那么如果它是這樣的簡單，會出現什么問題嗎？問題就是我們大多數人會直觀地認為這是命令式編程。如：“機器，做這，再做那，但在這之前，如果這和那都發生錯誤，那么會運行一個檢測”。這包括在變量中存儲臨時的編寫循環、迭代、調用函數，等等結果。
2、SELECT是在其他大多數語句后執行，最重要的是，在FROM和GROUP BY之后。重要的是要理解當你覺得你可以從WHERE語句中引用你定義在SELECT語句當中的時候，。以下是不可行的：
WHERE z = 10 -- z is not available here!
如果你想重用z,您有兩種選擇。要么重復表達式:
SELECT A.x + A.y AS z
FROM A
WHERE (A.x + A.y) = 10
或者你使用派生表、公用表表達式或視圖來避免代碼重復。請參閱示例進一步的分析：
3、在語法和邏輯順序里，UNION都是放在ORDER BY之前，很多人認為每個UNION子查詢都可以進行排序，但根據SQL標準和大多數的SQL方言，并不是真的可行。雖然一些方言允許子查詢或派生表排序，但卻不能保證這種順序能在UNION操作后保留。
需要注意的是，并不是所有的數據庫都以相同的形式實現，例如規則2并不完全適用于MySQL,PostgreSQL,和SQLite上
從中我們學到了什么呢？
要時刻記住SQL語句的語法順序和邏輯順序來避免常見的錯誤。如果你能明白這其中的區別，就能明確知道為什么有些可以執行有些則不能。
如果能設計一種在語法順序上實際又體現了邏輯順序的語言就更好了，因為它是在微軟的LINQ上實現的。
3、SQL是關于數據表引用的
因為語法順序和邏輯順序的差異，大多數初學者可能會誤認為SQL中列的值是第一重要的。其實并非如此，最重要的是數據表引用。
該SQL標準定義了FROM語句，如下：
<from clause> ::= FROM <table reference> [ { <comma> <table reference> }... ]
ROM語句的"output"是所有表引用的結合程度組合表引用。讓我們慢慢地消化這些。
FROM a, b
上述產生一個a+b度的組合表引用，如果a有3列和b有5列，那么"輸出表"將有8（3+5）列。
包含在這個組合表引用的記錄是交叉乘積/笛卡兒積的axb。換句話說，每一條a記錄都會與每一條b記錄相對應。如果a有3個記錄和b有5條記錄,然后上面的組合表引用將產生15條記錄(3×5)。
在WHERE語句篩選后，GROUP BY語句中"output"是"fed"/"piped"，它已轉成新的"output"，我們會稍后再去處理。
如果我們從關系代數/集合論的角度來看待這些東西，一個SQL表是一個關系或一組元素組合。每個SQL語句將改變一個或幾個關系，來產生新的關系。
從中我們學到了什么呢？
一直從數據表引用角度去思考，有助于理解數據怎樣通過你的sql語句流水作業的
4、SQL數據表引用可以相當強大
表引用是相當強大的東西。舉個簡單的例子，JOIN關鍵字其實不是SELECT語句的一部分，但卻是"special"表引用的一部分。連接表，在SQL標準中有定義（簡化的）：
<table reference> ::=
<table name>
| <derived table>
| <joined table>
如果我們又拿之前的例子來分析：
FROM a, b
a可以作為一個連接表，如：
a1 JOIN a2 ON a1.id = a2.id
這擴展到前一個表達式，我們會得到：
FROM a1 JOIN a2 ON a1.id = a2.id, b
雖然結合了數據表引用語法與連接表語法的逗號分隔表讓人很無語，但你肯定還會這樣做的。結果，結合數據表引用將有a1+a2+b度。
派生表甚至比連接表更強大，我們接下來將會說到。
從中我們學到了什么呢？
要時時刻刻考慮表引用，重要的是這不僅讓你理解數據怎樣通過你的sql語句流水作業的，它還將幫助你了解復雜表引用是如何構造的。
而且，重要的是，了解JOIN是構造連接表的關鍵字。不是的SELECT語句的一部分。某些數據庫允許JOIN在插入、更新、刪除中使用。
5、應使用SQL JOIN的表，而不是以逗號分隔表
前面，我們已經看到這語句：
FROM a, b
高級SQL開發人員可能會告訴你，最好不要使用逗號分隔的列表，并且一直完整的表達你的JOINs。這將有助于改進你的SQL語句的可讀性從而防止錯誤出現。
一個非常常見的錯誤是忘記某處連接謂詞。思考以下內容：
FROM a, b, c, d, e, f, g, h
WHERE a.a1 = b.bx
AND a.a2 = c.c1
AND d.d1 = b.bc
-- etc...
