03 数据分析与SQL Lesson3 SQL 聚合

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03 数据分析与SQL Lesson3 SQL 聚合
- 1.视频：聚合简介（SQL AGGREGATIONS)
- 3.视频：NULL 和聚合
- 4.视频 + 文本：第一个聚合函数 - COUNT
- 6.视频：SUM
- 9.视频：MIN 与 MAX
- 10.视频：AVG
- 12.解决方案: MIN、MAX 与 AVG
- - 等价处理
  - 中位数
- 13.视频：GROUP BY（分组）
- 15.解决方案：GROUP BY
- 16.视频: GROUP BY（第二部分）(多列分组和顺序问题）
- 18.解决方案：GROUP BY（第二部分）
- 19.视频: DISTINCT
- 21.解决方案：DISTINCT
- 22.视频：HAVING
- 24.解决方案：HAVING
- 25.视频: DATE 函数
- 26.视频: DATE 函数 II（DATE_TRUNC)
- 28.解决方案：DATE 函数
- 29.视频: CASE 语句
- 30.视频：CASE 与聚合
- 32.解决方案：CASE

1.视频：聚合简介（SQL AGGREGATIONS)

当数据很多的时候，对数据的聚合进行观察就是很必要的了（但看一行数据太多了，所以要看更大颗粒度的进行决策）。

Count: Counts how many rows are in a particular column
Sum: Add all values in a particular column
Min and Max: Returns the lowest and highest values in a particular column
Average: Calculates the average of all the values in a particular column
注意：聚合的操作都是针对列的

3.视频：NULL 和聚合

这节主要讲的是 NULL 的由来，和怎么使用 WHERE 对 NULL 进行过滤(在执行 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 时，NULL 经常会发生。你在上节课见到了，左侧表格中的某些行在做连接时与右侧表格中的行如果不匹配，这些行在结果集中就会包含一些 NULL 值)：

WHERE primary_poc IS NULL
WHERE primary_poc IS NOT NULL

4.视频 + 文本：第一个聚合函数 - COUNT

这样使用：

SELECT COUNT(*)
FROM accounts;SELECT COUNT(accounts.id)
FROM accounts;

6.视频：SUM

像 SUM() 这种聚合，只能对数值的列使用，在做数值计算时 NULL 将被忽略。如果是对行做聚合的话，使用简单算术表达式就可以了。/简单算术表达式/

9.视频：MIN 与 MAX

MIN 和 MAX 与 COUNT 相似，它们都可以用在非数字列上。MIN 将返回最小的数字、最早的日期或按字母表排序的最之前的非数字值，具体取决于列类型。MAX 则正好相反，返回的是最大的数字、最近的日期，或与“Z”最接近（按字母表顺序排列）的非数字值。同时 MIN 和 MAX 也会忽略 NULL值。

10.视频：AVG

如果你想将 NULL 当做零，则需要使用 SUM 和 COUNT。但是，如果 NULL 值真的只是代表单元格的未知值，那么这么做可能不太合适（可能需要额外的数据清理）。这里要注意 AVG 一样是不计算 NULL 的，所以和 SUM / COUNT 的值可能会不同。

12.解决方案: MIN、MAX 与 AVG

等价处理

其实使用 MIN 可以等价于输出第一个元素，以下这两个是等价的（不过处理时间不同），后面尝试执行和第一个问题一样的查询，但是不使用聚合函数：

SELECT MIN(occurred_at)
FROM orders;SELECT occurred_at
FROM orders
ORDER BY occurred_at
LIMIT 1;

中位数

SQL没有特殊求解中位数的功能，如果要取中位数，需要手动指定 LIMIT 完成：

因为订单一共有6912个，因此我们需要第3456和第3457个订单
所以使用一个子查询（SUBQUERY）输出3457个
再对这3457个进行倒序排列
最后 LIMIT 2 就是输出 3457 和 3456 的值
最后对这两个数取平均数就得出了结果2482.855（这一步例子中没做）

SELECT *
FROM (SELECT total_amt_usdFROM ordersORDER BY total_amt_usdLIMIT 3457) AS Table1
ORDER BY total_amt_usd DESC
LIMIT 2;

