首先將SQL理解為查詢關(guān)係數(shù)據(jù)庫的語言，對(duì)於2025年的數(shù)據(jù)分析和後端開發(fā)至關(guān)重要。 3。遵循一個(gè)結(jié)構(gòu)化的5週學(xué)習(xí)路徑：第1週使用SELECT，從地點(diǎn)，訂購和限制進(jìn)行基本查詢；第2週通過計(jì)數(shù)，總和，AVG和組涵蓋聚合；第3週教授聯(lián)合以結(jié)合相關(guān)桌子；第4週介紹了複雜邏輯的子征服和CTE；第5週包括帶有插入，更新，刪除和模式基礎(chǔ)知識(shí)（例如主密鑰和外鍵）的數(shù)據(jù)修改。 4.通過實(shí)際項(xiàng)目應(yīng)用技能，例如分析電影數(shù)據(jù)庫，跟蹤個(gè)人費(fèi)用或從Kaggle或Data.gov查詢公共數(shù)據(jù)集。 5。通過編寫清潔，可讀的SQL，並具有適當(dāng)?shù)陌己?，有意義的別名和評(píng)論，以提早採用最佳實(shí)踐。 6。超越窗口功能，索引，python中的SQL集成以及BigQuery或Snowflake等雲(yún)工具以及DBT等現(xiàn)代工具等雲(yún)工具。一貫的日常練習(xí)，動(dòng)手查詢，使用AI作為支持工具，並與Reddit或堆棧溢出等社區(qū)互動(dòng)將加速學(xué)習(xí)，從而確保您可以在2025年中之前編寫高效的現(xiàn)實(shí)世界SQL。

從2025年從頭開始學(xué)習(xí)SQL並不一定是壓倒性的。有了正確的結(jié)構(gòu)，資源和思維方式，您可以在短短幾週內(nèi)從零到編寫高效的現(xiàn)實(shí)查詢。 SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）仍然是數(shù)據(jù)分析，後端開發(fā)，商業(yè)智能和數(shù)據(jù)科學(xué)中最重要的技能之一。這是針對(duì)2025個(gè)學(xué)習(xí)者量身定制的逐步，系統(tǒng)的方法。

1。了解什麼是SQL以及為什麼重要

在潛入語法之前，請(qǐng)了解您正在學(xué)習(xí)的內(nèi)容以及為什麼。

• SQL是一種特定於域的語言，用於與關(guān)係數(shù)據(jù)庫進(jìn)行通信。
• 它用於檢索，插入，更新，刪除和分析數(shù)據(jù)。
• MySQL，PostgreSQL，SQL Server，SQLite和Cloud Database（BigQuery，Snowflake，Redshift）等主要平臺(tái)都使用SQL-通常會(huì)帶來一些變化。

在2025年，數(shù)據(jù)比以往任何時(shí)候都更重要。無論您是分析用戶行為，生成報(bào)告還是構(gòu)建應(yīng)用程序，SQL都可以幫助您直接從數(shù)據(jù)中獲得答案。

提示：將SQL視為向數(shù)據(jù)庫提出精確的問題並獲得結(jié)構(gòu)化的答案。

2。建立學(xué)習(xí)環(huán)境

您需要一個(gè)安全，自由和實(shí)用的練習(xí)場(chǎng)所。

推薦的初學(xué)者選項(xiàng)：

• 帶DB瀏覽器（DB4S）的SQLITE
  輕量級(jí)，無需設(shè)置。非常適合學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)。
• 帶有pgadmin或supabase的postgresql
  行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，非常適合深度學(xué)習(xí)。
• 在線平臺(tái)
  使用以下免費(fèi)環(huán)境：
  • sqlfiddle
  • DB小提琴
  • 模式分析SQL教程（包括實(shí)際數(shù)據(jù)集）
  • Kaggle SQL課程

專家提示：從SQLite或在線沙箱開始。首先避免複雜的雲(yún)設(shè)置。

3。遵循結(jié)構(gòu)化的學(xué)習(xí)路徑

將學(xué)習(xí)分為階段。每階段花費(fèi)1-2週，每天練習(xí)。

階段1：基本查詢（第1週）

掌握基金會(huì)：

• SELECT ， FROM
• 在WHERE過濾
• 按ORDER BY排序
• LIMIT限制結(jié)果
• 使用別名（ AS ）

例子：

選擇名稱，年齡 
來自用戶 
年齡> 25歲 
按年齡訂購DESC 
限制10;

練習(xí)：從諸如“員工”或“產(chǎn)品”之類的示例表中檢索數(shù)據(jù)。

第2階段：聚合和分組（第2週）

學(xué)會(huì)總結(jié)數(shù)據(jù)：

• COUNT ， SUM ， AVG ， MIN ， MAX
• GROUP BY HAVING
• 過濾分組數(shù)據(jù)（與WHERE ）

例子：

 AVG選拔部（薪水） 
來自員工 
小組組 
具有AVG（工資）> 50000;

