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嵌套查询最新视觉报道_sql多表联查select语句(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

嵌套查询

SQL子查询的5种类型，你掌握了吗？大家好！今天我们来聊聊SQL子查询的重要性以及它的分类。 𐟔 子查询的重要性在日常工作中，业务场景往往比较复杂，简单的查询无法满足需求。因此，我们需要使用复杂的嵌套查询。子查询是面试和笔试中常考的内容，所以一定要掌握！ 𐟓Š 什么是子查询？子查询是嵌套在其他语句内部的SELECT语句，也称为嵌套查询。而外部的SELECT语句则称为主查询或外查询。 𐟓ˆ 子查询的分类根据返回结果和使用结构的不同，子查询可以分为以下几类：按照查询结果分类标量子查询：结果集只有一行一列列子查询：结果集只有一列多行行子查询：结果集有一行多列表子查询：结果集一般为多行多列按照使用结构分类 SELECT型子查询：仅支持标量子查询 FROM型子查询：支持表子查询 WHERE和HAVING型子查询：支持标量、列和行子查询 EXISTS型子查询：支持表子查询具体的内容可以结合实际案例来学习哦！希望这篇文章能帮助你更好地理解SQL子查询！

转行软件测试：7大必备技能轻松掌握想要转行软件测试？𐟤” 别担心，这里有一份详细的自学指南，帮你轻松掌握必备技能！ 𐟓Š 测试基础理论：首先，你需要了解传统的测试流程、质量模型和各种测试方法。这是你入门的基础。 𐟌 功能测试：这包括Web测试和App测试。你需要掌握各种测试点，具备定位和分析问题的能力，并熟悉Jira或禅道等工具的使用。 𐟔— 接口测试：学会设计接口测试用例，使用Postman等工具进行接口调试。接口测试是为性能压测打下基础的重要步骤。 𐟌 网络协议：了解高频面试题目，如GET与POST请求的区别、Cookie与Session的区别，以及基本的网络协议知识。 𐟒𞠍ySQL：掌握基础的增删查改SQL语句，以及嵌套查询和多表查询。工作中最常用的是查询和修改语句。 𐟖寸 Linux：作为测试人员的基本功，掌握常用的Linux命令和查看日志的技巧。日志查看在初级测试中非常重要。 𐟤– 自动化测试：包括Web自动化、App自动化和接口自动化。建议从接口自动化开始，简单易上手。 𐟓ˆ 性能测试：虽然初级要求不高，但如果你想要高薪，可以学习使用Jmeter进行接口压测和并发测试。 𐟒ᠧ𜖧苨ﭨ耯𜚦Ž訍学习Python，简单易上手，适合零基础小白。掌握基础语法和逻辑控制，能够编写自动化测试脚本会加分不少。 𐟌Ÿ 1到6是必学项，决定了企业是否会选择你；7到9是加分项，决定了你的薪水能谈多高！加油，转行软件测试，你一定可以！𐟒ꀀ

𐟕’ 员工任务时间重叠？SQL技巧来帮你！ 𐟌 在现代企业中，HR部门面临着如何准确跟踪员工在特定任务上工作时间有效性的挑战。由于员工在同一任务上可能多次打断或继续工作，导致时间重叠，因此需要计算每个任务的有效工作时长，排除重叠的时间段。 𐟓Š 为了解决这个问题，我们创建了一张名为 work_logs 的表，记录了任务的开始和结束时间。表结构如下： task_id: 任务ID start_time: 开始工作时间 end_time: 结束工作时间 𐟔 现在，让我们看看两种解决这个问题的方法： 𐟓ˆ 方法一：使用窗口函数和嵌套查询计算前一个结束时间：使用 LAG 函数为每个结束时间生成一个前一个结束时间 new_end_time。确定标志：利用条件逻辑生成一个标志 (flag)，指示当前结束时间是否在前一个结束时间之前。汇总有效时间段：按照flag分组，计算每个组的有效时间段的最大结束时间与最小开始时间之差。求和：最后对所有有效的时间差求和。 𐟓Š 方法二：使用左连接比较时间点生成时间序列：假设我们有一个时间维度表 dim_times，用其生成一个时间点的集合。标志生成：对于每个时间点，判断该时间点是否在任何任务的开始和结束时间之间，如果是则标记为flag。计算有效时间：选取标志为1的时间点，计算该时间段之间的最大时间减去最小时间，从而获得有效工作时间。 𐟔 接下来，我们来比较这两种方法的优劣：方法一优点：能够直接从已有的 work_logs 表中进行时间计算，无需额外的时间维度表。使用窗口函数的计算方式较为直观，适合大部分SQL数据库支持。缺点：涉及多层嵌套查询和窗口函数，有理解成本。方法二优点：适用于时间区间非常广泛的情况，灵活性高。缺点：需要额外的时间维度数据表，这在某些情况下会增加系统复杂性。对于大数据集，多个时间点的比较可能引起性能问题。 𐟓 总结：根据具体需求，可以选择最适合的方法进行任务时间的有效计算。若数据集较小且侧重于准确性，建议采用方法一；若有时间点的灵活需求，可以考虑方法二。

