學 SQL 必須了解的10個高級概念(贈送SQL課)
本文由聞數(shù)起舞翻譯自Dimitris Poulopoulos的文章《Ten Advanced SQL Concepts You Should Know for Data Science Interviews》,轉載請注明出處。
(文末報名《零基礎入門SQL數(shù)據(jù)分析》)
隨著數(shù)據(jù)量持續(xù)增長,對合格數(shù)據(jù)專業(yè)人員的需求也會增長。具體而言,對SQL流利的專業(yè)人士的需求日益增長,而不僅僅是在初級層面。
因此,Stratascratch的創(chuàng)始人Nathan Rosidi以及我認為10個最重要和相關的中級到高級SQL概念。
一起來看看!
常見表表達式(CTEs)
如果您想要查詢子查詢,那就是CTEs施展身手的時候 - CTEs基本上創(chuàng)建了一個臨時表。
使用常用表表達式(CTEs)是模塊化和分解代碼的好方法,與您將文章分解為幾個段落的方式相同。
請在Where子句中使用子查詢進行以下查詢。
SELECT?
?name,
?salary?
FROM
?People?
WHERE
?NAME?IN?(?SELECT?DISTINCT?NAME?FROM?population?WHERE?country?=?"Canada"?AND?city?=?"Toronto"?)?
?AND?salary?>=?(
?SELECT
??AVG(?salary?)?
?FROM
??salaries?
WHERE
?gender?=?"Female")
這似乎似乎難以理解,但如果在查詢中有許多子查詢,那么怎么樣?這就是CTEs發(fā)揮作用的地方。
with?toronto_ppl?as?(
???SELECT?DISTINCT?name
???FROM?population
???WHERE?country?=?"Canada"
?????????AND?city?=?"Toronto"
)
,?avg_female_salary?as?(
???SELECT?AVG(salary)?as?avgSalary
???FROM?salaries
???WHERE?gender?=?"Female"
)
SELECT?name
???????,?salary
FROM?People
WHERE?name?in?(SELECT?DISTINCT?FROM?toronto_ppl)
??????AND?salary?>=?(SELECT?avgSalary?FROM?avg_female_salary)
現(xiàn)在很清楚,Where子句是在多倫多的名稱中過濾。如果您注意到,CTE很有用,因為您可以將代碼分解為較小的塊,但它們也很有用,因為它允許您為每個CTE分配變量名稱(即toronto_ppl和avg_female_salary)
同樣,CTEs允許您完成更高級的技術,如創(chuàng)建遞歸表。
遞歸CTEs.
遞歸CTE是引用自己的CTE,就像Python中的遞歸函數(shù)一樣。遞歸CTE尤其有用,它涉及查詢組織結構圖,文件系統(tǒng),網(wǎng)頁之間的鏈接圖等的分層數(shù)據(jù),尤其有用。
遞歸CTE有3個部分:
錨構件:返回CTE的基本結果的初始查詢
遞歸成員:引用CTE的遞歸查詢。這是所有與錨構件的聯(lián)盟
停止遞歸構件的終止條件
以下是獲取每個員工ID的管理器ID的遞歸CTE的示例:
with?org_structure?as?(
???SELECT?id
??????????,?manager_id
???FROM?staff_members
???WHERE?manager_id?IS?NULL
???UNION?ALL
???SELECT?sm.id
??????????,?sm.manager_id
???FROM?staff_members?sm
???INNER?JOIN?org_structure?os
??????ON?os.id?=?sm.manager_id臨時函數(shù)
如果您想了解有關臨時函數(shù)的更多信息,請檢查此項,但知道如何編寫臨時功能是重要的原因:
它允許您將代碼的塊分解為較小的代碼塊
它適用于寫入清潔代碼
它可以防止重復,并允許您重用類似于使用Python中的函數(shù)的代碼。
考慮以下示例:
SELECT?name
???????,?CASE?WHEN?tenure?<?1?THEN?"analyst"
??????????????WHEN?tenure?BETWEEN?1?and?3?THEN?"associate"
??????????????WHEN?tenure?BETWEEN?3?and?5?THEN?"senior"
??????????????WHEN?tenure?>?5?THEN?"vp"
??????????????ELSE?"n/a"
?????????END?AS?seniority?
