SQL ↔ Excel 对照速查

你懂 Excel 就懂 SQL —— 每个语句对应 Excel 里的什么操作

💡 这份手册的核心理念

SQL 的每个操作，都能在 Excel 里找到对应。你不需要从头学 SQL—— 你只需要把"在 Excel 里怎么做"翻译成"在 SQL 里怎么做"。

• SELECT = 选择列（隐藏不需要的列）
• WHERE = 筛选（点列头的筛选▼）
• GROUP BY = 分类汇总（插入数据透视表）
• JOIN = VLOOKUP（两个表按某列匹配）
• 窗口函数 = 在每行旁边加排名/累计公式

建议用法：遇到不熟的 SQL 操作时，翻到对应分组，看 SQL 和 Excel 的并排对比——你会立刻明白 SQL 在干什么。

基础查询 = Excel 基本操作

SQL

SELECT * FROM 表

看所有数据

Excel

打开工作表

Ctrl+A 全选，所有行列都显示出来

SQL

SELECT 列1, 列2 FROM 表

只看某几列

Excel

隐藏不关心的列

右键列头 → 隐藏，只留想看的列

SQL

WHERE 条件

按条件过滤行

Excel

自动筛选 / 筛选按钮

数据 → 筛选，列头出现下拉箭头，勾选你要的

SQL

ORDER BY 列 ASC/DESC

排序

Excel

排序按钮 A→Z / Z→A

选中列 → 数据 → 升序/降序排列

SQL

LIMIT 10

只看前10条

Excel

只看前10行

滚动到第10行就停，后面的不看

SQL

DISTINCT 列

去重，只看不重复的值

Excel

数据 → 删除重复项 / 高级筛选

勾选"选择不重复的记录"，或删除重复项

对照示例：WHERE 筛选

SQL 写法

SELECT * FROM orders

WHERE category = '图书馆' AND amount > 15

执行结果

name	category	amount
编程入门书	图书馆	18
红豆图书馆	图书馆	22
芋泥图书馆	图书馆	28

Excel 操作

	A	B	C	D
1	name	store	category	amount
2	编程入门书	朝阳店	图书馆	18
3	红豆图书馆	海淀店	图书馆	22
4	芋泥图书馆	朝阳店	图书馆	28

操作：点 category 列的筛选▼→只勾"图书馆"，点 amount 列→数字筛选→大于15

聚合函数 = Excel 公式

SQL

COUNT(*)

数有多少行

Excel

=COUNTA(A2:A100)

数非空单元格个数

SQL

SUM(列)

求和

Excel

=SUM(D2:D100)

选一列数字，底栏自动显示求和

SQL

AVG(列)

求平均

Excel

=AVERAGE(D2:D100)

底栏右键可显示"平均值"

SQL

MAX(列) / MIN(列)

最大值 / 最小值

Excel

=MAX(D2:D100) / =MIN(...)

或直接排序看头尾

对照示例：聚合函数

SQL

SELECT

  COUNT(*)      AS 总借书单数,

  SUM(amount)   AS 总金额,

  AVG(amount)   AS 平均金额,

  MAX(amount)   AS 最高金额,

  MIN(amount)   AS 最低金额

FROM orders;

总借书单数	总金额	平均金额	最高金额	最低金额
10	203	20.3	28	15

Excel

	A	B	C	D
1	name	store	category	amount
2	编程入门书	朝阳店	图书馆	18
3	...	...	...	...
11	设计模式书	海淀店	咖啡	20
12			=COUNTA(D2:D11)	10
13			=SUM(D2:D11)	203
14			=AVERAGE(D2:D11)	20.3
15			=MAX(D2:D11)	28
16			=MIN(D2:D11)	15

GROUP BY = Excel 数据透视表

这是最关键的对照！GROUP BY 就是数据透视表，维度 = 行标签，聚合 = 值字段。

SQL

GROUP BY 列

按某列分组，每组压成一行

Excel

数据透视表的"行"区域

拖一个字段到"行"，自动去重分组

SQL

GROUP BY 列1, 列2

按多列分组（交叉分组）

Excel

行区域拖两个字段

或行拖一个+列拖一个 = 交叉表

SQL

HAVING 条件

分组后过滤（只留满足条件的组）

Excel

透视表里的"值筛选"

