Python之 MYSQL基本设置及 查询

MySQL 简介

点击查看MySQL官方网站
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，后来被Sun公司收购，Sun公司后来又被Oracle公司收购，目前属于Oracle旗下产品

特点

使用C和C++编写，并使用了多种编译器进行测试，保证源代码的可移植性
支持多种操作系统，如Linux、Windows、AIX、FreeBSD、HP-UX、MacOS、NovellNetware、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris等
为多种编程语言提供了API，如C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby等
支持多线程，充分利用CPU资源
优化的SQL查询算法，有效地提高查询速度
提供多语言支持，常见的编码如GB2312、BIG5、UTF8
提供TCP/IP、ODBC和JDBC等多种数据库连接途径
提供用于管理、检查、优化数据库操作的管理工具
大型的数据库。可以处理拥有上千万条记录的大型数据库
支持多种存储引擎
MySQL 软件采用了双授权政策，它分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库
MySQL使用标准的SQL数据语言形式
Mysql是可以定制的，采用了GPL协议，你可以修改源码来开发自己的Mysql系统
在线DDL更改功能
复制全局事务标识
复制无崩溃从机
复制多线程从机
开源 免费 不要钱 使用范围广,跨平台支持性好,提供了多种语言调用的 API
是学习数据库开发的首选

服务器端安装

安装服务器端：在终端中输入如下命令，回车后，然后按照提示输入
sudo apt-get install mysql-server
当前使用的ubuntu镜像中已经安装好了mysql服务器端，无需再安装，并且设置成了开机自启动
服务器用于接收客户端的请求、执行sql语句、管理数据库
服务器端一般以服务方式管理，名称为mysql
启动服务
sudo service mysql start

查看进程中是否存在mysql服务

ps ajx|grep mysql

停止服务

sudo service mysql stop

重启服务

sudo service mysql restart

配置

配置文件目录为/etc/mysql/mysql.cnf
进入conf.d目录，打开mysql.cnf，发现并没有配置
进入mysql.conf.d目录，打开mysql.cnf，可以看到配置项
主要配置项如下
bind-address表示服务器绑定的ip，默认为127.0.0.1
port表示端口，默认为3306
datadir表示数据库目录，默认为/var/lib/mysql
general_log_file表示普通日志，默认为/var/log/mysql/mysql.log
log_error表示错误日志，默认为/var/log/mysql/error.log

客户端

客户端为开发人员与dba使用，通过socket方式与服务端通信，常用的有navicat、命令行mysql

图形化界面客户端navicat

可以到Navicat官网下载
将压缩文件拷贝到ubuntu虚拟机中，放到桌面上，解压
tar zxvf navicat112_mysql_cs_x64.tar.gz

进入解压的目录，运行如下命令

./start_navicat
启动如下图，详细功能见下节
点击两次“取消”按钮后如下图
点击“试用”按钮后如下图
问题一：中文乱码
解决：打开start_navicat文件
将export LANG="en_US.UTF-8"改为export LANG="zh_CN.UTF-8"

问题二：试用期
解决：删除用户目录下的.navicat64目录

cd ~
rm -r .navicat64

命令行客户端

在终端运行如下命令，按提示填写信息

sudo apt-get install mysql-client

当前使用的ubuntu镜像中已经安装好了mysql客户端，无需再安装
详细连接的命令可以查看帮助文档

mysql --help

最基本的连接命令如下，输入后回车

mysql -u root -pmysql

连接成功后提示

按ctrl+d或输入如下命令退出
quit 或者 exit

数据完整性

一个数据库就是一个完整的业务单元，可以包含多张表，数据被存储在表中
在表中为了更加准确的存储数据，保证数据的正确有效，可以在创建表的时候，为表添加一些强制性的验证，包括数据字段的类型、约束

数据类型

可以通过查看帮助文档查阅所有支持的数据类型
使用数据类型的原则是：够用就行，尽量使用取值范围小的，而不用大的，这样可以更多的节省存储空间
常用数据类型如下：
整数：int，bit
小数：decimal
字符串：varchar,char
日期时间: date, time, datetime
枚举类型(enum)
特别说明的类型如下：
decimal表示浮点数，如decimal(5,2)表示共存5位数，小数占2位
char表示固定长度的字符串，如char(3)，如果填充'ab'时会补一个空格为'ab '
varchar表示可变长度的字符串，如varchar(3)，填充'ab'时就会存储'ab'
字符串text表示存储大文本，当字符大于4000时推荐使用
对于图片、音频、视频等文件，不存储在数据库中，而是上传到某个服务器上，然后在表中存储这个文件的保存路径
更全的数据类型可以参考http://blog.csdn.net/anxpp/article/details/51284106

