运营中sql
① 商业数据分析--使用sql计算复购周期
评价一个商业产品好不好，我们可以使用NPS、退款率、产品的使用效果等指标。
还有一个指标，能够很好的体现产品效果--- 复购 。复购是指用户多次购买。如果用户不满意，那肯定不会多次购买(刚需品除外)。复购的维度比较多，比如金额、品类等，这里主要讨论周期。
如果我们能够计算出大部分用户的复购周期，那么，我们就能精细化运营。当到达一定的周期时，就可以通过发优惠券或是其他的运营方式触达用户。下面给大家分享一下怎么用sql计算用户的复购周期。
下表是不同用户在不同时间的下单情况。 表名 ：order_user， 字段名称 ：a.用户名称---customer_name，b.订单时间---order_date
思路：
使用lag函数进行位移。lag(order_date,1)中两个参数，第一个参数是需要位移的字段，第二个字段是位移几行,在这里让订单时间往后位移一行得到lag1字段。
以customer_name进行开窗，然后以order_date进行排序，可以看到用户的每个订单时间都往后移动了一行。
然后使用订单时间减去位移后的时间，得到了周期。
最后以周期进行聚合，求次数，得到了不同周期的次数。注意：
完整版的SQL中，我使用了with创建了一个临时表，表名就是order_user，大家可以在网上搜索一下，如果有疑问可以私信我。
得到了周期分布，就可以交付给运营同学，针对不同的用户进行精细化运营。
② 店铺运营情况分析-MqSQL
本项目对某线上店铺在三四月份的销售情况进行分析，从整体销售情况、用户消费行为两个方向进行分析。其中用户消费行为中，对用户忠诚度、性别分布、年龄分布和生命周期进行了深入分析，用来帮助运营人员明确后续工作方向。
从整体销售情况和用户消费行为两个方面开始分析。针对于用户来说，从忠诚度、性别分布、年龄分布、用户生命周期等指标分析用户消费情况。
源数据分为两个表orderinfo表（订单详情表）和userinfo表（用户信息表）
可以看出4月份的订单量和销售额比三月份少了将近一半，具体原因需要结合业务深入分析。
由于源数据只有3月和4月的，所以我们这里分析3月份的复购率和回购率。
复购率：当月购买了多次的用户占当月用户的比例
本月回购率：本月购买用户中有多少用户下个月又再次购买
由于源数据信息有限，这里只分析男女用户消费频次差异；
查询结果显示，男女生消费频次几乎相等，证明性别对该商品的销售情况无影响。
age列表示年龄除以10之后，向上取余的结果。所以4表示在[30-40)岁之间，以此类推。
由于源数据脏数据太多了，这个结果无法直观的看出年龄分布情况，这里只是了解下分析方法。
用户生命周期为多次消费的用户，第一次和最后一次消费间隔是多少天；
③ 运营必看的SQL（中）
写在前面：如果你是一名程序员又恰好是一名SQLBOY的话，那么请移步，因为下面讲的实在太精彩但不专业；如果你是一名想学会写好SQL的运营，那么你一定要认真来读。
本文用形象的的语言介绍写好SQL六大必须掌握的招式，每一式都是你写好SQL的关键。可能你之前只是会用之前的一招或者两招，下面教你的是如何六招联用，发挥无穷法力。
中文意思，“在哪？哪里？”那在SQL里面where 主要用来干嘛呢？主要用来过滤数据集，所谓的过滤就是把不符合一定规则的数据给干掉，同时把符合条件的数据保留下来，这就是过滤的意思。
写在SQL里面 where 后面一般是接布尔表达式，例如：where name='张三' 表示如果name(姓名)是张三的就保留下来，其他的舍弃。
这是SQL中使用最多最常见的一式，因为我们取数据也都是取我们想要的数据大部分情况下不会是所有的数据。
顾名思义，“连接”的意思，所谓连接就是把两个原本分开的物体结合起来，这种结合要么通过一定的介质把二者粘合起来要么通过暴力手段硬凭借在一起。
举一个不那么恰当的例子，好比两个人结婚，如果是通过媒人介绍的那就是有介质把两个人连接在一起，通过暴力连接的就类似于强扭的瓜，硬扯到一起的。
那么这两种“连接”有什么不同呢，通过介质的连接我们需要在SQL中把介质体现出来，如 a join b on a.id=b.id,这里所谓的id就是介质，通过暴力手段连接起来有个学名叫做“笛卡尔积”,用数学方法来解释就是假如a表有m行数据，b表中有n行数据，那么笛卡尔积的效果就是m*n行的数据集合，也就是说把a表的每一行都与b表的每一行做连接，这样连接以后是一个庞大的数据集，特别是多个表做笛卡尔积时往往会把机器跑死就是这个原因。