右键行标签 → 筛选 → 值筛选 → 总计大于XX

SQL

COUNT(*) / SUM() / AVG()

每组做聚合计算

Excel

透视表的"值"区域

拖字段到值区域，右键→值汇总方式→计数/求和/平均

对照示例：GROUP BY vs 数据透视表

需求：每个门店、每个品类的借书单数和总金额

SQL 写法

SELECT store, category,

       COUNT(*) AS cnt,

       SUM(amount) AS total

FROM orders

GROUP BY store, category

HAVING COUNT(*) >= 2;

执行结果

store	category	cnt	total
朝阳店	图书馆	3	61
朝阳店	图书	2	57
海淀店	图书馆	2	33
海淀店	图书	2	38

咖啡只有1条，HAVING过滤掉了

Excel 操作

步骤：

选中数据 → 插入 → 数据透视表
拖 store 到 "行" 区域
拖 category 到 "行" 区域（在store下方）
拖 amount 到 "值" 区域 → 汇总方式选"计数" → 这就是 COUNT(*)
再拖一次 amount 到 "值" → 汇总方式选"求和" → 这就是 SUM(amount)
右键行标签 → 筛选 → 值筛选 → 计数大于等于2 → 这就是 HAVING

透视表的每个格子 = SQL 聚合后的一个值

核心对应关系：
GROUP BY 后面的字段 = 透视表拖到"行"的字段
SELECT 里的聚合函数 = 透视表拖到"值"的字段
HAVING = 透视表里的"值筛选"
WHERE = 透视表建立前的"数据筛选"（先筛数据再建表）

JOIN = VLOOKUP / 合并表格

SQL

INNER JOIN

两表匹配的行拼在一起

Excel

=VLOOKUP(查找值, 表2范围, 列号, 0)

根据某列去另一个表找对应值，找不到就 #N/A

SQL

LEFT JOIN

左表全保留，右表找不到填NULL

Excel

=VLOOKUP(...) + IFERROR(结果, "无")

VLOOKUP 找不到会报 #N/A，用 IFERROR 包裹变成"无"

SQL

ON 表1.键 = 表2.键

用哪一列来匹配

Excel

VLOOKUP 的第一个参数

VLOOKUP(用什么找, ...) — 就是匹配键

对照示例：LEFT JOIN vs VLOOKUP

需求：在借书单表旁边显示门店的经理名

SQL 写法

SELECT o.name, o.store, s.manager

FROM orders o

LEFT JOIN stores s

  ON o.store = s.store_name;

name	store	manager
编程入门书	朝阳店	王店长
编程入门书	海淀店	李店长
美式咖啡	通州店	NULL

通州店在stores表里没有，LEFT JOIN 填NULL

Excel 写法

	A	B	C	D
1	name	store	manager
2	编程入门书	朝阳店	王店长	=VLOOKUP(B2,stores!A:B,2,0)
3	编程入门书	海淀店	李店长
4	美式咖啡	通州店	#N/A	找不到!

加 IFERROR 包裹：=IFERROR(VLOOKUP(...), "无") → 等价于 LEFT JOIN 的 NULL

窗口函数 = Excel 的"旁边加一列公式"

窗口函数是 SQL 里最像 Excel 的部分——每行还在，旁边多一列公式自动算。

SQL

ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY 列)

全局排名（1,2,3,4 不并列）

Excel

=RANK.EQ(单元格, 范围, 0) 或 =ROW()-1

拖一个RANK公式到旁边列，每行显示自己的名次

SQL

RANK() OVER (ORDER BY 列)

排名并列跳号（1,1,3,4）

Excel

=RANK.EQ(单元格, 范围, 0)

RANK.EQ 就是并列跳号，和SQL的RANK()完全一样

SQL

AVG(列) OVER (PARTITION BY 分组列)

每行旁边显示组内平均值

Excel

=AVERAGEIF(分组列, 当前行的组, 值列)

