本篇文章給大家分享的是有關(guān)完全理解SQL的步驟是怎樣的,小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家學(xué)習(xí),希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說(shuō),跟著小編一起來(lái)看看吧。
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1、 SQL 是一種聲明式語(yǔ)言
首先要把這個(gè)概念記在腦中:“聲明”。 SQL 語(yǔ)言是為計(jì)算機(jī)聲明了一個(gè)你想從原始數(shù)據(jù)中獲得什么樣的結(jié)果的一個(gè)范例,而不是告訴計(jì)算機(jī)如何能夠得到結(jié)果。sql的執(zhí)行引擎會(huì)根據(jù)你聲明的數(shù)據(jù)結(jié)果去獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。
SELECT first_name, last_name FROM employees WHERE salary > 100000
上面的例子很容易理解,我們不關(guān)心這些雇員記錄從哪里來(lái),我們所需要的只是工資大于10W的員工。
我們從哪兒學(xué)習(xí)到這些?
如果 SQL 語(yǔ)言這么簡(jiǎn)單,那么是什么讓人們“聞 SQL 色變”?
主要的原因是:我們潛意識(shí)中的是按照命令式編程的思維方式思考問題的。就好像這樣:“電腦,先執(zhí)行這一步,再執(zhí)行那一步,但是在那之前先檢查一下是否滿足條件 A 和條件 B ”。例如,用變量傳參、使用循環(huán)語(yǔ)句、迭代、調(diào)用函數(shù)等等,都是這種命令式編程的思維慣式。
2、 SQL 的語(yǔ)法并不按照語(yǔ)法順序執(zhí)行
SQL 語(yǔ)句有一個(gè)讓大部分人都感到困惑的特性,就是:SQL 語(yǔ)句的執(zhí)行順序跟其語(yǔ)句的語(yǔ)法順序并不一致。SQL 語(yǔ)句的語(yǔ)法順序是:
SELECT[DISTINCT] FROM WHERE GROUP BY HAVING UNION ORDER BY
為了方便理解,上面并沒有把所有的 SQL 語(yǔ)法結(jié)構(gòu)都列出來(lái),但是已經(jīng)足以說(shuō)明 SQL 語(yǔ)句的語(yǔ)法順序和其執(zhí)行順序完全不一樣,就以上述語(yǔ)句為例,其執(zhí)行順序?yàn)椋?/p>
FROM WHERE GROUP BY HAVING SELECT DISTINCT UNION ORDER BY
關(guān)于 SQL 語(yǔ)句的執(zhí)行順序,有三個(gè)值得我們注意的地方:
1、FROM 才是 SQL 語(yǔ)句執(zhí)行的***步,并非 SELECT 。數(shù)據(jù)庫(kù)在執(zhí)行 SQL 語(yǔ)句的***步是將數(shù)據(jù)從硬盤加載到數(shù)據(jù)緩沖區(qū)中,以便對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。
2、SELECT 是在大部分語(yǔ)句執(zhí)行了之后才執(zhí)行的,嚴(yán)格的說(shuō)是在 FROM 和 GROUP BY 之后執(zhí)行的。理解這一點(diǎn)是非常重要的,這就是你不能在 WHERE 中使用在 SELECT 中設(shè)定別名的字段作為判斷條件的原因。
SELECT A.x + A.y AS z FROM A WHERE z = 10 -- z 在此處不可用,因?yàn)镾ELECT是***執(zhí)行的語(yǔ)句!
如果你想重用別名z,你有兩個(gè)選擇。要么就重新寫一遍 z 所代表的表達(dá)式:
SELECT A.x + A.y AS z FROM A WHERE (A.x + A.y) = 10
或者求助于衍生表、通用數(shù)據(jù)表達(dá)式或者視圖,以避免別名重用。
3、 無(wú)論在語(yǔ)法上還是在執(zhí)行順序上, UNION 總是排在在 ORDER BY 之前。很多人認(rèn)為每個(gè) UNION 段都能使用 ORDER BY 排序,但是根據(jù) SQL 語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)和各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù) SQL的執(zhí)行差異來(lái)看,這并不是真的。
盡管某些數(shù)據(jù)庫(kù)允許 SQL 語(yǔ)句對(duì)子查詢(subqueries)或者派生表(derived tables)進(jìn)行排序,但是這并不說(shuō)明這個(gè)排序在 UNION 操作過(guò)后仍保持排序后的順序。 注意:并非所有的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì) SQL 語(yǔ)句使用相同的解析方式。如 MySQL、PostgreSQL和 SQLite 中就不會(huì)按照上面第二點(diǎn)中所說(shuō)的方式執(zhí)行。
我們學(xué)到了什么?