join 细分又分为 left out join(left join), full out join(full join),inner join(join),right out join(right join) 这几种join的区别，可以用下面一组简单的漫画体现：
join常用的场景就是你需要提取的内容（数据列）不能完全从一个表中获取，而是 分布在不同的表中 （你可能会问为什么设计表的时候不把所有的列设计到一个表中，这就牵涉到 范式 要求了，后面我们再聊。），这个时候你就需要把不同的表连接（join）起来，然后分别从这些表中提取你需要用到的数据列（连接后的多张表，你可以认为就是一张大宽表了）。
上面是连接，下面是联合，从字面意思大家也略微能体会到二者的差异， 连接是在拓宽了长度，二联合这是增加了宽度 （厚度）。
举个形象一点的例子，join是把一根折断的筷子给接起来拼接成一根完整的筷子，二union是把两根筷子握在一起，形成一双筷子。
根据这个列子我们也很容易得出二者的一些语法差异，join对“连接”起来的多个数据表没有列数的要求，而union则必须要求“联合”起来的两个或者多个数据集保持相同的列数。
union 还有一个兄弟叫 union all ,所谓all就是把数据完全揉和在一起，二不带all的通常会把多个数据集中重复的数据行（每一列的值都相同）去重，只保留一行。
union 常用的情景是：多个数据集之间没有明显的关联（join）关系而你要的内容又分布在这些数据集中，这种情况下就需要union出场了。一般来说使用union就够了，因为没有必要保留两个完全相同的数据行。
group,分组的意思,这一招是分析师最常用的。在什么情况下我们会用到分组呢，当我们想按照某个维度查看数据情况时，
比如查看每个学生的高考总分，各科中的 最高分，最低分，平均分 时都要用到分组这个概念。
总结一下，如果你的需求中有 ”每“，”总“，”最大“，”最小“ ，”平均“这几个关键字时，大概率是要用group的。
分组用来分析一般有两层意思，一是计算用来分组的维度上的统计量（计数、求和、均值等），二是比较不同组在这些分组维度上量的差异，便于对比。
group by后面的关键字就是你想要分组的维度，如城市、班级、日、月、年等。
这一招是必须紧跟上面一招才能发出来的，但是它的威力也是巨大的，用的好的话可以起到 事半功倍 的效果。
这一招的效果其实跟第一招where有点类似， 只不过where一般来说是对原始数据的单条数据进行过滤，而having则是对分组（group）聚合后的数据结果进行过滤 。比如我们想取出本省高考总成绩大于600分的同学，这个时候having就排上用场了。当然你也可以用where，只不过会复杂一些，我们这里就不提倡了。
前面也说了，这一招是紧跟在group by后面使用的，所以在写法上也必须在group by 后面，如：group by student_name having sum(score)>600。
这一招通常适用的场景就是分组聚合后，分的组过多，而且有些组并不是关心的数据，这时候你就要想到having了。
这是最后一招，这一招可能不是最厉害的一招，但是确实最伤元气的一招。为什么说他耗费元气呢，举个例子：上体育课，体育老师要求按照男生、女生分成两组。大家是不是很快就分好了；但是如果老师说不同组内在按照身高排序列队，是不是就很耗费时间了。
同样order排序虽然不是人来执行，但是计算机也要比较每一条记录的大小，在数据量很大的情况下，计算机它也快不了。
排序有什么用呢？其实用到的地方还是挺多的，比如统计各省的高考状元、榜眼、探花，女生最高分，男生最高分；本月内业绩最好的员工,入职最早的员工等，都要用到order by。
总结来说，order及可以对原始数据按照某一列排序，也可以对统计后的结果排序。
默认的排序是升序，就是按照从小到大的顺序排列，通过指定关键字desc 可以降序排序，顺序与前者相反。另外如果指定的排序列是数值型的列则按照数值的大小排序，如果指定的列是字符型的列则按照字典的顺序进行排列。
