我们做数据分析工作时，多数数据来源于数据库，SQL非常方便我们访问和查询数据库。

SQL 作为数据分析师的基本技能，那么需要掌握哪些SQL核心技能

1. 理解数据库
2. SQL基础重点知识：查询，更新，提取，插入，删除等数据操作
3. 典型实例sql

1.理解数据库

数据库基本定义：

数据库（Database）基本含义为：存储数据的地方，确切地来说是一张张表格，每张表通过一定联系链接在一起，最后组成了数据库

可以简单的理解为：数据库中最基本的元素为表（table），每个表都有一个身份标识（像我们的身份证，来证明我们是谁）专业名称叫主键，每张表只有一个主键，它具有唯一性，table的中包含列和行，列为名称标签，行为记录具体数据。

在数据库中，如何关联其他表，一般会以「表名_ID」作为联接，通过JOIN 进行操作链接

选取主流数据库

市场上主流的数据有MySQL、Oracle、SQL Server等，而MySQL 是一个开源的关系型的数据库管理系统，应用非常广泛，因而选择使用Mysql学习sql是个不错的选择。

mysql的安装与配置非常简单，我们从官网下载社区版本安装，windows用户可以选择安装MSI安装（Windows Installer），一直默认安装，到了数据库用户和密码设置时，设置即可。

选取MySQL的GUI工具

windows用户选择Navicat第三方工具，来连接mysql，连接好了我们就可以进行数据库操作了。

Navicat常用的快捷键

• Ctrl+Q ------ 打开查询窗口
• Ctrl+R ------ 运行查询窗口的sql语句
• Ctrl+Shift+R ------ 只运行选中的sql语句
• Ctrl+N ------ 打开一个新的查询窗口
• Ctrl+W ------ 关闭一个查询窗口
• Ctrl+/ ------ 注释sql语句
• Ctrl+L ------ 删除一行
• Ctrl+Shift +/ ------ 解除注释
• F6 ------ 打开一个mysql命令行窗口
• Ctrl+D ------ 表的数据显示显示页面切换到表的结构设计页面，但是在查询页面写sql时是复制当前行

Navicat基本操作实践

创建数据库，含有一个简单的数据表，并进行C（创建）U（更新）R（读取，查询）D（删除）操作数据表

创建数据库

CREATE DATABASE 数据库名称

CREATE DATABASE MINGZHI

打开数据库

USE 数据库名称

USE MINGZHI

查看数据数据库

#查看所有数据库
SHOW DATABASES
#查看当前打开的数据库
SELECT DATABASE()

删除数据库

DROP DATABASES 数据库名称

DROP DATABASES MINGZHI

在数据库中创建数据表，根据具体数据类型，选择相应数据长度

CREATE TABLE tb1(ID INT(20) NOT NULL,姓名 varchar(20),性别 varchar(5))
#查看数据表
SHOW TABLES FROM MINGZHI
#查看数据表结构
SHOW COLUMNS FROM MINGZHI

向数据表中写入记录

INSERT 表名称 (列1, 列2,...) VALUES (值1, 值2,....)

INSERT tb1(ID, 姓名, 性别) VALUES(1,'张三', '男');
INSERT tb1(ID, 姓名, 性别) VALUES(2,'李四', '女');
INSERT tb1(ID, 姓名, 性别) VALUES(3,'王五', '男');
INSERT tb1(ID, 姓名, 性别) VALUES(4,'赵六', '女');

删除记录的数据

DELETE FROM 表名 WHERE 列名称 = 某值

DELETE FROM tb1 WHERE 姓名 = '赵六' 

更新记录的数据

UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值

UPDATE persons SET 性别 = '男' WHERE 姓名 ='赵六'

ALTER TABLE 语句用于在已有的表中添加、修改或删除列

2.SQL基础重点知识

通过2周的学习，先谈谈我的学习感受，sql语句学习相对比较简单，上手蛮快的，最核心思路就是，掌握基础知识，理清逻辑思路。

比如理清sql语句的执行顺序：

select---from---where---groupby---having---orderby

一、对基础重点知识梳理如下

一些关键字含义梳理

• select.....from
• where
• group by --having
• order by
• like
• distinct
• 常用函数：sum，count， max, min,avg
• case when then else end

select ：选取数据，查看数据，指定返回的列 from: 需要从哪个数据表选取数据

select 列名称 from 表名称
select * from 表名称 #获取所有列

where : 设置条件筛选数据

WHERE 列 运算符 值

需要理解筛选的条件，合理利用运算符获取数据

group by：对指定的字段进行分组，产生汇总信息，一般结合sum,count函数使用。

select 字段1，字段2 from Table1  
GROUP BY 字段1，字段2

group by 使用中需要注意的问题

1，注意返回结果集的字段,，这些字段要么要包含在Group By语句的后面，作为分组的依据；要么就要被包含在聚合函数中

例如将上面代码改成如下，就是错误的，会报错：字段2没有包含在group by 中，因为group by 根据字段1,将具有相同分组字段的记录归并成了一条记录，然而那些不存在于Group By语句后面作为分组依据的字段就有可能出现多个值，但是当前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的，所以这里就需要通过一定的处理将这些多值的列转化成单值