既然并不是所有的數(shù)據(jù)庫(kù)都按照上述方式執(zhí)行 SQL,那我們的收獲是什么?
我們的收獲是永遠(yuǎn)要記得: SQL 語(yǔ)句的語(yǔ)法順序和其執(zhí)行順序并不一致,這樣我們就能避免一般性的錯(cuò)誤。如果你能記住 SQL 語(yǔ)句語(yǔ)法順序和執(zhí)行順序的差異,你就能很容易的理解一些很常見的 SQL 問題。
當(dāng)然,如果一種語(yǔ)言被設(shè)計(jì)成語(yǔ)法順序直接反應(yīng)其語(yǔ)句的執(zhí)行順序,那么這種語(yǔ)言對(duì)程序員是十分友好的,這種編程語(yǔ)言層面的設(shè)計(jì)理念已經(jīng)被微軟應(yīng)用到了 LINQ 語(yǔ)言中。
3、 SQL 語(yǔ)言的核心是對(duì)表的引用(table references)
由于 SQL 語(yǔ)句語(yǔ)法順序和執(zhí)行順序的不同,很多同學(xué)會(huì)認(rèn)為SELECT 中的字段信息是 SQL 語(yǔ)句的核心。其實(shí)真正的核心在于對(duì)表的引用。
根據(jù) SQL 標(biāo)準(zhǔn),F(xiàn)ROM 語(yǔ)句被定義為:
::= FROM [ {
}... ]
FROM 語(yǔ)句的“輸出”是一張聯(lián)合表,來(lái)自于所有引用的表在某一維度上的聯(lián)合。我們們慢慢來(lái)分析:
FROM a, b上面這句 FROM 語(yǔ)句的輸出是一張聯(lián)合表,聯(lián)合了表 a 和表 b 。如果 a 表有三個(gè)字段, b 表有 5 個(gè)字段,那么這個(gè)“輸出表”就有 8 ( =5+3)個(gè)字段。
這個(gè)聯(lián)合表里的數(shù)據(jù)是 a*b,即 a 和 b 的笛卡爾積。換句話說(shuō),也就是 a 表中的每一條數(shù)據(jù)都要跟 b 表中的每一條數(shù)據(jù)配對(duì)。如果 a 表有3 條數(shù)據(jù), b 表有 5 條數(shù)據(jù),那么聯(lián)合表就會(huì)有 15 ( =5*3)條數(shù)據(jù)。
FROM 輸出的結(jié)果被 WHERE 語(yǔ)句篩選后要經(jīng)過(guò) GROUP BY 語(yǔ)句處理,從而形成新的輸出結(jié)果。
如果我們從集合論(關(guān)系代數(shù))的角度來(lái)看,一張數(shù)據(jù)庫(kù)的表就是一組數(shù)據(jù)元的關(guān)系,而每個(gè) SQL 語(yǔ)句會(huì)改變一種或數(shù)種關(guān)系,從而產(chǎn)生出新的數(shù)據(jù)元的關(guān)系(即產(chǎn)生新的表)。
我們學(xué)到了什么?
思考問題的時(shí)候從表的角度來(lái)思考問題提,這樣很容易理解數(shù)據(jù)如何在 SQL 語(yǔ)句的“流水線”上進(jìn)行了什么樣的變動(dòng)。
4、 靈活引用表能使 SQL 語(yǔ)句變得更強(qiáng)大
靈活引用表能使 SQL 語(yǔ)句變得更強(qiáng)大。一個(gè)簡(jiǎn)單的例子就是 JOIN 的使用。
嚴(yán)格的說(shuō) JOIN 語(yǔ)句并非是 SELECT 中的一部分,而是一種特殊的表引用語(yǔ)句。
SQL 語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)中表的連接定義如下:
::=
|
| 就拿之前的例子來(lái)說(shuō):
FROM a, ba 可能輸如下表的連接:
a1 JOIN a2 ON a1.id = a2.id將它放到之前的例子中就變成了:
FROM a1 JOIN a2 ON a1.id = a2.id, b盡管將一個(gè)連接表用逗號(hào)跟另一張表聯(lián)合在一起并不是常用作法,但是你的確可以這么做。結(jié)果就是,最終輸出的表就有了 a1+a2+b 個(gè)字段了。
在 SQL 語(yǔ)句中派生表的應(yīng)用甚至比表連接更加強(qiáng)大,下面我們就要講到表連接。
我們學(xué)到了什么?
