sql查詢涵蓋了從基礎到高級的各種語法和功能。1. 基本查詢使用select語句，如select * from employees。2. 篩選數據使用where子句，如select first_name, last_name, salary from employees where department = ‘sales’ and salary > 50000。3. 合并數據使用join，如select e.first_name, e.last_name, d.department_name from employees e join departments d on e.department_id = d.department_id where d.department_name = ‘marketing’。4. 子查詢用于復雜篩選，如select first_name, last_name, salary from employees where salary > (select avg(salary) from employees)。5. 窗口函數用于數據排名和統計，如select department, first_name, last_name, salary, rank() over (partition by department order by salary desc) as salary_rank from employees。6. 性能優化通過創建索引，如create index idx_order_date on orders(order_date)，并避免全表掃描。
在SQL查詢的世界里，掌握各種查詢語法是每個數據分析師和數據庫管理員的必備技能。今天，我來分享100個SQL查詢實例，這些例子不僅涵蓋了基本的SELECT語句，還包括了復雜的JOIN、子查詢和窗口函數等高級用法。通過這些實例，你將能夠更好地理解SQL的強大之處，并在實際工作中靈活運用。
讓我們從一些基礎的查詢開始吧。假設我們有一個名為employees的表，包含了員工的基本信息：
SELECT * FROM employees;
這是一個最簡單的查詢，返回表中所有列和所有行的數據。但在實際工作中，我們通常需要更精細的查詢，比如篩選特定條件的數據：
SELECT first_name, last_name, salary FROM employees WHERE department = 'Sales' AND salary > 50000;
這個查詢返回銷售部門中薪水超過5萬的員工姓名和薪水。通過WHERE子句，我們可以輕松地過濾數據，滿足各種業務需求。
當然，SQL的魅力不僅僅在于簡單的篩選。讓我們看看如何使用JOIN來合并來自不同表的數據。假設我們還有一個departments表，包含部門信息：
SELECT e.first_name, e.last_name, d.department_name FROM employees e JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id WHERE d.department_name = 'Marketing';
這個查詢通過JOIN將員工表和部門表關聯起來，返回市場部所有員工的姓名和部門名稱。JOIN是SQL中非常強大的功能，可以幫助我們從多個表中獲取相關數據。
在處理復雜查詢時，子查詢也是一個不可或缺的工具。假設我們想找出薪水高于平均薪水的員工：
SELECT first_name, last_name, salary FROM employees WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);
這個查詢使用子查詢計算出平均薪水，然后在外層查詢中篩選出薪水高于平均值的員工。子查詢可以嵌套在SELECT、FROM、WHERE等子句中，極大地擴展了SQL的表達能力。
除了這些基礎和中級查詢，SQL還提供了許多高級功能，比如窗口函數。窗口函數允許我們在不改變數據集的情況下，對數據進行分組和排序，進行復雜的計算。假設我們想計算每個部門員工的薪水排名：
SELECT department, first_name, last_name, salary, RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) as salary_rank FROM employees;
這個查詢使用RANK()窗口函數，按部門分組并按薪水降序排序，計算出每個員工在部門內的薪水排名。窗口函數在數據分析中非常有用，可以幫助我們進行復雜的統計和排名操作。
在實際應用中，SQL查詢的性能優化也是一個重要話題。假設我們有一個大型的訂單表orders，我們想查詢某個時間段內的訂單總金額：
SELECT SUM(order_amount) as total_amount FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';
為了提高這個查詢的性能，我們可以為order_date列創建索引：
CREATE INDEX idx_order_date ON orders(order_date);
索引可以顯著提高查詢速度，特別是在處理大數據量時。同時，我們還需要注意查詢的復雜度，盡量避免使用全表掃描，合理使用索引和優化查詢語句。
在使用SQL查詢時，常見的錯誤包括語法錯誤、邏輯錯誤和性能問題。舉個例子，如果我們忘記了WHERE子句，可能會導致全表掃描，影響查詢性能：
SELECT * FROM employees; -- 忘記添加WHERE子句，可能會返回大量不需要的數據
為了避免這些問題，我們需要仔細檢查查詢語句，確保邏輯正確，語法無誤。同時，定期進行性能測試和優化，可以幫助我們發現和解決潛在的問題。
總之，SQL查詢是一門藝術和科學，通過不斷的實踐和學習，我們可以掌握更多的技巧和方法。希望這100個SQL查詢實例能為你提供有價值的參考，幫助你在數據查詢和分析的道路上更進一步。
