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SQL算是大數據中最常用的語言，對于數據產品來說具備基礎的SQL技能是必不可少的。上一篇介紹了數據一般怎樣抽取，然后怎么存儲在數據倉庫中，這一篇介紹怎么把存儲好的數據提取出來。

作為數據產品，一項基礎工作即是為需求方取數據，一般來說簡單的取數數據產品是要兼顧的，復雜的取數才會升級到研發來取，畢竟研發們都很忙嘛，小事我們自己也可以搞定的。

一、SQL思路3分鐘入門

SQL可以實現的功能很多，建表、刪表、插入數據、查詢數據…這里主要介紹查詢數據的SQL一般寫法，SQL語言的主要邏輯也是在查詢語句這一塊。

傳統MySQL類數據庫或大數據中，用到的Hive數據庫是按行索引的，可以理解為一條一條的記錄，而且大數據用到的HSQL其實跟傳統SQL語句基本是一致的。

我們常見的對數據的處理主要是這么幾種：根據條件篩選數據，將記錄字段橫向合并，將記錄縱向合并，而這對應的就是SQL語句中的查詢/子查詢、各種JOIN、UNION ALL。那種看似很長很復雜的SQL代碼，其實也就是這三種操作的結合體。

如下圖所示：可以理解為數據庫查詢就是將多份數據查出來，互相關聯合并，生成一張新的表單，然后可以在新的表單的基礎上進行查詢或者再跟其他數據關聯合并。

• 子查詢：通過條件從一張或多張表中選取出數據，你可以理解多張表的查詢，其實就是像圖中所示加了一些join和union all的連接操作。如果只是從一張表中查詢，那么就只用關心這張表的記錄結構，是否有重復記錄等。
• JOIN：相當于是對兩份數據進行取并集、交集或其他集合方式的操作，是對兩張表的字段進行了橫向拼接，需要指定拼接的連接關系是用的哪個字段。比如：同一個用戶，在一張表里記錄了他的年齡，在另一張表里記錄了他的性別，那么通過join操作就可以把這兩個字段放到同一張新的表中，然后可以在這張新的表的基礎上再進行其他操作。
• UNION ALL：相當于是把記錄縱向疊加，比如：因為數據量比較大，業務庫進行了拆表操作，將1-6月份數據放在表A，將7-12月份數據放在表B。因為是同樣的記錄，字段都是一致的，通過union all就可以做成一張新的表，同時包含A和B的數據在里面。

這里我都沒有使用具體的SQL舉例，因為展開來將可能會有很大的篇幅。想要進一步深入的同學，可以去查看相關的SQL教程，按照上面介紹的思路去學習，就不會感到迷茫了。

2. HSQL vs SQL

數據工作中，既要用SQL語句去業務庫里查詢對比數據，又要會使用HSQL在自己的平臺（一般是Hue中的Hive）中查詢。兩種語言除了個別函數不通用，基本是一致的。

這里舉一些例子說明：

• Hive中不支持not in操作，一般使用not exists代替，或者left outer join。
• Hive的切片機制（上一篇有解釋）導致取數需要加上條件使用的是哪天的數據。
• Hive的分層機制（同樣上一篇有解釋）導致在不同層級進行取數，邏輯是大不相同的。ODS層同一條id記錄可能有大量不同時間更新的“重復數據”，要注意進行按一定順序的去重處理。
• Hive中某些層級的數據中對時間的存儲可能為unix timestamp格式，表現為一長串數字而不是常見的時間格式，需要在使用中進行轉化。
• Hive中可以使用多種數據計算框架，比如：MapReduce、Spark等，在不同情況下選用可以獲得更好的效率。

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作者：小九，一枚互金數據產品

本文由 @小九 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

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