SQL语句的分类
SQL的中文名称为结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)，它是关系数据库的标准语言。其功能不仅仅是查询，而是集数据查询、数据操纵、数据定义、数据控制功能于一体。
所以，SQL语句可以分为如下四大类：
数据查询语言(Data Query Language，DQL)；
数据操纵语言(Data Manipulation Language，DML)；
数据定义语言(Data Definition Language，DDL)；
数据控制语言(Data Control Language，DCL)；
在SQL标准中，DQL包括select动词，用于检索数据；DML包括insert、update和delete动词，用于数据的操纵，改变数据库中的数据，例如增加或删除一些数据等；DDL包括动词create、drop和alter，用于定义模式、表、视图和索引；DCL包括动词grant和revoke，用于授予或回收用户的权限。
在MySQL中，没有DQL，它将select也归为DML，所以DML包括select、insert、update和delete，此外还有call(调用存储过程)、load(导入数据)、replace(替代)等动词；DDL除了create、drop和alter外还有truncate(删除表数据)和rename(重命名表)。
子查询的分类
1、带有IN或NOT IN谓词的子查询
这类查询是最常见的子查询，此时子查询的返回值可以是同列的一个或者多个值。
2、带有比较运算符的子查询
这类子查询是指父查询与子查询之间用比较运算符进行连接，因此子查询的返回值应当为单个值。常用到的比较运算符有<、>、=、>=、<=、!=或<>等
3、带有ANY或ALL谓词的子查询
当子查询的返回值为多个时，父查询与子查询之间用ANY或ALL谓词进行连接，使用ANY或ALL谓词时则必须同时使用比较运算符。语义如下：
>ANY 大于子查询结果中的某个值(即大于最小的值)
>ALL 大于子查询结果中的所有值(即大于最大的值)
<ANY 小于子查询结果中的某个值(即小于最大的值)
<ALL 小于子查询结果中的所有值(即小于最小的值)
=ANY 等于子查询结果中的某个值
=ALL 等于子查询结果中的所有值
!=ANY 不等于子查询结果中的某个值
!=ALL 不等于子查询结果中的任何一个值
4、带有exists或not exists谓词的子查询
带有exists谓词的子查询不返回任何数据，只产生逻辑真值或逻辑假值。带有exists或not exists谓词的子查询都是相关子查询。
含有exists谓词的语句执行时，对外表采用遍历方式逐条查询，每次查询都会比较exists的条件语句(即子查询中的where条件)，当exists里的条件语句成立时，则返回外表中的这条记录，反之当条件语句不成立时，则不返回外表中的这条记录。对not exists来说，与exists相反，当子查询中的条件语句不成立时则返回外表中这条记录。
5、基于派生表的子查询
子查询出现在查询语句的from子句中，这时子查询生成的临时派生表成为主查询的查询对象。
注：
1、SQL语言允许多层嵌套查询，即一个子查询中还可以嵌套其他子查询；
2、子查询中不能使用order by子句，因为order by子句只能对最终的结果进行排序；
3、从另一个角度来说，子查询可以分为相关子查询和非相关子查询。如果子查询中的查询条件不依赖与父查询，这类子查询为不相关子查询；如果子查询中的查询条件依赖于父查询，这类子查询为相关子查询。
JOIN的分类
1、内连接(inner join)
·等值连接与非等值连接：
当连接条件中连接运算符为“=”时，称为等值连接，使用其他运算符的称为非等值连接。
·自然连接(natural join)：
是一种特殊的等值连接，它要求两个表中进行连接操作的字段必须是同名的，并且在结果中把重复的属性列去掉。
2、外连接(outer join)
当两个表连接时，将悬浮元组也保存在结果集中，而在其他字段上填NULL值，这种连接方式称为外连接。分为左外连接和右外连接：
左外连接(left join)，保存left join左边表的悬浮元组；
右外连接(right join)，保存right join右边的表的悬浮元组；
Where和having的区别
Where子句与having短语的区别在于作用对象不同。Where子句作用于基本表或视图，having短语作用于组。所以where子句中是不能用聚集函数作为条件表达式的。
在MySQL数据库中，having短语也可以作用于表和视图。如下所示：
但是在习惯上，还是让having作用于组，即和group by搭配使用。
DISTINCT和GROUP BY的区别
DISTINCT是对查询语句的最终结果集去掉重复的数据行；而GROUP BY是对指定的列进行分组，一般会在查询语句的select后面用到聚合函数。
DISTINCT只能进行去重，GROUP BY更侧重于对数据分组后再聚合，但也可以实现去重。例如我们想知道有哪些学生选了课，通过DISTINCT和GROUP BY都可以实现(表sc上没有索引)：
仔细观察后两条SQL输出的结果，发现数据的排序是不一样的。有DISTINCT的SQL在执行时，直接取出sc表的sid列放到内存中，然后去掉重复值；而带有GROUP BY的SQL执行时，对sid进行了排序分组，故输出的结果是有序的。