数据库-CRUD

yttandb2026-02-22 9:17

CRUD

前言

这篇笔记是我对数据库CRUD操作的整理，针对零基础入门者 和需要复习巩固的同学 设计。不同于简单的语法罗列，本文对每一个操作的底层逻辑、语法细节、使用场景、避坑要点 都做了详尽拆解，且每个知识点都搭配可直接复制运行的示例。

示例统一基于 MySQL 环境，采用 emp（员工表）和 dept（部门表）作为演示表，先明确表结构和测试数据，后续所有示例均围绕这两张表展开，确保学习时的连贯性。

目录

  1. 前置准备：演示表结构与测试数据
  2. 什么是CRUD
  3. [C - 数据插入（INSERT）](#C - 数据插入（INSERT）)
    • [3.1 单行插入（基础用法）](#3.1 单行插入（基础用法）)
    • [3.2 批量插入（高效用法）](#3.2 批量插入（高效用法）)
    • [3.3 插入查询结果（进阶用法）](#3.3 插入查询结果（进阶用法）)
    • [3.4 INSERT避坑核心要点](#3.4 INSERT避坑核心要点)
  4. [R - 数据查询（SELECT）](#R - 数据查询（SELECT）)
    • [4.1 基础查询：字段与表的核心关联](#4.1 基础查询：字段与表的核心关联)
    • [4.2 条件查询：WHERE子句全解析](#4.2 条件查询：WHERE子句全解析)
    • [4.3 排序查询：ORDER BY的精准使用](#4.3 排序查询：ORDER BY的精准使用)
    • [4.4 限制结果：LIMIT分页与行限制](#4.4 限制结果：LIMIT分页与行限制)
    • [4.5 分组查询：GROUP BY与聚合函数](#4.5 分组查询：GROUP BY与聚合函数)
    • [4.6 分组过滤：HAVING与WHERE的区别](#4.6 分组过滤：HAVING与WHERE的区别)
    • [4.7 多表联查：JOIN的三种核心类型](#4.7 多表联查：JOIN的三种核心类型)
  5. [U - 数据修改（UPDATE）](#U - 数据修改（UPDATE）)
    • [5.1 单表修改（基础用法）](#5.1 单表修改（基础用法）)
    • [5.2 多字段同时修改](#5.2 多字段同时修改)
    • [5.3 结合WHERE的精准修改（核心）](#5.3 结合WHERE的精准修改（核心）)
    • [5.4 结合聚合函数的批量修改（进阶）](#5.4 结合聚合函数的批量修改（进阶）)
    • [5.5 UPDATE避坑核心要点](#5.5 UPDATE避坑核心要点)
  6. [D - 数据删除（DELETE）](#D - 数据删除（DELETE）)
    • [6.1 单条记录删除（基础用法）](#6.1 单条记录删除（基础用法）)
    • [6.2 批量记录删除](#6.2 批量记录删除)
    • [6.3 多表关联删除（进阶）](#6.3 多表关联删除（进阶）)
    • [6.4 DELETE与TRUNCATE的区别（关键）](#6.4 DELETE与TRUNCATE的区别（关键）)
    • [6.5 DELETE避坑核心要点](#6.5 DELETE避坑核心要点)
  7. CRUD综合实战案例
  8. 核心知识点速记表

前置准备：演示表结构与测试数据

在开始学习CRUD前，先创建演示表并插入测试数据，请先执行以下SQL，确保你的数据库中存在这两张表和对应数据，后续所有示例均依赖此环境。

1. 创建部门表（dept）

sql 复制代码 
-- 部门表：存储部门编号、部门名称、部门所在地
CREATE TABLE dept (
    dept_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '部门编号（主键，自增）',
    dept_name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '部门名称（非空）',
    location VARCHAR(100) COMMENT '部门所在地'
) COMMENT '部门表';