13.视频：GROUP BY（分组）

通过GROUP BY可以创建在聚合时相互独立的分组（Group By：Allows creatingsegments that will aggregate independent from one another）。可以抓取单个账户的数据之和而不是整个数据集

GROUP BY 可以用来在数据子集中聚合数据。例如，不同客户、不同区域或不同销售代表分组。
SELECT 语句中的任何一列如果不在聚合函数中，则必须在 GROUP BY 条件中。（否则会报错，因为这列和其他已经聚合的列不对应，比如课程例子中的 account_id ）
GROUP BY 始终在 WHERE 和 ORDER BY 之间。
ORDER BY 有点像电子表格软件中的 SORT。

15.解决方案：GROUP BY

在这节的练习中的一个判断难点是，何时使用某个聚合函数或其他 SQL 功能最简单：

哪个客户（按照名称）下的订单最早？你的答案应该包含订单的客户名称和日期。

SELECT a.name, o.occurred_at
FROM accounts a
JOIN orders o
ON a.id = o.account_id
ORDER BY occurred_at
LIMIT 1;

算出每个客户的总销售额（单位是美元）。答案应该包括两列：每个公司的订单总销售额（单位是美元）以及公司名称。

SELECT a.name, SUM(total_amt_usd) total_sales
FROM orders o
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.name;

最近的 web_event 是通过哪个渠道发生的，与此 web_event 相关的客户是哪个？你的查询应该仅返回三个值：日期、渠道和客户名称。

SELECT w.occurred_at, w.channel, a.name
FROM web_events w
JOIN accounts a
ON w.account_id = a.id
ORDER BY w.occurred_at DESC
LIMIT 1;

算出 web_events 中每种渠道的次数。最终表格应该有两列：渠道和渠道的使用次数。

SELECT w.channel, COUNT(*)
FROM web_events w
JOIN accounts a
ON a.id = w.account_id
GROUP BY w.channel

与最早的 web_event 相关的主要联系人是谁？

SELECT a.primary_poc
FROM web_events w
JOIN accounts a
ON a.id = w.account_id
ORDER BY w.occurred_at
LIMIT 1;

每个客户所下的最小订单是什么（以总金额（美元）为准）。答案只需两列：客户名称和总金额（美元）。从最小金额到最大金额排序。(奇怪的是，结果中很多订单没有美元金额。我们可能需要检查下这些订单。）

SELECT a.name, MIN(total_amt_usd) smallest_order
FROM accounts a
JOIN orders o
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.name
ORDER BY smallest_order;

算出每个区域的销售代表人数。最终表格应该包含两列：区域和 sales_reps 数量。从最少到最多的代表人数排序。

SELECT r.name, COUNT(*) num_reps
FROM region r
JOIN sales_reps s
ON r.id = s.region_id
GROUP BY r.name
ORDER BY num_reps;

16.视频: GROUP BY（第二部分）(多列分组和顺序问题）

这节对 GROUP BY 做了扩展：

你可以同时按照多列分组，正如此处所显示的那样。这样经常可以在大量不同的细分中更好地获得聚合结果。
ORDER BY 条件中列出的列顺序有区别。你是从左到右让列排序。
GROUP BY 条件中的列名称顺序并不重要，结果还是一样的。如果运行相同的查询并颠倒 GROUP BY 条件中列名称的顺序，可以看到结果是一样的。
和 ORDER BY 一样，你可以在 GROUP BY 条件中用数字替换列名称。仅当你对大量的列分组时，或者其他原因导致 GROUP BY 条件中的文字过长时，才建议这么做。

18.解决方案：GROUP BY（第二部分）

对于每个客户，确定他们在订单中购买的每种纸张的平均数额。结果应该有四列：客户名称一列，每种纸张类型的平均数额一列。

SELECT a.name, AVG(o.standard_qty) avg_stand, AVG(gloss_qty) avg_gloss, AVG(poster_qty) avg_post
FROM accounts a
JOIN orders o
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.name;

