我终于开始做我的第一个(众多的)SQL 项目。我考虑进入数据分析领域已经有一段时间了。我的一位好朋友建议,鉴于我的金融背景,这将是对我技能的合适补充。他为我指明了正确的方向,我自己做了一些研究来找出数据分析/工程的学习路径,现在我们正在努力。 SQL 铠甲进入我的武器库!
当我第一次开始学习 SQL 时,我不知道这些简单的查询可以拥有多大的力量。但在完成我的第一个实际项目后,我现在明白了为什么 SQL 是数据分析的支柱。现在,事不宜迟...
?项目
我开始分析数据分析师职位的招聘信息,提出以下问题:
收入最高的工作是什么?
这些工作需要什么技能?
哪些技能最受欢迎且最赚钱?
目标不仅是学习 SQL,还要发现就业市场的趋势,这可以帮助我(和其他人)优先学习特定技能。这些数据来自一年前(2023 年),但运行查询所获得的见解仍然非常宝贵!
我使用的工具
首先,我与:
- 用于“轻量级”查询的 SQLite。当我学习基础知识时,SQLite 是主要编辑器。我喜欢从浏览器访问它的便利性。
- 用于数据库管理的 PostgreSQL。我能够创建一个 IDE 并创建一个本地数据库。
- 用于查询职位和技能数据的 SQL。
- 用于编辑我的 SQL 查询的 VS Code。我着迷的是它允许用任何编程语言编写和编辑代码,以及它与 PostgreSQL 和 GitHub 等其他资源集成的灵活性。
- GitHub 用于组织和分享我的脚本。 数据库本身有四个表:职位发布、公司数据、所需技能和技能详细信息。相当标准的东西,但足以挖掘一些有趣的见解。
我做了什么
事情是这样的:
首先,基础知识
我从简单的查询开始,例如过滤 (WHERE)、排序 (ORDER BY) 和连接表 (INNER JOIN)。编写前几行 SQL 感觉充满力量 — 我终于可以与数据进行通信了。
进阶
接下来,我升级了通用表表达式 (CTE)、CASE 语句,甚至一些日期函数。这很有挑战性,但这些工具将复杂的查询转变为易于管理的步骤。
有趣的部分:项目
最后,我运用我所学到的一切来回答真正的问题:
高薪职位:Meta 和 AT&T 等公司的远程数据分析师职位薪资高达 650,000 美元。
紧缺技能:SQL 占据了榜单首位,出现在 90,000 个职位招聘信息中。 Python 和 Tableau 也不甘落后。
最佳学习技能:平衡需求和薪资数据,我发现 SQL、Python 和 Tableau 是职业发展的必备技能。
我的主要收获
SQL 是你的超能力
SQL 快速有效地将数据转化为见解。了解它为解决实际问题打开了大门。
技能很重要
有些技能,例如 SQL 和 Python,是永恒的。但保持更新如云计算、Snowflake 或 Go 等新工具可以在数据职业中释放更大的可能性。
从小事做起,大处着想
这个项目从简单的查询开始,但当我将这些点联系起来时,它演变成对技能和薪资的强大分析。
为什么这很重要
学习 SQL 不仅仅是为了获得技术技能,更是为了让自己能够做出数据驱动的决策。现在,我可以识别趋势、发现机会并优先考虑当今就业市场中最重要的技能。
如果您是 SQL 新手,我强烈建议您从这样的项目开始。这不仅仅是一次学习经历,更是信心的助推器。
你可以在这里找到这个项目:https://github.com/commacap/SQL-Project.git
有关于 SQL 或您自己的初学者项目的想法可以分享吗?请在评论中告诉我——我很想听听你的故事!
以上是我如何完成我的第一个 SQL 项目(以及我学到的东西)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。

MySQL中的SQL命令可以分为DDL、DML、DQL、DCL等类别,用于创建、修改、删除数据库和表,插入、更新、删除数据,以及执行复杂的查询操作。1.基本用法包括CREATETABLE创建表、INSERTINTO插入数据和SELECT查询数据。2.高级用法涉及JOIN进行表联接、子查询和GROUPBY进行数据聚合。3.常见错误如语法错误、数据类型不匹配和权限问题可以通过语法检查、数据类型转换和权限管理来调试。4.性能优化建议包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和使用事务来保证数据一致性

InnoDB通过undolog实现原子性,通过锁机制和MVCC实现一致性和隔离性,通过redolog实现持久性。1)原子性:使用undolog记录原始数据,确保事务可回滚。2)一致性:通过行级锁和MVCC确保数据一致。3)隔离性:支持多种隔离级别,默认使用REPEATABLEREAD。4)持久性:使用redolog记录修改,确保数据持久保存。

MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

InnoDB通过Next-KeyLocking机制有效防止幻读。1)Next-KeyLocking结合行锁和间隙锁,锁定记录及其间隙,防止新记录插入。2)在实际应用中,通过优化查询和调整隔离级别,可以减少锁竞争,提高并发性能。


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