缺什么补什么：先认数据再谈分析

很多人做数据分析，卡点不在 Python、不在算法，而在最底层的数据获取。报表跑不出来、口径对不上、多表关联一团乱，根子往往是 SQL 没吃透。这门课不绕弯子，直接对着 MySQL 讲实战，解决的就是“库就在那儿、表也建好了，可你就是取不出想要的数据”这个窘境。它不假设你已经精通关系型数据库，但要求你不怕命令行、能静下心啃语法。如果你属于转岗做分析、或本职偏业务却要自己写取数脚本的人，这门课就是补那块最该补的短板。别假装自己会多表关联，先把三大范式和 E-R 模型弄明白，否则后面写出来的查询全是隐患。

建议先看哪几块：从建库到聚合的顺序

别跳着看。前半段看似基础，其实是后面所有实战的地基。第一块必看的是环境与工具：MySQL 怎么装、实例怎么部署、Dbeaver 怎么连上去用。很多人卡在“环境跑不起来”，后面全废。第二块是基础编程里的操纵语句和 DDL，也就是增删改和表结构定义。别觉得 DDL 没用，不懂字段类型和约束，你连别人建的表为什么这么设计都看不懂。第三块是查询、聚合分组排序、衍生字段，这是这门课的核心肉头。聚合分组那段务必反复看，group by 和 having 的区别、多字段分组到底按什么逻辑归并，这些是面试和实操里最容易翻车的点。建议看完一节就停手，照着课里的表结构自己建一份类似的，手敲一遍语句，别复制粘贴。

学完能独立做什么：从取数到出口径清晰的报表

学完之后，你不该只会写“select 星号 from 表”，而要能独立完成一套取数流程：拿到业务方一句话需求，先判断该用哪几张表、关联键是什么、要不要聚合、要不要衍生字段处理，最后写出能跑通且口径明确的 SQL，并把结果导出去做下一步分析。具体来说，你应该能独立搭一个本地 MySQL 测试环境，用 Dbeaver 连上，自己建表、插数、改结构；能写带 where 条件、多字段排序的基础查询；能用聚合函数配合 group by 做分组统计，并理解 having 和 where 的先后逻辑；能用衍生字段把原始数据洗成分析要的口径。配套资料怎么用：视频是主线，但光看没用，每讲完一个语法点，立刻在本地库里造数据跑一遍。聚合分组那节建议自己造两三张有业务含义的表，比如订单表、用户表，手动写几条脏数据，看聚合结果会不会被空值和重复行干扰。看完后问自己三个问题：三大范式到底解决了什么数据冗余问题？group by 多字段时结果集怎么排列？衍生字段在什么场景下能替代子查询？答得上来，这门课才算没白看。

课程目录

1-1 [SQL入门基础] SQL语言简介 (16:36)
1-2 [SQL入门基础] 常用数据库介绍 (14:21)
1-3 [SQL入门基础] 数据库E-R模型 (13:08)
1-4 [SQL入门基础] 数据库三大范式 (10:32)
2-1 [SQL数据库工具] MySQL安装 (17:11)
2-2 [SQL数据库工具] MySQL数据部署 (17:18)
2-3 [SQL数据库工具] MySQL数据应用 (18:37)
2-4 [SQL数据库工具] Dbeaver安装使用 (25:40)
3-1 [SQL基础编程] 常用的操纵SQL (23:56)
3-2 [SQL基础编程] 常用DDL (36:55)
3-3 [SQL基础编程] 查询SQL (24:57)
3-4 [SQL基础编程] 聚合分组排序 (31:45)
3-5 [SQL基础编程] 衍生字段 (20:13)
3-6 [SQL基础编程] 常用函数 (27:46)
4-1 [SQL函数使用] 日期函数 (26:51)
4-2 [SQL函数使用] 窗口函数 (20:26)
4-3 [SQL函数使用] LAG Lead常用函数 (12:59)
4-4 [SQL函数使用] With视图 (22:28)
4-5 [SQL函数使用] 自定义函数 (16:19)
5-1 [多表查询] 关联查询 (28:11)
5-2 [多表查询] 合并查询 (10:01)
5-3 [多表查询] 巧用查询 (20:02)
5-4 [多表查询] 原理解析 (19:28)
6-1 [SQL操纵语言] 数据类型 (26:16)
6-2 [SQL操纵语言] 物理表和临时表 (16:13)
6-3 [SQL操纵语言] 触发器 (18:23)
6-4 [SQL操纵语言] 存储过程 (23:18)
6-5 [SQL操纵语言] 索引 (14:31)
7-1 [Hive入门] HQL和SQL的区别 (27:27)
7-2 [Hive入门] Hive数据库讲解 (22:28)
7-3 [Hive入门] Hive 数据集查询 (22:59)
7-4 [Hive入门] Hive表和数据 (16:49)
8-1 [SQL无处不在] Excel与SQL (12:41)
8-2 [SQL无处不在] Access执行SQL (13:48)
8-3 [SQL无处不在] R语言执行SQL (08:04)
8-4 [SQL无处不在] Python执行SQL (16:06)