会SQL语句，可以做什么工作？

2023-04-19 00:30| 来源: 网络整理| 查看: 265

我是一名数据工程师，曾经做过数据分析师，日常工作中以SQL为主。在此分享下我理解的会SQL可以有哪些工作可以选择，如果你SQL学的不错，想专门从事以SQL为主的工作的话，不妨考虑以下4种职位，不同职位对SQL的要求程度不一样。

产品经理：

产品经理这个职位是互联网行业最流行的职位之一了，对sql要求不高，但是薪资不低。SQL对于产品经理来说几乎是必备的技能了，互联网行业里，很难找到不会SQL的产品经理。掌握SQL对于产品经理来说，就是掌握一个遇事不求人的技能。你想，当你要写一个需求分析，需要数据来佐证你的结论的时候，你去找数据分析师提数，数据分析师已经下班了或者没空，这个时候，是不是自己取数方便多了。当然，并不是你会SQL就能从事产品经理，SQL是一个必要条件。

搜狐产品经理JD

产品经理对SQL的要求可以说你要你会select、from、join、where、groupby、having等就可以完成常规的数据提取就可以了，如果你会一些分析函数row_number(),lead(),lag()等就算是产品经理中SQL比较厉害的那种了。

数据分析师：

我的入门职位，当时毕业的时候，连SQL都只会select * from student 的程度，找到了一份会用SQL、excel的数据分析师工作，这可以说是互联网行业门槛相对较低的职位了。你只需要会SQL提取数据就可以了，然后结合Excel做做数据清洗，做成报表发给老板，有的老板需要汇报的，就用PPT做数据展示。现在很多互联网公司直接用数据可视化工具，如Tableau、powerbi这一类。你掌握了这些，就可以胜任市场上80%的数据分析职位需求。而且分析师的起薪也还不错，具体可以参考下面这篇回答:

那数据分析师对SQL的掌握需要达到什么样的程度呢？简单分为以下三个方面：

常规查询，一般不会要求数据分析师会增删改，你也没有权限做增删改。你只需要会select、from、join、where、groupby、having等就可以完成常规的数据提取了分析函数，熟练掌握分析函数，是你和刚入门数据分析师拉开差距的最有力的法宝之一了，这里列举几个常用的分析函数：rank(),row_number(),lead(),lag(),first_value()。熟练运用这些函数，会让你在复杂的数据分析需求中游刃有余数据调优，同样的分析需求，我写的SQL就是比别人跑的快，这是什么原因呢，SQL优化的技巧就得安排上了，常见的查询优化方向有：走索引、省去不必要查询的行和列，选择列时，用具体的列名，选择行时,如果不需要全量数据查看的话，结合limit使用,不要在where条件等号左边使用函数等等。

如果你对数据分析师这个职位感兴趣，想进一步了解数据分析师的工作内容，可以看下知乎官方推出的数据分析实战训练营，课程是以直播讲解+学习社群的形式，在短时间内给你讲明白数据分析的工具使用、方法论和数据思维。一毛钱买不了吃亏，买不了上当。却可以买到一个全新的职业机会，多划算啊！！！

数据工程师：

这个职位也是以SQL为主，更侧重于SQL的编程应用，再结合shell脚本、python脚本进行数据的抽取、转换和加载操作。这个职位相对对SQL的要求会更高一些，在对数据分析师SQL要求的基础上，还要会数据的增删改（这个不难），用SQL编写存储过程，写条件判断，循环。其实核心还是在于对数据进行处理。此外，还要会用shell或者python写一些自动化的脚本，以实现特定的功能。

数据工程师的技能金字塔

工作中用的是Oracle 的PL SQL，接触了PL SQL，才知道之前自己会的SQL有多么片面（最多只接触到SQL查询和优化）。PL SQL不仅可以编写存储过程，还能用游标，可以进行条件判断、循环以及异常处理，如果想对SQL有全面深入的了解，强烈推荐学习PL SQL，因为它：

有目前最为丰富的功能，学会了PL SQL 其他类SQL就不用愁了，别的SQL有的他有，别的SQL没有的他还有。非常详细的官方学习资料，Oracle官方文档非常详细，遇到报错拿到代码一搜，都有详细解释。比如我之前不知道SQL最开始的一系列的set命令什么意思，搜索引擎一搜就是官方文档。有在线练习SQL的网站，不仅有代码示例，马上就能在网站上运行，不用搭建什么环境，直接run代码就可以，高效便捷。

以下是一段官方给出的PL SQL的例子：Introduction to SQL以下是一段官方给出的PL SQL的例子：

DECLARE -- Declare variables and other program elements BEGIN -- Procedural code to perform actions -- Control structures like loops and conditionals can be used here EXCEPTION -- Exception handling routines END;数据仓库工程师：

之前任数据分析师的时候，经常接触的上游就是数据仓库工程师的了，他们也是以SQL为主要开发工具的，根据数据产品经理对表的需求设计，写SQL实现从已知的业务表中拿到数据，生成一张目标表Target，并将这个过程固定下来，比如这个SQL什么时候跑，在哪些表之前跑（比如A表依赖于Target，那这张表就需要在A表跑之前跑），在哪些表之后跑（比如Target表是要from B表，C表。那么就要等B、C两张表更新了，再跑Target），这就形成了一个WorkFlow。数据从业务中抽取出来，一层一层的加工，最后形成适用于业务分析的目标表。

数据仓库的上下游

这个对SQL的要求和数据工程师差不太多，只是侧重点不一样，数仓工程师要具备数据库设计和优化的能力，包括表结构的设计、查询优化等，我对这一块研究不多，感兴趣的朋友可以参考其他知友的相关回答。

当然，除了上面这几种，还可以做数据库管理员（这个职位不多，也没接触过，不敢乱说）、数据科学家等职位。

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