1.创建表
语法
CREATE TABLE <表名>(<列名> <数据类型>[列级完整性约束条件]
[,<列名> <数据类型>[列级完整性约束条件]]…);
列级完整性约束条件有NULL[可为空]、NOT NULL[不为空]、UNIQUE[唯一]，可以组合使用，但是不能重复和对立关系同时存在。
示例
-- 创建学生表
CREATE TABLE Student
(
Id INT NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY,
Name VARCHAR(20) NOT NULL,
Age INT NULL,
Gender VARCHAR(4) NULL
);
2.删除表
语法
DROP TABLE <表名>;
示例
-- 删除学生表
DROP TABLE Student;
3.清空表
语法
TRUNCATE TABLE <表名>;
示例
-- 删除学生表
TRUNCATE TABLE Student;
4.修改表
语法
-- 添加列
ALTER TABLE <表名> [ADD <新列名> <数据类型>[列级完整性约束条件]]
-- 删除列
ALTER TABLE <表名> [DROP COLUMN <列名>]
-- 修改列
ALTER TABLE <表名> [MODIFY COLUMN <列名> <数据类型> [列级完整性约束条件]]
示例
-- 添加学生表`Phone`列
ALTER TABLE Student ADD Phone VARCHAR(15) NULL;
-- 删除学生表`Phone`列
ALTER TABLE Student DROP COLUMN Phone;
-- 修改学生表`Phone`列
ALTER TABLE Student MODIFY Phone VARCHAR(13) NULL;
5.查询
语法
SELECT [ALL | DISTINCT] <目标列表达式>[,<目标列表达式>]…
FROM <表名或视图名>[,<表名或视图名>]…
[WHERE <条件表达式>]
[GROUP BY <列名> [HAVING <条件表达式>]]
[ORDER BY <列名> [ASC|DESC]…]
SQL查询语句的顺序：SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY。SELECT、FROM是必须的，HAVING子句只能与GROUP BY搭配使用。
示例
SELECT * FROM Student
WHERE Id>10
GROUP BY Age HAVING AVG(Age) > 20
ORDER BY Id DESC
6.插入
语法
-- 插入不存在的数据
INSERT INTO <表名> [(字段名[,字段名]…)] VALUES (常量[,常量]…);
-- 将查询的数据插入到数据表中
INSERT INTO <表名> [(字段名[,字段名]…)] SELECT 查询语句;
示例
-- 插入不存在的数据
INSERT INTO Student (Name,Age,Gender) VALUES ('Andy',30,'女');
-- 将查询的数据插入到数据表中
INSERT INTO Student (Name,Age,Gender)
SELECT Name,Age,Gender FROM Student_T WHERE Id >10;
7.更新
语法
UPDATE <表名> SET 列名=值表达式[,列名=值表达式…]
[WHERE 条件表达式]
示例
-- 将Id在(10,100)的Age加1
UPDATE Student SET Age= Age+1 WHERE Id>10 AND Id<100
8.删除
语法
DELETE FROM <表名> [WHERE 条件表达式]
示例
-- 删除Id小于10的数据记录
DELETE FROM Student WHERE Id<10;
9.索引
索引是一种特殊的查询表，可以被数据库搜索引擎用来加速数据的检索。简单说来，索引就是指向表中数据的指针。数据库的索引同书籍后面的索引非常相像。
例如，如果想要查阅一本书中与某个特定主题相关的所有页面，你会先去查询索引（索引按照字母表顺序列出了所有主题），然后从索引中找到一页或者多页与该主题相关的页面。
索引能够提高 SELECT 查询和 WHERE 子句的速度，但是却降低了包含 UPDATE 语句或 INSERT 语句的数据输入过程的速度。索引的创建与删除不会对表中的数据产生影响。
创建索引需要使用 CREATE INDEX 语句，该语句允许对索引命名，指定要创建索引的表以及对哪些列进行索引，还可以指定索引按照升序或者降序排列。
同 UNIQUE 约束一样，索引可以是唯一的。这种情况下，索引会阻止列中（或者列的组合，其中某些列有索引）出现重复的条目。
创建索引
语法
CREATE [UNIQUE] [CLUSTER] INDEX <索引名> ON <表名>(<列名>[<次序>][,<列名>[<次序>]]…);
UNIQUE：表明此索引的每一个索引值只对应唯一的数据记录 CLUSTER：表明建立的索引是聚集索引 次序：可选ASC(升序)或DESC(降序)，默认ASC
示例
-- 建立学生表索引：单一字段Id索引倒序
CREATE UNIQUE INDEX INDEX_SId ON Student (Id DESC);