使用join來查詢表的語法
更安全，你可以把連接謂詞與連接表放一起，從而防止錯誤。
更富于表現力，你可以區分外部連接，內部連接，等等。??
從中我們學到了什么呢？
使用JOIN，并且永遠不在FROM語句中使用逗號分隔表引用。
6、SQL的不同類型的連接操作
連接操作基本上有五種
EQUI JOIN
SEMI JOIN
ANTI JOIN
CROSS JOIN
DIVISION
這些術語通常用于關系代數。對上述概念，如果他們存在，SQL會使用不同的術語。讓我們仔細看看:
EQUI JOIN（同等連接）
這是最常見的JOIN操作。它有兩個子操作:
INNER JOIN(或者只是JOIN)
OUTER JOIN(可以再次拆分為LEFT, RIGHT,FULL OUTER JOIN)
例子是其中的區別最好的解釋:
-- This table reference contains authors and their books. -- There is one record for each book and its author. -- authors without books are NOT included author JOIN book ON author.id = book.author_id -- This table reference contains authors and their books -- There is one record for each book and its author. -- ... OR there is an "empty" record for authors without books -- ("empty" meaning that all book columns are NULL) author LEFT OUTER JOIN book ON author.id = book.author_id |
SEMI JOIN（半連接）
這種關系的概念在SQL中用兩種方式表達：使用IN謂詞或使用EXISTS謂語。"Semi"是指在拉丁語中的"half"。這種類型的連接用于連接只有"half"的表引用。再次考慮上述加入的作者和書。讓我們想象，我們想要作者/書的組合,但只是那些作者實際上也有書。然后我們可以這樣寫:
-- Using IN
FROM author
WHERE author.id IN (SELECT book.author_id FROM book)
-- Using EXISTS
FROM author
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM book WHERE book.author_id = author.id)
雖然不能肯定你到底是更加喜歡IN還是EXISTS，而且也沒有規則說明，但可以這樣說：
IN往往比EXISTS更具可讀性
EXISTS往往比IN更富表現力（如它更容易表達復雜的半連接）
一般情況下性能上沒有太大的差異，但，在某些數據庫可能會有巨大的性能差異。
因為INNER JOIN有可能只產生有書的作者，因為很多初學者可能認為他們可以使用DISTINCT刪除重復項。他們認為他們可以表達一個像這樣的半聯接：
-- Find only those authors who also have books
SELECT DISTINCT first_name, last_name
FROM author
這是非常不好的做法，原因有二：
它非常慢，因為該數據庫有很多數據加載到內存中，只是要再刪除重復項。
它不完全正確，即使在這個簡單的示例中它產生了正確的結果。但是，一旦你JOIN更多的表引用，，你將很難從你的結果中正確刪除重復項。
更多的關于DISTINCT濫用的問題，可以訪問這里的博客。
ANTI JOIN（反連接）
這個關系的概念跟半連接剛好相反。您可以簡單地通過將 NOT 關鍵字添加到IN 或 EXISTS中生成它。在下例中，我們選擇那些沒有任何書籍的作者：
-- Using IN
FROM author
WHERE author.id NOT IN (SELECT book.author_id FROM book)
-- Using EXISTS
