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sql语录关键词新上映_sql一般的查询语句(2024年12月抢先看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

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𐟓š 掌握 SQL 语句的三大类别 𐟒𛊓QL（Structured Query Language）是用于管理和处理数据库的标准编程语言。它涵盖了数据库操作的各个方面，从创建数据库到查询和更新数据。掌握 SQL 语句对于计算机专业的学生来说至关重要，因为它为进一步学习和应用数据库技术打下了坚实的基础。 𐟔 SQL 语句主要分为三大类： DDL（Data Definition Language）语句：这些语句用于定义数据库结构，包括创建、修改和删除数据库对象。常用的关键词有 CREATE、DROP 和 ALTER。例如，创建一个新表或修改现有表的结构。 DML（Data Manipulation Language）语句：这些语句用于操作数据库中的数据，如插入、删除和更新记录。常用的关键词有 INSERT、DELETE 和 UPDATE。查询数据则使用 SELECT 语句。 DCL（Data Control Language）语句：这些语句用于控制对数据库对象的访问权限。关键词包括 GRANT 和 REVOKE，用于赋予和撤销用户对数据库的特定访问权限。通过掌握这些 SQL 语句，学生可以更好地理解和应用数据库技术，为未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

SQL必备基础语句清单，效率翻倍！掌握这些SQL基础语句，你将能够更高效地管理数据库和执行复杂的数据分析任务。快来学习吧！ SELECT 语句：用于从数据库表中检索数据。 INSERT 语句：用于向数据库表中插入新数据。 UPDATE 语句：用于修改数据库表中的现有数据。 DELETE 语句：用于从数据库表中删除数据。 CREATE 语句：用于创建新的数据库表。 ALTER 语句：用于修改现有数据库表的结构。 DROP 语句：用于删除数据库表。 JOIN 语句：用于将多个表中的数据组合在一起。 WHERE 语句：用于过滤查询结果。 ORDER BY 语句：用于对查询结果进行排序。 GROUP BY 语句：用于将查询结果按指定列进行分组。 HAVING 语句：用于对分组后的数据进行过滤。 LIMIT 语句：用于限制查询结果的数量。 OFFSET 语句：用于跳过指定数量的查询结果。 COUNT 函数：用于计算查询结果中的行数。 SUM 函数：用于计算数值列的总和。 AVG 函数：用于计算数值列的平均值。 MAX 函数：用于找到数值列中的最大值。 MIN 函数：用于找到数值列中的最小值。 LIKE 操作符：用于在查询中进行模糊匹配。 DISTINCT 关键词：用于返回唯一不同的值。 NULL 关键词：用于匹配空值或缺失数据。 IN 关键词：用于匹配多个值中的一个。 BETWEEN 关键词：用于匹配在指定范围内的值。

