数据库系列2——简单查询：把数据“拿出来”（SELECT 基础能力一次讲透）

本文是【数据库工程系列】的一部分。

在上一篇中给 AI 工程师的 SQL 入门（工程级理解版），我们明确了 SQL 在工程中的角色。从这一篇开始，进入真正的实操阶段。

这一篇只解决一件事：如何在工程中，安全、可控地把数据拿出来。

0. 开篇：这篇文章解决什么问题？

这篇文章只解决一个问题：

在真实工程里，如何用一条“安全、可控、可复用”的 SELECT，把数据正确地拿出来。

很多人学过 SQL，但一写查询就会出现这些情况：

SELECT * 直接全表返回
不知道哪些字段是“对外接口字段”
把 DISTINCT 当成“按某一列去重整行”
用 = NULL 判断空值
AS 只当成“改个好看名字”

这些在课件里能跑通，但在业务系统 / Agent / 工作流里，都是隐患。

下面我们按课堂 6.2.1 的顺序，一条一条讲清楚。

1. 查询所有：SELECT * 的正确姿势（只用于调试）

最基础的查询：

SELECT * FROM student;

它的真实含义是：

从 student 表中，把每一行、每一列，原样返回。

工程视角

SELECT * 不是“规范写法”
它只适合调试阶段（看表结构、看数据样子）

为什么不能在正式查询里用？

工程提示：

字段一旦新增，返回结构就变了
Agent / 后端 / 前端容易被“多余字段”干扰
性能不可控（你不知道返回了多少数据）

正确做法

SELECT id, name, age
FROM student;

SELECT 本质是在“定义返回结构”，而不是“随便查”。

2. 查询部分列：把 SQL 当“接口返回字段定义”

当你明确写出列名时，你做的事情其实是：

在 SQL 层，定义了一次“数据接口返回格式”。

SELECT name, age
FROM student;

工程视角

SQL 本身就可以完成字段裁剪
下游（Python / Java / Agent）不需要再 pick 一次

工程提示：

返回字段越稳定，系统越稳
数据“在哪一层被裁剪”，非常重要

常见坑

❌ 全表查出来再在代码里删字段
❌ Agent 拿到一堆无关字段，理解成本飙升

3. 去重：DISTINCT 是“枚举维度值”的工具

最常见的用法：

SELECT DISTINCT city
FROM student;

含义非常明确：

我关心的是：有哪些城市，而不是有多少学生。

常见误解（一定要澄清）

❌ 错误理解：

“按 city 去重整行”

✅ 正确理解：

SELECT DISTINCT city, class_id
FROM student;

这是在对 (city, class_id) 这个组合去重。

工程视角

DISTINCT 最适合做的事：

枚举状态值
枚举分类维度
给前端 / Agent 提供“可选项列表”

工程提示：

DISTINCT = 枚举维度值，而不是清洗脏数据。

4. 四则运算：SQL 里先算一步，少写一层代码

SQL 不只是“查数据”，它可以直接做计算。

SELECT
order_id,
price * quantity AS total_amount
FROM orders;

工程视角

能在 SQL 算的，就别留到代码层
少一层计算，就少一层出错点

典型业务场景

订单总价
分数加权
余额计算

工程提示：

SQL 里的计算 = 数据层的“预处理”。

5. 空值处理：NULL 不是 0，也不是空字符串

这是最容易写错、也最危险的一点。

错误写法（非常常见）

SELECT *
FROM employee
WHERE bonus = NULL;

正确写法

SELECT *
FROM employee
WHERE bonus IS NULL;

或者：

SELECT *
FROM employee
WHERE bonus IS NOT NULL;

工程视角

NULL 表示：未知 / 不存在
它不等于任何值，包括它自己

常见坑：

❌ = NULL
❌ != NULL

工程提示：

判断 NULL，只能用 IS / IS NOT。

6. 别名：AS 不是美化，是“对外语义”

很多人以为 AS 只是改个名字，其实不是。

SELECT
name AS 姓名,
age AS 年龄
FROM student;

工程视角

数据库字段名 ≠ 对外语义
SQL 本身就可以完成“语义映射”

为什么这在工程里很重要？

返回结果可直接给前端
可直接给 Agent 作为上下文
少一层字段翻译逻辑

表别名（提前养成习惯）

SELECT s.name, s.age
FROM student AS s;

工程提示：

表别名不是简写，是为了结构清晰和可维护。

7. 本篇小结：把 6.2.1 压成一个“查询模板”

安全查询模板（工程推荐）

SELECT
s.id AS student_id,
s.name AS student_name,
s.age,
s.city
FROM student AS s
WHERE s.city IS NOT NULL
LIMIT 10;

一句话总结

SELECT 决定你“返回什么结构”， FROM 决定你“数据来自哪里”， AS 决定你“对外怎么理解”， DISTINCT 决定你“要不要重复”， LIMIT 决定你“工程是否安全”。

到这里，你已经具备了一个非常重要、但常被低估的能力：

能控制返回字段
能避免 SELECT * 的工程风险
能正确处理 NULL、DISTINCT、AS

这意味着：你已经可以写“不会拖垮系统”的基础查询了。

但真实问题往往不是“能不能查出来”，而是：

查出来的，是不是你真正想要的那一批数据？

👉 下一篇：《数据库系列3——条件查询：把数据“筛对、排对”》

数据库系列3：条件查询：把数据“筛对、排对”（WHERE/逻辑/范围/null/LIKE 一次讲透）数据库系列4：高级查询：排序分页聚合分组过滤一次讲透

数据库系列5：子查询：把查询拆成“中间结果”的工程思维

数据库系列2——简单查询：把数据“拿出来”（SELECT 基础能力一次讲透）