这是一份关于 SQL 技巧和窍门的列表，包含格式化/可读性、数据整理、性能、常见错误和杂项等方面的内容：

• 格式化/可读性：

  • 使用前导逗号分隔SELECT子句中的字段，方便识别逗号是否缺失，也可在WHERE子句中使用前导AND。
  • 在WHERE子句中使用虚拟值，方便测试和调整查询，可通过1=1确保查询仍能运行。
  • 缩进代码使其更易读，可遵循公司/团队指南或使用在线格式化工具。
  • 编写复杂查询时考虑使用公共表表达式（CTEs），避免嵌套过多的内联视图。
  • 为代码添加注释，解释为什么做某事，而不是如何做。

• 数据整理：

  • 使用反连接（anti-joins）返回一个表中在另一个表中没有匹配的行，有多种实现方式，不建议使用NOT IN。
  • 使用QUALIFY根据窗口函数过滤结果，减少代码行数，但仅在大数据仓库中可用。
  • 可以（但不总是）根据列位置进行GROUP BY，在临时/一次性查询中有用，生产代码应使用列名。
  • 使用GROUP BY ROLLUP创建总计或小计。
  • 使用EXCEPT查找两个表之间的差异，可以与UNION ALL结合使用验证表数据是否相同。

• 性能：

  • 如果列允许NULL，NOT EXISTS比NOT IN更快，NOT IN在比较值或列时优化不佳，且在有NULL时可能无法按预期工作。
  • 隐式转换可能会使查询变慢或出错，应使用与列相同的数据类型或使用函数进行转换。

• 常见错误：

  • 注意NOT IN在有NULL值时的行为，应使用NOT EXISTS。
  • 命名计算字段时避免歧义，可使用唯一别名或在GROUP BY子句中更明确。
  • 当有多个连接时，始终指定列属于哪个表，避免 RDBMS 出错。

• 杂项：

  • 理解 SQL 语句的执行顺序，可参考相关博客文章。
  • 完整阅读文档，避免因不了解函数特性而导致问题，如GREATEST()函数在有NULL时的行为。
  • 使用描述性名称保存查询，便于查找和引用。