MySQL易忘知识点梳理

第一章 查询语句

为方便本章节讲解，先建表并插入测试数据。

-- 创建员工表
CREATE TABLE employee (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(20),
  dept VARCHAR(20),  -- 部门
  salary INT,       -- 薪资
  hire_date DATE    -- 入职日期
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO employee (name, dept, salary, hire_date) VALUES
('张三', '技术部', 8000, '2022-01-10'),
('李四', '技术部', 9000, '2021-05-20'),
('王五', '市场部', 6000, '2023-02-15'),
('赵六', '市场部', 7000, '2022-08-01'),
('钱七', '人事部', 5000, '2023-03-12'),
('孙八', '技术部', 10000, '2020-11-30'),
('周九', '人事部', 5500, '2022-07-18');

第一节 条件(where)

一、基础认知

1. 作用

WHERE 用于筛选原始数据表中的行数据，从整张表里过滤出符合条件的数据，是 SQL 最核心的条件筛选子句。

2. 执行顺序（固定不变）

FROM 指定数据表 → WHERE 先行过滤数据 → GROUP BY 分组 → 聚合统计 → HAVING 过滤分组结果 → ORDER BY 排序 → LIMIT 限制行数

3. 核心区分

• WHERE ：过滤分组前原始数据，越早过滤查询效率越高
• HAVING ：过滤分组后聚合统计结果

4. 标准语法

SELECT 字段列表
FROM 表名
WHERE 筛选条件;

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二、WHERE 全部可用筛选条件

1. 基础比较运算符

运算符	作用
=	等于
!= / <>	不等于
>	大于
<	小于
>=	大于等于
<=	小于等于

示例

SELECT * FROM employee WHERE salary = 8000;
SELECT * FROM employee WHERE salary > 7000;
SELECT * FROM employee WHERE dept != '人事部';

2. 逻辑运算符（多条件组合）

• AND：并且，所有条件同时满足
• OR：或者，满足任意一个条件即可
• NOT：取反，不符合该条件

优先级：NOT > AND > OR，复杂条件建议用()区分

-- 技术部 且 工资大于8000
SELECT * FROM employee WHERE dept='技术部' AND salary>8000;
-- 技术部 或 市场部
SELECT * FROM employee WHERE dept='技术部' OR dept='市场部';
-- 排除人事部
SELECT * FROM employee WHERE NOT dept='人事部';

3. 区间范围查询 BETWEEN AND

语法：字段 BETWEEN 最小值 AND 最大值包含边界两个数值

-- 工资6000~9000（包含6000、9000）
SELECT * FROM employee WHERE salary BETWEEN 6000 AND 9000;

4. 枚举匹配 IN / NOT IN

用于匹配多个固定值 ，简化多个OR写法

-- 匹配指定多个部门
SELECT * FROM employee WHERE dept IN ('技术部','市场部');
-- 排除指定部门
SELECT * FROM employee WHERE dept NOT IN ('人事部');

5. 空值判断

严禁使用 = NULL 判断空值

• IS NULL：判断字段为空

• IS NOT NULL：判断字段不为空

  SELECT * FROM employee WHERE salary IS NULL;
  SELECT * FROM employee WHERE hire_date IS NOT NULL;

6. 模糊查询 LIKE

用于文本模糊匹配，搭配两个通配符

• %：匹配任意长度任意字符

• _：仅匹配单个字符

  -- 以孙开头
  WHERE name LIKE '孙%';
  -- 末尾为八
  WHERE name LIKE '%八';
  -- 名字包含三
  WHERE name LIKE '%三%';
  -- 第二个字为九
  WHERE name LIKE '_九';

7. 日期时间条件

直接用日期字符串对比，也可搭配日期函数

WHERE hire_date >= '2022-01-01';
WHERE hire_date BETWEEN '2021-01-01' AND '2023-12-31';
WHERE YEAR(hire_date) = 2022;

