七周成为数据分析师--5 SQL

1. SQL最小化的查询结构

select column from table

table是表名，column是想要查询的字段／列，column可以用 * 代替，指代全部字段，意为从table表查询所有数据。

2. where 是基础查询语法，用于条件判断。

select * from DataAnalyst
where city = ‘上海’

是最简化的查询语句，将所有城市为上海的职位数据过滤出来。

3. 用 and、or 进行多条件判断。

select * from DataAnalyst
where city = ‘上海’ and positionName = ‘数据分析师’

查找城市为上海，并且职位名称是数据分析师的数据，它们是交集。

select * from DataAnalyst
where city = ‘上海’ or positionName = ‘数据分析师’

查找城市为上海，或者职位名称是数据分析师的数据，它们是并集。

4. 用括号明确逻辑判断的优先级

涉及到非常复杂的与或逻辑判断，应该怎么办？比如即满足条件AB，又要满足条件C，或者是满足条件DE。此时需要用括号明确逻辑判断的优先级。

select * from DataAnalyst
where (city = ‘上海’ and positionName = ‘数据分析师’) or (city = ‘北京’ andpositionName = ‘数据产品经理’)

查找出上海的数据分析师或者是北京的产品经理。当有括号时，会优先进行括号内的判断，当有多个括号时，对最内层括号先进行判断，然后依次往外。

5. in查询多个条件

select * from DataAnalyst
where  city in (‘北京’,’上海’,’广州’,’深圳’,’南京’)

查询多北京、上海、广州、深圳、南京这些城市

6. 查询数值类型字段

（1）字段数据类型是数值时，也可以使用符号> 、>=、< 、<=、!= 进行逻辑判断，!= 指的是不等于，等价于 <> 。

select * from DataAnalyst
where companyId >= 10000

筛选出公司ID >= 10000的职位，为数值时，不需要像字符串一样加引号。

（2）取区间数值时，使用 between and

select * from DataAnalyst
where companyId between 10000 and 20000

between and 包括数值两端的边界，等同于 companyId >=10000 and companyId <= 20000。

7. 模糊查找，用like。

select * from DataAnalyst
where positionName like ‘%数据分析%’

语句的含义是在positionName列查找包含「数据分析」字段的数据，%代表的是通配符，含义是无所谓「数据分析」前面后面是什么内容。如果是 ‘数据分析%’ ，则代表字段必须以数据分析开头，无所谓后面是什么。

8. not

除了上面所讲，还有一个常用的语法是not，代表逻辑的逆转，常见not in、not like、not null等。

9. group by分组

（1）它是数据分析中常见的语法，目的是将数据按组／维度划分。类似于Excel中的数据透视表，我们以city为例。

select * from DataAnalyst
group by city

将城市划分成几组，通过group by 可以快速的浏览数据有哪些城市。
看一下它的高阶用法。
（2）

select city,count(1) from DataAnalyst
group by city

上述语句，使用count函数，统计计数了每个城市拥有的职位数量。括号里面的1代表以第一列为计数标准。
（3）遇到重复数据怎么办？在DataAnalyst 这张表中，北京职位包含重复的职位ID，我们需要去重。

select city,count(distinct positionId) from DataAnalyst
group by city

北京的数据一下子少了2000，多余的重复值被排除在外。
distinct 是去重函数，distinct positionId 只计算唯一的positionId个数。日常工作中，活跃用户数、文章UV，都是用distinct 计算获得，这是唯一标示符ID的重要作用。

除了count，还有max，min，sum，avg等函数，也叫做聚合函数。用法和Excel差不多。

（4）在group by 添加多个字段，它将以多维的形式进行数据聚合。

select city,workYear,count(distinct positionId) from DataAnalyst
group by city,workYear

这就是数据分析师常用的多维分析法，通过group by 切分不同的维度进行对比，在不利用BI的情况下，通过SQL进行快速数据分析。

10. 逻辑判断

SQL也有if函数，和Excel的用法一样，通过它进行复杂运算。比如统计各个城市中有多少数据分析职位，其中，电商领域的职位有多少，在其中的占比？

industryField是公司的行业领域，虽然能用where like 计算出有几个电商的数据分析师，但是占比的计算会比较麻烦，此时可以用if。

select if(industryField like ‘%电子商务%’,1,0) from DataAnalyst

上面的公式利用if判断出哪些是电商行业的数据分析师，哪些不是。if函数中间的字段代表为true时返回的值，不过因为包含重复数据，我们需要将其改成positionId。之后，用它与group by 组合就能达成目的了。

select city,
count(distinct positionId),
count(if(industryField like ‘%电子商务%’,positionId,null))
from DataAnalyst
group by city

第一列数字是职位总数，第二列是电商领域的职位数，相除就是占比。记住，count是不论0还是1都会纳入计数，所以第三个参数需要写成null，代表不是电商的职位就排除在计算之外。

