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SQL 学习笔记：基础语句、LeetCode 与业务实战

内容涵盖 SQL 基础语句、LeetCode 案例和业务实际应用，适合作为一篇系统复习时反复翻阅的学习笔记。

Apr 06, 202610 min read
SQL 学习笔记：基础语句、LeetCode 与业务实战

概览

这份笔记主要整理三部分内容：SQL 基础语句、LeetCode 常见题型，以及在业务分析中真正高频会用到的查询模式。

我希望把零散的语法点收成一篇可以反复翻阅的学习稿，所以内容会从最基本的 SELECT / WHERE 开始，一路走到窗口函数、CTE、索引与事务。

  • SQL 基础语句使用
  • LeetCode 常见案例
  • 业务实际应用场景

SQL 基础语句

最基础的查询结构通常由 SELECT、FROM 和 WHERE 组成，每次查询都要以分号结尾。

常见语法包括 SELECT 查询全表或指定列、AS 取别名、DISTINCT 去重、LIMIT / OFFSET 分页，以及大于小于等比较操作。

SELECT *
FROM table_name;

SELECT column1, column2
FROM table_name
WHERE price >= 100;

SELECT t.column1 AS new_name
FROM table_name AS t;

SELECT DISTINCT column1
FROM table_name
LIMIT 10 OFFSET 10;

日期、空值与字符串函数

实际工作里，日期处理和空值处理几乎天天会遇到。订单发货时间、付款截止日、奖金缺失值、字符串清洗，这些都需要依赖函数来写得稳定。

文档里整理了 CURDATE、DATE_ADD、COALESCE、NULLIF、YEAR、MONTH、UPPER、LOWER、SUBSTRING、TRIM 等常见函数。

SELECT CURDATE();

SELECT DATE_ADD(order_date, INTERVAL 7 DAY) AS due_date
FROM orders;

SELECT COALESCE(bonus, 0) AS effective_bonus
FROM employee;

SELECT YEAR(order_date) AS year, MONTH(order_date) AS month
FROM orders;

条件、范围与模糊查询

筛选条件是 SQL 的核心能力。常见写法包括 WHERE、AND、OR、IS NULL、BETWEEN、IN、LIKE、NOT LIKE，以及 CASE WHEN 条件表达式。

这类语法在刷题和业务报表里都特别常见，比如筛选无效推文、区间价格、指定国家、或者前缀匹配。

SELECT column_name1
FROM table_name
WHERE column_name1 = 'apple'
  AND column_name2 > 100;

SELECT *
FROM table_name
WHERE column_name LIKE 'Mr.%';

SELECT name, score,
  CASE
    WHEN score >= 90 THEN 'A'
    WHEN score >= 80 THEN 'B'
    ELSE 'C'
  END AS grade
FROM student;

聚合、分组与排序

COUNT、SUM、AVG、MIN、MAX 是分析类 SQL 的基础。配合 GROUP BY、HAVING、ORDER BY，可以快速做出分类统计、分组筛选和排序结果。

文档还强调了先过滤再分组、分组后再 HAVING 的顺序，以及多字段分组和多聚合统计的写法。

SELECT category, COUNT(*) AS cnt, SUM(amount) AS total, AVG(price) AS avg_price
FROM table_name
GROUP BY category
HAVING COUNT(*) > 10
ORDER BY avg_price DESC;

多表连接

JOIN 是业务分析中最常见的一类查询。文档整理了 INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL JOIN、CROSS JOIN、多表连接和自连接。

理解不同连接方式返回的结果范围，比死记语法更重要，尤其是在订单、用户、商品三张表联查时。

SELECT
  u.name,
  o.order_id,
  p.product_name
FROM users u
INNER JOIN orders AS o ON u.order_id = o.order_id
INNER JOIN product AS p ON o.order_id = p.order_id;

