京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:数据STUDIO
作者:云朵君
查询"01"课程比"02"课程成绩高的学生信息及课程分数
分析
第一步:根据需要查询的最终结果确认所需用到的表:"学生信息及课程分数",需要用到学生信息表与成绩表;
第二步:确认条件:"01"课程比"02"课程成绩高的学生,需要先分别查出"01"课程的成绩与"02"课程,再根据条件"成绩更高"筛选出学生;
#查询01课程的成绩 SELECT * FROM sc WHERE c_id='01';
#查询02课程的成绩 SELECT * FROM sc WHERE c_id='02';
第三步:查询:根据第二步筛选出的学生,查询出对应学生的"学生信息及课程分数"。
语句
SELECT stu.*,sc.c_id,sc.score FROM (SELECT * FROM sc WHERE c_id='01') t1 JOIN (SELECT * FROM sc WHERE c_id='02') t2 ON t1.s_id=t2.s_id JOIN stu ON t1.s_id=stu.s_id JOIN sc ON stu.s_id=sc.s_id WHERE t1.score>t2.score;
结果
s_ids_names_births_sexc_idscore02钱电1990-12-21男017002钱电1990-12-21男026002钱电1990-12-21男038004李云1990-08-06男015004李云1990-08-06男023004李云1990-08-06男0320
如果要求课程分数需要"课程名称"与"对应分数",则还需要跟课程表连接以显示课程名及分数。
语句
SELECT stu.*,co.c_name,sc.score FROM (SELECT * FROM sc WHERE c_id='01') t1 JOIN (SELECT * FROM sc WHERE c_id='02') t2 ON t1.s_id=t2.s_id JOIN stu ON t1.s_id=stu.s_id JOIN sc ON stu.s_id=sc.s_id JOIN co ON sc.c_id=co.c_id WHERE t1.score>t2.score;
结果
s_ids_names_births_sexc_namescore02钱电1990-12-21男语文7004李云1990-08-06男语文5002钱电1990-12-21男数学6004李云1990-08-06男数学3002钱电1990-12-21男英语8004李云1990-08-06男英语20
以上例子中先分别查出"01"课程的成绩与"02"课程,再根据查询出的结果去查询对应学生信息及课程成绩,即用到本节将要介绍的子查询。
在SELECT语句中,子查询总是从内向外处理。在处理上面的SELECT语句时,MySQL实际上执行了两个操作。
首先,它执行下面的查询:
SELECT t1.* FROM (SELECT * FROM sc WHERE c_id='01') t1 JOIN (SELECT * FROM sc WHERE c_id='02') t2 ON t1.s_id=t2.s_id WHERE t1.score>t2.score;
此时得到两个学生编号s_id等于02和04表格:
s_idc_idscore020170040150
然后,将得到的表格t与另外两个表格连接后再查询。
SELECT stu.*,sc.c_id,sc.score FROM t JOIN stu ON t1.s_id=stu.s_id JOIN sc ON stu.s_id=sc.s_id
其实这里也分了两步:
SELECT stu.*,sc.c_id,sc.score FROM t JOIN stu ON t1.s_id=stu.s_id
结果:
s_ids_names_births_sexc_idscore02钱电1990-12-21男017004李云1990-08-06男0150
这里只得到了这两个学生的课程1的成绩,结果需要查询到这两个学生所有课程的成绩,因此需要将上述得到的表格tt再与成绩表连接。
SELECT stu.*,sc.c_id,sc.score FROM tt JOIN sc ON stu.s_id=sc.s_id
格式化SQL 包含子查询的SELECT 语句难以阅读和调试,特别是它们较为复杂时更是如此。如上所示把子查询分解为多行并且适当地进行缩进,能极大地简化子查询的使用。
查询没学过"张三"老师授课的同学的信息
首先需要查询出"张三"老师授课信息:
SELECT stu.s_id FROM te LEFT JOIN co ON te.t_id=co.t_id LEFT JOIN sc ON co.c_id=sc.c_id LEFT JOIN stu ON sc.s_id=stu.s_id WHERE t_name='张三';
得到"张三"老师授课信息s_id为01,02,03,04,05,07。然后,这两个值以 NOT IN 操作符要求的逗号分隔的格式传递给外部查询的 WHERE 子句。
外部查询变成:
SELECT * FROM stu WHERE s_id NOT IN (01,02,03,04,05,07);
结果:
s_ids_names_births_sex06吴兰1992-03-01女08王菊1990-01-20女
可见,在 WHERE子句中使用子查询能够编写出功能很强并且很灵活的SQL语句。对于能嵌套的子查询的数目没有限制,不过在实际使用时由于性能的限制,不能嵌套太多的子查询。
列必须匹配 在WHERE子句中使用子查询(如这里所示),应该保证SELECT语句具有与WHERE 子句中相同数目的列。通常,子查询将返回单个列并且与单个列匹配,但如果需要也可以使用多个列。
