[數據分析#27] 掌握 7 個步驟，才可能快速學好 SQL

我第一次學習 SQL 的時後，是在 Coursera SQL for Data Science 上學這門專門針對資料科學設計的 SQL 課程，這一門課加上所有的作業練習，我大概花了 2 周，接著就錄取了下一份工作 – 數據分析師。

在使用公司的數據庫時，花了大約 1 天左右完成所有考試，包括了解公司的資料庫結構、了解資料表存取了哪些資料，也總算是弄懂了基本的 SQL 語法，這其間也多虧有左右的同事幫忙。

大概在錄取後 1 個月，我就算是能夠自在的使用 SQL 語言，也在接下來工作的這 1 年，大量使用 SQL 語言，完成比較複雜的 SQL 處理：像是 json 的處理、Cohort 分析所需要的資料錯位處理等等。總之，SQL 的學習，我覺得比起其它更複雜的程式語言，不算太難，一般非理科的學生們應該也可以快速學會，只要了解 SQL 和資料庫的邏輯，並且掌握以下關鍵的 7 個重點，就能比較輕鬆的學會！

什麼是 SQL？他是用來做什麼的？

• SQL 是一種程式設計語言
• 資料庫用 SQL 這個語言來叫出想知道的訊息
• SQL (一種語言) 用來查詢資料庫 (database) 裡的資料表 (table)，也可以存取、刪除資料
• SQL 有幾個分支：MySQL、SQLlite….，不過大體來說，語法大致上相同，只要學習一種之後，其它分支的語法在網路上也很容易查到

掌握資料庫的結構為什麼很重要？

• 資料庫 (database) 像一個大倉庫，資料表 (table) 是倉庫裡的箱子，箱子裡面有成列排好的資料 (value)，要先在腦海裡有這個結構，之後比較複雜的資料表 (table) 跟 資料表 (table) 之間的關係，或是資料庫 (database) 跟資料庫 (database) 之間的關係，才能夠加以理解
• 接著，了解這個資料庫裡面儲存什麼資料？
• 接著，了解資料表有幾張？裡面有哪些 key 是可以相互連接的？
  • 例如：A 表儲存客戶資料 (欄位包含：客戶編號、客戶基本資料)，B 表儲存訂單資料 (欄位包含：訂單編號、客戶編號)，客戶編號就是其中可以連接彼此的 key，我可以透過客戶編號這個 key 把 A 表和 B 表的資料連在一起
• 最後，補充一下，資料表的結構，目前關聯式資料庫最為常見，又分為非結構化和結構化
  • 結構化：
  • 非結構化：
  • 我覺得這一點先放在心裡就好，一開始在使用的時候，如果你不是專門在設計資料庫的 Data Enginner 或是 Business Intelligence Analyst，就只要了解：資料庫裡面儲存什麼資料？了解資料表有幾張？裡面有哪些 key 是可以相互連接的？

為什麼要知道儲存在資料庫裡的資料，在業務上代表的意義？

• 資料庫裡儲存的資料，通常都是在記錄一個實際產生的行為或是斷點
  • 例如：A 客戶，0:00 下單一個漢堡，0:01 餐廳接單開始製作，0:10 司機到了餐廳準備取餐，0:15 開始外送，0:20 送到 A 客戶手中。資料庫會紀錄這每一個實際產生的行為 (下單、到店、開始外送、送達)，也會紀錄每個斷點 (0:00、0:01……)
• 先了解業務上，為什麼要紀錄這些行為或是斷點，再來看資料庫如何儲存這些資料
• 接著，再思考一次，業務上，為什麼要紀錄這些行為或是斷點？
  • 因為我想知道，平均外送時間是多久？好讓我們可以反映給營運團隊
• 接著，你就可以開始思考你需要什麼數字？如何設計報表？

學習基本的語法

一開始會用到的語法不多，常見的先學會，練熟就好！

• Select：選取資料
• From：從哪個表
• Where：條件有哪些？例如：時間區間
• Join：用來連結兩張表，也就是剛剛提到的，了解資料表有幾張？裡面有哪些 key 是可以相互連接的？key 可以用 Join 來連接

操作實際案例：教你自學也能應用的重要方法

實際操作，我會推薦 2 個實用的方法！

1. 可以到網站上練習：
2. 但我會建議，最好以自身相關的資料庫出發，自己實際匯入資料庫後練習，可以看看這篇：Google BigQuery 教學，3 分鐘完成資料匯入跟 SQL 查詢
   • 我沒有資料要怎麼匯入？可以用自己的財務資料 (例如說：記帳表)
   • 匯入到哪裡？用 Google BigQuey 免費版，製作自己的資料庫
   • 如何練習 SQL？用 Google BigQuey 免費版，以 SQL 語言和自己建立的資料庫溝通，也可以用 Google BigQuey 裡的開源數據庫

學習進階寫法

學習進階語法的目的有幾個，但如果應用場景不複雜，其實可以不用急著寫進階寫法，能夠以基本語法實做，才是初學者應該要全力專注的：

• 增加效能：基本的寫法，有時候會讓資料庫跑的慢，特別是在資料庫大的時候
• 提升分析能力時，語法也需要進步：例如 json 語法的處理、Cohort 分析所需要的資料錯位處理等等

參考跟欣賞其他人的語法

• 參考前輩：可以參考公司的同事，可以借人家寫好的語法看看
  • 像是日期的處理，我一開始也是看到同事寫的範例才會用
• 參考書籍或是線上課程
• 參考論壇：網站上的討論

結論：實作及練習才是學習 SQL 的核心

如果再次統整一下學習 SQL 最重要的幾件事，或是希望知道如何學好 SQL，如何排序學習的優先順序，我會建議：

1. 了解什麼是 SQL？他是用來做什麼的？–> 為什麼一定要用他
2. 掌握資料庫的結構 –> 懂結構，才知道怎麼串聯資料表
3. 為什麼要知道儲存在資料庫裡的資料，在業務上代表的意義？ –> 懂業務上的意義，才懂資料的意義
4. 學習基本的語法 –> 初學的時候，厲害的語法並不是重點
5. 操作實際案例 –> 2 種實際操作的方法，都是免費的
6. 學習進階寫法 –> 並非初期最重要的事情
7. 參考跟欣賞其他人的語法 –> 非必要，但是可以透過其它人的寫法，快速掌握實用的技巧

希望大家的 SQL 學習之路，都可以順順利利！

學習資源推薦

網路上的 SQL 學習資源很多，這裡會推薦我有使用過的 SQL 學習資源：

• Coursera：SQL for Data Science：英文課程，當初上完這門課之後，足夠應付 SQL 公司的上機考
• SQL 的五十道練習：初學者友善的資料庫入門：中文課程，老師在台大進修部教很多年 (都是數據分析相關的課程)，我的 R 也是跟老師學的，這次推出搭配很多練習題的 SQL 線上課程
• Google Data Analytics Professional Certificate：Google 認證的資料分析師證照課程有幫助嗎？ 誰最適合上？可以參考我的學習心得，證照班適合想要全方位學習數據分析工具跟技巧的人！