查询数据

在关系数据库中，最常用的操作就是查询。

准备数据

为了便于讲解和练习，我们先准备好了一个students表和一个classes表，它们的结构和数据如下：

students表存储了学生信息：

id	class_id	name	gender	score
1	1	小明	M	90
2	1	小红	F	95
3	1	小军	M	88
4	1	小米	F	73
5	2	小白	F	81
6	2	小兵	M	55
7	2	小林	M	85
8	3	小新	F	91
9	3	小王	M	89
10	3	小丽	F	85

classes表存储了班级信息：

id	name
1	一班
2	二班
3	三班
4	四班

请注意，和MySQL的持久化存储不同的是，由于我们使用的是AlaSQL内存数据库，两张表的数据在页面加载时导入，并且只存在于浏览器的内存中，因此，刷新页面后，数据会重置为上述初始值。

MySQL

如果你想用MySQL练习，可以下载这个SQL脚本，然后在命令行运行：

$ mysql -u root -p < init-test-data.sql

就可以自动创建test数据库，并且在test数据库下创建students表和classes表，以及必要的初始化数据。

和内存数据库不同的是，对MySQL数据库做的所有修改，都会保存下来。如果你希望恢复到初始状态，可以再次运行该脚本。

基本查询

要查询数据库表的数据，我们使用如下的SQL语句：

SELECT * FROM <表名>

假设表名是students，要查询students表的所有行，我们用如下SQL语句：

Run

使用SELECT * FROM students时，SELECT是关键字，表示将要执行一个查询，*表示“所有列”，FROM表示将要从哪个表查询，本例中是students表。

该SQL将查询出students表的所有数据。注意：查询结果也是一个二维表，它包含列名和每一行的数据。

要查询classes表的所有行，我们用如下SQL语句：

Run

运行上述SQL语句，观察查询结果。

SELECT语句其实并不要求一定要有FROM子句。我们来试试下面的SELECT语句：

Run

上述查询会直接计算出表达式的结果。虽然SELECT可以用作计算，但它并不是SQL的强项。但是，不带FROM子句的SELECT语句有一个有用的用途，就是用来判断当前到数据库的连接是否有效。许多检测工具会执行一条SELECT 1;来测试数据库连接。

小结

使用SELECT查询的基本语句SELECT * FROM <表名>可以查询一个表的所有行和所有列的数据；

SELECT查询的结果是一个二维表。

条件查询

使用SELECT * FROM <表名>可以查询到一张表的所有记录。但是，很多时候，我们并不希望获得所有记录，而是根据条件选择性地获取指定条件的记录，例如，查询分数在80分以上的学生记录。在一张表有数百万记录的情况下，获取所有记录不仅费时，还费内存和网络带宽。

SELECT语句可以通过WHERE条件来设定查询条件，查询结果是满足查询条件的记录。例如，要指定条件“分数在80分或以上的学生”，写成WHERE条件就是SELECT * FROM students WHERE score >= 80。

其中，WHERE关键字后面的score >= 80就是条件。score是列名，该列存储了学生的成绩，因此，score >= 80就筛选出了指定条件的记录：

Run

因此，条件查询的语法就是：

SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式>

条件表达式可以用<条件1> AND <条件2>表达满足条件1并且满足条件2。例如，符合条件“分数在80分或以上”，并且还符合条件“男生”，把这两个条件写出来：

• 条件1：根据score列的数据判断：score >= 80；
• 条件2：根据gender列的数据判断：gender = 'M'，注意gender列存储的是字符串，需要用单引号括起来。

就可以写出WHERE条件：score >= 80 AND gender = 'M'：

Run

第二种条件是<条件1> OR <条件2>，表示满足条件1或者满足条件2。例如，把上述AND查询的两个条件改为OR，查询结果就是“分数在80分或以上”或者“男生”，满足任意之一的条件即选出该记录：

