sql数据分析技巧（数据分析渐成标配）

互联网企业如BAT（百度阿里腾讯），在经过漫长的用户积累后都形成了自己的数据库。

在大数据时代下，将不断更新的数据库整理、加工和排序所形成的有效信息，能为公司的产品、运营甚至是高层战略提供第一手的参考资料，从而帮助他们更为科学和高效地解决用户痛点。

2020年，SQL已经成为数据库语言的“民间标准”和程序猿的“生存技能”。

一直以来，我在咨询工作中发现一些互联网大厂（如谷歌），以及四大会计事务所之一的德勤，在招聘数据分析的工作时，均要求考核者熟练掌握SQL（Structured Query Language：结构化查询语言）。

有趣的是，这些处于“风口浪尖”上的互联网、咨询巨头，由于行业对高价值信息敏感的特性，往往在数据管理上走在时代的前列；他们在优势领域的招聘要求就像是风向标，被众多同类的中小公司参考和使用。

而这就带动以互联网和信息产业为基础，整个“社会大工厂”对SQL应用和相关人才的需求。

考虑到大环境下SQL的发展潜力，以及目前应用人才市场对资深SQL人员“求贤若渴”的现状，从现在起学习SQL，掌握基本操作，能为我们简历加分、职业增分。

不过SQL的专业范围也限制了感兴趣的同学对它的了解程度，所以我特别准备了从零到入门的SQL解析，来帮助将来在互联网技术岗从业的“SQL小白”，掌握SQL基础操作。

- I -

SQL是什么

SQL：Structured Query Language即结构化查询语言。是目前数据库领域使用最为广泛的数据读取和编辑自动化语言，语法近似于英语，还能跟其他编辑语言对接。

简单地说，就是一个能快速读取“超大版Excel和特定文件“的数据库编辑工具，它非常善于存取和组织数据，在2020年和我们的日常生活联系日趋紧密。

它的作用就像是大家中午点开外卖平台，首页跳出的”热销产品“；下班打开某音，滑到的”推荐达人“；睡觉前浏览微信”看一看“，转出的“3 朋友在看”，这些都是基于用户喜好和反馈、内容质量和点击率等数据指标排出来的“产品推荐”。

而其中涉及到的成千上万家外卖商家、能歌善舞的俊男美女、各大领域的无数自媒体工作者每天产生的各类数据，经过识别、筛选、加工、排序后产生的最终结果，就是SQL的成果。

SQL在这里产生的价值是：通过数据读取和组织抓住关键信息，完成筛选和排序。

例如从配送范围、历史订单中帮助我们“搜索”到某个店家，从常看类型、口味喜好中引导我们“滑到”某个达人，从热门10W 、浏览记录里推荐我们“浏览”某篇公众号的文章，都是SQL的手段。

- II -

为什么用SQL

SQL作为关系数据库语言，在1980年10月就被作为美国作为相关标准并经国际标准化组织认可，发展相对成熟；而且在相关社区有一大批人才持续互动交流。

成长中的它稳定可靠、上手容易，互联网小白几天就能入门，并能够做出查询数据等基本操作。

而更为重要的是，许多语言（如VB、VFP、C等）都可以通过SQL各种数据库，不管你是由哪种DBMS（SQL Server、Oracle、MySQL、ACcess等）生成的数据库。实现了语言无关性和DBMS无关性。

这意味着无论你是C语言精通者，还是VB资深用户，都能在数据库语言这块和SQL匹配，“海阔天高任鸟飞”，兼容性极强的SQL能让不同起点和轨道的用户，在数据库上完美对接。

而值得注意的是，2020年的SQL数据库普及度极高，已经为其自身的成长构筑了一个良性循环。各大公司，如BAT(百度，阿里巴巴，腾讯)，外企，国企都会用SQL来筛选和整理自己的数据库。

