光环大数据带你SQL从熟练到掌握

我们在上一篇《SQL，从入门到熟练》文章已经掌握了除Join外的常用语法和函数，今天会通过一系列的练习彻底掌握SQL。

 

我们知道，数据库由多张表组成，表与表之间可以实现关联。

 

 

 

上图就是一个简单的关联模型：

 

Students.addressId = Address.id
Students.id = Scores.studentId
Scores.courseId = Courses.id

 

那么，如何在SQL查询语句中将两个表联接起来？我们将运用最重要的语法Join。

 

select * from Students
join Address on Students.addressId = Address.id

 

上面语句，join将Students和Address两表关联，关联需要一个或多个字段作为联接桥梁。例子中的桥梁就是addressid，我们使用on语句，将Students表的addressId字段和Address的id字段匹配。

 

这里需要注意的是，因为字段可能重名，所以一旦使用了Join，字段前应该加上表名，如Students.addressId和Address.id ，这种用法是为了字段的唯一性，否则遇到重名，系统不知道使用哪个字段，就会报错。

 

select * from Students as s
join Address as a on s.addressId = a.id

 

上图是更优雅的写法，将表命名为一个缩略的别名，避免了语句过于冗余。不要使用拼音做别名，不是好习惯。

 

Join语法有很多不同的变形，Left Join，Outer Join等，新人很容易混淆。这个我们可以用数学中的交集和并集掌握。

 

 

 

上图很清晰地解释了各Join语法。

 

Inner Join最常见，叫做内联接，可以缩写成Join，找的是两张表共同拥有的字段。

 

Left Join叫做左联接，以左表（join符号前的那张表）为主，返回所有的行。如果右表有共同字段，则一并返回，如果没有，则为空。

 

我们以W3School上的数据为例：

 

 

 

select Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNo
from Persons
left join Orders on Persons.Id_P=Orders.Id_P
order by Persons.LastName

 

于是输出结果为：

 

 

 

结果集中，Bush那一行的OrderNo为空，就是因为Id_P无法匹配上，返回了Null。如果改成Inner join，则不会返回整个Bush所在行。这是Inner Join和Left Join的区别，也是面试中经常会问到的题目。

 

Right Join和Left Join没有区别，A Left Join B 等价于 B Right Join A。

 

Full Join叫做全联接，也叫做Full Outer Join，意思是不管有的没的，只要存在，就返回。

还是以之前的例子演示，下面是Full Join：

 

 

 

最后两行就是所谓的「不管有的没的，只要存在字符串，就返回」的结果，它们Id_P并没有匹配上，但还是给出了返回，只是为空字段不同。

 

这三者的关系，我们可以理解为：A Full Join B = A Left Join B + A Right Join B - A Inner Join B，这就是数学上的集合运算，虽然SQL的表并不能加减法。如果还一知半解，看最上面的Join示例图，用面积的角度看也明白了。

 

通过上面的例子，我们已经掌握了Join的主流语法，其他无非是变种。比如加约束条件 where XX is null，这里的XX可以是结果为空的字段。拿上文Left Join的例子演示：

 

select Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNo
from Persons
left join Orders
on Persons.Id_P=Orders.Id_P
where Orders.Id_P is Null

 

最终返回的结果就是Bush这一行。

 

当我们有多个字段要匹配时，on后面可以通过 and 进行多项关联。

 

select * from A
join B on A.name = B.name and A.phone = B.phone

 

上图就是一个简单的适用场景，将用户姓名和手机号进行多项关联。它也可以加入其他的条件判断。

 

select * from A
join B on A.name = B.name and A.phone = B.phone and B.sex = '男

 

我们再加一个and，将B表的用户性别限定为男。这种用法等价于where B.sex = '男'。当数据量大到一定程度，通过这种约束条件，能优化查询性能。

 

到这里，SQL的常用语法已经讲解的差不多了，我们进行实战吧。leetcode.com网站是知名的算法竞赛题，去上面刷SQL吧。

 

注册完后进入leetcode.com/problemset/database页面。那里有几道MySQL题目。因为时间关系，我只讲解Join相关，大家有兴趣可以刷其他题，都不难的。SQLZoo也能刷，就是页面丑了点，所以我十分感动地拒绝了它。

