第 01 篇和数据打交道的你，一定要学会 SQL

我会带着你远行 2022-12-09 10:26 122阅读 0赞

## 《SQL 从入门到精通》专栏目录 ##

*  [第 01 篇 和数据打交道的你，一定要学会 SQL][01 _ _ SQL]
 *  [第 02 篇 在 SQL 的世界里一切都是关系][02 _ _ SQL]
 *  [第 03 篇 使用 SELECT 语句初步探索数据库][03 _ _ SELECT]
 *  [第 04 篇 通过查询条件实现数据过滤][04 _]
 *  [第 05 篇 如何使用 SQL 语句进行模糊查找？][05 _ _ SQL]
 *  [第 06 篇 利用 ORDER BY 对数据进行排序显示][06 _ _ ORDER BY]
 *  [第 07 篇 如何实现排行榜和前端分页效果][07 _]
 *  [第 08 篇 什么是函数？如何利用函数提高数值计算的效率？][08 _]
 *  [第 09 篇 SQL 常见函数之文本数据处理][09 _ SQL]
 *  [第 10 篇 日期和时间的存储与格式转换][10 _]
 *  [第 11 篇 如何为 SQL 增加 IF-THEN-ELSE 逻辑，并且实现行列转换？][11 _ _ SQL _ IF-THEN-ELSE]
 *  [第 12 篇 轻松完成数据报表中的汇总分析][12 _]
 *  [第 13 篇 按照部门或者职位进行分组统计][13 _]
 *  [第 14 篇 实战案例：世界银行全球 GDP 数据分析][14 _ _ GDP]
 *  [第 15 篇 小心 SQL 中的空值陷阱！][15 _ _ SQL]
 *  [第 16 篇 如何同时查询多个表中的相关数据？][16 _]
 *  [第 17 篇 子查询：多表查询的另一种方式][17 _]
 *  [第 18 篇 你知道表也能进行加减运算吗？][18 _]
 *  [第 19 篇 将表当作一个变量，实现递归调用和层次遍历][19 _]
 *  [第 20 篇 销售数据的多维度交叉分析][20 _]
 *  [第 21 篇 高级报表之移动分析和累计求和][21 _]
 *  [第 22 篇 高级报表之分类排名和环比/同比分析][22 _]
 *  [第 23 篇 分析股票 K 线图与检测可疑的银行转账][23 _ _ K]
 *  [第 24 篇 什么是 ER 图，如何进行数据库规范化设计？][24 _ _ ER]
 *  [第 25 篇 SQL 支持哪些数据类型，使用时如何进行选择？][25 _ SQL]
 *  [第 26 篇 使用 DDL 管理数据库中的对象][26 _ _ DDL]
 *  [第 27 篇 使用 DML 执行数据的增删改合][27 _ _ DML]
 *  [第 28 篇 为什么数据库事务如此重要？][28 _]
 *  [第 29 篇 索引一定能提高性能吗？][29 _]
 *  [第 30 篇 视图有哪些优缺点，什么时候使用视图？][30 _]
 *  [第 31 篇 该不该使用存储过程封装业务接口？][31 _]
 *  [第 32 篇 如何通过触发器记录和审核用户的操作？][32 _]
 *  [第 33 篇 什么是执行计划，如何查看执行计划？][33 _]
 *  [第 34 篇 了解常见 SQL 查询优化技巧][34 _ _ SQL]
 *  [第 35 篇 使用 SQL 处理 NoSQL 数据][35 _ _ SQL _ NoSQL]
 *  [第 36 篇 在 Python 中运行 SQL 进行数据分析][36 _ _ Python _ SQL]
 *  [第 37 篇 在 Java 中使用 SQL 执行增删改查][37 _ _ Java _ SQL]
 *  [第 38 篇 动态 SQL 语句与防止 SQL 注入][38 _ _ SQL _ SQL]
 *  [第 39 篇 结束语：SQL 编程的道与术][39 _ _SQL]

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### 专栏背景 ###

1970 年 IBM 的 E.F. Codd 博士发表了论文《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》并创建了关系模型，通过一个简单的数据结构（关系，也就是二维表）来实现数据的存储。

1979 年 Relational Software, Inc.（后来改名为 Oracle）发布了第一个商用的关系数据库产品。随后出现了大量的关系数据库管理系统，包括 MySQL、SQL Server、PostgreSQL 以及大数据分析平台 Apache Hive、Spark SQL、Presto 等。至今，关系数据库仍然是数据库领域的主流。

以下是著名的数据库系统排名网站 [DB-Engines][] 上各种数据库的排名情况，关系数据库占据了绝对的优势。

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SQL

SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是访问和操作关系数据库的标准语言。只要是关系数据库，都可以使用 SQL 进行访问和控制。SQL 同样由 IBM 在 1970 年代开发，1986 年成为 ANSI 标准，并且在 1987 年成为 ISO 标准。SQL 标准随后经历了多次修订，最新的版本为 SQL:2019，增加了多维数组（MDA）的支持。下图是 SQL 标准的发展历程和主要的新增功能。

