化繁为简：Access 与 SQL 创新指南(第四篇)

化繁为简：Access 与 SQL 创新指南(第四篇)

第一章 化繁为简：Access 与 SQL 创新指南-生存的智慧------ 为什么是 Access？
第二章 化繁为简：Access 与 SQL 创新指南-生存的智慧------ 打破壁垒：Access 如何让普通人变身"开发者"
第三章 化繁为简：Access 与 SQL 创新指南-生存的智慧------ 查询，窗体和报表
第四章 化繁为简：Access 与 SQL 创新指南-生存的智慧------ SQL 编程核心

文章目录

• [化繁为简：Access 与 SQL 创新指南(第四篇)](#化繁为简：Access 与 SQL 创新指南(第四篇))
• [第四篇：SQL 编程核心](#第四篇：SQL 编程核心)
• • [4.1 Access 与 SQL](#4.1 Access 与 SQL)
  • [4.2 SQL 数据库管理工具介绍](#4.2 SQL 数据库管理工具介绍)
  • • [4.2.1 DBeaver 安装和配置](#4.2.1 DBeaver 安装和配置)
    • [4.2.2 使用 DBeaver 操作 Access](#4.2.2 使用 DBeaver 操作 Access)
  • [4.3 Access 中常见的 SQL 语句分类](#4.3 Access 中常见的 SQL 语句分类)
  • • [4.3.1 DQL：数据查询语言（Data Query Language）](#4.3.1 DQL：数据查询语言（Data Query Language）)
    • [4.3.2 DML：数据操作语言（Data Manipulation Language）](#4.3.2 DML：数据操作语言（Data Manipulation Language）)
    • [4.3.3 DDL：数据定义语言（Data Definition Language）](#4.3.3 DDL：数据定义语言（Data Definition Language）)
  • 结束语

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第四篇：SQL 编程核心

上几章中，我们学习了 Access 中表、查询、窗体和报表的创建与使用。这些对象似乎分别属于不同的功能模块：表负责存储数据，查询负责筛选数据，窗体负责输入和查看数据，报表负责输出和展示数据。

但如果再往深一点看，就会发现：这些功能几乎都离不开 SQL。

今天我们就在说一说这个古老的语言

为什么说他古老？，

SQL 的诞生 关系数据库理论，源于 上世纪 70年代，由英国计算机科学家 Edgar F. Codd 提出。Codd 在 IBM 工作期间发明了 关系模型（Relational Model），这是关系数据库管理系统（RDBMS）的理论基础。他提出了两种核心数学工具：关系代数（Relational Algebra）和关系演算（Relational Calculus），为 SQL 的设计提供了理论支撑。是不是很好奇，这个数据库语言视乎和 C++ 一样古老。

因为

• SQL 解决的 "管好数据、查好数据" 这个核心需求，从 70 年代到现在从没变过，是刚需；
• SQL 用起来简单，不用管底层细节，普通人也能上手，比其他方式更适配数据管理场景；
• 全行业都认 SQL 这个 "标准"，换语言成本太高，甚至新工具都要兼容它；
• SQL 一直在加新功能，能适配大数据、AI 这些新场景，不是一成不变的老古董。

可以说，SQL 是数据库系统中的"核心语言"，也是 Access 背后真正驱动数据操作的基础。无论是在设计查询时选择字段、设置条件，还是在生成报表时读取数据来源，甚至包括窗体中某些控件的数据绑定，本质上都和 SQL 有着密切关系。Access 虽然提供了图形化界面，使很多操作可以通过鼠标点击完成，但这些可视化操作的背后，最终仍然会被转换成 SQL 语句来执行。

因此，从这一篇开始，我们将把重点放到 SQL 与 Access 结构之间的关系 上，进一步理解数据库"为什么能工作"，以及 Access 是如何借助 SQL 把前面所学的表、查询、窗体和报表组织成一个完整应用的。

