在SQL中，我们经常碰到SQL语句、表达式和函数这三个概念。可能是熟视无睹，没有见谁仔细剖析过它们的关系。今天借这个机会，我们首先通过SQL表达式的概念来简单理清它们三者的关系。SQL语句包含表达式，SQL表达式是组成全部或部分SQL语句的字符串，是用在SQL语句中对数据进行操作、计算或条件判断的组合式语句，由常量、列名、运算符、函数等元素组成（由此可见，表达式可包含函数，函数可以是表达式的一部分），可用在查询过滤、数据转换、聚合计算等场景。下面，我们详细拆解SQL表达式，但只作备忘，不深入探讨。
SQL表达式的基本结构为：元素1 运算符 元素2 [运算符 元素3 ...]
- 元素：可以是常量（如：
100、'abc'）、列名（如：age、name）、函数（如：SUM(score)、CASE...END）。 - 运算符：包括比较运算符（
=、>、<）、逻辑运算符（AND、OR）、算术运算符（+、-）等等。
在按功能分类介绍常见SQL表达式之前，创建模拟学生表students，结构及数据如下：
一、基础运算表达式
对数据进行基础的数值计算、字符串处理或逻辑判断，我们称它是SQL中最常用的表达式类型。
1、算术表达式
对数值型数据进行计算，支持基本算术运算（+、-、*、/、%）。
（1）基础算术运算
示例1：计算每个学生的分数加5分后的成绩
SELECT name, score, score + 5 AS 调整后分数 FROM students;
结果输出：
示例2：计算年龄与分数的差值（年龄 - 分数）
SELECT name, age, score, age - score AS 年龄分数差 FROM students;
结果输出：
（2）复合算术表达式
- 示例：计算加权分数（假设权重为：年龄占比20%，分数占比80%）
SELECT name, age, score, age * 0.2 + score * 0.8 AS 加权分数 FROM students;
结果输出：
2、字符串表达式
用在字符串的拼接、截取、转换等操作。
（1）字符串拼接
示例1：拼接姓名和性别描述
SELECT name, sex, CONCAT(name, '的性别是', CASE sex WHEN '1' THEN '男' WHEN '2' THEN '女' ELSE '其他' END) AS 描述 FROM students;
结果输出：
示例2：使用||拼接（部分数据库支持，如：PostgreSQL、Oracle）
SELECT name || '的分数是' || score AS 分数描述 FROM students WHERE score IS NOT NULL;
结果输出：
（2）字符串函数
- 示例1：截取姓名的前两个字符
SELECT name, LEFT(name, 2) AS 姓名缩写 FROM students;
结果输出： - 示例2：转换字符串大小写
SELECT name, UPPER(name) AS 大写姓名, LOWER(name) AS 小写姓名 FROM students;
结果输出：
3、条件表达式
判断数据是否满足指定条件，返回布尔值（TRUE/FALSE）。
（1）简单条件表达式
通过比较运算符（=、>、<、>=、<=、!=）比较两个值或表达式。
示例1：查询年龄大于18岁的学生
SELECT name, age FROM students WHERE age > 18;
结果输出：
示例2：查询分数不等于90的学生
SELECT name, score FROM students WHERE score != 90;
结果输出：
（2）逻辑条件表达式
使用AND、OR、NOT组合多个条件。
示例1：查询年龄18岁且分数大于85的学生
SELECT name, age, score FROM students WHERE age = 18 AND score > 85;
结果输出：
示例2：查询性别为1（男）或分数大于90的学生
SELECT name, sex, score FROM students WHERE sex = 1 OR score > 90;
结果输出：
注：David性别为1、分数95，Bob、Charlie性别为1
二、数据查询与匹配表达式
在查询中筛选符合特定模式或范围的数据，扩展基础条件判断的能力。
1、模糊查询表达式
匹配符合特定模式的数据，无需精确相等。
（1）LIKE表达式
%：匹配任意数量字符（包括0个）；_：匹配单个字符。
示例1：查询名字以A开头的学生
SELECT name FROM students WHERE name LIKE 'A%';
结果输出：
示例2：查询名字第二个字符是o的学生
SELECT name FROM students WHERE name LIKE '_o%';
结果输出：
（2）IN表达式
判断值是否在指定集合中。
- 示例：查询年龄为17或19的学生
SELECT name, age FROM students WHERE age IN (17, 19);
结果输出：
2、正则表达式（RLIKE）
通过正则模式匹配数据，RLIKE（或REGEXP）指定匹配规则。
示例：查询名字以A或D开头的学生
SELECT name FROM students WHERE name RLIKE '^[AD]';
结果输出：
注：^[AD]表示以A或D开头的字符串
3、全文本搜索表达式
实现语义化文本搜索（匹配度比LIKE模式高），适用大文本字段检索。
