SQL学习指南之查询入门

基本的查询语句

select 语句是由几个组件或者说子句构成。在 MySQL 中，select 子句必不可少，通常的查询语句会至少包含6个子句中的2~3个。下面的表列出了用于不同目的的各个子句。注意：SQL 语句不区分大小写，因此 SELECT 与 select 是相同的。

子句名称	使用目的
select	确定结果集中应该包含哪些列
from	指明所要提取数据的表，以及这些表是如何连接的
where	过滤不需要的数据
group by	用于对具有相同列值的行进行分组
having	过滤掉不需要的组
order by	按一个或多个列，对最后结果集中的行进行排序

select 子句

select 子句不仅能返回 from 子句后面各表中所包含的列，还能返回字符串，数字，表达式，内建函数等。

例如：

SELECT emp_id, 'ACTIVE', emp_id * 3.14159, UPPER(lname) FROM employee;

如果只是执行一个内建函数或对简单的表达式求值，则可以完全省略 from 子句。

例如：

SELECT VERSION(), USER(), DATABASE();

列的别名

SELECT emp_id, 'ACTIVE' AS status, emp_id * 3.14159 AS empid_x_pi, UPPER(lname) AS last_name_upper FROM employee;

也可以去掉 AS 关键字。

去除重复的行

在 select 关键字之后加上 distinct 关键字。

限制查询结果

offset 关键字，limit 关键字可以指定跳过多少行数据以及检索的行数。

例如：

SELECT name FROM product LIMIT 5 OFFSET 3;

MySQL 和 MariaDB 支持简化版的 LIMIT 5 OFFSET 3 语句，即 LIMIT 3,5。逗号之前的值对应 OFFSET，逗号之后的值对应 LIMIT。

from 子句

表的概念

在 SQL 语言中，存在着3种类型的表：

• 永久表（使用 create table 语句创建的表）
• 临时表（子查询所返回的表以及使用 create temporary table temp_table_name 语句创建的表）
• 虚拟表（使用 create view 子句所创建的视图）

子查询

子查询指的是包含在另一个查询中的查询。子查询可以出现在 select 语句中的各个部分并且被包含在圆括号中，并对子查询得到的临时表定义表别名。

例如：

SELECT e.emp_id, e.fname, e.lname FROM (SELECT emp_id, fname, lname, start_date, title FROM employee) e;
在外围查询中，通过别名来引用子查询。

视图

由于视图虽表现得像一个表，但并不拥有任何数据，因此又称之为虚拟表。

例如：

CREATE VIEW person_vw AS SELECT person_id, fname, lname, YEAR(birth_date) year FROM person;
之后对其发出查询请求：
SELECT person_id, year FROM person_vw;

表连接

如果 from 子句出现了多个表，那么要求同时包含各表之间的连接条件。例如：

SELECT employee.emp_id, employee.fname, employee.lname, department.name AS dept_name
FROM employee INNER JOIN department
ON employee.dept_id = department.dept_id;
--这个是内连接

定义表别名

定义表别名与定义列别名是一样的，AS 关键字可省可不省。

where 子句

where 子句的作用是过滤掉我们不感兴趣的行。where 子句可以同时包含多个条件，它们之间使用操作符and, or或者not分割。

构建条件

1）相等条件 =

2）不等条件 != / <>（ !=和<>通常可以互换。但是，并非所有 DBMS 都支持这两种不等于操作符。例如，Microsoft Access 支持<>而不支持!=。）

3）范围条件 >，<， >=， <=， between X and Y

4）成员条件 in ，not in

5) 匹配条件 like '含有通配符的搜索表达式' (表示1个字符，%表示任意数目的字符，DB2 不支持通配符）这样我们就可以匹配包含某个字符/字符串或具备固定格式的字符串了，注意不要过度使用通配符

6）检查是否为null——is null，相反的is not null。（通过过滤选择不包含指定值的所有行时，你可能希望返回含 NULL 值的行。但是这做不到。因为未知（unknown）有特殊的含义，数据库不知道它们是否匹配，所以在进行匹配过滤或非匹配过滤时，不会返回这些结果。）

例如：

SELECT * FROM employee WHERE end_date IS NULL AND NOT (title = 'Teller' OR start_date < '2002-01-01');
SELECT cust_id, fed_id FROM customer WHERE fed_id LIKE '___-__-____';
SELECT emp_id, fname, lname FROM employee WHERE lname LIKE 'F%' OR lname LIKE 'G%';

group by子句和having子句

group by 子句用于根据列值对数据分组，having 子句能够以与 where 子句类似的方式对分组数据进行过滤。

例如：

--查询包含两个雇员的部门名称，雇员总数
SELECT d.name, count(e.emp_id) num_employees FROM department d INNER JOIN employee e
ON d.dept_id = e.dept_id GROUP BY d.name HAVING count(e.emp_id) > 2;

order by子句

注意：ORDER BY 子句的位置，应该保证它是 SELECT 语句中最后一条子句。如果它不是最后的子句，将会出现错误消息。

指定排序方向

在排序时，可以通过关键字 asc 和 desc 指定是升序还是降序，默认是升序。

SELECT account_id, product_cd, open_date, avail_balance FROM account
ORDER BY avail_balance DESC;
--DESC关键字只应用到直接位于其前面的列名。

根据表达式排序

使用列数据对结果集进行排序十分有用，但有时或许还需要根据一些并非存放在数据库中的，甚至可能没有在查询中出现的内容进行排序。比如有个客户表，也许你会需要根据客户的个人识别号码的最后3位数字进行排序：

SELECT cust_id, cust_type_cd, city, state, fed_id FROM customer ORDER BY RIGHT(fed_id, 3);

根据数字占位符排序

除了根据列名来对结果进行排序外，我们还可以选择使用该列位于select子句中的位置号来替代列名。

例如：

SELECT emp_id, title, start_date, fname, lname FROM employee ORDER BY 2, 5;

多表查询

当我们需要将多张表的数据整合到一起时，需要使用连接机制进行多表查询。共有五种连接类型：内连接，外连接，交叉连接，自然连接，自连接。SQL是一种非过程化语言，因此多表连接时 from 子句中各表出现的顺序并不重要。

内连接

内连接返回的结果集是两个表中所有相匹配的数据，通过 on 子句来作为搜索条件。默认情况下，DBMS将多表查询按内连接即 inner join 来执行，不过最好在from子句中显示指定连接类型。还可以将子查询结果作为查询表来进行内连接。

例如：

SELECT a.account_id, a.cust_id, a.open_date, a.product_cd FROM account a INNER JOIN
(SELECT emp_id, assigned_branch_id FROM employee WHERE start_date < '2007-01-01'
AND (title = 'Teller' OR title = 'Head Teller')) e
ON a.open_emp_id = e.emp_id
INNER JOIN (SELECT branch_id FROM branch WHERE name = 'Woburn Branch') b
ON e.assigned_branch_id = b.branch_id;
--注意：主查询中缺少了where子句，因为所有的过滤条件都包含于子查询中，所以主查询不需要任何过滤条件。

视图

为什么使用视图

视图是一种简单的数据查询机制。不同于表，视图不涉及数据存储，因此不同担心视图会充满磁盘空间。通过命名 select 语句来创建视图，然后将这个查询保存起来供其他用户使用，而其他用户使用这个视图时就像他们自己在直接查询数据。使用视图具有以下优点：

• 数据安全
• 数据聚合
• 隐藏复杂性
• 连接分区数据