SQL学不好？轻松搞定技巧！ 𐟓Š 数据聚合与统计数据分析师们，掌握数据聚合和统计函数是你们的必备技能哦！像SUM()、AVG()、COUNT()这些函数，能帮你快速搞定数据的总和、平均值和数量等关键信息。在进行数据提取时，合理使用这些函数结合GROUP BY子句，你就能从大量数据中提炼出有价值的洞察啦！ 𐟔 子查询与嵌套查询子查询和嵌套查询是SQL中比较复杂但强大的功能。通过在一个查询内部嵌入另一个查询，可以解决许多复杂的数据分析问题。例如，先通过子查询获取特定条件的数据，然后在外部查询中对其进行进一步的处理和分析。 𐟔— 复杂连接操作除了常见的内连接（INNER JOIN）、左连接（LEFT JOIN）和右连接（RIGHT JOIN），还应掌握全外连接（FULL OUTER JOIN）以及自连接（SELF JOIN）等复杂的连接操作。这些连接方式能让你在处理多表数据时更加灵活和高效。 𐟓š SQL基础《快速入门 SQL 数据库》这门课程专为零基础学员设计，通过生动有趣的案例和简洁明了的讲解，让你在短时间内掌握SQL基础知识，轻松开启数据库学习之旅。课程提供丰富的练习和项目，巩固所学内容。 𐟒ᠩ똧𚧦Ÿ娯⦊€巧 [某技术博客] - 《深入探索 SQL 高级查询技术》如果你已经具备一定的SQL基础，那么这篇博客将带你进一步提升查询能力。详细介绍了索引优化、复杂条件筛选、子查询优化等高级技巧，让你的查询更加高效和精准。 𐟓 SQL练习网站 - [W3Schools] 提供全面的SQL教程和在线练习环境，涵盖各种数据库操作和语法，适合不同层次的学习者进行实践和巩固。网站 - [HackerRank] 包含丰富的SQL挑战题目，从基础到高级，能够锻炼你的问题解决能力和编程思维。 𐟌Ÿ 其他建议参加数据库相关的竞赛，如数据库设计大赛等，锻炼实际应用能力和创新思维。加入数据库学习社群，与同行交流经验，分享技巧，共同进步。关注数据库领域的最新技术和趋势，不断更新自己的知识体系。 𐟓– 计算机证书计算机软考、软件架构师、软件设计师，都是计算机领域含金量比较高的证书。对于基础不太好的小伙伴，我建议先考取软考中的网络工程师证书，如果担心自学抓不住重点的话，可以跟黑舟快马班，拿证很稳。 𐟔 Leetcode 刷Leetcode，上面有很多的互联网大厂面试算法题。 𐟒𜠨œ𚩡𙧛䚥š计算机类的项目，这部分就是要多实践。如果你能独立的做项目，那么对你毕业找工作会大大提高成功率。希望这些建议能帮到你，祝你早日掌握SQL，成为数据分析的佼佼者！𐟒ꀀ

𐟚€软件测试自学宝典✨ 𐟓š学习软件测试，从基础开始！首先，了解测试流程、需求分析，掌握测试用例的编写、评审与缺陷跟踪。 𐟔探索黑盒、灰盒、白盒测试，以及测试报告的撰写。深入理解bug的定义、生命周期及描述技巧。 𐟒ꦀ稃𝦵‹试是关键！学习基准测试、负载测试、并发测试等，掌握性能测试指标，提升系统稳定性。 𐟌接口测试不可少。熟悉HTTP、HTTPS协议，掌握接口测试方法，解析API文档，并编写接口测试用例。 𐟓–数据库知识是基石。精通MySQL等数据库，掌握增删改查及多表嵌套查询，防范SQL注入风险。 𐟔猩nux命令要熟练。学会常用命令如cat、tail、grep等，并掌握日志查看技巧。 𐟤–自动化测试提升效率。掌握postman、Jmeter等工具，利用Fiddle抓包定位bug，尝试Python编写自动化用例。 𐟎‰完成这些步骤，你将成为软件测试高手！加油！

