本篇內容介紹了“SQL、Pandas和Spark常用數據查詢操作對比”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

閔行網站建設公司成都創新互聯公司,閔行網站設計制作，有大型網站制作公司豐富經驗。已為閔行上千余家提供企業網站建設服務。企業網站搭建\外貿網站建設要多少錢，請找那個售后服務好的閔行做網站的公司定做！

01 SQL標準查詢

談到數據，必會提及數據庫;而提及數據庫，則一般指代關系型數據庫(RMDB)，操作關系型數據庫的語言則是SQL(Structured  Query  Language)。SQL本質上仍然屬于一種編程語言，并且有著相當悠久的歷史，不過其語法特性卻幾乎沒怎么變更過，從某種意義上講這也體現了SQL語言的過人之處。

在最新TIOBE排行榜中，SQL位居第10位

一般而言，一句標準的SQL語句按照書寫順序通常含有如下關鍵詞：

• select：指定查詢字段

• distinct：對查詢結果字段進行去重

• from：明確查詢的數據庫和表

• join on：指定查詢數據源自多表連接及條件

• where：設置查詢結果過濾條件

• group by：設置分組聚合統計的字段

• having：依據聚合統計后的字段進一步過濾

• order by：設置返回結果排序依據

• limit：限定返回結果條數

這是一條SQL查詢語句中所能涉及的主要關鍵字，經過解析器和優化器之后，最后的執行過程則又與之差別很大，執行順序如下：

• from：首先找到待查詢的表

• join on：如果目標數據表不止一個，則對多表建立連接關系

• where：根據查詢條件過濾數據記錄

• group by：對過濾結果進行分組聚合

• having：對分組聚合結果進行二次過濾

• select：對二次過濾結果抽取目標字段

• distinct：根據條件進行去重處理

• order by：對去重結果進行排序

• limit：僅返回排序后的指定條數記錄

曾經，個人一度好奇為何不將SQL語句的書寫順序調整為與執行順序一致，那樣更易于理解其中的一些技術原理，但查詢資料未果后，就放棄了……

當然，本文的目的不是介紹SQL查詢的執行原理或者優化技巧，而僅僅是對標SQL查詢的幾個關鍵字，重點講解在Pandas和Spark中的實現。

02  Pandas和Spark實現SQL對應操作

以下按照SQL執行順序講解SQL各關鍵字在Pandas和Spark中的實現，其中Pandas是Python中的數據分析工具包，而Spark作為集Java、Scala、Python和R四種語言的通用分布式計算框架，本文默認以Scala語言進行講述。

1)from。由于Python和Scala均為面向對象設計語言，所以Pandas和Spark中無需from，執行df.xxx操作的過程本身就蘊含著from的含義。

2)join on。join on在SQL多表查詢中是很重要的一類操作，常用的連接方式有inner join、left join、right  join、outer join以及cross join五種，在Pandas和Spark中也都有相應關鍵字。

Pandas：Pandas實現join操作有兩個主要的API：merge和join。其中merge是Pandas的頂層接口(即可直接調用pd.merge方法)，也是DataFrame的API，支持豐富的參數設置，主要介紹如下：

def merge(     left,  # 左表     right,  # 右表     how: str = "inner",  # 默認連接方式：inner     on=None,  # SQL中on連接一段，要求左表和右表中 公共字段     left_on=None,  # 設置左表連接字段     right_on=None,  # 設置右表連接字段     left_index: bool = False,  # 利用左表索引作為連接字段     right_index: bool = False,  # 利用右表索引作為連接字段     sort: bool = False,  # join結果排序     suffixes=("_x", "_y"),  # 非連接字段有重名時，可s何止后綴     copy: bool = True,      indicator: bool = False,     validate=None, ) -> "DataFrame":

上述參數中，可以設置on連接條件的方式主要有3種：即若連接字段為兩表共有字段，則可直接用on設置;否則可分別通過left_on和right_on設置;當一個表的連接字段是索引時，可設置left_index為True。

與merge操作類似，join可看做是merge的一個簡化版本，默認以索引作為連接字段，且僅可通過DataFrame來調用，不是Pandas的頂級接口(即不存在pd.join方法)。

另外，concat也可通過設置axis=1參數實現橫向兩表的橫向拼接，但更常用于縱向的union操作。

Spark：相較于Pandas中有多種實現兩個DataFrame連接的方式，Spark中接口則要單一許多，僅有join一個關鍵字，但也實現了多種重載方法，主要有如下3種用法：

// 1、兩個DataFrame有公共字段，且連接條件只有1個，直接傳入連接列名 df1.join(df2, "col") // 2、有多個字段，可通過Seq傳入多個字段 df1.join(df2, Seq("col1", "col2") // 3、兩個DataFrame中連接字段不同名，此時需傳入判斷連接條件 df1.join(df2, df1("col1")===df2("col2")) // 注意，上述連接條件中，等于用===，不等于用=!=

