Ⅰ 用VS2012打开之前编写好的C#文件的时候，出现这个提示“不一样的行尾，是否将进行行尾标准化”咋回事
一般是编码导致换行符不一致，选择是，将行尾标准化为windows下的就对了。
一、数据库设计过程
数据库技术是信息资源管理最有效的手段。数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。
数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求（现实世界的需求），在概念设计阶段形成独立于机器特点、独立于各个DBMS产品的概念模式（信息世界模型），用E-R图来描述。在逻辑设计阶段将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图（VIEW）形成数据的外模式。在物理设计阶段根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。
1. 需求分析阶段
需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求（和数据流图描述的处理需求）。
需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。
需求分析的方法：调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。
常用的调查方法有： 跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。
分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法（Structured Analysis，简称SA方法）从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。
数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典（Data Dictionary，简称DD）来描述。
数据字典是各类数据描述的集合，它是关于数据库中数据的描述，即元数据，而不是数据本身。数据字典通常包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键)。
数据项描述＝｛数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度，
取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系｝
数据结构描述＝｛数据结构名，含义说明，组成:｛数据项或数据结构｝｝
数据流描述＝｛数据流名，说明，数据流来源，数据流去向，
组成:｛数据结构｝，平均流量，高峰期流量｝
数据存储描述＝｛数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流，
组成:｛数据结构｝，数据量，存取方式｝
处理过程描述＝｛处理过程名，说明，输入:｛数据流｝，输出:｛数据流｝,
处理:｛简要说明｝｝
2. 概念结构设计阶段
通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型，可以用E-R图表示。
概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一DBMS支持的特定数据模型。
概念模型特点：
(1) 具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。
(2) 应该简单、清晰、易于用户理解，是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。
概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法，它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术，用于建立系统信息模型。
使用IDEF1X方法创建E-R模型的步骤如下所示:
2.1 第零步——初始化工程
这个阶段的任务是从目的描述和范围描述开始，确定建模目标，开发建模计划，组织建模队伍，收集源材料，制定约束和规范。收集源材料是这阶段的重点。通过调查和观察结果，业务流程，原有系统的输入输出，各种报表，收集原始数据，形成了基本数据资料表。
2.2 第一步——定义实体
实体集成员都有一个共同的特征和属性集，可以从收集的源材料——基本数据资料表中直接或间接标识出大部分实体。根据源材料名字表中表示物的术语以及具有“代码”结尾的术语，如客户代码、代理商代码、产品代码等将其名词部分代表的实体标识出来，从而初步找出潜在的实体，形成初步实体表。
2.3 第二步——定义联系
IDEF1X模型中只允许二元联系，n元联系必须定义为n个二元联系。根据实际的业务需求和规则，使用实体联系矩阵来标识实体间的二元关系，然后根据实际情况确定出连接关系的势、关系名和说明，确定关系类型，是标识关系、非标识关系（强制的或可选的）还是非确定关系、分类关系。如果子实体的每个实例都需要通过和父实体的关系来标识，则为标识关系，否则为非标识关系。非标识关系中，如果每个子实体的实例都与而且只与一个父实体关联，则为强制的，否则为非强制的。如果父实体与子实体代表的是同一现实对象，那么它们为分类关系。
2.4 第三步——定义码
通过引入交叉实体除去上一阶段产生的非确定关系，然后从非交叉实体和独立实体开始标识侯选码属性，以便唯一识别每个实体的实例，再从侯选码中确定主码。为了确定主码和关系的有效性，通过非空规则和非多值规则来保证，即一个实体实例的一个属性不能是空值，也不能在同一个时刻有一个以上的值。找出误认的确定关系，将实体进一步分解，最后构造出IDEF1X模型的键基视图（KB图）。
2.5 第四步——定义属性
从源数据表中抽取说明性的名词开发出属性表，确定属性的所有者。定义非主码属性，检查属性的非空及非多值规则。此外，还要检查完全依赖函数规则和非传递依赖规则，保证一个非主码属性必须依赖于主码、整个主码、仅仅是主码。以此得到了至少符合关系理论第三范式的改进的IDEF1X模型的全属性视图。
2.6 第五步——定义其他对象和规则
定义属性的数据类型、长度、精度、非空、缺省值、约束规则等。定义触发器、存储过程、视图、角色、同义词、序列等对象信息。
3. 逻辑结构设计阶段
将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型（例如关系模型），并对其进行优化。设计逻辑结构应该选择最适于描述与表达相应概念结构的数据模型，然后选择最合适的DBMS。
将E-R图转换为关系模型实际上就是要将实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式,这种转换一般遵循如下原则：
1）一个实体型转换为一个关系模式。实体的属性就是关系的属性。实体的码就是关系的码。
2）一个m:n联系转换为一个关系模式。与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性。而关系的码为各实体码的组合。
3）一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与n端对应的关系模式合并。如果转换为一个独立的关系模式，则与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性，而关系的码为n端实体的码。
4）一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与任意一端对应的关系模式合并。
5）三个或三个以上实体间的一个多元联系转换为一个关系模式。与该多元联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性。而关系的码为各实体码的组合。
6）同一实体集的实体间的联系，即自联系，也可按上述1:1、1:n和m:n三种情况分别处理。
7）具有相同码的关系模式可合并。
为了进一步提高数据库应用系统的性能，通常以规范化理论为指导，还应该适当地修改、调整数据模型的结构，这就是数据模型的优化。确定数据依赖。消除冗余的联系。确定各关系模式分别属于第几范式。确定是否要对它们进行合并或分解。一般来说将关系分解为3NF的标准，即：
表内的每一个值都只能被表达一次。
•?表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。
