創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫文件
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導(dǎo)入數(shù)據(jù)
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utf-8 linux電腦數(shù)據(jù)文件
table是表名低葫，column是我們想要查詢的字段／列，column可以用 * 代替仍律，指代全部字段嘿悬，意為從table表查詢所有數(shù)據(jù)。
select column from table
where 是基礎(chǔ)查詢語法染苛，用于條件判斷鹊漠。
select * from DataAnalyst
where city = '上海'
上圖是最簡化的查詢語句，將所有城市為上海的職位數(shù)據(jù)過濾出來茶行。我們也可以用 and 進(jìn)行多條件判斷。
select * from DataAnalyst
where city = '上海' and positionName = '數(shù)據(jù)分析師'
當(dāng)我們涉及到非常復(fù)雜的與或邏輯判斷登钥，應(yīng)該怎么辦畔师？比如即滿足條件AB，又要滿足條件C牧牢，或者是滿足條件DE看锉。此時(shí)需要用括號明確邏輯判斷的優(yōu)先級姿锭。
select * from DataAnalyst
where (city = '上海' and positionName = '數(shù)據(jù)分析師') or (city = '北京' and positionName = '數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理')
接下來的問題來了，當(dāng)我們要查詢多個(gè)條件伯铣，比如北京上海廣州深圳南京這些城市呻此，難道一個(gè)個(gè)用and關(guān)聯(lián)起來？這太麻煩了腔寡，我們可以使用 in 焚鲜。
select * from DataAnalyst
where city in ('北京','上海','廣州','深圳','南京')
當(dāng)我們遇到字段數(shù)據(jù)類型是數(shù)值時(shí)，也可以使用符號> 放前、>=忿磅、< 、<=凭语、!= 進(jìn)行邏輯判斷葱她，!= 指的是不等于，等價(jià)于 <> 似扔。
select * from DataAnalyst
where companyId >= 10000
當(dāng)我們需要取區(qū)間數(shù)值時(shí)吨些，使用 between and
select * from DataAnalyst
where companyId between 10000 and 20000
between and 包括數(shù)值兩端的邊界，等同于 companyId >=10000 and companyId <= 20000炒辉。
如果要模糊查找豪墅，能用like。
select * from DataAnalyst
where positionName like '%數(shù)據(jù)分析%'
語句的含義是在positionName列查找包含「數(shù)據(jù)分析」字段的數(shù)據(jù)辆脸，%代表的是通配符但校，含義是無所謂「數(shù)據(jù)分析」前面后面是什么內(nèi)容。如果是 '數(shù)據(jù)分析%' 啡氢，則代表字段必須以數(shù)據(jù)分析開頭状囱，無所謂后面是什么。
group by倘是，它是數(shù)據(jù)分析中常見的語法亭枷，目的是將數(shù)據(jù)按組／維度劃分。類似于Excel中的數(shù)據(jù)透視表搀崭，我們以city為例叨粘。
select * from DataAnalyst
group by city
它將城市劃分成幾組，通過group by 可以快速的瀏覽數(shù)據(jù)有哪些城市瘤睹。我們看一下它的高階用法升敲。
select city,count(1) from DataAnalyst
group by city
上述語句，使用count函數(shù)轰传，統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)了每個(gè)城市擁有的職位數(shù)量驴党。括號里面的1代表以第一列為計(jì)數(shù)標(biāo)準(zhǔn)。這里出現(xiàn)新的問題获茬，當(dāng)我們遇到重復(fù)數(shù)據(jù)怎么辦港庄？在DataAnalyst 這張表中倔既，北京職位包含重復(fù)的職位ID，我們需要去重鹏氧。
select city,count(distinct positionId) from DataAnalyst
group by city
北京的數(shù)據(jù)一下子少了2000渤涌，多余的重復(fù)值被排除在外。distinct 是去重函數(shù)把还，distinct positionId 會只計(jì)算唯一的positionId個(gè)數(shù)实蓬。日常工作中，活躍用戶數(shù)笨篷、文章UV瞳秽，都是用distinct 計(jì)算獲得，這是唯一標(biāo)示符ID的重要作用率翅。
除了count练俐，還有max，min冕臭，sum腺晾，avg等函數(shù)，也叫做聚合函數(shù)辜贵。用法和Excel沒什么區(qū)別悯蝉。
當(dāng)我們在group by 添加多個(gè)字段，它將以多維的形式進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合托慨。
select city,workYear,count(distinct positionId) from DataAnalyst
group by city,workYear
接下來是新的問題鼻由，如果我想找出各個(gè)城市，數(shù)據(jù)分析師崗位數(shù)量在500以上的城市有哪些厚棵，應(yīng)該怎么計(jì)算蕉世？有兩種方法，第一種婆硬，是使用having語句狠轻，它對聚合后的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行過濾。
select city,count(distinct positionId) from DataAnalyst
group by city having count(distinct positionId) >= 500
第二種彬犯，是利用嵌套子查詢向楼。
我們將第一次查詢獲得的城市職位數(shù)的結(jié)果，看作一張新的表谐区，利用as 將它命名為t1( table1 的簡寫)湖蜕，將職位數(shù)命名為一個(gè)新的字段counts。然后外面再套一層select 過濾出counts >=500宋列。
這種查詢方式就叫嵌套子查詢重荠，使用場景比較廣泛，where 后面也能跟子查詢虚茶。
很多時(shí)候戈鲁，數(shù)據(jù)是凌亂的，我們希望結(jié)果能夠呈現(xiàn)一定的順序嘹叫，這時(shí)候就用到order by語句婆殿。
select city,count(distinct positionId) as counts from DataAnalyst
group by city
order by counts
