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简介：这份资源是南华大学数据库原理课程的实验报告文档，面向大数据技术等专业学生及数据库初学者，用于完成DBMS认识、SQL查询与数据更新等实验任务。报告围绕SQL Server Management Studio展开，涵盖创建“学生选课200905”与“StuCou200905”数据库、构建学生、课程、选修三张表并定义主码外码与默认值，以及单表查询、多表连接查询、高级SQL查询和数据更新等实验内容，完整呈现了从建库建表到查询操作的实践流程。资源包为1个doc文件，大小5.38MB，结构清晰，便于按实验顺序查阅与对照练习。目前已有375人学习下载。读者可借助其中的实验题目、要求与代码示例，理解表间一对多、多对多关系及实体完整性与参照完整性，掌握SELECT语句在筛选、排序、分组和联接中的用法，为数据库开发、数据分析等方向打下基础。

1. 数据库原理实验报告到底在讲什么：从一份课程作业看懂 SQL 的骨架

很多人第一次听到「数据库原理实验报告」，脑子里浮现的画面大概是：一堆表格、一堆看不懂的英文大写单词、还有同学在群里问「你第三题查出来几行」。它听起来像是一门课的作业，实际上它是一份把数据库核心概念串起来的练习册——从怎么建库、怎么建表，到怎么用 SQL 把想要的数据捞出来。

通俗地说，数据库就像一个大仓库，表是货架，字段是货架上的标签，而 SQL 就是你跟仓库管理员说的话。这份实验报告做的事，就是让你从「认识仓库」开始，一步步学会「怎么跟管理员下指令」。它覆盖了 DBMS 的基本操作、数据库和表的创建、表间关系的定义、单表查询、多表连接查询、嵌套查询和组合查询。搞懂它，你就搞懂了关系型数据库最基础的那套逻辑。

2. 为什么数据库要先讲「关系」：表与表之间的那根线

2.1 三张表怎么就把学生、课程、选课说清楚了

实验里反复出现三张表：学生表、课程表、选修表。学生表存的是「谁」，课程表存的是「有什么课」，选修表存的是「谁选了什么课、考了多少分」。这三张表单独看都很简单，但把它们放在一起，就能回答「计算机系选了数据库原理的学生有哪些」这种复杂问题。

打个比方，学生表像一本花名册，课程表像一张课程清单，选修表像一张签到表。签到表上只写学号和课程号，不写姓名和课程名，因为姓名去花名册查、课程名去课程清单查就行了。这样做的好处是：学生改了名字，只需要改花名册一处；课程改了名称，只需要改课程清单一处。如果签到表上把姓名和课程名都抄一遍，改起来就容易漏、容易错。

这就是关系型数据库的核心思路：数据不重复存，用关联字段把表连起来。学号在学生表里是主码，在选修表里是外码；课程号在课程表里是主码，在选修表里也是外码。主码保证每行数据唯一，外码保证选修表里的学号和课程号一定能在对应的表里找到。

2.2 主码、外码、默认值：三个最容易被跳过但最不能跳过的定义

实验要求里专门提到「为性别和学分属性定义默认值」，还要求「指定主码、外码」。这些不是走形式，它们直接决定了数据能不能正确存进去。

主码就是一张表里能唯一标识一行的字段。学生表用学号做主码，因为学号不会重复；课程表用课程号做主码；选修表用学号加课程号联合做主码，因为一个学生选一门课只应该有一条记录。

外码是「这张表里的某个字段，是另一张表的主码」。选修表里的学号是外码，指向学生表的学号。外码的作用是防止你往选修表里插入一个不存在的学号——数据库会直接拒绝，因为学生表里根本没有这个人。

默认值是在你不填的时候自动填入的值。实验里要求给性别定义默认值，比如不填就默认「男」或「女」；给学分定义默认值，比如不填就默认 4 分。默认值减少了手动输入的工作量，也避免了空值带来的查询麻烦。