select 字段1，字段2 from Table1  
group by  字段1

2，where 搜索条件在进行group by 分组操作之前应用，不能使用聚合函数

3, having 搜索条件在进行分组操作之后应用，可以使用聚合函数

order by : 根据指定的列对结果集进行排序, 默认按照升序,降序用desc

ORDER BY 字段1,字段2

like:模糊搜索，用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式，结合“%”通配符使用

where column_namelike pattern

还可以用正则表达式来进行搜寻，REGEXP pattern（后续研究正则再详细减少）

distinct: 去重字段，需注意，只能放在select 语句首字段中

SELECT DISTINCT 列名称 FROM 表名称

sum:返回数值列的总数、 avg: 返回列的平均值、 count（）返回表中的记录数

max():返回最大值、 min():返回最小值

二、联接查询

• 内联接
• 外联接

内联接

多表内联接：将多张表连接在一起，只列出匹配的记录

FROM  表1 [INNER] JOIN 表2 ON〈联接条件〉

自连接（特殊的内联接）: 将一张表，在逻辑上分为两张表，每张表取不同的别名来区别

FROM  表1 表名1 [INNER] JOIN 表1 表名2 ON〈联接条件〉

外联接

包括，左、右连接，返回所有的行

FROM  表1 LEFT JOIN 表2 ON〈连接条件〉

如何理解JOIN,看这张图就够了，这张表非常清晰的阐述了JOIN的用法，

• 内联接 inner Join，找出两张表共有的字段；
• 左联接 left join，以 join 前面一张表为主，返回其所有行，如果与右表有相同的字段，全部返回，否则为空，右联接刚好与之相反。
• 全连接 Full join, 两张表全部返回

三、子查询

说白了就是嵌套查询，包含在某个查询中，如果子查询依赖于外部条件，则被称为相关子查询；

反之为非相关子查询

将外部查询的数据，放到内层子查询中做条件验证，根据验证结果（TRUE 或 FALSE）来决定外部查询的数据结果是否得以保留

举例:三张表，一张表student包含姓名sname，学号sno；一张表为course包含，课程编号cno，具体课程cname；一张表为score包含，学号sno，课程编号cno，和成绩score，

查询所有参加选修课程的同学的名字

select sname  
from student st 
where not exists  
(  select sno  from course co where not exists  (  select sno  from score sc  where sc.cno = co.cno and sc.sno = st.sno )

代码实现逻辑：

先取一条student记录，进入中层，再取一条course的记录，进入内层，此时student的记录和course的记录，作为内层判断的条件，在内层进行判断，结果返回真，则内层的NOT EXISTS为假， 然后继续对course表中的下一条记录进行判断，返现NOT EXISTS的值也为假，直到遍历完course表中的所有的数据，内层的NOT EXISTS的值一直都是假，所以中间层的WHERE语句的值也一直都是假。因为中间层一直为假，返回NOT EXISTS的值为真，结果就出现在结果集中，然后继续对student表中的下一条记录进行判断，直达student表中的所有数据都遍历完毕

参考与该篇文章

3.典型实例sql

1、查询每个部门最高工资员工（题源来自LeetCode）

实现逻辑：首先在Employee表查询，找到部门最高工资，然后联接Department表，与其部门对应起来

代码如下：

select d.name as Department, e.name as Employee, e.Salary as Salary
from Employee e join Department d On e.DepartmentId = d.id
where (e.DepartemtId,e.Salary) in (select department,max（Salary）from Employee group by DepartementID)

主要语法有 inner join，max(), in, group by

2、查询员工第n高的工资（题源来自LeetCode）

实现逻辑：受启发于找第2高的工资，假如我们要找第2高的工资，那么就存在一个最大值（第一高），排除最大的，在其余的值中寻找最大的。以此类推，找到第N高的工资也就不难了

CREATE FUNCTION getNthHighestSalary(N INT) RETURNS INT
BEGINRETURN (select max(Salary) from Employee ewhere N - 1 =(select count(distinct(e.Salary)) FROM Employee e2where e2.Salary > e1.Salary));
END

主要语法有 max(),count(),distinct()

3、查询2013年10月1日 至 2013年10月3日 期间非禁止用户的取消率（题源来自LeetCode）

实现逻辑：首先要理解取消率，status状态一栏中，canceled次数占总的比率，我们可以通过sum(case when status like 'cancel%' then 1 else 0 end) 获得次数，从而得到比率，在设置

日期条件和非禁止条件就可以实现了

select t.Request_at as Day, Round(sum(case when t.status like 'cancel%' then 1 else 0 end)/count(*), 2) as 'Cancellation Rate' 
from Trips as t join Users as u 
on t.Client_id = u.Users_Id and u.Banned = 'No'
where t.Request_at between '2013-10-01' and '2013-10-03' group by t.Request_at

主要语法有 round()保留两位, sum()求和, case..when..then..else..end 改变记录值,count(*)统计总数, join联接表,group by按日期分组, between and 区间筛选。