数据分析面试手册《SQL篇》

简介: 数据分析面试常见SQL题解读。

前言

最近互联网行业进入了工作变动的高峰期,很多读者对于数据分析的面试题不知道如何进行解答,本文开始二师兄将连载《数据分析面试手册》来帮助大家!

在当前的数据分析岗位中,多数人在做着SQL-Boy\SQL-Girl的工作,在数据分析面试中,SQL是必不可少的一环,对于SQL不仅有常见函数用法的考察,更多时候面试官喜欢出一些编程类题目,本文我们来了解一下那些典型的SQL面试题。(文中的问题均以MySQL为例)

简述类题

Q1:MySQL排序窗口函数的区别?

考频:🔥🔥🔥🔥
难度:🔥🔥🔥🔥
  • ROW_NUMBER():按照顺序进行排序(1、2、3...)
  • RANK():并列排序,会跳过重复的序号(1、1、3...)
  • DENSE_RANK():并列排序,不会跳过重复的序号(1、1、2...)

Q2:如何进行MySQL优化?

考频:🔥🔥🔥🔥🔥
难度:🔥🔥🔥🔥

SQL进行优化的方式多种多样,这里列出10种常见方法:

  1. 使用select具体字段代替select*
  2. 查询结果数量已知时,使用limit限定
  3. 尽量避免使用in和not in(可以使用between和exists)
  4. 尽量避免使用or(可用union代替)
  5. 尽量避免进行null值判断(可用0去填充然后判断)
  6. 大表驱动小表(in的时候左大右小,exists左小右大)
  7. join的表不宜过多(一般不超过3个)
  8. 先缩小数据范围,再进行其他操作
  9. 针对条件筛选列添加索引
  10. 使用group by代替distinct进行去重

Q3:MySQL中三left join\right join\inner join的区别?

考频:🔥🔥🔥
难度:🔥🔥🔥
  • 左外连接(left join):将左表所有的查询信息列出,而右表只列出ON后条件与左表满足的部分。
  • 右外连接(right join):将右表所有的查询信息列出,而左表只列出ON后条件与右表满足的部分
  • 内连接(inner join):两表同时满足ON后的条件的部分才会列出

编程类题

完成编程题的时候,不要被SQL优化的思维固化,这种题目在保证速度和准确率的基础上再去考虑优化方案
下面选出的5道题目对应着4种常考的SQL类型:查询类、合并类、排序类、字符串提取类。小伙伴们可以根据题目总结类似题目的解题思想。

注:写SQL代码是多数公司必不可少的一环,毕竟实践是检验真理的唯一标准。

Q1:第二高的薪水

考频:🔥🔥🔥
难度:🔥🔥🔥

题目

给定一个如下定义的数据表,编写查询语句获取并返回 Employee 表中第二高的薪水 。如果不存在第二高的薪水,查询应该返回 null

字段名 数据类型
id int
salary int

示例:

输入:Employee表

id salary
1 100
2 200
3 300

输出:

SecondHighestSalary
200

答案

select ifnull((
select distinct salary 
from Employee 
order by salary Desc limit 1,1),null) as SecondHighestSalary;

解析

该题是一道经典的查询类问题,很多的场景下我们需要查找第n高的数据,较为简便的方式就是使用limit(x,y)进行查询,x是定位到第n个数据,y是从x的位置开始显示多少数据。因此本题需要对数据进行从大到小的排序,然后进行limit(1,1)限制,也就表示从第2大的数据开始显示一个数据。

因为题目中给出查不到需要显示null因此使用ifNull(查询,null)的方式完成。

Q2:上升的温度

考频:🔥🔥🔥
难度:🔥🔥🔥
题目

给定一个如下定义的数据表,编写一个 SQL 查询,来查找与之前(昨天的)日期相比温度更高的所有日期的 id

字段名 数据类型
id int
recordDate date
temperature Int

示例

id recordDate temperature
1 2015-01-01 10
2 2015-01-02 25
3 2015-01-02 20
4 2015-01-04 30

输出

id
2
4

答案

select u.id 
from Weather u, Weather v
where datediff(u.recordDate,v.recordDate)=1 and u.Temperature > v.Temperature;

