如何解析SQL

這篇文章主要為大家展示了“如何解析SQL”，內容簡(jiǎn)而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習一下“如何解析SQL”這篇文章吧。

1、 SQL 是一種聲明式語(yǔ)言

首先要把這個(gè)概念記在腦中：“聲明”。 SQL 語(yǔ)言是為計算機聲明了一個(gè)你想從原始數據中獲得什么樣的結果的一個(gè)范例，而不是告訴計算機如何能夠得到結果。這是不是很棒？

（譯者注：簡(jiǎn)單地說(shuō)，SQL 語(yǔ)言聲明的是結果集的屬性，計算機會(huì )根據 SQL 所聲明的內容來(lái)從數據庫中挑選出符合聲明的數據，而不是像傳統編程思維去指示計算機如何操作。）

SELECT first_name, last_name FROM employees WHERE salary > 100000

上面的例子很容易理解，我們不關(guān)心這些雇員記錄從哪里來(lái)，我們所需要的只是那些高薪者的數據（譯者注： salary>100000 ）。

我們從哪兒學(xué)習到這些？

如果 SQL 語(yǔ)言這么簡(jiǎn)單，那么是什么讓人們“聞 SQL 色變”？主要的原因是：我們潛意識中的是按照命令式編程的思維方式思考問(wèn)題的。就好像這樣：“電腦，先執行這一步，再執行那一步，但是在那之前先檢查一下是否滿(mǎn)足條件 A 和條件 B ”。例如，用變量傳參、使用循環(huán)語(yǔ)句、迭代、調用函數等等，都是這種命令式編程的思維慣式。

2、 SQL 的語(yǔ)法并不按照語(yǔ)法順序執行

SQL 語(yǔ)句有一個(gè)讓大部分人都感到困惑的特性，就是：SQL 語(yǔ)句的執行順序跟其語(yǔ)句的語(yǔ)法順序并不一致。SQL 語(yǔ)句的語(yǔ)法順序是：

• SELECT[DISTINCT]

• FROM

• WHERE

• GROUP BY

• HAVING

• UNION

• ORDER BY

為了方便理解，上面并沒(méi)有把所有的 SQL 語(yǔ)法結構都列出來(lái)，但是已經(jīng)足以說(shuō)明 SQL 語(yǔ)句的語(yǔ)法順序和其執行順序完全不一樣，就以上述語(yǔ)句為例，其執行順序為：

• FROM

• WHERE

• GROUP BY

• HAVING

• SELECT

• DISTINCT

• UNION

• ORDER BY

關(guān)于 SQL 語(yǔ)句的執行順序，有三個(gè)值得我們注意的地方：

1、 FROM 才是 SQL 語(yǔ)句執行的第一步，并非 SELECT 。數據庫在執行 SQL 語(yǔ)句的第一步是將數據從硬盤(pán)加載到數據緩沖區中，以便對這些數據進(jìn)行操作。（譯者注：原文為“The first thing that happens is loading data from the disk into memory, in order to operate on such data.”，但是并非如此，以 Oracle 等常用數據庫為例，數據是從硬盤(pán)中抽取到數據緩沖區中進(jìn)行操作。）

2、 SELECT 是在大部分語(yǔ)句執行了之后才執行的，嚴格的說(shuō)是在 FROM 和 GROUP BY 之后執行的。理解這一點(diǎn)是非常重要的，這就是你不能在 WHERE 中使用在 SELECT 中設定別名的字段作為判斷條件的原因。

