SQL是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一，因此与数据科学相关的工作（例如数据分析师、数据科学家和数据工程师）在面试时总会问到关于 SQL 的问题。
SQL面试问题旨在评估应聘者的技术和解决问题的能力。因此对于应聘者来说，关键在于不仅要根据样本数据编写出正确的查询，而且还要像对待现实数据集一样考虑各种场景和边缘情况。
在这篇文章中，我将介绍 SQL 面试问题中常见的模式，并提供一些在 SQL 查询中巧妙处理它们的技巧。
要搞定一场 SQL 面试，最重要的是尽量多问问题，获取关于给定任务和数据样本的所有细节。充分理解需求后，接下来你就可以节省很多迭代问题的时间，并且能很好地处理边缘情况。
我注意到许多候选人经常还没完全理解SQL问题或数据集，就直接开始编写解决方案了。之后，等我指出他们解决方案中存在的问题后，他们只好反复修改查询。最后，他们在迭代中浪费了很多面试时间，甚至可能到最后都没有找到正确的解决方案。
我建议大家在参加SQL面试时，就当成是自己在和业务伙伴共事。所以在你提供解决方案之前，应该要针对数据请求了解清楚所有的需求。
举例：
查找薪水最高的前 3 名员工。
样本employee_salary表
这里你应该要求面试官说清楚“前三名”具体是什么意思。我应该在结果中包括 3 名员工吗？你要我怎样处理关系？此外，请仔细检查样本员工数据。salary 字段的数据类型是什么？在计算之前是否需要清除数据？
在SQL中，JOIN 通常用来合并来自多个表的信息。
有四种不同类型的 JOIN，但在大多数情况下，我们只使用INNER、LEFT和FULLJOIN，因为 RIGHTJOIN并不是很直观，还可以使用 LEFTJOIN 很简单地重写。在 SQL 面试中，需要根据给定问题的特定要求选择你要使用的正确JOIN。
举例：
查找每个学生参加的课程总数。（提供学生 id、姓名和选课的数量。）
样本student和class_history表
你可能已经注意到了，并非所有出现在 class_history 表中的学生都出现在了 student 表中，这可能是因为这些学生已经毕业了。（这在事务数据库中实际上是非常典型的情况，因为不再活跃的记录往往会被删除。）
根据面试官是否希望结果中包含毕业生，我们需要使用LEFT JOIN或 INNER JOIN来组合两个表：
WITH class_count AS (
SELECT student_id, COUNT(*) AS num_of_class
FROM class_history
GROUP BY student_id
)
SELECT
c.student_id,
s.student_name,
c.num_of_class
FROM class_count c
-- CASE 1: include only active students
JOIN student s ON c.student_id = s.student_id
-- CASE 2: include all students
-- LEFT JOIN student s ON c.student_id = s.student_id
GROUP BY是SQL中最重要的功能，因为它广泛用于数据聚合。如果在一个 SQL 问题中看到诸如求和、平均值、最小值或最大值之类的关键字，这就表明你可能应该在查询中使用GROUP BY了。
一个常见的陷阱是在GROUP BY过滤数据时混淆 WHERE和HAVING——我见过很多人犯了这个错误。
举例：
计算每个学生在每个学年的必修课程平均 GPA，并找到每个学期中符合 Dean’s List（GPA≥3.5）资格的学生。
样本gpa_history表
由于我们在GPA计算中仅考虑必修课程，因此需要使用WHERE is_required=TRUE来排除选修课程。
我们需要每位学生在每学年的平均GPA，因此我们将同时GROUP BY student_id和school_year 列，并取gpa列的平均值。最后，我们只保留学生平均 GPA高于3.5的行，可以使用HAVING来实现。合起来是下面这样：
SELECT
student_id,
school_year,
AVG(gpa) AS avg_gpa
FROM gpa_history
WHERE is_required = TRUE
GROUP BY student_id, school_year
HAVING AVG(gpa) >= 3.5
注意：每当在查询中使用GROUP BY时，都只能选择group-by列和聚合列，因为其他列中的行级信息已被舍弃。
大多数人会从SELECT开始，从上到下编写SQL查询。
但你知道SQL引擎执行函数时要到后面才执行SELECT吗？以下是 SQL 查询的执行顺序：
