导读
当今信息时代，数据堪称是最宝贵的资源。沿承 系列文章 ，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。
本文首先介绍SQL查询操作的一般流程，对标SQL查询语句的各个关键字，重点针对Pandas和Spark进行介绍，主要包括10个常用算子操作。
01 SQL标准查询
谈到数据，必会提及数据库；而提及数据库，则一般指代关系型数据库（R DB），操作关系型数据库的语言则是SQL（Structured Query Language）。SQL本质上仍然属于一种编程语言，并且有着相当悠久的历史，不过其语法特性却几乎没怎么变更过，从某种意义上讲这也体现了SQL语言的过人之处。
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一般而言，一句标准的SQL语句按照书写顺序通常含有如下关键词：
- select：指定查询字段
- distinct：对查询结果字段进行去重
- from：明确查询的数据库和表
- join on：指定查询数据源自多表连接及条件
- where：设置查询结果过滤条件
- group by：设置分组聚合统计的字段
- having：依据聚合统计后的字段进一步过滤
- order by：设置返回结果排序依据
- limit：限定返回结果条数
这是一条SQL查询语句中所能涉及的主要关键字，经过解析器和优化器之后，最后的执行过程则又与之差别很大，执行顺序如下：
- from：首先找到待查询的表
- join on：如果目标数据表不止一个，则对多表建立连接关系
- where：根据查询条件过滤数据记录
- group by：对过滤结果进行分组聚合
- having：对分组聚合结果进行二次过滤
- select：对二次过滤结果抽取目标字段
- distinct：根据条件进行去重处理
- order by：对去重结果进行排序
- limit：仅返回排序后的指定条数记录
曾经，个人一度好奇为何不将SQL语句的书写顺序调整为与执行顺序一致，那样更易于理解其中的一些技术原理，但查询资料未果后，就放弃了……
当然，本文的目的不是介绍SQL查询的执行原理或者优化技巧，而仅仅是对标SQL查询的几个关键字，重点讲解在Pandas和Spark中的实现。
02 Pandas和Spark实现SQL对应操作
以下按照SQL执行顺序讲解SQL各关键字在Pandas和Spark中的实现，其中Pandas是Python中的数据分析工具包，而Spark作为集Java、Scala、Python和R四种语言的通用分布式计算框架，本文默认以Scala语言进行讲述。
1）from。由于Python和Scala均为面向对象设计语言，所以Pandas和Spark中无需from，执行df.xxx操作的过程本身就蕴含着from的含义。
2）join on。join on在SQL多表查询中是很重要的一类操作，常用的连接方式有inner join、left join、right join、outer join以及cross join五种，在Pandas和Spark中也都有相应关键字。
Pandas：Pandas实现join操作有两个主要的API：merge和join。其中merge是Pandas的顶层接口（即可直接调用pd.merge方法），也是DataFrame的API，支持丰富的参数设置，主要介绍如下：
def merge(
left, # 左表
right, # 右表
how: str = "inner", # 默认连接方式：inner
on=None, # SQL中on连接一段，要求左表和右表中 公共字段
left_on=None, # 设置左表连接字段
right_on=None, # 设置右表连接字段
left_index: bool = False, # 利用左表索引作为连接字段
right_index: bool = False, # 利用右表索引作为连接字段
sort: bool = False, # join结果排序
suffixes=("_x", "_y"), # 非连接字段有重名时，可s何止后缀
copy: bool = True,
indicator: bool = False,
validate=None,
) -> "DataFrame":上述参数中，可以设置on连接条件的方式主要有3种：即若连接字段为两表共有字段，则可直接用on设置；否则可分别通过left_on和right_on设置；当一个表的连接字段是索引时，可设置left_index为True。