数据分析新手如何快速上手SQL？ 𐟔 如果你觉得Excel是职场上的必备技能，那么SQL就是走上数据之路的真正起点。可能你从未接触过编程语言，甚至没有理工科背景，但别担心，SQL其实并不难学。今天我总结了一些SQL学习的“学前须知”，希望能帮到新手们。 ➡️ 首先，了解SQL的作用想象一下，SQL就像图书馆的管理员，负责帮你找到需要的书籍。比如，你想在图书馆（某个数据库）里找一本红色的书，书名包含“美食”关键词。你的经验会告诉你书大概在什么位置（哪个表），那么你可能会写这样的SQL语句： select 书名 from 图书馆 where 位置楼层 = 2 and 书架 = 3 and 书架层数 = 4 and 颜色 = ‘红色’ and 书名 like ‘*美食*’ 不难看出，from语句是用来指定书在哪个仓库，而where语句则是用来准确定位书的具体位置。 𐟌ˆ 做好预期管理，掌握学习路线建议你用不超过两周的时间来入门SQL，从基础知识到实战应用。注意，这只是入门，不是完全掌握。SQL是一门技术，不可能在短时间内完全掌握。即使我用了多年的SQL，也不敢说完全掌握。新手们也要做好预期管理，避免受挫。 𐟌ˆ 逻辑为王，重逻辑梳理，轻技术难度 SQL的核心作用是把数据正确地拿出来，而不是随便拿出来。因此，你的逻辑决定了最终是否能取出正确的数据。比如，从哪个表取哪个字段，限制条件是什么，是否需要嵌套查询。如果基础数据错误，后面的任何分析都是无效的。 𐟌ˆ 养成良好的数据习惯新手养成的习惯是最难改的，比如文本格式、表命名、字段起名等。千万不要用abc等简单代替，时间久了你的代码会变得难以阅读。 𐟌ˆ 学会复盘，优化语句大多数数据人员都有体会，使用半年的SQL后，每天要写的语句都非常类似，无非是字段、表不同。因此，SQL的练习重点不在于量，而在于复盘和优化自己的SQL语句，无论是美观、效率还是逻辑。 𐟔” 最后一点数据分析是一门基础技能，如果你想从事互联网行业，无论是运营、运维、产品还是数据，SQL都是必备技能。希望我的分享能让新手们少走弯路。

𐟓š SQL软件学习指南 𐟔 探索SQL的奥秘，从基础到进阶，一步步成为数据库高手！ 𐟓Œ **基础知识** - SQL语句构成：SELECT, FROM, WHERE等关键词，轻松上手！ - 数据类型与操作符：了解数值、字符、日期等数据类型，掌握加减乘除等操作符。 𐟓Œ **进阶技巧** - 聚合函数：SUM, AVG, MAX, MIN等，轻松计算数据。 - 条件查询：使用WHERE子句，根据条件筛选数据。 - 分组与排序：GROUP BY和ORDER BY，让数据更有条理。 𐟓Œ **实战演练** - 查询人口数第四到第七？使用LIMIT轻松实现！ - 如何求和人口总数？SUM函数来帮忙！ - 分区与分组：根据大洲进行聚合运算，统计分组数据。 𐟒ᠪ*小贴士** - 空值处理：函数计算会自动忽略空值，避免数据错误。 - 区分大小写：SQL语句不区分大小写，但建议使用大写字母以提高可读性。 𐟚€ **数据透视表** - 深入学习数据透视表，掌握更多高级功能！现在就开始你的SQL学习之旅吧！𐟎‰

𐟓– 第六章至第八章精选内容 𐟓– 𐟓– 第六章补充内容 𐟓– 相对熵/交叉熵（Kullback-Leibler Divergence）相对熵是用来衡量两个取值为正数的函数相似性的一个指标。它与热力学中的熵概念相对应，熵越大，函数越分散。如果相对熵等于0，说明两个函数完全相同。应用场景相对熵可以用于衡量两个常用词（在语法和语义上）在不同文本中的概率分布，查看它们是否同义。词频率_逆向文档频率（TF-IDF） TF-IDF是一种利用信息熵衡量统计语言模型好坏的方法。对于需要根据上下文条件的高阶语言模型，应选用条件熵。如果考虑到从训练语料和真实文本中得到概率函数的偏差（即词在不同语境下意思不同的二义性），需要采用相对熵。语言模型复杂度贾里尼克从条件熵和相对熵出发，提出了语言模型复杂度（perplexity）来衡量语言模型的好坏。物理意义是在给定上下文的基础上，句子中每个位置平均可以选择的单词数量。模型的复杂度越小，每个位置的词就越确定，模型越好。 𐟓– 第七章补充内容 𐟓– BCJR算法和维特比算法 BCJR算法是一种定义在网格图上的算法，用于最大化纠错编码的后验概率，主要用于卷积编码。这个算法对于迭代的纠错编码非常重要，包括Turbo码和低密度部分检错编码。布尔代数和搜索引擎搜索引擎可以类比之前的图书索引，每个网页都是一篇文献。我们要找到对应的文献可以通过对应的索引来寻找。纸质时代我们采用索引卡，而信息时代我们采用SQL语句进行查询。搜索引擎的原理搜索引擎的原理是下载足够多的网页，建立索引，对查询的结果进行排序。对于现在的搜索引擎，我们输入关键词，由浏览器将我们查询的语句转换为布尔运算的算式，通过逻辑运算的结果来进行核对。思考我们平常在使用计算机时，为什么连上网就可以搜索自己想搜的东西，访问对应的页面，提交一些信息就可以解决一些问题，游戏中的操作等等……我们作为用户，在操作的时候易于上手，觉得这些操作是遵循逻辑可以实施的。而在计算机的底层实现，以我现在的程度的理解，觉得是将原本静态大量的信息进行快速访问，一个整体功能不断的细化让计算机可以通过实现这一个个步骤，结合强大的算力缩短时间，最后呈现在我们的面前，即快速且便捷。 𐟓– 第八章补充内容 𐟓– 信息论基础《信息论基础》是一本托马斯科弗写的书籍，涵盖了信息论的基础知识。总结第六章至第八章的内容涵盖了相对熵、条件熵、语言模型复杂度、BCJR算法、维特比算法以及搜索引擎的原理等重要概念和算法。这些内容在信息论和计算机科学中有着广泛的应用。