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对于 SQL 标准，人们最熟悉的就是 SQL92 或者 SQL99。但实际上经过多次修改，SQL 早已不是 40 年前的 SQL；如今它已经相当完备，功能强大，并且能够同时支持关系模型和非关系（XML、JSON）模型。具体来说，最新的 SQL 标准包含 10 个部分：

*  ISO/IEC 9075-1 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第1部分：框架（SQL/框架）
 *  ISO/IEC 9075-2 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第2部分：基本原则（SQL/基本原则）
 *  ISO/IEC 9075-3 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第3部分：调用级接口（SQL/CLI）
 *  ISO/IEC 9075-4 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第4部分：持久存储模块（SQL/PSM）
 *  ISO/IEC 9075-9 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第9部分：外部数据管理（SQL/MED）
 *  ISO/IEC 9075-10 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第10部分：对象语言绑定（SQL/OLB）
 *  ISO/IEC 9075-11 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第11部分：信息与定义概要（SQL/Schemata）
 *  ISO/IEC 9075-13 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第13部分：使用 Java 编程语言的 SQL 程序与类型（SQL/JRT）
 *  ISO/IEC 9075-14 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第14部分：XML 相关规范（SQL/XML）
 *  ISO/IEC 9075-15 信息技术 – 数据库语言 – SQL – 第15部分：多维数组（SQL/MDA）

为了便于学习，通常将主要的 SQL 语句分为以下几个类别：

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*  **DQL**（data query language），**数据查询语言**；也就是 SELECT 语句，用于查询数据库中的数据和信息。
 *  **DML**（data manipulation language），**数据操作语言**；用于对表中的数据进行增加（INSERT）、修改（UPDATE）、删除（DELETE）以及合并（MERGE）操作。
 *  **DDL**（data definition language），**数据定义语言**；主要用于定义数据库中的对象（例如表或索引），包括创建对象（CREATE）、修改对象（ALTER）和删除对象（DROP）等。
 *  **TCL**（transaction control language），**事务控制语言**；用于管理数据库的事务，主要包括启动一个事务（BEGIN TRANSACTION）、提交事务（COMMIT）、回退事务（ROLLBACK）和事务保存点（SAVEPOINT）。
 *  **DCL**（data control language），**数据控制语言**；用于控制数据的访问权限，主要有授权（GRANT）和撤销（REVOKE）。

SQL 是一种标准，不同厂商基于 SQL 标准实现了自己的数据库产品，例如 Oracle、MySQL 等。这些数据库都在一定程度上兼容 SQL 标准，具有一定的可移植性。但另一方面，它们都存在许多专有的扩展，没有任何一种产品完全遵循标准。

NoSQL

随着互联网的发展和大数据的兴起，出现了各种各样的非关系（NoSQL）数据库。NoSQL 代表 **Not only SQL**，表明它是针对传统关系数据库的补充和升级，而不是为了替代关系数据库。

NoSQL 数据库主要用于解决关系数据库在某些特定场景下的局限性，比如海量存储和水平扩展；但同时也会为此牺牲某些关系数据库的特性，例如对事务强一致性的支持和标准 SQL 接口。因此，这类数据库主要用于对一致性要求不是非常严格的互联网业务。常见的 NoSQL 数据库可以分为以下几类：

*  文档数据库，例如 [MongoDB][]（MongoDB 4.0 增加了多文档事务的特性）；
 *  键值存储，例如 [Redis][]；
 *  全文搜索引擎，例如 [Elasticsearch][]；
 *  宽列存储数据库，例如 [Cassandra][]；
 *  图形数据库，例如 [Neo4J][]。

另一方面，关系数据库也在积极拥抱变化，添加了许多非关系模型（XML 和 JSON）支持。以最流行的开源关系数据库 MySQL 为例，最新的 MySQL 8.0 版本增加了 JSON 文档存储的支持，并且推出了一个新的概念：NoSQL + SQL = MySQL。以下是 MySQL 官方的宣传图。

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Oracle、SQL Server 以及 PostgreSQL 同样也进行了类似的扩展，可以支持原生的 XML 和 JSON 数据，并且提供了许多标准的 SQL 接口。

NewSQL

中国有句古话：**天下大势，合久必分，分久必合**。数据库领域的发展也印证了这一规律，为了同时获得关系数据库对于事务的支持和标准的 SQL 接口，以及非关系数据库的高度扩展性和高性能。如今市场上已经出现了一类新型关系型数据库系统：NewSQL 数据库。

比较有代表性的 NewSQL 数据库包括 Google Spanner、VoltDB、PostgreSQL-XL 以及国产的 TiDB。这类新型数据库是数据库领域最新的发展方向，有志于在数据库行业发展的同学可以加以关注。