3)where。數據過濾在所有數據處理流程中都是重要的一環，在SQL中用關鍵字where實現，在Pandas和Spark中也有相應的接口。

Pandas。Pandas中實現數據過濾的方法有多種，個人常用的主要是如下3類：

• 通過loc定位操作符+邏輯判斷條件實現篩選過濾。loc是用于數據讀取的方法，由于其也支持傳入邏輯判斷條件，所以自然也可用于實現數據過濾，這也是日常使用中最為頻繁一種;

• 通過query接口實現，提起query，首先可能想到的便是SQL中Q，實際上pandas中的query實現的正是對標SQL中的where語法，在實現鏈式篩選查詢中非常好用，具體可參考Pandas用了一年，這3個函數是我的最愛……

• where語句，Pandas以API豐富而著稱，所以自然是不會放過where關鍵字的，不過遺憾的是Pandas中的where和Numpy中的where一樣，都是用于對所有列的所有元素執行相同的邏輯判斷，可定制性較差。

Spark。Spark中實現數據過濾的接口更為單一，有where和filter兩個關鍵字，且二者的底層實現是一致的，所以實際上就只有一種用法。但在具體使用中，where也支持兩種語法形式，一種是以字符串形式傳入一個類SQL的條件表達式，類似于Pandas中query;另一種是顯示的以各列對象執行邏輯判斷，得到一組布爾結果，類似于Pandas中loc操作。

4)group by。group  by關鍵字用于分組聚合，實際上包括了分組和聚合兩個階段，由于這一操作屬于比較規范化的操作，所以Pandas和Spark中也都提供了同名關鍵字，不同的是group  by之后所接的操作算子不盡相同。

Pandas：Pandas中groupby操作，后面可接多個關鍵字，常用的其實包括如下4類：

• 直接接聚合函數，如sum、mean等;

• 接agg函數，并傳入多個聚合函數;

• 接transform，并傳入聚合函數，但不聚合結果，即聚合前有N條記錄，聚合后仍然有N條記錄，類似SQL中窗口函數功能，具體參考Pandas中groupby的這些用法你都知道嗎?

• 接apply，實現更為定制化的函數功能，參考Pandas中的這3個函數，沒想到竟成了我數據處理的主力

Spark：Spark中的groupBy操作，常用的包括如下3類：

• 直接接聚合函數，如sum、avg等;

• 接agg函數，并傳入多個聚合算子，與Pandas中類似;

• 接pivot函數，實現特定的數據透視表功能。

5)having。在SQL中，having用于實現對聚合統計后的結果進行過濾篩選，與where的核心區別在于過濾所用的條件是聚合前字段還是聚合后字段。而這在Pandas和Spark中并不存在這一區別，所以與where實現一致。

6)select。選擇特定查詢結果，詳見Pandas vs Spark：獲取指定列的N種方式。

7)distinct。distinct在SQL中用于對查詢結果去重，在Pandas和Spark中，實現這一操作的函數均為drop_duplicates/dropDuplicates。

8)order by。order by用于根據指定字段排序，在Pandas和Spark中的實現分別如下：

Pandas：sort_index和sort_values，其中前者根據索引排序，后者根據傳入的列名字段排序，可通過傳入ascending參數控制是升序還是降序。

Spark：orderBy和sort，二者也是相同的底層實現，功能完全一致。也是通過傳入的字段進行排序，可分別配合asc和desc兩個函數實現升序和降序。

// 1、指定列+desc df.orderBy(df("col").desc) // 2、desc函數加指定列 df.orderBy(desc("col"))

9)limit。limit關鍵字用于限制返回結果條數，這是一個功能相對單一的操作，二者的實現分別如下：

Pandas：可分別通過head關鍵字和iloc訪問符來提取指定條數的結果;

Spark：直接內置了limit算子，用法更接近SQL中的limit關鍵字。

10)Union。SQL中還有另一個常用查詢關鍵字Union，在Pandas和Spark中也有相應實現：

Pandas：concat和append，其中concat是Pandas  中頂層方法，可用于兩個DataFrame縱向拼接，要求列名對齊，而append則相當于一個精簡的concat實現，與Python中列表的append方法類似，用于在一個DataFrame尾部追加另一個DataFrame;

Spark：Spark中直接模仿SQL語法，分別提供了union和unionAll兩個算子實現兩個DataFrame的縱向拼接，且含義與SQL中完全類似。

03  小節

對標SQL標準查詢語句中的常用關鍵字，重點對Pandas和Spark中相應操作進行了介紹，總體來看，兩個計算框架均可實現SQL中的所有操作，但Pandas實現的接口更為豐富，傳參更為靈活;而Spark則接口更為統一，但一般也支持多種形式的方法重載。另外，Spark中的算子命名與SQL更為貼近，語法習慣也與其極為相似，這對于具有扎實SQL基礎的人快速學習Spark來說會更加容易。

“SQL、Pandas和Spark常用數據查詢操作對比”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注創新互聯網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！