一、过滤数据：用WHERE子句精准筛选
查询的核心是"找对数据"，WHERE子句就是PostgreSQL给你的"数据筛子"------它通过条件判断，只保留符合要求的行。
1.1 基本比较与逻辑运算
最基础的过滤用比较运算符 （=、<>/!=、>、<、>=、<=）和逻辑运算符 （AND、OR、NOT）组合实现。
举个例子（假设我们有一张employees表，包含employee_id、name、department、salary等字段）：
sql
-- 1. 筛选「工程部」的员工
SELECT employee_id, name, department, salary
FROM employees
WHERE department = 'Engineering'; -- 等于判断
-- 2. 筛选「销售部」且「工资>6000」的员工（AND组合条件）
SELECT employee_id, name, department, salary
FROM employees
WHERE department = 'Sales' AND salary > 6000;
-- 3. 筛选「销售部」或「市场部」的员工（OR组合条件）
SELECT employee_id, name, department, salary
FROM employees
WHERE department = 'Sales' OR department = 'Marketing';
-- 4. 筛选「非工程部」的员工（NOT取反）
SELECT employee_id, name, department, salary
FROM employees
WHERE NOT department = 'Engineering';1.2 常用过滤谓词：IN、BETWEEN、LIKE、IS NULL
除了基础比较，PostgreSQL还提供了更灵活的谓词（Predicate），帮你处理复杂场景：
-
IN ：判断值是否在指定集合中（替代多个
OR）sql-- 筛选「销售/市场/工程」三个部门的员工 SELECT * FROM employees WHERE department IN ('Sales', 'Marketing', 'Engineering'); -
BETWEEN：判断值是否在某个区间内（包含边界）
sql-- 筛选工资在5000~8000之间的员工 SELECT * FROM employees WHERE salary BETWEEN 5000 AND 8000; -
LIKE ：模糊匹配（
%代表任意字符，_代表单个字符）sql-- 1. 名字以「J」开头的员工（%匹配后面任意字符） SELECT * FROM employees WHERE name LIKE 'J%'; -- 2. 名字第二个字符是「a」的员工（_匹配单个字符） SELECT * FROM employees WHERE name LIKE '_a%'; -
IS NULL/IS NOT NULL ：判断值是否为NULL（注意：
NULL不能用=或!=判断）sql-- 筛选「没有上级」的员工（manager_id为NULL） SELECT * FROM employees WHERE manager_id IS NULL; -- 筛选「有上级」的员工 SELECT * FROM employees WHERE manager_id IS NOT NULL;
1.3 NULL值的特殊处理
NULL代表"未知"或"缺失"，它的逻辑很特殊：
- 任何与
NULL的比较（如= NULL、> NULL）结果都是NULL（不是true或false）； - 聚合函数（如
SUM、AVG）会自动忽略NULL。
比如：
sql
-- 错误：无法用=判断NULL（结果为空）
SELECT * FROM employees WHERE manager_id = NULL;
-- 正确：必须用IS NULL
SELECT * FROM employees WHERE manager_id IS NULL;二、排序数据：用ORDER BY掌控结果顺序
默认情况下，查询结果的顺序是"插入顺序"（不可靠）。ORDER BY子句帮你按指定规则排序，让结果更易读。
2.1 单列排序：升序与降序
- 升序（ASC）：默认规则（从小到大，如数字1→10，字符串A→Z）；
- 降序（DESC）：从大到小（如工资从高到低）。
例子：
sql
-- 按工资降序排序（高薪在前）
SELECT name, salary FROM employees ORDER BY salary DESC;
-- 按入职日期升序排序（老员工在前）
SELECT name, hire_date FROM employees ORDER BY hire_date ASC;2.2 多列排序：优先级与组合
当单列无法区分顺序时，可以用多列排序------先按第一列排，第一列相同的再按第二列排。
例子：
sql
-- 先按部门升序（A→Z），同一部门内按工资降序（高薪在前）
SELECT name, department, salary FROM employees
ORDER BY department ASC, salary DESC;2.3 基于计算列或别名排序
你可以用计算结果 或列别名排序，不用重复写计算逻辑。
例子：
sql
-- 按「年薪」降序排序（年薪=月薪*12）
SELECT name, salary, salary * 12 AS annual_salary
