SQL语句分类
1、数据定义语言DDL
CREATE，DROP，ALTER对逻辑结构等有操作的，其中包括表结构，视图和索引
2、数据查询语言DQL
各种简单查询，连接查询等
3、数据操纵语言DML
对数据进行操作的，数据操纵分成数据查询和数据更新两类
4、数据控制功能DCL
GRANT，REVOKE，COMMIT，ROLLBACK主要为以上操作 即对数据库安全性完整性等有操作的，可以简单的理解为权限控制等。
查询
关联查询
交叉连接cross join,很少使用
内连接 inner join，简写为join
外连接：left join/right jion
联合查询（union、union all）：前提，两张表的列数要一致，union会合并相同的行，union all不会
有一个显而易见的SQL优化的方案是，当两张表的数据量比较大，又需要连接查询时，应该使用 FROM table1 JOIN table2 ON xxx的语法，避免使用 FROM table1,table2 WHERE xxx 的语法，因为后者会 在内存中先生成一张数据量比较大的笛卡尔积表，增加了内存的开销。
子查询
条件：一条SQL语句的查询结果做为另一条查询语句的条件或查询结果
嵌套：多条SQL语句嵌套使用，内部的SQL查询语句称为子查询。
1、子查询是单行单列的情况：结果集是一个值，父查询使用：=、 <、 > 等运算符
– 查询工资最高的员工是谁？
select * from employee where salary=(select max(salary) from employee);
2、子查询是多行单列的情况：结果集类似于一个数组，父查询使用：in 运算符
-- 查询开发部与财务部所有的员工信息
select * from emp where dept_id in (select id from dept where name in("开发部","财务部"));
-- 查询工资大于 5000 的员工，来自于哪些部门的名字
select name from dept where id in (select dept_id from emp where salary > 5000);
3、子查询是多行多列的情况：结果集类似于一张虚拟表，不能用于where条件，用于select子句中做为子表
– 1) 查询出2011年以后入职的员工信息-- 2) 查询所有的部门信息，与上面的虚拟表中的信息比对，找出所有部门ID相等的员工。select * from dept d, (select * from employee where join_date > ‘2011-1-1’) e where e.dept_id = d.id;
– 使用表连接：select d., e. from dept d inner join employee e on d.id = e.dept_id where e.join_date > ‘2011-1-1’
mysql中 in 和 exists 区别
in查询相当于多个or条件的叠加
exists语句是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。 区别：
1.如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大。
2.如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in。
3.not in 和not exists：如果查询语句使用了not in，那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts的子查询依然能用到表上的索引。所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。
常用sql语句
查
查询：Select * from table_name
字段查询：select fileds from table_name
条件查询：Select * from table_name where xx
排序： Select * from table_name order by x sec
分页：Select * from table_name limit 0,10
去重：Select distinct(x) from table_name
条件查询
比较：= > < <>(不等于)
通配：like
范围限定 ：and
子集限定：in
逻辑关系：and or not
聚合查询
语法：group by 字段 having 条件
常用函数 count，max,min,sum,avg
select count(字段) from 表 group by 字段
select count(字段) from 表 group by 字段 having 字段=’xx’
LIMIT n 等价于 LIMIT 0,n。
增
Insert into 表（字段）valuse(数据)
提高数据插入效率的基本原则：
- 批量插入数据的效率比单数据行插入的效率高
- 插入无索引的数据表比插入有索引的数据表快一些
- 较短的SQL语句的数据插入比较长的语句快
使用load data语句要比INSERT语句效率高，因为它批量插入数据行。服务器只需要对一个语句（而不是多个语句）进行语法分析和解释。索引只有在所有数据行处理完之后才需要刷新，而不是每处理一行都刷新。
如果只能使用INSERT语句，那就要使用将多个数据行在一个语句中给出的格式：INSERT INTO table_name
VALUES(…),(…),…，这将会减少你需要的语句总数，最大程度地减少了索引刷新的次数。
LOAD DATA LOCAL INFILE 'dump.txt' INTO TABLE mytbl;
改
Update 表 set 字段=赋值 where xx
删
Delete from 表 where 条件
drop、delete与truncate的区别
因此，在不再需要一张表的时候，用drop；
在想删除部分数据行时候，用delete；
在保留表而删除所有数据的时候用truncate。
