答案是：SELECT语句用于查询数据，可指定列、加条件、排序，通过索引、避免SELECT*、使用EXPLAIN等优化性能，JOIN操作有INNER、LEFT、RIGHT、FULL OUTER四种类型，聚合函数如COUNT、SUM、AVG等用于数据分析，NULL值需用IS NULL或COALESCE处理。
SQL查询数据，简单来说就是用SELECT语句从数据库里捞东西。核心就是告诉数据库你要什么，从哪里要，以及要满足什么条件。
SELECT语句的基础用法，咱们一步步来：
要从数据库里提取数据，
SELECT语句是你的瑞士军刀。
提取所有列，用
*号：
SELECT * FROM Customers;
这会返回
Customers表里的每一列和每一行数据。简单粗暴，适合快速浏览。
提取特定列，指定列名：
SELECT CustomerName, City FROM Customers;
这样只会返回
Customers表里的
CustomerName和
City两列。精准高效，避免不必要的数据传输。
使用
WHERE子句添加筛选条件：
SELECT * FROM Customers WHERE Country = 'USA';
只返回
Country列值为
'USA'的行。相当于给数据加了个滤镜，只看你感兴趣的部分。
排序结果用
ORDER BY：
SELECT * FROM Customers ORDER BY CustomerName;
默认升序排列
CustomerName列。
SELECT * FROM Customers ORDER BY CustomerName DESC;
使用
DESC关键字降序排列。方便你快速找到最大或最小的值。
如何优化SQL查询语句以提高性能？
优化SQL查询性能，是个老生常谈的问题，但也是个常做常新的话题。影响性能的因素很多，比如索引、数据量、硬件等等。
首先，建立合适的索引至关重要。索引就像书的目录，能让数据库快速定位到数据，而不是一行行扫描。但索引也不是越多越好，会增加写操作的负担。
CREATE INDEX idx_country ON Customers (Country);
这条语句会在
Customers表的
Country列上创建一个索引。
其次，尽量避免
SELECT *，只选择需要的列。减少数据传输量，能显著提高查询速度。
再者，合理使用
WHERE子句，缩小查询范围。避免全表扫描，能有效减少数据库的负担。
另外，考虑使用
EXPLAIN语句分析查询计划。
EXPLAIN会告诉你数据库是如何执行你的查询的，可以帮你找到性能瓶颈。
EXPLAIN SELECT * FROM Customers WHERE Country = 'USA';
查看输出结果，关注
type、
possible_keys、
key、
rows等字段，能帮你判断是否使用了索引，以及扫描的行数。
最后，定期维护数据库，优化表结构，也能提高查询性能。
SQL查询中的JOIN操作有哪些类型，如何选择？
JOIN操作用于将两个或多个表中的行基于相关列连接起来。常见的
JOIN类型有
INNER JOIN、
LEFT JOIN、
RIGHT JOIN和
FULL OUTER JOIN。
INNER JOIN返回两个表中都匹配的行。就像找两个集合的交集。
SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName FROM Orders INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID;
这条语句会返回
Orders表和
Customers表中
CustomerID相等的行。
LEFT JOIN返回左表中的所有行，以及右表中匹配的行。如果右表中没有匹配的行，则右表中的列值为
NULL。
SELECT Customers.CustomerName, Orders.OrderID FROM Customers LEFT JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;
这条语句会返回
Customers表中的所有行，以及
Orders表中
CustomerID相等的行。如果某个顾客没有订单，则
OrderID列的值为
NULL。
RIGHT JOIN与
LEFT JOIN相反，返回右表中的所有行，以及左表中匹配的行。
FULL OUTER JOIN返回左表和右表中的所有行。如果某个表中没有匹配的行，则另一表中的列值为
NULL。
如何选择
JOIN类型，取决于你的需求。如果你只想要两个表中都匹配的行，用
INNER JOIN。如果你想要左表中的所有行，以及右表中匹配的行，用
LEFT JOIN。以此类推。
SQL查询中如何使用聚合函数进行数据分析？
聚合函数用于对一组值进行计算，并返回单个值。常见的聚合函数有
COUNT、
SUM、
AVG、
MIN和
MAX。
COUNT函数用于统计行数。
SELECT COUNT(*) FROM Customers;
这条语句会返回
Customers表中的总行数。
SUM函数用于计算总和。
SELECT SUM(Salary) FROM Employees;
这条语句会返回
Employees表中
Salary列的总和。
AVG函数用于计算平均值。
SELECT AVG(Salary) FROM Employees;
这条语句会返回
Employees表中
Salary列的平均值。
MIN函数用于查找最小值。
SELECT MIN(Salary) FROM Employees;
这条语句会返回
Employees表中
Salary列的最小值。
MAX函数用于查找最大值。
SELECT MAX(Salary) FROM Employees;
这条语句会返回
Employees表中
Salary列的最大值。
通常，聚合函数会与
GROUP BY子句一起使用，用于对数据进行分组统计。
SELECT Department, AVG(Salary) FROM Employees GROUP BY Department;
这条语句会返回每个部门的平均工资。
如何处理SQL查询中的NULL值？
NULL值表示缺失或未知的数据。处理
NULL值，需要特别小心，因为
NULL值与任何值的比较结果都为
NULL。
判断一个值是否为
NULL，不能使用
=运算符，而要使用
IS NULL或
IS NOT NULL。
SELECT * FROM Customers WHERE City IS NULL;
这条语句会返回
City列值为
NULL的行。
SELECT * FROM Customers WHERE City IS NOT NULL;
这条语句会返回
City列值不为
NULL的行。
可以使用
COALESCE函数将
NULL值替换为指定的值。
SELECT CustomerName, COALESCE(City, 'Unknown') AS City FROM Customers;
这条语句会返回
Customers表中的
CustomerName和
City列。如果
City列值为
NULL，则替换为
'Unknown'。
在聚合函数中，
NULL值通常会被忽略。例如，
SUM函数会忽略
NULL值，只计算非
NULL值的总和。如果需要将
NULL值视为 0，可以使用
COALESCE函数进行替换。