SELECT A.x + A.y AS z
FROM A
WHERE z = 10 -- z 在此處不可用，因為SELECT是最后執行的語(yǔ)句！

如果你想重用別名z，你有兩個(gè)選擇。要么就重新寫(xiě)一遍 z 所代表的表達式：

SELECT A.x + A.y AS z
FROM AWHERE (A.x + A.y) = 10

…或者求助于衍生表、通用數據表達式或者視圖，以避免別名重用。請看下文中的例子。

3、 無(wú)論在語(yǔ)法上還是在執行順序上， UNION 總是排在在 ORDER BY 之前。很多人認為每個(gè) UNION 段都能使用 ORDER BY 排序，但是根據 SQL 語(yǔ)言標準和各個(gè)數據庫 SQL 的執行差異來(lái)看，這并不是真的。盡管某些數據庫允許 SQL 語(yǔ)句對子查詢(xún)（subqueries）或者派生表（derived tables）進(jìn)行排序，但是這并不說(shuō)明這個(gè)排序在 UNION 操作過(guò)后仍保持排序后的順序。

注意：并非所有的數據庫對 SQL 語(yǔ)句使用相同的解析方式。如 、PostgreSQL和 SQLite 中就不會(huì )按照上面第二點(diǎn)中所說(shuō)的方式執行。

我們學(xué)到了什么？

既然并不是所有的數據庫都按照上述方式執行 SQL 預計，那我們的收獲是什么？我們的收獲是永遠要記得： SQL 語(yǔ)句的語(yǔ)法順序和其執行順序并不一致，這樣我們就能避免一般性的錯誤。如果你能記住 SQL 語(yǔ)句語(yǔ)法順序和執行順序的差異，你就能很容易的理解一些很常見(jiàn)的 SQL 問(wèn)題。

當然，如果一種語(yǔ)言被設計成語(yǔ)法順序直接反應其語(yǔ)句的執行順序，那么這種語(yǔ)言對程序員是十分友好的，這種編程語(yǔ)言層面的設計理念已經(jīng)被微軟應用到了 LINQ 語(yǔ)言中。

3、 SQL 語(yǔ)言的核心是對表的引用（table references）

由于 SQL 語(yǔ)句語(yǔ)法順序和執行順序的不同，很多同學(xué)會(huì )認為SELECT 中的字段信息是 SQL 語(yǔ)句的核心。其實(shí)真正的核心在于對表的引用。

根據 SQL 標準，FROM 語(yǔ)句被定義為：

<from clause> ::= FROM <table reference> [ { <comma> <table reference> }... ]

FROM 語(yǔ)句的“輸出”是一張聯(lián)合表，來(lái)自于所有引用的表在某一維度上的聯(lián)合。我們們慢慢來(lái)分析：

FROM a, b

上面這句 FROM 語(yǔ)句的輸出是一張聯(lián)合表，聯(lián)合了表 a 和表 b 。如果 a 表有三個(gè)字段， b 表有 5 個(gè)字段，那么這個(gè)“輸出表”就有 8 （ =5+3）個(gè)字段。

這個(gè)聯(lián)合表里的數據是 ab，即 a 和 b 的笛卡爾積。換句話(huà)說(shuō)，也就是 a 表中的每一條數據都要跟 b 表中的每一條數據配對。如果 a 表有3 條數據， b 表有 5 條數據，那么聯(lián)合表就會(huì )有 15 （ =53）條數據。

FROM 輸出的結果被 WHERE 語(yǔ)句篩選后要經(jīng)過(guò) GROUP BY 語(yǔ)句處理，從而形成新的輸出結果。我們后面還會(huì )再討論這方面問(wèn)題。

如果我們從集合論（關(guān)系代數）的角度來(lái)看，一張數據庫的表就是一組數據元的關(guān)系，而每個(gè) SQL 語(yǔ)句會(huì )改變一種或數種關(guān)系，從而產(chǎn)生出新的數據元的關(guān)系（即產(chǎn)生新的表）。

我們學(xué)到了什么？

思考問(wèn)題的時(shí)候從表的角度來(lái)思考問(wèn)題提，這樣很容易理解數據如何在 SQL 語(yǔ)句的“流水線(xiàn)”上進(jìn)行了什么樣的變動(dòng)。

4、 靈活引用表能使 SQL 語(yǔ)句變得更強大

靈活引用表能使 SQL 語(yǔ)句變得更強大。一個(gè)簡(jiǎn)單的例子就是 JOIN 的使用。嚴格的說(shuō) JOIN 語(yǔ)句并非是 SELECT 中的一部分，而是一種特殊的表引用語(yǔ)句。 SQL 語(yǔ)言標準中表的連接定義如下：