子查询与 CTE

当一个查询需要依赖另一个查询的结果时，就会用到子查询。根据返回内容不同，可以分成标量子查询、行子查询、列子查询和表子查询。

WITH 子句也就是 CTE，会让复杂查询更清晰。对我来说，它特别适合把长 SQL 拆成几个可以单独理解的小步骤。

WITH year_sales AS (
  SELECT year, SUM(amount) AS total
  FROM sales
  GROUP BY year
)
SELECT *
FROM year_sales;

SELECT name, salary
FROM employees
WHERE salary > (
  SELECT AVG(salary) FROM employees
);

窗口函数

窗口函数是这份笔记里最重要的一部分。核心区别是：PARTITION BY 不会减少行数，而 GROUP BY 会把多行聚合成更少的结果。

文档重点覆盖了 ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、PERCENT_RANK、LAG、LEAD，以及累计求和、同比环比、Top N、去重等典型题型。

SELECT *,
  ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY price DESC) AS row_num,
  RANK() OVER (ORDER BY sales DESC) AS sales_rank,
  LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY date) AS last_month_sales,
  SUM(sales) OVER (ORDER BY date) AS cumulative_sales
FROM products;

建表、修改表与常见 DML

除了查询本身，文档也把 CREATE TABLE、ALTER TABLE、DROP TABLE、INSERT、UPDATE、DELETE 等基础操作过了一遍。

这些语句不只是考试内容，也是理解数据库结构和数据流转的基础。

CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(20) NOT NULL,
  email VARCHAR(100) UNIQUE,
  birthday DATE,
  age INT CHECK (age >= 18),
  total_amount DECIMAL(10, 2)
);

ALTER TABLE users ADD COLUMN log_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP;

UPDATE users
SET email = '123456789@gmail.com'
WHERE id = 1;

索引、事务与性能分析

最后一部分更偏工程实践。索引的本质是用空间换时间，能显著提升查询速度，但也会带来写入成本。

哪些字段适合建索引、什么时候用 EXPLAIN 看执行计划、事务怎么保证一致性，这些都比背语法更接近真实工作。

  • 适合建索引：经常出现在 WHERE、JOIN、ORDER BY 里的高区分度字段
  • 不适合建索引：数据量很小的表、区分度很低的字段
  • 排查慢 SQL 时，优先用 EXPLAIN 看查询计划
CREATE INDEX idx_email ON users(email);

EXPLAIN SELECT *
FROM orders
WHERE user_id = 123;

BEGIN TRANSACTION;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;
COMMIT;

完整学习笔记

SQL
	•	内容涵盖SQL基础语句使用，leetcode案例，业务实际应用
SQL基础语句
例子：
SELECT …… （选择哪列）
FROM …… （从哪个表）
WHERE ……；（筛选的条件）（每次查询必须以；结尾）

