MySQL8创建测试数据，日常练习06【DQL数据查询语句001】

MySQL 8 DQL数据查询语句详解：从入门到高级（15个实例）

DQL（Data Query Language，数据查询语言）是SQL中最核心的部分，用于从数据库中检索数据。本文以MySQL 8为背景，结合员工表（employees）、部门表（departments）、薪资表（salaries）等业务场景，分入门→进阶→高级三个层级，通过15个实例详细讲解DQL的核心语法和应用。

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一、入门级：基础查询与过滤

实例1：查询所有列（SELECT *）

-- 从employees表中查询所有列的所有记录
SELECT * FROM employees;

讲解：

• SELECT * 表示选择表中所有列（*是通配符）。
• FROM employees 指定数据来源表为employees。
• 适用场景：快速查看表结构或临时调试，但生产环境中不建议使用（可能泄露敏感字段）。

实例2：查询指定列（SELECT 列名）

-- 查询员工姓名（first_name）、邮箱（email）和入职日期（hire_date）
SELECT first_name, email, hire_date 
FROM employees;

讲解：

• 显式指定需要的列，避免冗余数据传输。
• 适用场景：需要特定字段的业务报表（如导出员工联系方式）。

实例3：条件过滤（WHERE子句）

-- 查询薪资大于80000且部门ID为3的员工
SELECT first_name, salary, department_id 
FROM employees 
WHERE salary > 80000 AND department_id = 3;

讲解：

• WHERE 子句用于筛选满足条件的记录，支持逻辑运算符（AND/OR/NOT）和比较运算符（>/</=/IN/BETWEEN等）。
• 示例中AND表示两个条件需同时满足（薪资>80000 且 部门ID=3）。

实例4：模糊查询（LIKE）

-- 查询姓名以"John"开头的员工（如John Doe、Johnny）
SELECT first_name, last_name 
FROM employees 
WHERE first_name LIKE 'John%';

讲解：

• LIKE 用于字符串模糊匹配，% 是通配符（表示任意字符序列，包括空）。
• 类似用法：LIKE '%Doe'（以"Doe"结尾）、LIKE '%Ann%'（包含"Ann"）。

实例5：去重查询（DISTINCT）

-- 查询所有不同的部门ID（去除重复值）
SELECT DISTINCT department_id 
FROM employees;

讲解：

• DISTINCT 关键字用于去除结果中的重复行。
• 适用场景：统计唯一值（如部门数量、客户来源地）。

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二、进阶级：聚合与分组

实例6：聚合函数（MAX/MIN/AVG/SUM/COUNT）

-- 统计全公司最高工资、最低工资、平均工资、总工资和员工总数
SELECT 
    MAX(salary) AS max_salary,
    MIN(salary) AS min_salary,
    AVG(salary) AS avg_salary,
    SUM(salary) AS total_salary,
    COUNT(*) AS employee_count
FROM employees;

讲解：

• 聚合函数用于对一组值进行计算，返回单一值：
  • MAX()：最大值（忽略NULL）。
  • MIN()：最小值（忽略NULL）。
  • AVG()：平均值（自动跳过NULL）。
  • SUM()：总和（NULL视为0）。
  • COUNT(*)：统计所有行（包括NULL）；COUNT(column)：统计非NULL的列值。

实例7：分组统计（GROUP BY）

-- 按部门分组，统计各部门的平均工资和员工数
SELECT 
    department_id,
    AVG(salary) AS dept_avg_salary,
    COUNT(*) AS dept_employee_count
FROM employees 
GROUP BY department_id;

讲解：

• GROUP BY department_id 将数据按department_id分组，每组内的聚合函数（AVG/COUNT）单独计算。
• 执行逻辑：先按部门分组，再对每组计算平均工资和人数。

实例8：分组后过滤（HAVING子句）

-- 查询平均工资超过70000的部门
SELECT 
    department_id,
    AVG(salary) AS dept_avg_salary
FROM employees 
GROUP BY department_id
HAVING dept_avg_salary > 70000;

讲解：

• HAVING 用于对分组后的结果过滤，与WHERE的区别：
  • WHERE 过滤行级数据（分组前）。
  • HAVING 过滤分组后的聚合结果（分组后）。

