SQL语言与数据库操作技术大全

目录

1. 数据库基础理论
2. SQL语言核心
   • 1 DDL (数据定义语言)
   • 2 DML (数据操纵语言)
   • 3 DQL (数据查询语言)
   • 4 DCL (数据控制语言)
   • 5 TCL (事务控制语言)
3. 高级SQL技术
   • 1 聚合函数与分组
   • 2 多表连接查询
   • 3 子查询
   • 4 窗口函数
   • 5 公用表表达式
   • 6 集合操作
   • 7 NULL值处理
4. 数据库操作与优化
   • 1 索引
   • 2 视图
   • 3 存储过程与函数
   • 4 触发器
   • 5 事务
   • 6 锁机制
   • 7 SQL性能优化
5. 不同数据库系统的特性
   • 1 MySQL
   • 2 PostgreSQL
   • 3 SQL Server
   • 4 Oracle
   • 5 SQLite
6. NoSQL简介
7. 学习资源与总结

数据库基础理论

在深入SQL之前,理解一些基本概念至关重要。

• 数据库: 有组织的数据集合，通常长期存储在计算机内、有共享性、统一管理。
• 数据库管理系统: 管理数据库的软件，如 MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server，用户通过DBMS创建、查询、更新和管理数据库。
• SQL (Structured Query Language): 用于与DBMS通信的标准语言，几乎所有关系型数据库都支持SQL。
• 关系型数据库: 基于关系模型（二维表结构）的数据库，数据存储在相互关联的表中。
• 表: 数据库中存储数据的结构，由行和列组成。
• 行/记录: 表中的一条数据，代表一个实体。
• 列/字段: 表中的一个属性，定义了数据的类型。
• 主键: 表中唯一标识每一行记录的列或列组合，不能为NULL，且值必须唯一。
• 外键: 一个表中的列，其值是另一个表的主键，用于建立两个表之间的关联关系。
• 索引: 一种用于快速查询和检索数据的数据库数据结构，可以类比为一本书的目录。

SQL语言核心

SQL主要分为以下几类语言。

1 DDL (Data Definition Language) - 数据定义语言

用于定义和管理数据库的结构（表、索引、视图等）。

2 DML (Data Manipulation Language) - 数据操纵语言

用于操作数据库中的数据。

3 DQL (Data Query Language) - 数据查询语言

用于从数据库中检索数据,虽然SELECT常被单独分类，但它广义上属于DML。

4 DCL (Data Control Language) - 数据控制语言

用于控制数据库的访问权限和安全级别。

5 TCL (Transaction Control Language) - 事务控制语言

用于管理数据库事务,确保数据的一致性。

高级SQL技术

这些技术能让你写出更强大、更高效的SQL查询。

1 聚合函数与分组

对一组值执行计算,并返回单个值。

GROUP BY 子句: 将结果集按一个或多个列进行分组。 HAVING 子句: 对分组后的结果进行筛选（类似于WHERE，但WHERE在分组前，HAVING在分组后）。

-- 统计每个部门的员工人数，并只显示人数大于5的部门
SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING COUNT(*) > 5;

2 多表连接查询

当数据分布在多个相关表中时,使用连接来合并它们。

• INNER JOIN (内连接): 只返回两个表中连接字段相匹配的行。

  SELECT orders.order_id, customers.customer_name
  FROM orders
  INNER JOIN customers ON orders.customer_id = customers.id;

• LEFT JOIN (左连接): 返回左表中的所有行，以及右表中匹配的行，如果右表没有匹配，则结果中右表的列为NULL。

  SELECT customers.customer_name, COUNT(orders.order_id) AS order_count
  FROM customers
  LEFT JOIN orders ON customers.id = orders.customer_id
  GROUP BY customers.id;

• RIGHT JOIN (右连接): 与LEFT JOIN相反，返回右表中的所有行。
• FULL OUTER JOIN (全外连接): 返回两个表中的所有行，无论它们是否匹配，不匹配的列显示为NULL。
• CROSS JOIN (交叉连接): 返回两个表的笛卡尔积，即第一个表的每一行与第二个表的每一行的组合。

3 子查询

嵌套在另一个查询（SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE）内部的查询。

• 相关子查询: 子查询依赖于外部查询的值。

  -- 找出每个部门中薪水最高的员工
  SELECT e1.name, e1.salary, e1.department_id
  FROM employees e1
  WHERE e1.salary = (
      SELECT MAX(e2.salary)
      FROM employees e2
      WHERE e2.department_id = e1.department_id
  );

• 非相关子查询: 子查询独立于外部查询执行。

4 窗口函数

现代SQL的强大功能,它可以在不合并行的情况下对一组行（窗口）进行计算，它避免了复杂的自连接和子查询。

• ROW_NUMBER(): 为窗口中的每一行分配一个唯一的序号。
• RANK(): 为窗口中的每一行分配一个排名，如果有相同的值，则排名相同，并跳过后续排名。
• DENSE_RANK(): 与RANK()类似，但不跳过后续排名。
• LAG() / LEAD(): 访问同一窗口中当前行之前或之后的行的值。

-- 为每个部门的员工按薪水排名
SELECT
    name,
    department_id,
    salary,
    RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) as salary_rank
FROM employees;

5 公用表表达式

一个临时的、命名的结果集，可以在一个SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE语句中多次引用，使复杂查询更易读。

WITH RegionalSales AS (
    SELECT
        region,
        SUM(sales) AS total_sales
    FROM orders
    GROUP BY region
)
SELECT
    region,
    total_sales,
    total_sales / (SELECT SUM(total_sales) FROM RegionalSales) AS percentage_of_total
FROM RegionalSales
ORDER BY total_sales DESC;