1.	SELECT用法：查询全表数据/指定列
SELECT * FROM table_name; （查询全表，*为全部）
SELECT column1 FROM table_name; （单列）
SELECT column1,column2 FROM table_name; （多列）
2.	AS用法：取别名
1）	取列新名
SELECT t.column1 AS new_name FROM table_name; (AS后new_name为sql中替代column名称)
2）	取表新名
SELECT t.column1 FROM table_name AS t; (t为table_name代替名称)
3.	DISTINCT用法：去重查询
SELECT DISTINCT column1 FROM table_name; (省略表内重复的行内容)
4.	LIMIT用法：限制结果行数
SELECT * FROM table_name LIMIT 10;（获取前十行内容）
5.	OFFSET用法：分页查询
SELECT * FROM table_name OFFSET 10;(跳过前10条，取接下来10条)
6.	>,<.=用法：进行比较
SELECT * FROM table_name WHERE price>100;(价格大于100)
SELECT * FROM table_name WHERE price=100;(价格等于100)
SELECT * FROM table_name WHERE price<100;(价格小于100)
SELECT * FROM table_name WHERE price>=100;(价格大于等于100)
SELECT * FROM table_name WHERE price<=100;（(价格小于等于100)
	•	日期函数
SELECT CURDATE();
SELECT CURRENT_DATE;
	•	日期函数（日期加减）
用来计算订单发货/付款期限
SELECT DATE_ADD(order_date,INTERVAL 7 DAY) AS due_date FROM orders;(MYSQL)
SELECT order_date + INTERVAL '7 days' AS due_date FROM orders;(PostgreSQL)
	•	空值处理（COALESCE）
SELECT COALESCE(bonus,0) AS effective_bonus FROM employee;(如果bonus为0，则空值返0)
	•	空值处理（NULLIF）
如果price为0，返回NULL, 否则返回price
SELECT NULLIF(price,0) AS valid_price FROM products;
字符串函数
1.提取年份/月份
SELECT YEAR(order_date) AS year, MONTH(order_date) AS month FROM orders;
2.转大/小写
SELECT UPPER(name) AS uppercase_name FROM users;
SELECT LOWER(email) AS lowercase_email FROM users;
3.截取子串
SELECT SUBSTRING(name,1,3) AS first_3_chars FROM users;
4.去除空格
SELECT TRIM(' ABC ') AS trimmed_str;
SELECT LTRIM(' abc') AS left_trimmed;
SELECT RTRIM('ABC ') AS right_trimmed;
条件查询
1.	WHERE 用法
SELECT column_name1 FROM table_name WHERE column_name1 = 'apple'; (寻找某一列名称是apple的行，寻找字符是单引号)
2.	AND 用法
SELECT column_name1 FROM table_name WHERE column_name1 = 'apple' AND column_name2 > 100; (寻找某一列名称是apple的行和另外指定一列数值大于100（两个条件必须都满足）)
3.	OR 用法
SELECT column_name1 FROM table_name WHERE column_name1= 'apple' OR column_name2 > 100; (寻找某一列名称是apple的行和另外指定一列数值大于100（满足其中一个条件即可）)
4.	空值判断
SELECT column_name1 FROM table_name WHERE column_name1 IS NULL;(查找这一列有空值的行)
SELECT column_name1 FROM table_name WHERE column_name1 IS NOT NULL;（查找这一列没有空值的行）
	•		EXISTS/NOT EXISTS
SELECT 列名
FROM 表A
WHERE EXISTS (
    SELECT 1
    FROM 表B
    WHERE 条件
);
	•	条件表达式（CASE WHEN)
SELECT name,score,
        CASE 
            WHEN score >= 90 THEN 'A'
            WHEN score >= 80 THEN 'B'
            ELSE 'C'
        END AS grade
FROM student;
	•	字符串长度计算
查询所有无效推文的编号（ID）。当推文内容中的字符数严格大于 15 时，该推文是无效的。以任意顺序返回结果表。
SELECT tweet_id
FROM Tweets
WHERE length(content)>15
范围查询
数字区间内
SELECT column_name1 FROM table_name WHERE column_name1 BETWEEN 10 AND 100;（列表数值在10到100之间的）
不在数字区间内
SELECT column_name1 FROM table_name WHERE column_name1 NOT BETWEEN 10 AND 100;（列表数值不在10和100之间的）
	•	字符区间内
SELECT column_name1 FROME table_name WHERE column_name1 IN ('A','B','C');（列表字符内容包括在A,B,C的行数）
	•	不在字符区间内
SELECT column_name1 FROME table_name WHERE column_name1 NOT IN ('A','B','C');
	•	！字符要用' '单引号
	•	模糊查询
	•	%用法
SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE 'Mr.%';(寻找Mr.开头的行)
SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%RIGHT';(寻找RIGHT结尾的行)
	•	_用法
SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE 'Appl_';(寻找Appl后还有任意一个字符的行)
	•	不匹配查询
SELECT * FROM table_name WHERE column_name NOT LIKE '%RIGHT';(寻找不是RIGHT结尾的行)
	•	数值相关
	•	COUNT用法：计算总行数
SELECT COUNT（*） FROM table_name;
也可以用于条件查询中：
SELECT column_name1 FROM table_name WHERE count(column_name1)>10;(寻找某列重复内容/数字出现过10次以上的行)
	•	COUNT(DISTINCT)用法：计算每个物品出现的次数
SELECT COUNT(DISTINCT column_name1) FROM table_name;
	•	SUM用法：求和
SELECT SUM（column_name1）FROM table_name;
	•	AVG用法：求平均值
SELECT AVG（column_name1) FROM table_name;（指定列的均值）
	•	MIN用法：最小值
SELECT MIN（column_name1) FROM table_name;（指定列的最小值）
	•	MAX用法：最大值
SELECT MAX（column_name1) FROM table_name;(指定列的最大值)
