开篇词丨SQL可能是你掌握的最有用的技能
1946年，世界上第一台电脑诞生，如今，借由这台电脑发展起来的互联网已经自成江湖。在这几十年里，无数的技术、产业在这片江湖里沉浮，有的方兴未艾，有的已经几幕兴衰。
但在这片浩荡的波动里，有一门技术从未消失，甚至“老当益壮”，那就是SQL。
SQL作为与数据直接打交道的语言，是与各种前端、后端语言进行交互的“中台”语言。
不论是前端工程师，还是后端算法工程师，都一定会和数据打交道，都需要了解如何又快又准确地提取自己想要的数据。更别提数据分析师了，他们的工作就是和数据打交道，整理不同的报告，以便指导业务决策。
尽管技术人员或多或少地会使用SQL，但不同的人编写出来的SQL的效率是不同的，比如说一份好的SQL执行计划就会尽量减少I/O操作，因为I/O是DBMS最容易出现瓶颈的地方，可以说数据库操作中有大量的时间都花在了I/O上。
此外，你还需要考虑如何降低CPU的计算量，在SQL语句中使用GROUP BY、ORDER BY等这些语句会消耗大量的CPU计算资源，因此我们需要从全局出发，不仅需要考虑数据库的I/O性能，还需要考虑CPU计算、内存使用情况等。
比如EXISTS查询和IN查询在某些情况下可以得到相同的结果，但是具体执行起来，哪个效率更高呢？
假设我把这个模式抽象为下面这样：
在查询过程中，我们需要判断表A和表B的大小。如果在有索引的情况下，表A比表B大，那么IN子查询的效率比EXISTS子查询效率高。
当然，SQL的实用和强大远远不止体现在IT技术领域，在产品和运营方面，SQL更是发挥了它强大的威力。
举个例子吧，假设你是一款游戏的产品经理，你想查询各种条件下的英雄都有哪些，比如最大生命值大于7000的法师英雄都有谁，那么你会怎么做呢？是找研发帮忙？还是从大量的数据里慢慢找？
当然这两种方式都可以，但如果每次都找研发也怪不好意思的，自己动手找吧，效率又很低。
实际上用一条SQL语句，你就可以直接从数据表中得到答案：
SQL语句直观到你就算没有SQL基础，也能凭借英语基础猜出它的大致意思。这就是SQL最大的特点。
假如你是一名运营人员，想要看下7天内的新增用户数有多少，该怎么做呢？首先我们需要获取现在的时间，使用NOW()函数即可，然后把它转化成天数，与用户的注册时间进行对比，小于7天的时间即是我们的筛选条件，最后就可以得到想要的数据了：
上面举的两个例子属于相对简单的SQL查询，SQL还可以帮助你统计每日新增、每日活跃、次日留存的数据。
事实上除了业务之外，基于数据的各种技术中也会用到SQL，比如OLTP（联机事务处理过程）、OLAP（联机分析处理过程）、RDBMS（对象关系型数据库管理系统）。甚至是在NoSQL的阵营上，如今也在使用类似SQL的操作，要知道，提出NoSQL这个概念的初衷就是远离SQL，但如今人们更愿意把NoSQL定义为Not Only SQL（不只是SQL）。此外在我们熟悉的XML、JSON等数据格式中，都存在着各种SQL，比如用于XML的SQL、用于JSON的SQL等。除此以外，还包括了用于记录地理位置信息的SQL、用于搜索的SQL、用于时间序列数据的SQL、用于流的SQL等。
可以说不论是和业务打交道，还是和数据相关的技术打交道，都需要SQL。
如果你从事编程或身处互联网行业，那么没有什么比学习SQL语言更有价值。SQL可能是你掌握的最有用的技能。对数据了解的需求往往是高频的，因此自己掌握SQL在实际工作中是非常有必要的。
不论是产品经理、运营人员，还是开发人员、数据分析师，你都可以用到SQL语言。它就像一把利剑，除了可以提高你的工作效率之外，还能扩大你的工作视野。
如果你没有SQL基础，我希望这个专栏可以帮助你彻底理解SQL，从而开启你的数据之旅，比如如何用SQL检索数据、过滤数据，如何使用SQL函数、子查询……考虑到在实际工作中，你还会接触到不同的关系型数据库管理系统，我还会讲解SQL在不同的数据库管理系统中是如何使用的。
即使对于有SQL基础的同学来说，面对同样的SQL语句，查询效率可能千差万别。在你实际工作的时候，如何快速定位SQL的性能问题，并找到正确的优化方案会让你的价值倍增。
