产品经理如何学习数据库SQL

研究院精选 • 2022年10月12日上午10:31 • 产品经理 • 阅读 1454

最近在工作中需要查询一些数据进行数据分析，又不好每次都麻烦开发小哥哥，于是只能动手自己查询。今天就来聊聊如何取数。（其实严格意义上来说，SQL不能算是一门编程语言，只能算是一个取数工具。）

学习SQL的好处

1、不用每次都麻烦开发

找开发小哥哥给你查询数据，你可能得等半天，而自己查询的话，一两分钟的事情。即装逼，又高效。

2、为转型数据产品经理打下基础

很多小伙伴都说自己想做数据产品经理，想做人工智能产品经理。不论是人工智能还是大数据产品经理都是需要和数据打交道的，想做人工智能首先就要学习机器学习，机器本身就需要大量的数据进行喂养才能达到学习的效果。而大部分的数据来源都是公司的数据仓库，SQL语言可以帮你了解机器学习的指标体系构建和特征提取。

3、高效处理数据

产品经理日常和数据打交道的场景很多。大部分同学可能都是通过EXCEl进行数据的可视化，比如做数据透视表这些。但是如何从多张表执行繁杂的“连接”操作和“分组”后“选择”需要的字段，这些EXCEl实现不了，但是对于SQL来说就是一句话的事情。

SQL实例讲解

1、数据库单表查询

1.1 基本的查询语法

select 列名 —查询指定要显示的字段；如果要查看所有的列，则用*号表示

From 表A —选择要查询的表

where 限制条件 —各种过滤条件，例如：大于，小于等

Group by —按指定列名进行分组统计。比如今天新增了多少名会员，今天形成了多少笔订单

Having 列名 —对分组统计的结果进行限制。主要用来做顾虑。比如我统计每天的订单总数是多少，统计出来以后，我想知道订单总数大于100 的是多少，主要对Group by统计之后的数据进行过滤

Order by 列名 —对查询结果进行排序（ASC升序，Desc降序），默认是升序

Limit N —给出N条数据

1.2 实例讲解

比如订单 by_order表结构：

产品经理如何学习数据库SQL

例子1：查询表前10行数据

例子2：找出订单金额大于200的顾客

如果会员重复怎么办呢？比如同个会员买了两次，每次金额都大于200，但我只想知道买过的金额大于200的会员有哪些，这个时候该怎么办呢？

答案是可以用distinct去重。

例子3：找出订单金额大于20小于200的顾客

例子4：按照订单金额进行排序

如果你想降序排列

1.3 汇总：group by

实际工作中的你也不会只看订单明细，而需要看看每一天的订单总额、每个顾客的每天购买金额这类数据，那这种统计类的数据就需用到Group by了。

Group by 一定是跟着汇总函数一起使用

基本的汇总函数有以下几项：

max() 统计最大

min() 统计最小

count() 计数，如果需要去计算列去重，则count（distinct）

avg() 计算平均数

sum() 汇总

例子1：统计顾客的累计购买金额

例子2：统计各个顾客的每天购买金额

备注：as sum_money 和as as day_1 都是取别名用的。

如果不写as sum_money，则显示的是左边的列表，如果加入as sum_money 则最终结果显示的下图右边的表格

产品经理如何学习数据库SQL

遇到不懂的技术问题怎么办？

1、询问技术

抽屉里常备一些零食，没事给同事发一发，平时多帮帮别人，下次向人请教，别人也愿意帮助你。

2、百度

能百度找到答案的问题都不是问题。不要懒，也不要轻易麻烦别人。在工作中也一样，自己能解决的问题不要找领导，除非拼尽全力也解决不了。

3、多实践

掌握的技术知识还得在实践中多练习。就像高中物理老师给我们上完课以后，我们需要通过大量的习题来巩固知识一样。学习到的这些知识还是得在实践中多多练习。

原创文章，作者：研究院精选，如若转载，请注明出处：https://www.pmtemple.com/pm/14651/

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这个人很懒，什么都没有留下～

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评论列表（3条）

金算研究者 2026年3月16日下午7:04

SQL技能确实是产品经理的必备工具，能提升工作效率至少40%。从财务角度看，这相当于为公司节省了约20%的沟通成本，ROI极高。数据驱动决策才是真正的价值洼地。

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劲力观察者 2026年3月15日下午6:49

学SQL就像练核心肌群，基础动作要扎实！SELECT FROM WHERE这些基本语法，就是健身中的深蹲硬拉，练好了才能举一反三。数据产品经理？先从自己取数开始！

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逐风潮流 2026年3月14日下午6:19

作为一个时尚圈的产品控，这SQL技能简直是潮流必备！数据筛选就像挑选当季流行元素一样精准。自己动手分析用户偏好比等开发小哥高效太多，简直是时尚数据分析的”核心单品”，必备！

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