揭秘：零基础也能成为SQL高手？这些自学秘籍你绝对想不到！ - 文章 - 开发者社区

大家好，我是安仔。

最近很多小伙伴问我怎么从 0 到 10 上手 SQL 语言，既然大家那么好学，我就把我自己的压箱底笔记知识点汇总给大家，希望对大家有帮助。

主要是一些学习 SQL 的路径，包括基础概念、进阶技能以及推荐的学习资源，都适合初学者和有一定基础的人。

我会从以下四个方面去介绍，并且每个方面我都直接列举出对应的知识点，以防小白在学习过程中遗漏掉：

SQL 基础
SQL 进阶
SQL 高级
不同 SQL 数据库的对比
SQL 基础

1.1 数据库概念，什么是数据库？

数据库（Database） ：存储数据的集合，通常包含多个表。
表（Table） ：数据库中的基本结构，用于存储数据，类似于电子表格。
行（Row） ：表中的单个记录，通常对应一个实体或事件。
列（Column） ：表中的垂直部分，每个列都有一个特定的数据类型。
主键（Primary Key） ：表中用于唯一标识每行数据的列或列的组合。
外键（Foreign Key） ：在一个表中引用另一个表的主键，用于建立表之间的关系。
索引（Index） ：用于加快数据检索速度的数据结构。

1.2 SQL 最基础语法

SELECT 语句 ：用于从数据库中检索数据。
INSERT 语句 ：用于向表中添加新数据。
UPDATE 语句 ：用于修改表中现有数据。
DELETE 语句 ：用于从表中删除数据。
CREATE TABLE 语句 ：用于创建新表。
ALTER TABLE 语句 ：用于修改现有表的结构。
DROP TABLE 语句 ：用于删除表。
CREATE DATABASE 语句 ：用于创建新数据库。
DROP DATABASE 语句 ：用于删除数据库。
GRANT 语句 ：用于授予用户访问数据库的权限。
REVOKE 语句 ：用于撤销用户访问数据库的权限。

1.3 基本数据类型

整数（Integer） ：表示没有小数部分的数字。
浮点数（Float） ：表示有小数部分的数字。
字符串（String） ：一系列字符，如文本。
日期（Date） ：表示日期和时间。
布尔（Boolean） ：表示真（TRUE）或假（FALSE）。
NULL ：表示缺少值或未知值。
二进制（Binary） ：表示二进制数据，如图像或音频。
自动增量（Auto Increment） ：一种特殊的整数类型，用于自动递增。
枚举（Enum） ：一种特殊的字符串类型，用于从预定义的值列表中选择。
数组（Array） ：一种特殊的数据类型，用于存储多个值。
JSON ：一种特殊的数据类型，用于存储结构化数据。
XML ：一种特殊的数据类型，用于存储标记数据。
空间（Spatial） ：一种特殊的数据类型，用于存储地理信息。

1.4 常用数据操作

查询（Querying） ：使用 SELECT 语句从数据库中检索数据。

基本查询 ：检索整个表或特定列的数据。
条件查询 ：根据条件筛选数据，如WHERE子句。
排序：使用ORDER BY对结果进行排序。
分组：使用GROUP BY对数据进行分组，并结合聚合函数进行分析。

插入（Inserting） ：使用 INSERT INTO 语句向表中添加新行。
更新（Updating） ：使用 UPDATE 语句修改现有数据。
删除（Deleting） ：使用 DELETE 语句从表中移除数据。

1.5 学习巩固小作业

1.5.1 数据库概念实操

创建数据库 ：

使用CREATE DATABASE语句创建一个名为MyFirstDB的数据库。
尝试使用DROP DATABASE语句删除这个数据库（注意：这将删除所有数据，确保你已经备份了重要信息）。

创建表 ：

在MyFirstDB数据库中，使用CREATE TABLE语句创建一个名为Users的表，包含ID（主键）、Name（字符串）、Age（整数）和Email（字符串）列。

插入数据 ：

使用INSERT INTO语句向Users表中添加几条记录，例如：


              
                
INSERT INTO Users (ID, Name, Age, Email) VALUES (1, 'Alice', 25, 'alice@example.com');  
INSERT INTO Users (ID, Name, Age, Email) VALUES (2, 'Bob', 30, 'bob@example.com');

查询数据 ：

使用SELECT语句检索Users表中的所有数据。
使用WHERE子句进行条件查询，例如，找出所有年龄大于 20 岁的用户。
使用ORDER BY对查询结果按年龄排序。

