【数据库】  DQL - 数据查询语言 Data Query Language (上)

Yanxiao_xaya Lv2
  2025-06-07 20:30 2025-06-07 20:30 Created   2025-06-07 12:11:52 2025-06-07 12:11:52 Updated      3.1k Words  12 Mins  

DQL - 数据查询语言 Data Query Language (上)

本篇是以 MYSQL黑马程序员教学视频整理而成的笔记

配套的sql文件

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wget https://raw.githubusercontent.com/ssxaya/FileShare/main/mysqlDQL%E4%B8%8A.sql

查询关键字 : SELECT

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# 语法
SELECT [字段列表] FROM [表名列表] WHERE [条件列表 GROUP BY [分组字段列表] HAVING [分组后条件列表] ORDER BY [排序字段列表 LIMIT [分页参数]

例表：

后文以此表为例进行举例

表名 emp

目录

[TOC]

Static Badge

[**SELECT**](# 基本查询 SELECT…FROM…)
[字段列表]

[**FROM**](# 基本查询 SELECT…FROM…)
[表名列表]

[**WHERE**](# 条件查询 WHERE)
[条件列表]

[**GROUP BY**](# 分组查询 GROUP BY & 聚合函数)
[分组字段列表]

[**HAVING**](# 分组查询 GROUP BY & 聚合函数)
[分组后条件列表]

[**ORDER BY**](# 排序查询 ORDER BY)
[排序字段列表]

[**LIMIT**](# 分页查询 LIMIT)
[分页参数]

基本查询 SELECT…FROM…

SELECT ... FROM ... 是 SQL 查询中最基本、最常用的语句结构，用于从数据库表中查询数据。

查询多个字段

语法：

SELECT 字段1、字段2、字段3... FROM 表名

查询员工的姓名、性别和工作地址

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SELECT name, gender, workaddress
FROM emp;

这条语句选出了三列字段，适合只查看部分重要信息，而不是全表。

如果想要查询所有字段返回，可以使用通配符*

SELECT * FROM 表名

返回表名中所有的字段

设置别名

在 SQL 中，AS 是用来为字段（列）或表设置**别名（alias）**的关键字。这样可以让查询结果更清晰、更易读，尤其在字段名复杂或有函数、计算时非常有用。

语法：

SELECT 字段名 AS 别名 FROM 表名;

或者省略as，直接空格也可以

SELECT 字段名 别名 FROM 表名;

把列名和表名换成更易读的中文别名

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SELECT name AS 姓名, gender AS 性别, entrydate AS 入职日期
FROM emp AS 员工表;

使用 AS 起别名可以美化输出结果，更利于报表阅读。

去重

在 SQL 中，DISTINCT 用于去重，即从查询结果中去除重复的记录，只保留唯一的值。

语法：

SELECT DISTINCT 列名 FROM 表名;

查询所有不重复的工作地址

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SELECT DISTINCT workaddress
FROM emp;

DISTINCT 去除了重复的 workaddress，只显示唯一城市。

条件查询 WHERE

WHERE 是 SQL 中非常常用的子句，用于指定查询条件，筛选出符合条件的记录。

语法：

SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件列表

条件列表

比较运算符

运算符 含义 示例 说明
= 等于 age = 18 年龄等于 18
!= 或 <> 不等于 gender != '男' 或 gender <> '男' 性别不是“男”
> 大于 age > 30 年龄大于 30
< 小于 age < 25 年龄小于 25
>= 大于等于 age >= 18 年龄不小于 18
<= 小于等于 age <= 60 年龄不大于 60
BETWEEN ... AND ... 在范围之间（含边界） age BETWEEN 18 AND 30 年龄在 18 到 30 之间
IN (...) 在多个值中 workaddress IN ('北京', '上海') 工作地址是“北京”或“上海”
LIKE 模糊匹配 name LIKE '张%' 名字以“张”开头
IS NULL 是空值 idcard IS NULL 身份证为空
IS NOT NULL 不是空值 idcard IS NOT NULL 身份证不为空

逻辑运算符

运算符 含义 示例
AND 并且 gender = '女' AND age < 25
OR 或者 workaddress = '北京' OR workaddress = '上海'
NOT 非 NOT age = 18 或 age != 18
AND + OR 组合逻辑 gender = '男' AND (age > 30 OR workaddress = '上海') 使用括号避免歧义

例题

查询所有年龄大于等于 30 岁的男员工的信息

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SELECT *
FROM emp
WHERE age >= 30 AND gender = '男';

查询住在“北京”或“上海”的员工姓名、性别、工作地址

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SELECT name, gender, workaddress
FROM emp
WHERE workaddress IN ('北京', '上海');

查询身份证号为空的女员工的姓名和入职时间

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SELECT name, entrydate
FROM emp
WHERE gender = '女' AND idcard IS NULL;

查询所有名字中带“张”字的员工信息

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SELECT *
FROM emp
WHERE name LIKE '%张%';

查询年龄不是 18 岁，且工作地址不是“北京”的员工

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SELECT *
FROM emp
WHERE age != 18 AND workaddress != '北京';

