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SQL Structured Query Language，是专门用来查询关系型数据库的语言。也就是说不是关系型数据库，就不能用 SQL 查询了。
MySQL 的主要学习，其实都是集中在 SQL 上的。另外一部分，才是数据库的配置和速度优化。
SQL 语句的分类：
DQL: 数据查询语句，如 select
DML: 数据操作语句，如 update/insert/delete
TPL: 事务处理语句，如 commit/rollback/begin transaction
DCL: 数据控制语句，即权限管理，如 grant/revoke
DDL: 数据定义语句，如 create/drop
CCL: 指针控制语句，通过指针完成表操作，如 declare cursor
语法结构
一些特点：
SQL 不区分大小写
每句话以; 结束
断行、缩紧无需任何符号，解释器在解释时会把所有空符号都会合并为一个空格。
单行注释采用 –，多行注释采用 /* … */
值的引号可以同时用 ” 和 ’，但是 ”` 兼容性更强。
数据库名、表名、列名，都可以用反引号 ` 来包起来
SQL 的语法，是将一条语句拆分成几个组成部分：
Clauses：主要命令，如 update/set/where
Expressions: 能产生值的语句，如 ”Jason”，或 age + 12。
Predicates: 条件判断，即如果 True 则使用 A 值，否则 B 值。
Queries: 即 Select 查询读取数据库的语句。
Statements: 即一整条以; 结尾的 SQL 语句
SQL Style 编写风格
参考 Simon Holywell：SQL Style Guide 参考 Simon Holywell：SQL 样式指南 · SQL Style Guide
常用语句
参考 W3School：SQL Tutorial
服务器查询：
— 显示服务器中所有的数据库
show databases ;
— 进入一个数据库
use 数据库名 ;
— 显示当前所在数据库的信息
select database() ;
— 显示当前数据库所有表名 (MySQL)
show tables;
— 显示指定数据库所有表名 (MySQL)
select table_name from information_schema.tables where table_schema=’ 数据库名 ’ and table_type=’base table’;
— 显示指定表格的所有字段名（MySQL）
select column_name from information_schema.columns where table_schema=’ 数据库名 ’ and table_name=’ 表名 ’;
— 查看某表结构
DESC 表名 ;
数据库操作：
— 创建一个数据库
CREATE DATABASE 数据库名 CHARSET=utf-8 ;
— 查看数据库的创建信息
SHOW CREATE DATABASE 数据库名 ;
— 删除数据库
DROP DATABASE 数据库名 ;
— 或，用反引号包起来
DROP DATABASE ` 数据库名 `
数据表操作：
— 显示当前数据库中的所有表
show tables ;
— 创建表
CREATE TABLE 表名 (字段 类型 约束, 字段 类型 约束, 字段 类型 约束 ….) ;
— 如
CREATE TABLE staff (
id int primary key not null auto_increment,
name varchar(30)
);
— 删除表
DROP TABLE 表名 ;
— 查看表的创建语句
SHOW CREATE TABLE 表名 ;
— 查看表结构
DESC 表名 ;
— 修改表：添加一个字段
ALTER TABLE 表名 ADD 字段 类型 约束 ;
— 修改表：修改一个字段
ALTER TABLE 表名 MODIFY 字段 类型 约束 ;
— 修改表：删除一个字段
ALTER TABLE 表名 DROP 字段 ;
— 添加一条记录
INSERT INTO 表名 VALUES(字段 1, 字段 2, , 字段 4) ;
—
CRUD 增删改查
Create / Read / Update / Delete
查询 SELECT
select 查询永远是 SQL 中学习时间最长的。因为增删改都是固定模式，语句也很简单。但是查询拥有极多的方式方法和关键字，能够创造超多的组合搭配查询，且每种查询方式效率速度不一。所以 SQL 主要学的就是 SELCT。
最简单的 select 查询：
SELECT filed1, field2, field3 FROM table_name ;
SELECT filed1 AS age, field2 AS gender, field3 FROM table_name ;
SELECT table_name.filed1, table_name.field2, table_name.field3 FROM table_name ;
SELECT t.filed1, t.field2, t.field3 FROM table_name as t ;
— 删除重复行
SELECT DISTINCT field1 FROM table_name ;
以下为各种 Select 语句的方式方法总结。
条件 WHERE
比较运算符：小于 <, 大于 >, 小于等于 <=, 大于等于 >=, 等于 =, 不等于!= 或 <>
逻辑运算符：and, or, not
模糊查询：
like: 用 % 替换 1 个字或多个字，_替换 1 个字，word 包含指定的字 word
rlike: 正则查询，如 ^ 周.*$
范围查询：field in (v1, v2, v3…), not in (…), between v1 and v2, not between v1 and v2
空判断：field is null, field is not null
SELECT filed1, field2 FROM table_name
WHERE field3 > 10;
… WHERE field1 = “hello” AND field2 = “world” ;
… WHERE filed1 LIKE “Hel%” or filed2 LIKE “Hel__” ;
… WHERE field1 RLIKE “^He.*$” ;
… WHERE filed1 IN (12, 18, 19) and NOT IN (30, 40, 50) ;
… WHERE field1 BETWEEN 10 AND 20 and NOT BETWEEN 40 AND 50 ;
… WHERE filed1 IS NULL OR field3 IS NOT NULL ;
排序 ORDER BY
… WHERE … ORDER BY age, gender ;
