SQL DQL数据查询语言全套学习笔记（基础查询→执行顺序全解析）

前言在关系型数据库MySQL 为主开发工作里DQLData Query Language数据查询语言是 SQL 使用频次最高的语法子集核心关键字为SELECT业务数据筛选、报表统计、前端接口数据读取全都依赖 DQL 完成。本文顺着课程章节基础查询、条件查询、聚合函数、分组查询、排序查询、分页查询、实战案例、SQL 执行顺序、知识点总结系统拆解 DQL 用法附带可直接复刻的 SQL 示例、易错避坑点适配后端入门学习者做技术博客沉淀、面试复习。一、15 节DQL 基础查询SELECT 基础语法1. 标准基础语法格式-- 查询指定单列/多列 SELECT 列名1,列名2 FROM 表名; -- 查询整张表所有字段生产环境禁止滥用*会触发不必要的全字段IO SELECT * FROM 表名; -- 字段起别名AS关键字可省略 SELECT 字段 AS 别名, 字段2 别名2 FROM 表名; -- 去重查询DISTINCT SELECT DISTINCT 字段 FROM 表名; -- 字段做运算数值列支持加减乘除 SELECT 字段10 FROM 表名;2. 实操样例以员工表 emp 为例-- 1.查询员工姓名、薪资两列 SELECT name,salary FROM emp; -- 2.给薪资列起别名month_salary SELECT name,salary AS month_salary FROM emp; -- 3.去重查询员工所属部门编号 SELECT DISTINCT dept_id FROM emp; -- 4.计算员工年薪月薪*12 SELECT name,salary*12 annual_salary FROM emp;3. 避坑提醒SELECT *在大表场景性能很差索引无法精准命中线上业务务必枚举需要的字段DISTINCT 对多列生效时会按照多列组合值整体去重不是单独针对首个字段NULL 参与算术运算运算结果永远为 NULL不能直接靠加减处理空薪资字段。二、16 节DQL 条件查询WHERE 子句过滤行数据1. 语法结构SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 筛选条件;WHERE 执行时机FROM 加载数据表数据后逐行校验条件只把符合规则的行向下传递给后续逻辑。2. 常用条件运算符分类基础比较运算符、、、、、! / 两个写法都代表不等于范围匹配BETWEEN 最小值 AND 最大值闭区间包含两端边界、IN(值1,值2)匹配离散枚举值空值判定IS NULL、IS NOT NULL禁止用NULL做空值匹配SQL 中 NULL 不等于自身模糊匹配LIKE%匹配任意长度任意字符、_匹配单个任意字符逻辑运算符AND(且)、OR(或)、NOT(取反)优先级AND OR3. 代码示例-- 1.查询薪资大于8000的员工 SELECT name,salary FROM emp WHERE salary8000; -- 2.薪资区间5000~10000的员工两种等价写法 SELECT name FROM emp WHERE salary BETWEEN 5000 AND 10000; SELECT name FROM emp WHERE salary5000 AND salary10000; -- 3.部门编号为1、3的员工 SELECT name FROM emp WHERE dept_id IN(1,3); -- 4.查询姓名姓张的员工模糊匹配 SELECT name FROM emp WHERE name LIKE 张%; -- 5.查询薪资不为空的员工 SELECT name FROM emp WHERE salary IS NOT NULL;易错点OR 和 AND 混用不加括号会出现逻辑偏差例想筛选「薪资 10000 或者 部门 id2 且薪资 6000」必须书写salary10000 OR (dept_id2 AND salary6000)。三、17 节DQL 聚合函数纵向整列做统计计算1. 核心概念普通 WHERE 做横向单行数据筛选聚合函数对指定列做纵向全行汇总统计MySQL 内置通用聚合函数函数功能说明NULL 处理规则COUNT (列 /*)统计数据行数COUNT (*) 统计所有行COUNT (字段) 自动跳过 NULL 行SUM (列)列的数值求和忽略 NULLAVG (列)列平均值忽略 NULLMAX (列)取列最大值忽略 NULLMIN (列)取列最小值忽略 NULL2. 