練習(xí)：回答諸如“每個(gè)客戶多少訂單？”之類的問題?；颉懊款惼骄鶅r(jià)格是多少？”

第三階段：加入與人際關(guān)係（第3週）

了解表如何相關(guān)：

• INNER JOIN ， LEFT JOIN
• 使用ON表
• 自加入（例如，員工和經(jīng)理）

例子：

選擇U.Name，O.Order_date 
來自用戶u 
左加入訂單o U.id = o.user_id;

練習(xí)：結(jié)合客戶和訂單數(shù)據(jù)。使用SQLITE的“ Chinook”或Postgresql的“ Pagila”之類的示例數(shù)據(jù)庫。

第4階段：子和CTE（第4週）

寫更複雜的邏輯：

• 從SELECT ， FROM WHERE
• 常見表表達(dá)式（ WITH ）
• 相關(guān)的子征服

例子：

用high_value as（
  選擇User_id 
  從訂單 
  組由USER_ID組成 
  擁有總和（金額）> 1000
）
從用戶中的id中選擇名稱（從high_value中選擇user_id）;

練習(xí)：查找用戶花費(fèi)超過平均水平或按銷售對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行排名的用戶。

第5階段：數(shù)據(jù)修改和模式基礎(chǔ)知識(shí)（第5週）

超越閱讀數(shù)據(jù)：

• INSERT ， UPDATE ， DELETE
• 了解PRIMARY KEY ， FOREIGN KEY
• 基本CREATE TABLE和約束

例子：

插入用戶（名稱，電子郵件）值（'alice'，'alice@email.com'）;

注意：對(duì)DELETE和UPDATE謹(jǐn)慎 - 始終備份或使用測(cè)試數(shù)據(jù)庫。

4。從事實(shí)際項(xiàng)目

理論還不夠。建立小型項(xiàng)目以鞏固技能。

項(xiàng)目想法：

• 分析電影數(shù)據(jù)庫（例如，查找最高的導(dǎo)演）
• 通過SQL跟蹤個(gè)人費(fèi)用
• 查詢公共數(shù)據(jù)集（例如Google的BigQuery公共數(shù)據(jù)）
• 複製儀表板指標(biāo)（例如，每月註冊(cè)，保留）

使用來自以下數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)集

• Kaggle
• github（搜索“示例SQL數(shù)據(jù)庫”）
• 美國政府開放數(shù)據(jù)（data.gov）

5。儘早採用最佳實(shí)踐

即使作為初學(xué)者，也要寫清潔，可讀的SQL：

• 使用一致的凹痕
• 名稱別名清楚
• 避免SELECT * ，除非探索
• 評(píng)論複雜查詢
• 將長期查詢分為CTE

清潔SQL的示例：

 - 獲取上個(gè)月進(jìn)行購買的活躍用戶
用last_month_orders as（
  選擇User_id
  從訂單
  其中order_date> ='2025-03-01'
    和order_date <&#39;2025-04-01&#39;
）
選擇U.Name，U.Email
來自用戶u
內(nèi)部加入last_month_orders o on u.id = o.user_id
其中u.status =&#39;Active&#39;;

6.繼續(xù)學(xué)習(xí)超越基礎(chǔ)知識(shí)

一旦舒適，探索：

• 窗口函數(shù)（ ROW_NUMBER ， RANK ， LEAD/LAG ）
• 索引和性能（查詢?nèi)绾慰焖龠\(yùn)行）
• python中的sql （使用pandas ， sqlite3或SQLAlchemy ）
• 雲(yún)SQL工具（BigQuery，Snowflake，RedShift）
• DBT（數(shù)據(jù)構(gòu)建工具） - 在數(shù)據(jù)工程中越來越流行

這些將使您準(zhǔn)備就緒或授權(quán)更深入的分析。

2025年學(xué)習(xí)者的最終技巧

• 每天練習(xí)：即使是動(dòng)手查詢的30分鐘，即使是被動(dòng)觀看的30分鐘。
• 通過執(zhí)行：教程有幫助，但是當(dāng)您編寫自己的查詢時(shí)，就會(huì)發(fā)生真正的學(xué)習(xí)。
• 明智地使用AI ：諸如chatgpt之類的工具可以解釋錯(cuò)誤或建議查詢，但不要依靠它們來編寫所有內(nèi)容。
• 加入社區(qū)：Reddit（R/SQL，R/DataAnalysis），堆棧溢出或不和諧組。

SQL不會(huì)去任何地方。實(shí)際上，隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策和AI驅(qū)動(dòng)分析的興起，知道如何直接查詢數(shù)據(jù)比以往任何時(shí)候都更有價(jià)值。簡單開始，保持一致並建立。到2025年中，您可能會(huì)自信地編寫SQL，以推動(dòng)真正的見解。

基本上，剛開始 - today。

以上是從頭開始學(xué)習(xí)SQL：2025的系統(tǒng)方法的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！