FROM, JOIN
WHERE
GROUP BY
HAVING
SELECT
DISTINCT
ORDER BY
LIMIT, OFFSET
再次考虑前面的示例：
因为我们想在计算平均GPA之前过滤掉选修课程，所以我使用WHERE is_required=TRUE代替HAVING，因为WHERE会在GROUP BY和HAVING之前执行。我不能编写HAVING avg_gpa >= 3.5的原因是，avg_gpa被定义为SELECT的一部分，因此无法在SELECT之前执行的步骤中引用它。
我建议在编写查询时遵循引擎的执行顺序，这在编写复杂查询时会很有用。
Window函数也经常出现在SQL面试中。共有五种常见的Window函数：
RANK/DENSE_RANK/ROW_NUMBER：它们通过排序特定列来为每行分配一个排名。如果给出了任何分区列，则行将在其所属的分区组中排名。
LAG/LEAD：它根据指定的顺序和分区组从前一行或后一行检索列值。
在SQL面试中，重要的是要了解排名函数之间的差异，并知道何时使用LAG/LEAD。
举例：
查找每个部门中薪水最高的前 3 名员工。
另一个示例employee_salary表
当一个SQL问题要求计算“TOP N”时，我们可以使用ORDER BY或排名函数来回答问题。
但在这个示例中，它要求计算“每个 Y 中的 TOP N X”，这强烈暗示我们应该使用排名函数，因为我们需要对每个分区组中的行进行排名。
以下查询恰好能找到 3 名薪水最高的员工，而不论他们的关系如何，如下：
WITH T AS (
SELECT
*,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY employee_salary DESC) AS rank_in_dep
FROM employee_salary)
SELECT * FROM T
WHERE rank_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，根据关系的处理方式，我们可以选择其他排名函数。同样，细节是很重要的！
ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK结果比较
SQL面试中的另一个常见陷阱是忽略数据重复。
尽管样本数据中的某些列似乎具有不同的值，但面试官还是希望候选人考虑所有可能性，就像他们在处理真实数据集一样。
例如：
在上一个示例employee_salary表中，可以让雇员共享相同的名称。
要避免由重复项导致的潜在问题，一种简单方法是始终使用 ID 列唯一地标识不同的记录。
举例：
使用 employee_salary 表查找每个部门所有员工的总薪水。
正确的解决方案是 GROUP BY employee_id，然后使用 SUM(employee_salary) 计算总薪水。如果需要雇员姓名，请在末尾与 employee 表联接以检索雇员姓名信息。
错误的方法是使用 GROUP BY employee_name。
在SQL中，任何谓词都可以产生三个值之一true，false和NULL，后者是unknown或missing数据值的保留关键字。处理NULL数据集时可能会意外地很棘手。
在SQL面试中，面试官可能会特别注意解决方案是否处理了NULL值。有时，很明显有一列是不能nullabl的，但对于其他大多数列来说，很有可能会有NULL值。
建议：确认示例数据中的关键列是否为nullable，
如果可以，请利用IS(NOT)NULL，IFNULL和COALESCE 之类的函数来覆盖这些边缘情况。
最后一点也非常重要：在SQL面试期间要随时与面试官沟通交流。
我面试过的许多候选人都很沉默寡言，有疑问的时候才会知声。当然如果他们最终给出了完美的解决方案，那也不是什么问题。
但是，在技术面试期间保持沟通交流往往会是有价值的。
例如：你可以谈论对问题和数据的理解，说明你计划如何解决问题，为什么使用某些函数而不是其他选项，以及正在考虑哪些极端情况。
首先要提问，收集所需的细节
在INNER，LEFT和FULL JOIN之间谨慎选择
使用GROUP BY聚合数据并正确使用WHERE和HAVING
了解三个排名函数之间的差异
知道何时使用LAG/LEAD窗口函数
如果在创建复杂的查询时遇到困难，请尝试遵循SQL执行顺序
考虑潜在的数据问题，例如重复和NULL值
与面试官交流你的思路
来源：https://www.infoq.cn/article/fqEAvFfISfKthSIf4FZf?utm_source=rss&utm_medium=article
作者：Xinran Waibel
译者：王强
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