基本 SQL 命令

admin2025-11-19 18:38:50【世界杯比赛回放视频】

原文： Basic SQL Commands - The List of Database Queries and Statements You Should Know

SQL 是 Structured Query Language（结构化查询语言）的缩写。SQL 命令是用于与数据库通信的指令，以执行任务、功能和对数据的查询。

SQL 命令可用于搜索数据库和执行其他功能，如创建表、向表添加数据、修改数据和删除表。

下面是一个基本的 SQL 命令（有时称为子句）的列表，如果你要使用 SQL，你应该知道这些命令。

SELECT 和 FROM查询的 SELECT 部分决定了在结果中显示哪些列的数据。还有一些选项，你可以应用来显示不是表列的数据。

下面的例子显示了从 “student” 表中选取的三列和一个计算列。数据库存储了学生的 studentID、FirstName 和 LastName。我们可以结合 First 和 Last name 列来创建 FullName 计算列。

SELECT studentID, FirstName, LastName, FirstName + ' ' + LastName AS FullName

FROM student;+-----------+-------------------+------------+------------------------+

+-----------+-------------------+------------+------------------------+

+-----------+-------------------+------------+------------------------+

9 rows in set (0.00 sec)CREATE TABLECREATE TABLE 就像它听起来那样：它在数据库中创建一个表。你可以指定表的名称和应该在表中出现的列。

CREATE TABLE table_name (

column_1 datatype,

column_2 datatype,

column_3 datatype

);ALTER TABLEALTER TABLE 改变一个表的结构。下面是你如何在数据库中增加一个列：

ALTER TABLE table_name

ADD column_name datatype;CHECKCHECK 约束是用来限制可以放在一列中的数值范围。

如果你在一个单列上定义 CHECK 约束，对于这个列它只允许某些值。如果你在一个表上定义一个 CHECK 约束，它可以根据行中其他列的值来限制某些列的值。

下面的 SQL 语句在创建 “Persons” 表时在 “Age” 列上创建了一个 CHECK 约束。这个 CHECK 约束确保不能有任何低于 18 岁的人。

CREATE TABLE Persons (

ID int NOT NULL,

LastName varchar(255) NOT NULL,

FirstName varchar(255),

Age int,

CHECK (Age>=18)

);为了允许 CHECK 约束的命名，以及在多个列上定义 CHECK 约束，请使用以下 SQL 语法：

CREATE TABLE Persons (

ID int NOT NULL,

LastName varchar(255) NOT NULL,

FirstName varchar(255),

Age int,

City varchar(255),

CONSTRAINT CHK_Person CHECK (Age>=18 AND City='Sandnes')

);WHERE（AND、OR、IN、BETWEEN 和 LIKE）

WHERE 子句是用来限制返回的行数的。

作为一个例子，首先我们将向你展示一个没有 WHERE 语句的 SELECT 语句和结果。然后我们将添加一个使用上述所有五个限定词的 WHERE 语句。

SELECT studentID, FullName, sat_score, rcd_updated FROM student;+-----------+------------------------+-----------+---------------------+

+-----------+------------------------+-----------+---------------------+

| 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 |

| 2 | Teri Gutierrez | 800 | 2017-08-16 15:34:50 |

| 3 | Spencer Pautier | 1000 | 2017-08-16 15:34:50 |

| 4 | Louis Ramsey | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |

| 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |

| 6 | Sophie Freeman | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |

| 7 | Edgar Frank "Ted" Codd | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 |

| 8 | Donald D. Chamberlin | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 |

| 9 | Raymond F. Boyce | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 |

+-----------+------------------------+-----------+---------------------+

9 rows in set (0.00 sec)现在，我们将重复 SELECT 查询，但我们将使用 WHERE 语句限制返回的行。

STUDENT studentID, FullName, sat_score, recordUpdated

FROM student

WHERE (studentID BETWEEN 1 AND 5 OR studentID = 8)