与merge操作类似，join可看做是merge的一个简化版本，默认以索引作为连接字段，且仅可通过DataFrame来调用，不是Pandas的顶级接口（即不存在pd.join方法）。
另外，concat也可通过设置axis=1参数实现横向两表的横向拼接，但更常用于纵向的union操作。
Spark：相较于Pandas中有多种实现两个DataFrame连接的方式，Spark中接口则要单一许多，仅有join一个关键字，但也实现了多种重载方法，主要有如下3种用法：
// 1、两个DataFrame有公共字段，且连接条件只有1个，直接传入连接列名
df1.join(df2, "col")
// 2、有多个字段，可通过Seq传入多个字段
df1.join(df2, Seq("col1", "col2")
// 3、两个DataFrame中连接字段不同名，此时需传入判断连接条件
df1.join(df2, df1("col1")===df2("col2"))
// 注意，上述连接条件中，等于用===，不等于用=!=3）where。数据过滤在所有数据处理流程中都是重要的一环，在SQL中用关键字where实现，在Pandas和Spark中也有相应的接口。
Pandas。Pandas中实现数据过滤的方法有多种，个人常用的主要是如下3类：
- 通过loc定位操作符+逻辑判断条件实现筛选过滤。loc是用于数据读取的方法，由于其也支持传入逻辑判断条件，所以自然也可用于实现数据过滤，这也是日常使用中最为频繁一种；
- 通过query接口实现，提起query，首先可能想到的便是SQL中Q，实际上pandas中的query实现的正是对标SQL中的where语法，在实现链式筛选查询中非常好用，具体可参考 Pandas用了一年，这3个函数是我的最爱……
- where语句，Pandas以API丰富而著称，所以自然是不会放过where关键字的，不过遗憾的是Pandas中的where和Numpy中的where一样，都是用于对所有列的所有元素执行相同的逻辑判断，可定制性较差。
Spark。Spark中实现数据过滤的接口更为单一，有where和filter两个关键字，且二者的底层实现是一致的，所以实际上就只有一种用法。但在具体使用中，where也支持两种语法形式，一种是以字符串形式传入一个类SQL的条件表达式，类似于Pandas中query；另一种是显示的以各列对象执行逻辑判断，得到一组布尔结果，类似于Pandas中loc操作。
4）group by。group by关键字用于分组聚合，实际上包括了分组和聚合两个阶段，由于这一操作属于比较规范化的操作，所以Pandas和Spark中也都提供了同名关键字，不同的是group by之后所接的操作算子不尽相同。
Pandas：Pandas中groupby操作，后面可接多个关键字，常用的其实包括如下4类：
- 直接接聚合函数，如sum、mean等；
- 接agg函数，并传入多个聚合函数；
- 接transform，并传入聚合函数，但不聚合结果，即聚合前有N条记录，聚合后仍然有N条记录，类似SQL中窗口函数功能，具体参考 Pandas中groupby的这些用法你都知道吗？
- 接apply，实现更为定制化的函数功能，参考 Pandas中的这3个函数，没想到竟成了我数据处理的主力
Spark：Spark中的groupBy操作，常用的包括如下3类：
- 直接接聚合函数，如sum、avg等；
- 接agg函数，并传入多个聚合算子，与Pandas中类似；
- 接pivot函数，实现特定的数据透视表功能。
5）having。在SQL中，having用于实现对聚合统计后的结果进行过滤筛选，与where的核心区别在于过滤所用的条件是聚合前字段还是聚合后字段。而这在Pandas和Spark中并不存在这一区别，所以与where实现一致。
6）select。选择特定查询结果，详见 Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式 。
7）distinct。distinct在SQL中用于对查询结果去重，在Pandas和Spark中，实现这一操作的函数均为drop_duplicates/dropDuplicates。
8）order by。order by用于根据指定字段排序，在Pandas和Spark中的实现分别如下：
Pandas：sort_index和sort_values，其中前者根据索引排序，后者根据传入的列名字段排序，可通过传入ascending参数控制是升序还是降序。
Spark：orderBy和sort，二者也是相同的底层实现，功能完全一致。也是通过传入的字段进行排序，可分别配合asc和desc两个函数实现升序和降序。