如何七周成为数据分析师10：SQL，从入门到熟练

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本文营销公式是《》的第十篇教程，如果想要了解写作初衷，可以先行阅读七周指南。温馨提示：如果您已经熟悉数据库，大可不必再看这篇文章，或只挑选部分。

在《》，我们已经成功的安装数据库，并且导入数据，今天进入SQL实战练习。SQL是数据库的查询语言，语法结构简单，相信本文会让你从入门到熟练。

掌握SQL后，不论你是产品经理、运营人员或者数据分析师，都会让你分析的能力边界无限拓展。别犹豫了，赶快上车吧！

以下的语句都在SequelPro的Query页面运行，其他操作页面不会有太大差异。标点符号必须为英文，这是新人很容易犯的错误。

SQL最小化的查询结构如下：

selectcolumnfromtable

table是我们的表名，column是我们想要查询的字段／列，column可以用 * 代替，指代全部字段，意为从table表查询所有数据。

where 是基础查询语法，用于条件判断。

select*fromDataAnalyst

wherecity = ‘上海’

上图是最简化的查询语句，将所有城市为上海的职位数据过滤出来。我们也可以用 and 进行多条件判断。

select*fromDataAnalyst

wherecity = ‘上海’ andpositionName = ‘数据分析师’

or 语句则是或的关系

select*fromDataAnalyst

wherecity = ‘上海’ or positionName = ‘数据分析师’

查找城市为上海，或者职位名称是数据分析师的数据，它们是并集。

当我们涉及到非常复杂的与或逻辑判断，应该怎么办？比如即满足条件AB，又要满足条件C，或者是满足条件DE。此时需要用括号明确逻辑判断的优先级。

select*fromDataAnalyst

where(city = ‘上海’andpositionName = ‘数据分析师’)or(city = ‘北京’andpositionName = ‘数据产品经理’)

这条语句的含义是查找出上海的数据分析师或者是北京的产品经理。当有括号时，会优先进行括号内的判断，当有多个括号时，对最内层括号先进行判断，然后依次往外。

接下来的问题来了，当我们要查询多个条件，比如北京上海广州深圳南京这些城市，难道一个个用and关联起来？这太麻烦了，我们可以使用 in 。

select*fromDataAnalyst

wherecity in (‘北京’,’上海’,’广州’,’深圳’,’南京’)

当我们遇到字段数据类型是数值时，也可以使用符号> 、>=、< 、<=、!= 进行逻辑判断，!= 指的是不等于，等价于 <> 。

select*fromDataAnalyst

wherecompanyId >= 10000

上例是筛选出公司ID >= 10000的职位，为数值时，不需要像字符串一样加引号。

当我们需要取区间数值时，使用 between and

select*fromDataAnalyst

wherecompanyIdbetween10000and20000

between and 包括数值两端的边界，等同于companyId >=10000 andcompanyId <= 20000。

如果要模糊查找，能用like。

select*fromDataAnalyst

wherepositionName like ‘%数据分析%’

语句的含义是在positionName列查找包含「数据分析」字段的数据，%代表的是通配符，含义是无所谓「数据分析」前面后面是什么内容。如果是‘数据分析%’ ，则代表字段必须以数据分析开头，无所谓后面是什么。

除了上面所讲，还有一个常用的语法是not，代表逻辑的逆转，常见not in、not like、not null等。

接下来我们学习group by，它是数据分析中常见的语法，目的是将数据按组／维度划分。类似于Excel中的数据透视表，我们以city为例。

select*fromDataAnalyst

group bycity

它将城市划分成几组，通过group by 可以快速的浏览数据有哪些城市。我们看一下它的高阶用法。

selectcity,count(1)fromDataAnalyst

group bycity

上述语句，使用count函数，统计计数了每个城市拥有的职位数量。括号里面的1代表以第一列为计数标准。这里出现新的问题，当我们遇到重复数据怎么办？在DataAnalyst 这张表中，北京职位包含重复的职位ID，我们需要去重。

selectcity,count(distinctpositionId)fromDataAnalyst

groupbycity

北京的数据一下子少了2000，多余的重复值被排除在外。distinct 是去重函数，distinct positionId 会只计算唯一的positionId个数。日常工作中，活跃用户数、文章UV，都是用distinct 计算获得，这是唯一标示符ID的重要作用。

除了count，还有max，min，sum，avg等函数，也叫做聚合函数。用法和Excel没什么区别。

当我们在group by 添加多个字段，它将以多维的形式进行数据聚合。

selectcity,workYear,count(distinctpositionId)fromDataAnalyst

group bycity,workYear

这就是数据分析师常用的多维分析法，通过group by 切分不同的维度进行对比，在不利用BI的情况下，通过SQL进行快速数据分析。

接下来学习逻辑判断，SQL也有if函数，和Excel的用法一摸一样，通过它我们能进行复杂的运算。比如我想统计各个城市中有多少数据分析职位，其中，电商领域的职位有多少，在其中的占比？

industryField是公司的行业领域，虽然我们能用where like 计算出有几个电商的数据分析师，但是占比的计算会比较麻烦，此时可以用if。

selectif(industryFieldlike‘%电子商务%’,1,0)fromDataAnalyst

上面的公式利用if判断出哪些是电商行业的数据分析师，哪些不是。if函数中间的字段代表为true时返回的值，不过因为包含重复数据，我们需要将其改成positionId。之后，用它与group by 组合就能达成目的了。

selectcity,

count(distinctposition跨境电商是如何营销Id),

count(if(industryFieldlike‘%电子商务%’,positionId,null))

fromDataAnalyst

group bycity

第一列数字是职位总数，第二列是电商领域的职位数，相除就是占比。记住，count是不论0还是1都会纳入计数，所以第三个参数需要写成null，代表不是电商的职位就排除在计算之外。

