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引言

        在掌握了 SQL 的基础操作和建表约束后，我们可以进一步探索 SQL 的高级查询功能和一些特殊算法。这些高级技巧能够帮助我们更高效地处理和分析数据，满足复杂的业务需求。

一、查询进阶

（一）简单查询

简单查询通过 select 语句实现，语法为 select 字段 from 表名 [别名]。例如，在 employees 表中：

• 查询所有员工信息：select * from employees;
• 查询员工姓名和薪资：select ename, sal from employees;
• 使用别名查询：select ename 姓名, sal 薪资 from employees;
• 去重查询岗位：select distinct job from employees;

（二）限定查询

限定查询通过 where 子句实现条件筛选，支持多种比较运算符。例如：

• 查询薪资高于 2000 的员工信息：select * from employees where sal > 2000;
• 查询薪资介于 1500 到 5000 的员工信息：

select * from employees where sal between 1500 and 5000;
-- 等价于
select * from employees where sal >= 1500 and sal <= 5000;

• 模糊查询：
  • 查询名称中包含 S 的员工信息：select * from employees where ename like "%S%";
  • 查询名称中第二个字母是 S 的员工信息：select * from employees where ename like "_S%";
• 查询入职日期在 1981 年的员工信息：

select * from employees where hiredate like '%1981%';
-- 更精确的查询
select * from employees where hiredate between '1981-01-01' and '1981-12-31';

• 查询员工编号在 7499、7521、7900 的员工信息：

select * from employees where empno = 7499 or empno = 7521 or empno = 7900;
-- 等价于
select * from employees where empno in (7499, 7521, 7900);

（三）排序查询

排序查询使用 order by 关键字，asc 表示升序，desc 表示降序。例如：

• 按入职日期降序排列：select * from employees order by hiredate desc;
• 按薪资升序排列：select * from employees order by sal asc;
• 多字段排序：select * from employees order by deptno, sal desc; 先按部门编号排序，部门相同的再按薪资降序排列。

（四）多表查询

1. 笛卡尔积查询：select * from emp, dept; 这种查询方式简单地将两张表堆积在一起，会带来数据冗余问题，称为笛卡尔积效应。
2. 消除笛卡尔积：通过追加关联条件，如 select * from emp, dept where emp.deptno = dept.deptno;
3. 连接查询：
   • 左（外）连接：left(outer)join...on，返回左表的所有行以及右表中匹配的行。例如，查询所有员工及其领导信息：

select e1.empno 员工编号, e1.ename 员工姓名, e1.sal 员工薪资, e2.empno 领导编号, e2.ename 领导姓名, e2.sal 领导薪资
from emp e1 left join emp e2 on e1.mgr = e2.empno;

• 右（外）连接：right(outer)join...on，返回右表的所有行以及左表中匹配的行。例如，查询所有员工及部门信息：

select e.empno 员工编号, e.ename 员工姓名, e.sal 薪资, d.deptno 部门编号, d.dname 部门名称
from emp e right join dept d on e.deptno = d.deptno;

1. SQL1999 语法：
   • 交叉连接：join 会出现笛卡尔积，如 select * from emp join dept;
   • 自然连接：natural join 自动提取相同字段，并放在最前面，如 select * from emp natural join dept;
   • join...on：指定连接条件，如 select * from emp join dept on emp.deptno = dept.deptno;
   • join...using：指定连接字段，会把字段放到最前面，如 select * from emp join dept using(deptno);

（五）分组查询

分组查询基于 group by 关键字，适用于需要对数据进行分组统计的场景。例如：

• 查询各部门人数：select deptno, count(empno) 人数 from emp group by deptno;
• 统计各部门平均工资：select deptno, avg(sal) 平均工资 from emp group by deptno;
  分组后如需筛选，使用 having 子句。例如，查询平均薪资高于 2000 的部门信息：

select deptno, avg(sal) 平均工资 from emp group by deptno having avg(sal) > 2000;

（六）子查询

1、where 子查询：当查询的结果为单行单列或多行单列时使用。例如：

• 查询比 smith 工资高的人：select * from emp where sal > (select sal from emp where ename = 'smith');
• 查询与销售岗位薪资相同的员工信息：

select * from emp where sal in (select sal from emp where job = 'salesman');
select * from emp where sal = any (select sal from emp where job = 'salesman');

2、from 子查询：当查询到的结果为多行多列时使用。例如，查询部门编号、部门名称、部门位置、部门人数和平均薪资的信息：

select d.deptno, d.dname, d.loc, count(e.empno) 人数, avg(e.sal) 平均薪资
from dept d left join emp e on d.deptno = e.deptno
group by e.deptno;

也可以使用子查询实现相同的功能。

（七）分页查询

        分页查询使用 limit 关键字，语法为 limit start, count，start 表示数据下标索引，count 表示每页条数。当 start 为 0 时可省略。例如，查询前十条员工信息：

select * from emp limit 0, 10;
-- 等价于
select * from emp limit 10;

二、特殊算法与约束

（一）雪花算法

雪花算法（Snowflake Algorithm）是一种分布式唯一 ID 生成算法，最早由 Twitter 开发，用于解决高并发环境下生成全局唯一 ID 的问题。

1. ID 结构：生成的是一个 64 位的整数 ID，结构如下：
   | 1 位符号位 | 41 位时间戳 | 10 位机器信息 | 12 位序列号 |
   详细分解：
   • 符号位：永远为 0，表示正整数。
   • 时间戳：当前时间与起始时间戳的差值，单位为毫秒，能使用约 69 年。
   • 机器 ID（工作机器 + 数据中心）：标识不同节点，一般为 5 位数据中心 ID + 5 位机器 ID。
   • 序列号：每毫秒内的序号，支持每台机器每毫秒生成 4096 个 ID。
2. 优点：
   • 高性能：本地生成，无需数据库访问，生成一个 ID 只需几微秒。
   • 全局唯一：由时间戳 + 机器号 + 序列号共同决定，天然不会重复。
   • 趋势递增：基于时间戳生成，保证 ID 大致按生成时间递增，方便排序。
   • 适合分布式系统：支持多节点并行生成不冲突的 ID。
3. 缺点：
   • 依赖机器时钟：如果系统时间回拨，可能会导致 ID 重复。
   • 位数固定：64 位中各部分长度写死，扩展性有限。
   • 不适合生成短 ID 或可读性强的 ID：生成的 ID 是类似 879278326123438080 的长整型数字。

（二）检查约束（CK）

在 MySQL 8.0.16 以下版本中，虽然可以设置检查约束，但实际并不生效。例如：

CREATE TABLE employees (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(100),age INT,CONSTRAINT age_check CHECK(age >= 18 AND age <= 65)
);

建议在程序中处理业务逻辑，数据库专注于数据存储。

三、多对多关系与权限管理

        在数据库设计中，多对多关系常见于权限管理等场景。例如，用户与角色、角色与菜单之间存在多对多关系。可以通过中间表来实现这种关系，如用户表、用户角色表、角色表、角色菜单表和菜单表。

• 动态权限：通过中间表动态关联用户、角色和菜单，实现灵活的权限分配。
• 静态权限：预先定义好的权限设置，相对固定。

总结

        本文介绍了 SQL 的高级查询功能，包括简单查询、限定查询、排序查询、多表查询、分组查询、子查询和分页查询等。同时，探讨了雪花算法等特殊算法以及检查约束。掌握这些高级技巧和特殊算法，能够让我们在处理复杂的数据场景时更加得心应手，为数据分析和管理提供强大的支持。