结构化查询语言（SQL）是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能，总的来说，学习这个技能是比较容易的。对于SQL来说，编写查询语句只是第一步，确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作，才是最重要的。这个教程将会提供给你一些步骤，来评估你的查询语句。

• 首先，应该了解学习SQL对于数据挖掘分析这个工作的重要性;
• 接下来，应该先学习SQL查询语句的处理和执行过程，以便可以更好的了解到，编写高质量的查询有多重要。具体说来就是，应该了解查询是如何被解析、重写、优化和最终评估的;
• 掌握了上面一点之后，你不仅需要重温初学者在编写查询语句时，所使用的查询反向模型，而且还需要了解有关可能发生错误的替代方案和解决方案。同时还应该了解更多查询工作中的基于集合的程序方法。
• 在性能方面也需要关注反向模型，除了手动提高SQL查询的方法外，还需要以更加结构化和深入的方式来分析你的查询，以便使用其它工具来完成整个查询工作。
• 在执行查询之前，还需要更加深入的了解执行查询计划的时间复杂度。
• 最后，应该了解如何进一步的调整你的查询语句
  

为什么要学SQL？

寻找数据挖掘分析行业的工作，SQL是最需要的技能之一，不论是申请数据分析工作、数据引擎工作、数据挖掘分析或者其它工作。在O'Reilly发布的《2016数据科学从业者薪酬报告》中，有70％的受访者证实了这一点，表示他们需要在专业环境中使用SQL。此外，本次调查中，SQL远胜于R（57％）和Python（54％）等编程语言。所以在数据挖掘分析领域，SQL是必备技能。

我们分析一下SQL从1970s早期开发出，到现在还经久不衰的原因：

一、公司基本都将数据存储在关系数据库管理系统（RDBMS）或关系数据流管理系统（RDSMS）中，所以需要使用SQL来实现访问。SQL是通用的数据语言，可以使用SQL和几乎其它任何数据库进行交互，甚至可以在本地建立自己的数据库！

二、只有少量的SQL实现没有遵循标准，在供应商之间不兼容。因此，了解SQL标准是在数据挖掘分析行业立足的必要要求。

三、最重要的是SQL也被更新的技术所接受，例如Hive或者Spark SQL。Hive是一个用于查询和管理大型数据集的类似于SQL的查询语言界面；Spark SQL可用于执行SQL查询。

简而言之，以下就是为什么你应该学习这种查询语言：

• 即使对于新手来说，SQL也很容易学习。学习曲线很平缓，编写SQ查询几乎不花费时间。
• SQL遵循“学习一次，随时随地可用”的原则，所以花费时间学习SQL很划算！
• SQL是对编程语言的一种极好的补充；在某些情况下，编写查询甚至比编写代码更为优先！
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SQL处理和查询执行

为了提高SQL查询的性能，首先需要知道，运行查询时，内部会发生什么。

以下时查询执行的过程：

• 首先，将查询解析成“解析树”; 分析查询是否满足语法和语义要求。解析器将会创建一个输入查询的内部表示，然后将此输出传递给重写引擎。
• 然后，优化器的任务是为给定的查询，寻找最佳执行或查询计划。执行计划准确地定义了每个操作所使用的算法，以及如何协调操作的执行。
• 最后，为了找到最佳的执行计划，优化器会列举所有可能的执行计划，并确定每个计划的质量或成本，以便获取有关当前数据库状态的信息，最后选择最佳的执行计划。由于查询优化器可能不完善，因此数据库用户和管理员有时需要手动检查并调整优化器生成的计划，以便获得更好的性能
  

现在你已经清楚了什么才是好的执行计划。

正如前面了解到的，计划的成本质量起着重要的作用。更具体地说，评估计划所需的磁盘I / O数量，计划的CPU花销以及数据库客户端的整体响应时间和总执行时间等因素至关重要。这就是时间复杂性的概念。后面还将继续了解。

接下来，执行所选择的查询计划，由系统的执行引擎进行评估，并返回查询结果。 

编写SQL查询

需要进一步说明的是，垃圾回收原则（GIGO）原本就是表达在查询处理和执行之中：制定查询的人，同时也决定着SQL查询的性能。

这意味着在编写查询，有些事情可以同步去做。就像文章开始时介绍的，编写查询需要遵循两个标准：首先，编写的查询需要满足一定的标准，其次还应该应对查询中可以出现的性能问题。

虽然这种做法简单而天真，但对于一个初学者来说，这些方法却是一个很好的指引。这些地方也是你刚开始编写时，容易发生错误的地方，这些错误也很难发现。

同时，要想提升性能，使其变得有意义，就不能脱离上下文：在考虑SQL性能时，不能武断的认为上面的分句和关键字不好。使用WHERE 或 HAVING的分句也可能是很好的查询语句。