-- 建立学生表索引：多个字段Id、Name索引倒序
CREATE UNIQUE INDEX INDEX_SId_SName ON Student (Id DESC,Name DESC);
删除索引
语法
DROP INDEX <索引名>;
示例
-- 删除学生表索引 INDEX_SId
DROP INDEX INDEX_SId;
10.视图
视图无非就是存储在数据库中并具有名字的 SQL 语句，或者说是以预定义的 SQL 查询的形式存在的数据表的成分。
视图可以包含表中的所有列，或者仅包含选定的列。视图可以创建自一个或者多个表，这取决于创建该视图的 SQL 语句的写法。
视图，一种虚拟的表，允许用户执行以下操作：
- 以用户或者某些类型的用户感觉自然或者直观的方式来组织数据；
- 限制对数据的访问，从而使得用户仅能够看到或者修改（某些情况下）他们需要的数据；
- 从多个表中汇总数据，以产生报表。
创建视图
语法
CREATE VIEW <视图名>
AS SELECT 查询子句
[WITH CHECK OPTION]
查询子句：子查询可以是任何SELECT语句，但是常不允许含有
ORDER BY子句和DISTINCT短语； WITH CHECK OPTION：表示对UPDATE、INSERT、DELETE操作时要保证更新。
更新视图：
视图可以在特定的情况下更新：
- SELECT 子句不能包含 DISTINCT 关键字
- SELECT 子句不能包含任何汇总函数（summary functions）
- SELECT 子句不能包含任何集合函数（set functions）
- SELECT 子句不能包含任何集合运算符（set operators）
- SELECT 子句不能包含 ORDER BY 子句
- FROM 子句中不能有多个数据表
- WHERE 子句不能包含子查询（subquery）
- 查询语句中不能有 GROUP BY 或者 HAVING
- 计算得出的列不能更新
- 视图必须包含原始数据表中所有的 NOT NULL 列，从而使 INSERT 查询生效。
示例
CREATE VIEW VIEW_Stu_Man
AS SELECT * FROM Student WHERE Gender = '男'
WITH CHECK OPTION
删除视图
语法
DROP VIEW <视图名>;
示例
DROP VIEW VIEW_Stu_Man;
11.ORDER BY
ORDER BY 子句根据一列或者多列的值，按照升序或者降序排列数据。某些数据库默认以升序排列查询结果。
语法
SELECT [ALL | DISTINCT] <目标列表达式>[,<目标列表达式>]…
FROM <表名或视图名>[,<表名或视图名>]…
[WHERE <条件表达式>]
[ORDER BY <列名>] [ASC | DESC];
ORDER BY 子句可以同时使用多个列作为排序条件。无论用哪一列作为排序条件，都要确保该列在存在。
示例
SELECT * FROM CUSTOMERS
ORDER BY NAME DESC
12.WHERE
WHERE 子句用于有条件地从单个表中取回数据或者将多个表进行合并。
如果条件满足，则查询只返回表中满足条件的值。你可以用 WHERE 子句来过滤查询结果，只获取必要的记录。
WHERE 子句不仅可以用于 SELECT 语句，还可以用于 UPDATE、DELETE 等语句。
语法
SELECT [ALL | DISTINCT] <目标列表达式>[,<目标列表达式>]…
FROM <表名或视图名>[,<表名或视图名>]…
WHERE <条件表达式>
在指定条件时，可以使用关系运算符和逻辑运算符，例如 >、<、=、LIKE、NOT 等。
示例
SELECT ID, NAME, SALARY
FROM CUSTOMERS
WHERE SALARY > 2000;
13.LIKE
LIKE 子句通过通配符来将一个值同其他相似的值作比较。可以同 LIKE 运算符一起使用的通配符有两个：
- 百分号（%）
- 下划线（_）
百分号代表零个、一个或者多个字符。下划线则代表单个数字或者字符。两个符号可以一起使用。
语法
% 和 _ 的基本语法如下：
SELECT FROM table_name
WHERE column LIKE 'XXXX%'
SELECT FROM table_name
WHERE column LIKE '%XXXX%'
SELECT FROM table_name
WHERE column LIKE 'XXXX_'
SELECT FROM table_name
WHERE column LIKE '_XXXX'
SELECT FROM table_name
WHERE column LIKE '_XXXX_'
你可以将多个条件用 AND 或者 OR 连接在一起。这里，XXXX 为任何数字值或者字符串。
示例
下面这些示例中，每个 WHERE 子句都有不同的 LIKE 子句，展示了 % 和 _ 的用法:
| 语句 | 描述 |
|---|---|
| WHERE SALARY LIKE '200%' | 找出所有 200 打头的值 |
| WHERE SALARY LIKE '%200%' | 找出所有含有 200 的值 |
| WHERE SALARY LIKE '_00%' | 找出所有第二位和第三位为 0 的值 |
| WHERE SALARY LIKE '2%%' | 找出所有以 2 开始，并且长度至少为 3 的值 |
