SQL 里面最常用的命令是 SELECT 语句，用于检索数据。语法是：
SELECT [ ALL | DISTINCT [ ON ( expression [, ...] ) ] ]* | expression [ AS output_name ] [, ...][ INTO [ TEMPORARY | TEMP ] [ TABLE ] new_table ][ FROM from_item [, ...] ][ WHERE condition ][ GROUP BY expression [, ...] ][ HAVING condition [, ...] ][ { UNION | INTERSECT | EXCEPT [ ALL ] } select ][ ORDER BY expression [ ASC | DESC | USING operator ] [, ...] ][ FOR UPDATE [ OF class_name [, ...] ] ][ LIMIT { count | ALL } [ { OFFSET | , } start ]] 现在我们将通过不同的例子演示 SELECT 语句复杂的语法。用于这些例子的表在 供应商和部件数据库 里定义。
1.4.1.1. 简单的 Select
这里是一些使用 SELECT 语句的简单例子：
Example 1-4. 带有条件的简单查询
要从表 PART 里面把字段 PRICE 大于 10 的所有记录找出来， 我们写出下面查询：
SELECT * FROM PARTWHERE PRICE > 10;然后得到表：
PNO | PNAME | PRICE -----+---------+--------3 | Bolt | 154 | Cam | 25
在 SELECT语句里使用 "*" 将检索出表中的所有属性。 如果我们只希望从表 PART 中检索出属性 PNAME 和 PRICE， 我们使用下面的语句：
SELECT PNAME, PRICE FROM PARTWHERE PRICE > 10;这回我们的结果是：
PNAME | PRICE--------+--------Bolt | 15Cam | 25请注意 SQL 的 SELECT 语句对应关系演算里面的 "projection" （映射），而不是 "selection"（选择）（参阅 关系演算 获取详细信息）。
WHERE 子句里的条件也可以用关键字 OR，AND，和 NOT 逻辑地连接起来：
SELECT PNAME, PRICE FROM PARTWHERE PNAME = 'Bolt' AND(PRICE = 0 OR PRICE <= 15);这样将生成下面的结果：
PNAME | PRICE --------+--------Bolt | 15
目标列表和 WHERE 子句里可以使用算术操作。例如， 如果我们想知道如果我们买两个部件的话要多少钱， 我们可以用下面的查询：
SELECT PNAME, PRICE * 2 AS DOUBLEFROM PARTWHERE PRICE * 2 < 50;这样我们得到：
PNAME | DOUBLE --------+---------Screw | 20Nut | 16Bolt | 30请注意在关键字 AS 后面的 DOUBLE 是第二个列的新名字。 这个技巧可以用于目标列表里的每个元素， 给它们赋予一个在结果列中显示的新的标题。 这个新的标题通常称为别名。这个别名不能在该查询的其他地方使用。
1.4.1.2. Joins（连接）
下面的例子显示了 SQL 里是如何实现连接的。
要在共同的属性上连接三个表 SUPPLIER，PART 和 SELLS， 我们通常使用下面的语句：
SELECT S.SNAME, P.PNAMEFROM SUPPLIER S, PART P, SELLS SEWHERE S.SNO = SE.SNO ANDP.PNO = SE.PNO;而我们得到的结果是：
SNAME | PNAME -------+-------Smith | ScrewSmith | NutJones | CamAdams | ScrewAdams | BoltBlake | NutBlake | BoltBlake | Cam
在 FROM 子句里，我们为每个关系使用了一个别名， 因为在这些关系间有着公共的命名属性（SNO 和 PNO）。 现在我们可以区分不同表的公共命名属性， 只需要简单的用每个关系的别名加上个点做前缀就行了。 联合是用与 一个内部联接 里显示的同样的方法计算的。首先算出笛卡儿积 SUPPLIER × PART × SELLS 。然后选出那些满足 WHERE 子句里给出的条件的记录 （也就是说，公共命名属性的值必须相等）。 最后我们映射出除 S.SNAME 和 P.PNAME 外的所有属性。