2. 创建员工表（emp）

sql 复制代码 
-- 员工表：存储员工编号、姓名、性别、薪资、入职日期、部门编号（外键关联部门表）
CREATE TABLE emp (
    emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '员工编号（主键，自增）',
    emp_name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '员工姓名（非空）',
    gender CHAR(1) DEFAULT '男' COMMENT '性别（默认男，可选男/女）',
    salary DECIMAL(10,2) NOT NULL COMMENT '薪资（保留2位小数）',
    hire_date DATE NOT NULL COMMENT '入职日期',
    dept_id INT COMMENT '部门编号（外键，关联dept表的dept_id）',
    -- 外键约束：员工的部门编号必须存在于部门表中
    FOREIGN KEY (dept_id) REFERENCES dept(dept_id) ON DELETE SET NULL
) COMMENT '员工表';

3. 插入测试数据

sql 复制代码 
-- 向部门表插入3条测试数据
INSERT INTO dept (dept_name, location) VALUES 
('研发部', '北京'),
('市场部', '上海'),
('人事部', '广州');

-- 向员工表插入6条测试数据
INSERT INTO emp (emp_name, gender, salary, hire_date, dept_id) VALUES 
('张三', '男', 8000.00, '2023-01-15', 1),
('李四', '女', 6500.00, '2023-03-20', 1),
('王五', '男', 7000.00, '2023-02-10', 2),
('赵六', '男', 9000.00, '2022-11-05', 2),
('孙七', '女', 5000.00, '2023-05-30', 3),
('周八', '男', 12000.00, '2021-09-01', NULL);  -- 周八暂未分配部门

什么是CRUD

CRUD是数据库操作的四大核心支柱，对应英文单词的首字母缩写，覆盖了数据从"创建"到"删除"的全生命周期，是所有数据库开发、数据分析的基础能力：

  • C（Create）：插入数据，向表中添加新的记录，是数据的"诞生"；
  • R（Read）：查询数据，从表中提取所需的记录，是使用频率最高的操作；
  • U（Update）：修改数据，更新表中已存在的记录，适配数据的"变化"；
  • D（Delete）：删除数据，移除表中不需要的记录，完成数据的"清理"。

这四大操作中，查询（Read） 是语法最灵活、功能最强大的部分，也是学习的重点；增、改、删则重点关注数据安全性，避免误操作。

C - 数据插入（INSERT）

核心定义

INSERT 语句用于向数据库表中添加新的记录，可以插入单行、多行，甚至将其他查询的结果插入到表中。

通用语法框架

sql 复制代码 
INSERT INTO 表名 (字段1, 字段2, ..., 字段n)
VALUES (值1, 值2, ..., 值n);

语法说明：

  1. 字段列表必须与值列表一一对应（数量相同、顺序相同、类型匹配）；
  2. 若字段设置了非空约束（NOT NULL），必须在插入时为其赋值；
  3. 若字段设置了自增（AUTO_INCREMENT） 、默认值（DEFAULT），可省略该字段，数据库会自动填充。

3.1 单行插入（基础用法）

适用场景：仅需添加一条记录，是最基础的插入方式。

示例1：指定所有字段插入（含自增字段）
sql 复制代码 
-- 向部门表插入一条记录，手动指定自增字段dept_id（需确保未被使用）
INSERT INTO dept (dept_id, dept_name, location)
VALUES (4, '财务部', '深圳');

执行结果：部门表新增一条"财务部"记录，dept_id为4。

示例2：省略自增字段插入（推荐）
sql 复制代码 
-- 自增字段dept_id由数据库自动生成，无需手动指定
INSERT INTO dept (dept_name, location)
VALUES (5, '运维部', '杭州');

执行结果：部门表新增"运维部"记录，dept_id自动为5（延续自增序列）。

示例3：使用默认值插入
sql 复制代码 
-- 员工表的gender字段有默认值'男'，插入时可省略
INSERT INTO emp (emp_name, salary, hire_date, dept_id)
VALUES ( '吴九', 7500.00, '2023-06-10', 4);

执行结果：吴九的gender字段自动填充为'男'。

3.2 批量插入（高效用法）

适用场景 ：需要添加多条记录，相比单行插入，批量插入仅需一次数据库请求，效率提升数倍。

语法
sql 复制代码 
INSERT INTO 表名 (字段1, 字段2, ...)
VALUES (值1, 值2, ...),
       (值3, 值4, ...),
       (值5, 值6, ...);
示例
sql 复制代码 
-- 向员工表批量插入3条记录
INSERT INTO emp (emp_name, gender, salary, hire_date, dept_id)
VALUES ( '郑十', '女', 6800.00, '2023-04-01', 5),
       ( '钱十一', '男', 9500.00, '2022-08-15', 1),
       ( '孙十二', '女', 8200.00, '2023-01-05', 2);