Run

很显然OR条件要比AND条件宽松，返回的符合条件的记录也更多。

第三种条件是NOT <条件>，表示“不符合该条件”的记录。例如，写一个“不是2班的学生”这个条件，可以先写出“是2班的学生”：class_id = 2，再加上NOT：NOT class_id = 2：

Run

上述NOT条件NOT class_id = 2其实等价于class_id <> 2，因此，NOT查询不是很常用。

要组合三个或者更多的条件，就需要用小括号()表示如何进行条件运算。例如，编写一个复杂的条件：分数在80以下或者90以上，并且是男生：

Run

如果不加括号，条件运算按照NOT、AND、OR的优先级进行，即NOT优先级最高，其次是AND，最后是OR。加上括号可以改变优先级。

常用的条件表达式

条件	表达式举例1	表达式举例2	说明
使用=判断相等	score = 80	name = 'abc'	字符串需要用单引号括起来
使用>判断大于	score > 80	name > 'abc'	字符串比较根据ASCII码，中文字符比较根据数据库设置
使用>=判断大于或相等	score >= 80	name >= 'abc'
使用<判断小于	score < 80	name <= 'abc'
使用<=判断小于或相等	score <= 80	name <= 'abc'
使用<>判断不相等	score <> 80	name <> 'abc'
使用LIKE判断相似	name LIKE 'ab%'	name LIKE '%bc%'	%表示任意字符，例如'ab%'将匹配'ab'，'abc'，'abcd'

查询分数在60分(含)～90分(含)之间的学生可以使用的WHERE语句是：

WHERE score >= 60 OR score <= 90

WHERE score >= 60 AND score <= 90

WHERE score IN (60, 90)

WHERE score BETWEEN 60 AND 90

WHERE 60 <= score <= 90

Submit

小结

通过WHERE条件查询，可以筛选出符合指定条件的记录，而不是整个表的所有记录。

投影查询

使用SELECT * FROM <表名> WHERE <条件>可以选出表中的若干条记录。我们注意到返回的二维表结构和原表是相同的，即结果集的所有列与原表的所有列都一一对应。

如果我们只希望返回某些列的数据，而不是所有列的数据，我们可以用SELECT 列1, 列2, 列3 FROM ...，让结果集仅包含指定列。这种操作称为投影查询。

例如，从students表中返回id、score和name这三列：

Run

这样返回的结果集就只包含了我们指定的列，并且，结果集的列的顺序和原表可以不一样。

使用SELECT 列1, 列2, 列3 FROM ...时，还可以给每一列起个别名，这样，结果集的列名就可以与原表的列名不同。它的语法是SELECT 列1 别名1, 列2 别名2, 列3 别名3 FROM ...。

例如，以下SELECT语句将列名score重命名为points，而id和name列名保持不变：

Run

投影查询同样可以接WHERE条件，实现复杂的查询：

Run

小结

使用SELECT *表示查询表的所有列，使用SELECT 列1, 列2, 列3则可以仅返回指定列，这种操作称为投影；

SELECT语句可以对结果集的列进行重命名。

排序

排序

我们使用SELECT查询时，细心的读者可能注意到，查询结果集通常是按照id排序的，也就是根据主键排序。这也是大部分数据库的做法。如果我们要根据其他条件排序怎么办？可以加上ORDER BY子句。例如按照成绩从低到高进行排序：

Run

如果要反过来，按照成绩从高到底排序，我们可以加上DESC表示“倒序”：

Run

如果score列有相同的数据，要进一步排序，可以继续添加列名。例如，使用ORDER BY score DESC, gender表示先按score列倒序，如果有相同分数的，再按gender列排序：

