数据库基础知识

一、数据库基础知识总结

1.什么是数据库, 数据库管理系统, 数据库系统, 数据库管理员?

• 数据库 : 数据库(DataBase 简称 DB)就是信息的集合或者说数据库是由数据库管理系统管理的数据的集合。
• 数据库管理系统 : 数据库管理系统(Database Management System 简称 DBMS)是一种操纵和管理数据库的大型软件，通常用于建立、使用和维护数据库。
• 数据库系统 : 数据库系统(Data Base System，简称 DBS)通常由软件、数据库和数据管理员(DBA)组成。
• 数据库管理员 : 数据库管理员(Database Administrator, 简称 DBA)负责全面管理和控制数据库系统。

2. 什么是元组, 码, 候选码, 主码, 外码, 主属性, 非主属性？

• 元组：元组（tuple）是关系数据库中的基本概念，关系是一张表，表中的每行（即数据库中的每条记录）就是一个元组，每列就是一个属性。 在二维表里，元组也称为行。
• 码：码就是能唯一标识实体的属性，对应表中的列。
• 候选码：若关系中的某一属性或属性组的值能唯一的标识一个元组，而其任何、子集都不能再标识，则称该属性组为候选码。例如：在学生实体中，“学号”是能唯一的区分学生实体的，同时又假设“姓名”、“班级”的属性组合足以区分学生实体，那么{学号}和{姓名，班级}都是候选码。
• 主码 : 主码也叫主键。主码是从候选码中选出来的。 一个实体集中只能有一个主码，但可以有多个候选码。
• 外码 : 外码也叫外键。如果一个关系中的一个属性是另外一个关系中的主码则这个属性为外码。
• 主属性：候选码中出现过的属性称为主属性。比如关系 工人（工号，身份证号，姓名，性别，部门）. 显然工号和身份证号都能够唯一标示这个关系，所以都是候选码。工号、身份证号这两个属性就是主属性。如果主码是一个属性组，那么属性组中的属性都是主属性。
• 非主属性： 不包含在任何一个候选码中的属性称为非主属性。比如在关系——学生（学号，姓名，年龄，性别，班级）中，主码是“学号”，那么其他的“姓名”、“年龄”、“性别”、“班级”就都可以称为非主属性。

3. 什么是 ER 图？

我们做一个项目的时候一定要试着画 ER 图来捋清数据库设计，这个也是面试官问你项目的时候经常会被问到的。

ER 图 全称是 Entity Relationship Diagram（实体联系图），提供了表示实体类型、属性和联系的方法。

ER 图由下面 3 个要素组成：

• 实体：通常是现实世界的业务对象，当然使用一些逻辑对象也可以。比如对于一个校园管理系统，会涉及学生、教师、课程、班级等等实体。在 ER 图中，实体使用矩形框表示。
• 属性：即某个实体拥有的属性，属性用来描述组成实体的要素，对于产品设计来说可以理解为字段。在 ER 图中，属性使用椭圆形表示。
• 联系：即实体与实体之间的关系，这个关系不仅有业务关联关系，还能通过数字表示实体之间的数量对照关系。例如，一个班级会有多个学生就是一种实体间的联系。

下图是一个学生选课的 ER 图，每个学生可以选若干门课程，同一门课程也可以被若干人选择，所以它们之间的关系是多对多（M: N）。另外，还有其他两种实体之间的关系是：1 对 1（1:1）、1 对多（1: N）。

学生与课程之间联系的E-R图

4 数据库范式了解吗?