为什么要学习 SQL？

让我们回到专栏的主题，为什么要学习 SQL 呢？简单来说，因为有用。下图是 Stack Overflow 在 2019 年关于最流行编程技术的调查结果。

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作为数据处理领域的专用语言，SQL 排在了第三位，超过 50% 的开发者都需要使用到 SQL。那么，具体什么职位需要使用 SQL，用 SQL 来做什么？

*  **数据分析师**：显然这是一群依靠分析数据为生的人，必不可少需要与数据库打交道，SQL 是他们必备技能之一。
 *  **数据科学家**：与数据分析师一样，数据科学家的日常工作也离不开数据的处理，不可避免需要使用 SQL。
 *  **数据库开发工程师**：这个职位基本就是写 SQL 代码，实现业务逻辑。
 *  **数据库管理员**：也就是 DBA，主要职责是管理和维护数据库，除了会写 SQL，还需要负责审核开发人员编写的 SQL 代码。
 *  **后端工程师**：后端开发必然需要涉及数据的处理，需要通过 SQL 与数据库进行交互。
 *  **全栈工程师**：既然是全栈，自然包括后端数据的处理。
 *  **移动开发工程师**：作为一名移动开发工程师，一定对 SQLite 数据库不会陌生，它是在移动设备中普遍存在的嵌入式数据库。
 *  **产品经理**：产品经理需要了解产品的情况，而数据是最好的说明方式，了解 SQL 非常有利于对产品的把握。

SQL 不但应用广泛，而且简单易学。因为它在设计之初就考虑了非技术人员的使用需求，SQL 语句全都是由简单的英语单词组成，使用者只需要声明自己想要的结果，而将具体的实现过程交给数据库管理系统。

学习编程，你可能会犹豫选择 C++ 还是 Java；入门数据科学，你可能会纠结于选择 Python 还是 R；但无论如何，SQL 都是 IT 从业人员不可或缺的一项技能！

### 专栏内容 ###

本专栏主要讨论 SQL 编程技术和思想，分为四个部分：基础篇、进阶篇、开发篇以及扩展篇。

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**第一部分：基础篇**。首先介绍数据库领域的最新发展，回顾数据库和 SQL 的核心概念；然后讨论如何使用 SELECT 语句查询数据，过滤数据、对结果进行排序、实现排行榜与分页效果；同时还会介绍常见的 SQL 函数、CASE 表达式以及数据的分组汇总；最后是一个分析世界银行全球 GDP 数据的实战案例。

**第二部分：进阶篇**。主要包括 SQL 数据分析的一些高级功能：空值的问题、多表连接查询、子查询、集合运算、通用表表达式与递归查询、高级分组与多维度交叉分析、窗口函数与高级报表以及基于行模式识别的数据流分析等。

**第三部分：开发篇**。讲述数据库设计与开发过程中涉及到的一些实用知识。包括如何设计规范化的数据库、如何管理数据库对象、如何对数据进行增删改、数据库事务的概念、索引的原理；同时还会介绍视图的概念、如何使用存储过程实现业务逻辑以及如何利用触发器实现用户操作的审计。

**第四部分：扩展篇**。我们将分析 SQL 语句的执行计划与查询语句的优化、使用 SQL 处理 JSON 数据、在 Python 和 Java 中执行 SQL 语句，并介绍动态语句和 SQL 注入攻击的预防。在专栏的最后，我们将探讨一下 SQL 编程中的道与术。

### 专栏寄语 ###

希望大家能够通过本专栏的学习，在掌握 SQL 技能的同时能够理解对面向集合的编程思想，并且在将来的工作中学以致用。

学习是一个输入再输出的过程，因此特地创建了本专栏的微信交流群，让我们一起学习一起成长。入群方式请扫描第 3 篇末尾的微信二维码，欢迎你来！

[01 _ _ SQL]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729118
[02 _ _ SQL]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729117
[03 _ _ SELECT]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729116
[04 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729115
[05 _ _ SQL]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729114
[06 _ _ ORDER BY]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729113
[07 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729112
[08 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729111
[09 _ SQL]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729110
[10 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729108
[11 _ _ SQL _ IF-THEN-ELSE]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729107
[12 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729106
[13 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729105
[14 _ _ GDP]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729104
[15 _ _ SQL]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729102
[16 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729100
[17 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729099
[18 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729098
[19 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729097
[20 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729095
[21 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729094
[22 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729093
[23 _ _ K]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729092
[24 _ _ ER]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729091
[25 _ SQL]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729090
[26 _ _ DDL]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729089
[27 _ _ DML]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729088
[28 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729086
[29 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729085
[30 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729084
[31 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729083
[32 _]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729082
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[34 _ _ SQL]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729080
[35 _ _ SQL _ NoSQL]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729079
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[37 _ _ Java _ SQL]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729077
[38 _ _ SQL _ SQL]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729075
[39 _ _SQL]: https://blog.csdn.net/horses/article/details/108729074
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