执行结果：员工表一次性新增3条记录，无需执行3次INSERT语句。

3.3 插入查询结果（进阶用法）

适用场景：将一张表的查询结果，直接插入到另一张表中（需确保两张表的字段类型匹配），常用于数据备份、数据迁移。

语法
sql 复制代码 
INSERT INTO 目标表名 (字段1, 字段2, ...)
SELECT 字段1, 字段2, ... FROM 源表名 WHERE 筛选条件;
示例
sql 复制代码 
-- 步骤1：创建员工备份表（结构与emp一致）
CREATE TABLE emp_backup LIKE emp;

-- 步骤2：将emp表中薪资大于8000的员工，插入到emp_backup中
INSERT INTO emp_backup (emp_name, gender, salary, hire_date, dept_id)
SELECT emp_name, gender, salary, hire_date, dept_id FROM emp WHERE salary > 8000;

执行结果：emp_backup表中会包含张三、赵六、周八、钱十一等薪资超8000的员工记录。

3.4 INSERT避坑核心要点

  1. 非空字段必须赋值：若插入时省略非空字段，数据库会直接报错；
  2. 外键约束要遵守：如向emp表插入dept_id=10的记录（部门表无此编号），会因外键约束失败；
  3. 自增字段不要重复赋值：手动指定自增字段值时，需确保未被占用，否则会主键冲突；
  4. 字段类型要匹配：如向DATE类型的hire_date字段插入'2023/01/01'（字符串格式错误），会插入失败。

R - 数据查询（SELECT）

核心定义

SELECT 语句用于从一个或多个表中查询并提取数据，是数据库中使用频率最高、语法最复杂的操作。通过组合不同的子句，可实现从"简单查询"到"复杂数据分析"的所有需求。

完整语法框架

sql 复制代码 
SELECT [DISTINCT] 字段1 [AS 别名1], 字段2 [AS 别名2], ...
FROM 表名1 [别名1]
[JOIN 表名2 [别名2] ON 联查条件]  -- 多表联查
[WHERE 行筛选条件]  -- 分组前筛选
[GROUP BY 分组字段1, 分组字段2, ...]  -- 分组
[HAVING 分组筛选条件]  -- 分组后筛选
[ORDER BY 排序字段1 [ASC/DESC], 排序字段2 [ASC/DESC], ...]  -- 排序
[LIMIT 偏移量, 行数];  -- 限制结果数

执行顺序（关键） ：FROM → JOIN → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT。

4.1 基础查询：字段与表的核心关联

适用场景：查询表中的基础字段数据，无需筛选、排序，是查询的入门用法。

示例1：查询所有字段（* 通配符）
sql 复制代码 
-- 查询部门表的所有字段、所有记录
SELECT * FROM dept;

注意 ：仅用于测试/临时查询，生产环境禁止使用 通配符，需明确指定字段（避免查询无用字段，提升效率）。

示例2：查询指定字段
sql 复制代码 
-- 查询员工表的姓名、薪资、入职日期
SELECT emp_name, salary, hire_date FROM emp;
示例3：使用别名（AS）简化结果
sql 复制代码 
-- 给字段起别名，让查询结果更易读（AS可省略）
SELECT emp_name AS 员工姓名, salary 薪资, hire_date 入职日期 FROM emp;
示例4：去重查询（DISTINCT）
sql 复制代码 
-- 查询员工表中所有的部门编号，去除重复值（查看有哪些部门有员工）
SELECT DISTINCT dept_id FROM emp;