在现实中，SQL是相对稳定成熟而又处在“用户上升期”的数据库语言，未来有良好的发展潜力。

- III -

SQL怎么用

先来看看SQL的基本结构：

如图所示，名为“grace”的数据库里包含了5张表。

因为在该案例中只涉及到两张表product（产品表），sales（销售表），所以先为大家展示这两张表里包含的字段：

产品表：

销售表：

现在我们需要汇总不同产品大类、小类的销售总金额，并按照从大到小的顺序进行排列。（代码如下所示）

我们需要的字段为产品大类（ base_category）、产品小类（category）和销售总金额（SUM(amount) ）。

1）首先看第四、五行。

第四行：FROM sales s ：把sales表命名为s

完整语句应为 SELECT*FROM sales s（出于简便省略了SELECT）

即：选择sales表（SELECT），并把sales表命名为s（命名用FROM）

把小明命名为老王：SELECT*FROM 小明 老王，简称FROM 小明 老王

当然，小明和老王在SQL中要用字母代替，所以

同理，把A命名为B：SELECT*FROM A B，简称FROM A B

第五行：NNER JOIN product p ON s.product_id = p.product_id

我们把它拆分为三个部分，分别是 命名 、关联 、内连接

第一部分：命名

与第四行同理，我们把product 命名为p

在原语句中直接省略SELECT 和 FROM

第二部分：关联

[表] INNER JOIN [表]...ON...[关联条件] ，这是两张表关联的固定语法

这里第四行的sales表作为第一个【表】，INNER JOIN 后衔接第二个【表】即

INNER JOIN product ON

因为又把product表命名为p，所以是INNER JOIN product p ON

第三部分：内连接

拆分到最后我们发现还剩下s.product_id = p.product_id ，其实就是

sales表和product表通过共同的字段：产品ID （即：product_id）进行内连接。

注：内连接是指找出每个表中的符合条件的共存记录

所以第五行完整的意思是：将销售表sales（简称s）和产品表（命名为p）以相对的产品编号连接（product为产品，id为商品编号）

2）第六行。GROUP BY base_category，category意思是使用 GROUP BY 将数据按照产品大类 、产品小类进行分组。

值得注意的是，在SQL中的语法的大小写都能被识别，所以GROUP BY 和 group by都可以用。

3）再看第一、二、三行。

SELECT的意思是进行查询选择，后面接上的p. base_category,p.category表示选择产品表中的产品大类，产品小类。

在SUM (s.amount) AS total中，AS是“重命名”的意思，所以sum(s.amount)表示计算销售总额并重命名为 total。

Select p. base_category,p.category,sum(s.amount)完整的意思也就是选择输出产品大类，产品小类以及经过计算重命名后的toal。

4）最后一行。ORDER BY total DESC意思是使用ORDER BY将数据按照销售总额即命名后的total进行排序。（SQL里的默认排序方式为升序，加上DESC则表示降序）

这就是一个通过SQL语句对数据库进行查询的例子，看起来是不是很简单？

但如果是人工从成百上千上完条数据中筛选，这个工作量可能还是很大的。

从这个例子中大家能看出，在SQL中语句的书写顺序和执行顺序是不同的，语句的执行通常按照FROM--WHERE--GROUP BY--HAVING--SELECT--ORDER BY的顺序。

而在具体执行的先后顺序上：ON--WHERE--HAVING。

这里的WHERE与HAVING也是常用的数据提取语句，均用来进行数据筛选。但是WHERE语句只可以筛选原始数据，HAVING语句则可以用来筛选原始数据和计算后的数据。

除了上面所用到的最基本的语句外，根据指令种类的不同，SQL 语句可以分为以下三类：

1）DDL（Data Definition Language，数据定义语言） 用来创建或者删除存储数据用的数据库以及数据库中的表等对象。DDL 包含以下几种指令。

CREATE： 创建数据库和表等对象

DROP： 删除数据库和表等对象

ALTER： 修改数据库和表等对象的结构

2）DML（Data Manipulation Language，数据操纵语言） 用来查询或者变更表中的记录。DML 包含以下几种指令。

SELECT：查询表中的数据

INSERT：向表中插入新数据

UPDATE：更新表中的数据

DELETE：删除表中的数据

3）DCL（Data Control Language，数据控制语言） 用来确认或者取消对数据库中的数据进行的变更。除此之外，还可以对RDBMS 的用户是否有权限操作数据库中的对象（数据库表等）进行设定。DCL 包含以下几种指令。

COMMIT： 确认对数据库中的数据进行的变更

ROLLBACK： 取消对数据库中的数据进行的变更

GRANT： 赋予用户操作权限REVOKE： 取消用户的操作权限

SQL是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作（“有手就行”）。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式。

SQL按照用途可分为6种语言：数据查询、数据操作、事务控制、数据控制、数据定义、指针控制语言，语法近似于英语，稍加摸索便能入门。

- IV -

学会SQL的用处

对于意愿从事互联网工作的程序猿来讲，很现实的用处是职业需求。

一是不会SQL在竞争中受限，二是学会SQL薪资可观。

21世纪高新技术产业蓬勃发展，数据分析正在成为相关从业人员的基本生存技能；数据分析师的岗位也变得炙手可热，有1到3年经验的数据分析师薪资普遍不低于10k，而工作3到5年薪资普遍不低于15K，大环境下的数据分析师有着相当可观的薪资待遇。

而更多的复合型跨行岗位要求掌握SQL，比如产品/运营/战略 数据分析。掌握数据分析不仅能在求职时加分，还能极大提升工作效率。这点，从国内外“互联网巨头、咨询大头”等公司对于数据分析人才的招聘筛选上，就能看出一些睥睨。

阿里巴巴：（数据分析师）

谷歌：（分析主管）

德勤：（经理）

可想而知，在可预见的未来，熟练掌控SQL在互联网公司招聘上会更多地成为“硬性指标”。

在“时代大风向”下，花不多的时间看看SQL，能帮程序猿在简历上“添砖加瓦”，在职场中获得更多的晋升机会；对于准备在数据分析领域长期发展的小伙伴，SQL则是未来发展的“必备技能”。

—— 关于Etesian ——

前战略咨询顾问

现BAT战略分析经理

先后服务过大型央企、民企、500强外企、PE基金等各类客户

担任过面试官

也负责为咨询新人做培训

专注个人发展

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