Day 11上午：SQL基础 - 打开数据宝库的万能钥匙

一个让人绝望的深夜加班

2024年3月的某个周五晚上9点，售后数据分析师张伟盯着电脑屏幕，眼神涣散。

老板下午突然要一份报告："找出过去6个月，在华东区所有门店，维修过3次以上的客户，他们的车型分布、平均维修费用、以及最常见的故障类型。明天上午10点要。"

张伟的痛苦：

• 数据在数据库里：23万条工单记录、15万条客户记录、8万条配件记录
• Excel打不开：导出的CSV文件有500MB，Excel直接卡死
• 手工筛选？：用筛选器？要筛选多少次？怎么统计"维修过3次以上"？

他向隔壁的技术部同事小李求助。小李说："这不就是3行SQL的事儿吗？"

10分钟后，小李写了这段代码：

SELECT 
    c.车型,
    COUNT(DISTINCT w.客户ID) as 客户数量,
    AVG(w.维修费用) as 平均费用,
    f.故障类型,
    COUNT(f.故障类型) as 故障次数
FROM 工单表 w
JOIN 客户表 c ON w.客户ID = c.客户ID
JOIN 故障表 f ON w.工单号 = f.工单号
WHERE w.门店区域 = '华东区'
    AND w.维修日期 >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 6 MONTH)
    AND w.客户ID IN (
        SELECT 客户ID 
        FROM 工单表 
        WHERE 门店区域 = '华东区'
        GROUP BY 客户ID 
        HAVING COUNT(*) >= 3
    )
GROUP BY c.车型, f.故障类型
ORDER BY 客户数量 DESC;

3秒钟，结果出来了。

张伟看着屏幕上整齐的数据，感受到了一种从未有过的震撼："这就是SQL的力量？"

SQL是什么？为什么售后运营人必须学？

SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）：一种专门用于管理和操作关系型数据库的标准化语言。它能让你用接近自然语言的方式，从海量数据中精准提取你想要的信息。

为什么Excel不够用？

真实场景：

• Excel适合：几千行的临时分析、制作报表、可视化展示
• SQL适合：从源头取数、多表关联、复杂条件筛选、大数据量处理

SQL的第一课：SELECT - 我要什么数据？

最基础的查询

场景：你想看看工单表里都有什么数据

SELECT * FROM 工单表;

解读：

• SELECT：我要选取（查询）
• *：所有列（星号是通配符）
• FROM：从哪个表
• 工单表：表名
• ;：SQL语句结束符号

指定需要的列（提高效率）

场景：我只需要工单号、客户姓名、维修费用这三列

SELECT 
    工单号,
    客户姓名,
    维修费用
FROM 工单表;

为什么要指定列？

• 减少数据传输量（网络更快）
• 提高查询速度（数据库只读取需要的列）
• 代码更清晰（一眼看出要什么数据）

WHERE条件：精准定位你要的数据

单条件筛选

场景1：找出所有"深圳南山店"的工单

SELECT 
    工单号,
    客户姓名,
    维修日期,
    维修费用
FROM 工单表
WHERE 门店名称 = '深圳南山店';

场景2：找出维修费用超过5000元的工单

SELECT 
    工单号,
    客户姓名,
    维修费用
FROM 工单表
WHERE 维修费用 > 5000;

多条件组合（AND、OR）

场景3：找出深圳南山店，且费用超过5000元的工单

SELECT 
    工单号,
    客户姓名,
    维修费用
FROM 工单表
WHERE 门店名称 = '深圳南山店'
    AND 维修费用 > 5000;

场景4：找出深圳南山店或广州天河店的工单

SELECT 
    工单号,
    客户姓名,
    门店名称
FROM 工单表
WHERE 门店名称 = '深圳南山店'
    OR 门店名称 = '广州天河店';

更优雅的写法（IN）：

SELECT 
    工单号,
    客户姓名,
    门店名称
FROM 工单表
WHERE 门店名称 IN ('深圳南山店', '广州天河店', '东莞松山湖店');

日期范围筛选

场景5：找出2024年3月的所有工单

SELECT 
    工单号,
    客户姓名,
    维修日期
FROM 工单表
WHERE 维修日期 >= '2024-03-01'
    AND 维修日期 < '2024-04-01';