注意：主码和外码的定义顺序有讲究。必须先创建被引用的表（学生表、课程表），再创建引用它们的表（选修表），否则外码找不到引用的目标，建表语句会直接报错。

2.3 用 SQL 建表和用图形界面建表，差别在哪

实验里做了两遍几乎一样的事：先用管理工具的图形界面建库建表，再用 SQL 语句建库建表。很多人觉得这是重复劳动，其实这两条路径解决的是不同问题。

图形界面适合初学者理解「表长什么样」——你能看到字段名、数据类型、是否允许为空这些选项，点一点就能改。但图形界面的问题是：换一台电脑、换一个数据库版本，你之前点的那些操作没法原样搬过去。

SQL 语句建表的优势在于可重复、可版本管理、可自动化。你把建表语句存成一个.sql文件，发给任何同学，他在自己的数据库里执行一遍，就能得到一模一样的表结构。实验里要求用 SQL 语句创建StuCou200905数据库和三张表，就是在训练这种「用代码描述结构」的能力。

-- 创建数据库 CREATE DATABASE StuCou200905; -- 切换到该数据库 USE StuCou200905; -- 创建学生表，学号为主码，性别默认值为'男' CREATE TABLE Stu200905 ( 学号 CHAR(10) PRIMARY KEY, 姓名 VARCHAR(20) NOT NULL, 性别 CHAR(2) DEFAULT '男', 出生日期 DATE, 院系名称 VARCHAR(30), 备注 VARCHAR(100) ); -- 创建课程表，课程号为主码，学分默认值为4 CREATE TABLE Cou200905 ( 课程号 CHAR(6) PRIMARY KEY, 课程名 VARCHAR(30) NOT NULL, 先行课 CHAR(6), 学分 INT DEFAULT 4 ); -- 创建选修表，学号+课程号联合主码，分别指向学生表和课程表 CREATE TABLE SC200905 ( 学号 CHAR(10), 课程号 CHAR(6), 分数 INT, PRIMARY KEY (学号, 课程号), FOREIGN KEY (学号) REFERENCES Stu200905(学号), FOREIGN KEY (课程号) REFERENCES Cou200905(课程号) );

上面这段代码里，PRIMARY KEY定义主码，FOREIGN KEY ... REFERENCES定义外码，DEFAULT定义默认值，NOT NULL表示不允许为空。参数CHAR(10)表示固定长度 10 个字符，VARCHAR(20)表示最多 20 个字符的可变长度。这些类型选择直接影响存储空间和查询效率，实验里要求「为属性选择合适的数据类型」，就是在练这个判断。

3. 查询才是重头戏：从单表筛选到多表连接的思维跃迁

3.1 单表查询：WHERE 后面那串条件到底怎么写的

实验 2 的前半部分全是单表查询，题目看起来五花八门，但拆开看只有几个套路。

第一个套路是按条件筛行。比如「查询计算机系全体学生的信息」，就是在WHERE后面写院系名称 = '计算机系'。「查询姓李的学生」用的是姓名 LIKE '李%'，百分号表示后面可以是任意字符。「查询考试成绩有不及格的学生的学号」用的是分数 < 60。

第二个套路是对结果做计算和排序。比如「查询全体计算机系学生的姓名及其年龄」，年龄不是表里存的字段，而是用当前年份减去出生年份算出来的。实验里用的写法大致是YEAR(GETDATE()) - YEAR(出生日期) AS 年龄。AS是给计算结果起个别名，方便阅读。

第三个套路是分组统计。比如「查询选修了两门以上课程的学生学号与课程数」，这里用到了GROUP BY和HAVING。GROUP BY 学号把同一个学生的选课记录归到一组，COUNT(*)数出一共有几条，HAVING COUNT(*) > 2筛选出选课数大于 2 的组。

-- 查询选修了两门以上课程的学生学号与课程数 SELECT 学号, COUNT(*) AS 选课数 FROM SC200905 GROUP BY 学号 HAVING COUNT(*) > 2; -- 查询选修课程数大于等于2的学生的学号、平均成绩和选课门数 -- 并按平均成绩降序排列 SELECT 学号, AVG(分数) AS 平均成绩, COUNT(*) AS 选课门数 FROM SC200905 GROUP BY 学号 HAVING COUNT(*) >= 2 ORDER BY 平均成绩 DESC;