8. 子查询对比 ANY / ALL

专门用来字段和子查询一组结果做对比

核心含义

• ANY：满足子查询结果里任意一个条件即成立
• ALL：必须满足子查询结果里全部条件才成立
• SOME 和 ANY 用法完全一致

等价替换（好记好用）

1. = ANY(子查询) 等价 IN(子查询)
2. <> ALL(子查询) 等价 NOT IN(子查询)
3. > ANY(子查询) 大于集合最小值
4. < ANY(子查询) 小于集合最大值
5. > ALL(子查询) 大于集合最大值
6. < ALL(子查询) 小于集合最小值

实战示例

-- 工资大于市场部任意员工工资
SELECT * FROM employee WHERE salary > ANY(SELECT salary FROM employee WHERE dept='市场部');

-- 工资大于所有技术部员工工资
SELECT * FROM employee WHERE salary > ALL(SELECT salary FROM employee WHERE dept='技术部');

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三、WHERE 绝对禁止使用的规则（高频易错）

1. WHERE 中不能写聚合函数 聚合统计条件只能写在HAVING中❌ 错误：WHERE COUNT(*)>2
2. WHERE 不能使用字段别名 别名是查询后生成，WHERE 执行更早无法识别❌ 错误：SELECT salary 工资 FROM employee WHERE 工资>7000✅ 正确：SELECT salary 工资 FROM employee WHERE salary>7000
3. 字符串、日期类型数据必须加单引号，数字无需引号
4. 空值只能用 IS NULL，不能用 = NULL
5. ANY/ALL 必须搭配子查询使用，不能直接写固定数值

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四、完整综合实战语句

整合所有前期知识点：WHERE 过滤 + 分组 + 聚合 + HAVING + 排序 + 限制行数

SELECT dept 部门,COUNT(*) 人数,AVG(salary) 平均薪资
FROM employee
-- WHERE 提前过滤原始数据
WHERE salary >= 5000 AND hire_date > '2021-01-01'
GROUP BY dept
-- HAVING 过滤分组统计结果
HAVING AVG(salary) > 6000
ORDER BY 平均薪资 DESC
LIMIT 0,3;

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五、极简总结

1. WHERE 核心：筛选原始行数据，优先过滤，提升查询性能
2. 常用条件全覆盖：比较符、逻辑符、区间、枚举、空值、模糊、日期、ANY/ALL 子查询对比
3. 硬性禁忌：不用聚合函数、不用字段别名、空值专用判断语法
4. 区分边界：行筛选用WHERE，组筛选用HAVING

第二节 分组聚合

一、核心语法

1.语法

SELECT 
  分组字段,  -- 必须写在 GROUP BY 里
  聚合函数(字段)  -- 对每组数据做统计
FROM 表名
WHERE 条件  -- 分组前过滤数据（先筛选，再分组）
GROUP BY 分组字段  -- 核心：按哪个/哪些字段分组
HAVING 聚合条件;  -- 分组后过滤（筛选分组结果）

2.常用聚合函数（分组后必用）

函数	作用
COUNT()	统计行数 / 非空值数量
SUM()	求和
AVG()	求平均值
MAX()	取最大值
MIN()	取最小值

二、示例

1.统计每个部门人数

SELECT 
  dept AS 部门,        -- 分组字段
  COUNT(*) AS 员工数   -- 聚合函数：统计每组行数
FROM employee
GROUP BY dept;  -- 按部门分组

2.查询结果

部门	员工数
技术部	3
市场部	2
人事部	2

三、注意事项

1.聚合函数的使用位置限制

聚合函数（如COUNT()、SUM()、AVG()、MAX()、MIN()）只能出现在：

• SELECT 查询的列（要统计的字段）
• ORDER BY 子句（对聚合结果排序）
• HAVING 子句（对分组后的聚合结果过滤）

不能出现在：

• WHERE 子句：WHERE是在分组前过滤原始数据，此时聚合结果还没计算出来
• GROUP BY 子句：GROUP BY是用来指定分组字段，不能直接写聚合函数

举个反例（错误写法）：

-- 错误：WHERE 中不能用聚合函数 COUNT()
SELECT dept, COUNT(*) 
FROM employee 
WHERE COUNT(*) > 2 
GROUP BY dept;

