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随着数据量持续增长，对合格数据专业人员的需求也会增长。具体而言，对SQL流利的专业人士的需求日益增长，而不仅仅是在初级层面。
因此，Stratascratch的创始人Nathan Rosidi以及我觉得我认为10个最重要和相关的中级到高级SQL概念。
那个说，我们走了！
1.常见表表达式（CTEs）
如果您想要查询子查询，那就是CTEs施展身手的时候 - CTEs基本上创建了一个临时表。
使用常用表表达式（CTEs）是模块化和分解代码的好方法，与您将文章分解为几个段落的方式相同。
请在Where子句中使用子查询进行以下查询。
SELECTname, salaryFROM PeopleWHERENAMEIN ( SELECTDISTINCTNAMEFROM population WHERE country = "Canada"AND city = "Toronto" )AND salary >= (SELECTAVG( salary )FROM salariesWHERE gender = "Female")
这似乎似乎难以理解，但如果在查询中有许多子查询，那么怎么样？这就是CTEs发挥作用的地方。
with toronto_ppl as (SELECTDISTINCTnameFROM populationWHERE country = "Canada"AND city = "Toronto") , avg_female_salary as (SELECTAVG(salary) as avgSalaryFROM salariesWHERE gender = "Female" )SELECTname , salaryFROM PeopleWHEREnamein (SELECTDISTINCTFROM toronto_ppl)AND salary >= (SELECT avgSalary FROM avg_female_salary)
现在很清楚，Where子句是在多伦多的名称中过滤。如果您注意到，CTE很有用，因为您可以将代码分解为较小的块，但它们也很有用，因为它允许您为每个CTE分配变量名称（即toronto_ppl和avg_female_salary）
同样，CTEs允许您完成更高级的技术，如创建递归表。
2.递归CTEs.
递归CTE是引用自己的CTE，就像Python中的递归函数一样。递归CTE尤其有用，它涉及查询组织结构图，文件系统，网页之间的链接图等的分层数据，尤其有用。
递归CTE有3个部分：
锚构件：返回CTE的基本结果的初始查询
递归成员：引用CTE的递归查询。这是所有与锚构件的联盟
停止递归构件的终止条件
以下是获取每个员工ID的管理器ID的递归CTE的示例：
with org_structure as (SELECTid , manager_idFROM staff_membersWHERE manager_id ISNULLUNIONALLSELECT sm.id , sm.manager_idFROM staff_members smINNERJOIN org_structure osON os.id = sm.manager_id
3.临时函数
如果您想了解有关临时函数的更多信息，请检查此项，但知道如何编写临时功能是重要的原因：
它允许您将代码的块分解为较小的代码块
它适用于写入清洁代码
它可以防止重复，并允许您重用类似于使用Python中的函数的代码。
考虑以下示例：
SELECTname , CASEWHEN tenure < 1THEN"analyst"WHEN tenure BETWEEN1and3THEN"associate"WHEN tenure BETWEEN3and5THEN"senior"WHEN tenure > 5THEN"vp"ELSE"n/a"ENDAS seniorityFROM employees
相反，您可以利用临时函数来捕获案例子句。
CREATETEMPORARYFUNCTION get_seniority(tenure INT64) AS (CASEWHEN tenure < 1THEN"analyst"WHEN tenure BETWEEN1and3THEN"associate"WHEN tenure BETWEEN3and5THEN"senior"WHEN tenure > 5THEN"vp"ELSE"n/a"END);SELECTname , get_seniority(tenure) as seniorityFROM employees
通过临时函数，查询本身更简单，更可读，您可以重复使用资历函数！
4.使用CASE WHEN枢转数据
您很可能会看到许多要求在陈述时使用CASE WHEN的问题，这只是因为它是一种多功能的概念。如果要根据其他变量分配某个值或类，则允许您编写复杂的条件语句。
较少众所周知，它还允许您枢转数据。例如，如果您有一个月列，并且您希望为每个月创建一个单个列，则可以使用语句追溯数据的情况。
示例问题：编写SQL查询以重新格式化表，以便每个月有一个收入列。
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
除了几乎不相同的操作。它们都用来比较两个查询/表之间的行。所说，这两个人之间存在微妙的细微差别。