这里的关键区别是：WHERE在分组之前筛选行，HAVING在分组之后筛选组。ORDER BY放在最后，DESC表示降序。很多人第一次写的时候会把HAVING写成WHERE，结果数据库直接报错，因为WHERE不认识COUNT(*)这种聚合函数。

3.2 多表连接：为什么查着查着就查出了重复行

多表查询是实验 2 后半部分和实验 3 的重点。最典型的题目是「查询学生的学号、姓名、选修课程的名称和成绩」。学号和姓名在学生表，课程名在课程表，成绩在选修表——一条查询要同时用到三张表。

连接的基本写法是在FROM后面把两张表都写上，然后在WHERE里写连接条件。比如学生表和选修表通过学号连接：

-- 查询学生的学号、姓名、选修课程的名称和成绩 SELECT S.学号, S.姓名, C.课程名, SC.分数 FROM Stu200905 S JOIN SC200905 SC ON S.学号 = SC.学号 JOIN Cou200905 C ON SC.课程号 = C.课程号;

这里用了JOIN ... ON的写法，比在WHERE里写连接条件更清晰。S、SC、C是表的别名，避免字段名重复时产生歧义。

多表连接最容易翻车的地方是连接条件写漏或写错。如果你只写了FROM Stu200905, SC200905但忘了写WHERE S.学号 = SC.学号，数据库会把两张表的每一行都两两组合一遍，结果行数等于两张表行数的乘积。这个错误叫笛卡尔积，数据量小的时候你还能忍，数据量一大查询直接卡死。

另一个容易混的点是内连接和外连接的区别。内连接只返回两张表都能匹配上的行；左外连接返回左表所有行，右表匹配不上的地方填空值。实验要求里专门提到「比较内连接、外连接的结果」，就是因为这个区别在实际查数据时非常关键。比如「查询所有学生的信息和他们的选课情况」，如果某个学生一门课都没选，内连接会把他漏掉，左外连接才能把他保留下来。

3.3 嵌套查询和组合查询：把一条查询的结果当成另一条查询的条件

实验 3 讲的是嵌套查询和组合查询，这是 SQL 从「会写」到「写得巧」的分水岭。

嵌套查询的思路是：先查出一个结果集，再用这个结果集去筛选另一张表。比如「查询没有选修数据库原理课程的学生信息」，可以先查出选修了数据库原理的学生学号，然后用NOT IN排除掉这些人。

-- 查询没有选修数据库原理课程的学生信息 SELECT * FROM Stu200905 WHERE 学号 NOT IN ( SELECT SC.学号 FROM SC200905 SC JOIN Cou200905 C ON SC.课程号 = C.课程号 WHERE C.课程名 = '数据库原理' );

组合查询用的是UNION、INTERSECT、EXCEPT这三个集合运算符。UNION把两个查询结果合并去重，INTERSECT取两个结果的交集，EXCEPT取差集。实验里要求「用 UNION 组合查询与 IN 条件查询两种方法实现同一道题」，就是在训练你用不同思路解决同一个问题。

提示：UNION会自动去重，如果不想去重就用UNION ALL。INTERSECT和EXCEPT在不同数据库里的支持程度不一样，写之前最好确认一下当前环境是否支持。

4. 常见误区：这几个概念一混，查询结果就全错了

4.1 主码和外码：都是码，到底谁约束谁

易混点：主码和外码都叫「码」，初学者容易觉得它们是一回事。

为什么混：两个概念都涉及「唯一标识」和「表间关系」，名字又只差一个字。

怎么区分：主码是「我这行我说了算」——它唯一标识本表的一行，不允许重复、不允许为空。外码是「我指向别人」——它的值必须能在另一张表的主码里找到，或者为空。一张表只能有一个主码，但可以有多个外码。学生表的学号是主码，选修表的学号是外码，选修表的学号加课程号是联合主码。

