数据的操作无外乎就是对数据的增删改查
增加数据
基本方式：insert into 表名 [(字段列表)] values (值列表)；
主键冲突：在插入数据的时候，主键值已经存在了，但是要求是必须使用该主键字段
实现目标：如果该主键不存在那么就增加记录，如果存在，就修改部分字段的值
1.使用主键冲突方式
语法：insert into 表名 values(值列表) on duplicate key update 字段 = 值
2.使用替换插入
replace into 表名 (字段列表) values(值列表)
replace其实先删除存在的行，再进行插入。
注意：大部分情况下，因为是使用逻辑主键，一般会自增长，所以使用null即可（insert），但是如果是使用业务主键，那么很有可能会存在冲突（replace）。
蠕虫复制
蠕虫能够一分为2,2分为4，在成倍增长
语法：insert into 表名 (字段列表) select 字段列表 from 表名;
蠕虫复制能够快速使用表中的数据量增加，没有办法改变数据
蠕虫复制也可以从其他的表中去获取数据。
更新数据
基本语法：update 表名 set 字段 = 值 [where条件]
高级语法：update 表名 set 字段 = 值 [where条件] [limit]
删除数据
基本语法：delete from 表名 [where条件]
高级语法：delete from 表名 [where条件] [limit]
删除数据并不能修改一张表的索引和自增长。如果想删除表的自增长重新来过
先删除表（drop），再新建表（create）
mysql提供了简单方式实现两个步骤：truncate
查询数据
基础语法：select 字段列表 from 表名 [where条件]
高级语法：select [select选项] 表达式 [from子句] [where子句] [group by 子句] [having 子句] [order by子句] [limit 子句]
select选项：在查询得到数据是否需要进行合并，all表示获取所有数据（默认的），distinct将完全一致的记录进行合并
去重
from子句
用来指定数据源
普通：from 表名
高级：from 多表名；
原理：拿着第一张表的记录去分别匹配第二张表的所有记录，将每次匹配的结果保存。
以上结果在数学上被称之为笛卡尔积。
在实际使用当中，笛卡尔积没有任何意义，所以要尽量避免出现笛卡尔积。
高级：from 表（不是真实存在的表，而是查询得到的结果–子查询）
别名
对某个数据源所起的简单的用来描述的名字
语法：数据源 [as] 别名
from后面如果跟的不是真实的表，那么必须使用别名来对数据源进行表述
where子句
依据条件筛选数据
where如何筛选时数据？通过运算符来进行数据筛选
运算符：
比较运算符：>，>=，<，<=，=（比较），!=，<>，in，between and，is [not]null
in：表示某个字段的值，在某个集合（包含多个数据）中
between and：语法是between A and B（A必须小于等于B），表示在某个区间内（闭区间）
如果字段的值为null，那么该字段与任何值的运算的结果都是null
is null判断数据是否为null
逻辑运算符：&&and，||or，not
where后面得到的结果会被系统怎么处理？
结果会被系统当成布尔处理
where工作原理
where是针对元数据进行操作，所有where之后的语句，都是针对数据结果进行操作，而不是针对数据表。
group by子句
分组统计
语法：group by 字段
group by分组之后，会将数据进行合并，从而只象征性的保留每组的第一条记录。
通常group by**不是为了得到分组后的每组的全部数据，而是用来统计每组的信息。**
统计函数：都是数学统计
count：统计所有的记录的个数，也可以是所有字段（不统计null）
max：统计分组后每组里面的最大值，通常是某个字段
min：统计最小
avg：统计平均数
sum：求和
group by工作原理
group by排序：能够直接排序
语法：group by 字段 [asc|desc]
根据分组字段进行排序
多字段分组：按照某个字段进行分组之后，将分组得到的数据再按照某个条件进行分组。
回溯统计：每一层分组之后，都会在最终的结果上，再进行一次额外的统计
语法：在分组之后增加 with rollup
having子句
having子句功能与where一样，用于做条件判断
where：对数据源进行条件处理
having：对where得到数据内存进行处理