约束

主键primary key：物理上存储的顺序
非空not null：此字段不允许填写空值
惟一unique：此字段的值不允许重复
默认default：当不填写此值时会使用默认值，如果填写时以填写为准
外键foreign key：对关系字段进行约束，当为关系字段填写值时，会到关联的表中查询此值是否存在，如果存在则填写成功，如果不存在则填写失败并抛出异常
说明：虽然外键约束可以保证数据的有效性，但是在进行数据的crud（增加、修改、删除、查询）时，都会降低数据库的性能，所以不推荐使用，那么数据的有效性怎么保证呢？答：可以在逻辑层进行控制

数值类型(常用)

类型
字节大小
有符号范围(Signed)
无符号范围(Unsigned)
TINYINT
1
-128 ~ 127
0 ~ 255
SMALLINT
2
-32768 ~ 32767
0 ~ 65535
MEDIUMINT
3
-8388608 ~ 8388607
0 ~ 16777215
INT/INTEGER
4
-2147483648 ~2147483647
0 ~ 4294967295
BIGINT
8
-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807
0 ~ 18446744073709551615
字符串
类型
字节大小
示例
CHAR
0-255
类型:char(3) 输入 'ab', 实际存储为'ab ', 输入'abcd' 实际存储为 'abc'
VARCHAR
0-255
类型:varchar(3) 输 'ab',实际存储为'ab', 输入'abcd',实际存储为'abc'
TEXT
0-65535
大文本

日期时间类型

类型
字节大小
示例
DATE
4
'2020-01-01'
TIME
3
'12:29:59'
DATETIME
8
'2020-01-01 12:29:59'
YEAR
1
'2017'
TIMESTAMP
4
'1970-01-01 00:00:01' UTC ~ '2038-01-01 00:00:01' UTC

命令行连接

在工作中主要使用命令操作方式，要求熟练编写
打开终端，运行命令

mysql -uroot -p
回车后输入密码，当前设置的密码为mysql
退出登录

quit 和 exit
或
ctrl+d

查看版本：select version();
显示当前时间：select now();

修改输入提示符

prompt python>
D 完整日期
U 使用用户

数据库

查看所有数据库

show databases;

使用数据库

use 数据库名;

查看当前使用的数据库

select database();

创建数据库

create database 数据库名 charset=utf8;
例：
create database python charset=utf8;

删除数据库

drop database 数据库名;
例：
drop database python;

数据表

查看当前数据库中所有表

show tables;

查看表结构

desc 表名;

创建表
auto_increment表示自动增长

CREATE TABLE table_name(
column1 datatype contrai,
column2 datatype,
column3 datatype,
.....
columnN datatype,
PRIMARY KEY(one or more columns)
);

例：创建班级表

create table classes(
id int unsigned auto_increment primary key not null,
name varchar(10)
);

例：创建学生表

create table students(
id int unsigned primary key auto_increment not null,
name varchar(20) default '',
age tinyint unsigned default 0,
height decimal(5,2),
gender enum('男','女','人妖','保密'),
cls_id int unsigned default 0
)

修改表-添加字段

alter table 表名 add 列名 类型;
例：
alter table students add birthday datetime;

修改表-修改字段：重命名版

alter table 表名 change 原名 新名 类型及约束;
例：
alter table students change birthday birth datetime not null;
**修改表-修改字段：不重命名版**
alter table 表名 modify 列名 类型及约束;
例：
alter table students modify birth date not null;

修改表-删除字段

alter table 表名 drop 列名;
例：
alter table students drop birthday;

删除表

drop table 表名;
例：
drop table students;

查看表的创建语句

show create table 表名;
例：
show create table classes;

增删改查(curd)

curd的解释: 代表创建（Create）、更新（Update）、读取（Retrieve）和删除（Delete）
查询基本使用

查询所有列

select * from 表名;
例：
select * from classes;

查询指定列
可以使用as为列或表指定别名

select 列1,列2,... from 表名;
例：
select id,name from classes;