表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。
4. 数据库物理设计阶段
为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。
5. 数据库实施阶段
运用DBMS提供的数据语言（例如SQL）及其宿主语言（例如C），根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。 数据库实施主要包括以下工作：用DDL定义数据库结构、组织数据入库 、编制与调试应用程序、数据库试运行
6. 数据库运行和维护阶段
数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行。在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改。包括：数据库的转储和恢复、数据库的安全性、完整性控制、数据库性能的监督、分析和改进、数据库的重组织和重构造。
建模工具的使用
为加快数据库设计速度，目前有很多数据库辅助工具（CASE工具），如Rational公司的Rational Rose，CA公司的Erwin和Bpwin，Sybase公司的PowerDesigner以及Oracle公司的Oracle Designer等。
ERwin主要用来建立数据库的概念模型和物理模型。它能用图形化的方式，描述出实体、联系及实体的属性。ERwin支持IDEF1X方法。通过使用ERwin建模工具自动生成、更改和分析IDEF1X模型，不仅能得到优秀的业务功能和数据需求模型，而且可以实现从IDEF1X模型到数据库物理设计的转变。ERwin工具绘制的模型对应于逻辑模型和物理模型两种。在逻辑模型中，IDEF1X工具箱可以方便地用图形化的方式构建和绘制实体联系及实体的属性。在物理模型中，ERwin可以定义对应的表、列，并可针对各种数据库管理系统自动转换为适当的类型。
设计人员可根据需要选用相应的数据库设计建模工具。例如需求分析完成之后，设计人员可以使用Erwin画ER图，将ER图转换为关系数据模型，生成数据库结构；画数据流图，生成应用程序。
二、数据库设计技巧
1. 设计数据库之前（需求分析阶段）
1) 理解客户需求，询问用户如何看待未来需求变化。让客户解释其需求，而且随着开发的继续，还要经常询问客户保证其需求仍然在开发的目的之中。
2) 了解企业业务可以在以后的开发阶段节约大量的时间。
3) 重视输入输出。
在定义数据库表和字段需求（输入）时，首先应检查现有的或者已经设计出的报表、查询和视图（输出）以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段。
举例：假如客户需要一个报表按照邮政编码排序、分段和求和，你要保证其中包括了单独的邮政编码字段而不要把邮政编码糅进地址字段里。
4) 创建数据字典和ER 图表
ER 图表和数据字典可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。ER图对表明表之间关系很有用，而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对SQL 表达式的文档化来说这是完全必要的。
5) 定义标准的对象命名规范
数据库各种对象的命名必须规范。
2. 表和字段的设计（数据库逻辑设计）
表设计原则
1) 标准化和规范化
数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式，但Third Normal Form（3NF）通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说，遵守3NF 标准的数据库的表设计原则是：“One Fact in One Place”即某个表只包括其本身基本的属性，当不是它们本身所具有的属性时需进行分解。表之间的关系通过外键相连接。它具有以下特点：有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。
举例：某个存放客户及其有关定单的3NF 数据库就可能有两个表：Customer 和Order。Order 表不包含定单关联客户的任何信息，但表内会存放一个键值，该键指向Customer 表里包含该客户信息的那一行。
事实上，为了效率的缘故，对表不进行标准化有时也是必要的。
2) 数据驱动
采用数据驱动而非硬编码的方式，许多策略变更和维护都会方便得多，大大增强系统的灵活性和扩展性。
举例，假如用户界面要访问外部数据源（文件、XML 文档、其他数据库等），不妨把相应的连接和路径信息存储在用户界面支持表里。还有，如果用户界面执行工作流之类的任务（发送邮件、打印信笺、修改记录状态等），那么产生工作流的数据也可以存放在数据库里。角色权限管理也可以通过数据驱动来完成。事实上，如果过程是数据驱动的，你就可以把相当大的责任推给用户，由用户来维护自己的工作流过程。
3) 考虑各种变化
在设计数据库的时候考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。
举例，姓氏就是如此（注意是西方人的姓氏，比如女性结婚后从夫姓等）。所以，在建立系统存储客户信息时，在单独的一个数据表里存储姓氏字段，而且还附加起始日和终止日等字段，这样就可以跟踪这一数据条目的变化。
字段设计原则
4) 每个表中都应该添加的3 个有用的字段
•?dRecordCreationDate，在VB 下默认是Now()，而在SQL Server 下默认为GETDATE()
•?sRecordCreator，在SQL Server 下默认为NOT NULL DEFAULT USER
•?nRecordVersion，记录的版本标记；有助于准确说明记录中出现null 数据或者丢失数据的原因
5) 对地址和电话采用多个字段
描述街道地址就短短一行记录是不够的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的灵活性。还有，电话号码和邮件地址最好拥有自己的数据表，其间具有自身的类型和标记类别。
6) 使用角色实体定义属于某类别的列
在需要对属于特定类别或者具有特定角色的事物做定义时，可以用角色实体来创建特定的时间关联关系，从而可以实现自我文档化。
举例：用PERSON 实体和PERSON_TYPE 实体来描述人员。比方说，当John Smith, Engineer 提升为John Smith, Director 乃至最后爬到John Smith, cio 的高位，而所有你要做的不过是改变两个表PERSON 和PERSON_TYPE 之间关系的键值，同时增加一个日期/时间字段来知道变化是何时发生的。这样，你的PERSON_TYPE 表就包含了所有PERSON 的可能类型，比如Associate、Engineer、Director、CIO 或者CEO 等。还有个替代办法就是改变PERSON 记录来反映新头衔的变化，不过这样一来在时间上无法跟踪个人所处位置的具体时间。
7) 选择数字类型和文本类型尽量充足
在SQL 中使用smallint 和tinyint 类型要特别小心。比如，假如想看看月销售总额，总额字段类型是smallint，那么，如果总额超过了$32,767 就不能进行计算操作了。
而ID 类型的文本字段，比如客户ID 或定单号等等都应该设置得比一般想象更大。假设客户ID 为10 位数长。那你应该把数据库表字段的长度设为12 或者13 个字符长。但这额外占据的空间却无需将来重构整个数据库就可以实现数据库规模的增长了。
8) 增加删除标记字段
在表中包含一个“删除标记”字段，这样就可以把行标记为删除。在关系数据库里不要单独删除某一行；最好采用清除数据程序而且要仔细维护索引整体性。
3. 选择键和索引（数据库逻辑设计）
键选择原则：
1) 键设计4 原则
•?为关联字段创建外键。
•?所有的键都必须唯一。
•?避免使用复合键。
•?外键总是关联唯一的键字段。
2) 使用系统生成的主键
设计数据库的时候采用系统生成的键作为主键，那么实际控制了数据库的索引完整性。这样，数据库和非人工机制就有效地控制了对存储数据中每一行的访问。采用系统生成键作为主键还有一个优点：当拥有一致的键结构时，找到逻辑缺陷很容易。
3) 不要用用户的键(不让主键具有可更新性)
在确定采用什么字段作为表的键的时候，可一定要小心用户将要编辑的字段。通常的情况下不要选择用户可编辑的字段作为键。
4) 可选键有时可做主键
把可选键进一步用做主键，可以拥有建立强大索引的能力。
