常用SQL查询方法与实例

常用SQL查询方法有以下几种：

1. SELECT：用于从数据库表中检索数据。
2. WHERE：用于过滤结果集，只返回满足指定条件的记录。
3. ORDER BY：用于对结果集进行排序。
4. GROUP BY：用于将结果集按照一个或多个列进行分组。
5. HAVING：用于过滤分组后的结果集，只返回满足指定条件的分组。
6. JOIN：用于连接两个或多个表，根据指定的条件返回匹配的记录。
7. UNION：用于合并两个或多个SELECT语句的结果集。
8. LIMIT：用于限制返回的结果集数量。

1. OFFSET：用于指定返回结果集的起始位置。

SELECT查询

用于从数据表中选择数据。

SELECT first_name, last_name  

FROM employees  

WHERE department = 'HR';

INSERT查询

用于向数据表中插入新数据。

INSERT INTO customers (first_name, last_name, email)  

VALUES ('John', 'Doe', 'john.doe@example.com');

UPDATE查询

用于更新数据表中的数据。

UPDATE employees  

SET salary = 5000  

WHERE employee_id = 1;

DELETE查询

用于从数据表中删除数据。

DELETE FROM orders  

WHERE order_id = 1001;

JOIN查询

用于从多个表中检索相关数据。

SELECT customers.first_name, orders.order_date  

FROM customers  

JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id  

WHERE order_date >= '2023-01-01';

GROUP BY查询

用于根据一个或多个列对结果集进行分组。

SELECT department, COUNT(*) as number_of_employees  

FROM employees  

GROUP BY department;

HAVING查询

用于对GROUP BY子句的结果进行过滤。

SELECT department, AVG(salary) as average_salary  

FROM employees  

GROUP BY department  

HAVING average_salary > 5000;

选择所有列

SELECT * FROM students;

这将从students表中选择所有记录的所有列。

选择特定列并重命名

SELECT name AS 姓名, age FROM students;

此查询仅选择name和age列，并将name列在结果集中重命名为姓名。

条件查询（等于）

SELECT * FROM students WHERE age = 20;

查询年龄为20岁的学生的所有信息。

条件查询（范围）

SELECT * FROM students WHERE age BETWEEN 20 AND 30;

查询年龄在20到30岁之间的所有学生信息。

模糊查询（LIKE关键字）

SELECT * FROM students WHERE name LIKE '李%';

查找所有名字以“李”开头的学生信息。

使用IN关键字限定多个值

SELECT * FROM students WHERE native IN ('湖南', '四川');

查找来自湖南或四川的学生的所有信息。

连接查询

SELECT s.id, s.name, c.course_name

FROM students AS s

LEFT JOIN courses AS c ON s.course_id = c.id;

连接students和courses表，显示每个学生的ID、姓名及其选修的课程名称。

空值判断

SELECT * FROM students WHERE gender IS NULL;

查找gender字段为空的所有学生记录。

排序查询

SELECT name, age FROM students ORDER BY age DESC;

查询所有学生的名字和年龄，并按年龄降序排列。

分组与聚合查询

SELECT gender, COUNT(*) as total_students

FROM students

GROUP BY gender;

窗口函数

窗口函数是指在SQL查询中对一组相关行进行聚合或运算操作的函数。窗口函数可以在不改变基本表的情况下，为查询结果添加额外的计算列。举个例子，使用SUM()函数与OVER()子句计算销售额的运行总和。

WITH category_revenue AS (
    SELECT category, SUM(revenue) AS total_revenue
    FROM sales
    GROUP BY category
)
SELECT * FROM category_revenue;

公共表表达式（CTEs）

CTE（Common Table Expressions，公共表表达式）是一种在SQL查询中创建临时结果集的方法，可以被多次引用，提高查询的可读性和可维护性。以下是如何使用CTE计算每个产品类别的总收入的示例。

WITH category_revenue AS (
    SELECT category, SUM(revenue) AS total_revenue
    FROM sales
    GROUP BY category
)
SELECT * FROM category_revenue;

