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数据查询语言（Data Query Language，简称DQL）是MySQL中获取、分析和处理数据的核心工具，DQL以 SELECT语句为核心，能够实现从简单的数据检索到复杂的多表关联分析、数据聚合与筛选等操作。本文我将系统全面地剖析MySQL中DQL语句的语法、功能、特性以及实战应用，带你全面掌握数据查询的核心技术。

一、DQL概述

1.1 DQL的定义与作用

DQL是SQL语言中用于从数据库中检索数据的部分，它专注于数据的读取与筛选，不涉及数据的插入、更新或删除操作（这些由DML语句负责）。通过DQL，开发者可以从一个或多个表中提取符合特定条件的数据，对数据进行排序、分组、聚合等处理，从而为业务逻辑提供数据支持，也能帮助数据分析人员挖掘数据背后的价值。

1.2 DQL与其他SQL语言的关系

• 与DML的区别：DQL负责数据查询，DML负责数据的增删改操作。例如，SELECT是DQL的核心语句，而INSERT、UPDATE、DELETE属于DML语句。
• 与DDL的区别：DDL用于定义和管理数据库对象结构，如创建、修改、删除数据库、表、索引等；DQL则是在已有的数据库结构基础上进行数据的查询操作 。

二、SELECT基础语法详解

2.1 基本查询结构

SELECT语句的基础语法结构如下：

SELECT [DISTINCT] column1, column2, ...
FROM table_name
[WHERE condition]
[GROUP BY column1, column2, ...]
[HAVING condition]
[ORDER BY column1 [ASC|DESC], column2 [ASC|DESC], ...]
[LIMIT offset, count];

各子句作用如下：

• SELECT：指定要查询的列，DISTINCT关键字用于去除重复行。
• FROM：指定数据来源的表。
• WHERE：筛选符合条件的行，条件可以是比较运算符（=, <, >等）、逻辑运算符（AND, OR, NOT）等。
• GROUP BY：根据指定列对数据进行分组，常与聚合函数结合使用。
• HAVING：对分组后的结果进行筛选，作用于GROUP BY之后。
• ORDER BY：对查询结果进行排序，ASC为升序（默认），DESC为降序。
• LIMIT：限制返回结果的行数，offset表示偏移量，count表示返回的行数。

2.2 示例演示

查询employees表中所有员工的姓名和工资

SELECT first_name, last_name, salary
FROM employees;

查询products表中价格大于100的产品名称和价格

SELECT product_name, price
FROM products
WHERE price > 100;

查询orders表中每个客户的订单数量，并按订单数量降序排列

SELECT customer_id, COUNT(order_id) AS order_count
FROM orders
GROUP BY customer_id
ORDER BY order_count DESC;

三、数据筛选与条件查询

3.1 比较运算符

常用的比较运算符包括：

• 等于：=
• 不等于：!= 或 <>
• 大于：>
• 小于：<
• 大于等于：>=
• 小于等于：<=

示例：查询students表中年龄大于等于18岁的学生信息

SELECT *
FROM students
WHERE age >= 18;

3.2 逻辑运算符

逻辑运算符用于组合多个条件：

• 与：AND
• 或：OR
• 非：NOT

示例：查询customers表中居住在“北京”且消费金额大于5000的客户，或者居住在“上海”的客户

SELECT *
FROM customers
WHERE (city = '北京' AND total_spent > 5000) OR city = '上海';

3.3 范围查询

• BETWEEN：用于查询在某个范围内的值，包含边界值。
• IN：用于查询在指定列表中的值。

示例：查询orders表中订单日期在2023 - 01 - 01到2023 - 12 - 31之间的订单信息

SELECT *
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

查询employees表中部门ID为1、3、5的员工信息

SELECT *
FROM employees
WHERE department_id IN (1, 3, 5);

3.4 模糊查询

• LIKE：用于模糊匹配，配合通配符使用。
  • %：匹配任意字符（包括空字符）。
  • _：匹配单个字符。

示例：查询customers表中姓名以“张”开头的客户

SELECT *
FROM customers
WHERE customer_name LIKE '张%';

查询products表中产品名称包含“手机”的产品

SELECT *
FROM products
WHERE product_name LIKE '%手机%';

四、数据分组与聚合

4.1 聚合函数

聚合函数用于对一组数据进行计算，常见的聚合函数包括：

• COUNT()：统计行数。
• SUM()：计算总和。
• AVG()：计算平均值。
• MIN()：获取最小值。
• MAX()：获取最大值。

示例：查询orders表中的订单总数、总销售额、平均订单金额

SELECT COUNT(order_id) AS order_count,SUM(total_amount) AS total_sales,AVG(total_amount) AS average_amount
FROM orders;