4.1 Access 与 SQL

使用access 你会发现很多时候，我们不需要自己手写代码，只要通过向导或者设计视图，就可以完成表、查询、窗体和报表的创建。和个 数据工程师使用 mysql，使用sql server 80%都是和sql 有关。这也是 Access 非常适合教学和中小型信息管理系统开发的重要原因。

但是，这种"容易上手"并不代表 Access 不需要 SQL。恰恰相反，Access 的很多功能，本质上都是 SQL 的可视化封装。

例如，当我们创建一个选择查询时，表面上只是从设计网格中勾选字段、填写条件；当我们创建一个参数查询时，看起来只是输入一句提示语；

当我们在查询中设置排序、分组和汇总时，也只是点击了几个按钮；甚至当窗体或报表绑定到某个查询时，本质上也仍然是在调用查询返回的数据结果。

而这些操作，最终都会对应到 SQL 语句中的相关结构：

创建选择查询，对应的是 SELECT

添加条件筛选，对应的是 WHERE

设置排序，对应的是 ORDER BY

设置分组与汇总，对应的是 GROUP BY

追加、更新、删除记录，对应的是 INSERT、UPDATE、DELETE

创建表，对应的是 CREATE TABLE

这也说明，Access 提供的是"看得见的操作界面"，而 SQL 提供的则是"真正执行任务的底层逻辑"。用户虽然不一定直接看到 SQL，但 SQL 实际上始终在后台发挥作用。

比如，之前我们创建查询 order_total 时，如果右键点击该查询并选择 SQL View，就会看到 Access 自动生成的 SQL 代码。这个过程其实就像打开了一扇窗，让我们第一次真正看到：原来设计视图中的每一步操作，背后都能对应成一条具体的 SQL 语句。也正是通过这种方式，我们能够更清楚地理解查询到底是如何工作的，数据又是如何被提取、连接、分组和汇总的。

你将看到如下代码 ，这些代码是自动生成

SELECT Customers.FirstName, Customers.LastName, Sum(Orders.Quantity) AS QuantityOfSum, Sum(Orders.TotalAmount) AS TotalAmountOfSum

FROM Products INNER JOIN (Customers INNER JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID) ON Products.ProductID = Orders.ProductID

GROUP BY Customers.FirstName, Customers.LastName;

因此，学习 Access 不能只停留在"会点按钮、会用向导"的层面。前几章中，我们更多接触的是 Access 的"表面操作"，也就是如何通过界面完成数据库对象的创建和使用；而从这一章开始，我们需要进一步看到这些操作背后的"SQL 逻辑"。只有理解了 SQL，才能真正明白数据库是如何组织数据、筛选数据、更新数据，并最终生成查询结果、窗体界面和报表输出的。

4.2 SQL 数据库管理工具介绍

SQL 数据库管理工具就是 可视化操作数据库的软件，核心作用是替代 / 辅助纯手写 SQL，降低操作难度；

之前我们使用 access 自带的数据库管理工具工具是 SQL Query ，但是它对初学者视乎并不友好。

如下所示，红色的线就是 写sql的区域。

我们可以使用dbeaver 开源软件来连接 access。

4.2.1 DBeaver 安装和配置

DBeaver 是一款开源的、多平台的数据库管理工具，支持SQL 开发、数据库管理、数据可视化等功能，适用于开发人员、数据库管理员（DBA）和数据分析师。

With DBeaver, you can manipulate your data as if working in a regular spreadsheet, create analytical reports from records across various data storages, and export information in the desired format. For advanced database users, DBeaver offers a powerful SQL editor, extensive administration features, tools for data and schema migration, database connection session monitoring, and much more.

