SQL for Data Science - GeeksforGeeks (2026 重磅扩展版)

2026-02-05 05:46:37 0条评论 2次阅读 0人点赞

在现代数据科学领域，我们常常面临一个核心挑战：如何从海量的、杂乱无章的数据中迅速提取出有价值的见解？掌握 SQL（结构化查询语言） 已成为任何追求数据科学职业生涯人士的一项基本技能。随着数据在商业和技术领域中扮演着越来越核心的角色，SQL 已经成为管理和分析大型数据集最重要的工具。无论是处理用户行为日志、分析销售趋势，还是为机器学习模型准备数据，数据科学家 都依赖 SQL 作为最锋利的武器来高效地查询、处理海量信息。通过 SQL，我们不仅能与数据库进行交互，还能执行复杂的过滤和聚合操作，从而为数据分析和决策制定提供坚实基础。

!SQL for Data Science

随着公司转向更加以数据为中心的方法，SQL 正成为数据科学工作流中不可或缺的一环。但这不仅仅是关于“查询数据”，而是关于理解数据的故事。学习 SQL 不仅能为这一高需求领域的职业机会打开大门，它还能赋予你从复杂数据集中解锁宝贵见解的能力。

在这篇文章中，我们将超越传统的教程，以 2026 年的视角，结合 AI 辅助编程（Vibe Coding） 和 云原生数据工程 的最新趋势，引导你深入了解关键 SQL 概念。我们将一起探讨从基础查询到高级性能优化的方方面面，让你不仅能“写出”查询，更能利用 AI 工具“写好”查询，并在现代技术栈中落地实施。

1 一、数据科学 SQL 入门指南：构建你的分析基石（2026 版）
2 二、数据科学中的基础 SQL 查询：过滤与检索的艺术
3 三、聚合函数与数据分组：从原始数据到洞察
4 四、高级 SQL 技巧：窗口函数与 CTE（2026 必备）
5 五、 2026 年展望：AI 与 SQL 的深度融合
6 总结与后续步骤

一、数据科学 SQL 入门指南：构建你的分析基石（2026 版）

让我们首先回到起点。在成为一名高效的数据科学家之前，我们需要一个坚实的数据基础。但在 2026 年，仅仅安装一个本地数据库已经不够了，我们需要理解数据库如何与 AI 工具链交互。

在数据科学项目中，我们通常需要从零开始搭建环境。虽然 MySQL 和 PostgreSQL 依然是经典选择，但我们强烈推荐初学者直接在云端环境（如 GitHub Codespaces 或基于 Docker 的隔离环境）中进行操作。为什么？因为这能让你更好地适应现代的远程协作和容器化部署流程。

1. 理解数据库架构与 SQL 命令分类

在编写第一行代码之前，我们需要理解 SQL 语言的逻辑分类。我们可以将 SQL 命令分为五大类，这是我们与数据库“对话”的词汇表：

DDL (Data Definition Language)：数据定义语言，用于定义数据库结构，如 INLINECODEcaea0909, INLINECODE9009d04d, DROP。
DML (Data Manipulation Language)：数据操纵语言，用于处理数据，如 INLINECODE022253bf, INLINECODEebfa4c8d, DELETE。
DQL (Data Query Language)：数据查询语言，主要是 SELECT，这是我们作为数据科学家使用最频繁的部分。
DCL (Data Control Language)：数据控制语言，用于权限管理，如 INLINECODE2c7879c5, INLINECODEc5d662cf。
TCL (Transaction Control Language)：事务控制语言，如 INLINECODE61586031, INLINECODEc279172b。

2. AI 辅助环境搭建与数据库创建

现在，让我们动手搭建环境。在 2026 年，我们可以利用 Cursor 或 Windsurf 等 AI IDE 来辅助编写 SQL。当我们输入 // Create a table for employee sales 时，AI 往往能自动补全复杂的建表语句。