（1）MATCH AGAINST（MySQL）
-- 建立全文索引
ALTER TABLE students ADD FULLTEXT(name);
-- 布尔模式搜索
SELECT * FROM students
WHERE MATCH(name) AGAINST('+David -Alice' IN BOOLEAN MODE);
结果输出：
（2）TSVECTOR（PostgreSQL）
SELECT * FROM students
WHERE to_tsvector('english', name) @@ to_tsquery('english', 'David & !Alice');
优势对比：
| | |
|---|
| WHERE name LIKE '%Dav%' | |
| AGAINST('David') | |
三、数据统计与分析表达式
对数据进行聚合计算、分组分析或复杂统计，适用数据分析场景。
1、聚合函数表达式
对一列数据进行统计计算，返回单个结果。
（1）COUNT函数
统计记录或非NULL值的数量。
示例1：统计学生总数
SELECT COUNT(*) AS 总人数 FROM students;
结果输出：
示例2：统计分数非NULL的学生数
SELECT COUNT(score) AS 有分数的人数 FROM students;
结果输出：
注：Charlie的score为NULL，不统计
（2）SUM函数
计算列的总和（仅适用于数值型）。
示例：计算所有学生的分数总和
SELECT SUM(score) AS 总分 FROM students;
结果输出：
注：90+85+95+88=358，忽略NULL
（3）AVG函数
计算列的平均值（仅适用于数值型）。
示例：计算分数的平均值
SELECT AVG(score) AS 平均分 FROM students;
结果输出：
注：358÷4=89.5，AVG函数自动忽略NULL值，因此计算结果基于4条有效分数记录
2、窗口函数表达式
在结果集的分区或排序范围内进行计算（如：排名、移动平均等）。
（1）排名函数
示例1：按分数排名（相同分数并列）
SELECT name, score, RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS 分数排名 FROM students;
结果输出：
示例2：按年龄分组后排名
SELECT name, age, score, RANK() OVER (PARTITION BY age ORDER BY score DESC) AS 年龄内排名 FROM students;
结果输出：
（2）聚合窗口函数
- 示例：计算每个学生的分数与平均分的差值
SELECT name, score, AVG(score) OVER () AS 全体平均分, score - AVG(score) OVER () AS 与平均分差值 FROM students;
结果输出：
（3）窗口函数增强表达式
在基础窗口函数上，结合RANGE、GROUPS等实现更灵活的窗口定义。
① RANGE与GROUPS区别
GROUPS：基于行数范围（如：前5行）。
示例：计算每个学生分数与前一名学生的分数差（RANGE）SELECT
name,
score,
score - LAG(score, 1) OVER (ORDER BY score) AS 分数差
FROM students;
结果输出：
② 自定义窗口帧
明确指定窗口的起始和结束范围。
示例：计算每个学生及其后两名学生的平均分
SELECT
name,
score,
AVG(score) OVER (
ORDER BY score
ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 2 FOLLOWING
) AS 三人平均分
FROM students;
结果输出：
3、分组聚合表达式
结合GROUP BY对数据分组后进行聚合计算，实现分类统计。
示例1：按性别分组统计平均分
SELECT sex, AVG(score) AS 性别平均分 FROM students GROUP BY sex;
结果输出：
| | |
|---|
| | （Bob85 + David95 = 180 ÷ 2） |
| | （Alice90 + Eve88 = 178 ÷ 2） |
示例2：使用HAVING筛选分组结果（筛选平均分≥89的性别）
SELECT sex, AVG(score) AS 性别平均分
FROM students
GROUP BY sex
HAVING AVG(score) >= 89;
结果输出：
4、条件聚合表达式
在聚合函数中嵌套条件判断，实现“按条件统计”，无需额外GROUP BY或子查询。
示例1：分别统计男生和女生的平均分（一行展示多维度聚合结果）
SELECT
AVG(CASE WHEN sex = 1 THEN score END) AS 男生平均分,
AVG(CASE WHEN sex = 2 THEN score END) AS 女生平均分
FROM students;
示例2：统计不同分数段的人数
SELECT
COUNT(CASE WHEN score >= 90 THEN 1 END) AS 优秀人数,
COUNT(CASE WHEN score BETWEEN 80 AND 89 THEN 1 END) AS 良好人数,
