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本系列是 SQL 系列的开篇，介绍一些宏观与根底的内容。
SQL 是什么？
SQL 是一种结构化查询语言，用于治理关系型数据库，咱们 90% 接触的都是查问语法，但其实它蕴含残缺的增删改查和事物解决性能。
申明式个性
SQL 属于申明式编程语言，而古代通用编程语言个别都是命令式的。然而不要盲目崇拜申明式语言，比如说它将来会代替低级的命令式语言，因为申明式自身也有它的毛病，它与命令式语言也有相通的中央。
为什么咱们感觉申明式编程语言更高级？因为申明式语言形象水平更高，比方 select * from table1 仅形容了要从 table1 查问数据，但查问的具体步骤的齐全没提，这背地可能存在简单的索引优化与锁机制，但咱们都无需关怀，这几乎是编程的最高境界。
那为什么当初所有通用业务代码都是命令式呢？因为 命令式给了咱们形容具体实现的机会 ，而通用畛域的编程正须要建设在谨严的实现细节上。比方校验用户权限这件事，即使 AI 编程提供了将“登陆用户仅能拜访有权限的资源”转化为代码的能力，咱们也不分明资源具体指哪些，以及在权限转移过程中的资源所有权属于谁。
SQL 之所以能保留申明式个性，齐全因为锁定了关系型数据管理这个特定畛域，而恰好对这个畛域的需要是标准化且可枚举的，才使申明式成为可能。
基于命令式语言也齐全可拓展出申明式能力，比方许多 ORM 提供了相似 select({}).from({}).where({}) 之类的语法，甚至一个 login() 函数也是申明式编程的体现，因为调用者无需关怀是如何登陆的，总之调用一下就实现了登陆，这不就是申明式的全副精华吗？
语法分类
作为关系型数据库管理工具，SQL 须要定义、操纵与控制数据。
数据定义即批改数据库与表级别构造，这些是数据结构，或者是数据元信息，它不代表具体数据，但形容数据的属性。
数据操纵即批改一行行具体数据，增删改查。
数据管制即对事务、用户权限的治理与管制。
数据定义
DDL（Data Definition Language）数据定义，包含 CREATE DROP ALTER 办法。
数据操纵
DML（Data Manipulation Language）数据操纵，包含 SELECT INSERT UPDATE DELETE 办法。
数据管制
DCL（Data Control Language）数据管制，包含 COMMIT、ROLLBACK 等。
所有 SQL 操作都围绕这三种类型，其中数据操纵简直占了 90% 的代码量，毕竟数据查问的诉求远大于写，数据写入对应数据采集，而数据查问对应数据分析，数据分析畛域能玩出的花色远比数据采集要多。
PS：有些状况下，会把最重要的 SELECT 提到 DQL（Data Query Language）分类下，这样分类就变成了四个。
汇合运算
SQL 世界的第一公民是汇合，就像 JAVA 世界第一公民是对象。咱们只有以汇合的视角对待 SQL，能力更好的了解它。
何为汇合视角，即所有的查问、操作都是二维数据结构中进行的，而非小学算术里的单个数字间加减乘除关系。
汇合的运算个别有 UNION 并集、EXCEPT 差集、INTERSECT 交加，这些都是以行为单位的操作，而各种 JOIN 语句则是以列为单位的汇合运算，也是前面提到的连贯查问。
只有站在二维数据结构中进行思考，运算无非是横向或纵向的操作。
数据范式
数据范式分为五层，每层要求都比上一层更严苛，因而是一个能够逐渐遵循的范式。数据范式要求数据越来越解耦，缩小冗余。
比方第一范式要求每列都具备原子性，即都是不可分割的最小数据单元。如果数据采集时，某一列作为字符串存储，并且以 “|” 宰割示意省市区，那么它就不具备原子性。
当然理论生产过程往往不都遵循这种规范，因为表不是孤立的，在数据处理流中，可能在某个环节再把列原子化，而原始数据为了压缩体积，进行列合并解决。
心愿违反范式的还不仅是底层表，当初大数据处理场景下，越来越多的业务采纳大宽表构造，甚至成心进行数据冗余以晋升查问效率，列存储引擎就是针对这种场景设计的，所以数据范式在大数据场景下是能够变通的，但仍然值得学习。
聚合
当采纳 GROUP BY 分组聚合数据时，如心愿针对聚合值筛选，就不能用 WHERE 限定条件了，因为 WHERE 是基于行的筛选，而不是针对组合的。（GROUP BY 对数据进行分组，咱们称这些组为“组合”），所以须要应用针对组合的筛选语句 HAVING：
SELECT SUM(pv) FROM table
GROUP BY city
HAVING AVG(uv) > 100这个例子中，如果 HAVING 换成 WHERE 就没有意义，因为 WHERE 加聚合条件时，须要对所有数据进行合并，不合乎以后视图的具体级别。（对于视图具体级别，在我之前写的 精读《什么是 LOD 表达式》有具体阐明）。