	•	四舍五入
SELECT ROUND(price,2) AS rounded_price FROM products;
	•	取整
SELECT FLOOR(3.8) AS floor_val;(向下取整)
SELECT CEIL(3.2) AS ceil_val;(向上取整)
分组用法
	•	GROUP BY用法：分组统计
SELECT category,count(*) FROM table_name GROUP BY category;(获取列中种类和出现的次数)
多字段分组
SELECT year,category,SUM(amount) FROM table_name GROUP BY year,category;(获取列中不同种类不同年份出现的次数)
	•	HAVING用法：分组后过滤
SELECT category,COUNT(*) AS count FROM table_name GROUP BY category HAVING count > 10;(寻找出现次数大于10次的种类)
过滤后分组
SELECT category,COUNT(*) AS count FROM table_name WHERE year = 2025 GROUP BY category;(先找到2025年份的种类再分组)
	•	ORDER BY 用法：分组排序
! ODERBY后面的ASC升序 DESC降序
SELECT category,AVG(score) AS avg_score FROM table_name GROUP BY category ORDER BY avg_score DESC;(种类分组后再按照平均分数降序)
	•	多聚合统计
SELECT category,COUNT(*) AS cnt,SUM(amount) AS total,AVG(price) AS avg_price FROM table_name GROUP BY category;(获取种类，总单数，总金额，均价)
多表连接
1.	内连接（INNER JOIN）
SELECT t1.column1 FROM table_name1 AS t1 INNER JOIN table_name2 AS t2 ON t1.column1 = t2.column2;(仅返回两表相连的值)
2.	左连接（LEFT JOIN/LEFT OUTER JOIN）
SELECT t1.price FROM table_name1 AS t1 LEFT JOIN table_name2 AS t2 ON t1.order_id = t2.order_id; (返回左表所有行，右表匹配不到的就是NULL)
3.	右连接（RIGHT JOIN/RIGHT OUTER JOIN）
SELECT t2.price FROM table_name1 AS t1 RIGHT JOIN table_name2 AS t2 ON t1.order_id = t2.order_id;  (返回右表所有行，左表匹配不到的就是NULL)
4.	全连接（FULL JOIN/FULL OUTER JOIN）
SELECT * FROM table_name1 AS t1 FULL JOIN table_name2 AS t2 ON t1.order_id = t2.order_id;
(返回两表全部的行，匹配不到的填写NULL)
5.	交叉连接
SELECT * FROM table_name1 AS t1 CROSS JOIN table_name2 AS t2;
6.	多表连接
SELECT 
    u.name,
    o.order_id,
    p.product_name 
FROM users u 
INNER JOIN order AS o ON u.order_id = o.order_id
INNER JOIN product AS p ON o.order_id = p.order_id;
(三表连接)
7.	自连接
当表中的数据具有某种内在关系，并且这种关系存储在同一个表的不同行中时，就需要自连接
-- 查询工资高于部门平均工资的员工
SELECT 
    e1.employee_id,
    e1.salary,
    e1.department_id,
    AVG(e2.salary) AS avg_dept_salary
FROM employees e1
JOIN employees e2 ON e1.department_id = e2.department_id
GROUP BY e1.employee_id, e1.salary, e1.department_id
HAVING e1.salary > AVG(e2.salary);
子查询
在查询中需要用到另一个查询的结果，这时就可以使用子查询
子查询类型
1.	标量子查询
-- 返回平均工资（一个值）
SELECT name, salary
FROM employees
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);
2.	行子查询
-- 返回工资最高且入职最早的员工信息
SELECT * FROM employees
WHERE (salary, hire_date) = (
    SELECT MAX(salary), MIN(hire_date)
    FROM employees
);
3.	列子查询（返回一列）
-- 返回销售部的所有员工
SELECT name
FROM employees
WHERE department_id IN (
    SELECT dept_id FROM departments 
    WHERE dept_name = '销售部'
);
4.	表子查询（返回多行多列）
-- 子查询作为临时表
SELECT dept_name, avg_salary
FROM (
    SELECT d.dept_name, AVG(e.salary) AS avg_salary
    FROM departments d
    JOIN employees e ON d.dept_id = e.department_id
    GROUP BY d.dept_name
) AS dept_stats
WHERE avg_salary > 5000;
子查询位置
	•		WHERE	 语句中
-- 查找比部门平均工资高的员工
SELECT name, salary, department_id
FROM employees e1
WHERE salary > (
    SELECT AVG(salary)
    FROM employees e2
    WHERE e1.department_id = e2.department_id  -- 相关子查询
);
	•		FROM 语句中
-- 查询每个部门的员工数量和平均工资
SELECT d.dept_name, emp_count, avg_sal
FROM departments d
JOIN (
    SELECT department_id, 
           COUNT(*) AS emp_count,
           AVG(salary) AS avg_sal
    FROM employees
    GROUP BY department_id
) AS dept_stats ON d.dept_id = dept_stats.department_id;
	•		SELECT 语句中
-- 查询员工及其部门人数
SELECT 
    name,
    salary,
    department_id,
    (SELECT COUNT(*) 
     FROM employees e2 
     WHERE e2.department_id = e1.department_id) AS dept_count
FROM employees e1;
	•		HAVING 语句中
-- 查找平均工资高于公司平均工资的部门
SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING AVG(salary) > (
    SELECT AVG(salary) FROM employees
);
5.	ALL/ANY 语句中
-- 查询工资大于部门30中任意一个员工的员工
SELECT * FROM employees
WHERE salary > ANY (
    SELECT salary FROM employees
    WHERE department_id = 30
);

