基础 SQL 要会哪些？系统梳理基础 SQL 在数据库操作中的必备功能与优势

看不見的法師

发布时间：2025-08-18 17:48:02

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来源于php中文网

原创

掌握基础sql意味着能熟练运用增删改查（crud）及核心查询功能，1. 必须精通select、insert、update、delete四大dml语句，掌握where条件过滤、order by排序、limit限制返回行数，并熟练使用count、sum、avg等聚合函数配合group by进行分组统计，同时区分where（过滤行）与having（过滤分组结果）的用途；2. 理解join操作的核心作用，掌握inner join、left join、right join和full join的差异，尤其要熟练运用inner join和left join连接多表获取关联数据；3. 掌握ddl基础，包括create table定义表结构时设置主键（primary key）、外键（foreign key）、非空（not null）等约束，以及使用alter table修改表结构、drop table删除表；4. 避免常见陷阱，如注意数据类型的匹配，避免隐式转换，使用cast或convert显式转换，正确处理null值（用is null或is not null判断，配合coalesce或ifnull处理缺失值），杜绝select *和无where子句的update或delete操作，防止性能问题或数据误操作；5. 将sql应用于实际场景，如通过select结合日期函数和聚合统计生成数据报表，利用update、delete和case when进行数据清洗，或通过多表join实现简单业务逻辑判断，提升数据分析效率和系统问题排查能力。掌握这些基础技能不仅能提升工作效率，还能增强对系统逻辑的理解，为职业发展拓展更多可能性，因此掌握基础sql是数据时代不可或缺的核心能力。

基础 SQL 要会哪些？系统梳理基础 SQL 在数据库操作中的必备功能与优势

掌握基础SQL，意味着你至少能熟练运用数据的增删改查（CRUD），即

SELECT

、

INSERT

、

UPDATE

、

DELETE

。此外，理解如何通过

JOIN

连接不同表，使用

GROUP BY

进行数据聚合，以及利用

WHERE

和

ORDER BY

进行条件筛选和排序，这些都是数据库操作中最核心且不可或缺的基础能力。

解决方案

在我看来，要真正掌握基础SQL，你得从它的“骨架”开始。首先是数据操作语言（DML）的四大金刚：

```
SELECT
```
语句：数据世界的“眼睛”
- 这是你和数据库对话最频繁的方式。不仅仅是简单的
```
SELECT * FROM table;
```
  ，你还需要掌握如何使用
```
WHERE
```
  子句进行条件过滤（比如
```
WHERE age > 30 AND city = 'Beijing'
```
  ），如何用
```
ORDER BY
```
  对结果排序（
```
ORDER BY salary DESC
```
  ），以及如何使用
```
LIMIT
```
  或
```
TOP
```
  来限制返回的行数。
- 聚合函数（
```
COUNT
```
  ,
```
SUM
```
  ,
```
AVG
```
  ,
```
MIN
```
  ,
```
MAX
```
  ）是
```
SELECT
```
  的灵魂伴侣，它们让你能从海量数据中提炼出有意义的统计信息。配合
```
GROUP BY
```
  ，你可以对数据进行分组统计，比如按部门统计员工平均工资。这里有个小坑，
```
HAVING
```
  子句是专门用来过滤
```
GROUP BY
```
  后的结果的，别和
```
WHERE
```
  搞混了，
```
WHERE
```
  是过滤原始行的。
```
INSERT
```
语句：给数据库“注入”生命
- 当你需要向表中添加新数据时，
```
INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2);
```
  是你的首选。理解如何插入单行、多行，以及如何从另一个查询结果中插入数据（
```
INSERT INTO ... SELECT ...
```
  ）都非常实用。
```
UPDATE
```
语句：让数据“焕然一新”
- 数据不是一成不变的，你需要修改现有记录。
```
UPDATE table_name SET column1 = new_value WHERE condition;
```
  是关键。务必记住
```
WHERE
```
  子句，否则你可能会不小心更新了整个表的数据，那可就麻烦大了。
```
DELETE
```
语句：数据的“断舍离”
- 当某些数据不再需要时，
```
DELETE FROM table_name WHERE condition;
```
  可以帮你清除它们。和
```
UPDATE
```
  一样，
```
WHERE
```
  子句是你的生命线。没有它，你删掉的可能就是整个表的数据了。

除了DML，数据定义语言（DDL）的基础也得会：

```
CREATE TABLE
```
：构建数据结构
- 学会如何定义表结构，包括列名、数据类型（
```
INT
```
  ,
```
VARCHAR
```
  ,
```
DATE
```
  ,
```
BOOLEAN
```
  等），以及约束（
```
PRIMARY KEY
```
  ,
```
FOREIGN KEY
```
  ,
```
NOT NULL
```
  ,
```
UNIQUE
```
  ）。这就像是给你的数据盖房子，地基必须打牢。
```
PRIMARY KEY
```
  是每行的唯一标识，
```
FOREIGN KEY
```
  则负责维护表与表之间的关系，确保数据的引用完整性。
```
ALTER TABLE
```
和
DROP TABLE
：调整与移除
- 了解如何向现有表添加、修改或删除列，以及如何删除整个表。这些操作相对不常用，但关键时刻能派上大用场。