FROM author
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM book WHERE book.author_id = author.id)
同樣的規則對性能、可讀性、表現力都適用。然而，當使用NOT IN時對NULLs會有一個小警告，這個問題有點超出本教程范圍。
CROSS JOIN（交叉連接）
結合第一個表中的內容和第二個表中的內容，引用兩個join表交叉生成一個新的東西。我們之前已經看到，這可以在FROM語句中通過逗號分隔表引用來實現。在你確實需要的情況下，可以在SQL語句中明確地寫一個CROSS JOIN。
-- Combine every author with every book
author CROSS JOIN book
DIVISION（除法）
關系分割就是一只真正的由自己親自喂養的野獸。簡而言之，如果JOIN是乘法，那么除法就是JOIN的反義詞。在SQL中，除法關系難以表達清楚。由于這是一個初學者的教程，解釋這個問題超出了我們的教程范圍。當然如果你求知欲爆棚，那么就看這里，這里還有這里。
從中我們學到了什么呢？
讓我們把前面講到的內容再次牢記于心。SQL是表引用。連接表是相當復雜的表引用。但關系表述和SQL表述還是有點區別的，并不是所有的關系連接操作都是正規的SQL連接操作。對關系理論有一點實踐與認識，你就可以選擇JOIN正確的關系類型并能將其轉化為正確的SQL。
7、SQL的派生表就像表的變量
前文，我們已經了解到SQL是一種聲明性語言，因此不會有變量。（雖然在一些SQL語句中可能會存在）但你可以寫這樣的變量。那些野獸一般的表被稱為派生表。
派生表只不過是包含在括號里的子查詢。
-- A derived table
FROM (SELECT * FROM author)
需要注意的是，一些SQL方言要求派生表有一個關聯的名字（也被稱為別名）。
-- A derived table with an alias
FROM (SELECT * FROM author) a
當你想規避由SQL子句邏輯排序造成的問題時，你會發現派生表可以用帥呆了來形容。例如，如果你想在SELECT和WHERE子句中重用一個列表達式，只寫（Oracle方言）：
-- Get authors' first and last names, and their age in days
SELECT first_name, last_name, age
FROM (
SELECT first_name, last_name, current_date - date_of_birth age
FROM author
)
-- If the age is greater than 10000 days
WHERE age > 10000
注意，一些數據庫和SQL:1999標準里已將派生表帶到下一級別，,引入公共表表達式。這將允許你在單一的SQL SELECT中重復使用相同的派生表。上面的查詢將轉化為類似這樣的：
WITH a AS (
SELECT first_name, last_name, current_date - date_of_birth age
FROM author
)
SELECT *
FROM a
WHERE age > 10000
很明顯，對廣泛重用的常見SQL子查詢，你也可以灌輸具體"a"到一個獨立視圖中。想要了解更多就看這里。
從中我們學到了什么呢？
再溫習一遍，SQL主要是關于表引用，而不是列。好好利用這些表引用。不要害怕寫派生表或其他復雜的表引用。
8、SQL GROUP BY轉換之前的表引用
讓我們重新考慮我們之前的FROM語句：
FROM a, b
現在,讓我們來應用一個GROUP BY語句到上述組合表引用
GROUP BY A.x, A.y, B.z
這會產生一個只有其余三個列(!)的新的表引用。讓我們再消化一遍。如果你用了GROUP BY，那么你在所有后續邏輯條款-包括選擇中減少可用列的數量。這就是為什么你只可以從SELECT語句中的GROUP BY語句引用列語法的原因。
請注意，其他列仍然可能可作為聚合函數的參數：
SELECT A.x, A.y, SUM(A.z)
FROM A
GROUP BY A.x, A.y
