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8個必知必會的SQL小技巧!

admin
2024年1月30日 17:56 本文熱度 741

這次給大家?guī)?個必知必會的SQL小技巧,包括窗口函數(shù)、子查詢、通用表格表達式等等,一起來看看吧!



1. 窗口函數(shù)(Window Functions)

窗口函數(shù)在分析和匯總數(shù)據(jù)時非常有用。下面例子展示如何計算每個類別的銷售額排名:

SELECT category, product_name, sales, RANK() OVER (PARTITION BY category ORDER BY sales DESC) as sales_rankFROM products;



2. 子查詢(Subqueries)

子查詢可以嵌套在主查詢中,增強查詢的靈活性。以下是一個使用子查詢查找平均銷售額的示例:

SELECT product_name, salesFROM productsWHERE sales > (SELECT AVG(sales) FROM products);

不過要慎用,影響查詢性能。



3. 通用表格表達式(CTE)

通用表格表達式(CTE)可用于更清晰、模塊化地構建復雜的查詢。以下是一個使用CTE找出銷售額最高的產品的示例:

WITH ranked_products AS (SELECT product_name, sales, RANK() OVER (ORDER BY sales DESC) as sales_rank FROM products)SELECT product_name, salesFROM ranked_productsWHERE sales_rank = 1;



4. 聯(lián)結表格(JOIN)

使用聯(lián)結是優(yōu)化查詢的重要手段之一。以下例子展示了如何使用INNER JOIN聯(lián)結兩個表格:

SELECT orders.order_id, customers.customer_nameFROM ordersINNER JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;


除了INNER JOIN,還有LEFT JOIN、FULL JOIN、SEMI JOIN、ANTI JOIN等等。后兩個如何使用,可以查看下方鏈接哦。

SQL | left semi join與left anti join



5. 條件聚合(Conditional Aggregation)

通過條件聚合,你可以在聚合函數(shù)中使用條件語句。以下例子演示如何計算不同產品類別的平均銷售額,但僅考慮銷售額大于1000的記錄:

SELECT category, AVG(CASE WHEN sales > 1000 THEN sales ELSE NULL END) as avg_salesFROM productsGROUP BY category;



6. 竄升(Pivoting)

也叫數(shù)據(jù)透視。使用PIVOT關鍵字,你可以將行數(shù)據(jù)轉換為列。下面展示了如何將銷售額按月份進行竄升:

SELECT *FROM (SELECT month, category, sales FROM monthly_sales) AS source_tablePIVOT (SUM(sales) FOR month IN ('Jan', 'Feb', 'Mar')) AS pivot_table;



7. 日期和時間處理

處理日期和時間數(shù)據(jù)時,以下是一個計算一周內訂單數(shù)量的例子:

SELECT DATE_TRUNC('week', order_date) AS week_start, COUNT(*) AS order_countFROM ordersWHERE order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 week'GROUP BY week_start;



8. 合并數(shù)據(jù)(UNION)

使用UNION操作符,你可以合并多個查詢結果。下面例子展示了如何合并兩個類別的產品銷售信息:

SELECT product_name, salesFROM products_1WHERE category = 'Electronics'UNIONSELECT product_name, salesFROM products_2WHERE category = 'Appliances';

不過,UNION慎用,它自帶去重功能。在不需要去重時,可以考慮用UNION ALL。


該文章在 2024/1/31 12:32:04 編輯過
關鍵字查詢
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