想找出各个城市，数据分析师岗位数量在500以上的城市有哪些，应该怎么计算？有两种方法，第一种，是使用having语句，它对聚合后的数据结果进行过滤。

select city,count(distinct positionId) from DataAnalyst
group by city having count(distinct positionId) >= 500

第二种，是利用嵌套子查询。

select * from (
    select city,count(distinct positionId) as counts from DataAnalyst
    group by city) as t1
where counts >= 500

将第一次查询获得的城市职位数的结果，看作一张新的表，利用as 将它命名为t1( table1 的简写)，将职位数命名为一个新的字段counts。然后外面再套一层select 过滤出counts >=500。

这种查询方式就叫嵌套子查询，使用场景比较广泛，where 后面也能跟子查询。

11. order by排序

很多时候，数据是凌乱的，我们希望结果能够呈现一定的顺序，这时候就用到order by语句。

select city,count(distinct positionId) as counts from DataAnalyst
group by city
order by counts

数据按照统计结果升序排列，如果需要降序，则是order by counts desc，后面加一个desc就好了。如果是多个字段，按逗号分隔即可。

12. 时间

（1）用now创建出一个时间字段。

select now()

直接执行它，就能获得当前的系统时间，精确到秒。其实select不一定后面要跟from。

select date(now())

代表的是获得当前日期，week函数获得当前第几周，month函数获得当前第几个月。其余还包括，quarter，year，day，hour，minute。

（2）时间函数也包含各种参数，比如week，因为中西方计算第几天是不一样的，西方把周日算作一周中的第一天，而我们习惯周一。

select week(now(),0)

除了以上的日期表达，也可以使用dayofyear、weekofyear 的形式计算。它和上面的部分函数等价。

（3）时间加减法，date_add函数

select date_add(date(now()) ,interval 1 day)

我们可以改变1为负数，达到减法的目的，也能更改day为week、year等，进行其他时间间隔的运算。如果是求两个时间的间隔，则是datediff(date1,date2)或者timediff(time1,time2)。

时间函数的运用比较灵活，没有特殊限定。

13. 数据清洗类函数

MySQL支持left、right、mid等函数，这里和Excel一样。

select left(salary,1) from DataAnalyst

通过salary计算数据分析师的工资。

1）首先利用locate函数查找第一个k所在的位置。

select locate(“k”,salary),salary from DataAnalyst

2）然后使用left函数截取薪水的下限。

select left(salary,locate(“k”,salary)-1),salary from DataAnalyst

3）为了获得薪水的上限，要用substr函数，或者mid，两者等价。

substr（字符串，从哪里开始截，截取的长度）

薪水上限的开始位置是「-」位置往后推一位。截取长度是整个字符串减去「-」所在位置，刚好是后半段我们需要的内容，不过这个内容是包含「K」的，所以最后结果还得再减去1。

这里不了解不要紧，可以将计算过程分步骤运行。基本上，了解了上面写法的含义，文本清洗这块就没有问题了（not like用来清洗乱七八糟的薪水，简单处理了）。
4）再然后计算不同城市不同工作年限的平均薪资。

上面语句，我们用了文本清洗、子查询嵌套、分组聚合、排序等多种用法，属于较复杂的查询。重复数据的问题，因为是复制了一份北京数据，数量刚好乘二，对平均数没有影响，感兴趣的朋友可以再加一步清洗掉它。

下面是三道思考题：

• 查询出哪家公司招聘的岗位数最多；
• 查询出O2O、电子商务、互联网金融这三个行业，哪个行业的平均薪资最高；
• 查询出各城市的最高薪水Top3是哪家公司哪个岗位。

14. 多张表操作join

数据库由多张表组成，表与表之间可以实现关联。

上图就是一个简单的关联模型：

Students.addressId = Address.id
Students.id = Scores.studentId
Scores.courseId = Courses.id

在SQL查询语句中将两个表联接起来，用最重要的语法Join。
（1）基础语法

select * from Students
join Address on Students.addressId = Address.id

上面语句，join将Students和Address两表关联，关联需要一个或多个字段作为联接桥梁。例子中的桥梁就是addressid，使用on语句，将Students表的addressId字段和Address的id字段匹配。

这里需要注意的是，因为字段可能重名，所以一旦使用了Join，字段前应该加上表名，如Students.addressId和Address.id ，这种用法是为了字段的唯一性，否则遇到重名，系统不知道使用哪个字段，就会报错。
（2）缩写

select * from Students as s
join Address as a on s.addressId = a.id

上图是更优雅的写法，将表命名为一个缩略的别名，避免了语句过于冗余。不要使用拼音做别名，不是好习惯。

Join语法有很多不同的变形，Left Join，Outer Join等，很容易混淆。用数学中的交集和并集掌握。

上图很清晰地解释了各Join语法。

（3）Inner Join最常见，叫做内联接，可以缩写成Join，找的是两张表共同拥有的字段。

Left Join叫做左联接，以左表（join符号前的那张表）为主，返回所有的行。如果右表有共同字段，则一并返回，如果没有，则为空。

以W3School上的数据为例：

select Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNo
from Persons
left join Orders on Persons.Id_P = Orders.Id_P
order by Persons.LastName