数据是SQL的生命力，你不用担心面对干巴巴的SQL语言而感到无从下手，为了避免纸上谈兵，让你在工作中更容易、更熟练地使用SQL，我特意为专栏建了一个王者荣耀数据库和NBA球员数据库。这些数据库既是我在讲解SQL时要用到的事例，也是你课后练习的素材。
我相信以理论为骨，以数据库为翼，才能让你在消化理论的同时也能上手练习，真正了解和驾驭SQL这门语言。
因此，我把专栏分成了四个部分，既可以让你掌握SQL这门语言，也可以让你了解最新的数据库管理技术。
1. 基础篇
SQL的语法非常简单，就像英语一样，但它的功能却很强大，可以帮助我们对数据实现索引、排序、分组等功能。但是这些命令在不同的数据库管理系统中的使用却有所差异，因此在专栏中，我不仅会重点讲解SQL本身的语法，还会讲解这些语法在类似MySQL、Oracle、SQL Server等不同的数据库管理系统中是如何使用的。
2. 进阶篇
很多人在写SQL的时候都会遇到这样的问题：“同样都是用SQL查询数据，为什么我写的语句要比别人的慢？”
事实上，就是因为SQL语法简单，导致很多人写的时候不拘小节，比如搞混了关键词的顺序，这就在无意中降低了SQL的执行效率。
在这一部分，我会讲解在实际工作中，使用SQL经常会遇到的问题，以及如何使用工具进行分析，快速定位性能问题及解决方案。
3. 高级篇
在大数据的时代，诞生了很多适用于不同场景的数据库管理系统，既有基于SQL的关系型数据库，比如Oracle、MySQL、SQL Server、Access、WebSQL、SQLite等，也有NoSQL非关系型数据库，比如MongoDB、Redis等。
在这一部分中，我会讲一讲各种主流数据库管理系统的使用。
4. 实战篇
以上几个部分是在帮你梳理SQL的知识体系，但只有学会用SQL系统地进行项目实战，你才能真正地学以致用，让SQL为你的工作助力。
在这一部分中，我会结合数据分析的项目，为你讲解SQL的实战案例，比如如何用SQL做数据清洗、数据集成等。
如果你是一名程序员，那么会用SQL无疑是你的基本技能；如果你是产品经理或者运营人员，那么SQL将会为你打开一个全新的世界，让你从不一样的视角看待数据，利用数据。
我希望这个专栏可以带你走进SQL的世界，让你掌握它的基础语法，学会分析性能问题，一步步精通SQL。这时你会发现，原本毫无规则、抽象的数据仿佛一下子具象了，变得会说话了，它会告诉你数据之间彼此的关联、背后所代表的含义……
SQL让我们看到了数据的奇妙，你想不想和我一起开启这场SQL学习之旅呢？
- 求知鸟 👍（9） 💬（1）
跟着陈老师学了#数据分析实战#，机器学习模型和调参就有了底，现在正在啃#统计学习方法#这本理论教科书，用python自编程在现算法原理。 至于SQL，终于在六月份等来了。按照老师的一贯风格，应该是实用与趣味性并重。希望老师能激发兴趣，让我把#mysql实战#这个专栏看完…… 一句话，老师上新一个专栏，就买一个…… 题外话，老师的专栏更新期与秋招重合了，能不能放出一篇关于互联网秋招的文章，让我们备战秋招有点底气
2019-06-11 - 苏籍 👍（8） 💬（2）
自己的SQL一直是弱项，开发时候一碰到Sql就去百度，所以一直期待这个专栏，希望自己能够通过专栏的学习和练习，让自己的SQL能力在平时开发中能运用自如。 另外拉上一直想学SQL的女朋友，一起开始Sql之旅
2019-06-11 - 岛乾坤 👍（3） 💬（1）
之前在工作中遇到SQL报错经常分析不明白，希望老师能总结一些常见错误类型，期待老师对不同SQL的讲解，能否也把老师对SQL的使用经验也介绍一下？还有impala和spark SQL内容是否有所涉及？
2019-06-11 - Geek_16ee57 👍（14） 💬（1）
现在数据分析已经是每一个岗位都必备的技能了，作为不懂技术的市场狗也要开始学习了
2019-06-11 - Ti_T@a0180600:[七夜] 👍（6） 💬（1）
正好KPI做的差不多。这个月来学sql。自己搭建本地数据库用来快查数据。不过。纯小白。不会配置。只能先在leetcode做做easy题😔
2019-06-10 - 墨禾 👍（10） 💬（1）