| WHERE SALARY LIKE '%2' | 找出所有以 2 结尾的值 |
| WHERE SALARY LIKE '_2%3' | 找出所有第二位为 2，并且以3结束的值 |
| WHERE SALARY LIKE '2___3' | 找出所有以 2 开头以 3 结束的五位数 |
14.HAVING
HAVING 子句使你能够指定过滤条件，从而控制查询结果中哪些组可以出现在最终结果里面。
WHERE 子句对被选择的列施加条件，而 HAVING 子句则对 GROUP BY 子句所产生的组施加条件。
语法
下面可以看到 HAVING 子句在 SELECT 查询中的位置：
SELECT
FROM
WHERE
GROUP BY
HAVING
ORDER BY
在 SELECT 查询中，HAVING 子句必须紧随 GROUP BY 子句，并出现在 ORDER BY 子句（如果有的话）之前。带有 HAVING 子句的 SELECT 语句的语法如下所示：
SELECT column1, column2
FROM table1, table2
WHERE [ conditions ]
GROUP BY column1, column2
HAVING [ conditions ]
ORDER BY column1, column2
示例
考虑 CUSTOMERS 表，表中的记录如下所示：
+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY |
+----+----------+-----+-----------+----------+
| 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 2000.00 |
| 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 |
| 3 | kaushik | 23 | Kota | 2000.00 |
| 4 | Chaitali | 25 | Mumbai | 6500.00 |
| 5 | Hardik | 27 | Bhopal | 8500.00 |
| 6 | Komal | 22 | MP | 4500.00 |
| 7 | Muffy | 24 | Indore | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+
下面是一个有关 HAVING 子句使用的实例，该实例将会筛选出出现次数大于或等于 2 的所有记录。
SELECT ID, NAME, AGE, ADDRESS, SALARY
FROM CUSTOMERS
GROUP BY age
HAVING COUNT(age) >= 2;
其执行结果如下所示：
+----+--------+-----+---------+---------+
| ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY |
+----+--------+-----+---------+---------+
| 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 |
+----+--------+-----+---------+---------+
15.DISTINCT
DISTINCT 关键字同 SELECT 语句一起使用，可以去除所有重复记录，只返回唯一项。
有时候，数据表中可能会有重复的记录。在检索这些记录的时候，应该只取回唯一的记录，而不是重复的。
语法
使用 DISTINCT 关键字去除查询结果中的重复记录的基本语法如下所示：
SELECT DISTINCT column1, column2,.....columnN
FROM table_name
WHERE [condition]
示例
SELECT DISTINCT SALARY FROM CUSTOMERS
ORDER BY SALARY
去除（SALARY 字段）重复记录。
16.AND和OR
AND 和 OR 运算符可以将多个条件结合在一起，从而过滤 SQL 语句的返回结果。这两个运算符被称作连接运算符。
AND
语法
SELECT column1, column2, columnN
FROM table_name
WHERE [condition1] AND [condition2]...AND [conditionN];
将 N 个条件用 AND 运算符结合在一起。对于 SQL 语句要执行的动作来说——无论是事务还是查询，AND 运算符连接的所有条件都必须为 TRUE。
示例
SELECT ID, NAME, SALARY
FROM CUSTOMERS
WHERE SALARY > 2000 AND age < 25;
OR
语法
SELECT column1, column2, columnN
FROM table_name
WHERE [condition1] OR [condition2]...OR [conditionN]
你可以将 N 个条件用 OR 运算符结合在一起。对于 SQL 语句要执行的动作来说——无论是事务还是查询，OR 运算符连接的所有条件中只需要有一个为 TRUE 即可。
示例
SELECT ID, NAME, SALARY