FROM employees
ORDER BY annual_salary DESC; -- 用别名排序（更清晰）
-- 也可以直接用计算式排序（但可读性差）
SELECT name, salary, salary * 12 AS annual_salary
FROM employees
ORDER BY salary * 12 DESC;三、聚合数据：用聚合函数提炼关键信息
聚合函数（Aggregate Function）是"数据 summarizer"------它把多行数据合并成一个结果（如统计总数、计算平均值）。
3.1 常用聚合函数
PostgreSQL提供了5类核心聚合函数：
| 函数 | 作用 | 例子 |
|---|---|---|
COUNT |
统计行数 | COUNT(*)（总人数）、COUNT(employee_id)（非空人数） |
SUM |
求和（仅数值型） | SUM(salary)（总工资） |
AVG |
求平均值（仅数值型） | AVG(salary)（平均工资） |
MIN |
求最小值 | MIN(salary)（最低工资） |
MAX |
求最大值 | MAX(salary)（最高工资） |
例子：
sql
-- 1. 统计员工总数
SELECT COUNT(*) AS total_employees FROM employees;
-- 2. 计算「销售部」的总工资
SELECT SUM(salary) AS total_sales_salary
FROM employees WHERE department = 'Sales';
-- 3. 计算「市场部」的平均工资
SELECT AVG(salary) AS avg_marketing_salary
FROM employees WHERE department = 'Marketing';
-- 4. 找最高/最低工资
SELECT MAX(salary) AS max_sal, MIN(salary) AS min_sal FROM employees;3.2 DISTINCT与聚合：去重统计
DISTINCT可以和聚合函数结合，统计不重复的值。
例子：
sql
-- 统计公司有多少个不同的部门（去重）
SELECT COUNT(DISTINCT department) AS unique_departments FROM employees;3.3 空值对聚合的影响
所有聚合函数都会自动忽略NULL值。比如：
sql
-- 统计「有上级」的员工数（manager_id不为NULL）
SELECT COUNT(manager_id) AS employees_with_manager FROM employees;
-- 结果 = 总人数 - manager_id为NULL的人数四、分组聚合：用GROUP BY与HAVING分组分析
如果想按"类别"聚合（比如"每个部门的平均工资"），需要用GROUP BY子句------它把数据分成多个"组"，每个组单独计算聚合值。
4.1 GROUP BY：按列分组
GROUP BY的规则：SELECT的列要么是分组列，要么是聚合函数（否则PostgreSQL不知道如何处理非分组列的多个值）。
例子：
sql
-- 按部门分组，统计每个部门的员工数和平均工资
SELECT
department, -- 分组列
COUNT(*) AS employee_count, -- 聚合函数
AVG(salary) AS avg_salary -- 聚合函数
FROM employees
GROUP BY department; -- 按department分组4.2 HAVING：过滤分组结果
WHERE过滤的是行 ，HAVING过滤的是分组后的结果（比如"平均工资>6000的部门"）。
例子：
sql
-- 筛选「平均工资>6000」的部门
SELECT
department,
COUNT(*) AS employee_count,
AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 6000; -- 过滤分组结果4.3 WHERE与HAVING的区别
| 特征 | WHERE | HAVING |
|---|---|---|
| 作用对象 | 行（分组前） | 分组（分组后） |
| 可用条件 | 任意行条件 | 只能用聚合函数或分组列 |
| 执行顺序 | 先于GROUP BY | 后于GROUP BY |
比如：
sql
-- 先过滤「工资>4000」的员工，再按部门分组，最后筛选「平均工资>5000」的部门
SELECT
department,
AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
WHERE salary > 4000 -- 先过滤行
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 5000; -- 再过滤分组五、综合实践：组合过滤、排序与聚合
我们用一个真实需求串联所有知识点：
统计每个部门中「2020年以后入职」的员工的平均工资，要求：
- 平均工资超过5500；
- 按平均工资降序排序；
- 显示部门名称、平均工资、员工数。
对应的SQL：
sql
SELECT
department, -- 分组列
AVG(salary) AS avg_salary, -- 平均工资（聚合函数）
