1.select后對表進行修改（delete）

報錯：You can’t specify target table ‘Person’ for update in FROM clause
原因：mysql不能在同一語句中先select出同一表中的某些值，然后對這個表做修改
錯誤寫法

delete from Person 
where id not in(select min(id) idfrom Person group by email 
)

解決方法：添加臨時表

正確寫法

delete from Person 
where id not in(select * from (select min(id) idfrom Person group by email ) t1
)

2.函數GROUP_CONCAT()

我們可以使用函數 GROUP_CONCAT() 將多行中的多個值組合成一個字符串。下面顯示了 GROUP_CONCAT() 函數的語法：

GROUP_CONCAT(DISTINCT 字段 ----去重ORDER BY 字段 ----ASC/DESCSEPARATOR sep ---分隔符： SEPARATOR ','
);

用例

select sell_date ,count(distinct product) num_sold ,group_concat(distinct product separator ',') products
from Activities 
group by sell_date 

3.使用正則表達式

思路
一般來說，如果你被要求匹配一個字符串，應該最先想到寫一個正則表達式模式進行匹配。

正則表達式提供各種功能，以下是一些相關功能：

正則表達式書寫格式
^：表示一個字符串或行的開頭
[a-z]：表示一個字符范圍，匹配從 a 到 z 的任何字符。
[0-9]：表示一個字符范圍，匹配從 0 到 9 的任何字符。
[a-zA-Z]：這個變量匹配從 a 到 z 或 A 到 Z 的任何字符。請注意，你可以在方括號內指定的字符范圍的數量沒有限制，您可以添加想要匹配的其他字符或范圍。
[^a-z]：這個變量匹配不在 a 到 z 范圍內的任何字符。請注意，字符 ^ 用來否定字符范圍，它在方括號內的含義與它的方括號外表示開始的含義不同。
[a-z]*：表示一個字符范圍，匹配從 a 到 z 的任何字符 0 次或多次。
[a-z]+：表示一個字符范圍，匹配從 a 到 z 的任何字符 1 次或多次。
.：匹配任意一個字符。
\.：表示句點字符。請注意，反斜杠用于轉義句點字符，因為句點字符在正則表達式中具有特殊含義。還要注意，在許多語言中，你需要轉義反斜杠本身，因此需要使用\.。
$：表示一個字符串或行的結尾。

例子

SELECT user_id, name, mail
FROM Users
-- 請注意，我們還轉義了`@`字符，因為它在某些正則表達式中具有特殊意義
WHERE mail REGEXP '^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_.-]*\\@leetcode\\.com$';

3.DATE_FORMAT()

將日期值格式化為特定格式，請使用DATE_FORMAT函數。 DATE_FORMAT函數的語法如下：

DATE_FORMAT(date,format);  ---date 字段，format 需要格式
DATE_FORMAT(trans_date,'%Y-%m')  ---%Y-%m 2023-08

format	date
%D	英文后綴如：0th, 1st, 2nd等的一個月之中的第幾天
%d	如果是1個數字(小于10)，那么一個月之中的第幾天表示為加前導加0， 如：00, 01,02, …31
%H	24小時格式的小時，前導加0，例如：00,01…23
%h	小時，12小時格式，帶前導零，例如：01，02 … 12
%Y	表示年份，四位數，例如2000，2001
%y	表示年份，兩位數，例如00，01
%m	具有前導零的月份名稱，例如：00,01,02，… 12
%M	月份全名稱，例如：January, February,…December

format	date
%Y-%m-%d	2017/04/30
%Y-%m	2017/04

4.count() 加條件

1. COUNT( state=‘approved’ OR NULL ) >需要在后面 + or null

2. COUNT( IF (state = ‘approved’, 1, NULL ) )

需要注意的是，count只有在字段數據為NULL時才不計入數量，如果IF (state = ‘approved’, 1, NULL ) 改為IF (state = ‘approved’, 1, 0 ) ，那么非 approved的數據也會被計入其中導致錯誤。