对于每个客户，确定在每个订单中针对每个纸张类型的平均消费数额。结果应该有四列：客户名称一列，每种纸张类型的平均消费数额一列。

SELECT a.name, AVG(o.standard_amt_usd) avg_stand, AVG(gloss_amt_usd) avg_gloss, AVG(poster_amt_usd) avg_post
FROM accounts a
JOIN orders o
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.name;

确定在 web_events 表格中每个销售代表使用特定渠道的次数。最终表格应该有三列：销售代表的名称、渠道和发生次数。按照最高的发生次数在最上面对表格排序。

SELECT s.name, w.channel, COUNT(*) num_events
FROM accounts a
JOIN web_events w
ON a.id = w.account_id
JOIN sales_reps s
ON s.id = a.sales_rep_id
GROUP BY s.name, w.channel
ORDER BY num_events DESC;

确定在 web_events 表格中针对每个地区特定渠道的使用次数。最终表格应该有三列：区域名称、渠道和发生次数。按照最高的发生次数在最上面对表格排序。
- 此处注意 ON 的写法，左边为上面 JOIN 中的主键，右边为其他表格的主键。

SELECT r.name, w.channel, COUNT(*) num_events
FROM accounts a
JOIN web_events w
ON a.id = w.account_id
JOIN sales_reps s
ON s.id = a.sales_rep_id
JOIN region r
ON r.id = s.region_id
GROUP BY r.name, w.channel
ORDER BY num_events DESC;

19.视频: DISTINCT

你可以将 DISTINCT 看做仅返回特定列的唯一值的函数。需要注意的是，在使用 DISTINCT 时，尤其是在聚合函数中使用时，会让查询速度有所减慢。

21.解决方案：DISTINCT

使用 DISTINCT 检查是否有任何客户与多个区域相关联？下面的两个查询产生了相同的行数（351 行），因此我们知道每个客户仅与一个区域相关联。如果每个客户与多个区域相关联，则第一个查询返回的行数应该比第二个查询的多。
- regin 表中的 id 值为 1-4，对应的是4个区域
- 在使用JOIN的时候，要对不同表同名的列做区分处理，如果不加别名，后面相同名字的会覆盖前面的显示，但其实筛选还是按照两个不同表的同名列完成的（这种情况选择*也不能避免）
- 为了避免上述的问题，后面的解决方案定义了别名

SELECT DISTINCT a.id, r.id rid, a.name, r.name rname
FROM accounts a
JOIN sales_reps s
ON s.id = a.sales_rep_id
JOIN region r
ON r.id = s.region_id;

SELECT DISTINCT id, name
FROM accounts;

有没有销售代表要处理多个客户？实际上，所有销售代表都要处理多个客户。销售代表处理的最少客户数量是 3 个。有 50 个销售代表，他们都有多个客户。在第二个查询中使用 DISTINCT 确保包含了第一个查询中的所有销售代表。
- 如果不对 COUNT（*）做别名，默认别名是 count
- GROUP BY 要同时有 s.id, s.name 因为在第一行是聚合的用法

SELECT s.id, s.name, COUNT(*) num_accounts
FROM accounts a
JOIN sales_reps s
ON s.id = a.sales_rep_id
GROUP BY s.id, s.name
ORDER BY num_accounts;

ps:/本地环境 DB.Browser for SQLite//sqlite/

22.视频：HAVING

HAVING 是过滤被聚合的查询的 “整洁”方式，但是通常采用子查询的方式来实现。本质上，只要你想对通过聚合创建的查询中的元素执行 WHERE 条件，就需要使用 HAVING。（就是说想对聚合的 SELECT 元素做类似 WHERE 的筛选时，要用 HAVING 实现）。顺序上的区别是：

WHERE 出现在 FROM，JOIN，ON 之后，但是在 GROUP BY 之前。
HAVING 出现在 GROUP BY 之后，但是在 ORDER BY 之前。

24.解决方案：HAVING

有多少位销售代表需要管理超过 5 个客户？

SELECT s.id, s.name, COUNT(*) num_accounts
FROM accounts a
JOIN sales_reps s
ON s.id = a.sales_rep_id
GROUP BY s.id, s.name
HAVING COUNT(*) > 5
ORDER BY num_accounts;