执行结果：仅显示1、2、3、4、5、NULL，无重复值。

4.2 条件查询：WHERE子句全解析

适用场景 ：筛选出符合条件的记录，是查询的核心子句之一。WHERE 支持比较运算符 、逻辑运算符 、模糊查询 、范围查询等。

常用运算符汇总
类型 运算符 说明
比较运算符 =, !=/<> , >, <, >=, <= 等于、不等于、大于、小于等
逻辑运算符 AND, OR, NOT 且、或、非
模糊查询 LIKE 搭配%（任意字符）、_（单个字符）
范围查询 IN, BETWEEN ... AND ... 匹配列表、在指定范围内
空值查询 IS NULL, IS NOT NULL 字段为空、字段不为空
示例1：比较运算符查询
sql 复制代码 
-- 查询薪资大于8000的员工姓名和薪资
SELECT emp_name, salary FROM emp WHERE salary > 8000;
示例2：逻辑运算符查询
sql 复制代码 
-- 查询研发部（dept_id=1）且薪资大于7000的员工
SELECT emp_name, salary, dept_id FROM emp WHERE dept_id = 1 AND salary > 7000;

-- 查询研发部（dept_id=1）或市场部（dept_id=2）的员工
SELECT emp_name, dept_id FROM emp WHERE dept_id = 1 OR dept_id = 2;
示例3：模糊查询（LIKE）
sql 复制代码 
-- 查询姓名以"张"开头的员工（%匹配任意字符）
SELECT emp_name FROM emp WHERE emp_name LIKE '张%';

-- 查询姓名第二个字是"三"的员工（_匹配单个字符）
SELECT emp_name FROM emp WHERE emp_name LIKE '_三';
示例4：范围查询
sql 复制代码 
-- 方式1：IN - 查询部门编号为1、3、5的员工
SELECT emp_name, dept_id FROM emp WHERE dept_id IN (1, 3, 5);

-- 方式2：BETWEEN ... AND ... - 查询薪资在6000到9000之间的员工（包含边界）
SELECT emp_name, salary FROM emp WHERE salary BETWEEN 6000 AND 9000;
示例5：空值查询
sql 复制代码 
-- 查询未分配部门的员工（dept_id为NULL）
SELECT emp_name FROM emp WHERE dept_id IS NULL;

-- 查询已分配部门的员工
SELECT emp_name FROM emp WHERE dept_id IS NOT NULL;

注意 ：NULL不能用=判断，必须用IS NULL/IS NOT NULL。

4.3 排序查询：ORDER BY的精准使用

适用场景：将查询结果按指定字段排序，便于查看数据规律（如按薪资从高到低排名）。

语法
sql 复制代码 
ORDER BY 排序字段1 [ASC/DESC], 排序字段2 [ASC/DESC]
  • ASC：升序（默认，从小到大）；
  • DESC：降序（从大到小）；
  • 支持多字段排序：先按第一个字段排序，若第一个字段值相同，再按第二个字段排序。
示例1：单字段升序/降序
sql 复制代码 
-- 按薪资升序排序（默认ASC）
SELECT emp_name, salary FROM emp ORDER BY salary;

-- 按薪资降序排序
SELECT emp_name, salary FROM emp ORDER BY salary DESC;
示例2：多字段排序
sql 复制代码 
-- 先按部门编号升序，再按薪资降序排序
SELECT emp_name, dept_id, salary FROM emp ORDER BY dept_id ASC, salary DESC;

4.4 限制结果：LIMIT分页与行限制

适用场景 ：仅查询前N条记录，或实现分页功能（如网页的第1页、第2页数据），是开发中必备的用法。

语法
sql 复制代码 
-- 方式1：仅限制行数（取前n条）
LIMIT n;

-- 方式2：分页（从第offset条开始，取n条；offset从0开始）
LIMIT offset, n;
示例1：取前3条记录
sql 复制代码 
-- 查询薪资最高的前3名员工
SELECT emp_name, salary FROM emp ORDER BY salary DESC LIMIT 3;
示例2：分页查询（实战）
sql 复制代码 
-- 分页：第1页，每页5条（offset=0，取5条）
SELECT emp_name, salary FROM emp ORDER BY emp_id LIMIT 0, 5;

-- 分页：第2页，每页5条（offset=5，取5条）
SELECT emp_name, salary FROM emp ORDER BY emp_id LIMIT 5, 5;

4.5 分组查询：GROUP BY与聚合函数

适用场景 ：对数据进行分组统计 （如统计每个部门的员工人数、平均薪资），核心是聚合函数 +GROUP BY。

常用聚合函数
函数名 说明
COUNT(*) 统计分组内的记录数
SUM(字段) 计算分组内字段的总和
AVG(字段) 计算分组内字段的平均值
MAX(字段) 取分组内字段的最大值
MIN(字段) 取分组内字段的最小值
核心规则

