一、简介
二、新增
1、简单新增：
INSERT INTO 表A (字段1,字段2,字段3) VALUES (值1,值2,值3);
2、全表新增：
INSERT INTO 表A VALUES (值1,值2,值3);
注意：如果表主键是自增，则使用此方法插入数据主键值可以写为0或者null，这样添加数据可以自增
3、数据移表新增：
INSERT INTO 表A (A字段1,A字段2,A字段3) SELECT(B字段1,B字段2,B字段3) FROM 表B WHERE ……;
4、唯一约束新增：
INSERT INTO 表A (A字段1,A字段2,A字段3) SELECT(B字段1,B字段2,B字段3) FROM 表B WHERE NO EXISTS(SELECT A字段2 FROM 表A WHERE ……);
5、新增多条：
INSERT INTO 表A (字段1,字段2,字段3) VALUES (值1,值2,值3),(值4,值5,值6),(值7,值8,值9);
三、删除
1、简单删除：
DELETE FROM 表A WHERE ……;
2、关联表删除（删除所筛选的的数据）：
DELETE 表别名 FROM 表A 表A别名 JOIN (SELECT 表B字段 FROM 表B WHERE ……) 表B别名 ON 表A别名.表A字段=表B别名.表B字段;
例如：delete a from erp_User a join (select id from erp_mess where cusName='张三') b on a.id=b.id;
四、修改
1、简单修改：
UPDATE 表A SET 字段1=?,字段2=？ WHERE ……;
例如：update erp_User set name='张三',mobile='12345678901' where id=2;
2、关联表更新：
update 表A set 字段1=?,字段2=？ where id in(select id from 表B);
update 表A set 字段1=?,字段2=？ where id in(select id from(select id from 表A)a);
注意：在更新的语句里，如果in里面的表和要更新的是同一张表，则需要再嵌套子查询，否则会报错。
3、计算更新：
update a set a.name=(select b.casn + b.address from erp_mess b where a.id=b.id)from erp_user a where a.name is null;
五、查询
1、简单查询：
select 字段1,字段2 from 表A where 条件 order by 字段;
说明：* 号代表全部字段
六、函数
七、语句执行顺序
八、语句调优
1、语句执行顺序：
from => on => join => where => group by => with => 函数 => having => select => distinct => order by => limit
2、驱动表的选择：
驱动表的选择遵循一个原则：在对最终结果集没影响的前提下，优先选择结果集最小的那张表作为驱动表
驱动表的概念是指多表关联查询时，第一个被处理的表，使用此表的记录去关联其他表。驱动表的确定很关键，会直接影响多表连接的关联顺序，也决定了后续关联时的查询性能。
3、应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引：
4、应尽量避免在 where 中对字段进行 null 值判断：
应尽量避免在 where 中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，可以在字段上设置默认值0，确保表中字段没有null值。
select id from t where num is null
5、where 里避免子查询 => Join 实现：
例：SELECT * FROM t1 WHERE id (SELECT id FROM t2 WHERE name=’hechunyang’);
子查询在MySQL5.5版本里，内部执行计划器是这样执行的：先查外表再匹配内表，而不是先查内表t2，当外表的数据很大时，查询速度会非常慢。
在MariaDB10/MySQL5.6版本里，采用join关联方式对其进行了优化，这条SQL会自动转换为SELECT t1.* FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id;
但请注意的是：优化只针对SELECT有效，对UPDATE/DELETE子查询无效，固生产环境应避免使用子查询。
6、尽量用 join 不用 left join、right join：
例：SELECT * FROM t1 WHERE id (SELECT id FROM t2 WHERE name=’hechunyang’);
子查询在MySQL5.5版本里，内部执行计划器是这样执行的：先查外表再匹配内表，而不是先查内表t2，当外表的数据很大时，查询速度会非常慢。
在MariaDB10/MySQL5.6版本里，采用join关联方式对其进行了优化，这条SQL会自动转换为SELECT t1.* FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id;
但请注意的是：优化只针对SELECT有效，对UPDATE/DELETE子查询无效，固生产环境应避免使用子查询。
7、尽量避免 select * 命令：
从表中读取越多的数据，查询会变得更慢。
8、尽量避免使用 or => union、union all：
尽量避免在 where子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
select id from t where num=10 or num=20 => select id from t where num=10 union all select id from t where num=20。
9、尽量避免使用 union => union all：
除非确实需要去掉重复的行，否则尽量使用 union all 而不是 union 。因为 union 会自带 distinct 操作，代价很大。
select id from t where num=10 or num=20 => select id from t where num=10 union all select id from t where num=20。
10、尽量避免使用 int、not in => union all、join、exists、not exists：
尽量避免在 where子句中使用 int、not in 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，
根据情况而定，可以改为 union all、join、exists、not exists（join 的效率比 exists 高很多）,性能方面：表连接 > (not) exists > (not) in
11、尽量避免使用模糊匹配 like：
别人总结：like 改为 instr ,速度比较结果： like 'aa%' > instr(str,'aa') > like '%aa%';
个人测试的结果（2千万数据根据模糊匹配取10条,字段无索引的情况下）是 like 'aa%' > like '%aa%' > instr(str,'aa');尚有待进一步验证。
select id from table where name like '%52%' => select id from table where instr(name,'52')>0
12、在 where 子句中对字段进行表达式操作：
应尽量避免在 where子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
select id from t where num/2=100 => select id from t where num=100*2
13、应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符：
应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
14、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作：
应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
15、索引失效：
不要在 where子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
16、索引使用：
在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，
否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
注意事项
1、linux默认情况下，对数据库名和表名的大小写是敏感的，因为linux系统本身对大小写就敏感。
2、字段名(列名)大小写不敏感。
3、字段内容大小写不敏感,所以查询要大小写区分的话，要在字段前加 binary,如：select id from tkx_user where binary name='Af'。