看完后，这SQL的六脉神剑你学会了吗？下次试试六式齐发，一招制敌吧。
④ 数据库牛人是如何进行SQL优化的
SQL 查询优化减少了查询所需的资源并提高了整体系统性能，在本文中，我们将讨论 SQL 查询优化、它是如何完成的、最佳实践及其重要性。
SQL 查询优化是编写高效的 SQL 查询，并在执行时间和数据库表示方面 提高查询性能 的迭代过程，查询优化是几个关系数据库管理系统 (RDBMS) 的一项重要功能。
查询是对来自数据库的数据或信息的问题或请求，需要编写一组数据库可以理解的预定义代码，结构化查询语言 (SQL) 和其他查询语言旨在检索或管理关系数据库中的数据。
数据库中的查询可以用许多不同的结构编写，并且可以通过不同的算法执行，写得不好的查询会消耗更多的系统资源，执行时间长，并可能导致服务损失，一个完美的查询可以减少执行时间并带来最佳的 SQL 性能。
SQL查询优化的主要目的是：
确保查询处于最佳路径和形式非常重要，SQL 查询过程需要最好的执行计划和计算资源，因为它们是 CPU 密集型操作，SQL 查询优化通过三个基本步骤完成：
解析确保查询在语法和语义上都是正确的，如果查询语法正确，则将其转换为表达式并传递到下一步。
优化在查询性能中扮演着重要的角色，并且可能很困难，任何考虑优化的查询执行计划都必须返回与之前相同的结果，但优化后的性能应该会有所提高。
SQL 查询优化包括以下基本任务：
最后，查询执行涉及将查询优化步骤生成的计划转化为操作，如果没有发生错误，此步骤将返回结果给用户。
一旦用户确定某个查询需要改进以优化 SQL 性能，他们就可以选择任何优化方法——优化 SQL 查询性能的方法有很多种，下面介绍了一些最佳实践。
提高查询性能的一种简单方法是将 SELECT * 替换为实际的列名，当开发人员在表中使用 SELECT * 语句时，它会读取每一列的可用数据。
使用 SELECT 字段名 FROM 而不是 SELECT * FROM 时，可以缩小查询期间从表中提取的数据的范围，这有助于提高查询速度。
循环中的 SQL 查询运行不止一次，这会显着降低运行速度，这些查询会不必要地消耗内存、CPU 能力和带宽，这会影响性能，尤其是当 SQL 服务器不在本地计算机上时，删除循环内的查询可提高整体查询性能。
使用SQL 服务器索引可以减少运行时间并更快地检索数据，可以使用聚集和非聚集 SQL 索引来优化 SQL 查询，非聚集索引单独存储，需要更多的磁盘空间，因此，了解何时使用索引很重要。
该OLAP功能“扩展了SQL解析函数的语法。” SQL 中的 OLAP 功能更快且易于使用，熟悉这些语法的 SQL 开发人员和 DBA 可以很容易地适应和使用它们。
OLAP 函数可以创建所有标准计算度量，例如排名、移动聚合、份额、期初至今、前期和未来期、平行期等。
查询优化器使用统计信息来确定如何最好地连接表、何时应该使用索引以及如何访问这些索引等，无论是手动还是自动，SQL 服务器统计信息都应该保持最新。
过时的 SQL Server 统计信息会影响表、索引或列统计信息，并导致查询计划性能不佳。
SQL 查询优化可以轻松提高系统性能，从而节省成本，优化 SQL 查询可以提高运营效率并加快性能，从而提高系统上线进度。
SQL 查询优化很重要，原因有很多，包括：
组织可以通过更快的响应时间获得可靠的数据访问和高水平的性能，优化 SQL 查询不仅可以提高整体系统性能，还可以提高组织的声誉，最终，SQL 查询优化的最佳实践帮助用户获得准确、快速的数据库结果。
⑤ 产品运营需要学sql吗
首先先说观点, 产品和运营都有学SQL的必要.
无论公司里是不是有BI 亦或者有很成熟的数据报告体系,多掌握一门SQL语言还是有一定必要的.
公司的数据报表都是以全局纬度数据作为体现的. 想要一个个体纬度数据, 就需要到数据库里去提取.
这时候SQL的作用就能体现了. 学会了SQL可以自己去拿数据.工作效率更高.
再不济,了解一定的SQL知识,至少不会被技术,BI 忽悠.
对开展工作有非常大的好处
⑥ 店铺运营管理系统（SQL）会员资料都是以什么形式保存的文件对于这个文件怎样打开并修改里面数据呢
保存在数据库中的。
具体文件格式看是什么数据库。
可以用对应的数据库软件去看，去改。
比如MySQL,SQLServer,Oracle