SQLインタビューの質問と回答：データエンジニア/アナリストインタビューをエース

SQLインタビューの質問への回答には、次のものがあります。1。サブクリーリーとソートを使用して2番目に高い給与の従業員を見つけます。 2。各部門でグループ化とサブ征服を使用して、最も給与の多い従業員を見つけます。 3.複雑な分析にウィンドウ関数を使用します。これらのSQL技術とベストプラクティスを習得することで、データエンジニアリングとデータ分析のインタビューで際立っており、実際の仕事で安心します。

導入

データエンジニアリングとデータ分析の分野では、SQL（構造化クエリ言語）は間違いなくコアスキルの1つです。データエンジニアであろうとインタビューの準備をしているデータアナリストであろうと、SQLの習熟度はインタビューで目立つことができるだけでなく、実際の仕事でも安心します。この記事の目的は、SQLスキルを向上させ、慎重に選択された一連のSQLインタビューの質問と回答を通じてインタビューをスムーズに渡すことを目的としています。

この記事を読むことで、次のことができます。

• 一般的なSQLインタビューの質問とそのソリューションを理解してください
• いくつかの高度なSQLのヒントとベストプラクティスをマスターします
• インタビューでSQL能力を実証する方法を学びます

SQLの基本のレビュー

SQLは、リレーショナルデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。データのクエリ、挿入、更新、削除のいずれであっても、SQLは有能です。 SQLのいくつかの重要な概念をすばやく確認しましょう：

• Selectステートメントは、データベーステーブルからデータを照会するために使用されます
• 結合は、2つ以上のテーブルを組み合わせるために使用されます
• レコードをフィルタリングするために節を使用する場合
• グループをグループ化して集約するために使用されます

これらの基本的な知識は、SQLインタビューの問題を理解し解決する礎石です。

コアSQLインタビューの質問の分析

質問：テーブルで2番目に有給の従業員を見つける方法は？

この質問では、サブクリーリーと並べ替えの理解を調べます。この問題を解決する方法を見てみましょう。

最大（給与）を2番目の最も高いものとして選択します
従業員から
給与<（従業員から最大（給与）を選択）;

このクエリは最初に最高の給与を見つけ、次に残りの給与の中で最も高い給与を見つけます。これは2番目に高い給与です。この方法はシンプルで簡単ですが、テーブルに従業員が1人しかいない場合、またはすべての従業員が同じで支払われている場合、この方法はnullを返すことに注意する必要があります。

質問：各部門で最も高い給料の従業員を見つけるにはどうすればよいですか？

この問題は、グループ化とサブクエリを組み合わせて解決する必要があります。

 e1.name、e1.department、e1.salaryを選択します
従業員E1から
ここでe1.salary =（
    max（e2.salary）を選択します
    従業員E2から
    ここで、e2.department = e1.department
）;

このクエリは、サブクエリを通じて各部門の最大給与を見つけ、メインクエリを一致させて、基準を満たす従業員を見つけます。このアプローチは機能しますが、大量のデータの場合、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

質問：ウィンドウ関数にSQLを使用する方法は？

ウィンドウ関数は、結果セット構造を変更せずにデータの複雑な分析を実行できるSQLの高度な機能です。たとえば、各従業員が部門内でどのようにランク付けされているかを調べます。

名前、部門、給与を選択し、
       rank（）over（salaryrankによる部門注文による分割）salaryrankとして
従業員から;

このクエリでは、部門ごとにグループ化され、給与の降順でランク付けされたRANK()ウィンドウ関数を使用します。ウィンドウ関数は、複雑な分析タスクを扱う場合に非常に役立ちますが、異なるデータベースがウィンドウ機能を異なってサポートする可能性があることに注意する必要があります。

使用の例

基本的な使用法：クエリとフィルターデータ

5,000人以上の給与を持っているすべての従業員を見つけるための簡単な例を見てみましょう。

名前、給与を選択します
従業員から
給与> 5000;

このクエリは、 SELECT使用方法とWHEREを使用してデータをフィルタリングする場所を示しています。これは非常に基本的ですが、実際の作業では非常に一般的です。

