MySQL DQL 完全指南：從基礎查詢到實戰(zhàn)優(yōu)化

DQL（數據查詢語言）是 SQL 中最常用、最核心的部分 ——80% 的數據庫操作都是 “查詢”。無論是業(yè)務報表、數據分析還是頁面展示，都離不開SELECT語句。但很多開發(fā)者寫查詢時只追求 “能查出結果”，卻忽視了效率和可讀性，導致 “查詢慢”“邏輯亂” 等問題。本文從基礎查詢到復雜分組，再到執(zhí)行順序和規(guī)范，系統(tǒng)拆解 DQL 的核心知識點，幫你寫出 “既正確又高效” 的查詢語句。

一、DQL 核心概念與通用規(guī)范

1. 什么是 DQL？

DQL（Data Query Language）是用于從表中查詢數據的 SQL 語句，核心命令只有一個：SELECT。它不修改數據，只返回結果集，是業(yè)務開發(fā)中使用頻率最高的 SQL 類型。

2. 通用語法框架

所有查詢語句都遵循以下基本結構（按執(zhí)行順序排列，而非書寫順序）：

SELECT [DISTINCT] 字段列表  -- 5. 確定返回哪些字段
FROM 表名                  -- 1. 確定查詢的表
[WHERE 條件]               -- 2. 篩選行（分組前）
[GROUP BY 分組字段]        -- 3. 按字段分組
[HAVING 分組條件]          -- 4. 篩選分組（分組后）
[ORDER BY 排序字段 [ASC/DESC]]  -- 6. 排序
[LIMIT 起始位置, 條數];    -- 7. 分頁（限制返回條數）

3. 通用規(guī)范（提升可讀性和效率）

• 字段明確化：禁止用SELECT *（冗余字段拖慢速度，表結構變更易出錯），需指定具體字段；
• 關鍵字大寫：SELECT、FROM等關鍵字大寫，字段名 / 表名小寫，區(qū)分清晰；
• 格式對齊：多條件 / 多字段時換行對齊（示例見下文），避免一行堆到底；
• 注釋說明：復雜查詢加注釋，說明查詢目的（如 “統(tǒng)計各部門月均薪資”）；
• 優(yōu)先索引：WHERE、GROUP BY、ORDER BY的字段盡量建索引（加速查詢）。

二、基礎查詢：獲取數據的第一步

基礎查詢是所有復雜查詢的基礎，核心是 “明確要查哪些字段”。

1. 語法與案例

（1）查詢指定字段

-- 語法：SELECT 字段1, 字段2 FROM 表名;
SELECT emp_id, emp_name, salary FROM employee;  -- 查員工的ID、姓名、薪資

（2）查詢所有字段（不推薦，僅臨時調試用）

SELECT * FROM employee;  -- 查所有字段（生產環(huán)境禁止?。?

問題：返回冗余字段（如無需展示的create_time），表加新字段后會自動返回，可能導致業(yè)務異常。

（3）去重查詢（DISTINCT）

-- 語法：SELECT DISTINCT 字段 FROM 表名;  -- 去除字段重復值
SELECT DISTINCT dept_id FROM employee;  -- 查所有有員工的部門ID（去重）

注意：DISTINCT作用于其后所有字段（如DISTINCT a,b會同時去重 a 和 b 的組合）。

（4）別名查詢（AS）

用別名簡化字段名或表名，提升可讀性：

-- 語法：字段/表名 [AS] 別名（AS可省略）
SELECT 
  emp_id AS 員工ID, 
  emp_name 姓名,  -- 省略AS
  salary * 12 年薪  -- 表達式也可加別名
FROM employee e;  -- 表別名e（后續(xù)可簡寫）

三、條件查詢：篩選符合要求的數據

實際業(yè)務中很少查全表數據，而是按條件篩選（如 “查薪資> 10000 的員工”），WHERE子句是條件查詢的核心。

1. 常用條件運算符

2. 實戰(zhàn)案例

-- 案例1：查研發(fā)部（dept_id=1）薪資>10000的員工
SELECT emp_name, salary 
FROM employee 
WHERE dept_id = 1 AND salary > 10000;
-- 案例2：查年齡在25-35歲之間（包含25和35）的員工
SELECT emp_name, age 
FROM employee 
WHERE age BETWEEN 25 AND 35;  -- 等價于 age >=25 AND age <=35
-- 案例3：查部門ID為1、2、3的員工（用IN替代多個OR）
SELECT emp_name, dept_id 
FROM employee 
WHERE dept_id IN (1, 2, 3);  -- 比 dept_id=1 OR dept_id=2 更簡潔
-- 案例4：查姓名以“張”開頭的員工（模糊查詢）
SELECT emp_name 
FROM employee 
WHERE emp_name LIKE '張%';  -- %匹配任意字符（如“張三”“張三豐”）
-- 案例5：查沒有部門（dept_id為空）的員工
SELECT emp_name 
FROM employee 
WHERE dept_id IS NULL;  -- 注意：不能用 = NULL（NULL需用IS判斷）