COUNT(*) AS employee_count -- 员工数（聚合函数）
FROM employees
WHERE hire_date >= '2020-01-01' -- 过滤2020年后入职的员工（行级过滤）
GROUP BY department -- 按部门分组
HAVING AVG(salary) > 5500 -- 过滤平均工资>5500的部门（分组过滤）
ORDER BY avg_salary DESC; -- 按平均工资降序排序执行顺序（关键！）：
六、课后Quiz：巩固你的查询技能
通过问题强化理解，答案附解析：
问题1
如何筛选出「工资在5000~8000之间」且「属于销售部或市场部」的员工？
答案：
sql
SELECT * FROM employees
WHERE salary BETWEEN 5000 AND 8000
AND department IN ('Sales', 'Marketing');解析 ：用BETWEEN处理区间，IN处理多值，AND组合条件。
问题2
如何按部门分组，统计每个部门的「最高工资」和「最低工资」，并且只显示「最高工资>8000」的部门？
答案：
sql
SELECT
department,
MAX(salary) AS max_sal,
MIN(salary) AS min_sal
FROM employees
GROUP BY department
HAVING MAX(salary) > 8000;解析 ：GROUP BY分组，MAX/MIN计算极值，HAVING过滤分组结果。
问题3
如何按「入职年份」升序排序，入职年份相同的按「工资降序」排序？（提示：用EXTRACT函数取年份）
答案：
sql
SELECT name, hire_date, salary
FROM employees
ORDER BY
EXTRACT(YEAR FROM hire_date) ASC, -- 按入职年份升序
salary DESC; -- 同一年份按工资降序解析 ：EXTRACT(YEAR FROM hire_date)提取入职年份作为排序键，多列排序按顺序优先级。
七、常见报错与解决方法
学习中遇到报错别慌，以下是高频问题的解决方案：
报错1：ERROR: syntax error at or near "WHERE"
原因 ：WHERE放错位置（比如GROUP BY后用WHERE过滤分组，应该用HAVING）。
错误示例：
sql
SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department
WHERE AVG(salary) > 5000; -- 错误：GROUP BY后不能用WHERE解决 ：将WHERE改为HAVING：
sql
SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 5000;报错2：ERROR: column "employees.name" must appear in the GROUP BY clause or be used in an aggregate function
原因 ：GROUP BY后，SELECT的列不是"分组列"或"聚合函数"（PostgreSQL不知道如何处理非分组列的值）。
错误示例：
sql
SELECT name, department, AVG(salary) -- name不是分组列，也不是聚合函数
FROM employees
GROUP BY department;解决：
- 方案1：将
name加入GROUP BY（按name+department分组）； - 方案2：用聚合函数（如
MAX(name)）； - 方案3：去掉
name列（最常见）。
正确示例（去掉name）：
sql
SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department;报错3：ERROR: operator does not exist: integer = text
原因 ：数据类型不匹配（比如用整数和字符串比较）。
错误示例：
sql
SELECT * FROM employees WHERE department = 100; -- department是字符串，100是整数解决：将整数转为字符串（用单引号）：
sql
SELECT * FROM employees WHERE department = '100';报错4：ERROR: null value in column "salary" violates not-null constraint
原因 ：salary列设置了NOT NULL约束，但插入了NULL值。
解决：
- 确保插入的
salary非空； - 若业务允许，修改约束（
ALTER TABLE employees ALTER COLUMN salary DROP NOT NULL）。
参考链接
- WHERE子句：www.postgresql.org/docs/17/que...
- ORDER BY子句：www.postgresql.org/docs/17/que...
- 聚合函数：www.postgresql.org/docs/17/fun...
- GROUP BY与HAVING：www.postgresql.org/docs/17/que...
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