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應(yīng)該了解的十個(gè)高級(jí)SQL概念

數(shù)據(jù)庫(kù) SQL Server
Stratascratch的創(chuàng)始人Nathan Rosidi以及我覺得我認(rèn)為10個(gè)最重要和相關(guān)的中級(jí)到高級(jí)SQL概念。

隨著數(shù)據(jù)量持續(xù)增長(zhǎng),對(duì)合格數(shù)據(jù)專業(yè)人員的需求也會(huì)增長(zhǎng)。具體而言,對(duì)SQL流利的專業(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。

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那個(gè)說(shuō),我們走了!

1. 常見表表達(dá)式(CTEs)

如果您想要查詢子查詢,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子句中使用子查詢進(jìn)行以下查詢。

  1. SELECT name 
  2.        , salary 
  3. FROM People 
  4. WHERE name in (SELECT DISTINCT name  
  5.                FROM population  
  6.                WHERE country = "Canada" 
  7.                      AND city = "Toronto"
  8.       AND salary >= (SELECT AVG(salary) 
  9.                      FROM salaries 
  10.                      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。

  1. with toronto_ppl as ( 
  2.    SELECT DISTINCT name 
  3.    FROM population 
  4.    WHERE country = "Canada" 
  5.          AND city = "Toronto" 
  6. , avg_female_salary as ( 
  7.    SELECT AVG(salary) as avgSalary 
  8.    FROM salaries 
  9.    WHERE gender = "Female" 
  10. SELECT name 
  11.        , salary 
  12. FROM People 
  13. WHERE name in (SELECT DISTINCT FROM toronto_ppl) 
  14.       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(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(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
  • 遞歸成員:引用CTE的遞歸查詢。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:

  1. with org_structure as ( 
  2.    SELECT id 
  3.           , manager_id 
  4.    FROM staff_members 
  5.    WHERE manager_id IS NULL 
  6.    UNION ALL 
  7.    SELECT sm.id 
  8.           , sm.manager_id 
  9.    FROM staff_members sm 
  10.    INNER JOIN org_structure os 
  11.       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
  • 它適用于寫入清潔代碼
  • 它可以防止重復(fù),并允許您重用類似于使用Python中的函數(shù)的代碼。

考慮以下示例:

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

相反,您可以利用臨時(shí)函數(shù)來(lái)捕獲案例子句。

  1. CREATE TEMPORARY FUNCTION get_seniority(tenure INT64) AS ( 
  2.    CASE WHEN tenure < 1 THEN "analyst" 
  3.         WHEN tenure BETWEEN 1 and 3 THEN "associate" 
  4.         WHEN tenure BETWEEN 3 and 5 THEN "senior" 
  5.         WHEN tenure > 5 THEN "vp" 
  6.         ELSE "n/a" 
  7.    END 
  8. ); 
  9. SELECT name 
  10.        , get_seniority(tenure) as seniority 
  11. FROM employees 

通過(guò)臨時(shí)函數(shù),查詢本身更簡(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,則允許您編寫復(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SQL查詢以重新格式化表,以便每個(gè)月有一個(gè)收入列。

  1. Initial table: 
  2. +------+---------+-------+ 
  3. | id   | revenue | month | 
  4. +------+---------+-------+ 
  5. | 1    | 8000    | Jan   | 
  6. | 2    | 9000    | Jan   | 
  7. | 3    | 10000   | Feb   | 
  8. | 1    | 7000    | Feb   | 
  9. | 1    | 6000    | Mar   | 
  10. +------+---------+-------+ 
  11.  
  12. Result table: 
  13. +------+-------------+-------------+-------------+-----+-----------+ 
  14. | id   | Jan_Revenue | Feb_Revenue | Mar_Revenue | ... | Dec_Revenue | 
  15. +------+-------------+-------------+-------------+-----+-----------+ 
  16. | 1    | 8000        | 7000        | 6000        | ... | null        | 
  17. | 2    | 9000        | null        | null        | ... | null        | 
  18. | 3    | null        | 10000       | null        | ... | null        | 
  19. +------+-------------+-------------+-------------+-----+-----------+ 

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/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/表中相同數(shù)量的列,其中不再與每個(gè)查詢/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)為沒有用,但你會(huì)感到驚訝的是這是多么常見。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,寫出一個(gè)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(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。

  1. +----+-------+--------+-----------+ 
  2. | Id | Name  | Salary | ManagerId | 
  3. +----+-------+--------+-----------+ 
  4. | 1  | Joe   | 70000  | 3         | 
  5. | 2  | Henry | 80000  | 4         | 
  6. | 3  | Sam   | 60000  | NULL      | 
  7. | 4  | Max   | 90000  | NULL      | 
  8. +----+-------+--------+-----------+Answer: 
  9. SELECT 
  10.     a.Name as Employee 
  11. FROM 
  12.     Employee as a 
  13.     JOIN Employee as b on a.ManagerID = b.Id 
  14. WHERE a.Salary > b.Salary 

7. Rank vs Dense Rank vs Row Number

它是一個(gè)非常常見的應(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
  • 排名銷售數(shù)量的頂級(jí)產(chǎn)品
  • 以最大的銷售排名頂級(jí)國(guó)家
  • 排名在觀看的分鐘數(shù),不同觀眾的數(shù)量等觀看的頂級(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??紤]以下Query和結(jié)果:

  1. SELECT Name 
  2.  , GPA 
  3.  , ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY GPA desc) 
  4.  , RANK() OVER (ORDER BY GPA desc) 
  5.  , DENSE_RANK() OVER (ORDER BY GPA desc) 
  6. FROM student_grades 

ROW_NUMBER()返回每行開始的唯一編號(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()類似于等級(jí)(),除了重復(fù)等級(jí)后沒有間隙。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:

  1. # Comparing each month's sales to last month 
  2. SELECT month 
  3.        , sales 
  4.        , sales - LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY month) 
  5. FROM monthly_sales 
  6. # Comparing each month's sales to the same month last year 
  7. SELECT month 
  8.        , sales 
  9.        , sales - LAG(sales, 12) OVER (ORDER BY month) 
  10. 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:

  1. SELECT Month 
  2.        , Revenue 
  3.        , SUM(Revenue) OVER (ORDER BY Month) AS Cumulative 
  4. FROM monthly_revenue 

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。

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,寫一個(gè)SQL查詢,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。

  1. +---------+------------------+------------------+ 
  2. | Id(INT) | RecordDate(DATE) | Temperature(INT) | 
  3. +---------+------------------+------------------+ 
  4. |       1 |       2015-01-01 |               10 | 
  5. |       2 |       2015-01-02 |               25 | 
  6. |       3 |       2015-01-03 |               20 | 
  7. |       4 |       2015-01-04 |               30 | 
  8. +---------+------------------+------------------+Answer: 
  9. SELECT 
  10.     a.Id 
  11. FROM 
  12.     Weather a, 
  13.     Weather b 
  14. WHERE 
  15.     a.Temperature > b.Temperature 
  16.     AND DATEDIFF(a.RecordDate, b.RecordDate) = 1 

原文鏈接:

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

 

責(zé)任編輯:趙寧寧 來(lái)源: 今日頭條
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