Основные концепции SQL, которые должен знать каждый инженер

Интервью с инженерами данных уделяют большое внимание SQL, потому что он является основой процессов извлечения, преобразования и загрузки данных. Интервьюеры оценивают не только вашу способность писать синтаксически правильные запросы, но и ваше понимание того, как база данных выполняет их. Освоение следующих концепций поможет вам справиться с наиболее распространенными техническими проблемами.

Фильтрация и фильтрация где

Заявление является основным инструментом для извлечения данных. Однако инженеры данных редко запрашивают целые таблицы. Фильтрация с пунктами имеет важное значение для эффективного сужения наборов данных. Понять, как работают операторы, такие как , , и , и быть в курсе последствий для производительности использования функций внутри . Например, обертывание столбца в функции (например, ) часто предотвращает использование индекса; вместо этого использовать условия диапазона, такие как .

Искусство комбинирования столов

Инжиниринг данных вращается вокруг нормализованных схем, делая соединения ежедневным требованием. Знайте различия между INNER JOIN , LEFT JOIN , RIGHT JOIN , FULL OUTER JOIN и CROSS JOIN . Практика написания присоединяется, чтобы тщательно обрабатывать много-многие отношения, чтобы избежать непреднамеренного дублирования строк. Более глубокое понимание самосоединений также ценно - они часто появляются в иерархических запросах данных, таких как отношения сотрудник-менеджер.

Группировка и агрегация с HAVING

Совокупность данных является основой для разработки данных. Овладеть пятью основными функциями: , , , , . Сопоставить их с , чтобы обобщить данные по категориям. Понять разницу между строками фильтрации с (до агрегации) и группами фильтрации с (после агрегации). Например, найти продукты с более чем 100 продаж: .

Запросы и общие выражения таблиц (CTE)

Запросы позволяют вставлять один запрос в другой, что позволяет использовать сложную логику. Однако КТЭ (с использованием ) часто предпочтительнее для читаемости и многоразового использования. В области обработки данных КТЭ особенно полезны для разбиения больших преобразований на управляемые этапы. Рекурсивные КТЭ являются еще одним мощным инструментом для обхода данных, структурированных по деревьям, таких как организационные диаграммы или билль-материалы. Практика написания как коррелированных, так и некоррелированных подзапросов.

Функции окна для расширенного анализа

Функции окна являются отличительной чертой навыков SQL среднего уровня. Они выполняют вычисления по набору строк таблиц, которые связаны с текущей строкой, без разрушающихся групп. Ключевые функции включают , , , , и . Понимание пункта и в функции окна имеет решающее значение. Например, назначать номера строк в каждом отделе, заказанном по заработной плате: . Многие вопросы интервью включают вычисление итогов выполнения, скользящих средних или сравнение значений по строкам - все решаемые с функциями окна.

Расширенные шаблоны SQL для интервью по Data Engineering

Как только у вас появятся основы, интервьюеры будут подталкивать вас к применению шаблонов, которые отражают реальные проблемы конвейера данных. Ниже приведены несколько шаблонов, которые часто появляются на технических экранах.

Сложные соединения и многотабельные запросы

Реальные хранилища данных часто включают в себя схемы звезд или снежинок с таблицами фактов и измерений. Практика объединения трех или более таблиц эффективно. Понять, как использовать , чтобы сохранить строки из основной таблицы, когда совпадения отсутствуют, и как , когда совпадения отсутствуют, и как , чтобы отфильтровать несоответствующие записи. Обратите внимание на порядок соединения — оптимизатор базы данных обычно обрабатывает его, но написание явных соединений в логическом порядке помогает читаемости. Например, типичный анализ электронной коммерции: комбинировать заказы, клиентов, продукты и линейные элементы.

Агрегированные запросы с HAVING и условной агрегацией

Помимо простой группировки, инженерам данных часто нужны условные агрегаты. Используйте утверждения внутри функций агрегации для подсчета на основе условия: . Этот шаблон является мощным для создания сводок в стиле поворота без фактического синтаксиса. Также практикуйте использование , и для генерации нескольких уровней агрегации в одном запросе — метод, часто используемый в создании данных.