索引使用原则：
索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。
1) 逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键（作为存储过程）采用唯一的非成组索引，对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。
2) 大多数数据库都索引自动创建的主键字段，但是可别忘了索引外键，它们也是经常使用的键，比如运行查询显示主表和所有关联表的某条记录就用得上。
3) 不要索引memo/note 字段，不要索引大型字段（有很多字符），这样作会让索引占用太多的存储空间。
4) 不要索引常用的小型表
不要为小型数据表设置任何键，假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。
4. 数据完整性设计（数据库逻辑设计）
1) 完整性实现机制：
实体完整性：主键
参照完整性：
父表中删除数据：级联删除；受限删除；置空值
父表中插入数据：受限插入；递归插入
父表中更新数据：级联更新；受限更新；置空值
DBMS对参照完整性可以有两种方法实现：外键实现机制（约束规则）和触发器实现机制
用户定义完整性：
NOT NULL；CHECK；触发器
2) 用约束而非商务规则强制数据完整性
采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。在写数据的时候还可以增加触发器来保证数据的正确性。不要依赖于商务层保证数据完整性；它不能保证表之间（外键）的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。
3) 强制指示完整性
在有害数据进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。
4) 使用查找控制数据完整性
控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的选择。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找：国家代码、状态代码等。
5) 采用视图
为了在数据库和应用程序代码之间提供另一层抽象，可以为应用程序建立专门的视图而不必非要应用程序直接访问数据表。这样做还等于在处理数据库变更时给你提供了更多的自由。
5. 其他设计技巧
1) 避免使用触发器
触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器，你最好集中对它文档化。
2) 使用常用英语（或者其他任何语言）而不要使用编码
在创建下拉菜单、列表、报表时最好按照英语名排序。假如需要编码，可以在编码旁附上用户知道的英语。
3) 保存常用信息
让一个表专门存放一般数据库信息非常有用。在这个表里存放数据库当前版本、最近检查/修复（对Access）、关联设计文档的名称、客户等信息。这样可以实现一种简单机制跟踪数据库，当客户抱怨他们的数据库没有达到希望的要求而与你联系时，这样做对非客户机/服务器环境特别有用。
4) 包含版本机制
在数据库中引入版本控制机制来确定使用中的数据库的版本。时间一长，用户的需求总是会改变的。最终可能会要求修改数据库结构。把版本信息直接存放到数据库中更为方便。
5) 编制文档
对所有的快捷方式、命名规范、限制和函数都要编制文档。
采用给表、列、触发器等加注释的数据库工具。对开发、支持和跟踪修改非常有用。
对数据库文档化，或者在数据库自身的内部或者单独建立文档。这样，当过了一年多时间后再回过头来做第2 个版本，犯错的机会将大大减少。
6) 测试、测试、反复测试
建立或者修订数据库之后，必须用用户新输入的数据测试数据字段。最重要的是，让用户进行测试并且同用户一道保证选择的数据类型满足商业要求。测试需要在把新数据库投入实际服务之前完成。
7) 检查设计
在开发期间检查数据库设计的常用技术是通过其所支持的应用程序原型检查数据库。换句话说，针对每一种最终表达数据的原型应用，保证你检查了数据模型并且查看如何取出数据。
三、数据库命名规范
1. 实体（表）的命名
1) 表以名词或名词短语命名，确定表名是采用复数还是单数形式，此外给表的别名定义简单规则（比方说，如果表名是一个单词，别名就取单词的前4 个字母；如果表名是两个单词，就各取两个单词的前两个字母组成4 个字母长的别名；如果表的名字由3 个单词组成，从头两个单词中各取一个然后从最后一个单词中再取出两个字母，结果还是组成4 字母长的别名，其余依次类推）
对工作用表来说，表名可以加上前缀WORK_ 后面附上采用该表的应用程序的名字。在命名过程当中，根据语义拼凑缩写即可。注意，由于ORCLE会将字段名称统一成大写或者小写中的一种，所以要求加上下划线。
举例：
定义的缩写 Sales: Sal 销售；
Order: Ord 订单；
Detail: Dtl 明细；
则销售订单明细表命名为：Sal_Ord_Dtl;
2) 如果表或者是字段的名称仅有一个单词，那么建议不使用缩写，而是用完整的单词。
举例：
定义的缩写 Material Ma 物品；
物品表名为：Material, 而不是 Ma.
但是字段物品编码则是：Ma_ID;而不是Material_ID
3) 所有的存储值列表的表前面加上前缀Z
目的是将这些值列表类排序在数据库最后。
4) 所有的冗余类的命名(主要是累计表)前面加上前缀X
冗余类是为了提高数据库效率，非规范化数据库的时候加入的字段或者表
5) 关联类通过用下划线连接两个基本类之后，再加前缀R的方式命名,后面按照字母顺序罗列两个表名或者表名的缩写。
关联表用于保存多对多关系。
如果被关联的表名大于10个字母，必须将原来的表名的进行缩写。如果没有其他原因，建议都使用缩写。
举例：表Object与自身存在多对多的关系,则保存多对多关系的表命名为：R_Object；
表 Depart和Employee;存在多对多的关系；则关联表命名为R_Dept_Emp
2. 属性（列）的命名
1) 采用有意义的列名，表内的列要针对键采用一整套设计规则。每一个表都将有一个自动ID作为主健,逻辑上的主健作为第一组候选主健来定义,如果是数据库自动生成的编码，统一命名为：ID;如果是自定义的逻辑上的编码则用缩写加“ID”的方法命名。如果键是数字类型，你可以用_NO 作为后缀；如果是字符类型则可以采用_CODE 后缀。对列名应该采用标准的前缀和后缀。
举例：销售订单的编号字段命名：Sal_Ord_ID；如果还存在一个数据库生成的自动编号，则命名为：ID。
2) 所有的属性加上有关类型的后缀，注意，如果还需要其它的后缀，都放在类型后缀之前。
注: 数据类型是文本的字段，类型后缀TX可以不写。有些类型比较明显的字段，可以不写类型后缀。
3) 采用前缀命名
给每个表的列名都采用统一的前缀，那么在编写SQL表达式的时候会得到大大的简化。这样做也确实有缺点，比如破坏了自动表连接工具的作用，后者把公共列名同某些数据库联系起来。
3. 视图的命名
1) 视图以V作为前缀，其他命名规则和表的命名类似；
2) 命名应尽量体现各视图的功能。
4. 触发器的命名
触发器以TR作为前缀，触发器名为相应的表名加上后缀，Insert触发器加'_I'，Delete触发器加'_D'，Update触发器加'_U'，如：TR_Customer_I，TR_Customer_D，TR_Customer_U。
5. 存储过程名
存储过程应以'UP_'开头，和系统的存储过程区分，后续部分主要以动宾形式构成，并用下划线分割各个组成部分。如增加代理商的帐户的存储过程为'UP_Ins_Agent_Account'。
6. 变量名
变量名采用小写，若属于词组形式，用下划线分隔每个单词，如@my_err_no。
7. 命名中其他注意事项
1) 以上命名都不得超过30个字符的系统限制。变量名的长度限制为29（不包括标识字符@）。
2) 数据对象、变量的命名都采用英文字符，禁止使用中文命名。绝对不要在对象名的字符之间留空格。
3) 小心保留词，要保证你的字段名没有和保留词、数据库系统或者常用访问方法冲突
5) 保持字段名和类型的一致性，在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如数据类型在一个表里是整数，那在另一个表里可就别变成字符型了。
Ⅲ fatal error C1075: 与左侧的 大括号“{”匹配之前遇到文件结束是什么错误
这个我也遇到过，由Windows和Unix不同的标准引起的。
