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每日干貨好文分享丨請點(diǎn)擊+關(guān)注 歡迎關(guān)注天善智能微信公眾號，我們是專注于商業(yè)智能BI，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的垂直社區(qū)。 對商業(yè)智能BI、數(shù)據(jù)分析挖掘、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)，python，R感興趣同學(xué)加微信：fridaybifly，邀請你進(jìn)入頭條數(shù)據(jù)愛好者交流群，數(shù)據(jù)愛好者們都在這兒。 我們在上一篇《SQL，從入門到熟練》文章已經(jīng)掌握了除Join外的常用語法和函數(shù)，今天會通過一系列的練習(xí)徹底掌握SQL。 我們知道，數(shù)據(jù)庫由多張表組成，表與表之間可以實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)。 上圖就是一個簡單的關(guān)聯(lián)模型： Students.addressId = Address.idStudents.id = Scores.studentIdScores.courseId = Courses.id 那么，如何在SQL查詢語句中將兩個表聯(lián)接起來？我們將運(yùn)用最重要的語法Join。 select * from Studentsjoin Address on Students.addressId = Address.id 上面語句，join將Students和Address兩表關(guān)聯(lián)，關(guān)聯(lián)需要一個或多個字段作為聯(lián)接橋梁。例子中的橋梁就是addressid，我們使用on語句，將Students表的addressId字段和Address的id字段匹配。 這里需要注意的是，因為字段可能重名，所以一旦使用了Join，字段前應(yīng)該加上表名，如Students.addressId和Address.id ，這種用法是為了字段的唯一性，否則遇到重名，系統(tǒng)不知道使用哪個字段，就會報錯。 select * from Students as sjoin Address as a on s.addressId = a.id 上圖是更優(yōu)雅的寫法，將表命名為一個縮略的別名，避免了語句過于冗余。不要使用拼音做別名，不是好習(xí)慣。 Join語法有很多不同的變形，Left Join，Outer Join等，新人很容易混淆。這個我們可以用數(shù)學(xué)中的交集和并集掌握。 上圖很清晰地解釋了各Join語法。 Inner Join最常見，叫做內(nèi)聯(lián)接，可以縮寫成Join，找的是兩張表共同擁有的字段。 Left Join叫做左聯(lián)接，以左表（join符號前的那張表）為主，返回所有的行。如果右表有共同字段，則一并返回，如果沒有，則為空。 我們以W3School上的數(shù)據(jù)為例： select Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNofrom Personsleft join Orders on Persons.Id_P=Orders.Id_Porder by Persons.LastName 于是輸出結(jié)果為： 結(jié)果集中，Bush那一行的OrderNo為空，就是因為Id_P無法匹配上，返回了Null。如果改成Inner join，則不會返回整個Bush所在行。這是Inner Join和Left Join的區(qū)別，也是面試中經(jīng)常會問到的題目。 Right Join和Left Join沒有區(qū)別，A Left Join B 等價于 B Right Join A。 Full Join叫做全聯(lián)接，也叫做Full Outer Join，意思是不管有的沒的，只要存在，就返回。 還是以之前的例子演示，下面是Full Join： 最后兩行就是所謂的「不管有的沒的，只要存在字符串，就返回」的結(jié)果，它們Id_P并沒有匹配上，但還是給出了返回，只是為空字段不同。 這三者的關(guān)系，我們可以理解為：A Full Join B = A Left Join B + A Right Join B - A Inner Join B，這就是數(shù)學(xué)上的集合運(yùn)算，雖然SQL的表并不能加減法。如果還一知半解，看最上面的Join示例圖，用面積的角度看也明白了。 通過上面的例子，我們已經(jīng)掌握了Join的主流語法，其他無非是變種。比如加約束條件 where XX is null，這里的XX可以是結(jié)果為空的字段。拿上文Left Join的例子演示： select Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNofrom Personsleft join Orderson Persons.Id_P=Orders.Id_Pwhere Orders.Id_P is Null 最終返回的結(jié)果就是Bush這一行。 當(dāng)我們有多個字段要匹配時，on后面可以通過 and 進(jìn)行多項關(guān)聯(lián)。 select * from Ajoin B on A.name = B.name and A.phone = B.phone 上圖就是一個簡單的適用場景，將用戶姓名和手機(jī)號進(jìn)行多項關(guān)聯(lián)。它也可以加入其他的條件判斷。 select * from Ajoin B on A.name = B.name and A.phone = B.phone and B.sex = '男 我們再加一個and，將B表的用戶性別限定為男。這種用法等價于where B.sex = '男'。