MySQL入门系列：查询简介（一）

一、查询在数据库操作中的核心地位

数据库查询是数据交互的基石，据统计，80%以上的数据库操作与查询相关。在MySQL中，查询不仅用于获取数据，更是数据分析、报表生成和业务逻辑实现的核心手段。初学者需明确：查询效率直接影响系统性能，不当的查询可能导致全表扫描，消耗大量资源。

1.1 查询的基本概念

查询（Query）指从数据库中提取特定数据的操作，通过SQL语句实现。其核心目标是以最小代价获取精确数据，需兼顾准确性与效率。例如，电商系统需快速查询用户订单，金融系统需实时获取账户余额。

1.2 查询的分类

• 简单查询：单表数据检索，如SELECT * FROM users;
• 条件查询：通过WHERE子句筛选，如SELECT name FROM products WHERE price > 100;
• 聚合查询：使用GROUP BY统计，如SELECT department, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department;
• 多表查询：通过JOIN关联，如SELECT o.order_id, c.customer_name FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.id;

二、SELECT语句基础语法详解

SELECT是查询的核心语句，其结构可分解为多个子句，每个子句承担特定功能。

2.1 基本结构

SELECT [DISTINCT] 列名1, 列名2, ...
FROM 表名
[WHERE 条件]
[GROUP BY 分组列]
[HAVING 分组条件]
[ORDER BY 排序列 [ASC|DESC]]
[LIMIT 偏移量, 行数];

2.2 字段选择与通配符

• 指定字段：SELECT name, age FROM students; 仅返回指定列，减少数据传输量。
• 通配符*：SELECT * FROM products; 返回所有列，但可能传输冗余数据，建议仅在调试时使用。

2.3 DISTINCT去重

当需获取唯一值时，使用DISTINCT：

SELECT DISTINCT city FROM customers;

此查询返回所有不重复的城市名称。

三、条件筛选与逻辑控制

WHERE子句通过条件表达式筛选数据，支持多种运算符和逻辑组合。

3.1 比较运算符

• 等于：=，如SELECT * FROM employees WHERE department = 'IT';
• 不等：<>或!=，如SELECT * FROM products WHERE stock <> 0;
• 范围：BETWEEN，如SELECT * FROM orders WHERE total_amount BETWEEN 100 AND 500;
• 模糊匹配：LIKE，%匹配任意字符，_匹配单个字符，如SELECT * FROM customers WHERE name LIKE 'J%'; 查询以J开头的名字。

3.2 逻辑运算符

• AND：同时满足多个条件，如SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000 AND department = 'Sales';
• OR：满足任一条件，如SELECT * FROM products WHERE category = 'Electronics' OR category = 'Appliances';
• NOT：否定条件，如SELECT * FROM users WHERE NOT is_active = 1;

3.3 IN与NOT IN

简化多值比较：

SELECT * FROM students WHERE grade IN ('A', 'B', 'C');
-- 等价于
SELECT * FROM students WHERE grade = 'A' OR grade = 'B' OR grade = 'C';

四、排序与分页

ORDER BY和LIMIT子句分别控制结果排序和分页，提升用户体验。

4.1 排序控制

• 升序：ASC（默认），如SELECT * FROM products ORDER BY price ASC;
• 降序：DESC，如SELECT * FROM products ORDER BY price DESC;
• 多列排序：SELECT * FROM employees ORDER BY department ASC, salary DESC; 先按部门升序，同部门按薪资降序。

4.2 分页实现

LIMIT子句限制返回行数，常用于分页：

-- 第一页，每页10条
SELECT * FROM articles ORDER BY publish_date DESC LIMIT 0, 10;
-- 第二页
SELECT * FROM articles ORDER BY publish_date DESC LIMIT 10, 10;

五、多表关联查询

实际业务中，数据通常分散在多个表，需通过JOIN关联。

5.1 内连接（INNER JOIN）

返回满足条件的关联记录：

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

5.2 左外连接（LEFT JOIN）

返回左表所有记录，右表不匹配时为NULL：

SELECT e.name, d.department_name
FROM employees e
LEFT JOIN departments d ON e.department_id = d.id;

5.3 自连接

表自身关联，如查询员工及其经理：

SELECT e.name AS employee, m.name AS manager
FROM employees e
LEFT JOIN employees m ON e.manager_id = m.id;

六、实践建议

1. 索引优化：为WHERE、JOIN和ORDER BY涉及的列创建索引，加速查询。
2. 避免SELECT *：仅查询必要列，减少I/O压力。
3. 使用EXPLAIN：通过EXPLAIN SELECT ...分析查询执行计划，优化慢查询。
4. 分页策略：大数据量时，使用WHERE id > 最后一行ID LIMIT 10替代OFFSET分页，提升性能。

通过掌握上述查询基础，初学者可构建高效的数据检索逻辑，为后续复杂查询和性能优化奠定基础。下一篇将深入探讨聚合函数、子查询及高级查询技巧。