常见的 SQL 语句

嘿，朋友！一起把SQL“肢解”了，再装回去，行不？

很多刚接触数据库的朋友，看到 SELECT、 WHERE、 JOIN 这些词，就像看到了天书。别急，咱们换个思路。

你想象一下，数据库就像一个超大型的Excel表格仓库，而SQL就是一把key，让你能从这个仓库里 精准地找到、修改、添加甚至删除你想要的数据。

今天，咱们不搞枯燥的背诵，而是从 工程视角，像拆解一台精密的机器一样，把SQL最常用、最核心的几个“零件”拆开看看。准备好了吗？花上20分钟，跟着我的思路，咱们一起把这几个“零件”玩明白！

1. 核心动作：查询（SELECT）—— 从仓库里“拿”东西

这是你最常用的操作，没有之一。就像你去图书馆，想找一本书。

1.1 基础查询：把整本书搬过来

最“暴力”的方式，就是把整个书架都搬过来。

SELECT * FROM Websites;

这里的 * 是通配符，代表“所有列”。而 FROM Websites 就是告诉SQL：“嘿，去那个叫 Websites 的书架上找！”

1.2 精准查询：只拿你需要的章节

如果你只想看书的目录和简介，就不会把整本书都搬过来。SQL也一样，我们可以指定只取某些列。

SELECT name, url FROM Websites;

这样，我们就只拿到了 name 和 url 这两列的数据，是不是清爽多了？

2. 过滤条件（WHERE）—— 戴上“显微镜”找东西

光知道从哪个书架拿还不够，我们还得知道具体是哪本书。 WHERE 子句就是你的“显微镜”，帮你精确锁定目标。

打个比方：你想找一本作者叫“张三”的书。

SELECT * FROM Books WHERE author = '张三';

2.1 常用的“显微镜”镜片

WHERE 后面可以接很多种条件，就像给显微镜换不同的镜片。

• 等于（=）：精确匹配。比如 empno = 7900。
• 大于/小于（> / <）：范围筛选。比如 sal > 2000。
• 组合条件（AND / OR / NOT）：
• AND：必须同时满足。比如 sal > 2000 AND sal < 3000（工资在2000到3000之间）。
• OR：满足其一即可。比如 sal > 2000 OR comm > 500（工资高于2000或者奖金高于500）。
• NOT：取反。比如 NOT sal > 1500（工资不高于1500）。
• 范围（BETWEEN）：一个更优雅的范围写法。 sal BETWEEN 1500 AND 3000 等价于 sal >= 1500 AND sal <= 3000。
• 枚举（IN）：匹配列表中的任意一个值。 sal IN (5000, 3000, 1500) 等价于 sal = 5000 OR sal = 3000 OR sal = 1500。
• 模糊匹配（LIKE）：当你记不全名字时，这就是神器。
• 'M%'：以M开头的所有内容。
• '%M%'：包含M的所有内容。
• '%M_'：倒数第二个字符是M的内容。（ _ 代表一个任意字符）

小互动：假设你想找所有名字里带“o”的员工，SQL语句该怎么写？答案就是： SELECT * FROM emp WHERE ename LIKE '%o%';

3. 排序（ORDER BY）—— 给结果排排队

查出来的数据可能乱糟糟的，就像一堆书散落在地上。 ORDER BY 就是你的“整理员”，可以按指定顺序排好。

语法很简单：

SELECT * FROM Websites ORDER BY alexa;

这会让结果按 alexa 列 从小到大（升序，ASC）排列。想 从大到小（降序）？加个 DESC 就行：

SELECT * FROM Websites ORDER BY alexa DESC;

还可以按 多列排序，比如先按国家排，再按排名排：

SELECT * FROM Websites ORDER BY country, alexa DESC;

这就像先把书按国家分类，在每个分类里，再按排名从高到低摆放。

4. 增删改（INSERT / UPDATE / DELETE）—— 动动仓库里的“货”

光会查还不行，我们还得会“进货”、“理货”和“下架”。

4.1 进货（INSERT INTO）

往表里加一条新数据。

• 简化版：必须提供所有列的值。 INSERT INTO table_name VALUES (value1, value2, ...);
• 标准版：指定要插入哪些列，更安全、更清晰。 INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2);

注意：强烈推荐使用 标准版，因为它能避免因表结构变化导致的错误。

4.2 理货（UPDATE）

修改已有的数据。 这是最危险的操作之一，千万要小心！

UPDATE Websites SET alexa = 5000, country = 'USA' WHERE name = '菜鸟教程';

关键： WHERE 子句！它指定了要修改哪一行。如果忘了写 WHERE，那整个表的所有行都会被修改！这就像你本想改一本书的价格，结果把整个书店的书价都改了。

4.3 下架（DELETE）

删除数据。 同样非常危险！

DELETE FROM Websites WHERE name = '百度' AND country = 'CN';

再次强调： WHERE 子句是你的“安全绳”！忘了它，整个表的数据就清空了！虽然表结构还在，但数据就再也找不回来了。

如果想 清空整个表（但保留表结构），可以写：

DELETE FROM table_name;

或者在某些数据库里用 TRUNCATE TABLE table_name;，后者通常更快。

5. 限制与模式匹配（LIMIT, LIKE, 通配符）—— 高级筛选技巧

5.1 只取前N条（LIMIT）

当表里有上万条数据时，我们可能只想先看看前几条。 LIMIT 就是干这个的。

SELECT * FROM Websites LIMIT 2;

