SQL，从入门到熟练

当我们碰到字段数据类型是数值瓯，也可以应用符号> 、>=、< 、<=、!= 进行逻辑断定，!= 指的是不等于，等价于 <> 。

select * from DataAnalyst 
 
where companyId >= 10000

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

between and 包含数值两端的界线，等同于 companyId >=10000 and companyId <= 20000。

如不雅要模糊查找，能用like。

select * from DataAnalyst 
 
where positionName 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。如不雅是 '数据分析%' ，则代表字段必须以数据分析开首，无所谓后面是什么。

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

select * from DataAnalyst 
 
group by city

它将城市划分成就组，经由过程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。

select city,count(1) from DataAnalyst 
 
group by city

上述语句，应用count函数，统计计数了每个城市拥有的职位数量。括号琅绫擎的1代表以第一列为计数标准。这里出现新的问题，当我们碰到反复数据怎么办?在DataAnalyst 这张表中，北京职位包含反复的职位ID，我们须要去重。

当我们须要取区间数值瓯，应用 between and

select city,count(distinct positionId) from DataAnalyst 
 
group by city

北京的数据一会儿少了2000，多余的反复值被清除在外。distinct 是去重函数，distinct positionId 会只计算独一的positionId个数。日常工作中，活泼用户数、文┞仿UV，都是用distinct 计算获得，这是独一标示符ID的重要感化。

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

当我们在group by 添加多个字段，它将以多维的情势进行数据聚合。

select city,workYear,count(distinct positionId) from DataAnalyst 
 
group by city,workYear

这就是数据分析师常用的多维分析法，经由过程group by 切分不呵９依υ?度进行比较，在晦气用BI的情况下，经由过程SQL进行快速数据分析。

接下来进修逻辑断定，SQL也有if函数，和Excel的用法一摸一样，经由过程它我们能进行复杂的运算。比如我想统计各个城市中有若干瘪据分析职位，个中，电商范畴的职位有若干，在个中的┞芳比?

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

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