最后，也是我认为进阶基础中最重要的部分：

JOIN
操作：连接数据世界的“桥梁”
- 真实世界的数据通常分散在多个表中，你需要
```
JOIN
```
  来把它们关联起来。
```
INNER JOIN
```
  （只返回两个表中都有匹配的行）、
```
LEFT JOIN
```
  （返回左表所有行，以及右表匹配的行）、
```
RIGHT JOIN
```
  （返回右表所有行，以及左表匹配的行）和
```
FULL JOIN
```
  （返回所有匹配和不匹配的行）是四种主要的连接方式。理解它们各自的用途和区别，是解决复杂查询的关键。我个人觉得，掌握
```
LEFT JOIN
```
  和
```
INNER JOIN
```
  ，就能解决大部分问题了。

为什么掌握基础SQL如此重要？

在我看来，SQL不仅仅是一门技术语言，它更像是一种思维方式，一种让你能和数据进行高效“对话”的工具。为什么这么说呢？

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首先，它是数据分析的基石。 无论你是数据分析师、产品经理，还是运营人员，工作中总会遇到需要从数据库中提取信息、进行统计分析的场景。如果你不会SQL，每次都得依赖开发人员，这无疑会大大降低你的工作效率，甚至可能错过一些重要的业务洞察。掌握SQL，你就能自主地探索数据，验证假设，发现问题，这对于快速迭代的互联网行业来说，简直是生产力倍增器。

其次，它是理解系统运作逻辑的钥匙。 很多业务系统的后端逻辑都离不开数据库。当你面对一个复杂的业务流程或系统问题时，如果能直接通过SQL查询相关数据，你就能更快地定位问题，理解数据流转的路径，甚至预测可能出现的数据异常。这对于软件开发、系统运维，甚至是产品设计来说，都是一种极强的赋能。我记得有次排查一个线上订单状态不一致的问题，直接通过SQL查询订单表和支付流水表，很快就定位到了是某个状态更新漏掉了，比看日志效率高太多了。

再者，它拓宽了你的职业发展路径。 无论是后端开发、数据工程师、数据科学家，还是BI工程师，SQL都是他们日常工作中不可或缺的技能。即使你现在从事的岗位不直接要求SQL，但掌握它会让你在未来的职业选择中拥有更多可能性。它就像是IT领域的“普通话”，无论你走到哪里，总能找到用武之地。

学习基础SQL时常遇到的陷阱与应对策略

学SQL，就像学任何一门新语言一样，总会遇到各种各样的“坑”。我个人觉得，最常见的陷阱主要有以下几个：

第一个坑是对数据类型的忽视。 很多人在写SQL时，不太关注字段的数据类型，比如把字符串和数字直接比较，或者尝试对文本字段进行数学运算。结果就是查询报错，或者返回的结果不符合预期。比如，

'10'

和

在某些数据库里可能被隐式转换，但在另一些场景下就会导致错误或性能问题。

应对策略： 永远要了解你正在操作的表的字段类型。在创建表时就规划好最合适的数据类型。如果需要类型转换，请显式使用
```
CAST()
```
或
```
CONVERT()
```
函数，这样代码的可读性和健壮性都会更好。

第二个坑是对

NULL

值的误解。

NULL

在SQL中代表“未知”或“不存在”，它不是零，也不是空字符串。很多人会用

= NULL

或

!= NULL

来判断，这是错误的。

NULL

和任何值（包括

NULL

自身）的比较结果都是

NULL

（未知），所以条件不会成立。

应对策略： 永远使用
```
IS NULL
```
或
```
IS NOT NULL
```
来判断
```
NULL
```
值。在进行聚合运算时，要注意
```
COUNT(*)
```
会统计所有行，而
```
COUNT(column_name)
```
则会忽略
```
NULL
```
值。在涉及到计算时，也要考虑
```
NULL
```
值可能带来的影响，必要时用
```
COALESCE()
```
或
```
IFNULL()
```
等函数进行处理。

第三个坑是*滥用`SELECT

和不加

WHERE

子句。** 尤其是在生产环境中，

SELECT *

会查询所有列，如果表很大，这会带来巨大的网络传输和内存开销，严重影响查询性能。而不加

WHERE

子句的

UPDATE

或

DELETE`更是灾难性的，会直接修改或删除整个表的数据。

应对策略： 养成好习惯，只选择你需要的列，例如
```
SELECT id, name, email FROM users;
```
。在进行
```
UPDATE
```
或
```
DELETE
```
操作前，务必先用
```
SELECT
```
语句验证
```
WHERE
```
条件是否正确，确保只影响预期的行。在生产环境执行修改或删除操作时，多一份谨慎，可以先开启事务，验证无误后再提交。