<table reference> ::=    <table name>
  | <derived table>
  | <joined table>

就拿之前的例子來(lái)說(shuō)：

FROM a, b

a 可能輸如下表的連接：

a1 JOIN a2 ON a1.id = a2.id

將它放到之前的例子中就變成了：

FROM a1 JOIN a2 ON a1.id = a2.id, b

盡管將一個(gè)連接表用逗號跟另一張表聯(lián)合在一起并不是常用作法，但是你的確可以這么做。結果就是，最終輸出的表就有了 a1+a2+b 個(gè)字段了。

（譯者注：原文這里用詞為 degree ，譯為維度。如果把一張表視圖化，我們可以想象每一張表都是由橫縱兩個(gè)維度組成的，橫向維度即我們所說(shuō)的字段或者列，英文為columns；縱向維度即代表了每條數據，英文為 record ，根據上下文，作者這里所指的應該是字段數。）

在 SQL 語(yǔ)句中派生表的應用甚至比表連接更加強大，下面我們就要講到表連接。

我們學(xué)到了什么？

思考問(wèn)題時(shí)，要從表引用的角度出發(fā)，這樣就很容易理解數據是怎樣被 SQL 語(yǔ)句處理的，并且能夠幫助你理解那些復雜的表引用是做什么的。

更重要的是，要理解 JOIN 是構建連接表的關(guān)鍵詞，并不是 SELECT 語(yǔ)句的一部分。有一些數據庫允許在 INSERT 、 UPDATE 、 DELETE 中使用 JOIN 。

5、 SQL 語(yǔ)句中推薦使用表連接

我們先看看剛剛這句話(huà)：

FROM a, b

高級 SQL 程序員也許學(xué)會(huì )給你忠告：盡量不要使用逗號來(lái)代替 JOIN 進(jìn)行表的連接，這樣會(huì )提高你的 SQL 語(yǔ)句的可讀性，并且可以避免一些錯誤。

利用逗號來(lái)簡(jiǎn)化 SQL 語(yǔ)句有時(shí)候會(huì )造成思維上的混亂，想一下下面的語(yǔ)句：

FROM a, b, c, d, e, f, g, h
WHERE a.a1 = b.bxAND a.a2 = c.c1AND d.d1 = b.bc
-- etc...

我們不難看出使用 JOIN 語(yǔ)句的好處在于：

• 安全。 JOIN 和要連接的表離得非常近，這樣就能避免錯誤。

• 更多連接的方式，JOIN 語(yǔ)句能去區分出來(lái)外連接和內連接等。

我們學(xué)到了什么？

記著(zhù)要盡量使用 JOIN 進(jìn)行表的連接，永遠不要在 FROM 后面使用逗號連接表。

6、 SQL 語(yǔ)句中不同的連接操作

SQL 語(yǔ)句中，表連接的方式從根本上分為五種：

• EQUI JOIN

• SEMI JOIN

• ANTI JOIN

• CROSS JOIN

• DIVISION

EQUI JOIN

這是一種最普通的 JOIN 操作，它包含兩種連接方式：

• INNER JOIN（或者是 JOIN ）

• OUTER JOIN（包括： LEFT 、 RIGHT、 FULL OUTER JOIN）

用例子最容易說(shuō)明其中區別：

-- This table reference contains authors and their books.
-- There is one record for each book and its author.
-- authors without books are NOT included
author JOIN book ON author.id = book.author_id

-- This table reference contains authors and their books
-- There is one record for each book and its author.
-- ... OR there is an "empty" record for authors without books
-- ("empty" meaning that all book columns are NULL)
author LEFT OUTER JOIN book ON author.id = book.author_id