正确写法（用HAVING）：

SELECT dept, COUNT(*) 
FROM employee 
GROUP BY dept 
HAVING COUNT(*) > 2;

2.聚合函数对NULL的处理规则

• COUNT(*)：会统计所有行数 ，包含列值为NULL的行
• 其他聚合函数（COUNT(列名)、SUM()、AVG()、MAX()、MIN()）：会忽略列值为 NULL 的行，不参与统计

举个例子：假设表score有字段math，数据为[80, 90, NULL, 70]

• COUNT(*) → 结果为4（统计所有行）
• COUNT(math) → 结果为3（忽略 NULL）
• AVG(math) → 计算(80+90+70)/3 = 80（不把 NULL 算入）

第三节 排序(order by)

一、核心语法与规则

1. 基础语法说明

SELECT 字段列表
FROM 表名
ORDER BY 排序字段1 [排序规则], 排序字段2 [排序规则];

• ASC：升序排序（从小到大），默认规则，可省略不写
• DESC：降序排序（从大到小），必须显式指定

2. 完整语法位置（必须遵守顺序）

ORDER BY 子句在查询中必须写在最后，完整执行顺序：

SELECT 字段列表
FROM 表名
[WHERE 条件]
[GROUP BY 分组字段]
[HAVING 分组后条件]
ORDER BY 排序字段 [ASC/DESC];  -- 排序子句，永远在最后

二、实战示例（用之前的员工表）

还是用我们之前的 employee 表来演示。

示例 1：单字段排序（按薪资升序 / 降序）

-- 按薪资升序（默认ASC，从小到大）
SELECT name, dept, salary
FROM employee
ORDER BY salary;  -- 等价于 ORDER BY salary ASC;

-- 按薪资降序（从大到小）
SELECT name, dept, salary
FROM employee
ORDER BY salary DESC;

示例 2：多字段排序（先按部门，再按薪资降序）

多字段排序的逻辑：先按第一个字段排序，当第一个字段值相同时，再按第二个字段排序。

-- 先按部门升序，同部门内再按薪资降序
SELECT dept, name, salary
FROM employee
ORDER BY dept ASC, salary DESC;

执行效果：

1. 先按部门排序（人事部、市场部、技术部）
2. 每个部门内部，薪资高的排在前面

三、排序的关键规则与注意事项

1. 排序对 NULL 值的处理

不同数据库对 NULL 的排序规则略有差异，MySQL 的规则是：

• 升序（ASC）：NULL 值会排在最前面（相当于比所有值都小）
• 降序（DESC）：NULL 值会排在最后面（相当于比所有值都小）

举个例子：如果有薪资为 NULL 的员工

SELECT name, salary FROM employee ORDER BY salary;

结果中，薪资为 NULL 的行会排在最前面，后面再按实际薪资升序排列。

2. ORDER BY 中可以用的内容

✅ 可以使用：

• 表中的字段名
• 聚合函数（如 SUM(salary)）
• 字段别名（如 部门总薪资）

❌ 不可以使用：

• 子查询、复杂表达式中未在 SELECT 中出现的字段（部分场景除外，不推荐）

3. 常见错误写法

-- 错误：ORDER BY 写在了 GROUP BY 前面，违反语法顺序
SELECT dept, SUM(salary)
FROM employee
ORDER BY SUM(salary) DESC
GROUP BY dept;

-- 错误：用 WHERE 过滤聚合结果，和排序无关但属于高频错误
SELECT dept, SUM(salary)
FROM employee
WHERE SUM(salary) > 15000  -- 聚合过滤必须用 HAVING
GROUP BY dept
ORDER BY SUM(salary) DESC;

第四节 LIMIT

LIMIT 关键字的本质: LIMIT 的核心本义是「限制、限定」 ，它的作用是限制 SQL 查询结果的返回行数，而非专门为分页设计，分页只是它最常用的应用场景。

一、基础语法

-- 语法1：双参数（限制返回指定区间的N条）
SELECT 字段列表
FROM 表名
[WHERE 条件]
[GROUP BY 分组字段]
[HAVING 分组后条件]
[ORDER BY 排序字段]
LIMIT M, N;