FROM CUSTOMERS
WHERE SALARY > 2000 OR age < 25;
17.UNION
UNION 子句/运算符用于将两个或者更多的 SELECT 语句的运算结果组合起来。
在使用 UNION 的时候，每个 SELECT 语句必须有相同数量的选中列、相同数量的列表达式、相同的数据类型，并且它们出现的次序要一致，不过长度不一定要相同。
语法
SELECT column1 [, column2 ]
FROM table1 [, table2 ]
[WHERE condition]
UNION
SELECT column1 [, column2 ]
FROM table1 [, table2 ]
[WHERE condition]
这里的条件可以是任何根据你的需要而设的条件。
示例
SELECT Txn_Date FROM Store_Information
UNION
SELECT Txn_Date FROM Internet_Sales;
UNION ALL 子句：
UNION ALL 运算符用于将两个 SELECT 语句的结果组合在一起，重复行也包含在内。
其他类似语句
INTERSECT子句：
用于组合两个 SELECT 语句，但是只返回两个 SELECT 语句的结果中都有的行。
EXCEPT 子句：
组合两个 SELECT 语句，并将第一个 SELECT 语句的结果中存在，但是第二个 SELECT 语句的结果中不存在的行返回。
18.JOIN
连接（JOIN） 子句用于将数据库中两个或者两个以上表中的记录组合起来。连接通过共有值将不同表中的字段组合在一起。
考虑下面两个表，（a）CUSTOMERS 表：
+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY |
+----+----------+-----+-----------+----------+
| 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 2000.00 |
| 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 |
| 3 | kaushik | 23 | Kota | 2000.00 |
| 4 | Chaitali | 25 | Mumbai | 6500.00 |
| 5 | Hardik | 27 | Bhopal | 8500.00 |
| 6 | Komal | 22 | MP | 4500.00 |
| 7 | Muffy | 24 | Indore | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+
（b）另一个表是 ORDERS 表：
+-----+---------------------+-------------+--------+
|OID | DATE | CUSTOMER_ID | AMOUNT |
+-----+---------------------+-------------+--------+
| 102 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 3000 |
| 100 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 1500 |
| 101 | 2009-11-20 00:00:00 | 2 | 1560 |
| 103 | 2008-05-20 00:00:00 | 4 | 2060 |
+-----+---------------------+-------------+--------+
现在，让我们用 SELECT 语句将这个两张表连接（JOIN）在一起：
SQL> SELECT ID, NAME, AGE, AMOUNT
FROM CUSTOMERS, ORDERS
WHERE CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID;
上述语句的运行结果如下所示：
+----+----------+-----+--------+
| ID | NAME | AGE | AMOUNT |
+----+----------+-----+--------+
| 3 | kaushik | 23 | 3000 |
| 3 | kaushik | 23 | 1500 |
| 2 | Khilan | 25 | 1560 |
| 4 | Chaitali | 25 | 2060 |
+----+----------+-----+--------+
SQL 连接类型
SQL 中有多种不同的连接：
- 内连接（INNER JOIN）：当两个表中都存在匹配时，才返回行。
- 左连接（LEFT JOIN）：返回左表中的所有行，如果左表中行在右表中没有匹配行，则结果中右表中的列返回空值。
- 右连接（RIGHT JOIN）：恰与左连接相反，返回右表中的所有行，如果右表中行在左表中没有匹配行，则结果中左表中的列返回空值。
- 全连接（FULL JOIN）：返回左表和右表中的所有行。当某行在另一表中没有匹配行，则另一表中的列返回空值
内连接
语法
SELECT table1.column1, table2.column2...
