SQL 查询秘籍：提升你数据库技能的实用指南

目录
一、常用表表达式（CTEs）
（一）快速相识
（二）上手演练
练习一：使用 CTE 来分解一般查询逻辑
练习二：使用 CTE 来分解复杂的查询逻辑
二、递归CTEs
（一）快速相识
（二）上手演练
三、利用暂时函数简化查询逻辑
（一）快速相识
（二）上手演练
四、数据的枢转（Pivot）
（一）快速相识
（二）上手演练
五、相识 EXCEPT 和 NOT IN 利用符
（一）快速相识
（二）上手演练
六、自联结（Self-Join）
七、排名函数：ROW_NUMBER、RANK 和 DENSE_RANK
（一）快速相识
（二）上手演练
八、计算差别时期之间的差值（Delta 值）
（一）快速相识
（二）上手演练
九、计算运行总数
（一）快速相识
（二）上手演练
十、日期时间
十一、总结

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干货分享，感谢您的阅读！
在当今数据驱动的世界中，SQL（结构化查询语言）已经成为每位数据分析师、开辟者和数据科学家必备的工具。无论是从庞大的数据库中提取信息，还是进行复杂的数据分析，把握 SQL 的技巧都能让你在职业生活中脱颖而出。然而，许多用户在学习 SQL 时往往停顿在基本的 SELECT 语句上，忽视了其深条理的潜力和灵活性。
本篇文章将带你深入探索 SQL 的世界，提供从基础查询到高级数据利用的实用技巧和示例。无论你是刚入门的初学者，还是盼望提升技能的资深用户，这里都有适合你的内容。通过把握排名、分组和数据转置等关键概念，你将能够更高效地处理和分析数据，为你的项目增加强大的数据支持。准备好提升你的 SQL 技能，开启数据分析的新篇章吗？
一、常用表表达式（CTEs）

（一）快速相识

常用表表达式（CTE）答应在查询中创建暂时的定名效果集。CTE 通过使用 WITH 关键字定义，并在查询中重复引用，使得复杂的查询可以更清晰、更易读地表达。CTE 主要由两部分组成：WITH 子句和查询语句。

• WITH 子句包含一个或多个以逗号分隔的定名子查询，每个子查询都有一个名称和一个查询。这些子查询可以在后续的查询语句中被引用。
  
• CTE 的查询语句紧随厥后，使用这些定名的子查询实行实际的数据检索、过滤、聚合等利用。
  

CTE 的主要优势在于它能够将复杂的查询逻辑分解为简单的部分，并且可以重用已定义的子查询，从而进步查询的可读性和可维护性。别的，CTE 还可以用于实现递归查询、数据转换、逻辑分割等高级利用，使得 SQL 查询更加灵活、强大。
（二）上手演练

练习一：使用 CTE 来分解一般查询逻辑

假设我们有三个表：employees（员工表）、departments（部分表）和 salaries（工资表）。employees 表包含了员工的基本信息，departments 表包含了部分的信息，salaries 表包含了员工的薪水信息。
我们的目标是找出在销售部分（Sales）工作的女性员工的平均薪水，并列出选择薪水高于平均薪水姓名和薪水。
当不使用 CTE 时，可以使用子查询来实现
我们首先在 employees 表中选择在销售部分工作且性别为女性的员工。然后，我们使用子查询来计算这些女性员工的平均薪水，并将其与每个员工的薪水进行比力。终极，我们仅列出薪水高于平均薪水的员工的姓名和薪水。

1. SELECT name, salary
2. FROM employees
3. WHERE department_id = (
4.     SELECT department_id FROM departments WHERE name = 'Sales'
5.     )
6. AND gender = 'Female'
7. AND salary >= (
8.     SELECT AVG(salary)
9.     FROM employees
10.     WHERE department_id = (
11.         SELECT department_id FROM departments WHERE name = 'Sales'
12.         )
13.         AND gender = 'Female'
14. );

复制代码

使用 CTE 来分解复杂的查询逻辑后
我们首先创建了一个 CTE sales_department选择销售部分的所有员工。然后，我们使用另一个 CTE female_sales_employees 来选择在销售部分工作的女性员工，并获取他们的姓名和薪水。接着，我们计算了这些女性员工的平均薪水，并将其存储在 avg_female_sales_salary CTE 中。最后，我们从 female_sales_employees 中选择薪水高于平均薪水的员工，并列出他们的姓名和薪水。