思考問題時(shí),要從表引用的角度出發(fā),這樣就很容易理解數(shù)據(jù)是怎樣被 SQL 語(yǔ)句處理的,并且能夠幫助你理解那些復(fù)雜的表引用是做什么的。
更重要的是,要理解 JOIN 是構(gòu)建連接表的關(guān)鍵詞,并不是 SELECT 語(yǔ)句的一部分。有一些數(shù)據(jù)庫(kù)允許在 INSERT 、 UPDATE 、 DELETE 中使用 JOIN 。
5、 SQL 語(yǔ)句中推薦使用表連接
我們先看看剛剛這句話:
FROM a, b高級(jí) SQL 程序員也許給你忠告:盡量不要使用逗號(hào)來(lái)代替 JOIN 進(jìn)行表的連接,這樣會(huì)提高你的 SQL 語(yǔ)句的可讀性,并且可以避免一些錯(cuò)誤。 利用逗號(hào)來(lái)簡(jiǎn)化 SQL 語(yǔ)句有時(shí)候會(huì)造成思維上的混亂,想一下下面的語(yǔ)句:
FROM a, b, c, d, e, f, g, h WHERE a.a1 = b.bx AND a.a2 = c.c1 AND d.d1 = b.bc -- etc...我們不難看出使用 JOIN 語(yǔ)句的好處在于: 安全。 JOIN 和要連接的表離得非常近,這樣就能避免錯(cuò)誤。
更多連接的方式,JOIN 語(yǔ)句能去區(qū)分出來(lái)外連接和內(nèi)連接等。
我們學(xué)到了什么?
記著要盡量使用 JOIN 進(jìn)行表的連接,永遠(yuǎn)不要在 FROM 后面使用逗號(hào)連接表。
6、 SQL 語(yǔ)句中不同的連接操作
SQL 語(yǔ)句中,表連接的方式從根本上分為五種:
EQUI JOIN SEMI JOIN ANTI JOIN CROSS JOIN DIVISIONEQUI JOIN 是一種最普通的 JOIN 操作,它包含兩種連接方式:
INNER JOIN(或者是 JOIN )
OUTER JOIN(包括: LEFT 、 RIGHT、 FULL OUTER JOIN)
用例子最容易說(shuō)明其中區(qū)別:
-- This table reference contains authors and their books. -- There is one record for each book and its author. -- authors without books are NOT included author JOIN book ON author.id = book.author_id -- This table reference contains authors and their books -- There is one record for each book and its author. -- ... OR there is an "empty" record for authors without books-- ("empty" meaning that all book columns are NULL) author LEFTOUTER JOIN book ON author.id = book.author_idSEMI JOIN
這種連接關(guān)系在 SQL 中有兩種表現(xiàn)方式:使用 IN,或者使用 EXISTS?!?SEMI ”在拉丁文中是“半”的意思。這種連接方式是只連接目標(biāo)表的一部分。這是什么意思呢?
再想一下上面關(guān)于作者和書名的連接。我們想象一下這樣的情況:我們不需要作者 / 書名這樣的組合,只是需要那些在書名表中的書的作者信息。那我們就能這么寫:
-- Using IN FROM author WHERE author.id IN(SELECT book.author_id FROM book) -- Using EXISTS FROM author WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM book WHERE book.author_id = author.id)盡管沒有嚴(yán)格的規(guī)定說(shuō)明你何時(shí)應(yīng)該使用 IN ,何時(shí)應(yīng)該使用 EXISTS ,但是這些事情你還是應(yīng)該知道的:
IN比 EXISTS 的可讀性更好
EXISTS 比IN 的表達(dá)性更好(更適合復(fù)雜的語(yǔ)句)
二者之間性能沒有差異(但對(duì)于某些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)性能差異會(huì)非常大) 因?yàn)槭褂?INNER JOIN 也能得到書名表中書所對(duì)應(yīng)的作者信息,所以很多初學(xué)者機(jī)會(huì)認(rèn)為可以通過(guò) DISTINCT 進(jìn)行去重,然后將 SEMI JOIN 語(yǔ)句寫成這樣:
-- Find only those authors who also have books SELECT DISTINCT first_name, last_name FROM author JOIN book ON author.id = book.author_id這是一種很糟糕的寫法,原因如下:
