MySQL 增删改查操作与 SQL 执行顺序详解

一、crud 核心操作

数据库中的 crud 指的是对表数据的增（create）、删（delete）、改（update）、查（select）四类基本操作。为了保证数据完整性和业务约束，表设计中常用 五大约束：not null、auto_increment、unique、primary key、foreign key，是数据库操作的基础核心。

1.1 数据约束

为保证数据库中数据的完整性与一致性，存在 5 大约束：

• not null 非空约束：确保字段的值不能为空。例如，在学生表的“姓名”字段设置该约束后，插入学生记录时必须填写姓名。
• auto_increment 自增约束：常用于主键字段，使字段值在插入新记录时自动递增。比如学生表的“学号”字段，每次新增学生，学号会自动加 1。
• unique 唯一约束：保证字段的值在表中是唯一的，避免重复。像课程表的“课程名称”字段，不能有重复的课程名。
• primary 主键约束：同时包含“非空 + 唯一”属性，用于唯一标识表中的每条记录，一个表只能有一个主键。例如学生表的“学号”字段可作为主键，唯一确定每个学生。
• foreign 外键约束：用于建立表与表之间的关联，确保参照完整性。比如学生选课表中的“学生学号”字段可作为外键，关联学生表的“学号”主键，保证选课记录对应的学生存在。

1.2 删除数据

mysql 删除数据的几种方式有什么区别?

在 mysql 中，删除数据主要有三种方式：drop、truncate 和 delete。drop 属于 ddl 操作，会直接删除整张表，包括表结构、数据、索引等所有对象，执行最快但无法回滚；truncate 也是 ddl，只清空表中所有数据，保留表结构，同时会重置自增主键，速度也很快，同样无法回滚；而 delete 是 dml 操作，逐行删除数据，可以通过 where 条件选择性删除，并且支持事务回滚，但速度相对较慢。

删除数据有 drop（ddl）、truncate（ddl）、delete（dml）三种方式，区别如下：

① drop (ddl)

• 作用：删除整张表的结构以及表数据（包括表结构 + 表数据 + 索引 + 约束 + 触发器 等所有相关对象）。
• 速度：快（直接移除元数据，释放空间）
• 回滚：通常不能回滚。执行后会释放表所占的磁盘空间。
• 例如：执行 drop table student; 学生表的结构和所有学生数据都会被删除。

② truncate (ddl)

• 作用：只删除表中的数据，表的结构、索引等其他对象保留，且会将自增字段的值初始化为 1
• 速度：较快（以“页”为单位进行删除操作，而不是逐行删除）
• 回滚：通常不能回滚，会释放数据占用的空间
• 比如 ：truncate table student; 后，学生表数据被清空，如果再次插入数据，自增学号从 1 开始。

③ delete (dml)

• 作用：逐行删除符合条件的记录，表的结构、索引等其他对象保留，可以指定 where 条件进行部分删除。
• 速度：慢（记录逐行删除，产生 undo/redo、可能触发触发器、影响索引、写入 binlog）
• 回滚：支持回滚（在事务中使用 delete 可通过 rollback 恢复）。
• 例如： delete from student where age > 20; 只会删除年龄大于 20 的学生记录。

1.3 去重

去重用于获取表中不重复的数据，主要有以下两种方式：

① group by column

通过对指定列进行分组，将相同值的行归为一组，从而实现去重效果。常与聚合函数（count, sum, avg 等）配合用于统计或去重。

示例（统计每个班级人数）：

select class, count(*) as cnt
from student
group by class;

② select distinct column

示例（去重班级）：列出学生表中所有不同的班级名称。

select distinct class from student;

1.4 查询条件与过滤

条件判断用于在数据库操作中根据特定条件筛选数据或执行操作，常见的有以下几种场景：

① from… where…

• 在 select、update、delete 操作中，通过 where 子句设置条件，筛选出符合要求的数据。
• 通常比 having 更早执行
• 只能引用行级列或表达式，不能引用聚合结果。

select * from student where age > 19;
delete from student where id = 3;
update student set age = age + 1 where class = '计算机1班';

