SQL 语法全景图：从增删改查到高级查询实战指南

SQL（Structured Query Language）是操作关系型数据库的标准语言。无论你使用的是 MySQL、PostgreSQL、Oracle 还是 SQL Server，掌握核心 SQL 语法都是后端开发、数据分析甚至运维工程师的必备技能。

本文将带你系统梳理 SQL 的常用语法，从基础 CRUD 到高级查询技巧，助你写出高效、可维护的数据库操作语句。

一、DDL：定义数据库结构
DDL（Data Definition Language）用于定义或修改数据库对象（表、索引、视图等）。

-- 创建表
CREATE TABLE users (
id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(50) NOT NULL,
email VARCHAR(100) UNIQUE,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 修改表（添加字段）
ALTER TABLE users ADD COLUMN age INT;

-- 删除表
DROP TABLE users;

建议：生产环境避免直接 DROP，可先 RENAME 备份。

二、DML：操作数据记录
DML（Data Manipulation Language）用于对表中数据进行增、删、改。

1. 插入数据（INSERT）

-- 插入指定字段
INSERT INTO users (name, email, age) VALUES ('张三', 'zhangsan@example.com', 25);

-- 批量插入
INSERT INTO users (name, email) VALUES
('李四', 'lisi@example.com'),
('王五', 'wangwu@example.com');

2. 更新数据（UPDATE）
   -- 注意加 WHERE，否则全表更新！
   UPDATE users SET age = 26 WHERE name = '张三';

3. 删除数据（DELETE）
   -- 软删除更安全（推荐用 status 字段标记）
   DELETE FROM users WHERE id = 1;

-- 清空表（保留结构）
TRUNCATE TABLE users; -- 比 DELETE 快，但不可回滚

三、DQL：查询数据（最常用！）
DQL（Data Query Language）以 SELECT 为核心，支持复杂条件筛选与聚合分析。

1. 基础查询
   -- 查询所有字段
   SELECT * FROM users;

-- 查询指定字段 + 别名
SELECT id, name AS username FROM users;

2. 条件过滤（WHERE）
   SELECT * FROM users
   WHERE age > 18 AND email LIKE '%@example.com';

3. 排序与分页
   -- 排序（DESC 降序）
   SELECT * FROM users ORDER BY created_at DESC;

-- 分页（MySQL 语法）
SELECT * FROM users LIMIT 10 OFFSET 20; -- 第3页，每页10条

4. 聚合函数
   SELECT
   COUNT(*) AS total_users,
   AVG(age) AS avg_age,
   MAX(created_at) AS latest_user
   FROM users;

5. 分组统计（GROUP BY）
   -- 统计各年龄段人数
   SELECT age, COUNT(*) AS count
   FROM users
   GROUP BY age
   HAVING count > 1; -- HAVING 过滤分组结果
   注意：WHERE 过滤原始行，HAVING 过滤分组后的结果。

四、多表关联查询
当数据分散在多个表中时，需通过 JOIN 关联查询。

示例：用户表（users） + 订单表（orders）
-- 内连接：只返回匹配的记录
SELECT u.name, o.amount
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

-- 左连接：保留左表所有记录
SELECT u.name, o.amount
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id; -- 即使无订单也显示用户

-- 子查询：查询有订单的用户
SELECT * FROM users
WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders);
建议：优先使用 JOIN 而非子查询，性能通常更好。

五、高级技巧：提升查询效率

1. 索引优化
   -- 为高频查询字段建索引
   CREATE INDEX idx_email ON users(email);
   CREATE INDEX idx_name_age ON users(name, age); -- 联合索引
   遵循最左前缀原则：(name, age) 索引支持 WHERE name=... 或 WHERE name=... AND age=...，但不支持 WHERE age=...。

2. 避免 SELECT *
   只查需要的字段，减少网络传输和内存占用。

3. 使用 EXPLAIN 分析执行计划
   EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'xxx';
   查看是否命中索引（type=ref 或 range 为佳），避免 ALL（全表扫描）。

六、事务控制（ACID 保障）
确保一组操作要么全部成功，要么全部失败。

START TRANSACTION;

UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE user_id = 2;

-- 若中间出错，执行 ROLLBACK
-- 否则提交
COMMIT;
默认情况下，MySQL 的 InnoDB 引擎支持事务；MyISAM 不支持。

结语
SQL 看似简单，但写好并不容易。

一条低效的查询可能拖垮整个系统，而一个合理的索引或 JOIN 策略却能让性能提升十倍。

建议：

开发时开启慢查询日志；
复杂查询先用 EXPLAIN 分析；
避免在代码中拼接 SQL（防注入），优先使用预编译（如 MyBatis 的 #{}）。
掌握这些核心语法，你不仅能完成日常 CRUD，更能写出高性能、可维护的数据库操作逻辑。