COUNT(CASE WHEN score < 80 THEN 1 END) AS 待提升人数
FROM students;
5、分组聚合增强表达式
在基础分组聚合的基础上，通过ROLLUP、CUBE等扩展实现多维度汇总，或使用GROUPING SETS自定义分组组合。
（1）ROLLUP表达式
生成从细粒度到粗粒度的层次化汇总结果（如：按年级、学院、学校汇总）。
示例：按年龄分组并计算总分，同时生成年龄为NULL的总体汇总
SELECT
age,
SUM(score) AS 总分
FROM students
GROUP BY ROLLUP(age);
结果输出：
（2）CUBE表达式
生成所有可能的分组组合（如：按年龄、性别、年龄+性别分组）。
示例：按年龄和性别分组计算平均分，并生成所有子组合
SELECT
age,
sex,
AVG(score) AS 平均分
FROM students
GROUP BY CUBE(age, sex);
结果输出：
（3）GROUPING SETS表达式
自定义分组组合，避免生成所有可能的组合。
示例：仅按年龄和性别分组，不生成交叉组合
SELECT
age,
sex,
COUNT(*) AS 人数
FROM students
GROUP BY GROUPING SETS(age, sex);
结果输出：
6、数据分桶表达式
将连续数值离散化为区间，适用于分布分析和等级划分。
（1）WIDTH_BUCKET函数（部分DB支持）
-- PostgreSQL/Oracle语法
SELECT
WIDTH_BUCKET(score, 0, 100, 5) AS bucket, -- 0-100分分5桶（每桶20分）
COUNT(*) AS 人数
FROM students
WHERE score IS NOT NULL -- 排除NULL值
GROUP BY bucket;
结果输出：
注：85、88、90、95在此区间
（2）通用分桶方案
- 示例：用CASE实现自定义分桶
SELECT
CASE
WHEN score >= 90 THEN 'A'
WHEN score >= 80 THEN 'B'
ELSE 'C'
END AS grade_level,
COUNT(*) AS 人数
FROM students
GROUP BY grade_level;
结果输出：
四、数据转换与处理表达式
对数据类型进行转换、处理特殊值（如：NULL）或实现多条件分支判断。
1、CASE表达式
多条件判断，实现数据转换或分类。
（1）简单CASE表达式
语法：CASE 列名 WHEN 匹配值 THEN 结果1 [WHEN 匹配值2 THEN 结果2 ... ELSE 默认结果 END]
- 示例：将性别编码转换为文字
SELECT name, CASE sex WHEN '1' THEN '男' WHEN '2' THEN '女' ELSE '其他' END AS 性别 FROM students;
结果输出：
（2）搜索CASE表达式
语法：CASE WHEN 条件1 THEN 结果1 [WHEN 条件2 THEN 结果2 ... ELSE 默认结果 END]
- 示例：根据分数划分等级
SELECT name, score, CASE WHEN score >= 90 THEN '优秀' WHEN score >= 80 THEN '良好' ELSE '待提升' END AS 等级 FROM students;
结果输出：
2、转换表达式
用在数据类型转换（如：字符串转数值、日期转字符串等）。
（1）显式类型转换
示例1：将字符串转换为数值
SELECT '100' + 50 AS 结果; -- 部分数据库会自动转换，或使用CAST
使用CAST的写法：
SELECT CAST('100' AS INT) + 50 AS 结果;
结果输出：
示例2：将数值转换为字符串
SELECT CONCAT('分数为', CAST(score AS VARCHAR)) AS 分数描述 FROM students;
结果输出：
（2）日期与字符串转换
- 示例：将日期字符串转换为日期类型
SELECT CAST('2025-07-30' AS DATE) AS 日期类型;
结果输出：
3、NULL处理表达式
示例1：使用COALESCE替换NULL值
SELECT name, score, COALESCE(score, 0) AS 替换后分数 FROM students;
结果输出：
示例2：使用IFNULL（MySQL语法）或ISNULL（SQL Server语法）
SELECT name, IFNULL(score, 0) AS 替换后分数 FROM students;
结果输出：同COALESCE示例。
4、空值安全表达式
专为NULL比较设计，解决常规运算符无法处理NULL的问题（如：a=NULL始终返回NULL）。
（1）空值安全等于
- MySQL：
<=>运算符SELECT * FROM students WHERE score <=> NULL; -- 准确检索NULL值
结果输出：
（2）IS DISTINCT FROM
- PostgreSQL/SQL标准：替代
!=的安全比较SELECT * FROM students WHERE score IS DISTINCT FROM 90; -- 包含对NULL的处理
结果输出：
5、条件赋值表达式