值得注意并很不幸的是，MySQL不遵守這一標準，只會造成混亂。不要陷入MySQL的把戲。GROUP BY轉換表引用，因此你可以只引用列也引用GROUPBY語句。
從中我們學到了什么呢？
GROUP BY，在表引用上操作，將它們轉換成一個新表。
9、SQL SELECT在關系代數中被稱為投影
當它在關系代數中使用時，我個人比較喜歡用"投影"一詞中。一旦你生成你的表引用，過濾，轉換它，你可以一步將它投影到另一個表中。SELECT語句就像一個投影機。表函數利用行值表達式將之前構造的表引用的每個記錄轉化為最終結果。
在SELECT語句中，你終于可以在列上操作，創建復雜的列表達式作為記錄/行的一部分。
有很多關于可用的表達式，函數性質等的特殊規則。最重要的是，你應該記住這些：
1、你只能使用從“output”表引用產生的列引用
2、如果你有GROUP BY語句，你只可能從該語句或聚合函數引用列
3、當你沒有GROUP BY語句時，你可以用窗口函數替代聚合函數
4、如果你沒有GROUP BY語句，你就不能將聚合函數與非聚合函數結合起來
5、這有一些關于在聚合函數包裝常規函數的規則，反之亦然
6、還有…
嗯，這有很多復雜的規則。他們可以填補另一個教程。例如，之所以你不能將聚合函數與非聚合函數結合起來投影到沒有GROUP BY的SELECT語句中是因為：
1、憑直覺，沒有任何意義。
2、對一個SQL初學者來說，直覺還是毫無幫助的，語法規則則可以。SQL:1999年引入了分組集，SQL：2003引入了空分組集GROUP BY()。每當存在沒有顯式GROUP BY語句的聚合函數時就會應用隱式的空分組集（規則2）。因此，最初關于邏輯順序的那個規則就不完全正確了，SELECT的投影也會影響前面的邏輯結果，但語法語句GROUP BY卻不受影響。
是不是有點迷糊？其實我也是，讓我們看一些簡單的吧。
從中我們學到了什么呢？
在SQL語句中，SELECT語句可能是最復雜的語句之一，即使它看起來是那么的簡單。所有其他語句只不過是從這個到另一個表引用的的輸送管道。通過將它們完全轉化，后期地對它們應用一些規則，SELECT語句完完全全地攪亂了這些表引用的美。
為了了解SQL，重要的是要理解其他的一切，都要嘗試在SELECT之前解決。即便SELECT在語法順序中排第一的語句，也應該將它放到最后。
10.相對簡單一點的SQL DISTINCT,UNION,ORDER BY,和OFFSET
看完復雜的SELECT之后，我們看回一些簡單的東西。
集合運算（DISTINCT和UNION）
排序操作（ORDER BY,OFFSET..FETCH）
集合運算
集合運算在除了表其實沒有其他東西的“集”上操作。嗯，差不多是這樣，從概念上講，它們還是很容易理解的
DISTINCT投影后刪除重復項。
UNION求并集，刪除重復項。
UNION ALL求并集，保留重復項。
EXCEPT求差集（在第一個子查詢結果中刪除第二個子查詢中也含有的記錄刪除），刪除重復項。
INTERSECT求交集（保留所有子查詢都含有的記錄），刪除重復項。
所有這些刪除重復項通常是沒有意義的，很多時候，當你想要連接子查詢時，你應該使用UNION ALL。
排序操作
排序不是一個關系特征，它是SQL僅有的特征。在你的SQL語句中，它被應用在語法排序和邏輯排序之后。保證可以通過索引訪問記錄的唯一可靠方法是使用ORDER BY a和OFFSET..FETCH。所有其他的排序總是任意的或隨機的，即使它看起來像是可再現的。
OFFSET..FETCH是唯一的語法變體。其他變體包括MySQL'和PostgreSQL的LIMIT..OFFSET，或者SQL Server和Sybase的TOP..START AT（這里）。
讓我們開始應用吧
跟其他每個語言一樣，要掌握SQL語言需要大量的實踐。上述10個簡單的步驟將讓你每天編寫SQL時更有意義。另一方面，你也可以從常見的錯誤中學習到更多。下面的兩篇文章列出許多Java（和其他）開發者寫SQL時常見的錯誤：
· 10 Common Mistakes Java Developers Make when Writing SQL
· 10 More Common Mistakes Java Developers Make when Writing SQL