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  • 再谈删除数据SQL语句

    千次阅读 2014-11-25 11:00:23
    再谈删除数据SQL语句

            无论是刚毕业的大学生还是已经在软件领域拼杀多年的老手,只要提及删除数据的SQL语句无人不知无人不晓,再谈删除数据的SQL语句不免显得卖弄,呵呵呵,不要好高骛远大笑

            有如下两个表:

            表1:

    CREATE TABLE `lm_r_user_info` (
       `id` CHAR(36) NOT NULL COMMENT '用户基础信息ID',
       `real_name` VARCHAR(30) NOT NULL COMMENT '真实姓名',
       `gender` INT(11) DEFAULT NULL COMMENT '性别',
       `birthday` DATE DEFAULT NULL COMMENT '出生日期',
       `nation` INT(11) DEFAULT NULL COMMENT '民族',
       `telephone` VARCHAR(20) DEFAULT NULL COMMENT '固定电话',
       `mobile` VARCHAR(20) DEFAULT NULL COMMENT '移动电话',
       `email` VARCHAR(100) DEFAULT NULL COMMENT '电子邮件',
       `qq` VARCHAR(20) DEFAULT NULL COMMENT 'QQ号',
       `wechat` VARCHAR(100) DEFAULT NULL COMMENT '微信',
       `address` VARCHAR(100) DEFAULT NULL COMMENT '联系地址',
       `summary` VARCHAR(4000) DEFAULT NULL COMMENT '个人简介',
       `remark` VARCHAR(4000) DEFAULT NULL COMMENT '备注',
       PRIMARY KEY (`id`),
       KEY `idx_user_info_realName` (`real_name`) USING BTREE
     ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户基础信息'
            表2:

    CREATE TABLE `lm_r_user` (
       `id` CHAR(36) NOT NULL COMMENT '用户ID',
       `user_info_id` CHAR(36) NOT NULL COMMENT '用户基础信息ID',
       `user_name` VARCHAR(50) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
       `password` VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '用户密码',
       PRIMARY KEY (`id`),
       UNIQUE KEY `user_idx_userInfoId` (`user_info_id`) USING HASH
     ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户信息'
            表1和表2之间的关系:表2通过user_info_id字段和表1关联。

            需求:删除用户名为“admin”的用户信息及其基本信息。

            最傻的方式:

            根据用户名先从表2中获取相应的用户基本信息的标识(即表2中对应的user_info_id字段),然后执行delete from lm_r_user where user_name = 'admin',再执行delete from lm_r_user_info where id= '查询出来的用户信息标识'

            这种方式的缺陷:如果使用这种方式进行数据的删除恐怕需要三次数据库连接,这无形中增加了服务器端的压力

            最可取的方式:

            delete u, ui from lm_r_user_info ui inner join lm_r_user u on u.user_info_id = ui.id where u.user_name = 'admin'

            这种方式的优点:只需要连接一次数据库。

            其实第二种方式之所以不容易想到是因为大家用惯了“delete from 表名”这种删除数据的SQL语句的方式,这种方式可以用另一种方式代替:“delete 别名.* from 表名 别名”(你看清了吗?大笑),博客写到这里有人可能会心生疑问——

            1、这傻逼,“delete 别名.* from 表名 别名”不就是“delete * from 表名”吗,干嘛还要别名,呵呵呵,如果你认为这里的别名多余,那么只能证明你是多么的白痴——“delete * from 表名”是不能执行的,一定要有别名(至少在MySQL数据库中无法执行),不过这种方式(“delete * from 表名”)在w3cschool中认为是对的。

            2、既然删除数据的SQL语句可写成“delete 别名.* from 表名 别名”,那么我可不可以通过这样的SQL语句(“delete 别名.列名 from 表名 别名”)删除一列或多列呢?呵呵呵,别开玩笑了,要知道delete是用于删除数据表中行的敲打

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  • MySQL中特别实用的几种SQL语句送给大家

    万次阅读 多人点赞 2020-06-11 17:23:49
    在写SQL时,经常灵活运用一些SQL语句编写的技巧,可以大大简化程序逻辑。减少程序与数据库的交互次数,有利于数据库高可用性,同时也能显得你的SQL很牛B,让同事们眼前一亮。 目录 实用的SQL 1.插入或替换 2....

