本篇旨在将实务中最常出现的详细情况进行说明，从而解决产品经理80%的sql查询任务；希望对大家有帮助~

前言

之前我们已经用一个例子介绍了SQL的语法顺序和执行顺序，想必现在你已经知道了一个完整的SQL包括条件子句（关键字where）、分组查询（关键字group by）、字段选择（关键字select）和结果呈现（关键字order by）。本篇我们旨在将实务中最常出现的详细情况进行说明，从而解决产品经理80%的sql查询任务。

产品经理学SQL（二）一天学会用SQL解决业务查询问题系列共包括前中后三篇，建议学习时间为一天。

想回顾之前内容的可以点击：

产品经理学SQL（一）一个小时上手SQL

产品经理学SQL（二）一天学会用SQL解决业务查询问题（上篇）

条件子句（where）

1. 比较运算符（适用于区间）

比较运算符包括=（等于），>=（大于等于），<=（小于等于），!=（不等于），>（大于），<（小于）。

例如：查询年龄sage小于30的学生

where sage < 30

2. 确定范围（适用于连续范围）

between … and …为取值限定了一个范围。

例如：查询年龄大于等于10小于等于20的学生

where sage between 10 and 20

3. 确定集合（适用于离散的少数值）

例如：插入年龄为10,20,30的学生

where sage in (10,20,30)

**in可以和not一起使用，表示不在这个区间的值

**where sage not in (10,20,30)

4. 字符匹配（模糊查询）

通过like关键字和正则表达式匹配，常用的通配符有%（任意个字符）和_（一个字符）。

例如：查询名字sname带“王”的学生

where sname like “%王%”

5. 判断是否为空值

通过is null关键字判断值是否为空。

例如：查询姓名sname不为空的学生

where sname is not null

6. 多个查询条件

用and（两个条件同时满足）和or（两个条件满足一个即可）

例如：查询年龄sage小于20且性别ssex为男的学生

where sage<20 and ssex=’男’

一、分组查询（group by&聚合函数&having子句）

分组查询实现了类似excel中数据透视表的功能，可以帮助我们对数据进行分层汇总，而我们对分层后的数据进行统计的时候需要用到聚合函数（也就是平均值、求和、最大值和最小值等），最后我们对分层之后的数据筛选的时候需要用到having子句。

**where子句是对原始表做筛选的

**having子句是对分层汇总之后的结果做筛选的

回顾我们上一篇讲过的例子：在限定学生表学号小于等于6的一批学生中，查询每门课的最高成绩（最高成绩低于70分的课程不显示），然后根据课程最高成绩降序排列取前两条记录。

查询的SQL如下：

回顾一下执行顺序，首先我们用where子句对原始数据做了学号id需要小于等于6的限制。然后我们用group by和max(score)聚合函数实现了对课程进行分层，求出每门课的最高成绩，为了对聚合之后的结果作限制，我们用having子句只展示最高分数大于等于70的记录。

关于这个例子详细解释可以回顾上篇文章，下面我们详细介绍每个部分的常用语句。

1. group by

group by不仅可以对一个字段进行分组，还能对多个字段进行分组。这和excel中的数据透视表一致。

2. 聚合函数

3. having子句

和where子句一致，只需注意是对聚合后的结果作限制。

二、字段选择（select）

select比较灵活，我们不单单能选择原始数据表的字段，还能使用函数对字段进行计算，正如我们第一篇提到的，函数并不是重点，当你需要的时候百度或者问技术小哥就知道了。我们这里只简单介绍一下可以对字段进行计算。

例如：查询各学生的年龄（通过公式计算年龄）

三、结果呈现（order by）

1. 和excel一样，可以用多个字段排序
2. 关键字desc表示降序排列

例如：查询学生id和年龄，并先按照学号sid降序，再按照年龄sage升序排列

四、后续学习

本篇文章的目的主要是帮助非技术人员在初步知晓SQL语句的情况下在一天之内系统入门SQL，从而解决80%的sql查询问题。

但是由于建议学习时间为一整天，全部内容置于一篇文章一方面过于冗长，另一方面影响读者趁热打铁（作者是上班族，更新比较慢哈望谅解~），因此我把一天学会用SQL解决业务查询问题分为上中下三篇。

上篇已经介绍了SQL的语法顺序和执行顺序的区别并仔细剖析了SQL的执行顺序；这篇详细介绍了条件子句、分组查询和排序的细节；下篇会介绍表的连接和其他常用关键字。

希望学完这三篇后能助你系统地入门SQL~

作者：Tomocat，女朋友是产品经理的数据分析师。

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