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SQL標(biāo)準(zhǔn)與各平臺(tái)概述
SQL標(biāo)準(zhǔn)演進(jìn)（SQL-92/SQL-99/SQL:2003/SQL:2016）；關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) vs 大數(shù)據(jù)SQL引擎核心差異；四種平臺(tái)定位對(duì)比：MySQL（OLTP關(guān)系型）、Oracle（企業(yè)級(jí)關(guān)系型）、Hive（批處理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）、Spark SQL（內(nèi)存計(jì)算引擎）；各平臺(tái)適用場(chǎng)景與選型指南。
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開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建與基礎(chǔ)查詢
MySQL安裝與客戶端配置；Oracle環(huán)境與SQL*Plus使用；Hive環(huán)境搭建與Beeline連接；Spark SQL環(huán)境（Spark-shell/Thrift Server）；各平臺(tái)第一個(gè)查詢：SELECT * FROM table；通用SELECT語(yǔ)法結(jié)構(gòu)對(duì)比。
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數(shù)據(jù)類型與函數(shù)差異
數(shù)值類型對(duì)比（MySQL INT/Oracle NUMBER/Hive INT/Spark Integer）；字符串類型（MySQL VARCHAR/Oracle VARCHAR2/Hive STRING/Spark String）；日期時(shí)間類型及處理函數(shù)差異；NULL值處理在各平臺(tái)的異同；類型轉(zhuǎn)換語(yǔ)法對(duì)比（CAST/CONVERT/隱式轉(zhuǎn)換）。
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條件過(guò)濾與運(yùn)算符
WHERE子句通用語(yǔ)法；比較運(yùn)算符（=, !=, <>, >, <, >=, <=）；IN與NOT IN（注意NULL處理差異）；BETWEEN范圍查詢；LIKE模糊匹配與通配符；正則表達(dá)式支持程度對(duì)比；邏輯運(yùn)算符（AND/OR/NOT）；各平臺(tái)條件短路邏輯差異。
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排序與限制查詢
ORDER BY排序（ASC/DESC/多字段）；MySQL的LIMIT語(yǔ)法；Oracle的ROWNUM與FETCH FIRST語(yǔ)法；Hive的LIMIT（需注意strict模式）；Spark SQL的LIMIT與排序優(yōu)化；各平臺(tái)分頁(yè)查詢實(shí)現(xiàn)對(duì)比。
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聚合函數(shù)與分組查詢
聚合函數(shù)通用語(yǔ)法：COUNT/SUM/AVG/MAX/MIN；COUNT(*)與COUNT(列)區(qū)別；各平臺(tái)對(duì)DISTINCT聚合的支持（COUNT(DISTINCT col)）；GROUP BY分組語(yǔ)法；多字段分組；HAVING分組后過(guò)濾（與WHERE區(qū)別）；各平臺(tái)分組函數(shù)擴(kuò)展（Oracle的ROLLUP/CUBE/GROUPING SETS、Hive的WITH CUBE/ROLLUP）。
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多表連接查詢
連接類型通用語(yǔ)法：INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL JOIN；MySQL對(duì)FULL JOIN的支持（需UNION模擬）；Oracle的NATURAL JOIN與USING子句；Hive的JOIN優(yōu)化（MapJoin/Bucket Join）；Spark SQL的SMJ（Sort Merge Join）與BHJ（Broadcast Hash Join）；多表連接執(zhí)行計(jì)劃差異。
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子查詢進(jìn)階
子查詢分類：標(biāo)量子查詢、列子查詢、行子查詢、表子查詢；WHERE中的子查詢（IN/EXISTS/ANY/ALL）；SELECT中的子查詢；FROM中的子查詢（派生表）；相關(guān)子查詢與非相關(guān)子查詢；Oracle子查詢特殊語(yǔ)法（WITH）；Hive對(duì)子查詢的支持限制；Spark SQL子查詢優(yōu)化。
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集合操作
UNION與UNION ALL區(qū)別與使用；Oracle的INTERSECT/MINUS；MySQL模擬INTERSECT/EXCEPT的方法；Hive的UNION ALL與UNION；Spark SQL的集合操作支持；集合操作注意事項(xiàng)（列數(shù)/數(shù)據(jù)類型/排序）。
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窗口函數(shù)
窗口函數(shù)概念與語(yǔ)法（OVER()）；各平臺(tái)窗口函數(shù)支持對(duì)比（MySQL 8.0+、Oracle全支持、Hive 0.11+、Spark SQL全支持）；ROW_NUMBER/RANK/DENSE_RANK排名函數(shù)；LAG/LEAD前后行訪問(wèn)；SUM/AVG等聚合窗口函數(shù)（累計(jì)計(jì)算/移動(dòng)平均）；PARTITION BY與ORDER BY組合；窗口幀（ROWS/RANGE）定義；Oracle分析函數(shù)擴(kuò)展。
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高級(jí)查詢特性
MySQL的GROUP_CONCAT聚合連接；Oracle的LISTAGG與PIVOT行列轉(zhuǎn)換；Hive的側(cè)視圖（LATERAL VIEW）與explode函數(shù)；Spark SQL的PIVOT與高階函數(shù)；各平臺(tái)正則表達(dá)式函數(shù)對(duì)比；遞歸查詢（Oracle CONNECT BY vs MySQL 8.0 CTE）。
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數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言（DML）