    在写SQL时,经常灵活运用一些SQL语句编写的技巧,可以大大简化程序逻辑。减少程序与数据库的交互次数,有利于数据库高可用性,同时也能显得你的SQL很牛B,让同事们眼前一亮。

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    实用的SQL

    1.插入或替换

    2.插入或更新

    3.插入或忽略

    4.SQL中的if-else判断语句

    5.指定数据快照或备份

    6.写入查询结果集

    7.强制使用指定索引

    心得体会:

    (续)评论区问题反馈

    @当年经理的SQL

    @修改后最终版SQL

    @最终版SQL原理


    高能预警,这是一篇干货满满的MySQL技术文章,总有一天,你必然会用到,记得收藏! -- 来自一位被技术经理毒打多年的程序员的忠告

    实用的SQL

    1.插入或替换

    如果我们想插入一条新记录(INSERT),但如果记录已经存在,就先删除原记录,再插入新记录。

    • 情景示例:这张表存的每个客户最近一次交易订单信息,要求保证单个用户数据不重复录入,且执行效率最高,与数据库交互最少,支撑数据库的高可用。

    此时,可以使用"REPLACE INTO"语句,这样就不必先查询,再决定是否先删除再插入。

    "REPLACE INTO"语句是基于唯一索引或主键来判断唯一(是否存在)的。
    "REPLACE INTO"语句是基于唯一索引或主键来判断唯一(是否存在)的。
    "REPLACE INTO"语句是基于唯一索引或主键来判断唯一(是否存在)的。

    注意事项:如下SQL所示,需要在username字段上建立唯一索引(Unique),transId设置自增即可。

    -- 20点充值
    REPLACE INTO last_transaction (transId,username,amount,trans_time,remark) 
       VALUES (null, 'chenhaha', 30, '2020-06-11 20:00:20', '会员充值');
    
    -- 21点买皮肤
    REPLACE INTO last_transaction (transId,username,amount,trans_time,remark) 
       VALUES (null, 'chenhaha', 100, '2020-06-11 21:00:00', '购买盲僧至高之拳皮肤');


    若username='chenhaha'的记录不存在,REPLACE语句将插入新记录(首次充值),否则,当前username='chenhaha'的记录将被删除,然后再插入新记录。

    id不要给具体值,不然会影响SQL执行,业务有特殊需求除外。

    2.插入或更新

    如果我们希望插入一条新记录(INSERT),但如果记录已经存在,就更新该记录,此时,可以使用"INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE ..."语句:

    • 情景示例:这张表存了用户历史充值金额,如果第一次充值就新增一条数据,如果该用户充值过就累加历史充值金额,需要保证单个用户数据不重复录入。

    这时可以使用"INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE ..."语句。

    注意事项:同上,"INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE ..."语句是基于唯一索引或主键来判断唯一(是否存在)的。如下SQL所示,需要在username字段上建立唯一索引(Unique),transId设置自增即可。

    -- 用户陈哈哈充值了30元买会员
    INSERT INTO total_transaction (t_transId,username,total_amount,last_transTime,last_remark) 
       VALUES (null, 'chenhaha', 30, '2020-06-11 20:00:20', '充会员') 
       ON DUPLICATE KEY UPDATE  total_amount=total_amount + 30, last_transTime='2020-06-11 20:00:20', last_remark ='充会员';
    
    -- 用户陈哈哈充值了100元买瞎子至高之拳皮肤
    INSERT INTO total_transaction (t_transId,username,total_amount,last_transTime,last_remark) 
       VALUES (null, 'chenhaha', 100, '2020-06-11 20:00:20', '购买盲僧至高之拳皮肤') 
       ON DUPLICATE KEY UPDATE total_amount=total_amount + 100, last_transTime='2020-06-11 21:00:00', last_remark ='购买盲僧至高之拳皮肤';

    若username='chenhaha'的记录不存在,INSERT语句将插入新记录,否则,当前username='chenhaha'的记录将被更新,更新的字段由UPDATE指定。

    3.插入或忽略

    如果我们希望插入一条新记录(INSERT),但如果记录已经存在,就啥事也不干直接忽略,此时,可以使用INSERT IGNORE INTO ...语句:情景很多,不再举例赘述。

    注意事项:同上,"INSERT IGNORE INTO ..."语句是基于唯一索引或主键来判断唯一(是否存在)的,需要在username字段上建立唯一索引(Unique),transId设置自增即可。

    -- 用户首次添加
    INSERT IGNORE INTO users_info (id, username, sex, age ,balance, create_time) 
       VALUES (null, 'chenhaha', '男', 12, 0, '2020-06-11 20:00:20');
    