高度な使用法：複雑なクエリと最適化

各部門の上位3つの高い給与を見つける必要があると仮定します。これは、より複雑なクエリです。

 e1.name、e1.department、e1.salaryを選択します
従業員E1から
ここで3>（
    countを選択します（個別のe2.salary）
    従業員E2から
    ここで、e2.Salary> e1.SalaryおよびE1.Department = e2.Department
）;

このクエリは、サブクエリとCOUNT機能を使用して、各部門の上位3人の従業員を見つけます。このアプローチは機能しますが、データのボリュームが高いときにパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。このクエリを最適化する1つの方法は、ウィンドウ関数を使用することです。

名前、部門、給与を選択します
から （
    名前、部門、給与を選択し、
           dense_rank（）over（salaryrankによる部門注文によるパーティション）salaryrankとして
    従業員から
）ランク付け
ここでsalaryrank <= 3;

この問題は、 DENSE_RANK()ウィンドウ関数を使用してより効率的に解決できます。これは、テーブルを1回だけスキャンする必要があるためです。

一般的なエラーとデバッグのヒント

SQLクエリの一般的なエラーには、構文エラー、ロジックエラー、パフォーマンスの問題が含まれます。一般的なエラーとデバッグのヒントを次に示します。

• 構文エラー：たとえば、Semicolon Endステートメントの使用を忘れたり、誤ったキーワードを使用したりします。解決策は、SQLステートメントを再確認して、構文が正しいことを確認することです。
• 論理エラー：たとえば、クエリ条件が誤って書かれているため、誤った結果が返されます。解決策は、クエリの各部分を徐々に検証して、ロジックが正しいことを確認することです。
• パフォーマンスの問題：たとえば、クエリの実行時間が長すぎます。解決策は、 EXPLAINコマンドを使用してクエリ計画を分析し、ボトルネックを見つけ、最適化することです。

パフォーマンスの最適化とベストプラクティス

実際のアプリケーションでは、SQLクエリを最適化することが非常に重要です。いくつかの最適化のヒントとベストプラクティスは次のとおりです。

• インデックスの使用：インデックスは、特に大規模なテーブルでクエリパフォーマンスを大幅に改善できます。頻繁にクエリされた列にインデックスを作成してください。
• **選択しないでください***：必要な列のみを選択します。これにより、データ転送時間と処理時間が短縮できます。
• Subqueryの代わりにJoinを使用する：場合によっては、Joinを使用することはサブクエリよりも効率的です。
• ページネーションクエリ：大量のデータを処理する場合、制限とオフセットを使用すると、クエリパフォーマンスが向上します。

たとえば、何百万ものレコードを備えたテーブルがあるとします。クエリパフォーマンスを最適化する方法：

 - インデックスを使用して、従業員のIDX_EMPLOYEE_SALARY（給与）を作成します。

 - 必要な列のみを選択して、名前、給与を選択します
従業員から
給与> 5000;

-subquery select e1.name、e1.department、e1.salaryの代わりに参加する
従業員E1から
参加する （
    マックスサラリーとして部門、最大（給与）を選択します
    従業員から
    グループごと
）E2 ON E1.DEPARTMENT = E2.DEPARTMENTおよびE1.SALARY = E2.MAXSALARY;

 - ページネーションクエリの選択名、給与
従業員から
給与> 5000
給与DESCで注文します
制限10オフセット0。

これらの最適化手法は、クエリのパフォーマンスを大幅に改善できますが、特定の状況に応じて調整する必要があります。

要約します

この記事を通して、いくつかの一般的なSQLインタビューの質問とそのソリューションを習得する必要があります。 SQLはインタビューの重要なスキルであるだけでなく、データエンジニアリングとデータ分析のコアツールでもあります。練習と学習を続け、SQLスキルを絶えず改善すると、インタビューや実際の仕事でパフォーマンスが向上します。

以上がSQLインタビューの質問と回答：データエンジニア/アナリストインタビューをエースの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。