SQL面試通關秘籍：面試知識點+技巧分享

SQL 是用於

資料分析 和資料處理的最重要的程式語言之一，

因此與資料科學相關的工作（例如 資料分析 師、資料科學家和資料工程師）在面試時總會問到關於 SQL 的問題。

SQL面試問題旨在

評估應聘者的技術和解決問題的能力

。因此對於應聘者來說，關鍵在於不僅要根據樣本資料編寫出正確的查詢，而且還要像對待現實資料集一樣

考慮各種場景和邊緣情況

。

在這篇文章中，我將介紹 SQL 面試問題中常見的模式，並提供一些在 SQL 查詢中巧妙處理它們的技巧。

1、問問題

要搞定一場 SQL 面試，最重要的是儘量避免

多問問題

，獲取

關於給定任務和資料樣本的所有細節。

充分理解需求後，接下來你就可以節省很多迭代問題的時間，並且能很好地處理邊緣情況。

我注意到許多候選人經常還沒

完全理解SQL問題或資料集，

就直接開始編寫解決方案了。之後，等我指出他們解決方案中存在的問題後，他們只好反覆修改查詢。最後，他們在迭代中浪費了很多時間，甚至可能到最後都沒有找到正確的解決方案。

我建議大家在參加SQL面試時，就當成是自己在和業務夥伴共事。所以在你提供解決方案之前，應該要

針對資料請求瞭解清楚所有人的需求。

舉例：

查詢薪水最高的前 3 名員工。

樣本employee_salary表

這裡你應該要求面試官說清楚“前三名”具體是什麼意思。我應該在結果中包括 3 名員工嗎？你要我怎樣處理關係？此外，請仔細檢查樣本員工的資料。salary 欄位的資料型別是什麼？在計算之前是否需要清除資料？

2、選哪一個JOIN

在SQL中，JOIN 通常用來

合併

來自多個國家的資訊。

有四種不同型別的人 JOIN，但在大多數情況下，我們只使用

INNER、LEFT和FULLJOIN

，因為 RIGHTJOIN並不是很直觀，還可以使用 LEFTJOIN 很簡單地重寫。在 SQL 面試中，需要跟

據給定問題的特定要求選擇你要使用的正確JOIN。

舉例：

查詢每個學生參加的課程總數。（提供學生 id、姓名和選課的數量。）

樣本student和class_history表

你可能已經注意到了，並非所有出現在 class_history 表中的學生都出現在了 student 表中，這可能是因為這些學生已經畢業了。（這在事務資料庫中實際上是非常典型的情況，因為不再活躍的記錄往往會被刪除。）

根據面試官是否希望結果中包含畢業生，我們需要使用

LEFT JOIN或 INNER JOIN來組合兩個表：

WITH class_count AS （

SELECTstudent_id， COUNT（*） ASnum_of_class

FROMclass_history

GROUPBYstudent_id

）

SELECT

c。student_id，

s。student_name，

c。num_of_class

FROMclass_count c

— CASE 1： include only active students

JOINstudent s ONc。student_id = s。student_id

— CASE 2： include all students

— LEFT JOIN student s ON c。student_id = s。student_id

3、GROUP BY

GROUP BY是SQL中最重要的功能，因為它廣泛用於

資料聚合

。如果在一個 SQL 問題中看到諸如

求和、平均值、最小值或最大值

之類的關鍵字，這就表明你可能應該在查詢中使用GROUP BY了。

一個常見的陷阱是在GROUP BY過濾資料時

混淆 WHERE和HAVING

——我見過很多人犯了這個錯誤。

舉例：

計算每個學生在每個學年的必修課程平均 GPA，並找到每個學期中符合 Dean’s List（GPA≥3。5）資格的學生。

樣本gpa_history表

由於我們在GPA計算中僅考慮必修課程，因此需要使用WHERE is_required=TRUE來排除選修課程。

我們需要每位學生在每學年的平均GPA，因此我們將同時GROUP BY student_id和school_year 列，並取gpa列的平均值。最後，我們只保留學生平均 GPA高於3。5的行，可以使用HAVING來實現。

合起來就是下面這樣：

SELECT

student_id，

school_year，

AVG（gpa） ASavg_gpa

FROMgpa_history

WHEREis_required = TRUE

GROUPBYstudent_id， school_year

HAVINGAVG（gpa） >= 3。5

注意：每當在查詢中使用GROUP BY時，都只能選擇group-by列和聚合列，因為其他列中的行級資訊已被捨棄。

4、SQL 查詢執行順序

大多數人會從SELECT開始，從上到下編寫SQL查詢。

但你知道SQL引擎執行函式時要到後面才執行SELECT嗎？

以下是 SQL 查詢的執行順序：

FROM， JOIN

WHERE

GROUP BY

HAVING

SELECT

DISTINCT

ORDER BY

LIMIT， OFFSET

再次考慮前面的示例：

因為我們想在計算平均GPA之前過濾掉選修課程，所以我使用WHERE is_required=TRUE代替HAVING，因為WHERE會在GROUP BY和HAVING之前執行。我不能編寫HAVING avg_gpa >= 3。5的原因是，avg_gpa被定義為SELECT的一部分，因此無法在SELECT之前執行的步驟中引用它。

