信息来源：https://share.mubu.com/doc/uf3vg8s5ar
入门SQL
基础用法
select--from--where--group by--having--order by--limit
基础表链接
子查询
窗口函数
运行原理
培养正确的数据处理意识
你的数据处理能力在哪一层？
1、没有接触过任何数据处理工具
2、会Excel或WPS的一些简单用法，但很多用法还需要继续学习
3、经常处理数据，熟练掌握Excel或WPS的透视表和各类函数，但不会用其他的高级工具
4、除Excel外，还会使用SQL、Tableau等高级的数据处理工具，但不熟练
5、熟练掌握所有主流的数据处理工具
Excel/WPS： 十万行以下数据不重复执行的处理与分析，百万级数据的查看
SQL/PreBulid/Alterxy：任意量级数据流程化、可重复的处理
Tableau PreBulid
Alterxy
Tableau/PowerBI： 任意量级数据敏捷、可重复的分析
Python/R/VBA： 任意量级数据的任意处理
工具不是目的，只是提升分析效率的手段
工具的价值 = 当前分析效率的提升程度 - 工具自身学习成本
通过比较SQL、Tableau、Excel的运行原理，让大家理解数据工具的底层原理其实都是相通的
SQL运行原理
子查询
重要的是逻辑，而不是语法
子查询就是将一个查询（子查询）的结果作为另一个查询（主查询）的数据来源或判断条件的查询。
常见的子查询有WHERE子查询，HAVING子查询，FROM子查询，SELECT子查询，EXISTS子查询，子查询要使用小括号（）；
https://www.cnblogs.com/fzxey/p/10896244.html
如果你感觉一次查询无法完成，就使用子查询，然后再逐步优化！
准备表格
复制源数据进行连接、筛选
from： 从以下数据库中
SQL
从数据库中找到from后指定的表格，复制一张完全一样的表格用于查询处理
Excel
找到文件中的表格打开并备份
Tableau
连接到指定名称的数据表格
join： 表格连接
你脑海里一定要有两个具象化的表格！
https://www.cnblogs.com/reaptomorrow-flydream/p/8145610.html
where： 将数据按以下条件进行筛选
SQL
基于from复制的表格，按照where后的条件对表格中的行进行筛选
=单个数值精确匹配
in可以实现多选，not in可以反选
and/or可以并列多个条件
like配合通配符进行模糊匹配
Excel
自定义筛选
Tableau
数据源筛选器
如果需要进行聚合运算，则基于连接、筛选好的数据，创建“数据透视表”
groupby： 对数据进行分组（那分组到底是什么意思呢？）
SQL
distinct是删除逻辑而不是合并逻辑。
对数据进行分组 = 对group by后的字段进行去重合并，并作为后续聚合运算的依据
group by其实只指定了聚合函数的计算依据
具体的聚合运算还是要由聚合函数进行
因为group by先运行，并且运行后，表格中的非聚合字段已经形成了，所以select后的非聚合字段一定要与group by后指定的字段一致
也就是说：group by后没有的非聚合字段select无法显示，但group by后有的非聚合字段select可以选择不显示
Excel
数据透视表-拖拽字段到行
Tableau
近似为在工作表中将字段拖拽至行
having： 在分组后的数据中找到满足以下条件的数据
SQL
数据分组后，对作为分组依据的非聚合字段和分组后聚合运算的结果进行筛选，除了对象，具体的语法和where完全一致
这个代码能不能运行？
SELECT continent
FROM world
GROUP BY continent
HAVING SUM(population) >= 100000000
and continent != 'Asia';
答案
可以
所以，只要是group by后的字段having就可以筛选
不过，这样写要被数仓打爆头，正确的写法应该是
SELECT continent
FROM world
WHERE continent != 'Asia'
GROUP BY continent
HAVING SUM(population) >= 100000000
这个代码能不能运行？
SELECT continent
FROM world
GROUP BY continent
HAVING SUM(population) >= 100000000
and population >= 50000000
