EP01. “SQL 查询基础：SELECT、WHERE、JOIN”

这篇笔记讲开发者最常用到的 SQL 查询基础——SELECT 读数据、WHERE 过滤条件、JOIN 合并多张表。 也会讲排序分页（ORDER BY + LIMIT）和聚合分组（Aggregations & Grouping）怎么写。 不需要 DBA 级别的知识，但这些是写出「不会烂」的查询必备的基本功。 前置知识：知道数据库有表（table）、栏位（column）、行（row）这些基本概念即可。

重点内容

为什么 2026 年 SQL 还是很重要

ORM（对象关系映射）处理简单的增删改查（CRUD）没问题，但事情一复杂：

• ORM 生成的查询会变得很烂
• 需要用到 JOIN、聚合、窗口函数（window functions）
• 效能排查最终还是要回去读实际的 SQL
• 数据库常常就是效能瓶颈所在

SELECT：读数据

-- 基本用法
SELECT * FROM users;

-- 指定栏位（永远优先这样写，不要用 *）
SELECT id, email, name FROM users;

-- 用别名（alias）
SELECT
  u.id AS user_id,
  u.email,
  COUNT(o.id) AS order_count
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id
GROUP BY u.id;

WHERE：过滤数据

-- 基本条件
SELECT * FROM users WHERE active = true;
SELECT * FROM products WHERE price > 100;

-- 多重条件
SELECT * FROM orders
WHERE status = 'completed'
  AND created_at >= '2026-01-01'
  AND total_amount > 50;

-- 模糊匹配
SELECT * FROM users WHERE email LIKE '%@gmail.com';
SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'J%';       -- 以 J 开头
SELECT * FROM users WHERE phone LIKE '555-____'; -- 底线代表任意单一字符

-- IN 子句（比一堆 OR 干净）
SELECT * FROM users WHERE role IN ('admin', 'moderator');

-- 处理 NULL（⚠️ NULL 不等于 NULL）
SELECT * FROM users WHERE email IS NOT NULL;
SELECT * FROM products WHERE description IS NULL OR description = '';

-- BETWEEN（含头含尾）
SELECT * FROM orders WHERE created_at BETWEEN '2026-01-01' AND '2026-03-31';

JOINs：合并多张表

-- INNER JOIN：只保留两边都有匹配的行
SELECT u.name, o.total_amount
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

-- LEFT JOIN：左表全部保留，右表匹配不到就是 NULL
SELECT u.name, COUNT(o.id) AS order_count
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id
GROUP BY u.id;

-- 多重 JOIN
SELECT
  u.name,
  p.name AS product_name,
  oi.quantity,
  oi.unit_price
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id
JOIN order_items oi ON o.id = oi.order_id
JOIN products p ON oi.product_id = p.id
WHERE u.id = 123;

ORDER BY + LIMIT：排序与分页

-- 基本排序
SELECT * FROM products ORDER BY price ASC;
SELECT * FROM products ORDER BY created_at DESC;

-- 多栏位排序
SELECT * FROM users ORDER BY last_login DESC, name ASC;

-- 分页（很关键！）
-- 第 1 页（第 1-20 条）：
SELECT * FROM products ORDER BY created_at DESC LIMIT 20 OFFSET 0;

-- 第 2 页（第 21-40 条）：
SELECT * FROM products ORDER BY created_at DESC LIMIT 20 OFFSET 20;

-- 第 N 页：
SELECT * FROM products ORDER BY created_at DESC LIMIT 20 OFFSET ((N - 1) * 20);

聚合与分组（Aggregations & Grouping）

-- 基本聚合函数
SELECT
  COUNT(*) AS total_orders,
  SUM(total_amount) AS revenue,
  AVG(total_amount) AS avg_order_value,
  MIN(total_amount) AS min_order,
  MAX(total_amount) AS max_order
FROM orders
WHERE status = 'completed';

-- GROUP BY 搭配 HAVING
SELECT
  status,
  COUNT(*) AS count,
  SUM(total_amount) AS revenue
FROM orders
GROUP BY status
HAVING COUNT(*) > 10;  -- 分组"之后"才过滤，跟 WHERE 不一样

常见进阶模式——每个分类抓 Top N：

SELECT
  category,
  product_name,
  sales_count
FROM (
  SELECT
    c.name AS category,
    p.name AS product_name,
    SUM(oi.quantity) AS sales_count,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY c.id ORDER BY SUM(oi.quantity) DESC) AS rank
  FROM categories c
  JOIN products p ON c.id = p.category_id
  JOIN order_items oi ON p.id = oi.product_id
  GROUP BY c.id, p.id
) ranked
WHERE rank <= 3;  -- 每个分类只留销量前 3 的产品

这里用到窗口函数 ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)——先按分类分组、组内按销量排名，再用外层 WHERE 只留前 3 名，是"每组抓 Top N"这类需求的标准写法。

语法速查

适用版本

内容以 PostgreSQL 语法为主（ON CONFLICT、ILIKE、窗口函数等属于 PostgreSQL 常见写法），MySQL/SQL Server 等其他数据库部分语法可能略有差异，实际使用前建议对照所用数据库的官方文档确认。

常见错误

• ❌ 图方便直接 SELECT *——会浪费带宽、也会让数据库没办法用「仅索引扫描」这类优化，正式环境永远优先明确写出需要的栏位
• ❌ 以为 WHERE email = NULL 能筛出 email 是空的行——SQL 里 NULL 不等于 NULL，必须用 IS NULL / IS NOT NULL 来判断
• ❌ 想按聚合结果筛选却用了 WHERE——WHERE 是在分组前过滤原始数据，分组"之后"要过滤（比如按 COUNT 结果筛）必须用 HAVING
• ❌ 用一堆 OR 拼多个条件——同一个栏位比对多个值时，IN (...) 比一串 OR 干净很多
• 💡 需要"每个分类/群组抓前几名"这种需求，直接套用 ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) 窗口函数的写法，比自己土法炼钢拼查询省事很多

Sources

Blog / Website：

1. SQL Basics Every Developer Should Know (2026) — https://dev.to/armorbreak/sql-basics-every-developer-should-know-2026-2986