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1.常見表運算式（CTEs）

如果您想要查詢子查詢，那就是CTEs施展身手的時候 - CTEs基本上建立了一個臨時表。

使用常用表運算式（CTEs）是模組化和分解程式碼的好方法，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
NAMEIN ( SELECTDISTINCTNAMEFROM 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，那麽怎麽樣？這就是CTEs發揮作用的地方。

with toronto_ppl as (
SELECTDISTINCTname
FROM population
WHERE country = "Canada"
AND city = "Toronto"
)
, avg_female_salary as (
SELECTAVG(salary) as avgSalary
FROM salaries
WHERE gender = "Female"
)
SELECTname
, salary
FROM People
WHEREnamein (SELECTDISTINCTFROM toronto_ppl)
AND salary >= (SELECT avgSalary FROM avg_female_salary)


現在很清楚，Where子句是在多倫多的名稱中過濾。如果您註意到，CTE很有用，因為您可以將代分碼解為較小的塊，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，如建立遞迴表。

2.遞迴CTEs.

遞迴CTE是參照自己的CTE，就像Python中的遞迴函式一樣。遞迴CTE尤其有用，它涉及查詢組織結構圖，檔案系統，網頁之間的連結圖等的分層數據，尤其有用。

遞迴CTE有3個部份：

以下是獲取每個員工ID的管理器ID的遞迴CTE的範例：

with org_structure as (
SELECTid
, manager_id
FROM staff_members
WHERE manager_id ISNULL
UNIONALL
SELECT sm.id
, sm.manager_id
FROM staff_members sm
INNERJOIN org_structure os
ON os.id = sm.manager_id


3.臨時函式

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

考慮以下範例：

SELECTname
, CASEWHEN tenure < 1THEN"analyst"
WHEN tenure BETWEEN1and3THEN"associate"
WHEN tenure BETWEEN3and5THEN"senior"
WHEN tenure > 5THEN"vp"
ELSE"n/a"
ENDAS seniority 
FROM employees


相反，您可以利用臨時函式來捕獲案例子句。

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 seniority
FROM employees


透過臨時函式，查詢本身更簡單，更可讀，您可以重復使用資歷函式！

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，並且您希望為每個月建立一個單個列，則可以使用語句追溯數據的情況。

範例問題：編寫SQL查詢以重新格式化表，以便每個月有一個收入列。

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，除了過濾刪除重復並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.自聯結

一個SQL表自行連線自己。你可能會認為沒有用，但你會感到驚訝的是這是多麽常見。在許多現實生活中，數據儲存在一個大型表中而不是許多較小的表中。在這種情況下，可能需要自我連線來解決獨特的問題。

讓我們來看看一個例子。

範例問題：給定下面的員工表，寫出一個SQL查詢，了解員工的薪資，這些員工比其管理人員薪資更多。對於上表來說，Joe是唯一一個比他的經理薪資更多的員工。

+----+-------+--------+-----------+
| 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套用，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：

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

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，則任意分配數位。

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

dense_rank() 類似於 Rank() ，除了重復等級後沒有間隙。請註意，使用 dense_rank() ，Daniel排名第3，而不是第4位元。

8.計算Delta值

另一個常見應用程式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麽？或者本月和本月去年這個月是什麽？

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

這是一些例子：

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


9.計算執行總數

如果你知道關於 row_number() 和 lag() / lead() ，這可能對您來說可能不會驚喜。但如果你沒有，這可能是最有用的視窗功能之一，特別是當您想要視覺化增長！

使用具有 SUM() 的視窗函式，我們可以計算執行總數。請參閱下面的範例：

SELECTMonth
, Revenue
, SUM(Revenue) OVER (ORDERBYMonth) 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。

範例問題：給定天氣表，寫一個SQL查詢，以尋找與其上一個（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
ANDDATEDIFF(a.RecordDate, b.RecordDate) = 1


就這樣！我希望這有助於您在面試準備中 - 我相信，如果您知道這10個內部概念，那麽在那裏大多數SQL問題時，你會做得很好。

本文由聞數起舞轉譯自Dimitris Poulopoulos的文章

【Ten Advanced SQL Concepts You Should Know for Data Science Interviews】

原文連結：
https://towardsdatascience.com/ten-advanced-sql-concepts-you-should-know-for-data-science-interviews-4d7015ec74b0

— END —

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