增加

格式:INSERT [INTO] tb_name [(col_name,...)] {VALUES | VALUE} ({expr | DEFAULT},...),(...),...
说明：主键列是自动增长，但是在全列插入时需要占位，通常使用0或者 default 或者 null 来占位，插入成功后以实际数据为准
全列插入：值的顺序与表中字段的顺序对应
insert into 表名 values(...)
例：
insert into students values(0,’郭靖‘,1,'蒙古','2016-1-2');

部分列插入：值的顺序与给出的列顺序对应

insert into 表名(列1,...) values(值1,...)
例：
insert into students(name,hometown,birthday) values('黄蓉','桃花岛','2016-3-2');
上面的语句一次可以向表中插入一行数据，还可以一次性插入多行数据，这样可以减少与数据库的通信
全列多行插入：值的顺序与给出的列顺序对应

insert into 表名 values(…),(…)…;

例：
insert into classes values(0,'python1'),(0,'python2');
insert into 表名(列1,...) values(值1,...),(值1,...)...;
例：
insert into students(name) values('杨康'),('杨过'),('小龙女');

修改

格式: UPDATE tbname SET col1={expr1|DEFAULT} [,col2={expr2|default}]...[where 条件判断]
update 表名 set 列1=值1,列2=值2... where 条件
例：
update students set gender=0,hometown='北京' where id=5;

删除

DELETE FROM tbname [where 条件判断]
delete from 表名 where 条件
例：
delete from students where id=5;
逻辑删除，本质就是修改操作
update students set isdelete=1 where id=1;

备份

运行mysqldump命令
mysqldump –uroot –p 数据库名 > python.sql;
#按提示输入mysql的密码

恢复

连接mysql，创建新的数据库
退出连接，执行如下命令
mysql -uroot –p 新数据库名 < python.sql
#根据提示输入mysql密码

创建数据库、数据表

-- 创建数据库
create database python_test_1 charset=utf8;
-- 使用数据库
use python_test_1;
-- students表
create table students(
id int unsigned primary key auto_increment not null,
name varchar(20) default '',
age tinyint unsigned default 0,
height decimal(5,2),
gender enum('男','女','中性','保密') default '保密',
cls_id int unsigned default 0,
is_delete bit default 0
);
-- classes表
create table classes (
id int unsigned auto_increment primary key not null,
name varchar(30) not null
);

准备数据

-- 向students表中插入数据
insert into students values
(0,'小明',18,180.00,2,1,0),
(0,'小月月',18,180.00,2,2,1),
(0,'彭于晏',29,185.00,1,1,0),
(0,'刘德华',59,175.00,1,2,1),
(0,'黄蓉',38,160.00,2,1,0),
(0,'凤姐',28,150.00,4,2,1),
(0,'王祖贤',18,172.00,2,1,1),
(0,'周杰伦',36,NULL,1,1,0),
(0,'程坤',27,181.00,1,2,0),
(0,'刘亦菲',25,166.00,2,2,0),
(0,'金星',33,162.00,3,3,1),
(0,'静香',12,180.00,2,4,0),
(0,'郭靖',12,170.00,1,4,0),
(0,'周杰',34,176.00,2,5,0);

– 向classes表中插入数据

insert into classes values (0, "python_01期"), (0, "python_02期");

查询所有字段

select * from 表名;
例：
select * from students;

查询指定字段

select 列1,列2,... from 表名;
例:
select name from students;

使用 as 给字段起别名

select id as 序号, name as 名字, gender as 性别 from students;

可以通过 as 给表起别名

– 如果是单表查询 可以省略表明

select id, name, gender from students;

– 表名.字段名

select students.id,students.name,students.gender from students;

– 可以通过 as 给表起别名

select s.id,s.name,s.gender from students as s;

消除重复行

在select后面列前使用distinct可以消除重复的行
select distinct 列1,... from 表名;
例：
select distinct gender from students;

条件

使用where子句对表中的数据筛选，结果为true的行会出现在结果集中

语法如下：

select * from 表名 where 条件;
例：
select * from students where id=1;
where后面支持多种运算符，进行条件的处理
比较运算符
逻辑运算符
模糊查询
范围查询
空判断

比较运算符

等于: =
大于: >
大于等于: >=
小于: <
小于等于: <=
不等于: != 或 <>

例1：查询编号大于3的学生

select * from students where id > 3;

例2：查询编号不大于4的学生

select * from students where id <= 4;

例3：查询姓名不是“黄蓉”的学生

select * from students where name != '黄蓉';

