首先推荐一个不错的SQL语句指导和练习网站：SQLZoo

PostgreSQL 数据库安装#

PostgreSQL: The World’s Most Advanced Open Source Relational Database

PostgreSQL 是一个开源关系型数据库管理系统（Relational Database Management System, RDBMS）
以稳定性、标准兼容性和丰富的数据类型支持而闻名, 被广泛应用于 Web 开发、数据分析以及企业级应用。

安装后后添加路径到环境变量

D:\Database\PostgreSQL\bin

验证版本

psql --version

初识表、数据库、SQL#

表的基础结构#

表（Table）是数据库中存储数据的基本单位，可以理解为一个横纵方向的二维表格。

例如用户信息表：

id	username	email
1	Alice	alice@example.com
2	Bob	bob@example.com
3	Charlie	charlie@example.com

其中：

每一列（Column）表示一个字段（Field）
每一行（Row）表示一条记录（Record）
每张表通常会有主键（Primary Key）用于唯一标识记录

数据库的基础结构#

数据库（Database）是多个表的集合，用于组织和管理数据。

一个简单的网站数据库可能包含多个表：

mydb
├── users
├── articles
├── comments
└── categories

其中：

users 表存储用户信息
articles 表存储文章信息
comments 表存储评论信息
categories 表存储分类信息

数据库负责维护这些表之间的关系，并保证数据的一致性与安全性。

SQL 基础概念#

SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是操作关系型数据库的标准语言。

通过 SQL 可以完成：

创建数据库和表（CREATE）
查询数据（SELECT）
插入数据（INSERT）
更新数据（UPDATE）
删除数据（DELETE）

例如：

SELECT * FROM users;

表示查询 users 表中的所有数据。 SQL 是学习 PostgreSQL、MySQL、SQLite 等关系型数据库的基础工具。

PostgreSQL 基础操作#

1. 创建数据库与表#

-- 创建数据库
CREATE DATABASE mydb;

-- 切换数据库
\c mydb

-- 创建表
CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(60) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL,
    age INT,
    created_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

注意：列的格式为：字段名 数据类型[(长度)] [约束/修饰符]。

2. 删除数据库与表，或清空表#

-- 删除数据库（不能删除当前连接的数据库）
DROP DATABASE mydb;

-- 删除表（包括表结构和数据）
DROP TABLE exTable;

-- 清空表数据，但保留表结构 (比 DELETE 快，但不记录行日志)
TRUNCATE TABLE exTable;--

3. 表添加新列，修改数据类型#

-- 添加新列:
ALTER TABLE exTable ADD COLUMN age INT;

-- 修改数据类型:
ALTER TABLE exTable ALTER COLUMN email TYPE VARCHAR(255);

4. 查增改删数据#

-- 查询所有数据
SELECT * FROM exTable;

-- 条件查询
SELECT username, email
FROM exTable
WHERE id > 1;

-- 模糊查询 (ILIKE 不区分大小写，PostgreSQL 特色)
SELECT username, email FROM exTable WHERE username ILIKE 'tech%';

-- 排序与限制，默认升序，DESC为降序
SELECT * FROM exTable
ORDER BY created_time DESC
LIMIT 6;

-- 插入一行数据
INSERT INTO exTable (username, email)
VALUES ('alice', 'alice@example.com');

-- 插入多行
INSERT INTO exTable (username, email)
VALUES
('bob', 'bob@example.com'),
('charlie', 'charlie@example.com');

UPDATE exTable
SET email = 'alice_new@example.com'
WHERE username = 'alice';

对表进行修改时，务必限定范围，否则会更新全表信息

DELETE FROM exTable
WHERE username = 'charlie';

PostgreSQL 进阶基础（T+1）#

前置：已掌握建表、增删改查基础操作
本章目标：写出更精准的查询，理解数据约束，初步接触多表关联

多条件组合查询：AND / OR / NOT#

-- AND：同时满足
SELECT * FROM users
WHERE age >= 18 AND age <= 30;

-- OR：满足其中一个
SELECT * FROM users
WHERE username = 'alice' OR username = 'bob';

-- NOT：排除
SELECT * FROM users
WHERE NOT age < 18;

范围与列表：BETWEEN / IN#

-- BETWEEN（含两端）
SELECT * FROM users
WHERE age BETWEEN 18 AND 30;

-- IN（等同于多个 OR，更简洁）
SELECT * FROM users
WHERE username IN ('alice', 'bob', 'charlie');

-- NOT IN（排除列表）
SELECT * FROM users
WHERE username NOT IN ('alice', 'bob');

空值判断：IS NULL / IS NOT NULL#

-- 查找没有填写年龄的用户（注意：不能用 = NULL）
SELECT * FROM users
WHERE age IS NULL;

-- 查找已填写年龄的用户
SELECT * FROM users
WHERE age IS NOT NULL;

