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SQL带你漫游数据海洋

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第四关的内容是我期盼已久的,虽然学过SQL,但是自己根本没有系统地掌握,也没有将其应用于实践的机会,一直是纸上谈兵。现在公司里用的就是MySQL,客户端用的是Workbench。跟着老师的课程,先在自己电脑上安好了MySQL和Navicat。先开始读书,并做一些读书笔记。

《SQL基础教程》关系数据库必须以行为单位进行数据读写。SQL语句以分号结尾。为了规范语句写法:关键字大写。字符串和日期常数要用单引号括起来,数字直接书写即可。要用半角空格作为单词的分隔符。COUNT 函数的结果根据参数的不同而不同。 COUNT (*) 会得到包含 NULL 的数据行数,而 COUNT (< 列名 >) 会得到 NULL 之外的数据行数。四则运算中如果存在 NULL ,结果一定是 NULL 。聚合函数,如果以列名为参数,那么在计算之前就已经把NULL 排除在外了。聚合函数会将 NULL 排除在外。但 COUNT (*)例外,并不会排除 NULL 。日期、字符串类型的数据能够使用 MAX/MIN 函数,但不能使用 SUM/AVG 函数。MAX / MIN 函数几乎适用于所有数据类型的列。 SUM / AVG 函数只适用于数值类型的列。SELECT → 2FROM → WHERE → GROUP BY→ HAVING→ ORDER BY。只有 SELECT 子句和 HAVING 子句(以及 ORDER BY 子句)中能够使用聚合函数。WHERE 子句 = 指定行所对应的条件,HAVING 子句 = 指定组所对应的条件。内联结中要用ON,ON要在FROM和WHERE之间。内联结只能取出同时存在于两张表中的数据。外联结:RIGHT OUTER JOIN代表右边为主表,LEFT OUTER JOIN代表左边为主表,取出单张表中的全部信息。

最近比较忙,我也是刚报老师的班就很幸运的找到工作了,虽然没有相关工作经验,所以在公司里这一段时间也是在天天学各种东西,SQL一时就有点跟不上了。我的工作中现在对SQL技术要求不高,但是还是要自己会取数据的。终于把《SQL基础教程》里老师要求看的章节囫囵吞枣看完了,边看边练习,粗糙的过了一遍。现在开始练习SQL ZOO里的习题。选择一些比较有难度的题记到笔记里。

SQL ZOO练习题笔记

1、第1章:第13题找出所有首都和其國家名字,而首都要有國家名字中出現。

+ T3 M: Y5 @) x
SELECT capital,name FROM world WHERE capital LIKE concat(%,name,%);
+ Y% w7 |7 I7 f. g: b

2、第1章:第15题"Monaco-Ville"是合併國家名字 "Monaco" 和延伸詞"-Ville",顯示國家名字,及其延伸詞,如首都是國家名字的延伸。

5 Q3 t4 N4 ]3 M) \4 o/ ?/ D
SELECT name,REPLACE(capital,name, ) FROM world WHERE capital LIKE concat(name,_%);
c. J* |- i9 i( V

3、第2章中文版:第13题Oceania becomes Australasia,Countries in Eurasia and Turkey go to Europe/Asia,Caribbean islands starting with B go to North America, other Caribbean islands go to South America,Show the name, the original continent and the new continent of all countries。

7 U) ?; Z- G/ G, L ]
SELECT name,continent,9 C$ P% U. J" }9 V K# w CASE WHEN continent=Oceania THEN Australasia; b+ g2 M" |/ } WHEN continent=Eurasia THEN Europe/Asia+ B: M" G1 q% O" O" ?7 ] WHEN name=Turkey THEN Europe/Asia " y* r6 t% G7 v: \- u WHEN continent=Caribbean AND name LIKE B% THEN North America; T+ O7 _& ^/ r7 @ WHEN continent=Caribbean AND name NOT LIKE B% THEN South America) z8 a) s4 g7 I: ^+ h* U ELSE continent END $ o' j- e! R! [+ ]5 R3 D% N FROM world6 V. l8 u6 ]5 f, b6 O" O ORDER BY name;; i1 Z9 ?8 y, t6 G9 A& P8 @* X0 ?
+ Y0 X6 Q' c$ M5 Z( ^, s0 \! G

4、第3章:第14题The expression subject IN (Chemistry,Physics) can be used as a value - it will be 0 or 1.Show the 1984 winners and subject ordered by subject and winner name; but list Chemistry and Physics last.