查询年龄在 25 到 40 岁之间、并且身份证号不为空的男员工

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SELECT *
FROM emp
WHERE age BETWEEN 25 AND 40
  AND idcard IS NOT NULL
  AND gender = '男';

查询所有姓名为“张无忌”的员工，如果他住在“上海”则不显示

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SELECT *
FROM emp
WHERE name = '张无忌' AND workaddress != '上海';

查询不是“西安”工作地址，且年龄小于等于 35 岁或大于等于 60 岁的员工

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SELECT *
FROM emp
WHERE workaddress != '西安'
  AND (age <= 35 OR age >= 60);

分组查询 GROUP BY & 聚合函数

这两个概念常常配合使用，在 SQL 中用于 “按组统计” 的场景，比如：

查询每个城市有多少个员工、每个性别的平均年龄、每年入职的人数等等。

因此，我们先讲解聚合函数

聚合函数

聚合函数就是将一列数据作为一个整体，进行纵向计算，例如统计人数、求平均值、找最大最小值等。

你可以把聚合函数想象成一个“计算器”，它不是针对一行一行地处理数据，而是把一整列的数据当作一个整体来进行统计。

常见的聚合函数

函数名 中文含义 示例 说明
COUNT() 计数 COUNT(*) 统计总行数（记录条数）
SUM() 求和 SUM(age) 统计某列所有数据的总和
AVG() 平均值 AVG(age) 统计某列数据的平均值
MAX() 最大值 MAX(age) 找出某列中最大的值
MIN() 最小值 MIN(age) 找出某列中最小的值

例题

查询 emp 表中总共有多少名员工

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SELECT COUNT(*) AS 员工总数
FROM emp;

查询所有员工的年龄总和是多少

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SELECT SUM(age) AS 年龄总和
FROM emp;

查询所有女员工的平均年龄是多少

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SELECT AVG(age) AS 女员工平均年龄
FROM emp
WHERE gender = '女';

查询员工中最大的年龄是多少岁

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SELECT MAX(age) AS 最大年龄
FROM emp;

查询北京员工中最小的年龄是多少

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SELECT MIN(age) AS 北京最小年龄
FROM emp
WHERE workaddress = '北京';

分组查询 GROUP BY

分组查询 是指把数据库表中的数据，根据某个（或某些）字段的值分成不同的“组”，然后对每个组进行统计或汇总。在分组查询后，往往像组成一个”新的表”来进行展示(

GROUP BY 就是按照某个字段的值是否相同，把数据分成一组一组的。

同一个字段值的记录会被归为一组
每一组你都可以进行统计（用聚合函数，比如 COUNT()、AVG()、SUM() 等）
每一组的结果会形成结果表中的一行

语法：

SELECT 字段列表 FROM 表名 [WHERE 条件] GROUP BY 分组字段名 [HAVING 分组之后的条件];

WHERE 与 HAVING 的区别

  • 执行时机不同：WHERE 是在数据分组GROUP BY之前执行的，用来筛选原始数据行；HAVING 是在数据分组之后执行的，用来筛选分组后的结果。
  • 判断条件不同：WHERE 中不能使用聚合函数，只能用普通的列和表达式做条件判断；HAVING 可以使用聚合函数，基于统计结果来筛选分组。
  • 作用对象不同：WHERE 作用于表中的每一条原始记录；HAVING 作用于分组后的每一个组。
  • 常见用途不同：WHERE 用来过滤行数据，比如“筛选年龄大于30岁的员工”；HAVING 用来过滤分组，比如“筛选员工数大于5的部门”。

总而言之，WHERE 适用于对原始数据进行初步筛选，而 HAVING 则用于在分组和聚合之后，对分组结果进一步筛选。

例题

根据性别分组，统计男性员工和女性员工的数量

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SELECT gender, COUNT(*) AS 员工数量
FROM emp
GROUP BY gender;

根据性别分组，统计男性员工和女性员工的平均年龄

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SELECT gender, AVG(age) AS 平均年龄
FROM emp
GROUP BY gender;

查询年龄小于45的员工，根据工作地址分组，获取员工数量大于等于3的工作地址

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SELECT workaddress, COUNT(*) AS 员工数量
FROM emp
WHERE age < 45
GROUP BY workaddress
HAVING COUNT(*) >= 3;
  1. 从 emp 表中找出年龄小于 45 岁的员工（WHERE）
  2. 按照 workaddress（工作地址）对这些员工进行分组（GROUP BY）
  3. 对每一组统计人数（COUNT(*)），只保留人数不少于 3 的组（HAVING）
  4. 最终展示符合条件的每个工作地址及其对应的员工数量（SELECT）

排序查询 ORDER BY

ORDER BY 用来对查询结果进行排序,它是整个 SQL 的最后一步，即在 WHERE GROUP BY HAVING SELECT执行完后，在执行ORDER BY来决定显示顺序。

语法：

SELECT 字段列表 FROM 表名 ORDER BY 字段1 排序方式1[ASC | DESC], 字段2 排序方式2[ASC | DESC];

