BI商业智能这个概念已经提出好几十年了，这个概念本身比较宽泛，不同人也有不同的理解和定义，但落实到技术环节，特别是面向业务用户的环节，所称的BI，基本就是指的多维分析或者自助报表
“用户活跃表”记录了用户的登录信息，包括用户标识、用户登录日期，以及是否是新用户（如果是新注册的用户值为1；如果是老用户，值为0）。
表一：周度销售表记录了每个自然周全国店铺的销售信息，字段包含了周、店铺代码、吊牌金额、销售金额。
”销售订单表”记录了销售情况，每一张数据表示哪位顾客、在哪一天、哪个网点购买了什么产品，购买的数量是多少，以及对应产品的零售价
一、SQL速成 结构查询语言(SQL)是用于查询关系数据库的标准语言，它包括若干关键字和一致的语法，便于数据库元件(如表、索引、字段等)的建立和操纵。 以下是一些重要的SQL快速参考，有关SQL的语法和在标准SQL上增加的特性，请查询MySQL手册。 1．创建表 表是数据库的最基本元素之一，表与表之间可以相互独立，也可以相互关联。创建表的基本语法如下： create table table_name (column_name data无效 {identity |null|not null}， …) 其中参数table_name和column_name必须满足用户数据库中的识别器(identifier)的要求，参数data无效是一个标准的SQL类型或由用户数据库提供的类型。用户要使用non-null从句为各字段输入数据。 create table还有一些其他选项，如创建临时表和使用select子句从其他的表中读取某些字段组成新表等。还有，在创建表是可用PRIMARY KEY、KEY、INDEX等标识符设定某些字段为主键或索引等。 书写上要注意： 在一对圆括号里的列出完整的字段清单。 字段名间用逗号隔开。 字段名间的逗号后要加一个空格。 最后一个字段名后不用逗号。 所有的SQL陈述都以分号";"结束。 例： mysql> CREATE TABLE test (blob_col BLOB， index(blob_col(10)));
某商场为了分析用户购买渠道。表1是用户交易记录表，记录了用户id、交易日期、交易类型和交易金额。
同样的SQL语句在查询分析器执行很快，但是网站上执行超时，这个问题以前遇到过，解决办法是重新启动服务器，但过一段时间后（时间长短不一定，一般为一天后），这次又出现了，不能总是重新启动服务器了事吧，决定探个究竟。 首先，打开SQLSERVER 事务探查器，找到那个执行超时的SQL语句： exec sp_executesql N' SELECT a.WorkNo,a.理财经理网点,a.理财经理姓名,a.序号,CAST( ROUND(a.金额/10000,2) as float) 金额
你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
SQL 是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是用于管理关系型数据库的标准语言。在 SQL 中，查询是其中最重要的部分之一，通过查询，我们可以从数据库中检索所需的数据。分组查询是 SQL 查询中的一项重要功能，它允许我们对数据进行分组、聚合和汇总，以便更好地理解数据的特征和趋势。
本篇推送主要涉及SQL语言中较为复杂的子查询与函数嵌套。 虽然这个MySQL系列取名为MySQL基础入门，但是个人不打算做单个函数的用法总结，或者说简单罗列，（这些内容你可以通过很多途径了解）因为一方面以前有过SQL基础方面的学习经历（本科的计算机必修课以及计算机等级考试）现在应该更加深入一些，另一方面SQL是一门数据分析语言，单纯的一个两个函数基本很少能解决问题。 SQL语言不像R语言和Python那种面向对象的语言，提供了各种灵活多变的的可用方法以及成千上万的高效解决工具，更没有提供像管道函数那样的参
大家好，我是接地气的陈老师，在数据类岗位招聘过程中，经常会考察求职者的SQL能力，这里整理了3个常考的SQL数据分析题，按照由简单到复杂排序，一起来测试下你掌握了么？
前一篇《SQL Server中With As的介绍与应用（二）--递归的使用》我们介绍了一下SQL中With As的递归应用，本章我们直接通过递归的方式实战操作一下，看看使用的效果。
在数据类岗位招聘过程中，经常会考察求职者的SQL能力，这里整理了3个常考的SQL数据分析题，按照由简单到复杂排序，一起来测试一下你掌握了么？
SQL是数据分析必备的技能了，面对数据分析问题如何快速写出一手漂亮的SQL是初学者最大的难题，本篇分享3个常考数据分析题，摘自《SQL数据分析：从基础破冰到面试题解》一书中。
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。
近日有朋友发来几道SQL题，说是面试时遇到的。拿到题目一看，确实和一般的SQL题不太一样，还是有点小技巧在的，对于没有工作经验的新手来说，能写出一道题的有一小部分，能写出2道的就不多了。
【导语】手写业务 SQL 很繁琐？GPT-3来帮你！本文作者通过手动输入简单的英文描述秒 Get 到 SQL 了。听说 AI 又来抢开发者饭碗，一起来看看吧：
有赞数据报表中心为商家提供了丰富的数据指标，包括30+页面，100+数据报表以及400+不同类型的数据指标，它们帮助商家更合理、科学地运营店铺，同时也直接提供分析决策方法供商家使用。并且，每天在跑的底层任务和涉及的数据表已经达到千级别。面对如此庞大的数据体系，作为测试如何制定质量保障策略呢？这篇文章将从：1.有赞数据链路 、2.数据层测试、 3.应用层测试、 4.后续规划这四个方面展开。
“学生表”里记录了学生的学号、入学时间等信息。“成绩表”里是学生选课成绩的信息。两个表中的学号一一对应。（滴滴2020年面试题）
有两张表，一张是订单列表，表名为“订单明细表”；一张是用户名单，表名为“注册表”。“订单明细表”中的用户ID与”注册表”中的用户ID一一对应。
本文共2500字，建议阅读7分钟。 减少外存（硬盘）访问量一直是提高大数据计算性能的永恒话题。
