SQL实战：测试必会的增删改查，从入门到熟练

本文是「软件测试零基础入门系列」的第二篇。上一篇我们认识了测试是什么，这一篇来搞定测试人的基本功——SQL。为什么测试必须会SQL？因为你要造测试数据、查数据库验证结果、定位Bug。不会SQL，你的测试能力是有短板的。

目录

  1. 一、为什么测试必须会SQL
  2. 二、数据库基础概念（3分钟速览）
  3. 三、环境准备：5分钟安装MySQL
  4. 四、查询数据：SELECT（最常用的语句）
  5. 五、条件查询：WHERE（筛选你想要的）
  6. 六、排序和分页：ORDER BY + LIMIT
  7. 七、聚合查询：COUNT/SUM/AVG/MAX/MIN + GROUP BY
  8. 八、多表查询：JOIN（测试必会难点）
  9. 九、子查询：查询里套查询
  10. 十、插入数据：INSERT（造测试数据）
  11. 十一、修改数据：UPDATE（改数据验证）
  12. 十二、删除数据：DELETE（清理测试数据）
  13. 十三、测试工作中SQL实战场景
  14. 十四、避坑指南
  15. 十五、总结与记忆口诀

一、为什么测试必须会SQL

1.1 测试工作中这些场景都需要SQL

场景1：前端显示订单金额100元，你怎么确认数据库里确实是100元？ → 查数据库：SELECT amount FROM orders WHERE order_id = 'xxx'; 场景2：测试注册功能，怎么造100个测试账号？ → 写SQL批量插入：INSERT INTO users ... 循环100次 场景3：用户说他的积分变少了，怎么核实？ → 查积分变动日志：SELECT * FROM point_log WHERE user_id = 'xxx'; 场景4：开发改了订单表结构，你怎么确认数据迁移正确？ → 对比新旧数据：SELECT COUNT(*), SUM(amount) ... 场景5：测试删除功能，删完后怎么确认真的删了？ → 查数据库：SELECT * FROM table WHERE id = 'xxx'; -- 应该查不到

1.2 会SQL和不会SQL的区别

场景不会SQL的测试会SQL的测试
验证数据只能看前端，前端不显示就没办法直接查数据库，数据一目了然
造数据手动在页面一条条录入写SQL批量造，10秒搞定100条
定位Bug描述现象："好像数据不对"精确描述："order表status字段没更新"
造特殊数据页面限制造不出SQL直接插入任意数据
数据核对肉眼对比SQL对比，又快又准

一句话：不会SQL，你只能测前端显示的东西；会SQL，你能测数据本身。

二、数据库基础概念（3分钟速览）

2.1 什么是数据库

简单理解： 数据库 = 一个超级Excel文件 表(Table) = Excel里的一个Sheet页 行(Row) = Sheet里的一行数据 列(Column) = Sheet里的一列（字段） 比如一个用户表： ┌────┬──────────┬──────────┬─────────────┐ │ id │ username │ password │ email │ ← 列（字段） ├────┼──────────┼──────────┼─────────────┤ │ 1 │ admin │ 123456 │ a@test.com │ ← 行（记录） │ 2 │ test01 │ 111111 │ b@test.com │ │ 3 │ test02 │ 222222 │ c@test.com │ └────┴──────────┴──────────┴─────────────┘

2.2 关系型数据库

常见的数据库： ├── MySQL ← 最常用，开源免费（本篇主讲） ├── Oracle ← 大公司用，收费贵 ├── SQL Server ← 微软家的 ├── PostgreSQL ← 功能强大的开源数据库 └── SQLite ← 轻量级，移动端常用 好消息：它们90%的SQL语法是通用的，学会MySQL基本就都会了。

2.3 主键和外键

主键（Primary Key）： └── 每行数据的唯一标识，不能重复，不能为空 └── 通常用id字段，自增数字 外键（Foreign Key）： └── 关联另一个表的主键 └── 比如订单表里的user_id，关联用户表的id 示例： 用户表：id=1, username='张三' 订单表：order_id=1001, user_id=1 ← user_id就是外键，指向用户表的id

三、环境准备：5分钟安装MySQL

3.1 Windows安装

方案1：直接安装MySQL（推荐） 1. 去官网下载 MySQL Installer 2. 一路Next，设置root密码（记住！） 3. 安装MySQL Workbench（图形化工具） 方案2：使用集成环境（更简单） 1. 安装 phpStudy 或 Laragon 2. 一键启动MySQL 3. 自带phpMyAdmin管理界面

