目录
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什么是 SQL,它的用途是什么?
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SQL 在 2023 年仍然适用吗?
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你应该学习 SQL 吗?
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学习 SQL 的不同方法
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SQL 入门
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SQL初学者可能害怕问的问题
学习 SQL 的先决条件是什么,我需要有任何编码经验吗?
SQL 有哪些实际应用,哪些行业依赖于此技能?
学习SQL需要多长时间,我应该投入多少时间练习才能熟练?
有哪些流行的 RDBMS,我应该从哪一个开始?
什么是关系数据库管理系统?
什么是 NoSQL,SQL 和 NoSQL 有什么区别?
什么是 SQL,它的用途是什么?
SQL 是一种用于管理和操作关系数据库的编程语言。关系数据库是存储在表中的结构化数据集合,表由行和列组成。
SQL 允许用户使用各种命令和语句(查询)与这些表进行交互。例如,用户可以使用 SQL 从表中选择特定数据、更新现有数据或将新数据插入表中。SQL 还允许用户创建和修改表、设置表之间的关系以及定义约束以确保数据完整性。
以下是获取已订购产品的用户列表的 SQL 查询示例:
SELECT customer_name, order_date
FROM customers
JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id
JOIN order_items ON orders.order_id = order_items.order_id
JOIN products ON order_items.product_id = products.product_id
WHERE products.product_name = 'Roller Skates';
此查询连接四个表 – customers、orders、order_items和products– 以检索订购旱冰鞋的客户的姓名以及他们下订单的日期。
对此查询的示例响应可能如下所示:
customer_name | order_date |
---|---|
John Faith | 2023-01-01 |
Kiara Johnson | 2023-01-05 |
Michelle Dams | 2023-01-10 |
Jennifer Liu | 2023-01-15 |
SQL 在 2023 年仍然适用吗?
是的!SQL 仍然是使用最广泛的编程语言之一,尤其是在数据分析和数据库管理领域。事实上,SQL 的受欢迎程度在过去一年中有所增长(TIOBE 指数)。对于 49 岁的语言来说还不错!
到 2023 年,数据素养预计将成为最受欢迎的工作场所技能。随着越来越多的企业和组织依赖数据驱动的决策,对数据管理和分析的需求也在增加。随着人工智能工具的兴起,任何支持更新和检索这些数据的语言都将继续流行。
如果您从事技术工作,了解数据不仅对您的职业有用,而且很快就会变得必不
你应该学习 SQL 吗?
如果您阅读本文并且对数据、分析或作为后端开发人员感兴趣,我强烈建议您学习 SQL。即使您的目标与数据无关,SQL 仍然是一项值得拥有的宝贵技能。下面列出了学习 SQL 可能带来的好处:
学习需求技能: SQL 被许多行业使用,包括金融、医疗保健、零售和技术,因此拥有 SQL 技能的人有很多工作机会。如前所述,人工智能和数据库交互正变得越来越流行。
更好地分析数据:如果您处理数据,SQL 可以帮助您从大型数据集中提取有价值的见解和信息。SQL 允许您快速有效地查询和操作数据。任何开发人员、分析师、用户体验研究人员或产品人员都可以利用这些技能。
提高您的工作效率: SQL 是一个强大的工具,可以帮助您管理和组织数据。使用 SQL,您可以自动执行重复性任务并简化您的工作流程,从而节省您的时间并提高您的工作效率。
学习可转移的技能: SQL 不限于任何特定行业或工作角色。学习 SQL 后,您可以将其应用到范围广泛的任务和项目中。
开拓职业机会: SQL 通常是数据分析、数据科学和数据工程职位的先决条件。学习 SQL 可以帮助您将您的职业发展到新的方向。
学习 SQL 的不同方法
有多种学习 SQL 的方法,每种方法都有自己的位置,具体取决于您的目标、学习方式、可用时间和预算。以下是一些需要考虑的热门选项:
通过在线资源和课程自学:
有大量书籍和课程可用于学习 SQL。这些资源的范围从免费的 YouTube 视频到来自 SitePoint、Coursera、Udemy 和 Codecademy 等知名机构的付费在线课程。对于那些喜欢按照自己的进度学习并且预算有限的人来说,自学是一种灵活的选择。
训练营和强化培训计划:
训练营和强化培训计划旨在在紧凑的时间范围内提供实践培训。这些课程通常比传统的大学课程短,旨在教授可立即应用于实际项目的实用技能。训练营和强化培训计划可能很昂贵,但可以提供更快、更身临其境的学习体验。