条件平均：算"和当前行同一组"的值的平均

SQL

SUM(列) OVER (ORDER BY 时间列)

累计求和（running total）

Excel

=SUM($D$2:D2) 往下拖

第一个$D$2锁定起点，往下拖时终点自动扩展

SQL

LAG(列, 1) OVER (ORDER BY 时间)

取上一行的值（对比涨跌）

Excel

=D2-D1（直接减上一行）

Excel天然按行排列，上一行就是上面的单元格

SQL

SUM(列) OVER (PARTITION BY 分组 ORDER BY 时间
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)

组内累计求和

Excel

=SUMIF(分组列,当前组,值列起点:当前行)

或用 SUMPRODUCT 模拟，透视表加"累计"列

对照示例1：排名 — ROW_NUMBER / RANK vs Excel RANK

需求：按金额降序排名

SQL

SELECT name, amount,

  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY amount DESC) AS rn,

  RANK() OVER (ORDER BY amount DESC) AS rk,

  DENSE_RANK() OVER (ORDER BY amount DESC) AS drk

FROM orders;

name	amount	rn	rk	drk
芋泥图书馆	28	1	1	1
算法精解	25	2	2	2
编程入门书	22	3	3	3
红豆图书馆	22	4	3	3
编程入门书	18	5	5	4

金额22出现两次：ROW_NUMBER=3,4 | RANK=3,3,5 | DENSE_RANK=3,3,4

Excel

	A	B	C	D	E
1	name	amount	ROW_NUMBER	RANK	DENSE_RANK
2	芋泥图书馆	28	1	1	1
3	算法精解	25	2	2	2
4	编程入门书	22	3	3	3
5	红豆图书馆	22	4	3	3
6	编程入门书	18	5	5	4

C列: =ROW()-1（严格编号）
D列: =RANK.EQ(B2,$B$2:$B$6,0)（并列跳号）
E列: =RANK.EQ(B2,$B$2:$B$6,0) 需手动调整=并列不跳号（无直接公式，需辅助列）

对照示例2：分组平均 — AVG OVER PARTITION BY vs AVERAGEIF

需求：每行借书单旁边显示"同品类的平均金额"

SQL

SELECT name, category, amount,

  AVG(amount) OVER (PARTITION BY category)

    AS cat_avg

FROM orders;

name	category	amount	cat_avg	💡 差值
编程入门书	图书馆	18	20.3	18-20.3 = -2.3
红豆图书馆	图书馆	22	20.3	22-20.3 = +1.7
芋泥图书馆	图书馆	28	20.3	28-20.3 = +7.7
编程入门书	图书	22	22.0	22-22 = 0
算法精解	图书	25	22.0	25-22 = +3.0

Excel

	A	B	C	D
1	name	category	amount	cat_avg
2	编程入门书	图书馆	18	20.3
3	红豆图书馆	图书馆	22	20.3
4	芋泥图书馆	图书馆	28	20.3
5	编程入门书	图书	22	22.0
6	算法精解	图书	25	22.0

D2 公式：=AVERAGEIF(B:B,B2,C:C)
意思是：在B列里找和当前行B2相同值的行，算对应C列的平均

对照示例3：累计求和 — SUM OVER ORDER BY vs SUM($D$2:D2)

需求：按时间排序，显示截至当前的累计总金额

SQL

SELECT name, amount,

  SUM(amount) OVER (ORDER BY id)

    AS running_total

FROM orders;

name	amount	running_total	💡 计算过程
编程入门书	18	18	18
编程入门书	22	40	18+22
红豆图书馆	22	62	18+22+22
美式咖啡	15	77	18+22+22+15
芋泥图书馆	28	105	18+22+22+15+28

Excel

	A	B	C
1	name	amount	running_total
2	编程入门书	18	18
3	编程入门书	22	40
4	红豆图书馆	22	62
5	美式咖啡	15	77
6	芋泥图书馆	28	105

C2 = 18（第一行）
C3 = =SUM($B$2:B3) → 锁定起点B2，终点随行号扩展
C4 = =SUM($B$2:B4) → 范围自动扩展
往下拖就行！