有的编辑器会提示是否将行尾标察碰准化，在windows下保存为CR LF即可。
我自己的解决方法是复制粘贴代码到word中，保存为.docx，然后再重新建一败神谈个复制粘贴回瞎碰去。
Ⅳ sql在哪一年首次被国际标准化组织批准作为关系数据库语言的国际标准
1987年。
结构化查询语言SQL（STRUCTURED QUERY LANGUAGE）是最重要的关系数据库操作语言。1986年10月，美国国家标准协会（ANSI）对SQL进行规范后，以此作为关系式数据库管理系统的标准语言（ANSI X3. 135-1986）。1987年，国际标准化组织（ISO）颁布了SQL正式国际标准。1989年4月，ISO提出了具有完整性特征的SQL89标准，1992年11月又公布了SQL92标准。
以上参考自网络：
Ⅳ SQL语言的表达
SQL全称是“结构化查询语言(Structured Query Language)”
SQL(STructured Query Language)是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
SQL同时也是数据库脚本文件的扩展名。
SQL是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。他不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统可以使用相同的SQL语言作为数据输入与管理的接口。它以记录集合作为操作对象，所有SQL语句接受集合作为输入，返回集合作为输出，这种集合特性允许一条SQL语句的输出作为另一条SQL语句的输入，所以SQL语句可以嵌套，这使他具有极大的灵活性和强大的功能，在多数情况下，在其他语言中需要一大段程序实现的功能只需要一个SQL语句就可以达到目的，这也意味着用SQL语言可以写出非常复杂的语句。
结构化查询语言(Structured Query Language)最早是IBM的圣约瑟研究实验室为其关系数据库管理系统SYSTEM R开发的一种查询语言，它的前身是SQUARE语言。SQL语言结构简洁，功能强大，简单易学，所以自从IBM公司1981年推出以来，SQL语言得到了广泛的应用。如今无论是像Oracle、Sybase、Informix、SQL Server这些大型的数据库管理系统，还是像Visual Foxporo、PowerBuilder这些PC上常用的数据库开发系统，都支持SQL语言作为查询语言。
美国国家标准局(ANSI)与国际标准化组织（ISO）已经制定了SQL标准。ANSI是一个美国工业和商业集团组织，负责开发美国的商务和通讯标准。ANSI同时也是ISO和International Electrotechnical Commission(IEC)的成员之一。ANSI 发布与国际标准组织相应的美国标准。1992年，ISO和IEC发布了SQL国际标准，称为SQL-92。ANSI随之发布的相应标准是ANSI SQL-92。ANSI SQL-92有时被称为ANSI SQL。尽管不同的关系数据库使用的SQL版本有一些差异，但大多数都遵循 ANSI SQL 标准。SQL Server使用ANSI SQL-92的扩展集，称为T-SQL，其遵循ANSI制定的 SQL-92标准。
SQL语言包含4个部分：
※ 数据定义语言(DDL)，例如：CREATE、DROP、ALTER等语句。
※ 数据操作语言(DML)，例如：INSERT、UPDATE、DELETE语句。
※ 数据查询语言(DQL)，例如：SELECT语句。
※ 数据控制语言(DCL)，例如：GRANT、REVOKE、COMMIT、ROLLBACK等语句。
SQL语言包括三种主要程序设计语言类别的陈述式：数据定义语言(DDL)，数据操作语言(DML)及数据控制语言(DCL)。
[编辑本段]SQL发展历史
1970： E.J. Codd 发表了关系数据库理论(relational database theory)；
1974-79： IBM 以Codd的理论为基础开发了“Sequel”,并重命名为"SQL"；
1979： Oracle 发布了商业版SQL
1981-84： 出现了其他商业版本，分别来自 IBM(DB2),Data General(DG/SQL),Relational Technology(INGRES)；
SQL/86：ANSI 跟 ISO的第一个标准；
SQL/89：增加了引用完整性(referential integrity)；
SQL/92(aka SQL2)：被数据库管理系统（DBMS）生产商广发接受；
1997+：成为动态网站(Dynamic web content)的后台支持；
SQL/99：Core level跟其他8种相应的level，包括递归查询，程序跟流程控制，基本的对象（object）支持包括oids；
SQL/2003：包含了XML相关内容,自动生成列值(column values)；
2005-09-30：“Data is the next generation inside...SQL is the new HTML”! Tim O'eilly提出了Web 2.0理念，称数据将是核心，SQL将成为“新的
HTML"；
SQL/2006：定义了SQL与XML(包含XQuery)的关联应用；
2006：Sun公司将以SQL基础的数据库管理系统嵌入Java V6
[编辑本段]DDL
DDL 用于定义和管理物件，例如资料库、资料表以及检视表（ 第18章 将会解释何谓检视表）。DDL 陈述式通常包括每个物件的CREATE、ALTER 以及 DROP 命令。举例来说，CREATE TABLE、ALTER TABLE 以及 DROP TABLE 这些陈述式便可以用来建立新资料表、修改其属性（如新增或删除资料行）、删除资料表等，下面我们会一一介绍。
CREATE TABLE 陈述式
使用 DDL 在 MyDB 资料库建立一个名为 Customer_Data 的范例资料表，本章后面的例子我们会使用到这个资料表。如前所述，CREATE TABLE 陈述式可以用来建立资料表。这个范例资料表被定义成四个资料行，如下所示：
Use MyDB
CREATE TABLE Customer_Data
(customer_id smallint,
first_name char(20),
last_name char(20),
phone char(10))
GO
这个陈述式能产生 Customer_Data 资料表，这个资料表会一直是空的直到资料被填入资料表内。
ALTER TABLE 陈述式
ALTER TABLE 陈述式用来变更资料表的定义与属性。在下面的例子中，我们利用 ALTER TABLE 在已经存在的 Customer_Data 资料表中新增 middle_initial 资料行。
ALTER TABLE Customer_Data
ADD middle_initial char(1)
GO
现在资料表的定义包括了五个资料行，而不是之前的四个资料行。关于使用ALTER TABLE 的更多细节，请参阅 第15章 。
DROP TABLE 陈述式
DROP TABLE 陈述式用来删除资料表定义以及所有的资料、索引、触发程序、条件约束以及资料表的权限。要删除我们的 Customer_Data 资料表，可利用下列命令：
DROP TABLE Customer_Data
GO
关于 DROP TABLE 陈述式的详细内容，请参阅 第15章 。
[编辑本段]DML
DML 利用 INSERT、SELECT、UPDATE 及 DELETE 等陈述式来操作资料库物件所包含的资料。
INSERT 陈述式
INSERT 陈述式用来在资料表或检视表中插入一列资料。例如，如果要在Customer_Data 资料表中新增一个客户，可使用类似以下的 INSERT 陈述式：
INSERT INTO Customer_Data
(customer_id, first_name, last_name, phone)
VALUES (777, "Frankie", "Stein", "4895873900")
请注意 SQL 陈述式中第二行的资料行名称清单，清单上资料行名称的次序决定了资料数值将被放在哪个资料行。举例来说，第一个资料数值将被放在清单列出的第一个资料行 customer_id、第二个资料数值放在第二个资料行，依此类推。由于我们在建立资料表时，定义资料资料行填入数值的次序与现在相同，因此我们不必特意指定栏位名称。我们可以用以下的 INSERT 陈述式代替：
INSERT INTO Customer_Data
