创建表的基本语法结构如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS 表名(
 字段名1 字段类型,
 字段名2 字段类型
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

其中，CREATE TABLE 是关键字，用于创建表。表名 是要创建的表的名称。在括号内，使用逗号分隔各列的定义，每一列由字段名和字段类型组成。字段名用于标识列，字段类型用于指定列中存储的数据的类型。

举个例子，下面是一个创建表的 SQL 语句：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS Customers (
    ID INT PRIMARY KEY,
    FirstName VARCHAR(50),
    LastName VARCHAR(50),
    Email VARCHAR(255)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

这个语句创建了一个名为 “Customers” 的表，其中包含三列：“ID”（整数类型，为主键），“FirstName”（字符串类型，长度为 50 个字符），“LastName”（字符串类型，长度为 50 个字符）和 “Email”（字符串类型，长度为 255 个字符）。

主键是一个表中用于唯一标识每一行数据的列或列组合。主键具有以下特点：

唯一性：一个表中只能有一个主键，确保每一行数据都是唯一的。

非空性：主键列中的值不能为空，必须有一个有效的值。

聚集性：主键可以用来组织数据，通常将主键设置为表中的第一列。这样可以加快查询速度，因为数据库管理系统可以使用主键索引来快速定位表中的数据。

主键可以是一列，也可以是多列的组合。如果使用多列作为主键，那么这些列的组合必须是唯一的。例如，在一个学生表中，可以使用学生 ID 和姓名这两列作为主键，因为每个学生都有唯一的 ID 和姓名。

主键对于维护数据的完整性和一致性非常重要。通过设置主键，可以确保在插入或更新数据时不会出现重复行或空值。同时，主键也可以用于建立表之间的关系，例如，在一个订单表和订单项表之间建立一个外键关系，使订单项表中的主键与订单表中的主键相关联。

增：INSERT INTO 表名 (列名 1, 列名 2,… ) VALUES (值 1, 值 2,… );

例子：向 Customers 表中添加一条新记录：

INSERT INTO Customers (FirstName, LastName, Email)VALUES ('John', 'Doe', 'john@example.com')

改：UPDATE 表名 SET 列名 = 新值 WHERE 条件;

例子：更新 Customers 表中 FirstName 为 “Jane” 的记录：

UPDATE CustomersSET FirstName = 'Jane'WHERE ID = 1;

删：DELETE FROM 表名 WHERE 条件;

例子：删除 Customers 表中 ID 为 1 的记录：

DELETE FROM Customers WHERE ID = 1;

查：SELECT 列名 1, 列名 2,… FROM 表名 WHERE 条件;

例子：查询 Customers 表中 FirstName 为 “John” 的记录：

SELECT ID, FirstName, LastName, Email FROM Customers WHERE FirstName = 'John';

1）内连接—— 表A inner join 表B on 条件，特点：将两个表中满足条件的行组合在一起。如果一个表中有多行满足条件，则返回所有这些行。

例子：查询员工姓名及对应部门名称 没有部门的人员和没有人员的部门都不显示。

SELECT

  e.empName,

  d.deptName

FROM

  t_employee e

INNER JOIN t_dept d ON e.dept = d.id

2）左外连接——表A left join 表B on 条件，特点：以左边的表的数据为基准，去匹配右边的表的数据，如果匹配到就显示，匹配不到就显示为null

例子：查询员工表中员工姓名及对应部门名称,若员工没有部门,则显示null。

SELECT

  e.empName,

  d.deptName

FROM

  t_employee e

LEFT JOIN t_dept d ON d.id = e.dept;

3）右外连接——表A right join 表B on 条件，特点：返回右表中的所有行，包括那些在左表中没有匹配的行。左表返回与右表匹配的行。如果左表中没有匹配的行，则返回 NULL 值。

例子：查询所有部门和对应的员工，如果部门没有员工，则显示null。

SELECT

  e.empName,

  d.deptName

FROM

  t_employee e

RIGHT JOIN t_dept d ON d.id = e.dept;

4）自连接——当前表与自身连接查询。

例子：查询员工以及他的上司的名称，由于上司也是员工，所以这里虚拟化出一张上司表。

SELECT

  e.empName,

  b.empName

FROM

  t_employee e

LEFT JOIN t_employee b ON e.bossId = b.id;

在标准SQL中，SELECT语句的完整执行顺序大致如下：

FROM子句：确定要查询的表。这个步骤会从FROM子句中列出的表中选择数据。

WHERE子句：确定要查询的记录。这个步骤会根据WHERE子句中设置的条件来过滤记录。如果WHERE子句中没有设置条件，那么所有的记录都会被选中。

GROUP BY子句：根据指定的列对结果进行分组。如果没有指定GROUP BY子句，那么每个行的结果就是一个组。

HAVING子句：进一步过滤GROUP BY子句生成的组。HAVING子句可以包含聚合函数，并且只能用在GROUP BY之后。

SELECT子句：确定要输出的列。如果在SELECT子句中没有指定列名，那么所有的列都会被输出。此外，SELECT子句还可以包含聚合函数，例如COUNT(), AVG()等。

