异常教程

SQL 总结（超详细）

更新时间:

💡一则或许对你有用的小广告

欢迎加入小哈的星球 ，你将获得：专属的项目实战(已更新的所有项目都能学习) / 1v1 提问 / Java 学习路线 / 学习打卡 / 每月赠书 / 社群讨论

  • 新开坑项目:《Spring AI 项目实战》 正在持续爆肝中，基于 Spring AI + Spring Boot 3.x + JDK 21...， 点击查看 ;
  • 《从零手撸：仿小红书（微服务架构）》 已完结，基于 Spring Cloud Alibaba + Spring Boot 3.x + JDK 17...，点击查看项目介绍 ;演示链接： http://116.62.199.48:7070 ;
  • 《从零手撸：前后端分离博客项目（全栈开发）》 2 期已完结，演示链接： http://116.62.199.48/ ;

截止目前， 星球 内专栏累计输出 100w+ 字，讲解图 4013+ 张，还在持续爆肝中.. 后续还会上新更多项目，目标是将 Java 领域典型的项目都整一波，如秒杀系统, 在线商城, IM 即时通讯，权限管理，Spring Cloud Alibaba 微服务等等，已有 3700+ 小伙伴加入学习 ，欢迎点击围观

在当今数据驱动的世界中，SQL 总结是每位开发者必须掌握的核心技能之一。无论是分析用户行为、优化业务流程，还是构建数据仓库，SQL（结构化查询语言）都是连接数据库与业务需求的桥梁。本文将从基础语法到高级技巧，通过实际案例和形象比喻，帮助读者系统性地理解 SQL 的核心概念，为编程初学者和中级开发者提供一份清晰的 SQL 总结指南。

一、SQL 的核心概念：数据库的“对话语言”

1.1 数据库的三层模型：库、表、行

想象一个图书馆：

  • 数据库（Database） 是整个图书馆，包含多个书架（表）。
  • 表（Table） 是书架，存放特定主题的书籍（行）。
  • 行（Row） 是一本具体的书，每一行代表一条数据记录。
  • 列（Column） 是书籍的分类标签，如“书名”“作者”“出版日期”。

代码示例：创建一个简单的“用户表”

CREATE TABLE users (  
    id INT PRIMARY KEY,  
    name VARCHAR(50),  
    age INT,  
    registration_date DATE  
);

1.2 SQL 的四大核心操作：CRUD

  • Create（创建）：通过 INSERT 向表中添加数据。 
    INSERT INTO users (id, name, age, registration_date)  
VALUES (1, 'Alice', 28, '2023-01-15');
  • Read（查询）：通过 SELECT 从表中检索数据（后文详细讲解）。
  • Update（更新）：通过 UPDATE 修改现有记录。
  • Delete（删除）：通过 DELETE 移除数据。

二、基础查询：SELECT 的深度解析

2.1 SELECT 的基本语法与选择性检索

核心语法：

SELECT [DISTINCT] column1, column2  
FROM table_name  
WHERE condition;
  • DISTINCT：去除重复值，类似“筛子过滤”。
  • WHERE：筛选条件，支持比较运算符（=、>、<、LIKE 等）。

案例：查找年龄大于 30 岁的用户

SELECT name, age  
FROM users  
WHERE age > 30;

2.2 排序与分组：ORDER BY 和 GROUP BY

  • ORDER BY：对结果排序，如按年龄降序排列。 
    SELECT * FROM users ORDER BY age DESC;
  • GROUP BY：按列分组，常与聚合函数（COUNT、SUM 等）结合使用。
    案例：统计不同年龄段的用户数量 
    SELECT age_band, COUNT(*) AS user_count  
FROM (  
    SELECT  
        CASE  
            WHEN age BETWEEN 18 AND 25 THEN '18-25'  
            WHEN age BETWEEN 26 AND 35 THEN '26-35'  
            ELSE '36+'  
        END AS age_band  
    FROM users  
) AS age_groups  
GROUP BY age_band;

三、连接表数据：JOIN 的逻辑与实践

3.1 JOIN 的本质：拼图式数据整合

假设有一个订单表 orders 和用户表 users，要查询每个订单的用户信息，需通过 user_id 进行连接。

常见 JOIN 类型：
| 类型 | 描述 | 比喻 |
|--------------|-----------------------------|-------------------------------|
| INNER JOIN | 两个表共同匹配的记录 | 两个拼图块完全重叠的部分 |
| LEFT JOIN | 左表所有记录，右表匹配则保留 | 左手拿着所有拼图，右手补充匹配 |
| RIGHT JOIN | 右表所有记录，左表匹配则保留 | 右手拿着所有拼图，左手补充匹配 |
| FULL OUTER JOIN | 两个表所有记录，不匹配则为 NULL | 两组拼图全部展示，缺失处留空 |

代码示例：左连接用户与订单表

SELECT users.name, orders.order_id, orders.amount  
FROM users  
LEFT JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

3.2 子查询：嵌套查询的“俄罗斯套娃”

子查询是嵌套在主查询中的 SELECT 语句，用于动态筛选条件。

案例：查找销售额高于平均值的订单

SELECT order_id, amount  
FROM orders  
WHERE amount > (SELECT AVG(amount) FROM orders);

四、高级技巧：窗口函数与事务控制

4.1 窗口函数：动态计算的“滑动窗口”

窗口函数（如 ROW_NUMBER()、SUM()、RANK()）允许在不改变表结构的情况下，对分区数据进行计算。

案例：按月份统计销售额，并计算累计销售额

SELECT  
    EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,  
    SUM(amount) AS monthly_sales,  
    SUM(SUM(amount)) OVER (ORDER BY EXTRACT(MONTH FROM order_date)) AS cumulative_sales  
FROM orders  
GROUP BY month  
ORDER BY month;

4.2 事务（Transaction）：数据操作的“安全网”

事务确保多个操作要么全部成功，要么全部失败。通过 BEGIN TRANSACTION、COMMIT、ROLLBACK 控制。

案例：转账操作的事务示例

BEGIN TRANSACTION;  
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 1;  
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE account_id = 2;  
COMMIT;  -- 若中间出错，可执行 ROLLBACK

五、性能优化：SQL 的“减肥计划”

5.1 索引：数据检索的“导航仪”

索引类似书本的目录，能大幅加速查询速度。但需谨慎创建，过多索引会降低写入性能。

创建索引示例：

CREATE INDEX idx_user_age ON users(age);

5.2 避免全表扫描：优化查询的“瘦身秘诀”

  • 使用 WHERE 条件：让数据库利用索引过滤数据。
  • **减少 SELECT * **：只选择必要字段。
  • 避免函数在列上：如 WHERE YEAR(date) = 2023，可改为 WHERE date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'。

结论

通过本文的 SQL 总结，读者应已掌握从基础查询到高级技巧的完整知识体系。SQL 不仅是一种语言，更是一种思维方式——它教会我们如何通过结构化的方式解决问题。无论是处理小规模数据还是构建复杂系统，SQL 的核心逻辑始终是数据工程的基石。

建议读者通过实际操作巩固所学内容，例如：

  1. 在本地安装 MySQL 或 PostgreSQL 进行实验；
  2. 参与开源项目，分析其 SQL 脚本；
  3. 阅读官方文档，探索更多高级功能。

掌握 SQL 是通往数据世界的钥匙，而持续实践将使这把钥匙愈发锋利。希望本文能成为您 SQL 总结 的起点，并在后续的学习中收获更多价值。

最新发布

查看更多文章