另外一个进行连接的方法是使用下面这样的 SQL JOIN 语法：
select sname, pname from supplierJOIN sells USING (sno)JOIN part USING (pno);giving again:
sname | pname -------+-------Smith | ScrewAdams | ScrewSmith | NutBlake | NutAdams | BoltBlake | BoltJones | CamBlake | Cam (8 rows)
一个用 JOIN 语法创建的连接表，是一个出现在 FROM 子句里的， 在任何 WHERE，GROUP BY 或 HAVING 子句之前的表引用列表项． 其它表引用，包括表名字或者其它 JOIN 子句，如果用逗号分隔的话， 可以包含在 FROM 子句里． 连接生成的表逻辑上和任何其它在 FROM 子句里列出的表都一样．
SQL JOIN 有两种主要类型，CROSS JOIN (无条件连接) 和条件连接．条件连接还可以根据声明的 连接条件(ON，USING，或 NATURAL)和它 应用的方式(INNER 或 OUTER 连接)进一步细分．
连接类型
CROSS JOIN{ T1 } CROSS JOIN { T2 }
一个交叉连接（cross join）接收两个分别有 N 行和 M 行 的表 T1 和 T2，然后返回一个包含交叉乘积 NxM 条记录的 连接表． 对于 T1 的每行 R1，T2 的每行 R2 都与 R1 连接生成 连接的表行 JR，JR 包含所有 R1 和 R2 的字段． CROSS JOIN 实际上就是一个 INNER JOIN ON TRUE．
条件 JOIN{ T1 } [ NATURAL ] [ INNER | { LEFT | RIGHT | FULL } [ OUTER ] ] JOIN { T2 } { ON search condition | USING ( join column list ) }
一个条件 JOIN 必须通过提供一个(并且只能有一个) NATURAL，ON，或者 USING 这样的关键字来声明它的 连接条件． ON 子句 接受一个 search condition， 它与一个 WHERE 子句相同．USING 子句接受一个用逗号分隔的 字段名列表，连接表中必须都有这些字段， 并且用那些字段连接这些表，生成的连接表包含每个共有字段 和两个表的所有其它字段． NATURAL 是 USING 子句的缩写，它列出两个表中所有公共 的字段名字．使用 USING 和 NATURAL 的副作用是 每个连接的字段都只有一份拷贝出现在结果表中 (与前面定义的关系演算的 JOIN 相比较)．
[ INNER ] JOIN
对于 T1 的每行 R1，连接成的表在 T2 里都有一行满 足与 R1 一起的连接条件．
对于所有 JOIN 而言，INNER 和 OUTER 都是可选的．INNER 是缺省． LEFT，RIGHT，和 FULL 只用于 OUTER JOIN．
LEFT [ OUTER ] JOIN
首先，执行一次 INNER JOIN． 然后，如果 T1 里有一行对任何 T2 的行都不满足 连接条件，那么返回一个连接行，该行的 T2 的字段 为 null．
小技巧: 连接成的表无条件地包含 T1 里的所有行．
RIGHT [ OUTER ] JOIN
首先，执行一次 INNER JOIN． 然后，如果 T2 里有一行对任何 T1 的行都不满足 连接条件，那么返回一个连接行，该行的 T1 的字段 为 null．
小技巧: 连接成的表无条件地包含 T2 里的所有行．
FULL [ OUTER ] JOIN
首先，执行一次 INNER JOIN． 然后，如果 T1 里有一行对任何 T2 的行都不满足 连接条件，那么返回一个连接行，该行的 T1 的字段 为 null． 同样，如果 T2 里有一行对任何 T1 的行都不满足 连接条件，那么返回一个连接行，该行的 T2 的字段 为 null．
小技巧: 连接成的表无条件地拥有来自 T1 的每 一行和来自 T2 的每一行．
所有 类型的 JOIN 都可以链接在一起或者嵌套在一起， 这时 T1 和 T2 都可以是连接生成的表．我们可以使用圆括弧控制 JOIN 的顺序，如果我们不主动控制，那么连接顺序是从左到右．
1.4.1.3. 聚集操作符
SQL 提供以一些聚集操作符（如， AVG，COUNT，SUM，MIN，MAX），这些聚集操作符以一个表达式为参数。 只要是满足 WHERE 子句的行，就会计算这个表达式， 然后聚集操作符对这个输入数值的集合进行计算． 通常，一个聚集对整个 SELECT 语句计算的结果是 生成一个结果．但如果在一个查询里面声明了分组， 那么数据库将对每个组进行一次独立的计算，并且 聚集结果是按照各个组出现的(见下节)．