SEMI JOIN

這種連接關(guān)系在 SQL 中有兩種表現方式：使用 IN，或者使用 EXISTS?！?SEMI ”在拉丁文中是“半”的意思。這種連接方式是只連接目標表的一部分。這是什么意思呢？再想一下上面關(guān)于作者和書(shū)名的連接。我們想象一下這樣的情況：我們不需要作者 / 書(shū)名這樣的組合，只是需要那些在書(shū)名表中的書(shū)的作者信息。那我們就能這么寫(xiě)：

-- Using IN
FROM author
WHERE author.id IN (SELECT book.author_id FROM book)

-- Using EXISTS
FROM author
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM book WHERE book.author_id = author.id)

盡管沒(méi)有嚴格的規定說(shuō)明你何時(shí)應該使用 IN ，何時(shí)應該使用 EXISTS ，但是這些事情你還是應該知道的：

• IN比 EXISTS 的可讀性更好

• EXISTS 比IN 的表達性更好（更適合復雜的語(yǔ)句）

• 二者之間性能沒(méi)有差異（但對于某些數據庫來(lái)說(shuō)性能差異會(huì )非常大）

因為使用 INNER JOIN 也能得到書(shū)名表中書(shū)所對應的作者信息，所以很多初學(xué)者機會(huì )認為可以通過(guò) DISTINCT 進(jìn)行去重，然后將 SEMI JOIN 語(yǔ)句寫(xiě)成這樣：

-- Find only those authors who also have books
SELECT DISTINCT first_name, last_name
FROM author
JOIN book ON author.id = book.author_id

這是一種很糟糕的寫(xiě)法，原因如下：

• SQL 語(yǔ)句性能低下：因為去重操作（ DISTINCT ）需要數據庫重復從硬盤(pán)中讀取數據到內存中。（譯者注： DISTINCT 的確是一種很耗費資源的操作，但是每種數據庫對于 DISTINCT 的操作方式可能不同）。

• 這么寫(xiě)并非完全正確：盡管也許現在這么寫(xiě)不會(huì )出現問(wèn)題，但是隨著(zhù) SQL 語(yǔ)句變得越來(lái)越復雜，你想要去重得到正確的結果就變得十分困難。

更多的關(guān)于濫用 DISTINCT 的危害可以參考這篇博文

（http://blog.jooq.org/2013/07/30/10-common-mistakes-java-developers-make-when-writing-sql/）。

ANTI JOIN

這種連接的關(guān)系跟 SEMI JOIN 剛好相反。在 IN 或者 EXISTS 前加一個(gè) NOT 關(guān)鍵字就能使用這種連接。舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，我們列出書(shū)名表里沒(méi)有書(shū)的作者：

-- Using IN
FROM author
WHERE author.id NOT IN (SELECT book.author_id FROM book)

-- Using EXISTS
FROM author
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM book WHERE book.author_id = author.id)

關(guān)于性能、可讀性、表達性等特性也完全可以參考 SEMI JOIN。

這篇博文介紹了在使用 NOT IN 時(shí)遇到 NULL 應該怎么辦，因為有一點(diǎn)背離本篇主題，就不詳細介紹，有興趣的同學(xué)可以讀一下

（http://blog.jooq.org/2012/01/27/sql-incompatibilities-not-in-and-null-values/）。

CROSS JOIN

這個(gè)連接過(guò)程就是兩個(gè)連接的表的乘積：即將第一張表的每一條數據分別對應第二張表的每條數據。我們之前見(jiàn)過(guò)，這就是逗號在 FROM 語(yǔ)句中的用法。在實(shí)際的應用中，很少有地方能用到 CROSS JOIN，但是一旦用上了，你就可以用這樣的 SQL語(yǔ)句表達：

author CROSS JOIN book

DIVISION

DIVISION 的確是一個(gè)怪胎。簡(jiǎn)而言之，如果 JOIN 是一個(gè)乘法運算，那么 DIVISION 就是 JOIN 的逆過(guò)程。DIVISION 的關(guān)系很難用 SQL 表達出來(lái)，介于這是一個(gè)新手指南，解釋 DIVISION 已經(jīng)超出了我們的目的。但是有興趣的同學(xué)還是可以來(lái)看看這三篇文章