上面的代码是筛选出有多少个销售代表达到了要求（实际上是34个）。如果只想看数字，我们可以使用 SUBQUERY 方式直接得到34的结果，如下所示：
- 首先是把上面的代码用 FROM（）封装
- 注意使用 SUBQUERY 时，要在最后增加 AS 别名，否则会报错
- 因为第一行是 SELECT COUNT(*) 所以会给出34的答案

SELECT COUNT(*) num_reps_above5
FROM(SELECT s.id, s.name, COUNT(*) num_accountsFROM accounts aJOIN sales_reps sON s.id = a.sales_rep_idGROUP BY s.id, s.nameHAVING COUNT(*) > 5ORDER BY num_accounts) AS Table1;

哪个客户的订单最多？
- 这里只对客户排序，取出降序的第一个
- 不对聚合值进行判断所以不用 HAVING

SELECT a.id, a.name, COUNT(*) num_orders
FROM accounts a
JOIN orders o
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.id, a.name
ORDER BY num_orders DESC
LIMIT 1;

有多少个客户在所有订单上消费的总额超过了 30,000 美元？
- 也可以对其他的 JOIN 表中的列做 HAVING 筛选

SELECT a.id, a.name, SUM(o.total_amt_usd) total_spent
FROM accounts a
JOIN orders o
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.id, a.name
HAVING SUM(o.total_amt_usd) > 30000
ORDER BY total_spent;

哪个客户使用 facebook 作为沟通渠道的次数最多？
- 注意 GROUP BY 可以有多个语句

SELECT a.id, a.name, w.channel, COUNT(*) use_of_channel
FROM accounts a
JOIN web_events w
ON a.id = w.account_id
WHERE w.channel = 'facebook'
GROUP BY a.id, a.name, w.channel
ORDER BY use_of_channel DESC
LIMIT 1;

25.视频: DATE 函数

在 SQL 中，按照日期列分组通常不太实用，因为这些列可能包含小到一秒的交易数据。按照如此详细的级别保存信息即有好处，又存在不足之处，因为提供了非常准确的信息（好处），但是也让信息分组变得很难（不足之处）。数据库的日期存储是 YYYY-MM-DD 方式，方便进行检索：

附加参考资料

26.视频: DATE 函数 II（DATE_TRUNC)

实际上，要想统计一天发生了多少次，实际是将日期的数据都归为 00:00:00

本节主要使用的是 DATA_TRUNC 和 DATA_PART（如果拆除日期，无法分开页）

28.解决方案：DATE 函数

Parch & Posey 在哪一年的总销售额最高？数据集中的所有年份保持均匀分布吗？
- 使用 DATE_PART 解析出 year
- 如果不加别名则会命名为 data_part
- 注意这里 GROUP BY 的方式是选中列

SELECT DATE_PART('year', occurred_at) ord_year,  SUM(total_amt_usd) total_spent
FROM orders
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC;

结论：对于 2013 年和 2017 年来说，每一年只有一个月的销量（2013 年为 12，2017 年为 1）。因此，二者都不是均匀分布。销量一年比一年高，2016 年是到目前为止最高的一年。按照这个速度，我们预计 2017 年可能是最高销量的一年。

Parch & Posey 在哪一个月的总销售额最高？数据集中的所有月份保持均匀分布吗？
- 为了保持公平，我们应该删掉 2013 年和 2017 年的销量。原因是月份数据不全
- 使用 GROUP BY 聚合了1-12月的销量

SELECT DATE_PART('month', occurred_at) ord_month, SUM(total_amt_usd) total_spent
FROM orders
WHERE occurred_at BETWEEN '2014-01-01' AND '2017-01-01'
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC;

Walmart 在哪一年的哪一个月在铜版纸上的消费最多？
- 注意 DATE_TRUNC 需要出现在 GROUP BY 中（因为也是聚合函数）
- TRUNC 有截断的意思，就是将参数（比如 month）设置之后的细节全部归为一样
- 接下来就可以使用分组信息了

SELECT DATE_TRUNC('month', o.occurred_at) ord_date, SUM(o.gloss_amt_usd) tot_spent
FROM orders o
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id
WHERE a.name = 'Walmart'
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC
LIMIT 1;

