Core SQL Concept 모든 데이터 엔지니어가 알아야 할

Data Engineering 인터뷰는 데이터 추출, 변환 및 로딩 프로세스의 백본이기 때문에 SQL에 중점을 둡니다. 인터뷰자는 동기화를 올바르게 쿼리하는 능력뿐만 아니라 데이터베이스가 어떻게 수행했는지 이해하는 능력을 평가합니다. 다음 개념의 마스터리가 가장 일반적인 기술적인 문제를 처리하는 데 도움이 될 것입니다.

WHERE와 함께 선택 및 필터링

문은 데이터 검색에 대한 기본 도구입니다. 그러나 데이터 엔지니어는 거의 전체 테이블을 쿼리합니다. 항목 필터링은 효율적으로 좁은 데이터 세트에 필수적입니다. ], ], , , 그리고 작업, 그리고 ]]의 사용 조건을 사용하여 성능의 임의의의의의의의의의를 인식한다. ].

가입 : 결합 테이블의 예술

데이터 엔지니어링은 정상적인 스키마를 둘러싼 매일 요구 사항을 결합합니다. ]INNER JOIN], LEFT JOIN]], ]RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN, [LT:7]], [LT:7]]], [LT:7]]], ]], ], ], ]], ], , , , , [FLT:], , , , [FLT:], :2], , , , [FLT:],

그룹화 및 그룹화

데이터 엔지니어링에 핵심입니다. 마스터 5 기본 기능: , ], ], ], ]. 과 결합하여 데이터를 분류합니다. ]와 필터링 행의 차이를 이해하십시오. [[FLT:]] [[[FLT:]]]]와 필터링 그룹 [[[LT:]]]]], [[FLT:]]]]], [[FLT:]]]].

수표 및 일반 표 표현 (CTE)

CTE는 복잡한 논리를 가능하게 하는 또 다른 한개의 쿼리를 배열할 수 있습니다. 그러나 CTEs (]])는 읽을 수 있고 재사용성을 위해 수시로 선호됩니다. 데이터 엔지니어링에서는 CTEs는 관리 가능한 단계로 큰 변화를 파괴하기 위해 특히 유용합니다. Recursive CTEs는 조직적인 도표 또는 법안의 물자와 같은 나무 구조상 자료를 위한 또 다른 강력한 공구입니다. 두 correlated과 비 부식을 둘 다 쓰기 연습.

고급 분석을위한 창 기능

윈도우 함수는 중간에 대 한 SQL 기술의 홀 마크 이다. 그들은 현재 행과 관련 된 테이블 행의 세트에 걸쳐 계산을 수행, 콜핑 그룹 없이. 주요 기능은 포함 , ], , , ], , . [FLT:]] [FLT:]]]. [FLT:]]], [FLT::]], [FLT::]], [FLT::]], [FLT::::::::::::::2]

Data Engineering 인터뷰에 대한 고급 SQL 패턴

당신은 근본이 있으면, 면접관은 실제 데이터 파이프라인 문제를 반영하는 패턴을 적용 할 것입니다. 아래는 기술 화면에 자주 나타나는 몇몇 본입니다.

Complex Joins 및 멀티테이블 쿼리

Real Data Warehouses는 종종 스타 또는 스노우 레이크 스키마를 실제로와 치수 테이블과 결합합니다. 3 개 이상의 테이블에 효율적으로 참여하는 연습. LEFT JOIN]를 사용하여 일치가 누락 될 때, 어떻게 ]]INNER JOIN]는 비 매칭 레코드를 필터링하는 데 사용될 수 있습니다. 주문에 참여하기 위해 주의하십시오. 일반적으로, 예를 들어, 분석, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자 상거래, 전자

HAVING 및 조건부 장관과 함께하는 회의

간단한 그룹화, 데이터 엔지니어는 종종 조건부 집계가 필요합니다. ]]는 조건을 기반으로 계산하는 집계 함수 내부에 관한 문헌을 사용합니다. ]. 이 패턴은 실제 구문없이 피벗 스타일 요약을 만드는 데 강력합니다. 또한 , , ]을 사용하여 단일 문서에서 여러 집단 수준을 생성하는 데 사용됩니다.

