基本数据类型：
char(n)：全称character，固定长度的字符串
varchar(n)：全称character varying，指定最大长度的字符串
int：全称integer，整数类型
smallint：小整数类型
numeric(p,d)：定点数，总共p个数字，其中d位数字在小数点右边
real precision：浮点数
double precision：双精度小数
float(n)：精度为n的浮点数
null：空值

时间日期类型：
date：年、月和日
time：时、分和秒
timestamp：date和time的组合

默认值：
default x：为属性指定默认值x

完整性约束：
primary key(A1,A2,…,An)：指定主键
foreign key(A1,A2,…,An) references table_0：(A1,A2,…,An)对应table_0主键
not null：不允许属性空值存在

SQL语言基本定义

基本类型

SQL表中支持很多固有类型，包括：

特殊关键字

SQL中用很多关键字来表达CRUD的操作（增删改查）。在这之外有很多特殊的关键字用来表示一些其他的含义，在总结SQL之前我们有必要进行一些了解。

SQL插入/删除/修改语句

SQL语法使用最多的就是查询，除了查找语句之外，其他的语句内容都很少。

create table

create table Student(
    ID varchar(20) not null,
    name varchar(10) not null, 
    age int,
    class varchar(50),
    primary key (ID)
);

创建一张叫做Student的表，表中有四个属性，ID，姓名，年龄和班级，么个属性都有各自的类型。在这张表中主键是ID。

insert into…values

insert into Student(ID,name,class) values(10152510302,"Tom","class 1");

向表中添加一行信息，一个名叫Tom的学生的信息，因为age值不是not null，也就不是必须的，所以我们不添加age属性也没有问题。

delete from

delete form Student where name="Tom";

从表中删除所有名字叫做Tom的信息。如果delete from不写where查询条件表示清空这张表。

update…set…where

update Student set age=18 where name="Tom";

将所有名字叫做Tom的信息的年龄设置为18。

drop table

drop table Student;

删除Student这张表。

alter table…add

alter table Student add sex varchar(5);

向表中添加性别属性，并且将表中以存放的信息的sex值设为null。所有通过这种方式添加的属性都不能被设置为not null类型。

alter table…drop

alter table Student drop class;

从表中将class这一列属性删除。

SQL查询语句

SQL最为常用的就是查询，我们使用数据库并从中查找出我们希望的内容。在这个过程中，我们可能要编写很复杂的语句。这里我们分类别详细的总结具体的查询情况。

单关系查询

单关系查询是指只一张表中的内容查询有关信息，不涉及其他的表，这是查询中最为基本的一种情况。我们通过这种情况来总结一些基本的SQL语句编写方法。下面先给出一些涉及到的关键字。

在下面的查询语句中，我们仍旧使用Student这张表来进行操作。先回顾一下这张表的字段。

create table Student(
    ID varchar(20) not null,
    name varchar(10) not null, 
    age int,
    class varchar(50),
    primary key (ID)
);

示例：

select name distinct from Student where age=18 and class="A";

在Student这张表中查询所有年龄是18岁，并且班级是A的学生的名字，并将结果去重。

多关系查询

多关系查询是指在多个表中通过一些操作查找出希望的信息。除去上面已有的关键字，我们还会使用到下面这些。

为了能够进行多关系查询，我们需要有除了Student的另外一张表。再建一张表，表示上数学课的所有学生的信息和成绩情况。（实际上这两张表建的都不好，不能满足基本的几个范式，但是为了方便起见用来举例）

create table Math(
   ID varchar(20) not null,
   name varchar(10) not null,
   sex varchar(5),
   score int,
   primary key(ID)
);

示例：

select score from Student natural join Math where class<>"B" and sex="men";

将Student表和Math表自然连接，所得的结果查询出不是B班的男生的成绩。

附加运算查询

我们已经总结了单关系和多关系运算的查询方法，但是只有这些

示例：

select S.*
from Student as S,Math as M
where S.ID = M.ID

将Student和Math两张表做笛卡儿积，结果中所有ID相同的信息，取出他们属于Student属性的部分作为结果。

select name
from Student natural join Math
where class="A" and sex="women"
order by score desc;

在Student和Math自然连接的结果中，找出A班的女生的姓名，并且按照成绩的降序把名字排列出来。

select name
from Math
where score between 60 and 90;
order by score asc;

在Math表中，找出成绩在60分到90分之间的学生姓名，并且将姓名按照成绩的升序排列出来。

(select name
from Student natural join Math
where class="A" and sex="women"
order by score desc)
union
(select name
from Math
where score between 60 and 90;
order by score);

将上面两个查出来的结果做并集，并且去重。

select name
from Student 
where age is null;

在Student表中记录的年龄值未填写（为空）的所有人的姓名查出来。

聚集函数运算查询

已经总结了SQL语句的很多关键字，现在我们可任意的进行排序、查找。但是如果我们要获得一些与数据相关的统计信息，但是这些信息在数据库中没有，那么我们要使用SQL中的聚集函数来进行操作。

示例：

select class,avg(score) as avg_score
from Student natural join Math
group by class
having avg(score) < 60;

在Student与Math表自然连接的结果中按照班级分组，并且去除那些班级的平均成绩没到60的班级，剩下的班级和该班成绩的平均数（该班成绩的平均数这个属性被重命名为avg_score）作为一张新表被输出出来。

参考原文：https://blog.csdn.net/quinnnorris/article/details/71056445

在SQL语句中每个关键字都会按照顺序往下执行，而每一步操作，会生成一个虚拟表，最后的虚拟表就是最终结果。

基本sql 语句如下 :

1. (8)SELECT (9)DISTINCT <select_list>
2. (1)FROM <left_table>
3. (3) <join_type> JOIN <right_table>
4. (2)       ON <join_condition>
5. (4)WHERE <where_condition>
6. (5)GROUP BY <group_by_list>
7. (6)WITH{CUBE|ROLLUP}
8. (7)HAVING <having_condition>
9. (10)ORDER BY <order_by_list>
10. (11)LIMIT <limit_number>

常用的的执行顺序：

1. FROM ： 对FROM左边的表和右边的表计算笛卡尔积，产生虚表VT1；
2. ON ： 对虚拟表VT1进行ON筛选，只有那些符合条件的行才会被记录在虚拟表VT2中；
3. JOIN ：如果是OUT JOIN，那么将保留表中（如左表或者右表）未匹配的行作为外部行添加到虚拟表VT2中，从而产生虚拟表VT3；
4. WHERE ：对虚拟表VT3进行WHERE条件过滤，只有符合的记录才会被放入到虚拟表VT4；
5. GROUP BY：根据GROUP BY子句中的列，对虚拟表VT4进行分组操作，产生虚拟表VT5；
6. CUBE|ROLLUP：对虚拟表VT5进行CUBE或者ROLLUP操作，产生虚拟表VT6；
7. HAVING ：对虚拟表VT6进行 HAVING 条件过滤，只有符合的记录才会被插入到虚拟表VT7中；
8. SELECT ：执行SELECT操作，选择指定的列，插入到虚拟表VT8中；
9. DISTINCT ：对虚拟表VT8中的记录进行去重，产生虚拟表VT9；
10. ORDER BY ：将虚拟表VT9中的记录按照进行排序操作，产生虚拟表VT10；
11. LIMIT ：取出指定行的记录，产生虚拟表VT11，并将结果返回。