當(dāng)數(shù)據(jù)量大到一定程度，通過這種約束條件，能優(yōu)化查詢性能。 到這里，SQL的常用語法已經(jīng)講解的差不多了，我們進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)吧。leetcode.com網(wǎng)站是知名的算法競賽題，去上面刷SQL吧。 注冊完后進(jìn)入leetcode.com/problemset/database頁面。那里有幾道MySQL題目。因為時間關(guān)系，我只講解Join相關(guān)，大家有興趣可以刷其他題，都不難的。SQLZoo也能刷，就是頁面丑了點(diǎn)，所以我十分感動地拒絕了它。 我們從Easy開始，選擇題目Combine Two Tables。 紅色字符是表名，第一列是字段名，第二列是數(shù)據(jù)類型。題目希望我們通過兩張表輸出：FirstName, LastName, City, State四個字段。 單純的Inner Join就能完成了。記住噢，答案需要完全一致，也就是說最終的結(jié)果必須是四個字段，不能多不能少，順序也不能亂，大小寫要嚴(yán)格。這一題大家自己做吧。通過后會有個綠色的Accepted提示。 接下來選擇Medium難度的Department Highest Salary。 這里有兩張表，員工表和部門表，我們希望找出各個部門的最高薪水。 部門信息單獨(dú)為一張表，首先我們需要Join關(guān)聯(lián)起來，將部門分組求出最大值： select d.Id, #這是部門ID d.Name as Name, #這是部門名字 max(e.Salary) as Salary #這是最高薪水from Department djoin Employee eon e.DepartmentId = d.Idgroup by d.Id 上述的查詢語句找出了最高薪水的部門，我們是否能直接使用其作為答案？不能。這里有一個邏輯的小陷阱，當(dāng)最高薪水非單個時，使用max會只保留第一個，而不是列舉所有，所以我們需要更復(fù)雜的查詢。 因為已經(jīng)有了各部門最高薪水的數(shù)據(jù)，可以將它作為一張新表，用最高薪水關(guān)聯(lián)雇員表，獲得我們最終的答案。 上面就是最終解法（#是解釋給你們看的，中文會報錯的），當(dāng)然解法應(yīng)該不是唯一的，大家有興趣可以繼續(xù)研究。 最終，我們選Hard模式的Department Top Three Salaries。 范例數(shù)據(jù)沒有一丁點(diǎn)變化，它需要我們求出各部門薪水前三的數(shù)據(jù)。如果最高薪水只有兩個，則輸出兩個。 上圖是給的范例結(jié)果。 排名前三的數(shù)據(jù)，我們可以使用order by 降序排列出來，然后通過limit 限定為3，但是新的問題是：既要各部門前三，也存在排名并列的情況。此時order by就無能為力了。 如果是SQL Server或者Oracle，我們可以使用row_number分組排序函數(shù)，但是MySQL沒有，其中的一種思路是利用set語法設(shè)置變量，間接應(yīng)用row_number。我們還能使用另外一種思路。 select * from Employee as ewhere ( select count(distinct e1.Salary) from Employee e1 where e1.Salary > e.Salary and e1.DepartmentId = e.DepartmentId ) <> 上述的例子巧妙地借用了子查詢。在where語句中，我們用子表e1與父表（外表）e進(jìn)行比對。SQL是允許子查詢的表和父查詢的表進(jìn)行運(yùn)算的。 e1.DepartmentId = e.DepartmentId作為條件約束，避免跨部門。e1.Salary > e.Salary則是邏輯判斷，通過count函數(shù)，逐行計算出e表中有多少薪水比e1的薪水低。
因為e1表和e表實(shí)際上是等價的。所以返回的count(distinct e1.Salary) 代表e1表有中多少薪水比e表的高，上圖的例子，答案是2（90000和85000比它高）。如果是0，則代表e表中該行薪水最高（沒有比它高的），1代表第二高，2代表第三高。于是便過濾出Top 3的薪水。最后通過join計算出結(jié)果。
在實(shí)際查詢過程中，不建議大家使用這種運(yùn)算方式，因為運(yùn)算效率不會快。其實(shí)換我，我更可能group by后導(dǎo)出結(jié)果用Excel處理。 到這里，大家對Join已經(jīng)有一個大概的了解了吧。真實(shí)的數(shù)據(jù)查詢場景中，Join會用到很多，業(yè)務(wù)復(fù)雜用五六個Join也是常態(tài)，如果算上各類邏輯處理，SQL代碼行數(shù)可以破百。這時候，考驗的就是熟練度了。 SQL只要多加訓(xùn)練，并不是一門很難掌握的語言。除了技巧，還要看你對業(yè)務(wù)表的熟悉程度，一般公司發(fā)展大了，百來張表很正常，各類業(yè)務(wù)邏輯各種Join，各字段的含義，這是同樣要花費(fèi)時間的苦功夫。 希望大家對SQL已經(jīng)有一個初步的掌握了。SQL學(xué)好了，以后應(yīng)用大數(shù)據(jù)的Hive和SparkSQL也是輕而易舉的。 接下來，我們將要進(jìn)入第五周的大魔王課程，統(tǒng)計學(xué)，從入門到放棄，哈哈哈。 對商業(yè)智能BI、數(shù)據(jù)分析挖掘、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)，python，R感興趣同學(xué)加微信：fridaybifly，邀請你進(jìn)入頭條數(shù)據(jù)愛好者交流群，數(shù)據(jù)愛好者們都在這兒。
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