更简洁的写法（BETWEEN）：

SELECT 
    工单号,
    客户姓名,
    维修日期
FROM 工单表
WHERE 维修日期 BETWEEN '2024-03-01' AND '2024-03-31';

模糊搜索（LIKE）

场景6：找出所有特斯拉车型的工单

SELECT 
    工单号,
    客户姓名,
    车型
FROM 工单表
WHERE 车型 LIKE '%特斯拉%';

通配符说明：

• %：代表任意多个字符
• _：代表单个字符

示例：

• LIKE '特斯拉%'：特斯拉开头（特斯拉Model 3、特斯拉Model Y）
• LIKE '%Model 3'：Model 3结尾
• LIKE '%Model_'：Model后面跟一个字符（Model 3、Model Y、Model X）

实战案例一：诊断门店服务问题

业务背景

运营总监凌晨2点打电话："华南区客户投诉激增，马上查出哪些门店、哪些服务类型、哪些时间段的等待时长超标！"

传统Excel做法（需要2小时）

1. 导出华南区所有工单数据（卡住10分钟）
2. 手工计算等待时长（实际开始时间 - 预约时间）
3. 筛选等待时长>60分钟的记录
4. 按门店、服务类型分组统计
5. 制作数据透视表

SQL做法（3分钟）

-- 查询华南区等待时长超过60分钟的工单分布
SELECT 
    门店名称,
    服务类型,
    COUNT(*) as 超时工单数,
    AVG(TIMESTAMPDIFF(MINUTE, 预约时间, 实际开始时间)) as 平均等待时长,
    MAX(TIMESTAMPDIFF(MINUTE, 预约时间, 实际开始时间)) as 最长等待时长
FROM 工单表
WHERE 门店区域 = '华南区'
    AND 维修日期 >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)  -- 最近7天
    AND TIMESTAMPDIFF(MINUTE, 预约时间, 实际开始时间) > 60  -- 等待超过60分钟
GROUP BY 门店名称, 服务类型
ORDER BY 超时工单数 DESC;

查询结果：

SQL代码解读：

1. TIMESTAMPDIFF函数：计算两个时间之间的差值
   • TIMESTAMPDIFF(MINUTE, 开始时间, 结束时间)：以分钟为单位计算差值
   • 其他单位：SECOND（秒）、HOUR（小时）、DAY（天）
2. DATE_SUB函数：日期减法
   • DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)：当前时间减去7天
   • NOW()：当前日期时间
3. GROUP BY：分组统计（类似Excel数据透视表的行标签）
4. ORDER BY ... DESC：按降序排列（问题最严重的排最前面）

JOIN多表关联：把散落的数据拼成完整故事

为什么需要多表关联？

现实情况：数据分散在多个表里

• 工单表：有工单号、客户ID、维修日期、费用
• 客户表：有客户ID、姓名、电话、车型、购车日期
• 技师表：有技师ID、姓名、技能等级、入职日期
• 配件表：有工单号、配件名称、配件费用

业务需求：我想知道"购车3年以上的客户，平均维修费用是多少？"

→ 需要关联工单表和客户表（通过客户ID）

JOIN的四种类型

1. INNER JOIN（内连接）- 只要交集

规则：只保留两边都有的记录

示例：找出既有工单记录，又有客户信息的数据

SELECT 
    w.工单号,
    w.维修日期,
    w.维修费用,
    c.客户姓名,
    c.车型,
    c.购车日期
FROM 工单表 w
INNER JOIN 客户表 c ON w.客户ID = c.客户ID;

结果：

• 有工单但客户信息已删除 → 不显示
• 客户存在但从未维修过 → 不显示
• 客户存在且有维修记录 → 显示

2. LEFT JOIN（左连接）- 以左表为主

规则：保留左表所有记录，右表没有的用NULL填充

示例：找出所有客户及他们的维修记录（包括从未维修的客户）

SELECT 
    c.客户姓名,
    c.车型,
    c.购车日期,
    w.工单号,
    w.维修日期,
    w.维修费用
FROM 客户表 c
LEFT JOIN 工单表 w ON c.客户ID = w.客户ID;