VALUES (777, "Frankie", "Stein", "4895873900")
注意
如果使用这种形式的 INSERT 陈述式，但被插入的数值次序上与建立资料表时不同，数值将被放入错误的资料行。如果资料的型别与定义不符，则会收到一个错误讯息。
UPDATE 陈述式
UPDATE 陈述式用来更新或改变一列或多列中的值。例如，一位名称为 Frankie Stein 的客户想要在记录中改变他的姓氏为 Franklin，可使用以下 UPDATE 陈述式：
UPDATE Customer_Data
SET first_name = "Franklin"
WHERE last_name = "Stein" and customer_id= 777
我们在 WHERE 子句中加入 customer_id 的项目来确定其他名称为 Stein 的客户不会被影响－只有customer_id为777的客户，姓氏会有所改变。
--------------------------------------------------------------------------------
说明
当您使用 UPDATE 陈述式时，要确定在 WHERE 子句提供充分的筛选条件，如此才不会不经意地改变了一些不该改变的资料。
--------------------------------------------------------------------------------
DELETE 陈述式
DELETE 陈述式用来删除资料表中一列或多列的资料，您也可以删除资料表中的所有资料列。要从 Customer_Data 资料表中删除所有的列，您可以利用下列陈述式：
DELETE FROM Customer_Data
或
DELETE Customer_Data
资料表名称前的 FROM 关键字在 DELETE 陈述式中是选择性的。除此之外，这两个陈述式完全相同。
要从 Customer_Data 资料表中删除 customer_id 资料行的值小于100的列，可利用下列陈述式：
DELETE FROM Customer_Data
WHERE customer_id < 100
现在我们已经快速浏览了 SQL 提供的 DDL 与 DML 陈述式，接着，下面将介绍 T-SQL。
[编辑本段]DCL
DCL是用来管理数据库的语言。包含管理权限及数据更改。
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[编辑本段]SELECT 陈述式
SELECT 陈述式用来检索资料表中的资料，而哪些资料被检索由列出的资料行与陈述式中的 WHERE 子句决定。例如，要从之前建立的 Customer_Data 资料表中检索 customer_id 以及 first_name 资料行的资料，并且只想取出每列中 first_name 资料行值为 Frankie 的资料，那么可以利用以下的 SELECT 陈述式：
SELECT customer_id, first_name FROM Customer_Data
WHERE first_name = "Frankie"
如果有一列符合 SELECT 陈述式中的标准，则结果将显示如下：
customer_id first_name
------------- ------------
777 Frankie
[编辑本段]SQL中的五种数据类型
简要描述一下SQL中的五种数据类型:字符型，文本型，数值型，逻辑型和日期型
字符型
VARCHAR VS CHAR
VARCHAR型和CHAR型数据的这个差别是细微的，但是非常重要。他们都是用来储存字符串长度小于255的字符。
假如你向一个长度为四十个字符的VARCHAR型字段中输入数据BIll GAtES。当你以后从这个字段中取出此数据时，你取出的数据其长度为十个字符——字符串Bill Gates的长度。 现在假如你把字符串输入一个长度为四十个字符的CHAR型字段中，那么当你取出数据时，所取出的数据长度将是四十个字符。字符串的后面会被附加多余的空格。
当你建立自己的站点时，你会发现使用VARCHAR型字段要比CHAR型字段方便的多。使用VARCHAR型字段时，你不需要为剪掉你数据中多余的空格而操心。
VARCHAR型字段的另一个突出的好处是它可以比CHAR型字段占用更少的内存和硬盘空间。当你的数据库很大时，这种内存和磁盘空间的节省会变得非常重要
文本型
TEXT
使用文本型数据，你可以存放超过二十亿个字符的字符串。当你需要存储大串的字符时，应该使用文本型数据。
注意文本型数据没有长度，而上一节中所讲的字符型数据是有长度的。一个文本型字段中的数据通常要么为空，要么很大。
当你从HTML fORM的多行文本编辑框(TEXTAREA)中收集数据时，你应该把收集的信息存储于文本型字段中。但是，无论何时，只要你能避免使用文本型字段，你就应该不适用它。文本型字段既大且慢，滥用文本型字段会使服务器速度变慢。文本型字段还会吃掉大量的磁盘空间。
一旦你向文本型字段中输入了任何数据(甚至是空值)，就会有2K的空间被自动分配给该数据。除非删除该记录，否则你无法收回这部分存储空间。
数值型
SQL支持许多种不同的数值型数据。你可以存储整数 INT 、小数 NUMERIC、和钱数 MONEY。
INT VS SMALLINT VS TINYINT
他们的区别只是字符长度:
INT型数据的表数范围是从-2，147，483，647到2，147，483，647的整数
SMALLINT 型数据可以存储从-32768到32768的整数
TINYINT 型的字段只能存储从0到255的整数,不能用来储存负数
通常，为了节省空间，应该尽可能的使用最小的整型数据。一个TINYINT型数据只占用一个字节;一个INT型数据占用四个字节。这看起来似乎差别不大，但是在比较大的表中，字节数的增长是很快的。另一方面，一旦你已经创建了一个字段，要修改它是很困难的。因此，为安全起见，你应该预测以下，一个字段所需要存储的数值最大有可能是多大，然后选择适当的数据类型。
NUMERIC
为了能对字段所存放的数据有更多的控制，你可以使用NUMERIC型数据来同时表示一个数的整数部分和小数部分。NUMERIC型数据使你能表示非常大的数——比INT型数据要大得多。一个NUMERIC型字段可以存储从-1038到1038范围内的数。NUMERIC型数据还使你能表示有小数部分的数。例如，你可以在NUMERIC型字段中存储小数3.14。
当定义一个NUMERIC型字段时，你需要同时指定整数部分的大小和小数部分的大小。如:MUNERIC(23,0)
一个 NUMERIC型数据的整数部分最大只能有28位，小数部分的位数必须小于或等于整数部分的位数，小数部分可以是零。
MONEY VS SMALLMONEY
你可以使用 INT型或NUMERIC型数据来存储钱数。但是，专门有另外两种数据类型用于此目的。如果你希望你的网点能挣很多钱，你可以使用MONEY型数据。如果你的野心不大，你可以使用SMALLMONEY型数据。MONEY型数据可以存储从-922，337，203，685，477.5808到922，337，203，685，477.5807的钱数。如果你需要存储比这还大的金额，你可以使用NUMERIC型数据。
SMALLMONEY型数据只能存储从-214，748.3648到214，748.3647 的钱数。同样，如果可以的话，你应该用SMALLMONEY型来代替MONEY型数据，以节省空间。
逻辑型
BIT
如果你使用复选框( CHECKBOX)从网页中搜集信息，你可以把此信息存储在BIT型字段中。BIT型字段只能取两个值:0或1。
当心，在你创建好一个表之后，你不能向表中添加 BIT型字段。如果你打算在一个表中包含BIT型字段，你必须在创建表时完成。
日期型
DATETIME VS SMALLDATETIME
一个 DATETIME型的字段可以存储的日期范围是从1753年1月1日第一毫秒到9999年12月31日最后一毫秒。
如果你不需要覆盖这么大范围的日期和时间，你可以使用SMALLDATETIME型数据。它与DATETIME型数据同样使用，只不过它能表示的日期和时间范围比DATETIME型数据小，而且不如DATETIME型数据精确。一个SMALLDATETIME型的字段能够存储从1900年1月1日到2079年6月6日的日期，它只能精确到秒。
DATETIME型字段在你输入日期和时间之前并不包含实际的数据，认识这一点是重要的。
Ⅵ SQL查询语句
SQL查询语句大全
SQL语句无论是种类还是数量都是繁多的，很多语句也是经常要用到的，SQL查询语句就是一个典型的例子，无论是高级查询还是低级查询，SQL查询语句的需求是最频繁的。那么SQL查询语句有哪些？下面跟我一起来看看吧！