它支持 几乎所有主流数据库，如 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、SQLite、MariaDB、IBM DB2、Sybase、Apache Hive、ClickHouse、MongoDB 。当然也包括 access 。

官网下载url：https://dbeaver.io/download/

帮助文档url： https://dbeaver.com/docs/

开源版本：DBeaver Community（免费）

商业版本：DBeaver PRO（付费，支持 NoSQL、云数据库、高级功能）

DBeaver 安装（windows）

1）下载 DBeaver Community （目前版本已经了 26）

2）运行安装程序 dbeaver-ce-x.x.x-win32.win32.x86_64.exe

3）选择安装路径，点击 Next

4）选择是否安装 JRE（默认选择）

5）点击 Install 进行安装

6）完成后，打开 DBeaver，开始使用

然后我们来配置 DBeaver

第一步 选择 菜单中的 Database ，并点击 New Database Connection

第二步 Select your database， 选择 MS access，并点击 Next

第三步 在 path 中选择 Access 的路径

如果配置过 username，和 password 需要填写，没有就为空，

第四步 点击 test Connection button ，测试并确认是否连接成功。

如果是第一次链接，dbeaver 会自动下载 access 驱动 （Ucanaccess ）

如果链接成功，会提示 Connected

第五步 点击 Finish 。

在 DBeaver 左侧的导航区域中，会显示当前 Access 数据库的对象结构。此时，我们可以展开相应的目录，查看数据库中已经创建好的 Tables 和 Views。如果前面已经在 Access 中创建过客户表、订单表、商品表，或者建立过查询对象，那么在这里通常都可以看到对应的内容。

4.2.2 使用 DBeaver 操作 Access

完成 DBeaver 的安装与连接配置之后，我们就可以借助它来进一步查看和管理 Access 数据库中的内容了。相比 Access 自带的 SQL 窗口，DBeaver 提供了更清晰的界面和更直观的操作方式，因此对于初学者来说，会更容易理解数据库中的结构，也更方便练习 SQL。

从学习角度来看，使用 DBeaver 操作 Access 有一个很大的优势，那就是它让我们更容易把"可视化操作"和"SQL 语句"对应起来。在 Access 中，很多时候我们只是点击按钮、选择字段、设置条件，而在 DBeaver 中，我们可以直接看到并编写 SQL。这种方式有助于我们逐步理解：数据库并不只是一个界面工具，它背后真正起作用的，是 SQL 这套逻辑。

具体如下

SELECT [Customers].[CustomerID] , [Customers].[FirstName], [Customers].[LastName],

FROM [Customers]

WHERE [Customers].[PhoneNumber] ='555-0101'

自带有 字段联想功能 ，如果要在原来字段的基础上email 字段，系统会自动显示，很方便 。

4.3 Access 中常见的 SQL 语句分类

在学习 Access SQL 时，如果只是一条一条地记忆 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE，虽然也能上手，但从整体上看，理解还不够系统。

更常见、更规范的方式，是按照 SQL 的功能来分类。通常来说，SQL 语句可以分为 DQL、DML、DDL、DCL，有时还会提到 TCL。

三类最常见、最基础的语句类型：DQL、DML 和 DDL。

其中，DQL 主要用于查询数据，重点在于"把数据找出来、筛出来、排好序、分好组"；

DML 主要用于操作数据，重点在于"向表中新增、修改和删除记录"；

DDL 主要用于定义数据库对象结构，重点在于"创建表、修改表结构以及删除表"。

如果用一个比较形象的方式来理解：

DQL 是"看数据"

DML 是"改数据"

DDL 是"定结构"

在 Access 的实际学习中，最常接触的主要是 DQL、DML 和 DDL。至于 DCL 和 TCL，在 Access 中相对较少单独使用，但了解它们的概念仍然很有必要。

4.3.1 DQL：数据查询语言（Data Query Language）

DQL 主要用于从数据库中查询数据，其中最典型、最常见的语句就是 SELECT。

SELECT 用于从一个或多个表中提取数据，也是我们在 Access 中最常用的 SQL 语句之一。

1. SELECT：基础查询

   SELECT 用于从一个或多个表中提取数据。

   例如：SELECT * FROM Customers;

   这条语句的含义是：从 Customers 表中选出所有字段和所有记录。

   notes： 但是请不要写成 "select * from"