更新数据 ：

修改Users表中某个用户的邮箱地址，例如，将 Bob 的邮箱更新为bob.new@example.com。

删除数据 ：

使用DELETE语句删除Users表中的一条记录，例如，删除 ID 为 1 的用户。

索引和视图 ：

在Users表的Email列上创建一个索引，以加快查询速度。
创建一个视图，例如，显示所有用户的姓名和年龄。

存储过程和触发器 ：

创建一个简单的存储过程，用于在用户表中添加新用户。
创建一个触发器，当向Users表中插入新用户时自动更新一个计数器。

事务处理 ：

使用BEGIN TRANSACTION开始一个事务，然后执行一系列INSERT、UPDATE或DELETE操作。
使用COMMIT提交事务，或者在出现错误时使用ROLLBACK回滚事务。

数据类型实践 ：

在Users表中添加新的列，尝试使用不同的数据类型，如DATE、BOOLEAN、JSON等。
实验NULL值的插入和查询。

1.5.2 实操注意事项

备份数据 ：在进行任何可能影响数据的操作之前，确保你有完整的数据备份。
理解错误 ：如果 SQL 语句执行失败，查看错误信息并尝试理解原因。
逐步学习 ：不要试图一次性掌握所有内容，逐步学习和实践每个概念。
实践项目 ：创建一个小型项目，如一个简单的博客系统或图书馆管理系统，将所学知识应用到实际场景中。
利用资源 ：利用在线教程、社区论坛和官方文档来解决遇到的问题。

对于 SQL 基础的学习，以下是一些推荐的教程和书籍，它们涵盖了您提到的所有基础知识点：

1.6 推荐学习资源

《SQL 基础教程（第 2 版）》 ：

这本书适合初学者，系统地介绍了 SQL 的基础语法和数据库概念。

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《SQL 必知必会》 ：

适合想要快速掌握 SQL 基础的读者，内容简洁明了，适合快速学习。

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SQL 进阶

在掌握了 SQL 基础之后，你可以开始学习更复杂的 SQL 技巧和概念，这将帮助你更有效地处理和分析数据：

2.1 复杂查询

高级 WHERE 子句 ：学习如何使用更复杂的条件，如BETWEEN, IN, LIKE, NOT IN等。
多表查询 ：理解如何通过 JOIN（内连接、左连接、右连接、全连接）来合并多个表的数据。
子查询（Subqueries） ：学习如何在一个查询中嵌套另一个查询，用于筛选、计算或比较数据。
聚合函数的高级用法 ：除了基本的聚合函数，还可以学习如何使用HAVING子句来对聚合结果进行过滤。
分组集（GROUPING SETS） ：了解如何使用GROUPING SETS进行多个分组的聚合查询。
交叉连接（CROSS JOIN） ：学习如何使用交叉连接来生成两个表的笛卡尔积。
UNION 和 UNION ALL ：学习如何合并多个查询的结果集。
CASE 表达式 ：了解如何使用CASE表达式进行条件判断。
WITH 子句 ：学习如何使用WITH子句创建临时表，以便在查询中重用。

2.2 索引和性能优化

索引（Indexing） ：了解索引的工作原理，以及如何创建和使用索引来提高查询性能。
查询优化 ：学习如何分析和优化 SQL 查询，包括使用EXPLAIN语句来查看查询执行计划。
分区（Partitioning） ：了解数据库分区的概念，以及如何通过分区来提高大型表的性能。

2.3 事务处理

事务（Transaction） ：理解事务的概念，包括事务的 ACID 属性（原子性、一致性、隔离性、持久性）。
事务控制 ：学习如何使用BEGIN, COMMIT, ROLLBACK等语句来控制事务。

2.4 数据库设计

规范化（Normalization） ：学习数据库规范化的基本原则，如第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF），以及如何通过规范化来减少数据冗余和提高数据完整性。
反规范化（Denormalization） ：了解在某些情况下，为了提高性能，可能需要对数据库进行反规范化。

2.5 高级 SQL 特性

窗口函数（Window Functions） ：学习如何使用窗口函数进行复杂的数据分析，如计算排名、累计总和等。
递归查询（Recursive Queries） ：了解如何使用递归查询来处理层次结构的数据，如组织结构图。
存储过程（Stored Procedures） ：学习如何创建和使用存储过程来封装复杂的业务逻辑。
触发器（Triggers） ：了解触发器的概念，以及如何在特定事件发生时自动执行代码。