代码示例：创建数据库与基础表（生产级标准）

-- 创建一个新的数据库用于存放我们的分析项目
-- 在实际生产中，我们还会指定字符集和排序规则以避免乱码
CREATE DATABASE data_science_demo 
CHARACTER SET utf8mb4 
COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

-- 选择使用该数据库
USE data_science_demo;

-- 创建一个示例表：员工销售记录
-- 增加了审计字段，符合现代数据仓库的建模规范
CREATE TABLE employee_sales (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT ‘主键ID‘,
    employee_name VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT ‘员工姓名‘,
    department VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT ‘部门‘,
    sale_amount DECIMAL(10, 2) CHECK (sale_amount >= 0) COMMENT ‘销售额，约束非负‘,
    sale_date DATE COMMENT ‘销售日期‘,
    region VARCHAR(50) COMMENT ‘销售地区‘,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT ‘记录创建时间‘,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT ‘记录更新时间‘
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 插入一些模拟数据，以便后续演示
-- 批量插入是 ETL 过程中的常见操作
INSERT INTO employee_sales (employee_name, department, sale_amount, sale_date, region)
VALUES 
(‘张三‘, ‘电子部‘, 12000.50, ‘2023-10-01‘, ‘北方区‘),
(‘李四‘, ‘家居部‘, 8500.00, ‘2023-10-02‘, ‘南方区‘),
(‘王五‘, ‘电子部‘, 15000.00, ‘2023-10-02‘, ‘北方区‘),
(‘赵六‘, ‘服装部‘, 5400.75, ‘2023-10-03‘, ‘东区‘),
(‘钱七‘, ‘家居部‘, 32000.00, ‘2023-10-04‘, ‘南方区‘); -- 增加一条高客单价数据用于后续分析

> 2026 实战见解：在数据导入过程中，我们经常会遇到数据类型不匹配的问题。传统的做法是编写 Python 脚本进行清洗。但在现代开发中，我们可以利用 DBT (Data Build Tool) 或 Airflow 等工具，在 SQL 层面直接进行数据清洗。此外，INLINECODE549b30e0 约束（如 INLINECODEfe7e61b6）是数据库层面的第一道防线，防止脏数据进入分析流程。

二、数据科学中的基础 SQL 查询：过滤与检索的艺术

作为一名数据科学家，你 80% 的时间可能都在花费在数据清洗和准备上。在这一节中，我们将深入探讨基础但至关重要的 SQL 命令，例如 INLINECODE1fc29868、INLINECODE09fb5991、INLINECODE22d722bb 和 INLINECODE6ba9c1ee，并讨论如何在 Vibe Coding 模式下与 AI 协作来优化这些查询。

1. 精准检索：SELECT 与 DISTINCT

我们要避免在分析初期使用 SELECT *。为什么？因为在大数据集上，这会消耗大量网络带宽和内存，且可能触发全表扫描。在 2026 年，随着数据量的激增，这种“懒惰”的查询方式更加不可接受。

代码示例：基础查询与去重

-- 不推荐：检索所有列，性能较差且可能暴露敏感信息
-- SELECT * FROM employee_sales;

-- 推荐：仅选择需要的列
SELECT employee_name, sale_amount 
FROM employee_sales;

-- 场景：查看有哪些不同的部门参与了销售（去重）
-- DISTINCT 是分析数据基数时的关键字，对于评估特征是否具有区分度很重要
SELECT DISTINCT department 
FROM employee_sales;

-- 高级场景：多列去重，查看“部门-地区”的组合分布
-- 这有助于我们发现数据分布的不平衡，例如某些区域是否缺失了特定部门
SELECT DISTINCT department, region 
FROM employee_sales;

2. 逻辑过滤：WHERE 子句的威力与 SARGable 查询

INLINECODE72b0eec9 子句是我们分析问题的过滤器。但你知道吗？写不好的 INLINECODE2ae6634d 子句会导致索引失效，这被称为“非 SARGable”（Search ARGument ABLE，可利用索引参数）查询。