连接运算（JOIN）一直是SQL中的老大难问题。在关联表稍多一点的时候，代码书写就变得很容易出错了。而且因为JOIN语句的复杂，导致关联查询也一向是BI软件的软肋，几乎没有BI软件能让业务用户顺畅地完成多表关联查询。对于性能优化也是，关联表较多或者数据量大时，JOIN的性能也很难得到提升。
通过case when 的转换，把列的项目转换成行字段，有两种方法供参考，其中第一个方法较为简洁。
统计出头部客户、腰部客户、尾部客户在上个月（2020-06-01 ~ 2020-06-30）的留存情况。
业务问题：店铺在对用户进行盘点时发现，用户运营过于粗放，没能做到用户分类运营。老板想在下一个月对不同的用户进行有针对性的营销，达到降低成本提高收入，精细化运营的效果。怎么办？
【相近】trunc(x[,y]) 返回截取后的值，用法同round(x[,y]),只是不四舍五入
本篇节选自书籍《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》一书，主要讲解数据分析面试中常见的30道SQL面试题。 1-20道可以看： 30道经典SQL面试题讲解(1-10) 30道经典SQL面试题讲解(11-20) 21 获取新增用户数 现在有一个用户表user_reg_table，这张表存储了每位用户的uid(用户id)、reg_time(注册时间)等其他信息，我们想知道某一天的新增用户数，以及该天对应的过去7天内每天平均新增用户数，该怎么实现呢？ user_reg_table表如下所示： uid re
今天收到一个朋友发来的初级ETL BI 的笔试题，我觉得题目蛮有意思的，于是拿出来和大家分享。
“订单信息表”里记录了巴西乘客使用打车软件的信息，包括订单呼叫、应答、取消、完单时间。（滴滴2020年笔试题）
随着业务发展，这些表会越来越大，如果处理不当，查询统计的速度也会越来越慢，直到业务无法再容忍。
因为数据仓库已经创建完成，所以直接基于已有的 DWS 层进行计算。计算 GMV 的 ADS 层具体操作下面会具体进行讲解。
一台数据库服务器中会创建很多数据库（一个项目会创建一个数据库）,在数据库中会创建很多张表(一个实体会创建一个表),在表中会有很多记录（一个对象实例回添加一条新的记录）
上两篇里介绍了几种基本的维度表技术，并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展，分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样，也会从概念开始认识这些技术，继而给出常见的使用场景，最后以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现的作业、转换和测试过程。
手机中的相机是深受大家喜爱的应用之一，下图是某手机厂商数据库中的用户行为信息表中部分数据的截图。
本篇节选自书籍《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》一书，主要讲解数据分析面试中常见的30道SQL面试题。1-10题见：30道经典SQL面试题讲解(1-10) 11 行列互换 现在我们有下面这么一个表row_col_table，这个表中每年每月的销量是一行数据： year_num month_num sales 2019 1 100 2019 2 200 2019 3 300 2019 4 400 2020 1 200 2020 2 400 2020 3 600 2020 4 800 我们需要把上面
某银行拟开发一套ATM系统软件对客户的账户和交易信息进行管理。该系统的后台数据库为
大家可以叫我黄同学(博客名:Huang Supreme)，一个应用统计硕士，爱好写一些技术博客，志在用通俗易懂的写作风格，帮助大家学到知识，学好知识!
Power BI中DAX函数非常多，功能非常强大，下面结合一些实际场景来讲解DAX一些常用的函数，这些场景包含求和、计数、相除、排序、累计、环比、同比，为了更方便后续的可视化展示数据，我们新创建可视化展示的页面，创建一个新表存储后续展示的度量值，具体操作如下：
这么个复杂的逻辑如果我们使用DatesYTD智能时间函数的话，则可以简化成这样的写法，直接通过DatesYTD来进行筛选后的求值。
就好像select语句不需要from就可以独立成句显示常量一样，select语句也可以独立成句进行简单四则运算。
通过前端給过来的图，我们只需要统计一周内的订单总量和 订单总金额，一开始我的想法是写多个sql语句，然后再插入到一个数组中去，最后的结果你知道的，效率很低很低。
有赞是一家SaaS公司，更是一家大数据公司。如何从海量数据中高效地挖掘数据的价值，并对数据进行可视化分析与展示，是我们亟待解决的问题。鉴于此有赞BI平台应运而生，BI平台经过多次迭代，使用户可以快速方便地在BI平台进行数据的分析与展示，满足了不同业务的取数需求，目前月均 UV 700+，PV 3W5+，报表总数 5K+。
图片💡 作者：韩信子@ShowMeAI📘 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40📘 AI 面试题库系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/48📘 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/318📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容图片本篇内容基于场景面试题完成，在给定场景和数据表的前提下，有一系列的分析挖掘问题，
前面几篇分别介绍了安装，可视化软件，数据库简介以及字段类型和约束，本篇文章开始正式开始查询语句的讲解。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说数据库常用sql语句总结「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
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