FROM?employees
相反,您可以利用臨時函數(shù)來捕獲案例子句。
CREATE?TEMPORARY?FUNCTION?get_seniority(tenure?INT64)?AS?(
???CASE?WHEN?tenure?<?1?THEN?"analyst"
????????WHEN?tenure?BETWEEN?1?and?3?THEN?"associate"
????????WHEN?tenure?BETWEEN?3?and?5?THEN?"senior"
????????WHEN?tenure?>?5?THEN?"vp"
????????ELSE?"n/a"
???END
);
SELECT?name
???????,?get_seniority(tenure)?as?seniority
FROM?employees
通過臨時函數(shù),查詢本身更簡單,更可讀,您可以重復使用資歷函數(shù)!
- 使用CASE WHEN樞轉數(shù)據(jù)
您很可能會看到許多要求在陳述時使用CASE WHEN的問題,這只是因為它是一種多功能的概念。如果要根據(jù)其他變量分配某個值或類,則允許您編寫復雜的條件語句。
較少眾所周知,它還允許您樞轉數(shù)據(jù)。例如,如果您有一個月列,并且您希望為每個月創(chuàng)建一個單個列,則可以使用語句追溯數(shù)據(jù)的情況。
示例問題:編寫SQL查詢以重新格式化表,以便每個月有一個收入列。
Initial?table:??
+------+---------+-------+??
|?id???|?revenue?|?month?|??
+------+---------+-------+??
|?1????|?8000????|?Jan???|??
|?2????|?9000????|?Jan???|??
|?3????|?10000???|?Feb???|??
|?1????|?7000????|?Feb???|??
|?1????|?6000????|?Mar???|??
+------+---------+-------+??
??
Result?table:??
+------+-------------+-------------+-------------+-----+-----------+??
|?id???|?Jan_Revenue?|?Feb_Revenue?|?Mar_Revenue?|?...?|?Dec_Revenue?|??
+------+-------------+-------------+-------------+-----+-----------+??
|?1????|?8000????????|?7000????????|?6000????????|?...?|?null????????|??
|?2????|?9000????????|?null????????|?null????????|?...?|?null????????|??
|?3????|?null????????|?10000???????|?null????????|?...?|?null????????|??
+------+-------------+-------------+-------------+-----+-----------+
EXCEPT vs NOT IN
除了幾乎不相同的操作。它們都用來比較兩個查詢/表之間的行。所說,這兩個人之間存在微妙的細微差別。
首先,除了過濾刪除重復并返回不同的行與不在中的不同行。
同樣,除了在查詢/表中相同數(shù)量的列,其中不再與每個查詢/表比較單個列。
自聯(lián)結
一個SQL表自行連接自己。你可能會認為沒有用,但你會感到驚訝的是這是多么常見。在許多現(xiàn)實生活中,數(shù)據(jù)存儲在一個大型表中而不是許多較小的表中。在這種情況下,可能需要自我連接來解決獨特的問題。
讓我們來看看一個例子。
示例問題:給定下面的員工表,寫出一個SQL查詢,了解員工的工資,這些員工比其管理人員工資更多。對于上表來說,Joe是唯一一個比他的經(jīng)理工資更多的員工。
+----+-------+--------+-----------+??
|?Id?|?Name??|?Salary?|?ManagerId?|??
+----+-------+--------+-----------+??
|?1??|?Joe???|?70000??|?3?????????|??
|?2??|?Henry?|?80000??|?4?????????|??
|?3??|?Sam???|?60000??|?NULL??????|??
|?4??|?Max???|?90000??|?NULL??????|??
+----+-------+--------+-----------+Answer:??
SELECT??
????a.Name?as?Employee??
FROM??
????Employee?as?a??
????JOIN?Employee?as?b?on?a.ManagerID?=?b.Id??