示例 SQL-- 员工总人数 SELECT COUNT(*) total_emp FROM emp; -- 全体员工薪资总和、平均薪资 SELECT SUM(salary) sum_sal,AVG(salary) avg_sal FROM emp; -- 最高、最低月薪 SELECT MAX(salary) max_sal,MIN(salary) min_sal FROM emp;关键避坑AVG 函数跳过 NULL 行若岗位空缺薪资为 NULL空缺记录不会纳入平均值分母统计业务要补默认值再做统计WHERE 子句内不能直接书写聚合函数聚合过滤要放到 HAVING 子句。四、18 节DQL 分组查询GROUP BY 分组 having 分组后过滤1. 标准语法SELECT 分组字段,聚合函数 FROM 表名 WHERE 分组前置行过滤 GROUP BY 分组字段 HAVING 分组结果二次过滤;WHERE分组前筛选原始单行数据不能引用聚合函数HAVING分组完成后对每组统计结果过滤支持书写聚合函数。2. 实操案例按部门分组统计部门平均薪资筛选部门平均薪资大于 7000 的分组SELECT dept_id,AVG(salary) dept_avg_sal FROM emp WHERE salary3000 -- 先剔除底薪过低无效数据减少分组计算量 GROUP BY dept_id HAVING AVG(salary) 7000;硬性规范MySQL 开发强制约束SELECT 后非聚合的普通字段必须出现在 GROUP BY 分组字段列表内禁止查询分组外零散字段MySQL 宽松模式会产出逻辑错乱数据。五、19 节DQL 排序查询ORDER BY 对结果集排序1. 语法规则SELECT 字段 FROM 表名 [WHERE过滤] [GROUP BY分组] ORDER BY 排序字段1 排序方式,排序字段2 排序方式;排序标识ASC升序默认可省略、DESC降序支持多字段排序优先按首个字段排序首个字段数值相同时启用第二个字段补充排序。示例 SQL-- 员工薪资降序排列 SELECT name,salary FROM emp ORDER BY salary DESC; -- 部门编号升序同部门内薪资由高到低排序 SELECT dept_id,name,salary FROM emp ORDER BY dept_id ASC,salary DESC;补充特性NULL 值在升序排序场景MySQL 会把 NULL 行排在结果集最顶部排序字段建议建立索引大数据量表排序避免触发 filesort 文件磁盘排序拖垮性能。六、20 节DQL 分页查询LIMIT 实现数据分页1.MySQL 专属分页语法SELECT 字段 FROM 表名 前置过滤逻辑 ORDER BY 排序列 LIMIT 起始偏移量offset,单页展示条数page_size;分页计算公式offset (页码-1)*每页条数LIMIT 仅 MySQL、MariaDB 支持Oracle 使用 ROWNUM、SQL Server 使用 OFFSET FETCH 做分页。业务示例每页 10 条查询第 3 页数据-- offset(3-1)*1020 SELECT * FROM emp ORDER BY emp_id LIMIT 20,10; -- MySQL8.0可读更强的写法 SELECT * FROM emp ORDER BY emp_id LIMIT 10 OFFSET 20;性能优化要点深分页offset 数值上万性能会急剧衰减优化方案主键索引分页、子查询先定位主键再回表查询分页必须搭配稳定排序字段主键 ID避免分页出现数据重复、漏取。七、21 节DQL 综合案例练习整合多类子句业务需求背景员工表 emp 字段emp_id (主键),name,salary,dept_id,entry_date 入职时间完成 3 个综合需求统计 2024 年入职员工分部门统计部门员工人数只保留部门人数≥2 的分组按人数降序分页取前 5 条结果SELECT dept_id,COUNT(emp_id) emp_cnt FROM emp WHERE entry_date 2024-01-01 AND entry_date 2025-01-01 GROUP BY dept_id HAVING COUNT(emp_id)2 ORDER BY emp_cnt DESC LIMIT 5;模糊筛选姓名带 “李” 字、月薪 6k~15k 的员工薪资倒序展示SELECT name,salary FROM emp WHERE name LIKE %李% AND salary BETWEEN 6000 AND 15000 ORDER BY salary DESC;排查部门内最高薪资低于 5000 的低效部门编号SELECT dept_id,MAX(salary) max_sal FROM emp GROUP BY dept_id HAVING MAX(salary)5000;八、22 节SELECT 语句底层真实执行顺序高频面试考点1. 