-- 语法2：单参数（限制返回前N条,这个仅仅是特例，不建议记忆）
SELECT 字段列表
FROM 表名
[WHERE 条件]
[GROUP BY 分组字段]
[HAVING 分组后条件]
[ORDER BY 排序字段]
LIMIT N;

• N：本次查询要返回的数据条数
• M：偏移量（跳过前面 M 条数据，从 0 开始计数）
• 执行顺序：WHERE → GROUP BY → HAVING → ORDER BY → LIMIT（LIMIT 永远在最后）

二、两种语法的逻辑与示例

1. 双参数 LIMIT M, N

逻辑 ：限制只返回跳过 M 条之后的 N 条，是分页场景的核心用法。

• 分页对应公式：如果每页显示pageSize条，当前是第pageNo页（页码从 1 开始）
  • 偏移量 M = (pageNo - 1) * pageSize
  • 返回条数 N = pageSize

示例 1：标准分页（每页 2 条，第 2 页）

-- 第2页 → M=(2-1)*2=2，N=2
SELECT name, dept, salary
FROM employee
ORDER BY id  -- 必须排序，保证数据顺序稳定
LIMIT 2, 2;

返回结果：

name	dept	salary
赵六	市场部	7000
钱七	人事部	5000

2. 单参数 LIMIT N

逻辑 ：限制只返回结果集中最前面的 N 条，和分页无关，只是单纯限制行数。

-- 取薪资最高的3名员工（非分页场景）
SELECT name, dept, salary
FROM employee
ORDER BY salary DESC
LIMIT 3;

返回结果：

name	dept	salary
孙八	技术部	10000
李四	技术部	9000
张三	技术部	8000

三、分页场景的关键注意事项

1. 分页必须搭配ORDER BY

MySQL 默认数据存储顺序不确定，不加排序会导致：

• 同一页两次查询结果不同

• 翻页时出现重复 / 漏数据✅ 推荐：用主键 / 唯一索引排序，保证顺序稳定

  SELECT * FROM employee ORDER BY id LIMIT 10, 10;

2. 大偏移量性能问题与优化

当偏移量很大时（如LIMIT 100000, 10），MySQL 会扫描前 100010 条数据再丢弃前 100000 条，性能极差。

优化方案：

• 方案 1（推荐）：游标分页（基于主键）

  -- 假设上一页最后一条id为100000，直接从该id后取10条
  SELECT * FROM employee 
  WHERE id > 100000
  ORDER BY id 
  LIMIT 10;

• 方案 2：覆盖索引优化

  SELECT e.* 
  FROM employee e
  INNER JOIN (
      SELECT id FROM employee ORDER BY id LIMIT 100000, 10
  ) t ON e.id = t.id;

3. 分页总条数计算

前端分页需要总数据量来计算总页数，用COUNT(*)查询总数：

-- 1. 查询总条数
SELECT COUNT(*) AS total FROM employee WHERE hire_date >= '2022-01-01';

-- 2. 计算总页数：总页数 = CEIL(总条数 / 每页条数)
-- 例：总条数7，每页2条 → 总页数=4

-- 3. 执行分页查询
SELECT * FROM employee WHERE hire_date >= '2022-01-01' ORDER BY id LIMIT 0, 2;

4. NULL 值对排序分页的影响

MySQL 中NULL值排序规则：

• 升序（ASC）：NULL排在最前面
• 降序（DESC）：NULL排在最后面分页时需注意NULL值对结果顺序的影响。

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四、LIMIT 与聚合函数的配合规则

结合之前聚合函数的知识点，补充 LIMIT 的使用限制：

• 聚合函数不能出现在WHERE/GROUP BY中，但可以在ORDER BY/HAVING中，再配合 LIMIT
• 除COUNT(*)外，其他聚合函数（含COUNT(列名)）会忽略NULL值，不影响 LIMIT 的行数限制