-- 查询工资大于部门30中所有员工的员工
SELECT * FROM employees
WHERE salary > ALL (
    SELECT salary FROM employees
    WHERE department_id = 30
);
6.	EXISTS/NOT EXISTS 语句中
-- 查询至少有一个订单的客户
SELECT * FROM customers c
WHERE EXISTS (
    SELECT 1 FROM orders o
    WHERE o.customer_id = c.customer_id
);

-- 查询没有下属的管理者
SELECT * FROM employees e1
WHERE e1.is_manager = 'Y'
  AND NOT EXISTS (
    SELECT 1 FROM employees e2
    WHERE e2.manager_id = e1.emp_id
);
7.	ANY 语句中
-- 查询和最高工资一样的员工
SELECT * FROM employees
WHERE salary = (
    SELECT MAX(salary) FROM employees
);
CTE公共表表达式（WITH子句）
WITH year_sales AS(
    SELECT year, SUM(amount) AS total
    FROM sales
    GROUP BY year
)
SELECT * FROM year_sales;
窗口函数（！重要）
PARTITION BY/GROUP BY区别：
！PARTITION 不聚合且行数不变 ｜ 	GROUP BY 聚合且行数减小
SELECT *,RANK() OVER (ORDER BY sales DESC) AS rank FROM prodects;
1.	排名窗口函数
问：ROW_NUMBER/RANK/DENSE_RANK 三者的区别
ROW_NUMBER:
为分区中每行数据分配一个序列号，序列号从1开始（1，2，3，4，5）

SELECT *,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY price DESC) AS rank
FROM products;(PARTITION BY 指的是对category分组,相当于group by的作用)

