SQL从熟练到掌握_光环大数据python培训

光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cnSQLSQL 从熟练到掌握从熟练到掌握_ _光环大数据光环大数据 pythonpython 培训培训我们知道，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 那么，如何在 SQL 查询语句中将两个表联接起来？我们将运用最重要的语法 Join。 select*fromStudents joinAddressonStudents.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，我们使用 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。 select*fromStudentsass joinAddressasaons.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，LeftJoin，OuterJoin 等，新人很容易混淆。这个我们可以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。 InnerJoin 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。 LeftJoin 叫做左联接，以左表（join 符号前的那张表）为主，返回所有的光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cn行。如果右表有共同字段，则一并返回，如果没有，则为空。 我们以 W3School 上的数据为例： selectPersons.LastName,Persons.FirstName,Orders.OrderNo fromPersons leftjoinOrdersonPersons.Id_P=Orders.Id_P orderbyPersons.LastName 于是输出结果为： 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 Innerjoin，则不会返回整个 Bush 所在行。这是InnerJoin 和 LeftJoin 的区别，也是面试中经常会问到的题目。 RightJoin 和 LeftJoin 没有区别，ALeftJoinB 等价于 BRightJoinA。 FullJoin 叫做全联接，也叫做 FullOuterJoin，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 FullJoin： 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：AFullJoinB=ALeftJoinB+ARightJoinB-AInnerJoinB，这就是数学上的集合运算，虽然 SQL 的表并不能加减法。如果还一知半解，看最上面的 Join 示例图，用面积的角度看也明白了。 通过上面的例子，我们已经掌握了 Join 的主流语法，其他无非是变种。比如加约束条件 whereXXisnull，这里的 XX 可以是结果为空的字段。拿上文LeftJoin 的例子演示： selectPersons.LastName,Persons.FirstName,Orders.OrderNo fromPersons leftjoinOrders onPersons.Id_P=Orders.Id_P whereOrders.Id_PisNull 最终返回的结果就是 Bush 这一行。 光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cn当我们有多个字段要匹配时，on 后面可以通过 and 进行多项关联。 select*fromA joinBonA.name=B.nameandA.phone=B.phone 上图就是一个简单的适用场景，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*fromA joinBonA.name=B.nameandA.phone=B.phoneandB.sex='男 我们再加一个 and，将 B 表的用户性别限定为男。这种用法等价于whereB.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，我们进行实战吧。leetcode.com 网站是知名的算法竞赛题，去上面刷 SQL 吧。 注册完后进入 leetcode.com/problemset/database 页面。那里有几道MySQL 题目。因为时间关系，我只讲解 Join 相关，大家有兴趣可以刷其他题，都不难的。SQLZoo 也能刷，就是页面丑了点，所以我十分感动地拒绝了它。 我们从 Easy 开始，选择题目 CombineTwoTables。 红色字符是表名，第一列是字段名，第二列是数据类型。题目希望我们通过两张表输出：FirstName,LastName,City,State 四个字段。 单纯的 InnerJoin 就能完成了。记住噢，答案需要完全一致，也就是说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。这一题大家自己做吧。通过后会有个绿色的 Accepted 提示。 接下来选择 Medium 难度的 DepartmentHighestSalary。 这里有两张表，员工表和部门表，我们希望找出各个部门的最高薪水。 部门信息单独为一张表，首先我们需要 Join 关联起来，将部门分组求出最大值： selectd.Id,#这是部门 ID d.NameasName,#这是部门名字 max(e.Salary)asSalary#这是最高薪水 光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cnfromDepartmentd joinEmployeee one.DepartmentId=d.Id groupbyd.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（#是解释给你们看的，中文会报错的） ，当然解法应该不是唯一的，大家有兴趣可以继续研究。 最终，我们选 Hard 模式的 DepartmentTopThreeSalaries。 范例数据没有一丁点变化，它需要我们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，我们可以使用 orderby 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orderby 就无能为力了。 如果是 SQLServer 或者 Oracle，我们可以使用 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。我们还能使用另外一种思路。 select*fromEmployeease where( selectcount(distincte1.Salary) fromEmployeee1 wheree1.Salarye.Salary ande1.DepartmentId=e.DepartmentId )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(distincte1.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 Top3 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。其实换我，我更可能 groupby 后导出结果用 Excel 处理。 到这里，大家对 Join 已经有一个大概的了解了吧。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。这时候，考验的就是熟练度了。 SQL 只要多加训练，并不是一门很难掌握的语言。除了技巧，还要看你对业务表的熟悉程度，一般公司发展大了，百来张表很正常，各类业务逻辑各种Join，各字段的含义，这是同样要花费时间的苦功夫。 希望大家对 SQL 已经有一个初步的掌握了。SQL 学好了，以后应用大数据的 Hive 和 SparkSQL 也是轻而易举的。 为什么大家选择为什么大家选择光环大数据光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python 培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cn【报名方式、详情咨询报名方式、详情咨询】光环大数据官方网站报名：光环大数据官方网站报名：http:/hadoop.aura.cn/http:/hadoop.aura.cn/手机报名链接：手机报名链接：http:/http:/ hadoop.aura.cnhadoop.aura.cn /mobile/mobile/