SQL 語(yǔ)句性能低下:因?yàn)槿ブ夭僮鳎?DISTINCT )需要數(shù)據(jù)庫(kù)重復(fù)從硬盤中讀取數(shù)據(jù)到內(nèi)存中。
這么寫并非完全正確:盡管也許現(xiàn)在這么寫不會(huì)出現(xiàn)問題,但是隨著 SQL 語(yǔ)句變得越來(lái)越復(fù)雜,你想要去重得到正確的結(jié)果就變得十分困難。
ANTI JOIN
這種連接的關(guān)系跟 SEMI JOIN 剛好相反。在 IN 或者 EXISTS 前加一個(gè) NOT 關(guān)鍵字就能使用這種連接。舉個(gè)例子來(lái)說(shuō),我們列出書名表里沒有書的作者:
-- Using IN FROM author WHERE author.id NOT IN(SELECT book.author_id FROM book) -- Using EXISTS FROM author WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM book WHEREbook.author_id = author.id)關(guān)于性能、可讀性、表達(dá)性等特性也完全可以參考 SEMI JOIN。
CROSS JOIN
這個(gè)連接過(guò)程就是兩個(gè)連接的表的乘積:即將***張表的每一條數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)第二張表的每條數(shù)據(jù)。我們之前見過(guò),這就是逗號(hào)在 FROM 語(yǔ)句中的用法。在實(shí)際的應(yīng)用中,很少有地方能用到 CROSS JOIN,但是一旦用上了,你就可以用這樣的 SQL語(yǔ)句表達(dá):
-- Combine every author with every bookauthor CROSS JOIN bookDIVISION DIVISION 的確是一個(gè)怪胎。簡(jiǎn)而言之,如果 JOIN 是一個(gè)乘法運(yùn)算,那么 DIVISION 就是 JOIN 的逆過(guò)程。DIVISION 的關(guān)系很難用 SQL 表達(dá)出來(lái),介于這是一個(gè)新手指南,解釋 DIVISION 已經(jīng)超出了我們的目的。
我們學(xué)到了什么?
學(xué)到了很多!讓我們?cè)谀X海中再回想一下。 SQL 是對(duì)表的引用, JOIN 則是一種引用表的復(fù)雜方式。但是 SQL 語(yǔ)言的表達(dá)方式和實(shí)際我們所需要的邏輯關(guān)系之間是有區(qū)別的,并非所有的邏輯關(guān)系都能找到對(duì)應(yīng)的 JOIN 操作,所以這就要我們?cè)谄綍r(shí)多積累和學(xué)習(xí)關(guān)系邏輯,這樣你就能在以后編寫 SQL 語(yǔ)句中選擇適當(dāng)?shù)?JOIN 操作了。
7、 SQL 中如同變量的派生表
在這之前,我們學(xué)習(xí)到過(guò) SQL 是一種聲明性的語(yǔ)言,并且 SQL 語(yǔ)句中不能包含變量。但是你能寫出類似于變量的語(yǔ)句,這些就叫做派生表:
說(shuō)白了,所謂的派生表就是在括號(hào)之中的子查詢:
-- A derived table FROM(SELECT * FROM author)需要注意的是有些時(shí)候我們可以給派生表定義一個(gè)相關(guān)名(即我們所說(shuō)的別名)。
-- A derived table with an alias FROM(SELECT * FROM author) a派生表可以有效的避免由于 SQL 邏輯而產(chǎn)生的問題。
舉例來(lái)說(shuō):如果你想重用一個(gè)用 SELECT 和 WHERE 語(yǔ)句查詢出的結(jié)果,這樣寫就可以(以 Oracle 為例):
-- Get authors' first and last names, and their age in days SELECT first_name, last_name, age FROM( SELECT first_name, last_name, current_date- date_of_birth age FROM author ) -- If the age is greater than 10000 days WHEREage > 10000需要我們注意的是:在有些數(shù)據(jù)庫(kù),以及 SQL : 1990 標(biāo)準(zhǔn)中,派生表被歸為下一級(jí)——通用表語(yǔ)句( common table experssion)。這就允許你在一個(gè) SELECT 語(yǔ)句中對(duì)派生表多次重用。
上面的例子就(幾乎)等價(jià)于下面的語(yǔ)句:
WITH a AS( SELECT first_name, last_name, current_date- date_of_birth age FROM author ) SELECT * FROM a WHERE age > 10000當(dāng)然了,你也可以給“ a ”創(chuàng)建一個(gè)單獨(dú)的視圖,這樣你就可以在更廣泛的范圍內(nèi)重用這個(gè)派生表了。
我們學(xué)到了什么?
