如果你經常用到Excel，下面這個令人沮喪的對話框可能對你來說並不陌生。
也可能遇到過這種情況：編輯電子表格時運轉非常緩慢，每點擊一次鼠標電腦就會卡10秒。
出現這種情況通常是由於文件太大或工作簿中的公式過多。Excel最多可以處理100萬行數據，但當你處理大型數據集或進行繁重的分析時，例如，將公式應用於一組單元格、鏈接多個電子表格或連接到其他工作簿時，在未超出Excel處理的最大行數之前，其操作速度會大大降低。
Excel還有一個可能導致其效率低下的弱點: 結構過於靈活。這聽起來有點匪夷所思——靈活性是人們鍾愛Excel的原因之一。因為每個單元格都是一個獨立的實體，所以可以自由地添加腳註、合併單元格或繪製“刺繡圖案”。
但是，如果一個單元格的操作很簡單，那麼就很難信任整個電子表格的完整性。Excel的靈活性使得在大型數據集中幾乎不可能實現一致性和準確性。不管你有多警惕，不管你在電子表格中梳理了多少次拼寫錯誤和錯誤的公式，你可能仍會有所遺漏。
不過完成這項工作通常有更好的工具。有些小竅門可以幫助你利用Excel知識來學習SQL。
嗨，SQL
在Excel中使用的數據肯定來源於某處。而這個來源就是數據庫。即使你感覺數據的來源缺乏技術性(比如Google Analytics、Stripe或Salesforce)，但你查詢的就是數據庫。
我們的網站1月份的訪問量是多少? 我們剛剛推出的產品的支付渠道放棄率是多少?哪些銷售代表擁有更多的銷售渠道?這些都是人類的疑問，而不是計算機語言。作為一個Excel的高級用戶，如果擁有正確的數據集，你可能會考慮如何將這些問題寫成公式。
那麼，如何直接查詢數據庫呢?在大多數情況下，人們使用SQL( Structured Query Language 結構化查詢語言)。SQL會告訴數據庫要對哪些數據進行查看和運算操作。
將一些初始運算導入SQL中，可以減少導出的數據量。若使用的數據集較小，那麼你可能不會遇到Excel的性能問題。
隨著你對SQL的操作熟練度的提高，你可以將越來越多的分析轉移到SQL中，直到Excel成為例外，而不是規則。SQL數據庫可以處理大量數據而無需擔心性能問題，並且具有保護數據完整性的有序結構。
學習一門新語言可能聽起來令人望而生畏，就像使用感覺技術性更高的工具一樣。但是作為一個Excel用戶，你對SQL的瞭解已經超出自己的預期。
電子表格，滿足關係數據
數據庫是一個有序數據集合。數據庫有很多不同的類型，但是有一種數據庫可以與SQL建立連接，即關係數據庫（relation database）。
正如Excel工作簿由電子表格組成一樣，關係數據庫也由表組成，如下所示。
與電子表格一樣，表也有行和列。但是在表中，單元格(或數據庫術語中的“值”)之間不能建立聯繫。若想將Ralph Abernathy的家鄉從上圖所示表格的第一行中排除，你不能直接將其刪除，而必須排除整個行或者整個“家鄉”列。
不能動態更改單元格的原因是數據庫具有嚴格的結構。作為獨立的單元，每行中的所有值綁定在一起。每個列必須有唯一的名稱，並且只能包含特定類型的數據(“Integer”、“Text”、“Date”等)。
Excel的靈活結構現在聽起來不錯，但請稍等。因為數據庫的結構非常嚴格，所以保護數據的完整性較容易。換句話說，你所得結果中出現不一致和錯誤的可能性要小得多。這意味著你的數據的可信度更高。
從公式轉為查詢
在Excel中操作數據最常用的方法是使用公式。公式由一個或多個函數組成，這些函數告訴Excel如何處理單元格中的數據。例如，你可以使用SUM(A1:A5)進行數值求和，或者使用AVERAGE(A1:A5).求其平均值。
公式所對應的SQL語句是查詢。返回上表的查詢，如下所示
SELECT player_name,
hometown,
state,
weight
FROM benn.college_football_players
SELECT 和 FROM 是任何SQL查詢的兩個基本組成部分。SELECT 指定所需數據的列， FROM指示該數據列屬於哪個表。你可以通過在SELECT 後添加星號（*）來表示所有的列，如下所示。
SELECT *
FROM benn.college_football_players