    -- 二次添加,直接忽略
    INSERT IGNORE INTO users_info (id, username, sex, age ,balance, create_time) 
       VALUES (null, 'chenhaha', '男', 12, 0, '2020-06-11 21:00:20');


    若username='chenhaha'的记录不存在,INSERT语句将插入新记录,否则,不执行任何操作。

    4.SQL中的if-else判断语句

    众所周知,if-else判断在任何地方都很有用,在SQL语句中,"CASE WHEN ... THEN ... ELSE ... END"语句可以用在增删改查各类语句中。

    • 给个情景:妇女节大回馈,2020年注册的新用户,所有成年女性账号送10元红包,其他用户送5元红包,自动充值。

    示例语句如下:

    -- 送红包语句
    UPDATE users_info u 
        SET u.balance = CASE WHEN u.sex ='女' and u.age > 18 THEN u.balance + 10 
                             ELSE u.balance + 5 end 
                             WHERE u.create_time >= '2020-01-01'
    • 情景2:有个学生高考分数表,需要将等级列出来,650分以上是重点大学,600-650是一本,500-600分是二本,400-500是三本,400以下大专;

    原测试数据如下:


    查询语句:

    SELECT *,case when total_score >= 650  THEN '重点大学' 
                  when total_score >= 600 and total_score <650 THEN '一本'
                  when total_score >= 500 and total_score <600 THEN '二本'
                  when total_score >= 400 and total_score <500 THEN '三本'        
                  else '大专' end as status_student 
                  from student_score;

    5.指定数据快照或备份

    如果想要对一个表进行快照,即复制一份当前表的数据到一个新表,可以结合CREATE TABLE和SELECT:

    -- 对class_id=1(一班)的记录进行快照,并存储为新表students_of_class1:
    CREATE TABLE students_of_class1 SELECT * FROM student WHERE class_id=1;

    新创建的表结构和SELECT使用的表结构完全一致。

    6.写入查询结果集

    如果查询结果集需要写入到表中,可以结合INSERT和SELECT,将SELECT语句的结果集直接插入到指定表中。

    例如,创建一个统计成绩的表statistics,记录各班的平均成绩:

    CREATE TABLE statistics (
        id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
        class_id BIGINT NOT NULL,
        average DOUBLE NOT NULL,
        PRIMARY KEY (id)
    );

    然后,我们就可以用一条语句写入各班的平均成绩:

    INSERT INTO statistics (class_id, average) SELECT class_id, AVG(score) FROM students GROUP BY class_id;


    确保INSERT语句的列和SELECT语句的列能一一对应,就可以在statistics表中直接保存查询的结果:

    SELECT * FROM statistics;
    +----+----------+--------------+
    | id | class_id | average      |
    +----+----------+--------------+
    |  1 |        1 |        475.5 |
    |  2 |        2 | 473.33333333 |
    |  3 |        3 | 488.66666666 |
    +----+----------+--------------+
    3 rows in set (0.00 sec)


    7.强制使用指定索引

    在查询的时候,数据库系统会自动分析查询语句,并选择一个最合适的索引。但是很多时候,数据库系统的查询优化器并不一定总是能使用最优索引。如果我们知道如何选择索引,可以使用FORCE INDEX强制查询使用指定的索引。例如:

    SELECT * FROM students FORCE INDEX (idx_class_id) WHERE class_id = 1 ORDER BY id DESC;

    指定索引的前提是索引idx_class_id必须存在。
     

    心得体会:

           记得那一年,我还是个孩子,记得第一个需求是做个统计接口,查询近两小时每隔5分钟为一时间段的网站访问量,JSONArray中一共返回24个值,当时菜啊,写了个接口循环二十四遍,发送24条SQL去查(捂脸),由于那个接口,被技术经理嘲讽~~表示他写的SQL比我吃的米都多。虽然我们山东人基本不吃米饭,但我还是羞愧不已。。

           然后经理通过调用一个dateTime函数分组查询处理一下,就ok了,效率是我的几十倍吧。从那时起,我就定下目标,深入MySQL学习,日后争取嘲讽回去~~~

           筒子们,MySQL路漫漫,其修远兮。永远不要眼高手低,一起加油,希望本文能对你有所帮助。

     

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    (续)评论区问题反馈

            这一周有好几个朋友在评论区评论或私信我,问我当年那条SQL是咋写的,经理是咋写的。。看大家对知识的热情这么高,我必须得开源一下了,在这贴出来当时的SQL。有个点声明,项目数据库在内网不好测试,我就模拟了一张表来给大家统计一下吧。

