(个人学习专用，勿扰)
1、查询指定列
例如: SELECT cid,cname
FROM student
2、消除重复元素,使用 DISTINCT关键字
例如: SELECT DISTINCT name
FROM student
(消除相同的name)
3、查询年龄大于或等于19岁的同学学号、姓名、出生日期
select sno,sname,birthday
from student
where year(getdate())-year(birthday)>=19
(函数getdate()可获取当前系统的日期,year()用于提取日期中的年份)
4、范围查询
between…and 可用于查询属性值在某一范围内的元组
not between…and 可用于查询不在某一范围内的元组
例子，
select sno,score
from score
where score between 80 and 90
5、集合查询
in 可用于查询属性值在某个集合内的元组
not in 可用于查询属性值不在某个集合内的元组
例如，
在Score表中查询选修了001,005或003课程的同学学号、课程号和相应成绩
select sno,cno,score
from Score
where cno in(‘001’,’005’.’003’)
6、聚合查询
count({* | <列名>}) :统计关系的元组个数或一列中值的个数
sum(<列名>) : 统计一列中值的总和(必须为数值型)
avg(<列名>) : 统计一列中值的平均值（必须为数值型）
max(<列名>) : 统计一列中值的最大值
min(<列名>) : 统计一列中值的最小值
7、分组聚合
group by子句对查询结果按某一列或几列进行分组，值相等的分为一组；
having 子句对分组的结果进行选择，仅输出满足条件的组
例子:
a、查询每个同学的选课门数、平均分、最高分
select sno,count(*) 门数，avg(score) 平均分，
max(score) 最高分
from Score
group by sno
(该查询结果按学号sno进行分组,将具有相同sno的值的元组作为一组，然后对魅族进行相应的计数，求平均值，最大值)
b、查询平均分在80分以上的每个同学的选课门数、平均分、最高分
select sno,count(*) 门数，avg(score) 平均分，
max(score) 最高分
from Score
group by sno
having avg(score)>=80
8、case when例子
student表
score表
索引
唯一索引
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column);创建唯一索引
普通索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column);创建普通索引
组合索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column1, column2, column3);创建组合索引
全文索引
ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column);创建全文索引
Mysql的优化
Mysql的优化，大体可以分为三部分：索引的优化，sql语句的优化，表的优化
1.索引的优化
只要列中含有NULL值，就最好不要在此例设置索引，复合索引如果有NULL值，此列在使用时也不会使用索引
尽量使用短索引，如果可以，应该制定一个前缀长度
对于经常在where子句使用的列，最好设置索引，这样会加快查找速度
对于有多个列where或者order by子句的，应该建立复合索引
对于like语句，以%或者‘-’开头的不会使用索引，以%结尾会使用索引
尽量不要在列上进行运算（函数操作和表达式操作）
尽量不要使用not in和<>操作
2.sql语句的优化
查询时，能不要就不用，尽量写全字段名
大部分情况连接效率远大于子查询
多使用explain和profile分析查询语句
查看慢查询日志，找出执行时间长的sql语句优化
多表连接时，尽量小表驱动大表，即小表 join 大表
在千万级分页时使用limit
对于经常使用的查询，可以开启缓存
3.表的优化
表的字段尽可能用NOT NULL
字段长度固定的表查询会更快
把数据库的大表按时间或一些标志分成小表
将表分区
sql优化
1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
3、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6、下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like ‘%abc%’
7、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
8、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=‘abc’–name以abc开头的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
9、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
10、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
11、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)
12、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
13、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
14、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，
因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。
一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
15、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
16、尽可能的使用 varchar 代替 char ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，
其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
17、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
18、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
19、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
20、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，
以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
21、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
22、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
23、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
24、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。
在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
25、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
26、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。