SQL进阶必备：从计算字段到多表联结，让查询效率翻倍！

一、创建计算字段：让数据“按需重组”

存储在数据库中的原始数据，往往不符合直接使用的格式（比如分散在多列的信息、需要计算的数值），这时候“计算字段”就能派上用场——它不是表中实际存在的列，而是运行时通过SQL语句动态创建的虚拟列。
1. 核心用法：拼接与算术运算

• 字段拼接：用Concat()函数将多列数据合并为一个字段，比如将供应商名称和国家拼接成“名称(国家)”格式：
  1. SELECT Concat(RTrim(vend_name), '(', RTrim(vend_country), ')') AS vend_title
  2. FROM vendors;

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  其中RTrim()用于去除字段右侧多余空格，AS给计算字段起别名（别名是客户机引用该列的关键）。
  
• 算术计算：直接对数值型字段进行加减乘除运算，比如计算订单中每项物品的总金额（单价×数量）：
  1. SELECT prod_id, quantity, item_price,
  2. quantity * item_price AS expanded_price
  3. FROM orderitems WHERE order_num = 20005;

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2. 关键技巧：别名的正确使用

别名不仅能简化计算字段的引用，还能解决列名含特殊字符、名称不清晰的问题。命名时建议简洁明了，比如用total_price代替quantity*item_price，让SQL语句更易读。
二、数据处理函数：给数据“做精加工”

函数是SQL处理数据的“工具箱”，能快速完成文本格式化、日期计算、数值转换等操作。MySQL支持文本、日期时间、数值三类常用函数，重点掌握这些高频用法：
1. 文本处理函数：搞定字符串格式

• 大小写转换：Upper()（转大写）、Lower()（转小写）
  
• 截取与查找：Left()（取左侧字符）、Locate()（查找子串位置）
  
• 去空格：Trim()（去除首尾空格）、RTrim()（去除右侧空格）
  
• 语音匹配：Soundex()（按发音匹配字符串，比如匹配“Y.Lee”和“Y.Lie”）：
  1. SELECT cust_name FROM customers
  2. WHERE Soundex(cust_contact) = Soundex('Y Lie');

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2. 日期时间函数：精准处理时间数据

日期是SQL查询中高频过滤条件，核心函数用法如下：

• 获取当前时间：Now()（日期+时间）、CurDate()（仅日期）
  
• 提取日期成分：Year()（年份）、Month()（月份）、Day()（天数）
  
• 日期比较：用Date()函数忽略时间部分，只对比日期：
  1. SELECT cust_id FROM orders
  2. WHERE Date(order_date) = '2005-09-01';

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3. 数值处理函数：简化数学运算

常用函数包括Abs()（绝对值）、Rand()（随机数）、Sum()（求和）等，多用于数值型数据的统计与转换。
三、汇总数据：用聚集函数快速统计

当需要对数据进行统计分析（比如求平均值、计数、找最值）时，不需要逐行检索数据，直接用聚集函数就能快速得到结果。
1. 5个核心聚集函数

函数功能AVG()返回某列平均值（忽略NULL值）COUNT()统计行数（COUNT(*)含NULL，COUNT(列名)不含NULL）MAX()返回某列最大值MIN()返回某列最小值SUM()返回某列值之和2. 实用示例

• 计算所有产品的平均价格：
  1. SELECT AVG(prod_price) AS avg_price FROM products;

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• 统计有电子邮件的客户数量：
  1. SELECT COUNT(cust_email) AS num_cust FROM customers;

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• 合计某订单的总金额：
  1. SELECT SUM(quantity * item_price) AS total FROM orderitems WHERE order_num = 20005;

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四、分组数据：按条件分类统计

汇总函数默认对整个表生效，而GROUP BY子句能将数据按指定列分组，让聚集函数对每个组单独计算，比如“统计每个供应商的产品数量”“每个客户的订单数”。
1. 基础用法：GROUP BY + 聚集函数

1. SELECT vend_id, COUNT(*) AS num_prods
2. FROM products GROUP BY vend_id;

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该语句按vend_id分组，统计每个供应商的产品数量。
2. 关键补充：HAVING过滤分组

WHERE用于过滤行，HAVING用于过滤分组（只能跟在GROUP BY后）。比如筛选出产品数量≥2且单价≥10的供应商：

1. SELECT vend_id, COUNT(*) AS num_prods
2. FROM products WHERE prod_price >= 10
3. GROUP BY vend_id HAVING COUNT(*) >= 2;

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3. 注意事项

• GROUP BY后列出的列，必须是SELECT中的非聚集列（或表达式）；
  
• 分组后如需排序，需加ORDER BY（GROUP BY不保证分组顺序）。
  

五、子查询：用“查询嵌套”解决复杂问题

子查询（嵌套查询）是将一个查询结果作为另一个查询的条件或字段，适合解决“多步骤”的数据检索，比如“找出订购了某产品的所有客户”。
1. 核心场景：WHERE子句中的子查询

比如查找订购了产品TNT2的客户名称，需分3步：①找含TNT2的订单号→②找这些订单对应的客户ID→③找客户ID对应的客户信息，用子查询可合并为一条语句：

1. SELECT cust_name FROM customers
2. WHERE cust_id IN (
3.   SELECT cust_id FROM orders
4.   WHERE order_num IN (
5.     SELECT order_num FROM orderitems WHERE prod_id = 'TNT2'
6.   )
7. );

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2. 进阶用法：作为计算字段的子查询

比如统计每个客户的订单总数，将子查询作为计算字段：

1. SELECT cust_name,
2. (SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE orders.cust_id = customers.cust_id) AS orders
3. FROM customers;

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这种“相关子查询”会对外部查询的每一行执行一次内部查询，需注意列名的完全限定（比如orders.cust_id），避免歧义。
六、联结表：打破数据孤岛（重点！）

关系数据库中，数据被分散存储在多个表中（比如客户表、订单表、产品表），联结（JOIN）是将这些表按关联关系组合查询的核心技术，也是SQL最强大的功能之一。
1. 先搞懂：为什么需要联结？

比如要查询“客户名称+订单号+订购产品”，这些信息分散在customers、orders、orderitems三个表中，只有通过联结才能一次性检索，避免数据重复存储（比如客户信息不会在每个订单中重复）。
2. 基础联结：内部联结（等值联结）

最常用的联结方式，通过两表中相同的列（比如vendors.vend_id和products.vend_id）匹配数据：

1. SELECT vend_name, prod_name, prod_price
2. FROM vendors, products
3. WHERE vendors.vend_id = products.vend_id;

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或用标准SQL的INNER JOIN语法（更清晰，推荐使用）：

1. SELECT vend_name, prod_name, prod_price
2. FROM vendors INNER JOIN products
3. ON vendors.vend_id = products.vend_id;

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3. 关键提醒：避免笛卡儿积

如果联结时忘记写WHERE或ON条件，MySQL会返回两表的“笛卡儿积”（行数=表1行数×表2行数），导致数据冗余且无意义，一定要注意！
4. 多表联结示例

查询订单20005的客户名称、产品名和数量，需联结3个表：

1. SELECT cust_name, prod_name, quantity
2. FROM customers, orders, orderitems
3. WHERE customers.cust_id = orders.cust_id
4. AND orderitems.order_num = orders.order_num
5. AND orderitems.order_num = 20005;

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总结：SQL进阶的核心逻辑

这6章内容层层递进，从“处理单表数据”（计算字段、函数），到“统计单表数据”（汇总、分组），再到“跨表关联数据”（子查询、联结），本质是逐步提升数据处理的“维度”和“灵活性”。

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