例4：查询没被删除的学生

select * from students where is_delete=0;

逻辑运算符

and
or
not

例5：查询编号大于3的女同学

select * from students where id > 3 and gender=0;

例6：查询编号小于4或没被删除的学生

select * from students where id < 4 or is_delete=0;

模糊查询

like
%表示任意多个任意字符
_表示一个任意字符

例7：查询姓黄的学生

select * from students where name like '黄%';

例8：查询姓黄并且“名”是一个字的学生

select * from students where name like '黄_';

例9：查询姓黄或叫靖的学生

select * from students where name like '黄%' or name like '%靖';

范围查询

in表示在一个非连续的范围内

例10：查询编号是1或3或8的学生

select * from students where id in(1,3,8);
between ... and ...表示在一个连续的范围内

例11：查询编号为3至8的学生

select * from students where id between 3 and 8;

例12：查询编号是3至8的男生

select * from students where (id between 3 and 8) and gender=1;

空判断

注意：null与''是不同的
判空is null

例13：查询没有填写身高的学生

select * from students where height is null;
判非空is not null

例14：查询填写了身高的学生

select * from students where height is not null;

例15：查询填写了身高的男生

select * from students where height is not null and gender=1;

优先级

优先级由高到低的顺序为：小括号，not，比较运算符，逻辑运算符
and比or先运算，如果同时出现并希望先算or，需要结合()使用

排序

为了方便查看数据，可以对数据进行排序
语法：

select * from 表名 order by 列1 asc|desc [,列2 asc|desc,...]

说明

将行数据按照列1进行排序，如果某些行列1的值相同时，则按照列2排序，以此类推
默认按照列值从小到大排列（asc）
asc从小到大排列，即升序
desc从大到小排序，即降序

例1：查询未删除男生信息，按学号降序

select * from students where gender=1 and is_delete=0 order by id desc;

例2：查询未删除学生信息，按名称升序

select * from students where is_delete=0 order by name;

例3：显示所有的学生信息，先按照年龄从大–>小排序，当年龄相同时 按照身高从高–>矮排序

select * from students
order by age desc,height desc;

聚合函数

为了快速得到统计数据，经常会用到如下5个聚合函数
总数

count(*)表示计算总行数，括号中写星与列名，结果是相同的

例1：查询学生总数

select count(*) from students;

最大值

max(列)表示求此列的最大值

例2：查询女生的编号最大值

select max(id) from students where gender=2;

最小值

min(列)表示求此列的最小值

例3：查询未删除的学生最小编号

select min(id) from students where is_delete=0;

求和

sum(列)表示求此列的和

例4：查询男生的总年龄

select sum(age) from students where gender=1;

– 平均年龄

select sum(age)/count(*) from students where gender=1;

平均值

avg(列)表示求此列的平均值

例5：查询未删除女生的编号平均值

select avg(id) from students where is_delete=0 and gender=2;

分组
group by

group by的含义:将查询结果按照1个或多个字段进行分组，字段值相同的为一组
group by可用于单个字段分组，也可用于多个字段分组
select * from students;
+----+-----------+------+--------+--------+--------+-----------+
| id | name
| age
| height | gender | cls_id | is_delete |
+----+-----------+------+--------+--------+--------+-----------+
|
1 | 小明
|
18 | 180.00 | 女
|
1 |
|
|
2 | 小月月
|
18 | 180.00 | 女
|
2 |
|
|
3 | 彭于晏
|
29 | 185.00 | 男
|
1 |
|
|
4 | 刘德华
|
59 | 175.00 | 男
|
2 |
|
|
5 | 黄蓉
|
38 | 160.00 | 女
|
1 |
|
|
6 | 凤姐
|
28 | 150.00 | 保密
|
2 |
|
|
7 | 王祖贤
|
18 | 172.00 | 女
|
1 |
|
|
8 | 周杰伦
|
36 |
NULL | 男
|
1 |
|
|
9 | 程坤
|
27 | 181.00 | 男
|
2 |
|
| 10 | 刘亦菲
|
25 | 166.00 | 女
|
2 |
|
| 11 | 金星
|
33 | 162.00 | 中性
|
3 |
|
| 12 | 静香
|
12 | 180.00 | 女
|
4 |
|
| 13 | 周杰
|
34 | 176.00 | 女
|
5 |
|
| 14 | 郭靖
|
12 | 170.00 | 男
|
4 |
|
+----+-----------+------+--------+--------+--------+-----------+

select gender from students group by gender;

