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MSSQL里头怎么用查询语句搞点数据分析，顺便聊聊mssql+那些操作技巧

称怜
问答
2025-12-24 09:01:15
2

在MSSQL里用查询语句搞数据分析，其实说白了就是把你数据库里那些零散的数据，通过一些特定的“问法”，让它告诉你背后的故事，你不用把它想得太复杂，就当是在和一个特别听话但有点死板的助手对话,你得把问题问得非常清楚。

第一部分：基础但实用的数据分析“问法”（查询语句）

刚开始，别想着一口吃成胖子，最核心的就是SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、ORDER BY这几个词,它们就像问问题的基本句式。

看看谁卖得最好？（分组统计） 假设你有个销售表，里面有产品名和销售额，你想知道每个产品总共卖了多少钱，这时候GROUP BY就派上用场了。
```
SELECT 产品名称, SUM(销售额) AS 总销售额
FROM 销售表
GROUP BY 产品名称
ORDER BY 总销售额 DESC;
```
这句话的意思就是：“从销售表里，把产品名称相同的记录归到一组，然后算每一组的销售额总和，最后按总销售额从高到低排给我看。”AS是给算出来的新列起个小名，方便看。ORDER BY ... DESC就是倒序排列。
找出那些表现突出的（筛选分组结果） 接上一个问题，如果你只想看总销售额超过10万的明星产品怎么办？WHERE是在分组前过滤，而HAVING是专门用来过滤分组后的结果。
```
SELECT 产品名称, SUM(销售额) AS 总销售额
FROM 销售表
GROUP BY 产品名称
HAVING SUM(销售额) > 100000
ORDER BY 总销售额 DESC;
```
这里的关键是HAVING，它紧跟在GROUP BY后面,专门管分组后的事。
对比分析：这个月比上个月怎么样？（窗口函数初探） 这是数据分析里很常见的需求，MSSQL里的窗口函数（Window Functions）能帮大忙，它能在不减少总行数的情况下，进行跨行的计算，你想看每个员工每天的销售额,以及他当月到当天的累计销售额。
```
SELECT 员工ID, 销售日期, 当日销售额,
       SUM(当日销售额) OVER (PARTITION BY 员工ID, YEAR(销售日期), MONTH(销售日期) ORDER BY 销售日期) AS 月累计销售额
FROM 销售明细表
ORDER BY 员工ID, 销售日期;
```
这句话有点长，拆开看：OVER是窗口函数的标志。PARTITION BY相当于在内部进行分组，这里是按员工和年月分组，也就是为每个员工每个月单独开一个计算窗口。ORDER BY inside the OVER clause 决定了在这个窗口内，累计的计算顺序,这样你就能一眼看出每个员工销售进度的走势。
把相关数据拼在一起看（多表连接） 数据通常分散在不同的表里，比如产品信息在一个表，销售记录在另一个表，你想分析每个产品类别的总销售额,就需要把两个表连起来。
```
SELECT c.类别名称, SUM(s.销售额) AS 类别总销售额
FROM 销售表 s
INNER JOIN 产品表 p ON s.产品ID = p.产品ID
INNER JOIN 类别表 c ON p.类别ID = c.类别ID
GROUP BY c.类别名称
ORDER BY 类别总销售额 DESC;
```
INNER JOIN是最常用的连接方式，它只把两个表里能匹配上的行连接起来，通过ON来指定连接的条件，这里通过产品ID和类别ID这两个桥梁，把销售、产品、类别三个表的数据串起来了。

第二部分：聊聊mssql++那些操作技巧

这里的“mssql++”我理解成是让MSSQL用起来更顺手、更高效的一些技巧和方法，不仅仅是写查询,还包括一些思维方式和工具使用。

一定要会看执行计划 这是从“会用”到“用好”的关键一步，当你写了一个复杂的查询，跑起来很慢的时候，别干着急，在SQL Server Management Studio (SSMS)里，你可以在执行查询前，点一下工具栏的“显示估计的执行计划”（那个带箭头的图表图标），它会画出一个流程图，告诉你SQL Server是怎么一步步执行你的查询的，哪个步骤成本最高（通常表示最耗时）、有没有走索引、有没有在内存里进行昂贵的排序操作，都一目了然，这是优化查询性能最直接的“诊断报告”。（来源：SQL Server官方文档及DBA社区普遍实践）
善用CTE（公共表表达式）让复杂查询变清晰 当你的查询逻辑非常复杂，嵌套了很多层子查询的时候，代码会变得很难读和维护，CTE就像一个临时的视图，可以让你先把一部分查询逻辑定义成一个有名字的临时结果集,然后在主查询里像用普通表一样引用它。
```
WITH 高销售额产品 AS (
    SELECT 产品ID, SUM(销售额) AS 总销售额
    FROM 销售表
    GROUP BY 产品ID
    HAVING SUM(销售额) > 50000
)
SELECT p.产品名称, hsp.总销售额
FROM 高销售额产品 hsp
INNER JOIN 产品表 p ON hsp.产品ID = p.产品ID
ORDER BY hsp.总销售额 DESC;
```
用WITH ... AS定义的CTE，让主查询的逻辑变得非常干净，尤其是需要多次引用同一个子查询结果时,CTE能避免代码重复。
条件逻辑用CASE WHEN，让分析更灵活 CASE WHEN就像编程里的if-else语句，可以在查询里实现条件判断,这在数据分类打标签时极其有用。
```
SELECT 客户ID, 年消费金额,
       CASE
           WHEN 年消费金额 > 10000 THEN 'VIP客户'
           WHEN 年消费金额 BETWEEN 5000 AND 10000 THEN '重要客户'
           ELSE '普通客户'
       END AS 客户等级
FROM 客户表;
```
这样你就能轻松地对客户、产品、销售业绩等进行分级,便于后续的汇总和分析。
字符串和日期处理是基本功 数据分析中，清理和转换字符串、日期是家常便饭,一定要熟悉常用的函数，
- 字符串： LEFT, RIGHT, SUBSTRING（截取）， CHARINDEX（查找位置）， REPLACE（替换）， LEN（长度）。
- 日期： GETDATE()（当前时间）， DATEADD（日期加减）， DATEDIFF（日期差）， YEAR, MONTH, DAY（提取年月日）。
把这些函数组合使用,能解决大部分数据格式整理的问题。