FROM table1
INNER JOIN table2
ON table1.common_field = table2.common_field;
示例
考虑如下两个表格，（a）CUSTOMERS 表：
+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY |
+----+----------+-----+-----------+----------+
| 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 2000.00 |
| 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 |
| 3 | kaushik | 23 | Kota | 2000.00 |
| 4 | Chaitali | 25 | Mumbai | 6500.00 |
| 5 | Hardik | 27 | Bhopal | 8500.00 |
| 6 | Komal | 22 | MP | 4500.00 |
| 7 | Muffy | 24 | Indore | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+
（b）ORDERS 表：
+-----+---------------------+-------------+--------+
| OID | DATE | ID | AMOUNT |
+-----+---------------------+-------------+--------+
| 102 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 3000 |
| 100 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 1500 |
| 101 | 2009-11-20 00:00:00 | 2 | 1560 |
| 103 | 2008-05-20 00:00:00 | 4 | 2060 |
+-----+---------------------+-------------+--------+
现在，让我们用内连接将这两个表连接在一起：
SELECT ID, NAME, AMOUNT, DATE
FROM CUSTOMERS
INNER JOIN ORDERS
ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID;
上述语句将会产生如下结果：
+----+----------+--------+---------------------+
| ID | NAME | AMOUNT | DATE |
+----+----------+--------+---------------------+
| 3 | kaushik | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
| 3 | kaushik | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
| 2 | Khilan | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
| 4 | Chaitali | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
+----+----------+--------+---------------------+
左连接
语法
SELECT table1.column1, table2.column2...
FROM table1
LEFT JOIN table2
ON table1.common_field = table2.common_field;
这里，给出的条件可以是任何根据你的需要写出的条件。
示例
考虑如下两个表格，（a）CUSTOMERS 表：
+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY |
+----+----------+-----+-----------+----------+
| 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 2000.00 |
| 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 |
| 3 | kaushik | 23 | Kota | 2000.00 |
| 4 | Chaitali | 25 | Mumbai | 6500.00 |
| 5 | Hardik | 27 | Bhopal | 8500.00 |
| 6 | Komal | 22 | MP | 4500.00 |
| 7 | Muffy | 24 | Indore | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+
（b）ORDERS 表：
+-----+---------------------+-------------+--------+
| OID | DATE | ID | AMOUNT |
+-----+---------------------+-------------+--------+
| 102 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 3000 |
| 100 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 1500 |
| 101 | 2009-11-20 00:00:00 | 2 | 1560 |
| 103 | 2008-05-20 00:00:00 | 4 | 2060 |
+-----+---------------------+-------------+--------+
现在，让我们用左连接将这两个表连接在一起：
SELECT ID, NAME, AMOUNT, DATE
FROM CUSTOMERS
LEFT JOIN ORDERS
ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID;
上述语句将会产生如下结果：
+----+----------+--------+---------------------+
| ID | NAME | AMOUNT | DATE |
+----+----------+--------+---------------------+
| 1 | Ramesh | NULL | NULL |
| 2 | Khilan | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
| 3 | kaushik | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
| 3 | kaushik | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
| 4 | Chaitali | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
| 5 | Hardik | NULL | NULL |
| 6 | Komal | NULL | NULL |
| 7 | Muffy | NULL | NULL |
+----+----------+--------+---------------------+
右连接
语法
SELECT table1.column1, table2.column2...