数据库入门与进阶：一本让你受益无穷的书如果你对数据库系统感兴趣，那么《数据库系统概念》这本书绝对是你的不二之选。这本书从基础到高级，系统地介绍了数据库系统的方方面面。基础概念与数据模型 𐟓š 首先，书的前几章会带你走进数据库的世界，从最基本的概念开始，比如数据模型。这部分内容非常全面，让你对数据库的基础知识有一个清晰的认识。关系数据库设计 𐟔犦Ž夸‹来，你会深入到关系数据库的设计理论。这部分内容非常实用，详细解释了E-R图的绘制、规范化理论等重要概念。作者还通过大量的实例来帮助你掌握这些核心技能。 SQL语言与查询 𐟔 在SQL语言这一部分，从基础的查询到复杂的嵌套查询、视图、触发器等功能都进行了详细的讲解。作者不仅解释了这些功能的语法，还深入到了底层的实现原理。高级机制与前沿技术 𐟚€ 除了基础知识和SQL语言，这本书还深入探讨了事务管理、并发控制、查询优化等数据库的核心机制。作者用通俗易懂的方式解释了这些复杂的概念，帮助你更好地理解和吸收。值得一提的是，这本书还介绍了分布式数据库、分布式事务处理、大数据分析等新兴技术，展示了数据库领域的前沿发展趋势。总结 𐟓 总的来说，《数据库系统概念》是一本内容丰富、结构清晰的经典教材。它不仅全面系统地讲解了数据库的基础知识，还紧跟时代潮流，为读者呈现了数据库的前沿技术发展。无论是数据库入门者还是相关从业人员，都可以从中学到很多东西。这本书真的是一本从入门到精通的宝典，强烈推荐给所有对数据库感兴趣的朋友们！

数据分析师的三大硬技能，你掌握了吗？在上一篇文章中，我们讨论了数据分析岗位需要的一些基础技能。今天，我们来深入探讨一下另外三个关键的硬实力。 𐟔砧ᬥŠ›1：SQL基础查询能力在数据分析的初期，掌握SQL是非常重要的。虽然SQL有很多方言，但对于初学者来说，主要学习Hive的SQL方言就足够了。不同职位的数据分析师需要掌握不同级别的SQL：数据运营分析师：需要掌握简单的查询和group by语句，left join可以作为选修内容。数据分析师：需要掌握多层join和嵌套查询。 SQL入门虽然简单，但写多了之后会发现进步变慢，主要是因为对SQL的执行顺序掌握不够。在写SQL之前，建议多在纸上画出你想要的表头和行粒度，这样可以帮助你更好地理解每一个select语句的结果。逻辑思维在此处非常重要，可以借助Excel来辅助理解。 𐟒𛠧ᬥŠ›2：Python编程能力在工作了3年之后，遇到的数据量级会更大，Excel只能流畅支持10万行的分析计算，再多的话计算效率就很慢了。此外，数据分析师还会遇到机器学习类的项目。这个时候，Python技能就显得尤为重要了。很多人学习Python两天就放弃了，主要原因是没有想清楚自己想要的是什么。Python不仅是一门编程语言，更是一门简洁的数据科学语言。作为数据分析师，需要学习的是数据处理和机器学习的能力，而不是编程能力。 𐟓š 推荐书籍：《对比Excel轻松学Python数据分析》：这本书按照Excel的功能来学习Python，方便理解Python命令和结果。隔三差五拿出来巩固一下知识点也是极好的。《利用Python进行数据分析》：这本书从简单的机器学习模型开始，如决策树和聚类，逐步进阶到随机森林和adaboost。 𐟔砧ᬥŠ›3：大数据分析和机器学习能力数据分析师需要掌握大数据分析和机器学习的能力。推荐两本书籍：《对比Excel轻松学Python数据分析》：这本书非常优秀，按照Excel的功能来学习Python，方便理解Python命令和结果。《利用Python进行数据分析》：这本书从简单的机器学习模型开始，如决策树和聚类，逐步进阶到随机森林和adaboost。以上就是数据分析岗位需要逐步掌握的三个硬技能。当然，只有硬技能还是不够的，还需要掌握一定的软实力。我们下篇再见~

