数据库查询是数据管理中的核心操作,而SQL（Structured Query Language）作为关系型数据库的标准语言，其查询语句的编写是掌握数据库应用的关键，SQL查询语句的功能强大且灵活，能够从数据库中检索、筛选、排序和汇总数据，满足各种业务需求，本文将详细介绍SQL查询语句的基本语法、常用功能及实际应用场景，帮助读者系统掌握查询语句的编写方法。
SQL查询语句最核心的是SELECT语句,其基本语法结构为“SELECT 字段名 FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY 分组字段 HAVING 分组条件 ORDER BY 排序字段 LIMIT 记录数”，SELECT子句用于指定要查询的字段，可以是一个或多个字段，使用“*”表示查询所有字段；FROM子句用于指定查询的数据来源表；WHERE子句用于设置筛选条件，实现数据的精确过滤；GROUP BY子句用于对结果进行分组；HAVING子句用于对分组后的结果进行筛选；ORDER BY子句用于对结果进行排序；LIMIT子句用于限制返回的记录数，这些子句可以根据实际需求灵活组合，但需注意SELECT和FROM是必选项，其他子句为可选。
在实际应用中,单表查询是最基础的操作，从“学生表”中查询所有年龄大于18岁的学生姓名和学号，可以使用语句“SELECT 姓名, 学号 FROM 学生表 WHERE 年龄 > 18”，这里的WHERE子句支持多种比较运算符（如=、>、<、<>、>=、<=）、逻辑运算符（AND、OR、NOT）以及范围查询（BETWEEN...AND...）、集合查询（IN、NOT IN）、模糊查询（LIKE）等，模糊查询中，“%”表示任意多个字符，“_”表示单个字符，例如查询姓名以“张”开头的学生，可使用“SELECT FROM 学生表 WHERE 姓名 LIKE '张%'”，IS NULL用于判断空值，SELECT FROM 学生表 WHERE 电话 IS NULL”。
当需要从多张表中获取数据时,就需要使用连接查询，连接查询包括内连接（INNER JOIN）、左连接（LEFT JOIN）、右连接（RIGHT JOIN）和全连接（FULL JOIN），内连接返回两张表中满足连接条件的记录，例如查询学生及其对应的成绩信息，可使用“SELECT 学生表.姓名, 成绩表.分数 FROM 学生表 INNER JOIN 成绩表 ON 学生表.学号 = 成绩表.学号”；左连接返回左表中的所有记录以及右表中满足条件的记录，若右表无匹配则显示NULL；右连接则相反；全连接返回两张表中的所有记录，无匹配则显示NULL，连接条件通常在ON子句中指定，是连接查询的关键。
聚合函数是SQL查询中用于统计计算的重要工具,包括COUNT（计数）、SUM（求和）、AVG（平均值）、MAX（最大值）、MIN（最小值），这些函数通常与GROUP BY子句配合使用，实现分组统计，统计每个班级的学生人数，可使用“SELECT 班级, COUNT() AS 人数 FROM 学生表 GROUP BY 班级”；若需筛选出人数大于10的班级，则需在GROUP BY后添加HAVING子句，SELECT 班级, COUNT() AS 人数 FROM 学生表 GROUP BY 班级 HAVING COUNT(*) > 10”，需要注意的是，WHERE子句在分组前过滤数据，而HAVING子句在分组后过滤数据。
排序功能通过ORDER BY子句实现，可指定一个或多个字段作为排序依据，默认为升序（ASC），降序需指定DESC，查询学生成绩并按分数从高到低排序，可使用“SELECT 姓名, 分数 FROM 成绩表 ORDER BY 分数 DESC”；若分数相同则按学号升序排列，可添加“ORDER BY 分数 DESC, 学号 ASC”，LIMIT子句常用于分页查询，例如每页显示10条记录，查询第1页数据可使用“SELECT FROM 学生表 LIMIT 0, 10”，其中第一个参数为偏移量（(页码-1)每页条数），第二个参数为条数。
在实际业务中,子查询也是常用的查询方式，即在一个查询语句中嵌套另一个查询，子查询可以出现在SELECT、FROM、WHERE子句中，例如查询分数高于平均分的学生，可使用“SELECT FROM 成绩表 WHERE 分数 > (SELECT AVG(分数) FROM 成绩表)”，子查询分为相关子查询和非相关子查询，非相关子查询独立执行，相关子查询需依赖外层查询的参数，EXISTS和NOT EXISTS关键字用于判断子查询是否存在结果，例如查询有成绩记录的学生，可使用“SELECT FROM 学生表 WHERE EXISTS (SELECT * FROM 成绩表 WHERE 成绩表.学号 = 学生表.学号)”。
为了更直观地展示常用查询语句的语法,以下通过表格总结核心功能及示例：
| 功能 | 语法结构示例 | 说明 |
|---|---|---|
| 单表条件查询 | SELECT 字段 FROM 表 WHERE 条件 | 条件可以是比较、逻辑、模糊等表达式 |
| 多表连接查询 | SELECT 字段 FROM 表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.字段 = 表2.字段 | 内连接，仅返回匹配记录 |
| 分组统计 | SELECT 分组字段, 聚合函数(字段) FROM 表 GROUP BY 分组字段 HAVING 条件 | HAVING用于筛选分组结果 |
| 排序 | SELECT 字段 FROM 表 ORDER BY 字段 ASC/DESC | 可指定多个排序字段，支持升序（ASC）和降序（DESC） |
| 分页查询 | SELECT 字段 FROM 表 LIMIT 偏移量, 条数 | 偏移量从0开始，例如LIMIT 0,10表示前10条记录 |
| 子查询 | SELECT 字段 FROM 表 WHERE 字段 IN (SELECT 字段 FROM 表 WHERE 条件) | 子查询返回的结果作为外层查询的条件 |
掌握SQL查询语句需要结合实际场景反复练习,理解各子句的执行逻辑和适用场景，在数据分析中，常需通过GROUP BY和聚合函数统计指标；在业务系统中，则需通过WHERE和连接查询实现数据关联，注意SQL语句的规范性，如字段名和表名使用引号（根据数据库类型）、避免使用“SELECT *”以减少数据传输量、合理使用索引提升查询效率等。
相关问答FAQs：
问题1：SQL查询中WHERE和HAVING有什么区别？
解答：WHERE和HAVING都是用于筛选数据，但作用时机和对象不同，WHERE子句在分组前对原始数据进行过滤，不支持聚合函数；HAVING子句在GROUP BY分组后对分组结果进行过滤，必须与GROUP BY配合使用，且支持聚合函数，先通过WHERE筛选出年龄大于20的学生，再通过GROUP BY统计班级人数，最后通过HAVING筛选出人数大于10的班级，这两个子句不能互相替代。
问题2：如何优化包含多表连接的SQL查询性能？
解答：优化多表连接查询可从以下方面入手：1）确保连接字段在关联表中已建立索引，避免全表扫描；2）尽量缩小连接范围，在WHERE子句中提前过滤无关数据；3）避免使用“SELECT *”，仅查询必要的字段；4）对于复杂查询，可考虑拆分为多个简单查询或使用临时表；5）根据数据库类型选择合适的连接算法（如嵌套循环、哈希连接、合并连接）；6）定期分析表统计信息，确保查询优化器能选择最优执行计划。