专业 SQL 认证:
对于那些希望在数据驱动领域提升职业生涯的人来说,SQL 认证可能是一个有价值的证书。各种组织都提供认证,包括 Microsoft、Oracle 和数据仓库协会。这些认证验证了您的 SQL 技能和知识,并可以增加您获得高薪工作的机会。
传统的课堂学习:
如果您更喜欢结构化的学习环境并且有时间和资源,那么传统的课堂学习可能是一个不错的选择。许多大学和社区学院都将 SQL 作为其核心计算机科学或商业课程的一部分。此选项提供更亲身实践和互动的体验,让您可以提出问题并从讲师那里获得反馈。
SQL 入门
下面是学习 SQL 的建议方法。如果每个人的编程技能水平和目标各不相同,那么请对此持保留态度。
无耻的插件:我们著名的 Simply SQL 课程遵循这些步骤以及更多步骤,我们相信这是初学者入门的最佳方式。
了解基础知识:
在深入研究复杂查询之前,您需要了解 SQL 的基本概念,例如表、列、行以及表之间的关系。
选择数据库:
选择数据库管理系统(DBMS) 并熟悉它。一些流行的包括 MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server 和 Oracle。它们都非常相似,MySQL 社区版和 PostgreSQL 都是免费的。我建议从这两者之一开始。
练习简单查询:
开始练习简单查询,例如从单个表中选择数据或根据特定条件过滤数据。
尝试复杂查询:
随着您获得更多经验,开始使用更复杂的查询来积累您的知识,例如连接或聚合数据。
使用资源:
有大量资源可帮助您学习 SQL,包括在线教程、书籍和课程。利用这些资源可以帮助您更深入地了解该语言。
练习、练习、再练习:
掌握 SQL 的关键在于练习。尝试从事现实世界的项目或挑战,以帮助您提高技能。
SQL初学者可能害怕问的问题
学习 SQL 的先决条件是什么,我需要有任何编码经验吗?
您不一定需要有任何编码经验,但是对数据及其组织方式有一些基本的了解会很有帮助。熟悉电子表格或数据库可能会有所帮助。还建议您对代数概念和逻辑有基本的了解,因为 SQL 涉及处理数据集并通过逻辑查询来操作它们。
SQL 有哪些实际应用,哪些行业依赖于此技能?
SQL 用于许多行业,包括金融、医疗保健、零售和技术。它用于数据分析、报告和管理等任务。各种规模的公司都依赖 SQL 来存储和管理他们的数据。SQL 的一些实际应用示例包括客户关系管理、库存管理和欺诈检测。
学习SQL需要多长时间,我应该投入多少时间练习才能熟练?
一般来说,最好为自己设定切合实际的期望并专注于持续学习和改进,而不是试图在特定时间范围内掌握 SQL。
但是,既然你问了——学习 SQL 所需的时间因个人和他们希望达到的熟练程度而异。学习 SQL 的基础知识可能需要几天到几周的时间。精通可能需要几个月的持续使用。
重要的是要在现实场景中不断练习和应用你所学的知识,以巩固你对语言的理解。
有哪些流行的 RDBMS,我应该从哪一个开始?
一些流行的 RDBMS 包括 MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server 和 PostgreSQL。RDBMS 的选择取决于您的项目要求、预算和专业水平。MySQL 是 Web 开发项目的流行选择,而 Oracle 通常用于企业级应用程序。
它们之间的主要区别是:
成本:
Oracle 和 Microsoft SQL Server 是需要许可证的商业产品,而 MySQL 和 PostgreSQL 是开源的,可以免费使用。
特性:
每个 RDBMS 都有自己的一组特性和功能,可以使其更适合某些用例。
受欢迎程度:
虽然这四种都被广泛使用,但有些在某些行业或某些开发人员群体中更受欢迎。
至于先学哪一个,就看你具体的目标和需求了。如果您刚刚开始学习 SQL 并希望获得一些实践经验,MySQL或PostgreSQL可能是不错的选择,因为它们免费且易于设置。如果您有兴趣从事特定行业的职业,可能值得研究一下该领域常用的 RDBMS。此外,如果您已经熟悉某个 RDBMS,那么继续学习和构建该知识可能是有意义的。
什么是关系数据库管理系统?
RDBMS代表关系数据库管理系统。它是一种数据库管理系统,将数据存储在具有它们之间关系的表中。RDBMS 使用 SQL 来管理和操作存储在表中的数据。RDBMS 的示例包括 MySQL、Oracle 和 Microsoft SQL Server。
什么是 NoSQL,SQL 和 NoSQL 有什么区别?
NoSQL 代表“不仅是 SQL”。它是一种用于存储和管理非结构化或半结构化数据的 DBMS。另一方面,SQL 用于关系数据库中的结构化数据。
SQL 和 NoSQL 之间的主要区别之一是 SQL 数据库使用模式(一种用于组织数据的预定义结构),而 NoSQL 数据库是无模式的,这意味着数据可以以灵活和动态的方式存储。
SQL 数据库通常更适合处理复杂的查询和事务,而 NoSQL 数据库更适合处理大量非结构化数据和可扩展性。
如果您正在处理结构化数据并需要复杂的查询功能,SQL 可能是更好的选择。但是,如果您正在处理非结构化数据并且需要可扩展性,NoSQL 可能是更好的选择。
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