sql面試題50題（SQL面試通關秘籍面試知識點）

發(fā)布時間：2024-01-24閱讀(16)

導讀SQL是用于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理的最重要的編程語言之一，因此與數(shù)據(jù)科學相關的工作（例如數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)工程師）在面試時總會問到關于SQL的問題。S....

SQL 是用于 數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理的最重要的編程語言之一， 因此與數(shù)據(jù)科學相關的工作（例如數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)工程師）在面試時總會問到關于 SQL 的問題。

SQL面試問題旨在 評估應聘者的技術和解決問題的能力 。因此對于應聘者來說，關鍵在于不僅要根據(jù)樣本數(shù)據(jù)編寫出正確的查詢，而且還要像對待現(xiàn)實數(shù)據(jù)集一樣 考慮各種場景和邊緣情況 。

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在這篇文章中，我將介紹 SQL 面試問題中常見的模式，并提供一些在 SQL 查詢中巧妙處理它們的技巧。

1、問問題

要搞定一場 SQL 面試，最重要的是盡量避免 多問問題 ，獲取 關于給定任務和數(shù)據(jù)樣本的所有細節(jié)。 充分理解需求后，接下來你就可以節(jié)省很多迭代問題的時間，并且能很好地處理邊緣情況。

我注意到許多候選人經(jīng)常還沒 完全理解SQL問題或數(shù)據(jù)集， 就直接開始編寫解決方案了。之后，等我指出他們解決方案中存在的問題后，他們只好反復修改查詢。最后，他們在迭代中浪費了很多時間，甚至可能到最后都沒有找到正確的解決方案。

我建議大家在參加SQL面試時，就當成是自己在和業(yè)務伙伴共事。所以在你提供解決方案之前，應該要 針對數(shù)據(jù)請求了解清楚所有人的需求。

舉例：

查找薪水最高的前 3 名員工。

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樣本employee_salary表

這里你應該要求面試官說清楚“前三名”具體是什么意思。我應該在結果中包括 3 名員工嗎？你要我怎樣處理關系？此外，請仔細檢查樣本員工的數(shù)據(jù)。salary 字段的數(shù)據(jù)類型是什么？在計算之前是否需要清除數(shù)據(jù)？

2、選哪一個JOIN

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在SQL中，JOIN 通常用來合并來自多個國家的信息。

有四種不同類型的人 JOIN，但在大多數(shù)情況下，我們只使用 INNER、LEFT和FULLJOIN ，因為 RIGHTJOIN并不是很直觀，還可以使用 LEFTJOIN 很簡單地重寫。在 SQL 面試中，需要跟 據(jù)給定問題的特定要求選擇你要使用的正確JOIN。

舉例：

查找每個學生參加的課程總數(shù)。（提供學生 id、姓名和選課的數(shù)量。）

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樣本student和class_history表

你可能已經(jīng)注意到了，并非所有出現(xiàn)在 class_history 表中的學生都出現(xiàn)在了 student 表中，這可能是因為這些學生已經(jīng)畢業(yè)了。（這在事務數(shù)據(jù)庫中實際上是非常典型的情況，因為不再活躍的記錄往往會被刪除。）

根據(jù)面試官是否希望結果中包含畢業(yè)生，我們需要使用 LEFT JOIN或 INNER JOIN來組合兩個表：

WITH class_count AS (

SELECTstudent_id, COUNT(*) ASnum_of_class

FROMclass_history

GROUPBYstudent_id

)

SELECT

c.student_id,

s.student_name,

c.num_of_class

FROMclass_count c

— CASE 1: include only active students

JOINstudent s ONc.student_id = s.student_id

— CASE 2: include all students

— LEFT JOIN student s ON c.student_id = s.student_id

3、GROUP BY

GROUP BY是SQL中最重要的功能，因為它廣泛用于 數(shù)據(jù)聚合 。如果在一個 SQL 問題中看到諸如 求和、平均值、最小值或最大值 之類的關鍵字，這就表明你可能應該在查詢中使用GROUP BY了。

