SQL基础查询核心是SELECT...FROM...，搭配WHERE、ORDER BY、GROUP BY等子句覆盖80%需求；查单表需明确列名、注意字符串引号与空格；多表用LEFT JOIN防数据丢失且必写ON；聚合须GROUP BY非聚合字段，HAVING筛分组；排序后加LIMIT/TOP取前N条。
SQL基础查询核心就一条语句：SELECT ... FROM ...，搭配 WHERE、ORDER BY、GROUP BY 等子句就能覆盖 80% 的日常取数需求。不复杂，但细节决定能不能查得准、查得快。
查单张表：最常用也最容易出错
比如查用户表里所有北京的 VIP 用户：
- SELECT * 能用但慎用——字段多、性能差、后续改逻辑易出错，建议明确写列名，如 SELECT user_id, name, city
- WHERE city = '北京' AND is_vip = 1 —— 字符串加单引号，数字不用；多个条件用 AND/ OR 连接
- 注意大小写和空格：'北京' ≠ '北京 '（末尾有空格），可用 TRIM(city) = '北京' 防一手
查多张表：JOIN 是关键，别只记得 INNER
想看每个订单对应的用户姓名，需关联 orders 和 users 表：
- INNER JOIN：只返回两表都匹配的记录（比如没填收货信息的订单会被漏掉）
- LEFT JOIN 更常用：以 orders 为主，即使 users 找不到对应用户，订单数据仍保留，user_name 显示为 NULL
- 必须写 ON o.user_id = u.id，别漏 ON 条件，否则变笛卡尔积——1 万订单 × 1 万用户 = 1 亿行！
聚合统计：COUNT/SUM/AVG 不是“算完就完”
统计各城市的订单总数、平均金额：
- 用 GROUP BY city 分组，SELECT 里所有非聚合字段（如 city）都得出现在 GROUP BY 中
- COUNT(*) 统计行数，COUNT(user_id) 会自动忽略 NULL 值，选哪个看业务定义
- 加 HAVING COUNT(*) > 100 筛分组结果（WHERE 是筛行，HAVING 是筛组）
排序与限制：别让结果“飘着”
查最近 10 笔高金额订单：
- ORDER BY amount DESC —— DESC 降序（默认 ASC 升序），按金额从高到低排
- LIMIT 10（MySQL/PostgreSQL）或 TOP 10（SQL Server）取前 N 条
- 注意：LIMIT 要写在 ORDER BY 后面，否则先截断再排序，结果就不是“最近 10 笔”了
基本上就这些。写 SQL 别堆功能，先确保能跑通、结果对，再考虑优化。字段别偷懒写 *，JOIN 别忘 ON，GROUP BY 别漏字段——踩过坑，自然就熟了。