数据库范式有 3 种：

• 1NF(第一范式)：属性不可再分。
• 2NF(第二范式)：1NF 的基础之上，消除了非主属性对于码的部分函数依赖。
• 3NF(第三范式)：3NF 在 2NF 的基础之上，消除了非主属性对于码的传递函数依赖 。

1NF(第一范式)

属性（对应于表中的字段）不能再被分割，也就是这个字段只能是一个值，不能再分为多个其他的字段了。1NF 是所有关系型数据库的最基本要求 ，也就是说关系型数据库中创建的表一定满足第一范式。

2NF(第二范式)

2NF 在 1NF 的基础之上，消除了非主属性对于码的部分函数依赖。如下图所示，展示了第一范式到第二范式的过渡。第二范式在第一范式的基础上增加了一个列，这个列称为主键，非主属性都依赖于主键。

第二范式一些重要的概念：

• 函数依赖（functional dependency）：若在一张表中，在属性（或属性组）X 的值确定的情况下，必定能确定属性 Y 的值，那么就可以说 Y 函数依赖于 X，写作 X → Y。
• 部分函数依赖（partial functional dependency）：如果 X→Y，并且存在 X 的一个真子集 X0，使得 X0→Y，则称 Y 对 X 部分函数依赖。比如学生基本信息表 R 中（学号，身份证号，姓名）当然学号属性取值是唯一的，在 R 关系中，（学号，身份证号）->（姓名），（学号）->（姓名），（身份证号）->（姓名）；所以姓名部分函数依赖与（学号，身份证号）；
• 完全函数依赖(Full functional dependency)：在一个关系中，若某个非主属性数据项依赖于全部关键字称之为完全函数依赖。比如学生基本信息表 R（学号，班级，姓名）假设不同的班级学号有相同的，班级内学号不能相同，在 R 关系中，（学号，班级）->（姓名），但是（学号）->(姓名)不成立，（班级）->(姓名)不成立，所以姓名完全函数依赖与（学号，班级）；
• 传递函数依赖：在关系模式 R(U)中，设 X，Y，Z 是 U 的不同的属性子集，如果 X 确定 Y、Y 确定 Z，且有 X 不包含 Y，Y 不确定 X，（X∪Y）∩Z=空集合，则称 Z 传递函数依赖(transitive functional dependency) 于 X。传递函数依赖会导致数据冗余和异常。传递函数依赖的 Y 和 Z 子集往往同属于某一个事物，因此可将其合并放到一个表中。比如在关系 R(学号 , 姓名, 系名，系主任)中，学号 → 系名，系名 → 系主任，所以存在非主属性系主任对于学号的传递函数依赖。。

3NF(第三范式)

3NF 在 2NF 的基础之上，消除了非主属性对于码的传递函数依赖 。符合 3NF 要求的数据库设计，基本上解决了数据冗余过大，插入异常，修改异常，删除异常的问题。比如在关系 R(学号 , 姓名, 系名，系主任)中，学号 → 系名，系名 → 系主任，所以存在非主属性系主任对于学号的传递函数依赖，所以该表的设计，不符合 3NF 的要求。

5. 主键和外键有什么区别?

• 主键(主码)：主键用于唯一标识一个元组，不能有重复，不允许为空。一个表只能有一个主键。
• 外键(外码)：外键用来和其他表建立联系用，外键是另一表的主键，外键是可以有重复的，可以是空值。一个表可以有多个外键。

6. 为什么不推荐使用外键与级联？

对于外键和级联，阿里巴巴开发手册这样说到：

【强制】不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。

说明: 以学生和成绩的关系为例，学生表中的 student_id 是主键，那么成绩表中的 student_id 则为外键。如果更新学生表中的 student_id，同时触发成绩表中的 student_id 更新，即为级联更新。

外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群;

级联更新是强阻塞，存在数据库更新风暴的风 险;

外键影响数据库的插入速度

为什么不要用外键呢？大部分人可能会这样回答：

1. 增加了复杂性： a. 每次做 DELETE 或者 UPDATE 都必须考虑外键约束，会导致开发的时候很痛苦, 测试数据极为不方便; b. 外键的主从关系是定的，假如那天需求有变化，数据库中的这个字段根本不需要和其他表有关联的话就会增加很多麻烦。
2. 增加了额外工作：数据库需要增加维护外键的工作，比如当我们做一些涉及外键字段的增，删，更新操作之后，需要触发相关操作去检查，保证数据的的一致性和正确性，这样会不得不消耗资源；（个人觉得这个不是不用外键的原因，因为即使你不使用外键，你在应用层面也还是要保证的。所以，我觉得这个影响可以忽略不计。）
3. 对分库分表不友好：因为分库分表下外键是无法生效的。
4. …