（http://blog.jooq.org/2012/03/30/advanced-sql-relational-pision-in-jooq/）

（http://en.wikipedia.org/wiki/Relational_algebra#Division）

（https://www.simple-talk.com/sql/t-sql-programming/pided-we-stand-the-sql-of-relational-pision/）。

推薦閱讀 →_→ 《畫(huà)圖解釋SQL聯(lián)合語(yǔ)句》

我們學(xué)到了什么？

學(xué)到了很多！讓我們在腦海中再回想一下。 SQL 是對表的引用， JOIN 則是一種引用表的復雜方式。但是 SQL 語(yǔ)言的表達方式和實(shí)際我們所需要的邏輯關(guān)系之間是有區別的，并非所有的邏輯關(guān)系都能找到對應的 JOIN 操作，所以這就要我們在平時(shí)多積累和學(xué)習關(guān)系邏輯，這樣你就能在以后編寫(xiě) SQL 語(yǔ)句中選擇適當的 JOIN 操作了。

7、 SQL 中如同變量的派生表

在這之前，我們學(xué)習到過(guò) SQL 是一種聲明性的語(yǔ)言，并且 SQL 語(yǔ)句中不能包含變量。但是你能寫(xiě)出類(lèi)似于變量的語(yǔ)句，這些就叫做派生表：

說(shuō)白了，所謂的派生表就是在括號之中的子查詢(xún)：

-- A derived table
FROM (SELECT * FROM author)

需要注意的是有些時(shí)候我們可以給派生表定義一個(gè)相關(guān)名（即我們所說(shuō)的別名）。

-- A derived table with an aliasFROM (SELECT * FROM author) a

派生表可以有效的避免由于 SQL 邏輯而產(chǎn)生的問(wèn)題。舉例來(lái)說(shuō)：如果你想重用一個(gè)用 SELECT 和 WHERE 語(yǔ)句查詢(xún)出的結果，這樣寫(xiě)就可以（以 Oracle 為例）：

-- Get authors' first and last names, and their age in days
SELECT first_name, last_name, age
FROM (
  SELECT first_name, last_name, current_date - date_of_birth age
  FROM author
)
-- If the age is greater than 10000 days
WHERE age > 10000

需要我們注意的是：在有些數據庫，以及 SQL ： 1990 標準中，派生表被歸為下一級——通用表語(yǔ)句（ common table experssion）。這就允許你在一個(gè) SELECT 語(yǔ)句中對派生表多次重用。上面的例子就（幾乎）等價(jià)于下面的語(yǔ)句：

WITH a AS (
  SELECT first_name, last_name, current_date - date_of_birth age
  FROM author
)
SELECT *
FROM a
WHERE age > 10000

當然了，你也可以給“ a ”創(chuàng )建一個(gè)單獨的視圖，這樣你就可以在更廣泛的范圍內重用這個(gè)派生表了。更多信息可以閱讀下面的文章（http://en.wikipedia.org/wiki/View_%28SQL%29）。

我們學(xué)到了什么？

我們反復強調，大體上來(lái)說(shuō) SQL 語(yǔ)句就是對表的引用，而并非對字段的引用。要好好利用這一點(diǎn)，不要害怕使用派生表或者其他更復雜的語(yǔ)句。

8、 SQL 語(yǔ)句中 GROUP BY 是對表的引用進(jìn)行的操作

讓我們再回想一下之前的 FROM 語(yǔ)句：

FROM a, b

現在，我們將 GROUP BY 應用到上面的語(yǔ)句中：

GROUP BY A.x, A.y, B.z

上面語(yǔ)句的結果就是產(chǎn)生出了一個(gè)包含三個(gè)字段的新的表的引用。我們來(lái)仔細理解一下這句話(huà)：當你應用 GROUP BY 的時(shí)候， SELECT 后沒(méi)有使用聚合函數的列，都要出現在 GROUP BY 后面。（譯者注：原文大意為“當你是用 GROUP BY 的時(shí)候，你能夠對其進(jìn)行下一級邏輯操作的列會(huì )減少，包括在 SELECT 中的列”）。