GROUP BY 后接分组字段 ，SELECT 后只能出现：分组字段、聚合函数，不能出现其他普通字段。

示例1：基础分组统计
sql 复制代码 
-- 统计每个部门的员工人数
SELECT dept_id AS 部门编号, COUNT(*) AS 员工人数 
FROM emp 
GROUP BY dept_id;
示例2：多聚合函数分组统计
sql 复制代码 
-- 统计每个部门的员工人数、平均薪资、最高薪资
SELECT dept_id AS 部门编号, 
       COUNT(*) AS 员工人数, 
       AVG(salary) AS 平均薪资, 
       MAX(salary) AS 最高薪资 
FROM emp 
GROUP BY dept_id;
示例3：多字段分组（进阶）
sql 复制代码 
-- 统计每个部门、每个性别的员工人数（先按部门分组，再按性别分组）
SELECT dept_id AS 部门编号, 
       gender AS 性别, 
       COUNT(*) AS 员工人数 
FROM emp 
GROUP BY dept_id, gender;

4.6 分组过滤：HAVING与WHERE的区别

核心问题 ：WHERE 不能筛选聚合函数的结果，此时需要HAVING。

特性 WHERE HAVING
执行时机 分组前筛选 分组后筛选
筛选对象 单个行记录 分组后的结果集
聚合函数 不支持使用 支持使用
依赖关系 可独立使用 必须跟在GROUP BY后
示例1：仅用HAVING筛选分组结果
sql 复制代码 
-- 统计每个部门的平均薪资，筛选出平均薪资大于7500的部门
SELECT dept_id AS 部门编号, AVG(salary) AS 平均薪资 
FROM emp 
GROUP BY dept_id 
HAVING AVG(salary) > 7500;
示例2：WHERE + HAVING 组合使用（实战常用）
sql 复制代码 
-- 先筛选出入职日期在2022年及以后的员工，再按部门分组，最后筛选出员工人数大于2的部门
SELECT dept_id AS 部门编号, COUNT(*) AS 员工人数 
FROM emp 
WHERE hire_date >= '2022-01-01'  -- 分组前：筛选2022年及以后入职的员工
GROUP BY dept_id 
HAVING COUNT(*) > 2;  -- 分组后：筛选员工人数大于2的部门

4.7 多表联查：JOIN的三种核心类型

适用场景：数据分布在多张表中，需要关联查询（如查询员工姓名的同时，查询其所属部门名称）。

三种核心JOIN类型
  1. INNER JOIN（内连接） ：只返回两张表中匹配关联条件的记录；
  2. LEFT JOIN（左连接）：返回左表的所有记录，右表匹配的记录显示，不匹配则显示NULL；
  3. RIGHT JOIN（右连接）：返回右表的所有记录，左表匹配的记录显示，不匹配则显示NULL。
示例1：INNER JOIN（内连接）
sql 复制代码 
-- 查询员工姓名、薪资，以及所属部门名称（仅显示有部门的员工）
SELECT e.emp_name, e.salary, d.dept_name 
FROM emp e  -- 给emp表起别名e
INNER JOIN dept d  -- 给dept表起别名d
ON e.dept_id = d.dept_id;  -- 关联条件：员工的部门编号=部门的部门编号
示例2：LEFT JOIN（左连接）
sql 复制代码 
-- 查询所有员工的姓名，以及所属部门名称（包括未分配部门的员工）
SELECT e.emp_name, d.dept_name 
FROM emp e 
LEFT JOIN dept d 
ON e.dept_id = d.dept_id;

执行结果：周八的dept_name显示为NULL（因其dept_id为NULL）。

示例3：RIGHT JOIN（右连接）
sql 复制代码 
-- 查询所有部门的名称，以及部门下的员工姓名（包括无员工的部门）
SELECT d.dept_name, e.emp_name 
FROM emp e 
RIGHT JOIN dept d 
ON e.dept_id = d.dept_id;

