SQL 基础

本节目标

读完本篇，你应能：

用 CREATE TABLE 定义表结构，并用 INSERT INTO 写入行
编写 SELECT 查询，配合 WHERE 过滤、ORDER BY 排序、LIMIT 限制行数
使用 GROUP BY 与聚合函数做汇总统计
识别 DuckDB Friendly SQL 中两种常用写法：FROM 在前（等价于 SELECT *）与 CREATE TABLE ... AS SELECT（CTAS）
避开标识符大小写与字符串引号等常见方言差异

若尚未安装 CLI 或连接内存库/文件库，请先阅读简介与安装。

概念：DuckDB 里的 SQL 长什么样

DuckDB 的 SQL 方言 (dialect) 整体接近 PostgreSQL，而不是 SQLite：类型系统、函数与不少语法与 PG 更一致。你在 CLI 或 Python 里执行的语句，会先被解析成逻辑计划，再在列式引擎上执行——本篇只关心声明式查询怎么写，不涉及执行计划。

一条典型查询的执行顺序在逻辑上是：FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT。写 SQL 时顺序可以不同，但理解这个顺序有助于读懂聚合与过滤为何这样组合。

下面用一张虚构的 employees（员工） 表贯穿示例。建议在 duckdb 或 duckdb my.db 的 D 提示符下按块复制执行（每块以 ; 结束）。

建表与插入

先建表并插入几行数据：

CREATE OR REPLACE TABLE employees (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name VARCHAR,
    department VARCHAR,
    salary DOUBLE
);

INSERT INTO employees VALUES
    (1, 'Alice', 'Engineering', 120000),
    (2, 'Bob', 'Engineering', 95000),
    (3, 'Carol', 'Sales', 88000),
    (4, 'Dave', 'Sales', 91000),
    (5, 'Eve', 'Engineering', 105000);

CREATE OR REPLACE TABLE 在脚本里很常见：重复运行不会因表已存在而失败（官方 Friendly SQL 也推荐这种写法）。INSERT INTO ... VALUES 按列顺序填值；列很多时可用 INSERT INTO ... BY NAME（按列名对齐），进阶用法见 INSERT 文档。

查询、过滤、排序与 LIMIT

-- 选出工程部、薪资不低于 10 万的人，按薪资降序，只看前 2 行
SELECT id, name, department, salary
FROM employees
WHERE department = 'Engineering'
  AND salary >= 100000
ORDER BY salary DESC
LIMIT 2;

WHERE 使用单引号包裹字符串字面量（见下文「常见坑」）。ORDER BY 默认升序，加 DESC 为降序。LIMIT n 只返回结果集的前 n 行；DuckDB 还支持 LIMIT 10% 这类按结果集比例截断的 Friendly SQL 写法（详见 LIMIT）。

聚合与 GROUP BY

-- 各部门人数与平均薪资
SELECT
    department,
    count(*) AS headcount,
    round(avg(salary), 2) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
ORDER BY avg_salary DESC;

GROUP BY 把行按 department 分成多组；count(*)、avg(salary) 等聚合函数 (aggregate functions) 对每组各算一个值。SELECT 里出现的非聚合列必须出现在 GROUP BY 中（或使用聚合表达式）。DuckDB 还提供 GROUP BY ALL：根据 SELECT 中的非聚合列自动推断分组键，适合探索性查询（GROUP BY）。

Friendly SQL 入门

DuckDB 把一批让 SQL 更短、更易读的语法统称为 Friendly SQL。本节只练两个与基础查询最相关的点；完整清单见 Friendly SQL。

1. FROM 在前：省略 SELECT *

只查全表时，可以写成：

FROM employees;

这等价于 SELECT * FROM employees;。需要投影或过滤时仍写完整 SELECT ... FROM ... WHERE ...。

2. CTAS：用查询结果直接建表

CREATE OR REPLACE TABLE eng_high AS
SELECT name, salary
FROM employees
WHERE department = 'Engineering'
  AND salary >= 100000;

FROM eng_high ORDER BY salary DESC;

CREATE TABLE ... AS SELECT（CTAS）根据查询结果推断列类型，省去手工写 DDL。最后一行再次演示 FROM-first 查看新表内容。

常见坑

标识符大小写：DuckDB 对未加引号的标识符不区分大小写，但会按规则存入目录（catalog）；Employees 与 employees 通常指同一对象。若用双引号创建 "MyTable"，则后续必须用完全一致的大小写引用，否则报错。习惯上表名、列名统一用小写加下划线，少踩坑。
字符串引号：字符串字面量用单引号 'Engineering'；双引号 "..." 在 DuckDB 里表示标识符（列名、表名），不是字符串。从 MySQL 习惯双引号字符串迁移时尤其容易写错。
GROUP BY 与 SELECT 列不一致：SELECT 里写了未聚合、又不在 GROUP BY 中的列，会报错。先想清楚「按什么分组、算什么指标」，再写 SELECT 列表。
脚本重复执行：裸 CREATE TABLE 第二次运行会失败；教学脚本里更稳妥的是 CREATE OR REPLACE TABLE 或先 DROP TABLE IF EXISTS（生产环境需评估是否允许丢表）。
内存库与持久化：在内存库里建的 employees 关闭 CLI 即消失；需要保留示例数据请用 duckdb my.db 或在 CLI 内 .open my.db（见简介与安装）。

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查询、过滤、排序与 LIMIT#

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