ChatGPT中文版为何无需翻墙？ 𐟤– ChatGPT 4.0 是什么？ ChatGPT 4.0 是由 OpenAI 开发的一种自然语言生成模型，它利用先进的人工智能技术，能够进行智能回答、创意写作、情感交流等多种任务。无论你是需要一个聊天伙伴，还是想要一个创作灵感的源泉，ChatGPT 4.0 都能满足你的需求。 𐟌 为什么ChatGPT中文版不需要翻墙？在中国，使用ChatGPT中文版是合法合规的，因为所有不符合国内法律法规的“敏感词汇”已经被过滤掉。因此，你可以放心地使用ChatGPT中文版，享受它带来的便利和乐趣。 𐟓‹ ChatGPT能做的49件事聊天机器人问答关键字提取产品取名广告设计文本情绪分析程序语言转换程序命令生成句子简化生成SOL语句程序文档生成 Stripe国际Pl生成颜色生成修复代码Bug 代码压缩结构化生成段落创作语言聊天机器人人称转换语法纠正故事创作三清单制作头脑风暴生成openAi的代码摘要说明航空代码抽取 ESRB文本分类文语言翻译好友聊天抽取联系信息点评生成 SQL语句生成美食制作文字转表情符号信息分类摆烂聊天面试程序代码翻译提纲生成 Python代码解释知识学习时间复杂度计算 AI聊天代码解释(3E分解步) 高级情绪评分表格填充数据问题解决高级情绪评分