+--------+
| gender |
+--------+
| 男
|
| 女
|
| 中性
|
| 保密
|
+--------+

根据gender字段来分组，gender字段的全部值有4个’男’,‘女’,‘中性’,‘保密’，所以分为了4组 当group by单独使用时，只显示出每组的第一条记录, 所以group by单独使用时的实际意义不大
group by + group_concat()

group_concat(字段名)可以作为一个输出字段来使用，
表示分组之后，根据分组结果，使用group_concat()来放置每一组的某字段的值的集合
select gender from students group by gender;
+--------+
| gender |
+--------+
| 男
|
| 女
|
| 中性
|
| 保密
|
+--------+
select gender,group_concat(name) from students group by gender;
+--------+-----------------------------------------------------------+
| gender | group_concat(name)
|
+--------+-----------------------------------------------------------+
| 男
| 彭于晏,刘德华,周杰伦,程坤,郭靖
|
| 女
| 小明,小月月,黄蓉,王祖贤,刘亦菲,静香,周杰
|
| 中性
| 金星
|
| 保密
| 凤姐
|
+--------+-----------------------------------------------------------+
select gender,group_concat(id) from students group by gender;
+--------+------------------+
| gender | group_concat(id) |
+--------+------------------+
| 男
| 3,4,8,9,14
|
| 女
| 1,2,5,7,10,12,13 |
| 中性
| 11
|
| 保密
| 6
|
+--------+------------------+

group by + 集合函数

通过group_concat()的启发，我们既然可以统计出每个分组的某字段的值的集合，那么我们也可以通过集合函数来对这个值的集合做一些操作
select gender,group_concat(age) from students group by gender;
+--------+----------------------+
| gender | group_concat(age)
|
+--------+----------------------+
| 男
| 29,59,36,27,12
|
| 女
| 18,18,38,18,25,12,34 |
| 中性
| 33
|
| 保密
| 28
|
+--------+----------------------+

分别统计性别为男/女的人年龄平均值

select gender,avg(age) from students group by gender;
+--------+----------+
| gender | avg(age) |
+--------+----------+
| 男
|
32.6000 |
| 女
|
23.2857 |
| 中性
|
33.0000 |
| 保密
|
28.0000 |
+--------+----------+

分别统计性别为男/女的人的个数

select gender,count(*) from students group by gender;
+--------+----------+
| gender | count(*) |
+--------+----------+
| 男
|
5 |
| 女
|
7 |
| 中性
|
1 |
| 保密
|
1 |
+--------+----------+

group by + having

having 条件表达式：用来分组查询后指定一些条件来输出查询结果
having作用和where一样，但having只能用于group by

select gender,count() from students group by gender having count()>2;

+--------+----------+
| gender | count(*) |
+--------+----------+
| 男
|
5 |
| 女
|
7 |
+--------+----------+

group by + with rollup

with rollup的作用是：在最后新增一行，来记录当前列里所有记录的总和

select gender,count(*) from students group by gender with rollup;

+--------+----------+
| gender | count(*) |
+--------+----------+
| 男
|
5 |
| 女
|
7 |
| 中性
|
1 |
| 保密
|
1 |
| NULL
|
14 |
+--------+----------+

select gender,group_concat(age) from students group by gender with rollup;

+--------+-------------------------------------------+
| gender | group_concat(age)
|
+--------+-------------------------------------------+
| 男
| 29,59,36,27,12
|
| 女
| 18,18,38,18,25,12,34
|
| 中性
| 33
|
| 保密
| 28
|
| NULL
| 29,59,36,27,12,18,18,38,18,25,12,34,33,28 |
+--------+-------------------------------------------+

获取部分行

当数据量过大时，在一页中查看数据是一件非常麻烦的事情
语法

select * from 表名 limit start,count

说明

从start开始，获取count条数据

例1：查询前3行男生信息

select * from students where gender=1 limit 0,3;

示例：分页

已知：每页显示m条数据，当前显示第n页
求总页数：此段逻辑后面会在python中实现
查询总条数p1
使用p1除以m得到p2
如果整除则p2为总数页
如果不整除则p2+1为总页数
求第n页的数据