2.6 学习巩固小作业

复杂查询实操 ：

创建一个包含员工信息的Employees表和一个包含部门信息的Departments表。
使用JOIN语句查询每个部门的员工名单。
使用GROUPING SETS来计算每个部门的员工数量和平均薪资。
设计一个查询，使用WITH子句来获取每个员工的薪资排名。
实现一个UNION ALL查询，合并两个表中的员工数据，即使它们有重复的记录。

索引和性能优化实操 ：

在Employees表的DepartmentID列上创建索引，并观察查询性能的提升。
使用EXPLAIN语句分析查询计划，了解索引如何影响查询效率。
如果有大型表，尝试进行分区，并比较分区前后的查询性能。

事务处理实操 ：

设计一个模拟的工资更新场景，使用事务来确保工资更新的一致性。
实现一个事务，其中包含薪资更新和员工信息更新，确保所有操作要么全部成功，要么全部失败。

数据库设计实操 ：

设计一个简单的图书馆管理系统，包括书籍、作者和借阅记录表，确保遵循规范化原则。
在满足规范化的基础上，考虑性能需求，对某些查询进行反规范化。

高级 SQL 特性实操 ：

使用窗口函数来计算每个员工在部门内的薪资排名。
创建一个递归查询来构建员工的组织结构图。
设计一个存储过程来自动化员工薪资的计算和更新。
创建一个触发器，当新员工被添加到Employees表时，自动更新部门的员工总数。

2.7 推荐学习资源

实践平台 ：

LeetCode：提供 SQL 相关的编程挑战，适合提升解决实际问题的能力。
HackerRank：有 SQL 相关的练习题，可以帮助你实践和巩固知识。

SQL 高级

在掌握了 SQL 的基础知识和进阶技巧之后，你可以开始探索更高级的 SQL 特性和概念，这些将帮助你在数据库管理和数据分析方面达到更高的水平。

3.1 高级 SQL 特性

视图（Views） ：学习如何创建和管理视图，它们是虚拟的表，可以简化复杂的查询并提供数据的逻辑抽象。
存储过程（Stored Procedures） ：深入了解存储过程的创建、执行和优化，以及它们在数据库操作中的应用。
触发器（Triggers） ：掌握触发器的工作原理，以及如何在数据插入、更新或删除时自动执行特定的 SQL 语句。
用户定义函数（User-Defined Functions） ：学习如何创建自定义函数，以重用代码并提高 SQL 语句的可读性。
临时表（Temporary Tables） ：了解临时表的用途，以及如何在需要时创建和使用它们。

3.2 数据库安全

用户权限管理 ：学习如何为不同的用户分配数据库权限，包括对表、视图、存储过程等的访问控制。
加密：了解数据库加密的基本概念，包括数据传输加密和存储加密。
审计：学习如何使用数据库审计功能来追踪和记录数据库活动。

3.3 数据库维护

备份与恢复 ：掌握数据库备份的策略和方法，以及如何在数据丢失时进行恢复。
性能监控 ：了解如何监控数据库性能，包括查询执行时间、资源使用情况等。
数据库优化 ：学习如何通过调整配置、优化查询和索引来提高数据库的整体性能。

3.4 数据库架构设计

架构模式 ：了解不同的数据库架构模式，如星型模式、雪花模式等，以及它们在数据仓库中的应用。
数据建模 ：学习如何进行有效的数据建模，以支持业务需求和数据分析。
ETL（Extract, Transform, Load） ：了解 ETL 过程，以及如何使用 SQL 进行数据提取、转换和加载。

3.5 大数据与 SQL

分布式数据库 ：了解分布式数据库的概念，以及如何在大数据环境中使用 SQL。
NoSQL 数据库 ：探索非关系型数据库（NoSQL）与 SQL 数据库的区别，以及在特定场景下的选择。

3.6 学习巩固小作业

这里就不列举具体作业了，毕竟这个阶段的学习已经不再是基础和进阶的知识点了，而是需要根据自己的实际工作和学习需求来进行深入学习。

3.7 推荐学习资源

《剑破冰山 Oracle 开发艺术》 ：

适合想要深入学习 Oracle 数据库开发的人，包含了高级 SQL 编程的实例。

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《精通 Oracle SQL（第 2 版）》 ：

提供了关于高级分组、集合汇总等高级 SQL 特性的详细介绍。

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不同 SQL 数据库的对比

4.1 MySQL

开源与成本 ：免费且开源，适合预算有限的项目。
性能：轻量级，适合 Web 应用和中小规模数据存储。
可扩展性 ：支持多种存储引擎，如 InnoDB（事务性）和 MyISAM（非事务性）。
社区支持 ：拥有活跃的开发者社区，提供丰富的资源和支持。
兼容性 ：跨平台，支持 Windows、Linux、Unix 等操作系统。