4.2 WHERE 和 HAVING：都是筛选，位置不同结果不同

易混点：两个都可以写条件，看起来功能差不多。

为什么混：初学时写的查询简单，用 WHERE 能解决大部分问题，遇到 HAVING 就觉得是另一种写法的 WHERE。

怎么区分：WHERE 在分组之前筛选行，不能使用聚合函数（COUNT、SUM、AVG 等）。HAVING 在分组之后筛选组，必须和 GROUP BY 配合使用，可以使用聚合函数。如果你要筛「分数大于 80 的记录」，用 WHERE；如果你要筛「平均分大于 80 的学生」，用 HAVING。

4.3 内连接和外连接：差一个 LEFT，差出一批数据

易混点：JOIN和LEFT JOIN看起来只差一个单词，结果集却可能差很多行。

为什么混：数据量小的时候，两种连接的结果可能一模一样，因为每行都能匹配上。

怎么区分：内连接只保留两张表都能匹配的行。左外连接保留左表所有行，右表匹配不上的字段填 NULL。判断用哪个的标准是：左表的数据是否允许丢失。如果「查询所有学生的选课情况」，学生是左表，即使某个学生没选课也要出现在结果里，就必须用左外连接。

4.4 UNION 和 UNION ALL：去重和不去重，性能差一截

易混点：两个都是合并结果集，写哪个都行。

为什么混：小数据量下结果看起来一样，因为本来就没有重复行。

怎么区分：UNION会去掉重复行，UNION ALL保留所有行。去重需要排序和比较，所以UNION比UNION ALL慢。如果你确定两个结果集没有重复，或者你就是要保留重复，用UNION ALL更高效。

4.5 空值 NULL：不是 0，也不是空字符串

易混点：NULL 看起来就是「什么都没有」，那判断的时候写= NULL应该可以吧。

为什么混：直觉上「等于空」是一个合理的判断。

怎么区分：NULL 在 SQL 里表示「未知」，它不等于任何值，也不等于另一个 NULL。判断 NULL 必须用IS NULL或IS NOT NULL，写= NULL永远返回假。另外，NULL 参与算术运算结果还是 NULL，参与聚合函数时会被跳过。实验里定义字段时决定「是否允许为空」，就是在控制这个字段能不能出现 NULL。

5. 什么时候该翻出这份实验报告：一个过来人的使用边界

这份实验报告最直接的用途，是帮你建立关系型数据库的第一层认知框架。如果你正在学数据库原理课，或者刚开始接触 SQL，它是一份很好的练习路线图：先认识 DBMS，再建库建表，然后从单表查询练到多表连接，最后用嵌套查询和组合查询收尾。这个顺序不是随便排的，每一步都在为下一步打基础。

但也要说清楚它不适合什么场景。这份报告里的 SQL 是教学用的标准写法，实际工作中你会遇到更复杂的性能问题、更严格的权限管理、更大规模的数据量。实验里查的是几十行数据，生产环境里查的是几百万行，同样的 SQL 写法可能需要加索引、改连接方式、甚至换查询策略。另外，实验用的是 SQL Server 的语法，换到 MySQL 或 PostgreSQL 时，日期函数、字符串函数、分页写法都会有差异，不能直接照搬。

如果你只是想快速搞懂「数据库是什么」「SQL 能干什么」，这份报告的前两个实验就够了。如果你要准备面试或者做实际项目，实验 2 和实验 3 里的多表连接、嵌套查询、组合查询是必须练熟的部分，因为它们是 SQL 面试题里出现频率最高的题型。

我自己刚开始学的时候，总觉得建表语句写一遍就行了，反正图形界面也能建。后来有一次帮同学看一个查询问题，他把连接条件写在了 WHERE 里但漏了一个，结果查出来的数据多了一倍。我让他把 SQL 改成JOIN ... ON的写法，问题一眼就看出来了。从那以后我每次写多表查询，都强制自己先把连接条件单独写出来，确认每张表都连上了，再往上面加筛选条件。这个习惯帮我省了很多排查时间。

希望这份实验报告能帮你把数据库的底子打扎实，后面遇到更复杂的查询时，你知道该从哪里拆、从哪里查。

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