一个查询语句的完整形式如下所示：
select 子句
[from 子句]
[where 子句]
[group by子句]
[having子句]
[order by子句]
[limit 子句]
；
可见，select语句还是比较复杂的——其实是mysql中最复杂的语句。
1，以上中括号中的任一项都可以省略，但如果不省略，就应该按该顺序出现。
2，通常，from后的子句都需要有from子句， having子句需要有group by子句。
3，这些子句的“执行顺序”，也是按此顺序进行的。
9.2.查询结果数据及select选项
9.2.1.查询“固定数据”
select 1;
select 2, ‘abc’;
select 3, now();
9.2.2.select中可以进行计算
select 1 + 2;
select 3+4*5, 6 + round(6.7) ; #其中round( )为系统函数
9.2.3.查询出的数据字段可以使用别名
select 1 as d1, 2+3 as d2;
select user_name as un, user_pass as pwd from users;
9.2.4.使用distinct消除查询结果重复行
重复行的含义：
两行（或两行以上）的数据完全一样。
select disctinct 字段1， 字段2， ... from 表名；
select distinct user_name, user_pass from user3;
9.3.where子句
select .... from 表名 where 查询条件；
1，查询条件，类似php语言中的判断条件，也就是说，where相当于if。
2，查询条件的作用是：针对from子句的表“进行一行一行筛选”，以筛选出符合条件的行。
查询条件中，可以使用很多的运算符，包括：算术运算符，比较运算符，逻辑运算符，等等。
where id > 10; //比较运算符
where age - 18 >= 0; //算术运算符，比较运算符
where id < 20 and age >= 18; //比较运算符，逻辑运算符
where year % 4 = 0 and year % 100 != 0 || year % 400 = 0;
//算术运算符，比较运算符，逻辑运算符
where 子句练习题：
1，查出价格大于5000的联想品牌的商品
select * from product where price > 5000 and pinpai = '联想';
2，查出天津产地的所有商品
select * from product where chandi = '天津';
3，查出类型id（protype_id）为3的并且价格大于等于3000小于等于10000的商品
select * from product where protype_id = 3 and price >=3000 and price <= 10000;
9.4.mysql运算符
9.4.1.算术运算符
+ - * / %
9.4.2.比较运算符：
相等： =
不相等： <> 或 !=
大于： >
大于等于： >=
小于： <
小于等于： <=
9.4.3.逻辑运算符：
逻辑与： && 或 and
逻辑或： || 或 or
逻辑非： ! 或 not
9.4.4.其他特殊运算符
like模糊查找运算符：
用于判断某个字符型字段的值是否包含给定的字符。
xxx字段 like ‘%关键字%’
其中：%表示“任意个数的任意字符”。
还可以使用“_”（下杠），表示“任意一个字符”。
where name like ‘罗%’ //找出name的第一个字为“罗”的所有
//可以找出：”罗成”,“罗永浩”，“罗纳尔多”，“罗”
//但找不出“c罗纳尔多”这个
where name like ‘罗_’ //可以找出：”罗成”, “罗兰”,
//但找不出“c罗”，“罗永浩”
极端情况：
where name like “罗” //其实它只是相当于： name = ‘罗’
如果不使用“%”或“_”，则 like 相当于等于（=）。比如：
xxx字段 like ‘关键字’相当于：
xxx字段 = ‘关键字’
-- like查询：
-- 找出产品名称中包含“电视”的产品
select * from product where pro_name like '%电视%';
between范围限定运算符：
用于判断某个字段的值是否在给定的两个数据范围之间。
xxx字段 between 值1 and 值2
其含义相当于： xxx字段 >= 值1 and xxx字段 <= 值2
-- between范围限定运算符：
-- 找出product表中商品价格在5000-10000之间的商品
select * from product where price between 5000 and 10000;
-- 其实，它相当于：
select * from product where price>=5000 and price<=10000;
in运算符：
用于判断某个字段的值是否在给出的若干个“可选值”范围。
xxx字段 in （值1， 值2， ...... ）
其含义是：该字段的值等于所列出的任意一个值，就算满足条件，比如：
籍贯 in (‘北京’，‘山东’，‘河北’， ‘江西’); //则某人籍贯为上述4个之一就ok。
-- in运算符：
-- 找出产地为天津或北京的所有商品
select * from product where chandi in('天津','北京');
-- 其也相当于：
select * from product where chandi ='天津' or chandi='北京';
is运算符：
用于判断一个字段中的是“是否存在”（即有没有），只有两个写法，如下所示：
where content is null; //不能写成： content = null;
where content is not null; //不能写成： content != null;
-- is运算符：
-- 只用于两个情况： is null , is not null
select * from shuxing_test1 where f4 is null;
