SQLZOO 多数据库支持教程：MySQL/PostgreSQL 练习题，职场人士技能提升

? SQLZOO 多数据库支持教程：MySQL/PostgreSQL 练习题，职场人士技能提升

咱们打工人在职场里混，SQL 技能那可是相当重要的。不管是数据分析、数据开发还是后端开发，熟练掌握 SQL 能让咱们干活效率翻倍，升职加薪也更有底气。今天就给大家好好讲讲 SQLZOO 这个宝藏平台，它能支持多种数据库，尤其是 MySQL 和 PostgreSQL，通过上面的练习题，能让咱们的 SQL 技能蹭蹭往上提。

? 认识 SQLZOO：开启多数据库练习之旅

可能有些朋友还不了解 SQLZOO，这是一个特别适合学习和练习 SQL 的在线平台。它里面有超多不同难度的练习题，而且支持多种数据库，像咱们常用的 MySQL、PostgreSQL，还有 SQL Server、Oracle 等都能支持。对于咱们想同时掌握不同数据库 SQL 语法的打工人来说，简直太方便了。

第一次用 SQLZOO 的话，先打开浏览器，输入 SQLZOO 的网址（具体网址大家可以自行搜索哈），然后注册一个账号，很简单的，用邮箱就能注册。注册好登录进去，就能看到首页有各种数据库的选项。咱们要练习 MySQL 和 PostgreSQL，就点击对应的数据库模块。每个模块下面又分了很多章节，从基础的 select 语句开始，到复杂的连接查询、子查询、窗口函数等，循序渐进，特别适合系统学习。

?️ 基础查询练习：万丈高楼从地起

不管是 MySQL 还是 PostgreSQL，基础查询都是最核心的部分。咱们先从最简单的 select 语句练起，比如查询表中的某一列或者几列数据。在 SQLZOO 的练习题里，会给咱们一个示例表，比如学生表 student，里面有学号 s_id、姓名 s_name、年龄 s_age、性别 s_sex 等字段。

比如有一道题是让查询所有学生的姓名和年龄，那咱们就可以写：

sql

select s_name, s_age from student;

这在 MySQL 和 PostgreSQL 里语法是一样的。再比如查询年龄大于 20 岁的学生，就要用到 where 条件了：

sql

select s_name, s_age from student where s_age > ;

这里要注意的是，在 SQL 里，字符串比较要用单引号，数字直接写就行。还有 like 运算符，用来模糊查询，比如查询姓名以 “张” 开头的学生：

sql

select s_name from student where s_name like '张%';

在这两种数据库里，like 的用法也是一致的，不过 PostgreSQL 对大小写更敏感，默认情况下，like 是区分大小写的，而 MySQL 默认不区分，除非加 binary 关键字。

? 连接查询：数据关联的关键

在实际工作中，咱们很少只操作一张表，更多的时候需要关联多张表来获取数据，这就用到连接查询了。连接查询包括内连接、左连接、右连接、全连接等。在 MySQL 中，全连接是不支持的，只能通过 union 来实现，而 PostgreSQL 是支持全连接的，用 full join 关键字。

先来看内连接，比如有学生表 student 和课程表 course，学生表有 s_id，课程表有 c_id 和 s_id（学生选课的学号），要查询学生姓名和对应的课程名称，就可以用内连接：

sql

select s_name, c_name from student inner join course on student.s_id = course.s_id;

这里 inner join 可以简写为 join，两种数据库都支持。左连接是查询左表所有记录，以及右表符合条件的记录，比如查询所有学生的选课情况，包括没选课的学生：

sql

select s_name, c_name from student left join course on student.s_id = course.s_id;

右连接和左连接相反，是查询右表所有记录，以及左表符合条件的记录。在 PostgreSQL 中，全连接可以这样写：

sql

select s_name, c_name from student full join course on student.s_id = course.s_id;

而在 MySQL 中，要实现全连接，就需要用左连接 union 右连接：

sql

select s_name, c_name from student left join course on student.s_id = course.s_id
union
select s_name, c_name from student right join course on student.s_id = course.s_id;

这里要注意的是，union 会去重，如果需要保留重复记录，要用 union all。

? 聚合函数：数据统计的好帮手

聚合函数用于对一组数据进行统计，比如 count、sum、avg、max、min 等。在使用聚合函数时，通常会和 group by 子句一起使用，按某个字段分组统计。

比如要统计每个班级的学生人数，学生表中有班级字段 class_id：

sql

select class_id, count(s_id) as student_count from student group by class_id;

这里 count (s_id) 是统计每个班级的学生数量，as 是给统计结果起别名，两种数据库都支持。再比如统计每个班级学生的平均年龄：

sql

select class_id, avg(s_age) as avg_age from student group by class_id;

如果要对分组后的结果进行筛选，就要用到 having 子句，比如统计学生人数大于 5 的班级：

sql

select class_id, count(s_id) as student_count from student group by class_id having student_count > ;

这里要注意，where 是对原始数据进行筛选，having 是对分组后的结果进行筛选，顺序上 where 在 group by 之前，having 在 group by 之后。

? 子查询：复杂查询的利器

子查询就是在一个查询语句中嵌套另一个查询语句，分为单行子查询和多行子查询，可以用在 where、from、select 等子句中。

比如查询年龄大于平均年龄的学生，就可以用子查询先算出平均年龄：

sql

select s_name, s_age from student where s_age > (select avg(s_age) from student);