我个人觉得上面这种回答不是特别的全面，只是说了外键存在的一个常见的问题。实际上，我们知道外键也是有很多好处的，比如：

1. 保证了数据库数据的一致性和完整性；
2. 级联操作方便，减轻了程序代码量；
3. …

所以说，不要一股脑的就抛弃了外键这个概念，既然它存在就有它存在的道理，如果系统不涉及分库分表，并发量不是很高的情况还是可以考虑使用外键的。

7. 什么是存储过程?

我们可以把存储过程看成是一些 SQL 语句的集合，中间加了点逻辑控制语句。存储过程在业务比较复杂的时候是非常实用的，比如很多时候我们完成一个操作可能需要写一大串 SQL 语句，这时候我们就可以写有一个存储过程，这样也方便了我们下一次的调用。存储过程一旦调试完成通过后就能稳定运行，另外，使用存储过程比单纯 SQL 语句执行要快，因为存储过程是预编译过的。

（1）大量SQL语句，完成一个操作

（2）方便复用

（3）比SQL语句执行的更快，存储过程是预编译过的

存储过程在互联网公司应用不多，因为存储过程难以调试和扩展，而且没有移植性，还会消耗数据库资源。阿里巴巴 Java 开发手册里要求禁止使用存储过程。

8. drop、delete 与 truncate 区别？

用法不同

• drop(丢弃数据): drop table 表名 ，直接将表都删除掉，在删除表的时候使用。
• truncate (清空数据) : truncate table 表名 ，只删除表中的数据，再插入数据的时候自增长 id 又从 1 开始，在清空表中数据的时候使用。
• delete（删除数据） : delete from 表名 where 列名=值，删除某一行的数据，如果不加 where 子句和truncate table 表名作用类似。

truncate 和不带 where子句的 delete、以及 drop 都会删除表内的数据，但是 truncate 和 delete 只删除数据不删除表的结构(定义)，执行 drop 语句，此表的结构也会删除，也就是执行drop 之后对应的表不复存在。

属于不同的数据库语言

truncate 和 drop 属于 DDL(数据定义语言)语句，操作立即生效，原数据不放到 rollback segment 中，不能回滚，操作不触发 trigger。而 delete 语句是 DML (数据库操作语言)语句，这个操作会放到 rollback segment 中，事务提交之后才生效。

DML 语句和 DDL 语句区别：

• DML 是数据库操作语言（Data Manipulation Language）的缩写，是指对数据库中表记录的操作，主要包括表记录的插入insert 、更新 update、删除 delete和查询 select，是开发人员日常使用最频繁的操作。【Select\delete\update\insert\call】【数据的增删改查】
• DDL （Data Definition Language）是数据定义语言的缩写，简单来说，就是对数据库内部的对象进行创建、删除、修改的操作语言。用于定义SQL模式、基本表、视图和索引的创建和撤消操作。【create\drop\alter】

DML 只是对表内部数据的操作，而不涉及到表的定义、结构的修改，更不会涉及到其他对象。

DDL 语句更多的被数据库管理员（DBA）所使用，一般的开发人员很少使用。

另外，由于select不会对表进行破坏，所以有的地方也会把select单独区分开叫做数据库查询语言 DQL（Data Query Language）。

执行速度不同

一般来说：drop > truncate > delete

• delete命令执行的时候会产生数据库的binlog日志，而日志记录是需要消耗时间的，但是也有个好处方便数据回滚恢复。
• truncate命令执行的时候不会产生数据库日志，因此比delete要快。除此之外，还会把表的自增值重置和索引恢复到初始大小等。
• drop命令会把表占用的空间全部释放掉。

Tips：你应该更多地关注在使用场景上，而不是执行效率。

9. 数据库设计通常分为哪几步?