Run

默认的排序规则是ASC：“升序”，即从小到大。ASC可以省略，即ORDER BY score ASC和ORDER BY score效果一样。

如果有WHERE子句，那么ORDER BY子句要放到WHERE子句后面。例如，查询一班的学生成绩，并按照倒序排序：

Run

这样，结果集仅包含符合WHERE条件的记录，并按照ORDER BY的设定排序。

小结

使用ORDER BY可以对结果集进行排序；

可以对多列进行升序、倒序排序。

分页查询

使用SELECT查询时，如果结果集数据量很大，比如几万行数据，放在一个页面显示的话数据量太大，不如分页显示，每次显示100条。

要实现分页功能，实际上就是从结果集中显示第1~100条记录作为第1页，显示第101~200条记录作为第2页，以此类推。

因此，分页实际上就是从结果集中“截取”出第M~N条记录。这个查询可以通过LIMIT <N-M> OFFSET <M>子句实现。我们先把所有学生按照成绩从高到低进行排序：

Run

现在，我们把结果集分页，每页3条记录。要获取第1页的记录，可以使用LIMIT 3 OFFSET 0：

Run

上述查询LIMIT 3 OFFSET 0表示，对结果集从0号记录开始，最多取3条。注意SQL记录集的索引从0开始。

如果要查询第2页，那么我们只需要“跳过”头3条记录，也就是对结果集从3号记录开始查询，把OFFSET设定为3：

Run

类似的，查询第3页的时候，OFFSET应该设定为6:

Run

查询第4页的时候，OFFSET应该设定为9:

Run

由于第4页只有1条记录，因此最终结果集按实际数量1显示。LIMIT 3表示的意思是“最多3条记录”。

可见，分页查询的关键在于，首先要确定每页需要显示的结果数量pageSize（这里是3），然后根据当前页的索引pageIndex（从1开始），确定LIMIT和OFFSET应该设定的值：

• LIMIT总是设定为pageSize；
• OFFSET计算公式为pageSize * (pageIndex - 1)。

这样就能正确查询出第N页的记录集。

如果原本记录集一共就10条记录，但我们把OFFSET设置为20，会得到什么结果呢？

Run

OFFSET超过了查询的最大数量并不会报错，而是得到一个空的结果集。

注意

OFFSET是可选的，如果只写LIMIT 15，那么相当于LIMIT 15 OFFSET 0。

在MySQL中，LIMIT 15 OFFSET 30还可以简写成LIMIT 30, 15。

使用LIMIT <M> OFFSET <N>分页时，随着N越来越大，查询效率也会越来越低。

思考

在分页查询之前，如何计算一共有几页？

小结

使用LIMIT <M> OFFSET <N>可以对结果集进行分页，每次查询返回结果集的一部分；

分页查询需要先确定每页的数量和当前页数，然后确定LIMIT和OFFSET的值。

聚合查询

如果我们要统计一张表的数据量，例如，想查询students表一共有多少条记录，难道必须用SELECT * FROM students查出来然后再数一数有多少行吗？

这个方法当然可以，但是比较弱智。对于统计总数、平均数这类计算，SQL提供了专门的聚合函数，使用聚合函数进行查询，就是聚合查询，它可以快速获得结果。

仍然以查询students表一共有多少条记录为例，我们可以使用SQL内置的COUNT()函数查询：

Run

COUNT(*)表示查询所有列的行数，要注意聚合的计算结果虽然是一个数字，但查询的结果仍然是一个二维表，只是这个二维表只有一行一列，并且列名是COUNT(*)。

通常，使用聚合查询时，我们应该给列名设置一个别名，便于处理结果：

Run

COUNT(*)和COUNT(id)实际上是一样的效果。另外注意，聚合查询同样可以使用WHERE条件，因此我们可以方便地统计出有多少男生、多少女生、多少80分以上的学生等：

Run

除了COUNT()函数外，SQL还提供了如下聚合函数：

函数	说明
SUM	计算某一列的合计值，该列必须为数值类型
AVG	计算某一列的平均值，该列必须为数值类型
MAX	计算某一列的最大值
MIN	计算某一列的最小值

