不要再犯SQL的这些常见错误了！

不要再犯SQL的这些常见错误了！

SQL上手特别简单，在所有语言里算是简单的一种，甚至很多人不认为它算得上编程语言。但是，不要被SQL的简单外表迷惑了，如果我们问自己：多少次我尝试从大数据抓取数据，但是获得了不完整或者错误的数据?答案是：太多次了，连自己都数不清!

而正是因为SQL代码不轻易报错(通常只要语法正确，都会返回一些数据，但未必是你本来想要的)，我们反而需要花更多的精力去校对，确保数据的准确性。

以下，我们总结了最关键的5个SQL常见错误，以儆效尤：

1. Queries语句的执行顺序

SQL的入门门槛很低。很多人认为会使用Join, Group By 语句就可以自诩专家了。但是“砖家”们真的知道SQL语句的执行顺序吗?

SQL查询不是以SELECT开始的，虽然我们编写代码时，它们在编辑器中是从Select开始编写的，但是实际执行却并不是从SELECT开始的。

数据库首先使用FROM和JOIN执行查询，这就是为什么我们可以在WHERE中使用合并表中的值。

为什么我们不能在WHERE语句中筛选分组(GROUP BY) 的结果?因为GROUP BY在WHERE之后才会被执行。因此，我们需要通过HAVING进行更进一步的条件筛选。

常规情况下，SELECT是最后执行语句。它决定了查询结果需要输出哪些列，并进行何种聚合运算。此外，WINDOW FUNCTION 在这一步被执行。

这就是为什么当我们尝试在WHERE中筛选WINDOW FUNCTION的结果时会出现错误。

注意：数据库使用查询优化器来优化查询语句执行。优化器可能会更改某些操作的顺序，以便查询运行得更快。以上的介绍是正对常见情况下，对SQL执行幕后所发生事情的笼统的概述。

2. WINDOW FUNCTION 是做什么的?

很多人第一次遇到WINDOW FUNCTION时都觉得它似乎很神秘。为什么使用Window function作为分组可以聚合数据?

Window Function (WF) 通过特定语句简化了许多操作步骤以方便语句运行：

WF允许直接访问当前记录前后的数据。参见LEAD和LAG函数。WF可以使用GROUP BY对已经聚合的数据执行额外的聚合。见上图中的示例：使用WF计算移动累计销售额。ROW_NUMBER 可以遍历每一行。还可以用来删除重复的记录。或者取一个随机样本。顾名思义，WF可以计算给定窗口的统计信息：

上面的WF计算的就是从第一个记录到当前记录的累计总和。

Window Function值得你去专门花时间学习一下基本原理，不然很可能会把查询语句写得过于复杂以至于程序报错。

3. 利用CASE WHEN 计算平均值

CASE WHEN类似于编程语言中的IF条件语句。当我们需要对数据的某个子集计算统计信息时，它的作用就显现出来了。

上面的代码计算了在美国销售的产品的平均价格，但是这段代码有一点小问题，也就是对于Else的编写是有问题的。

在第一个个语句中，这段代码将所有非美国产品价格设为0，这降低了总体平均价格。如果有很多非美国产品，平均价格可能接近于0。

在第二个例子中，它只计算了在美国销售的产品的平均价格，这才是我需要的结果。请注意在这里使用CASE时不需要包括ELSE，因为它默认为NULL。

请注意在使用CASE语句时，一定要小心使用“else 0”。它对SUM没有任何影响，但是会对AVG平均计算产生巨大影响。

4. 对存在缺失值的列执行JOIN语句

SQL中有4种不同的JOIN: Inner, Outer, Left和Right。当我们在查询中使用JOIN时，它默认为INNER JOIN。

虽然我对JOIN有一些研究学习，但是我还是会犯一些小错误。

如上图所示执行JOIN语句，结果显示许多记录都丢失了。为什么会这样?明明是很简单的JOIN语句。

真是的原因其实是表1和表2中string_field列存在许多NULL值。通常人们会认为JOIN会保留NULL的记录因为NULL等于NULL，难道不是吗?

然后我运行如下语句：

结果返回的是NULL。

对于这种情况，为了不丢失有NULL的记录，解决方法应该是利用COALESCE，将string_field中的NULL转换为空字符串。

但需要注意的是，这样做会将表1中每个包含NULL的记录与表2中每个包含NULL的记录全部匹配起来。

通过使用ROW_NUMBER() 的 WINDOW FUNCTION，我们可以移除这些重复的匹配：

假设该数据表对每一行都有唯一的标识符“某某某ID”和一个时间戳字段。只需保留每个标识符的第一行，这样就可以删除重复项。

5. 对于复杂的查询语句不会使用临时表

SQL另外一大优点就是能够调试纠错。

我们可以拆分复杂的查询语句并创建多个临时表。然后可以对这些表运行“完整性检查”，以确保它们包含正确的记录。在设计一个全新且重要的查询或报告时，强烈推荐使用这种方法。

临时表的唯一缺点是数据库中的查询优化器无法优化该查询。

当需要保证执行效率时，可以将创建临时表的语句用with语句重新定义、查询。

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