1. WITH sales_department AS (
2.     SELECT employee_id
3.     FROM employees
4.     WHERE department_id = (
5.         SELECT department_id FROM departments WHERE name = 'Sales'
6.     )
7. ),
8. female_sales_employees AS (
9.     SELECT employee_id, name, salary
10.     FROM employees
11.     JOIN sales_department
12.     ON employees.employee_id = sales_department.employee_id
13.     WHERE gender = 'Female'
14. ),
15. avg_female_sales_salary AS (
16.     SELECT AVG(salary) AS avg_salary
17.     FROM female_sales_employees
18. )
20. SELECT name, salary
21. FROM female_sales_employees
22. WHERE salary >= (SELECT avg_salary FROM avg_female_sales_salary);

复制代码

练习二：使用 CTE 来分解复杂的查询逻辑

假设我们不但想要找出在销售部分工作的薪水高于平均薪水的女性员工，还想要找出他们的平均工作年限，并列出那些工作年限超过平均工作年限的员工的姓名、薪水和工作年限。
当不使用 CTE 时，可以使用子查询来实现
首先在子查询中计算了销售部分中女性员工的平均薪水和平均工作年限，然后主查询选择了在销售部分工作且性别为女性的员工，并筛选出薪水高于平均薪水且工作年限大于平均工作年限的员工，并列出他们的姓名、薪水和工作年限。

1. SELECT
2.     name,
3.     salary,
4.     EXTRACT(YEAR FROM CURRENT_DATE) - EXTRACT(YEAR FROM hire_date) AS years_worked
5. FROM
6.     employees e
7. JOIN
8.     (
9.         SELECT
10.             AVG(salary) AS avg_salary,
11.             AVG(EXTRACT(YEAR FROM CURRENT_DATE) - EXTRACT(YEAR FROM hire_date)) AS avg_years_worked
12.         FROM
13.             employees
14.         WHERE
15.             department_id = (
16.                 SELECT department_id FROM departments WHERE name = 'Sales'
17.             )
18.             AND gender = 'Female'
19.     ) AS avg_stats ON 1=1 -- 确保每行都能和avg_stats匹配上
20. WHERE
21.     department_id = (
22.         SELECT department_id FROM departments WHERE name = 'Sales'
23.     )
24.     AND gender = 'Female'
25.     AND salary >= (SELECT avg_salary FROM avg_stats)
26.     AND EXTRACT(YEAR FROM CURRENT_DATE) - EXTRACT(YEAR FROM hire_date) > (SELECT avg_years_worked FROM avg_stats);

复制代码

使用 CTE 来分解复杂的查询逻辑后
我们首先计算每位女性销售员工的平均工作年限和平均薪水，并将其存储在 avg_female_sales_stats CTE 中。然后，在主查询中，我们除了列出员工的姓名、薪水和工作年限外，还筛选出了工作年限超过平均工作年限的员工。

1. WITH sales_department AS (
2.     SELECT employee_id
3.     FROM employees
4.     WHERE department_id = (
5.         SELECT department_id FROM departments WHERE name = 'Sales'
6.     )
7. ),
8. female_sales_employees AS (
9.     SELECT employee_id, name, salary, hire_date
10.     FROM employees
11.     JOIN sales_department
12.     ON employees.employee_id = sales_department.employee_id
13.     WHERE gender = 'Female'
14. ),
15. avg_female_sales_stats AS (
16.     SELECT
17.         AVG(salary) AS avg_salary,
18.         AVG(EXTRACT(YEAR FROM CURRENT_DATE) - EXTRACT(YEAR FROM hire_date)) AS avg_years_worked
19.     FROM female_sales_employees
20. )
22. SELECT
23.     name,
24.     salary,
25.     EXTRACT(YEAR FROM CURRENT_DATE) - EXTRACT(YEAR FROM hire_date) AS years_worked
26. FROM
27.     female_sales_employees
28. JOIN
29.     avg_female_sales_stats ON 1=1 -- 确保每行都能和avg_female_sales_stats匹配上
30. WHERE
31.     salary >= (SELECT avg_salary FROM avg_female_sales_stats)
32.     AND EXTRACT(YEAR FROM CURRENT_DATE) - EXTRACT(YEAR FROM hire_date) > (SELECT avg_years_worked FROM avg_female_sales_stats);