50个SQL关键字，职场必备！ SQL关键字是构建SQL语句的保留词，每个关键字都有特定的功能和用法。以下是50个广泛使用的SQL关键字，涵盖了多种数据库系统，如MySQL、PostgreSQL、SQL Server和Oracle等。 1️⃣ SELECT：用于从数据表中检索数据。 2️⃣ FROM：指定SELECT查询的数据来源表。 3️⃣ WHERE：过滤查询结果，指定选择条件。 4️⃣ INSERT INTO：向表中插入新行。 5️⃣ UPDATE：修改表中的数据。 6️⃣ DELETE：从表中删除数据。 7️⃣ CREATE TABLE：创建新表。 8️⃣ DROP TABLE：删除表。 9️⃣ ALTER TABLE：修改表结构，如添加或删除列。 𐟔Ÿ JOIN：结合两个或多个表的行。 1️⃣1️⃣ INNER JOIN：返回匹配条件的行。 1️⃣2️⃣ LEFT JOIN（或LEFT OUTER JOIN）：返回左表的所有行，即使右表中没有匹配。 1️⃣3️⃣ RIGHT JOIN（或RIGHT OUTER JOIN）：返回右表的所有行，即使左表中没有匹配。 1️⃣4️⃣ FULL JOIN（或FULL OUTER JOIN）：返回匹配的行，以及左表或右表中不匹配的所有行。 1️⃣5️⃣ GROUP BY：对结果集进行分组。 1️⃣6️⃣ HAVING：对GROUP BY生成的分组进行条件过滤。 1️⃣7️⃣ ORDER BY：对查询结果进行排序。 1️⃣8️⃣ LIMIT：限制SELECT语句返回的记录数。 1️⃣9️⃣ UNION：合并两个或多个SELECT语句的结果集为一个结果集。 2️⃣0️⃣ DISTINCT：返回唯一不同的值。 2️⃣1️⃣ AS：在查询中为列或表指定别名。 2️⃣2️⃣ IN：指定某列的多个可能值。 2️⃣3️⃣ BETWEEN：筛选某个范围内的值。 2️⃣4️⃣ LIKE：在WHERE子句中搜索列中的指定模式。 2️⃣5️⃣ IS NULL：查找空值。 2️⃣6️⃣ IS NOT NULL：查找非空值。 2️⃣7️⃣ AND：组合多个条件。 2️⃣8️⃣ OR：在条件中至少满足一个条件。 2️⃣9️⃣ NOT：否定条件。 3️⃣0️⃣ EXISTS：测试子查询是否返回数据。 3️⃣1️⃣ CASE：在SQL语句中进行条件逻辑操作。 3️⃣2️⃣ WHEN：与CASE一起使用，指定条件。 3️⃣3️⃣ THEN：与CASE一起使用，指定条件为真时的结果。 3️⃣4️⃣ ELSE：与CASE一起使用，指定所有没有符合'WHEN'条件的结果。 3️⃣5️⃣ END：与CASE一起使用，结束CASE语句。 3️⃣6️⃣ INDEX：创建对表中一列或多列的索引。 3️⃣7️⃣ PRIMARY KEY：定义表的主键。 3️⃣8️⃣ FOREIGN KEY：定义一个表中的外键，指向另一个表的主键。 3️⃣9️⃣ TRANSACTION：开始一个新的事务。 4️⃣0️⃣ COMMIT：提交当前事务，使所有自事务开始以来进行的更改成为永久性的。 4️⃣1️⃣ ROLLBACK：回滚当前事务，取消自事务开始以来进行的所有更改。 4️⃣2️⃣ SAVEPOINT：在事务中设置一个保存点，可以回滚到这个点而不是整个事务的起始点。 4️⃣3️⃣ GRANT：给用户授权。 4️⃣4️⃣ REVOKE：撤销用户的权限。 4️⃣5️⃣ EXPLAIN：获取关于如何执行一个SQL语句的信息，特别是查询语句。 4️⃣6️⃣ TRUNCATE：快速删除表中的所有行，通常比使用DELETE语句更快，因为它不记录每行的删除。 4️⃣7️⃣ VIEW：创建一个虚拟表（视图），该表是基于SQL语句的结果集。 4️⃣8️⃣ WITH：通常用于定义临时的结果集，可以在同一查询中多次引用，称为公用表表达式（CTE）。 4️⃣9️⃣ RECURSIVE：与WITH结合使用，用于定义递归查询。 50️⃣ MERGE：也称为UPSERT操作，用于根据某些条件将数据插入或更新到表中。它合并两个操作，如果记录已存在，则更新；如果不存在，则插入。这些关键字是SQL语言的核心部分，掌握它们将大大提升你的数据库操作能力！