Example 1-5. 聚集
果我们想知道表 PART 里面所有部件的平均价格，我们可以使用下面查询：
SELECT AVG(PRICE) AS AVG_PRICEFROM PART;
结果是：
AVG_PRICE -----------14.5
如果我们想知道在表 PART 里面存储了多少部件，我们可以使用语句：
SELECT COUNT(PNO)FROM PART;得到：
COUNT -------4
1.4.1.4. 分组聚集
SQL 允许我们把一个表里面的记录分成组。 然后上面描述的聚集操作符可以应用于这些组上 （也就是说，聚集操作符的值不再是对所有声明的列的值进行操作， 而是对一个组的所有值进行操作。这样聚集函数是为每个组独立地进行计算的。）
对记录的分组是通过关键字 GROUP BY 实现的，GROUP BY 后面跟着一个定义组的构成的属性列表。 如果我们使用语句 GROUP BY A1, ⃛, Ak 我们就把关系分成了组，这样当且仅当两条记录在所有属性 A1, ⃛, Ak 上达成一致，它们才是同一组的。
Example 1-6. 聚集
如果我们想知道每个供应商销售多少个部件，我们可以这样写查询：
SELECT S.SNO, S.SNAME, COUNT(SE.PNO)FROM SUPPLIER S, SELLS SEWHERE S.SNO = SE.SNOGROUP BY S.SNO, S.SNAME;得到：
SNO | SNAME | COUNT -----+-------+-------1 | Smith | 22 | Jones | 13 | Adams | 24 | Blake | 3
然后我们看一看发生了什么事情。首先生成表 SUPPLIER 和 SELLS 的连接：
S.SNO | S.SNAME | SE.PNO -------+---------+--------1 | Smith | 11 | Smith | 22 | Jones | 43 | Adams | 13 | Adams | 34 | Blake | 24 | Blake | 34 | Blake | 4
然后我们把那些属性 S.SNO 和 S.SNAME 相同的记录放在组中：
S.SNO | S.SNAME | SE.PNO -------+---------+--------1 | Smith | 1| 2 --------------------------2 | Jones | 4 --------------------------3 | Adams | 1| 3 --------------------------4 | Blake | 2| 3| 4
在我们的例子里，我们有四个组并且现在我们可以对每个组应用聚集操作符 COUNT，生成上面给出的查询的最终结果。
请注意如果要让一个使用 GROUP BY 和聚集操作符的查询的结果有意义， 那么用于分组的属性也必须出现在目标列表中。 所有没有在 GROUP BY 子句里面出现的属性都只能通过使用聚集函数来选择。 否则就不会有唯一的数值与其它字段关联．
还要注意的是在聚集上聚集是没有意义的，比如，AVG(MAX(sno))， 因为 SELECT 只做一个回合的分组和聚集．你可以获得这样的结果， 方法是使用临时表或者在 FROM 子句中使用一个子 SELECT 做第一个层次的聚集．
1.4.1.5. Having
HAVING 子句运做起来非常象 WHERE 子句， 只用于对那些满足 HAVING 子句里面给出的条件的组进行计算。 其实，WHERE 在分组和聚集之前过滤掉我们不需要的输入行， 而 HAVING 在 GROUP 之后那些不需要的组． 因此，WHERE 无法使用一个聚集函数的结果． 而另一方面，我们也没有理由写一个不涉及聚集函数的 HAVING． 如果你的条件不包含聚集，那么你也可以把它写在 WHERE 里面， 这样就可以避免对那些你准备抛弃的行进行的聚集运算．
Example 1-7. Having
如果我们想知道那些销售超过一个部件的供应商，使用下面查询：
SELECT S.SNO, S.SNAME, COUNT(SE.PNO)FROM SUPPLIER S, SELLS SEWHERE S.SNO = SE.SNOGROUP BY S.SNO, S.SNAMEHAVING COUNT(SE.PNO) > 1;and get:
SNO | SNAME | COUNT -----+-------+-------1 | Smith | 23 | Adams | 24 | Blake | 3
1.4.1.6. 子查询
在 WHERE 和 HAVING 子句里，允许在任何要产生数值的地方使用子查询 （子选择）。 这种情况下，该值必须首先来自对子查询的计算。子查询的使用扩展了 SQL 的表达能力。
