程序员必须清楚的 10 个高级 SQL 概念!

程序员考拉

共 8867字,需浏览 18分钟

 · 2021-05-15

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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。


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
       , salary
FROM People
WHERE 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 < 1 THEN "analyst"
              WHEN tenure BETWEEN 1 and 3 THEN "associate"
              WHEN tenure BETWEEN 3 and 5 THEN "senior"
              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 < 1 THEN "analyst"
        WHEN tenure BETWEEN 1 and 3 THEN "associate"
        WHEN tenure BETWEEN 3 and 5 THEN "senior"
        WHEN tenure > 5 THEN "vp"
        ELSE "n/a"
   END
);
SELECT name
       , get_seniority(tenure) as seniority
FROM 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

  • 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



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









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