SQL刷题快速入门（三）

其他章节：
SQL刷题快速入门（一）
SQL刷题快速入门（二）

承接前两个章节，本系列第三章节主要讲SQL中where和having的作用和区别、 GROUP BY和ORDER BY作用和区别、表与表之间的连接操作（重点）、组合查询，都是SQL题目中的常考点，日常中也经常使用

where和having的作用和区别

WHERE 和 HAVING 是 SQL 中用于过滤数据的两个不同子句，它们在查询中的作用和用法有所区别。

WHERE 子句

WHERE 子句用于在查询的 FROM 子句之后，对表中的行进行过滤。它可以根据指定的条件来排除不满足条件的行。WHERE 子句可以与 SELECT, UPDATE, DELETE 等语句一起使用。

主要特点：

• 用于过滤原始表中的行。
• 不能与聚合函数一起使用。
• 在 GROUP BY 子句之前执行。
  示例：

SELECT *
FROM customers
WHERE age > 18;

在这个例子中，WHERE 子句过滤出 customers 表中年龄大于 18 的所有行。

HAVING 子句

HAVING 子句用于在 GROUP BY 子句之后，对分组的结果进行过滤。它通常与聚合函数一起使用，用于指定分组必须满足的条件。HAVING 子句只能与 SELECT 语句一起使用。

主要特点：

• 用于过滤 GROUP BY 后的分组结果。
• 可以与聚合函数一起使用。
• 在 GROUP BY 子句之后执行。
  示例：

SELECT category, COUNT(*) AS product_count
FROM products
GROUP BY category
HAVING COUNT(*) > 10;

在这个例子中，GROUP BY 子句按 category 列对 products 表中的行进行分组，并计算每个类别的产品数量。然后 HAVING 子句过滤出产品数量大于 10 的类别。

区别

• WHERE 用于过滤原始表中的行，而 HAVING 用于过滤分组后的结果。
• WHERE 不能与聚合函数一起使用，而 HAVING 通常与聚合函数一起使用。
• WHERE 在 GROUP BY 子句之前执行，HAVING 在 GROUP BY 子句之后执行。
• 如果不使用 GROUP BY 子句，则只能使用 WHERE 来过滤数据；如果使用 GROUP BY 子句，则可以使用 HAVING 来对分组后的结果进行进一步的过滤。
  在某些情况下，WHERE 和 HAVING 可以互换使用，但最佳实践是使用 WHERE 来过滤不需要的行，然后使用 HAVING 来过滤分组后的结果。

在 SQL 中，WHERE 和 HAVING 子句都用于过滤数据，但它们在查询中执行的位置和用途有所不同。

• WHERE 子句用于在聚合操作之前过滤行，它可以与任何类型的 SQL 查询一起使用，包括 SELECT, UPDATE, DELETE 等。
• HAVING 子句用于在聚合操作之后过滤分组的结果，它只能与 SELECT 语句中的 GROUP BY 子句一起使用。

使用 WHERE 子句的情况：

• 当你需要根据单个列或表达式的值来过滤行时，可以使用 WHERE 子句。
• 它可以与 SELECT, UPDATE, DELETE 语句一起使用。
• 它可以在聚合操作之前执行，因此它可以用来过滤掉那些不会影响聚合结果的行。

使用 HAVING 子句的情况：

• 当你需要根据聚合函数的结果来过滤分组时，可以使用 HAVING 子句。
• 它只能在包含 GROUP BY 子句的 SELECT 语句中使用。
• 它可以在聚合操作之后执行，因此它可以用来过滤掉那些聚合结果不符合特定条件的分组。

示例：

假设你有一个名为 sales 的表，其中包含 product_id, amount 和 date_sold 列。

如果你想计算每个产品的销售额，并只包括那些销售额大于 100 的产品，你可以使用 WHERE 子句：

SELECT product_id, SUM(amount) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY product_id
HAVING SUM(amount) > 100;