Hierarchical Data에 대한 재순환 CTE

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Pivoting 및 Unpivoting 데이터

데이터 엔지니어는 종종 열 근거 데이터를보고, 또는 정상적인화를위한 부사장 형식으로 변환해야합니다. 일부 데이터베이스에는 [[FLT : 35]] 및 [[FLT : 36]] 연산자가 있지만 항상 [FLT : 37]] 및 [FLT : 38]를 사용하여 동일한 달성 할 수 있습니다. 예를 들어, 매달 판매 행을 매월 별도의 열으로 변환하려면 : [[FLT : 39]]]. 두 가지 접근 방식에 대한 이해는 유연성을 보여줍니다.

Query 최적화 Basics

] 는 읽는 방법, 즉, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법, 읽는 방법,

SQL 인터뷰를 에이스에 대한 실제 팁

기술 기술 능력은 충분히 없습니다; 당신은 인터뷰 중 명확한 사고와 의사 소통을 입증해야합니다. 여기에 당신이 성공할 수 있도록 행동 전략이 있습니다.

Whiteboard 또는 Shared Editor를 마스터하십시오.

대부분의 데이터 엔지니어링 인터뷰는 공유 환경에서 라이브 코딩을 포함한다. 자동 완성없이 또는 일반 텍스트 편집기에서 손으로 작성하는 연습. 들여쓰기, 일관된 naming 및 논리 흐름에 초점을 맞추고. Verbally는 접근 방식을 통해 걸어 다니며, 기본 테이블을 시작하면, 가입 조건을 설명하고 필터를 설명하고, 골재 또는 창 기능을 보여줍니다. 문법 실수를 만들면, 크게 수정 - 면접관이 디버깅 프로세스를 평가합니다.

데이터베이스 시스템의 이해

다른 데이터베이스에는 다른 SQL 방언이 있습니다. (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, BigQuery, Redshift, Snowflake 등)와 함께 경험이있는 시스템 (시스템)에 대해 논의하기 위해 준비해야합니다. 예를 들어, PostgreSQL vs. ] MySQL에서, 또는 Snowflake의 항목. peculiarities 쇼 깊이를 알고 있습니다. [FLT : 5F]]]의 기본 문서는 다음과 같은 기능을 사용하여 [FLT : 5F]]를 사용하여 [FLT : 5F]]를 사용하여, [FLT : 5F]를 사용하여 문서의 기본 문서의 기본 문서에 대한 설명합니다.

레버리지 연습 자료

LeetCode, HackerRank], StrataScratch]]는 불가피합니다. 중간과 어려운 문제를 통해 작업, 자신을 타이밍. 창 기능, 반복 CTE, 또는 여러 참여를 필요로하는 문제에 초점을 맞추고 있습니다. 또한, ]를 학습하는 데 도움이 되는 솔루션은 다음과 같습니다.:7]

피하기 위해 일반적인 Pitfalls

인터뷰 중에는 소박한 것을 피하십시오. 이중 검사는 무인화를 방지하기 위해 조건을 결합합니다. ]를 작성하면 ] 항목에서 오른쪽 테이블에 조건을 사용하면 효과적으로 ]로 전환합니다. ]]] 대신 그런 필터의 항목에 대한 항목을 사용하십시오. 또 다른 빈번한 실수는 별칭 하위 쿼리 또는 CTEs에 잊어 버리는 것을 잊지 않습니다. 또한, NULLLT: NULL의 값과 함께주의해야 할 것입니다. ]]]는 다음과 같은 기능을 가지고 있습니다.

관련 기사

SQL 쿼리를 마스터하는 것은 데이터 엔지니어의 비 협상적 요구 사항입니다. SQL 지식의 깊이는 효율적으로 데이터 파이프라인을 설계하고 복잡한 변환을 수행 할 수있는 능력을 직접 상관합니다. 참여, 집계, 창 기능 및 반복 CTE 및 쿼리 최적화와 같은 고급 패턴을 연습함으로써, 가장 까다로운 인터뷰 질문에 대한 핵심 개념의 이해를 견고하게합니다. 일상적인 학습을 통해 학습을 통해 학습을 통해 학습을 관리하고, 학습을 통해 학습을 관리 할 수 있습니다. 학습을 통해 학습을 통해 학습을 통해 학습을 통해 학습을 관리하고, 학습을 통해 학습을 통해 학습을 할 수 있습니다.