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新手如何练习SQL?|掌握

news 来源：原创 2025/6/14 12:56:42

对于新手想要练习SQL语句，可以从以下几个方面入手：

1. 建立理论基础

首先深入理解数据库的核心组件，包括数据库本身、其内部的各个表、表中的字段及其对应的数据类型（如字符串、整型、日期等），以及数据库设计中常用的索引、主键约束（确保唯一性的关键字段）和外键约束（关联不同表之间的关系）。

2. 掌握SQL语句结构

DML操作：学习SQL的Data Manipulation Language部分，这是日常工作中最常用的部分。
- SELECT语句是数据检索的核心，不仅要学会选择所需的列，还需熟练运用WHERE子句实现各种条件筛选，结合ORDER BY对结果集进行排序，以及使用LIMIT控制返回的记录条数。
- INSERT INTO语句用于向表中插入新的数据行，明确指定要插入的列及其对应的值。
- UPDATE语句允许你更新已存在的记录，通过设置新值替换原有数据，并通常配合WHERE子句精确定位待更新的记录。
- DELETE语句则用于删除满足特定条件的记录，同样需要合理地使用WHERE子句防止误删数据。

逐一详细说明这些DML（数据操作语言）操作：

SELECT语句

SELECT 是SQL中最核心的数据检索命令，用于从数据库表中检索数据。它的基本语法如下：

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;

SELECT 后面跟着的是你想从表中选取的列名，可以用 * 表示所有列。
FROM 子句指定了从中检索数据的表名。
WHERE 子句用于设置检索条件，只有满足条件的记录才会被选中。例如：
```
SELECT * FROM Employees WHERE Department = 'Sales' AND Salary > 50000;
```
ORDER BY 用于对检索出的结果集进行排序：
```
SELECT * FROM Employees ORDER BY Salary DESC;
```
这个例子将按工资降序排列员工列表。
LIMIT 用于限制返回的记录数量：
```
SELECT * FROM Employees LIMIT 10;
```
这个例子只返回前10条员工记录。

INSERT INTO语句

INSERT INTO 用于将新的记录插入到数据库表中。基本语法如下：

INSERT INTO table_name (column1, column2, ...)
VALUES (value1, value2, ...);

table_name 是目标表的名字。
在括号内列出你想要插入值的列名。
VALUES 关键字后面跟着对应列的值，值必须按照列的顺序给出，且数量和类型与列匹配。

例如：

INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, Department, Salary)
VALUES ('John', 'Doe', 'IT', 60000);

UPDATE语句

UPDATE 用于修改数据库表中已存在的记录。基本语法如下：

UPDATE table_name
SET column1 = new_value1, column2 = new_value2, ...
WHERE condition;

UPDATE 后面跟的是要修改数据的表名。
SET 关键字后面跟着一系列列名和新值，用来更新指定列的值。
WHERE 子句用于指定哪些记录应该被更新。如果不加WHERE子句，则会更新表中的所有记录。

例如：

UPDATE Employees
SET Salary = Salary * 1.1
WHERE Department = 'HR' AND Year(HireDate) = 2020;

这个例子将人力资源部门2020年入职的所有员工的薪资提高10%。

DELETE语句

DELETE 用于从数据库表中删除记录。基本语法如下：

DELETE FROM table_name
WHERE condition;

DELETE FROM 后面跟着的是你要从其中删除记录的表名。
WHERE 子句至关重要，因为它指定了删除哪些记录的条件。若省略WHERE子句，将删除表中的所有记录！

例如：

DELETE FROM Employees
WHERE ID = 123;