我建議在編寫查詢時

遵循引擎的執行順序

，這在編寫複雜查詢時會很有用。

5、Window 函式

Window函式也經常出現在SQL面試中。

共有五種常見的Window函式：

RANK/DENSE_RANK/ROW_NUMBER： 它們透過排序特定列來為每行分配一個排名。如果給出了任何分割槽列，則行將在其所屬的分割槽組中排名。

LAG/LEAD： 它根據指定的順序和分割槽組從前一行或後一行檢索列值。

在SQL面試中，重要的是要

瞭解排名函式之間的差異

，並知道何時使用

LAG/LEAD

。

舉例：

查詢每個部門中薪水最高的前 3 名員工。

另一個示例employee_salary表

當一個SQL問題要求計算“TOP N”時，我們可以使用

ORDER BY或排名函式

來回答問題。

但在這個示例中，它要求計算“每個 Y 中的 TOP N X”，這強烈暗示我們應該使用排名函式，因為我們需要對每個分割槽組中的行進行排名。

以下查詢恰好能找到 3 名薪水最高的員工，而不論他們的關係如何，

如下：

WITH T AS （

SELECT

*，

ROW_NUMBER OVER（ PARTITIONBYdepartment_id ORDERBYemployee_salary DESC） ASrank_in_dep

FROMemployee_salary）

SELECT* FROMT

WHERErank_in_dep <= 3

— Note：When using ROW_NUMBER， each row will have a unique rank number and ranks for tied records are assigned randomly。 For exmaple， Rimsha and Tiah may be rank 2 or 3 in different query runs。

此外，根據

關係的處理方式

，我們可以選擇其他排名函式。同樣，細節是很重要的！

ROW_NUMBER，RANK，DENSE_RANK結果比較

6、重複項

SQL面試中的另一個常見陷阱是

忽略資料重複

。

儘管樣本資料中的某些列似乎具有不同的值，但面試官還是希望候選人

考慮所有可能性

，就像他們在處理真實資料集一樣。

例如：

在上一個示例employee_salary表中，可以讓僱員共享相同的名稱。

要避免由重複項導致的潛在問題，一種簡單方法是

始終使用 ID 列唯一地標識不同的記錄。

舉例：

使用 employee_salary 表查詢每個部門所有員工的總薪水。

正確的解決方案是 GROUP BY employee_id，然後使用 SUM（employee_salary） 計算總薪水。如果需要僱員姓名，請在末尾與 employee 表聯接以檢索僱員姓名資訊。

錯誤的方法是使用 GROUP BY employee_name。

7、NULL

在SQL中，任何謂詞都可以產生三個值之一

true，false和NULL

，後者是unknown或missing資料值的保留關鍵字。處理NULL資料集時可能會意外地很棘手。

在SQL面試中，面試官可能會特別注意解決方案是否處理了NULL值。有時，很明顯有一列是不能nullabl的，但

對於其他大多數列來說，很有可能會有NULL值。

建議：確認示例資料中的關鍵列是否為nullable，

如果可以，請利用IS（NOT）NULL，IFNULL和COALESCE 之類的函式來覆蓋這些邊緣情況。

8、交流

最後一點也非常重要：

在SQL面試期間要隨時與面試官溝通交流。

我面試過的許多候選人都很沉默寡言，有疑問的時候才會知聲。當然如果他們最終給出了完美的解決方案，那也不是什麼問題。

但是，在技術面試期間

保持溝通交流往往會是有價值的。

例如：你可以談論對問題和資料的理解，說明你計劃如何解決問題，為什麼使用某些函式而不是其他選項，以及正在考慮哪些極端情況。

9、總結

（1）首先要提問，收集所需的細節

（2）在INNER，LEFT和FULL JOIN之間謹慎選擇

（3）使用GROUP BY聚合資料並正確使用WHERE和HAVING

（4）瞭解三個排名函式之間的差異

（5）知道何時使用LAG/LEAD視窗函式

（6）如果在建立複雜的查詢時遇到困難，請嘗試遵循SQL執行順序

（7）考慮潛在的資料問題，例如重複和NULL值

（8）與面試官交流你的思路

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