1. 需求分析 : 分析用户的需求，包括数据、功能和性能需求。
2. 概念结构设计 : 主要采用 E-R 模型进行设计，包括画 E-R 图。
3. 逻辑结构设计 : 通过将 E-R 图转换成表，实现从 E-R 模型到关系模型的转换。
4. 物理结构设计 : 主要是为所设计的数据库选择合适的存储结构和存取路径。
5. 数据库实施 : 包括编程、测试和试运行
6. 数据库的运行和维护 : 系统的运行与数据库的日常维护。

二、NoSQL基础知识总结

1.NoSQL 是什么？

NoSQL（Not Only SQL 的缩写）泛指非关系型的数据库，主要针对的是键值、文档以及图形类型数据存储。并且，NoSQL 数据库天生支持分布式，数据冗余和数据分片等特性，旨在提供可扩展的、高可用、高性能数据存储解决方案。

一个常见的误解是 NoSQL 数据库或非关系型数据库不能很好地存储关系型数据。NoSQL 数据库可以存储关系型数据—它们与关系型数据库的存储方式不同。

NoSQL 数据库代表：HBase、Cassandra、MongoDB、Redis。

2. SQL 和 NoSQL 有什么区别？

	SQL 数据库	NoSQL 数据库
数据存储模型	结构化存储，具有固定行和列的表格	非结构化存储。文档：JSON 文档，键值：键值对，宽列：包含行和动态列的表，图：节点和边
发展历程	开发于 1970 年代，重点是减少数据重复	开发于 2000 年代后期，重点是提升可扩展性，减少大规模数据的存储成本
例子	Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、PostgreSQL	文档：MongoDB、CouchDB，键值：Redis、DynamoDB，宽列：Cassandra、 HBase，图表：Neo4j、 Amazon Neptune、Giraph
ACID 属性	提供原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID) 属性	通常不支持 ACID 事务，为了可扩展、高性能进行了权衡，少部分支持比如 MongoDB 。不过，MongoDB 对 ACID 事务 的支持和 MySQL 还是有所区别的。
性能	性能通常取决于磁盘子系统。要获得最佳性能，通常需要优化查询、索引和表结构。	性能通常由底层硬件集群大小、网络延迟以及调用应用程序来决定。
扩展	垂直（使用性能更强大的服务器进行扩展）、读写分离、分库分表	横向（增加服务器的方式横向扩展，通常是基于分片机制）
用途	普通企业级的项目的数据存储	用途广泛，比如图数据库支持分析和遍历连接数据之间的关系、键值数据库可以处理大量数据扩展和极高的状态变化
查询语法	结构化查询语言 (SQL)	数据访问语法可能因数据库而异

3. NoSQL 数据库有什么优势？

NoSQL 数据库非常适合许多现代应用程序，例如移动、Web 和游戏等应用程序，它们需要灵活、可扩展、高性能和功能强大的数据库以提供卓越的用户体验。

• 灵活性： NoSQL 数据库通常提供灵活的架构，以实现更快速、更多的迭代开发。灵活的数据模型使 NoSQL 数据库成为半结构化和非结构化数据的理想之选。
• 可扩展性： NoSQL 数据库通常被设计为通过使用分布式硬件集群来横向扩展，而不是通过添加昂贵和强大的服务器来纵向扩展。
• 高性能： NoSQL 数据库针对特定的数据模型和访问模式进行了优化，这与尝试使用关系数据库完成类似功能相比可实现更高的性能。
• 强大的功能： NoSQL 数据库提供功能强大的 API 和数据类型，专门针对其各自的数据模型而构建。

