在关系型数据库里，表是数据存储的基本单元，它以二维表格的形式呈现。每一张表都包含若干列（也称为字段）和行（也称为记录）。例如在一个电商系统的用户信息表中，列可能包含用户ID、姓名、性别、联系方式、注册时间等字段，每一行则对应一个具体用户的完整信息。其中，用户ID通常被设定为主键，它具有唯一性，用于唯一标识表中的每一条记录，就像每个人的身份证号码一样，保证了数据的准确性和完整性，便于快速定位和管理特定用户的数据。
每一列都有特定的数据类型，这决定了该列所能存储的数据格式和范围。常见的数据类型包括整数型（如用于存储用户年龄的INT类型）、字符型（如用于存储用户姓名的VARCHAR类型）、日期型（如用于记录用户注册时间的DATE类型）等。同时，为了确保数据的准确性和一致性，表中还可以设置各种约束条件。比如，非空约束可以保证某一列不能存储空值，就像用户ID不能为空，否则无法准确识别用户；唯一性约束确保某列的值在整个表中是唯一的，防止出现重复数据；外键约束则用于建立表与表之间的关联关系，比如在订单表中，通过用户ID作为外键关联到用户信息表，以此明确订单所属的用户，从而实现不同表之间数据的有效连接和整合。
结构化查询语言（SQL）是与关系型数据库交互的标准语言，通过它可以对数据库中的数据进行灵活的查询、插入、更新和删除等操作。最基本的查询语句是SELECT语句，用于从表中检索数据。例如，“SELECT * FROM users”这条语句，会从名为“users”的表中选取所有列的数据，返回表中的所有记录。“SELECT name, age FROM users WHERE age > 20”则是从“users”表中选取年龄大于20岁的用户的姓名和年龄这两列数据，这里的WHERE子句用于设置筛选条件，限定了查询结果的范围。
当需要从多个相关表中获取数据时，就会用到连接查询。连接查询主要有内连接（INNER JOIN）、左连接（LEFT JOIN）、右连接（RIGHT JOIN）和全连接（FULL JOIN）等类型。以内连接为例，假设有“students”表和“scores”表，“students”表存储学生的基本信息，“scores”表存储学生的考试成绩，两个表通过“student_id”字段关联。如果要查询每个学生的姓名及其对应的考试成绩，可以使用内连接：“SELECT students.name, scores.score FROM students INNER JOIN scores ON students.student_id = scores.student_id”，这条语句会根据“student_id”字段将两个表中匹配的记录连接起来，返回符合条件的学生姓名和成绩信息。左连接则会返回左表（如“students”表）中的所有记录，以及右表（如“scores”表）中匹配的记录，如果右表中没有匹配的记录，则对应字段显示为NULL，适用于需要获取左表所有数据并关联右表相关数据的场景。
聚合查询用于对数据进行统计分析，常见的聚合函数有SUM（求和）、AVG（求平均值）、COUNT（计数）、MAX（求最大值）和MIN（求最小值）等。例如，在“scores”表中，要计算所有学生的平均成绩，可以使用“SELECT AVG(score) FROM scores”；若要统计每个课程的学生人数，则可以使用“SELECT course_id, COUNT(*) FROM scores GROUP BY course_id”，这里的GROUP BY子句用于按照“course_id”字段对数据进行分组，然后对每个分组进行COUNT计数操作，从而得到每个课程的学生人数统计结果 。
