掌握SQL高级技巧，轻松搞定复杂数据管理

掌握SQL高级技巧，轻松搞定复杂数据管理

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1.

https://blog.csdn.net/qq_40592590/article/details/140471646

2.

https://blog.csdn.net/ansmallwhite/article/details/136958166

3.

https://blog.csdn.net/u010362741/article/details/139267134

4.

https://blog.csdn.net/chaopi_/article/details/139140609

5.

https://blog.csdn.net/weixin_43759352/article/details/136608253

6.

https://blog.csdn.net/cl617287/article/details/136587194

7.

https://blog.csdn.net/Mrxiao_bo/article/details/138863667

8.

https://blog.csdn.net/lzyever/article/details/142863232

9.

https://www.cnblogs.com/Jcloud/p/18629662

10.

https://segmentfault.com/a/1190000044934680

11.

https://www.cnblogs.com/05-hust/p/18558919

12.

https://javaguide.cn/database/mysql/mysql-high-performance-optimization-specification-recommendations.html

13.

https://juejin.cn/post/7390646355028541467

14.

https://learn.microsoft.com/zh-cn/sql/relational-databases/security/sql-server-security-best-practices?view=sql-server-ver16

在数据驱动的今天，掌握SQL高级技巧对于提升数据管理能力至关重要。无论是窗口函数、递归查询还是子查询优化，都能让你在处理复杂数据时游刃有余。学会这些技巧，不仅能够提高查询效率，还能让你在职场中脱颖而出。快来一起学习吧，让我们共同探索SQL的无限魅力！

公共表表达式（CTEs）

公共表表达式（Common Table Expressions，CTEs）是一种SQL结构，提供了一种更简洁和更具可读性的方式来编写复杂的SQL查询。CTEs使用WITH关键字来定义，其语法如下：

WITH cte_name AS (
    SELECT column1, column2, ...
    FROM table_name
    WHERE condition
)
SELECT column1, column2, ...
FROM cte_name
WHERE condition;

CTEs的主要优点包括：

• 提高代码可读性和可维护性
• 避免重复子查询
• 支持递归查询

递归CTEs

递归CTEs允许执行分层查询，适用于树形或层次结构的数据，比如组织结构图、物料清单等。递归CTEs的格式如下：

WITH RECURSIVE recursive_cte_name (column1, column2, ...) AS (
    -- 非递归部分（基础情况）
    SELECT column1, column2, ...
    FROM your_table
    WHERE some_conditions

    UNION ALL

    -- 递归部分
    SELECT column1, column2, ...
    FROM your_table
    JOIN recursive_cte_name ON recursive_join_condition
    WHERE recursive_termination_condition （可省略）
)
SELECT * FROM recursive_cte_name;

在银行统计分析中，递归查询可以一劳永逸地解决多级机构数据的查询问题。例如，查询某个员工的所有下属：

WITH RECURSIVE subordinate_tree AS (
    SELECT employee_id, name, manager_id, 1 AS level
    FROM employees
    WHERE employee_id = ? -- 初始员工的ID
    UNION ALL
    SELECT e.employee_id, e.name, e.manager_id, st.level + 1
    FROM employees e
    JOIN subordinate_tree st ON e.manager_id = st.employee_id
)
SELECT * FROM subordinate_tree;

临时函数

在支持的数据库中（如PostgreSQL），可以定义临时函数（存储过程或函数）来封装复杂的逻辑，增强代码重用性。例如：

CREATE OR REPLACE FUNCTION calculate_discount(price NUMERIC, discount_rate NUMERIC)
RETURNS NUMERIC AS $$
BEGIN
    RETURN price * (1 - discount_rate);
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

SELECT calculate_discount(100, 0.1);

其他高级技巧

• CASE WHEN：用于数据枢转，将行数据转为列数据
• EXCEPT vs NOT IN：用于排除特定结果集
• 自联结：处理相对数据关系
• 多表连接、子查询、聚合函数和窗口函数等

索引优化

• 创建合适的索引：确保对查询中涉及的所有字段建立索引
• 避免过多索引：每个额外的索引都会增加写入数据时的开销
• 使用覆盖索引：如果一个索引包含了查询所需的全部列，那么可以直接从索引中获取数据

查询优化

• SELECT语句精简：只选择需要的列，避免使用SELECT *
• 分解复杂查询：将复杂查询分解为若干个简单步骤
• 使用JOIN而非子查询：在多数情况下，JOIN操作比子查询更高效
• WHERE子句中使用有效的谓词：尽量使用能够利用索引的谓词

批量处理

• 使用批量INSERT或UPDATE：当需要插入或更新大量记录时，应该尽量使用批量操作
• 限制批处理大小：对于极大批量的数据操作，应当将其分批处理

其他优化策略

• 表分区：对于极大的表，可以使用分区来提高查询效率
• 缓存：缓存常见查询的结果，减少数据库负载
• 硬件和配置：优化服务器的CPU、内存和存储资源
• 性能监控与分析：使用慢查询日志和Explain命令分析查询计划

大规模数据查询

当处理千万级别的数据行时，SQL查询的性能至关重要。例如，对于一个包含数千万条记录的订单表Orders：

• 创建索引：对关键字段如customer_id创建索引
• 精简SELECT：只选择所需的列
• 批量处理：使用单个INSERT语句插入多条记录
• 表分区：按特定键值或日期分区

银行统计分析

在银行的统计分析任务中，递归查询可以一劳永逸地解决多级机构数据的查询问题。例如，查询本行及其下级行、下级行的支行等各机构各自的运营情况：

WITH RECURSIVE department_tree (department_id, department_name, parent_department_id, depth, path) AS (
    SELECT
        department_id,
        department_name,
        parent_department_id,
        1 AS depth,
        department_id::text AS path
    FROM company_department
    WHERE parent_department_id IS NULL
    UNION ALL
    SELECT
        cd.department_id,
        cd.department_name,
        cd.parent_department_id,
        dt.depth + 1 AS depth,
        dt.path || '->' || cd.department_id::text AS path
    FROM company_department cd
    JOIN department_tree dt ON cd.parent_department_id = dt.department_id
    WHERE depth < 5
)
SELECT
    department_id,
    department_name,
    parent_department_id,
    depth,
    path
FROM department_tree
ORDER BY path;

复杂业务逻辑

在处理复杂的业务逻辑时，使用CTEs和临时函数可以显著简化代码。例如，计算员工的总销售额：

WITH SalesCTE AS (
    SELECT employee_id, SUM(amount) AS total_sales
    FROM sales
    GROUP BY employee_id
)
SELECT employee_id, total_sales
FROM SalesCTE
WHERE total_sales > 10000;

通过掌握这些SQL高级技巧和性能优化策略，你将能够在实际工作中更高效地处理复杂数据，提升数据管理能力。无论是面对大规模数据还是复杂业务逻辑，都能游刃有余，让你在职场中脱颖而出。