计基本概念

• 数据库设计就是根据业务的具体需求，结合我们所学的 DBMS ，为了这个业务构造最优的数据存储模型。
• 建立数据库中的表结构以及表与表之间的关联关系的过程。

1.2 数据库设计的步骤

1. 需求分析（数据是什么？数据具有哪些属性？数据和属性之间的特点是什么）
2. 逻辑分析（通过 ER图对数据库进行逻辑建模）
3. 物理设计（根据数据库自身的特点把逻辑设计转换为物理设计）
4. 维护设计（1. 对新的需求进行建表；2. 表优化）

1.3 表设计

1.3.1 一对一

例如：人 和 身份证 的关系

一个人只能对应一个身份证号

1.3.2 一对多

例如： 班级 和 学生 的关系

一个班级多个学生

1.3.3 多对多

例如：学生 和 课程 的关系

一个学生可以选择多个课程

一个课程可以被多个学生选择

案例：

1. 创建学生表：学生 id ，姓名createtable student( id intprimarykeyauto_increment, name varchar(20));
2. 创建课程表：课程表，课程名createtable course( courseId intprimarykeyauto_increment, courseName varchar(20));
3. 创建关联表：学生和课程之间的关系，需要包含学生id 和课程id 作为外键。createtable student_course( student_id int, course_id int,primarykey(student_id, course_id),foreignkey(student_id)references student(id),foreignkey(course_id)references course(courseId));

2. 聚合查询

2.1 聚合函数

常见的统计总数、计算平局值等操作，可以使用聚合函数来实现，常见的聚合函数有：
函数说明COUNT([DISTINCT] expr)返回查询的数据的数量SUM([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的总和，忽略非数值AVG([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的平均值，忽略非数值MAX([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的最大值，忽略非数值MIN([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的最小值，忽略非数值
案例：

• count：计数-- 统计有多少位学生selectcount(*)from student;-- 统计学生表有多少个姓名,姓名为 NULL 不会计入结果selectcount(name)from student;
• sum：总和-- 统计分数的总和selectsum(score)from score;-- 统计分数小于70的总分,如果没有返回nullselectsum(score)from score where score<70;
• avg：平均值-- 查询分数的平均值selectavg(score)from score;-- 查询分数小于70的平均值，如果没有则返回 NULL
• MAX：最大值-- 查询分数的最大值selectmax(score)from score;-- 查询60到90之间的最大值selectmax(score)from score where score>60and score<90;-- 查询大于90的最大值，如果没有则返回 NULLselectmax(score)from score where score>90;
• MIN：最小值-- 查询分数的最小值selectmin(score)from score;-- 查询分数在60到90之间的最小值selectmin(score)from score where score>60and score<90;-- 查询分数在60以下的最小值，如果没有则返回 NULLselectmin(score)from score where score<60;

2.2 分组查询

select

中使用

group by

子句可以对指定列进行分组查询。需要满足：使用

group by

进行分组查
询时，

select

指定的字段必须是“分组依据字段”，其他字段若想出现在

select

中则必须包含在聚合函
数中。

select column1,sum(column2),..fromtablegroupby column1,column3;

案例：

测试表：职工表 id，name（姓名），role（职位），salary（工资）

createtable emp(id int, name varchar(20), role varchar(20), salary int);insertinto emp values(1,'张三','Java开发',10000);insertinto emp values(2,'李四','Java开发',9000);insertinto emp values(3,'王五','Web开发',8000);insertinto emp values(4,'赵六','Web开发',9000);insertinto emp values(5,'王麻子','运维',8500);insertinto emp values(6,'玛晕','老板',100000);

• 查询每个岗位的最高工资、最低工资和平均工资select role,max(salary),min(salary),avg(salary)from emp groupby role;

2.3 条件过滤

group by

子句进行分组以后，需要对分组结果再进行条件过滤时，不能使用

where

语句，而需要用

having

。

• 查询平均工资低于9000的职位和它的平均工资select role,max(salary),min(salary),avg(salary)from emp groupby role havingavg(salary)<9000;