深入浅出SQL系列教程-新手入门篇
  
 
【简　介】本教程用简单易懂的叙述，介绍了SQL语言中最基本的select语句的各种用法，从字段、记录、表的概念，到聚合函数和GROUP BY 和 HAVING 子句。然后介绍嵌套SELECT语句，从而提升初学者应用水平。最后介绍各种表连接，使读者真正掌握select语句的精华，解决学习SQL语言的难点问题，步入SQL高手行列。
 

第一节　SQL语言简介

SQL是结构化查询语言(Structured Query Language)的缩写。这种语言允许我们对数据库进行
复杂的查询。同时也提供了创建数据库的方法。SQL语言的使用范围非常广泛。许多数据库产品
都支持SQL语言，这意味着如果我们学会了SQL语言，我们可以把这种知识运用到MS Access 或
SQL Server, Oracle, DB2以及非常多的其它数据库中。

　　SQL语言运用在关系型数据库中。一个关系型数据库把数据存储在表（也称关系）中。每个
数据库的主要组成就是一组表。每个表又由一组记录组成－－每条记录在表中有相同的结构，
包含固定数量的具有一定类型的字段。
　　
　　下面我们来看一个实际的数据库中的表。该表的表名为cia，包含250多条记录，每个记录代表
一个国家。表由5个字段组成，字段的值有的是字符串类型，有的是数字类型。

name region area population gdp
—- —— —— ———- ———–
Yemen Middle East 527970 14728474 23400000000
Zaire Africa 2345410 44060636 18800000000
Zambia Africa 752610 9445723 7900000000
Zimbabwe Africa 390580 11139961 17400000000

下面我们可以用一些SQL语句来查询这个表中我们该兴趣的数据。

1. 中国的GDP是多少？

查询用的SQL语句为：
select gdp from cia
where name=’china’

查询结果为：
4800000000000

2. 给出每个地区的国家数和人口总数。并且按地区的人口数从多到少排序。

查询用的SQL语句为：

SELECT region, COUNT(name), SUM(population)
FROM cia
GROUP BY region
ORDER BY 3 DESC

查询结果为：
region COUNT(name) SUM(population)
—— ———– —————
Asia 14 2963031109
Africa 59 793382933
Europe 43 580590872
….

怎么样，对SQL语言有了基本的了解了吧，同时对数据库，表，记录，字段等一系列在SQL语言中常用的
感念也有大概的认识吧。如果不是很清楚也没关系，在接下来的内容中我们从SQL语言中最简单
的内容逐步给大家作介绍，并提供丰富的练习让大家实际操作。相信学完本系列教程，你可以成为一个
SQL语言的高手。

第二节 最基本的SELECT 命令

select命令或语句用来获取一个或多个表中的记录信息，一般配合where子句使用，来取得满足
某些条件的记录，如果没有where子句，将返回所有记录。一般的使用方式如下：

SELECT attribute-list
FROM table-name
WHERE condition

attribute-list：返回内容的列表，每个内容用逗号分开。这里的内容可以为字段，包含字段的表达式
或更复杂的子查询。

table-name：表名，更复杂时可以为子查询。

condition：条件表达式，用来筛选满足该条件的记录。

在本节中我们使用下表作为试验之用：

bbc(name, region, area, population, gdp)
表名为bbc，该表有５个字段（columns），又称为属性（attributes） .
name ：国家名
region:　国家所在的地区
area: 面积
population ：人口
gdp：国民生产总值

SQL实例：
一、选出所有国家名，地区和人口
SELECT name, region, population FROM bbc

二、给出France的人口数
SELECT population FROM bbc
WHERE name = ‘France’

三、哪些国家的名称以字符D开始？
SELECT name FROM bbc
WHERE name LIKE ‘D%’

四、 国土大国（面积大于五百万平方公里）的国名和人口密度
SELECT name, population/area FROM bbc
WHERE area > 5000000

五、给出一些小（面积小于2000平方公里）而富有(国民生产总值大于50亿)的国家
SELECT name , region
FROM bbc
WHERE area < 2000
AND gdp > 5000000000

第三节  GROUP BY 和 HAVING 子句

在介绍GROUP BY 和 HAVING 子句前，我们必需先讲讲sql语言中一种特殊的函数：聚合函数，
例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。

SELECT SUM(population) FROM bbc

这里的SUM作用在所有返回记录的population字段上，结果就是该查询只返回一个结果，即所有
国家的总人口数。

通过使用GROUP BY 子句，可以让SUM 和 COUNT 这些函数对属于一组的数据起作用。
当你指定 GROUP BY region 时， 属于同一个region（地区）的一组数据将只能返回一行值．
也就是说，表中所有除region（地区）外的字段，只能通过 SUM, COUNT等聚合函数运算后返回一个值．

HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据．
WHERE子句在聚合前先筛选记录．也就是说作用在GROUP BY 子句和HAVING子句前．
而 HAVING子句在聚合后对组记录进行筛选。

