SQL是数据分析中最高频的操作之一，本文梳理常见的SQL错误，可以归为三大类：
- 语法类；
- 函数类；
- 逻辑类；
语法错误
标点错漏
e.g. 逗号多或缺，引号、括号等不成对，多余的空格等；
e.g. case when … end函数，有时候少写end
e.g. select含有 聚合函数(count, sum, avg)时，相应字段都要放入group by 后面；
重命名
如果有子查询，那么需要对子查询进行重命名；
表的重命名
数据拼接
名称、类型、顺序一致
e.g. union all时要求字段的名称和顺序都要保持一致；
e.g. join操作会要求两边的字段格式一致
null值
- 正常的数值和null值做四则运算，得到的结果还是null，建议用isnull，coalesce之类的函数将null值转化为0，或者筛选条件中过滤null值；
- sum/avg(case when 操作时要加 else 0 不然会出现null的情况；
- join 操作是最常见的出现null的情形；
- 如果关联表中存在null值，join操作的时候可能会因为null值产生数据倾斜。
逻辑顺序
e.g. between 最小值 and 最大值, 注意最小值在前,最大值在后
函数错误
参数的数量
e.g. 某函数需输入2个参数，结果只有1个
参数的格式
e.g. to_date(string timestamp)，select to_date('20161125') 返回值为null，因为数据格式不是日期时间
逻辑错误
数据重复
对于存在一对多关系的数据表关联后会产生数据重复，这种重复对于sum/avg等数值计算操作有影响，对count(distinct *)操作是没有影响的
e.g. 一张母订单可以对应多张子订单；
e.g. 一个用户可以对应多条交易记录；
无效筛选
隐藏前提
select a.col1,b.col2
from a
left join b on(a.id = b.id)
where b.tag = '1'
实际上b.tag='1' 这个筛选条件已经带有b.tag is not null 的”隐藏前提“了，所以这里用left join 和 join的效果是一样的。
涉及到转化率的时候，表的顺序和转化率的顺序是一致的，且不能在where子句中添加后续流程的筛选条件，不然“隐藏前提”会过滤掉一部分数据而导致结果有误。
标签重叠
建立标签的时候要符合MECE原则(相互独立，完全穷尽)；
一般来说建立标签的时候使用简单的逻辑(基础标签)
e.g. 性别区分：男、女、未知；
而不要使用“复合逻辑”，复合标签不仅逻辑上容易出错(标签重叠)，维护成本也更高。
e.g. 同时考虑会员等级和性别，然后对应的标签值就会是：(铁牌、铜牌、银牌、金牌、钻石、皇冠)*(男，女，未知)；
计算用户数量时，同一用户可能会有多个标签(行为标签、属性标签、不同时间段等)，这样同一用户会分别存在多个标签中，对各标签求和会大于实际用户数量。
此外，一个用户有多个标签时，可能会涉及到多个标签的“或、且、非”运算。
e.g. 一个用户在某一时刻，可能有多张优惠券，优惠券的状态可能是【已使用、已过期、未使用】等，现在要判断当前有“未使用”的优惠券。
时间错位
即数据匹配时要在时间维度上要对齐。
e.g. T+1的用户标签匹配时，昨日的标签匹配今日的交易情况；