FROM table1
RIGHT JOIN table2
ON table1.common_field = table2.common_field;
这里，给出的条件可以是任何根据你的需要写出的条件。
示例
考虑如下两个表格，（a）CUSTOMERS 表：
+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY |
+----+----------+-----+-----------+----------+
| 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 2000.00 |
| 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 |
| 3 | kaushik | 23 | Kota | 2000.00 |
| 4 | Chaitali | 25 | Mumbai | 6500.00 |
| 5 | Hardik | 27 | Bhopal | 8500.00 |
| 6 | Komal | 22 | MP | 4500.00 |
| 7 | Muffy | 24 | Indore | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+
（b）ORDERS 表：
+-----+---------------------+-------------+--------+
| OID | DATE | ID | AMOUNT |
+-----+---------------------+-------------+--------+
| 102 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 3000 |
| 100 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 1500 |
| 101 | 2009-11-20 00:00:00 | 2 | 1560 |
| 103 | 2008-05-20 00:00:00 | 4 | 2060 |
+-----+---------------------+-------------+--------+
现在，让我们用右连接将这两个表连接在一起：
SELECT ID, NAME, AMOUNT, DATE
FROM CUSTOMERS
RIGHT JOIN ORDERS
ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID;
上述语句将会产生如下结果：
+------+----------+--------+---------------------+
| ID | NAME | AMOUNT | DATE |
+------+----------+--------+---------------------+
| 3 | kaushik | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
| 3 | kaushik | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
| 2 | Khilan | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
| 4 | Chaitali | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
+------+----------+--------+---------------------+
全连接
语法
SELECT table1.column1, table2.column2...
FROM table1
FULL JOIN table2
ON table1.common_field = table2.common_field;
这里，给出的条件可以是任何根据你的需要写出的条件。
示例
考虑如下两个表格，（a）CUSTOMERS 表：
+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY |
+----+----------+-----+-----------+----------+
| 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 2000.00 |
| 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 |
| 3 | kaushik | 23 | Kota | 2000.00 |
| 4 | Chaitali | 25 | Mumbai | 6500.00 |
| 5 | Hardik | 27 | Bhopal | 8500.00 |
| 6 | Komal | 22 | MP | 4500.00 |
| 7 | Muffy | 24 | Indore | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+
（b）ORDERS 表：
+-----+---------------------+-------------+--------+
| OID | DATE | ID | AMOUNT |
+-----+---------------------+-------------+--------+
| 102 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 3000 |
| 100 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 1500 |
| 101 | 2009-11-20 00:00:00 | 2 | 1560 |
| 103 | 2008-05-20 00:00:00 | 4 | 2060 |
+-----+---------------------+-------------+--------+
现在让我们用全连接将两个表连接在一起：
SELECT ID, NAME, AMOUNT, DATE
FROM CUSTOMERS
FULL JOIN ORDERS
ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID;
上述语句将会产生如下结果：
+------+----------+--------+---------------------+
| ID | NAME | AMOUNT | DATE |
+------+----------+--------+---------------------+
| 1 | Ramesh | NULL | NULL |
| 2 | Khilan | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
| 3 | kaushik | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
| 3 | kaushik | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
| 4 | Chaitali | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
| 5 | Hardik | NULL | NULL |
| 6 | Komal | NULL | NULL |
| 7 | Muffy | NULL | NULL |
| 3 | kaushik | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
| 3 | kaushik | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
| 2 | Khilan | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
