关于10个中级到高级SQL概念
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。
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。
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) 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 ( 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 , salaryfrom peoplewhere name in (select distinct from 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 ( 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.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：
select name , case when tenure 5 then vp else n/a end as seniority from employees 相反，您可以利用临时函数来捕获案例子句。
create temporary function get_seniority(tenure int64) as ( case when tenure 5 then vp else n/a end);select name , 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 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：
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 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.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：
select month , revenue , sum(revenue) over (order by month) as cumulative from 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。
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.id from weather a, weather b where a.temperature > b.temperature and datediff(a.recorddate, b.recorddate) = 1 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》
原文链接：
https://towardsdatascience.com/ten-advanced-sql-concepts-you-should-know-for-data-science-interviews-4d7015ec74b0
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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。
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。
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) 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 ( 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 , salaryfrom peoplewhere name in (select distinct from 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 ( 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.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：
select name , case when tenure 5 then vp else n/a end as seniority from employees 相反，您可以利用临时函数来捕获案例子句。
create temporary function get_seniority(tenure int64) as ( case when tenure 5 then vp else n/a end);select name , 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 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
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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 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.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：
select month , revenue , sum(revenue) over (order by month) as cumulative from 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。
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.id from weather a, weather b where a.temperature > b.temperature and datediff(a.recorddate, b.recorddate) = 1 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！
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原文链接：
https://towardsdatascience.com/ten-advanced-sql-concepts-you-should-know-for-data-science-interviews-4d7015ec74b0
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