在数据驱动的时代，数据库是存储和管理信息的核心枢纽，而SQL（Structured Query Language）则是我们与数据库沟通、从中提取有价值信息的标准语言，掌握SQL查询，意味着拥有了从海量数据中精准洞察、高效决策的能力，本文将系统性地介绍如何使用SQL查询表格数据库中的数据，从最基础的语句到常见的组合应用,帮助你构建坚实的SQL查询基础。
SQL查询的核心：SELECT语句
所有数据查询的起点都围绕着一个核心关键字：SELECT，它的基本逻辑可以理解为“你想要什么（SELECT）”、“从哪里获取（FROM）”以及“需要满足什么条件（WHERE）”,这三个部分构成了SQL查询最基础也最重要的骨架。
SELECT语句的基本结构如下：
SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE condition;
SELECT子句：指定你希望查询的列（字段）,使用星号可以代表所有列。FROM子句：指定你要查询数据的来源表。WHERE子句（可选）：设置筛选条件，只返回满足条件的行（记录）。
基础查询：从简单开始
查询表中的所有数据
当您初次接触一个表，想快速了解其全貌时,可以使用来查询所有列和所有行。
SELECT * FROM employees;
这条语句会返回employees表中所有员工的所有信息，虽然方便，但在生产环境中，如果表数据量巨大或列非常多,直接使用可能会影响查询性能并返回不必要的数据。
查询特定列
在实际应用中，我们通常只关心部分字段，明确指定列名是一种更高效、更规范的做法。
SELECT employee_id, first_name, salary FROM employees;
这条语句只会返回employees表中所有员工的ID、姓名和薪资，数据结果更加精炼,网络传输和内存占用也更少。
精准筛选：WHERE子句的威力
WHERE子句是SQL查询的灵魂，它赋予了我们从数据海洋中“捕捞”特定信息的能力,它支持多种运算符来构建筛选条件。
比较运算符：,
>,<,>=,<=,<>(或 ,表示不等于)-- 查询薪资大于10000的员工 SELECT * FROM employees WHERE salary > 10000;
逻辑运算符：
AND,OR,NOT
-- 查询部门为'Sales'且薪资大于8000的员工 SELECT * FROM employees WHERE department_id = 'Sales' AND salary > 8000;
范围查询：
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;
列表查询：
IN-- 查询部门为'Sales'或'Marketing'的员工 SELECT * FROM employees WHERE department_id IN ('Sales', 'Marketing');模糊查询：
LIKE（配合通配符和_）- 匹配任意多个字符。
_：匹配单个字符。-- 查询姓氏以'S'开头的员工 SELECT * FROM employees WHERE last_name LIKE 'S%'; -- 查询名字第二个字母为'a'的员工 SELECT * FROM employees WHERE first_name LIKE '_a%';
有序呈现：ORDER BY子句
查询出的数据默认是按表中的存储顺序（或数据库内部优化顺序）排列的。ORDER BY子句可以让我们根据指定的列对结果进行排序。
- 升序（ASC）：默认排序方式,可以省略不写。
- 降序（DESC）：需要明确指定。
-- 按薪资从高到低排序 SELECT employee_id, salary FROM employees ORDER BY salary DESC; -- 先按部门升序，再按薪资降序 SELECT employee_id, department_id, salary FROM employees ORDER BY department_id ASC, salary DESC;
控制数量：LIMIT子句
当查询结果可能非常庞大时，LIMIT子句用于限制返回的记录数量，这在分页查询和获取“Top N”记录时非常有用。
-- 获取薪资最高的前5名员工 SELECT * FROM employees ORDER BY salary DESC LIMIT 5; -- 实现分页：每页显示10条，获取第2页的数据（跳过前10条，从第11条开始取） SELECT * FROM employees LIMIT 10, 10; -- 注意：语法在不同数据库中可能略有差异，如SQL Server使用OFFSET/FETCH
综合实战：构建一个复杂查询
让我们结合以上所有知识，通过一个具体的例子来巩固理解，假设我们有一个employees表,结构如下：
| employee_id | first_name | last_name | department_id | salary | hire_date |
|---|---|---|---|---|---|
| 101 | John | Smith | 10 | 9500 | 2020-01-15 |
| 102 | Jane | Doe | 10 | 12000 | 2019-03-22 |
| 103 | Peter | Jones | 20 | 8000 | 2021-07-30 |
| 104 | Mary | Williams | 20 | 13500 | 2018-11-01 |
| 105 | David | Brown | 10 | 11000 | 2020-05-12 |
查询目标：查询部门ID为10，薪资高于10000的员工的first_name和salary,并按薪资降序排列。
对应的SQL语句如下：
SELECT first_name, salary FROM employees WHERE department_id = 10 AND salary > 10000 ORDER BY salary DESC;
执行结果：
| first_name | salary |
|————|——–|
| Jane | 12000 |
| David | 11000 |
这个查询完美地融合了列选择（SELECT）、表来源（FROM）、条件筛选（WHERE）和结果排序（ORDER BY）,是日常工作中最典型的查询模式。
迈向进阶：更多查询可能性
掌握了上述核心内容，你已经能够应对大部分数据查询需求，SQL的世界远不止于此,还有更强大的功能等待探索，
- 聚合函数：如
COUNT()（计数）、SUM()（求和）、AVG()（平均值）等,用于对数据进行统计分析。 - 分组查询：
GROUP BY子句，配合聚合函数,实现按类别统计。 - 连接查询：
JOIN,用于从多个相关联的表中合并数据。
SQL查询是一项实践性极强的技能，其核心在于熟练运用SELECT、FROM、WHERE、ORDER BY和LIMIT等子句的组合，将业务需求精准地翻译成数据库能够理解的指令，从简单的SELECT *开始，逐步尝试添加筛选、排序和限制条件，在不断练习和思考中，你将能够游刃有余地从数据库中提取任何你需要的数据,让数据真正为你所用。
相关问答 (FAQs)
*问题1：在实际项目中，为什么应该避免使用 `SELECT `，而是明确指定列名？**
解答：主要有三个原因，首先是性能，数据库需要先解析代表哪些列，如果表中包含大文本（如文章内容）或二进制（如图片）字段，查询这些不必要的数据会大量消耗网络带宽和I/O资源，降低查询速度，其次是可维护性，当表结构发生变化（如增加、删除或重命名列）时，SELECT *返回的结果集可能会改变，这可能导致依赖此查询的应用程序代码出错，明确指定列名则可以保证结果集的稳定性，最后是可读性，明确写出列名能让其他开发者或未来的你一目了然地知道这个查询具体需要哪些数据,代码意图更清晰。
问题2：WHERE子句中的 AND 和 OR 可以一起使用吗？如果可以，应该注意什么？
解答：AND 和 OR 完全可以一起使用，用于构建更复杂的复合逻辑条件，当它们同时出现时，需要特别注意运算符的优先级问题。AND 的优先级高于 OR，数据库会先计算 AND 连接的条件，再计算 OR 连接的条件。WHERE A = 1 OR B = 2 AND C = 3 会被解释为 WHERE A = 1 OR (B = 2 AND C = 3)，为了避免混淆和潜在的逻辑错误，强烈建议使用圆括号 来明确指定运算顺序，如果你想表达“（A等于1且B等于2）或者C等于3”，就应该写成 WHERE (A = 1 AND B = 2) OR C = 3，使用括号可以使查询逻辑一目了然,确保数据库执行的是你真正想要的操作。
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