Q1：简单说说关系型数据表和 Excel 表的异同。
同:都是二维表格式，都有行和列，行列交叉都是单元格，单元格内都储存数据。 异:关系型数据表不能合并单元格;关系型数据表的每一列都有明确的数据类型，不允许出现数据类型以外的数据。 Q2：列举几个这节课讲到的小tip或者注意事项。 1、访问关系型数据表的列，可以用<表名>.<列名>的方式 2、MySQL命令行，可以用PgUp 调出之前输入过的命令 3、MySQL的语句都是用“;”结尾的 4、MySQL的语句是不区分大小写的，但是也制定了一些特有的书写规则
Q1：将SQLData 文件中的 5个sheet 都导入navicat中，并列举出相关注意事项。 1、Excel文件一定要是打开的 2、数据内容一定不能有特殊格式，比女加粗、比如框线 3、注意字段格式的设置，日期的格式、价格的格式、整数的格式 4、注意主键的设置，设置为第1列
Q2：总结第一节课在MySQL 中演示的 3条命令，以及第二节课上重点提到的 1条命令，按照书写规则分别写出，并指出其关键字和操作对象。 1、SHOW DATABASES; 关键字:SHOW DATABASES 操作对象:无 2、CREATE DATABASE sqllearning; 关键字:CREATE DATABASE 操作对象: sqllearning 3、USE sqllearnig; 关键字: USE 操作对象: sqllearning 4、SELECT prod_name FROM prod_info; 关键字:SELECT…FROM… 操作对象:prod_name、prod_info
Q3：SQL的语句类型有哪些？他们对应的操作对象分别是什么？
1、DDL:数据定义语言，操作对象是数据库、数据表 2、DML:数据操纵语言，操作对象是数据表中的数据(行、列) 3、DCL:数据控制语言，操作对象是数据库中的操作（特殊)
Q1：写出单表查询的两个子句，并指出其关键字和操作对象。 1、子句1-SELECT[查询列 关键字–SELECT 操作对象–查询的列 2、子句2-FROM[数据表] 关键字–FROM 操作对象–数据表
Q2：写出对 milk_tea表的所有列查询语句，要求有至少三种写法。
Q3: 从表 milk_tea 中查询出商品名称（prod_name）、采购价（in_price）、销售价（sale_price）三个字段，同时增加以下几列并为其命名： “9折” （discount1）， 9折后的销售价（new_sale1）， 9折后的销售利润（new_profit1）， “110%”（discount2），上浮 10%后的销售价（new_sale2）， 上浮 10%后的销售利润（new_profit2）。
Q1：对supplier_info表中的信息进行拼接，分别达到如下效果。 1、查询所有供应商信息，展示结果要求为“xxx供货商的地址为xxxxxxx，联系电话为xxxxxx。”，举例：“南京第一家供货商的地址为南京市光明大道 001 号，联系电话为1338888001。”，并将该列命名为“供应商信息”。 2、查询所有供应商信息，展示结果要求为“xxx供货商 | （地址） |（电话）。”，举例：“南京第一家供货商 | 南京市光明大道001 号 | 1338888001”，并将该列命名为“供应商信息”。（ 2种方法）
Q2：按要求进行排序操作。 1、对产品信息表中的产品采购价按升序排列 2、对产品信息表中的产品销售价按降序排列 3、对产品信息表中的产品销售价按升序排列，同时对采购价按降序排列
**Q1：写出过滤子句的结构（包括关键字和操作对象）以及该子句在整个语句中的位置。 ** 结构:关键字WHERE 操作对象–过滤条件 位置:在SELECT …FROM…子句之后，ORDER BY …子句之前。
Q2：总结一下过滤子句（WHERE …）和排序子句（ORDER BY …）的异同。
异:意义不同。过滤子句是对行数据进行过滤，排序子句是对行数据进行排序。
同:都是非必需子句;都不能单独使用;都必须在SELECT…FROM 子句后面;过滤列或者排序列都可以不在SELECT部分展示;
**Q3：分别写出以下语句。 ** **1、 选出milk_tea 表的所有列。 **
SELECT * FROM milk_tea;
**2、 选出milk_tea 表的所有列，要求 sale_price不为空。 **
SELECT * FROM milk_tea WHERE sale_price IS NOT NULL;
3、 选出 milk_tea 表的所有列，并按 sale_price 列排序，sale_price 为空的话，按 10 处理。
SELECT * FROM milk_tea ORDER BY IFNULL (sale_price,10) ;
4、 选出 milk_tea 表的所有列，要求 sale_price 上浮 10%后大于 16。sale_price 为空的话，默认设置为 20。
SELECT * FROM milk_tea WHERE IFNULL(sale_price,20) * 1.1 > 16;5、 选出milk_tea 表的产品列，要求利润（sale_price – in_price）大于 5。如果 sale_price为空的话，默认设置为20。