这是一个单行子查询，因为 avg (age) 返回的是一个值。再比如查询选修了某门课程的学生姓名，课程表中有课程编号 c_id，假设要查询 c_id 为 1 的课程的学生：

sql

select s_name from student where s_id in (select s_id from course where c_id = );

这里 in 关键字用于多行子查询，只要 s_id 在子查询的结果集中就符合条件。子查询还可以用 exists 关键字，比如上面的例子也可以写成：

sql

select s_name from student where exists (select  from course where course.s_id = student.s_id and c_id = );

exists 只要子查询有结果返回就为真，效率上有时候比 in 更高，尤其是在大表中。

? 语法差异对比：MySQL vs PostgreSQL

虽然 MySQL 和 PostgreSQL 都是关系型数据库，大部分 SQL 语法是通用的，但还是有一些差异需要咱们注意，这样在切换数据库时才不会出错。

数据类型

PostgreSQL 支持更多的数据类型，比如 JSON、数组、几何类型等，而 MySQL 在这方面相对较弱。比如在 PostgreSQL 中，可以创建一个 JSON 类型的字段：

sql

create table user_info (
    id serial primary key,
    data json
);

而在 MySQL 中，要存储 JSON 数据，需要用 json 数据类型，但功能没有 PostgreSQL 强大。

函数差异

在字符串函数方面，两种数据库有些不同。比如获取字符串长度，MySQL 用 length () 函数，返回的是字节数，而 PostgreSQL 用 char_length () 函数，返回的是字符数。如果字符串是 UTF - 8 编码，一个汉字在 MySQL 中 length () 返回 3，而 char_length () 返回 1。

在日期函数上，MySQL 的 now () 返回当前日期时间，PostgreSQL 的 now () 也是一样的，但 PostgreSQL 还有更多的日期操作函数，比如计算两个日期之间的天数差，可以用 age () 函数，而 MySQL 需要用 datediff () 函数。

语法严格性

PostgreSQL 对语法的要求更严格，比如在 select 语句中，如果使用了 group by，那么 select 后面的字段要么是聚合函数中的字段，要么是 group by 的字段，否则会报错。而 MySQL 在宽松模式下，允许 select 后面出现非聚合函数和非 group by 的字段，但这是不推荐的，容易导致结果不准确。

? 实战项目：模拟职场场景练习

咱们光练练习题还不够，最好能模拟职场中的实际场景来练习，这样才能更好地把技能应用到工作中。比如假设咱们是一个电商公司的数据分析师，需要分析用户的购买行为。

有用户表 user（u_id, u_name, u_age, u_gender）、订单表 order（o_id, o_date, u_id, total_amount）、订单明细表 order_detail（o_id, p_id, quantity, price）。

需求一：查询每个用户的总购买金额

这就需要用到连接查询和聚合函数，先把用户表和订单表通过 u_id 连接，然后按 u_id 分组，对 total_amount 求和：

sql

select u_name, sum(total_amount) as total_purchase from user
left join order on user.u_id = order.u_id
group by u_id, u_name;

这里用左连接是为了包括没有下单的用户，显示他们的总购买金额为 null。

需求二：查询购买金额前 10 的用户

在上面的基础上，用 order by 子句按 total_purchase 降序排列，再用 limit 10（MySQL）或者 fetch first 10 rows only（PostgreSQL）：

sql

-- MySQL
select u_name, sum(total_amount) as total_purchase from user
left join order on user.u_id = order.u_id
group by u_id, u_name
order by total_purchase desc
limit ;

-- PostgreSQL
select u_name, sum(total_amount) as total_purchase from user
left join order on user.u_id = order.u_id
group by u_id, u_name
order by total_purchase desc
fetch first  rows only;

这里要注意两种数据库分页语法的不同，MySQL 用 limit，PostgreSQL 用 fetch...only 或者 offset...limit。

需求三：查询在 2023 年下单的用户及其购买的商品

这需要用到日期筛选和多表连接，订单表中有 o_date 字段，先筛选出 2023 年的订单，然后连接订单明细表获取商品信息：

sql

select u_name, p_id from user
join order on user.u_id = order.u_id
join order_detail on order.o_id = order_detail.o_id
where o_date between '2023 - 01 - 01' and '2023 - 12 - 31';

sql

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select u_name, p_id from user

join order on user.u_id = order.u_id

join order_detail on order.o_id = order_detail.o_id

where o_date between '2023 - 01 - 01' and '2023 - 12 - 31';

这里 between...and 是闭区间，包括开始和结束日期。

? 总结：坚持练习，提升技能

通过 SQLZOO 练习 MySQL 和 PostgreSQL 的练习题，咱们可以系统地学习和掌握两种数据库的 SQL 语法，从基础查询到复杂的连接查询、子查询、聚合函数等，再到模拟职场实战项目，一步步提升自己的 SQL 技能。

在练习过程中，要注意两种数据库的语法差异，多动手写代码，遇到问题多思考，学会查看错误信息，慢慢积累经验。咱们打工人在职场中，就是要不断学习新技能，才能不被淘汰，让自己更有竞争力。

最后提醒大家，SQLZOO 上的练习题很多，大家可以根据自己的水平选择合适的章节开始练习，每天花一点时间，坚持下去，肯定能看到自己的进步。

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