如何高效学习数据分析：经验分享最近花了60天时间，专心致志地学习了数据分析的视频课程，终于拿到了BDA初级数据分析师的证书，顺利入职。回想起来，之前浪费了近半年的时间和精力，一直在寻找方向，几乎都是在做无效学习。随着大数据时代的到来，数据分析变得越来越重要。即使不是数据分析岗位，运营、产品、咨询、市场、销售等岗位也都需要与大量数据打交道。掌握数据分析技能不仅能提升工作效率，还能增强职场竞争力。 𐟌Ÿ总结一下，新手学数据分析可能会踩的几个坑： Excel和SQL是基础中的基础 𐟓Š 无论是工作还是面试，Excel和SQL都是必备工具。熟练掌握数据分析透视表、基本语法、常用的集合函数、SQL的执行顺序以及嵌套查询等基础内容是非常重要的。但要真正提升自己，还需要将这些知识应用到实际的数据处理场景中。积累业务知识 𐟓ˆ 数据分析岗位的核心作用是推动业务发展。如果你打算转行，积累业务知识是必不可少的。业务知识不是通过某个系统或一本书就能学完的，需要在项目和工作中长期积累。建议多看各行业的研报。培养数据分析思维 𐟤” 刚开始做实战项目时，很多人都会从技术角度出发，而不是从分析角度。结果做出了一堆图表，取了一堆数据，但却没有用上分析方法。这里就需要掌握常用的数据分析模型，比如用户运营的AARRR模型、客户价值的RFM模型、转行问题的漏斗模型、数据校验的辛普森悖论等。推荐阅读《大数据分析方法》、《数据化管理》、《精益数据分析》这几本书。自学还是报课？ 𐟓š 经常有人问是不是自学就好，这个真的要看个人学习能力和时间是否充裕。如果两者兼得，那就自学；如果像我一样能力不足且时间不充裕，建议通过考证书的方式报课学习，这样有配套服务，知识体系完善，还有专业指导，遇到不懂的有人及时回答，还能收获行业认证的证书，图的就是省事省时间。数据分析不仅仅局限于数据分析师这份工作，这个技能可以迁移到任何工作中。你懂得一些分析思维和技能，肯定是有益于自己的。𐟒ꀀ

如何高效学习数据分析？我的经验分享 ✨ 经过三个月的刻苦学习，我终于通过了BDA数据分析师的认证，并在这过程中收获了无数宝贵的经验。现在，我作为一名数据分析师在公司工作，回想起这段学习旅程，我意识到自己曾经走了不少弯路。因此，我想分享一些建议给那些也想考BDA的小伙伴们，希望我们能够共同进步，互相鼓励。 𐟓ˆ 掌握Excel和SQL基础首先，Excel和SQL是数据分析的两大基础工具。你需要熟练掌握数据处理透视表、基本语法、常用的集合函数以及SQL的执行顺序和嵌套查询。这些知识在工作和面试中都非常实用。 𐟓Š 积累业务知识数据分析的目的是推动业务发展。因此，积累业务知识至关重要。这不仅仅是通过阅读某本书或某个系统就能完成的，而是在项目和工作中长期积累的过程。建议多看各行业的研报，深入了解不同行业的业务模式和需求。 𐟒ᠥŸ𙥅𛦕𐦍†析思维很多人制作了大量的图表和收集了数据，但却没有进行有效的分析。刚开始做实战项目时，很容易从技术角度出发，而忽略了分析的角度。因此，你需要有意识地培养数据分析思维，掌握常用的数据分析模型。例如，用户运营的AARRR模型、客户价值的RFM模型、转行问题的漏斗模型以及数据校验的辛普森悖论等。希望这些建议能帮助你们更好地学习数据分析，祝大家都能取得好成绩！

数据分析新手必看：少走弯路的实用建议大家好，我是数据分析的爱好者，经过两个月的努力学习，终于拿到了数据分析证书，并且成功入职。回顾过去，我发现自己之前走了很多弯路。数据分析在现代社会中非常重要，即使你不从事数据分析相关职业，日常工作中也会用到它，还能提升你的职场竞争力。以下是我总结的新手学习数据分析时可能遇到的几个误区： 𐟓ˆ掌握Excel和SQL是关键无论是工作还是面试，Excel和SQL都是常用工具。熟练掌握数据分析透视表、基本语法、常用集合函数、SQL执行顺序以及嵌套查询等基础内容非常重要。但更重要的还是要将这些知识应用到实际数据处理场景中。 𐟓Š积累业务知识数据分析岗位的目的是推动业务发展。如果要转行，疯狂积累业务知识是必不可少的。业务知识不是通过阅读几本书就能掌握的，需要在项目和工作中长期积累。建议多看各行业的研报。 𐟒ᥟ𙥅𛦕𐦍†析思维刚开始做实战项目时，很多人只从技术角度出发，没有从分析角度考虑。做出一堆图表，取一堆数据，但分析方法却没有用上。这里就需要掌握常用的数据分析模型，比如用户运营的AARRR模型、客户价值的RFM模型、转行问题的漏斗模型、数据校验的辛普森悖论等。 𐟓š自学还是报课？很多人问是否可以自学，这取决于个人情况和需求。如果你学习能力强，时间充足，自学也是可以的。我自己是通过考BDA数据分析师证书的方式，报课学习的，有配套服务，知识体系完善，还有专业指导，资料也是现成的，遇到不懂的有人及时回答，还能收获行业认证的证书，图的就是省事省时间。数据分析不仅仅局限于数据分析师这份工作，这项技能可以迁移到任何工作中。掌握一些分析思维和技能，肯定对自己有益。

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