U - 数据修改（UPDATE）

核心定义

UPDATE 语句用于修改表中已存在的记录，可以修改单条记录、多条记录，甚至结合查询结果批量修改。

通用语法框架

sql 复制代码 
UPDATE 表名 [别名]
SET 字段1 = 新值1, 字段2 = 新值2, ...
[WHERE 筛选条件]
[JOIN 表名2 ON 联查条件];  -- 多表关联修改

5.1 单表修改（基础用法）

适用场景：修改表中单个字段的数值。

示例
sql 复制代码 
-- 将孙七的薪资修改为5500
UPDATE emp 
SET salary = 5500 
WHERE emp_name = '孙七';

5.2 多字段同时修改

适用场景：需要同时更新一条记录的多个字段。

示例
sql 复制代码 
-- 将吴九的部门修改为研发部（dept_id=1），薪资修改为8000
UPDATE emp 
SET dept_id = 1, salary = 8000 
WHERE emp_name = '吴九';

5.3 结合WHERE的精准修改（核心）

这是UPDATE最关键的用法 ：若省略WHERE，会修改表中所有记录，造成不可挽回的损失！

示例1：按条件批量修改
sql 复制代码 
-- 给研发部（dept_id=1）的所有员工涨薪10%
UPDATE emp 
SET salary = salary * 1.1 
WHERE dept_id = 1;
示例2：结合多条件修改
sql 复制代码 
-- 给市场部（dept_id=2）入职时间在2023年及以后的员工，薪资增加500
UPDATE emp 
SET salary = salary + 500 
WHERE dept_id = 2 AND hire_date >= '2023-01-01';

5.4 结合聚合函数的批量修改（进阶）

适用场景：根据分组统计的结果，修改对应记录（需结合子查询）。

示例
sql 复制代码 
-- 将平均薪资最低的部门的所有员工，薪资增加300
-- 步骤1：查询平均薪资最低的部门编号
-- 步骤2：根据部门编号修改员工薪资
UPDATE emp 
SET salary = salary + 300 
WHERE dept_id = (
    SELECT dept_id FROM emp GROUP BY dept_id ORDER BY AVG(salary) LIMIT 1
);

5.5 UPDATE避坑核心要点

  1. 永远不要省略WHERE ：修改前先执行SELECT验证筛选条件，确认无误后再执行UPDATE；
  2. 使用事务保护 ：生产环境修改数据时，先执行BEGIN（开启事务），修改后验证数据，再执行COMMIT（提交事务），若出错则执行ROLLBACK（回滚）；
  3. 外键关联要注意：修改外键字段时，需确保新值存在于关联表中，否则会约束失败；
  4. 避免修改主键：主键是表的唯一标识，修改主键可能导致数据关联混乱，除非特殊需求，否则禁止修改。

D - 数据删除（DELETE）

核心定义

DELETE 语句用于从表中删除已存在的记录，可以删除单条、多条记录，也可以多表关联删除。

通用语法框架

sql 复制代码 
DELETE 表名1.*  -- 明确删除哪个表的记录（多表联删时必须指定）
FROM 表名1 [别名]
[JOIN 表名2 [别名] ON 联查条件]
[WHERE 筛选条件];

6.1 单条记录删除（基础用法）

适用场景：删除表中指定的一条记录。

示例
sql 复制代码 
-- 删除emp_backup表中姓名为"周八"的记录
DELETE FROM emp_backup 
WHERE emp_name = '周八';

6.2 批量记录删除

适用场景：删除符合条件的多条记录。

示例1：按简单条件删除
sql 复制代码 
-- 删除emp表中未分配部门的员工（dept_id IS NULL）
DELETE FROM emp 
WHERE dept_id IS NULL;
示例2：按复杂条件删除
sql 复制代码 
-- 删除薪资低于6000且入职时间在2023年5月以后的员工
DELETE FROM emp 
WHERE salary < 6000 AND hire_date > '2023-05-01';

6.3 多表关联删除（进阶）

适用场景：删除主表记录的同时，删除从表中关联的记录（或仅删除从表记录）。

示例1：删除部门的同时，删除该部门下的所有员工
sql 复制代码 
-- 关联dept和emp表，删除dept_id=5的部门，以及该部门下的所有员工
DELETE d.*, e.*
FROM dept d
JOIN emp e ON d.dept_id = e.dept_id
WHERE d.dept_id = 5;
示例2：仅删除某部门下的员工，保留部门
sql 复制代码 
-- 删除研发部（dept_id=1）下薪资低于7000的员工
DELETE e.*
FROM emp e
JOIN dept d ON e.dept_id = d.dept_id
WHERE d.dept_name = '研发部' AND e.salary < 7000;

