什么是 SQL？数据库语言简单讲解

SQL（结构化查询语言，读作“S-Q-L”或“sequel”）是操作关系型数据库的标准语言。关系型数据库以表格的形式存储数据，表中有行和列，例如 Postgres、MySQL、SQLite 和 SQL Server。你用 SQL 向数据提问（“本月有哪些客户预约了？”），也用它添加、修改或删除记录。它从 20 世纪 70 年代就已出现，是国际标准，支撑着全世界相当大一部分应用。

用 AI 构建时，SQL 为什么重要

当你请 AI 应用构建工具“保存订单”或“显示即将到来的预约列表”时，必然有某个东西需要与数据库通信。在大多数应用中，这就是 SQL，要么直接编写，要么由 ORM 生成。

你不需要自己写 SQL，但了解一点会很有帮助：

• 你可以检查自己的数据。 一条简短的查询就能回答“本周新注册了多少人？”，比构建一个新页面更快。
• 你可以要求更好的报表。 “按月份和服务分组统计收入”就是一个 SQL 概念。了解这一点，你的请求会更清楚。
• 你可以发现危险的改动。 没有 WHERE 子句的 DELETE 或 UPDATE 会影响每一行。这在执行之前就值得留意。
• 你的数据不会被锁定。 SQL 是一个共享的标准，因此 SQL 数据库中的数据可以被许多工具迁移和读取。

日常类比

想象一个组织得非常好的图书馆，里面有一位只会说精确而简单语言的图书管理员。

你不必自己去逛书架。你把一张卡片递给管理员：“找出这位作者在 2010 年之后出版的所有书，最新的排在前面。”管理员对整座建筑了如指掌，会把正好符合要求的书按顺序拿回来。

SQL 就是那张卡片上的语言。你说的是要什么，而不是怎么找——数据库会自己找出最快的路径。

SQL 如何工作：表、行和列

关系型数据库把数据存放在表中。每张表存放一类事物，每一行是一条记录，每一列是一项信息：

customers（客户）

orders（订单）

customer_id 列把每个订单与一位客户联系起来。正是这种联系使数据库成为“关系型”的。

实例：回答实际问题

1. 读取数据：“显示所有在 Lisbon 的客户”：

SELECT name, email
FROM customers
WHERE city = 'Lisbon';

2. 排序并限制数量：“最近的五笔订单”：

SELECT id, total, placed_at
FROM orders
ORDER BY placed_at DESC
LIMIT 5;

3. 合并表格：“每笔订单及对应客户的姓名”：

SELECT o.id, c.name, o.total
FROM orders o
JOIN customers c ON c.id = o.customer_id;

4. 汇总：“每位客户的总消费”：

SELECT c.name, SUM(o.total) AS total_spent
FROM customers c
JOIN orders o ON o.customer_id = c.id
GROUP BY c.name
ORDER BY total_spent DESC;

按照上面的示例数据，结果会是 Lena Ortiz 为 67.00，Sam Patel 为 18.50。

5. 修改数据：

INSERT INTO customers (name, email, city)
VALUES ('Ana Silva', 'ana@example.com', 'Porto');

UPDATE customers SET city = 'Porto' WHERE id = 1;

DELETE FROM orders WHERE id = 102;

这些语句对应几乎所有应用的四种基本操作：创建、读取、更新和删除，称为 CRUD。

需要提醒一句：UPDATE customers SET city = 'Porto'; 如果没有 WHERE 子句，就会修改每一位客户。在运行任何修改之前，务必先检查 WHERE。

SQL 的主要命令

SQL 是标准化的，但每个数据库都会添加自己的扩展，称为方言（dialect）。Postgres、MySQL 和 SQLite 都能理解上面的示例，只是日期函数等细节略有不同。

关键术语

常见误解

• “SQL 就是数据库。” SQL 是语言；Postgres、MySQL 和 SQLite 是使用这门语言的数据库。
• “SQL 很老了，所以已经过时。” 它是成熟的，而不是过时的。现代数据库和数据工具仍在使用它，许多新系统也纷纷加入了 SQL 支持。
• “只有开发者才能使用 SQL。” 分析师、营销人员和创始人每天都在使用简单的查询。
• “SQL 无法处理灵活的数据。” 许多 SQL 数据库也能存储 JSON。例如，Postgres 就有 jsonb 类型。参见SQL 与 NoSQL。
• “让 AI 在生产环境中运行任何 SQL 都没问题。” 读取的风险较低；对线上数据进行修改和删除则需要备份，并再次审查。参见如何备份应用数据库。

可以向 AI 构建工具提出的要求

• “展示我数据库中的表，以及每一列的含义。”
• “写一条只读查询：过去 30 天里每天新注册的人数是多少？”
• “在运行任何 UPDATE 或 DELETE 之前，先给我看查询语句，以及它将影响的行数。”
• “为我们最常用于筛选和排序的列添加索引。”
• “确保每一条使用用户输入的查询都是参数化的。”
• “把订单和付款的更新包装在一个事务中，使它们不会只完成一半。”

Mythex 中的 SQL

当你的应用需要存储数据时，Mythex 会为项目添加一个专用的 Postgres 数据库——在聊天中提出要求即可，例如“把候补名单的邮箱保存到数据库”，或使用 /database 命令（数据库）。Agent 会创建表并编写查询，你也可以在 Ask 模式中要求它用通俗的语言解释任何查询。关于数据库本身，可阅读什么是 Postgres。

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