常见陷阱：在索引列上使用函数（如 WHERE YEAR(date) = 2023）会导致数据库无法使用索引。
正确做法：WHERE date >= ‘2023-01-01‘ AND date < '2024-01-01'。

代码示例：复杂的业务逻辑过滤（高性能版）

假设老板问：“找出所有‘电子部’或‘服装部’，且销售额大于 5000 的记录。”

-- 优化写法：使用 IN 运算符
-- IN 列表通常会被 SQL 优化器更好地处理
SELECT * 
FROM employee_sales 
WHERE department IN (‘电子部‘, ‘服装部‘) 
AND sale_amount > 5000;

-- 场景：查询特定日期范围内的数据（索引友好型）
-- 这种写法允许数据库使用 B-Tree 索引快速定位数据范围
SELECT * 
FROM employee_sales 
WHERE sale_date >= ‘2023-10-01‘ AND sale_date <= '2023-10-03';

3. 处理空值：IS NULL 与数据完整性检查

数据缺失是数据科学家的噩梦。在 SQL 中，我们不能用 INLINECODE2d89d699 来判断空值，必须使用 INLINECODE1b3e03c8。在生成式 AI 时代，我们经常需要清洗数据来训练 LLM，这时处理 NULL 值尤为关键。

-- 实用技巧：将 NULL 转换为默认值以便计算
-- COALESCE 函数会返回第一个非 NULL 值
-- 这对于导出数据到 CSV 供 AI 模型读取非常有用
SELECT 
    employee_name, 
    COALESCE(sale_amount, 0) as adjusted_amount,
    -- 如果区域为空，标记为“未知区域”，避免下游 BI 工具报错
    COALESCE(region, ‘未知区域‘) as safe_region
FROM employee_sales;

三、聚合函数与数据分组：从原始数据到洞察

仅仅列出数据是不够的，数据科学的核心在于聚合。让我们来看看如何使用 SQL 从微观的交易数据上升到宏观的商业指标。

我们需要掌握五个核心聚合函数：INLINECODE1fa91c53, INLINECODE01c7b299, INLINECODE75c0106f, INLINECODE85f1edac, MAX()。

1. GROUP BY 子句：数据分组的艺术

GROUP BY 是 SQL 中最强大的功能之一。它允许我们将数据按照类别“分桶”，然后对每个桶应用聚合函数。

代码示例：多维度的销售分析

-- 场景 1：计算每个部门的总销售额和平均销售额
-- 我们不仅关注数字，还关注数据质量
SELECT 
    department, 
    COUNT(*) as transaction_count, -- 交易笔数
    SUM(sale_amount) as total_sales, -- 总销售额
    ROUND(AG(sale_amount), 2) as avg_deal_size, -- 保留两位小数的平均客单价
    -- 计算销售额的标准差，评估部门业绩的波动性
    ROUND(STDDEV(sale_amount), 2) as volatility
FROM employee_sales 
GROUP BY department
-- 使用 ROLLUP 生成小计行（针对 OLAP 分析场景）
WITH ROLLUP;

2. HAVING 子句：过滤聚合后的数据

这是初学者最容易混淆的地方：INLINECODE8cee97ee 过滤行，INLINECODE85da6bde 过滤组。

如果你想筛选“销售额大于 10000 的交易”，用 INLINECODE7479a690。如果你想筛选“总销售额大于 20000 的部门”，必须用 INLINECODE4f18464f。

-- 场景：只显示那些总销售额超过 20,000 的部门
-- 注意：HAVING 中不能使用 SELECT 别名，必须重复计算或使用子查询
SELECT 
    department, 
    SUM(sale_amount) as department_total
FROM employee_sales 
GROUP BY department
HAVING SUM(sale_amount) > 20000;

