玩转大数据:从零开始掌握SQL查询基础

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
简介: 玩转大数据:从零开始掌握SQL查询基础

玩转大数据:从零开始掌握SQL查询基础

大家好,我是Echo_Wish,一个热爱数据分析和大数据领域的自媒体创作者。今天我们来聊聊一个非常基础但又非常重要的话题——SQL查询的基础。对于任何希望在大数据领域有所作为的人来说,掌握SQL查询是必不可少的技能。好了,废话不多说,咱们开始吧!

一、什么是SQL?

SQL,全称Structured Query Language(结构化查询语言),是一种用于管理和操作关系数据库的语言。简单来说,SQL就是和数据库对话的语言。通过SQL,我们可以向数据库提问,并得到我们想要的数据。

二、SQL的基本操作

在我们开始谈SQL查询之前,我们需要了解一些SQL的基本操作,这些操作包括:选择(SELECT)、插入(INSERT)、更新(UPDATE)和删除(DELETE)。下面是这些操作的基本语法:

  1. SELECT:从数据库中选择数据
    SELECT 列名 FROM 表名 WHERE 条件;
    
  2. INSERT:向数据库中插入数据
    INSERT INTO 表名 (1,2,3, ...) VALUES (1,2,3, ...);
    
  3. UPDATE:更新数据库中的数据
    UPDATE 表名 SET1 =1,2 =2, ... WHERE 条件;
    
  4. DELETE:从数据库中删除数据
    DELETE FROM 表名 WHERE 条件;
    

三、SQL查询的基础

现在我们已经了解了SQL的基本操作,接下来我们来看看SQL查询的基础。SQL查询主要包括以下几个部分:选择(SELECT)、过滤(WHERE)、排序(ORDER BY)、分组(GROUP BY)和连接(JOIN)。

1. 选择(SELECT)

选择操作是SQL查询的核心,通过SELECT语句,我们可以从数据库中选择我们需要的数据。例如:

SELECT name, age FROM students;

这条语句会从students表中选择name和age列的数据。

2. 过滤(WHERE)

在实际操作中,我们往往不需要全部数据,而是需要满足某些条件的数据。此时,我们可以使用WHERE子句来进行过滤。例如:

SELECT name, age FROM students WHERE age > 18;

这条语句会选择年龄大于18岁的学生的名字和年龄。

3. 排序(ORDER BY)

有时候,我们需要对查询结果进行排序。此时,我们可以使用ORDER BY子句。例如:

SELECT name, age FROM students WHERE age > 18 ORDER BY age DESC;

这条语句会选择年龄大于18岁的学生的名字和年龄,并按年龄降序排序。

4. 分组(GROUP BY)

在某些情况下,我们需要对查询结果进行分组。例如,我们想知道每个班级的平均年龄,此时我们可以使用GROUP BY子句。例如:

SELECT class, AVG(age) FROM students GROUP BY class;

这条语句会按照班级对学生进行分组,并计算每个班级的平均年龄。

5. 连接(JOIN)

在实际操作中,我们往往需要从多个表中获取数据,此时我们可以使用JOIN操作。例如:

SELECT students.name, courses.course_name 
FROM students 
JOIN courses ON students.course_id = courses.course_id;

这条语句会从students表和courses表中获取数据,并将两张表中course_id相同的记录连接起来。

四、总结

今天我们介绍了SQL查询的基础,包括选择、过滤、排序、分组和连接。掌握这些基础知识,你就可以开始玩转大数据了。当然,SQL的世界远不止于此,还有很多高级的操作和优化技巧等待你去探索。希望这篇文章能帮到你,对SQL有一个更清晰的理解。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
2月前
|
SQL 监控 关系型数据库
一键开启百倍加速!RDS DuckDB 黑科技让SQL查询速度最高提升200倍
RDS MySQL DuckDB分析实例结合事务处理与实时分析能力,显著提升SQL查询性能,最高可达200倍,兼容MySQL语法,无需额外学习成本。
|
2月前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL体系结构详解:一条SQL查询的旅程
本文深入解析MySQL内部架构,从SQL查询的执行流程到性能优化技巧,涵盖连接建立、查询处理、执行阶段及存储引擎工作机制,帮助开发者理解MySQL运行原理并提升数据库性能。
|
2月前
|
SQL 存储 分布式计算
【万字长文,建议收藏】《高性能ODPS SQL章法》——用古人智慧驾驭大数据战场
本文旨在帮助非专业数据研发但是有高频ODPS使用需求的同学们(如数分、算法、产品等)能够快速上手ODPS查询优化,实现高性能查数看数,避免日常工作中因SQL任务卡壳、失败等情况造成的工作产出delay甚至集群资源稳定性问题。
894 36
【万字长文,建议收藏】《高性能ODPS SQL章法》——用古人智慧驾驭大数据战场
|
2月前
|
SQL 监控 关系型数据库
SQL优化技巧:让MySQL查询快人一步
本文深入解析了MySQL查询优化的核心技巧,涵盖索引设计、查询重写、分页优化、批量操作、数据类型优化及性能监控等方面,帮助开发者显著提升数据库性能,解决慢查询问题,适用于高并发与大数据场景。
|
30天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
(SQL)SQL语言中的查询语句整理
查询语句在sql中占了挺大一部分篇幅,因为在数据库中使用查询语句的次数远多于更新与删除命令。而查询语句比起其他语句要更加的复杂,可因为sql是数据库不可或缺的一部分,所以即使不懂,也必须得弄懂,以上。
155 0
|
3月前
|
SQL XML Java
通过MyBatis的XML配置实现灵活的动态SQL查询
总结而言,通过MyBatis的XML配置实现灵活的动态SQL查询,可以让开发者以声明式的方式构建SQL语句,既保证了SQL操作的灵活性,又简化了代码的复杂度。这种方式可以显著提高数据库操作的效率和代码的可维护性。
231 18
|
3月前
|
SQL 分布式计算 大数据
SparkSQL 入门指南:小白也能懂的大数据 SQL 处理神器
在大数据处理的领域,SparkSQL 是一种非常强大的工具,它可以让开发人员以 SQL 的方式处理和查询大规模数据集。SparkSQL 集成了 SQL 查询引擎和 Spark 的分布式计算引擎,使得我们可以在分布式环境下执行 SQL 查询,并能利用 Spark 的强大计算能力进行数据分析。
|
3月前
|
SQL 人工智能 数据库
【三桥君】如何正确使用SQL查询语句:避免常见错误?
三桥君解析了SQL查询中的常见错误和正确用法。AI产品专家三桥君通过三个典型案例:1)属性重复比较错误,应使用IN而非AND;2)WHERE子句中非法使用聚合函数的错误,应改用HAVING;3)正确的分组查询示例。三桥君还介绍了学生、课程和选课三个关系模式,并分析了SQL查询中的属性比较、聚合函数使用和分组查询等关键概念。最后通过实战练习帮助读者巩固知识,强调掌握这些技巧对提升数据库查询效率的重要性。
117 0
|
5月前
|
存储 缓存 分布式计算
OSS大数据分析集成:MaxCompute直读OSS外部表优化查询性能(减少数据迁移的ETL成本)
MaxCompute直读OSS外部表优化方案,解决传统ETL架构中数据同步延迟高、传输成本大、维护复杂等问题。通过存储格式优化(ORC/Parquet)、分区剪枝、谓词下推与元数据缓存等技术,显著提升查询性能并降低成本。结合冷热数据分层与并发控制策略,实现高效数据分析。
126 2

热门文章

最新文章

相关产品

  • 云原生大数据计算服务 MaxCompute