MySQL 基本查询详解：增删改查与聚合分组实战

结果确实是表达式的值。这适用于单字段或多字段的运算。

2.1.4 为查询结果指定别名

为了让结果更优雅，可以使用 AS 关键字给列起别名：

SELECT chinese + math + english AS total FROM exam_result;

AS 可以省略，直接写 column_name alias 也是支持的。

2.1.5 结果去重

如果不想看到重复的成绩，加上 DISTINCT 关键字：

SELECT DISTINCT math FROM exam_result;

2.2 WHERE 条件

WHERE 子句用于筛选数据，常用运算符包括比较运算符和逻辑运算符。

2.2.1 英语不及格的同学及成绩

提取条件：输出姓名和英语成绩，且英语成绩 < 60。

SELECT name, english FROM exam_result WHERE english < 60;

2.2.2 语文成绩在 [80, 90] 分的同学

可以使用 AND 或者 BETWEEN...AND：

-- 写法一
SELECT name, chinese FROM exam_result WHERE chinese >= 80 AND chinese <= 90;

-- 写法二（推荐）
SELECT name, chinese FROM exam_result WHERE chinese BETWEEN 80 AND 90;

BETWEEN 是左闭右闭区间。

2.2.3 数学成绩是特定分数的同学

当需要匹配多个离散值时，OR 或 IN 都可以：

-- 写法一
SELECT name, math FROM exam_result WHERE math = 58 OR math = 59 OR math = 98 OR math = 99;

-- 写法二（推荐）
SELECT name, math FROM exam_result WHERE math IN (58, 59, 98, 99);

IN 让代码更简洁。

2.2.4 模糊查询（姓孙 vs 孙某）

区分'姓孙'和'孙某'需要使用 LIKE：

-- 姓孙（任意长度）
SELECT * FROM exam_result WHERE name LIKE '孙%';

-- 孙某（两个字）
SELECT * FROM exam_result WHERE name LIKE '孙_';

• %：匹配任意多个字符（包括 0 个）。
• _：严格匹配一个字符。

2.2.5 语文成绩好于英语成绩

直接比较两列：

SELECT name, chinese, english FROM exam_result WHERE chinese > english;

2.2.6 总分在 200 分以下的同学

注意：别名不能在 WHERE 中使用。

-- 错误示范
SELECT (chinese + math + english) AS total FROM exam_result WHERE total < 200;
-- 报错：unknown column 'total'

-- 正确做法
SELECT name, (chinese + math + english) AS total FROM exam_result 
WHERE (chinese + math + english) < 200;

这是因为 SQL 执行顺序中，WHERE 在 SELECT 之前执行，此时别名尚未生成。

2.2.7 语文成绩>80 且不姓孙的同学

结合 NOT LIKE：

SELECT name, chinese FROM exam_result 
WHERE chinese > 80 AND name NOT LIKE '孙%';

2.2.8 复杂逻辑组合

包含 OR 和 AND 时，务必使用括号明确优先级：

SELECT * FROM exam_result 
WHERE name = '孙悟空' 
   OR (total_score > 200 AND chinese < math AND english > 80);

2.3 结果排序

使用 ORDER BY 控制显示顺序，默认升序（ASC），降序需加 DESC。

SELECT name, math FROM exam_result ORDER BY math DESC;

注意：

1. NULL 值在排序时被视为最小值（升序在最前，降序在最后）。
2. 多列排序时，只有第一个字段能完全满足排序要求，后续字段仅作为次级排序依据。
3. 别名可以在 ORDER BY 中使用，因为此时 SELECT 已执行完毕。

2.4 筛选分页结果

使用 LIMIT 限制返回行数，防止大数据量拖垮数据库。

-- 取前 3 行
SELECT * FROM exam_result LIMIT 3;

-- 从第 2 行开始取 3 行（下标从 0 开始）
SELECT * FROM exam_result LIMIT 2, 3;

-- 推荐写法：OFFSET 明确偏移量
SELECT * FROM exam_result LIMIT 3 OFFSET 2;

三、Update（更新）

UPDATE 用于修改数据，必须配合 WHERE 避免误改整表。

UPDATE exam_result SET math = 80 WHERE name = '孙悟空';

注意：MySQL 不支持 += 这种写法，需用 math = math + 30。

针对倒数前三名加分的复杂场景：

UPDATE exam_result 
SET math = math + 30 
WHERE id IN (
    SELECT id FROM exam_result 
    ORDER BY (chinese + math + english) ASC 
    LIMIT 3
);

四、Delete（删除）

DELETE 删除数据，TRUNCATE 清空表。

4.1 删除特定记录

DELETE FROM exam_result WHERE name = '孙悟空';

4.2 删除整表数据

DELETE FROM table_name;

关键点：DELETE 不会重置自增长 ID（AUTO_INCREMENT）。再次插入数据时，ID 会继续累加。

4.3 截断表

TRUNCATE TABLE table_name;

TRUNCATE 会重置自增长 ID，且速度比 DELETE 快，因为它不记录单行日志。但它无法回滚，属于 DDL 级别操作。

五、聚合函数

用于统计汇总数据。

• COUNT(*)：统计行数。
• SUM()：求和。
• AVG()：平均值。
• MAX() / MIN()：最大/最小值。

示例：统计去重后的数学成绩个数。

SELECT COUNT(DISTINCT math) FROM exam_result;

注意 DISTINCT 必须写在函数内部。

六、GROUP BY 子句

对数据进行分组，常配合聚合函数使用。

6.1 每个部门的平均工资和最高工资

SELECT deptno, AVG(sal), MAX(sal) 
FROM emp 
GROUP BY deptno;

6.2 部门 + 岗位的平均工资

多字段分组：

SELECT deptno, job, AVG(sal) 
FROM emp 
GROUP BY deptno, job;

6.3 平均工资低于 2000 的部分

WHERE 不能用于聚合后的筛选，需用 HAVING：

SELECT deptno, AVG(sal) 
FROM emp 
GROUP BY deptno 
HAVING AVG(sal) < 2000;

WHERE 优先级高，作用于原始数据；HAVING 优先级低，作用于分组后的结果。

掌握这些基础查询逻辑，就能应对大部分日常数据处理需求。实际开发中，务必注意执行顺序和潜在的性能陷阱。