一、简单查询语句
1. 查看表结构
SQL>DESC emp;
2. 查询所有列
SQL>SELECT * FROM emp;
3. 查询指定列
SQL>SELECT empmo, ename, mgr FROM emp;
SQL>SELECT DISTINCT mgr FROM emp; 只显示结果不同的项
4. 查询指定行
SQL>SELECT * FROM emp WHERE job='CLERK';
5. 使用算术表达式
SQL>SELECT ename, sal*13+nvl(comm,0) FROM emp;
nvl(comm,1)的意思是，如果comm中有值，则nvl(comm,1)=comm; comm中无值，则nvl(comm,1)=0。
SQL>SELECT ename, sal*13+nvl(comm,0) year_sal FROM emp; （year_sal为别名，可按别名排序）
SQL>SELECT * FROM emp WHERE hiredate>'01-1月-82';
6. 使用like操作符（%，_）
%表示一个或多个字符，_表示一个字符，[charlist]表示字符列中的任何单一字符，[^charlist]或者[!charlist]不在字符列中的任何单一字符。
SQL>SELECT * FROM emp WHERE ename like 'S__T%';
7. 在where条件中使用In
SQL>SELECT * FROM emp WHERE job IN ('CLERK','ANALYST');
8. 查询字段内容为空/非空的语句
SQL>SELECT * FROM emp WHERE mgr IS/IS NOT NULL;
9. 使用逻辑操作符号
SQL>SELECT * FROM emp WHERE (sal>500 or job='MANAGE') and ename like 'J%';
10. 将查询结果按字段的值进行排序
SQL>SELECT * FROM emp ORDER BY deptno, sal DESC; (按部门升序，并按薪酬降序)
二、复杂查询
1. 数据分组(max,min,avg,sum,count)
SQL>SELECT MAX(sal),MIN(age),AVG(sal),SUM(sal) from emp;
SQL>SELECT * FROM emp where sal=(SELECT MAX(sal) from emp));
SQL>SELEC COUNT(*) FROM emp;
2. group by（用于对查询结果的分组统计） 和 having子句（用于限制分组显示结果）
SQL>SELECT deptno,MAX(sal),AVG(sal) FROM emp GROUP BY deptno;
SQL>SELECT deptno, job, AVG(sal),MIN(sal) FROM emp group by deptno,job having AVG(sal)<2000;
对于数据分组的总结：
a. 分组函数只能出现在选择列表、having、order by子句中（不能出现在where中）
b. 如果select语句中同时包含有group by, having, order by，那么它们的顺序是group by, having, order by。
c. 在选择列中如果有列、表达式和分组函数，那么这些列和表达式必须出现在group by子句中，否则就是会出错。
使用group by不是使用having的前提条件。
3. 多表查询
SQL>SELECT e.name,e.sal,d.dname FROM emp e, dept d WHERE e.deptno=d.deptno order by d.deptno;
SQL>SELECT e.ename,e.sal,s.grade FROM emp e,salgrade s WHER e.sal BETWEEN s.losal AND s.hisal;
4. 自连接（指同一张表的连接查询）
SQL>SELECT er.ename, ee.ename mgr_name from emp er, emp ee where er.mgr=ee.empno;
5. 子查询（嵌入到其他sql语句中的select语句，也叫嵌套查询）
5.1 单行子查询
SQL>SELECT ename FROM emp WHERE deptno=(SELECT deptno FROM emp where ename='SMITH');查询表中与smith同部门的人员名字。因为返回结果只有一行，所以用“=”连接子查询语句
5.2 多行子查询
SQL>SELECT ename,job,sal,deptno from emp WHERE job IN (SELECT DISTINCT job FROM emp WHERE deptno=10);查询表中与部门号为10的工作相同的员工的姓名、工作、薪水、部门号。因为返回结果有多行，所以用“IN”连接子查询语句。
in与exists的区别： exists() 后面的子查询被称做相关子查询，它是不返回列表的值的。只是返回一个ture或false的结果，其运行方式是先运行主查询一次，再去子查询里查询与其对 应的结果。如果是ture则输出，反之则不输出。再根据主查询中的每一行去子查询里去查询。in()后面的子查询，是返回结果集的，换句话说执行次序和 exists()不一样。子查询先产生结果集，然后主查询再去结果集里去找符合要求的字段列表去。符合要求的输出，反之则不输出。
5.3 使用ALL
SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> ALL (SELECT sal FROM emp WHERE deptno=30);或SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> (SELECT MAX(sal) FROM emp WHERE deptno=30);查询工资比部门号为30号的所有员工工资都高的员工的姓名、薪水和部门号。以上两个语句在功能上是一样的，但执行效率上，函数会高 得多。
5.4 使用ANY
SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> ANY (SELECT sal FROM emp WHERE deptno=30);或SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> (SELECT MIN(sal) FROM emp WHERE deptno=30);查询工资比部门号为30号的任意一个员工工资高（只要比某一员工工资高即可）的员工的姓名、薪水和部门号。以上两个语句在功能上是 一样的，但执行效率上，函数会高得多。
5.5 多列子查询
SQL>SELECT * FROM emp WHERE (job, deptno)=(SELECT job, deptno FROM emp WHERE ename='SMITH');
5.6 在from子句中使用子查询
SQL>SELECT emp.deptno,emp.ename,emp.sal,t_avgsal.avgsal FROM emp,(SELECT emp.deptno,avg(emp.sal) avgsal FROM emp GROUP BY emp.deptno) t_avgsal where emp.deptno=t_avgsal.deptno AND emp.sal>t_avgsal.avgsal ORDER BY emp.deptno;
5.7 分页查询
数据库的每行数据都有一个对应的行号，称为rownum.
SQL>SELECT a2.* FROM (SELECT a1.*, ROWNUM rn FROM (SELECT * FROM emp ORDER BY sal) a1 WHERE ROWNUM<=10) a2="" where="" rn="">=6;
指定查询列、查询结果排序等，都只需要修改最里层的子查询即可。
5.8 用查询结果创建新表
SQL>CREATE TABLE mytable (id,name,sal,job,deptno) AS SELECT empno,ename,sal,job,deptno FROM emp;
5.9 合并查询（union 并集, intersect 交集, union all 并集+交集, minus差集)