让我们还是通过具体的实例来理解GROUP BY 和 HAVING 子句，还采用第三节介绍的bbc表。

SQL实例：

一、显示每个地区的总人口数和总面积．
SELECT region, SUM(population), SUM(area)
FROM bbc
GROUP BY region

先以region把返回记录分成多个组，这就是GROUP BY的字面含义。分完组后，然后用聚合函数对每组中
的不同字段（一或多条记录）作运算。

二、 显示每个地区的总人口数和总面积．仅显示那些面积超过1000000的地区。

SELECT region, SUM(population), SUM(area)
FROM bbc
GROUP BY region
HAVING SUM(area)>1000000

在这里，我们不能用where来筛选超过1000000的地区，因为表中不存在这样一条记录。
相反，HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据．

第四节 嵌套SELECT语句

嵌套SELECT语句也叫子查询，形如：

SELECT name FROM bbc WHERE region =
(SELECT region FROM bbc WHERE name = ‘Brazil’)

一个 SELECT 语句的查询结果可以作为另一个语句的输入值。
上面的SQL语句作用为获得和’Brazil’（巴西）同属一个地区的所有国家。

子查询不但可以出现在Where子句中，也可以出现在from子句中，作为一个临时表使用，
也可以出现在select list中，作为一个字段值来返回。本节我们仅介绍的Where子句中的子查询。

在Where子句中使用子查询，有一个在实际使用中容易犯的错在这里说明一下。

通常，就像上面的例子一样，嵌套的语句总是和一个值进行比较。
语句 (SELECT region FROM bbc WHERE name = ‘Brazil’) 应该仅返回一个地区，即 ‘Americas’.
但如果我们在表中再插入一条地区为欧洲，国家名称为Brazil的记录，那会发生什么情况？

这将会导致语句的运行时错误．因为这个SQL语句的语法是正确的，所以数据库引擎就开始执行，
但当执行到外部的语句时就出错了。
因为这时的外部语句就像好像是 SELECT name FROM bbc WHERE region = (‘Americas’, ‘Europe’)，
这个语句当然报错了。

那么有没有办法解决这个问题呢，当然有。有一些SQL查询条件允许对列表值（即多个值）进行操作。
例如”IN” 操作符，可以测试某个值是否在一个列表中。

下面的语句就可以安全的执行而不出错，不管表中有多少条包含Brazils的记录

SELECT name FROM bbc WHERE region IN
(SELECT region FROM bbc WHERE name = ‘Brazil’)

OK，

让我们再看看一些具体的实例，

一、给出人口多于Russia（俄国）的国家名称
SELECT name FROM bbc
WHERE population>
(SELECT population FROM bbc
WHERE name=’Russia’)

二、给出’India’（印度）, ‘Iran’（伊朗）所在地区的所有国家的所有信息
SELECT * FROM bbc
WHERE region IN
(SELECT region FROM bbc
WHERE name IN (‘India’,’Iran’))

三、给出人均GDP超过’United Kingdom’（英国）的欧洲国家．

SELECT name FROM bbc
WHERE region=’Europe’ AND gdp/population >
(SELECT gdp/population FROM bbc
WHERE name=’United Kingdom’)

第五节  SELECT语句的表连接(join)

为了从两个或多个表中选出数据，我们一般使用表连接来实现这个功能。

本节介绍join（连接）的概念. 为此我们准备了两个试验用表： album（专辑表） 和 track（曲目表）.

专辑表：包含200首来自Amazon的音乐CD的概要信息。
album(asin, title, artist, price, release, label, rank)

曲目表：每张专辑中的曲目（因为是音乐CD，所以也可叫歌曲）的详细信息。
track(album, dsk, posn, song)

SQL短语 FROM album JOIN track ON album.asin=track.album 表示连接album和track表。
其中，album.asin表示专辑的惟一标识号，track.album表示曲目表中和专辑关联的专辑号。
连接后，得到一个临时表，该临时表中每条记录包含的字段由两部分组成，
除了专辑表中的对应字段album(title, artist …)，还包含曲目表的所有字段track(album, disk, posn and song)。

有了这张临时表，很多查询就容易实现了。

看看一些具体的实例，

一、列出歌名为’Alison’的专辑名称和作者

SELECT title, artist
FROM album JOIN track
ON (album.asin=track.album)
WHERE song = ‘Alison’

显然，歌名、专辑名称和作者分别在两个表中，必需使用表连接来完成这个查询。

二、哪个artist录制了歌曲’Exodus’

SELECT artist
FROM album JOIN track ON (asin=album)
WHERE song = ‘Exodus’

用作连接的两个字段asin，album因为在两个表中都是惟一的，所以不一定要加表名作为前缀。
但为了方便理解，建议使用前缀，形如：album.asin=track.album

三、列出曲目表中所有属于’Blur’专辑的歌曲

SELECT song
FROM album JOIN track ON (asin=album)
WHERE title = ‘Blur’