这个例子将删除ID为123的员工记录。在执行删除操作时务必谨慎，否则可能导致不可逆的数据丢失。在生产环境中，通常会在删除前备份数据或使用事务来确保操作的安全性。

3. 扎实实战训练

选择合适的环境：选择MySQL、SQLite或PostgreSQL等开源且易上手的数据库系统进行实践操作，无论是搭建本地环境还是利用在线模拟器都可以。
建立及维护数据模型：从创建简单的表结构开始，定义各字段的数据类型和约束，然后填充有意义的示例数据，以便于后续的查询和操作演练。
逐项练习CRUD操作：
- Create：编写SQL语句创建新表，并插入一系列示例数据，理解AUTO_INCREMENT、DEFAULT等属性的应用。
- Read：进行各种类型的查询练习，从小到简单的单表查询，再到涉及多个表的连接查询（JOIN），乃至使用聚合函数（COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN）进行统计分析。
- Update：根据给定条件更新特定记录，体会影响多行或多列数据的更新策略。
- Delete：针对满足特定逻辑条件的数据记录执行删除操作，确保数据安全性和完整性。

逐一详细说明这些CRUD（数据操作语言）操作：

Create（创建）

假设我们要创建一个名为Employees的新表，包含ID（主键）、FirstName、LastName、Department和HireDate字段，其中ID字段自动递增，Department字段有默认值"General"：

CREATE TABLE Employees (ID INT AUTO_INCREMENT,FirstName VARCHAR(50),LastName VARCHAR(50),Department VARCHAR(50) DEFAULT 'General',HireDate DATE,PRIMARY KEY (ID)
);-- 插入示例数据
INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, HireDate)
VALUES ('John', 'Doe', '2022-01-01'),('Jane', 'Smith', '2021-05-15'),('Michael', 'Johnson', '2020-10-10');

Read（读取）

单表查询示例：查找所有在IT部门工作的员工。

SELECT * FROM Employees WHERE Department = 'IT';

联接查询（JOIN）示例：假设还有一个Departments表，包含DepartmentID和DepartmentName字段，现在想找出每位员工所在的部门名称。

SELECT E.FirstName, E.LastName, D.DepartmentName
FROM Employees AS E
JOIN Departments AS D ON E.Department = D.DepartmentID;

使用聚合函数统计分析：计算所有员工的平均薪资（假设有一个Salary字段）。

SELECT AVG(Salary) AS AverageSalary FROM Employees;

Update（更新）

更新所有在’HR’部门的员工的薪资增加10%。

UPDATE Employees
SET Salary = Salary * 1.1
WHERE Department = 'HR';

Delete（删除）

删除所有离职日期在2020年以前的员工记录。

DELETE FROM Employees
WHERE HireDate < '2021-01-01';

注意：在执行删除操作前，请确保进行了充分的数据审查和备份，以保护数据的安全性和完整性。在实际应用中，还可能需要使用事务来确保操作的一致性。

4. 应对实际挑战

解决实际问题：参考在线SQL练习题库，模拟解决现实世界中的数据查询和处理问题，通过实例来锻炼自己的SQL思维和解决问题的能力。
参与实战项目：寻找数据库教程配套的练习题，参与在线编程挑战或项目实战，从而积累实际应用经验。

5. 深入复杂查询技术

学习高级查询方法：逐步掌握JOIN（内连接、外连接、自连接等）、UNION（合并两个或多个查询结果集）、SUBQUERY（子查询，嵌套查询）等复杂查询技术。
运用分组和过滤：学会使用GROUP BY对数据进行分组，并结合HAVING子句对分组后的数据进行条件筛选，这对于数据分析尤为重要。
优化查询性能：理解查询优化原则，例如避免全表扫描、合理规划索引策略，以及何时应该考虑使用临时表或视图等技术手段。

逐一详细说明这些（数据操作语言）操作：

JOIN操作

内连接（INNER JOIN）
内连接仅返回两个表中存在匹配项的记录。例如，如果我们有两个表Orders和Customers，并且希望找出每个订单对应的客户信息：

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName
FROM Orders
INNER JOIN Customers
ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID;

外连接（OUTER JOIN）

左外连接（LEFT JOIN / LEFT OUTER JOIN）：返回左表的所有记录以及右表的匹配记录，如果没有匹配，则结果为NULL。

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName
FROM Orders
LEFT JOIN Customers
ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID;