Рекурсивные КТЭ для иерархических данных

Многие задачи по проектированию данных включают структуры деревьев: иерархии категорий, сборку продуктов или соединения с социальными сетями. Рекурсивный CTE SQL позволяет вам ходить по таким структурам. Овладейте якорным членом (стартовая точка) и рекурсивным членом (итерация, которая присоединяется к самой CTE). Например, найдите всех сотрудников, сообщающих (прямо или косвенно) конкретному менеджеру. Будьте готовы обрабатывать бесконечные циклы, ограничивая глубину или используя пункт обнаружения цикла.

Разворот и разворот данных

Инженерам данных часто приходится преобразовывать данные на основе строк в колоночный формат для отчетности, или наоборот для нормализации. В то время как в некоторых базах данных есть операторы и , вы всегда можете добиться того же с помощью и . Например, преобразовывать ежемесячные строки продаж в отдельные столбцы за каждый месяц: . Понимание обоих подходов демонстрирует гибкость.

Основы оптимизации запросов

Собеседники уважают кандидатов, которые думают о производительности. Понять, как планы выполнения читают (даже если вы не можете интерпретировать каждый узел) и знать влияние индексов и знать влияние индексов . Индексы на столбцы, используемые в , и , могут значительно улучшить скорость. Будьте в курсе , охватывающих индексы , , а также разницу между кластерными и некластеризованными индексами , а также избегать в производственных запросах; выберите только столбцы, которые вам нужны. Используйте при проверке на существование, как короткие схемы. Научитесь читать план выполнения, чтобы определить сканирование таблицы против индекса ищет.

Практические советы, чтобы получить ваше SQL-интервью

Технических навыков недостаточно; вы должны продемонстрировать четкое мышление и общение во время собеседования.

Мастер доски или общий редактор

Большинство интервью по инженерии данных включают в себя живое кодирование в общей среде. Практикуйте написание запросов вручную или в простом текстовом редакторе без автозаполнения. Сосредоточьтесь на отступе, последовательном названии и логическом потоке. Вербально пройдите свой подход: начните с базовых таблиц, объясните условия соединения, опишите фильтры, а затем покажите функцию агрегации или окна. Если вы допускаете ошибку синтаксиса, исправьте ее вслух - интервьюеры ценят процесс отладки.

Понять систему баз данных

Различные базы данных имеют разные диалекты SQL. Будьте готовы обсудить, с какой системой (системами) у вас есть опыт работы (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, BigQuery, Redshift, Snowflake и т. д.). Например, в PostgreSQL против в MySQL или в разделе Snowflake. Знание особенностей показывает глубину. Если вы проводите собеседование в компании, которая использует конкретный современный облачный склад, изучите его документацию для таких функций, как , и .

Ресурсы практики использования

Регулярная практика на таких платформах, как LeetCode, HackerRank, и StrataScratch, бесценна. Работайте над проблемами среднего и тяжелого уровня, подбирайте время. Сосредоточьтесь на проблемах, требующих оконных функций, рекурсивных CTE или множественных соединений. Также читайте решения от лучших членов сообщества, чтобы изучить альтернативные подходы. Для теории оптимизации Используй Индекс, Luke — отличный бесплатный ресурс.

Обычные подводные камни, чтобы избежать

Во время собеседования избегайте спешки. Двойная проверка условий соединения для предотвращения непреднамеренного дублирования. Если вы напишете , а затем используете условие на правой таблице в , вы фактически превратите его в — используйте вместо этого — используйте пункт — используйте — используйте — используйте для таких фильтров. Также, будьте осторожны с значениями NULL в совокупности и присоединяйтесь к операциям — они могут привести к вводящим в заблуждение результатам. Наконец, не игнорируйте порядок: если проблема запрашивает верхнюю N для группы, вам нужно внутри функции окна, а затем внешний фильтр.

Заключение

Освоение SQL-запросов является не подлежащим обсуждению требованием для инженеров данных. Глубина ваших знаний SQL часто напрямую коррелирует с вашей способностью проектировать эффективные конвейеры данных и выполнять сложные преобразования. Закрепляя ваше понимание основных концепций, таких как соединения, агрегация и функции окна, и практикуя расширенные шаблоны, такие как рекурсивные CTE и оптимизация запросов, вы будете хорошо подготовлены даже к самым требовательным вопросам интервью. Обязанность к повседневной практике, изучение планов выполнения и поддержание мышления учащегося. С структурированной подготовкой вы можете войти в любое собеседование по разработке данных с уверенностью.