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全棧前后端分離博客項(xiàng)目 2.0 版本完結(jié)啦， 演示鏈接：http://116.62.199.48/ ，新項(xiàng)目正在醞釀中。全程手摸手，后端 + 前端全棧開(kāi)發(fā)，從 0 到 1 講解每個(gè)功能點(diǎn)開(kāi)發(fā)步驟，1v1 答疑，直到項(xiàng)目上線(xiàn)。目前已更新了239小節(jié)，累計(jì)38w+字，講解圖：1645張，還在持續(xù)爆肝中.. 后續(xù)還會(huì)上新更多項(xiàng)目，目標(biāo)是將Java領(lǐng)域典型的項(xiàng)目都整一波，如秒殺系統(tǒng), 在線(xiàn)商城, IM即時(shí)通訊，Spring Cloud Alibaba 等等，戳我加入學(xué)習(xí)，已有1300+小伙伴加入(早鳥(niǎo)價(jià)超低)

1.常見(jiàn)表表達(dá)式（CTEs）
2.遞歸CTEs.
3.臨時(shí)函數(shù)
4.使用CASE WHEN樞轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)
5.EXCEPT vs NOT IN
6.自聯(lián)結(jié)
7.Rank vs Dense Rank vs Row Number
8.計(jì)算Delta值
9.計(jì)算運(yùn)行總數(shù)
10.日期時(shí)間操縱

隨著數(shù)據(jù)量持續(xù)增長(zhǎng)，對(duì)合格數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)人員的需求也會(huì)增長(zhǎng)。具體而言，對(duì)SQL流利的專(zhuān)業(yè)人士的需求日益增長(zhǎng)，而不僅僅是在初級(jí)層面。

因此，Stratascratch的創(chuàng)始人Nathan Rosidi以及我覺(jué)得我認(rèn)為10個(gè)最重要和相關(guān)的中級(jí)到高級(jí)SQL概念。

那個(gè)說(shuō)，我們走了！

1.常見(jiàn)表表達(dá)式（CTEs）

如果您想要查詢(xún)子查詢(xún)，那就是CTEs施展身手的時(shí)候 - CTEs基本上創(chuàng)建了一個(gè)臨時(shí)表。

使用常用表表達(dá)式（CTEs）是模塊化和分解代碼的好方法，與您將文章分解為幾個(gè)段落的方式相同。

請(qǐng)?jiān)赪here子句中使用子查詢(xún)進(jìn)行以下查詢(xún)。

SELECT
    name,
    salary
FROM
    People
WHERE
        NAME IN ( SELECT DISTINCT NAME FROM population WHERE country = "Canada" AND city = "Toronto" )
  AND salary >= (
    SELECT
        AVG( salary )
    FROM
        salaries
    WHERE
        gender = "Female")

這似乎似乎難以理解，但如果在查詢(xún)中有許多子查詢(xún)，那么怎么樣？這就是CTEs發(fā)揮作用的地方。

with toronto_ppl as (
    SELECT DISTINCT name
    FROM population
    WHERE country = "Canada"
      AND city = "Toronto"
)
   , avg_female_salary as (
        SELECT AVG(salary) as avgSalary
        FROM salaries
        WHERE gender = "Female"
    )
SELECT name
     , salary
FROM People
WHERE name in (SELECT DISTINCT FROM toronto_ppl)
  AND salary >= (SELECT avgSalary FROM avg_female_salary)

現(xiàn)在很清楚，Where子句是在多倫多的名稱(chēng)中過(guò)濾。如果您注意到，CTE很有用，因?yàn)槟梢詫⒋a分解為較小的塊，但它們也很有用，因?yàn)樗试S您為每個(gè)CTE分配變量名稱(chēng)（即toronto_ppl和avg_female_salary）

同樣，CTEs允許您完成更高級(jí)的技術(shù)，如創(chuàng)建遞歸表。

2.遞歸CTEs.

遞歸CTE是引用自己的CTE，就像Python中的遞歸函數(shù)一樣。遞歸CTE尤其有用，它涉及查詢(xún)組織結(jié)構(gòu)圖，文件系統(tǒng)，網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接圖等的分層數(shù)據(jù)，尤其有用。

遞歸CTE有3個(gè)部分：

錨構(gòu)件：返回CTE的基本結(jié)果的初始查詢(xún)
遞歸成員：引用CTE的遞歸查詢(xún)。這是所有與錨構(gòu)件的聯(lián)盟
停止遞歸構(gòu)件的終止條件

以下是獲取每個(gè)員工ID的管理器ID的遞歸CTE的示例：

with org_structure as (
    SELECT id
         , manager_id
    FROM staff_members
    WHERE manager_id IS NULL
    UNION ALL
    SELECT sm.id
         , sm.manager_id
    FROM staff_members sm
             INNER JOIN org_structure os
                        ON os.id = sm.manager_id

3.臨時(shí)函數(shù)

如果您想了解有關(guān)臨時(shí)函數(shù)的更多信息，請(qǐng)檢查此項(xiàng)，但知道如何編寫(xiě)臨時(shí)功能是重要的原因：

