要了解 SQL，我们需要了解 DBMS 的工作原理。DBMS 或数据库管理系统本质上是一种创建和管理数据库的软件。使用 DBMS，程序员可以创建、管理或选择数据。 数据分析优质社群，等你加入哦~
数据库作为终端用户和应用程序之间的接口，以组织一致的方式访问数据。例如，用户登录 Facebook。
根据用户注册的电子邮件地址和密码，从应用程序到数据库进行 API 调用并检索用户详细信息。
在关系 DBMS 或 RDBMS 中，SQL 是用户和应用程序访问数据的 API。可以以表格和列的形式访问数据。
表之间的关系使得不需要重新组织数据或表。使用 SQL 语句，我们可以获得有关多个表及其关系的信息。
什么是 SQL？
SQL 或结构化查询语言是一种“编程语言”，它通过“查询”来管理关系数据库中的数据。通过使用 SQL，我们可以根据各种过滤器和条件对数据进行插入、更新、删除和选择。SQL 还有助于自动运行某些需要定期运行的预定脚本。
使用 SQL，开发人员和数据分析师可以轻松编码和运行查询。例如，select * from customer 是提供客户表详细信息的简单查询。
分析师可以访问大量数据并对其进行处理，而无需在其他任何地方复制或存储数据。
使用 SQL 查询分析数据比使用 Excel 表或任何其他方法更容易。SQL 中有很多聚合函数可以处理大型数据集和多个表。
数据分析的生命周期有 2 个重要阶段——
1. 数据调理与清洗
在发现来自不同来源的数据后，必须准备数据并构建数据结构。这意味着应该删除所有冗余和重复的数据，并形成一个整洁的结构，以便于对数据进行建模。这称为 DBMS 规范化，所有关系数据库都遵循这种方法。
使用 SQL，可以轻松完成数据的结构化和条件化，因为 SQL 具有主键和约束的概念，可以消除冗余和依赖关系，并可以在不同数据类型之间建立适当的关系。
SQL 还可以帮助进行数据清理，这意味着可以通过自动批处理脚本，定期删除不相关、不正确或损坏的记录，而无需任何人工干预。也可以使用 R 进行数据清理和转换，但是将 SQL 与 R 结合使用可以减少要编写的代码量并带来更大的灵活性。
2. 数据建模与挖掘
模型的规划和构建完全依赖于 DBMS（数据库管理系统），尤其是结构化查询语言或 SQL。大数据是一大块非结构化数据，只有结构化语言才能节省我们尝试在呈现数据的变量之间建立关系的时间。
建模的一个简单示例是，客户试图购买具有计划、订阅和一些增值服务的后付费移动连接。
它们中的每一个都可以是关系 DBMS 中的一个表，它们之间的关系可以使用一个公共键来建立，比如 customer_id、phone_number 或 subscription_id，它们可以是唯一的。因此，我们正在创建实体（表）、属性（列）、关系（customer_id 链接到 subscription_id 或 phone_number 等…）和完整性（customer_id 应该是唯一的，phone_number 和 subscription_id 一起可以是复合键，等等）。
我们还可以创建触发器，例如，每当客户更改任何增值服务时，触发器可以在执行必要的资格检查后自动激活服务。
数据挖掘是一个过程，在这个过程中，需要检查大量数据集的模式和趋势，以评估数据以解决业务目的。当大型数据集被组织和结构化时，这个过程就变得容易了。
由于现在每个人都至少拥有一部手机，而且可以添加的服务数量是无限的，这将是一个庞大的数据，需要整合、分类和检查。SQL 通过根据特定用户查询提供特定记录使事情变得更容易。例如，如果我们想知道在通话过程中激活了“铃声”服务的用户，我们可以写一个查询为——
select customer_id from value_added_service table where service = ‘ringtone’ and is_service_enabled = ‘Y’ and service_end_date > NOW();
众所周知，关系数据库有多个可以相互映射的小表。为了在单个结果中从多个表中获取数据，我们连接表并显示所需的列。有不同类型的连接 –
● 左连接
● 右连接
● 外连接
● 内部联接
● 自加入
● 交叉连接
作为一名数据分析师，你需要了解模式、关系以及如何从业务角度查询数据库以获得最佳结果。无论如何，SQL 仍然是数据分析领域的重要组成部分，学习和实施 SQL 将大大有助于数据分析师想出更具创意的想法，并将数据转化为有用的业务案例或见解。
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