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七個不可不知的SQL知識點

數據庫 其他數據庫
與其他編程語言和應用程序的兼容性:將SQL與Python、C++、R等語言集成非常方便。它還支持商業智能和數據可視化工具,如Power BI和Tableau,使開發過程更加容易。

SQL與數據科學

SQL指的是結構化查詢語言,旨在管理關系型數據庫。SQL在數據科學中應用廣泛,屬于必備技能。以下列出了SQL的特點:

  • 廣泛使用:雖然它已經有了大約40年的歷史,但在大多數關系型數據庫系統中用于查詢,并已成為實驗數據的標準工具。
  • 簡化對數據的理解:SQL在瀏覽數據庫內容時非常方便。它能讓你有效地理解細節。
  • 易于學習:它是新手的完美起點,具有簡單的類英語語法,只需幾行代碼即可提取有價值的見解。
  • 能夠處理海量數據:SQL可以使你以有組織的方式管理大量數據,是數據科學應用的理想選擇。
  • 與其他編程語言和應用程序的兼容性:將SQL與Python、C++、R等語言集成非常方便。它還支持商業智能和數據可視化工具,如Power BI和Tableau,使開發過程更加容易。

7個SQL知識點

1)基本命令

掌握基本命令的知識是終身學習的基礎。否則,你只會記憶事實,而不了解它們如何配合。以下是一些最常用的SQL命令:

  • SELECT和FROM:從指定的表中檢索數據的屬性。
  • SELECT DISTINCT:它消除重 復的行并只顯示唯一的記錄。
  • WHERE:它過濾記錄并只顯示滿足給定條件的記錄。
  • AND、OR、NOT:當條件不為True時不執行查詢。而AND和OR用于應用多個條件。
  • ORDER BY:它按升序或降序對數據進行排序。
  • GROUP BY:它對相同的數據分組。
  • HAVING:對由Group By聚合的數據可以在此進一步篩選。
  • 聚合函數:聚合函數,如COUNT()、MAX()、MIN()、AVG()和SUM(),用于對給定的數據執行操作。

讓我們以Employee表為例,應用這些命令:

ID

Name

Department

Salary ($)

Gender

1

Julia

Admin

20000

F

2

Jasmine

Admin

15000

F

3

John

IT

20000

M

4

Mark

Admin

17000

M

現在,我們想要獲取在Admin部門工作的女性的平均工資。

SELECT Department,
       AVG(Salary)
FROM Employees
WHERE Gender="F"
GROUP BY Department
HAVING Department = "Admin";

輸出:

Admin | 17500.0

2)Case When

Case When是SQL中一種非常強大和靈活的語句,用于編寫復雜的條件語句。它提供了IF.THEN.ELSE語句的功能。讓我們來看一下它的語法:

CASE expression

   WHEN value_1 THEN result_1
   WHEN value_2 THEN result_2
   ...
   WHEN value_n THEN result_n

   ELSE result

END

它按順序執行語句,并在條件為True時返回值。如果沒有滿足條件的情況,將執行ELSE塊,如果沒有ELSE塊,則返回NULL。

假設我們有一個學生數據庫,我們想根據他們的成績對他們進行分級。可以使用以下SQL語句:

SELECT student_name,
       marks,
       CASE
           WHEN marks >= 85 THEN 'A'
           WHEN marks >= 75
                AND marks < 85 THEN 'B+'
           WHEN marks >= 65
                AND marks < 75 THEN 'B'
           WHEN marks >= 55
                AND marks < 65 THEN 'C'
           WHEN marks >= 45
                AND marks < 55 THEN 'D'
           ELSE 'F'
       END AS grading
FROM Students;

3)子查詢

作為一名數據科學家,子查詢的知識是必不可少的,因為他們需要處理不同的表格,并且一個查詢的結果可能會再次用于限制主查詢中的數據。它也被稱為嵌套查詢或內部查詢。子查詢必須用括號括起來,在主查詢之前執行。如果它返回多行,則稱為多行子查詢,并且必須使用多行運算符。

假設保險公司推出了一項新政策,取消那些年齡超過80歲的人的保險。可以使用如下所示的子查詢完成:

DELETE
FROM INSURANCE_CUSTOMERS
WHERE AGE IN
    (SELECT AGE
     FROM INSURANCE_CUSTOMERS
     WHERE AGE > 80 );

內部子查詢選擇了所有80歲以上的客戶,然后對該組執行Delete操作。

4)連接

SQL連接是用于基于多個表格之間的邏輯關系將它們中的行組合在一起。SQL連接的4種類型如下所示:

  • 內部連接(Inner Join):內部連接僅顯示滿足給定條件的兩個表格中的行。它可以在集合術語中稱為交集。

圖片

SELECT Student.Name
FROM Student
INNER JOIN Sports ON Student.ID = Sports.ID;

