最近做数据上报的报表，发现一些基础的SQL模糊不清了，这里持续记录使用到的SQL操作。

基础的SQL

基本的SQL语句可以概括为以下伪代码：

SELECT 
DISTINCT <select_list> 
FROM <left_table> 
<join_type> JOIN <right_table> 
ON <join_condition> 
WHERE <where_condition> 
GROUP BY <group_by_list> 
HAVING <having_condition> 
ORDER BY <order_by_condition> 
LIMIT <limit_number>

搞清楚上面各个伪代码的执行顺序，对我们写SQL有很大的帮助:

首先是处理FROM <left_table> <join_type> JOIN <right_table> ON <join_condition>，对两张表根据ON操作符指定的关联条件，合并成一个临时表A。
<join_type>包括：INNER JOIN、Full outer join、LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN、CROSS JOIN。
1. INNER JOIN表示合并的临时表A中，仅包含符合ON条件的记录。
2. LEFT OUTER JOIN表示合并的临时表A中，不仅包含符合ON条件的记录，还会把left_table中剩余的记录也保存在临时表，同时将对应的right_table中的所有列字段赋值为NULL。
3. RIGHT OUTER JOIN表示合并的临时表A中，不仅包含符合ON条件的记录，还会把right_table中剩余的记录也保存在临时表A，同时将对应的left_table中的所有列字段赋值为NULL。
4. Full outer join表示合并的临时表A中，不仅包含符合ON条件的记录，还会把left_table和right_table中剩余的记录也保存在临时表A，同时将对应的另外一张表的列字段赋值为NULL。其实就是两张表的交集。
5. CROSS JOIN表示两张表的笛卡尔积，一般很少使用。
  关于JOIN的各种使用，可以参考图解SQL的JOIN
第一步把两张表合并到了一张临时表A，接下来是对临时表A处理WHERE <where_condition>指定的过滤条件，删除一些不符合条件的记录，得到临时表B。
上一步得到了筛选记录后的临时表B，接下来针对临时表B，根据GROUP BY <group_by_list>指定的列字段，进行分组操作。然后根据HAVING <having_condition>指定的条件对分组进行过滤，得到临时表C。这里HAVING指定的条件只能包含分组字段，或者其他列字段的聚合函数。
上一步得到了分组后的临时表C，接下来就是根据SELECT DISTINCT <select_list>规定的字段，选出仅包含指定列字段的临时表D，如果指定了DISTINCT，那么还要把重复的行记录过滤掉。
上一步得到了筛选列字段后的临时表D，然后就是根据ORDER BY <order_by_condition>指定的列字段，对临时表D的所有行记录进行排序，得到临时表E。

最后，根据LIMIT <limit_number>指定的条件，从临时表E中，摘录出指定数量的行记录，生成最终的结果表。

limit的用法是：limit n,m，表示从第n条记录开始选择m条记录。一般可用于列表分页，对于小数据，使用limit没有任何问题。但是当数据量非常大的时候，使用limit是非常低效的。因为limit的机制是每次都从头开始扫描，如果需要从第50万行开始，读取10条数据，那么就需要先扫描定位到第50万行，然后再读取10条记录，而扫描是一个非常低效的过程。

一般情况下，基本的SQL语句都可以按照上面6个步骤进行分析。

SQL函数

上面介绍了基本SQL语句的内部执行顺序，下面我们看一些常用的SQL函数，这些函数的使用能帮助我们解决一些复杂的SQL问题。

`Case When Then`

Case函数很像if else语句，可以进行多条件判断。Case具有两种格式：简单Case函数和Case搜索函数。

简单Case函数

CASE sex
    WHEN '1' THEN '男'
    WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END

Case搜索函数

CASE WHEN sex = '1' THEN '男'
     WHEN sex = '2' THEN '女'
ELSE '其他' END

SELECT name, score, 
(CASE WHEN score < 60 THEN '不及格' 
WHEN score BETWEEN 60 AND 90 THEN '良好' 
WHEN score > 90 THEN '优秀' END) as level
FROM student

上面两种方式，可以实现相同的功能。简单Case函数的写法相对比较简洁，但是和Case搜索函数相比，功能方面会有些限制，比如写判断式。

具体案例

有如下一个数据库表，标示了各个国家的人口，要求求出亚洲和美洲的人口总数：
| country | people |
| -------- | :-----: |
| brazil | 100 |
| china | 100 |
| india | 100 |
| mexico | 100 |
| usa | 100 |
| england | 100 |

我们只要把属于亚洲和美洲的国家的人口累加，就可以了。所以sql语句如下所示：

SELECT 
(case country when 'china' then "asia"
             when 'india' then "asia"
             when 'mexico' then "america"
             when 'usa' then "america"
             when 'brazil' then "america"
             else
                "other"
             end) as continent , sum(people) as num FROM leon.TableA
group by
(case country when 'china' then "asia"
             when 'india' then "asia"
             when 'mexico' then "america"
             when 'usa' then "america"
             when 'brazil' then "america"
             else
                "other"
             end);

上述SQL语句首先把country分为亚洲和美洲两个维度，然后根据这个新维度进行分组，并使用聚合函数，求出各个大洲的总人口。
最后得出的结果表如下所示：
| continent | num |
| -------- | :-----: |
| america | 300 |
| asia | 200 |
| other | 100 |

后续使用到继续补充...

参考文档