  • ASC：升序（默认）
  • DESC：降序

可以看出，ORDER BY 支持多字段排序。当第一个排序字段的值相同时，系统会继续根据第二个排序字段对结果进行进一步排序。

例题

查询所有员工的姓名和年龄，并按年龄从小到大排序

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SELECT name, age
FROM emp
ORDER BY age ASC;

ORDER BY age ASC 表示按照 age 升序排列。即：年龄越小越排前。其中ASC 可以省略。

请查询所有员工的姓名、性别和年龄，先按性别升序，再按年龄降序排序

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SELECT name, gender, age
FROM emp
ORDER BY gender ASC, age DESC;

先按 gender 排序（比如先女后男，或反过来视数据库编码而定）；
性别相同的人，再按 age 降序排，年纪大的排在前面；
演示了多字段排序和不同排序方式的组合。

查询所有员工的姓名和入职时间，按入职时间从新到旧排序（最近入职的排前

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SELECT name, entrydate
FROM emp
ORDER BY entrydate DESC;

DESC 表示降序；
入职时间越新越靠前。

分页查询 LIMIT

LIMIT 用来限制查询结果的返回行数，通常配合 OFFSET 实现分页。

语法：

SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT 行数 OFFSET 偏移量;

SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT 偏移量, 行数;

偏移量 从 0 开始计数（第1条记录是索引0），不写默认为0。
行数 是要返回的行数

MySQL 中可以使用 LIMIT 偏移量, 行数 的方式来简化 LIMIT 行数 OFFSET 偏移量 的写法，两种写法*等价。*

LIMIT 是 MySQL 的语法方言，它是 MySQL（以及 MariaDB、SQLite、PostgreSQL 等部分数据库）支持的非标准 SQL 扩展，不是 SQL 标准语法的一部分。

例题

查询 emp 表中前 5 条员工记录，显示 name（姓名）、age（年龄）、workno（工号）

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SELECT name, age, workno
FROM emp
LIMIT 5;

这里只用 LIMIT 行数，表示从第 1 条（索引 0）开始，查 5 条。

假设每页显示 5 条记录，请查询 emp 表的第 2 页数据，显示 id、name、entrydate（入职时间）

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SELECT id, name, entrydate
FROM emp
LIMIT 5, 5;

跳过前 5 条（即第 1 页），从第 6 条开始，查询 5 条（第 2 页）。

每页显示 4 条记录，按 entrydate 降序排序后，获取第 3 页的员工姓名和入职时间

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SELECT name, entrydate
FROM emp
ORDER BY entrydate DESC
LIMIT 8, 4;

按入职时间从新到旧排序，跳过前 8 条（第 1、2 页），查第 3 页（4 条）。

DQL编写顺序 & 执行顺序

SELECT语句的编写顺序和执行顺序不同，我们先说编写顺序：

DQL语句的编写顺序

也就是你写 SQL 时的顺序

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SELECT 字段列表
FROM 表名
[WHERE 条件]
[GROUP BY 分组字段]
[HAVING 分组后的条件]
[ORDER BY 排序字段]
[LIMIT 限制行数]

[]内是可选项

DQL语句的执行顺序

也就是数据库真正处理的顺序

  1. FROM：确定数据来源的表或视图
  2. WHERE：对原始数据进行初步筛选
  3. GROUP BY：将筛选后的数据进行分组
  4. HAVING：对分组后的结果再进行条件过滤
  5. SELECT：选出最终要展示的字段（包括聚合函数）
  6. ORDER BY：对结果排序
  7. LIMIT：限制返回的行数，实现分页等功能

例子

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SELECT workaddress, COUNT(*) AS 员工数
FROM emp
WHERE age < 45
GROUP BY workaddress
HAVING COUNT(*) >= 3
ORDER BY 员工数 DESC
LIMIT 3;

这条语句的编写顺序和你平常写的一样，但它的执行顺序其实是从 FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT。

Fin.

  • Title: 【数据库】  DQL - 数据查询语言 Data Query Language (上)
  • Author: Yanxiao_xaya
  • Created at : 2025-06-07 20:00:30
  • Updated at : 2025-06-07 12:11:52
  • Link: https://ssxaya.fun/2025/06/07/mysqlDQL/
  • License: This work is licensed under CC BY-NC-SA 4.0.
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  1. 1. DQL - 数据查询语言 Data Query Language (上)
    1. 1.1. 目录
    2. 1.2. 基本查询 SELECT…FROM…
      1. 1.2.1. 查询多个字段
      2. 1.2.2. 设置别名
      3. 1.2.3. 去重
    3. 1.3. 条件查询 WHERE
      1. 1.3.1. 条件列表
      2. 1.3.2. 例题
    4. 1.4. 分组查询 GROUP BY & 聚合函数
      1. 1.4.1. 聚合函数
      2. 1.4.2. 分组查询 GROUP BY
    5. 1.5. 排序查询 ORDER BY
      1. 1.5.1. 例题
    6. 1.6. 分页查询 LIMIT
      1. 1.6.1. 例题
    7. 1.7. DQL编写顺序 & 执行顺序
      1. 1.7.1. DQL语句的编写顺序
      2. 1.7.2. DQL语句的执行顺序
      3. 1.7.3. 例子