结果集中，Bush那一行的OrderNo为空，就是因为Id_P无法匹配上，返回了Null。如果改成Inner join，则不会返回整个Bush所在行。这是Inner Join和Left Join的区别，也是面试中经常会问到的题目。

Right Join和Left Join没有区别，A Left Join B 等价于 B Right Join A。

Full Join叫做全联接，也叫做Full Outer Join，意思是不管有的没的，只要存在，就返回。

还是以之前的例子演示，下面是Full Join：

最后两行就是所谓的「不管有的没的，只要存在字符串，就返回」的结果，它们Id_P并没有匹配上，但还是给出了返回，只是为空字段不同。

这三者的关系，我们可以理解为：A Full Join B = A Left Join B + A Right Join B – A Inner Join B，这就是数学上的集合运算，虽然SQL的表并不能加减法。

可以加约束条件 where XX is null，这里的XX可以是结果为空的字段。拿上文Left Join的例子演示：

select Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNo
from Persons
left join Orders
on Persons.Id_P = Orders.Id_P
where Orders.Id_P is Null

最终返回的结果就是Bush这一行。

（4）当有多个字段要匹配时，on后面可以通过 and 进行多项关联。

select * from A
joinB on A.name = B.name and A.phone = B.phone

将用户姓名和手机号进行多项关联。它也可以加入其他的条件判断。

select * from A
join B on A.name = B.name and A.phone = B.phone and B.sex = '男'

再加一个and，将B表的用户性别限定为男。这种用法等价于where B.sex = ‘男’。当数据量大到一定程度，通过这种约束条件，能优化查询性能。

到这里，SQL的常用语法已经讲解的差不多了。

15. 实战

去leetcode.com网站（知名的算法竞赛题）上面刷SQL

（1）注册完后进入leetcode.com/problemset/database页面，只展示Join相关。

（2）从Easy开始，选择题目Combine Two Tables。

红色字符是表名，第一列是字段名，第二列是数据类型。要求通过两张表输出：FirstName, LastName, City, State四个字段。

单纯的Inner Join就能完成了。答案需要完全一致，即最终的结果必须是四个字段，不能多不能少，顺序也不能乱，大小写要严格。通过后会有个绿色的Accepted提示。

（3）接下来选择Medium难度的Department Highest Salary。

这里有两张表，员工表和部门表，要求找出各个部门的最高薪水。

部门信息单独为一张表，首先需要Join关联起来，将部门分组求出最大值：

select d.Id,  #这是部门ID
d.NameasName,  #这是部门名字
max(e.Salary) asSalary  #这是最高薪水
from Department d
join Employee e
one.DepartmentId = d.Id
group by d.Id

上述的查询语句找出了最高薪水的部门，我们是否能直接使用其作为答案？不能。这里有一个逻辑的小陷阱，当最高薪水非单个时，使用max会只保留第一个，而不是列举所有，所以我们需要更复杂的查询。

因为已经有了各部门最高薪水的数据，可以将它作为一张新表，用最高薪水关联雇员表，获得我们最终的答案。

上面就是最终解法（#是解释，中文会报错的），当然解法应该不是唯一的。

（4）最终，我们选Hard模式的Department Top Three Salaries。

范例数据没有一丁点变化，要求求出各部门薪水前三的数据。如果最高薪水只有两个，则输出两个。

上图是给的范例结果。

排名前三的数据，可以使用order by 降序排列出来，然后通过limit 限定为3，但是新的问题是：既要各部门前三，也存在排名并列的情况。此时order by就无能为力了。

如果是SQL Server或者Oracle，可以使用row_number分组排序函数，但是MySQL没有，其中的一种思路是利用set语法设置变量，间接应用row_number。还能使用另外一种思路。

select * from Employee as e
where (
select count(distincte1.Salary)
from Employee e1
where e1.Salary > e.Salary
and e1.DepartmentId = e.DepartmentId
) <3

上述的例子巧妙地借用了子查询。在where语句中，用子表e1与父表（外表）e进行比对。SQL是允许子查询的表和父查询的表进行运算的。

e1.DepartmentId = e.DepartmentId作为条件约束，避免跨部门。e1.Salary > e.Salary则是逻辑判断，通过count函数，逐行计算出e表中有多少薪水比e1的薪水低。

因为e1表和e表实际上是等价的。所以返回的count(distinct e1.Salary) 代表e1表有中多少薪水比e表的高，上图的例子，答案是2（90000和85000比它高）。如果是0，则代表e表中该行薪水最高（没有比它高的），1代表第二高，2代表第三高。于是便过滤出Top 3的薪水。最后通过join计算出结果。

在实际查询过程中，不建议大家使用这种运算方式，因为运算效率不会快。更可能group by后导出结果用Excel处理。

到这里，对Join已经有一个大概的了解。真实的数据查询场景中，Join会用到很多，业务复杂用五六个Join也是常态，如果算上各类逻辑处理，SQL代码行数可以破百。