一、数据库操作：
1.创建数据库
create database dbname;
2.创建库是否存在，不存在就创建
create database if not exists dbname;
3.查看所有数据库
show databases;
4.删除数据库：
drop database dbname;
5.备份数据库：
BACKUP DATABASE TestDB TO DISK='d:\mcgrady\db\bak\TaskDB.bak' WITH COMPRESSION; 注意要带上WITH COMPRESSION
二、表操作：
1.创建新表
create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],……)
eg:
create table student(
id int,
name varchar(32),
age int,
score double(4,1),
birthday date,
insert_time timestamp
);
2.根据已有的表建立新表
A：create table tab_new like tab_old
B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only
3.删除新表
drop table 表名；
drop table if exists 表名;
4.添加/删除列
①添加一列
alter table 表名 add 列名 数据类型
注：列增长后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，惟一能改变的是增长varchar类型的长度。
②删除列
alter table 表名 drop 列名；
5.添加主键
Alter table tabname add primary key(col)
6.删除主键
Alter table tabname drop primary key(col)
7.建立索引
create [unique] index idxname on tabname(col….)
8.删除索引
drop index idxname
注：索引是不可更改的，想更改必须删除从新建。
9.查看表结构
desc 表名；
三、CRUD：
1)select语句：
语法：SELECT 列名称 FROM 表名称
查找：select * from table1 where field1 like ’%value1%’ 排序：select * from table1 order by field1,field2 [desc] 总数：select count * as totalcount from table1 求和：select sum(field1) as sumvalue from table1 平均：select avg(field1) as avgvalue from table1 最大：select max(field1) as maxvalue from table1 最小：select min(field1) as minvalue fromtable1
2)insert语句：
insert into 表名(列名1，列名2，……列名n) values(值1，值2，……值n) ; //写全所有列名
insert into 表名 values（值1,值2,……值n)； //不写列名（所以列全部添加）
3)删除语句：
delete from 表名 where 列名 = 值; //删除表中数据
delete from 表名; //删除表中所有数据
truncate table 表名; //删除表中所有数据（高效 先删除表，然后再创建一张一样的表。）
4)更新语句：
update 表名 set 列名 = 值; //不带条件的修改（会修改所有行）
update 表名 set 列名=值 where 列名=值; //带条件的修改
5)where语句：
SELECT 列名称 FROM 表名称 WHERE 列 运算符 值
SQL 使用单引号来环绕文本值。若果是数值，不能使用引号。
6)distinct语句（去掉重复数据）
SELECT DISTINCT 列名称 FROM 表名称
四、外连接示例
eg：以下两张表分别是姓名表和年龄表
①内连接（Inner Join）
只返回条件匹配的行
select * from tableA JOIN tableB on tableA.id=tableB.id
执行结果：
②左外连接（Left join）
左表全部出现在结果集中，若右表无对应记录，则相应字段为NULL
select * from tableA left join tableB on tableA.id=tableB.id
执行结果：
③右外连接（Right join）
右表全部出现在结果集中，若左表无对应记录，则相应字段为NULL
select * from tableA right join tableB on tableA.id=tableB.id
执行结果：
④全连接（Full join）
全连接=左外连接+右外连接
返回左右表中所有的记录和左右表中连接字段相等的记录,条件不匹配的行的值为NULL
select * from tableA full join tableB on tableA.id=tableB.id
执行结果：
⑤交叉连接
没有where条件的交叉连接将产生连接表所涉及的笛卡尔积。即tableA的行数*tableB的行数的结果集。（tableA 3行*tableB 3行=9行）
select * from tableA cross join tableB
执行结果：
五、group by用法
“Group By” 从字面意义上理解就是根据 “By” 指定的规则对数据进行分组，所谓的分组就是将一个 “数据集” 划分成若干个 “小区域”，然后针对若干个 “小区域” 进行数据处理。
GROUP BY子句是SELECT语句的可选子句，它根据指定列中的匹配值将行组合成组，每组返回一行。
select 字段名 from 表名 where 条件 group by 字段名;
使用group by可以对查询结果进行分组，但是group by需要和sql的聚合函数联合使用。sql的聚合函数包括以下这些：
count（）求符合条件的记录数
max（）和 min（）求某一列的最大值和最小值
avg（）求某一列的平均值
sum（）求某一列的总和
具体使用示例：
以下内容原文链接：https://blog.csdn.net/Elainalu/article/details/89489041
上图是表bookinfo，包含了一系列的字段 ，现在我们按照"出版社"来对表进行分组统计：
select publish as 出版社,count(publish) as 图书数量 from BookInfo group by publish;
以上语句分析如下：
select publish as 出版社,count(publish) as 图书数量 //这行代码首先将publish设置一个别名 "出版社"，然后 count(publish)as "图书数量"，是将publish进行计数
from bookinfo //表示数据来源于表bookinfo
group by publish //表示对数据表按照publish字段进行分类，相同的publish为一类，count（publish）即为统计一共多少类。
执行结果如下图：
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再举个例子，同样是上面的bookinfo，我们对出版社分组，然后对每个出版社出版书籍的价格求平均值：
select publish '出版社',AVG(price) '平均价格' from bookinfo group by publish;
执行结果如下图：
需要注意的是，select后面跟的列名，必须包含在聚合函数中，或者包含在group by子句中，比如上式中，字段名publish就包含在group by子句中，而price包含在avg聚合函数里。
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group by还可以与having子句一起使用，对group by的内容进行限制，筛选出符合要求的内容：
select publish '出版社',AVG(price) '平均价格' from bookinfo group by publish having avg(price) > 55
执行结果如下图：
需要注意的是having必须和group by配合使用不可单独使用，where是从表中筛选，having是从组中筛选