RANK:
返回当前行在分区中的名次，如果存在名词相同的数据，后续的排名将会产生跳跃（1，2，2，2，5）

SELECT *,RANK() OVER (ORDER BY sales DESC) AS rank FROM products;
	•	
	•	DENSE_RANK
	•	返回当前行在分区中的名次，即使存在名词相同的数据，后续的排名也是连续值（1，2，2，2，3）
	•	
	•	SELECT *,DENSE_RANK OVER(ORDER BY sales DESC) AS rank FROM products;
	•	PERCENT_RANK
	•	SELECT name,score,PERCENT_RANK OVER(ORDER BY score DESC) AS percent_rank FROM classes;
	•		聚合窗口函数
AVG()
MIN()
MAX()
SUM()
COUNT()
问：聚合函数和窗口聚合函数的区别是什么
聚合函数将多行数据合并成一行（减少行数），而窗口聚合函数则保持原有行数，在每一行上提供聚合结果
	•		取值窗口函数
LAG()
返回窗口内当前行之前的第N行数据
LEAD()
返回窗口内当前行之后的第N行数据
FIRST_VALUE/LAST_VALUE
返回窗口内的第一行函数/最后一行函数
NTH_VALUE
返回窗口内第N行函数

LAG()
SELECT *，LAG(price,1) OVER(ORDER BY order DESC) AS yesterday_price FROM sales
LEAD()
SELECT *，LEAD(price,1) OVER(ORDER BY order DESC) AS next_day_price FROM sales
	•	查询重复行
WITH duplicate_data AS (
    SELECT email, COUNT (*) AS cnt
    FROM users
    GROUP BY email
    HAVING cnt > 1
)
SELECT U. * FROM users u JOIN duplicate_data d ON u. email = d.email;
	•	删除重复行（ROW_NUMBER()窗口函数）
找出 users 表中 按 email 重复的记录。删除重复的行，只保留每个 email 的 第一条记录
WITH cte AS (
    SELECT id, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY email ORDER BY id) AS rn
    FROM users
)

DELETE FROM users
WHERE id IN (
    SELECT id FROM cte WHERE rn > 1
);
	•	Top N 问题（每个分组取前三名）
SELECT category, product, price, rank
FROM (
    SELECT category, product, price,
            ROW_NUMBER) OVER (PARTITION BY category ORDER BY price DESC) AS rank
        FROM products
） AS sub
WHERE rank <= 3;
	•	累计求和(窗口函数)
按照date排序，对每一行计算从第一天到当前行累计和
不会将行合并，保留原来对每一行，并添加累计和这一列
SELECT date, sales, SUM(sales) OVER(ORDER BY date) AS cumulative_sales FROM daily_sales;
	•	同比/环比
SELECT date, sales,
        LAG (sales, 12) OVER (ORDER BY date) AS year
_on_year，--同比（12个月前）
        LAG (sales, 1) OVER (ORDER BY date) AS month
-on_month -- 环比（上月）
        ROUND((sales - LAG(sales,12) OVER (ORDER BY date)) / LAG(sales,12) OVER (ORDER BY date) * 100, 2) AS year_growth,
        ROUND((sales - LAG(sales,1) OVER (ORDER BY date)) / LAG(sales,1) OVER (ORDER BY date) * 100, 2) AS month_growth
FROM monthly_sales;
创建数据表
创建数据表前，我们要先了解每列数据的数据类型。
类别
常用数据类型
说明
例子
数值型
INT,INTEGER
整数
年龄INT

DECIMAL(p,s)
p是总位数，s是小数位数
价格DECIMAL(10,2)

FLOAT,DOUBLE
近似浮点数，用于科学运算
比例FLOAT
字符型
CHAR(n)
固定字符的字符串
国家符号CHAR(n)

VARCHAR(n)
可变长度的字符串
姓名VARCHAR(n)