4.2 GROUP BY子句

GROUP BY子句用于将数据按照指定的列进行分组，以便对每个分组进行聚合计算。

示例：查询orders表中每个客户的订单数量和总消费金额

SELECT customer_id,COUNT(order_id) AS order_count,SUM(total_amount) AS total_spent
FROM orders
GROUP BY customer_id;

4.3 HAVING子句

HAVING子句用于对GROUP BY分组后的结果进行筛选，与WHERE子句的区别在于WHERE作用于分组前，HAVING作用于分组后。

示例：查询orders表中订单数量大于5的客户及其订单数量

SELECT customer_id, COUNT(order_id) AS order_count
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING order_count > 5;

五、多表查询与连接操作

5.1 内连接（INNER JOIN）

内连接返回两个表中满足连接条件的行，是最常用的连接方式。

示例：查询employees表和departments表中员工及其所属部门信息

SELECT e.employee_id, e.employee_name, d.department_name
FROM employees e
INNER JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id;

5.2 左连接（LEFT JOIN）

左连接返回左表中的所有行，以及右表中满足连接条件的行，若右表无匹配行，则用NULL填充。

示例：查询customers表和orders表中所有客户及其订单信息（包括无订单的客户）

SELECT c.customer_id, c.customer_name, o.order_id
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id;

5.3 右连接（RIGHT JOIN）

右连接与左连接相反，返回右表中的所有行，以及左表中满足连接条件的行，若左表无匹配行，则用NULL填充。

示例：查询products表和orders_items表中所有订单商品信息（包括未被订购的商品）

SELECT p.product_id, p.product_name, oi.order_item_id
FROM products p
RIGHT JOIN orders_items oi ON p.product_id = oi.product_id;

5.4 全连接（FULL JOIN）

MySQL本身不直接支持FULL JOIN，但可以通过UNION组合左连接和右连接来实现类似效果。

示例：

SELECT *
FROM table1
LEFT JOIN table2 ON table1.key = table2.key
UNION
SELECT *
FROM table1
RIGHT JOIN table2 ON table1.key = table2.key;

六、子查询与嵌套查询

6.1 子查询基础

子查询是指在一个查询语句中嵌套另一个查询语句，子查询通常用于提供条件判断的依据。

示例：查询employees表中工资高于公司平均工资的员工

SELECT *
FROM employees
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);

6.2 子查询类型

• 标量子查询：返回单一值，常用于条件判断。
• 列子查询：返回一列数据，常用于IN、ANY、ALL等运算符。
• 行子查询：返回一行数据。
• 表子查询：返回一个结果集，可作为临时表使用。

6.3 示例演示

列子查询：查询orders表中与订单金额最高的订单同客户的其他订单

SELECT *
FROM orders
WHERE customer_id IN (SELECT customer_idFROM ordersWHERE total_amount = (SELECT MAX(total_amount) FROM orders));

表子查询：查询customers表中消费金额排名前10的客户信息

SELECT *
FROM (SELECT *FROM customersORDER BY total_spent DESCLIMIT 10) AS top_customers;

七、DQL性能优化

7.1 索引优化

• 合理创建索引：对经常用于WHERE、JOIN、ORDER BY的列添加索引，如CREATE INDEX idx_column ON table_name (column);。
• 避免冗余索引：过多的索引会影响数据插入、更新性能，定期检查并删除不必要的索引。

7.2 查询语句优化

• 减少*的使用：明确指定需要查询的列，避免返回不必要的数据。
• 优化连接操作：合理选择连接类型，减少笛卡尔积的产生；确保连接条件字段上有索引。
• 避免子查询嵌套过深：尽量将子查询转换为连接查询，降低查询复杂度。

7.3 执行计划分析

使用EXPLAIN关键字分析查询执行计划，了解MySQL如何执行查询，从而针对性地进行优化。例如：

EXPLAIN SELECT *
FROM employees
WHERE department_id = 1;

通过分析EXPLAIN结果中的type、key、rows等字段，判断查询是否使用了索引，以及预计扫描的行数等信息。

八、DQL实战案例

8.1 电商数据分析

需求：统计每个月的订单总数、总销售额，并按月份降序排列。

SELECT YEAR(order_date) AS order_year,MONTH(order_date) AS order_month,COUNT(order_id) AS order_count,SUM(total_amount) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY order_year, order_month
ORDER BY order_year DESC, order_month DESC;

8.2 员工信息管理

需求：查询每个部门中工资最高的员工信息。

SELECT d.department_name, e.employee_name, e.salary
FROM employees e
JOIN (SELECT department_id, MAX(salary) AS max_salaryFROM employeesGROUP BY department_id) AS sub
ON e.department_id = sub.department_id AND e.salary = sub.max_salary
JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id;

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