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二、递归CTEs

（一）快速相识

递归CTE雷同于Python中的递归函数，实用于处理构造结构图、文件系统、网页链接图等条理化数据。递归CTE通常包含三个部分：

• 锚定成员（Anchor Member）：递归CTE的起始部分，返回CTE的基本效果的初始查询。
  
• 递归成员（Recursive Member）：引用了CTE自身，是所有递归查询的联合体。
  
• 停止条件（Termination Condition）：可选部分，用于指定递归查询何时停止。
  

（二）上手演练

假设我们有一个名为employees的表，其中包含了员工的ID、姓名和直接上级的ID。我们想要查询每个员工及其所有部属的层级结构：

1. WITH RECURSIVE EmployeeHierarchy AS (
2.     -- 锚定成员：查询根节点（没有直接上级的员工）
3.     SELECT
4.         employee_id,
5.         name,
6.         manager_id,
7.         1 AS level
8.     FROM
9.         employees
10.     WHERE
11.         manager_id IS NULL -- 根节点没有直接上级
12.    
13.     UNION ALL
14.    
15.     -- 递归成员：连接直接下属和它们的下属
16.     SELECT
17.         e.employee_id,
18.         e.name,
19.         e.manager_id,
20.         eh.level + 1 -- 层级加一
21.     FROM
22.         employees e
23.     JOIN
24.         EmployeeHierarchy eh ON e.manager_id = eh.employee_id
25. )
26. -- 查询结果：包含每个员工及其所有下属的层级结构
27. SELECT *
28. FROM EmployeeHierarchy;

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递归CTE EmployeeHierarchy 包含了两个部分：

• 锚定成员部分选择了根节点，即没有直接上级的员工。
  
• 递归成员部分连接了直接部属和它们的部属，并递归地获取了所有部属员工的层级关系。
  

递归查询会持续地向下遍历员工的层级结构，直到所有的部属都被检索到为止。
三、利用暂时函数简化查询逻辑

（一）快速相识

在处理数据时，简洁而易读的查询语句是进步工作服从和代码可维护性的关键。然而，随着查询逻辑的复杂化，经常会导致查询语句变得冗长且难以明白。
暂时函数的引入为解决这一标题提供了一种简洁而有效的方法：

• 简化查询语句：通过使用暂时函数，可以将复杂的逻辑封装在函数内部，使查询语句更简单明了。
  
• 进步可读性：使用暂时函数可以进步查询的可读性，使其更轻易明白和维护。
  
• 重复使用性：一旦定义了暂时函数，您可以在多个查询中重复使用它，从而进步了代码的重用性和可维护性。
  

通过将复杂的逻辑封装在暂时函数中，我们可以使查询语句更加简洁明了，易于明白和维护，不但进步了查询的可读性，还进步了代码的重用性和灵活性，使得数据处理工作更加高效和便捷。
（二）上手演练

假设我们有一个需求是将员工的薪水按照特定比例进行调整，这个比例是根据员工的职务级别来确定的。我们想要根据差别的职务级别调整员工的薪水，并且盼望查询语句简洁明了，易于维护。
首先，让我们看一下不使用暂时函数的环境下的查询语句：

1. SELECT
2.     name,
3.     CASE
4.         WHEN position = 'Manager' THEN salary * 1.1
5.         WHEN position = 'Supervisor' THEN salary * 1.05
6.         ELSE salary
7.     END AS adjusted_salary
8. FROM
9.     employees;

复制代码

这种方法虽然可以实现功能，但是在查询语句中嵌入了逻辑，使得语句变得冗长且难以明白。而且，假如要添加新的职务级别或者调整现有的比例，就必要修改查询语句，增长了维护的难度。
接下来，我们使用暂时函数来实现同样的功能：

1. CREATE TEMPORARY FUNCTION adjust_salary(position STRING, salary FLOAT64) AS (
2.     CASE
3.         WHEN position = 'Manager' THEN salary * 1.1
4.         WHEN position = 'Supervisor' THEN salary * 1.05
5.         ELSE salary
6.     END
7. );
9. SELECT
10.     name,
11.     adjust_salary(position, salary) AS adjusted_salary
12. FROM
13.     employees;

复制代码

使用暂时函数，我们将调整薪水的逻辑封装在一个函数中。如许，查询语句变得简洁明了，易于明白和维护。假如必要修改调整逻辑，只需修改暂时函数的定义，而不必要修改每个查询语句。别的，我们还可以在其他查询中重复使用这个暂时函数，进步了代码的重用性。
四、数据的枢转（Pivot）

