深入理解 SQL：从基本查询到高级聚合

背景

7月leetcode 中 sql集训

理论知识

SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的标准化语言。无论是在日常开发中还是数据分析领域，SQL都扮演着重要的角色。本博客将带您深入理解SQL，并探索从基本查询到高级聚合的关键概念。

1. SELECT语句：从表中选择数据
   SQL的核心是SELECT语句，它用于从数据库表中检索数据。SELECT语句的基本结构如下：

Copy code
SELECT 列名1, 列名2, ...
FROM 表名;

使用SELECT语句，我们可以从表中获取所需的列，并可选地应用过滤条件。

2. WHERE子句：筛选数据
   WHERE子句用于对SELECT语句的结果进行筛选，只返回满足特定条件的数据。

SELECT 列名1, 列名2, ...
FROM 表名
WHERE 条件;

条件可以是比较运算符（例如：=, <, >, <=, >=, <>）或逻辑运算符（例如：AND, OR, NOT）。通过WHERE子句，我们可以获取符合特定条件的数据行。

3. ORDER BY子句：排序数据
   ORDER BY子句用于对SELECT语句的结果进行排序，可以按照一个或多个列进行升序或降序排列。

SELECT 列名1, 列名2, ...
FROM 表名
ORDER BY 列名1 ASC/DESC, 列名2 ASC/DESC, ...;

这样，我们可以以特定的顺序获取数据，使其更容易理解和分析。

4. 聚合函数：统计和分析数据
   SQL提供了一组强大的聚合函数，用于对数据进行汇总和分析。

常见的聚合函数包括：

COUNT：统计行数
SUM：计算总和
AVG：计算平均值
MAX：找到最大值
MIN：找到最小值

SELECT COUNT(*), SUM(销售额), AVG(利润)
FROM 销售表;

5. GROUP BY子句：分组汇总数据
   GROUP BY子句用于对数据进行分组，并在每个分组上应用聚合函数。

SELECT 列名1, 列名2, 聚合函数1, 聚合函数2, ...
FROM 表名
GROUP BY 列名1, 列名2;

通过GROUP BY，我们可以对数据按照指定的列进行分组，并获得每个分组的汇总结果。

6. HAVING子句：过滤分组后的数据
   HAVING子句用于对GROUP BY子句生成的分组结果进行筛选，类似于WHERE子句，但WHERE用于筛选行，HAVING用于筛选分组。

SELECT 列名1, 列名2, 聚合函数1, 聚合函数2, ...
FROM 表名
GROUP BY 列名1, 列名2
HAVING 条件;

7. JOIN操作：联结多个表
   JOIN操作用于在多个表之间建立连接，并获得来自不同表的相关信息。

常见的JOIN类型包括：

INNER JOIN：获取两个表中匹配的行
LEFT JOIN：获取左表中所有行和右表中匹配的行
RIGHT JOIN：获取右表中所有行和左表中匹配的行
FULL JOIN：获取所有表中匹配的行

SELECT 列名1, 列名2, ...
FROM 表名1
JOIN 表名2 ON 表名1.列名 = 表名2.列名;

8. 子查询：嵌套查询
   子查询是指在SELECT语句中嵌套另一个SELECT语句，用于解决复杂的查询需求。

SELECT 列名1, 列名2, ...
FROM 表名
WHERE 列名 IN (SELECT 列名 FROM 表名 WHERE 条件);

子查询可以嵌套多层，使得我们能够在一个查询中获取更具体和复杂的结果。

示例

1211. 查询结果的质量和占比（Round group by）

select query_name,
ROUND(AVG(rating/position),2) 'quality',
ROUND(avg(rating < 3)*100,2) 'poor_query_percentage' 
from queries group by query_name;

1204. 最后一个能进入巴士的人 （Having limit order by）

SELECT a.person_name
FROM Queue a, Queue b
WHERE a.turn >= b.turn
GROUP BY a.person_id 
HAVING SUM(b.weight) <= 1000
ORDER BY a.turn DESC
LIMIT 1

1193. 每月交易 I（if group by）

SELECT 
      DATE_FORMAT(trans_date,'%Y-%m') AS month,
      country,
      COUNT(id) AS trans_count,
      COUNT(IF(state = 'approved',id,null)) AS approved_count,
      SUM(amount) AS trans_total_amount,
      SUM(IF(state = 'approved',amount,0)) AS approved_total_amount  
FROM Transactions
GROUP BY country,DATE_FORMAT(trans_date,'%Y-%m') 

1179. 重新格式化部门表

select distinct id,
    sum(IF(month="Jan",revenue,null)) as Jan_Revenue,
    sum(IF(month="Feb",revenue,null)) as Feb_Revenue,
    sum(IF(month="Mar",revenue,null)) as Mar_Revenue,
    sum(IF(month="Apr",revenue,null)) as Apr_Revenue,
    sum(IF(month="May",revenue,null)) as May_Revenue,
    sum(IF(month="Jun",revenue,null)) as Jun_Revenue,
    sum(IF(month="Jul",revenue,null)) as Jul_Revenue,
    sum(IF(month="Aug",revenue,null)) as Aug_Revenue,
    sum(IF(month="Sep",revenue,null)) as Sep_Revenue,
    sum(IF(month="Oct",revenue,null)) as Oct_Revenue,
    sum(IF(month="Nov",revenue,null)) as Nov_Revenue,
    sum(IF(month="Dec",revenue,null)) as Dec_Revenue
    from Department group by id ;

1174. 即时食物配送 II（子查询）

select 
round(sum(order_date = customer_pref_delivery_date)/count(*)*100,2) immediate_percentage
from Delivery
where (customer_id,order_date) in 
(select customer_id,min(order_date) from Delivery group by customer_id)

1164. 指定日期的产品价格（union groupby having）

select t.product_id, t.new_price as price
from (select *, row_number() over (PARTITION BY product_id order by change_date desc) as row_num
from Products
where change_date<='2019-08-16') as t
where t.row_num=1

union

select product_id, 10 as price 
from Products 
group by product_id
having min(change_date)>'2019-08-16'

总结

SQL是一种强大且灵活的语言，它能够帮助我们轻松地管理和分析数据库中的数据。了解基本查询、过滤、聚合以及联结多个表等操作，将使您在应用开发和数据分析领域更具优势。随着不断练习和深入学习SQL，我已经驾轻就熟了。你也试试吧