4.NoSQL 数据库有哪些类型？

NoSQL 数据库主要可以分为下面四种类型：

• 键值：键值数据库是一种较简单的数据库，其中每个项目都包含键和值。这是极为灵活的 NoSQL 数据库类型，因为应用可以完全控制 value 字段中存储的内容，没有任何限制。Redis 和 DynanoDB 是两款非常流行的键值数据库。
• 文档：文档数据库中的数据被存储在类似于 JSON（JavaScript 对象表示法）对象的文档中，非常清晰直观。每个文档包含成对的字段和值。这些值通常可以是各种类型，包括字符串、数字、布尔值、数组或对象等，并且它们的结构通常与开发者在代码中使用的对象保持一致。MongoDB 就是一款非常流行的文档数据库。
• 图形：图形数据库旨在轻松构建和运行与高度连接的数据集一起使用的应用程序。图形数据库的典型使用案例包括社交网络、推荐引擎、欺诈检测和知识图形。Neo4j 和 Giraph 是两款非常流行的图形数据库。
• 宽列：宽列存储数据库非常适合需要存储大量的数据。Cassandra 和 HBase 是两款非常流行的宽列存储数据库。

三、SQL语法基础总结(1)

1.基本概念

1.1 数据库术语

• 数据库（database） - 保存有组织的数据的容器（通常是一个文件或一组文件）。
• 数据表（table） - 某种特定类型数据的结构化清单。
• 模式（schema） - 关于数据库和表的布局及特性的信息。模式定义了数据在表中如何存储，包含存储什么样的数据，数据如何分解，各部分信息如何命名等信息。数据库和表都有模式。
• 列（column） - 表中的一个字段。所有表都是由一个或多个列组成的。
• 行（row） - 表中的一个记录。
• 主键（primary key） - 一列（或一组列），其值能够唯一标识表中每一行。

1.2 SQL 语法

SQL（Structured Query Language)，标准 SQL 由 ANSI 标准委员会管理，从而称为 ANSI SQL。各个 DBMS 都有自己的实现，如 PL/SQL、Transact-SQL 等。

SQL 语法要点

• SQL 语句不区分大小写，但是数据库表名、列名和值是否区分，依赖于具体的 DBMS 以及配置。例如：SELECT 与 select、Select 是相同的。
• 多条 SQL 语句必须以分号（;）分隔。
• 处理 SQL 语句时，所有空格都被忽略。

SQL 语句可以写成一行，也可以分写为多行。

-- 一行 SQL 语句

UPDATE user SET username='robot', password='robot' WHERE username = 'root';

-- 多行 SQL 语句
UPDATE user
SET username='robot', password='robot'
WHERE username = 'root';

SQL 支持三种注释：

## 注释1
-- 注释2
/* 注释3 */

1.3 SQL 分类 ⭐️

1.3.1 数据定义语言（DDL）

数据定义语言（Data Definition Language，DDL）是 SQL 语言集中负责数据结构定义与数据库对象定义的语言。

DDL 的主要功能是定义数据库对象。用于定义SQL模式、基本表、视图和索引的创建和撤消操作。

DDL 的核心指令是 CREATE、ALTER、DROP。

1.3.2 数据操纵语言（DML）

数据操纵语言（Data Manipulation Language, DML）是用于数据库操作，对数据库其中的对象和数据运行访问工作的编程语句。

DML 的主要功能是 访问数据，因此其语法都是以读写数据库为主。

DML 的核心指令是 INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT。这四个指令合称 CRUD(Create, Read, Update, Delete)，即增删改查。

1.3.3 事务控制语言（TCL）

事务控制语言 (Transaction Control Language, TCL) 用于管理数据库中的事务。这些用于管理由 DML 语句所做的更改。它还允许将语句分组为逻辑事务。

TCL 的核心指令是 COMMIT、ROLLBACK。

1.3.4 数据控制语言（DCL）

数据控制语言 (Data Control Language, DCL) 是一种可对数据访问权进行控制的指令，它可以控制特定用户账户对数据表、查看表、预存程序、用户自定义函数等数据库对象的控制权。

DCL 的核心指令是 GRANT、REVOKE。

DCL 以控制用户的访问权限为主，因此其指令作法并不复杂，可利用 DCL 控制的权限有：CONNECT、SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、EXECUTE、USAGE、REFERENCES。