（一）快速相识

在SQL查询中，数据的枢转（Pivot）可以使数据从行形式转换为列形式，从而更加直观和易于分析。利用CASE WHEN语句方式来实现数据的枢转，我们根据特定的条件动态地将数据重新构造成新的列，为数据分析提供了更多的可能性。
（二）上手演练

假设我们有一个销售数据表格，记录了差别产品在差别月份的销售额。我们想要将这些数据进行枢转，以便每个月份都有一个单独的列来显示销售额。
首先，让我们看一下原始的销售数据表格：
ProductMonthSalesAJan100BJan200AFeb150BFeb250AMar120BMar220 我们想要将上面的表格转换成以下形式，以便每个月份都有一个单独的列来显示销售额：
ProductJan_SalesFeb_SalesMar_SalesA100150120B200250220 现在让我们使用CASE WHEN语句进行数据的枢转：

1. SELECT
2.     Product,
3.     SUM(CASE WHEN Month = 'Jan' THEN Sales END) AS Jan_Sales,
4.     SUM(CASE WHEN Month = 'Feb' THEN Sales END) AS Feb_Sales,
5.     SUM(CASE WHEN Month = 'Mar' THEN Sales END) AS Mar_Sales
6. FROM
7.     SalesData
8. GROUP BY
9.     Product;

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我们使用了CASE WHEN语句来根据月份条件对销售额进行分类，并将每个月份的销售额分别计算求和。最后，通过GROUP BY子句按产品进行分组，以得到每个产品在差别月份的销售额总和。
如许，我们就乐成地利用CASE WHEN语句进行了数据的枢转，将原始表格中的行数据转换为了列数据，得到了更直观和易于分析的效果表格。
五、相识 EXCEPT 和 NOT IN 利用符

（一）快速相识

在SQL中，我们经常必要比力两个查询或表之间的数据，以找出它们之间的差异或相似之处。EXCEPT和NOT IN是两个常用的利用符，用于实现如许的比力。只管它们的作用相似，但在使用时必要注意一些玄妙的差别。
EXCEPT 利用符

• 定义： EXCEPT利用符用于从第一个查询效果中过滤掉在第二个查询效果中也出现的行，并返回仅在第一个效果中出现的行。
  
• 特点：
  
  
  
  • 自动删除重复行，因此只返回差别的行。
    
  • 不必要手动指定比力的列，会对两个查询效果的所有列进行比力。
    
  
  
• 示例：
  1. SELECT column1, column2 FROM table1
  2. EXCEPT
  3. SELECT column1, column2 FROM table2;

  复制代码

NOT IN 利用符：

• 定义： NOT IN利用符用于比力两个查询效果中的特定列，并返回在第一个查询效果中出现但在第二个查询效果中不存在的值。
  
• 特点：
  
  
  
  • 必要手动指定要比力的列。
    
  • 不会自动删除重复行。
    
  
  
• 示例：
  1. SELECT column1, column2
  2. FROM table1
  3. WHERE
  4. column1 NOT IN (SELECT column1 FROM table2);

  复制代码

总结： 虽然EXCEPT和NOT IN都用于比力查询效果，但在使用时必要根据详细的需求选择符合的利用符。假如想要返回差别的行并自动删除重复行，可以使用EXCEPT利用符；假如想要比力特定列并手动指定条件，则应使用NOT IN利用符。
（二）上手演练

假设我们有两个表格：一个是所有员工的表格，另一个是所有司理的表格。我们想要找出所有不是司理的员工。我们可以使用EXCEPT和NOT IN利用符来实现这个任务。
员工表格（employees）：
EmployeeIDName1Alice2Bob3Charlie4David 司理表格（managers）：
ManagerIDName3Charlie4David 现在，我们想要找出所有不是司理的员工。我们可以使用EXCEPT利用符来实现：

1. SELECT Name
2. FROM employees
3. EXCEPT
4. SELECT Name
5. FROM managers;

复制代码

这将返回以下效果：
NameAliceBob 另一种方法是使用NOT IN利用符：

1. SELECT Name
2. FROM employees
3. WHERE EmployeeID NOT IN (SELECT ManagerID FROM managers);

复制代码

这也将返回雷同的效果：
NameAliceBob 通常来说，NOT IN 利用符在处理大型数据集时可能会比 EXCEPT 利用符更有服从。这是因为 NOT IN 利用符可以利用索引来快速定位和过滤效果会合的匹配值，而 EXCEPT 利用符必要对两个效果集实行排序和去重利用，这可能会增长查询的实行时间，特别是当数据量较大时。
六、自联结（Self-Join）