   如果想显示全部的字段，那就每个字段都写一遍，如果一张表有50个字段，那就写 50个字段，而不是直接写 select *.因为如果写 select * from ，有新的字段加入或者减少，都有可能导致软件错误。

2. WHERE：条件筛选

WHERE 用于设置查询条件，只返回满足条件的记录。

SELECT CustomerID, FirstName, LastName

FROM Customers

WHERE CustomerID = 1;

这表示只查询 CustomerID 等于 1 的客户记录。

也可以用于文本条件：

SELECT FirstName, LastName, PhoneNumber

FROM Customers

WHERE PhoneNumber = '555-0101';

3. ORDER BY：排序
   ORDER BY 用于对查询结果进行排序。
   SELECT CustomerID, FirstName, LastName
   FROM Customers
   ORDER BY LastName ASC;

这表示按照姓氏升序排列。

如果想按编号降序排列，可以写成：

SELECT CustomerID, FirstName, LastName

FROM Customers

ORDER BY CustomerID DESC;

4. GROUP BY：分组与汇总

GROUP BY 用于将具有相同值的记录归为一组，通常会和聚合函数一起使用，例如 SUM()、COUNT()、AVG()、MAX()、MIN()。

SELECT CustomerID, SUM(TotalAmount) AS TotalSales

FROM Orders

GROUP BY CustomerID;

这表示按照客户编号分组，并统计每位客户的总消费金额。

如果要统计每位客户的订单数量，也可以写成：

SELECT CustomerID, COUNT(OrderID) AS OrderCount

FROM Orders

GROUP BY CustomerID;

这表示统计每位客户对应的订单数。

5. HAVING：分组后的条件筛选

当使用 GROUP BY 后，如果还需要对分组结果进一步筛选，就要使用 HAVING。

SELECT CustomerID, SUM(TotalAmount) AS TotalSales

FROM Orders

GROUP BY CustomerID

HAVING SUM(TotalAmount) > 10;

这表示只显示总消费金额大于 1000 的客户。

6. INNER JOIN：内连接

INNER JOIN 用于连接两个有关系的表，并只返回两个表中匹配成功的记录。

SELECT Customers.FirstName, Customers.LastName, Orders.OrderID

FROM Customers

INNER JOIN Orders

ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;

这表示将 Customers 表和 Orders 表按 CustomerID 进行连接，并只显示有订单记录的客户。

7. LEFT JOIN：左连接

LEFT JOIN 用于返回左表中的所有记录，以及右表中匹配的记录。如果右表没有匹配项，也会显示左表数据，只是右表字段为空。

SELECT Customers.FirstName, Customers.LastName, Orders.OrderID

FROM Customers

LEFT JOIN Orders

ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;

这表示显示所有客户，不管他们是否有订单。如果某个客户没有订单，那么 OrderID 会显示为空。

这类查询在实际工作中非常常见，因为它可以帮助我们找出"没有对应数据"的对象，例如"没有订单的客户"或"没有分配商品的订单"。

8. 常用日期函数

在 Access SQL 中，日期相关函数也非常常用，尤其是在筛选订单日期、统计月份数据、计算时间差时。

（1）Year() / Month() / Day()：提取日期中的年、月、日,返回当前系统日期和时间,返回当前系统日期

SELECT OrderID, Year(OrderDate),now(),date() AS OrderYear

FROM Orders;

SELECT OrderID, Month(OrderDate) AS OrderMonth

FROM Orders;

（2）DateAdd()：对日期加减时间

SELECT OrderID, DateAdd('d', 7, OrderDate) AS NewDate

FROM Orders;

这表示在原订单日期基础上加 7 天。

（3）DateDiff()：计算两个日期之间的差值

SELECT OrderID, DateDiff('d', OrderDate, Date()) AS DaysPassed

FROM Orders;

这表示计算订单日期距离今天已经过去了多少天。

在 Access 中，如果直接写固定日期，一般使用 # 包住日期值，例如：

SELECT [OrderID], [CustomerID], [ProductID], [OrderDate], [Quantity], [TotalAmount], [Status] FROM Orders o

