NoSQL浪潮下，关系型数据库为何仍是企业核心的默认选项？

选择 SQL 还是 NoSQL，不是一个谁更好的问题，而是一个 “更适合” 的问题。

《1》当你需要构建一个关键业务系统（如银行、电商、ERP），其中数据的准确性和一致性是生命线，并且业务逻辑复杂、涉及大量关联查询时，SQL 数据库是毋庸置疑的首选。

《2》当你需要处理海量非结构化数据、要求极高的写入速度和无限的水平扩展能力（如日志记录、社交媒体的动态流、物联网传感器数据），并且可以接受最终一致性时，NoSQL 数据库是更好的选择

数据库是现代信息系统的核心它可以用在很多情况下它无处不在：

《1》电子商务：存储商品、用户、订单信息。

《2》银行系统：管理账户、交易记录。

《3》社交网络：存储用户资料、好友关系、动态信息。

《4》物联网：收集和处理海量传感器数据。

《5》企业ERP系统：整合企业的人力、财务、供应链等数据。

首先，我们SQL语言的全称是结构化查询语言，它分为四类DDL(数据定义语言),DML(作用: 操作表的数据),DQL(作用: 查询表中的数据),DCL

一，DDL(数据定义语言)

创建数据库：create database [if not exists] 库名;

创建表(含字段)：create table [if not exists] 表名(
字段名 字段类型 [字段约束] ,
...
);

二，DML(作用: 操作表的数据)

插入数据：insert into 表名(字段名...) values (字段值...) ;

更新数据：update 表名 set 字段名 = 新值 [where 条件];

删除数据：delete from 表名 [where 条件] ;

三，DQL(作用: 查询表中的数据)

基础查询：select 字段名 from 表名;

条件查询：select 字段名 from 表名 where 条件(比较，逻辑运算符，范围查询，模糊查询，非空判断);

聚合查询：select 聚合函数(字段名) from 表名;

分组查询：select 分组字段名,聚合函数(字段名) from 表名 [where 非聚合条件] group by 分组字段名 [having 聚合条件];

排序查询：select 字段名 from 表名 where 条件 order by 排序字段名 asc | desc;

limit查询：select 字段名 from 表名 where 条件 order by 排序字段名 asc | desc limit x,y;

SQL顺序：书写顺序：select -> 聚合函数 -> from -> where -> group by -> having ->order by -> limit

执行顺序：from -> where -> group by -> 聚合函数 -> having -> select -> order by -> limit

多表查询：本质就是先把多个表连接(join)成一个表,再去查询