本篇內容主要講解“在編寫下一個SQL查詢之前需要注意的問題有哪些”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“在編寫下一個SQL查詢之前需要注意的問題有哪些”吧!

成都創新互聯服務項目包括潮陽網站建設、潮陽網站制作、潮陽網頁制作以及潮陽網絡營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯網行業，利用自身積累的技術優勢、行業經驗、深度合作伙伴關系等，向廣大中小型企業、政府機構等提供互聯網行業的解決方案，潮陽網站推廣取得了明顯的社會效益與經濟效益。目前，我們服務的客戶以成都為中心已經輻射到潮陽省份的部分城市，未來相信會繼續擴大服務區域并繼續獲得客戶的支持與信任！

當我在Airbnb時，我有很好的機會，可以在向Brian Chesky報告的新團隊中工作。這是令人興奮的 - 我們正在扮演一個新產品系列，所以我們必須每天制作更改游戲的決定。但作為團隊的數據科學家，我始終負責采購數據以指導我們的產品方向，這意味著很多分析工作。

第一周是對我的上下文開關的能力的艱難測試：我不得不找到模糊的表格并編寫大量查詢，但甚至通過Beautifulsoup Scrapes和Veartrics API請求正則表達式。截至第三周，我開始累了，所以我需要一個系統來保持我的速度。我來實現，在使用數據時，只有兩種可以搞砸的方式：

• 使用錯誤的數據。

• 錯誤的使用數據。

這兩個都可以通過在數據周圍具有更好的上下文來解決。

所以我自己做了一個清單來減輕這兩個錯誤，以確保我不會將產品引導到遺忘。我會在這里分享我的，但是這對你來說究竟可能取決于你公司的特定籌碼。將此作為一個示例指南，了解如何讓自己一些好的語境，以使您使用表格的危險，但我鼓勵您采取這個并使其成為自己的。

那么我需要什么背景，我如何得到它?

嗯，您需要任何和所有信息，這些信息將減少錯誤或使用錯誤數據的數據。在我的經驗中，只需三個檢查可以獲得合理的覆蓋：

• 檢查基本表METAData.e.g。列名稱，分區信息，如何生成。

• 檢查您的假設。在本專欄中是什么?這是一個空列嗎?什么是截然不同的價值?自上次我跑這個查詢以來有這些改變嗎?

• 與別人聯系。其他人在做這張表做什么?你問誰有疑問嗎?

1.檢查基本表元數據

第一步是它找到一個表并弄清楚如何查詢它。

You must woo your table before it will reveal its secrets(Reposted with permission from Olya Tanner)

對于最基本的信息，如列名，索引信息，分區信息，查看定義，您通常可以查詢系統表。手頭保留這些表的列表，以便您可以輕松查詢它們。例如，對于符合ANSI SQL的數據庫(其中大多數)，請記住以下表格通常有助于：

• Information_schema.columnScolumn 名稱，分區信息，列類型，無效。

• Information_schema.tables和Information_schema.viewSnice列表所有表和視圖。視圖，您通常可以獲得DDL語句。

您通常還可以獲得其他人寫的查詢歷史，這可以幫助弄清楚如何使用表格。您甚至可以通過語句類型進行過濾(例如，創建，插入，選擇)以確定如何創建表：

• Information_schema.jobs_by_project(bigquery)表(Information_schema.query_history())

2.檢查您的假設。

記下您的假設并運行查詢來檢查它們。

A nice illustration of a person making a checklist, in case you haven’t seen one before.

此時您希望查看數據是否是您認為的。雖然我的典型方法是隨意走過的選擇*并選擇不同的語句，但這是次優。更好的方法是首先弄清楚：

我需要回答什么問題，我制作了什么假設?

寫下這些，然后寫下回答這些問題的查詢/驗證這些假設。它可能聽起來很簡單，但如果你做出錯誤的假設，你必須重新開始。我們在使用數據時都做出假設 - 如果您沒有明確到他們，這是一個災難的配方。

最近項目的一些示例：

• 每次活動只有一行嗎?

• 該字段的可能值是什么?

• 這個專欄是無數的嗎?

• 如果為null，則對這些空值有任何系統模式?

我個人使用鯨魚(CLI工具，如果我感到不耐煩)或運行的dataframe(甚至計劃)這些快速檢查，但無論您使用什么，只需確保將它們保持持久。

最后，是的，它很好 - 繼續進行選擇*。有時您只需要查看一片數據。

3.與其他人聯系

既然你已經有一種感覺的數據的形式，只是潛入并建立你需要建立的東西。別。您需要盡可能多地獲得各種社交環境和部落知識，并且在大型組織中尤其如此。

現在是時候收集部落知識了。

我知道這些人沒有面孔，但是在獲得一些其他社交環境之后，您難道不就讓右邊的家伙感到高興嗎?

不幸的是，只有這么多，您可以通過單獨疏浚數據來獲得。您需要與真實的人交談(或找到一些最新的文件)。

通過查詢日志(見上文)，通過Github的Slog(如果您的查詢是版本控制的)，或者檢查表的所有者是誰(您通常可以在數據上下文/發現工具中這樣做，如dataframe) - 只是找一個人懈怠。

一般來說，我問以下問題：

• 這是維持嗎?

• 這是用于{{你的場景}}的最佳數據嗎?

迄今為止你所做的事情是開放的。你可能在錯誤的表上，但人們欣賞一些爭議。

到此，相信大家對“在編寫下一個SQL查詢之前需要注意的問題有哪些”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創新互聯網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！