它允許您將代碼的塊分解為較小的代碼塊
它適用于寫(xiě)入清潔代碼
它可以防止重復(fù)，并允許您重用類(lèi)似于使用Python中的函數(shù)的代碼。

考慮以下示例：

SELECT name
     , CASE WHEN tenure < 1 THEN "analyst"
            WHEN tenure BETWEEN 1 and 3 THEN "associate"
            WHEN tenure BETWEEN 3 and 5 THEN "senior"
            WHEN tenure > 5 THEN "vp"
            ELSE "n/a"
        END AS seniority
FROM employees

相反，您可以利用臨時(shí)函數(shù)來(lái)捕獲案例子句。

CREATE TEMPORARY FUNCTION get_seniority(tenure INT64) AS (
   CASE WHEN tenure < 1 THEN "analyst"
        WHEN tenure BETWEEN 1 and 3 THEN "associate"
        WHEN tenure BETWEEN 3 and 5 THEN "senior"
        WHEN tenure > 5 THEN "vp"
        ELSE "n/a"
   END
);
SELECT name
     , get_seniority(tenure) as seniority
FROM employees

通過(guò)臨時(shí)函數(shù)，查詢(xún)本身更簡(jiǎn)單，更可讀，您可以重復(fù)使用資歷函數(shù)！

4.使用CASE WHEN樞轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)

您很可能會(huì)看到許多要求在陳述時(shí)使用CASE WHEN的問(wèn)題，這只是因?yàn)樗且环N多功能的概念。如果要根據(jù)其他變量分配某個(gè)值或類(lèi)，則允許您編寫(xiě)復(fù)雜的條件語(yǔ)句。

較少眾所周知，它還允許您樞轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)。例如，如果您有一個(gè)月列，并且您希望為每個(gè)月創(chuàng)建一個(gè)單個(gè)列，則可以使用語(yǔ)句追溯數(shù)據(jù)的情況。

示例問(wèn)題：編寫(xiě)SQL查詢(xún)以重新格式化表，以便每個(gè)月有一個(gè)收入列。

Initial table:
+------+---------+-------+
| id   | revenue | month |
+------+---------+-------+
| 1    | 8000    | Jan   |
| 2    | 9000    | Jan   |
| 3    | 10000   | Feb   |
| 1    | 7000    | Feb   |
| 1    | 6000    | Mar   |
+------+---------+-------+

Result table:
+------+-------------+-------------+-------------+-----+-----------+
| id   | Jan_Revenue | Feb_Revenue | Mar_Revenue | ... | Dec_Revenue |
+------+-------------+-------------+-------------+-----+-----------+
| 1    | 8000        | 7000        | 6000        | ... | null        |
| 2    | 9000        | null        | null        | ... | null        |
| 3    | null        | 10000       | null        | ... | null        |
+------+-------------+-------------+-------------+-----+-----------+

5.EXCEPT vs NOT IN

除了幾乎不相同的操作。它們都用來(lái)比較兩個(gè)查詢(xún)/表之間的行。所說(shuō)，這兩個(gè)人之間存在微妙的細(xì)微差別。

首先，除了過(guò)濾刪除重復(fù)并返回不同的行與不在中的不同行。

同樣，除了在查詢(xún)/表中相同數(shù)量的列，其中不再與每個(gè)查詢(xún)/表比較單個(gè)列。

6.自聯(lián)結(jié)

一個(gè)SQL表自行連接自己。你可能會(huì)認(rèn)為沒(méi)有用，但你會(huì)感到驚訝的是這是多么常見(jiàn)。在許多現(xiàn)實(shí)生活中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)大型表中而不是許多較小的表中。在這種情況下，可能需要自我連接來(lái)解決獨(dú)特的問(wèn)題。

讓我們來(lái)看看一個(gè)例子。

示例問(wèn)題：給定下面的員工表，寫(xiě)出一個(gè)SQL查詢(xún)，了解員工的工資，這些員工比其管理人員工資更多。對(duì)于上表來(lái)說(shuō)，Joe是唯一一個(gè)比他的經(jīng)理工資更多的員工。

+----+-------+--------+-----------+
| Id | Name  | Salary | ManagerId |
+----+-------+--------+-----------+
| 1  | Joe   | 70000  | 3         |
| 2  | Henry | 80000  | 4         |
| 3  | Sam   | 60000  | NULL      |
| 4  | Max   | 90000  | NULL      |
+----+-------+--------+-----------+Answer:
SELECT
    a.Name as Employee
FROM
    Employee as a
        JOIN Employee as b on a.ManagerID = b.Id
WHERE a.Salary > b.Salary

7.Rank vs Dense Rank vs Row Number

它是一個(gè)非常常見(jiàn)的應(yīng)用，對(duì)行和價(jià)值進(jìn)行排名。以下是公司經(jīng)常使用排名的一些例子：

按購(gòu)物，利潤(rùn)等數(shù)量排名最高值的客戶(hù)
排名銷(xiāo)售數(shù)量的頂級(jí)產(chǎn)品
以最大的銷(xiāo)售排名頂級(jí)國(guó)家
排名在觀(guān)看的分鐘數(shù)，不同觀(guān)眾的數(shù)量等觀(guān)看的頂級(jí)視頻。