AND

sat_score NOT IN (1000, 1400);+-----------+----------------------+-----------+---------------------+

+-----------+----------------------+-----------+---------------------+

| 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 |

| 2 | Teri Gutierrez | 800 | 2017-08-16 15:34:50 |

| 4 | Louis Ramsey | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |

| 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |

| 8 | Donald D. Chamberlin | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 |

+-----------+----------------------+-----------+---------------------+

5 rows in set (0.00 sec)UPDATE要更新一个表中的记录，你需要使用 UPDATE 语句。

使用 WHERE 条件来指定你要更新的记录，可以一次更新一个或多个列，语法是：

UPDATE table_name

SET column1 = value1,

column2 = value2, ...

WHERE condition;下面的例子更新 Id 为 4 的记录的名称：

UPDATE Person

SET Name = “Elton John”

WHERE Id = 4;你也可以通过使用其他表的值来更新表中的列。使用 JOIN 子句可以从多个表中获取数据，语法是：

UPDATE table_name1

SET table_name1.column1 = table_name2.columnA

table_name1.column2 = table_name2.columnB

FROM table_name1

JOIN table_name2 ON table_name1.ForeignKey = table_name2.Key下面的例子是更新所有记录的经理：

UPDATE Person

SET Person.Manager = Department.Manager

FROM Person

JOIN Department ON Person.DepartmentID = Department.IDGROUP BYGROUP BY 允许你合并行和汇总数据。

下面是 GROUP BY 的语法：

SELECT column_name, COUNT(*)

FROM table_name

GROUP BY column_name;HAVINGHAVING 允许你过滤由 GROUP BY 子句聚合的数据，这样用户就可以得到有限的记录集来查看。

这是 HAVING 的语法：

SELECT column_name, COUNT(*)

FROM table_name

GROUP BY column_name

HAVING COUNT(*) > value;AVG()“Average” 用于计算由 SQL 语句返回的多行中的数字列的平均值。

下面是该函数的语法：

SELECT groupingField, AVG(num_field)

FROM table1

GROUP BY groupingField下面是一个使用学生表的例子：

SELECT studentID, FullName, AVG(sat_score)

FROM student

GROUP BY studentID, FullName;ASAS 允许你使用别名重新命名一个列或表。

SELECT user_only_num1 AS AgeOfServer, (user_only_num1 - warranty_period) AS NonWarrantyPeriod FROM server_table输出结果如下：

+-------------+------------------------+

| AgeOfServer | NonWarrantyPeriod |

+-------------+------------------------+

| 36 | 24 |

| 24 | 12 |

| 61 | 49 |

| 12 | 0 |

| 6 | -6 |

| 0 | -12 |

| 36 | 24 |

| 24 | 12 |

+-------------+------------------------+你也可以使用 AS 为表指定一个名称，使其在连接中更容易引用。

SELECT ord.product, ord.ord_number, ord.price, cust.cust_name, cust.cust_number FROM customer_table AS cust

JOIN order_table AS ord ON cust.cust_number = ord.cust_number输出结果如下：

+-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+

+-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+

| RAM | 12345 | 124 | John Smith | 20 |

| CPU | 12346 | 212 | Mia X | 22 |

| USB | 12347 | 49 | Elise Beth | 21 |

| Cable | 12348 | 0 | Paul Fort | 19 |

| Mouse | 12349 | 66 | Nats Back | 15 |

| Laptop | 12350 | 612 | Mel S | 36 |

| Keyboard| 12351 | 24 | George Z | 95 |

| Keyboard| 12352 | 24 | Ally B | 55 |

| Air | 12353 | 12 | Maria Trust | 11 |

+-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+ORDER BYORDER BY 为我们提供了一种方法，通过 SELECT 部分中的一个或多个项目对结果集进行排序。下面是一个按 FullName 对学生进行降序排序的 SQL。默认的排序顺序是升序（ASC），但如果要以相反的顺序（降序）排序，你可以使用 DESC。

