Lec 3SQL 基础——数据类型、建库建表与 SELECT
Lec 3 SQL 基础——数据类型、建库建表与 SELECT（Database Queries）
对应 MIT CTL.SC4x · Supply Chain Technology and Systems · 第 3 讲
核心参考：SC4x Key Concept Document (Summer 2019) & MITx MicroMasters SCM 课程大纲
TL;DR
- 结构化查询语言（SQL）是提取与操作关系数据库的标准声明式语言。
- DDL 负责定义数据库架构（CREATE、ALTER、DROP）与字段精度（VARCHAR、INT、DECIMAL）。
- SELECT 基础语句通过列投影、算术运算与别名实现高效基础数据过滤与重构。
供应链数据精度的底层雷区
在设计物料价格、运费结算与高精度称重计量字段时，绝对不能使用 FLOAT 或 REAL 等浮点数类型。浮点数的二进制近似表示会在海量聚合运算中累积舍入误差，导致月底财务账目出现不可对齐的“神秘几分钱”。必须无条件选用定点数 DECIMAL(M, D) 或 NUMERIC，这是供应链与金融系统最基础的工程底线。
1. 从模型到可查询的数据库
Lec2 把数据设计成了关系模型；本讲开始动手操作数据库本身——SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）。有效查询大型数据库的能力，是把"大数据"真正利用起来的关键。SQL 是一门语言，包含了创建、管理、查询关系数据库所需的命令。技术与系统领域的常态是：市面上有大量厂商提供 SQL 的不同实现版本，但它们都共享一套通用的数据类型和命令集合——SQL 具有跨操作系统、（在大体上）跨厂商的可移植性。
2. SQL 语言本身的性质
SQL 不像 Java、Visual Basic 或 C++ 那样是一门完整的编程语言；它是一个大约包含 30 种语句类型的子语言（sub-language），通常被嵌入在其他语言或工具里使用，来实现对数据库的访问。
SQL 涵盖的五类核心操作：
| 类别 | 说明 |
|---|---|
| 数据定义（Data Definition） | 建表、建视图（虚拟表）等操作 |
| 数据操纵（Data Manipulation） | INSERT、DELETE、UPDATE 或用 SELECT 检索数据 |
| 数据完整性（Data Integrity） | 通过参照完整性和事务机制强制主键/外键约束 |
| 访问控制（Access Control） | 面向多类用户的安全机制 |
| 数据共享（Data Sharing） | 支持并发用户访问同一数据库 |
需要留意的坑：
- SQL 存在一些不一致性，其中 NULL 的处理尤其容易踩坑（下一讲详述）；
- SQL 是声明式语言（declarative），不是过程式语言（procedural）——你写的命令描述的是"想要什么结果"，而不是"具体怎么一步步做到"，如何实现留给数据库应用自己去解决。
2.1 不同厂商实现之间的差异
即便都叫"SQL"，不同数据库产品的实现仍会在以下方面出现差异：错误代码、支持的数据类型（日期/时间、货币、字符串的具体变体）、是否区分大小写、系统表（数据库自身结构）、编程接口（没有任何厂商完全遵循同一标准）、报表与查询生成工具、标准内的厂商自定义变体、数据库初始化/打开/连接方式。
3. MySQL 核心数据类型
由于跨数据库存在差异，教材以 MySQL 为例讲解数据类型。MySQL 有三大类：数值型、字符串（文本）型、日期/时间型。
数值型（Numeric）
| 类型 | 说明 |
|---|---|
| INT | 标准整数 |
| BIGINT | 大整数 |
| DECIMAL | 定点数 |
| FLOAT | 单精度浮点数 |
| DOUBLE | 双精度浮点数 |
| BIT | 位字段 |
字符串型（Strings / Text）
| 类型 | 说明 |
|---|---|
| CHAR | 定长非二进制字符串 |
| VARCHAR | 变长非二进制字符串 |
| NCHAR / NVARCHAR | 同上 + Unicode 支持 |
| BINARY / VARBINARY | 定长/变长二进制字符串 |
| TINYBLOB / BLOB | 二进制大对象（小型） |
| TEXT | 小型非二进制字符串 |
日期/时间型（Dates/Times）
| 类型 | 格式 |
|---|---|
| DATE | CCYY-MM-DD |
| TIME | hh:mm:ss |
| DATETIME | CCYY-MM-DD hh:mm:ss |
| TIMESTAMP | CCYY-MM-DD hh:mm:ss |
| YEAR | CCYY 或 YY |
4. 创建数据库与表
创建数据库：
CREATE DATABASE db_name;
USE db_name; -- 告诉系统接下来使用哪个数据库创建表：
- 用
CREATE TABLE声明新表； - 可以设定每个属性（列）的名称和数据类型；
- 建表时可以指定主键、外键关系；
- 可以决定某列是否允许
NULL（空值）。
4.1 导入数据是对数据模型的一次"压力测试"
数据模型设计得好不好，往往要等真正插入数据时才见分晓：
- 如果数据库建库顺利、几乎没有报错——很可能说明你确实找准了真实的业务规则；
- 如果有一些错误——可能业务规则是对的，但数据本身比较"脏"（messy）；
- 如果建库时报错很多——很可能说明当初总结的业务规则本身就不准确。
因此实践中常见做法：先取一份样本数据边导入边浏览，逐步验证模型是否合理，而不是一次性导入全部数据。
5. SELECT 查询
SELECT 用于从数据库表中取数，返回结果以"结果表"的形式呈现，是绝大多数应用中使用频率最高的数据操纵命令。一条 SELECT 语句由一系列**子句（clause）**构成，从一个或多个表/视图中取出记录。
子句必须按固定顺序出现；其中只有 SELECT 和 FROM 是必需的：
| 子句 | 作用 |
|---|---|
SELECT | 选择要返回的属性/列 |
INTO | 把结果写入新表 |
FROM | 指定来源表或视图 |
WHERE | 指定具体记录或建立连接（join）的条件 |
GROUP BY | 按属性分组 |
HAVING | 对分组结果再做条件筛选 |
ORDER BY | 指定排序方式：ASC（升序）| DESC（降序） |
DISTINCT | 只返回去重后的不同取值 |
5.1 通配符（Wildcards）
多数数据库实现都提供额外的正则表达式风格通配符，可以匹配复杂的字符串模式。MySQL 的例子：
[list]：匹配 list 中任意单个字符，如[a-f]；[^list]：匹配不在 list 中的任意单个字符，如[^h-m]。
6. 编辑表中的数据
| 命令 | 作用 |
|---|---|
INSERT | 向表中新增一条记录，为一组属性指定具体取值 |
UPDATE | 修改表中一条或一组记录的某个值或某组值 |
DELETE | 删除满足特定条件的记录 |
7. 本讲小结与学习目标回顾
- 熟悉 SQL 的定位：一个约 30 种语句的声明式子语言，而非完整编程语言；
- 认识到不同 SQL 实现之间存在差异，使用时需留意；
- 复习了 MySQL 的三大类数据类型；
- 学会如何创建新的数据库和表；
- 理解如何使用
SELECT查询； - 熟悉通配符及其使用场景；
- 复习了如何编辑（增/改/删）表中的数据。
下一讲（Lec 4）：只会 SELECT * 还不够——进入 SQL 进阶：条件筛选、NULL 处理、分组统计、排序抽样，以及多表连接（JOIN）与视图（VIEW）。