NULL 不等于空字符串 ''，也不等于 0，是”未知值”，只能用 IS NULL 判断

聚合函数：对一组数据做统计#

函数	作用
`COUNT()`	计数
`SUM()`	求和
`AVG()`	平均值
`MAX()`	最大值
`MIN()`	最小值

-- 一共有多少用户
SELECT COUNT(*) FROM users;

-- 用户的平均年龄
SELECT AVG(age) FROM users;

-- 年龄最大和最小的用户
SELECT MAX(age), MIN(age) FROM users;

-- 注意：COUNT(*) 计所有行，COUNT(age) 会跳过 NULL
SELECT COUNT(*), COUNT(age) FROM users;

GROUP BY：分组统计#

把数据按某列分组，再对每组做聚合计算

-- 先创建一张订单表来演示
CREATE TABLE orders (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(60) NOT NULL,
    product VARCHAR(60),
    amount INT,
    created_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

INSERT INTO orders (username, product, amount) VALUES
('alice', 'book', 120),
('alice', 'pen', 30),
('bob',   'book', 120),
('bob',   'bag', 200),
('charlie','pen', 30);

-- 每个用户各消费了多少次
SELECT username, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY username;

-- 每个用户的总消费金额
SELECT username, SUM(amount) AS total_spent
FROM orders
GROUP BY username;

输出示例：

username	total_spent
alice	150
bob	320
charlie	30

查询执行顺序（重要！）#

很多初学者写出报错 SQL，往往是因为搞错了执行顺序：

FROM      → 确定数据来源
WHERE     → 过滤原始行
GROUP BY  → 分组
HAVING    → 过滤分组结果
SELECT    → 选取列（别名在这里才生效）
ORDER BY  → 排序
LIMIT     → 限制条数

-- 常见错误示例：WHERE 里用了 SELECT 里定义的别名
-- ❌ 错误：WHERE 在 SELECT 之前执行，total_spent 还不存在
SELECT username, SUM(amount) AS total_spent
FROM orders
WHERE total_spent > 100       -- 报错！
GROUP BY username;

-- ✅ 正确：用 HAVING
SELECT username, SUM(amount) AS total_spent
FROM orders
GROUP BY username
HAVING SUM(amount) > 100;

外键（Foreign Key）：表之间的纽带#

外键用于约束两张表之间的关系，防止出现”孤儿数据”

-- 重建 users 表（如果已存在先删除）
DROP TABLE IF EXISTS orders;
DROP TABLE IF EXISTS users;

CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(60) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL
);

-- orders 表的 user_id 指向 users 表的 id
CREATE TABLE orders (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    user_id INT REFERENCES users(id),  -- 外键
    product VARCHAR(60),
    amount INT
);

外键的保护效果：

INSERT INTO users (username, email) VALUES ('alice', 'alice@example.com');

-- ✅ alice 的 id 是 1，可以正常插入
INSERT INTO orders (user_id, product, amount) VALUES (1, 'book', 120);

-- ❌ 报错：user_id=999 在 users 表里不存在
INSERT INTO orders (user_id, product, amount) VALUES (999, 'pen', 30);

给列和表起别名：AS#

-- 列别名（让输出更易读）
SELECT
    username AS 用户名,
    SUM(amount) AS 总消费
FROM orders
JOIN users ON orders.user_id = users.id
GROUP BY username;

-- 表别名（简化长表名，多表联查时常用）
SELECT u.username, o.product, o.amount
FROM users AS u
JOIN orders AS o ON u.id = o.user_id;

本章练习#

用以下两张表完成练习：

-- 准备数据
INSERT INTO users (username, email) VALUES
('alice',   'alice@example.com'),
('bob',     'bob@example.com'),
('charlie', 'charlie@example.com');

INSERT INTO orders (user_id, product, amount) VALUES
(1, 'book', 120),
(1, 'pen',  30),
(2, 'book', 120),
(2, 'bag',  200);
-- charlie 没有订单

查询所有用户名和他们的订单总金额，按总金额降序排列
找出总消费超过 100 的用户
查询所有用户，没有订单的也要显示（提示：LEFT JOIN）
统计每种商品各卖出了几次

本章知识结构#

T+1 SQL基础
├── 条件查询
│   ├── AND / OR / NOT
│   ├── BETWEEN / IN
│   └── IS NULL / IS NOT NULL
├── 聚合统计
│   ├── COUNT / SUM / AVG / MAX / MIN
│   ├── GROUP BY
│   └── HAVING
├── 查询执行顺序
│   └── FROM→WHERE→GROUP BY→HAVING→SELECT→ORDER BY→LIMIT
└── 多表关联
    ├── 外键 REFERENCES
    ├── INNER JOIN
    ├── LEFT JOIN
    └── 列/表别名 AS