实例9：多表连接（INNER JOIN）

-- 查询员工姓名、部门名称（需关联departments表）
SELECT 
    e.first_name, 
    e.last_name, 
    d.department_name
FROM employees e
INNER JOIN departments d 
    ON e.department_id = d.department_id;

讲解：

• INNER JOIN（内连接）返回两个表中满足连接条件的记录（e.department_id = d.department_id）。
• 别名e（employees）和d（departments）简化语句，提高可读性。

实例10：左连接（LEFT JOIN）

-- 查询所有员工姓名，即使无对应部门（部门名称显示NULL）
SELECT 
    e.first_name, 
    e.last_name, 
    d.department_name
FROM employees e
LEFT JOIN departments d 
    ON e.department_id = d.department_id;

讲解：

• LEFT JOIN（左连接）保留左表（employees）的所有记录，右表（departments）无匹配时字段为NULL。
• 类似：RIGHT JOIN（右连接，保留右表所有记录）、FULL OUTER JOIN（全外连接，MySQL 8不直接支持，需用UNION模拟）。

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三、高级：复杂查询与性能优化

实例11：子查询（嵌套查询）

-- 查询工资高于平均工资的员工姓名
SELECT first_name, last_name, salary
FROM employees
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);

讲解：

• 子查询(SELECT AVG(salary) FROM employees)先计算全公司平均工资，主查询再筛选高于该值的员工。
• 子查询类型：标量子查询（返回单个值）、行子查询（返回一行多列）、表子查询（返回多行多列）。

实例12：窗口函数（OVER/PARTITION BY）

-- 查询员工姓名、部门ID、工资，以及部门内工资排名
SELECT 
    first_name,
    department_id,
    salary,
    RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS dept_salary_rank
FROM employees;

讲解：

• 窗口函数RANK()用于计算分组内的排名（PARTITION BY department_id按部门分组，ORDER BY salary DESC按工资降序）。
• 类似函数：DENSE_RANK()（密集排名，无间隔）、ROW_NUMBER()（行号，无重复）。

实例13：公共表表达式（CTE，WITH子句）

-- 使用CTE临时存储各部门平均工资，再查询高薪部门
WITH dept_avg AS (
    SELECT 
        department_id,
        AVG(salary) AS avg_salary
    FROM employees 
    GROUP BY department_id
)
SELECT department_id, avg_salary 
FROM dept_avg 
WHERE avg_salary > 75000;

讲解：

• WITH dept_avg AS (...) 定义一个临时结果集（CTE），后续可直接引用。
• 优势：提高可读性，避免重复计算（尤其复杂查询中）。

实例14：全文索引查询（MATCH…AGAINST）

-- 查询包含"database"或"optimization"关键词的简历（假设employees表有resume_text字段）
SELECT first_name, last_name, resume_text
FROM employees
WHERE MATCH(resume_text) AGAINST('database optimization' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

讲解：

• MySQL 8支持全文索引（FULLTEXT），MATCH...AGAINST用于高效搜索文本内容。
• 适用场景：简历筛选、文章检索等需要文本匹配的业务。

实例15：分页查询（LIMIT/OFFSET）

-- 查询第3页数据（每页10条，跳过前20条）
SELECT * FROM employees
ORDER BY hire_date DESC  -- 按入职时间倒序排列（确保分页顺序稳定）
LIMIT 10 OFFSET 20;      -- 跳过20条，取10条

讲解：

• LIMIT 10：限制返回10条记录。
• OFFSET 20：跳过前20条记录（适用于分页）。
• 注意：OFFSET过大时性能下降（可通过覆盖索引优化）。

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总结：DQL核心要点

层级	核心功能	典型语句	应用场景
入门级	基础数据检索与过滤	SELECT、WHERE、LIKE、DISTINCT	快速查看数据、简单业务报表
进阶级	聚合统计与多表关联	GROUP BY、HAVING、JOIN	部门统计、跨表数据整合
高级	复杂逻辑与性能优化	窗口函数、CTE、全文索引、分页	数据分析、大数据量查询、文本检索

掌握以上15个实例后，可应对90%以上的业务查询需求。实际使用中需注意：

• 避免SELECT *，显式指定列以提高性能。
• 多表连接时优先使用INNER JOIN，减少冗余数据。
• 分页查询OFFSET过大时，改用WHERE id > last_id（基于索引的范围查询）优化性能。