右外连接（RIGHT JOIN / RIGHT OUTER JOIN）：与左外连接相反，返回右表的所有记录以及左表的匹配记录，没有匹配的左侧记录用NULL填充。

自连接（SELF JOIN）
自连接是对同一表的连接，常用于解决层次关系查询或比较表中某个字段自身的关联情况。

SELECT A.ManagerID, A.EmployeeName AS Manager, B.EmployeeName AS Employee
FROM Employees AS A
JOIN Employees AS B
ON A.EmployeeID = B.ManagerID;

UNION操作

UNION用于合并两个或多个查询结果集，并去除重复行。

-- 获取销售额超过10000的订单，无论它们来自于哪个季度
SELECT OrderID, TotalAmount FROM Orders WHERE TotalAmount > 10000
UNION
SELECT OrderID, TotalAmount FROM QuarterlySales WHERE TotalAmount > 10000;

SUBQUERY（子查询）

子查询是在一个查询语句内部嵌套另一个查询语句。例如，找出每个部门中薪水最高的员工：

SELECT e1.Department, e1.EmployeeName, e1.Salary
FROM Employees AS e1
WHERE e1.Salary = (SELECT MAX(e2.Salary)FROM Employees AS e2WHERE e1.Department = e2.Department
);

分组与HAVING子句

分组和HAVING通常一起使用，先使用GROUP BY对数据进行分类，再用HAVING筛选分组结果。

-- 统计每个部门的平均薪资，并只显示平均薪资超过50000的部门
SELECT Department, AVG(Salary) as AverageSalary
FROM Employees
GROUP BY Department
HAVING AVG(Salary) > 50000;

查询性能优化

避免全表扫描

使用索引：在经常出现在WHERE、JOIN条件和ORDER BY子句中的列上创建索引，能够显著提高查询速度。
精确的WHERE条件：尽量减少模糊查询和范围查询，如LIKE ‘%…%’ 或 BETWEEN，这类查询往往无法有效利用索引。

合理规划索引

考虑覆盖索引：如果索引包含了查询所须的所有列，那么数据库可以直接从索引中获取所需信息，无需回表查询，从而提升效率。
索引冗余和联合索引：根据实际业务需求创建复合索引（多个列组合成的索引）。

临时表与视图

临时表：当处理大量中间结果或频繁重用某查询结果时，可以考虑将结果暂存到临时表，但要注意临时表也占用资源，且不是所有查询都适合用临时表优化。
视图：视图可以简化复杂的查询结构，有时候通过创建视图将复杂查询封装起来，并在视图的基础上进行简单查询，可以提高查询可读性和一定程度上的性能。

然而，实际的查询性能优化还需要综合考虑多种因素，如表设计、索引优化、查询计划、硬件资源等。在数据库管理系统中，通常会有查询执行计划分析工具帮助我们识别低效查询并针对性地进行优化。

6. 利用在线资源辅助学习

利用在线SQL编辑器：借助SQL Fiddle、SQLite Online等在线工具，实时编写和执行SQL语句，直观地观察查询结果，便于快速验证和调整SQL代码。

7. 持续巩固与深化

定期复习和总结：周期性地回顾已经学习过的SQL知识点，并整理成笔记或个人文档，通过持续复习加强记忆。
积极参与社区互动：加入SQL学习社群，参与线上课程或论坛讨论，与同行分享SQL查询案例和解决方案，共同进步。

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【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈智能大数据分析 ⌋ ⌋ ⌋ 智能大数据分析是指利用先进的技术和算法对大规模数据进行深入分析和挖掘，以提取有价值的信息和洞察。它结合了大数据技术、人工智能（AI）、机器学习（ML&a…...

编程日记 2025/6/2 10:36:36

【极速版 -- 大模型入门到进阶】除了 Prompting, 大模型还能如何被应用？

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编程日记 2025/6/4 4:06:59