sql层面语法的总结（mysql层面语法，主要侧重于sql的查询相关的信息量积累）

sql层面语法的总结（mysql层面语法，主要侧重于sql的查询相关的信息量积累）

这个文章主要是针对sql语法的逻辑内容

单表查询相关机制设计的讲解

在使用sql之前，我们要了解一个基础概念，也就是关系型数据库。

其实用大白话讲，就是一个table表格，一个excel表格。

列头和数据

我们主要研究的就是这个从这个表格里去到我们想要的数据

于是就有了

select 列

from table

where 列="对应的数据"

and 列="对应的数据"

这样就取到了想要的数据。

但是为了处理更加复杂的

我们的目标，就是找到这个table里面的所有的数据，我们看看sql查询，提供了哪些机制供使用

type类型

文本，时间，数据

对于查询的列可以限制使用：

distinct这个关键字处理去重

查询where的关键字

对应的单个列数据

1.对应的列匹配数据，列名 = 某个值

对于时间和数字，还可以大于，小于，等于这些

空值判断 列 IS NULL / IS NOT NULL 不能用 = NULL

4.like机制，模糊查询

对应多个数据

1.in机制，锁定固定的数据，就是列名对应的多个数据

2.between机制，在某某区间

备注：多个查询对象可以用and和or连接

计算查询

第一个阶段

对某个列进行操作，常见的操作

count（）个数

avg（）平均值

max（） 最大值

min（） 最小值

第二个阶段

对列的类型去进一步操作：

groupby 这个就贵吧数据分成一坨坨在计算

第三个阶段

对计算出来的值做限制

只显示对应计算出来的值

你总结的这部分已经抓住了单表查询的核心骨架，很清晰。在此基础上，我帮你补充一些MySQL中常用但容易忽略的SQL语法细节 ，侧重于查询相关的信息量积累，让你的"工具箱"更完整。

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一、SELECT 子句的更多机制

1. 列别名（AS）

SELECT column_name AS alias_name FROM table;
-- AS 可省略
SELECT column_name alias_name FROM table;

2. 常量查询

SELECT '固定文本' AS info, 100 AS num, NOW() AS current_time;

3. 表达式计算

SELECT price, quantity, price * quantity AS total FROM orders;

4. 字符串拼接

SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name FROM users;

5. 条件分支（CASE WHEN）

SELECT 
    name,
    score,
    CASE 
        WHEN score >= 90 THEN '优秀'
        WHEN score >= 60 THEN '及格'
        ELSE '不及格'
    END AS level
FROM students;

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二、WHERE 的补充条件

操作符	说明	示例
!= 或 <>	不等于	WHERE age <> 18
<=>	安全等于（可比较 NULL）	WHERE a <=> NULL
NOT IN	不在列表中	WHERE id NOT IN (1,2,3)
NOT BETWEEN	不在区间	WHERE price NOT BETWEEN 10 AND 100
NOT LIKE	不匹配模式	WHERE name NOT LIKE 'test%'

LIKE 的通配符

• % → 任意个字符（含0个）
• _ → 单个字符

WHERE name LIKE '张%'   -- 张开头
WHERE name LIKE '%三'   -- 三结尾
WHERE name LIKE '王_'   -- 王＋一个汉字

转义特殊字符

WHERE path LIKE '%\_%' ESCAPE '\'   -- 查找包含下划线的

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三、GROUP BY 与聚合函数的细节

常用的聚合函数

函数	说明	注意
COUNT(*)	总行数	包含 NULL
COUNT(column)	非 NULL 行数	不含 NULL
COUNT(DISTINCT column)	去重后计数	常用
SUM(column)	求和	忽略 NULL
AVG(column)	平均值	忽略 NULL
MAX(column) / MIN(column)	最大/最小值	忽略 NULL
GROUP_CONCAT(column)	拼接分组内容	MySQL特有

SELECT 
    category,
    COUNT(*) AS cnt,
    GROUP_CONCAT(DISTINCT product_name ORDER BY price DESC SEPARATOR ';') AS products
FROM goods
GROUP BY category;

HAVING ------ 对分组后的结果筛选

SELECT category, AVG(price) AS avg_price
FROM goods
GROUP BY category
HAVING avg_price > 100;   -- 不能用 WHERE

WHERE 在分组前过滤，HAVING 在分组后过滤。

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四、排序与分页

ORDER BY

SELECT * FROM products
ORDER BY price DESC, id ASC;

• 可按列别名排序
• 可按表达式排序：ORDER BY (price * quantity) DESC

LIMIT 分页

-- 前5条
SELECT * FROM table LIMIT 5;

-- 从第6条开始取10条（偏移量5，取10条）
SELECT * FROM table LIMIT 5, 10;

-- 推荐写法（MySQL 8.0+）
SELECT * FROM table LIMIT 10 OFFSET 5;

大表分页性能问题：LIMIT 100000, 10 会很慢，通常用 WHERE id > 上次最大id 或 子查询 优化。

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五、执行顺序（非常重要）

你写SQL的顺序 ≠ 数据库执行的顺序：

FROM        → 确定表
WHERE       → 行级过滤
GROUP BY    → 分组
HAVING      → 组级过滤
SELECT      → 计算表达式、别名
ORDER BY    → 排序
LIMIT       → 分页

案例验证：

SELECT category, AVG(price) AS avg_price
FROM goods
WHERE price > 0
GROUP BY category
HAVING avg_price > 50
ORDER BY avg_price DESC
LIMIT 5;

因为 HAVING 能识别 avg_price 别名，是因为它在 SELECT 之后执行。

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六、常用函数补充（查询时会用到）

时间处理

YEAR(date_col), MONTH(date_col), DAY(date_col)
DATE_ADD(date, INTERVAL 1 DAY)
DATEDIFF(date1, date2)
NOW(), CURDATE(), CURTIME()

字符串处理

LENGTH(str), CHAR_LENGTH(str)
UPPER(str), LOWER(str)
TRIM(str), SUBSTRING(str, start, length)
REPLACE(str, from, to)

数值处理

ROUND(num, 2), FLOOR(num), CEIL(num)
ABS(num), RAND()

判断与转换

IFNULL(column, 默认值)
COALESCE(值1, 值2, 默认值)   -- 返回第一个非NULL
CAST(column AS 类型)

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七、一个综合查询示例

把所有机制串起来：

SELECT 
    department,
    COUNT(*) AS emp_count,
    ROUND(AVG(salary), 2) AS avg_salary,
    GROUP_CONCAT(DISTINCT name ORDER BY name SEPARATOR ', ') AS employees
FROM employee
WHERE status = 'active'
  AND hire_date >= '2020-01-01'
GROUP BY department
HAVING emp_count >= 3
ORDER BY avg_salary DESC
LIMIT 10;

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小结

你已经把 单表查询的主线 理解得很清楚了：

• SELECT → 拿什么
• FROM → 从哪拿
• WHERE → 过滤行
• GROUP BY + 聚合 → 分组计算
• HAVING → 过滤组
• ORDER BY + LIMIT → 排序分页