3. 條件查詢規(guī)范

• 多條件優(yōu)先用AND/OR，避免嵌套過深（超過 3 層建議拆分）；
• 范圍判斷優(yōu)先用BETWEEN（比>=+<=更簡潔）；
• 模糊查詢慎用%開頭（如LIKE ‘%張’，會導致索引失效，查詢變慢）。

四、聚合函數：對數據做統(tǒng)計分析

聚合函數用于 “匯總數據”（如 “計算平均薪資”“統(tǒng)計員工總數”），常與GROUP BY配合使用。

1. 常用聚合函數

2. 實戰(zhàn)案例

-- 案例1：統(tǒng)計員工總數（COUNT(*)包含NULL，COUNT(字段)排除NULL）
SELECT 
  COUNT(*) AS 總記錄數,  -- 包含所有行（包括字段為NULL的）
  COUNT(emp_id) AS 有效員工數  -- 僅統(tǒng)計emp_id非NULL的行（主鍵不會NULL）
FROM employee;
-- 案例2：計算研發(fā)部（dept_id=1）的薪資總和、平均值、最高值
SELECT 
  SUM(salary) AS 總薪資,
  AVG(salary) AS 平均薪資,
  MAX(salary) AS 最高薪資
FROM employee 
WHERE dept_id = 1;  -- 先篩選研發(fā)部，再聚合

3. 聚合函數注意事項

• COUNT(*) 統(tǒng)計所有行（包括 NULL），COUNT(字段) 統(tǒng)計該字段非 NULL 的行；
• 聚合函數會自動忽略NULL值（如SUM(salary) 不會計算salary為 NULL 的行）；
• 不能在WHERE中使用聚合函數（如WHERE AVG(salary) > 8000 錯誤，需用HAVING）。

五、分組查詢：按類別匯總數據

分組查詢（GROUP BY）用于 “按某個字段分類統(tǒng)計”（如 “按部門統(tǒng)計員工數”），常與聚合函數配合。

1. 語法與案例

-- 基礎語法：GROUP BY 分組字段 [HAVING 分組條件]
-- 案例1：按部門分組，統(tǒng)計每個部門的員工數和平均薪資
SELECT 
  dept_id AS 部門ID,
  COUNT(emp_id) AS 員工數,  -- 每個部門的員工數
  AVG(salary) AS 平均薪資   -- 每個部門的平均薪資
FROM employee 
GROUP BY dept_id;  -- 按部門ID分組
-- 案例2：分組后篩選（HAVING）：平均薪資>9000的部門
SELECT 
  dept_id AS 部門ID,
  COUNT(emp_id) AS 員工數,
  AVG(salary) AS 平均薪資
FROM employee 
GROUP BY dept_id
HAVING 平均薪資 > 9000;  -- 篩選分組后的結果（用別名更簡潔）

2. WHERE vs HAVING（核心區(qū)別）

示例對比：

-- 先篩選2022年后入職的員工，再按部門分組統(tǒng)計平均薪資>8000的部門
SELECT 
  dept_id, 
  AVG(salary) AS 平均薪資
FROM employee 
WHERE hire_date >= '2022-01-01'  -- 分組前：只留2022年后入職的
GROUP BY dept_id
HAVING 平均薪資 > 8000;  -- 分組后：只留平均薪資超8000的部門

六、排序查詢：按規(guī)則排列結果

查詢結果默認無序，ORDER BY用于按指定字段排序（如 “按薪資從高到低排列”）。

1. 語法與案例

-- 基礎語法：ORDER BY 字段1 [ASC/DESC], 字段2 [ASC/DESC]
-- ASC：升序（默認，可省略）；DESC：降序
-- 案例1：按薪資降序排列（從高到低）
SELECT emp_name, salary 
FROM employee 
ORDER BY salary DESC;
-- 案例2：多字段排序：先按部門ID升序，再按薪資降序
SELECT emp_name, dept_id, salary 
FROM employee 
ORDER BY dept_id ASC, salary DESC;  -- 部門相同則比薪資

2. 排序規(guī)范

• 字符串排序按字符編碼順序（如中文按拼音，需注意數據庫字符集）；
• 大表排序加索引（ORDER BY的字段建索引，避免全表掃描排序）；
• 分頁前必須排序（否則分頁結果可能混亂，如第 1 頁和第 2 頁有重復數據）。