3.2 连接数据库

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-- 方式1：命令行连接 mysql -u root -p -- 输入密码后进入 -- 方式2：用图形化工具 -- Navicat、DBeaver、MySQL Workbench 都可以 -- 填主机(127.0.0.1)、端口(3306)、用户名(root)、密码

3.3 创建练习用的数据库和表

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四、查询数据：SELECT（最常用的语句）

4.1 基本查询

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-- 查询所有列（* 表示全部列） SELECT * FROM users; -- 查询指定列 SELECT username, email FROM users; -- 查询结果： -- SELECT * FROM users; ┌────┬──────────┬──────────┬──────────────────┬─────┬──────┐ │ id │ username │ password │ email │ age │ city │ ├────┼──────────┼──────────┼──────────────────┼─────┼──────┤ │ 1 │ 张三 │ 123456 │ zhangsan@test.com│ 25 │ 北京 │ │ 2 │ 李四 │ 123456 │ lisi@test.com │ 30 │ 上海 │ │ 3 │ 王五 │ 123456 │ wangwu@test.com │ 28 │ 广州 │ │ 4 │ 赵六 │ 123456 │ zhaoliu@test.com │ 35 │ 深圳 │ │ 5 │ 孙七 │ 123456 │ sunqi@test.com │ 22 │ 北京 │ └────┴──────────┴──────────┴──────────────────┴─────┴──────┘

4.2 使用别名（AS）

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-- 给列起别名（让查询结果更可读） SELECT username AS 用户名, email AS 邮箱 FROM users; -- 给表起别名（多表查询时很有用） SELECT u.username, u.city FROM users AS u;

4.3 去重（DISTINCT）

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-- 查询所有城市（去重） SELECT DISTINCT city FROM users; -- 结果：北京、上海、广州、深圳 -- 查询有多少个不同的城市 SELECT COUNT(DISTINCT city) FROM users; -- 结果：4

4.4 测试常用查询速查

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-- 1. 查某个用户是否存在 SELECT * FROM users WHERE username = '张三'; -- 2. 查今天注册了多少用户 SELECT COUNT(*) FROM users WHERE DATE(created_at) = CURDATE(); -- 3. 查订单总额 SELECT SUM(amount) FROM orders; -- 4. 查每个用户的订单数 SELECT user_id, COUNT(*) AS 订单数 FROM orders GROUP BY user_id;

五、条件查询：WHERE（筛选你想要的）

5.1 比较运算符

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-- 等于 SELECT * FROM users WHERE city = '北京'; -- 不等于（两种写法） SELECT * FROM users WHERE city != '北京'; SELECT * FROM users WHERE city <> '北京'; -- 大于、小于、大于等于、小于等于 SELECT * FROM users WHERE age > 25; SELECT * FROM users WHERE age < 30; SELECT * FROM users WHERE age >= 25; SELECT * FROM users WHERE age <= 30;

5.2 逻辑运算符

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-- AND（同时满足） SELECT * FROM users WHERE city = '北京' AND age > 20; -- OR（满足任一） SELECT * FROM users WHERE city = '北京' OR city = '上海'; -- NOT（取反） SELECT * FROM users WHERE NOT city = '北京'; -- 组合使用（用括号明确优先级） SELECT * FROM users WHERE (city = '北京' OR city = '上海') AND age > 25;

5.3 范围查询

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-- BETWEEN（在...之间，包含边界） SELECT * FROM users WHERE age BETWEEN 25 AND 30; -- IN（在某个集合中） SELECT * FROM users WHERE city IN ('北京', '上海', '广州'); -- NOT IN（不在某个集合中） SELECT * FROM users WHERE city NOT IN ('北京', '上海');

5.4 模糊查询：LIKE

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-- % 表示任意多个字符 -- _ 表示任意一个字符 -- 名字以"张"开头的 SELECT * FROM users WHERE username LIKE '张%'; -- 邮箱包含"test"的 SELECT * FROM users WHERE email LIKE '%test%'; -- 名字是两个字，且以"王"开头 SELECT * FROM users WHERE username LIKE '王_'; -- 常用场景：搜索功能测试 SELECT * FROM users WHERE username LIKE '%关键词%'; SELECT * FROM users WHERE email LIKE '%关键词%';

5.5 空值判断：IS NULL

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-- 查询邮箱为空的用户 SELECT * FROM users WHERE email IS NULL; -- 查询邮箱不为空的用户 SELECT * FROM users WHERE email IS NOT NULL; -- 注意：不能用 = NULL，必须用 IS NULL