聚合如此重要，是因为咱们剖析数据必须在高 LEVEL 视角看，明细数据是看不出趋势的。而简单的需要往往随同着带有聚合的筛选条件，明确 SQL 是如何反对的十分重要。
CASE 表达式
CASE 表达式分为简略与搜寻 CASE 表达式，简略表达式：
SELECT CASE pv WHEN 1 THEN 'low' ELSE 'high' END AS quality下面的例子利用 CASE 简略表达式造成了一个新字段，这种模式等于生成了业务自定义长期字段，在对以后表进行数据加工时十分有用。搜寻 CASE 表达式能力齐全笼罩简略 CASE 表达式：
SELECT CASE WHEN pv < 100 THEN 'low' ELSE 'high' END AS quality能够看到，搜寻 CASE 表达式能够用“表达式”形容条件，能够轻松实现更简单的工作，甚至能够在表达式里应用子查问、聚合等伎俩，这些都是高手写 SQL 的习用技巧，所以 CASE 表达式十分值得深刻学习。
简单查问
SELECT 是 SQL 最简单的局部，其中就蕴含三种简单查问模式，别离是连贯查问与子查问。
连贯查问
指 JOIN 查问，比方 LEFT JOIN、RIGHT JOIN、INNER JOIN。
在介绍聚合时咱们提到了，连贯查问实质上就是对列进行拓展，而两个表之间不会平白无故合成一个，所以必须有一个外键作为关系纽带：
SELECT A.pv, B.uv
FROM table1 as t1 LEFT JOIN table2 AS P t2
ON t1.productId = t2.productId连贯查问不仅拓展了列，还会随之拓展行，而拓展形式与连贯的查问的类型无关。除了连贯查问别的表，还能够连贯查问本人，比方：
SELECT t1.pv AS pv1, P2.pv AS pv2
FROM tt t1, tt t2这种子连贯查问后果就是本人对本人的笛卡尔积，可通过 WHERE 筛选去重，前面会有文章专门介绍。
子查问与视图
子查问就是 SELECT 里套 SELECT，一般来说 SELECT 会从内到外执行，只有在关联子查问模式下，才会从外到内执行。
而如果把子查问保留下来，就是一个视图，这个视图并不是实体表，所以很灵便，且数据会随着原始表数据而变动：
CREATE VIEW countryGDP (country, gdp)
AS
SELECT country, SUM(gdp)
FROM tt
GROUP BY country 之后 countryGDP 这个视图就能够作为长期表来用了。
这种模式其实有点违反 SQL 申明式的特点，因为定义视图相似于定义变量，如果持续写下去，势必会造成肯定命令式思维逻辑，但这是无奈防止的。
事务
当 SQL 执行一连串操作时，不免遇到不执行完就会呈现脏数据的问题，所以事务能够保障操作的原子性。一般来说每个 DML 操作都是一个内置事务，而 SQL 提供的 START TRANSACTION 就是让咱们能够自定义事务范畴，使一连串业务操作都能够包装在一起，成为一个原子性操作。
对 SQL 来说，原子性操作是十分平安的，即失败了不会留下任何痕迹，胜利了会全副胜利，不会存在两头态。
OLAP
OLAP（OnLine Analytical Processing）即实时数据分析，是 BI 工具背地计算引擎实现的根底。
当初越来越多的 SQL 数据库反对了窗口函数实现，用于实现业务上的 runningSum 或 runningAvg 等性能，这些都是数据分析中很常见的。
以 runningSum 为例，比方双十一实时表的数据是以分钟为单位的实时 GMV，而咱们要做一张累计到以后工夫的 GMV 汇总折线图，Y 轴就须要反对 running_sum(GMV) 这样的表达式，而这背地可能就是通过窗口函数实现的。
当然也不是所有业务函数都由 SQL 间接提供，业务层仍需实现大量内存函数，在 JAVA 层计算，这其中一部分是须要下推到 SQL 执行的，只有内存函数与下推函数联合在一起，能力造成咱们在 BI 工具看到的简单计算字段成果。
总结
SQL 是一种申明式语言，一个看似简略的查问语句，在引擎层往往对应着简单的实现，这就是 SQL 为何如此重要却又如此遍及的起因。
尽管 SQL 容易上手，但要零碎的了解它，还得从结构化数据与汇合的概念开始进行思维转变。
不要小看 CASE 语法，它不仅与容易与编程语言的 CASE 语法产生混同，自身联合表达式进行条件分支判断，是许多数据分析师在日常工作中最长用的套路。
当初应用简略 SQL 创立利用的场景越来越少了，但 BI 场景下，基于 SQL 的加强表达式场景越来越多了，本系列我就是以了解 BI 场景下查问表达式为指标创立的，心愿可能学以致用。
探讨地址是：精读《SQL 入门》· Issue #398 · ascoders/weekly
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