SQL查询入门(上篇) 推荐收藏

SQL语言，一种看似简单却深藏功与名的查询语言。它让数据库操作变得触手可及，即使是复杂的查询语句也能轻松驾驭。

SQL的诞生，源于关系数据库理论的兴起。其发展历程中，E.J.Codd的关系数据库理论为其奠定了坚实的基础。当我们提及SQL查询，其实质是从庞大的数据库中提取所需的数据子集。这个过程，虽然听起来有些抽象，但其实可以通过简单的图示来形象理解。

以AdventureWorks示例数据库为例，假设我们有一个单一的数据库表。当我们需要查询特定的数据子集时，可以形象地将其看作是从整张图中截取的一部分。这个过程，就是SQL查询的核心所在。

而为了确保查询的精确度，除了要将查询思路正确转化为SQL语句外，数据库的良好设计也是不可或缺的前提。所谓良好设计，指的是数据库设计要符合业务逻辑，并且至少达到第三范式。一个良好的数据库设计，能够确保数据的完整性和准确性，从而为精确查询提供保障。

在SQL查询中，取得相同的数据子集可以有不同的方法和思路。这两种方法，可以形象地比喻为关系的“两种语言”：关系代数法和关系演算法。

关系代数法更注重步骤，通过对数据库进行分步操作来取得想要的结果。例如，一个简单的查询语句：“选择年龄大于20的员工的姓名、部门和年龄”，在关系代数法的思路下，可以描述为对表Employee进行投影操作后，再进行筛选操作。

而关系演算法则更关注所取得数据所满足的条件。在上面的例子中，关系演算法关注的是“我想得到所有年龄大于20的员工的姓名、部门和年龄”。这两种方法各有优劣，对于复杂的查询语句，可能需要结合两种方法才能得出最佳的结果。

单表查询是多个表复杂查询的基础。通过选择列的子集和行的子集，我们可以实现从单一表中获取所需的数据。选择列的子集是通过在select语句后面添加所需的列名来实现；而选择行的子集则是在Sql语句的where子句后面添加相应的限制条件。

在数据库的SQL查询语言中，当我们谈及"where"子句，两大类的运算符引人注目：比较运算符和逻辑运算符。它们共同构成了筛选数据的关键要素。

比较运算符用于比较两个相同类型的数据，并返回布尔值（真或假）。在SQL中，存在六种常见的比较运算符，包括等于(=)、小于(<)、大于(>)、小于或等于（<=）、大于或等于（>=）以及不等于(<>)。这些运算符在筛选数据时极为有用。比如我们想从数据库中选取特定范围内的数据，就可以使用这些比较运算符。值得注意的是，小于或等于和大于或等于这两个运算符可以视为比较运算符和逻辑运算符的交融。

紧接着，逻辑运算符的工作是将两个布尔值连接在一起，并返回一个新的布尔值。在复杂的查询中，逻辑运算符尤为重要，因为它们能够将多个比较运算符返回的布尔值连接起来，最终确定是否满足"where"子句的条件。SQL中的逻辑运算符包括与（AND）、或（OR）和非（NOT）。这些运算符为我们提供了强大的组合能力，可以根据不同的业务需求进行灵活的查询。

以"AdventureWorks"数据库为例，假设我们想选择第二条和第六条记录，我们可以使用如下的SQL语句：

```sql

SELECT [Name], [GroupName]

FROM [AdventureWorks].[HumanResources].[Department]

WHERE DepartmentID > 1 AND DepartmentID < 3 OR DepartmentID > 5 AND DepartmentID < 7

```

在这里，我们可以看到运算符的优先级顺序：比较运算符优先于逻辑运算符中的AND，再是OR。为了改变运算顺序，我们可以使用括号。例如，不加括号的查询可能无法获取到我们想要的所有数据，但通过添加括号改变运算顺序后，我们可以更精确地获取目标数据。

数据库中还存在一个特殊的值——null。在一些用户注册的表中，一些选填信息可能会被用户忽略不填，这在数据库中就会保存为null值。这些null值在查询时可能会引发一些问题。例如，在进行性别查询时，我们不能简单地使用等于或不等于来判断，因为存在null值的可能性。这时，SQL的IS NULL功能就显得尤为重要。通过它，我们可以将未知（null）作为查询的一个选项考虑进去。如此一来，我们就能避免数据丢失的问题。

至于数据检索后的处理，"Order by"子句是一个强大的工具。它可以对检索出的数据进行排序。默认情况下是升序排序（从小到大），但也可以指定为降序排序。排序依据的数据类型包括字符、数字和日期时间等。字符会按照字母表顺序进行排序，数字则按照大小排序，日期时间则按照时间先后进行排序。"Order by"子句后面不能再添加其他子句。另外值得一提的是视图（View），它可以看作是一个保存的虚拟表或保存的查询语句。通过视图，我们可以更方便地管理和查询数据。理解数据库查询语言SQL的视图机制是一大关键，它为数据库带来许多显著的优点。视图的魅力在于其动态性——视图的内容会根据其所查询的表的数据变化而实时更新。这就像我们透过一扇窗户观察外面的世界，窗户本身并不存储任何东西，但它展示的内容会随着外界环境的变化而实时变化。

使用视图的一大优点是可以对查询进行封装和简化，就像是为复杂的查询操作设置了一层“加密”。对于不熟悉复杂查询结构的人来说，视图提供了一种更为直观和便捷的方式来理解和操作数据。不仅如此，视图还有助于管理数据库，特别是在大型项目中，通过创建视图来分离复杂的数据库结构，可以极大地简化应用程序的开发和维护工作。至于优化性能这一点，虽然并非我对视图的唯一看法，但它确实在某些情况下能够帮助提高查询效率。

当我们谈论数据库查询时，还有一个重要的概念不容忽视——那就是避免数据重复。想象一下这样的情况：我们从数据库中提取出大量数据子集，但这些数据中存在许多重复项。这不仅浪费存储空间，还可能导致数据分析出现错误。幸运的是，SQL提供了强大的工具来防止这种情况发生。例如，“Distinct”关键字就能帮助我们轻松去除重复的数据行。使用它，我们可以更准确地从数据库中提取所需的信息。

以“AdventureWorks”数据库为例，如果我们想知道特定员工属于哪些部门而不希望出现重复结果，我们可以使用如下查询：

“SELECT distinct DepartmentID FROM [AdventureWorks].[HumanResources].[EmployeeDepartmentHistory]”。这个查询能够确保我们得到的结果中每个部门ID只出现一次，避免了不必要的重复。

除了防止数据重复，数据库查询语言SQL还提供了聚合函数这一强大工具。这些函数能够将同一列中的多个值聚合为一个值，为我们提供了强大的数据分析功能。例如，“MAX”函数可以帮助我们快速找到一组数据中的最大值，“AVG”函数则可以计算一组数据的平均值。这些功能使得我们能够更深入地了解数据背后的信息，从而做出更明智的决策。

这篇文章简要概述了SQL查询的基本原理和基本概念，包括视图、防止数据重复和聚合函数等关键概念。对于想要深入了解复杂查询的人来说，掌握这些基础概念是必不可少的。通过这些基础概念的应用，我们能够更有效地从数据库中提取信息，为决策提供有力支持。