六、排序和分页：ORDER BY + LIMIT

6.1 排序

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-- 按年龄升序（ASC，默认） SELECT * FROM users ORDER BY age ASC; -- 按年龄降序（DESC） SELECT * FROM users ORDER BY age DESC; -- 多字段排序：先按城市升序，同城市按年龄降序 SELECT * FROM users ORDER BY city ASC, age DESC; -- 测试场景：查最新订单 SELECT * FROM orders ORDER BY created_at DESC;

6.2 分页

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-- LIMIT n：只返回前n条 SELECT * FROM users LIMIT 3; -- LIMIT offset, count：跳过offset条，取count条 SELECT * FROM users LIMIT 0, 2; -- 第1-2条（第1页） SELECT * FROM users LIMIT 2, 2; -- 第3-4条（第2页） SELECT * FROM users LIMIT 4, 2; -- 第5-6条（第3页） -- 分页公式：LIMIT (页码-1) × 每页条数, 每页条数 -- 测试场景：测试分页功能，直接查数据库确认总数 SELECT COUNT(*) FROM users; -- 总共5条，每页2条 = 3页

七、聚合查询：COUNT/SUM/AVG/MAX/MIN + GROUP BY

7.1 聚合函数

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-- COUNT：计数 SELECT COUNT(*) FROM users; -- 总共多少用户 SELECT COUNT(email) FROM users; -- 有邮箱的用户数（不计NULL） -- SUM：求和 SELECT SUM(amount) FROM orders; -- 订单总金额 -- AVG：平均值 SELECT AVG(amount) FROM orders; -- 平均订单金额 SELECT AVG(age) FROM users; -- 平均年龄 -- MAX/MIN：最大/最小值 SELECT MAX(amount) FROM orders; -- 最贵订单 SELECT MIN(amount) FROM orders; -- 最便宜订单 SELECT MAX(age) FROM users; -- 最大年龄

7.2 分组统计：GROUP BY

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7.3 分组后筛选：HAVING

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-- WHERE 在分组前筛选，HAVING 在分组后筛选 -- 口诀：WHERE筛选行，HAVING筛选组 -- 查询订单总额超过2000的用户 SELECT user_id, SUM(amount) AS 消费总额 FROM orders GROUP BY user_id HAVING SUM(amount) > 2000; -- 查询有2个以上订单的用户 SELECT user_id, COUNT(*) AS 订单数 FROM orders GROUP BY user_id HAVING COUNT(*) >= 2;

7.4 SQL执行顺序（重要！）

写SQL的顺序： SELECT → FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → ORDER BY → LIMIT 实际执行顺序： FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT │ │ │ │ │ │ │ 找表 筛行 分组 筛组 选列 排序 分页 理解了执行顺序，就知道为什么WHERE不能用别名，ORDER BY可以。

八、多表查询：JOIN（测试必会难点）

8.1 为什么要多表查询

实际项目中，数据是分散在多个表里的： 用户表(users) 订单表(orders) ┌────┬──────┐ ┌────┬─────────┬──────────┬────────┐ │ id │ name │ │ id │ user_id │ product │ amount │ ├────┼──────┤ ├────┼─────────┼──────────┼────────┤ │ 1 │ 张三 │ ───┐ │ 1 │ 1 │ 手机 │ 2999 │ │ 2 │ 李四 │ ├───→│ 2 │ 1 │ 耳机 │ 299 │ │ 3 │ 王五 │ │ │ 3 │ 2 │ 电脑 │ 5999 │ └────┴──────┘ │ └────┴─────────┴──────────┴────────┘ 通过user_id关联 需求："显示每个订单的用户名和产品名" → 需要把两个表连起来查

8.2 INNER JOIN（内连接）

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8.3 LEFT JOIN（左连接）

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-- 返回左表所有数据，右表匹配不上的填NULL -- 左表全量 SELECT u.username, o.product_name, o.amount FROM users AS u LEFT JOIN orders AS o ON u.id = o.user_id; -- 结果：所有用户都显示，没有订单的用户，订单字段为NULL -- 测试场景：查哪些用户没有订单 SELECT u.username FROM users AS u LEFT JOIN orders AS o ON u.id = o.user_id WHERE o.id IS NULL;

8.4 RIGHT JOIN（右连接）

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-- 返回右表所有数据，左表匹配不上的填NULL -- 和LEFT JOIN相反，实际工作中LEFT JOIN更常用

8.5 JOIN对比总结

假设： users表有5条数据（用户1-5） orders表有8条数据（但只有用户1-4的订单，用户5有订单） INNER JOIN → 只返回有订单的用户（用户1-4的订单） LEFT JOIN → 返回所有用户，用户5的订单字段为NULL RIGHT JOIN → 返回所有订单，没有对应用户的订单（几乎不会发生）