-- 注意：
-- 不能写成： f4 = null
select * from shuxing_test1 where f4 is not null;
9.5.group by子句
group by 字段1， 字段2， .... ；
-- 分组的基本理解：
SELECT pinpai, count(*) as 数量, avg(price) as 平均价, max(price) as 较高价,
min(price), sum(price) as 价格之和 FROM `product` group by pinpai
表示对所取得的数据，以所给定的字段来进行分组。
最后的结果就是将数据分成了若干组，每组作为一个“整体”成为一行数据。
特别注意：
分组之后，只有“组信息”——一行就是一组，不能出现描述单独产品的描述
对其按“品牌”进行分组：
结果为
特别注意：
分组查询的结果，要理解为，将“若干行原始数据”，分成了若干组，结果是每组为一行数据。
即：一行数据就代表“一组”这个集合概念，而不再是单个概念。
因此：一行中出现的信息，应该是“组的信息”，而不是“个体信息”。
于是，对于分组查询（group by），select中出现的信息，通常就只有两种情况的信息了：
1，分组本身的字段信息，用什么字段分组，可以出现这个字段；
2，一组的综合统计信息（主要是数字信息），主要包括：
(1)计数值： count(字段)， 表示求出一组中原始数据的行数；
(2)较大值： max(字段)，表示求出一组中该字段的较大值；
(3)最小值： min(字段)，表示求出一组中该字段的最小值；
(4)平均值： avg(字段)，表示求出一组中该字段的平均值；
(5)总和值： sum(字段)，表示求出一组中该字段的累加和；
以上5个函数，也称为“聚合函数”！
示例1：
查询出各个品牌的产品的平均价。
select pinpai, avg(price) from product group by pinpai;
示例2：
查询出各个产地的产品数量、平均价，较高价，最低价。
SELECT chandi, count(*) as 数量, avg(price) as 平均价, max(price) as 较高价,
min(price) FROM `product` group by chandi
示例3：
查询出产品表中的产品总数。
select count(*) as 产品总数量 from product;
示例4：
查询出产品表中联想品牌的产品总数。
select count(*) as 总数 from product where pinpai = '联想';
多条件分组：
将product表中的所有商品以品牌和产地进行分组，并求出每一组的数量
多条件分组：
将product表中的所有商品以品牌和产地进行分组，并求出每一组的数量
select pinpai, chandi, count(*) as 数量 from product group by pinpai, chandi;
9.6.having子句
having 筛选条件
having的含义跟where的含义一样，但having是只用于对group by分组的结果进行的条件筛选。
即：having其实是相当于分组之后“有若干行数据”，然后对这些行再筛选。
有group by才能用having
-- having的应用：
-- 查询出品牌平均价超过5000的所有品牌的平均价，较高价，以及产品的数量。
select pinpai,avg(price) as 平均价, max(price) as 较高价,
count(*) as 数量 from product group by pinpai having avg(price) > 5000;
--查询出价格超过3000的所有产品的品牌平均价超过5000所有品牌的平均价，较高价，以及产品的数量
select pinpai, avg(price) as 平均价 from product where price > 3000 group by pinpai having 平均价>5000;
9.7.order by子句
order by 字段1 [asc或desc]， 字段2 [asc或desc]， ....
对前面所取得的数据按给定的字段进行排序。
排序方式有： 正序asc， 倒序desc，如果省略不写，就是asc
演示order by的使用：
示例1： 对所有产品按价格从高到低进行排序；
select * from product order by price desc;
--对所有品牌的平均价按从高到低的顺序进行排序，并列出品牌名和平均价。
select pinpai, avg(price) as 平均价 from product group by pinpai order by 平均价 desc ;
9.8.limit 子句
limit 起始行号，行数
1，limit表示对前面所取得的数据再进行数量上的筛选：取得从某行开始的多少行。
2，行号就是前面所取得数据的“自然顺序号”，从0开始算起——注意不是id，或任何其他实际数据。
3，起始行号可以省略，此时limit后只用一个数字，表示从第0行开始取出多少行。
limit子句通常用在“翻页”功能上，用于找出“第n页”的数据，其公式为：
limit (n – 1) * pageSize, pageSize; 其中pageSize表示每页显示的条数。
--示例1：
--取出商品表中价格较高的3个商品，并按倒序排列出来。
select * from product order by price desc limit 0,3;
limit 应用：翻页原理：
limit子句常常用于网页的“翻页功能”。
假设总的数据行数为9，每页显示2行（条），则：
查看第1页： select * from product limit 0, 2;
查看第2页： select * from product limit 2, 2;
查看第3页： select * from product limit 4, 2;
.....
查看第n页： select * from product limit (n-1)*2, 2;