② group by… having…

• 先通过 group by 对列进行分组，再用 having 子句对分组后的结果设置条件进行筛选。
• 可以引用聚合函数（例如 having count(*) > 1）。

示例：筛选出平均年龄大于 20 的班级及其平均年龄

select class, avg(age) from student group by class having avg(age) > 20;

③ a join b on condition

• 用于多表连接查询，通过 on 指定连接条件，将两个或多个表中相关联的数据组合在一起。
• where 可继续对连接后的结果集进行过滤。

select s.name, c.name
from student s
join course c on s.id = c.student_id
where s.age > 18;

假设课程表有 student_id 外键关联学生表 id，获取学生姓名和所选课程名称。

二、crud 操作示例

2.1 创建数据库

• 创建数据库：create database 数据库名 default character set utf8;，用于创建新的数据库并设置字符集为 utf8，例如 create database school default character set utf8;。
• 删除数据库：drop database 数据库名;，会删除指定数据库及其所有对象，如 drop database school;。
• 选择数据库：use 数据库名;，用于指定当前要操作的数据库，如 use school;。

create database `mydb` default character set utf8;
use `mydb`;
drop database `mydb`;

2.2 创建表

创建表：使用 create table 语句创建表，可指定字段、类型、约束等。

例如创建学生表：

create table if not exists `student` (
   `id` int unsigned auto_increment comment '学号',
   `name` varchar(40) not null comment '姓名',
   `age` tinyint unsigned comment '年龄',
   `class` varchar(20) comment '班级',
   primary key (`id`)
)engine=innodb default charset=utf8 comment='学生表';

创建课程表：

create table if not exists `course` (
   `id` int unsigned auto_increment comment '课程id',
   `name` varchar(40) not null comment '课程名称',
   `teacher` varchar(20) not null comment '教师',
   `credit` tinyint unsigned comment '学分',
   primary key (`id`)
)engine=innodb default charset=utf8 comment='课程表';

• 删除表：drop table 表名;，会删除表及其所有数据，如 drop table student;。

2.3 增（create）

插入数据：使用 insert into 语句向表中插入数据

例如向学生表插入数据：

insert into `student` (`name`, `age`, `class`) values 
('张三', 20, '计算机1班'),
('李四', 19, '计算机2班'),
('王五', 21, '软件工程1班');

向课程表插入数据：

insert into `course` (`name`, `teacher`, `credit`) values 
('数据库原理', '张老师', 3),
('操作系统', '李老师', 4),
('计算机网络', '王老师', 3);

2.4 删（delete）

删除表与清空数据：使用 delete from 语句删除表中数据，可通过 where 子句设置条件，

例如：

delete from `student` where id = 3;           -- 删除id为3的学生
delete from `student` where name = '李四';    -- 删除姓名为李四的学生
delete from `student` where age > 20;         -- 删除年龄大于20的学生

清空数据表：

• truncate table 表名;，如 truncate table student;，清空学生表数据，自增字段置 1。
• delete from 表名;，如 delete from student;，逐行清空学生表数据，自增字段从之前的值继续。

示例：

drop table `student`;           -- 删除表结构与数据
truncate table `student`;       -- 清空数据（重置自增）
delete from `student`;          -- 逐行删除（可加 where）

2.5 改（update）

更新数据:使用 update 语句更新表中数据，通过 set 子句设置新值，where 子句设置条件

例如：

update `student` set `age` = 22 where id = 1;           -- 更新年龄
update `student` set `class` = '计算机3班' where id = 2; -- 更新班级
update `student` set `age` = `age` + 1;                 -- 所有学生年龄加1

2.6 查（read）

查询数据：使用 select 语句查询表中数据，可进行简单查询、条件查询、排序查询、统计查询等

例如：

select * from `student`;                              -- 查询所有学生
select `name`, `age` from `student`;                  -- 查询指定列
select * from `student` where age > 19;               -- 条件查询
select * from `student` where class like '计算机%';    -- 模糊查询
select * from `student` order by age desc;            -- 排序查询
select count(*) as total from `student`;              -- 统计数量

三、sql 执行顺序

写 sql 是按如下顺序：

select ... from ... where ... group by ... having ... order by ... limit ...