接下来是新的问题，如果我想找出各个城市，数据分析师岗位数量在500以上的城市有哪些，应该怎么计算？有两种方法，第一种，是使用having语句，它对聚合后的数据结果进行过滤。

selectcity,count(distinctpositionId)fromDataAnalyst

group bycityhavingcount(distinctpositionId) >= 500

第二种，是利用嵌套子查询。

我们将第一次查询获得的城市职位数的结果，看作一张新的表，利用as 将它命名为t1( table1 的简写)，将职位数命名为一个新的字段counts。然后外面再套一层select 过滤出counts >=500。

这种查询方式就叫嵌套子查询，使用场景比较广泛，where 后面也能跟子查询。

很多时候，数据是凌乱的，我们希望结果能够呈现一定的顺序，这时候就用到order by语句。

selectcity,count(distinctpositionId)ascountsfromDataAnalyst

group bycity

order bycounts

看，数据就按照统计结果升序排列，如果需要降序，则是order by counts desc，后面加一个desc就好了。如果是多个字段，按逗号分隔即可。

我们再来熟悉SQL的常用函数，首先是时间。因为我们的练习数据中没有时间，首先用now创建出一个时间字段。

selectnow()

直接执行它，就能获得当前的系统时间，精确到秒。其实select不一定后面要跟from。

selectdate(now())

它代表的是获得当前日期，week函数获得当前第几周，month函数获得当前第几个月。其余还包括，quarter，year，day，hour，minute。

时间函数也包含各种参数，比如week，因为中西方计算第几天是不一样的，西方把周日算作一周中的第一天，而我们习惯周一。

selectweek(now(公关行业现状与前景),0)

除了以上的日期表达，也可以使用dayofyear、weekofyear 的形式计算。它和上面的部分函数等价。

怎么对时间进行加减法呢？这时候靠date_add函数出马。

selectdate_add(date(now()) ,interval1day)

我们可以改变1为负数，达到减法的目的，也能更改day为week、year等，进行其他时间间隔的运算。如果是求两个时间的间隔，则是datediff(date1,date2)或者timediff(time1,time2)。

时间函数的运用比较灵活，没有特殊限定，网络上的文档和教程也不少，可以深入学习。

最后是数据清洗类的函数。

selectleft(salary,1)fromDataAnalyst

MySQL支持left、right、mid等函数，这里又和Excel一样。我们通过salary计算数据分析师的工资吧（这一步骤，在曾经的文章中已经用Excel和BI多次讲解，所以我就不多赘述了，只讲过程，不熟悉的同学可以看历史内容）。

首先利用locate函数查找第一个k所在的位置。

selectlocate(“k”,salary),salaryfromDataAnalyst

然后使用left函数截取薪水的下限。

selectleft(salary,locate(“k”,salary)-1),salaryfromDataAnalyst

为了获得薪水的上限，要用substr函数，或者mid，两者等价。

substr（字符串，从哪里开始截，截取的长度）

薪水上限的开始位置是「-」位置往后推一位。截取长度是整个字符串减去「-」所在位置，刚好是后半段我们需要的内容，不过这个内容是包含「K」的，所以最后结果还得再减去1。

这里不了解不要紧，可以将计算过程分步骤运行。基本上，了解了上面写法的含义，文本清洗这块就没有问题了（not like用来清洗乱七八糟的薪水，我简单处理了）。再然后计算不同城市不同工作年限的平均薪资。

上面语句，我们用了文本清洗、子查询嵌套、分组聚合、排序等多种用法，属于较复杂的查询。重复数据的问题，因为我是复制了一份北京数据，数量刚好乘二，对平均数没有影响，感兴趣的朋友可以再加一步清洗掉它。

下面是三道思考题：

• 查询出哪家公司招聘的岗位数最多；
• 查询出O2O、电子商务、互联网金融这三个行业，哪个行业的平均薪资最高；
• 查询出各城市的最高薪水Top3是哪家公司哪个岗位。

做完上面的题目，你已经神功初成，数据分析的SQL意见没有大问题了。更复杂的查询，也无非是嵌套更多的内容，本质思路是一样的。

讲到这里，只剩join语法还没有教大家。因为练习数据只有一张表，而join又是SQL中比较容易混淆的难点，我会单独开一篇内容讲解，到时候使用SQLZoo和LeetCode的案例。

LeetCode是知名的算法竞赛网站，可以在上面和全世界的程序员比拼算法，当然我们只练习SQL，完成后，至少能秒杀全世界50%的程序员吧。

后续的SQL或者Python语句，我可能会用截图形式，或者找个好看点的内联样式，否则在微信端会变形的很难看。

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#专栏作家#

秦路，微信公众号ID：tracykanc，专栏作家。

本文由 @秦路于。，。