根据不同的 DBMS 以及不同的安全性实体，其支持的权限控制也有所不同。

我们先来介绍 DML 语句用法。 DML 的主要功能是读写数据库实现增删改查。

2 增删改查

增删改查，又称为 CRUD，数据库基本操作中的基本操作。

2.1 插入数据

INSERT INTO 语句用于向表中插入新记录。

插入完整的行

# 插入一行
INSERT INTO user
VALUES (10, 'root', 'root', 'xxxx@163.com');
# 插入多行
INSERT INTO user
VALUES (10, 'root', 'root', 'xxxx@163.com'), (12, 'user1', 'user1', 'xxxx@163.com'), (18, 'user2', 'user2', 'xxxx@163.com');

插入行的一部分

INSERT INTO user(username, password, email)
VALUES ('admin', 'admin', 'xxxx@163.com');

插入查询出来的数据

INSERT INTO user(username)
SELECT name
FROM account;

2.2 更新数据

UPDATE 语句用于更新表中的记录。

UPDATE user
SET username='robot', password='robot'
WHERE username = 'root';

2.3 删除数据

• DELETE 语句用于删除表中的记录。
• TRUNCATE TABLE 可以清空表，也就是删除所有行。

删除表中的指定数据

DELETE FROM user
WHERE username = 'robot';

清空表中的数据

TRUNCATE TABLE user;

2.4 查询数据

SELECT 语句用于从数据库中查询数据。

DISTINCT 用于返回唯一不同的值。它作用于所有列，也就是说所有列的值都相同才算相同。

LIMIT 限制返回的行数。可以有两个参数，第一个参数为起始行，从 0 开始；第二个参数为返回的总行数。

• ASC：升序（默认）
• DESC：降序

查询单列

SELECT prod_name FROM products;

查询多列

SELECT prod_id, prod_name, prod_price FROM products;

查询所有列

SELECT * FROM products;

查询不同的值

SELECT DISTINCT vend_id FROM products;

限制查询结果

-- 返回前 5 行
SELECT * FROM mytable LIMIT 5;
SELECT * FROM mytable LIMIT 0, 5;
-- 返回第 3 ~ 5 行
SELECT * FROM mytable LIMIT 2, 3;

3. 排序

order by 用于对结果集按照一个列或者多个列进行排序。默认按照升序对记录进行排序，如果需要按照降序对记录进行排序，可以使用 desc 关键字。

order by 对多列排序的时候，先排序的列放前面，后排序的列放后面。并且，不同的列可以有不同的排序规则。

SELECT * FROM products
ORDER BY prod_price DESC, prod_name ASC;

4. 分组

group by：

• group by 子句将记录分组到汇总行中。
• group by 为每个组返回一个记录。
• group by 通常还涉及聚合count，max，sum，avg 等。
• group by 可以按一列或多列进行分组。
• group by 按分组字段进行排序后，order by 可以以汇总字段来进行排序。

分组

SELECT cust_name, COUNT(cust_address) AS addr_num
FROM Customers GROUP BY cust_name;

分组后排序

SELECT cust_name, COUNT(cust_address) AS addr_num
FROM Customers GROUP BY cust_name
ORDER BY cust_name DESC;

having：

• having 用于对汇总的 group by 结果进行过滤。
• having 一般都是和 group by 连用。
• where 和 having 可以在相同的查询中。

使用 WHERE 和 HAVING 过滤数据

SELECT cust_name, COUNT(*) AS num
FROM Customers
WHERE cust_email IS NOT NULL
GROUP BY cust_name
HAVING COUNT(*) >= 1;

having vs where：

• where：过滤指定的行，后面不能加聚合函数（分组函数）。where 在group by 前。
• having：过滤分组，一般都是和 group by 连用，不能单独使用。having 在 group by 之后。

5. 子查询

子查询是嵌套在较大查询中的 SQL 查询，也称内部查询或内部选择，包含子查询的语句也称为外部查询或外部选择。简单来说，子查询就是指将一个 select 查询（子查询）的结果作为另一个 SQL 语句（主查询）的数据来源或者判断条件。

子查询可以嵌入 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句中，也可以和 =、<、>、IN、BETWEEN、EXISTS 等运算符一起使用。

