原来 Pandas 和 SQL 才是绝配

2021-11-25 10:24 早起Python

大家好,我是早起。

在之前的文章中分享了很多 pandas 数据分析文章,但老读者都知道,我不止一次的强调不要只盯着 pandas 学,毕竟它只是数据分析的一个工具,在真实的业务操作中往往是多个工具联合使用,如果想进一步提高数据分析能力那就必须要掌握一定的 SQL 技能

当然 SQL 入门并不难,基本上谁都会用 SELECT 写两句。但是在实际工作中,还远远不够,总是会遇到各种问题,比如:

  • 学过很简单的 SQL,面对基本的需求没有问题,但当面对稍微复杂一点的数据需求,总会力不从心,找不到窍门;
  • 由于上手容易,在学习初期不拘小节,忽略了语句编写带来的性能问题。在后期导致 SQL 的使用效率很低,成为了工作中的“绊脚石”;
  • 当然还有很多具体而普遍的问题,比如为什么我的 count(*) 如此慢?为什么建立索引,查询还是很慢?我该从哪些方面去调优?

我认识一个大佬,叫陈旸,清华大学计算机系博士,前 IBM 中国研究院工程师。他精通数据分析,极客时间写了一个专栏 《SQL 必知必会》

有个我不得不推荐的理由 -- 陈旸特别整理了一份 王者荣耀数据库 以及NBA 球员数据库,来进行 SQL 的实操训练。

完整读下来,基本是从小白到进阶,一整条路径都梳理清楚了:先巩固扎实的 SQL 语法;再以工作中的实际问题为例,带你编写高性能的 SQL 语句;最终学会在项目中使用 SQL。

专栏还总结了一张「 SQL 知识全景图」,内容涉及日常工作所需掌握的 SQL 知识的方方面面,建议收藏。图片

这个专栏已经 1.7 万人学了,现在正在做限时特惠活动,原价 ¥199,限时拼团 + 口令「SQL202105」到手仅 ¥119!新用户只要¥68!建议有需要的同学都先囤一份起来再说。图片

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凭什么推荐这个专栏?

除了我一直比较推崇的「内容体系化」,最重要的是专栏有几个特色。

1、用 “王者荣耀+ NBA 球员数据库 ” 进行项目实操

在学习使用 SQL 的时候,总是需要一些数据,但目前主流的 SQL 书本或者网络上用的基本是千篇一律的数据表(比如查询超市数据表),为此陈旸特地建了一个“王者荣耀数据库”以及“ NBA 球员数据库”,以便基于此进行 SQL 的实操训练,在实操中讲解,并输出实战,比如如何用 SQL 做数据清洗、数据集成等。

就游戏而言,数据查询就涉及很多知识点,包括多表联查、分区分库、用户权限、排行榜、大规模并发和用户数据安全等等。

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2、实战 SQL 性能优化

之前总有同学问:“同样都是用 SQL 查询数据,为什么我写的语句要比别人的慢?” 在 讲完 SQL 本身的语法后,陈旸会告诉你如何快速定位 SQL 性能问题,提高查询效率。

举个例子,之前有个同事,写了个两张表关联的查询语句,但是他在写 SELECT 语句的时候,发现优化器评估返回的数据量为 1000 多 T,总成本 2000 多 G,返回时间需要 300 多小时。实际上优化处理后,可能只需要 0.1 秒。不重视 SQL 语句的质量和优化,可能会带来高达几万倍的差别!

3、玩转 6 大常用数据库

在实际工作中,大家经常会接触到不同的关系型数据库管理系统,在专栏里,陈旸将通过 6 大常用数据 Oracle、MySQL、SQL Server、Access、WebSQL、SQLite,来讲解 SQL 在不同的数据库管理系统中是如何使用的。

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比起自己盲目地自学三年,真的不如跟着对的人学三个月。趁现在还有优惠,一顿呷哺呷哺的钱,拿下这个宝藏专栏。

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本文章转载自公众号:Zaoqi_Python

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