コアSQLコンセプト すべてのデータエンジニアが知っておくべき

データエンジニアリングのインタビューでは、データ抽出、変換、および読み込みプロセスのバックボーンであるため、SQLに重点を置いています。 インタビュー担当者は、同期的に正しいクエリを書くだけでなく、データベースがどのように実行するかを理解する能力を評価します。 次の概念のマスターは、最も一般的な技術的課題を処理するのに役立ちます。

WHEREでSELECTとフィルタリング

[[] ステートメントは、データを取得するための基本的なツールです。しかし、データエンジニアは、テーブル全体にクエリをほとんどありません。 でフィルタリングすることは、効率的にデータセットを絞り込むために不可欠です。 ] のような演算子、 ] 、 ] でフィルタリングし、 関数内の関数の動作条件を認識し、 [FLTFLT:] 関数内の関数をラップするの代わりに [FLT] 関数を[FLT] します。

ジョイント:テーブルを組み合わせるアート

正規化スキーマを中心にデータエンジニアリングが繰り返され、毎日必要条件を満たしています。 []INNER JOIN、 ] の違いを知っています。 ]] ]]]] ]] ]] [FLT: [FLT:]]]]、[[FLT: [FLT:]]]] [[FLT: [FLT: [FLT:]]]]]]]]]] [FLT: [FLT: [FLT: [FLT: [FLT: [F]]] [FLT: [F] [FLT: [FLT: [F]]]] [FLT: [F]] [F] [F] [F] [F]]]] [F [F]]] [F]]] [FLT: [F]]] [FLT: [

HAVINGとグループ化・集計

データを集計することは、データ工学にコアです。 、、、、]の5つの基本機能をマスターします。 ペア:16 ]]]でデータをカテゴリ別にまとめます。 ]の行のフィルタリングの違いと、、]、]]]。 の後にグループをフィルタリングする[FLT:よりも、 [FLT:[FLT:[FLT:]は、および[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:]の分類]の値を[FLT:[FLT:[FLT:]の[FLT:]の[FLT:]の[FLT:[FLT:]の[FLT:[F]の[F]の[FLT:[FLT:[F]の[FLT:]の[F]、[FLT:]の

サブクエリと共通テーブル式(CTE)

サブクエリは、互いに1つのクエリをネストさせ、複雑なロジックを有効にします。しかしながら、CTE(を使用して)は、読みや再利用可能な状態に好まれます。データエンジニアリングでは、CTEは、特に、管理可能なステップに大きな変化を分解するのに便利です。再帰CTEは、組織図や法案の文書などのツリー構造データを横断するための別の強力なツールです。相関的および非関連性のサブクエリの両方を書く練習。

高度な分析のためのウィンドウ機能

ウィンドウ関数は、中進のSQLスキルの角です。彼らは、グループを衝突することなく、現在の行に関連するテーブル行のセットを渡って計算を実行します。キー関数は[、、[]、 []、 [[]]]、 []]を含みます。 ]]、および[[[FLT]]]]、 [[]]]、および[[[[[[[FLT]]]]]]]]の各行の列の列の列が実行されるように、 [[[[[[[[[[[[FLT]]]]]]]]]]]、および[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[FLT]]]]]]]]

データエンジニアリングインタビューのための高度なSQLパターン

基礎知識を身につけると、インタビュー担当者が、現実世界のデータパイプラインの課題を反映したパターンを適用するようになります。以下は、テクニカルスクリーンに頻繁に表示されるいくつかのパターンです。

複雑な結合とマルチテーブルのクエリ

実際のデータ倉庫は、多くの場合、事実と寸法表でスターまたはスノーフレークスキーマを含みます。 練習は3つ以上のテーブルを効率的に結合します。 ]のLEFT JOIN]を使用する方法を理解し、マッチが欠落しているときのプライマリテーブルから行を保存し、 INNER JOINは、非一致をフィルタアウトするために使用することができます。 参加する際の注意を払う - 一般的に、データベースは、注文を最適化します。 注文は、通常、elicisticsを交換することができます。

集約型集約型集約型集約型集約型

単純にグループ化し、データエンジニアは条件付き集計をしばしば必要とされます。 [ は、条件に基づいてカウントする集計関数内のステートメントを で使用します。 このパターンは、実際の ] の構文なしでピボットスタイルの要約を作成するのに強力です。 また、 、]] を使用して、および [] を複数のクエリレベルの複数の集計を単一のクエリで生成するために、よく使われます。