注意，MAX()和MIN()函数并不限于数值类型。如果是字符类型，MAX()和MIN()会返回排序最后和排序最前的字符。

要统计男生的平均成绩，我们用下面的聚合查询：

Run

要特别注意：如果聚合查询的WHERE条件没有匹配到任何行，COUNT()会返回0，而SUM()、AVG()、MAX()和MIN()会返回NULL：

Run

每页3条记录，如何通过聚合查询获得总页数？

SELECT COUNT(*) / 3 FROM students;

SELECT FLOOR(COUNT(*) / 3) FROM students;

SELECT CEILING(COUNT(*) / 3) FROM students;

Submit

分组

如果我们要统计一班的学生数量，我们知道，可以用SELECT COUNT(*) num FROM students WHERE class_id = 1;。如果要继续统计二班、三班的学生数量，难道必须不断修改WHERE条件来执行SELECT语句吗？

对于聚合查询，SQL还提供了“分组聚合”的功能。我们观察下面的聚合查询：

Run

执行这个查询，COUNT()的结果不再是一个，而是3个，这是因为，GROUP BY子句指定了按class_id分组，因此，执行该SELECT语句时，会把class_id相同的列先分组，再分别计算，因此，得到了3行结果。

但是这3行结果分别是哪三个班级的，不好看出来，所以我们可以把class_id列也放入结果集中：

Run

这下结果集就可以一目了然地看出各个班级的学生人数。我们再试试把name放入结果集：

Run

不出意外，执行这条查询我们会得到一个语法错误，因为在任意一个分组中，只有class_id都相同，name是不同的，SQL引擎不能把多个name的值放入一行记录中。因此，聚合查询的列中，只能放入分组的列。

注意

AlaSQL并没有严格执行SQL标准，上述SQL在浏览器可以正常执行，但是在MySQL、Oracle等环境下将报错，请自行在MySQL中测试。

也可以使用多个列进行分组。例如，我们想统计各班的男生和女生人数：

Run

上述查询结果集一共有6条记录，分别对应各班级的男生和女生人数。

练习

请使用一条SELECT查询查出每个班级的平均分：

Run

请使用一条SELECT查询查出每个班级男生和女生的平均分：

Run

小结

使用SQL提供的聚合查询，我们可以方便地计算总数、合计值、平均值、最大值和最小值；

聚合查询可以用GROUP BY分组聚合；

聚合查询也可以添加WHERE条件。

多表查询

SELECT查询不但可以从一张表查询数据，还可以从多张表同时查询数据。查询多张表的语法是：SELECT * FROM <表1> <表2>。

例如，同时从students表和classes表的“乘积”，即查询数据，可以这么写：

Run

这种一次查询两个表的数据，查询的结果也是一个二维表，它是students表和classes表的“乘积”，即students表的每一行与classes表的每一行都两两拼在一起返回。结果集的列数是students表和classes表的列数之和，行数是students表和classes表的行数之积。

这种多表查询又称笛卡尔查询，使用笛卡尔查询时要非常小心，由于结果集是目标表的行数乘积，对两个各自有100行记录的表进行笛卡尔查询将返回1万条记录，对两个各自有1万行记录的表进行笛卡尔查询将返回1亿条记录。

你可能还注意到了，上述查询的结果集有两列id和两列name，两列id是因为其中一列是students表的id，而另一列是classes表的id，但是在结果集中，不好区分。两列name同理

要解决这个问题，我们仍然可以利用投影查询的“设置列的别名”来给两个表各自的id和name列起别名：

Run

注意，多表查询时，要使用表名.列名这样的方式来引用列和设置别名，这样就避免了结果集的列名重复问题。但是，用表名.列名这种方式列举两个表的所有列实在是很麻烦，所以SQL还允许给表设置一个别名，让我们在投影查询中引用起来稍微简洁一点：

Run

注意到FROM子句给表设置别名的语法是FROM <表名1> <别名1>, <表名2> <别名2>。这样我们用别名s和c分别表示students表和classes表。