我們反復(fù)強(qiáng)調(diào),大體上來(lái)說(shuō) SQL 語(yǔ)句就是對(duì)表的引用,而并非對(duì)字段的引用。要好好利用這一點(diǎn),不要害怕使用派生表或者其他更復(fù)雜的語(yǔ)句。
8、 SQL 語(yǔ)句中 GROUP BY 是對(duì)表的引用進(jìn)行的操作
讓我們?cè)倩叵胍幌轮暗?FROM 語(yǔ)句:
FROM a, b現(xiàn)在,我們將 GROUP BY 應(yīng)用到上面的語(yǔ)句中:
GROUP BY A.x, A.y, B.z上面語(yǔ)句的結(jié)果就是產(chǎn)生出了一個(gè)包含三個(gè)字段的新的表的引用。我們來(lái)仔細(xì)理解一下這句話:當(dāng)你應(yīng)用 GROUP BY 的時(shí)候, SELECT 后沒有使用聚合函數(shù)的列,都要出現(xiàn)在 GROUP BY 后面。(譯者注:原文大意為“當(dāng)你是用 GROUP BY 的時(shí)候,你能夠?qū)ζ溥M(jìn)行下一級(jí)邏輯操作的列會(huì)減少,包括在 SELECT 中的列”)。 需要注意的是:其他字段能夠使用聚合函數(shù):
SELECT A.x, A.y, SUM(A.z) FROM A GROUP BY A.x, A.y還有一點(diǎn)值得留意的是: MySQL 并不堅(jiān)持這個(gè)標(biāo)準(zhǔn),這的確是令人很困惑的地方。(譯者注:這并不是說(shuō) MySQL 沒有 GROUP BY 的功能)但是不要被 MySQL 所迷惑。 GROUP BY 改變了對(duì)表引用的方式。你可以像這樣既在 SELECT 中引用某一字段,也在 GROUP BY 中對(duì)其進(jìn)行分組。
我們學(xué)到了什么?
GROUP BY,再次強(qiáng)調(diào)一次,是在表的引用上進(jìn)行了操作,將其轉(zhuǎn)換為一種新的引用方式。
9、 SQL 語(yǔ)句中的 SELECT 實(shí)質(zhì)上是對(duì)關(guān)系的映射
我個(gè)人比較喜歡“映射”這個(gè)詞,尤其是把它用在關(guān)系代數(shù)上。(譯者注:原文用詞為 projection ,該詞有兩層含義,***種含義是預(yù)測(cè)、規(guī)劃、設(shè)計(jì),第二種意思是投射、映射,經(jīng)過(guò)反復(fù)推敲,我覺得這里用映射能夠更直觀的表達(dá)出 SELECT 的作用)。一旦你建立起來(lái)了表的引用,經(jīng)過(guò)修改、變形,你能夠一步一步的將其映射到另一個(gè)模型中。
SELECT 語(yǔ)句就像一個(gè)“投影儀”,我們可以將其理解成一個(gè)將源表中的數(shù)據(jù)按照一定的邏輯轉(zhuǎn)換成目標(biāo)表數(shù)據(jù)的函數(shù)。
通過(guò) SELECT語(yǔ)句,你能對(duì)每一個(gè)字段進(jìn)行操作,通過(guò)復(fù)雜的表達(dá)式生成所需要的數(shù)據(jù)。
SELECT 語(yǔ)句有很多特殊的規(guī)則,至少你應(yīng)該熟悉以下幾條:
鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS技術(shù)社區(qū)
你僅能夠使用那些能通過(guò)表引用而得來(lái)的字段;
如果你有 GROUP BY 語(yǔ)句,你只能夠使用 GROUP BY 語(yǔ)句后面的字段或者聚合函數(shù);
當(dāng)你的語(yǔ)句中沒有 GROUP BY 的時(shí)候,可以使用開窗函數(shù)代替聚合函數(shù);
當(dāng)你的語(yǔ)句中沒有 GROUP BY 的時(shí)候,你不能同時(shí)使用聚合函數(shù)和其它函數(shù);
有一些方法可以將普通函數(shù)封裝在聚合函數(shù)中;
……
一些更復(fù)雜的規(guī)則多到足夠?qū)懗隽硪黄恼铝?。比如:為何你不能在一個(gè)沒有 GROUP BY 的 SELECT 語(yǔ)句中同時(shí)使用普通函數(shù)和聚合函數(shù)?(上面的第 4 條)
原因如下:
