几个需要注意的SQL问题

1 对Python在数据操作中的过度依赖
虽然Python非常灵活，但SQL也可以成为处理数据操作任务的强大工具。有些复杂的Python脚本本可以用SQL查询轻松地完成任务。
-- 代替Python进行数据聚合
SELECT category, AVG(price) AS avg_price
FROM products
GROUP BY category;
2 在联接操作适用时运行多个查询
你可以无需再运行多个查询来合并来自不同表的数据，SQL联接是高效组合数据的新工具。
-- 使用联接操作代替多个查询
SELECT customers.name, orders.order_date
FROM customers
INNER JOIN orders ON customers.id = orders.customer_id;
3 忽视索引和优化
了解索引的作用和查询优化的重要性，可以提高查询的效率。
-- 添加索引以提高查询性能
CREATE INDEX idx_product_name ON products(name);
4 没有使用窗口函数
窗口函数是在结果集中进行复杂计算的一种改变游戏规则的工具。可以不再依赖过于复杂的Python循环来解决这类问题。
- 使用窗口函数计算累计销售额
SELECT date, sales, SUM(sales) OVER (ORDER BY date) AS cumulative_sales
FROM daily_sales;
5 没有充分利用子查询
子查询可以帮助将复杂的问题分解为可管理的部分。
- 使用子查询找到最高订单金额
SELECT order_id, amount
FROM orders
WHERE amount = (SELECT MAX(amount) FROM orders);
6 在分析中硬编码数值
不再在分析中硬编码数值，而是使用SQL参数使分析具有适应性和可重用性。
- 使用参数进行动态分析
DECLARE @category VARCHAR(50) = 'Electronics';
SELECT * FROM products WHERE category = @category;
7 对复杂查询的畏惧
很多人会回避复杂的SQL查询，害怕它们会过于复杂。您可以将它们分解为较小的逻辑步骤，使复杂的问题更易于处理。
- 将复杂查询分解为步骤
WITH ranked_orders AS (
SELECT customer_id, order_date, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date) AS order_rank
FROM orders
)
SELECT customer_id, order_date
FROM ranked_orders
WHERE order_rank = 1;
8 忽视数据验证
数据质量很重要。要学会在SQL查询中实施适当的数据验证，以确保准确的分析。
- 实施数据验证
SELECT product_name, price
FROM products
WHERE price IS NOT NULL;
9 写冗余代码
理解编写简洁高效的SQL代码的价值，不再编写混淆的冗余代码。
- 使用通用表达式（CTE）简化代码
WITH recent_orders AS (
SELECT customer_id, order_date
FROM orders
WHERE order_date >= '2023-01-01'
)
SELECT customers.name, recent_orders.order_date
FROM customers
INNER JOIN recent_orders ON customers.id = recent_orders.customer_id;
10 低估自己在SQL方面的潜力
最后但并非最不重要的是，不要低估SQL的威力。随着学到的每个新概念，您会感到更有能力应对复杂的数据挑战。