使用IF函数（MySQL）或IIF函数（SQL Server）进行简单条件判断。
示例：用IF函数标记分数是否及格（假设60分为及格线）
SELECT name, score, IF(score >= 60, '及格', '不及格') AS 及格状态 FROM students;
结果输出：
注：NULL视为不及格
6、条件赋值增强表达式
在基础CASE和IF的基础上，通过嵌套或复杂逻辑实现多级条件判断。
（1）嵌套CASE表达式
在THEN或ELSE子句中嵌套多层CASE。
示例：根据分数和年龄划分奖学金等级
SELECT
name,
age,
score,
CASE
WHEN score >= 95 THEN '一等奖'
WHEN score >= 90 THEN
CASE
WHEN age < 18 THEN '二等奖（年龄加分）'
ELSE '二等奖'
END
ELSE '无'
END AS 奖学金等级
FROM students;
结果输出：
（2）动态条件赋值
结合子查询或变量实现条件结果的动态生成。
示例：根据班级平均分动态调整学生评级
SELECT
name,
score,
CASE
WHEN score >= (SELECT AVG(score) FROM students) + 10 THEN '优秀'
WHEN score >= (SELECT AVG(score) FROM students) THEN '良好'
ELSE '待提升'
END AS 动态评级
FROM students;
结果输出：
五、数据校验与约束表达式
在数据插入、更新时进行合法性校验，或在查询中过滤无效数据，常见于CHECK约束、数据清洗场景。
1、约束校验表达式
通过CHECK约束在表结构定义时限制列的取值范围，确保数据合法性（部分数据库如：PostgreSQL、MySQL 8.0+支持）。
- 示例：创建学生表时限制年龄在10-30岁之间
CREATE TABLE students (
id INT,
name VARCHAR(50),
age INT CHECK (age BETWEEN 10 AND 30), -- 年龄范围约束
score INT CHECK (score >= 0 AND score <= 100) -- 分数范围约束
);
当插入age=35的记录时，会因违反CHECK约束而失败。
2、数据清洗表达式
在查询或ETL过程中过滤或修正无效数据，结合CASE、REGEXP等实现。
- 示例：清洗手机号格式（仅保留11位数字，其他标记为无效）
SELECT
user_id,
phone,
CASE
WHEN phone REGEXP '^1[3-9][0-9]{9}$' THEN phone
ELSE '无效手机号'
END AS 清洗后手机号
FROM user_info;
六、高级查询与集合表达式
构建复杂查询逻辑，将查询结果作为其他操作的输入或数据源。
1、子查询表达式
将查询结果作为表达式的一部分，用在主查询的条件、计算或数据源。
（1）标量子查询
-- 平均分89.5，分数高于平均分的学生为Alice（90）和David（95）
SELECT name, score FROM students WHERE score > (SELECT AVG(score) FROM students);
结果输出：
（2）关联子查询
- 示例：查询每个年龄段中分数最高的学生
SELECT s1.name, s1.age, s1.score
FROM students s1
WHERE score = (SELECT MAX(score) FROM students s2 WHERE s2.age = s1.age);
结果输出：
2、变量表达式
- 示例：使用会话变量存储计算结果
SET @avg_score = (SELECT AVG(score) FROM students);
SELECT name, score, @avg_score AS 全体平均分 FROM students;
结果输出：
3、集合操作表达式
对多个查询结果集进行合并、交集或差集运算，适用于多表或多条件下的结果整合。
（1）UNION与UNION ALL
UNION：合并两个结果集并去除重复记录（要求列数和数据类型一致）。
示例：查询年龄18岁的学生和分数大于90的学生（去重）
SELECT name, age, score FROM students WHERE age = 18
UNION
SELECT name, age, score FROM students WHERE score > 90;
结果输出：
注：David同时满足两个条件，但仅显示一次
UNION ALL：合并两个结果集但保留重复记录。
示例：同上，但保留重复项
SELECT name, age, score FROM students WHERE age = 18
UNION ALL
SELECT name, age, score FROM students WHERE score > 90;
结果输出：
注：David重复出现
（2）INTERSECT（交集）
返回两个结果集的共有记录（部分数据库支持，如：PostgreSQL、Oracle）。
示例：查询年龄18岁且分数大于90的学生（等价于AND，但适用于多表场景）
SELECT name, age, score FROM students WHERE age = 18
INTERSECT
