数据治理 ｜ 还在用Excel做数据分析呢？SQL它不香吗

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我们将在数据治理板块中推出一系列原创推文，帮助读者搭建一个完整的社科研究数据治理软硬件体系。该板块将涉及以下几个模块：

1. 计算机基础知识

(1)社科研究软硬件体系搭建——虚拟化技术概述与实践

1. 编程基础

(1)数据治理 | 带你学Python之 环境搭建与基础数据类型介绍篇

(2)数据治理 | 带你学Python之控制结构与函数

(3)数据治理 | 带你学Python之面向对象编程基础

(4)本期内容：数据治理 | 还在用excel做数据分析呢？SQL它不香吗

1. 数据采集

2. 数据存储

(1)安装篇 数据治理 | 遇到海量数据stata卡死怎么办？这一数据处理利器要掌握

(2)管理篇 数据治理 | 多人协同处理数据担心不安全？学会这一招，轻松管理你的数据团队

(3)数据导入 数据治理 | “把大象装进冰箱的第二步”：海量微观数据如何“塞进”数据库？

1. 数据清洗

2. 数据实验室搭建

目录

前言

引言

Part 1  数据库和SQL

（一）数据库简介

（二）SQL简介

Part 2  从EXCEL到SQL

（一）数据筛选

（二）数据求和

（三）数据排序

（四）数据分组

（五）数据匹配

Part 3  总结

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这里是 SQL 编程语法基础系列内容，该系列共包含两部分内容（本文属于第一部分内容），该部分讲述了Excel和SQL之间的区别，和Excel中数据的操作怎么用SQL来实现。该系列后续的一部分将会主讲SQL语法为主。

Excel是数据分析的必备工具，也是多数数据分析师接触的第一个工具，Excel能够解决我们对数据的基本操作，例如对数据进行记录、计算、过滤与分析等。

Excel是一个非常好用的工具，但也是有短板的，我们如果打开一个数据量很大的sheet，会发现打开的速度很慢，还时不时伴随着卡顿；Excel共享也不方便：我们想要别人也能访问和使用数据，需要将文件发送给对方才可以；Excel安全性较低：Excel作为一个办公软件，其安全性可想而知，没有太多的安全性功能。

面对这些问题，数据库能够很好为我们解决这些问题：数据库可以存放大批量的数据，一个表随随便便存个几十万是一点问题没有的，上百万，上千万也是很常见；数据库可以轻松的共享，且共享方便；数据库安全性高，有着复杂的安全机制和权限验证，也有非常完善的数据备份机制，能最大限度的保证数据的安全。

在本文首先，简单介绍了数据库的和SQL的概念，之后讲解Excel中对于数据的操作，怎么用SQL来完成，对于本文列出的5条SQL语句，读者们可以不需要完全理解，只需要大致了解其中的含义即可，我们会在该系列的第二部分详细讲解SQL语句。

简单的说，数据库（Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结果来组织、存储的、我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据，数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样，区别只是存放的东西不同。数据库中可以存放许多不同的表，就像Excel里面能够写入不同的Sheet一样。

数据库分关系型数据库和非关系型数据库：

• 关系型数据库最典型的数据结构是表，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织，Excel中的一个Sheet就是一张二维的表。关系型数据库中的每一个表，其实就是Excel中的每一个Sheet，关系型数据库使用方便，操作数据库的SQL语言通用（SQL是用来和数据库交流的语言，后面会讲到）。

• 非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。非关系型数据库不提供SQL支持，学习和使用成本较高。

人和人直接使用人类语言进行沟通，人和数据库之间则使用SQL语言进行“交流”。

SQL（Structured Query Language 结构化查询语句）是一种特定目的程序语言，用于管理关系数据库管理系统。SQL的功能包括数据插入、查询、更新和删除，数据库的创建和修改，以及数据访问控制等。SQL就像指令，每一条指令都会交给数据库管理系统，管理系统会执行对应的操作。可根据下图加深理解。

原始数据展示

为方便大家学习，我们准备了一份演示数据，文件名为：国民经济指标2017.xlsx，在MySQL数据库中也存放了一张一模一样的表，表名为：国民经济指标2017。

下图展示了数据的前20行：

我们可以利用Excel工具栏中的筛选选项，来对表格中的内容进行筛选：

我们在指标名称中选择<生产总值>后点击确定，然后就能够看到筛选后的结果：

筛选后的结果：

在Excel中，我们需要通过鼠标进行各种的操作，而在数据库中，我们只需要编写简单的SQL语句，就能够满足我们的筛选要求：

SQL执行结果(文本内容)：

这条SQL语句很好理解，用到了三个关键词：

• select 关键词：用来查询数据，这边的 * 指的是所有列的数据。

• from 关键词：定义从那张表中进行查询，这边从<国民经济指标2017>这张表中查询。

• where 关键词：用来筛选我们指定的数据，这边需要满足指标名称为<生产总值>的数据。

我们可以观察到，Excel复杂的操作，我们利用SQL一条语句就能够实现。

（具体的语法细节，我们将在下一期推文重点介绍！）

为了方便观察，我们从原来的Excel表中将指标名称为<生产总值>提取到了一个新的Sheet。

在Excel中，我们可以利用求和的公式来对框选的数据进行求和，操作如下：

选择需要求和的项点击Enter键后，下图是求和后的值：

下面是利用SQL对表中的数据进行求和操作：

SQL执行结果(文本内容)：

可以看到SQL语句中有也有字样，这说明SQL的一些语法，跟Excel还是很类似的。

我们可以利用工具栏中的升序和降序，来对数据进行排序：

排序前表格示例：

排序后结果(升序)：

下面我们利用SQL来进行排序关键词是用来排序的：

SQL执行结果(文本内容)：

假设我们想要求出不同指标的各项总和，在Excel中我们可以利用<数据透视表>选项进行分组，可以在<插入>栏中点击<表格和区域>并在新Sheet中创建：

将<指标名称>拖入行，将<指标取值>拖入值就能看到分组后的结果：

分组求和后的结果：

SQL中的分组，使用关键词，并用函数求和：

SQL执行结果(只展示前5行文本内容)：

我们在Excel中可以使用VLOOKUP函数来对不同表进行数据匹配：

需求如下，表2是某些城市的“生产总值”数据，表1中的第三列“指标取值”，是待匹配的列，我们需要根据城市来匹配出指定的<指标取值>

匹配过程如下：

使用函数需要传入4个参数：

1. 第1个参数为待匹配数据的关键字，在表二中要根据这个“城市”列，来查找“指标名称”。

2. 第2个参数需要选择数据表，F3:G13 表示表2中的数据

3. 第3个参数为列序数，这里的列序数代表的是你要输出的数据在数据表的第几列，例如想要输出指标取值填2，指标单位填3

4. 第4个参数传入匹配的规则，0代表准确匹配，1代表模糊匹配

匹配后的结果：

在SQL中，我们还是可以利用一条SQL语句来实现表的整合：

SQL执行结果(文本内容)：

• left join 关键词：指定联结的类型，在SQL中有很多不同的联结方式，这边采用左联结。

• on 关键词：指定对照的信息，这边根据表中的城市列进行匹配。

本文介绍了Excel和SQL之间的联系，可以看出SQL能够轻松的完成我们对数据的操作需求，而且SQL要比Excel处理数据方便的多也更加的灵活，下期我们将会详细介绍具体的SQL语法细节，以及更多的SQL语句用法。