SQL 日期

当我们处理日期时，最难的任务恐怕是确保所插入的日期的格式，与数据库中日期列的格式相匹配。

只要数据包含的只是日期部分，运行查询就不会出问题。但是，如果涉及时间，情况就有点复杂了。

在讨论日期查询的复杂性之前，我们先来看看最重要的内建日期处理函数。

MySQL Date 函数

下面的表格列出了 MySQL 中最重要的内建日期函数：

函数 描述
NOW() 返回当前的日期和时间
CURDATE() 返回当前的日期
CURTIME() 返回当前的时间
DATE() 提取日期或日期/时间表达式的日期部分
EXTRACT() 返回日期/时间按的单独部分
DATE_ADD() 给日期添加指定的时间间隔
DATE_SUB() 从日期减去指定的时间间隔
DATEDIFF() 返回两个日期之间的天数
DATE_FORMAT() 用不同的格式显示日期/时间

 

 

SQL NULL 值

如果表中的某个列是可选的，那么我们可以在不向该列添加值的情况下插入新纪录或更新已有的记录。这意味着该字段将以 NULL 值保存。

NULL 值的处理方式与其他值不同。

NULL 用作未知的或不适用的值的占位符。

注释：无法比较 NULL 和 0；它们是不等价的。

 

MySQL

MySQL 也拥有类似 ISNULL() 的函数。不过它的工作方式与微软的 ISNULL() 函数有点不同。

在 MySQL 中，我们可以使用 IFNULL() 函数，就像这样：

SELECT ProductName,UnitPrice*(UnitsInStock+IFNULL(UnitsOnOrder,0))
FROM Products

或者我们可以使用 COALESCE() 函数，就像这样：

SELECT ProductName,UnitPrice*(UnitsInStock+COALESCE(UnitsOnOrder,0))
FROM Products

 

 

SQL GROUP BY 语法

SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name

 

 

HAVING 子句

在 SQL 中增加 HAVING 子句原因是，WHERE 关键字无法与合计函数一起使用。

SQL HAVING 语法

SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name
HAVING aggregate_function(column_name) operator value

 

 

ROUND() 函数

ROUND 函数用于把数值字段舍入为指定的小数位数。

SQL ROUND() 语法

SELECT ROUND(column_name,decimals) FROM table_name

其它函数不在此列出，因为太简单了；

SQL 语句

语句 语法
AND / OR SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
AND|OR condition
ALTER TABLE (add column) ALTER TABLE table_name
ADD column_name datatype
ALTER TABLE (drop column) ALTER TABLE table_name
DROP COLUMN column_name
AS (alias for column) SELECT column_name AS column_alias
FROM table_name
AS (alias for table) SELECT column_name
FROM table_name AS table_alias
BETWEEN SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name
BETWEEN value1 AND value2
CREATE DATABASE CREATE DATABASE database_name
CREATE INDEX CREATE INDEX index_name
ON table_name (column_name)
CREATE TABLE CREATE TABLE table_name
(
column_name1 data_type,
column_name2 data_type,
.......
)
CREATE UNIQUE INDEX CREATE UNIQUE INDEX index_name
ON table_name (column_name)
CREATE VIEW CREATE VIEW view_name AS
SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
DELETE FROM DELETE FROM table_name
(Note: Deletes the entire table!!)

or

DELETE FROM table_name
WHERE condition
DROP DATABASE DROP DATABASE database_name
DROP INDEX DROP INDEX table_name.index_name
DROP TABLE DROP TABLE table_name
GROUP BY SELECT column_name1,SUM(column_name2)
FROM table_name
GROUP BY column_name1
HAVING SELECT column_name1,SUM(column_name2)
FROM table_name
GROUP BY column_name1
HAVING SUM(column_name2) condition value
IN SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name
IN (value1,value2,..)
INSERT INTO INSERT INTO table_name
VALUES (value1, value2,....)

or

INSERT INTO table_name
(column_name1, column_name2,...)
VALUES (value1, value2,....)
LIKE SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name
LIKE pattern
ORDER BY SELECT column_name(s)
FROM table_name
ORDER BY column_name [ASC|DESC]
SELECT SELECT column_name(s)
FROM table_name
SELECT * SELECT *
FROM table_name
SELECT DISTINCT SELECT DISTINCT column_name(s)
FROM table_name
SELECT INTO
(used to create backup copies of tables)		 SELECT *
INTO new_table_name
FROM original_table_name

or

SELECT column_name(s)
INTO new_table_name
FROM original_table_name
TRUNCATE TABLE
(deletes only the data inside the table)		 TRUNCATE TABLE table_name
UPDATE UPDATE table_name
SET column_name=new_value
[, column_name=new_value]
WHERE column_name=some_value
WHERE SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition

 

 

至此基础的语法基本差不多了，不过这门深奥的学问还得慢慢研究。