and name != ‘China’
答案
不行
having无法对非聚合运算结果和非group by后的字段进行筛选，这些筛选需要在源数据处理前通过where实现，这样的效率才是最高的
Excel
透视表中的筛选器
Tableau
工作表中的筛选器
查询字段
对准备好的表格进行排序和行数限制
orderby： 根据以下字段的升/降序进行排序
SQL
按照字段的顺序对表格的行进行排序，默认升序，字段后加DESC为降序
Excel
升序、降序
自定义排序
Tableau
数据源排序+视图排序
limit： 留下指定行数或指定位置的数据
SQL
基于排序好的表格，指定行数的数据
limit n 则返回前n行，如：limit 10 返回前10行
limit x,y 则从第x行后返回y行，如limit 10,2则会返回第11和12行
常用来取固定名次的数据，或进行数据的初步查看
Excel
只保留指定行数
Tableau
数据源界面限制查看的行数，但是不能保留指定位置的数据
查询表格中的字段，并基于已有的字段进行计算
select： （在已经查询好了的数据中）查看以下字段
SQL
基于from、where、group by、having处理好的数据表格，按照select后的计算规则，计算并复制指定的字段
Excel
直接在表格中用函数计算，或者复制粘贴后计算
Tableau
拖拽指定字段或创建计算字段
处理函数
distinct去重
如果同时对两个字段去重查询会怎样？
SELECT DISTINCT continent,distinct name FROM world
SQL会直接报错
Excel会删除两个字段都重复的
Tableau会合并两个字段都重复的数据
distinct还可以进行去重计数
count(distinct 字段)
like、%通配符、_占位符模糊查询
理论上只能跟在where后
'%'代表任意数量字符，"_"只代表单个字符
聚合函数
相当于Excel透视表里的值字段设置，不和group by一起用，会对整个表进行计算
⚠️聚合函数都会忽略列中的NULL值，但是COUNT(*)也就是统计全部数据的行数时，不会忽略NULL值。
case when条件判断函数
CASE语句是用来做条件判断的，如果满足条件A，那么就xxx，如果满足条件B，那么就xx。
需要注意的几点：
CASE 语句始终位于 SELECT 条件中。
CASE 必须包含以下几个部分：WHEN、THEN和 END。ELSE 是可选组成部分，用来包含不符合上述任一 CASE 条件的情况。
你可以在 WHEN 和 THEN之间使用任何条件运算符编写任何条件语句（例如 WHERE），包括使用 AND 和 OR 连接多个条件语句。
使用示例：
如上，我们使用CASE WHEN(条件一) THEN(条件一的结果),ELSE(其他不符合条件一的结果),END语句设立了两个条件，即当standard_qty为0或者不存在时我们返回0，当standard_qty不为0时进行计算，并储存为新列unit_price。
coalesce()空值处理函数
COALESCE(col_1,0) -- 将col_1中的NULL值替换为0
COALESCE(col_2,'no DATA') -- 将col_2中的NULL值替换为no DATA
over()窗口函数
对准备好的表格，在任意分组内部进行排序和计算（为了区分，我们称之为分区）
实现步骤
以https://sqlzoo.net/wiki/Window_functions 第三题更清晰的显示方式为例
SELECT
yr
,party
, votes
,RANK() OVER (PARTITION BY yr ORDER BY votes DESC) as posn
FROM ge
WHERE constituency = 'S14000021'
ORDER BY yr,votes DESC
limit 20
再创建一个之前准备好的表格（还未排序和限制）
FROM ge
WHERE constituency = 'S14000021'
根据partition by 后的字段（没有则默认针对整个表）形成的分区（不去重合并）【Excel演示】
OVER (PARTITION BY yr ORDER BY votes DESC)
在分区内根据order by后的条件对所有行进行排序
————以上创建一个新的表格，并重新进行分区排序就是"over"的本质
OVER (PARTITION BY yr ORDER BY votes DESC)
计算over()前函数的结果