在项目实践过程中：我遇到了如下问题 【1、为什么我的count(*)如此慢？ 2、为什么建立索引，查询还是很慢？ 3、我该从哪些方面去调优？】这些问题一直困扰着我？ 虽然做过不少项目，写过不少sql语句，但是平时由于时间的问题，只重视【how】疏忽了【why】，导致技术方面存在很多技术盲区，难以突破目前的技术瓶颈。
2019-06-10 - hlz-123 👍（15） 💬（2）
我是一名计算机爱好者，在极客时间的第一课就是陈旸老师的《数据分析实战45讲》，一个偶然机会看到课程，抱着试试看的态度学习，那是第一次接触python，第一次接触数据分析，但是老师讲课通俗易懂，高深理论能讲透彻和明白，深深吸引了我，开始学习python ,当时课基本能理解，例题和习题自己能够独立实现，从那之后，在极客上购买了多门课程，相信陈旸老师这门课程，同样精彩。
2019-06-10 - Carlos 👍（5） 💬（1）
SQL自己工作中一直在用，对于程序员来说，也是挺重要的技能。自认为还不算太陌生，也了解一些规范写法。但是还是不成体系，当被别人问起细节来，可能还会支支吾吾。所以想来来规范提高下。
2019-06-10 - leslie 👍（7） 💬（0）
林晓斌感觉偏深：越挖越深，因为那门课拓展了一堆底层课程，感觉作者更加是从应用的角度去讲解。 OLTP和OLAP的关注点不一样：个人拙见啊，觉得作者的出发点应当属于OLAP，因为林晓斌的课程属于OLTP；其实这是我所希望获取的不一样的东西，估计也是读者们所希望的。 关系型数据库到现在差不多40年，如果从其起源开始谈起已经50年了。T-SQL到现在-曾经的主流部分都已经消失了，曾经做惯性或者其特色的视图淡出OLTP，其艺术性各大厂商给予的又不同。其实我非常想听听作者关于其数据分析的特性与其的结合-OLAP。 前几日翻到一本10年前的自己刚入行买的一本关于sql艺术的书籍：再看再用时发现其实确实很美，只是这种代码有时可遇而不可求；合适的场景合适的语言才能展现出其艺术性和美的一面。 非常期待作者能从OLTP不同的观点展现出其不一样的东西。
2019-06-10 - JingZ 👍（44） 💬（3）
哈哈，我又来了，开心！提高认识啦，精进工具啦，期待薪资进入新阶段flag！ 去年年底初见陈老师时的《数据分析实战45讲》，我还是个学院派咨询师，数据分析小白，选课后，课程接近尾声之前，今年上半年顺利转行互联网行业成为一名商业分析师，偏向战略运营，非常感谢这一路陈老师的鼓励和曾问我要简历的肯定！ 现在将自己定位为一个增长黑客，希望配上SQL工具和领导力，十一迈上新高度！
2019-06-10 - GJW 👍（12） 💬（1）
这个是每天一更吗？还是？
2019-06-10 - 夜路破晓 👍（34） 💬（0）
入门SQL不难，基本上谁都可以拿SELECT写两句，《SQL必知必会》那本200来页的小册子我接触的不少人都看过。 但关于SQL性能优化非得深入理解SQL精髓不能解，要做到知其然知其所以然需要下一番功夫。 希望陈老师SQL课程能像数据分析课程一样能带给我认知升级的美妙体验！
2019-06-10 - felix 👍（89） 💬（1）
如果真的要说程序员用得最多的语言，那应该是SQL吧。不仅是前端，或是后端，或多或少都要懂得写一些SQL。甚至接触过很多业务人员，例如产品经理、运营、财务人员，也懂得写SQL。 第一份正式的工作就是从SQL开始的，当时作为数据部门，面对业务部门成堆的数据需要，我的任务就是在BI系统搭建成熟之前，每天写各种SQL，来满足他们的日常需求。甚至开了一个只读数据库，培养了产品经理和财务人员，让他们用SQL自己抓数。 后来又转向学了MDX语言，面向OLAP进行数据查询。到现在用DAX来进行大数据方面的探索（SQL SERVER TABULAR，国内用得少）。 不论怎样，SQL还是最重要的武器，希望通过这个专栏能查缺补漏，知其然更知其所以然。
2019-06-10 - 色即是空 👍（8） 💬（1）
音频都是老师自己的声音吗，很独特的音色
2019-06-11 - Andre 👍（6） 💬（1）
刚好需要再学一遍sql，早点找到工作啊，加油
2019-06-10