介绍

结构化查询语言（SQL）是数据从业者用来检索存储在关系数据库中的数据的首选编程语言。编写有效的查询请求不再被认为是一项必备技能，而是数据科学家的一项基本技能。这种趋势可以通过在 DS 职位发布和面试循环中具体包含 SQL 经验来支持。

除了编程 ( Python )、机器学习、A/B 测试和统计之外，数据科学家还经常负责定义和提取来自多个来源的数据以构建感兴趣的指标。不幸的是，SQL 仍然是一种被低估的技能，并且没有足够多的数据科学家充分认识到它的多功能性和重要性。

在过去的几个月里，我一直与主要技术公司的高级数据科学家和招聘经理保持密切联系。我收到的最受好评的建议之一是掌握 SQL 技能并知道如何有效地提取数据。

为此，我创建了一个专为初学者编码的三部曲帖子。它通过逐步演练从简单到中等难度的 LeetCode 问题进行。如果您最近开始了 SQL 之旅，我建议您在阅读这篇文章之前先查看以下三篇文章：1. Easy、 2. Easy/Medium和 3. Medium。

问题 1：不同性别的总计

编写一个 SQL 查询来查找每个性别每天的总分。

按性别和日期排序结果表

查询结果格式如下例：

Scores table:
+-------------+--------+------------+--------------+
| player_name | gender | day        | score_points |
+-------------+--------+------------+--------------+
| Aron        | F      | 2020-01-01 | 17           |
| Alice       | F      |