在SQL中，您可以使用幾種方式將“等級(jí)”分配給行，我們將使用示例進(jìn)行探索。考慮以下Query和結(jié)果：

SELECT Name
     , GPA
     , ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY GPA desc)
 , RANK() OVER (ORDER BY GPA desc)
 , DENSE_RANK() OVER (ORDER BY GPA desc)
FROM student_grades

圖片

ROW_NUMBER（）返回每行開(kāi)始的唯一編號(hào)。當(dāng)存在關(guān)系時(shí)（例如，BOB vs Carrie），ROW_NUMBER（）如果未定義第二條標(biāo)準(zhǔn)，則任意分配數(shù)字。

Rank（）返回從1開(kāi)始的每行的唯一編號(hào)，除了有關(guān)系時(shí)，等級(jí)（）將分配相同的數(shù)字。同樣，差距將遵循重復(fù)的等級(jí)。

dense_rank（）類(lèi)似于等級(jí)（），除了重復(fù)等級(jí)后沒(méi)有間隙。請(qǐng)注意，使用dense_rank（），Daniel排名第3，而不是第4位（）。

8.計(jì)算Delta值

另一個(gè)常見(jiàn)應(yīng)用程序是將不同時(shí)期的值進(jìn)行比較。例如，本月和上個(gè)月的銷(xiāo)售之間的三角洲是什么？或者本月和本月去年這個(gè)月是什么？

在將不同時(shí)段的值進(jìn)行比較以計(jì)算Deltas時(shí)，這是Lead（）和LAG（）發(fā)揮作用時(shí)。

這是一些例子：

# Comparing each month's sales to last month
SELECT month
       , sales
       , sales - LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY month)
FROM monthly_sales
# Comparing each month's sales to the same month last year
SELECT month
        , sales
        , sales - LAG(sales, 12) OVER (ORDER BY month)
FROM monthly_sales

9.計(jì)算運(yùn)行總數(shù)

如果你知道關(guān)于row_number（）和lag（）/ lead（），這可能對(duì)您來(lái)說(shuō)可能不會(huì)驚喜。但如果你沒(méi)有，這可能是最有用的窗口功能之一，特別是當(dāng)您想要可視化增長(zhǎng)！

使用具有SUM（）的窗口函數(shù)，我們可以計(jì)算運(yùn)行總數(shù)。請(qǐng)參閱下面的示例：

SELECT Month
        , Revenue
        , SUM(Revenue) OVER (ORDER BY Month) AS Cumulative
FROM monthly_revenue

圖片

10.日期時(shí)間操縱

您應(yīng)該肯定會(huì)期望某種涉及日期時(shí)間數(shù)據(jù)的SQL問(wèn)題。例如，您可能需要將數(shù)據(jù)分組組或?qū)⒖勺兏袷綇腄D-MM-Yyyy轉(zhuǎn)換為簡(jiǎn)單的月份。YYYY-MM-DD 的黑鍋，你要清楚。

您應(yīng)該知道的一些功能是：

提煉
日元
date_add，date_sub.
date_trunc.

示例問(wèn)題：給定天氣表，寫(xiě)一個(gè)SQL查詢(xún)，以查找與其上一個(gè)（昨天）日期相比的溫度較高的所有日期的ID。

+---------+------------------+------------------+
| Id(INT) | RecordDate(DATE) | Temperature(INT) |
+---------+------------------+------------------+
|       1 |       2015-01-01 |               10 |
|       2 |       2015-01-02 |               25 |
|       3 |       2015-01-03 |               20 |
|       4 |       2015-01-04 |               30 |
+---------+------------------+------------------+Answer:
SELECT
    a.Id
FROM
    Weather a,
    Weather b
WHERE
    a.Temperature > b.Temperature
  AND DATEDIFF(a.RecordDate, b.RecordDate) = 1

謝謝閱讀！

就這樣！我希望這有助于您在面試準(zhǔn)備中 - 我相信，如果您知道這10個(gè)內(nèi)部概念，那么在那里大多數(shù)SQL問(wèn)題時(shí)，你會(huì)做得很好。

一如既往，祝你學(xué)習(xí)努力最好！

(本文由聞數(shù)起舞翻譯自Dimitris Poulopoulos的文章《Ten Advanced SQL Concepts You Should Know for Data Science Interviews》，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處，原文鏈接：https://towardsdatascience.com/ten-advanced-sql-concepts-you-should-know-for-data-science-interviews-4d7015ec74b0)

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           1. 我的私密學(xué)習(xí)小圈子~
           2. 接口響應(yīng)慢？那是你沒(méi)用 CompletableFuture 來(lái)優(yōu)化！
           3. 一站式解決方案：基于 Arthas 實(shí)現(xiàn)服務(wù)發(fā)現(xiàn)和權(quán)限控制
           4. 分庫(kù)分表，可能真的要退出歷史舞臺(tái)了!

最近面試BAT，整理一份面試資料《Java面試BATJ通關(guān)手冊(cè)》，覆蓋了Java核心技術(shù)、JVM、Java并發(fā)、SSM、微服務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等等。
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