它返回那些已在體育部門注冊的學生。注意:Sports ID與學生的注冊ID相同。

  • 左連接(Left Join):它返回左表格中的所有記錄,而只顯示右表格中的匹配記錄。

圖片

SELECT Student.Name
FROM Student
LEFT JOIN Sports ON Student.ID = Sports.ID;
  • 右連接(Right Join):它與左連接作用正好相反。

圖片

SELECT Student.Name
FROM Student
RIGHT JOIN Sports ON Student.ID = Sports.ID;
  • 完全連接(Full Join):它包含來自兩個表格的所有行,如果它沒有相應的匹配條目,則顯示NULL值。

圖片

SELECT Student.Name
FROM Student
FULL JOIN Sports ON Student.ID = Sports.ID;

5)存儲過程

存儲過程允許我們在數據庫中存儲多個SQL語句以便日后使用。它提供了可重用性,還可以在調用時接受參數值。它可以增強性能,并且更容易進行任何修改。

CREATE PROCEDURE SelectStudents @Major nvarchar(30),
                                       @Grade char(1) AS
SELECT *
FROM Students
WHERE Major = @Major
  AND Grade = @Grade GO;

EXEC SelectStudents @Major = 'Data Science',
                    @Grade = 'A';

此存儲過程允許我們提取不同專業的學生,并根據其成績進行篩選。例如,我們要提取所有專業為數據科學且成績為A的學生。請注意,CREATE PROCEDURE就像函數聲明一樣,需要使用EXEC進行調用以便執行。

6)字符串格式化

我們都知道原始數據需要進行清洗,以提高整體生產力,從而做出高質量的決策。字符串格式化在這種情況下起著重要作用,它涉及到對字符串的操作,以去除不相關的內容。SQL提供了大量的字符串函數來轉換和處理字符串。其中最常用的五個函數如下:

  • CONCAT:用于將兩個或多個字符串相加。
SELECT CONCAT(Name, ' has a major of  ', Major)
FROM Students
WHERE student_Id = 37;
  • SUBSTR:返回字符串的一部分,并在其參數中提供子字符串的起始位置和長度。
SELECT student_name,admission_date,
     SUBSTR(admission_date, 4, 2) AS day
FROM Students

從admission_date中提取出來的day列將以單獨的形式出現,。

  • TRIM:TRIM的主要作用是從字符串的開頭、結尾或兩者中刪除字符(如果指定了)。必須指定前導、后導或兩者,然后是指定要刪除的字符,再接著是要從中刪除的字符串。
SELECT age,
   TRIM(trailing ' years' FROM age)
FROM Students

它將26 years更改為26。

  • INSERT:允許我們在給定字符串中的指定位置插入字符串。必須指定要寫入的新子字符串的位置和長度。請注意,此新字符串將覆蓋先前的文本。
SELECT INSERT("OldWebsite.com", 1, 9, "NewWebsite");

它將被更新為NewWebsite.com。

  • COALESCE:主要是用使用者定義的值替換空值,這在數據科學中經常需要。
SELECT COALESCE (NULL, NULL, 10, 'John’')

這將返回10。

7)窗口函數

窗口函數類似于聚合函數,但在計算后不會使行合并為單個行。相反,行保留其各自的標識。它們分為三個主要類別:

  • 聚合函數:它從數值列中顯示聚合值,如AVG()、COUNT()、MAX()、MIN()、SUM()等。
SELECT name,
       AVG(salary) over (PARTITION BY department) 
FROM Employees;

它顯示了Employee表中不同部門的平均工資。

  • 值函數:使用值窗口函數為每個分區分配一些值。一些常用的值函數有LAG()、LEAD()、FIRST_VALUE()、LAST_VALUE()和NTH_VALUE()。
SELECT 
  bank_branch, month, income,
 LAG(income,1) OVER (
  PARTITION BY bank_branch
  ORDER BY month
 ) income_next_month
FROM Bank;

我們將銀行不同分支機構的本月收入與上月進行比較。

  • 排名函數:它們可根據預定義排序為行分配排名。ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、PERCENT_RANK()、NTILE()等是其中的幾個函數。
SELECT
 product_name, price,
 RANK () OVER ( 
  ORDER BY list DESC
 ) price_hightolow
FROM Products;

使用RANK(),對產品進行基于價格的排名。

結論

通過閱讀本文能全面了解作為數據科學家需要了解多少SQL基本知識。如果想更深入地了解這些概念,以下是一些資源可供參考:

【SQLServertutorial】:https://www.sqlservertutorial.net/

【TutorialsPoint】:https://www.sqlservertutorial.net/

【W3Schools】:https://www.w3schools.com/sql/

責任編輯:武曉燕 來源: Python學研大本營
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