结果：

• 所有客户都会显示
• 从未维修的客户，工单信息显示为NULL

业务用途：找出"从未来过售后的客户"（流失预警）

SELECT 
    c.客户姓名,
    c.车型,
    c.购车日期
FROM 客户表 c
LEFT JOIN 工单表 w ON c.客户ID = w.客户ID
WHERE w.工单号 IS NULL  -- 工单号为空，说明从未维修
    AND c.购车日期 < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 YEAR);  -- 购车超过1年

3. RIGHT JOIN（右连接）- 以右表为主

（与LEFT JOIN相反，实际工作中较少使用，通常把表顺序调换后用LEFT JOIN）

4. FULL OUTER JOIN（全外连接）- 要所有记录

规则：保留两边所有记录，没有匹配的用NULL填充

注意：MySQL不直接支持FULL OUTER JOIN，需要用UNION模拟，实际工作中很少用。

实战案例二：找出"问题车辆"和"问题客户"

业务背景

质量部门要求："找出过去6个月维修频次异常的车辆和客户，分析是车辆质量问题还是使用问题。"

SQL实现

-- 找出维修3次以上的客户及其车辆信息
SELECT 
    c.客户姓名,
    c.手机号,
    c.车型,
    c.购车日期,
    TIMESTAMPDIFF(MONTH, c.购车日期, NOW()) as 车龄_月,
    COUNT(w.工单号) as 维修次数,
    SUM(w.维修费用) as 累计费用,
    AVG(w.维修费用) as 平均单次费用,
    GROUP_CONCAT(DISTINCT w.故障描述 SEPARATOR '; ') as 故障清单
FROM 客户表 c
INNER JOIN 工单表 w ON c.客户ID = w.客户ID
WHERE w.维修日期 >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 6 MONTH)
GROUP BY c.客户ID, c.客户姓名, c.手机号, c.车型, c.购车日期
HAVING COUNT(w.工单号) >= 3  -- 维修3次以上
ORDER BY 维修次数 DESC, 累计费用 DESC;

查询结果示例：

代码解读：

1. TIMESTAMPDIFF(MONTH, ...): 计算车龄（以月为单位）
2. COUNT(w.工单号): 统计维修次数
3. SUM(w.维修费用): 累计费用
4. GROUP_CONCAT: 把多行合并成一行，用分号分隔
   • 例如：把5次维修的故障描述合并成一个字符串
5. HAVING: 对分组后的结果进行筛选
   • 注意：WHERE是分组前筛选，HAVING是分组后筛选

业务洞察

质量部门看到数据后发现：

发现1：王先生的车出现2次"电池故障"→ 可能是质量问题

• 行动：联系厂家技术支持，申请深度检测

发现2：李女士的车龄14个月，维修4次，但都是正常磨损和保养

• 行动：正常，无需特殊关注

这就是SQL+业务思维的威力：不是单纯看"维修次数多"就判定有问题，而是要结合故障类型、车龄、费用综合分析。

常用SQL函数速查

日期时间函数

-- 当前日期时间
NOW()                          -- 2024-03-15 14:30:25
CURDATE()                      -- 2024-03-15
CURTIME()                      -- 14:30:25

-- 日期计算
DATE_ADD(日期, INTERVAL 7 DAY)   -- 加7天
DATE_SUB(日期, INTERVAL 1 MONTH) -- 减1个月
TIMESTAMPDIFF(DAY, 开始, 结束)    -- 计算天数差

-- 日期格式化
DATE_FORMAT(日期, '%Y年%m月%d日')  -- 2024年03月15日

字符串函数

-- 拼接
CONCAT(字段1, '-', 字段2)        -- 拼接字符串

-- 截取
SUBSTRING(字段, 1, 5)           -- 截取前5个字符
LEFT(字段, 3)                   -- 左边3个字符
RIGHT(字段, 4)                  -- 右边4个字符

-- 查找替换
REPLACE(字段, '旧值', '新值')    -- 替换
TRIM(字段)                      -- 去除前后空格
LOWER(字段)                     -- 转小写
UPPER(字段)                     -- 转大写

数值函数

-- 四舍五入
ROUND(费用, 2)                  -- 保留2位小数
CEIL(费用)                      -- 向上取整
FLOOR(费用)                     -- 向下取整