递归查询

递归查询能够帮助分析师遍历层次化数据结构，如组织图或物料清单。假设这里有一个表示员工关系的表，想查找某个经理的所有下属：

WITH RECURSIVE subordinates AS (
    SELECT employee_id, name, manager_id
    FROM employees
    WHERE manager_id = 'manager_id_of_interest'
    UNION ALL
    SELECT e.employee_id, e.name, e.manager_id
    FROM employees e
    JOIN subordinates s ON e.manager_id = s.employee_id
)
SELECT * FROM subordinates;

透视表

透视表将行转换为列，以表格形式汇总数据。比如，有一个包含销售数据的表格，想通过数据透视来显示每个产品在不同月份的总销售额：

SELECT *
FROM (
    SELECT product, month, sales
    FROM sales_data
) AS source_table
PIVOT (
    SUM(sales)
    FOR month IN ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May')
) AS pivot_table;

分析函数

分析函数根据一组记录计算汇总值。例如，可以使用 ROW_NUMBER() 函数为数据集中的每条记录分配唯一的行号。

SELECT customer_id, order_id,
       ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date) AS order_rank
FROM orders;

解透视

解透视是透视操作的反向操作，解透视是将一张表中的列转换为行，而透视是将行转换为列。比如，这里有一个按月汇总销售数据的表格，想取消透视以分析随时间变化的趋势。

SELECT customer_id, 
       AVG(CASE WHEN order_count > 1 THEN order_total ELSE NULL END) AS avg_sales_repeat_customers
FROM (
    SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count, SUM(order_total) AS order_total
    FROM orders
    GROUP BY customer_id
) AS customer_orders;

条件聚合

条件聚合是指根据指定条件应用条件聚合函数。例如，如果想计算老客户订单的平均销售额：

SELECT customer_id, 
       AVG(CASE WHEN order_count > 1 THEN order_total ELSE NULL END) AS avg_sales_repeat_customers
FROM (
    SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count, SUM(order_total) AS order_total
    FROM orders
    GROUP BY customer_id
) AS customer_orders;

日期函数

SQL中的日期函数支持操纵和提取与日期相关的信息。例如，可以使用DATE_TRUNC()函数按月对销售数据进行分组。

SELECT DATE_TRUNC('month', order_date) AS month, SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY DATE_TRUNC('month', order_date);

合并语句

合并语句（也称为 UPSERT 或 ON DUPLICATE KEY UPDATE）可让分析师根据与源表的连接结果在目标表中插入、更新或删除记录。比如，要同步两个包含客户数据的表。

MERGE INTO target_table AS t
USING source_table AS s
ON t.customer_id = s.customer_id
WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET t.name = s.name, t.email = s.email
WHEN NOT MATCHED THEN
    INSERT (customer_id, name, email) VALUES (s.customer_id, s.name, s.email);

情况语句

情况语句支持在SQL查询中应用条件逻辑。例如，使用情况语句根据客户的总购买金额对其进行分类。

SELECT customer_id,
       CASE
           WHEN total_purchase_amount >= 1000 THEN 'Platinum'
           WHEN total_purchase_amount >= 500 THEN 'Gold'
           ELSE 'Silver'
       END AS customer_category
FROM (
    SELECT customer_id, SUM(order_total) AS total_purchase_amount
    FROM orders
    GROUP BY customer_id
) AS customer_purchases;

其他代码：

JOIN：查询员工及其所属部门的信息

SELECT e.name, d.department_name FROM employees e JOIN departments d ON e.department_id = d.id;

UNION：查询男性员工和女性员工的信息

SELECT name, gender FROM employees WHERE gender = 'M' UNION SELECT name, gender FROM employees WHERE gender = 'F';

LIMIT：查询年龄最大的前5名员工信息

SELECT * FROM employees ORDER BY age DESC LIMIT 5;

OFFSET：查询第6到第10名员工的信息

SELECT * FROM employees LIMIT 5 OFFSET 5;