憑直覺,這種做法從邏輯上就講不通。 如果直覺不能夠說(shuō)服你,那么語(yǔ)法肯定能。 SQL : 1999 標(biāo)準(zhǔn)引入了 GROUPING SETS,SQL: 2003 標(biāo)準(zhǔn)引入了 group sets : GROUP BY() 。無(wú)論什么時(shí)候,只要你的語(yǔ)句中出現(xiàn)了聚合函數(shù),而且并沒有明確的 GROUP BY 語(yǔ)句,這時(shí)一個(gè)不明確的、空的 GROUPING SET 就會(huì)被應(yīng)用到這段 SQL 中。因此,原始的邏輯順序的規(guī)則就被打破了,映射(即 SELECT )關(guān)系首先會(huì)影響到邏輯關(guān)系,其次就是語(yǔ)法關(guān)系。(譯者注:這段話原文就比較艱澀,可以簡(jiǎn)單理解如下:在既有聚合函數(shù)又有普通函數(shù)的 SQL 語(yǔ)句中,如果沒有 GROUP BY 進(jìn)行分組,SQL 語(yǔ)句默認(rèn)視整張表為一個(gè)分組,當(dāng)聚合函數(shù)對(duì)某一字段進(jìn)行聚合統(tǒng)計(jì)的時(shí)候,引用的表中的每一條 record 就失去了意義,全部的數(shù)據(jù)都聚合為一個(gè)統(tǒng)計(jì)值,你此時(shí)對(duì)每一條 record 使用其它函數(shù)是沒有意義的)。 糊涂了?是的,我也是。我們?cè)倩剡^(guò)頭來(lái)看點(diǎn)淺顯的東西吧。
我們學(xué)到了什么?
SELECT 語(yǔ)句可能是 SQL 語(yǔ)句中最難的部分了,盡管他看上去很簡(jiǎn)單。其他語(yǔ)句的作用其實(shí)就是對(duì)表的不同形式的引用。而 SELECT 語(yǔ)句則把這些引用整合在了一起,通過(guò)邏輯規(guī)則將源表映射到目標(biāo)表,而且這個(gè)過(guò)程是可逆的,我們可以清楚的知道目標(biāo)表的數(shù)據(jù)是怎么來(lái)的。
想要學(xué)習(xí)好 SQL 語(yǔ)言,就要在使用 SELECT 語(yǔ)句之前弄懂其他的語(yǔ)句,雖然 SELECT 是語(yǔ)法結(jié)構(gòu)中的第一個(gè)關(guān)鍵詞,但它應(yīng)該是我們第一個(gè)掌握的。
10、SQL 語(yǔ)句中的幾個(gè)簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞: DISTINCT , UNION , ORDER BY 和 OFFSET
在學(xué)習(xí)完復(fù)雜的 SELECT 之后,我們?cè)賮?lái)看點(diǎn)簡(jiǎn)單的東西:
集合運(yùn)算( set operation): 集合運(yùn)算主要操作在于集合上,事實(shí)上指的就是對(duì)表的一種操作。從概念上來(lái)說(shuō),他們很好理解:
DISTINCT 在映射之后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去重
UNION 將兩個(gè)子查詢拼接起來(lái)并去重
UNION ALL 將兩個(gè)子查詢拼接起來(lái)但不去重
EXCEPT 將第二個(gè)字查詢中的結(jié)果從***個(gè)子查詢中去掉
INTERSECT 保留兩個(gè)子查詢中都有的結(jié)果并去重
排序運(yùn)算( ordering operation):
排序運(yùn)算跟邏輯關(guān)系無(wú)關(guān)。這是一個(gè) SQL 特有的功能。排序運(yùn)算不僅在 SQL 語(yǔ)句,而且在 SQL 語(yǔ)句運(yùn)行的過(guò)程中也是執(zhí)行的。使用 ORDER BY 和 OFFSET…FETCH 是保證數(shù)據(jù)能夠按照順序排列的最有效的方式。其他所有的排序方式都有一定隨機(jī)性,盡管它們得到的排序結(jié)果是可重現(xiàn)的。 OFFSE SET是一個(gè)沒有統(tǒng)一確定語(yǔ)法的語(yǔ)句,不同的數(shù)據(jù)庫(kù)有不同的表達(dá)方式,如 MySQL 和 PostgreSQL 的 LIMIT…OFFSET、SQL Server 和 Sybase 的 TOP…START AT 等。
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