自联结（Self-Join）是指在同一个表格中进行连接利用。虽然听起来有些奇怪，但在实际应用中它是非经常见的，特别是当所有相关数据都存储在同一个表格中时。
假设我们有一个名为 "employees" 的表，包含员工的姓名、工资和直接司理的ID。我们想要找出工资高于其直接司理的员工。以下是这个表的示例数据：
EmployeeIDNameSalaryManagerID1Alice6000032Bob7000033Charlie8000044David90000NULL 现在，我们必要编写一个 SQL 查询来找出工资高于其直接司理的员工。我们可以使用自联结来解决这个标题：

1. SELECT e1.Name AS EmployeeName, e1.Salary AS EmployeeSalary,
2.        e2.Name AS ManagerName, e2.Salary AS ManagerSalary
3. FROM employees e1
4. JOIN employees e2 ON e1.ManagerID = e2.EmployeeID
5. WHERE e1.Salary > e2.Salary;

复制代码

我们首先将 "employees" 表自联结为两个差别的别名 "e1" 和 "e2"，分别代表员工和其直接司理。然后，我们使用 JOIN 条件将员工表中的每个员工与其直接司理进行连接。最后，通过 WHERE 子句筛选出工资高于其直接司理的员工，并返回员工的姓名、工资以及直接司理的姓名和工资。
通过如许的自联结，我们可以清晰地找出工资高于其直接司理的员工，这在实际工作中是一个常见的需求。
七、排名函数：ROW_NUMBER、RANK 和 DENSE_RANK

（一）快速相识

当我们必要在 SQL 中对数据进行排名时，我们可以使用三种常见的排名函数：ROW_NUMBER、RANK 和 DENSE_RANK：
函数特点示例ROW_NUMBER为每行分配唯一的数字，不考虑行之间的关系ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY column_name)RANK为每行分配唯一的数字，雷同值会跳过排名RANK() OVER (ORDER BY column_name)DENSE_RANK为每行分配唯一的数字，雷同值不会跳过排名DENSE_RANK() OVER (ORDER BY column_name)

• 假如你必要为每行分配唯一的排名，并且不在意雷同值的排名，可以使用 ROW_NUMBER。
  
• 假如你必要为每行分配排名，并且对于雷同值的行盼望跳过排名，可以使用 RANK。
  
• 假如你必要为每行分配排名，并且盼望保持连续的排名编号，可以使用 DENSE_RANK。
  

（二）上手演练

假设我们有一个门生效果表格 student_grades，包含门生姓名 Name 和 GPA 效果 GPA。我们想要为每个门生按照 GPA 效果进行排名，并比力三种差别的排名函数的效果。
首先，我们使用 ROW_NUMBER()、RANK() 和 DENSE_RANK() 函数来为每个门生的 GPA 效果进行排名：

1. SELECT Name,
2.        GPA,
3.        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY GPA DESC) AS RowNumber,
4.        RANK() OVER (ORDER BY GPA DESC) AS Rank,
5.        DENSE_RANK() OVER (ORDER BY GPA DESC) AS DenseRank
6. FROM student_grades;

复制代码

假设我们的 student_grades 表格如下所示：
NameGPAAlice3.9Bob3.8Carol3.9Dave3.7Eve4.0 运行上述查询后，我们得到以下效果：
NameGPARowNumberRankDenseRankEve4.0111Alice3.9222Carol3.9322Bob3.8443Dave3.7554 通过以上效果可以看出：

• ROW_NUMBER() 函数为每个门生分配了唯一的排名，无论 GPA 效果是否雷同。
  
• RANK() 函数为雷同 GPA 效果的门生分配了雷同的排名，并在下一行跳过相应数量的排名。
  
• DENSE_RANK() 函数为雷同 GPA 效果的门生分配了雷同的排名，但不会跳过排名编号，保持了连续的排名编号。
  

八、计算差别时期之间的差值（Delta 值）

（一）快速相识

LEAD() 和 LAG() 函数是 SQL 中用于比力相邻行数据的重要工具。
LEAD() 函数用于获取当前行之后的行的数据，而 LAG() 函数则用于获取当前行之前的行的数据。
通过这两个函数，我们可以轻松地比力差别时段的数据，计算增长率、厘革趋势等。它们在数据分析领域有着广泛的应用，尤其实用于时间序列数据的分析和预测。
（二）上手演练