SQL入门到精通：4大类语句全解析𐟓Š 𐟑颀𐟒𛤻Š天为大家整理了SQL的基础语句，结合之前发布的SQL函数汇总笔记，基本可以掌握所有数据分析工作中常用的SQL基础技能。后续我会分享在实际业务场景下的SQL应用案例～ SQL中的基本语句主要分为4类：DDL数据库定义语句、DML数据库操作语句、DQL数据库查询语句（核心关键）、DCL数据库控制语句（数据分析一般不使用）； 1⃣️ DDL数据库定义语句（详见pic_2）创建数据表（CREATE）、修改数据表（ALTER）、删除数据表（DROP） 2⃣️ DML数据库操作语句（详见pic_2）插入数据（INSERT）、删除数据（DELETE）、修改数据（UPDATE） 3⃣️ DQL数据库查询语句（重中之重❗️详见pic_3） SQL中运算符用于构建表达式，表达式可以用于执行数据的比较、计算和逻辑操作。常用运算符类型详见pic_4。 SQL中表的关联（JOIN）是指将两个或多个表的行按照某种相关联的列组合在一起，关联允许从彼此独立的表中构造出一个结合了这些表的信息的结果集。常用的几种关联类型详见pic_5。 𐟌𛥆™在最后，SQL语法包括一系列的规则和关键字日常书写✍️小贴士：每条SQL语句以关键字开始，并以分号（;）结束。 SQL语句对大小写不敏感。字符串值通常用单引号（'）括起来，数值类型不要使用引号， e.g: where city = '杭州' /age = 29。 SQL注释可以用两个连字符（--）开始单行注释，或者用/* */包围多行注释。关键词UNION和UNION ALL两者都用于结果集的合并，但是必须保证各个SELECT集合的结果有相同个数的列，且每个列的类型一致，列名不一定需要相同（但最好相同，结果集会取第一个SELECT语句中的列名），UNION会去除重复记录并默认进行排序，UNION ALL则不去重不排序。这一周主要分享了SQL基础知识点和数据分析工作中的高效写SQL的小技巧，后续会有实际业务场景下SQL实战案例分享哦～ ❤️如果今天的分享对你有所帮助，𐟑 分享让更多人看到～

SQL基础查询与去重技巧总结在处理数据表查询时，掌握基本的SQL操作至关重要。以下是五种基础的查询操作，帮助你轻松处理数据：四则运算 𐟧 你可以在SELECT语句中使用加、减、乘、除等四则运算。例如： ```sql SELECT 列1 + 1000, 列2 * 12 FROM 表1; ``` 排序 𐟓Š 使用ORDER BY语句可以按升序（ASC）或降序（DESC）对结果进行排序。例如： ```sql SELECT column1, column2 FROM table1 ORDER BY column2 DESC; ``` 筛选 𐟎 通过LIMIT语句可以筛选特定行数的数据。例如，要筛选第1行到第5行的数据，可以这样写： ```sql SELECT column1, column2 FROM table1 ORDER BY column2 DESC LIMIT 0,5; ``` 去重 𐟔„ 使用DISTINCT关键词可以去除重复的行。例如： ```sql SELECT DISTINCT column FROM table1; ``` 字集连接组合 𐟌 使用CONCAT或CONCAT_WS函数可以将多个列的值连接成一个字符串。例如： ```sql SELECT CONCAT_WS(“,“, 列1, 列2, ...) FROM 表1; ``` 条件查询 𐟔 通过WHERE语句可以进行各种条件的查询：比较逻辑运算 𐟓 例如： ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 > x; ``` 逻辑运算 𐟧銠例如： ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE NOT (column1 > x AND column2 <> y); ``` 范围查询 𐟓 例如： ```sql SELECT DISTINCT column2 FROM 表1 WHERE column2 BETWEEN x AND y; ``` 空值查询 𐟌€ 例如： ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 IS NULL; ``` 模糊查询 𐟔 使用LIKE关键词可以进行模糊匹配。例如： ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘%x%’; SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘x_’; SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘__’; ``` 通过这些基础的SQL查询操作，你可以轻松处理各种数据表查询需求。