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SQL是用於數據分析和數據處理的最重要的程式語言之一，因此與數據科學相關的工作（例如數據分析師、數據科學家和數據工程師）在面試時總會問到關於 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。因此對於應聘者來說，關鍵在於不僅要根據樣本數據編寫出正確的查詢，而且還要像對待現實數據集一樣考慮各種場景和邊緣情況。
在這篇文章中，我將介紹 SQL 面試問題中常見的模式，並提供一些在 SQL 查詢中巧妙處理它們的技巧。
要搞定一場 SQL 面試，最重要的是儘量多問問題，獲取關於給定任務和數據樣本的所有細節。充分理解需求後，接下來你就可以節省很多迭代問題的時間，並且能很好地處理邊緣情況。
我注意到許多候選人經常還沒完全理解SQL問題或數據集，就直接開始編寫解決方案了。之後，等我指出他們解決方案中存在的問題後，他們只好反覆修改查詢。最後，他們在迭代中浪費了很多面試時間，甚至可能到最後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務夥伴共事。所以在你提供解決方案之前，應該要針對數據請求了解清楚所有的需求。
樣本employee_salary表
在SQL中，JOIN 通常用來合併來自多個表的信息。
有四種不同類型的 JOIN，但在大多數情況下，我們只使用INNER、LEFT和FULLJOIN，因為 RIGHTJOIN並不是很直觀，還可以使用 LEFTJOIN 很簡單地重寫。在 SQL 面試中，需要根據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。（提供學生 id、姓名和選課的數量。）
樣本student和class_history表
你可能已經注意到了，並非所有出現在 class_history 表中的學生都出現在了 student 表中，這可能是因為這些學生已經畢業了。（這在事務資料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。）
根據面試官是否希望結果中包含畢業生，我們需要使用LEFT JOIN或 INNER JOIN來組合兩個表：
WITH class_count AS (
SELECT student_id, COUNT(*) AS num_of_class
FROM class_history
GROUP BY student_id
)
SELECT
c.student_id,
s.student_name,
c.num_of_class
FROM class_count c
-- CASE 1: include only active students
JOIN student s ON c.student_id = s.student_id
-- CASE 2: include all students
-- LEFT JOIN student s ON c.student_id = s.student_id
GROUP BY是SQL中最重要的功能，因為它廣泛用於數據聚合。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過濾數據時混淆 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，並找到每個學期中符合 Dean’s List（GPA≥3.5）資格的學生。
樣本gpa_history表
由於我們在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，並取gpa列的平均值。最後，我們只保留學生平均 GPA高於3.5的行，可以使用HAVING來實現。合起來是下面這樣：
SELECT
student_id,
school_year,
AVG(gpa) AS avg_gpa
FROM gpa_history
WHERE is_required = TRUE
GROUP BY student_id, school_year
HAVING AVG(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捨棄。
大多數人會從SELECT開始，從上到下編寫SQL查詢。
但你知道SQL引擎執行函數時要到後面才執行SELECT嗎？以下是 SQL 查詢的執行順序：
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之前執行的步驟中引用它。
我建議在編寫查詢時遵循引擎的執行順序，這在編寫複雜查詢時會很有用。
Window函數也經常出現在SQL面試中。共有五種常見的Window函數：
在SQL面試中，重要的是要了解排名函數之間的差異，並知道何時使用LAG/LEAD。
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，因為我們需要對每個分區組中的行進行排名。
以下查詢恰好能找到 3 名薪水最高的員工，而不論他們的關係如何，如下：
WITH T AS (
SELECT
*,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY employee_salary DESC) AS rank_in_dep
FROM employee_salary)
SELECT * FROM T
WHERE rank_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，根據關係的處理方式，我們可以選擇其他排名函數。同樣，細節是很重要的！
ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK結果比較
SQL面試中的另一個常見陷阱是忽略數據重複。
儘管樣本數據中的某些列似乎具有不同的值，但面試官還是希望候選人考慮所有可能性，就像他們在處理真實數據集一樣。
例如：
在上一個示例employee_salary表中，可以讓僱員共享相同的名稱。
要避免由重複項導致的潛在問題，一種簡單方法是始終使用 ID 列唯一地標識不同的記錄。
舉例：
使用 employee_salary 表查找每個部門所有員工的總薪水。
正確的解決方案是 GROUP BY employee_id，然後使用 SUM(employee_salary) 計算總薪水。如果需要僱員姓名，請在末尾與 employee 表聯接以檢索僱員姓名信息。
錯誤的方法是使用 GROUP BY employee_name。
在SQL中，任何謂詞都可以產生三個值之一true，false和NULL，後者是unknown或missing數據值的保留關鍵字。處理NULL數據集時可能會意外地很棘手。
在SQL面試中，面試官可能會特別注意解決方案是否處理了NULL值。有時，很明顯有一列是不能nullabl的，但對於其他大多數列來說，很有可能會有NULL值。
建議：確認示例數據中的關鍵列是否為nullable，
如果可以，請利用IS(NOT)NULL，IFNULL和COALESCE 之類的函數來覆蓋這些邊緣情況。
最後一點也非常重要：在SQL面試期間要隨時與面試官溝通交流。
我面試過的許多候選人都很沉默寡言，有疑問的時候才會知聲。當然如果他們最終給出了完美的解決方案，那也不是什麼問題。
但是，在技術面試期間保持溝通交流往往會是有價值的。
例如：你可以談論對問題和數據的理解，說明你計劃如何解決問題，為什麼使用某些函數而不是其他選項，以及正在考慮哪些極端情況。
首先要提問，收集所需的細節
在INNER，LEFT和FULL JOIN之間謹慎選擇
使用GROUP BY聚合數據並正確使用WHERE和HAVING
了解三個排名函數之間的差異
知道何時使用LAG/LEAD窗口函數
如果在創建複雜的查詢時遇到困難，請嘗試遵循SQL執行順序
考慮潛在的數據問題，例如重複和NULL值
與面試官交流你的思路
https://www.infoq.cn/article/fqEAvFfISfKthSIf4FZf?utm_source=rss&utm_medium=article我是嶽哥，最後給大家分享我寫的SQL兩件套：《SQL基礎知識第二版》和《SQL高級知識第二版》的PDF電子版。裡面有各個語法的解釋、大量的實例講解和批註等等，非常通俗易懂，方便大家跟著一起來實操。
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