开发者书写 SQL 的人为书写顺序SELECT → DISTINCT → FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → ORDER BY → LIMIT2.MySQL 引擎真实物理执行顺序决定别名引用、子句可用范围FROM加载数据表、执行关联表连接拿到原始数据源WHERE逐行做行级过滤淘汰不符合条件的数据行GROUP BY按指定字段拆分数据分组初始化每组聚合统计上下文HAVING基于分组完成后的聚合结果做分组级过滤唯一能校验聚合结果的阶段SELECT计算字段表达式、给字段赋予别名、执行 DISTINCT 全局去重ORDER BY对最终投影后的结果集做全局排序LIMIT截断结果集输出分页限定条数的数据顺序衍生 3 条必懂规则WHERE 阶段早于 SELECTWHERE 子句无法引用 SELECT 内自定义别名HAVING 在分组阶段后可引用分组内聚合计算结果GROUP BY 前置过滤优先用 WHERE能提前裁剪数据量减少分组磁盘内存开销不要把行级筛选全堆进 HAVINGORDER BY 可以复用 SELECT 定义的字段别名排序阶段在 SELECT 字段投影之后。九、23 节DQL 全章节知识点复盘总结1. 子句职能 使用优先级总览FROM数据源入口所有查询逻辑的起始基准WHERE行前置过滤过滤原始单行数据不可写聚合函数做早期数据裁剪优化性能GROUP BY拆分数据分组适配部门、品类类批量统计需求HAVING分组后置过滤校验聚合统计结果解决 WHERE 无法筛选聚合值的局限SELECT决定最终对外暴露哪些字段做字段别名、列运算、DISTINCT 去重ORDER BY统一规范结果排序规则支撑列表顺序展示LIMIT做分页数据截断适配前端分页列表交互场景。2. 高频易错问题汇总NULL 匹配错误不用NULL统一用IS NULL / IS NOT NULLNULL 参与四则运算结果固定为 NULLWHERE/HAVING 选型混淆单行原始数据过滤选 WHERE分组聚合后的统计值过滤必须选 HAVINGGROUP BY 字段不匹配SELECT 非聚合字段必须归入 GROUP BY 分组字段规避非确定性数据分页深分页性能劣化大 offset 场景改用主键游标分页排序固定依托主键保证分页数据不错乱模糊查询全通配前缀%xxx会使索引失效百万级数据表禁止大范围前缀模糊检索。3. 生产环境性能优化通用建议杜绝线上业务SELECT *按需枚举查询字段降低网络传输与磁盘 IO 开销WHERE、GROUP BY、ORDER BY、分页排序的高频字段提前创建适配索引降低全表扫描概率能前置在 WHERE 做的数据过滤绝不延后到 HAVING 做筛选压缩分组阶段处理的数据体量超大数据量分页场景放弃传统 offset 分页改用「主键游标分页」WHERE id 上一页最后主键 LIMIT page_size大幅降低数据库扫描行数。结语DQL 是数据库开发、后端接口开发、数据报表开发的核心基础不只要掌握语法拼写还要吃透底层执行顺序区分 WHERE/HAVING、聚合函数、分组查询的适用边界规避线上慢查询、分页错乱、分组数据异常等典型线上故障。后续进阶可拓展联表 JOIN 查询、子查询、窗口函数完成复杂多表关联统计、排行类业务需求。文档导出指引你可以复制全文内容Word 文档新建空白 Word粘贴全文按标题层级设置「一级标题章节大标题、二级标题小节标题、正文、代码块 Courier New 字体」排版后直接保存.docxMarkdown 文档新建后缀为.md文件直接粘贴文本可上传掘金、CSDN、个人博客站点发布PDF 格式Word 排版完成后执行「另存为→导出为 PDF」即可生成 PDF 归档文档。要不要我补充适配 CSDN 站点的标签、SEO 标题和段落配图建议直接帮你完善成可一键发布的博客成品