在大数据时代，掌握必要的数据分析能力，将大大提升工作效率和自身竞争力。SQL是一种常用的数据分析工具，本书将详细讲解利用SQL进行数据分析及可视化的相关知识。 书中主要内容包括数据库入门基础，数据库的环境、数据表操作、基础查询、高级查询、主要函数、视图与索引、存储过程、性能优化、数据可视化、分布式数据库以及综合实战案例等。同时，结合时下流行的AI大模型工具，介绍了ChatGPT在SQL数据分析中的应用，帮助读者提高效率。 本书内容丰富，采用双色印刷，配套视频讲解，结合随书附赠的素材边看边学边练，能够大大提高学习效率，迅速掌握SQL数据分析技能，并用于实践。 本书适合数据分析初学者、初级数据分析师、数据库技术人员、市场营销人员、产品经理等自学使用。同时，本书也可用作职业院校、培训机构相关专业的教材及参考书。

1 数据库入门
1.1 数据库基础
1.1.1 大模型与数据库
1.1.2 十种数据库类型
1.1.3 结构化查询语言
1.2 三大关系型数据库
1.2.1 MySQL数据库
1.2.2 SQL Server数据库
1.2.3 Oracle数据库
1.3 如何学习数据库
1.3.1 理解基本原理
1.3.2 熟练掌握SQL语句
1.4 利用ChatGPT学习数据库
2 搭建数据库环境
2.1 下载及安装MySQL
2.1.1 下载MySQL
2.1.2 安装MySQL
2.1.3 验证是否成功
2.2 数据库管理工具
2.2.1 Novicat
2.2.2 DBeaver
2.3 大模型开发工具
2.3.1 Cursor
2.3.2 Fitten Code
2.4 利用ChatGPT连接数据库
3 数据库基础知识
3.1 创建及删除数据库
3.1.1 SQL创建及删除数据库
3.1.2 Navicat创建数据库及导入数据
3.2 数据库存储引擎
3.2.1 什么是存储引擎
3.2.2 MySQL存储引擎
3.2.3 存储引擎的比较
3.3 数据库编码
3.3.1 什么是数据库编码
3.3.2 MySQL数据库编码
3.3.3 中文乱码及解决方案
3.4 数据类型与运算符
3.4.1 数值类型简介
3.4.2 日期/时间类型
3.4.3 字符串类型
3.4.4 MySQL运算符
3.4.5 运算符优先级
3.5 利用ChatGPT创建数据库
4 数据表操作
4.1 创建数据表
4.1.1 CREATE语句
4.1.2 设置主键约束
4.1.3 设置外键约束
4.1.4 设置非空约束
4.1.5 设置唯一性约束
4.1.6 设置默认约束
4.1.7 设置属性自动增加
4.1.8 设置编码格式
4.1.9 设置存储引擎
4.2 修改数据表
4.2.1 修改数据表名称
4.2.2 修改字段数据类型
4.2.3 修改数据表字段
4.2.4 添加数据表字段
4.2.5 删除数据表字段
4.2.6 修改存储引擎
4.2.7 删除外键约束
4.2.8 删除关联数据表
4.3 插入、更新与删除数据
4.3.1 数据表插入数据
4.3.2 数据表更新数据
4.3.3 数据表删除数据
4.4 利用ChatGPT操作数据表
4.4.1 利用ChatGPT创建数据表
4.4.2 利用ChatGPT修改字段
4.4.3 利用ChatGPT插入数据
4.4.4 利用ChatGPT更新数据
……
5 数据库基础查询
6 数据库高级查询
7 数据库主要函数
8 视图与索引
9 存储过程
10 数据库性能优化
11 SQL数据可视化
12 分布式数据库
13 案例：电商数据处理与分析