8个不可不知的SQL高级方法
结构化查询语言（SQL）是一种广泛使用的工具，用于管理和操作数据库。基本的SQL查询简单易学，但掌握高级SQL技术可以将您的数据分析和管理能力提升到新的高度。
高级SQL技术是指一系列功能和函数，使您能够对数据执行复杂操作，例如聚合、连接、子查询、窗口函数和递归查询。
通过深入了解SQL的高级特性和技巧，您可以更有效地进行数据分析和管理，为您的工作带来更大的价值。
本文将详细介绍以下技术，并使用具体且易于理解的示例。
窗口函数 公共表达式（CTE） 聚合函数 透视表 子查询 交叉连接 临时表 具体化视图
1 窗口函数
窗口函数支持在与当前行相关的一组行上执行计算，可以根据指定的窗口定义进行聚合、排序和分析操作。这种计算方式可以提供更灵活和精确的数据分析能力。
例如；有一个名为orders的表，其中包含以下列：order_id、customer_id、order_date和order_amount。您想要计算每个客户的销售总额，按其订单日期排序。您可以使用SUM窗口函数来实现这一点：
SELECT order_id, customer_id, order_date, order_amount,
SUM(order_amount) OVER (
PARTITION BY customer_id
ORDER BY order_date
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS running_total
FROM orders;
在此示例中，SUM函数应用于order_amount列，并按customer_id列进行分区。这意味着每个客户的累计销售额将分别计算。
ORDER BY子句指定应使用订单日期来确定每个分区内行的顺序。这意味着将按客户订单的顺序计算累计销售额。
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW子句指定计算的窗口框架应包括从分区开始到当前行为止的所有行。这意味着将从每个客户的第一笔订单开始计算累计销售额，直到包括当前订单。
查询的结果将是一个包含与orders表相同列的表，以及一个名为running_total的附加列，其中包含每个客户的累计销售额，按其订单日期排序。
通过在SQL中使用窗口函数，您可以对数据执行复杂计算，并深入了解业务。此示例演示了如何为每个客户计算累计销售额，但是您可以使用窗口函数执行许多其他类型的计算，例如计算移动平均值、排名数据等。
2 公共表达式（CTEs）
公共表达式（CTEs）支持您在SQL查询中定义一个临时结果集，并将其命名为一个表，以便在后续的SQL语句中引用和使用该临时结果集。这种方式可以提高查询的可读性和可维护性，并使查询逻辑更加模块化和灵活。
假设有一个名为employees的表，其中包含以下列：employee_id、employee_name、department_id和salary。您想要计算每个部门的平均工资，然后找到其工资高于部门平均工资的员工。为此，您可以使用CTE首先计算每个部门的平均工资，然后在第二个查询中使用该CTE查找其工资高于部门平均工资的员工。
WITH department_avg_salary AS (
SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department_id
)
SELECT employee_id, employee_name, salary, department_avg_salary.avg_salary
FROM employees
INNER JOIN department_avg_salary ON employees.department_id = department_avg_salary.department_id
WHERE salary > department_avg_salary.avg_salary;
在此示例中，第一个查询定义了一个名为department_avg_salary的CTE。该CTE使用AVG函数和GROUP BY子句计算每个部门的平均工资，将员工按其部门分组。
然后，第二个查询将department_avg_salary CTE视为表格，并将其与employees表格在department_id列上连接。结果由WHERE子句过滤，仅包括其工资高于其部门平均工资的员工。在这种情况下使用CTE的优点在于它允许您将问题分解为两个步骤：首先计算每个部门的平均工资，然后选择其工资高于其部门平均工资的员工。通过将计算分成两个步骤，查询更易于阅读和维护。
CTEs也可以用于许多其他情况，例如递归查询、复杂连接等。通过使用CTE，您可以使SQL查询更易于阅读和理解。
3 聚合函数
聚合函数是用于对一组值进行计算并返回单个结果值的函数。它们可以在表的多行或多列之间执行计算，并且能够以有意义的方式对数据进行汇总。在SQL中，最常见的聚合函数包括SUM（求和）、AVG（平均值）、MIN（最小值）、MAX（最大值）和COUNT（计数）。这些函数在数据分析和报告中非常实用，可以帮助我们快速获得对数据集的总结统计信息。
例如，有一个名为sales的表，其中包含以下列：sale_id、product_id、sale_date、sale_amount和region。您想要计算每个产品的总销售额和平均销售额，以及每个地区的畅销产品。为此，您可以使用聚合函数按产品和地区分组销售，并计算总销售额和平均销售额，以及找到每个地区的畅销产品。
SELECT
product_id,
AVG(sale_amount) AS avg_sale_amount,
SUM(sale_amount) AS total_sale_amount,
region,
RANK() OVER (PARTITION BY region ORDER BY SUM(sale_amount) DESC) AS rank
FROM sales
GROUP BY product_id, region;
在此示例中，查询有三个聚合函数：AVG、SUM和RANK。
AVG函数计算每个产品和地区的平均销售额，而SUM函数计算每个产品和地区的总销售额。GROUP BY子句按产品和地区分组销售。
RANK函数用于查找每个地区的畅销产品。OVER子句指定应单独对每个地区进行排名，而PARTITION BY子句指定要对数据进行分区的列（在本例中为region）。ORDER BY子句指定排名应基于每个地区中每种产品的销售金额总和，并按降序排列。
查询结果包括product_id、region、total_sale_amount、avg_sale_amount和rank列。rank列指示每个地区中每种产品基于总销售额的排名，排名第一的畅销产品在每个地区都是1。
使用聚合函数，在这种情况下，优点在于它们允许您对数据进行分组和汇总，并计算有用的指标，例如总销售额和平均销售额。RANK函数还允许您查找每个地区的畅销产品，这对于识别趋势和改进机会非常有用。
聚合函数也可以用于许多其他情况，例如计算最小值和最大值、计数记录等。通过使用聚合函数，您可以使SQL查询更加强大和灵活。
4 透视表
透视表是一种用于从较大的表格中进行数据汇总和聚合，以便更方便进行分析的表格。它可以将数据从行转换为列，并以更有意义的方式展示数据。
在SQL中，我们可以使用PIVOT运算符创建透视表。该运算符可以根据指定的列对数据进行汇总，并以表格的形式呈现结果，使数据更易于理解和分析。透视表为我们提供了一种灵活且直观的方式来汇总和展示数据，从而帮助我们更好地理解数据的关系和趋势。
例如：
SELECT
customer_id,
[1] AS Product1,
[2] AS Product2,
[3] AS Product3,
[4] AS Product4,
[5] AS Product5
FROM (
SELECT
customer_id,
product_id,
order_quantity
FROM orders
) p
PIVOT (
SUM(order_quantity)
FOR product_id IN ([1], [2], [3], [4], [5])
) AS pvt;
在上面的示例中，查询使用PIVOT运算符按产品ID旋转数据，每个客户都有一个列。SUM函数用于计算每个客户订购的每种产品的总数量。
子查询p用于从orders表中提取必要的列。然后将PIVOT运算符应用于子查询，使用SUM函数计算每个客户订购的每种产品的总数量。FOR子句指定了透视列（在本例中为product_id），而IN子句指定了要透视的值（在本例中为[1]、[2]、[3]、[4]、[5]）。
查询的结果是一个透视表，显示了每个客户订购的每种产品的总数量，每种产品都有一列，每个客户都有一行。
透视表也可以用于许多其他情况，例如汇总销售数据、分析调查结果等。通过使用透视表，您可以使SQL查询更加强大和灵活。
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