8.6 多表JOIN实战

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-- 三表联查：查每个订单的用户名和用户所在城市 SELECT u.username, u.city, o.product_name, o.amount FROM orders AS o INNER JOIN users AS u ON o.user_id = u.id ORDER BY o.created_at DESC; -- 测试场景：验证订单关联的用户信息是否正确 SELECT o.id AS 订单号, u.username AS 用户名, o.product_name AS 商品, o.amount AS 金额 FROM orders o INNER JOIN users u ON o.user_id = u.id WHERE o.id = 1;

九、子查询：查询里套查询

9.1 什么是子查询

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9.2 子查询常见用法

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9.3 子查询 vs JOIN

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-- 同一个需求，两种写法 -- 需求：查下过单的用户信息 -- 子查询写法： SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT DISTINCT user_id FROM orders); -- JOIN写法： SELECT DISTINCT u.* FROM users u INNER JOIN orders o ON u.id = o.user_id; -- 选择建议：数据量大用JOIN（性能好），逻辑复杂用子查询（可读性好）

十、插入数据：INSERT（造测试数据）

10.1 基本插入

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-- 插入单条 INSERT INTO users (username, password, email, age, city) VALUES ('测试用户1', 'test123', 'test1@test.com', 25, '杭州'); -- 插入多条 INSERT INTO users (username, password, email, age, city) VALUES ('测试用户2', 'test123', 'test2@test.com', 26, '成都'), ('测试用户3', 'test123', 'test3@test.com', 27, '武汉'), ('测试用户4', 'test123', 'test4@test.com', 28, '西安'); -- 查看插入结果 SELECT * FROM users ORDER BY id DESC;

10.2 插入查询结果

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-- 把查询结果插入到另一个表 -- 场景：备份数据、复制数据 -- 假设有一个users_backup表 INSERT INTO users_backup SELECT * FROM users WHERE city = '北京';

10.3 测试造数据技巧

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-- 技巧1：批量造测试账号（用存储过程或脚本循环） -- Python示例（后面会讲）： -- for i in range(1, 101): -- sql = f"INSERT INTO users (username, email) VALUES ('test{i}', 'test{i}@test.com')" -- 技巧2：复制已有数据造新数据 INSERT INTO orders (user_id, product_name, amount, status) SELECT user_id, CONCAT(product_name, '(副本)'), amount, 'pending' FROM orders WHERE status = 'completed'; -- 技巧3：造边界值数据 INSERT INTO users (username, password, age) VALUES ('边界_最小年龄', 'test', 0), ('边界_最大年龄', 'test', 150), ('边界_超长名字', 'test', 30); -- username实际长度要测

十一、修改数据：UPDATE（改数据验证）

11.1 基本修改

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-- ⚠️ 修改数据前一定先SELECT确认范围！ -- 修改单条（必须带WHERE） UPDATE users SET email = 'newemail@test.com' WHERE id = 1; -- 修改多条 UPDATE users SET password = 'newpass' WHERE city = '北京'; -- 修改多个字段 UPDATE orders SET status = 'completed', amount = 2999.00 WHERE id = 1;

11.2 测试中的UPDATE场景

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-- 场景1：模拟用户修改信息 UPDATE users SET email = 'updated@test.com' WHERE username = '测试用户1'; -- 场景2：批量修改订单状态（模拟发货） UPDATE orders SET status = 'shipped' WHERE status = 'pending'; -- 场景3：修改金额测试边界 UPDATE orders SET amount = 0.01 WHERE id = 1; -- 最小金额 UPDATE orders SET amount = 999999.99 WHERE id = 2; -- 最大金额 -- 场景4：测试完成后恢复数据 UPDATE orders SET status = 'pending' WHERE status = 'shipped';

11.3 ⚠️ 血的教训

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-- 忘记加WHERE条件 → 全表更新！灾难！ -- ❌ 危险操作： UPDATE users SET email = 'test@test.com'; -- 所有人邮箱都改了！ -- ✅ 安全操作： -- 1. 先用SELECT确认范围 SELECT * FROM users WHERE city = '北京'; -- 确认是2条 -- 2. 再UPDATE UPDATE users SET email = 'test@test.com' WHERE city = '北京'; -- ✅ 开启事务（可以回滚） START TRANSACTION; UPDATE users SET email = 'test@test.com' WHERE city = '北京'; -- 确认没问题 COMMIT; -- 或者发现问题 ROLLBACK;