如果我们把　album JOIN track ON (asin=album)　看成一个临时表的话，join的概念就很好理解了。

第六节  左连接、右连接和全连接

上节我们介绍了表连接，更确切的说是inner joins內连接．
內连接仅选出两张表中互相匹配的记录．因此，这会导致有时我们需要的记录没有包含进来。
为更好的理解这个概念，我们介绍两个表作演示。苏格兰议会中的政党表(party)和议员表(msp)。

party(Code,Name,Leader)
Code: 政党代码
Name: 政党名称
Leader: 政党领袖

msp(Name,Party,Constituency)
Name: 议员名
Party: 议员所在政党代码
Constituency: 选区

在介绍左连接、右连接和全连接前，有一个数据库中重要的概念要介绍一下，即空值(NULL)。

有时表中，更确切的说是某些字段值，可能会出现空值, 这是因为这个数据不知道是什么值或根本就不存在。
空值不等同于字符串中的空格，也不是数字类型的0。因此，判断某个字段值是否为空值时不能使用=,<>这些
判断符。必需有专用的短语：IS NULL 来选出有空值字段的记录，同理，可用 IS NOT NULL 选出不包含空值的记录。

例如：下面的语句选出了没有领导者的政党。（不要奇怪，苏格兰议会中确实存在这样的政党）

SELECT code, name FROM party
WHERE leader IS NULL

又如：一个议员被开除出党，看看他是谁。(即该议员的政党为空值)

SELECT name FROM msp
WHERE party IS NULL

好了，让我们言归正传，看看什么叫左连接、右连接和全连接。

A left join（左连接）包含所有的左边表中的记录甚至是右边表中没有和它匹配的记录。
同理，也存在着相同道理的 right join（右连接），即包含所有的右边表中的记录甚至是左边表中没有和它匹配的记录。
而full join(全连接)顾名思义，左右表中所有记录都会选出来。

讲到这里，有人可能要问，到底什么叫：包含所有的左边表中的记录甚至是右边表中没有和它匹配的记录。
Ok,我们来看一个实例：

SELECT msp.name, party.name
FROM msp JOIN party ON party=code

这个是我们上一节所学的Join(注意：也叫inner join)，这个语句的本意是列出所有议员的名字和他所属政党。
你可以在　http://sqlzoo.cn/4.htm 亲自执行一下该语句，看看结果是什么。

很遗憾，我们发现该查询的结果少了两个议员：Canavan MSP, Dennis。为什么，因为这两个议员不属于任
和政党，即他们的政党字段(Party)为空值。那么为什么不属于任何政党就查不出来了？这是因为空值在
作怪。因为议员表中政党字段(Party)的空值在政党表中找不到对应的记录作匹配，即
FROM msp JOIN party ON party=code　没有把该记录连接起来，而是过滤出去了。
在该短语中，msp在Join的左边，所有称为左表。party在Join的右边，所有称为右表。

Ok,现在再看看这句话，“包含所有的左边表中的记录甚至是右边表中没有和它匹配的记录”，
意思应该很明白了吧。执行下面这个语句，那两个没有政党的议员就漏不了了。

SELECT msp.name, party.name
FROM msp LEFT JOIN party ON party=code

关于右连接,看看这个查询就明白了：

SELECT msp.name, party.name
FROM msp RIGHT JOIN party ON msp.party=party.code

这个查询的结果列出所有的议员和政党，包含没有议员的政党，但不包含没有政党的议员。

那么既要包含没有议员的政党，又要包含没有政党的议员该怎么办呢，对了，全连接(full join)。

SELECT msp.name, party.name
FROM msp FULL JOIN party ON msp.party=party.code

第七节 SELECT语句中的自连接

到目前为止，我们连接的都是两张不同的表，那么能不能对一张表进行自我连接呢？答案是肯定的。
有没有必要对一张表进行自我连接呢？答案也是肯定的。

表的别名：
一张表可以自我连接。进行自连接时我们需要一个机制来区分一个表的两个实例。
在FROM clause（子句）中我们可以给这个表取不同的别名， 然后在语句的其它需要使用到该别名的地方
用dot（点）来连接该别名和字段名。

我们在这里同样给出两个表来对自连接进行解释。
爱丁堡公交线路，

车站表：
stops(id, name)

公交线路表：
route(num, company, pos, stop)

一、对公交线路表route进行自连接。

SELECT * FROM route R1, route R2
WHERE R1.num=R2.num AND R1.company=R2.company

我们route表用字段(num, company)来进行自连接． 结果是什么意思呢？
你可以知道每条公交线路的任意两个可联通的车站。

二、用stop字段来对route（公交线路表）进行自连接。

SELECT * FROM route R1, route R2
WHERE R1.stop=R2.stop;

查询的结果就是共用同一车站的所有公交线。这个结果对换乘是不是很有意义呢。

从这两个例子我们可以看出，自连接的语法结构很简单，但语意结果往往不是
那么容易理解。就我们这里所列出的两个表，如果运用得当，能解决很多实际问题，
例如，任意两个站点之间如何换乘。

SELECT R1.company, R1.num
FROM route R1, route R2, stops S1, stops S2
WHERE R1.num=R2.num AND R1.company=R2.company
AND R1.stop=S1.id AND R2.stop=S2.id
AND S1.name=’Craiglockhart’
AND S2.name=’Tollcross’

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