WHERE?a.Salary?>?b.Salary
Rank vs Dense Rank vs Row Number
它是一個非常常見的應用,對行和價值進行排名。以下是公司經(jīng)常使用排名的一些例子:
按購物,利潤等數(shù)量排名最高值的客戶
排名銷售數(shù)量的頂級產(chǎn)品
以最大的銷售排名頂級國家
排名在觀看的分鐘數(shù),不同觀眾的數(shù)量等觀看的頂級視頻。
在SQL中,您可以使用幾種方式將“等級”分配給行,我們將使用示例進行探索??紤]以下Query和結果:
SELECT?Name??
?,?GPA??
?,?ROW_NUMBER()?OVER?(ORDER?BY?GPA?desc)??
?,?RANK()?OVER?(ORDER?BY?GPA?desc)??
?,?DENSE_RANK()?OVER?(ORDER?BY?GPA?desc)??
FROM?student_grades

ROW_NUMBER()返回每行開始的唯一編號。當存在關系時(例如,BOB vs Carrie),ROW_NUMBER()如果未定義第二條標準,則任意分配數(shù)字。
Rank()返回從1開始的每行的唯一編號,除了有關系時,等級()將分配相同的數(shù)字。同樣,差距將遵循重復的等級。
dense_rank()類似于等級(),除了重復等級后沒有間隙。請注意,使用dense_rank(),Daniel排名第3,而不是第4位()。
計算Delta值
另一個常見應用程序是將不同時期的值進行比較。例如,本月和上個月的銷售之間的三角洲是什么?或者本月和本月去年這個月是什么?
在將不同時段的值進行比較以計算Deltas時,這是Lead()和LAG()發(fā)揮作用時。
這是一些例子:
#?Comparing?each?month's?sales?to?last?month??
SELECT?month??
???????,?sales??
???????,?sales?-?LAG(sales,?1)?OVER?(ORDER?BY?month)??
FROM?monthly_sales??
#?Comparing?each?month's?sales?to?the?same?month?last?year??
SELECT?month??
???????,?sales??
???????,?sales?-?LAG(sales,?12)?OVER?(ORDER?BY?month)??
FROM?monthly_sales
計算運行總數(shù)
如果你知道關于row_number()和lag()/ lead(),這可能對您來說可能不會驚喜。但如果你沒有,這可能是最有用的窗口功能之一,特別是當您想要可視化增長!
使用具有SUM()的窗口函數(shù),我們可以計算運行總數(shù)。請參閱下面的示例:
SELECT?Month??
???????,?Revenue??
???????,?SUM(Revenue)?OVER?(ORDER?BY?Month)?AS?Cumulative??
FROM?monthly_revenue

日期時間操縱
您應該肯定會期望某種涉及日期時間數(shù)據(jù)的SQL問題。例如,您可能需要將數(shù)據(jù)分組組或將可變格式從DD-MM-Yyyy轉換為簡單的月份。
您應該知道的一些功能是:
提煉
日元
date_add,date_sub.
date_trunc.
示例問題:給定天氣表,寫一個SQL查詢,以查找與其上一個(昨天)日期相比的溫度較高的所有日期的ID。
+---------+------------------+------------------+??
|?Id(INT)?|?RecordDate(DATE)?|?Temperature(INT)?|??
+---------+------------------+------------------+??
|???????1?|???????2015-01-01?|???????????????10?|??
|???????2?|???????2015-01-02?|???????????????25?|??
|???????3?|???????2015-01-03?|???????????????20?|??
|???????4?|???????2015-01-04?|???????????????30?|??
+---------+------------------+------------------+Answer:??
SELECT??
????a.Id??
FROM??
????Weather?a,??
????Weather?b??
WHERE??
????a.Temperature?>?b.Temperature??
????AND?DATEDIFF(a.RecordDate,?b.RecordDate)?=?1
本次分享就到這里啦!希望有助于小伙伴們?yōu)槊嬖囎鰷蕚?。我相信,如果你知道這10個內部概念,那么在面對大多數(shù)SQL問題時,就肯定沒問題了。
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《電商數(shù)據(jù)分析進階課》課程主要針對于初中級數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)運營、電商運營產(chǎn)品等電商行業(yè)崗位的進階數(shù)據(jù)分析課程,通過理論和案例的學習理解,能掌握電商行業(yè)的數(shù)據(jù)分析能力及提高自己業(yè)務價值的方向。

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