            需求回顾:时间就'2020-01-14 00:00:00' - '2020-01-15 00:00:00' 为准,统计当天以每10分钟为间隔的分组数据。

    @当年经理的SQL

    其中时间根据需求自行修改,由于我只生成了一天的测试数据,我就以此为例。

    SELECT DATE_FORMAT(p.createTime, '%H') as date_str,count(*) as count 
        from data_timing p
    	where DATE_FORMAT(p.createTime, '%Y-%m-%d %H:%i:%S') >= DATE_FORMAT('2020-01-14 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%i:%S')
    	    AND DATE_FORMAT(p.createTime, '%Y-%m-%d %H:%i:%S') < DATE_FORMAT('2020-01-15 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%i:%S')
    		GROUP BY HOUR(p.createTime)

    经理这条SQL查询的结果如下,基本保留了当年原版~~这条的意思是取“2020-01-14”这天24小时每小时的count。当时我很有启发,也很有感觉,发现SQL还能这么玩儿。完事儿写完他说就要撤了,说要去接孩子。我说:“大佬,咱别吃饭吃一半儿啊,再给我来一下子呗”。

    @修改后最终版SQL

    然后经过我后续修改SQL如下:

    SELECT concat( date_format( p.createTime, '%Y-%m-%d %H:' ) , floor( date_format( p.createTime, '%i' ) /10 )*10 ) as date_str
    , count(*) as count from data_timing p
        where DATE_FORMAT(p.createTime, '%Y-%m-%d %H:%i:%S') < DATE_FORMAT('2020-01-15 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%i:%S')
            AND DATE_FORMAT(p.createTime, '%Y-%m-%d %H:%i:%S') >= DATE_FORMAT('2020-01-14 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%i:%S')
            GROUP BY  concat( date_format( p.createTime, '%Y-%m-%d %H:' ) , floor( date_format( p.createTime, '%i' ) /10 ))
    

    乍一看是不是还挺复杂,并不是多复杂,只是其中几个函数内容比较多。。比如concat()里的那一堆,以及date_format那些。先看结果吧。后面跟各位说一下查询原理:

    @最终版SQL原理

    如上所述,是每隔10分钟为一个时间段,当时只能想到了以每分钟为时间段分组的SQL,如下。

    SELECT concat( date_format( p.createTime, '%Y-%m-%d %H:' ) , floor( date_format( p.createTime, '%i' ) )) as date_str
    , count(*) as count from data_timing p
    		where DATE_FORMAT(p.createTime, '%Y-%m-%d %H:%i:%S') < DATE_FORMAT('2020-01-15 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%i:%S')
    		AND DATE_FORMAT(p.createTime, '%Y-%m-%d %H:%i:%S') >= DATE_FORMAT('2020-01-14 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%i:%S')
    		GROUP BY MINUTE(p.createTime)

    查询结果:

    那我怎么以10分钟为单位呢??网上各种查,网上虚的太多。也没有找到真正有用的写法,这不是坑爹吗,后来我想了想。想到了个好主意,每10分钟的特征在于“yyyy-MM-dd HH:m”这里,如果我将“10分钟”级为单位的字符串切分出来,不管“1分钟”级的。不就能分组匹配了么,哎呀我tm真是有点佩服我自己。

    因此,按每分钟分组的SQL和上面按10分钟分组的SQL不同之处就在这里:

    group by concat( date_format( p.createTime, '%Y-%m-%d %H:' ) , floor( date_format( p.createTime, '%i' ) /10 ) )

    我将分钟'%i'除以10然后向下取整,再进行group by 分组,最后展示的时候我可以在处理一下加“ *10 ”用于展示,当然,也可以不用“*10 ”,结果如下,有点畸形,看着难受,但不妨碍使用。

     

    好了,答应各位的已经搞定啦。有细心的小伙伴会发现,咦,你这数据中,如果没查到为0的怎么不显示呢?比如凌晨1点多的,都没有显示。这样岂不是还得后台处理补全?这个问题留给大家,如果有好的方法可以在评论区留言,我会随时关注老铁们的动态的~~

     

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    下面是两种SQL语句:

    方法一:
    truncate table 表名; // Primary KEY 重新从1 开始递增 (我用的是这种方法)

    方法二:
    delete from 表名; //Primary KEY 不从1 开始递增(建议不用,如果你没有这个特殊需求)


    个人微信:hll643435675(备注:博客)

    在这里插入图片描述

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