但实际执行顺序并不是这样！
数据库在执行 sql 时，是按照逻辑执行步骤从底层一层层向上处理的：

• 书写顺序是“select在前”，但实际执行时select在中间阶段（第7步），因此 select 中定义的别名不能在 where 中使用，但可在order by中使用。
• where和having的区别：where过滤行（未分组时），having过滤组（已分组后），且having可使用聚合函数。
• where尽早过滤数据，减少后续分组/排序的计算量。

示例：

假设有两张表：

• student（学生表）：id（学号）、name（姓名）、class（班级）
• score（成绩表）：stu_id（关联学生 id）、subject（科目）、score（分数）

查询每个班级中数学平均分≥80 分的学生，显示班级、学生姓名、数学分数，结果按分数降序排列，只看前 2 名。

select 
  s.class, 
  s.name, 
  sc.score 
from 
  student s 
join 
  score sc on s.id = sc.stu_id  -- 关联条件
where 
  sc.subject = '数学'  -- 只看数学成绩
group by 
  s.class, s.name, sc.score  -- 按班级、学生、分数分组
having 
  avg(sc.score) ≥ 80  -- 筛选平均分≥80的组
order by 
  sc.score desc  -- 按分数降序
limit 2;  -- 只取前2条

实际执行顺序：

① from 阶段

• 操作：确定数据源，将student（别名s）和score（别名sc）作为初始表。
• 结果：生成两张表的笛卡尔积（所有可能的行组合，暂未过滤）。

② on 阶段

• 操作：使用on s.id = sc.stu_id过滤笛卡尔积，只保留学生id匹配的行（关联有效数据）。
• 结果：得到“学生-成绩”的有效关联记录（例如：学生id=1对应其所有科目成绩）。

③ join 阶段

• 操作：执行join合并，此时结果集仅包含student和score中id匹配的记录（内连接效果）。
• 结果：合并后的临时表包含字段：s.id、s.name、s.class、sc.stu_id、sc.subject、sc.score。

④ where 阶段

• 操作：用sc.subject = '数学'过滤行，只保留数学科目的记录。
• 注意：此阶段不能用avg(sc.score)（聚合函数），因为尚未分组。
• 结果：临时表中仅剩下“数学”科目的学生成绩记录。

⑤ group by 阶段

• 操作：按 s.class, s.name, sc.score分组（此处分组字段包含分数，实际可简化为按班级+学生分组，此处为演示）。
• 结果：相同班级、相同学生、相同分数的记录被归为一组（为后续聚合计算做准备）。

⑥ having 阶段

• 操作：用avg(sc.score) ≥ 80筛选分组，只保留数学平均分≥80的组。
• 注意：此阶段可使用聚合函数（已分组）。
• 结果：仅保留符合条件的组（例如：班级“高一1班”的学生“张三”数学平均分85分）。

⑦ select 阶段

• 操作：从分组后的结果中选择需要的列：s.class、s.name、sc.score。
• 结果：临时表字段精简为这三列。

⑧ distinct 阶段

• 操作：这里没有用distinct，如果有在这阶段对select的结果去重。

⑨ order by 阶段

• 操作：按sc.score desc对结果排序（分数从高到低）。
• 结果：排序后的临时表（例如：分数95→90→85…）。

⑩ limit 阶段

• 操作：用limit 2只保留前2条记录。
• 最终结果：

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