INSERT基本語(yǔ)法；批量插入（MySQL擴(kuò)展語(yǔ)法/Oracle INSERT ALL）；INSERT INTO ... SELECT；UPDATE與DELETE語(yǔ)法；Oracle的MERGE語(yǔ)法（UPSERT）；MySQL的REPLACE INTO；Hive的INSERT OVERWRITE與動(dòng)態(tài)分區(qū)插入；Spark SQL的DataFrame寫(xiě)入與SQL DML。
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事務(wù)與一致性
MySQL事務(wù)支持（InnoDB引擎）與隔離級(jí)別；Oracle的MVCC與讀一致性；Hive事務(wù)支持限制（需特定配置）；Spark SQL事務(wù)特性；各平臺(tái)ACID特性對(duì)比；鎖機(jī)制差異。
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性能優(yōu)化基礎(chǔ)
MySQL執(zhí)行計(jì)劃（EXPLAIN）解讀；Oracle執(zhí)行計(jì)劃（DBMS_XPLAN）；Hive執(zhí)行計(jì)劃（EXPLAIN）與Tez/Spark執(zhí)行引擎；Spark SQL執(zhí)行計(jì)劃（Spark UI/explain）；各平臺(tái)優(yōu)化器特性對(duì)比（CBO/RBO）；索引在優(yōu)化中的作用差異。
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分區(qū)與分桶優(yōu)化
MySQL分區(qū)表（RANGE/LIST/HASH）；Oracle分區(qū)技術(shù)；Hive分區(qū)表概念與管理；Hive分桶表（CLUSTERED BY）；Spark SQL對(duì)分區(qū)的處理；分區(qū)裁剪（Partition Pruning）原理；各平臺(tái)分區(qū)優(yōu)化策略。
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存儲(chǔ)格式與性能
MySQL存儲(chǔ)引擎（InnoDB/MyISAM）對(duì)比；Oracle表空間與段管理；Hive文件格式（Text/Sequence/Parquet/ORC）對(duì)比；Spark SQL對(duì)Parquet/ORC的支持；列式存儲(chǔ)優(yōu)勢(shì)；壓縮算法選擇（Snappy/Zlib/LZO）；各平臺(tái)存儲(chǔ)格式與性能關(guān)系。
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數(shù)據(jù)采樣與統(tǒng)計(jì)
MySQL的TABLESAMPLE支持；Oracle的SAMPLE子句；Hive抽樣查詢（桶表抽樣/數(shù)據(jù)塊抽樣/隨機(jī)抽樣）；Spark SQL的表采樣；統(tǒng)計(jì)信息收集（ANALYZE TABLE）在各平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)；統(tǒng)計(jì)信息對(duì)優(yōu)化器影響。
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Hive與Spark SQL特殊語(yǔ)法
Hive的HQL特性：側(cè)視圖LATERAL VIEW、explode函數(shù)、collect_list/set聚合；Hive的自定義函數(shù)（UDF/UDAF/UDTF）；Spark SQL的DataFrame API與SQL互操作；Spark SQL的高階函數(shù)（transform/filter/exists）；Hive與Spark SQL執(zhí)行引擎差異（MapReduce/Tez/Spark）。
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實(shí)戰(zhàn)案例一：跨平臺(tái)數(shù)據(jù)遷移與驗(yàn)證
場(chǎng)景：MySQL業(yè)務(wù)庫(kù)數(shù)據(jù)同步至Hive數(shù)倉(cāng)。任務(wù)：MySQL導(dǎo)出（SELECT INTO OUTFILE）→Hive建表（分區(qū)/存儲(chǔ)格式）→LOAD DATA導(dǎo)入→數(shù)據(jù)量對(duì)比驗(yàn)證（COUNT）→關(guān)鍵指標(biāo)聚合計(jì)算一致性校驗(yàn)→性能對(duì)比測(cè)試。
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實(shí)戰(zhàn)案例二：Oracle存儲(chǔ)過(guò)程改寫(xiě)為Spark SQL
場(chǎng)景：Oracle存儲(chǔ)過(guò)程遷移至Spark SQL。任務(wù)：理解Oracle存儲(chǔ)過(guò)程邏輯（游標(biāo)/循環(huán)/臨時(shí)表）→識(shí)別可轉(zhuǎn)換部分與需重構(gòu)部分→PL/SQL與Spark SQL語(yǔ)法差異分析→使用Spark SQL的CTE和窗口函數(shù)重寫(xiě)邏輯→性能驗(yàn)證與優(yōu)化。
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實(shí)戰(zhàn)案例三：多源數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析
場(chǎng)景：MySQL用戶表與Hive訂單表關(guān)聯(lián)分析。任務(wù)：MySQL數(shù)據(jù)通過(guò)Sqoop同步至Hive→Hive中創(chuàng)建用戶臨時(shí)表→Spark SQL讀取Hive表（用戶+訂單）→復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢（多維度聚合）→結(jié)果導(dǎo)出至MySQL供報(bào)表使用→全流程性能優(yōu)化。
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實(shí)戰(zhàn)案例四：SQL語(yǔ)法兼容性改造
場(chǎng)景：Oracle SQL遷移至MySQL/Hive/Spark。任務(wù)：識(shí)別源SQL中的Oracle特性（層次查詢CONNECT BY/PIVOT/分析函數(shù)）→尋找目標(biāo)平臺(tái)的等價(jià)實(shí)現(xiàn)方案（遞歸CTE/CASE WHEN聚合/窗口函數(shù)）→改寫(xiě)SQL并驗(yàn)證結(jié)果一致性→性能對(duì)比測(cè)試→輸出SQL遷移指南。
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課程總結(jié)與技能圖譜
四種SQL引擎核心語(yǔ)法回顧；各平臺(tái)特性對(duì)比總結(jié)；SQL遷移心法；SQL學(xué)習(xí)資源推薦；后續(xù)進(jìn)階方向（SQL優(yōu)化專家/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)/大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)）；跨平臺(tái)SQL能力在企業(yè)中的價(jià)值。
