在数据驱动的时代，数据库已成为存储和管理信息的核心基石，而SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）则是与这些数据库进行沟通的桥梁，掌握SQL查询，意味着你拥有了从海量数据中精准提取、筛选、分析和整合信息的能力，本文将系统性地介绍如何使用SQL查询表格数据库，从基础语法到高级应用,助你构建坚实的数据查询技能。
SQL查询的基础：SELECT语句
几乎所有SQL查询的核心都围绕着一个基本结构：SELECT...FROM...WHERE...，它定义了“要什么”、“从哪里来”以及“需要满足什么条件”。
假设我们有一个名为 employees 的员工信息表,其结构如下：
| id | name | department | salary | hire_date |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 张三 | 销售部 | 9000 | 2025-01-15 |
| 2 | 李四 | 技术部 | 12000 | 2021-03-22 |
| 3 | 王五 | 销售部 | 8500 | 2025-05-30 |
| 4 | 赵六 | 人事部 | 7000 | 2025-02-10 |
| 5 | 孙七 | 技术部 | 15000 | 2020-11-05 |
查询所有数据
最简单的查询是获取表中的所有列和所有行，使用星号（）作为通配符代表“所有列”。
SELECT * FROM employees;
这条语句会返回 employees 表中的全部内容。
查询特定列
我们并不需要所有数据，只关心特定的几个字段，这时，可以直接在 SELECT 后面列出列名,用逗号分隔。
SELECT name, salary FROM employees;
这条语句只会返回员工姓名和薪资两列。
带条件的查询（WHERE子句）
WHERE 子句是SQL查询的精髓所在,它允许我们根据指定的条件筛选出符合条件的记录。
基本条件： 等于（）、大于（
>）、小于（<）、不等于（<>或 ）。-- 查询薪资大于10000的员工 SELECT * FROM employees WHERE salary > 10000;
逻辑条件：
AND（且）、OR（或）、NOT（非）。-- 查询技术部且薪资大于11000的员工 SELECT * FROM employees WHERE department = '技术部' AND salary > 11000; -- 查询销售部或人事部的所有员工 SELECT * FROM employees WHERE department = '销售部' OR department = '人事部';
范围条件：
BETWEEN...AND...。-- 查询薪资在8000到12000之间的员工（包含边界值） SELECT * FROM employees WHERE salary BETWEEN 8000 AND 12000;
列表条件：
IN。
-- 查询部门为销售部或技术部的员工（效果同上例的OR） SELECT * FROM employees WHERE department IN ('销售部', '技术部');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）。-- 查询所有姓“张”的员工 SELECT * FROM employees WHERE name LIKE '张%';
排序与限制结果
排序（ORDER BY）
获取数据后，我们通常需要按照特定顺序进行展示，例如按薪资从高到低排序。ORDER BY 子句可以实现这个功能，默认是升序（ASC），可以指定为降序（DESC）。
-- 按薪资降序排列 SELECT name, salary FROM employees ORDER BY salary DESC; -- 先按部门升序，再按薪资降序 SELECT name, department, salary FROM employees ORDER BY department ASC, salary DESC;
限制返回数量（LIMIT）
当只需要查询结果的前几条记录时，可以使用 LIMIT，这在分页或获取“Top N”记录时非常有用。（注意：在SQL Server中使用 TOP N，Oracle中使用 FETCH FIRST N ROWS ONLY）。
-- 获取薪资最高的前两名员工 SELECT name, salary FROM employees ORDER BY salary DESC LIMIT 2;
数据聚合与分组
SQL的强大之处不仅在于查询原始数据，更在于对数据进行分析和汇总，这需要用到聚合函数和 GROUP BY 子句。
常用聚合函数
COUNT()：计数SUM()：求和AVG()：求平均值MAX()：求最大值MIN()：求最小值
-- 计算员工总数 SELECT COUNT(*) FROM employees; -- 计算所有员工的平均薪资 SELECT AVG(salary) FROM employees; -- 计算技术部的最高薪资 SELECT MAX(salary) FROM employees WHERE department = '技术部';
分组（GROUP BY）
GROUP BY 子句将具有相同值的行分组，然后聚合函数会作用于每个分组，而不是整个表,这是进行分类统计的基础。
-- 计算每个部门的平均薪资 SELECT department, AVG(salary) AS average_salary FROM employees GROUP BY department;
这里的 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。
分组后筛选（HAVING）
WHERE 子句用于在分组前筛选行，而 HAVING 子句则用于在分组后筛选分组结果。
-- 查询平均薪资大于8000的部门 SELECT department, AVG(salary) AS average_salary FROM employees GROUP BY department HAVING AVG(salary) > 8000;
这条语句的逻辑是：先按 department 分组，然后计算每个组的平均薪资,最后只保留那些平均薪资大于8000的组。
连接查询（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 操作允许我们将这些表中的数据关联起来查询。
假设我们还有一个部门表 departments：
| dept_id | dept_name | location |
|---|---|---|
| 101 | 销售部 | 北京 |
| 102 | 技术部 | 上海 |
| 103 | 人事部 | 北京 |
employees 表中有一个 dept_id 字段与 departments 表关联。
内连接（INNER JOIN）
INNER JOIN 返回两个表中连接键相匹配的行,这是最常用的连接类型。
-- 查询员工姓名及其所在部门的位置 SELECT e.name, d.location FROM employees AS e INNER JOIN departments AS d ON e.dept_id = d.dept_id;
这里使用了 AS 为表起别名，简化了书写。ON 子句指定了连接的条件。
左连接（LEFT JOIN）
LEFT JOIN 返回左表（FROM 后的第一个表）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，则结果中右表的列将为 NULL。
-- 查询所有员工及其部门信息，即使某些员工没有分配部门 SELECT e.name, d.dept_name FROM employees AS e LEFT JOIN departments AS d ON e.dept_id = d.dept_id;
通过以上这些核心概念和操作，你已经可以应对绝大多数数据库查询场景，从简单的数据检索到复杂的多表关联和聚合分析，SQL提供了一套强大而灵活的工具集，持续练习和探索更高级的用法，如子查询、窗口函数等,将使你在数据的世界里更加游刃有余。
相关问答FAQs
问题1：WHERE 和 HAVING 有什么区别？
解答： WHERE 和 HAVING 都是用于筛选的子句，但它们作用的阶段不同。WHERE 在数据分组（GROUP BY）之前对原始表的行进行筛选，它不能使用聚合函数，而 HAVING 在数据分组之后对分组结果进行筛选，它通常与聚合函数一起使用。WHERE 筛选行，HAVING 筛选组。
问题2：SQL查询语句中的关键字和表名、列名是否区分大小写？
解答： 这取决于具体的数据库系统及其配置，在大多数情况下（如MySQL, SQL Server的默认配置），SQL关键字（如 SELECT, FROM, WHERE）以及表名、列名是不区分大小写的，这意味着 select * from Employees; 和 SELECT * FROM employees; 是等效的，查询的数据值（字符串）通常是区分大小写的，'张三' 和 '张三' 可能是不同的，为了保证代码的可移植性和规范性，建议统一使用大写编写SQL关键字,小写编写表名和列名。
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