RANK()根据分区内的排序，分配排名
不同排序函数之间的区别：https://blog.csdn.net/shaiguchun9503/article/details/82349050
ROW_NUMBER：唯一且连续排名
DENSE_RANK：不唯一连续排名
RANK：不唯一不连续排名
将结果返回到最终查询出的表格
无论最终查询出的表格排序如何，窗口函数计算的列都只跟窗口函数指定排序下的计算结果一致
如何正确地学习SQL？
不会先想，想完再搜，搜完再想，最后再问
多数SQL问题你都能自己找到答案
不要错过思考的机会，自己想明白了就不会忘了，一次记住才是真的高效
使用本地代码管理工具储存和调试代码——sublime
代码存在自己的文件夹里可以方便查查和调用
使用同一个代码管理工具写代码会对颜色、语法更加熟悉
方便整理代码结构
充分证明能力和学习态度
准备好自己的sql笔记本，记下自己总是遗忘或错误的关键用法，积累常用语句
https://mubu.com/doc/eGQ0OKyH2w
积累半个月就会发现没有要新写的逻辑了
代码规范
代码千万条，注释第一条。代码不规范，亲人两行泪。
多写注释
单行注释：--
多行注释：/*注释内容*/
逗号写在字段前面
注意换行
每行尽量以核心语句开头
核心语句后的内容能写在一行尽量写在一行
where条件过长时，每个都要换行
注意缩进
case when 同一级别的条件
子查询
别名尽量统一缩进
代码结束处加;
不同公司要求不一样，数据建设好的都不用，因为可以直接识别select
学会看报错
不要害怕报错
先检查基础语法、大小写、空格、书写错误
先定位报错的位置linex
认真翻译报错信息
思考可能的报错原因（80%的报错都是因为语句用法不熟和粗心），排除粗心原因
寻找对应解决方法：百度大法好
把你报错的过程和思路记录下来，很快你就能一眼知道报错原因，报错会越来越少
学习新用法
有些语句不会写的时候，先想一下，有没有其他搭配可以完成
试一下你自己的想法，如果报错就处理报错并总结
如果你自己的思路解决不了眼前的问题，此时善用搜索引擎，对于SQL这门语言，百度真的是万能的
最后，多尝试几个搜到的用法，找一个你自己觉得最简洁方便的，然后记下来
不断刷题提升
使用新版sqlzoo刷题https://sqlzoo.net/wiki/SQL_Tutorial
练习顺序
第一阶段：掌握SQL基础用法
答案：https://blog.csdn.net/weixin_45739141/article/details/104079549
第二阶段：掌握SQL窗口函数
答案：https://blog.csdn.net/weixin_44090304/article/details/104473403
第三阶段：挑战SQL自连接和窗口分析函数
窗口分析函数用法介绍：http://lxw1234.com/archives/2015/04/190.htm
窗口分析函数考察得极少
工作场景中用得也不多
但是用窗口分析函数可以极大地提升查询效率，笔试时也能帮你脱颖而出
我们明天讲关键题型时会讲到
答案：https://blog.csdn.net/qq_42314101/article/details/105890776
第零步：翻译+中英文对照
下载：https://www.google.cn/chrome/
用谷歌浏览器翻译页面，直接点中文页面会是繁体，并且无法练习所有内容（少了窗口函数和疫情数据练习）。中英文要相互校对着看
第一步：仔细阅读背景和示例数据
https://sqlzoo.net/wiki/More_JOIN_operations
不要错过每一个细节
这也是训练大家耐心和细心的练习
第二步：select * 查看数据
必要时可以直接复制数据到excel做好字段注释
第三步：理清数据对象、详细级别、字段含义
这个数据到底在描述什么？
后面很多小伙伴读不懂题目都是因为
第四步：仔细读题，认真翻译
第五步：理解示例/默认代码含义，没看懂一定要去百度
第六步：复制代码到sublime，整理代码规范
第七步：根据题意自己动手修改代码，并反复理解、尝试
第八步：看答案反推，记录错误原因和解题思路到幕布
第九步：全部题目做完，做章节练习题
隐藏步骤
了解数据背后现实场景
使用牛客网刷题
按通过率排序刷：https://www.nowcoder.com/ta/sql
打草稿，理思路，脑海中构建表格和字段关系
牛客网没法看运行结果，只有对错判断，最大程度还原了SQL笔试环境
成熟的分析师也都是构思完成后直接写，运行只拿来debug
尝试运行结果，不通过先百度
看通过的代码，反向推导思路