| 4 | Chaitali | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
+------+----------+--------+---------------------+
如果你所用的数据库不支持全连接，比如 MySQL，那么你可以使用 UNION ALL子句来将左连接和右连接结果组合在一起：
SELECT ID, NAME, AMOUNT, DATE
FROM CUSTOMERS
LEFT JOIN ORDERS
ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID
UNION ALL
SELECT ID, NAME, AMOUNT, DATE
FROM CUSTOMERS
RIGHT JOIN ORDERS
ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID
19.常用函数
COUNT函数是 SQL 中最简单的函数了，对于统计由 SELECT 语句返回的记录非常有用。
要理解 COUNT 函数，请考虑 employee_tbl 表，表中的记录如下所示：
SELECT * FROM employee_tbl;
+------+------+------------+--------------------+
| id | name | work_date | daily_typing_pages |
+------+------+------------+--------------------+
| 1 | John | 2007-01-24 | 250 |
| 2 | Ram | 2007-05-27 | 220 |
| 3 | Jack | 2007-05-06 | 170 |
| 3 | Jack | 2007-04-06 | 100 |
| 4 | Jill | 2007-04-06 | 220 |
| 5 | Zara | 2007-06-06 | 300 |
| 5 | Zara | 2007-02-06 | 350 |
+------+------+------------+--------------------+
7 rows in set (0.00 sec)
现在，假设你想要统计上表中记录的总数，那么可以依如下所示步骤达到目的：
SELECT COUNT(*) FROM employee_tbl ;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 7 |
+----------+
1 row in set (0.01 sec)
类似地，如果你想要统计 Zara 的数目，就可以像下面这样：
SELECT COUNT(*) FROM employee_tbl
WHERE name="Zara";
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 2 |
+----------+
1 row in set (0.04 sec)
注意：所有的 SQL 查询都是不区分大小写的，因此在 WHERE 子句的条件中，ZARA 和 Zara 是没有任何区别的。
CONCAT 函数用于将两个字符串连接为一个字符串，试一下下面这个例子：
SELECT CONCAT('FIRST ', 'SECOND');
+----------------------------+
| CONCAT('FIRST ', 'SECOND') |
+----------------------------+
| FIRST SECOND |
+----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
要对 CONCAT 函数有更为深入的了解，请考虑 employee_tbl 表，表中记录如下所示：
SELECT * FROM employee_tbl;
+------+------+------------+--------------------+
| id | name | work_date | daily_typing_pages |
+------+------+------------+--------------------+
| 1 | John | 2007-01-24 | 250 |
| 2 | Ram | 2007-05-27 | 220 |
| 3 | Jack | 2007-05-06 | 170 |
| 3 | Jack | 2007-04-06 | 100 |
| 4 | Jill | 2007-04-06 | 220 |
| 5 | Zara | 2007-06-06 | 300 |
| 5 | Zara | 2007-02-06 | 350 |
+------+------+------------+--------------------+
7 rows in set (0.00 sec)
现在，假设你想要将上表中所有的姓名（name）、id和工作日（work_date）连接在一起，那么可以通过如下的命令来达到目的：
SELECT CONCAT(id, name, work_date)
FROM employee_tbl;
+-----------------------------+
| CONCAT(id, name, work_date) |
+-----------------------------+
| 1John2007-01-24 |
| 2Ram2007-05-27 |
| 3Jack2007-05-06 |
| 3Jack2007-04-06 |
| 4Jill2007-04-06 |
| 5Zara2007-06-06 |
| 5Zara2007-02-06 |
+-----------------------------+
7 rows in set (0.00 sec)
SUM函数用于找出表中记录在某字段处的总和。
要理解 SUM 函数，请考虑 employee_tbl 表，表中记录如下所示：
SELECT * FROM employee_tbl;
+------+------+------------+--------------------+
| id | name | work_date | daily_typing_pages |
+------+------+------------+--------------------+
| 1 | John | 2007-01-24 | 250 |
| 2 | Ram | 2007-05-27 | 220 |
| 3 | Jack | 2007-05-06 | 170 |
| 3 | Jack | 2007-04-06 | 100 |
| 4 | Jill | 2007-04-06 | 220 |
| 5 | Zara | 2007-06-06 | 300 |
| 5 | Zara | 2007-02-06 | 350 |
+------+------+------------+--------------------+
7 rows in set (0.00 sec)
现在，假设你想要获取 daily_typing_pages 的总和，那么你可以用如下命令来达到目的：
SELECT SUM(daily_typing_pages)
FROM employee_tbl;
+-------------------------+
| SUM(daily_typing_pages) |
+-------------------------+
| 1610 |
+-------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
你还可以使用 GROUP BY 子句来得出不同记录分组的总和。下面的例子将会计算得出每个人的总和，，你将能够得到每个人打的总页数。
SELECT name, SUM(daily_typing_pages)
FROM employee_tbl GROUP BY name;