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在计算机领域有许多伟大的设计理念和思想，例如：

在 Unix 中，一切皆文件。在面向对象的编程语言中，一切皆对象。

关系数据库同样也有自己的设计思想：在 SQL 中，一切皆关系。

关系模型

关系模型（Relational model）由 E.F.Codd 博士于 1970 年提出，以集合论中的关系概念为基础；无论是现实世界中的实体对象还是它们之间的联系都使用关系表示。我们在数据库系统中看到的关系就是二维表（Table），由行（Row）和列（Column）组成。因此，也可以说关系表是由数据行构成的集合。

关系模型由数据结构、关系操作、完整性约束三部分组成。

关系模型中的数据结构就是关系表，包括基础表、派生表（查询结果）和虚拟表（视图）。常用的关系操作包括增加、删除、修改和查询（CRUD），使用的就是 SQL 语言。其中查询操作最为复杂，包括选择（Selection）、投影（Projection）、并集（Union）、交集（Intersection）、差集（Exception）以及笛卡儿积（Cartesian product）等。完整性约束用于维护数据的完整性或者满足业务约束的需求，包括实体完整性（主键约束）、参照完整性（外键约束）以及用户定义的完整性（非空约束、唯一约束、检查约束和默认值）。我们今天的主题是关系操作语言，也就是 SQL。本文使用的示例数据来源于：面向集合

SQL（结构化查询语言）是操作关系数据库的标准语言。SQL 非常接近英语，使用起来非常简单。它在设计之初就考虑了非技术人员的使用需求，我们通常只需说明想要的结果（What），而将数据处理的过程（How）交给数据库管理系统。所以说，SQL 才是真正给人用的编程语言！

接下来我们具体分析一下关系的各种操作语句；目的是为了让大家能够了解 SQL 是一种面向集合的编程语言，它的操作对象是集合，操作的结果也是集合。

在关系数据库中，关系、表、集合三者通常表示相同的概念。

SELECT

下面是一个简单的查询语句：

SELECT employee_id, first_name, last_name, hire_date FROM employees;

它的作用就是从 employees 表中查询员工信息。显然，我们都知道 FROM 之后是一个表（关系、集合）。不仅如此，整个查询语句的结果也是一个表。所以，我们可以将上面的查询作为表使用：

SELECT * FROM (SELECT employee_id, first_name, last_name, hire_date         FROM employees) t;

括号内的查询语句被称为派生表，我们给它指定了一个别名叫做 t。同样，整个查询结果也是一个表；这就意味着我们可以继续嵌套，虽然这么做很无聊。

我们再看一个 PostgreSQL 中的示例：

-- PostgreSQLSELECT * FROM upper('sql');| upper ||-------||   SQL |

upper() 是一个大写转换的函数。它出现在 FROM 子句中，意味着它的结果也是一个表，只不过是 1 行 1 列的特殊表。

SELECT 子句用于指定需要查询的字段，可以包含表达式、函数值等。SELECT 在关系操作中被称为投影（Projection），看下面的示意图应该就比较好理解了。

除了 SELECT 之外，还有一些常用的 SQL 子句。

WHERE 用于指定数据过滤的条件，在关系运算中被称为选择（Selection），示意图如下：

ORDER BY 用于对查询的结果进行排序，示意图如下：

总之，SQL 可以完成各种数据操作，例如过滤、分组、排序、限定数量等；所有这些操作的对象都是关系表，结果也是关系表。

在这些关系操作中，有一个比较特殊，就是分组。

GROUP BY

分组（ GROUP BY）操作和其他的关系操作不同，因为它改变了关系的结构。来看下面的示例：

SELECT department_id, count(*), first_name FROM employeesGROUP BY department_id;

该语句的目的是按照部门统计员工的数量，但是存在一个语法错误，就是 first_name 不能出现在查询列表中。原因在于按照部门进行分组的话，每个部门包含多个员工；无法确定需要显示哪个员工的姓名，这是一个逻辑上的错误。