• 需要注意的是：其他字段能夠使用聚合函數：

SELECT A.x, A.y, SUM(A.z)FROM AGROUP BY A.x, A.y

• 還有一點(diǎn)值得留意的是： MySQL 并不堅持這個(gè)標準，這的確是令人很困惑的地方。（譯者注：這并不是說(shuō) MySQL 沒(méi)有 GROUP BY 的功能）但是不要被 MySQL 所迷惑。 GROUP BY 改變了對表引用的方式。你可以像這樣既在 SELECT 中引用某一字段，也在 GROUP BY 中對其進(jìn)行分組。

我們學(xué)到了什么？

GROUP BY，再次強調一次，是在表的引用上進(jìn)行了操作，將其轉換為一種新的引用方式。

9、 SQL 語(yǔ)句中的 SELECT 實(shí)質(zhì)上是對關(guān)系的映射

我個(gè)人比較喜歡“映射”這個(gè)詞，尤其是把它用在關(guān)系代數上。（譯者注：原文用詞為 projection ，該詞有兩層含義，第一種含義是預測、規劃、設計，第二種意思是投射、映射，經(jīng)過(guò)反復推敲，我覺(jué)得這里用映射能夠更直觀(guān)的表達出 SELECT 的作用）。一旦你建立起來(lái)了表的引用，經(jīng)過(guò)修改、變形，你能夠一步一步的將其映射到另一個(gè)模型中。 SELECT 語(yǔ)句就像一個(gè)“投影儀”，我們可以將其理解成一個(gè)將源表中的數據按照一定的邏輯轉換成目標表數據的函數。

通過(guò) SELECT語(yǔ)句，你能對每一個(gè)字段進(jìn)行操作，通過(guò)復雜的表達式生成所需要的數據。

SELECT 語(yǔ)句有很多特殊的規則，至少你應該熟悉以下幾條：

1. 你僅能夠使用那些能通過(guò)表引用而得來(lái)的字段；

2. 如果你有 GROUP BY 語(yǔ)句，你只能夠使用 GROUP BY 語(yǔ)句后面的字段或者聚合函數；

3. 當你的語(yǔ)句中沒(méi)有 GROUP BY 的時(shí)候，可以使用開(kāi)窗函數代替聚合函數；

4. 當你的語(yǔ)句中沒(méi)有 GROUP BY 的時(shí)候，你不能同時(shí)使用聚合函數和其它函數；

5. 有一些方法可以將普通函數封裝在聚合函數中；

6. ……

一些更復雜的規則多到足夠寫(xiě)出另一篇文章了。比如：為何你不能在一個(gè)沒(méi)有 GROUP BY 的 SELECT 語(yǔ)句中同時(shí)使用普通函數和聚合函數？（上面的第 4 條）

原因如下：

1. 憑直覺(jué)，這種做法從邏輯上就講不通。

2. 如果直覺(jué)不能夠說(shuō)服你，那么語(yǔ)法肯定能。 SQL : 1999 標準引入了 GROUPING SETS，SQL： 2003 標準引入了 group sets : GROUP BY() 。無(wú)論什么時(shí)候，只要你的語(yǔ)句中出現了聚合函數，而且并沒(méi)有明確的 GROUP BY 語(yǔ)句，這時(shí)一個(gè)不明確的、空的 GROUPING SET 就會(huì )被應用到這段 SQL 中。因此，原始的邏輯順序的規則就被打破了，映射（即 SELECT ）關(guān)系首先會(huì )影響到邏輯關(guān)系，其次就是語(yǔ)法關(guān)系。（譯者注：這段話(huà)原文就比較艱澀，可以簡(jiǎn)單理解如下：在既有聚合函數又有普通函數的 SQL 語(yǔ)句中，如果沒(méi)有 GROUP BY 進(jìn)行分組，SQL 語(yǔ)句默認視整張表為一個(gè)分組，當聚合函數對某一字段進(jìn)行聚合統計的時(shí)候，引用的表中的每一條 record 就失去了意義，全部的數據都聚合為一個(gè)統計值，你此時(shí)對每一條 record 使用其它函數是沒(méi)有意義的）。