DISTINCT关键字：如果使用了DISTINCT关键字，那么输出结果会去除重复的行。

ORDER BY子句：确定输出结果的顺序。如果不指定ORDER BY子句，那么结果会按照它们在数据库中的顺序返回。

LIMIT和OFFSET子句：限制返回的行数。LIMIT子句可以限制返回的行数，而OFFSET子句可以指定开始返回的行数。

以下是一个简单的 SQL 查询语句，执行顺序：

SELECT column1, column2,...
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1, column2,...
HAVING condition
ORDER BY column1 ASC/DESC, column2 ASC/DESC,...
LIMIT rows_to_return;

示例：假设有一个名为 “employees” 的表，其中包含 “name” 和 “department” 列。我们想要查询所有姓"Smith"的员工，并按照他们的部门进行分组，然后返回每个部门的第一行结果：

SELECT department, name
FROM employees
WHERE last_name = 'Smith'
GROUP BY department
LIMIT 1;

在MySQL数据库中，可以使用LIMIT和OFFSET关键字来实现分页。以下是一种常见的分页查询的用法：

SELECT * FROM table_name  
ORDER BY column_name  
LIMIT page_size OFFSET start_row;

解释一下这个SQL语句的各个部分：

SELECT * FROM table_name: 选择从名为 “table_name” 的表中选择所有列。

ORDER BY column_name: 根据 “column_name” 列的值对结果进行排序。通常，分页查询都会先进行排序，因为这样才能确保分页的正确性。

LIMIT page_size: 限制返回的行数，即每页显示的记录数。例如，如果每页显示10条记录，那么 LIMIT 就是10。

OFFSET start_row: 指定开始返回的行号。例如，如果第一页从第10行开始显示记录，那么 OFFSET 就是9（因为OFFSET是从0开始的）。

举个例子，如果你有一个名为 “employees” 的表，你想获取第2页的数据（每页显示10条记录），你可以这样写SQL语句：

SELECT * FROM employees  
ORDER BY last_name  
LIMIT 10 OFFSET 10;

这个查询会返回 “employees” 表中的第11到第20条记录。

当需要在数据库中执行复杂的计算、操作或处理逻辑时，可以使用存储过程。存储过程在数据库中定义，可以被反复调用执行，提高了代码的复用性和效率。

下面是一个简单的存储过程的示例，用于计算某个表中所有员工的总工资：

CREATE PROCEDURE calculate_total_salary()
BEGIN
    SELECT SUM(salary) INTO @total_salary FROM employees;
END

在这个示例中，CREATE PROCEDURE 语句用于创建存储过程 calculate_total_salary()。然后，在存储过程内部使用 SELECT SUM(salary) INTO @total_salary 语句计算所有员工的总工资，并将结果存储在一个名为 @total_salary 的变量中。最后，使用 END 语句结束存储过程。

可以通过调用存储过程来计算总工资：

CALL calculate_total_salary();

这将执行存储过程，并将结果存储在变量 @total_salary 中，可以通过查询变量来获取总工资的值：

SELECT @total_salary;

索引在数据库中扮演着重要的角色，它有几个关键的作用：

提高查询速度：通过索引，数据库可以快速定位到匹配条件的行，避免了全表扫描，从而提高了查询效率。

降低数据的I/O成本：索引可以减少磁盘I/O操作的次数。相比于全表扫描，使用索引可以减少从磁盘读取的数据量，提高查询效率。

加速排序和分组：当查询包含ORDER BY或GROUP BY语句时，索引可以直接提供有序的结果，避免了临时表的创建和排序操作。

提供唯一性约束：在列上创建唯一索引，可以确保该列的值是唯一的，避免了重复数据的插入。

举个例子，假设有一个名为"students"的表，包含id、name和age三列。现在在这个表上建立索引，例如在name列上建立索引。当我们执行查询语句SELECT * FROM students WHERE name = 'Alice’时，如果没有在name列上建立索引，数据库需要对整张表进行扫描，找到所有name为’Alice’的记录。但是，如果建立了索引，数据库可以直接定位到name为’Alice’的记录，减少了磁盘I/O操作次数，提高了查询效率。

当然，过多的索引会占用一定的存储空间，并对插入、更新和删除操作造成一定程度的影响。因此，索引的创建需要经过慎重的考虑，以平衡查询性能和数据操作性能。

有一个薪水表，salaries简况如下:

请你找出所有员工具体的薪水salary情况，对于相同的薪水只显示一次,并按照逆序显示，以上例子输出如下:

答案SQL如下：

select distinct salary
from salaries
where to_date='9999-01-01'
order by salary desc;

答案SQL如下：

select s.emp_no, s.salary, e.last_name, e.first_name
from salaries s join employees e
on s.emp_no = e.emp_no
where s.salary =              -- 第三步: 将第二高工资作为查询条件
    (
    select max(salary)        -- 第二步: 查出除了原表最高工资以外的最高工资(第二高工资)
    from salaries
    where salary <        (
        select max(salary)    -- 第一步: 查出原表最高工资
        from salaries
        where to_date = '9999-01-01'        )
    and to_date = '9999-01-01'
    )
and s.to_date = '9999-01-01'

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