解析

本题是一个合并类的题目,我们需要进行前后日期的比较,对于该类比较我们可以对日期做差来完成,对于给定的数据表赋予两个别名得到两个相同的表u和v,对u和v的日期进行做差,如果差值为1则证明正在比较'今天和明天'的数据,此时再对温度做差得到结果即可。

Q3:删除重复的电子邮箱

考频:🔥🔥🔥
难度:🔥🔥🔥

题目

给定一个如下定义的数据表,编写一个 SQL 删除语句删除 所有重复的电子邮件,只保留一个id最小的唯一电子邮件。

字段名 数据类型
id int
email Archer

示例

id email
1 john@example.com
2 bob@example.com
3 john@example.com

输出

id email
1 john@example.com
2 bob@example.com

答案

delete from person
where id not in (
    select id from (select min(id) as id from person group by email) as t
)

解析

本题是一道排序类题目,我们要进行重复值的删除并且保留ID最小的那一条数据,此时我们只需要找到每一个最小的ID进行保留即可,因此使用min(id)找到每条数据最小的id,将所有的最小id作为id池,后续只要id不在里面就进行删除即可。

除了上述方法,还有比较简单的建立双表,直接找到email相同且id较大的数据进行删除,代码如下:

delete u
from Person u , Person v
where v.id < u.id and u.email = v.email 

Q4:分数排名

考频:🔥🔥🔥
难度:🔥🔥🔥

题目

给定如下的表格,编写SQL查询对分数进行排序。排名按以下规则计算:

  • 分数应按从高到低排列。
  • 如果两个分数相等,那么两个分数的排名应该相同。
  • 在排名相同的分数后,排名数应该是下一个连续的整数。换句话说,排名之间不应该有空缺的数字。

按 score 降序返回结果表。

字段名 数据类型
id int
score decimal

示例

id score
1 3.50
2 3.65
3 4.00
4 3.85
5 4.00
6 3.65

输出

Score Rank
4.00 1
4.00 1
3.85 2
3.65 3
3.65 3
3.50 4

答案

select score,dense_rank() over(order by Score desc) as 'rank'
from Scores;

解析

这是一个考察排序的题目,mysql出现窗口函数之后对于此类问题的解答就简单了许多,不难理解上述答案。但是需要思考的是如果在不使用窗口函数的情况下我们如何完成呢?

Q5:患某种疾病的患者

考频:🔥🔥🔥
难度:🔥🔥🔥
题目

给定如下的数据表,写一条 SQL 语句,查询患有 I 类糖尿病的患者 ID (patient_id)、患者姓名(patient_name)以及其患有的所有疾病代码(conditions)。I 类糖尿病的代码总是包含前缀 DIAB1 。

按任意顺序返回结果表。

字段名 数据类型
patient_id int
patient_name varchar
conditions varcher

示例

patient_id patient_name conditions
1 Daniel YFEV COUGH
2 Alice
3 Bob DIAB100 MYOP
4 George ACNE DIAB100
5 Alain DIAB201

输出

patient_id patient_name conditions
3 Bob DIAB100 MYOP
4 George ACNE DIAB100

答案

select *
from Patients where conditions like 'DIAB1%' or conditions like '% DIAB1%';

