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在编写下一个SQL查询之前需要注意的问题有哪些

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在编写下一个SQL查询之前需要注意的问题有哪些

当我在Airbnb时,我有很好的机会,可以在向Brian Chesky报告的新团队中工作。这是令人兴奋的 - 我们正在扮演一个新产品系列,所以我们必须每天制作更改游戏的决定。但作为团队的数据科学家,我始终负责采购数据以指导我们的产品方向,这意味着很多分析工作。

第一周是对我的上下文开关的能力的艰难测试:我不得不找到模糊的表格并编写大量查询,但甚至通过Beautifulsoup Scrapes和Veartrics API请求正则表达式。截至第三周,我开始累了,所以我需要一个系统来保持我的速度。我来实现,在使用数据时,只有两种可以搞砸的方式:

  • 使用错误的数据。

  • 错误的使用数据。

这两个都可以通过在数据周围具有更好的上下文来解决。

所以我自己做了一个清单来减轻这两个错误,以确保我不会将产品引导到遗忘。我会在这里分享我的,但是这对你来说究竟可能取决于你公司的特定筹码。将此作为一个示例指南,了解如何让自己一些好的语境,以使您使用表格的危险,但我鼓励您采取这个并使其成为自己的。

那么我需要什么背景,我如何得到它?

嗯,您需要任何和所有信息,这些信息将减少错误或使用错误数据的数据。在我的经验中,只需三个检查可以获得合理的覆盖:

  • 检查基本表METAData.e.g。列名称,分区信息,如何生成。

  • 检查您的假设。在本专栏中是什么?这是一个空列吗?什么是截然不同的价值?自上次我跑这个查询以来有这些改变吗?

  • 与别人联系。其他人在做这张表做什么?你问谁有疑问吗?

1.检查基本表元数据

第一步是它找到一个表并弄清楚如何查询它。

在编写下一个SQL查询之前需要注意的问题有哪些

You must woo your table before it will reveal its secrets(Reposted with permission from Olya Tanner)

对于最基本的信息,如列名,索引信息,分区信息,查看定义,您通常可以查询系统表。手头保留这些表的列表,以便您可以轻松查询它们。例如,对于符合ANSI SQL的数据库(其中大多数),请记住以下表格通常有助于:

  • Information_schema.columnScolumn 名称,分区信息,列类型,无效。

  • Information_schema.tables和Information_schema.viewSnice列表所有表和视图。视图,您通常可以获得DDL语句。

您通常还可以获得其他人写的查询历史,这可以帮助弄清楚如何使用表格。您甚至可以通过语句类型进行过滤(例如,创建,插入,选择)以确定如何创建表:

  • Information_schema.jobs_by_project(bigquery)表(Information_schema.query_history())

2.检查您的假设。

记下您的假设并运行查询来检查它们。

在编写下一个SQL查询之前需要注意的问题有哪些

A nice illustration of a person making a checklist, in case you haven’t seen one before.

此时您希望查看数据是否是您认为的。虽然我的典型方法是随意走过的选择*并选择不同的语句,但这是次优。更好的方法是首先弄清楚:

我需要回答什么问题,我制作了什么假设?

写下这些,然后写下回答这些问题的查询/验证这些假设。它可能听起来很简单,但如果你做出错误的假设,你必须重新开始。我们在使用数据时都做出假设 - 如果您没有明确到他们,这是一个灾难的配方。

最近项目的一些示例:

  • 每次活动只有一行吗?

  • 该字段的可能值是什么?

  • 这个专栏是无数的吗?

  • 如果为null,则对这些空值有任何系统模式?

我个人使用鲸鱼(CLI工具,如果我感到不耐烦)或运行的dataframe(甚至计划)这些快速检查,但无论您使用什么,只需确保将它们保持持久。

最后,是的,它很好 - 继续进行选择*。有时您只需要查看一片数据。

3.与其他人联系

既然你已经有一种感觉的数据的形式,只是潜入并建立你需要建立的东西。别。您需要尽可能多地获得各种社交环境和部落知识,并且在大型组织中尤其如此。

现在是时候收集部落知识了。

在编写下一个SQL查询之前需要注意的问题有哪些

我知道这些人没有面孔,但是在获得一些其他社交环境之后,您难道不就让右边的家伙感到高兴吗?

不幸的是,只有这么多,您可以通过单独疏浚数据来获得。您需要与真实的人交谈(或找到一些最新的文件)。

通过查询日志(见上文),通过Github的Slog(如果您的查询是版本控制的),或者检查表的所有者是谁(您通常可以在数据上下文/发现工具中这样做,如dataframe) - 只是找一个人懈怠。

一般来说,我问以下问题:

  • 这是维持吗?

  • 这是用于{{你的场景}}的最佳数据吗?

迄今为止你所做的事情是开放的。你可能在错误的表上,但人们欣赏一些争议。

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