Example 1-8. 子查询
如果我们想知道所有比名为 'Screw' 的部件贵的部件，我们可以用下面的查询：
SELECT * FROM PART WHERE PRICE > (SELECT PRICE FROM PARTWHERE PNAME='Screw');
结果是：
PNO | PNAME | PRICE -----+---------+--------3 | Bolt | 154 | Cam | 25
当我们检查上面的查询时会发现出现了两次 SELECT 关键字。 第一个在查询的开头 - 我们将称之为外层 SELECT - 而另一个在 WHERE 子句里面，成为一个嵌入的查询 - 我们将称之为内层 SELECT。 对外层 SELECT 的每条记录都必须先计算内层 SELECT。在完成所有计算之后， 我们得知名为 'Screw' 部件的记录的价格， 然后我们就可以检查那些价格更贵的记录了。 (实际上，在本例中，内层查询只需要执行一次， 因为它不依赖于外层查询高等状态．)
如果我们想知道那些不销售任何部件的供应商 （比如说，我们想把这些供应商从数据库中删除），我们用：
SELECT * FROM SUPPLIER SWHERE NOT EXISTS(SELECT * FROM SELLS SEWHERE SE.SNO = S.SNO);
在我们的例子里，结果列将是空的，因为每个供应商至少销售一个部件。 请注意我们在 WHERE 子句的内层 SELECT 里使用了来自外层 SELECT 的 S.SNO。 正如前面所说的，子查询为每个外层查询计算一次，也就是说， S.SNO 的值总是从外层 SELECT 的实际记录中取得的。
1.4.1.7. 在 FROM 里面的子查询
一种有些特别的子查询的用法是把它们放在 FROM 子句里． 这个特性很有用，因为这样的子查询可以输出多列和多行， 而在表达式里使用的子查询必须生成一个结果． FROM 里的子查询还可以让我们获得多于一个回合的分组/聚集特性， 而不需要求助于临时表．
Example 1-9. FROM 里面的子查询
如果我们想知道在所有我们的供应商中的最高平均部件价格的那家， 我们不能用 MAX(AVG(PRICE))，但我们可以这么写：
SELECT MAX(subtable.avgprice)FROM (SELECT AVG(P.PRICE) AS avgpriceFROM SUPPLIER S, PART P, SELLS SEWHERE S.SNO = SE.SNO ANDP.PNO = SE.PNOGROUP BY S.SNO) subtable;这个子查询为每个供应商返回一行（因为它的 GROUP BY） 然后我们在外层查询对所有行进行聚集．
1.4.1.8. Union, Intersect, Except（联合，相交，相异）
这些操作符分别计算两个子查询产生的元组的联合，相交和集合理论里的相异。
Example 1-10. Union, Intersect, Except
下面的例子是 UNION 的例子：
SELECT S.SNO, S.SNAME, S.CITYFROM SUPPLIER SWHERE S.SNAME = 'Jones' UNIONSELECT S.SNO, S.SNAME, S.CITYFROM SUPPLIER SWHERE S.SNAME = 'Adams';产生结果：
SNO | SNAME | CITY -----+-------+--------2 | Jones | Paris3 | Adams | Vienna
下面是相交（ INTERSECT）的例子：
SELECT S.SNO, S.SNAME, S.CITYFROM SUPPLIER SWHERE S.SNO > 1 INTERSECTSELECT S.SNO, S.SNAME, S.CITYFROM SUPPLIER SWHERE S.SNO < 3;产生结果：
SNO | SNAME | CITY -----+-------+--------2 | Jones | Paris两个查询都会返回的元组是那条 SNO=2 的
最后是一个 EXCEPT 的例子：
SELECT S.SNO, S.SNAME, S.CITYFROM SUPPLIER SWHERE S.SNO > 1 EXCEPTSELECT S.SNO, S.SNAME, S.CITYFROM SUPPLIER SWHERE S.SNO > 3;结果是：
SNO | SNAME | CITY -----+-------+--------2 | Jones | Paris3 | Adams | Vienna
原文：http://blog.csdn.net/meskgron/
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