（这是MySQL的写法，SQL Server用 SELECT TOP 2 ...，Oracle用 ROWNUM <= 2）

5.2 模糊搜索（LIKE + 通配符）

我们之前聊了 LIKE，现在来系统看看它的好搭档—— 通配符。

• %：代表 零个或多个任意字符。
• 'https%'：以“https”开头。
• '%oo%'：包含“oo”。
• _：代表 一个任意字符。
• '_oogle'：第二个字符是“o”的6位字符串。
• [charlist]：字符列表（某些数据库如SQL Server支持）。
• '[GFs]%'：以G、F或s开头。
• '[A-H]%'：以A到H之间的字母开头。

思考题：如何找到所有名字以“J”开头，且总长度为5个字符的员工？答案： SELECT * FROM emp WHERE ename LIKE 'J____'; （用了4个下划线）

6. 高级筛选（IN, BETWEEN）—— 让条件更简洁

• IN：等价于多个 OR 条件的简写。

`` sql   SELECT * FROM Websites WHERE name IN ('Google', '菜鸟教程');   ``

• BETWEEN：选择介于两个值之间的数据， 包含边界值（具体取决于数据库）。

`` sql   SELECT * FROM Websites WHERE alexa BETWEEN 1 AND 20;   ``

也可以和 NOT 组合： WHERE alexa NOT BETWEEN 1 AND 20;

7. 给表和列起“外号”（别名）—— 让代码更易读

当你的查询变得复杂时，给表和列起个简短易懂的“外号”（Alias），能极大提升可读性。

-- 给列起别名
SELECT name AS 网站名称, url AS 网址 FROM Websites;
-- 给表起别名
SELECT w.name, a.count FROM Websites AS w, access_log AS a WHERE w.id = a.site_id;

这样，后面再引用 w 和 a 时，就比写全称 Websites 和 access_log 简洁多了。

8. 连接（JOIN）—— 把多个“书架”关联起来

这是SQL最强大的功能之一。想象一下，你的客户信息存在一个表（ Customers），他们的订单存在另一个表（ Orders）。你想知道某个客户的所有订单，怎么办？用 JOIN！

JOIN 的核心就是 基于两个表之间的共同字段（比如 Customers.id 和 Orders.customer_id）来合并数据。

8.1 四种最常用的JOIN

我们用一个简单的图来理解（请脑补一下韦恩图）：

• INNER JOIN：只返回两个表中 都有的、匹配的行。就像两个圆圈重叠的部分。
• LEFT JOIN：返回 左表的所有行。如果右表没有匹配，就用 NULL 填充。就像左圆圈的全部，加上重叠部分。
• RIGHT JOIN：返回 右表的所有行。如果左表没有匹配，就用 NULL 填充。就像右圆圈的全部，加上重叠部分。
• FULL OUTER JOIN：返回 两个表中所有的行。只要一边有，就显示出来，另一边没有就用 NULL 填充。就像两个圆圈的总和。

举个LEFT JOIN的例子：

SELECT Websites.name, access_log.count
FROM Websites
LEFT JOIN access_log ON Websites.id = access_log.site_id;

这个查询会返回 所有网站的名字，即使有些网站没有访问记录（ access_log 里没有对应数据），它们的 count 字段也会显示为 NULL。

9. 合并结果集（UNION）—— 把多个查询结果“叠”起来

UNION 操作符用于将两个或多个 SELECT 语句的结果合并成一个结果集。

重要规则：每个 SELECT 语句必须拥有 相同数量的列，且对应列的数据类型必须兼容。

• UNION：自动去重，只保留不同的值。
• UNION ALL：保留所有值，包括重复的。

-- 合并两个表中的所有国家（去重）
SELECT country FROM Websites
UNION
SELECT country FROM apps;

10. 常用函数（Functions）—— 给SQL加点“魔法”

SQL内置了很多函数，能帮你做计算、处理文本和日期。

10.1 聚合函数（Aggregate Functions）

它们对一组值进行计算，并返回 单一的值。就像统计员。

• AVG()：求平均值。
• COUNT()：统计行数。 COUNT(*) 统计所有行， COUNT(column) 统计该列非NULL值的行数。
• MAX() / MIN()：求最大值/最小值。
• SUM()：求和。

10.2 标量函数（Scalar Functions）

它们基于 单一的输入值，返回 单一的值。就像加工员。

• UCASE() / LCASE()：转大写/小写。
• LEN()：返回字符串长度。
• ROUND()：四舍五入。
• NOW()：返回当前日期和时间。

10.3 实战：GROUP BY —— 分组统计

GROUP BY 通常和聚合函数一起使用，用于将数据按某个列分组，然后对每组进行统计。

-- 统计每个网站的访问总次数
SELECT site_id, SUM(count) AS total_visits
FROM access_log
GROUP BY site_id;

这个查询会先按 site_id 分组，然后对每一组内的 count 值求和。

好了，朋友！SQL这个看似庞大的“机器”，其实核心就是由这些“零件”组成的。从最基础的 SELECT 和 WHERE，到强大的 JOIN 和 GROUP BY，每一个都有它独特的作用。

学习SQL最关键的还是要练习

SQL全套学习，资料，练习和视频，推荐自学网站，SQL自学网， http://xuesql.cn 入门学习网站， https://www.w3schools.com/

现在，你心里是不是有了一张清晰的地图了？别怕犯错，多在数据库里“折腾”一下。记住， 手中有剑，心里不慌！下次见！