注：如果你是从上一节直接进入本节进行学习的，请先删除上一节建立的数据库mysql_shiyan，删除语句为DROP DATABASE mysql_shiyan;。

在正式开始本实验内容之前，需要先下载相关数据库表，搭建好一个名为mysql_shiyan 的数据库(有三张表：department，employee，project)，并向其中插入数据。

具体操作如下,首先输入命令进入 /home/shiyanlou/Desktop 目录：

cd /home/shiyanlou/Desktop
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然后再输入命令，下载代码：

git clone https://github.com/shiyanlou/SQL4.git
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下载完成后，输入命令开启 MySQL 服务并使用 root 用户登录：

打开 MySQL 服务

sudo service mysql start

使用 root 用户登录

mysql -u root
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刚才下载的 SQL4 目录下，有两个文件 MySQL-04-01.sql 和 MySQL-04-02.sql，其中第一个文件用于创建数据库，第二个文件向数据库中插入数据。

（SQL4 目录在桌面上，你可以用 gedit 查看里面两个的文件。）

如果你是接着上一个实验操作的话，首先删除 mysql_shiyan 数据库：

drop database mysql_shiyan;
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加载文件中的数据，需要在 MySQL 控制台中输入命令，搭建数据库：

source /home/shiyanlou/Desktop/SQL4/MySQL-04-01.sql
[copy]

向数据库插入数据：

source /home/shiyanlou/Desktop/SQL4/MySQL-04-02.sql

3.1 基本的 SELECT 语句

SELECT 语句的基本格式为：
SELECT 要查询的列名 FROM 表名字 WHERE 限制条件;
如果要查询表的所有内容，则把 要查询的列名 用一个星号 * 号表示(实验 2、3 中都已经使用过)，代表要查询表中所有的列。 而大多数情况，我们只需要查看某个表的指定的列，比如要查看 employee 表的 name 和 age：
SELECT name,age FROM employee;

3.2 数学符号条件

SELECT 语句常常会有 WHERE 限制条件，用于达到更加精确的查询。WHERE 限制条件可以有数学符号 (=,<,>,>=,<=) ，刚才我们查询了 name 和 age，现在稍作修改：
SELECT name,age FROM employee WHERE age>25;
筛选出 age 大于 25 的结果：

或者查找一个名字为 Mary 的员工的 name,age 和 phone：
SELECT name,age,phone FROM employee WHERE name=’Mary’;
结果当然是：

3.3 “AND”与“OR”

从这两个单词就能够理解它们的作用。WHERE 后面可以有不止一条限制，而根据条件之间的逻辑关系，可以用 [条件一 OR 条件二] 和 [条件一 AND 条件二] 连接：
例如，筛选出 age 小于 25，或 age 大于 30
SELECT name,age FROM employee WHERE age<25 OR age>30;

#筛选出 age 大于 25，且 age 小于 30 SELECT name,age FROM employee WHERE age>25 AND age<30;

而刚才的限制条件 age>25 AND age<30 ，如果需要包含 25 和 30 这两个数字的话，可以替换为 age BETWEEN 25 AND 30 ：

3.4 IN 和 NOT IN

关键词 IN 和 NOT IN 的作用和它们的名字一样明显，用于筛选“在”或“不在”某个范围内的结果，比如说我们要查询在 dpt3 或 dpt4 的人:
SELECT name,age,phone,in_dpt FROM employee WHERE in_dpt IN (‘dpt3’,’dpt4’);

而 NOT IN 的效果则是，如下面这条命令，查询出了不在 dpt1 也不在 dpt3 的人：
SELECT name,age,phone,in_dpt FROM employee WHERE in_dpt NOT IN (‘dpt1’,’dpt3’);

3.5 通配符

关键字 LIKE 可用于实现模糊查询，常见于搜索功能中。
和 LIKE 联用的通常还有通配符，代表未知字符。SQL 中的通配符是 和 % 。其中 代表一个未指定字符，% 代表不定个未指定字符
比如，要只记得电话号码前四位数为 1101，而后两位忘记了，则可以用两个 通配符代替：
SELECT name,age,phone FROM employee WHERE phone LIKE ‘1101_‘;
这样就查找出了 1101 开头的 6 位数电话号码：

另一种情况，比如只记名字的首字母，又不知道名字长度，则用 % 通配符代替不定个字符：
SELECT name,age,phone FROM employee WHERE name LIKE ‘J%’;
这样就查找出了首字母为 J 的人：

3.6 对结果排序

为了使查询结果看起来更顺眼，我们可能需要对结果按某一列来排序，这就要用到 ORDER BY 排序关键词。默认情况下，ORDER BY 的结果是升序排列，而使用关键词 ASC 和 DESC 可指定升序或降序排序。 比如，我们按 salary 降序排列，SQL 语句为：
SELECT name,age,salary,phone FROM employee ORDER BY salary DESC;

如果后面不加 DESC 或 ASC 将默认按照升序排列。应用场景：博客系统中按时间先后顺序显示博文。

3.7 SQL 内置函数和计算

SQL 允许对表中的数据进行计算。对此，SQL 有 5 个内置函数，这些函数都对 SELECT 的结果做操作：

其中 COUNT 函数可用于任何数据类型(因为它只是计数)，而 SUM 、AVG 函数都只能对数字类数据类型做计算，MAX 和 MIN 可用于数值、字符串或是日期时间数据类型。
具体举例，比如计算出 salary 的最大、最小值，用这样的一条语句：
SELECT MAX(salary) AS max_salary,MIN(salary) FROM employee;
有一个细节你或许注意到了，使用 AS 关键词可以给值重命名，比如最大值被命名为了 max_salary：

3.8 子查询

上面讨论的 SELECT 语句都仅涉及一个表中的数据，然而有时必须处理多个表才能获得所需的信息。例如：想要知道名为 “Tom” 的员工所在部门做了几个工程。员工信息储存在 employee 表中，但工程信息储存在 project 表中。
对于这样的情况，我们可以用子查询：
SELECT of_dpt,COUNT(proj_name) AS count_project FROM project GROUP BY of_dpt HAVING of_dpt IN (SELECT in_dpt FROM employee WHERE name=’Tom’);
上面代码包含两个 SELECT 语句，第二个 SELECT 语句将返回一个集合的数据形式，然后被第一个 SELECT 语句用 in 进行判断。
HAVING 关键字可以的作用和 WHERE 是一样的，都是说明接下来要进行条件筛选操作。
区别在于 HAVING 用于对分组后的数据进行筛选

子查询还可以扩展到 3 层、4 层或更多层。

3.9 连接查询