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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。

& F# V: G' d! U+ J! b* M( M, \
SELECT capital,name FROM world WHERE capital LIKE concat(%,name,%);
7 X! I7 s' o$ H9 h$ i

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。

9 l- M, ~9 ~% q: s+ r
SELECT name,REPLACE(capital,name, ) FROM world WHERE capital LIKE concat(name,_%);
0 _( v+ u3 E( \- \7 [

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。

% E: `5 R C$ u& a1 J6 X( ~0 c4 [
SELECT name,continent, ' V% k Z% P/ G CASE WHEN continent=Oceania THEN Australasia' }) m" B. ^- s& e WHEN continent=Eurasia THEN Europe/Asia. ?- S0 T) ~5 G WHEN name=Turkey THEN Europe/Asia / p- K, {! i# I WHEN continent=Caribbean AND name LIKE B% THEN North America& s1 S, ~) S3 A& }2 x WHEN continent=Caribbean AND name NOT LIKE B% THEN South America ! _ \0 e; W# i( \) l ELSE continent END ' ?8 a5 u9 v* m1 s. V FROM world ; C" P: u: k+ z6 G' n ORDER BY name; % t: Z/ b; t. e. K3 b6 `& m, j# {* F
. G& V9 i: f( ]

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.

m6 e/ C: {: L, o- c+ W/ b2 h
SELECT winner,subject/ r/ K& {$ }: e9 Z9 c. `1 M FROM nobel, F' d7 s) c8 p; J0 c9 M$ j |% S- U WHERE yr=1984 8 b" Z, ~; w1 ^) t, ?0 A ORDER BY subject IN (Physics,Chemistry),subject,winner; 3 f9 S3 H3 A6 A" T" J/ j
' a. c3 i! v6 n" l2 y. E3 c' l

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。

* [7 I/ z7 a8 g9 r- u9 v
SELECT name, " z) \* Y5 Q/ i0 T CONCAT(ROUND(population*100/(SELECT population FROM world WHERE name=Germany),0),%) 7 n2 e5 y8 n6 K4 p0 V1 Y0 c& ?, J+ { AS population [1 a& ]; K [3 N$ ? FROM world WHERE continent=Europe; 6 Y: `! ?7 g7 U/ x9 g
+ ^1 P! @8 H e3 I

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)。

) H8 H) V; F, S0 X
SELECT winner FROM nobel GROUP BY winner HAVING COUNT(DISTINCT(subject))>1;
9 X' z0 ~5 t% L3 K* h: j

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

5 f6 @8 g/ E0 n
SELECT matchid,mdate,count(teamid) $ k' F0 K! b% d! I FROM game JOIN goal ON matchid=id $ y* Y$ i6 H9 ^0 d9 m WHERE (team1 = GER OR team2 = GER) aAND teamid=GER GROUP BY matchid,mdate; " w D2 I8 P+ Z v7 n: h7 v# c) O" D
# w, @1 j0 x. d$ J v

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.

5 ~" ^) o6 Y( Z7 @4 u
SELECT mdate,team1,( `& [$ p* ^/ r5 ~ | SUM(CASE WHEN teamid=team1 THEN 1 ELSE 0 END) - M0 X: l! F+ ]# L score1,4 b" Q3 n1 a6 ]# @3 f" P+ Z team2,+ z% X v: E! `( W$ s SUM(CASE WHEN teamid=team2 THEN 1 ELSE 0 END ) 0 l, t I T6 x+ f6 [, e score2, q0 p' J5 E% v0 I FROM game LEFT JOIN goal ON matchid = id , r* g2 f5 g# l0 n' s: S GROUP BY mdate, matchid, team1,team2 8 W& s- U- s3 A; U! t: K ORDER BY mdate, matchid, team1,team2 4 w: N" \' y0 _' D. ]
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。

% w3 o6 F9 v% g0 \5 w

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 a9 W0 k4 {/ z# ^) } Q: X

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。

5 T+ R6 m5 v2 k& i. `" t

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。

. s2 w" V" M; `8 O0 m
( w: B6 i* M2 {% p

3、总数据量。

* c' q' Q# Y3 C% P/ x9 s) Q% k( C, }
1 s% ?6 W5 d5 c

4、分析各个区域出租房屋数及占比。

) k& ]( e8 j: T6 `9 l9 c
( O/ p) V2 D( x" ^/ R/ l1 v- u5 H

5、各个区域出租房屋的平均面积。

3 M( W5 R3 y/ D! S1 e2 f, J6 {# X
2 r6 i3 [8 i2 a

6、出租房屋的层级划分。按整楼高。

& N: g7 G8 R" v
( U% r- d1 A! {6 N+ O

7、距地铁站的距离。

& M- {( d3 t1 I: A
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。

6 d! j6 I- ~+ I9 C: a! J! S4 `" j 5 T/ d* B: U) x- |7 y3 \% j3 Y+ t( }/ R. D 6 [8 x# d1 D, q" O q1 d 0 {- t) w% Y U7 A( O: S
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超级爸爸
活跃在6 小时前
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