七、分頁查詢：限制返回結果條數

當數據量很大時（如 10 萬條），需分頁查詢（如 “每頁顯示 10 條”），LIMIT是實現分頁的核心。

1. 語法與案例

-- 語法：LIMIT 起始位置, 每頁條數（起始位置從0開始）
-- 計算方式：第N頁的起始位置 = (N-1) * 每頁條數
-- 案例1：查詢第1頁數據（每頁10條，起始位置0）
SELECT emp_id, emp_name 
FROM employee 
ORDER BY emp_id ASC  -- 分頁必須先排序，保證順序一致
LIMIT 0, 10;
-- 案例2：查詢第2頁數據（起始位置10，取10條）
SELECT emp_id, emp_name 
FROM employee 
ORDER BY emp_id ASC 
LIMIT 10, 10;

2. 分頁規(guī)范

• 分頁必加ORDER BY（否則每次查詢的 “第 1 頁” 可能不同）；
• 大表分頁優(yōu)化：用主鍵范圍替代LIMIT（如WHERE emp_id > 100 LIMIT 10，比LIMIT 100,10快）；
• 前端傳遞 “頁碼” 和 “每頁條數”，后端計算起始位置（避免前端傳錯）。

八、案例練習：綜合查詢實戰(zhàn)

結合以上所有知識點，實現一個 “多條件統(tǒng)計 + 排序 + 分頁” 的綜合查詢：

需求：查詢研發(fā)部（dept_id=1）2022 年后入職的員工，按薪資降序排列，統(tǒng)計每個薪資段的人數，只看人數≥2 的薪資段，最后取第 1 頁（每頁 5 條）。

-- 分步拆解：
-- 1. 篩選研發(fā)部+2022年后入職（WHERE）
-- 2. 按薪資段分組（GROUP BY）
-- 3. 篩選人數≥2的組（HAVING）
-- 4. 按人數降序（ORDER BY）
-- 5. 分頁取第1頁（LIMIT）
SELECT 
  FLOOR(salary / 1000) * 1000 AS 薪資段,  -- 按1000為單位分組（如8000-8999）
  COUNT(emp_id) AS 人數
FROM employee 
WHERE dept_id = 1 AND hire_date >= '2022-01-01'
GROUP BY 薪資段
HAVING 人數 >= 2
ORDER BY 人數 DESC
LIMIT 0, 5;

九、DQL 執(zhí)行順序：理解查詢的 “幕后流程”

很多人困惑 “為什么WHERE不能用聚合函數”“別名在哪個階段生效”，答案在執(zhí)行順序里。DQL 各部分的執(zhí)行順序如下（與書寫順序不同）：

• FROM：確定查詢的表；
• WHERE：篩選行（分組前）；
• GROUP BY：按字段分組；
• HAVING：篩選分組（分組后）；
• SELECT：確定返回的字段和別名；
• ORDER BY：按字段或別名排序（此時已能識別SELECT中的別名）；
• LIMIT：分頁限制返回條數。

舉例說明：

SELECT salary12 AS 年薪 FROM employee WHERE 年薪 > 100000 會報錯 —— 因為WHERE在SELECT之前執(zhí)行，此時 “年薪” 別名還未生成。正確寫法是WHERE salary12 > 100000。

十、DQL 小結：核心要點與規(guī)范總覽

1. 核心操作清單

2. 規(guī)范與最佳實踐

• 性能優(yōu)化：
  • 只查需要的字段（避免SELECT *）；
  • WHERE/GROUP BY/ORDER BY的字段建索引；
  • 避免LIMIT大偏移量（如LIMIT 100000, 10，改用主鍵范圍）。
• 可讀性：
  • 多字段 / 多條件換行對齊；
  • 復雜查詢加注釋說明業(yè)務目的；
  • 表和字段用別名簡化（如e代表employee）。
• 正確性：
  • 分頁必加ORDER BY；
  • 分組查詢中，SELECT只能包含分組字段和聚合函數；
  • 模糊查詢慎用%開頭（防止索引失效）。

DQL 是 SQL 的 “靈魂”，掌握它不僅能完成業(yè)務需求，更能通過優(yōu)化查詢提升系統(tǒng)性能。記?。簩懖樵儠r多思考 “是否有更高效的方式”“別人能否看懂”，養(yǎng)成規(guī)范習慣，才能從 “會查” 變成 “查得好”。

到此這篇關于MySQL DQL 完全指南：從基礎查詢到實戰(zhàn)優(yōu)化的文章就介紹到這了,更多相關mysql dql內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！