SQL>SELECT ename, sal, job FROM emp WHERE sal>2500 UNION(INTERSECT/UNION ALL/MINUS) SELECT ename, sal, job FROM emp WHERE job='MANAGER';
合并查询的执行效率远高于and,or等逻辑查询。
5.10 使用子查询插入数据
SQL>CREATE TABLE myEmp(empID number(4), name varchar2(20), sal number(6), job varchar2(10), dept number(2)); 先建一张空表；
SQL>INSERT INTO myEmp(empID, name, sal, job, dept) SELECT empno, ename, sal, job, deptno FROM emp WHERE deptno=10; 再将emp表中部门号为10的数据插入到新表myEmp中，实现数据的批量查询。
5.11 使用了查询更新表中的数据
SQL>UPDATE emp SET(job, sal, comm)=(SELECT job, sal, comm FROM emp where ename='SMITH') WHERE ename='SCOTT';
简介
SQL语言1974年由Boyce和Chamberlin提出，并首先在IBM公司研制的关系数据库系统SystemR上实现。由于它具有功能丰富、使用方便灵活、语言简洁易学等突出的优点，深受计算机工业界和计算机用户的欢迎。1980年10月，经美国国家标准局(ANSI)的数据库委员会X3H2批准，将SQL作为关系数据库语言的美国标准，同年公布了标准SQL，此后不久，国际标准化组织(ISO)也作出了同样的决定。
SQL从功能上可以分为3部分：数据定义、数据操纵和数据控制。
SQL的核心部分相当于关系代数，但又具有关系代数所没有的许多特点，如聚集、数据库更新等。它是一个综合的、通用的、功能极强的关系数据库语言。其特点是：
1、数据描述、操纵、控制等功能一体化。
2、两种使用方式，统一的语法结构。SQL有两种使用方式。一是联机交互使用，这种方式下的SQL实际上是作为自含型语言使用的。另一种方式是嵌入到某种高级程序设计语言(如C语言等)中去使用。前一种方式适合于非计算机专业人员使用，后一种方式适合于专业计算机人员使用。尽管使用方式不向，但所用语言的语法结构基本上是一致的。
3、高度非过程化。SQL是一种第四代语言(4GL)，用户只需要提出“干什么”，无须具体指明“怎么干”，像存取路径选择和具体处理操作等均由系统自动完成。
4、语言简洁，易学易用。尽管SQL的'功能很强，但语言十分简洁，核心功能只用了9个动词。SQL的语法接近英语口语，所以，用户很容易学习和使用。
功能
SQL具有数据定义、数据操纵、和数据控制的功能。
1、SQL数据定义功能：能够定义数据库的三级模式结构，即外模式、全局模式和内模式结构。在SQL中，外模式又叫做视图（View），全局模式简称模式（Schema），内模式由系统根据数据库模式自动实现，一般无需用户过问。
2、SQL数据操纵功能：包括对基本表和视图的数据插入、删除和修改，特别是具有很强的数据查询功能。
3、SQL的数据控制功能：主要是对用户的访问权限加以控制，以保证系统的安全性。
语句结构
结构化查询语言包含6个部分：
1、数据查询语言（DQL: Data Query Language）：其语句，也称为“数据检索语句”，用以从表中获得数据，确定数据怎样在应用程序给出。保留字SELECT是DQL（也是所有SQL）用得最多的动词，其他DQL常用的保留字有WHERE，ORDER BY，GROUP BY和HAVING。这些DQL保留字常与其它类型的SQL语句一起使用。
2、数据操作语言（DML：Data Manipulation Language）：其语句包括动词INSERT、UPDATE和DELETE。它们分别用于添加、修改和删除。
3、事务控制语言（TCL）：它的语句能确保被DML语句影响的表的所有行及时得以更新。包括COMMIT（提交）命令、SAVEPOINT（保存点）命令、ROLLBACK（回滚）命令。
4、数据控制语言（DCL）：它的语句通过GRANT或REVOKE实现权限控制，确定单个用户和用户组对数据库对象的访问。某些RDBMS可用GRANT或REVOKE控制对表单个列的访问。
5、数据定义语言（DDL）：其语句包括动词CREATE,ALTER和DROP。在数据库中创建新表或修改、删除表（CREATE TABLE 或 DROP TABLE）；为表加入索引等。
6、指针控制语言（CCL）：它的语句，像DECLARE CURSOR，FETCH INTO和UPDATE WHERE CURRENT用于对一个或多个表单独行的操作。
语言特点
SQL风格统一
SQL可以独立完成数据库生命周期中的全部活动，包括定义关系模式、录入数据、建立数据库、査询、更新、维护、数据库重构、数据库安全性控制等一系列操作，这就为数据库应用系统开发提供了良好的环境，在数据库投入运行后，还可根据需要随时逐步修改模式，且不影响数据库的运行，从而使系统具有良好的可扩充性。
高度非过程化
非关系数据模型的数据操纵语言是面向过程的语言，用其完成用户请求时，必须指定存取路径。而用SQL进行数据操作，用户只需提出“做什么”，而不必指明“怎么做”，因此用户无须了解存取路径，存取路径的选择以及SQL语句的操作过程由系统自动完成。这不但大大减轻了用户负担，而且有利于提高数据独立性。
面向集合的操作方式
SQL采用集合操作方式，不仅查找结果可以是元组的集合，而且一次插入、删除、更新操作的对象也可以是元组的集合。
以同一种语法结构提供两种使用方式
SQL既是自含式语言，又是嵌入式语言。作为自含式语言，它能够独立地用于联机交互的使用方式，用户可以在终端键盘上直接输入SQL命令对数据库进行操作。作为嵌入式语言，SQL语句能够嵌入到高级语言（如C、C#、JAVA）程序中，供程序员设计程序时使用。而在两种不同的使用方式下，SQL的语法结构基本上是一致的。这种以统一的语法结构提供两种不同的操作方式，为用户提供了极大的灵活性与方便性。
语言简洁，易学易用
SQL功能极强，但由于设计巧妙，语言十分简洁，完成数据定义、数据操纵、数据控制的核心功能只用了9个动词：CREATE、ALTER、DROP、SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、GRANT、REVOKE。且SQL语言语法简单，接近英语口语，因此容易学习，也容易使用。
;Ⅶ 以下文件中的行尾不一致，要将行尾标准化吗
原因分析高谨：可能是写代码的时候行尾的标识可能不一样造成的。默认情况下是坐对行尾进行检查。 解决办法：去掉去行尾的检查，或者修改行尾的内容为统一的一种。 去掉行尾检查的配置：在选项里->液纯环境->文档中有一个"加载时检查一致的行尾"钩去掉就不会检查了。 当然如果出现乱码可能是因为编码的问题，可以启用UTF-8的检测，在工具->选项->文本编辑器->自动检测不带签名的UTF-8编码，勾选。 设置如下： 第二种解决办法：把行尾格式化一下： 把文件的内容全部复制到记事本或者文本编码工具(如editplus)中，然后再复制戚埋基到vs.net里。这样就可以全部格式化行尾的格式了。 还有一种可能：VSS版本太低 VS.net绑定到VSS 要求VSS的版本在6.0C以上的版本。如果VSS的版本是6.0C以下的版本就可能出现这种情况，建议升级VSS到6.0d的版本。即可解决该问题。
Ⅷ 第三章 SQL语言元素（一）
InterSystems SQL命令（也称为SQL语句）以关键字开头，后跟一个或多个参数。其中一些参数可能是子句或函数，由它们自己的关键字标识。
InterSystems SQL关键字包括命令名称，函数名称，谓词条件名称，数据类型名称，字段约束，优化选项和特殊变量。它们还包括 AND ， OR 和 NOT 逻辑运算符， NULL 列值指示符以及ODBC函数构造，例如 {d dateval} 和 {fn CONCAT（str1，str2）} 。
聚合函数是SQL固有函数，它计算列的所有值并返回单个聚合值。
这种写法只能在mac routine里，类文件里编译报错。
如果将用户提供的（外部）函数的使用配置为系统范围的选项，则该SQL语句只能调用用户提供的（外部）函数。默认为“否”。默认情况下，尝试调用用户提供的函数会发出 SQLCODE -372 错误。可以使用 ％SYSTEM.SQL类的SetAllowExtrinsicFunctions（） 方法在系统范围内配置SQL对外部函数的使用。若要确定当前设置，请调用 $SYSTEM.SQL.CurrentSettings（） ，该显示显示“允许在SQL语句中使用外部函数”选项。