*select * from students where is_delete=0 limit (n-1)m,m

连接查询

当查询结果的列来源于多张表时，需要将多张表连接成一个大的数据集，再选择合适的列返回

mysql支持三种类型的连接查询，分别为：

内连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据
右连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据，右表特有的数据，对于左表中不存在的数据使用null填充
左连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据，左表特有的数据，对于右表中不存在的数据使用null填充

语法

select * from 表1 inner或left或right join 表2 on 表1.列 = 表2.列

例1：使用内连接查询班级表与学生表

select * from students inner join classes on students.cls_id = classes.id;

例2：使用左连接查询班级表与学生表

此处使用了as为表起别名，目的是编写简单
select * from students as s left join classes as c on s.cls_id = c.id;

例3：使用右连接查询班级表与学生表

select * from students as s right join classes as c on s.cls_id = c.id;

例4：查询学生姓名及班级名称

select s.name,c.name from students as s inner join classes as c on s.cls_id = c.id;

自关联

设计省信息的表结构provinces
id
ptitle
设计市信息的表结构citys
id
ctitle
proid
citys表的proid表示城市所属的省，对应着provinces表的id值

问题：

能不能将两个表合成一张表呢？

思考：

观察两张表发现，citys表比provinces表多一个列proid，其它列的类型都是一样的

意义：

存储的都是地区信息，而且每种信息的数据量有限，没必要增加一个新表，或者将来还要存储区、乡镇信息，都增加新表的开销太大

答案：

定义表areas，结构如下
id
atitle
pid

说明:

因为省没有所属的省份，所以可以填写为null
城市所属的省份pid，填写省所对应的编号id
这就是自关联，表中的某一列，关联了这个表中的另外一列，但是它们的业务逻辑含义是不一样的，城市信息的pid引用的是省信息的id
在这个表中，结构不变，可以添加区县、乡镇街道、村社区等信息

创建areas表的语句如下：

create table areas(
aid int primary key,
atitle varchar(20),
pid int
);

从sql文件中导入数据

source areas.sql;

查询一共有多少个省

select count(*) from areas where pid is null;

例1：查询省的名称为“山西省”的所有城市

select city.* from areas as city
inner join areas as province on city.pid=province.aid
where province.atitle='山西省';

例2：查询市的名称为“广州市”的所有区县

select dis.* from areas as dis
inner join areas as city on city.aid=dis.pid
where city.atitle='广州市';

子查询
子查询

在一个 select 语句中,嵌入了另外一个 select 语句, 那么被嵌入的 select 语句称之为子查询语句

主查询

主要查询的对象,第一条 select 语句

主查询和子查询的关系

子查询是嵌入到主查询中
子查询是辅助主查询的,要么充当条件,要么充当数据源
子查询是可以独立存在的语句,是一条完整的 select 语句

子查询分类

标量子查询: 子查询返回的结果是一个数据(一行一列)
列子查询: 返回的结果是一列(一列多行)
行子查询: 返回的结果是一行(一行多列)

标量子查询

查询班级学生平均年龄
查询大于平均年龄的学生

查询班级学生的平均身高

select * from students where age > (select avg(age) from students);

列级子查询

查询还有学生在班的所有班级名字
找出学生表中所有的班级 id
找出班级表中对应的名字

select name from classes where id in (select cls_id from students);

行级子查询

需求: 查找班级年龄最大,身高最高的学生
行元素: 将多个字段合成一个行元素,在行级子查询中会使用到行元素

select * from students where (height,age) = (select max(height),max(age) from students);

子查询中特定关键字使用

in 范围
格式: 主查询 where 条件 in (列子查询)

总结
查询的完整格式 ^_ 不要被吓到 其实很简单 ! _ !

SELECT select_expr [,select_expr,...] [
FROM tb_name
[WHERE 条件判断]
[GROUP BY {col_name | postion} [ASC | DESC], ...]
[HAVING WHERE 条件判断]
[ORDER BY {col_name|expr|postion} [ASC | DESC], ...]
[ LIMIT {[offset,]rowcount | row_count OFFSET offset}]
]

完整的select语句

select distinct *
from 表名
where ....
group by ... having ...
order by ...
limit start,count
执行顺序为：
from 表名
where ....
group by ...
select distinct *
having ...
order by ...
limit start,count

最后

以上就是花痴花生为你收集整理的Python之 MYSQL基本设置及 查询的全部内容，希望文章能够帮你解决Python之 MYSQL基本设置及 查询所遇到的程序开发问题。

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