SELECT name, age, score FROM students WHERE score > 90;
结果输出：
（3）EXCEPT（差集）
返回第一个结果集独有的记录（部分数据库支持）。
示例：查询年龄18岁但分数不大于90的学生
SELECT name, age, score FROM students WHERE age = 18
EXCEPT
SELECT name, age, score FROM students WHERE score > 90;
结果输出：
4、序列生成表达式
动态生成数字/日期序列，适用于补全缺失数据、生成测试数据等场景。
（1）GENERATE_SERIES函数
- PostgreSQL示例：生成连续数字序列
SELECT generate_series(1,5) AS id; -- 生成1-5的整数
结果输出：
（2）递归CTE生成
- 跨数据库方案：
WITH RECURSIVE seq AS (
SELECT 1 AS n
UNION ALL
SELECT n+1 FROM seq WHERE n<5
) SELECT * FROM seq;
结果输出：同GENERATE_SERIES示例
（3）日期序列
- 示例：生成7天日期序列
SELECT generate_series(
CURRENT_DATE,
CURRENT_DATE + INTERVAL '6 days',
'1 day'
) AS day;
5、递归查询表达式
通过递归CTE（Common Table Expression）实现层次化数据查询（如：组织架构、多级分类）。
（1）简单递归查询
查询员工及其所有上级（假设employees表包含id、name、manager_id）。
示例：查询员工"Bob"的所有上级
WITH RECURSIVE subordinates AS (
SELECT id, name, manager_id
FROM employees
WHERE name = 'Bob'
UNION ALL
SELECT e.id, e.name, e.manager_id
FROM employees e
JOIN subordinates s ON e.id = s.manager_id
)
SELECT * FROM subordinates;
结果输出：
（2）递归聚合计算
计算层次化数据的聚合值（如：部门总薪资）。
示例：计算每个部门及其子部门的总薪资
WITH RECURSIVE dept_hierarchy AS (
SELECT id, name, parent_id, salary
FROM departments
WHERE parent_id IS NULL
UNION ALL
SELECT d.id, d.name, d.parent_id, d.salary
FROM departments d
JOIN dept_hierarchy dh ON d.parent_id = dh.id
)
SELECT
name,
SUM(salary) AS 总薪资
FROM dept_hierarchy
GROUP BY name;
七、日期与时间表达式
用在日期和时间的计算、格式化等操作。
1、日期函数
示例1：提取当前日期（假设当前日期为2025-07-30）
SELECT CURRENT_DATE AS 当前日期;
结果输出：
示例2：计算出生日期（假设students表添加birth_date列）
SELECT name, birth_date, DATEDIFF(CURRENT_DATE, birth_date) AS 年龄天数 FROM students;
结果输出（示例数据）：
2、日期格式化
- 示例：格式化日期显示
SELECT CURRENT_DATE AS 原始日期, DATE_FORMAT(CURRENT_DATE, '%Y年%m月%d日') AS 格式化日期;
结果输出：
3、日期增减计算
通过DATE_ADD（MySQL）或DATEADD（SQL Server）对日期进行加减。
示例1：计算30天后的日期
SELECT CURRENT_DATE AS 当前日期, DATE_ADD(CURRENT_DATE, INTERVAL 30 DAY) AS 30天后 FROM students LIMIT 1;
结果输出：
示例2：计算学生出生年份（假设年龄字段为age）
SELECT name, age, YEAR(CURRENT_DATE) - age AS 出生年份 FROM students;
结果输出：
4、日期计算增强表达式
在基础日期函数上，结合EXTRACT、TIMESTAMPDIFF等实现更灵活的日期分析。
（1）EXTRACT函数
提取日期的特定部分（年、月、日、小时等）。
示例：提取学生的出生月份并统计各月出生人数
SELECT
EXTRACT(MONTH FROM birth_date) AS 月份,
COUNT(*) AS 人数
FROM students
GROUP BY EXTRACT(MONTH FROM birth_date);
结果输出（假设所有学生出生月份相同）：
（2）时间差计算
计算两个日期之间的精确差值（年、月、日、小时等）。
示例：计算学生年龄精确到月
SELECT
name,
age,
TIMESTAMPDIFF(YEAR, birth_date, CURRENT_DATE) AS 按年计算年龄,
