世界上70%的相关性数据可以被储存为表格数据，即类似Excel，Csv类型的数据，如何去查询和分析相关性的数据？对于少量数据，我们可以使用Excel，更多一点数据，我们可以使用Python, pandas 处理大数据；那么亿万条数据，我们此时就需要借助 SQL，那么掌握常用的 SQL 需要对处理大型数据非常必要。

下面我将介绍10个SQL中常用的分析技巧，供大家学习参考。

1 SELECT all columns with LIMIT

一般，我们需要了解数据的大概，那么我们一般会选择前5行进行打印，看看具体内容包括哪些！SELECT 命令会选择所有的行、列，全部进行打印时，浪费时间、电脑内存，Limit命令可以查看数据中的前几行。

SELECT * FROM Customers LIMIT 3;

Limit在MySQL这种可以正常工作，在其他的SQL中可能需要使用TOP, FETCH FIRST ROWS ONLY

2 WHERE clause

WHERE可以对特定列的值进行过滤。例如，我们过滤来自西班牙的国家，并且返回对应的城市。

SELECT City FROM CustomersWHERE Country = "Spain";

我们也可以对城市进行 Unique：

SELECT DISTINCT City FROM CustomersWHERE Country = "Spain";

3 GROUP BY and HAVING clause

当我们想要对数据中相同观测值进行分组时，我们可以使用 GROUP BY, HAVING 可以用来过滤加总的数据，常用的包括 sum、count。

HAVING 用来处理加总数据，而WHERE用来处理非加总数据。

我们有世界各国的数据，想要输出人口大于500,000,000的洲：

SELECT continent, SUM(population)FROM worldGROUP BY continentHAVING SUM(population)>500000000.  --filter the aggregated values

4 Order By clause

Order By 将数据按照选择的列进行升序或者排列：

将选择的数据按照人口降序排列：

SELECT name, populationFROM worldWHERE population > 200000000ORDER BY population DESC;

5 Date Function

时间处理函数依赖于SQL的内核，不同SQL的时间处理函数有所差异，DATEPART 可以提取时间中的年月日。

提取时间中的年、月：

SELECT whn,DATEPART(YEAR, whn) AS yr,DATEPART(MONTH, whn) AS mnthFROM eclipse

6 Joins

Joins 包括笛卡尔积、内积、外积、Self Join，接下来我们将介绍 Inner、left join 和 right join 。

inner

inner 可以输出两个表或者更多表中共同的行，类似数学中的韦恩图，取两个集合的交集。

当我们取两个集合共同id, 并且仅仅输出前五行：

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerNameFROM OrdersINNER JOIN CustomersON Orders.CustomerID = Customers.CustomerIDLIMIT 5;

left join

left join 仅仅输出左边表中的所有行，输出结果中右边表不存在的值为Null。

左连表，按照 Customers.CustomerName进行升序排列：

SELECT Customers.CustomerName, Orders.OrderIDFROM CustomersLEFT JOIN OrdersON Customers.CustomerID=Orders.CustomerIDORDER BY Customers.CustomerNameLIMIT 5;

right join

右连表与左连表相反，返回右表中的所有行，左表不存在的行将填充Null值。

SELECT Orders.OrderID, Employees.LastName, Employees.FirstNameFROM OrdersRIGHT JOIN EmployeesON Orders.EmployeeID = Employees.EmployeeIDORDER BY Orders.OrderID;

7 Case When clause

Case When 可以让我们根据现有的数据生成一些新的列，类似于Python、Exce中的if-else语法。

例如，基于国家人口数据，生成新列population_bucket:

SELECT name, population,CASE WHEN population<1000000 THEN 'small'WHEN population<10000000 THEN 'medium'ELSE 'large'         --ELSE is executed if no condition is satisfiedEND as population_bucket   --name of the new columnFROM world

Remark: 没有else时，对应的输出将为 Null

8 Subqueries

子查询在SQL中尤为重要，一旦我们领悟，我们将读懂更为复杂的SQL语句。

例如，输出人口大于俄罗斯的国家的名字：

SELECT name FROM worldWHERE population >(SELECT population FROM worldWHERE name='Russia')

9 Window function

窗口函数包括以下三种：

加总函数（Aggregate functions）：SUM, AVG, MAX, MIN等

排序函数（Ranking functions）：RANK, ROW_NUMBER等

分析函数（Analytic functions）：LEAD, LED等

另外，我们可以使用Over 语句去定义这些窗口函数，Over 语句和 PARTITION BY 常常联合使用。

例如，对每年每个党派的投票按照降序排列：

SELECT yr,party, votes,RANK() OVER (PARTITION BY yr ORDER BY votes DESC) as posnFROM geWHERE constituency = 'S14000021'ORDER BY party,yr

10 Union

Union 常常用来竖直方向组合多个数据集，输入的数据应该具有以下两个特征：

列的的名字和数量是形同的

每列的数据类型是相同的

SELECT DISTINCT CityFROM (SELECT City FROM CustomersUNIONSELECT City FROM Suppliers)LIMIT 5;

例如，组合消费者和供应者所在的城市：

END

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