多表查询也是可以添加WHERE条件的，我们来试试：

Run

这个查询的结果集每行记录都满足条件s.gender = 'M'和c.id = 1。添加WHERE条件后结果集的数量大大减少了。

小结

使用多表查询可以获取M x N行记录；

多表查询的结果集可能非常巨大，要小心使用。

连接查询

连接查询是另一种类型的多表查询。连接查询对多个表进行JOIN运算，简单地说，就是先确定一个主表作为结果集，然后，把其他表的行有选择性地“连接”在主表结果集上。

例如，我们想要选出students表的所有学生信息，可以用一条简单的SELECT语句完成：

Run

但是，假设我们希望结果集同时包含所在班级的名称，上面的结果集只有class_id列，缺少对应班级的name列。

现在问题来了，存放班级名称的name列存储在classes表中，只有根据students表的class_id，找到classes表对应的行，再取出name列，就可以获得班级名称。

这时，连接查询就派上了用场。我们先使用最常用的一种内连接——INNER JOIN来实现：

Run

注意INNER JOIN查询的写法是：

1. 先确定主表，仍然使用FROM <表1>的语法；
2. 再确定需要连接的表，使用INNER JOIN <表2>的语法；
3. 然后确定连接条件，使用ON <条件...>，这里的条件是s.class_id = c.id，表示students表的class_id列与classes表的id列相同的行需要连接；
4. 可选：加上WHERE子句、ORDER BY等子句。

使用别名不是必须的，但可以更好地简化查询语句。

那什么是内连接（INNER JOIN）呢？先别着急，有内连接（INNER JOIN）就有外连接（OUTER JOIN）。我们把内连接查询改成外连接查询，看看效果：

Run

执行上述RIGHT OUTER JOIN可以看到，和INNER JOIN相比，RIGHT OUTER JOIN多了一行，多出来的一行是“四班”，但是，学生相关的列如name、gender、score都为NULL。

这也容易理解，因为根据ON条件s.class_id = c.id，classes表的id=4的行正是“四班”，但是，students表中并不存在class_id=4的行。

有RIGHT OUTER JOIN，就有LEFT OUTER JOIN，以及FULL OUTER JOIN。它们的区别是：

INNER JOIN只返回同时存在于两张表的行数据，由于students表的class_id包含1，2，3，classes表的id包含1，2，3，4，所以，INNER JOIN根据条件s.class_id = c.id返回的结果集仅包含1，2，3。

RIGHT OUTER JOIN返回右表都存在的行。如果某一行仅在右表存在，那么结果集就会以NULL填充剩下的字段。

LEFT OUTER JOIN则返回左表都存在的行。如果我们给students表增加一行，并添加class_id=5，由于classes表并不存在id=5的行，所以，LEFT OUTER JOIN的结果会增加一行，对应的class_name是NULL：

Run

最后，我们使用FULL OUTER JOIN，它会把两张表的所有记录全部选择出来，并且，自动把对方不存在的列填充为NULL：

Run

对于这么多种JOIN查询，到底什么使用应该用哪种呢？其实我们用图来表示结果集就一目了然了。

假设查询语句是：

SELECT ... FROM tableA ??? JOIN tableB ON tableA.column1 = tableB.column2;

我们把tableA看作左表，把tableB看成右表，那么INNER JOIN是选出两张表都存在的记录：

LEFT OUTER JOIN是选出左表存在的记录：

RIGHT OUTER JOIN是选出右表存在的记录：

FULL OUTER JOIN则是选出左右表都存在的记录：

小结

JOIN查询需要先确定主表，然后把另一个表的数据“附加”到结果集上；

INNER JOIN是最常用的一种JOIN查询，它的语法是SELECT ... FROM <表1> INNER JOIN <表2> ON <条件...>；

JOIN查询仍然可以使用WHERE条件和ORDER BY排序。