对照示例4：LAG 前后对比 vs Excel 减上一行

需求：和上一个借书单比，金额涨了还是跌了

SQL

SELECT name, amount,

  amount - LAG(amount,1,0) OVER (ORDER BY id)

    AS diff

FROM orders;

name	amount	prev	diff
编程入门书	18	0	-
编程入门书	22	18	+4
红豆图书馆	22	22	0
美式咖啡	15	22	-7
芋泥图书馆	28	15	+13

Excel

	A	B	C	D
1	name	amount	prev	diff
2	编程入门书	18	0	-
3	编程入门书	22	18	+4
4	红豆图书馆	22	22	0
5	美式咖啡	15	22	-7
6	芋泥图书馆	28	15	+13

C2 = 0（第一行没有上一行）
C3 = =B2（上一行的值）
D3 = =B3-C3（当前 - 上一个）
Excel天然按行排列，LAG就是"上一行"！

CASE WHEN = Excel IF / IFS

SQL

CASE WHEN 条件1 THEN 值1 WHEN 条件2 THEN 值2 ELSE 值3 END

多条件分支

Excel

=IFS(条件1,值1, 条件2,值2, TRUE,值3)

或嵌套 =IF(条件1,值1, IF(条件2,值2, 值3))

SQL

IFNULL(列, 默认值)

空值替换

Excel

=IFERROR(单元格, 默认值)

或 =IF(单元格="", 默认值, 单元格)

对照示例：CASE WHEN vs IFS

SQL

SELECT name, amount,

  CASE

    WHEN amount >= 25 THEN '高'

    WHEN amount >= 18 THEN '中'

    ELSE '低'

  END AS level

FROM orders;

name	amount	level
编程入门书	18	中
红豆图书馆	22	中
芋泥图书馆	28	高
美式咖啡	15	低
算法精解	25	高

Excel

	A	B	C
1	name	amount	level
2	编程入门书	18	中
3	红豆图书馆	22	中
4	芋泥图书馆	28	高
5	美式咖啡	15	低
6	算法精解	25	高

C2 = =IFS(B2>=25,"高", B2>=18,"中", TRUE,"低")

总览：SQL ↔ Excel 全映射

SQL 语句	Excel 对应操作	一句话说明
SELECT 列	选择列 / 隐藏列	看哪些列
WHERE 条件	自动筛选	按条件过滤行
ORDER BY	排序 A→Z / Z→A	排先后
LIMIT N	只看前N行	限制行数
DISTINCT	删除重复项	去重
COUNT / SUM / AVG / MAX / MIN	=COUNTA / =SUM / =AVERAGE / =MAX / =MIN	聚合计算
GROUP BY	数据透视表（行区域）	分组统计
HAVING	透视表的值筛选	过滤分组
INNER JOIN	=VLOOKUP()	两表关联
LEFT JOIN	=IFERROR(VLOOKUP(),"无")	左表全保留
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY)	=ROW()-1	排名不并列
RANK() OVER (ORDER BY)	=RANK.EQ()	排名并列跳号
AVG() OVER (PARTITION BY)	=AVERAGEIF()	分组平均
SUM() OVER (ORDER BY)	=SUM($B$2:B2)	累计求和
LAG(列,1) OVER (ORDER BY)	=B3-B2（减上一行）	取上一行
LEAD(列,1) OVER (ORDER BY)	=B2-B3（减下一行）	取下一行
CASE WHEN ... THEN ... END	=IFS(条件1,值1, 条件2,值2, ...)	条件分支
IFNULL(列, 默认值)	=IFERROR(值, 默认值)	空值处理
LIKE '%关键词%'	Ctrl+F 查找	模糊匹配
IN (值1,值2)	筛选勾选多个	多选匹配
BETWEEN A AND B	数字筛选 → 介于	范围筛选

记忆口诀：
普通查询 → 筛选排序，和Excel一样
聚合函数 → Excel公式，SUM/AVERAGE一一对应
GROUP BY → 数据透视表！这是最重要的对照
窗口函数 → 旁边加一列公式，每行还在
JOIN → VLOOKUP，去另一个表找值
CASE WHEN → IFS函数，条件判断