糊涂了？是的，我也是。我們再回過(guò)頭來(lái)看點(diǎn)淺顯的東西吧。

我們學(xué)到了什么？

SELECT 語(yǔ)句可能是 SQL 語(yǔ)句中最難的部分了，盡管他看上去很簡(jiǎn)單。其他語(yǔ)句的作用其實(shí)就是對表的不同形式的引用。而 SELECT 語(yǔ)句則把這些引用整合在了一起，通過(guò)邏輯規則將源表映射到目標表，而且這個(gè)過(guò)程是可逆的，我們可以清楚的知道目標表的數據是怎么來(lái)的。

想要學(xué)習好 SQL 語(yǔ)言，就要在使用 SELECT 語(yǔ)句之前弄懂其他的語(yǔ)句，雖然 SELECT 是語(yǔ)法結構中的第一個(gè)關(guān)鍵詞，但它應該是我們最后一個(gè)掌握的。

10、 SQL 語(yǔ)句中的幾個(gè)簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞： DISTINCT ， UNION ， ORDER BY 和 OFFSET

在學(xué)習完復雜的 SELECT 豫劇之后，我們再來(lái)看點(diǎn)簡(jiǎn)單的東西：

• 集合運算（ DISTINCT 和 UNION ）

• 排序運算（ ORDER BY，OFFSET…FETCH）

集合運算（ set operation）：

集合運算主要操作在于集合上，事實(shí)上指的就是對表的一種操作。從概念上來(lái)說(shuō)，他們很好理解：

• DISTINCT 在映射之后對數據進(jìn)行去重

• UNION 將兩個(gè)子查詢(xún)拼接起來(lái)并去重

• UNION ALL 將兩個(gè)子查詢(xún)拼接起來(lái)但不去重

• EXCEPT 將第二個(gè)字查詢(xún)中的結果從第一個(gè)子查詢(xún)中去掉

• INTERSECT 保留兩個(gè)子查詢(xún)中都有的結果并去重

排序運算（ ordering operation）：

排序運算跟邏輯關(guān)系無(wú)關(guān)。這是一個(gè) SQL 特有的功能。排序運算不僅在 SQL 語(yǔ)句的最后，而且在 SQL 語(yǔ)句運行的過(guò)程中也是最后執行的。使用 ORDER BY 和 OFFSET…FETCH 是保證數據能夠按照順序排列的最有效的方式。其他所有的排序方式都有一定隨機性，盡管它們得到的排序結果是可重現的。

OFFSET…SET是一個(gè)沒(méi)有統一確定語(yǔ)法的語(yǔ)句，不同的數據庫有不同的表達方式，如 MySQL 和 PostgreSQL 的 LIMIT…OFFSET、SQL Server 和 Sybase 的 TOP…START AT 等。具體關(guān)于 OFFSET..FETCH 的不同語(yǔ)法可以參考這篇文章

（http://www.jooq.org/doc/3.1/manual/sql-building/sql-statements/select-statement/limit-clause/）。

讓我們在工作中盡情的使用 SQL！

正如其他語(yǔ)言一樣，想要學(xué)好 SQL 語(yǔ)言就要大量的練習。上面的 10 個(gè)簡(jiǎn)單的步驟能夠幫助你對你每天所寫(xiě)的 SQL 語(yǔ)句有更好的理解。另一方面來(lái)講，從平時(shí)常見(jiàn)的錯誤中也能積累到很多經(jīng)驗。下面的兩篇文章就是介紹一些 JAVA 和其他開(kāi)發(fā)者所犯的一些常見(jiàn)的 SQL 錯誤：

• 10 Common Mistakes Java Developers Make when Writing SQL

• 10 More Common Mistakes Java Developers Make when Writing SQL