TEXT
长文本数据
描述TEXT
日期时间
DATE
仅日期
生日DATE

TIME
仅时间
上课时间TIME

DATETIME
日期加时间
创建时间DATETIME

TIMESTAMP
含带时间戳
更新时间
布尔型
BOOLEAN
真/假值
是否有效BOOLEAN
其他
JSON
JSON格式数据
配置信息

BLOB
二进制大对象
头像图片BLOB
创建数据
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(20) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) UNIQUE,
    birthday DATE,
    age INT CHECK ( age >= 18 ),
    total_amount DECIMAL(10,2)
);
创建临时表
CREATE TEMPORARY TABLE temp_sales AS
SELECT user_id, SUM(account) AS total
FROM orders
WHERE year = 2023;
递归查询
SQL 专门用来处理树形/层级结构，相当于用一条sql查询整棵树
WITH RECURSIVE hierarchy AS (
    --1. 先找 ID = 1的人 
    SELECT id, name, manger_id, 1 AS level
    FROM employees WHERE id = 1 -- 根节点
    
    UNION ALL
    
    -- 2. 递归： 不断找谁的manager_id = 上一层的id
    SELECT e.id, e.name, e.manger_id, h.level + 1 
    FROM employee e 
    JOIN hierarchy h ON e.manager_id = h.id
)
    SELECT * FROM hierarchy;
添加列
ALTER TABLE users ADD COLUMN log_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP;
修改列
ALTER TABLE users RENAME COLUMN age TO years_old；
删除列
ALTER TABLE users DROP COLUMN temp_column;
删除表
DROP TABLE IF EXISTS old_table;
	•	插入数据
	•	单条
INSERT INTO table_name(column_name1,column_name2) VALUES('content1','content2');
	•	多条
INSERT INTO table_name(column_name1,column_name2)
VALUES('content1','content2'),('content3','content4');
更新数据
UPDATE user SET email = '123456789@gmail.com'WHERE id = 1;
删除数据
DELETE FROM users WHERE last_login < '2026-01-05';
创建索引
正常查询数据是每一行按照顺序依次查询，复杂度为O(N)。
但是我们创建索引后，相当于在数据库建造了一个B+/B-的树，假设树的高度为logN,查询次数为100,000次，那么我只需要log2(1,000,000) 约等于20次获取到。

INDEX 可以加快查询，但是会减缓写入的速度
合建索引的字段：
	•	经常出现在 WHERE 里的字段
	•	经常 JOIN 的字段
	•	区分度高的字段（例如：user_id, email）
	•	常用于 ORDER BY
不适合：
	•	数据量很小的表
	•	区分度很低的字段（例如：gender 只有男女）

CREATE INDEX email ON users(email);
CREATE UNIQUE INDEX idx_unique_email ON users(email);（唯一索引；意味着后续插入email不能出现重复字段）
删除索引
DROP INDEX idx_email ON users;
删除视图
DROP VIEW IF EXISTS monthly_sales_view;
事务控制
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE accounts SET balance = balance -100 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;
COMMIT; -- 提交事务
-- or ROLLBACK; -- 回滚事务
表查询
EXPLAIN 查询
当sql查询速度出现速度慢的时候，我们会经常调用EXPLAIN分析查询性能
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123;
UNION/UNION ALL 合并结果 去重/不去重
SELECT name FROM users UNION SELECT name FROM admins;
SELECT name FROM users UNION ALL SELECT name FROM admins;
交集查询
返回同时满足两个条件的id
SELECT id FROM users WHERE country = 'US' 
INTERSECT
SELECT id FROM premium_users;
差集查询 (EXCEPT/MINUS)
SELECT ID FROM users WHERE country = 'US'
EXCEPT
SELECT UD FROM premium_users;
更新关联表数据（UPDATE JOIN)
UPDATE orders o
JOIN users u ON o.user_id = u.id
SET o.discount = u.membership_level * 0.1;
删除关联表数据（DELETE JOIN)
DELETE o
FROM orders o
LEFT JOIN users u ON o.user_id = u.id
WHERE u.id IS NULL; --删除无用户关联的订单