SELECT studentID, FullName, sat_score

FROM student

ORDER BY FullName DESC;COUNTCOUNT 将计算行数，并在结果集中以列的形式返回该计数。

下面是使用 COUNT 的例子：

计算一个表中的所有行数（不需要分组）计算数据子集的总数（需要在语句中加入 Group By 部分）这个 SQL 语句提供了一个所有行的计数。注意，你可以用 AS 给产生的 COUNT 列一个名称。

SELECT count(*) AS studentCount FROM student; DELETEDELETE 是用来删除一个表中的记录。

请注意，你可以删除该表的所有记录，也可以只删除几条。使用 WHERE 条件来指定你要删除哪些记录，语法是：

DELETE FROM table_name

WHERE condition;下面是一个从表 Person 中删除 Id 为 3 的记录的例子：

DELETE FROM Person

WHERE Id = 3;INNER JOINJOIN，也叫 Inner Join，在两个表中选择具有匹配值的记录。

SELECT * FROM A x JOIN B y ON y.aId = x.IdLEFT JOINLEFT JOIN 返回左表的所有记录，以及右表的匹配记录。即使右表中没有匹配的记录，左表中的记录也会被返回。左表中的行如果在右表中没有匹配，那么右表的值将为 null。

SELECT * FROM A x LEFT JOIN B y ON y.aId = x.IdRIGHT JOINRIGHT JOIN 返回右表的所有记录，以及左表的匹配记录。与 LEFT JOIN 相反，这将返回右表的所有记录，即使在左表中没有匹配的记录。右表中的行如果在左表中没有匹配，那么左表的列就会有 null。

SELECT * FROM A x RIGHT JOIN B y ON y.aId = x.Id

FULL OUTER JOINFULL OUTER JOIN 返回所有在其中一个表中有匹配的记录。因此，如果左表中有一些记录在右表中没有匹配，这些记录将被包括在内。同时，如果右表中有一些记录在左表中没有匹配，这些记录也会被包括在内。

SELECT Customers.CustomerName, Orders.OrderID

FROM Customers

FULL OUTER JOIN Orders

ON Customers.CustomerID=Orders.CustomerID

ORDER BY Customers.CustomerNameINSERTINSERT 是一种向表中插入数据的方法。

INSERT INTO table_name (column_1, column_2, column_3)

VALUES (value_1, 'value_2', value_3);LIKELIKE 在 WHERE 或 HAVING 中使用（作为 GROUP BY 的一部分），在包含某种模式的字符的列中选出行。

这个 SQL 语句将选择 FullName 以 “Monique” 开始或以 “Greene” 结束的学生。

SELECT studentID, FullName, sat_score, rcd_updated

FROM student

WHERE

FullName LIKE 'Monique%' OR

FullName LIKE '%Greene'; +-----------+---------------+-----------+---------------------+

+-----------+---------------+-----------+---------------------+

| 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 |

| 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |

+-----------+---------------+-----------+---------------------+

2 rows in set (0.00 sec)你可以在 LIKE 之前放置 NOT，以排除具有字符串模式的记录，而不是选择它们。这个 SQL 语句排除了 FullName 列中包含 “cer Pau” 和 “Ted” 的记录。

SELECT studentID, FullName, sat_score, rcd_updated

FROM student

WHERE FullName NOT LIKE '%cer Pau%' AND FullName NOT LIKE '%"Ted"%';+-----------+----------------------+-----------+---------------------+

+-----------+----------------------+-----------+---------------------+

| 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 |

| 2 | Teri Gutierrez | 800 | 2017-08-16 15:34:50 |

| 4 | Louis Ramsey | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |

| 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |

| 6 | Sophie Freeman | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |

| 8 | Donald D. Chamberlin | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 |

| 9 | Raymond F. Boyce | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 |

+-----------+----------------------+-----------+---------------------+

7 rows in set (0.00 sec)

閟幽的解釋

焚书坑儒

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