不能使用用户提供的函数来调用 %routine (名称以%字符开头的例程)。
尝试这样做会发出 SQLCODE -373 错误。
InterSystems SQL文字具有以下语法：
文字是一系列代表实际（文字）值的字符。它可以是数字或字符串。
空字符串是文字字符串；它由两个单引号字符（ '' ）表示。 NULL 不是文字值；它表示没有任何值。
注意：在嵌入式SQL中，不允许在字符串文字中使用以 ## 开头的一些字符序列，如“使用嵌入式SQL”一章的“文字值”中所述。此限制不适用于其他SQL调用，例如动态SQL。
使用单引号（ ' ）字符作为字符串定界符。 SQL兼容性支持双引号字符（ “ ）的使用，但由于与定界标识符标准冲突，因此强烈建议不要使用。将一对双引号字符 "" 解析为无效的定界标识符。并生成 SQLCODE -1 错误。
要在字符串中指定单引号字符作为字面字符，请指定一对这样的字符作为字面转义序列。
例如， 'a 'normal' string' 。
双竖条( || )是首选的SQL连接操作符。
它可以用于连接两个数字、两个字符串或一个数字和一个字符串。
下划线( _ )作为SQL连接操作符提供，以保证ObjectScript的兼容性。
此连接操作符只能用于连接两个字符串。
如果两个操作数都是字符串，并且两个字符串都具有相同的排序规则类型，则所得的级联字符串具有该排序规则类型。在所有其他情况下，连接的结果是排序类型 EXACT 。
使用 NULL 关键字表示没有指定值。
在SQL中， NULL 始终是表示数据值因任何原因未指定或不存在的首选方式。
SQL零长度字符串(空字符串)由两个单引号字符指定。
空字符串( " )与空字符串是不同的。
空字符串是一个已定义的值，一个不包含字符的字符串，一个长度为0的字符串。
一个零长度的字符串在内部由非显示字符 $CHAR(0) 表示。
注意:不建议使用SQL零长度字符串作为字段输入值或字段默认值。
使用 NULL 表示数据值的缺失。
在SQL编码中应避免使用SQL零长度字符串。
但是，由于许多SQL操作都会删除末尾的空格，所以只包含空格字符(空格和制表符)的数据值可能会导致SQL的零长度字符串。
注意，不同的SQL length函数返回不同的值: length 、 CHAR_LENGTH 和 DATALENGTH 返回SQL长度。
$LENGTH 返回ObjectScript表示长度。
长度不计算尾随空格;
所有其他长度函数都计算末尾的空格。
NOT NULL数据约束要求字段必须接收一个数据值;
不允许指定NULL而不是值。
这个约束不阻止使用空字符串值。
SELECT 语句的 WHERE 或 HAVING 子句中的 IS NULL 谓词选择空值;
它不选择空字符串值。
IFNULL 函数计算一个字段值，如果字段值为 NULL ，则返回第二个参数中指定的值。
它不会将空字符串值视为非空值。
COALESCE 函数从提供的数据中选择第一个非空值。
它将空字符串值视为非空值。
当 CONCAT 函数或 concenate 操作符( || )连接一个字符串和一个 NULL 时，结果是 NULL 。
如下面的例子所示:
AVG、COUNT、MAX、MIN 和 SUM 聚合函数在执行操作时忽略 NULL 值。
( COUNT * 统计所有行，因为不可能有一个所有字段都为空值的记录。)
SELECT 语句的 DISTINCT 关键字在其操作中包含 NULL ;
如果指定的字段有空值， DISTINCT 返回一个空行.
AVG 、 COUNT 和 MIN 、聚合函数受空字符串值的影响。
MIN 函数将空字符串视为最小值，即使存在值为0的行。
MAX 和 SUM 聚合函数不受空字符串值的影响。
对大多数SQL函数提供 NULL 作为操作数将返回 NULL 。
任何以NULL作为操作数的SQL算术操作都返回 NULL 值。
因此,7 +零=零。
这包括二元运算加法( + )、减法( - )、乘法( * )、除法( / )、整数除法( )和取模( # )，以及一元符号运算符加号( + )和减号( - )。
算术操作中指定的空字符串将被视为0(零)值。
除法( / )，整数除法( )，或对空字符串( 6/ " )取模( # )会导致 <DIVIDE> 错误。
在SQL中， NULL 的长度是没有定义的(它返回 < NULL > )。
然而，空字符串的长度被定义为长度为0。
如下面的例子所示:
如本例所示，SQL LENGTH 函数返回SQL长度。
可以使用 ASCII 函数将SQL的零长度字符串转换为 NULL ，示例如下:
但是，对标准 SQL 的某些系统间IRIS扩展对 NULL 和空字符串的长度的处理是不同的。
$LENGTH函数返回这些值的InterSystems IRIS内部表示: NULL 表示为长度为0的已定义值，SQL空字符串表示为长度为0的字符串。
该功能与ObjectScript兼容。
这些值的内部表示方式的另一个重要位置是 %STRING 、 %SQLSTRING 和 %SQLUPPER 函数，它们将空格附加到值中。
因为 NULL 实际上没有值，所以在它后面添加一个空格会创建一个长度为1的字符串。
但是一个空字符串确实有一个字符值，所以在它后面加上一个空格会创建一个长度为2的字符串。
如下面的例子所示:
注意，这个例子使用的是 CHAR_LENGTH ，而不是 LENGTH 。
因为 LENGTH 函数删除了末尾的空格，所以 LENGTH(%STRING(NULL)) 返回长度为0的字符串;
LENGTH(%STRING(")) 返回长度为2的字符串， 因为 %STRING 追加的是前导空格，而不是尾随空格。
当SQL NULL 输出到ObjectScript时，它由ObjectScript空字符串( "" )表示，长度为0的字符串。
当SQL零长度字符串数据输出到ObjectScript时，它由包含 $CHAR(0) 的字符串表示，该字符串长度为1。
在ObjectScript中，没有值通常用空字符串( "" )表示。
当这个值被传递到嵌入式SQL中时，它会被视为空值，如下面的例子所示:
如果指定了一个未定义的输入主机变量，嵌入式SQL将其值视为 NULL 。
当将NULL或空字符串值从嵌入式SQL传递到ObjectScript时， NULL 被转换为长度为0的字符串，空字符串被转换为长度为1的字符串。
如下面的例子所示:
在下面的例子中，SQL的空字符串加上一个空格被传递为长度为2的字符串:
Ⅸ SQL实战新手入门：SQL标准
SQL标准
为了在各个数据库厂商之间取得更大的统一性 美国国家标准学会（American NationalStandards Institute ANSI）段团祥于 年发布了第一个SQL标准 并于 年发布了第二个版本 该版本已经被广泛地采用 ANSI在 年更新了SQL标准的版本 即SQL 和SQL 并于 年再次更新为SQL 和SQL 标准 在每一次更新中 ANSI都在SQL中或悔添加了新特性 并在语言中集成了新的命令和功能
对于各种数据库产品 ANSI标准规范化了很多SQL行为和语法结构 随着开源数据库产品（例如MySQL mSQL和PostgreSQL）日渐流行并由虚拟团队而不是大握搏型公司开发 这些标准变得更加重要
现在 SQL标准由ANSI和国际标准化组织（International Standards Organization ISO）作为ISO/IEC 标准维护 最新发布的SQL标准是SQL: 下一版本的发布工作已经在进行之中 它将包含RDBMS在收集或分发数据方式上的新发展
返回目录 SQL实战新手入门
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Ⅹ vs2017一进去就显示：一下文件行尾不一致,是否将行尾标准化吗,那个选项要点“是”吗
在Unix中“回车”不换行，“换行”才换行，行尾只需要一个“换行”...而在Windows中，“回车渣改”和“换行”都换行，“回车”
网上说的将“自动检测不带签名的UTF8”(
工具-选项-编辑器-自动检测UTF-8
)勾上。其实，这个方式是错误，且不行的。不能解决这个问题。
真正产生这个问题的原因是你在开发过程中，一个项如丛判目组的成员用的是不一样的VSS版本所导致的这个问题的产生。
不同版本的VSS对文件的处理也不一样。所以，只用改郑带用相同版本的VSS源代码管理工具，然后把已经出现问题的文件格式化了就好了~