6.4 DELETE与TRUNCATE的区别（关键）

很多同学会混淆这两个删除语句，核心区别如下，务必牢记：

特性 DELETE TRUNCATE
操作类型 DML（数据操作语言） DDL（数据定义语言）
可回滚 支持（开启事务时） 不支持（直接清空，无法回滚）
自增字段 自增序列保留（继续从上次值递增） 自增序列重置（从1开始）
触发触发器 会触发（如删除前的校验触发器） 不会触发
适用场景 精准删除部分记录 清空整张表（无筛选条件）
示例：TRUNCATE清空表
sql 复制代码 
-- 清空emp_backup表（谨慎使用！）
TRUNCATE TABLE emp_backup;

6.5 DELETE避坑核心要点

  1. 必加WHERE条件：和UPDATE一样，省略WHERE会删除表中所有记录；
  2. 先查后删：删除前用SELECT验证筛选条件，确认要删除的记录；
  3. 慎用TRUNCATE：TRUNCATE无法回滚，且会重置自增序列，生产环境需经审批后使用；
  4. 外键约束影响 ：若从表有记录关联主表，直接删除主表记录会失败（需先删从表关联记录，或设置外键为ON DELETE CASCADE（级联删除））。

CRUD综合实战案例

结合以上所有知识点，完成一个实战场景：针对员工管理系统，实现以下操作，综合运用CRUD。

实战需求

  1. 新增一个"技术支持部"，所在地为"成都"；
  2. 查询所有部门的名称和员工人数，按员工人数降序排序；
  3. 将"技术支持部"的所有员工（先插入2名）薪资设置为7000；
  4. 删除"人事部"（dept_id=3）下薪资低于5500的员工；
  5. 最终查询所有员工的姓名、薪资、部门名称，按部门名称升序排序。

分步实现SQL

sql 复制代码 
-- 1. 新增技术支持部
INSERT INTO dept (dept_name, location) VALUES ('技术支持部', '成都');

-- 2. 向技术支持部插入2名员工（假设新部门dept_id=6）
INSERT INTO emp (emp_name, gender, salary, hire_date, dept_id) VALUES 
('李十三', '男', 6000.00, '2023-07-01', 6),
('王十四', '女', 6500.00, '2023-07-10', 6);

-- 3. 查询所有部门的名称和员工人数，按员工人数降序排序
SELECT d.dept_name AS 部门名称, COUNT(e.emp_id) AS 员工人数 
FROM dept d
LEFT JOIN emp e ON d.dept_id = e.dept_id
GROUP BY d.dept_name
ORDER BY 员工人数 DESC;

-- 4. 将技术支持部的所有员工薪资设置为7000
UPDATE emp e
JOIN dept d ON e.dept_id = d.dept_id
SET e.salary = 7000
WHERE d.dept_name = '技术支持部';

-- 5. 删除人事部（dept_id=3）下薪资低于5500的员工
DELETE e.*
FROM emp e
WHERE e.dept_id = 3 AND e.salary < 5500;

-- 6. 最终查询所有员工的姓名、薪资、部门名称，按部门名称升序排序
SELECT e.emp_name AS 员工姓名, e.salary AS 薪资, d.dept_name AS 部门名称 
FROM emp e
LEFT JOIN dept d ON e.dept_id = d.dept_id
ORDER BY d.dept_name ASC;

核心知识点速记表

操作 核心关键字 最关键注意点 核心子句/函数
插入 INSERT 非空字段必赋值，字段与值一一对应 VALUES、批量插入用逗号分隔
查询 SELECT 执行顺序，WHERE与HAVING的区别 GROUP BY、JOIN、LIMIT
修改 UPDATE 永远不要省略WHERE，先查后改 SET、子查询
删除 DELETE 必加WHERE，区分DELETE与TRUNCATE JOIN、TRUNCATE（慎用）
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