 

 

 

我们从Easy开始，选择题目Combine Two Tables。

 

 

 

红色字符是表名，第一列是字段名，第二列是数据类型。题目希望我们通过两张表输出：FirstName, LastName, City, State四个字段。

 

单纯的Inner Join就能完成了。记住噢，答案需要完全一致，也就是说最终的结果必须是四个字段，不能多不能少，顺序也不能乱，大小写要严格。这一题大家自己做吧。通过后会有个绿色的Accepted提示。

 

接下来选择Medium难度的Department Highest Salary。

 

 

 

这里有两张表，员工表和部门表，我们希望找出各个部门的最高薪水。

 

部门信息单独为一张表，首先我们需要Join关联起来，将部门分组求出最大值：

 

select d.Id,  #这是部门ID
           d.Name as Name,  #这是部门名字
           max(e.Salary) as Salary  #这是最高薪水
from Department d
join Employee e
on e.DepartmentId = d.Id
group by d.Id

 

上述的查询语句找出了最高薪水的部门，我们是否能直接使用其作为答案？不能。这里有一个逻辑的小陷阱，当最高薪水非单个时，使用max会只保留第一个，而不是列举所有，所以我们需要更复杂的查询。

 

因为已经有了各部门最高薪水的数据，可以将它作为一张新表，用最高薪水关联雇员表，获得我们最终的答案。

 

 

 

上面就是最终解法（#是解释给你们看的，中文会报错的），当然解法应该不是唯一的，大家有兴趣可以继续研究。

 

最终，我们选Hard模式的Department Top Three Salaries。

 

范例数据没有一丁点变化，它需要我们求出各部门薪水前三的数据。如果最高薪水只有两个，则输出两个。

 

 

 

上图是给的范例结果。

 

排名前三的数据，我们可以使用order by 降序排列出来，然后通过limit 限定为3，但是新的问题是：既要各部门前三，也存在排名并列的情况。此时order by就无能为力了。

如果是SQL Server或者Oracle，我们可以使用row_number分组排序函数，但是MySQL没有，其中的一种思路是利用set语法设置变量，间接应用row_number。我们还能使用另外一种思路。

 

select * from Employee as e
where  (
    select count(distinct e1.Salary) 
    from Employee e1
    where e1.Salary > e.Salary
    and e1.DepartmentId = e.DepartmentId
    ) < 3

 

上述的例子巧妙地借用了子查询。在where语句中，我们用子表e1与父表（外表）e进行比对。SQL是允许子查询的表和父查询的表进行运算的。

 

e1.DepartmentId = e.DepartmentId作为条件约束，避免跨部门。e1.Salary > e.Salary则是逻辑判断，通过count函数，逐行计算出e表中有多少薪水比e1的薪水低。

 

 

 

因为e1表和e表实际上是等价的。所以返回的count(distinct e1.Salary) 代表e1表有中多少薪水比e表的高，上图的例子，答案是2（90000和85000比它高）。如果是0，则代表e表中该行薪水最高（没有比它高的），1代表第二高，2代表第三高。于是便过滤出Top 3的薪水。最后通过join计算出结果。

 

 

 

在实际查询过程中，不建议大家使用这种运算方式，因为运算效率不会快。其实换我，我更可能group by后导出结果用Excel处理。

 

到这里，大家对Join已经有一个大概的了解了吧。真实的数据查询场景中，Join会用到很多，业务复杂用五六个Join也是常态，如果算上各类逻辑处理，SQL代码行数可以破百。这时候，考验的就是熟练度了。

 

SQL只要多加训练，并不是一门很难掌握的语言。除了技巧，还要看你对业务表的熟悉程度，一般公司发展大了，百来张表很正常，各类业务逻辑各种Join，各字段的含义，这是同样要花费时间的苦功夫。

 

希望大家对SQL已经有一个初步的掌握了。SQL学好了，以后应用大数据的Hive和SparkSQL也是轻而易举的。

 

接下来，我们将要进入第五周的大魔王课程，统计学，从入门到放弃，哈哈哈。

 

 

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