… WHERE … ORDER BY age ASC ;
… WHERE … ORDER BY age ASC, id DESC, gender ASC ;
内置聚合函数 FUNCTIONS
内置函数能够处理一些很简单的计算问题。但是切记，查询一个函数值时不要查询其它字段，除非使用 GROUP 分组等方法。
SELECT COUNT(*) FROM …
SELECT MAX(age) FROM …
SELECT SUM(age) FROM …
SELECT AVG(age) FROM …
SELECT ROUND(SUM(age)/COUNT(*), 2 ) FROM …
SELECT MAX(age) FROM …
— 不允许：(因为逻辑不通，需要用到分组才行）
— SELECT name, age, ROUND(SUM(age)/COUNT(*), 2 ) FROM …
分组 GROUP BY
SQL 分组是一个比较容易混淆的概念。
SQL 的分组是会完全破坏原先表结构的，然后生成一个统计表，纯粹是为了数量统计用的。
分组 GROUP 单独使用是没什么意义的，除非是和聚合函数 Functions 一起用。
分组的做法是：如果按 gender 分组，就只把 gender 一列取出来，做成一个 unique 的唯一 gender 列表，如男；女，然后再创建一列，值对应的是每一种 gender 的记录条数。
如果要查看各组的其它信息，需要用到特殊的函数 group_concat(filed1):
— 报错：
— SELECT name FROM … GROUP BY gender ;
— SELECT * FROM … GROUP BY gender ;
— 显示 gender 的每种分组类别以及其下的记录条数！
SELECT gender, COUNT(*) FROM … GROUP BY gender ;
— 显示分组的平均
SELECT gender, AVG(*) FROM … GROUP BY gender ;
— 显示分组最大值
SELECT gender, MAX(*) FROM … GROUP BY gender ;
— 显示分组所包含的其它信息
SELECT gender, GROUP_CONCAT(name) FROM … GROUP BY gender ;
SELECT gender, GROUP_CONCAT(name, “_”, age) FROM … GROUP BY gender ;
分组还有一个配合的关键字 having，类似与 where 的筛选功能：
SELECT gender, COUNT(*) FROM … GROUP BY gender HAVING COUNT(*) > 3 ;
分页 LIMIT
— 限制显示结果的条数
SELECT … FROM … LIMIT 2 ;
— 分页 格式为：LIMIT (第 N 页 -1)* 每页个数, 每页个数
— 第 1 页，每页 2 条
SELECT … FROM … LIMIT 0,2 ;
— 第 2 页，每页 2 条
SELECT … FROM … LIMIT 2,2 ;
— 第 3 页，每页 2 条
SELECT … FROM … LIMIT 4,2 ;
— 第 4 页，每页 2 条
SELECT … FROM … LIMIT 6,2 ;
连接 JOIN
SQL 中的 JOIN 连接，实际上是用了数学上的集合概念。其中：
Inner Join 内连接：相当于 A and B，代表两个集合 (表) 的交集，即表中某字段匹配上的条目。
Full Outer Join 全连接：相当于 A or B`，代表两个表的并集，即两表合并所有字段和数据为一个表，未匹配的数据中的空字段以 null 填充。
Right Join 右连接：使用 left 表里所有数据，而 right 表中只保留匹配数据，且未匹配数据条目中的 right 表字段以 null 填充。
Left Join 左连接：使用 right 表里所有数据，而 left 表中只保留匹配数据，且未匹配数据条目中的 left 表字段以 null 填充。
怎么理解 Left Join 和 Right Join？首先，两表匹配，各表都会有各自的未匹配数据条目。那么怎么处理这些未匹配数据，就是这些左右的考量目标。Left join，保留左表的未匹配数据。Right join，保留右表中的未匹配数据。Full join，保留所有未匹配数据。那么保留下的这些未匹配数据，肯定会有几个来自外面的字段是空的，这时候都统一以 null 填充。
另外，SQL 连接两表，不光要指定连接方式，还要指定主键 - 外键的对应关系，使用 ON 关键字。
— 内连接
SELECT … FROM tb1 INNER JOIN tb2 ON tb1.key = tb2.id ;
— 左连接
SELECT … FROM tb1 RIGHT JOIN tb2 …
— 右连接
SELECT … FROM tb1 LEFT JOIN tb2 …
— 全连接 (MySQL 不支持)
SELECT … FROM tb1 FULL OUTER JOIN tb2 …
— 差集连接 (MySQL 不支持)
SELECT … FROM tb1 FULL OUTER JOIN tb2 ON tb1.key = tb2.id
WHERE tb1.key IS NULL OR tb2.id IS NULL;
自关联
自连接，连接的两个表都是同一个表，同样可以由内连接，外连接各种组合方式，按实际应用去组合。
SELECT a.*, b.* FROM tb1 a, tb2 as b WHERE a.[name] = b.[name]
联合 Union
UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。
使用 Union 联合的前提条件：
UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列
对应位置的列必须拥有相似的数据类型
每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。
列出所有在中国和美国的不同的雇员名：
SELECT E_Name FROM Employees_China
UNION
SELECT E_Name FROM Employees_USA
UNION ALL 命令和 UNION 命令几乎是等效的，不过 UNION ALL 命令会列出所有的值。
列出在中国和美国的所有的雇员：
SELECT E_Name FROM Employees_China
UNION ALL
SELECT E_Name FROM Employees_USA
子查询
实际上就是用 (select …) 子语句返回一个值，来方便主句查询。相当于 bash 脚本中的 $(…)功能。
SELECT … FROM … WHERE height = (SELECT MAX(height) FROM …)