29.视频: CASE 语句

派生列：Derive：Take data from existing columns and modify them。之前使用的是列之间的直接运算，这里主要学习 CASE 语句（处理 IF THEN 逻辑的方式）。

CASE 语句始终位于 SELECT 条件中。
CASE 必须包含以下几个部分：WHEN、THEN 和 END。ELSE 是可选组成部分，用来包含不符合上述任一 CASE 条件的情况。
你可以在 WHEN 和 THEN 之间使用任何条件运算符编写任何条件语句（例如 WHERE），包括使用 AND 和 OR 连接多个条件语句。
你可以再次包含多个 WHEN 语句以及 ELSE 语句，以便处理任何未处理的条件。

大家还记得之前那个用 +0.01 避免除零的情况发生，这里就可以用 CASE 的方式解决了：

SELECT account_id, CASE WHEN standard_qty = 0 OR standard_qty IS NULL THEN 0 ELSE standard_amt_usd/standard_qty END AS unit_price
FROM orders
LIMIT 10;

30.视频：CASE 与聚合

这里主要介绍了 CASE 和 WHERE 的区别：CASE 可以输出多个条件的结果，而 WHERE 只能输出一种：使用 WHERE 条件获取相同的信息意味着一次只能从 CASE 中获取一组数据。像这样将数据分成几列有一些优势，这取决于你要执行的操作。但通常，这种级别的划分可能使用其他编程语言更简单，而不是使用 SQL。

32.解决方案：CASE

我们想要根据相关的购买量了解三组不同的客户。最高的一组是终身价值（所有订单的总销售额）大于 200,000 美元的客户。第二组是在 200,000 到 100,000 美元之间的客户。最低的一组是低于 under 100,000 美元的客户。请提供一个表格，其中包含与每个客户相关的级别。你应该提供客户的名称、所有订单的总销售额和级别。消费最高的客户列在最上面。
- 注意第二个 WHEN 并没有闭合范围，在上一节的课程中，老师建议的是每个 WHEN 都是闭合的更加规范
- 可以后面加一个 AND (total_amt_usd) <= 200000

SELECT a.name, SUM(total_amt_usd) total_spent, CASE WHEN SUM(total_amt_usd) > 200000 THEN 'top'WHEN  SUM(total_amt_usd) > 100000 THEN 'middle'ELSE 'low' END AS customer_level
FROM orders o
JOIN accounts a
ON o.account_id = a.id
GROUP BY a.name
ORDER BY 2 DESC;

现在我们想要执行和第一个问题相似的计算过程，但是我们想要获取在 2016 年和 2017 年客户的总消费数额。级别和上一个问题保持一样。消费最高的客户列在最上面。

SELECT a.name, SUM(total_amt_usd) total_spent, CASE WHEN SUM(total_amt_usd) > 200000 THEN 'top'WHEN  SUM(total_amt_usd) > 100000 THEN 'middle'ELSE 'low' END AS customer_level
FROM orders o
JOIN accounts a
ON o.account_id = a.id
WHERE occurred_at > '2015-12-31'
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC;

之前的问题没有考虑中间水平的销售代表或销售额。管理层决定也要看看这些数据。我们想要找出绩效很高的销售代表，也就是有超过 200 个订单或总销售额超过 750000 美元的销售代表。中间级别是指有超过 150 个订单或销售额超过 500000 美元的销售代表。创建一个包含以下列的表格：销售代表名称、总订单量、所有订单的总销售额，以及标为 top、middle 或 low 的列（取决于上述条件）。在最终表格中将销售额最高的销售代表列在最上面。

SELECT s.name, COUNT(*), SUM(o.total_amt_usd) total_spent, CASE WHEN COUNT(*) > 200 OR SUM(o.total_amt_usd) > 750000 THEN 'top'WHEN COUNT(*) > 150 OR SUM(o.total_amt_usd) > 500000 THEN 'middle'ELSE 'low' END AS sales_rep_level
FROM orders o
JOIN accounts a
ON o.account_id = a.id
JOIN sales_reps s
ON s.id = a.sales_rep_id
GROUP BY s.name
ORDER BY 3 DESC;