TIMESTAMPDIFF(MONTH, birth_date, CURRENT_DATE) AS 按月计算年龄
FROM students;
结果输出：
（3）日期区间判断
判断日期是否在指定范围内。
示例：查询出生日期在2006-2008年之间的学生
SELECT
name,
birth_date
FROM students
WHERE birth_date BETWEEN '2006-01-01' AND '2008-12-31';
结果输出：
八、特殊场景表达式
1、位运算表达式
对整数进行二进制位级别的操作，适用于权限控制、状态标记等场景（部分数据库支持）。
（1）基础位运算
- 按位与（&）：两个位都为1则结果为1。
示例：判断性别编码（1或2）的二进制最低位是否为1（1的二进制为01，2为10）
-- 二进制最低位判断（1的二进制为01，2为10）
SELECT name, sex, sex & 1 AS 二进制最低位 FROM students;
结果输出：
- 按位或（|）：两个位有一个为1则结果为1。
示例：将性别编码与3（二进制11）进行按位或SELECT name, sex, sex | 3 AS 结果 FROM students;
结果输出：
2、JSON表达式（部分数据库支持）
直接操作JSON数据，适用于半结构化数据存储场景。
（1）JSON提取函数
从JSON字段中提取指定值。
示例：假设students表包含info列（JSON类型），提取学生的爱好
-- PostgreSQL语法
SELECT name, info -> '$.hobbies' AS 爱好 FROM students;
-- MySQL语法（需使用JSON_EXTRACT函数）
SELECT name, JSON_EXTRACT(info, '$.hobbies') AS 爱好 FROM students;
结果输出（示例JSON数据）：
（2）JSON生成函数
将普通数据转换为JSON格式。
示例：将学生信息生成JSON字符串
SELECT
name,
age,
JSON_OBJECT('name', name, 'age', age, 'score', score) AS 学生信息
FROM students;
结果输出：
| | |
|---|
| | {"name": "Alice", "age": 18, "score": 90} |
（3）JSON修改函数
更新JSON字段的值。
示例：更新学生的爱好（PostgreSQL语法）
UPDATE students
SET info = jsonb_set(info, '{hobbies}', '["reading", "music", "coding"]')
WHERE name = 'Alice';
3、数组与集合操作表达式（部分数据库支持）
针对数组类型数据的操作，适用于存储多值字段（如：标签、权限列表），常见于PostgreSQL、Oracle等。
（1）数组创建与访问
示例1：创建包含多门课程的数组字段
SELECT
name,
ARRAY['数学', '英语', '物理'] AS 课程列表
FROM students;
示例2：访问数组中的元素（下标从1开始）
SELECT
name,
课程列表[2] AS 第二门课程 -- 获取数组中第二个元素
FROM (
SELECT name, ARRAY['数学', '英语', '物理'] AS 课程列表 FROM students
) AS sub;
（2）数组函数
- 示例：判断数组是否包含某个元素
SELECT
name,
课程列表,
'英语' = ANY(课程列表) AS 是否包含英语
FROM (
SELECT name, ARRAY['数学', '英语', '物理'] AS 课程列表 FROM students
) AS sub;
4、地理空间表达式（PostGIS等扩展）
处理地理空间数据，如：计算距离、判断包含关系等。
（1）距离计算
计算两点之间的距离（单位：米）。
示例：查询距离"Point(116.4 39.9)"10公里内的学生
SELECT
name,
ST_Distance(location::geography, 'POINT(116.4 39.9)'::geography) AS 距离
FROM students
WHERE ST_DWithin(location::geography, 'POINT(116.4 39.9)'::geography, 10000);
（2）空间关系判断
判断地理对象是否包含或相交。
示例：查询位于"Polygon"区域内的学生
SELECT
name
FROM students
WHERE ST_Contains('POLYGON((...))'::geometry, location::geometry);
综上所述，SQL表达式是SQL语句的重要部分，各种数据处理的应用场景，从基础运算、数据查询与匹配、数据统计与分析、数据转换与处理……到JSON操作、地理空间计算等等，它都能轻松应对。不同类型的SQL表达式各有其适用场景，我们合理运用它能明显提升SQL查询的效率和功能性。我们通过灵活组合这些表达式，可以实现复杂的多样化的数据查询、转换和分析需求。
阅读原文：原文链接
该文章在 2026/2/22 23:29:59 编辑过
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