" F: f4 r' ?9 G g6 t
SELECT winner,subject & ]2 K( v% E& q- @0 \0 w FROM nobel1 @8 p4 F% u- R5 Q7 @8 e- y3 u WHERE yr=19842 D% Y; [( C9 t% E ORDER BY subject IN (Physics,Chemistry),subject,winner; d/ e& x2 I8 X' O
V. T3 Z; ^! u0 H

5、第4章:第5题顯示歐洲的國家名稱name和每個國家的人口population百分比,以德國的人口的百分比作人口顯示。

( L) @( @1 P# O* [( {( g
SELECT name, $ @2 P- Z$ z" j* K5 c/ }/ c CONCAT(ROUND(population*100/(SELECT population FROM world WHERE name=Germany),0),%) ; z3 d/ I( G: s' r5 I) |, y5 q AS population ( {& p* d) Z* ` FROM world WHERE continent=Europe; # w' p4 p) u" e( D0 x
1 q1 y" y& k0 [" Y' K

6、第5章:关于nobel表的SUM和COUNT练习第11题列出誰獲得多於一個獎項(Subject)。

: I+ v0 \/ |6 I4 K% V6 J: H
SELECT winner FROM nobel GROUP BY winner HAVING COUNT(DISTINCT(subject))>1;
( ]: g3 |/ e7 @( ?

7、第6章:第12题每一場德國GER有參與的賽事中,列出賽事編號 matchid, 日期date 和德國的入球數字。原题要求列出的是德国的入球次数,所以此处必须添加条件teamid=GER

$ \& o! B+ H) C8 N8 l4 r* U
SELECT matchid,mdate,count(teamid)' b8 h! A. J3 z' g FROM game JOIN goal ON matchid=id 1 G0 Z! U, C; u4 \- ~4 B WHERE (team1 = GER OR team2 = GER) aAND teamid=GER GROUP BY matchid,mdate; 3 l5 ]. z+ l9 Y0 g, k
+ c. S& p$ v2 ]. ]% s! _% S

8、第6章:第13题Notice in the query given every goal is listed. If it was a team1 goal then a 1 appears in score1, otherwise there is a 0. You could SUM this column to get a count of the goals scored by team1.Sort your result by mdate, matchid, team1 and team2.

+ k: H& G. k) ~% [: L* M6 B
SELECT mdate,team1,3 B6 X% P H" ?0 q0 i# |1 X SUM(CASE WHEN teamid=team1 THEN 1 ELSE 0 END) 1 u; ?0 J0 U. f: O, x score1,7 R2 M! o/ c4 b+ X6 j team2, 8 I5 s$ r& G6 Q SUM(CASE WHEN teamid=team2 THEN 1 ELSE 0 END ) : ~( }; B& Y; @: |6 R8 v# c score2 ' p+ X$ t) U: y+ a u FROM game LEFT JOIN goal ON matchid = id5 u. s/ I$ f7 ~" Q4 x/ ?- S GROUP BY mdate, matchid, team1,team2 ' N# c3 w& Q, Q3 [4 g ORDER BY mdate, matchid, team1,team2 " ?. f3 g+ T" P: T$ k9 E
总结

SQLZOO里的题目做了90%,有个别很复杂的我没有做,大概有五六道。经过这一段时间的学习以及最近在公司做的数据分析项目,对SQL的应用,我个人的理解如果不是专门做数据库的人员,不需要掌握太复杂的,但是基本的知识应该反复温习、练习、复习以及应用。

. ^' d8 ^ G T" {- C: F3 ]

最近做的项目就是根据数据的唯一编号从数据库里取数据,公司的数据库管理员已经写好很多Views,其实我是从Views里取的数据。

用SQL做上海地区出租房屋情况的分析

分析需求:

1 R) e9 X: @( b) q+ D% G/ G& a

1、上海出租房分布情况:各区域房源数目,平均面积,楼层情况,交通方便情况。在某如网站上爬取的数据,由于网站限制,租金字段爬不下来,只能就分布区域,面积等分析。

9 r7 g% q' _! }( D% o; H

2、爬取数据后先在excel里做数据处理、数据清洗,在这里有的字符型数据需要通过“分列”转化为数字型数据。另存为csv格式,然后导入Navicat里。

6 Z" t3 w6 |* |0 X. G/ N# l7 C% Y
/ E$ K; A7 c) [6 Q' I* ^

3、总数据量。

0 z! j g4 Q6 W8 Q) {7 B* W
& v8 T6 a& G6 C G. j+ w

4、分析各个区域出租房屋数及占比。

% i6 s! A5 P, H d7 Z" }
5 x9 W; O) q# U- J4 B4 m+ t' [

5、各个区域出租房屋的平均面积。

. @3 o y/ t( e' a w; D! D
: _1 [/ A* ?, h& \, I8 J

6、出租房屋的层级划分。按整楼高。

9 u- G/ s" m8 X
/ M; \0 @+ S4 p4 a- ^" P7 C n

7、距地铁站的距离。

* o A. R4 \& o) _
项目总结

爬取到的数据量有些太少了,并且感觉很不全面。要想真正提高自己的技术水平,还需要多应用。自己接触的数据分析项目还是比较少,感觉有点无从下手,不知道应该分析哪些东西才是有价值的,现实情况中,做数据分析还需多学习些业务知识,与业务相结合的分析才能分析对方向,才能分析出有价值的东西。

- ?# F/ x5 Q8 n% _. h6 d; O9 @+ O) y) @6 e7 p! n2 q 2 c/ g% X T1 Z$ Y$ b1 }7 Y + \3 j# [. \: y/ r . W. W: h" G6 Z8 D- ?
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