6 集合操作

用于合并多个SELECT语句的结果集。

• UNION: 合并两个结果集，并自动去除重复行。
• UNION ALL: 合并两个结果集，不去除重复行（性能更好）。
• INTERSECT: 返回两个结果集的交集（即都存在的行）。
• EXCEPT / MINUS: 返回在第一个结果集但不在第二个结果集中的行。

7 NULL值处理

• IS NULL: 检查列是否为NULL。
• IS NOT NULL: 检查列是否不为NULL。
• COALESCE(): 返回列表中的第一个非NULL值。
• NULLIF(): 如果两个表达式相等，则返回NULL，否则返回第一个表达式的值。

数据库操作与优化

1 索引

• 作用: 大幅提高查询速度，特别是在大型表上。
• 类型:
  • B-Tree索引: 最常见，适用于范围查询（>, <, BETWEEN）和精确匹配。
  • 哈希索引: 仅适用于等值查询（），速度极快，但不支持范围查询。
  • 全文索引: 用于在文本内容中执行关键词搜索。
  • 唯一索引: 确保索引列中的所有值都是唯一的。
• 原则: 为WHERE子句、JOIN条件、ORDER BY子句中频繁使用的列创建索引，但索引会占用存储空间，并降低INSERT, UPDATE, DELETE速度，因此需谨慎使用。

2 视图

• 定义: 一个虚拟的表，其结果集由存储的查询定义。
• 优点:
  • 简化复杂查询: 将复杂的JOIN和WHERE逻辑封装起来。
  • 安全性: 可以限制用户只能访问视图中的特定列或行，而不是底层表。
  • 数据独立性: 应用程序基于视图，当底层表结构改变时，只需修改视图定义。

3 存储过程与函数

• 存储过程: 在数据库中预编译并存储的一组SQL语句，可以接受参数，并返回状态值或结果集，用于封装业务逻辑。
• 函数: 类似于存储过程，但必须返回一个值，通常用于计算，并可以在SQL语句的任何地方调用（如SELECT列表、WHERE子句）。

4 触发器

一种特殊的存储过程,在特定事件（如INSERT, UPDATE, DELETE）发生时自动执行，常用于实现数据完整性约束、审计日志等。

5 事务

将多个SQL操作捆绑成一个单一的执行单元,这个单元要么全部成功，要么全部失败，以确保数据的一致性，ACID特性是其核心：

• 原子性: 事务不可分割。
• 一致性: 事务使数据库从一个有效状态转移到另一个有效状态。
• 隔离性: 并发执行的事务是相互隔离的。
• 持久性: 一旦事务提交，其结果就是永久性的。

6 锁机制

用于实现事务的隔离性,防止并发操作导致的数据不一致。

• 行级锁: 只锁定被访问的行，并发性最好。
• 表级锁: 锁定整个表，并发性最差，但开销小。
• 乐观锁: 假设冲突不常发生，只在更新时检查数据是否被修改。
• 悲观锁: 假设冲突经常发生，在读取数据时就加锁。

7 SQL性能优化

• *避免 `SELECT `**: 只查询需要的列。
• 为WHERE和JOIN条件添加索引。
• 避免在WHERE子句中对字段进行函数操作或表达式计算，这会导致索引失效。
• 合理使用EXPLAIN: 分析查询执行计划，找出性能瓶颈。
• 避免OR条件: 可以改用UNION ALL。
• 分页查询: 使用LIMIT和OFFSET，但大偏移量时性能差，可基于键的分页（"seek method"）优化。
• 批量操作: 使用批量INSERT、UPDATE代替单条操作。

不同数据库系统的特性

虽然SQL是标准,但各数据库系统都有自己的方言和扩展。

NoSQL简介

对于非结构化、半结构化或需要极高扩展性的数据，NoSQL（Not Only SQL）数据库是很好的选择。

• 文档数据库: 存储JSON/BSON格式的文档，如 MongoDB, CouchDB。
• 键值存储: 通过键来快速访问值，如 Redis, Amazon DynamoDB。
• 列族数据库: 按列族存储数据，适合大规模数据分析，如 Cassandra, HBase。
• 图数据库: 用于存储和查询节点和边之间的关系，如 Neo4j。

NoSQL数据库通常不使用SQL,而是提供自己的API或查询语言。

学习资源与总结

学习资源推荐

• 在线教程:
  • SQLZoo: 交互式SQL学习网站。
  • W3Schools SQL Tutorial: 简单易懂的入门教程。
  • Mode Analytics SQL Tutorial: 结合实际数据的教程。
• 书籍:
  • 《SQL必知必会》: 经典入门书籍。
  • 《高性能MySQL》: MySQL领域的权威之作。
  • 《SQL学习指南》: 内容全面，适合进阶。
• 练习平台:
  • LeetCode (数据库标签): 刷题提升实战能力。
  • HackerRank: SQL专项练习。
• 官方文档: 学习特定数据库的最佳资源。

SQL是数据科学、后端开发、数据分析等领域不可或缺的核心技能，掌握它需要：

1. 扎实的基础: 理解数据库范式、主键外键、事务等概念。
2. 熟练的查询能力: 精通SELECT、JOIN、GROUP BY、子查询等。
3. 高级应用能力: 学会使用窗口函数、CTE等现代SQL特性。
4. 性能优化意识: 知道如何创建索引、分析执行计划、写出高效的SQL。
5. 持续学习: 了解不同数据库的特性和NoSQL的发展趋势。

这份大全为你提供了一个全面的框架,希望它能成为你学习和工作中可靠的参考手册，祝你在数据库的世界里探索愉快！