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五、核心总结

1. 本质定位 ：LIMIT是限制结果行数的子句，分页是其高频应用场景，而非本身就是分页
2. 语法逻辑 ：
   • LIMIT N：取前 N 条
   • LIMIT M, N：跳过 M 条，取 N 条（分页公式：M=(pageNo-1)*pageSize）
3. 分页关键 ：必须加ORDER BY保证顺序稳定，大偏移量用游标分页优化
4. 执行顺序 ：WHERE → GROUP BY → HAVING → ORDER BY → LIMIT

第五节 总结

一、完整固定书写顺序（顺序绝对不能乱）

SELECT 字段列表
FROM 表名
[WHERE 行数据过滤条件]
[GROUP BY 分组字段]
[HAVING 分组后聚合条件]
[ORDER BY 排序字段]
[LIMIT 偏移量, 条数];

二、执行顺序（底层真实执行顺序）

1. FROM 确定查询哪张表
2. WHERE 过滤原始数据（先删不需要的数据）
3. GROUP BY 进行数据分组
4. 聚合函数 统计计算（sum count avg max min）
5. HAVING 过滤分组之后的统计结果
6. SELECT 确定最终显示哪些字段、起别名
7. ORDER BY 对结果排序
8. LIMIT 限制最终返回数据行数

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三、每一句关键字作用 + 用法

1. SELECT 查什么

• 查询字段、常量、聚合函数
• 支持 AS 起别名，AS 可省略
• 别名只能在 ORDER BY、HAVING 使用
• 不能在 WHERE 使用别名

2. FROM 从哪查

• 指定数据表
• 表也可以用 AS 起别名
• 子查询当表使用必须起别名

3. WHERE 行条件过滤（重点最全）

作用：分组之前筛选原始数据支持所有条件：

1. 比较运算符：= != > < >= <=
2. 逻辑运算符：AND 并且、OR 或者、NOT 取反
3. 区间：BETWEEN 值1 AND 值2（包含两端）
4. 多选匹配：IN() 、NOT IN()
5. 空值判断：IS NULL 、IS NOT NULL
6. 模糊查询：LIKE % _
7. 子查询对比：ANY 任意满足、ALL 全部满足

WHERE 三大禁令

1. 不能写聚合函数
2. 不能使用字段别名
3. NULL 不能用 = 判断

4. GROUP BY 分组

• 按照指定字段进行分组
• SELECT 后只能写：分组字段 + 聚合函数

5. HAVING 分组后过滤

• 只过滤聚合统计结果
• 专门用来放聚合函数条件
• 可以使用字段别名
• 和 WHERE 区别：
  • WHERE：分组前过滤行
  • HAVING：分组后过滤组

6. ORDER BY 排序

• ASC 升序（默认可省）
• DESC 降序
• 支持多字段排序
• 支持别名、聚合函数排序
• 分页必须搭配 ORDER BY 保证数据不乱

7. LIMIT 限制行数

• 本意：限制查询结果条数，分页只是常用场景
• 格式 1：LIMIT N 取前 N 条
• 格式 2：LIMIT 起始下标, 条数
• 分页公式：(页码-1)*每页条数
• 永远写在整条 SQL最后

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四、最全语法精简口诀

先查表，再筛行 分完组，算聚合 组后筛，定字段 排好序，限条数

行过滤用 WHERE，组过滤用 HAVING 别名查询之后出，WHERE 里面不能用 聚合函数放后面，HAVING 里做判断 排序写完加限制，LIMIT 放最末尾

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五、一条完整版万能模板

-- 万能标准查询模板
SELECT 字段1,字段2,聚合函数(字段) AS 别名
FROM 表名
WHERE 普通查询条件
GROUP BY 分组字段
HAVING 聚合函数条件
ORDER BY 排序字段 DESC
LIMIT 0,10;

第六节 关键字as(了解)

一、单词本意

as 本意：作为、当作、起名为 作用：给字段、表、查询结果起别名，简化书写、美化展示、方便调用。

二、整体规则

1. AS 可以省略不写，空格直接代替
2. 别名建议尽量不用中文，如需中文加反引号 `````
3. 别名只在当前这条 SQL 内生效，数据库表里不会改变原名
4. 别名不能在 WHERE 里直接使用 ，可以在 GROUP BY / HAVING / ORDER BY 使用