四、高级 SQL 技巧：窗口函数与 CTE（2026 必备）

随着数据科学的发展，简单的聚合已经无法满足复杂的业务需求。如果你想进入高级数据科学家或数据工程师的领域，窗口函数（Window Functions） 和 公用表表达式（CTE） 是你必须掌握的“核武器”。

1. 窗口函数：超越 GROUP BY 的分析力

GROUP BY 会把多行压缩成一行，导致原始信息丢失。而窗口函数允许我们在保留原始行的情况下，计算聚合值。这对于计算“同比增长”、“移动平均”或“每个员工的排名”至关重要。

代码示例：计算每个员工在其部门内的销售排名

-- 这是一个经典的面试题，也是实际业务中的高频需求
SELECT 
    employee_name,
    department,
    sale_amount,
    -- RANK()：如果销售额相同，排名相同，且后续排名会跳过（如 1, 2, 2, 4）
    RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY sale_amount DESC) as rank_in_dept,
    -- DENSE_RANK()：排名相同，后续排名不跳过（如 1, 2, 2, 3）
    DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY sale_amount DESC) as dense_rank_in_dept,
    -- ROW_NUMBER()：无论值是否相同，都生成唯一的行号
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department ORDER BY sale_amount DESC) as row_num
FROM employee_sales;

2. CTE (WITH 子句)：编写可读的复杂查询

在 2026 年，代码的可读性和可维护性至关重要。CTE (Common Table Expressions) 就像是 SQL 中的变量，它允许我们将复杂的逻辑分解成多个临时的命名结果集。

代码示例：使用 CTE 计算高于平均水平的员工

-- 我们将逻辑分解为两步：先计算平均值，再过滤
-- 这种写法比嵌套子查询易读得多，也更容易让 AI 进行理解和优化
WITH DeptStats AS (
    -- 第一步：计算每个部门的平均销售额
    SELECT 
        department, 
        AVG(sale_amount) as dept_avg
    FROM employee_sales 
    GROUP BY department
)
SELECT 
    e.employee_name, 
    e.department, 
    e.sale_amount,
    d.dept_avg,
    e.sale_amount - d.dept_avg as diff_from_avg -- 计算与平均值的差异
FROM employee_sales e
INNER JOIN DeptStats d ON e.department = d.department
-- 场景：筛选出业绩高于部门平均水平的员工
WHERE e.sale_amount > d.dept_avg;

五、 2026 年展望：AI 与 SQL 的深度融合

当我们站在 2026 年的视角，SQL 的角色正在发生深刻的转变。它不再仅仅是一种查询语言，而是 AI 应用架构的核心支柱。

1. Text-to-SQL 与 Agentic AI

你可能听说过 OpenAI 的 Text-to-SQL 能力。现在，像 Cursor 和 Windsurf 这样的 AI IDE 允许我们直接通过自然语言生成 SQL。作为数据科学家，我们的角色正在转变：从“编写 SQL 的人”变成“审核和优化 AI 生成 SQL 的架构师”。

Vibe Coding 实战：当我们需要分析用户留存率时，我们可以直接问 AI：“写一个查询，计算上个月注册的用户在本月的留存率。” AI 会生成复杂的自连接查询，而我们只需要专注于验证逻辑是否正确。

2. 向量数据库与 SQL 的融合

在 AI 原生应用中，我们需要处理非结构化数据（如文本、图像）。现代 SQL 数据库（如 PostgreSQL 的 pgvector 扩展）已经开始支持向量检索。这意味着未来我们可以用 SQL 同时处理传统表格数据和语义搜索。

未来代码示例（概念性）：

-- 未来的 SQL 可能会结合向量搜索与传统过滤
-- 找出与描述“高性价比电子产品”语义最相似的产品
SELECT product_name, price 
FROM products 
WHERE product_type = ‘Electronics‘
ORDER BY embedding  ‘[...vector_representation...]‘
LIMIT 5;