WHERE o.OrderDate >= #2025-03-06#;

这表示查询 2025 年 3 月 6 日及之后的订单记录。

因此，从实际使用角度来看，DQL 不只是简单的 SELECT，而是一个完整的查询体系，通常会结合条件、排序、分组、连接以及日期函数来一起使用。

4.3.2 DML：数据操作语言（Data Manipulation Language）

DML 主要用于对表中的数据进行操作，也就是对记录进行新增、修改和删除。

在 Access 中，最常见的 DML 语句包括：INSERT、UPDATE 和 DELETE。

1. INSERT：追加数据

INSERT INTO 用于向表中添加新记录。

INSERT INTO [Customers]

( [LastName],[FirstName], [Email], [PhoneNumber], [Address], [JoinDate])

VALUES

(

'Li', 'Ming',

'm.li@demo.com',

'86-13987654321',

'50 North Chang an Avenue, Beijing, China',

#2025-03-05#

);

这条语句会向 Customers 表中新增一条客户记录。

2. UPDATE：更新数据

UPDATE 用于修改已有记录中的字段内容。

UPDATE Customers

SET PhoneNumber = '86-13419232329'

WHERE CustomerID = 4;

这表示将客户编号为 1 的电话号码更新为新的值。

3. DELETE：删除数据

DELETE 用于删除表中的记录。

DELETE FROM Customers

WHERE CustomerID = 4;

这表示删除客户编号为 4 的记录。

因此，可以把 DML 理解为"直接操作表中数据内容"的语句集合。

如果说 SELECT 是"查看数据"，那么 INSERT、UPDATE 和 DELETE 就是"改变数据"。

4.3.3 DDL：数据定义语言（Data Definition Language）

DDL 主要用于定义和管理数据库对象的结构，例如创建表、修改表、删除表等。

它操作的重点不是"表中的数据"，而是"表本身的结构"。

在 Access 中，最常见的 DDL 语句包括：CREATE TABLE、ALTER TABLE 和 DROP TABLE。

1. CREATE TABLE：创建表

CREATE TABLE 用于创建新表。

CREATE TABLE [Stores] (

StoreID\] AUTOINCREMENT PRIMARY KEY, \[StoreName\] TEXT, \[City\] TEXT, \[Address\] TEXT, \[PhoneNumber\] TEXT, \[ManagerName\] TEXT, \[OpenDate\] DATETIME, \[IsActive\] bit ); 这条语句创建了一个 Products 表，并定义了字段类型。 2. ALTER TABLE：修改表结构 ALTER TABLE 用于修改已有表的结构，例如添加新字段。 ALTER TABLE Products ADD COLUMN Stock INTEGER; 这表示在 Products 表中新增一个名为 Stock 的字段，字段类型为 INTEGER。 3. DROP TABLE：删除表 DROP TABLE 用于删除整张表。 drop table stores 这表示将 Products 表从数据库中删除。 因此，DDL 更关注数据库对象本身的创建与结构定义。 如果把数据库比作一栋房子，那么 DDL 做的事情就是"搭建房间、修改结构、拆除房间"，而不是搬动房间里的具体物品。 ### 结束语 这里引用中国的一句古话 ""千里之行，始于足下" 意思是走千里远的路程，都是从迈开脚下第一步开始的。任何伟大事业或目标的成功，都必须由小到大、由少到多，脚踏实地地通过积累和实干才能完成。不论理想多远大，都需要从小事做起，扎实迈出第一步。 Access 与 SQL 的学习也是如此。看似复杂的数据库与编程世界，往往正是从一张表、一次查询、一条语句开始。真正的成长，不在于一下子掌握多少技巧，而在于是否愿意从基础出发，把工具变成能力，把知识变成方法。愿读者在由浅入深的学习中，逐步建立起自己的数据思维与开发意识，让技术不再高高在上，而真正成为解决实际问题的力量。