-- 统计函数
COUNT(*)                        -- 计数（包括NULL）
COUNT(字段)                     -- 计数（不包括NULL）
SUM(费用)                       -- 求和
AVG(费用)                       -- 平均值
MAX(费用)                       -- 最大值
MIN(费用)                       -- 最小值

实战练习：30分钟挑战

场景设定

你是售后运营分析师，数据库里有以下表：

工单表（service_orders）：

• 工单号（order_id）
• 客户ID（customer_id）
• 门店ID（store_id）
• 技师ID（technician_id）
• 维修日期（service_date）
• 维修费用（service_cost）
• 服务类型（service_type）：保养、小修、大修、钣喷

客户表（customers）：

• 客户ID（customer_id）
• 客户姓名（customer_name）
• 车型（car_model）
• 购车日期（purchase_date）

任务清单

□ 任务1：查询2024年3月的所有工单，只显示工单号、客户ID、维修费用

□ 任务2：找出维修费用超过10000元的所有工单，按费用降序排列

□ 任务3：统计每个门店在2024年3月的工单数量和总费用

□ 任务4：找出购车时间超过2年，但从未来过售后的客户

□ 任务5：找出维修次数最多的前10名客户，显示他们的姓名、车型、维修次数、累计费用

常见错误与避坑指南

错误1：忘记WHERE条件，查询全表

错误示例：

SELECT * FROM 工单表;  -- 危险！可能返回几百万行

正确做法：

-- 总是加上限制条件
SELECT * FROM 工单表
WHERE 维修日期 >= '2024-03-01'
LIMIT 100;  -- 限制返回行数

错误2：JOIN时忘记ON条件

错误示例：

SELECT * 
FROM 工单表 w
JOIN 客户表 c;  -- 笛卡尔积！100万 × 10万 = 1000亿行！

正确做法：

SELECT * 
FROM 工单表 w
JOIN 客户表 c ON w.客户ID = c.客户ID;  -- 必须指定关联条件

错误3：WHERE和HAVING混淆

错误示例：

SELECT 门店ID, COUNT(*) as 工单数
FROM 工单表
WHERE COUNT(*) > 100  -- 错误！WHERE不能用聚合函数
GROUP BY 门店ID;

正确做法：

SELECT 门店ID, COUNT(*) as 工单数
FROM 工单表
GROUP BY 门店ID
HAVING COUNT(*) > 100;  -- 用HAVING筛选分组结果

从SQL小白到数据分析高手

Level 1：SQL搬运工

特征：

• 只会SELECT * FROM 表名
• 需要什么数据都要找技术部帮忙
• 拿到数据后用Excel分析

Level 2：条件查询者

特征：

• 会用WHERE、AND、OR筛选数据
• 会用基本的JOIN关联两个表
• 能独立完成简单的数据提取

Level 3：数据分析师

特征：

• 熟练使用GROUP BY、HAVING做统计分析
• 能写复杂的多表关联查询
• 能用子查询解决复杂问题
• 不再依赖技术部，自己就是自己的"数据工程师"

今日作业

基础练习

1. 写一个查询，找出你们公司某个门店上个月的所有工单
2. 加上WHERE条件，筛选出费用超过平均值的工单

进阶挑战

1. 写一个关联查询，把工单表和客户表连起来，显示客户姓名和维修费用
2. 用GROUP BY统计每个客户的维修次数

实战应用

1. 找到你工作中的一个实际问题，尝试用SQL查询来解决
2. 对比用Excel做和用SQL做，记录时间差

明日预告

Day 11下午：SQL聚合分析实战 - 让数据自己讲出商业洞察

今天你学会了SQL的基础：

• 查询数据（SELECT）
• 筛选条件（WHERE）
• 多表关联（JOIN）

但这只是开始。明天你将学会：

• 子查询：查询套查询，解决复杂业务问题
• 窗口函数：在不分组的情况下做排名和对比
• CASE WHEN：在SQL里写业务逻辑
• 实战案例：如何用一条SQL生成复杂的分析报表

你会看到：一个运营专家如何用SQL把"数据仓库"变成"商业洞察制造机"。