在这个查询中，WHERE 子句被省略了，因为它不是必需的。GROUP BY 子句用于分组数据，而 HAVING 子句用于过滤分组后的结果。

如果你想计算每个产品的销售额，并只包括那些销售额大于 100 的产品，你可以使用 WHERE 子句：

SELECT product_id, SUM(amount) AS total_sales
FROM sales
WHERE amount > 100
GROUP BY product_id;

在这个查询中，WHERE 子句用于过滤行，而 GROUP BY 子句用于分组数据。由于 WHERE 子句在聚合操作之前执行，它会影响聚合结果，因此在这种情况下，HAVING 子句不是必需的。

总的来说，WHERE 和 HAVING 子句的主要区别在于它们在查询中的执行顺序和用途。WHERE 子句用于过滤行，而 HAVING 子句用于过滤分组后的结果。在大多数情况下，你只需要使用其中一个，而不是同时使用它们。

GROUP BY和ORDER BY作用和区别

GROUP BY 和 ORDER BY 是 SQL 中两个不同的子句，它们各自有不同的用途和功能：

GROUP BY

GROUP BY 子句用于将查询结果集中的多行数据根据一个或多个列进行分组。它通常与聚合函数（如 COUNT(), MAX(), MIN(), SUM(), AVG() 等）一起使用，以对每个分组进行计算并返回每个分组的聚合结果。

主要用途：

• 对数据进行分组，以便可以按组别计算数据。
• 必须与聚合函数一起使用，除非数据库支持选择非聚合列（某些数据库，如 MySQL，允许在 GROUP BY 中选择非聚合列，但这通常不被认为是标准 SQL 的最佳实践）。
  示例：

SELECT category, COUNT(*) AS product_count
FROM products
GROUP BY category;

在这个例子中，GROUP BY 子句按 category 列对 products 表中的行进行分组，并且计算每个类别的产品数量。

ORDER BY

ORDER BY 子句用于对查询结果集中的数据进行排序。它可以基于一个或多个列进行排序，并且可以指定升序（ASC）或降序（DESC）。

主要用途：

• 对查询结果进行排序，以便数据按照特定的顺序显示。
• 不需要与聚合函数一起使用，它可以用于任何查询结果集。
  示例：

SELECT *
FROM products
ORDER BY price DESC;

在这个例子中，ORDER BY 子句按 price 列的降序对 products 表中的行进行排序。

区别

• GROUP BY 用于对数据进行分组，并通常与聚合函数一起使用，以计算每个分组的统计信息。
• ORDER BY 用于对查询结果进行排序，无论是否进行了分组。
• GROUP BY 会影响查询结果的行数（通常行数会减少，因为多行被合并为分组后的单一行），而 ORDER BY 不会改变行数，只是改变行的顺序。
• GROUP BY 可以与 HAVING 子句一起使用，以过滤分组后的结果，而 ORDER BY 用于在结果被过滤和分组之后进行排序。
  在 SQL 查询中，GROUP BY 和 ORDER BY 可以同时使用，先分组再排序。例如：

SELECT category, COUNT(*) AS product_count
FROM products
GROUP BY category
ORDER BY product_count DESC;

在这个例子中，首先按 category 列对产品进行分组并计算每个类别的产品数量，然后按产品数量降序排序。

表与表之间的连接操作（重点）

在 SQL 中，表之间的连接操作用于将两个或多个表的数据结合起来，以便可以查询这些表中的数据。连接操作通常用于关联表中的数据，以便可以基于多个表中的数据进行查询。

以下是几种常见的表连接操作：

内连接 (INNER JOIN)

内连接返回两个表中匹配的行。这意味着，只有当两个表中的行满足连接条件时，它们才会出现在查询结果中。

SELECT column1, column2
FROM table1
INNER JOIN table2
ON table1.column_name = table2.column_name;

