Python连接SQL Server数据库高级查询与数据操作：解锁数据宝藏

# 1. Python连接SQL Server数据库**

### 1.1 连接字符串和连接方法

Python连接SQL Server数据库需要使用pyodbc模块。连接字符串指定数据库连接所需的信息，包括服务器地址、数据库名称、用户名和密码。连接方法使用connect()函数，它接受连接字符串作为参数并返回一个连接对象。

import pyodbc

# 连接字符串
connection_string = 'Driver={SQL Server};Server=server_address;Database=database_name;Uid=username;Pwd=password;'

# 连接数据库
connection = pyodbc.connect(connection_string)

# 2. SQL Server高级查询

### 2.1 复杂查询和子查询

#### 2.1.1 JOIN操作和嵌套查询

**JOIN操作**

JOIN操作用于将来自不同表的记录组合在一起。它通过在两个或多个表之间的公共列上进行匹配来实现。有四种主要的JOIN类型：

* **INNER JOIN：**仅返回在所有连接表中都匹配的记录。
* **LEFT JOIN：**返回左表中的所有记录，以及在右表中匹配的记录（如果存在）。
* **RIGHT JOIN：**返回右表中的所有记录，以及在左表中匹配的记录（如果存在）。
* **FULL JOIN：**返回两个表中的所有记录，无论是否匹配。

**代码块：**

SELECT *
FROM Customers
INNER JOIN Orders
ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;

**逻辑分析：**

此查询使用INNER JOIN将Customers表和Orders表连接在一起，匹配CustomerID列。它将返回两个表中所有匹配的记录。

**嵌套查询**

嵌套查询是在另一个查询中包含一个查询。它允许在查询中使用子查询的结果。嵌套查询可以使用各种运算符，如IN、NOT IN、EXISTS和NOT EXISTS。

**代码块：**

SELECT *
FROM Customers
WHERE CustomerID IN (
    SELECT CustomerID
    FROM Orders
    WHERE ProductID = 10
);

**逻辑分析：**

此查询使用嵌套查询来查找购买了ProductID为10的产品的所有客户。它将Orders表中的CustomerID值与Customers表中的CustomerID值进行匹配。

#### 2.1.2 聚合函数和分组

**聚合函数**

聚合函数对一组值执行计算，并返回一个汇总值。常用的聚合函数包括：

* SUM：求和
* COUNT：计数
* AVG：平均值
* MIN：最小值
* MAX：最大值

**分组**

分组将数据分成组，以便对每个组执行聚合函数。GROUP BY子句用于指定分组的列。

**代码块：**

SELECT ProductID, SUM(Quantity) AS TotalQuantity
FROM Orders
GROUP BY ProductID;

**逻辑分析：**

此查询使用SUM聚合函数和GROUP BY子句对Orders表中的数据进行分组。它将订单按ProductID分组，并计算每组的总数量。

### 2.2 数据过滤和排序

#### 2.2.1 WHERE子句和过滤条件

**WHERE子句**

WHERE子句用于过滤查询结果，仅返回满足指定条件的记录。它可以使用各种比较运算符（如=、>、<、>=、<=和<>）和逻辑运算符（如AND、OR和NOT）。

**代码块：**

SELECT *
FROM Customers
WHERE Country = 'USA' AND City = 'New York';

**逻辑分析：**

此查询使用WHERE子句过滤Customers表中的记录，仅返回位于美国纽约的客户。

#### 2.2.2 ORDER BY子句和排序规则

**ORDER BY子句**

ORDER BY子句用于对查询结果进行排序。它可以使用一个或多个列