所以说，GROUP BY 改变了集合元素（数据行）的结构，创建了一个全新的关系。分组操作的示意图如下：

尽管如此，GROUP BY 的结果仍然是一个集合。

UNION

SQL 面向集合特性最明显的体现就是 UNION（并集运算）、INTERSECT（交集运算）和 EXCEPT/MINUS（差集运算）。

这些集合运算符的作用都是将两个集合并成一个集合，因此需要满足以下条件：

两边的集合中字段的数量和顺序必须相同；两边的集合中对应字段的类型必须匹配或兼容。具体来说，UNION 和 UNION ALL 用于计算两个集合的并集，返回出现在第一个查询结果或者第二个查询结果中的数据。它们的区别在于 UNION 排除了结果中的重复数据，UNION ALL 保留了重复数据。下面是 UNION 操作的示意图：

INTERSECT 操作符用于返回两个集合中的共同部分，即同时出现在第一个查询结果和第二个查询结果中的数据，并且排除了结果中的重复数据。INTERSECT 运算的示意图如下：

EXCEPT 或者 MINUS 操作符用于返回两个集合的差集，即出现在第一个查询结果中，但不在第二个查询结果中的记录，并且排除了结果中的重复数据。EXCEPT 运算符的示意图如下：

除此之外，DISTINCT 运算符用于消除重复数据，也就是排除集合中的重复元素。

SQL 中的关系概念来自数学中的集合理论，因此 UNION、INTERSECT 和 EXCEPT 分别来自集合论中的并集（∪ \cup∪）、交集（∩ \cap∩）和差集（∖ \setminus∖）运算。需要注意的是，集合理论中的集合不允许存在重复的数据，但是 SQL 允许。因此，SQL 中的集合也被称为多重集合（multiset）；多重集合与集合理论中的集合都是无序的，但是 SQL 可以通过 ORDER BY 子句对查询结果进行排序。

JOIN

在 SQL 中，不仅实体对象存储在关系表中，对象之间的联系也存储在关系表中。因此，当我们想要获取这些相关的数据时，需要使用到另一个操作：连接查询（JOIN）。

常见的 SQL连接查类型包括内连接、外连接、交叉连接等。其中，外连接又可以分为左外连接、右外连接以及全外连接。

内连接（Inner Join）返回两个表中满足连接条件的数据，内连接的原理如下图所示：

左外连接（Left Outer Join）返回左表中所有的数据；对于右表，返回满足连接条件的数据；如果没有就返回空值。左外连接的原理如下图所示：

右外连接（Right Outer Join）返回右表中所有的数据；对于左表，返回满足连接条件的数据，如果没有就返回空值。右外连接与左外连接可以互换，以下两者等价：

t1 RIGHT JOIN t2t2 LEFT JOIN t1

全外连接（Full Outer Join）等价于左外连接加上右外连接，同时返回左表和右表中所有的数据；对于两个表中不满足连接条件的数据返回空值。全外连接的原理如下图所示：

其他类型的连接还有半连接（SEMI JOIN）、反连接（ANTI JOIN）。

集合操作将两个集合合并成一个更大或更小的集合；连接查询将两个集合转换成一个更大或更小的集合，同时获得了一个更大的元素（更多的列）。很多时候集合操作都可以通过连接查询来实现，例如：

SELECT department_id FROM departmentsUNIONSELECT department_id FROM employees;

等价于：

SELECT COALESCE(d.department_id, e.department_id) FROM departments d FULL JOIN employees e ON (e.department_id = d.department_id);

我们已经介绍了许多查询的示例，接下来看看其他的数据操作。

DML

DML 表示数据操作语言，也就是插入、更新和删除。以下是一个插入语句示例：

CREATE TABLE test(id int);-- MySQL、SQL Server 等INSERT INTO test(id) VALUES (1),(2),(3);-- OracleINSERT INTO test(id)(SELECT 1 AS id FROM DUALUNION ALLSELECT 2 FROM DUALUNION ALLSELECT 3 FROM DUAL);

我们通过一个 INSERT 语句插入了 3 条记录，或者说是插入了一个包含 3 条记录的关系表。因为，UNION ALL 返回的是一个关系表。VALUES 同样是指定了一个关系表，在 SQL Server 和 PostgreSQL 中支持以下语句：

SELECT *FROM ( VALUES(1),(2),(3)) test(id);

前面我们已经说过，FROM 之后是一个关系表，所以这里的 VALUES 也是一样。由于我们经常插入单条记录，并没有意识到实际上是以表为单位进行操作。

同样，UPDATE 和 DELETE 语句也都是以关系表为单位的操作；只不过我们习惯了说更新一行数据或者删除几条记录。

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