总结与后续步骤

在这篇文章中，我们深入探讨了 SQL 在数据科学领域的核心应用，并结合了 2026 年的技术趋势。我们不仅仅是学习了语法，更重要的是，我们像现代数据科学家一样思考——如何处理空值、如何通过 GROUP BY 和窗口函数发现数据分布规律，以及如何利用 CTE 编写可维护的代码。

SQL 是数据科学的“通用语言”。无论你未来选择使用 Python 的 Pandas 库，还是进入大数据领域使用 Spark，甚至是在构建 AI Agent 时访问知识库，掌握 SQL 的底层逻辑都将是你最有力的竞争优势。

实用的后续步骤建议：

动手实践：不要只看代码。尝试自己建立一个包含 10万行以上的数据集，实际运行 GROUP BY 和窗口函数操作，观察性能差异。
拥抱 AI 工具：下载 Cursor 或使用 GitHub Copilot，尝试让 AI 帮你优化你写的慢查询。这是一个极其高效的学习方式。
深入窗口函数：这是下一阶段的重点。INLINECODE8feea26c 和 INLINECODE49715330 函数将让你能够处理复杂的排名和移动平均问题，这是面试中的高频考点。

现在，打开你的 SQL 编辑器（或者你的 AI IDE），开始挖掘数据背后的故事吧！

投稿给我们	如何建站？
vps是什么？	如何安装宝塔？
如何通过博客赚钱？	便宜wordpress托管方案
免费wordpress主题	这些都是免费方案

豆丁博客

SQL for Data Science - GeeksforGeeks (2026 重磅扩展版)

一、数据科学 SQL 入门指南：构建你的分析基石（2026 版）

1. 理解数据库架构与 SQL 命令分类

2. AI 辅助环境搭建与数据库创建

二、数据科学中的基础 SQL 查询：过滤与检索的艺术

1. 精准检索：SELECT 与 DISTINCT

2. 逻辑过滤：WHERE 子句的威力与 SARGable 查询

3. 处理空值：IS NULL 与数据完整性检查

三、聚合函数与数据分组：从原始数据到洞察

1. GROUP BY 子句：数据分组的艺术

2. HAVING 子句：过滤聚合后的数据

四、高级 SQL 技巧：窗口函数与 CTE（2026 必备）

1. 窗口函数：超越 GROUP BY 的分析力

2. CTE (WITH 子句)：编写可读的复杂查询

五、 2026 年展望：AI 与 SQL 的深度融合

1. Text-to-SQL 与 Agentic AI

2. 向量数据库与 SQL 的融合

总结与后续步骤

相关文章美国1G带宽/1T流量高速vps $17.99/年

SQL for Data Science - GeeksforGeeks (2026 重磅扩展版)

一、 数据科学 SQL 入门指南：构建你的分析基石（2026 版）

1. 理解数据库架构与 SQL 命令分类

2. AI 辅助环境搭建与数据库创建

二、 数据科学中的基础 SQL 查询：过滤与检索的艺术

1. 精准检索：SELECT 与 DISTINCT

2. 逻辑过滤：WHERE 子句的威力与 SARGable 查询

3. 处理空值：IS NULL 与数据完整性检查

三、 聚合函数与数据分组：从原始数据到洞察

1. GROUP BY 子句：数据分组的艺术

2. HAVING 子句：过滤聚合后的数据

四、 高级 SQL 技巧：窗口函数与 CTE（2026 必备）

1. 窗口函数：超越 GROUP BY 的分析力

2. CTE (WITH 子句)：编写可读的复杂查询

五、 2026 年展望：AI 与 SQL 的深度融合

1. Text-to-SQL 与 Agentic AI

2. 向量数据库与 SQL 的融合

总结与后续步骤

相关文章美国1G带宽/1T流量高速vps $17.99/年

一、数据科学 SQL 入门指南：构建你的分析基石（2026 版）

二、数据科学中的基础 SQL 查询：过滤与检索的艺术

三、聚合函数与数据分组：从原始数据到洞察

四、高级 SQL 技巧：窗口函数与 CTE（2026 必备）