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三、三大常用用法（由浅到深）

用法 1：给查询字段起别名（最常用）

语法

字段名 AS 别名

AS 可省略

字段名 别名

示例

-- 原名太长，起简短别名
SELECT name AS 姓名, salary AS 工资 FROM employee;

-- 省略 AS 写法（日常最常用）
SELECT name 姓名, salary 工资 FROM employee;

-- 聚合函数起别名
SELECT dept 部门, COUNT(*) 人数, SUM(salary) 总薪资
FROM employee
GROUP BY dept;

好处

• 查询结果表头好看

• 后面排序、分组直接用别名，不用重复写长表达式

  -- 直接用别名排序
  SELECT name, salary 工资 FROM employee ORDER BY 工资 DESC;

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用法 2：给数据表起别名（多表联查必备）

语法

表名 AS 表别名

同样可省略 AS

示例

-- 简写表名，简化SQL
SELECT e.name, e.salary
FROM employee AS e;

-- 省略 AS
SELECT e.name, e.salary
FROM employee e;

多表联查必用

SELECT e.name, d.dept_name
FROM employee e
JOIN dept d ON e.dept_id = d.id;

好处：SQL 更简短，结构清晰。

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用法 3：给子查询结果集起别名（派生表必须加 AS）

重点硬性规则： MySQL 里 临时查询结果当作表使用时，必须用 AS 起别名，缺一不可

错误写法

SELECT * FROM (SELECT name,salary FROM employee);
-- 报错：每个派生表必须有自己的别名

正确写法

SELECT * FROM (
    SELECT name,salary FROM employee
) AS temp; -- temp 就是临时结果集别名

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四、AS 使用禁区 & 易错点

1. WHERE 不能使用字段别名

-- 错误
SELECT salary 工资 FROM employee WHERE 工资 > 7000;

-- 正确：只能用原字段名
SELECT salary 工资 FROM employee WHERE salary > 7000;

原因：WHERE 执行早于别名生成

2. HAVING / ORDER BY 可以用别名

SELECT dept 部门, AVG(salary) 平均工资
FROM employee
GROUP BY dept
HAVING 平均工资 > 6000  -- 可以用别名
ORDER BY 平均工资;      -- 可以用别名

3. 别名带空格、中文特殊字符，加反引号

SELECT salary AS `员工薪资` FROM employee;

4. AS 只改显示名，不改库表真实字段名

AS 只是查询展示别名 ，不会修改数据库里真实字段名。修改真实字段名用 ALTER TABLE，和 AS 无关。

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五、极简总结背诵版

1. as = 起别名，可写可省略
2. 三大用途：字段别名、表别名、子查询别名
3. 子查询结果集必须加 as 别名，语法强制要求
4. 别名WHERE 不能用 ，GROUP BY、HAVING、ORDER BY 都能用
5. 只改查询显示，不改数据库真实名字

第七节 DISTINCT 和 ALL

一、DISTINCT（去重）

意思

distinct = 不同的、唯一的

作用

去掉查询结果里重复的行，只保留唯一值

语法

SELECT DISTINCT 字段名 FROM 表名;

例子

员工表里部门有重复：技术部、技术部、市场部、市场部、人事部

SELECT DISTINCT dept FROM employee;

结果只会出现：技术部、市场部、人事部

一句话总结

DISTINCT = 去重，只显示不重复的数据

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二、ALL（全部，默认就是它）

意思

all = 全部、所有

作用

返回所有数据，包括重复的

语法

SELECT ALL 字段名 FROM 表名;

重点

MySQL 默认就是 ALL，所以平时根本不用写

下面两句效果完全一样：

SELECT name FROM employee;
SELECT ALL name FROM employee;

一句话总结

ALL = 返回全部数据（包括重复），默认就是 ALL，可省略

---

三、最简单对比（一眼记住）

关键字	作用	是否需要写
DISTINCT	去重，只显示唯一值	需要写才生效
ALL	显示全部（含重复）	默认就是，不用写

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四、最精简记忆口诀

• DISTINCT：去重
• ALL：全部（默认）