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          程序員必須清楚的 10 個高級 SQL 概念!

          共 12245字,需瀏覽 25分鐘

           ·

          2021-06-08 02:15


          隨著數據量持續(xù)增長,對合格數據專業(yè)人員的需求也會增長。具體而言,對SQL流利的專業(yè)人士的需求日益增長,而不僅僅是在初級層面。

          因此,Stratascratch的創(chuàng)始人Nathan Rosidi以及我覺得我認為10個最重要和相關的中級到高級SQL概念。

          那個說,我們走了!

          1.常見表表達式(CTEs)

          如果您想要查詢子查詢,那就是CTEs施展身手的時候 - CTEs基本上創(chuàng)建了一個臨時表。

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

          請在Where子句中使用子查詢進行以下查詢。

          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,但如果在查詢中有許多子查詢,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中過濾。如果您注意到,CTE很有用,因為您可以將代碼分解為較小的塊,但它們也很有用,因為它允許您為每個CTE分配變量名稱(即toronto_ppl和avg_female_salary)

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

          2.遞歸CTEs.

          遞歸CTE是引用自己的CTE,就像Python中的遞歸函數一樣。遞歸CTE尤其有用,它涉及查詢組織結構圖,文件系統(tǒng),網頁之間的鏈接圖等的分層數據,尤其有用。

          遞歸CTE有3個部分:

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

          以下是獲取每個員工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.臨時函數

          如果您想了解有關臨時函數的更多信息,請檢查此項,但知道如何編寫臨時功能是重要的原因:

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

          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,您可以利用臨時函數來捕獲案例子句。

          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

          通過臨時函數,查詢本身更簡單,更可讀,您可以重復使用資歷函數!關注公眾號 Java后端技術,在后臺回復:Java,可以獲取我整理的 Java、MySQL 系列面試題和答案,非常齊全。

          4.使用CASE WHEN樞轉數據

          您很可能會看到許多要求在陳述時使用CASE WHEN的問題,這只是因為它是一種多功能的概念。如果要根據其他變量分配某個值或類,則允許您編寫復雜的條件語句。

          較少眾所周知,它還允許您樞轉數據。例如,如果您有一個月列,并且您希望為每個月創(chuàng)建一個單個列,則可以使用語句追溯數據的情況。


          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。它們都用來比較兩個查詢/表之間的行。所說,這兩個人之間存在微妙的細微差別。

          首先,除了過濾刪除重復并返回不同的行與不在中的不同行。

          同樣,除了在查詢/表中相同數量的列,其中不再與每個查詢/表比較單個列。

          6.自聯(lián)結

          一個SQL表自行連接自己。你可能會認為沒有用,但你會感到驚訝的是這是多么常見。在許多現(xiàn)實生活中,數據存儲在一個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解決獨特的問題。

          讓我們來看看一個例子。

          示例問題:給定下面的員工表,寫出一個SQL查詢,了解員工的工資,這些員工比其管理人員工資更多。對于上表來說,Joe是唯一一個比他的經理工資更多的員工。

          +----+-------+--------+-----------+  
          | 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

          它是一個非常常見的應用,對行和價值進行排名。以下是公司經常使用排名的一些例子:

          • 按購物,利潤等數量排名最高值的客戶
          • 排名銷售數量的頂級產品
          • 以最大的銷售排名頂級國家
          • 排名在觀看的分鐘數,不同觀眾的數量等觀看的頂級視頻。

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

          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

          ROW_NUMBER()返回每行開始的唯一編號。當存在關系時(例如,BOB vs Carrie),ROW_NUMBER()如果未定義第二條標準,則任意分配數字。

          Rank()返回從1開始的每行的唯一編號,除了有關系時,等級()將分配相同的數字。同樣,差距將遵循重復的等級。

          dense_rank()類似于等級(),除了重復等級后沒有間隙。請注意,使用dense_rank(),Daniel排名第3,而不是第4位()。

          8.計算Delta值

          另一個常見應用程序是將不同時期的值進行比較。例如,本月和上個月的銷售之間的三角洲是什么?或者本月和本月去年這個月是什么?

          在將不同時段的值進行比較以計算Deltas時,這是Lead()和LAG()發(fā)揮作用時。

          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.計算運行總數

          如果你知道關于row_number()和lag()/ lead(),這可能對您來說可能不會驚喜。但如果你沒有,這可能是最有用的窗口功能之一,特別是當您想要可視化增長!

          使用具有SUM()的窗口函數,我們可以計算運行總數。請參閱下面的示例:

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

          10.日期時間操縱

          您應該肯定會期望某種涉及日期時間數據的SQL問題。例如,您可能需要將數據分組組或將可變格式從DD-MM-Yyyy轉換為簡單的月份。YYYY-MM-DD 的黑鍋,你要清楚。

          您應該知道的一些功能是:

          • 提煉
          • 日元
          • date_add,date_sub.
          • date_trunc.

          示例問題:給定天氣表,寫一個SQL查詢,以查找與其上一個(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備中 - 我相信,如果您知道這10個內部概念,那么在那里大多數SQL問題時,你會做得很好。

          一如既往,祝你學習努力最好!另外,關注公眾號Java技術棧,在后臺回復:面試,可以獲取我整理的 Java、MySQL 系列面試題和答案,非常齊全。

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


          —————END—————

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