MySQL 数据分析教程，全程配有示例 SQL，适合零基础入门

下面给你一份可直接跟着做的 MySQL 数据分析教程，从环境准备、基础查询、聚合统计、多表关联，到窗口函数与业务实战，全程配有示例 SQL，适合零基础入门。

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一、环境准备（5分钟）

1. 安装 MySQL

• Windows：下载 MySQL Installer，勾选 Server + Workbench
• Mac：brew install mysql
• Linux：sudo apt install mysql-server

2. 连接工具

• 图形化：MySQL Workbench、Navicat、DBeaver
• 命令行：mysql -u root -p

3. 导入测试数据（可选）

用官方示例库 sakila（电影租赁）或 world（国家城市）：

-- 查看现有库
SHOW DATABASES;
-- 使用库
USE sakila;
-- 查看表
SHOW TABLES;

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二、数据分析核心流程

业务目标 → 数据提取 → 清洗 → 统计 → 可视化/报告
MySQL 重点在：提取、清洗、统计。

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三、基础查询（必掌握）

1. 基本 SELECT

-- 查所有列
SELECT * FROM customer;

-- 查指定列
SELECT customer_id, first_name, email FROM customer;

-- 别名
SELECT customer_id AS 用户ID, first_name AS 姓名 FROM customer;

2. WHERE 条件筛选

-- 等值
SELECT * FROM customer WHERE country_id = 1;

-- 范围
SELECT * FROM payment WHERE amount > 10 AND amount < 20;

-- 模糊匹配
SELECT * FROM customer WHERE first_name LIKE 'A%';

-- 空值判断
SELECT * FROM customer WHERE email IS NULL;

3. 排序与去重

-- 排序（升序ASC/降序DESC）
SELECT * FROM payment ORDER BY amount DESC;

-- 去重
SELECT DISTINCT country_id FROM customer;

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四、聚合统计（数据分析基石）

1. 常用聚合函数

• COUNT()：计数
• SUM()：求和
• AVG()：平均值
• MAX()：最大值
• MIN()：最小值

示例：

-- 总用户数
SELECT COUNT(*) AS 总用户数 FROM customer;

-- 有邮箱的用户数
SELECT COUNT(email) AS 有邮箱用户 FROM customer;

-- 总支付金额、平均金额
SELECT 
  SUM(amount) AS 总支付,
  AVG(amount) AS 平均支付,
  MAX(amount) AS 最大单笔
FROM payment;

2. GROUP BY 分组统计

-- 按国家统计用户数
SELECT country_id, COUNT(*) AS 用户数
FROM customer
GROUP BY country_id;

-- 按日期统计日销售额
SELECT DATE(payment_date) AS 日期, SUM(amount) AS 日销售额
FROM payment
GROUP BY DATE(payment_date)
ORDER BY 日期;

3. WHERE 与 HAVING 区别

• WHERE：分组前过滤行
• HAVING：分组后过滤组

-- 先筛>5元，再按日期分组，最后保留总额>100的日期
SELECT DATE(payment_date) AS 日期, SUM(amount) AS 总额
FROM payment
WHERE amount > 5
GROUP BY 日期
HAVING 总额 > 100;

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五、数据清洗（常用技巧）

1. 处理缺失值

-- 替换NULL为指定值
SELECT email, IF(email IS NULL, '无邮箱', email) AS 处理后邮箱
FROM customer;

2. 数据类型转换

-- 字符串转日期
SELECT STR_TO_DATE('2026-05-13', '%Y-%m-%d');

-- 日期转字符串
SELECT DATE_FORMAT(NOW(), '%Y年%m月%d日');

3. 异常值过滤

-- 剔除金额为负或过大的异常
SELECT * FROM payment
WHERE amount >= 0 AND amount < 1000;

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六、多表关联（核心技能）

1. 关联类型

• INNER JOIN：两表匹配数据
• LEFT JOIN：左表全保留，右表匹配不到为NULL
• RIGHT JOIN：右表全保留

2. 实战：用户 + 订单统计

-- 查用户姓名及对应订单数（无订单也显示）
SELECT 
  c.customer_id,
  c.first_name,
  COUNT(p.payment_id) AS 订单数
FROM customer c
LEFT JOIN payment p ON c.customer_id = p.customer_id
GROUP BY c.customer_id, c.first_name;

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七、窗口函数（高级分析，MySQL 8.0+）

1. 排名函数

-- 按支付金额排名
SELECT 
  payment_id,
  customer_id,
  amount,
  RANK() OVER (ORDER BY amount DESC) AS 排名
FROM payment;

2. 累计求和

-- 按日期累计销售额
SELECT 
  DATE(payment_date) AS 日期,
  amount,
  SUM(amount) OVER (ORDER BY payment_date) AS 累计销售额
FROM payment;

3. 分组内统计

-- 每个用户的支付占其总支付的比例
SELECT 
  customer_id,
  amount,
  amount / SUM(amount) OVER (PARTITION BY customer_id) AS 占比
FROM payment;

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八、业务实战：销售数据分析

目标

统计2005年各月销售额、同比/环比（简化版）

SELECT 
  YEAR(payment_date) AS 年份,
  MONTH(payment_date) AS 月份,
  SUM(amount) AS 月销售额
FROM payment
WHERE YEAR(payment_date) = 2005
GROUP BY 年份, 月份
ORDER BY 月份;

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九、性能优化（必知）

1. 索引：WHERE/JOIN/ORDER BY 字段建索引

   CREATE INDEX idx_payment_date ON payment(payment_date);
   

2. **避免 SELECT ***：只查需要列
3. 用 EXPLAIN 分析慢查询

   EXPLAIN SELECT * FROM payment WHERE amount > 10;
   

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