十二、删除数据：DELETE（清理测试数据）

12.1 基本删除

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-- ⚠️ 删除比修改更危险！一定先SELECT确认！ -- 删除单条 DELETE FROM users WHERE id = 10; -- 删除多条 DELETE FROM orders WHERE status = 'pending'; -- 删除所有数据（保留表结构） DELETE FROM test_table; -- 快速清空表（比DELETE快，重置自增ID） TRUNCATE TABLE test_table;

12.2 测试中的DELETE场景

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-- 场景1：测试完清理数据 DELETE FROM users WHERE username LIKE '测试%'; -- 场景2：清理过期数据 DELETE FROM orders WHERE created_at < '2020-01-01'; -- 场景3：测试删除功能后验证 -- 先确认存在 SELECT * FROM users WHERE id = 5; -- 有一条 -- 执行删除（通过应用或SQL） DELETE FROM users WHERE id = 5; -- 确认已删除 SELECT * FROM users WHERE id = 5; -- 应该为空 -- 场景4：DELETE vs TRUNCATE DELETE FROM orders; -- 逐行删除，慢，可回滚，自增ID不重置 TRUNCATE TABLE orders; -- 直接清空，快，不可回滚，自增ID重置

十三、测试工作中SQL实战场景

13.1 场景1：验证注册功能

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-- 1. 注册前确认用户不存在 SELECT * FROM users WHERE username = 'newuser'; -- 应该返回空 -- 2. 通过页面注册后，查数据库确认 SELECT * FROM users WHERE username = 'newuser'; -- 应该能查到一条记录，检查各字段是否正确 -- 3. 用相同信息再次注册，应该失败 -- 通过页面操作后，确认没有多一条数据 SELECT COUNT(*) FROM users WHERE username = 'newuser'; -- 应该还是1

13.2 场景2：验证订单金额计算

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13.3 场景3：数据一致性核对

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13.4 场景4：统计报表验证

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13.5 场景5：接口测试数据验证

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-- 接口测试中，调用接口后查数据库验证 -- 例：调用"创建订单"接口后 SELECT * FROM orders ORDER BY id DESC LIMIT 1; -- 检查返回的订单数据是否正确 -- 例：调用"删除用户"接口后 -- 确认用户已删除（物理删除） SELECT * FROM users WHERE id = 5; -- 应为空 -- 或确认用户已标记删除（逻辑删除） SELECT * FROM users WHERE id = 5; -- is_deleted应为1

十四、避坑指南

14.1 常见错误

坑表现正确做法
忘记WHEREUPDATE/DELETE全表先SELECT确认，再执行
用=比较NULLWHERE col = NULL查不出来用IS NULL/IS NOT NULL
混用引号字符串没加引号字符串用单引号 '值'
JOIN条件写错笛卡尔积，数据量爆炸确认ON条件正确
GROUP BY漏字段SELECT的字段不在GROUP BY里非聚合字段都要放到GROUP BY
WHERE和HAVING混淆WHERE里用聚合函数聚合条件用HAVING
LIMIT不分页一次查全部数据大数据量必须分页
不备份就操作误删数据无法恢复重要操作前备份或开事务

14.2 测试环境操作铁律

1. 永远不要在线上数据库做写操作！ 2. 修改/删除前，先SELECT确认影响范围 3. 重要操作使用事务（BEGIN → 操作 → 确认 → COMMIT / ROLLBACK） 4. 测试数据要有规律（如test_前缀），方便批量清理 5. 记录你改了哪些数据，测试完还原

十五、总结与记忆口诀

15.1 SQL语句速查表

查询：SELECT 列名 FROM 表名 WHERE 条件 ORDER BY 排序 LIMIT 分页 插入：INSERT INTO 表名 (列1, 列2) VALUES (值1, 值2) 修改：UPDATE 表名 SET 列1=值1 WHERE 条件 删除：DELETE FROM 表名 WHERE 条件 聚合：COUNT / SUM / AVG / MAX / MIN + GROUP BY + HAVING 连接：INNER JOIN / LEFT JOIN ... ON 条件 子查询：SELECT ... WHERE 列 IN (SELECT ...)

15.2 记忆口诀

增删改查四兄弟： SELECT查，INSERT增 UPDATE改，DELETE清 查前先想WHERE条件 改前SELECT看范围 删除之前备个份 安全第一记心间 GROUP BY跟着聚合走 HAVING管组不管行 JOIN连接两个表 ON条件不能忘

15.3 下一步学什么

掌握这些SQL，你已经能应对测试中90%的数据库操作了。 接下来建议： 1. 自己搭个MySQL，把本文的SQL全部手敲一遍 2. 找公司项目的测试库，练习查询和分析 3. 学习Python操作MySQL（pymysql），为自动化打基础

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