作为一个2022届的数据分析岗位的秋招党，在去年的秋招中也成功上岸，在整个过程中也收获结识一群优秀的朋友，大家也都拿到不同大厂的数分offer，创作这个专栏主要是为了分享我们在去年整个秋招过程中如何准备面试，沉淀下来的一些知识点以及一些走过的雷区，希望能够尽量给予未来优秀的“数分人”一些帮助和岗位的资讯。也希望大家能够互相交流行业资讯，积累行业人脉。详情见回复哦（记得添加来自‘ 牛客’备注哦）                 Day4: SQL知识点总结（Part 1）           Sql语言本身不难，更多在于题目的灵活和解法的巧妙，建议多写多练，见过较多的题目情景，可以轻松熟练地应对sql题目，大部分的sql需求可通过构造辅助列，分组、开窗等方法解决。       核心知识点            1、高频知识点 (必须掌握)               1) 查询语句(select)           select * from <表名> (limit 10);         基础查询语句，select * from t 是从表t中获取全部信息，表量级较大时该语句运行较慢，慎重使用，加入limit n 为取该表中前n条数据信息，可用于表结构确认及局部信息确认。       select <列名1>,<列名2> from <表名>;        select <列名1>,<列名2> from <表名> 为从表中获取指定两列的数据       select语句为最常用的查询语句，在不更改原始表信息的情况下查询获取所需要的信息，除上面的基础用法外，可与条件过滤语句(where)结合获取指定条件下的数据信息(eg:select * from <表名> where <列名1> = 1)，可与聚合函数、分组函数(group by)结合获取按需要方式分组后的统计结果(eg:select <列名1>,<列名2>,sum(<列名3>) from <表名> group by <列名1>,<列名2>)，可与连接函数(join)结合实现表之间的内连、外连，也可与窗口函数结合进行累计计算、分组排序、偏移分析等操作。           2)聚合函数(sum/count/avg/max/min)           聚合函数为sql中用于汇总的函数，它会对NULL以外的对象进行汇总（除count函数特殊外，若列中有null值，聚合函数会将null值排除在外，只计算非空值部分的汇总数据），常用的聚合函数有如下五种       COUNT： 计算表中的记录数（行数）       (若某列中包含null值，COUNT(*)会得到包含NULL的数据行数，而COUNT(<列名>)会得到NULL之外的数据行数。)                     SUM： 计算表中数值列中数据的合计值       AVG： 计算表中数值列中数据的平均值       MAX： 求出表中任意列中数据的最大值       MIN： 求出表中任意列中数据的最小值       使用聚合函数时，可用distinct函数删除重复值       eg：SELECT COUNT(DISTINCT product_type) FROM Product;                3)分组函数(group by)           使用GROUP BY子句可以按特定列将表分割，常与聚合函数配合使用。       SELECT <列名1>, <列名2>, <列名3>,count(列名4),sum(列名5),……        FROM <表名>        GROUP BY <列名1>, <列名2>, <列名3>;        如分组列中有null值，分组汇总后null会以一种单独种类出现。                                       4) 条件过滤语句(where/having)           SELECT 语句通过WHERE 子句来指定查询数据的条件           SELECT <列名>, ……        FROM <表名>        WHERE <条件表达式>;                      Where子句执行顺序在分组函数group by之前，如果需要根据分组后数据进行筛选利用having子句进行。       SELECT <列名1>, <列名2>, <列名3>, ……        FROM <表名>        (WHERE <原表进行筛选的条件表达式>)        GROUP BY <列名1>, <列名2>, <列名3>, ……        HAVING <分组结果对应的条件>        Having子句应用实例：https://www.runoob.com/sql/sql-having.html                5) 联接函数(left join/right join/(inner)join/full (outer) join)           常出现所需数据出现在不同表中的情况，通过联结函数我们可以将多张表连接起来从中取得需要的数据。       Join：https://www.runoob.com/sql/sql-join.html        Left join(左连接，最常用): https://www.runoob.com/sql/sql-join-left.html        Right join(右连接): https://www.runoob.com/sql/sql-join-right.html        Inner join(内连接，即取交集):https://www.runoob.com/sql/sql-join-inner.html        Full outer join(外连接，取并集): https://www.runoob.com/sql/sql-join-full.html                6) 合并函数(union)           Join函数完成多张表列的合并，union函数则完成不同表或查询结果行的合并，两部分利用union函数进行合并需保证其列结构完全相同。       Unoin(行合并):https://www.runoob.com/sql/sql-union.html                7) 窗口函数( over(partiton by ))           窗口函数语法解读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/92654574                2、拓展知识点(低频、难度较大，选择性掌握)               1) 基础表操作(建表create 删表 drop/truncate 插入insert 更新update)           Create table 创建表 https://www.runoob.com/sql/sql-create-table.html        Delete 删除表中数据 https://www.runoob.com/sql/sql-delete.html        Drop table 删除表格  Drop table <表名>       Truncate table 删除表内全部数据，但并不删除表本身 Truncate table <表名>       Update 插入数据 https://www.runoob.com/sql/sql-insert.html        Update 更新数据 https://www.runoob.com/sql/sql-update.html        UPDATE table_name SET column1=value1,column2=value2,...WHERE some_column=some_value;               2) 模糊匹配(like)正则表达式(regexp)           模糊匹配常用于按照所给的条件或者说要求进行大致程度匹配，如获取name列以g开头的所有行(SELECT * FROM table WHERE name LIKE 'G%')，常用的函数为like/rlike/regexp，配合通配符使用。       Like ：https://www.runoob.com/sql/sql-like.html        SELECT column_name(s)        FROM table_name        WHERE column_name LIKE pattern;       通配符：% — 代替一个或多个字符       _  — 代替一个字符       通配符的使用及正则表达式(rlike/regexp)：https://www.runoob.com/sql/sql-wildcards.html                3) 日期函数           常用日期函数       https://blog.csdn.net/Zhu_Hua/article/details/81843393?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164766941816780271958362%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=164****41816780271958362&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-14-81843393.142^v2^pc_search_result_control_group,143^v4^control&utm_term=sql+%E6%97%A5%E6%9C%9F%E5%87%BD%E6%95%B0&spm=1018.2226.3001.4187            https://blog.csdn.net/qq_19865749/article/details/78535414?spm=1001.2101.3001.6650.8&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-8.pc_relevant_antiscanv2&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-8.pc_relevant_antiscanv2&utm_relevant_index=12        获取当前系统日期：select getdate();       日期加减：dateadd(初始日期(datetime格式),时间间隔(bigint格式) , 固定的转换间隔datepart (‘yyyy’-年,’mm’-月,’dd’-日))       Eg: dateadd(to_date('2020-01-01',’yyyy-mm-dd’), -1, 'mm')        日期间隔：datediff(datetime date1, datetime date2, string datepart)       字符串转日期格式：to_date('20080718', 'yyyymmdd')       from_unixtime (unix_timestamp ('2009-08-06'))               4) 字符串函数           常用字符串处理函数汇总 https://blog.csdn.net/weixin_41999297/article/details/104341632?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_title~default-0.pc_relevant_default&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=3                5) 列转行/列转行           Group by + case when: https://blog.csdn.net/wyqwilliam/article/details/82559023                6) 行转多列           Lateral view explode https://blog.csdn.net/weixin_36630761/article/details/76146842                7) 偏移函数lag()和lead()           https://blog.csdn.net/weixin_39415084/article/details/76429306