解析

该题是一道典型的字符串提取类题目,对于字符串我们需要掌握字符串的截取、模糊查询、位置查找等操作,对于本题我们使用连续的模糊查询进行筛选即可。

相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情:&nbsp;https://www.aliyun.com/product/rds/mysql&nbsp;
相关文章
|
7月前
|
SQL 自然语言处理 数据可视化
狂揽20.2k星!还在傻傻的写SQL吗,那你就完了!这款开源项目,让数据分析像聊天一样简单?再见吧SQL
PandasAI是由Sinaptik AI团队打造的开源项目,旨在通过自然语言处理技术简化数据分析流程。用户只需用自然语言提问,即可快速生成可视化图表和分析结果,大幅降低数据分析门槛。该项目支持多种数据源连接、智能图表生成、企业级安全防护等功能,适用于市场分析、财务管理、产品决策等多个场景。上线两年已获20.2k GitHub星标,采用MIT开源协议,项目地址为https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai。
389 5
|
8月前
|
SQL 机器学习/深度学习 数据挖掘
【Uber 面试真题】SQL :每个星期连续5星评价最多的司机
本文是【SQL周周练】系列的第一篇,作者“蒋点数分”分享了一道来自Uber面试的真题及其解法。题目要求找出每周连续获得5星好评最多的司机ID。文章详细解析了利用SQL窗口函数解决“连续”问题的思路,并通过Python和NumPy生成模拟数据,最终提供Hive SQL解答方案。后续还将涉及Streamlit应用、时间序列分析、AB实验设计等内容,欢迎关注。
240 16
sql面试50题------(1-10)
这篇文章提供了SQL面试中的前10个问题及其解决方案,包括查询特定条件下的学生信息、教师信息和课程成绩等。
sql面试50题------(1-10)
|
10月前
|
SQL 数据可视化 IDE
SQL做数据分析的困境,查询语言无法回答的真相
SQL 在简单数据分析任务中表现良好,但面对复杂需求时显得力不从心。例如,统计新用户第二天的留存率或连续活跃用户的计算,SQL 需要嵌套子查询和复杂关联,代码冗长难懂。Python 虽更灵活,但仍需变通思路,复杂度较高。相比之下,SPL(Structured Process Language)语法简洁、支持有序计算和分组子集保留,具备强大的交互性和调试功能,适合处理复杂的深度数据分析任务。SPL 已开源免费,是数据分析师的更好选择。
|
10月前
|
机器学习/深度学习 存储 数据可视化
这份Excel+Python飞速搞定数据分析手册,简直可以让Excel飞起来
本书介绍了如何将Python与Excel结合使用,以提升数据分析和处理效率。内容涵盖Python入门、pandas库的使用、通过Python包操作Excel文件以及使用xlwings对Excel进行编程。书中详细讲解了Anaconda、Visual Studio Code和Jupyter笔记本等开发工具,并探讨了NumPy、DataFrame和Series等数据结构的应用。此外,还介绍了多个Python包(如OpenPyXL、XlsxWriter等)用于在无需安装Excel的情况下读写Excel文件,帮助用户实现自动化任务和数据处理。
|
SQL 缓存 监控
大厂面试高频:4 大性能优化策略(数据库、SQL、JVM等)
本文详细解析了数据库、缓存、异步处理和Web性能优化四大策略,系统性能优化必知必备,大厂面试高频。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:4 大性能优化策略(数据库、SQL、JVM等)
|
SQL 数据挖掘 数据库
这可能是最适合解决 SQL 数据分析痛点的编程语言
数据分析师常需处理各种数据操作,如过滤、分组、汇总等,SQL 在这些基本需求上表现得心应手。然而,面对本地文件数据或更复杂需求时,SQL 的局限性显现。SPL(Structured Process Language)则提供了更灵活的解决方案,无需数据库环境,直接从文件计算,代码简洁易懂,调试工具强大,极大提升了数据分析的效率和交互性。
|
SQL 数据挖掘 Python
数据分析编程:SQL,Python or SPL?
数据分析编程用什么,SQL、python or SPL?话不多说,直接上代码,对比明显,明眼人一看就明了:本案例涵盖五个数据分析任务:1) 计算用户会话次数;2) 球员连续得分分析;3) 连续三天活跃用户数统计;4) 新用户次日留存率计算;5) 股价涨跌幅分析。每个任务基于相应数据表进行处理和计算。
|
SQL 数据挖掘
7张图总结:SQL 数据分析常用语句!
7张图总结:SQL 数据分析常用语句!
270 8
|
算法 数据挖掘 数据处理
豆瓣评分8.7!Python pandas创始人亲码的数据分析入门手册!
在众多解释型语言中,Python最大的特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算社区。进入21世纪以来,在行业应用和学术研究中采用python进行科学计算的势头越来越猛。 近年来,由于Python有不断改良的库(主要是pandas),使其成为数据处理任务的一大代替方案,结合其在通用编程方面的强大实力,完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。 作为一个科学计算平台,Python的成功源于能够轻松的集成C、C++以及Fortran代码。大部分现代计算机环境都利用了一些Fortran和C库来是西安线性代数、优选、积分、快速傅里叶变换以及其他诸如此类的算法。

热门文章

最新文章