該查詢將會顯示 benn.college_football_players 表中的所有列，這樣你就可以對整個數據集有所瞭解。一旦知道需要什麼，你就可以快速地刪除列以減小數據集規模。
與公式一樣，查詢由指定數據操作的函數組成。查詢還可以包含子句、運算符、表達式和其他一些組件，但是我們不打算在這裡細講。你需要知道的是，你可以使用SQL操作數據，且操作方式與excel的幾乎完全一樣。
以 IF 函數為例。使用 IF 創建條件語句，根據定義的規則過濾數據或添加新數據。當你把一個 IF 函數應用到一個單元格上時，所得結果如下：
=IF(logical_test, value_if_true, [value_if_false])
也可表示為IF <some condition is met> THEN <display this value> OTHERWISE <display a different value>. 其中，OTHERWISE部分（顯示為）是可選的。相當於 IF 的SQL語句是 CASE 。兩者的語法非常相似。
CASE WHEN <condition 1 is met> THEN <display value 1>
ELSE <display a different value>
END
CASE語句比IF 語句更容易閱讀，因為SQL查詢有多行，是具有多個條件的IF 語句的理想化的結構。例如，若想在基於Excel中的現有數據中添加兩個類別，則必須將一個IF語句嵌入另一個IF語句中。當添加的條件很多時，事情很快就會變得很糟糕。但是在SQL中，你可以添加一個新條件作為另一行。
在SQL中，讓我們用上面的大學足球隊的數據來添加多個條件。我們要添加一列，把足球運動員分成四組。其查詢如下：
SELECT player_name,
weight,
CASE WHEN weight > 250 THEN 'over 250'
WHEN weight > 200 THEN '201-250'
WHEN weight > 175 THEN '176-200'
ELSE '175 or under' END AS weight_group
FROM benn.college_football_players
所得表格如下：
也沒有很難，對不對？不過這對於IF語句將是一場噩夢。
你可能會想，那麼圖表呢?哪些讓我的報告稱得上是報告的圖形呢? 一種選擇是在SQL中操作數據、導出數據並在Excel中構建圖表。
但是，如果你想跳過導出步驟，一些SQL程序(比如Mode)允許你在查詢結果之上構建圖表。這些圖表是直接綁定到數據庫的，因此每當重新運行查詢時，結果和可視化都會自動刷新。
學習SQL的下一步
當你對SQL有所瞭解時，知道什麼是學習重點以及如何處理公司的數據是很有幫助的。
選擇針對數據分析的教程
SQL的資源有很多，但不是所有的SQL資源都專注於數據分析。
工程師和數據庫管理員使用SQL在數據庫中創建、更新和刪除表。他們可以上傳一個全新的表，也可以從數據庫中永久刪除一個表。這些任務與你將如何使用SQL有很大的不同（至少在你對數據感興趣並因此轉為從事數據分析工作之前）。
不要陷入針對數據庫管理的SQL教程中。專注於查詢相關的教程。下面是一些SQL教程:
· 數據檢索
· 數據過濾及一些簡單的運算
· 同時使用多個過濾器
· 對結果進行排序
· 數據聚合
· 計算列中的唯一值
· 條件邏輯
· 數據集連接
如果你發現自己在教程中討論以下內容：
· CREATE TABLE
· DROP TABLE
· CREATE DATABASE
· DROP DATABASE
那你的關注點已經出錯了。
利用公司的數據進行練習
如果你辦公時需要進行數據分析，那麼沒有什麼比利用公司的數據學習SQL更合適了。你可以探索公司的數據結構，同時學習技術概念。你的任何選擇都將立即適用於你的工作。
要做到這一點，你需要了解公司的數據是如何構成的：產品和營銷數據存儲在哪裡? 如果你想查看上個月出現問題的帳戶，應該查詢哪個表?
大多數企業都有一個分析團隊，每天處理公司的數據。這些人將能夠回答你的問題或為你指出有用的文檔。這裡有一種互惠關係: 如果你自己查詢數據，分析團隊積壓的數據請求就會減少。