假设我们有一个名为 monthly_sales 的表，包含每月的销售数据，其中有月份（month）和销售额（sales）两个字段。我们想要比力每个月的销售额与上个月的销售额之间的差异，并计算增长率。

首先，我们可以使用 LAG() 函数获取上个月的销售额，并将其与当前月份的销售额相减，以得到销售额的厘革量。然后，我们可以将厘革量除以上个月的销售额，得到增长率。

1. SELECT
2.     month,
3.     sales,
4.     sales - LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY month) AS sales_change,
5.     ROUND((sales - LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY month)) / LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY month) * 100, 2) AS growth_rate
6. FROM
7.     monthly_sales;

复制代码

我们首先使用 LAG() 函数获取上个月的销售额，然后将当前月份的销售额与上个月的销售额相减，得到销售额的厘革量。接着，我们计算增长率，将销售额的厘革量除以上个月的销售额，并乘以 100，以得到百分比形式的增长率。如许，我们就可以方便地分析每个月销售额的厘革环境，相识销售业绩的发展趋势。
九、计算运行总数

（一）快速相识

数据库中，计算运行总数是一项常见的任务，特别是在分析时间序列数据或者累积值的环境下。窗口函数中的 SUM() 函数为我们提供了一种简单而强大的方法来实现这一目标。
通过结合 ORDER BY 子句，我们可以按照特定的顺序计算累积值。
（二）上手演练

假设我们有一个名为 monthly_revenue 的表格，其中包含每个月的销售额数据。我们可以使用窗口函数来计算每个月销售额的累积总数，以便更好地相识销售环境的趋势和厘革。
MonthRevenueJan10000Feb15000Mar12000Apr18000 现在，我们想要计算每个月销售额的累积总数。我们可以使用如下的 SQL 查询：

1. SELECT
2.     Month,
3.     Revenue,
4.     SUM(Revenue) OVER (ORDER BY Month) AS Cumulative_Revenue
5. FROM
6.     monthly_revenue;

复制代码

实行上述查询后，我们将得到以下效果：
MonthRevenueCumulative_RevenueJan1000010000Feb1500025000Mar1200037000Apr1800055000 通过这个案例，我们可以清晰地看到每个月销售额的累积总数是如何随着时间的推移渐渐增长的。
十、日期时间

在SQL中，日期时间数据的处理是非经常见和重要的。它涉及许多方面，包括日期的比力、计算日期之间的间隔、提取日期的部分等等。为了更好地明白日期时间数据的利用，我们必要把握一些常用的日期函数和技巧。
举例来说，假设我们有一个名为Weather的表格，其中包含每天的温度记录。现在，我们想找出哪些日期的温度比前一天更高。我们可以使用SQL中的日期函数和联结来实现这个目标。
首先，我们必要使用DATEDIFF函数计算每个日期与前一天日期之间的天数间隔。然后，我们可以将效果与温度进行比力，找出温度比前一天更高的日期。

1. SELECT
2.     a.Id
3. FROM
4.     Weather a,
5.     Weather b
6. WHERE
7.     a.Temperature > b.Temperature
8.     AND DATEDIFF(a.RecordDate, b.RecordDate) = 1;

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十一、总结

在本文中，我们深入探讨了 SQL 查询的多种技巧，从基础的 SELECT 语句到更复杂的排名、分组和数据转置利用。通过实例演示，我们展现了 SQL 的强大能力以及其在数据分析中的关键作用。把握这些技巧不但能够资助你高效提取和处理数据，还能使你在数据驱动的决策中游刃有余。
回顾文章中的关键点，首先我们相识了基本查询的结构，并渐渐深入到如何利用窗口函数进行数据排名，如何运用 GROUP BY 和聚合函数进行数据分组，以及如何使用 PIVOT 利用实现数据的灵活转置。每一个技巧都为你的 SQL 技能增加了新的维度，让你在实际应用中能够得心应手。
随着数据量的不断增长和分析需求的日益复杂，SQL 技能的重要性愈发显著。我们鼓励你在实际项目中应用这些技巧，继续探索 SQL 的深度和广度。无论是在数据分析、商业智能还是数据科学的领域，把握 SQL 都将为你的职业发展打开新的大门。盼望你能将这些知识融入到实际工作中，创造出更具价值的数据洞察！

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