SELECT prod_name FROM mike_tea WHERE IFNull(sale_price,20) - in_price >5 ;
6、 对5的结果按照sale_price倒序排列。
SELECT prod_name FROM mike_tea WHERE IFNull(sale_price,20) - in_price >5 ORDER BY sale_price DESC;
Q1：写出 SQL语句中的通配符，及其用法。 1、下划线_:代表任意字符,且能代表的字符数仅为1。必须知道要代表的字符具体的位置。 2、百分号%:代表任意字符，且能代表的字符数为任意多个，包括0。
Q2：写出模糊查询的具体结构。 关键字(WHERE)＋查询的列(字段名)＋关键字(LIKE)+‘匹配文本’(含通配符)
Q3：写出以下语句。 **1、 从milk_tea表中找到产品名是‘薯’开头或者‘糖’结尾的。 **
SELECT * FROM mike_tea WHERE prod_name LIKE ‘薯%’ OR prod_name LIKE ‘%糖’;
**2、 从milk_tea表中找到产品名是‘薯’开头或者‘糖’结尾的，且产品名称只有2个字。 **
SELECT * FROM mike_tea WHERE prod_name LIKE ‘薯_’ OR prod_name LIKE ‘_糖’;
**3、 从milk_tea表中找到产品名是‘奶’开头并且‘茶’结尾的。 **
SELECT * FROM mike_tea WHERE prod_name LIKE ‘奶%’ AND prod_name LIKE ‘%茶’;
4、 从milk_tea表中找到销售价格不大于 10的产品。（2种写法）
SELECT * FROM mike_tea WHERE NOT sale_price >10; SELECT * FROM mike_tea WHERE NOT sale_price <=10;
Q1：总结课上讲到的几种数值型数据类型，并举例具体用法。示例：DEMICAL(5, 2)，表示总长度 5位，小数点后2位，比如123.12、2.12。
1、INTEGER:表示整数型，正负数都可以，一般就写作INTEGER，比如1，23,-14，1000 2、DECIMAL:定点型，表示小数位数确定的小数，一般要求写明数据宽度，参考DECIMAL(5,2)，表示总长度不超过5位，小数点后2位，比如123.12，2.12。 3、FLOAT:浮点型，表示小数位数不确定的小数，一般写作FLOAT，比如1.12，1.123, 但是也可以明确标出长度和小数位数,此时写作FLOAT(5,3)，表示总长度不超过5位, 小数点后不超过3位，比如1.12，1.123。12.12。
Q2：总结课上讲到的几种文本型数据类型，并分析其使用场景。 1、CHAR:定长文本型。示例CHAR(10)，表示字符总个数不超过10个，字符可以是英文.中文、数字或者特殊符号。如果不足10个，填充空格，比如‘home’、‘家春秋’。 2、VARCHAR:不定长文本型。示例VARCHAR(255)，表示字符个数不超过255个。 CHAR型会按照定义长度填充字符，因此分配空间是固定的，适用于长度固定的字符串，比如手机号、身份证号，查找起来比较方法。但对于长度不固定的字符串，使用CHAR型会存在空间浪费情况。 VARCHAR型按照具体字符动态分配空间，适用于长度不固定的字符串，对空间浪费少。
Q3：新建一个叫做test_sjlx2的表，表内有两列分别为 id_date（数据类型 date）， id_char（数据类型 varchar（255））， 表内数据分别为 id_date 列是“当时的日期”，“当时日期的后1天”，“当时日期的前1天”，“当时日期的后1个月”， id_char列是“123”，“ home”，“家春秋”，“今天星期五”。 并用 CHAR_LENGTH函数和 LENGTH 函数分别操作 id_char列，得出结果，并分析异同。
Q1：使用聚合函数完成如下操作。 1、产品信息表中一共有多少产品？ 2、有哪些产品类别，每个类别分别又有多少种产品？ 3、一共有多少客户购买了商品？ 4、哪些客户购买了商品，分别购买了多少？
Q2：使用WHERE和HAVING 对数据记录进行正确过滤。 1、各类别中，产品销售价在 10块以上的分别有多少？ 2、各类别中，产品数量在 5件以上的分别有哪些？ 3、购买商品超过5件的用户有哪些？
Q1：总结一下子查询的几种类别，及分别的用法和特征（包括子查询返回值的样式、子查询在主查询语句中的位置）。 1、标量子查询:返回为一个值，可以作为常数处理。用作主查询语句的常数列(SELECT)、主查询语句的过滤条件(WHERE)、主查询语句分组的筛选条件（HAVING)。 2、关联子查询:返回为一列数据，与主查询语句中的字段存在关联关系。用于主查询语句的过滤条件(WHERE)、主查询语句分组的筛选条件。关联条件需要写在子查询部分。 3、普通子查询:返回为一列数据。用于主查询语句的过滤条件(WHERE)，表示不连续的 取值范围，与IN配套使用。 4、普通子查询:返回一个二维表。用于主查询语句的目标表（FROM)。