4.2 SQL Server

商业产品 ：由 Microsoft 提供，需要购买许可证。
集成性 ：与 Microsoft 生态系统（如.NET Framework）紧密集成。
性能优化 ：提供 SQL Server Profiler 等性能分析工具。
安全性 ：高级安全特性，如透明数据加密（TDE）。
可扩展性 ：支持数据分区、复制和 Always On Availability Groups。

4.3 Oracle

企业级 ：适用于大型企业级应用，提供全面的数据库解决方案。
成本：商业产品，需要购买许可证，提供企业级支持。
功能丰富 ：支持高级分析、数据仓库和实时应用。
可扩展性 ：支持大规模并发处理和数据分区。
兼容性 ：跨平台支持，包括 Windows、Linux、Unix 等。

4.4 PostgreSQL

开源与成本 ：完全开源，无版权限制，适合自由使用和修改。
功能：提供高级功能，如 JSON 支持、全文搜索、地理空间数据类型。
社区支持 ：由社区驱动，拥有活跃的开发者和用户社区。
可扩展性 ：支持水平和垂直扩展，适合处理大规模数据集。
兼容性 ：跨平台，支持多种操作系统。

4.5 DB2

商业产品 ：由 IBM 提供，适用于大型企业级应用。
性能：优化的查询处理和数据压缩技术。
安全性 ：提供高级安全特性，如数据加密和访问控制。
可扩展性 ：支持大规模并发处理和数据分区。
兼容性 ：支持多种操作系统，包括 Windows、Linux、Unix 等。

4.6 SQLite

轻量级 ：嵌入式数据库，适合移动应用和小型项目。
易用性 ：无需单独的服务器进程，文件即数据库。
性能：适合轻量级应用，但不适合高并发场景。
兼容性 ：跨平台，易于集成到各种应用中。

4.7 MySQL 与 PostgreSQL 选型困惑？

MySQL 和 PostgreSQL 虽然都是流行的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），但它们在设计理念、特性、性能和社区支持等方面存在一些显著差异。以下是它们之间的一些主要对比点：

数据库类型

MySQL ：通常被认为是一个关系型数据库，它使用 SQL 作为查询语言。
PostgreSQL ：是一个对象关系型数据库，它支持关系型数据模型，同时也支持对象导向数据库特性，如继承、多态等。

编程语言

MySQL ：主要使用 C/C++编写。
PostgreSQL ：主要使用 C 语言编写，这使得它在某些方面更加灵活和可扩展。

ACID 兼容性

MySQL ：在 InnoDB 存储引擎中支持 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性。
PostgreSQL ：完全支持 ACID 特性，无论使用哪种存储引擎。

复制

MySQL ：支持基于 binlog 的逻辑异步复制，包括主从复制、主主复制等。
PostgreSQL ：支持多种复制模式，包括逻辑复制、物理复制，以及基于日志的复制。

并发控制

MySQL ：使用 InnoDB 的 MVCC（多版本并发控制）机制。
PostgreSQL ：也使用 MVCC，但实现方式略有不同，可能导致不同的性能表现。

性能

MySQL ：在简单查询和高并发读写操作中表现良好，尤其是在 Web 应用中。
PostgreSQL ：在复杂查询和数据分析方面表现优秀，适用于需要执行复杂查询的系统。

高可用性和扩展性

MySQL ：通过主从复制、MHA（Master High Availability）等实现高可用性。
PostgreSQL ：通过流复制、Patroni、Postgres-XL 等实现高可用性和水平扩展。

社区和支持

MySQL ：由 Oracle 公司支持，有一个庞大的用户社区。
PostgreSQL ：由全球社区支持，没有单一公司的控制，这在某些情况下可能意味着更灵活的许可和更少的商业限制。

其他特性

MySQL ：提供了一些特定的功能，如全文搜索、存储过程、触发器等。
PostgreSQL ：提供了更丰富的数据类型支持，如数组、JSON、XML 等，以及对地理空间数据的支持（PostGIS 扩展）。

选择 MySQL 还是 PostgreSQL 取决于你的具体需求。如果你的应用需要高性能的 Web 数据库，MySQL 可能是一个不错的选择。而如果你需要一个功能丰富、完全 ACID 兼容且具有高度可扩展性的数据库，PostgreSQL 可能更适合你。在做出决定时，其实更需要考虑团队的技术栈、预算、以及对特定数据库特性的需求。

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