相同点
不同点：having可以使用字段别名，而where不能
原理
不同点：having可以使用统计函数
分组统计在数据操作的过程中经常使用，尤其是做一些报表开发。分组通常与分组函数一起使用。
order by子句
主要是对字段进行排序，有两种方式：asc默认的，desc降序排序，比较的依据是校对集。
limit子句
理解的是限制查找过程中返回数据的条数
实际：限制数据查询的起始位置和返回数据的条数
语法：limit offset,number
offset：从查询得到结果中的第几条开始，在数据库里，offset从0开始
number：一共返回多少记录（返回的记录数不一定完全等于number数量）
通常limit用于实现数据的分页。
需求：显示所有学生信息，每页只能显示20个数据，总共55个学生
第一页：最前面的20个——》20
第二页：21个到40—–》20
第三页：41到55—–》15
从from开始的6个子句，他们的顺序必须完全一致（如果子句都存在的情况下）
联合查询
将两个查询的结果，合并到一起，将记录数合并，而字段数不变
联合查询必须满足的条件
1.两个查询得到的字段数必须一致
语法：select语句 union [union选项] select语句
union选项：all和distinct（默认的）
union刚需
union不管数据类型，只要字段数一致即可
所有的数据存储在磁盘上的时候是有数据类型的，但是一旦数据读入到内存里面，就都没有类型而言，全部都是字符串。
需求：查出2班的所有学生，按照年龄的升序排序；查出3班的所有学生，按照年龄降序排序
在union中使用order by必须对select语句进行括号处理
在union中使用order by必须配以limit才能生效
正确使用order by
为何要使用union？
大数据处理，往往一个网站系统当数据量很大的时候，会进行数据的分表操作，将同样的数据存放在不同的表中，因为一张表的数据太大会影响数据查询的效率，增加维护的难度。所以，一般这样的数据的都是分表存放，但是在某些操作的时候，需要将所有的数据放到一起，这时会就使用联合查询。
连接查询
概念：将多个表中相关的数据记性字段上面的增加，从而使得最终的结果能够完全显示数据信息
连接查询根据查询结果以及条件的不一样可以分为几类：
1.内连接
2.外连接
3.自然连接
4.交叉连接
内连接
如果一张表的记录（有个字段记录另外一张表的主键），能够在另外一张表中匹配上，那么就保存，否则就不保存。
左表：join关键字左边的表称之为左表
右表：join关键字右边的表称之为右表
语法：左表 [inner] join 右表 on/where 连接条件
内连接原理：
内连接的on条件可以使用where来进行匹配
内连接还可以通过使用多表查询，但是使用条件匹配来实现
外连接
与内连接相似，如果主表（左外连接左表为主表，右外连接右表为主表）的记录在副表中匹配不上，那么该记录依然保留，只是副表字段都置空
语法：左表 left/right [outer] join 右表 on 连接条件
左外连接：以左表为主表，使用关键字left
右外连接：以右表为主表，使用关键字right
内连接与外连接的区别
1.内连接的条件可以使用where关键字，外连接不行
2.内连接可以没有条件，而外连接必须指定条件
3.内连接只保留匹配成功的记录，而外连接会保留主表的全部记录
外连接左右可以互相转换
不管是内连接还是外连接，都可以进行多表连接（超过两张表）
交叉连接
笛卡尔积
语法：左表 cross join 右表
自然连接
两个表之间的连接不需要指定连接条件，系统自动找条件，并按照条件进行处理。
自然连接可以包含内连接，外连接和交叉连接
语法：
左表 natural [left/right] join 右表
左表 natural join 右表：自然内连接
左表 natural [left/right] join右表：自然外连接
自然连接自动寻找连接条件：会判断两张表中是否有同样的字段名称，如果有，则作为连接条件，否则就没有条件
自然连接，会合并相同的字段
自然连接：会将主表放在左边显示，副表放在右边显示
连接条件，若两张表中的做为连接条件的字段，字段名称相同，那么可以使用using关键字，来确定连接条件，也会合并连接条件
语法：using(连接条件)
使用内连接模拟自然内连接
使用内连接模拟自然外连接
自然连接：无论两张表中有多少同名字段，通通拿过来作为连接条件。
连接查询：用于多表共同显示数据。
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