首先，除了过滤删除重复并返回不同的行与不在中的不同行。
同样，除了在查询/表中相同数量的列，其中不再与每个查询/表比较单个列。
6.自联结
一个SQL表自行连接自己。你可能会认为没有用，但你会感到惊讶的是这是多么常见。在许多现实生活中，数据存储在一个大型表中而不是许多较小的表中。在这种情况下，可能需要自我连接来解决独特的问题。
让我们来看看一个例子。
示例问题：给定下面的员工表，写出一个SQL查询，了解员工的工资，这些员工比其管理人员工资更多。对于上表来说，Joe是唯一一个比他的经理工资更多的员工。
+----+-------+--------+-----------+| 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 EmployeeFROM Employee as a JOIN Employee as b on a.ManagerID = b.IdWHERE a.Salary > b.Salary
7.Rank vs Dense Rank vs Row Number
它是一个非常常见的应用，对行和价值进行排名。以下是公司经常使用排名的一些例子：
按购物，利润等数量排名最高值的客户
排名销售数量的顶级产品
以最大的销售排名顶级国家
排名在观看的分钟数，不同观众的数量等观看的顶级视频。
在SQL中，您可以使用几种方式将「等级」分配给行，我们将使用示例进行探索。考虑以下Query和结果：
SELECTName , GPA , ROW_NUMBER() OVER (ORDERBY GPA desc) , RANK() OVER (ORDERBY GPA desc) , DENSE_RANK() OVER (ORDERBY GPA desc)FROM student_grades
ROW_NUMBER（）返回每行开始的唯一编号。当存在关系时（例如，BOB vs Carrie），ROW_NUMBER（）如果未定义第二条标准，则任意分配数字。
Rank（）返回从1开始的每行的唯一编号，除了有关系时，等级（）将分配相同的数字。同样，差距将遵循重复的等级。
dense_rank（）类似于等级（），除了重复等级后没有间隙。请注意，使用dense_rank（），Daniel排名第3，而不是第4位（）。
8.计算Delta值
另一个常见应用程序是将不同时期的值进行比较。例如，本月和上个月的销售之间的三角洲是什么？或者本月和本月去年这个月是什么？
在将不同时段的值进行比较以计算Deltas时，这是Lead（）和LAG（）发挥作用时。
这是一些例子：
# Comparing each month's sales to last monthSELECTmonth , sales , sales - LAG(sales, 1) OVER (ORDERBYmonth)FROM monthly_sales# Comparing each month's sales to the same month last yearSELECTmonth , sales , sales - LAG(sales, 12) OVER (ORDERBYmonth)FROM monthly_sales
9.计算运行总数
如果你知道关于row_number（）和lag（）/ lead（），这可能对您来说可能不会惊喜。但如果你没有，这可能是最有用的窗口功能之一，特别是当您想要可视化增长！
使用具有SUM（）的窗口函数，我们可以计算运行总数。请参阅下面的示例：
SELECTMonth , Revenue , SUM(Revenue) OVER (ORDERBYMonth) AS CumulativeFROM monthly_revenue
10.日期时间操纵
您应该肯定会期望某种涉及日期时间数据的SQL问题。例如，您可能需要将数据分组组或将可变格式从DD-MM-Yyyy转换为简单的月份。YYYY-MM-DD 的黑锅，你要清楚。
您应该知道的一些功能是：
提炼
日元
date_add，date_sub.
date_trunc.
示例问题：给定天气表，写一个SQL查询，以查找与其上一个（昨天）日期相比的温度较高的所有日期的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.IdFROM Weather a, Weather bWHERE a.Temperature > b.Temperature AND DATEDIFF(a.RecordDate, b.RecordDate) = 1
谢谢阅读！
就这样！我希望这有助于您在面试准备中 - 我相信，如果您知道这10个内部概念，那么在那里大多数SQL问题时，你会做得很好。
一如既往，祝你学习努力最好！
(本文由闻数起舞翻译自Dimitris Poulopoulos的文章【Ten Advanced SQL Concepts You Should Know for Data Science Interviews】，转载请注明出处，原文链接：https://towardsdatascience.com/ten-advanced-sql-concepts-you-should-know-for-data-science-interviews-4d7015ec74b0)
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