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本篇內容主要講解“SQL的常見錯誤有哪些”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“SQL的常見錯誤有哪些”吧!
1. Queries語句的執行順序
SQL的入門門檻很低。很多人認為會使用Join, Group By 語句就可以自詡專家了。但是“磚家”們真的知道SQL語句的執行順序嗎?
SQL查詢不是以SELECT開始的,雖然我們編寫代碼時,它們在編輯器中是從Select開始編寫的,但是實際執行卻并不是從SELECT開始的。
數據庫首先使用FROM和JOIN執行查詢,這就是為什么我們可以在WHERE中使用合并表中的值。
為什么我們不能在WHERE語句中篩選分組(GROUP BY) 的結果?因為GROUP BY在WHERE之后才會被執行。因此,我們需要通過HAVING進行更進一步的條件篩選。
常規情況下,SELECT是最后執行語句。它決定了查詢結果需要輸出哪些列,并進行何種聚合運算。此外,WINDOW FUNCTION 在這一步被執行。
這就是為什么當我們嘗試在WHERE中篩選WINDOW FUNCTION的結果時會出現錯誤。
注意:數據庫使用查詢優化器來優化查詢語句執行。優化器可能會更改某些操作的順序,以便查詢運行得更快。以上的介紹是正對常見情況下,對SQL執行幕后所發生事情的籠統的概述。
2. WINDOW FUNCTION 是做什么的?
很多人第一次遇到WINDOW FUNCTION時都覺得它似乎很神秘。為什么使用Window function作為分組可以聚合數據?
Window Function (WF) 通過特定語句簡化了許多操作步驟以方便語句運行:
WF允許直接訪問當前記錄前后的數據。參見LEAD和LAG函數。
WF可以使用GROUP BY對已經聚合的數據執行額外的聚合。見上圖中的示例:使用WF計算移動累計銷售額。
ROW_NUMBER 可以遍歷每一行。還可以用來刪除重復的記錄。或者取一個隨機樣本。
顧名思義,WF可以計算給定窗口的統計信息:
上面的WF計算的就是從第一個記錄到當前記錄的累計總和。
Window Function值得你去專門花時間學習一下基本原理,不然很可能會把查詢語句寫得過于復雜以至于程序報錯。
3. 利用CASE WHEN 計算平均值
CASE WHEN類似于編程語言中的IF條件語句。當我們需要對數據的某個子集計算統計信息時,它的作用就顯現出來了。
上面的代碼計算了在美國銷售的產品的平均價格,但是這段代碼有一點小問題,也就是對于Else的編寫是有問題的。
在第一個個語句中,這段代碼將所有非美國產品價格設為0,這降低了總體平均價格。如果有很多非美國產品,平均價格可能接近于0。
在第二個例子中,它只計算了在美國銷售的產品的平均價格,這才是我需要的結果。請注意在這里使用CASE時不需要包括ELSE,因為它默認為NULL。
請注意在使用CASE語句時,一定要小心使用“else 0”。它對SUM沒有任何影響,但是會對AVG平均計算產生巨大影響。
4. 對存在缺失值的列執行JOIN語句
SQL中有4種不同的JOIN: Inner, Outer, Left和Right。當我們在查詢中使用JOIN時,它默認為INNER JOIN。
雖然我對JOIN有一些研究學習,但是我還是會犯一些小錯誤。
如上圖所示執行JOIN語句,結果顯示許多記錄都丟失了。為什么會這樣?明明是很簡單的JOIN語句。
真是的原因其實是表1和表2中string_field列存在許多NULL值。通常人們會認為JOIN會保留NULL的記錄因為NULL等于NULL,難道不是嗎?
然后我運行如下語句:
結果返回的是NULL。
對于這種情況,為了不丟失有NULL的記錄,解決方法應該是利用COALESCE,將string_field中的NULL轉換為空字符串。
但需要注意的是,這樣做會將表1中每個包含NULL的記錄與表2中每個包含NULL的記錄全部匹配起來。
通過使用ROW_NUMBER() 的 WINDOW FUNCTION,我們可以移除這些重復的匹配:
假設該數據表對每一行都有唯一的標識符“某某某ID”和一個時間戳字段。
只需保留每個標識符的第一行,這樣就可以刪除重復項。
5. 對于復雜的查詢語句不會使用臨時表
SQL另外一大優點就是能夠調試糾錯。
我們可以拆分復雜的查詢語句并創建多個臨時表。然后可以對這些表運行“完整性檢查”,以確保它們包含正確的記錄。在設計一個全新且重要的查詢或報告時,強烈推薦使用這種方法。
臨時表的唯一缺點是數據庫中的查詢優化器無法優化該查詢。
當需要保證執行效率時,可以將創建臨時表的語句用with語句重新定義、查詢。
到此,相信大家對“SQL的常見錯誤有哪些”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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