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作者丨斌迪
这是作者的第 3 篇文章
SQL技能是数据分析师的必备技能,作者在之前的文章《 你不知道的数据分析师 》 中也提到了,数据分析师50%的时间都在写SQL。
本文将从一道数据分析师的SQL面试题开始分析讲解,期间,会涉及到SQL的基础操作和分析函数的使用等知识点,然后为大家总结出了一份快速掌握SQL基础的指南, 希望能够帮助到SQL初学者。
一道SQL面试题
这是一道来自百度数据部门的面试题,主要考察row_number的使用。
题目: SQL语句如何查询各用户最长连续登录天数?如图左边是源表User,右边是需要达到的查询结果。
Step 1 审题
各用户最长的连续登录天数,先要确定连续登录的数据特征,日期表现为每个用户的后一天和前一天的差值为1,不能为大于1的值,一旦大于1也就间断了。 那么可以设置一列序号,如果是连续的话,这列序号也是会随着日期同步增长的,那么日期减去这个序号,应该都是一个确定的日期。
比如说2017年1月1号对应的序号是1,2017年1月2号对应的序号是2,2017年1月3号对应的序号是3,那么2017年1月1号-1=2016年12月31号,同理,2017年1月2号-2=2016年12月31号,都是同样的日期。
根据这个日期与序号之差和UID进行分组统计出不同UID和差值的数量,最后按照UID分组统计出数量的最大值。 具体流程见下图:
Step 2 创建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `loadrecord` (
`uid` int,
`loadtime` string
) ;
INSERT INTO `loadrecord` (`uid`, `loadtime`) VALUES
('201', '2017/1/1'),
('201', '2017/1/2'),
('202', '2017/1/2'),
('202', '2017/1/3'),
('203', '2017/1/3'),
('201', '2017/1/4'),
('202', '2017/1/4'),
('201', '2017/1/5'),
('202', '2017/1/5'),
('201', '2017/1/6'),
('203', '2017/1/6'),
('203', '2017/1/7');
Step 3 添加一列日期序号
select uid,loadtime,row_number() over (partition by uid order by loadtime) as row_num
from loadrecord;
结果如下图所示:
这里用到了 row_number窗口分析函数 ,将每个用户按照登录日期升序进行编号。
Step 4 获得一个新日期
select uid,loadtime,row_number() over (partition by uid order by loadtime) asrow_num,date_sub(regexp_replace(loadtime,'/','-'),row_number() over (partition by uid order by loadtime)) as new_loadtime
from loadrecord
这里先用字符串函数regexp_replace将日期格式修改为"yyyy-MM-dd"格式,然后用date_sub函数将日期相减。
Step 5 第一次聚合
select uid,new_loadtime,count(uid) as new_loadtime_num
from
(
select uid,loadtime,row_number() over(partition by uid order by loadtime) as row_num,date_sub(regexp_replace(loadtime,'/','-'),row_number() over (partition by uid order by loadtime)) as new_loadtime
from loadrecord
) a
group by uid,new_loadtime
这里使用了count聚合函数和子查询操作,通过这一次的聚合统计出每个用户对应的所有连续登录的天数。
Step 6 审题
select uid,max(new_loadtime_num) as max_new_loadtime_num
from
(
select uid,new_loadtime,count(uid) asnew_loadtime_num
from
(
select uid,loadtime,row_number() over(partition by uid order by loadtime) as row_num,date_sub(regexp_replace(loadtime,'/','-'),row_number() over (partition by uid order by loadtime)) as new_loadtime
from loadrecord
) a
group by uid,new_loadtime
) b
group by uid
这里使用了max聚合函数和子查询操作,通过这一次的聚合统计出每个用户对应的最大的登录时长。
到此,以上为这道SQL题目的完整解答过程, 整个过程涉及SQL的基础操作(建表、查询、限定、排序)的同时,也加入了聚合函数、子查询和窗户分析函数相对进阶的操作。
各用户最长的连续登录天数-这样短短的12个字,翻译成SQL语句居然用到了两层嵌套查询、两个聚合操作、一个日期操作和一个窗口分析函数。 其实在数据分析师的日常工作中,比这道SQL题目复杂的需求也是常见的,所以学好SQL对于数据分析师工作的重要性也就不言而喻了吧。
本文的后半部分将用思维导图的方式给初学者总结出一份快速学习SQL的指南,主要是一些常用的知识点,根据二八定律,只需掌握最重要的20%核心知识点,就足以胜任80%的常见工作,这里总结的应该超过了20%,足够用了。
SQL学习指南
Stage 1 基础入门
本阶段是基础入门,了解SQL的基本语法,主要涉及表的操作。
Stape 2 基础查询
查询操作是最常用的最重要的,下图是基础查询用到的列的操作、运算符、结果限定的语法。
Stape 3 复杂查询
复杂查询包括子查询、关联子查询和视图,这一部分的内容如果掌握了,可以实际工作中的很多问题。
Stape 4 数据更新
本阶段学习数据更新的基本操作,包括插入、删除和更新。
Stape 5 常用函数
本阶段学习常用函数,此处按照熟悉函数、字符串函数、日期函数、转换函数列举了较常用的函数,不同的数据库对应的函数名称可能会不一样,大家在使用的时候可以查阅相应数据库的函数文档。
Stape 6 聚合排序
本阶段学习聚合和排序,主要介绍聚合查询、分组、分组后筛选、分居后 排序 的语法和注意事项。 一般在实际工作中使用的时候,书写顺序是: select->from->where->group by->having->order by,但是实际的执行顺序是: from->where->group by->having->select->order by(选表->筛选记录->分组->分组后筛选->选列->排序)。
Stape 7 集合操作
本阶段学习集合操作,包括表的加减、表的联结。 实际工作用多表的联结是很常见的,这里的思维导图列出来的知识点相对比较基础,大家可以在此基础上查阅相应的资料进行补充学习。
SQL的掌握重在实践,多在实际操作中使用,不必死记硬背语法和函数,把它当做一个 工具 箱,遇到问题的时候打开工具箱取出相应的工具来解决具体的问题,而打开工具箱的方式多种多样-记忆力超群的你各种函数了然于胸、借助平台提示、搜索引擎搜索等等。
最后,福利 送书 环节。
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