10個需要注意的SQL問題

介紹學習SQL時需要注意的十個問題。

對於資料從業者和愛好者，不斷提升技能十分重要，SQL值得深入研究，能給您在資料分析和程式設計方面的思路帶來新的變化。本文向您介紹在學習SQL時需要注意的十件事情：

1 對Python在資料操作中的過度依賴

雖然Python非常靈活，但SQL也可以成為處理資料操作任務的強大工具。有些複雜的Python指令碼本可以用SQL查詢輕鬆地完成任務。

-- 代替Python進行資料聚合
SELECT category, AVG(price) AS avg_price
FROM products
GROUP BY category;

2 在聯接操作適用時執行多個查詢

你可以無需再執行多個查詢來合併來自不同表的資料，SQL聯接是高效組合資料的新工具。

-- 使用聯接操作代替多個查詢
SELECT customers.name, orders.order_date
FROM customers
INNER JOIN orders ON customers.id = orders.customer_id;

3 忽視索引和最佳化

瞭解索引的作用和查詢最佳化的重要性，可以提高查詢的效率。

-- 新增索引以提高查詢效能
CREATE INDEX idx_product_name ON products(name);

4 沒有使用視窗函式

視窗函式是在結果集中進行復雜計算的一種改變遊戲規則的工具。可以不再依賴過於複雜的Python迴圈來解決這類問題。

- 使用視窗函式計算累計銷售額
SELECT date, sales, SUM(sales) OVER (ORDER BY date) AS cumulative_sales
FROM daily_sales;

5 沒有充分利用子查詢

子查詢可以幫助將複雜的問題分解為可管理的部分。

- 使用子查詢找到最高訂單金額
SELECT order_id, amount
FROM orders
WHERE amount = (SELECT MAX(amount) FROM orders);

6 在分析中硬編碼數值

不再在分析中硬編碼數值，而是使用SQL引數使分析具有適應性和可重用性。

- 使用引數進行動態分析
DECLARE @category VARCHAR(50) = 'Electronics';
SELECT * FROM products WHERE category = @category;

7 對複雜查詢的畏懼

很多人會迴避複雜的SQL查詢，害怕它們會過於複雜。您可以將它們分解為較小的邏輯步驟，使複雜的問題更易於處理。

- 將複雜查詢分解為步驟
WITH ranked_orders AS (
  SELECT customer_id, order_date, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date) AS order_rank
  FROM orders
)
SELECT customer_id, order_date
FROM ranked_orders
WHERE order_rank = 1;

8 忽視資料驗證

資料質量很重要。要學會在SQL查詢中實施適當的資料驗證，以確保準確的分析。

- 實施資料驗證
SELECT product_name, price
FROM products
WHERE price IS NOT NULL;

9 寫冗餘程式碼

理解編寫簡潔高效的SQL程式碼的價值，不再編寫混淆的冗餘程式碼。

- 使用通用表示式（CTE）簡化程式碼
WITH recent_orders AS (
  SELECT customer_id, order_date
  FROM orders
  WHERE order_date >= '2023-01-01'
)
SELECT customers.name, recent_orders.order_date
FROM customers
INNER JOIN recent_orders ON customers.id = recent_orders.customer_id;

10 低估自己在SQL方面的潛力

最後但並非最不重要的是，不要低估SQL的威力。隨著學到的每個新概念，您會感到更有能力應對複雜的資料挑戰。

總結

提升SQL技能不僅可以改變資料分析方法，還能使您的程式設計實踐煥發新活力。這十個改變可能看起來微小，但對工作質量和效率會產生深遠的影響。