子查询常用在 WHERE 子句和 FROM 子句后边：

• 当用于 WHERE 子句时，根据不同的运算符，子查询可以返回单行单列、多行单列、单行多列数据。子查询就是要返回能够作为 WHERE 子句查询条件的值。
• 当用于 FROM 子句时，一般返回多行多列数据，相当于返回一张临时表，这样才符合 FROM 后面是表的规则。这种做法能够实现多表联合查询。

注意：MYSQL 数据库从 4.1 版本才开始支持子查询，早期版本是不支持的。

用于 WHERE 子句的子查询的基本语法如下：

select column_name [, column_name ]
from   table1 [, table2 ]
where  column_name operator
    (select column_name [, column_name ]
    from table1 [, table2 ]
    [where])

• 子查询需要放在括号( )内。
• operator 表示用于 where 子句的运算符。

用于 FROM 子句的子查询的基本语法如下：

select column_name [, column_name ]
from (select column_name [, column_name ]
      from table1 [, table2 ]
      [where]) as temp_table_name
where  condition

用于 FROM 的子查询返回的结果相当于一张临时表，所以需要使用 AS 关键字为该临时表起一个名字。

子查询的子查询

SELECT cust_name, cust_contact
FROM customers
WHERE cust_id IN (SELECT cust_id
                  FROM orders
                  WHERE order_num IN (SELECT order_num
                                      FROM orderitems
                                      WHERE prod_id = 'RGAN01'));

内部查询首先在其父查询之前执行，以便可以将内部查询的结果传递给外部查询。

5.1 WHERE

• WHERE 子句用于过滤记录，即缩小访问数据的范围。
• WHERE 后跟一个返回 true 或 false 的条件。
• WHERE 可以与 SELECT，UPDATE 和 DELETE 一起使用。
• 可以在 WHERE 子句中使用的操作符。

运算符	描述
=	等于
<>	不等于。注释：在 SQL 的一些版本中，该操作符可被写成 !=
>	大于
<	小于
>=	大于等于
<=	小于等于
BETWEEN	在某个范围内
LIKE	搜索某种模式
IN	指定针对某个列的多个可能值

SELECT 语句中的 WHERE 子句

SELECT * FROM Customers
WHERE cust_name = 'Kids Place';

UPDATE 语句中的 WHERE 子句

UPDATE Customers
SET cust_name = 'Jack Jones'
WHERE cust_name = 'Kids Place';

DELETE 语句中的 WHERE 子句

DELETE FROM Customers
WHERE cust_name = 'Kids Place';

5.2 IN 和 BETWEEN

• IN 操作符在 WHERE 子句中使用，作用是在指定的几个特定值中任选一个值。
• BETWEEN 操作符在 WHERE 子句中使用，作用是选取介于某个范围内的值。

IN 示例

SELECT *
FROM products
WHERE vend_id IN ('DLL01', 'BRS01');

BETWEEN 示例

SELECT *
FROM products
WHERE prod_price BETWEEN 3 AND 5;

5.3 AND、OR、NOT

• AND、OR、NOT 是用于对过滤条件的逻辑处理指令。
• AND 优先级高于 OR，为了明确处理顺序，可以使用 ()。
• AND 操作符表示左右条件都要满足。
• OR 操作符表示左右条件满足任意一个即可。
• NOT 操作符用于否定一个条件。

AND 示例

SELECT prod_id, prod_name, prod_price
FROM products
WHERE vend_id = 'DLL01' AND prod_price <= 4;

OR 示例

SELECT prod_id, prod_name, prod_price
FROM products
WHERE vend_id = 'DLL01' OR vend_id = 'BRS01';

NOT 示例

SELECT *
FROM products
WHERE prod_price NOT BETWEEN 3 AND 5;

5.4 LIKE

• LIKE 操作符在 WHERE 子句中使用，作用是确定字符串是否匹配模式。
• 只有字段是文本值时才使用 LIKE。
• LIKE 支持两个通配符匹配选项：% 和 _。
• 不要滥用通配符，通配符位于开头处匹配会非常慢。
• % 表示任何字符出现任意次数。
• <