Q2：具体说明内联结和外联结的异同，以及联结的具体写法。 同:两者都是通过共有列将表关联，都是任列上的拓展。 异:内联结只保留存在相等关系的行。外联结哪边外，则哪边保留所有行，另一边只保留存在相等关系的行。 具体写法:查看联结表的结构–找到共有列–定义列的等值关系–确定内外联结
Q3：按要求写出以下语句。 1、找出所有洁云牌抽纸的销售流水（使用标量子查询）。 2、找出各类商品中，价格高于该类商品均价的部分（使用关联子查询）。 3、用联结的方法改写第一题。 4、归总下所有商品的销量。
Q1：写出插入语句的两种语句结构，并分析其使用场景。 INSERT INTO<表名>VALUES(<插入值1>,<插入值2>，.…); INSERT INTO<表名>(<插入字段1>，<插入字段2>，…）VALUES(<插入值>，<插入 值>，……); 第一种写法较为简单，仅适用于整行插入，且要求表结构固定。 第二种写法更为具体，既可以用于整行插入也可以用于部分行插入，且插入顺序可以进行自定义。并且，即使表结构后续发生修改，只要插入字段依然存在，则该语句依旧有效。
Q2：请写出更新表的语句结构（多列），以及更新操作的注意事项。 UPDATE<表名> SET<列名1>=值1，<列名2>=值2 WHERE<过滤条件>; 一定要注意过滤条件的检查。
Q3：分别写出以下语句。 1、 向milk_tea表中插入一个完整的行：（9，测试商品1，100g，2019-01-01，12，13， 20） 2、 向 milk_tea 表中插入以下数据：prod_id = 10，pro_date = “2018-01-01”， prod_name = “测试商品 2” 3、 从milk_tea表中找到‘棒棒糖’的行，修改prod_id 为11后重新插入 milk_tea表 4、 修改prod_id为11的行数据，将prod_name修改为“测试商品 3” 5、 删除prod_id 为 9、10、11的行。
Q1：请写出创建表语句的结构、常用的属性及相关注意事项。 CREATE TABLE<表名> <字段名1><数据类型><属性>， <字段名2> … ) ; 常用属性有是否允许空值–NOT NULL，缺省值设定-DEFAULT。 注意事项有表名、字段名唯一，DEFAULT后只能接常数
Q2：写出为表增加字段和修改字段数据类型的语句结构。 ALTER TABLE<表名>ADD<字段名><数据类型><属性>; ALTER TABLE<表名>MODIFY COLUMN<字段名><数据类型><属性>;
Q3：写出以下语句 1、 复制milk_tea表的prod_id/prod_name/prod_date/valid_month列至表milk_tea2， 使其的prod_id列为milk_tea 表中prod_id值添加前缀‘T’，其余列与milk_tea 表 一模一样 2、 增加net_w 列，类型为VARCHAR(255) 3、 修改net_w 列与 milk_tea 表中的 net_w 列完全一样 4、 修改milk_tea2 表中的 pro_date列缺省值为‘20190401’ 5、 删除milk_tea2 表的 net_w和valid_month列 6、 删除milk_tea2 表
Q1：按要求复制milk_tea 表，并进行如下操作。 1、复制 milk_tea表中prod_id为1-5的行，并命名为 copy_milk_tea 表。 2、在 copy_milk_tea 表上建立视图，视图名为 view_milk_tea。查看该视图。 3、对视图进行查询操作，找出销售价高于15的产品。
Q2：按要求对 copy_milk_tea 表进行操作，并同时查看视图。 1、插入 milk_tea表中prod_id为6的行。 2、删除 copy_milk_tea表中销售价格为 15的行。
Q3：简单阐述视图与表的异同。（对比复制表操作） 同:都是二维表结构，都可以使用SELECT语句的全部操作 异:视图是虚拟的表，本身不包括数据，其内容随着SELECT语句的结果而改变。但如果是复制表，则是固定不变的，即使AS后的SELECT语句结果发生改变，复制表也不会发生改变。不可以通过视图更新原表数据。
Q1：什么是事务？SQL中为什么要使用事务管理？ 成批执行的SQL语句叫做事务。 使用事务管理，可以确保成批执行的语句完全执行或完全不执行，并且可以通过自定义保留点，控制语句执行进度。 使用事务管理，可以确保数据库信息的完整性。
Q2：请总结SAVAPOINT的用法。 创建保留点:SAVEPOINT<保留点名>; 回退到保留点: ROLLBACK TO<保留点名>; 释放保留点:RELEASE SAVEPOINT<保留点>;
Q3：请写出以下语句（Navicat中操作） 1、 从milk_tea表复制出 milk_tea2表。 2、 对milk_tea表的 in_price列增加 UNIQUE属性 3、 开启一个事务管理 4、 插入值 prod_id – ‘T1’, prod_name – ‘测试商品 1’，in_price – 88 5、 插入值 prod_id – ‘T2’, prod_name – ‘测试商品 2’，in_price – 88 6、 回退 7、 重复5的操作