一個常見的陷阱是在GROUP BY過濾數(shù)據(jù)時 混淆 WHERE和HAVING ——我見過很多人犯了這個錯誤。

舉例：

計算每個學生在每個學年的必修課程平均 GPA，并找到每個學期中符合 Dean’s List（GPA≥3.5）資格的學生。

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樣本gpa_history表

由于我們在GPA計算中僅考慮必修課程，因此需要使用WHERE is_required=TRUE來排除選修課程。

我們需要每位學生在每學年的平均GPA，因此我們將同時GROUP BY student_id和school_year 列，并取gpa列的平均值。最后，我們只保留學生平均 GPA高于3.5的行，可以使用HAVING來實現(xiàn)。 合起來就是下面這樣：

SELECT

student_id,

school_year,

AVG(gpa) ASavg_gpa

FROMgpa_history

WHEREis_required = TRUE

GROUPBYstudent_id, school_year

HAVINGAVG(gpa) >= 3.5

注意：每當在查詢中使用GROUP BY時，都只能選擇group-by列和聚合列，因為其他列中的行級信息已被舍棄。

4、SQL 查詢執(zhí)行順序

大多數(shù)人會從SELECT開始，從上到下編寫SQL查詢。

但你知道SQL引擎執(zhí)行函數(shù)時要到后面才執(zhí)行SELECT嗎？ 以下是 SQL 查詢的執(zhí)行順序：

FROM, JOIN

WHERE

GROUP BY

HAVING

SELECT

DISTINCT

ORDER BY

LIMIT, OFFSET

再次考慮前面的示例：

因為我們想在計算平均GPA之前過濾掉選修課程，所以我使用WHERE is_required=TRUE代替HAVING，因為WHERE會在GROUP BY和HAVING之前執(zhí)行。我不能編寫HAVING avg_gpa >= 3.5的原因是，avg_gpa被定義為SELECT的一部分，因此無法在SELECT之前執(zhí)行的步驟中引用它。

我建議在編寫查詢時 遵循引擎的執(zhí)行順序 ，這在編寫復雜查詢時會很有用。

5、Window 函數(shù)

Window函數(shù)也經(jīng)常出現(xiàn)在SQL面試中。 共有五種常見的Window函數(shù)：

RANK/DENSE_RANK/ROW_NUMBER：它們通過排序特定列來為每行分配一個排名。如果給出了任何分區(qū)列，則行將在其所屬的分區(qū)組中排名。

LAG/LEAD：它根據(jù)指定的順序和分區(qū)組從前一行或后一行檢索列值。

在SQL面試中，重要的是要 了解排名函數(shù)之間的差異 ，并知道何時使用 LAG/LEAD 。

舉例：

查找每個部門中薪水最高的前 3 名員工。

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另一個示例employee_salary表

當一個SQL問題要求計算“TOP N”時，我們可以使用 ORDER BY或排名函數(shù) 來回答問題。

但在這個示例中，它要求計算“每個 Y 中的 TOP N X”，這強烈暗示我們應該使用排名函數(shù)，因為我們需要對每個分區(qū)組中的行進行排名。

以下查詢恰好能找到 3 名薪水最高的員工，而不論他們的關系如何， 如下：

WITH T AS (

SELECT

ROW_NUMBER OVER( PARTITIONBYdepartment_id ORDERBYemployee_salary DESC) ASrank_in_dep

FROMemployee_salary)

SELECT* FROMT

WHERErank_in_dep <= 3

— Note:When using ROW_NUMBER, each row will have a unique rank number and ranks for tied records are assigned randomly. For exmaple, Rimsha and Tiah may be rank 2 or 3 in different query runs.

此外，根據(jù) 關系的處理方式 ，我們可以選擇其他排名函數(shù)。同樣，細節(jié)是很重要的！

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