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在数据驱动的时代,数据库是存储和管理信息的核心，而与数据库“对话”的语言——SQL（Structured Query Language），则是每一位数据从业者和开发者必须掌握的技能，在SQL的所有命令中，SELECT语句无疑是使用频率最高、最重要的一环，它就像是通往数据宝库的大门，掌握如何编写SELECT语句，就等于掌握了从海量数据中精准提取所需信息的钥匙。

SELECT语句的基础结构

一个最基础的SELECT语句，其使命是“从某个表中选取某些列”，它的语法结构非常直观：

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name;

这里的 SELECT 关键字指定了你想要查询的列名，多个列名之间用逗号隔开。FROM 关键字则指明了这些数据来源于哪一张表，如果你想选取表中的所有列，可以使用星号 作为通配符，这是一种快速查看表结构的方式，但在生产环境中，明确指定列名是更好的实践，因为它能提高查询效率并使代码更易读。

我们有一个名为 students 的表，包含 id, name, age 和 grade 四个列，要查询所有学生的姓名和年龄，语句如下：

SELECT name, age FROM students;

使用 WHERE 子句进行数据筛选

现实场景中,我们很少需要获取表中的全部数据，更多时候，我们需要根据特定条件进行筛选，这时，WHERE 子句就派上了用场，它紧跟在 FROM 子句之后，用于设定过滤条件，只有满足条件的行才会被返回。

WHERE 子句支持多种操作符，以构建丰富的筛选逻辑：

• 比较操作符: , >, <, >=, <=, (或 <>)
• 逻辑操作符: AND, OR, NOT
• 范围操作符: BETWEEN ... AND ...
• 列表操作符: IN (value1, value2, ...)
• 模糊匹配: LIKE，配合通配符 (匹配任意多个字符) 和 _ (匹配单个字符)

查询年龄大于18岁且年级为“二年级”的所有学生信息：

SELECT * FROM students WHERE age > 18 AND grade = '二年级';

查询姓名以“张”开头的学生：

SELECT name, grade FROM students WHERE name LIKE '张%';

使用 ORDER BY 对结果排序

获取数据后,我们通常希望它能按照某种规则排列，比如按成绩高低或年龄大小。ORDER BY 子句就是用来实现这一功能的，它默认按升序（ASC）排列，也可以指定降序（DESC）。

按学生年龄从小到大排序：

SELECT name, age FROM students ORDER BY age ASC;

如果需要先按年级排序,同年级的学生再按年龄从大到小排序，可以指定多个排序列：

SELECT name, grade, age FROM students ORDER BY grade, age DESC;

使用 LIMIT 限制返回行数

当表中的数据量非常大时,一次性返回所有结果不仅消耗资源，也可能超出我们的处理需求。LIMIT 子句可以限制查询结果返回的行数，这在实现分页功能时尤其有用。

只查询年龄最大的3名学生：

SELECT name, age FROM students ORDER BY age DESC LIMIT 3;

聚合与分组：GROUP BY 与 HAVING

SELECT 语句的强大之处还在于其数据分析能力，聚合函数（如 COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), MIN()）可以对一组数据进行计算，而 GROUP BY 子句则能将具有相同值的行分组，然后对每个组应用聚合函数。

计算每个年级的学生人数：

SELECT grade, COUNT(id) AS student_count FROM students GROUP BY grade;

这里,AS 关键字用于给计算出的列起一个别名，使结果更具可读性。

如果需要对分组后的结果进行筛选,WHERE 子句就无能为力了，因为它作用于原始行，这时需要使用 HAVING 子句，查询学生人数超过20人的年级：

SELECT grade, COUNT(id) AS student_count FROM students GROUP BY grade HAVING COUNT(id) > 20;

连接多表查询 (JOIN)

在关系型数据库中,数据通常被分散存储在多个表中以减少冗余。JOIN 操作允许我们根据相关列将这些表组合起来，进行联合查询，最常用的是 INNER JOIN（内连接）和 LEFT JOIN（左连接）。

• INNER JOIN: 只返回两个表中连接列相匹配的行。
• LEFT JOIN: 返回左表的所有行，以及右表中与左表匹配的行，如果右表中没有匹配项，则结果为 NULL。

假设我们还有一个 courses 表（包含 course_id, course_name）和一个 enrollments 表（包含 student_id, course_id），要查询每个学生选修的课程名称，就需要连接多个表。

一个综合了以上多个子句的复杂查询示例如下：查询“二年级”学生中，选修了“数学”课程的人数，并按人数降序排列，只显示结果最多的前5名。

SELECT
    s.name,
    COUNT(e.course_id) AS enrolled_courses
FROM
    students s
INNER JOIN
    enrollments e ON s.id = e.student_id
INNER JOIN
    courses c ON e.course_id = c.course_id
WHERE
    s.grade = '二年级' AND c.course_name = '数学'
GROUP BY
    s.id, s.name
HAVING
    COUNT(e.course_id) > 0
ORDER BY
    enrolled_courses DESC
LIMIT 5;

相关问答FAQs

问题1：WHERE 和 HAVING 都可以用来筛选，它们有什么根本区别？

解答： WHERE 和 HAVING 的主要区别在于它们作用的对象和执行的时机不同。WHERE 子句在数据分组之前对原始表中的行进行过滤，它不能使用聚合函数，而 HAVING 子句在数据分组之后对由 GROUP BY 生成的结果组进行过滤，它通常与聚合函数一起使用，用来筛选满足特定聚合条件的组。WHERE 过滤行，HAVING 过滤组。

*问题2：在 SELECT 语句中使用 `` 和明确列出所有列名，哪种方式更好？**

解答： 明确列出所有列名是更推荐的做法，它具有更高的性能，数据库在解析 SELECT * 时需要额外的步骤去查询数据字典来确定所有列名，而明确列名则可以直接执行，它提高了代码的可读性和可维护性，其他开发者可以一目了然地知道查询具体返回了哪些字段，它能避免因表结构变更（如增加、删除或重排列）而导致应用程序出现意外错误。SELECT * 主要适用于临时的、交互式的数据探索场景。