階層データのための再帰的CTE

多くのデータエンジニアリングタスクは、階層、製品アセンブリ、またはソーシャルネットワーク接続のツリー構造を含みます。 SQLの再帰的CTEは、そのような構造を歩くことを可能にします。アンカーメンバー(スタートポイント)と再帰メンバー(CTE自体に戻って結合する反復)をマスターします。例えば、すべての従業員が特定の管理者に報告(直接または間接的に)を報告するのを見つけます。深さを制限するか、サイクル検出句を使用して無限ループを処理する準備が整います。

配管および不正なデータ

データのエンジニアは、行ベースのデータをレポーティング用のカラム形式に変換したり、正規化用の逆にしたりする必要があります。一部のデータベースにはと演算子がありますが、と[]を使用して同じことが常に達成できます。例えば、毎月の営業行を各月の別々の列に変換します。。両方のアプローチで柔軟性が示されます。

クエリ最適化基本

インタビューは、パフォーマンスについて考える候補者を尊重します。実行計画がどのように読み込まれるか(すべてのノードを解釈できない場合でも)、のインパクトをスキャンしてを把握します。 ]、 []、 [、およびは、速度を飛躍的に向上させることができます。 のインデックスが、 のインデックスが、 [[FLT]と、[FLT]の定義は、 [FLT]の定義は、 [[FLT]の定義は、 [[FLT]の行が、 [[FLT]の行が行ない]、[[FLT]、[[FLT]、[F]、[F]、[FLT]、[[F]、[F]、[F]、[FLT]の行方、 [[F]、[F]、[F]、[[FLT]、[[F]、[[F]、[[F]、[[FLT]、[[F]、[[F]、[[F]、[[F]、[

SQLインタビューをエースする実用的なヒント

技術的なスキルだけでは十分ではありません。面接中に明確な思考とコミュニケーションを発揮しなければなりません。成功に役立つ実用的な戦略は次のとおりです。

ホワイトボードまたは共有エディタをマスターする

ほとんどのデータエンジニアリングインタビューは、共有環境でライブコーディングを含みます。 手でクエリを記述するか、自動補完なしでプレーンテキストエディタで練習してください。 インデント、一貫性のあるネーミング、および論理的なフローに焦点を当てます。 手動でアプローチを歩く: ベーステーブルから始めて、参加条件を説明し、フィルタを記述し、集計またはウィンドウ機能を表示します。 構文の間違いを犯す場合は、大声でそれを修正 - インタビュー担当者はデバッグプロセスを値します。

データベースシステムを理解する

異なるデータベースには、異なるSQLのダイアレクトがあります。 PostgreSQL、MySQL、SQL Server、BigQuery、Redshift、Snowflakeなど、経験のあるシステム(s)について話し合うように準備が整います。 たとえば、PostgreSQLのとMySQLの[、または[[の句をSnowflakeで確認します。 特殊機能を知りたい場合は、その特定のクラウド機能を使用する会社でインタビューをしている場合は、 を特定のクラウド機能を使用する]、[FLT]を[FLT]にしてください。 [FLT:]

レバレッジ 練習リソース

LeetCode、]HackerRank、およびStrataScratch[]のようなプラットフォームに関する定期的な練習は、非常に有利です。 中および硬い問題を通して、自分自身をタイミングで作業してください。 ウィンドウ機能、再帰的CTE、または複数の参加を必要とする問題に焦点を当てます。 また、トップコミュニティから代替手段を読んで、Luke [FLT:]は、優れた理論を学ぶために[FLT] [F] [F] [FLT:] [F]] [FLT:[FLT:]]

避けるべき一般的な落札

インタビュー中、急いでください。 二重チェック 結合条件 意図しない重複を防ぎます。 を書いて、 句の正しいテーブルの条件を使用します。 ] - - 代わりに [ 句を使用する。 別の頻繁な間違いは、エイリアスサブクエリやCTEを忘れています。 また、最後に、NULL をグループにするには、必要な機能が必要です。 [FLT:] と、グループ全体にチェックを入れる必要があります。 [[FLTFLT:] と、グループを上回るには、問題が解決します。

コンテンツ

SQL のクエリをマスターすることは、データ エンジニアのための非交渉可能な要件です。SQL の知識の深さは、効率的なデータ パイプラインを設計し、複雑な変換を実行するための能力と直接相関します。参加、集計、およびウィンドウの機能などのコア コンセプトの理解を固化することにより、再帰的な CTEs やクエリの最適化などの高度なパターンを実践することで、最も要求の厳しいインタビュー 質問にも適しています。毎日の練習、実行計画、および学習者の学習の手順を把握するには、適切な知識が必要です。