左连接 (LEFT JOIN)

左连接返回左表（table1）中的所有行，即使在右表（table2）中没有匹配的行。如果右表中没有匹配的行，右表中的列将返回 NULL。

SELECT column1, column2
FROM table1
LEFT JOIN table2
ON table1.column_name = table2.column_name;

右连接 (RIGHT JOIN)

右连接与左连接类似，但返回的是右表（table2）中的所有行，即使在左表（table1）中没有匹配的行。如果左表中没有匹配的行，左表中的列将返回 NULL。

SELECT column1, column2
FROM table1
RIGHT JOIN table2
ON table1.column_name = table2.column_name;

全连接 (FULL JOIN)

全连接返回左表（table1）和右表（table2）中的所有行。如果一个表中没有匹配的行，则使用 NULL 填充。

SELECT column1, column2
FROM table1
FULL JOIN table2
ON table1.column_name = table2.column_name;

自连接 (SELF JOIN)

自连接用于查询一个表中的数据，并将其与同一表中的其他行进行比较。

SELECT table1.column1, table1.column2, table2.column1, table2.column2
FROM table1
INNER JOIN table1 table2
ON table1.common_column = table2.common_column;

交叉连接 (CROSS JOIN)

交叉连接返回两个表中所有可能的组合。

SELECT column1, column2
FROM table1
CROSS JOIN table2;

在选择连接类型时，应考虑实际的数据需求和查询性能。内连接通常是默认连接，除非有特定的理由需要使用其他类型的连接。左连接和右连接通常用于当查询需要包含某些行的数据，即使它们在另一个表中没有匹配的行时。全连接则非常少见，因为它通常会导致大量不必要的数据。自连接用于当需要比较同一表中的数据时。交叉连接则通常用于生成大量的组合数据，但可能会导致性能问题。

组合查询（union连接多个查询语句并去重，带all则不去重）

组合查询，在SQL中通常指的是将两个或多个 SELECT 语句的结果合并成一个结果集的操作。在MySQL中，可以通过 UNION 和 UNION ALL 关键字来实现组合查询。

以下是关于组合查询的一些关键字及其含义：

1. UNION:

   • UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集，并去除重复的行。
   • 所有 SELECT 语句中的列数和数据类型必须相同。
     示例：

   SELECT column_name(s) FROM table1
   UNION
   SELECT column_name(s) FROM table2;

2. UNION ALL:

   • UNION ALL 操作符与 UNION 类似，但是它不会去除重复的行，而是简单地将结果集合并。
   • 使用 UNION ALL 的查询通常比 UNION 快，因为它不需要去重。
     示例：

   SELECT column_name(s) FROM table1
   UNION ALL
   SELECT column_name(s) FROM table2;

3. ORDER BY:

   • 当使用 UNION 或 UNION ALL 时，如果需要对最终结果集进行排序，可以在最后一个 SELECT 语句后使用 ORDER BY。
   • ORDER BY 应用于 UNION 操作后的整个结果集。
     示例：

   SELECT column_name(s) FROM table1
   UNION
   SELECT column_name(s) FROM table2
   ORDER BY column_name;

4. LIMIT:

   • 如果需要对组合查询的结果进行限制，可以在最后一个 SELECT 语句后使用 LIMIT。
   • LIMIT 通常用于限制返回的行数。
     示例：

   SELECT column_name(s) FROM table1
   UNION
   SELECT column_name(s) FROM table2
   LIMIT 10;

   使用组合查询时，需要注意以下几点：

• 每个查询选择的列数必须相同。
• 对应列的数据类型应该兼容。
• ORDER BY 子句只能放在最后一个 SELECT 语句之后。
• LIMIT 子句只能放在最后一个 SELECT 语句之后，除非是每个单独的查询都有 LIMIT。
  组合查询是处理复杂查询需求时的一个强大工具，它可以帮助你从多个数据源中提取和合并数据。