京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
深入理解SQL大逻辑
1、只要结果不问过程
当我们写出一条SQL语句后,SQL语句是到数据库中去执行的,具体怎么理解和执行SQL是数据库的事,我们关心的事儿就是如何写好SQL语句,别让数据库对我们的SQL产生误解,造成SQL无法执行或者执行错误就好了。
有句古话,叫做“但行好事,莫问前程”,意思是自身要多做义举做好当下,而不要去牵挂往后的发展,这句话套用在SQL上就是“但行好事,莫问过程”,SQL只管告诉数据库,我要的数儿是什么,而不用管数据库是用什么方法把数据给你一行行提取出来的。
从个人经验来看,对与一个以前从未有过编写计算机程序的读者来说,学习SQL反而更加容易一些。这是因为SQL是一种非过程化编程语言。所谓的”非过程化”,是指不要求我们给出SQL查询的执行过程,只需要用户定义出执行后数据的结果,具体的执行过程则由执行该语言的数据库来实现。
如果你对上述叙述感到费解,那么恭喜你,你可能不会遇到以前因为学习过某种计算机编程语言的既有知识带给你学习SQL的困恼。
2. SQL的可视化理解
我们经常看到别人编写的很长的一段SQL语句,分析该语句的执行目的对于SQL初学者往往很困难。在这一节里,我们将结合一个非常具体的案例帮助大家理解SQL语句的执行顺序。
假设在数据库(或者Excel)里有以下两个表格,两个表格分别命名”左表”和”右表”。这两个表格是企业培训系统数据局中常见的数据结构,左表是为企业每个员工设置的他所要参加的培训类别,一个员工可以被指定多个培训类别(或者叫做”培训科目群组”),而每个培训类别包含多个培训项目,具体的培训类别和培训项目对照放在右表中。请仔细了解并弄懂以下两个表格之间的关系,因为,后面的解说全部参照这两个表格中的数据。
现在,结合这两个表格,我们想得到如下一个综合的表格:通过这个综合表格,可以知道每一个员工被指派的”所有具体的培训项目”。我们知道,在这个案例中,即使不用SQL,我们也能以左右两个表格中共有的”培训类别”字段作为关联获得这个结果。
假设我们对SQL还不是很熟悉,还不具备手动书写SQL的能力,请教了一位专家,他帮我们写出的SQL语句如下:
下面的问题是,怎么理解这个SQL语句呢?我们已经知道最基础的SQL语句是由SELECT…FROM…WHERE三段儿组成的,这三段儿的执行顺序如下图所示:
在最基础的SQL语句中,最先执行的是FROM,FROM关键字后面通常是SQL语句所涉及的所有表格名称,在这里涉及两个表格:[左表],[右表] 。
当该SQL语句发送到数据库时,FROM代码段中的两个表格会做一个交叉对接的操作,也就是:用左表的每一行记录和右表的每一行记录对接,形成一行新的记录,执行过程如下图。
FROM代码段的执行结果是在数据库内存中形成下面一个中间结果表格(我们在界面上是看不到的)。
执行完FROM代码段后,第二步执行的SQL语句段儿是WHERE,在案例中的SQL语句中WHERE语句段中的内容是:WHERE[左表].[培训类别]=[右表].[培训类别]
该语句段的作用相当于对FROM代码段的结果执行了一个”筛选”操作。筛选条件是:[左表].[培训类别]=[右表].[培训类别],筛选结果如下:
当整个SQL语句的FROM,WHERE代码段执行完毕后,最后执行的是SELECT代码段,SELECT代码段中的内容是:SELECT [工号],[左表].[培训类别],[培训项目] ,该代码段中的内容很好理解,就是把前面两步执行结果中的特定的列提取出来。我们还知道,如果想提取所有的列,可以把SELECT代码段改写成:SELECT *
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18