使用子查询的另一方法是创建计算字段。
查询每位学生选修的课程数
首先可使用 SELECT COUNT(*)对表中的行进行计数,并且通过提供一条WHERE子句来过滤某个特定的学生,可仅对该学生的课程进行计数。
SELECT COUNT(c_id) FROM sc WHERE s_id = '01';
为了对每个学生执行COUNT(*)计算,应该将COUNT(*)作为一个子查询。
SELECT *, (SELECT COUNT(c_id)
FROM sc
WHERE sc.s_id = stu.s_id) AS cos FROM stu;
结果:
s_ids_names_births_sexcos01赵雷1990-01-01男302钱电1990-12-21男303孙风1990-05-20男304李云1990-08-06男305周梅1991-12-01女206吴兰1992-03-01女207郑竹1992-04-21女208王菊1990-01-20女0
这条SELECT语句对customers表中每个学生返回5列:s_id,s_name,s_birth,s_sex和cos。cos是一个计算字段,它是由圆括号中的子查询建立的。该子查询对检索出的每个学生执行一次。在此例子中,该子查询执行了8次,因为检索出了8个学生。
子查询中的 WHERE子句使用了完全限定列名,任何时候只要列名可能有多义性,就必须使用这种语法(表名和列名由一个句点分隔)。如果不使用完全限定的列名会与本身匹配。
逐渐增加子查询来建立查询 用子查询测试和调试查询很有技巧性,特别是在这些语句的复杂性不断增加的情况下更是如此。用子查询建立(和测试)查询的最可靠的方法是逐渐进行,这与MySQL处理它们的方法非常相同。首先,建立和测试最内层的查询。然后,用硬编码数据建立和测试外层查询,并且仅在确认它正常后才嵌入子查询。这时,再次测试它。对于要增加的每个查询,重复这些步骤。这样做仅给构造查询增加了一点点时间,但节省了以后(找出查询为什么不正常)的大量时间,并且极大地提高了查询一开始就正常工作的可能性。
数据库建立即数据导入准备
-- 创建数据库school CREATE DATABASE school; -- 选择进入school数据库 USE school; -- ------------建表导数------------- -- 创建stu CREATE TABLE stu(
s_id VARCHAR(10) PRIMARY KEY,
s_name VARCHAR(10) NOT NULL,
s_birth DATE,
s_sex VARCHAR(10)) -- 导入数据 INSERT INTO stu VALUES ('01' , '赵雷' , '1990-01-01' , '男'),
('02' , '钱电' , '1990-12-21' , '男'),
('03' , '孙风' , '1990-05-20' , '男'),
('04' , '李云' , '1990-08-06' , '男'),
('05' , '周梅' , '1991-12-01' , '女'),
('06' , '吴兰' , '1992-03-01' , '女'),
('07' , '郑竹' , '1992-04-21' , '女'),
('08' , '王菊' , '1990-01-20' , '女'); SELECT * FROM stu; -- 检查数据 SELECT COUNT(*) FROM stu; -- 检查总行数 -- 创建co CREATE TABLE co(
c_id VARCHAR(10) PRIMARY KEY,
c_name VARCHAR(10),
t_id VARCHAR(10)); -- 导入数据 INSERT INTO co VALUES ('01' , '语文' , '02'),
('02' , '数学' , '01'),
('03' , '英语' , '03'); SELECT * FROM co; -- 检查数据 SELECT COUNT(*) FROM co; -- 检查总行数 -- 创建te CREATE TABLE te(
t_id VARCHAR(10) PRIMARY KEY,
t_name VARCHAR(10)); -- 导入数据 INSERT INTO te VALUES ('01' , '张三'),
('02' , '李四'),
('03' , '王五'); SELECT * FROM te; -- 检查数据 SELECT COUNT(*) FROM te; -- 检查总行数 -- 创建sc CREATE TABLE sc(
s_id VARCHAR(10),
c_id VARCHAR(10),
score int); -- 导入数据 INSERT INTO sc VALUES ('01' , '01' , 80),
('01' , '02' , 90),
('01' , '03' , 99),
('02' , '01' , 70),
('02' , '02' , 60),
('02' , '03' , 80),
('03' , '01' , 80),
('03' , '02' , 80),
('03' , '03' , 80),
('04' , '01' , 50),
('04' , '02' , 30),
('04' , '03' , 20),
('05' , '01' , 76),
('05' , '02' , 87),
('06' , '01' , 31),
('06' , '03' , 34),
('07' , '02' , 89),
('07' , '03' , 98); SELECT * FROM sc; -- 检查数据 SELECT COUNT(*) FROM sc; -- 检查总行数
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02